Forest degradation is widespread around the world, due to multiple factors such as unsustainable logging, agriculture, invasive species, fire, fuelwood gathering, and livestock grazing. In the Brazilian Amazon forest degradation from August 2006 to July 2016 reached 1,1 869 800 ha. The processes of forest degradation are still poorly understood, being a missing component in anthropogenic CO2 emission estimates in tropical forests. In this work, we analyzed temporal trajectories of forest degradation from August 2006 to July 2016 in the Brazilian Amazon and assessed their impact on the regional carbon balance. We combined the degradation process with deforestation-related processes (clear-cut deforestation and secondary vegetation dynamics), using the spatially-explicit INPE-EM carbon emission model. The trajectory analysis showed that 13% of the degraded area ended up being cleared and converted in the period and 61% of the total degraded area experienced only one event of degradation throughout the whole period. Net emissions added up to 5.4 GtCO2, considering the emissions from forest degradation and deforestation, absorption from degraded forest recovery, and secondary vegetation dynamics. The results show an increase in the contribution of forest degradation to net emissions towards the end of the period, related to the decrease in clear-cut deforestation rates, decoupled from the forest degradation rates. The analysis also indicates that the regeneration of degraded forests absorbed 1.8 GtCO2 from August 2006 and July 2016—a component typically overlooked in the regional carbon balance.
As land use change (LUC), including deforestation, is a patchy process, estimating the impact of LUC on carbon emissions requires spatially accurate underlying data on biomass distribution and change. The methods currently adopted to estimate the spatial variation of above- and below-ground biomass in tropical forests, in particular the Brazilian Amazon, are usually based on remote sensing analyses coupled with field datasets, which tend to be relatively scarce and often limited in their spatial distribution. There are notable differences among the resulting biomass maps found in the literature. These differences subsequently result in relatively high uncertainties in the carbon emissions calculated from land use change, and have a larger impact when biomass maps are coded into biomass classes referring to specific ranges of biomass values. In this paper we analyze the differences among recently-published biomass maps of the Amazon region, including the official information used by the Brazilian government for its communication to the United Nation Framework on Climate Change Convention of the United Nations. The estimated average pre-deforestation biomass in the four maps, for the areas of the Amazon region that had been deforested during the 1990–2009 period, varied from 205 ± 32 Mg ha−1 during 1990–1999, to 216 ± 31 Mg ha−1 during 2000–2009. The biomass values of the deforested areas in 2011 were between 7 and 24 % higher than for the average deforested areas during 1990–1999, suggesting that although there was variation in the mean value, deforestation was tending to occur in increasingly carbon-dense areas, with consequences for carbon emissions. To summarize, our key findings were: (i) the current maps of Amazonian biomass show substantial variation in both total biomass and its spatial distribution; (ii) carbon emissions estimates from deforestation are highly dependent on the spatial distribution of biomass as determined by any single biomass map, and on the deforestation process itself; (iii) future deforestation in the Brazilian Amazon is likely to affect forests with higher biomass than those deforested in the past, resulting in smaller reductions in carbon dioxide emissions than expected purely from the recent reductions in deforestation rates; and (iv) the current official estimate of carbon emissions from Amazonian deforestation is probably overestimated, because the recent loss of higher-biomass forests has not been taken into account.
The accurate mapping of forest carbon stocks is essential for understanding the global carbon cycle, for assessing emissions from deforestation, and for rational land‐use planning. Remote sensing (RS) is currently the key tool for this purpose, but RS does not estimate vegetation biomass directly, and thus may miss significant spatial variations in forest structure. We test the stated accuracy of pantropical carbon maps using a large independent field dataset.
Tropical forests of the Amazon basin. The permanent archive of the field plot data can be accessed at: http://dx.doi.org/10.5521/FORESTPLOTS.NET/2014_1
Two recent pantropical RS maps of vegetation carbon are compared to a unique ground‐plot dataset, involving tree measurements in 413 large inventory plots located in nine countries. The RS maps were compared directly to field plots, and kriging of the field data was used to allow area‐based comparisons.
The two RS carbon maps fail to capture the main gradient in Amazon forest carbon detected using 413 ground plots, from the densely wooded tall forests of the north‐east, to the light‐wooded, shorter forests of the south‐west. The differences between plots and RS maps far exceed the uncertainties given in these studies, with whole regions over‐ or under‐estimated by > 25%, whereas regional uncertainties for the maps were reported to be < 5%.
Pantropical biomass maps are widely used by governments and by projects aiming to reduce deforestation using carbon offsets, but may have significant regional biases. Carbon‐mapping techniques must be revised to account for the known ecological variation in tree wood density and allometry to create maps suitable for carbon accounting. The use of single relationships between tree canopy height and above‐ground biomass inevitably yields large, spatially correlated errors. This presents a significant challenge to both the forest conservation and remote sensing communities, because neither wood density nor species assemblages can be reliably mapped from space.
This Second National Communication to the United NationsFramework Convention on Climate Change describes initia-tives and government programs that are helping to reducegreenhouse gas emissions in a consistent manner. As a re-sult of some of these programs and initiatives, Brazil hasa comparatively “clean” energy mix, with low greenhousegas emission levels per energy unit produced or consumed.Other initiatives, such as the fight against deforestation, aswell as the case for biofuels and energy efficiency, also helpto achieve development goals, with a sharp deviation in thetrend of greenhouse gas emissions curve in Brazil.
O Projeto TerraClass é desenvolvido e executado pelo Centro Regional da Amazônia (CRA) em parceria com a Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), por meio de suas unidades Embrapa Amazônia Oriental (CPATU), em Belém (PA) e Embrapa Informática Agropecuária (CNPTIA), em Campinas (SP). Com uma proposta inédita no mundo, o TerraClass é responsável por qualificar o desflorestamento na Amazônia Legal Brasileira e com isso fornece subsídios importantes para o melhor entendimento das formas de uso e cobertura da terra na Amazônia. A base de dados utilizada pelo TerraClass, são áreas de desmatamento mapeadas e publicadas pelo Projeto PRODES – Monitoramento da Floresta Amazônica Brasileira por Satélite, que o INPE realiza desde 1988. Com base em técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento, os profissionais envolvidos buscam informações sobre a dinâmica do desmatamento e, com isso, produzem mapas sistêmicos de uso e cobertura das terras desflorestadas da Amazônia Legal Brasileira.
O diferencial do Projeto TerraClassé o empenho em qualificar o desflorestamento da Amazônia Legal. O PRODES faz o mapeamento das áreas, mas é o TerraClass que investiga os motivos e aponta as possíveis causas da derrubada de árvores, levando em consideração as seguintes classes: Agricultura anual; Área não observada; Área urbana; Mineração; Mosaico de ocupações; Pasto com solo exposto; Pasto limpo; Pasto sujo; Regeneração com pasto; Reflorestamento; Vegetação secundária, e Outros. Já se realizou o mapeamento de uso e cobertura da terra para cinco anos os anos de 2004, 2008, 2010, 2012 e 2014, que permitiram a análise evolutiva de uma década, iniciando justamente no ano da implantação do Plano de Prevenção e Controle do Desmatamento na Amazônia Legal (PPCDAm). Com esses resultados é possível fazer uma avaliação da dinâmica do uso e ocupação das áreas desflorestadas nestes dez anos da implementação do PPCDAm.
O projeto PRODES realiza o monitoramento por satélites do desmatamento por corte raso na Amazônia Legal e produz, desde 1988, as taxas anuais de desmatamento na região, que são usadas pelo governo brasileiro para o estabelecimento de políticas públicas. As taxas anuais são estimadas a partir dos incrementos de desmatamento identificados em cada imagem de satélite que cobre a Amazônia Legal. A primeira apresentação dos dados é realizada para dezembro de cada ano, na forma de estimativa. Os dados consolidados são apresentados no primeiro semestre do ano seguinte.
O PRODES utiliza imagens de satélites da classe LANDSAT (20 a 30 metros de resolução espacial e taxa de revisita de 16 dias) numa combinação que busca minimizar o problema da cobertura de nuvens e garantir critérios de interoperabilidade. As imagens TM, do satélite americano LANDSAT-5, foram, historicamente, as mais utilizadas pelo projeto, mas as imagens CCD do CBERS-2 e do CBERS-2B, satélites do programa sino-brasileiro de sensoriamento remoto, foram bastante usadas. O PRODES também fez uso de imagens LISS-3, do satélite indiano Resourcesat-1, e de imagens do satélite inglês UK-DMC2. Com essas imagens, a área mínima mapeada pelo PRODES é de 6,25 hectares.
As estimativas do PRODES são consideradas confiáveis pelos cientistas nacionais e internacionais (Kintish, 2007). Esse sistema tem demonstrado ser de grande importância para ações e planejamento de políticas públicas da Amazônia.
Todos os programas de monitoramento da alteração da cobertura florestal da Amazônia, hoje operados pelo INPE, utilizam o sistema de informações geográficas chamado TerraAmazon. Este sistema é construído baseado na biblioteca de classes e funções de sistema de informação geográfica (SIG) para desenvolvimento de aplicações geográficas desenvolvidas pelo INPE e seus parceiros, chamada TerraLib. Esta biblioteca esta disponível na internet na forma de código aberto (open source) permitindo um ambiente colaborativo para o desenvolvimento de várias ferramentas de SIG.
O projeto PRODES conta com a colaboração do Ministério do Meio Ambiente (MMA) e do Instituto Brasileiro do Meio Ambiente e dos Recursos Naturais Renováveis (IBAMA) e está inserido como ação do Ministério de Ciência, Tecnologia, Inovações e Comunicações (MCTIC) no Grupo Permanente de Trabalho Interministerial para a redução dos índices de desmatamento da Amazônia legal, criado por decreto presidencial de 3 de Julho de 2005. O GTPI é parte do Plano de Ação para a Prevenção e Controle do Desmatamento na Amazônia legal, lançado em 15 de março de 2004.
The distribution of sources and sinks of carbon among the world’s ecosystems is uncertain. Some analyses show northern mid-latitude lands to be a large sink, whereas the tropics are a net source; other analyses show the tropics to be nearly neutral, whereas northern mid-latitudes are a small sink. Here we show that the annual flux of carbon from deforestation and abandonment of agricultural lands in the Brazilian Amazon was a source of about 0.2 Pg Cyr(-1) over the period 1989-1998 (1 Pg is 10(15) g). This estimate is based on annual rates of deforestation and spatially detailed estimates of deforestation, regrowing forests and biomass. Logging may add another 5-10% to this estimate, and fires may double the magnitude of the source in years following a drought. The annual source of carbon from land-use change and fire approximately offsets the sink calculated for natural ecosystems in the region. Thus this large area of tropical forest is nearly balanced with respect to carbon, but has an interannual variability of +/- 0.2 PgC yr(-1).
A vegetação secundária, formada pela regeneração natural de áreas desmatadas e posteriormente abandonadas, tem diversas funções relevantes à ecologia da paisagem em que está contida, tais como a fixação de carbono atmosférico, a manutenção da biodiversidade e da conectividade entre remanescentes florestais e a recuperação da fertilidade do solo. Esta última função é aproveitada em sistemas agrícolas de baixa tecnologia para a reutilização da terra que apresenta redução na capacidade de suporte após alguns anos de uso agrícola. Na região amazônica há evidências de que a biomassa, a taxa do desenvolvimento e a permanência da vegetação secundária podem estar associadas ao tipo de uso da terra e também aos estágios de consolidação da fronteira agrícola. O objetivo desta dissertação é, através da análise destas associações por uma abordagem amostral, estimar a área ocupada por vegetação secundária na Amazônia Legal Brasileira (AML) em 2006, caracterizar a sua distribuição espacial e determinar o seu tempo de permanência. O esquema amostral baseia-se em uma abordagem estratificada segundo o grau de desflorestamento observado nas 229 cenas LANDSAT-TM que recobrem a AML e foi desenhado para manter o erro da estimativa de área de vegetação secundária abaixo de5%. Deste modo foram selecionadas 26cenas em quatro datas (1997, 2000, 2003 e 2006), distribuídas em sete estratos conforme o percentual de desflorestamento (0-1%, 1-5%, 5-10%, 10-20%, 20-30%, 30-55% e mais de 55%) nas quais foram mapeadas as áreas de vegetação secundária. Foi desenvolvido um modelo de regressão para estimar a área de vegetação secundária nas demais imagens utilizando como variáveis independentes a área de desflorestamento e a área representada como hidrografia (corpos d’água e áreas de inundação) no mapa do PRODES, dados de estrutura agrária produzidos pelo IBGE indicando o grau e tipo de uso da terra nas cenas e áreas das unidades de conservação disponibilizados pelo IBAMA, indicando o grau de áreas preservadas dentro das imagens. A análise de regressão encontrou um R2ajustado de 0,84 , e coeficientes positivos para a proporção de hidrografia na imagem (2,055) e para a estrutura agrária (0,197), e coeficientes negativos para o grau de desflorestamento na imagem (-0,232) e para a proporção de Unidades de Conservação na imagem(-0,262). Usando o modelo de regressão multivariado de regressão foi estimada uma área de 131.873 km2de vegetação secundária para o ano de 2006. Aplicando uma simulação de Monte Carlo estimou-se uma incerteza de aproximadamente ±12.445 km2para a estimativa da área, que variou entre 121.722 e 145.608 km2. A permanência da vegetação secundária foi representada pela meia-vida da linha de tendência exponencial ajustada à curva de decaimento da proporção de floresta secundária observada em 1997 nas datas subsequentes em cada um dos extratos, ponderada pela área de vegetação secundária estimada dos extratos.Obteve-se uma estimativa de meia-vida de 4,9 anos para a vegetação secundária.
O Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE),em parceria com Museu Parense Emílio Goeldi (MPEG). Iniciou em meados de2009 um projeto interdisciplinar para sistematizar o cálculo de emissões anuais de gases de efeito estufa(GEE) relacionadas ao desmatamento na Amazônia Brasileira. O Brasil acaba de anunciar o compromisso voluntário de reduzir de 36,1% a 38,9% suas emissões de GEE até 2020 e, para este fim, tal compromisso impõe reduzir em 80% o desmatamento da Amazônia até aquele ano. O objetivo deste projeto coordenado pelo Centro de Ciência do Sistema Terrestre do INPE é prover informações científicas de modo a subsidiar adequadamente políticas que visem alcançar tais metas de redução de desmatamento e de emissões.
We present a generic spatially explicit modeling framework to estimate carbon emissions from deforestation (INPE‐EM). The framework incorporates the temporal dynamics related to the deforestation process and accounts for the biophysical and socioeconomic heterogeneity of the region under study. We build an emission model for the Brazilian Amazon combining annual maps of new clearings, four maps of biomass, and a set of alternative parameters based on the recent literature. The most important results are as follows: (a) Using different biomass maps leads to large differences in estimates of emission; for the entire region of the Brazilian Amazon in the last decade, emission estimates of primary forest deforestation range from 0.21 to 0.26 Pg C yr−1. (b) Secondary vegetation growth presents a small impact on emission balance because of the short duration of secondary vegetation. In average, the balance is only 5% smaller than the primary forest deforestation emissions. (c) Deforestation rates decreased significantly in the Brazilian Amazon in recent years, from 27 Mkm2 in 2004 to 7 Mkm2 in 2010. INPE‐EM process‐based estimates reflect this decrease even though the agricultural frontier is moving to areas of higher biomass. The decrease is slower than a non‐process instantaneous model would estimate as it considers residual emissions (slash, wood products, and secondary vegetation). The average balance, considering all biomass, decreases from 0.28 in 2004 to 0.15 Pg C yr−1 in 2009; the non‐process model estimates a decrease from 0.33 to 0.10 Pg C yr−1. We conclude that the INPE‐EM is a powerful tool for representing deforestation‐driven carbon emissions. Biomass estimates are still the largest source of uncertainty in the effective use of this type of model for informing mechanisms such as REDD+. The results also indicate that efforts to reduce emissions should focus not only on controlling primary forest deforestation but also on creating incentives for the restoration of secondary forests.
