Forças motrizes na alteração da ocupação do solo: análise quantitativa

Transcrição

1 Direção-Geral do Território, 8 de abril de 2014 Forças motrizes na alteração da ocupação do solo: análise quantitativa Marcelo Ribeiro DGT (equipa de investigação: Maria José Vale, Rui Reis, Bruno Meneses, Raquel Saraiva)

2 Resumo da Tarefa 3 1. Compreender o que são as Forças motrizes (driving forces), e analisar de que forma podem influenciar o uso e ocupação do solo. alteração do uso e ocupação do solo (LUCC): Em Portugal Continental Por NUT II - Por classes simplificadas; - Pela legenda LANDYN completa; - Em classes simplificadas; - De acordo com a legenda LANDYN completa.

3 1. Compreender o que são as Forças motrizes (driving forces), e analisar de que forma podem influenciar o uso e ocupação do solo. Diferentes grupos de Driving Forces: (Verbug et al. 2004; Hesperger & Burgi. 2007) 1. Naturais, tais como as características do solo, determinando as potencialidades biofísicas e restrições para as áreas naturais e agrícolas ou a adequação para áreas artificializadas; 2. Culturais, incluindo o estilo de vida ou acontecimentos históricos; 3. Socioeconómicas tais como a demografia, a compreensão da estrutura de mercado e a procura dos consumidores ; 4. Políticas, com particular enfoque para políticas de dimensão espacial como conservação de espaços naturais ou desenvolvimento de infraestruturas; 5. Tecnológicas, incluindo por exemplo a mecanização da agricultura.

4 1. Compreender o que são as Forças motrizes (driving forces), e analisar de que forma podem influenciar o uso e ocupação do solo. Dinâmicas presentes no LUCC: (Feranec et al. 2010; EEA. 2006) Urbanização- conversão de áreas agrícolas ou naturais em áreas artificializadas; Conversão Natural-Agrícola conversão de áreas naturais para áreas agrícolas; Intensificação Agrícola conversão interna do uso de solo de áreas agrícolas, passando de uma baixa para uma alta intensidade de uso; Extensificação Agrícola exatamente o reverso da intensificação; Abandono de áreas agrícolas conversão de áreas agrícolas em áreas naturais.

5 1. Compreender o que são as Forças motrizes (driving forces), e analisar de que forma podem influenciar o uso e ocupação do solo. Dinâmicas presentes no LUCC: (Feranec et al. 2010; EEA. 2006) Adaptado de: Diogo et al. (2009).

6 Principais fontes dos dados utilizados: -INE; -EUROSTAT; -PORDATA; -Outros documentos com dados estatísticos. Metodologia aplicada: -Normalização dos dados; -Correlações Estatísticas; -Análise por Clusters.

7 Correlação estatística Normalização dos dados: colocará todas as variáveis na mesma unidade de medida, minimizando a discriminação e influência de valores mais baixos/altos. A média é igual 0 e os dados assumem valores entre 1 e + 1.

8 Correlação estatística Correlação de Pearson: O cálculo da correlação existente entre as variáveis permite perceber a força de ligação entre elas. Varia entre 0 e 1. Em que 0 corresponde a variáveis que estão pouco correlacionadas, e quanto mais perto de 1 mais a sua força de ligação é superior. O cálculo de correlação é efetuado a partir da seguinte formula:

9 Correlação estatística Análise por Clusters: A Análise de Clusters consiste num método de classificar variáveis ou indivíduos, agrupando-as pelas suas semelhanças e distinções, utilizando uma ou um conjunto de variáveis para proceder a esta classificação. Este método cria grupos de características distintas entre si mas muito semelhantes nos indivíduos que constituem cada grupo. Cálculo de distâncias euclidianas:

10 Áreas Artificializadas: Áreas Artificializadas PIB (milhares de milhão) População residente (milhares) Remessas de emigrantes (milhares) Despesas em atividades de I&D (milhões) FBCF (milhões) Sector de Ativid. Secundário Sector de Ativid. Terciário Consumo de energia eléctrica por habitante (kwh) , ,89 119, , ,17 563, , , , PIB População Residente Remessas de emigrantes Despesas em atividades de I&D FBCF Sector de Atividade Secundário Sector de Atividade Terciário Consumo de energia eléctrica por habitante (kwh) Áreas artificializadas 0,99 0,97 0,53 0,98 0,98-0,91 0,96 1,00

11 Áreas Artificializadas: Áreas Artificializadas PIB (milhares de milhão) Consumo de energia eléctrica por habitante (kwh) FBCF (milhões) Sector de Ativid. Terciário População residente (milhares) Despesas em atividades de I&D (milhões) Remessas de emigrantes (milhares) Sector de Ativid. Secundário 0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 Linkage Distance

12 Áreas Agrícolas: Áreas Agrícolas PIB (milhares de milhão) FEOGA-O e FEADER (milhares de Milhão) Taxa de investimento* (Rácio - %) Remuneração média* (euros) Valor bruto de produção* Sector de Atividades Primário ,19 1,01 15,14 607,9 3471, ,02 5,09 17, ,5 6377,6 508, ,56 4,73 24, ,5 7062,2 542,2 * Ramo de Atividade da Agricultura, Silvicultura e Pesca PIB FEOGA-O e FEADER Taxa de investimento* Remuneração média* Valor bruto de produção* Sector de Atividades Primário Áreas Agrícolas -0,99-0,77-0,99-0,99-0,91 0,79 * Ramo de Atividade da Agricultura, Silvicultura e Pesca

13 Áreas Agrícolas:

14 Áreas Florestais: FEOGA-O Florestas PIB Taxa de e FEADER VAB* Emprego* FBCP* (milhares Investimento* (milhares (Milhões) (Milhares) (milhões) de milhão) (Rácio - %) de Milhão) ,19 1,01 799,66 124,86 11,0 19, ,02 5, ,94 98,45 8,8 157, ,56 4, ,12 71,64 17,8 408,49 * Ramo de Atividade da Indústria da madeira, pasta, papel e cartão e seus artigos e impressão PIB FEOGA-O e FEADER VAB* Emprego* Taxa de Investimento* FBCP* Florestas 0,97 0,66-0,72-0,97 0,87 1,00 * Ramo de Atividade da Indústria da madeira, pasta, papel e cartão e seus artigos e impressão

15 Áreas Florestais:

16 Áreas Agroflorestais e Incultos: A análise destas duas classes de LULC não remetem para uma análise de correlação e de cluster, uma vez que podem ser consideradas como áreas em transição. Deste modo, pode-se afirmar que as alterações registadas nestas classes, e analisadas anteriormente, poderão resultar das dinâmicas referidas não só do abandono de áreas agrícolas como também, no sentido inverso, com a conversão Natural-Agrícola. Desta forma, podemos inferir que quanto maior for a variação verificada nestas classes, mais forte será a presença das dinâmicas referidas.

17 Corpos de Água: Quanto aos corpos de água, como referido anteriormente, registou-se um aumento da sua área, principalmente no intervalo temporal entre 1995 e Apesar de não efetuarmos nenhuma análise de correlação, podemos identificar a construção de barragens, como uma das principais driving forces do aumento da área referente aos corpos de água, uma vez que existe uma acumulação significativa de água a montante dos cursos de água intercetados, que varia mediante a dimensão da infraestrutura.

18 Análise ao nível das NUTS II Exemplo de demonstração: consumo de energia por habitante e a sua relação com o LULC: -Indicador Territorial: a relação do consumo de energia com a artificialização do território.

19

20

21 Considerações finais A forma como as driving forces se relacionam com o uso e ocupação do solo é uma matéria complexa; É importante compreender e reconhecer os diferentes tipos de driving forces que possuem uma correlação com o LULC; O conhecimento adquirido destas inter-relações, constitui uma importante ferramenta de apoio à decisão para a gestão e o planeamento territorial; Esta investigação aponta algumas pistas que permitirão, posteriormente, aprofundar conhecimento sobre esta relação; Parece existir uma tendência de crescente importância, na relação entre o LULC e as variáveis socioeconómicas; Em trabalhos futuros, serão exploradas as relações entre cada uma das forças orientadoras com as transformações de LULC e a sua relação com as variáveis socioeconómicas e políticas. O exemplo apresentado no âmbito do consumo energético constitui nesta matéria um primeiro passo

22 Referências bibliográficas DGT (2013a). LANDYN Alterações de uso e ocupação do solo em Portugal Continental: caracterização, forças motrizes e cenários futuros. Relatório Anual , Direção-Geral do Território, Lisboa. DGT (2013b). LANDYN Alterações de uso e ocupação do solo em Portugal Continental: caracterização, forças motrizes e cenários futuros. Relatório NUT II, Direção-Geral do Território, Lisboa. Diogo, V.; Koomen, E. (2010). Explaining land-use change in Portugal th AGILE International Conference on Geographic Information Science 2010 Guimarães, Portugal. EEA. (2006). Land accounts for Europe Towards integrated land and ecosystem accounting. European Environment Agency (EEA), Report No. 11/2006, Copenhagen, Denmark. Feranec, J.; Jaffrain, G.; Soukup, T.; Hazeu, G. (2010). Determining changes and flows in European landscapes using CORINE land cover data. Applied Geography, 30, pp Hersperger, A.; Bürgi, M. (2007). Driving forces of landscape change in the urbanizing Limmat valley, Switzerland. In Koomen et al. (eds) Modelling Land-Use Change. Springer, pp Verburg, P., Van Eck, J., Nijs, T., Dijst, M., Schot, P. (2004). Determinants of land-use change patterns in the Netherlands. Environment and Planning B: Planning and Design, 31, pp