Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/36756
metadata.teses.dc.title: Estratégia de maximização do sequestro de carbono na savana brasileira
metadata.teses.dc.title.alternative: Strategy for maximizing carbon sequestry in brazilian savanna
metadata.teses.dc.creator: Oliveira, Henrique Faria de
metadata.teses.dc.creator.Lattes: http://lattes.cnpq.br/8242682293955535
metadata.teses.dc.contributor.advisor1: Scolforo, José Roberto Soares
metadata.teses.dc.contributor.referee1: Scolforo, Henrique Ferraço
metadata.teses.dc.contributor.referee2: Gomide, Lucas Rezende
metadata.teses.dc.subject: Savana brasileira
Reflorestamento
Passivo ambiental
Brazilian savanna
Reforestation
Environmental liabilities
metadata.teses.dc.date.issued: 9-Sep-2019
metadata.teses.dc.description.sponsorship: Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPQ)
metadata.teses.dc.identifier.citation: OLIVEIRA, H. F. de. Estratégia de maximização do sequestro de carbono na savana brasileira. 2019. 50 p. Dissertação (Mestrado em Engenharia Florestal)–Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2019.
metadata.teses.dc.description.resumo: Objetivou-se, através deste estudo, desenvolver uma metodologia pragmática, para ser replicada em grande escala, fornecendo a indicação de espécies para plantio através da aptidão natural das mesmas às condições ambientais de cada local, assim como estimar sua capacidade de desenvolvimento e estocagem de carbono para áreas de passivo ambiental identificadas pelo Cadastro Ambiental Rural no domínio dos Cerrados no estado de Minas Gerais, Brasil. Foi utilizado o método da Regressão Logística, através do ajuste de Regressão Ridge para alocação de espécies, buscando minimizar o efeito de colinearidade presente nas variáveis ambientais e obter um ajuste lógico biológico correspondente a realidade fitogeográfica das mesmas. Quatro espécies foram avaliadas, com dados obtidos no projeto Inventário Florestal de Minas Gerais, escolhidas visando coibir qualquer viés de estimativa, assumindo que as mesmas são abundantes, bem representadas espacialmente e abrangem uma ampla faixa de diâmetros, sendo as espécies testadas a Astronium fraxinifolium Schott ex Spreng, Machaerium opacum Vogel, Qualea grandiflora Mart. eQualea parviflora Mart. Todos os modelos apresentaram boa qualidade no ajuste e correspondência biológica lógica com os fatores ambientais e a distribuição natural das espécies. Foi possível definir a alocação das espécies visando a otimização do sequestro de carbono, e consequentemente o desenvolvimento inicial de plantios. Tal metodologia traz ganhos em relação aos custos, pois plantios monoespecíficos com espécies de rápido desenvolvimento local trazem ganhos no sucesso dos empreendimentos, reduzindo a necessidade de replantio e acelerando o fechamento de dossel, eliminando precocemente a competição com ervas invasoras. Domínios vegetacionais de alta complexidade biológica carecem de métricas para alocação de espécies, pois devido à grande complexidade genotípica, a alocação inadequada para sítios específicos tem alta probabilidade. É possível contribuir com o processo de monetização da conservação ambiental, pois a partir de estimativas precisas sobre a capacidade de estocagem e estoque presente de carbono, é possível criar programas e métodos de negociação para créditos de carbono no mercado de capitais, além de dar precisão ao cálculo do valor justo a ser recebido por serviços ambientais. Todos esses processos são imprescindíveis para que alcancemos nossos objetivos frente ao combate das mudanças climáticas e os efeitos dramáticos que a humanidade sofre e sofrerá com sua intensificação.
metadata.teses.dc.description.abstract: The objective of this study was to develop a pragmatic methodology to be replicated on a large scale, providing the indication of species for planting through the natural aptitude of the same to the environmental conditions of each site, as well as estimating its capacity for development and storage of carbon for environmental passive areas identified by the Cadastro Ambiental Rural in the Cerrado domain in the state of Minas Gerais, Brazil. The Logistic Regression method was used, through the Ridge Regression adjustment for species allocation, aiming to minimize the collinearity effect present in the environmental variables and to obtain a logical biological adjustment corresponding to the phytogeographic reality of the same. Four species were evaluated, with data obtained from the Forest Inventory of Minas Gerais, chosen to curb any bias of estimation, assuming that they are abundant, well represented spatially and cover a wide range of diameters, being the species tested the Astronium fraxinifolium Schott ex Spreng, Machaerium opacum Vogel, Qualea grandiflora Mart. and Qualea parviflora Mart. All the models presented good quality in the fit and logical biological correspondence with the environmental factors and the natural distribution of the species. It was possible to define the species allocation in order to optimize carbon sequestration, and consequently the initial development of plantations. Such methodology brings gains in terms of costs, since monospecific plantations with species of rapid local development bring gains in the success of the enterprises, reducing the need for replanting and accelerating the canopy closure, eliminating the competition with invasive weeds early. Vegetational domains of high biological complexity lack metrics for species allocation, because due to the great genotype complexity, inadequate allocation to specific sites has a high probability. It is possible to contribute to the process of monetization of environmental conservation, since from accurate estimates of the storage capacity and present carbon stock, it is possible to create programs and trading methods for carbon credits in the capital market, besides giving precision to the calculation of the fair value to be received for environmental services. All these processes are essential for us to achieve our objectives in the face of the fight against climate change and the dramatic effects that humanity suffers and will suffer with its intensification.
metadata.teses.dc.identifier.uri: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/36756
metadata.teses.dc.publisher: Universidade Federal de Lavras
metadata.teses.dc.language: por
Appears in Collections:DCF - Ciência e Tecnologia da Madeira - Mestrado (Dissertações)

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