Evolução na modelagem da distribuição espacial do estoque de carbono arbóreo no Cerrado brasileiro
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Universidade Federal de Lavras
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Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal
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Resumo
A compreensão da distribuição espacial de estoque de carbono permite com que zonas prioritárias de conservação sejam definidas. Adicionalmente, a compreensão específica da distribuição de carbono dentro das zonas prioritárias tende a tornar a gestão pública florestal ainda mais eficiente. O desenvolvimento de uma técnica que permita mapear de forma precisa a distribuição do estoque de carbono no cerrado, assim como de uma técnica que permita a predição precisa e com baixo nível de incerteza para os diferentes fragmentos florestais tornam-se relevantes para o contexto florestal atual. Diante dessas perspectivas, essa tese apresenta uma abordagem híbrida para a modelagem espacial do estoque de carbono arbóreo no cerrado de Minas Gerais (Artigo 1), e uma abordagem de crescimento e predição (CP) para quantificação espacial do estoque de carbono com baixo grau de incerteza associado as estimativas (Artigo 2). Neste estudo, foi utilizada uma base de dados proveniente do Inventário Florestal de Minas Gerais. Além disso, variáveis de sensoriamento remoto foram extraídas da Landsat TM enquanto variáveis bioclimáticas relacionadas a precipitação e temperatura foram extraídas do WorldClim para todos os fragmentos de Cerrado avaliados. De maneira geral, o Artigo 1 indica como a abordagem híbrida, que combina Lasso (least absolute shirinkage selection operator) para seleção de variáveis preditoras, ajuste de modelo linear por máxima verossimilhança e modelagem dos resíduos por meio de krigagem ordinária, foi uma técnica substancialmente mais precisa que as técnicas convencionalmente aplicadas para este tipo de estudo. Em especial, a abordagem híbrida permite com que o mapeamento da distribuição de carbono no cerrado seja realizado de forma precisa, em média, ao longo de todo gradiente ambiental do mesmo. Já o Artigo 2, enfatiza o valor de todas as informações auxiliares disponíveis para uso, em especial dados de inventários passados. Nele, informações de inventário, de variáveis bioclimáticas e de sensoriamento remoto foram utilizadas para o ajuste de um modelo preditivo do estoque de carbono. A utilização de diversas variáveis auxiliares permitiu o desenvolvimento de uma técnica que não somente mapeia de forma precisa a distribuição do estoque de carbono, mas também mapeia de forma precisa ao nível fragmento florestal (sítio)-específica, combinando modelagem de crescimento com modelagem geoespacial. As diferentes técnicas apresentadas ao longo dessa tese agregam grande valor para quantificação do estoque de carbono em florestas nativas no Brasil.
Abstract
Understanding the carbon stock spatial distribution allows for the definition of priority areas for conservation. Furthermore, the understanding of the carbon stock distribution within priority areas is critically important for public forest management efficiency. The development of an approach that allows for the precise carbon stock distribution mapping in the Brazilian Savanah, as well as an approach that allows for the precise carbon stock estimates with a low level of uncertainty for different forest fragments is relevant to the current forest context. This dissertation presents a hybrid approach for the spatial modeling of aboveground carbon stock in the Savanah of Minas Gerais (Article 1), and a growth and prediction (CP) approach for the precise carbon stock spatial mapping with low degree of uncertainty (Article 2). A database from the Forest Inventory of Minas Gerais was used in this dissertation. In addition, remote sensing variables were extracted from Landsat TM while bioclimatic variables were extracted from WorldClim for all forest fragments. Overall, Article 1 highlights how the hybrid approach, which combines Lasso (least absolute shirinkage selection operator) for variable selection, maximum likelihood for fitting a linear model, and the ordinary kriging of the residuals based on the linear model, was substantially more precise than conventional approaches applied for this type of study. In particular, the hybrid approach allows for a precise carbon stock distribution mapping in the Savanah across the environmental gradient. Article 2 emphasizes the importance of all auxiliary variables, especially the past inventory results. Forest inventory, bioclimatic and remote sensing variables were combined and used to fit a predictive model of carbon stock distribution. The use of several auxiliary variables allowed for the development of an approach that not only precisely maps the carbon stock distribution, but also provide precise forest fragment (site)-specific carbon stock estimates. The different approaches presented in this dissertation add great value on the way to quantify the carbon stock in native forests in Brazil.
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SCOLFORO, P. G. V. Evolução na modelagem da distribuição espacial do estoque de carbono arbóreo no Cerrado brasileiro. 2021. 87 p. Tese (Doutorado em Engenharia Florestal) – Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2021.