linha de base grupo de estudo redd+ no amapá 1º. de outubro de 2014 ief claudia funi...
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Referências
Reduções de Emissão do Desmatamento e da Degradação Florestal (REDD): Relatório de Avaliação de OpçõesPreparado para o Governo da NoruegaArild Angelsen et al, 2009
"Oficina para construção de níveis de referência para REDD+ no Amapá“Realizada dia 25 de julho de 2013 no auditório da SEMA/AP
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Linha de base de crédito é o nível de referência em relação ao qual os benefícios climáticos são medidos e os incentivos financeiros são concedidos.
Linha de base de práticas rotineiras (BAU, na sigla em inglês) representa uma projeção do que ocorreria sem uma intervenção, e neste caso serve como padrão comparativo para medir o impacto de REDD, projetos, políticas ou atividades. Níveis de referênciaNível de referência é sinônimo de linha de base de crédito para fornecer incentivos a um país anfitrião de REDD se as emissões estiverem abaixo desse nível. A determinação de níveis de referência específicos por país deve se basear na melhor informação científica disponível e em negociações entre as partes. Os níveis de referência precisam ser atualizados ao longo do tempo para refletir nova e melhor informação.
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Em 2010 - redução de 80% da taxa de desmatamento até 2020.
Linha de base do desmatamento é um dos principais componentes para projetos de REDD
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Fonte: MCTI, 2013
Setor Energia
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Fonte: MCTI, 2013
Setor Agropecuária
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Fonte: MCTI, 2013
Processos industriais e tratamento de resíduos
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Desmatamento
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Padrão sugerido pela teoria de transição florestal:
AFBT: estágios iniciais desenvolvimento - alta cobertura florestal - baixas taxas de desmatamento.
AFAT: as taxas de desmatamento aceleram-se e a cobertura florestal se reduz (BEAD)
BFBD: taxas de desmatamento diminuem - cobertura florestal se estabiliza e pode começar a se recuperar.
A transição florestal terá o padrão influenciado pelo contexto de cada região:densidade populacional, estágio de desenvolvimento, estrutura da economia, forças econômicas mundiais e políticas governamentais.
Um país pode chegar a níveis muito baixos de cobertura florestal antes de estabilizar-se, ou, graças a políticas saudáveis, pode ser capaz de “saltar” a transição florestal — objetivo central da política de REDD.
Desmatamento - Transição florestal
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A transição florestal descreve uma tendência ampla; uma extrapolação de taxas históricas, portanto, tende a subestimar o desmatamento BAU futuro dos países nos estágios iniciais de transição (AFBT), e a superestimar o desmatamento BAU dos países nos estágios mais avançados (BEAD e BFBD)..
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Como estabelecer níveis de referência?
Modelos de previsão
Taxas históricas
Modelos preditivos
“Abordagem baseada em estoques:(i)medição baseada em estoques (para estimar as mudanças nos estoques de carbono da floresta [isto é, emissões/ remoções]), (ii) pagamentos baseados em estoques (incentivos ligados ao nível absoluto de estoques de carbono na floresta, em vez de mudanças nos estoques), e (iii) níveis de referência baseados em estoques (incluindo estoques de carbono na floresta, ou área florestal como substituto [proxy], como uma variável num fórmula de emissão de NR)”.
Como princípio geral, os incentivos devem estar ligados ao impacto sobre o clima, como as reduções antropogênicas de emissões e/ou o aumento das remoções.
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As seguintes variáveis são relevantes para consideração numa fórmula de nível de referência:
• Desmatamento histórico nacional: Últimos dez anos, com alguma flexibilidade baseada na disponibilidade de dados, com atualização a cada cinco anos.
• Cobertura florestal: Nível de referência relativamente alto concedido a países com mais do que uma dada porcentagem de superfície terrestre coberta por florestas (com alguma flexibilidade baseada nas circunstâncias nacionais).
• PIB per capita: Nível de referência relativamente mais alto concedido a países abaixo de uma dada renda per capita.
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Simulação das implicações de diferentes opções de níveis de referência
“Todos os modelos estão errados, mas alguns são úteis.”George Box
A análise avalia quatro opções diferentes:i.Nível de referência = desmatamento histórico nacional (DHN) (peso de 100 %)
ii. DHN + cobertura florestal (“quotas” iguais a 20 % do desmatamento histórico mundial alocadas a países com mais de 50 % de cobertura florestal)
iii. DHN + PIB per capita (“quotas” iguais a 10 % do desmatamento histórico mundial alocadas a países com PIB per capita abaixo de US$ 500)
iv. DHN + cobertura florestal + PIB per capita (100 % +20 % + 10 %)
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Em cada uma das opções usa-se o fator de escalonamento global de forma a que o NR mundial = emissões históricas mundiais, isto é, as opções mostram diferentes modos de alocar aos países um NR mundial fixo. As simulações pressupõem um financiamento total de REDD de US$ 5 bilhões/ano.
Na opção 1, os países com alto desmatamento (AFAT e BEAD) recebem as maiores transferências, porque suas emissões são elevadas e porque há um maior potencial de reduções de emissão.
A introdução de cobertura florestal como critério (opção 2) aumenta significativamente a transferência para países com alta cobertura florestal (AFAT e AFBT). Em termos absolutos, o aumento vai de US$ 2,1 a US$ 3,1 bilhões.
Na opção 3, os países mais pobres recebem níveis de referência mais altos, e essa mudança relativamente modesta aumenta dramaticamente as transferências de REDD para esses países, de US$ 0,4 para US$ 1,7 bilhão/ano. O grupo AFBT tem também um ganho substantivo nesse cenário (US$ 0,3 a US$ 1 bilhão).
A opção 4 inclui tanto a cobertura florestal quanto o PIB per capita como critérios. Os resultados se situam entre as opções 2 e 3, com ganhos tanto para os países AFBT quanto para os mais pobres.
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Monitoramento do Desmatamento
Há duas opções para estimar as emissões de desmatamento bruto:
(i)emissões brutas, as quais não incluem vegetação de substituição;
(ii) emissões líquidas, que incluem vegetação de substituição. As emissões líquidas consideram tanto o estoque de C da floresta que está sendo derrubada quanto o estoque de C da substituição do uso da terra, enquanto que as emissões brutas consideram apenas o estoque de C da floresta que está sendo derrubada.
As estimativas de emissões brutas de desmatamento bruto resultarão na superestimativa de uma ação REDD na atmosfera
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Monitoramento da Degradação
O monitoramento de florestas que permanecem como florestas (ou seja, a degradação, conservação e manejo sustentável de florestas) é mais difícil que o monitoramento do desmatamento.
Para algumas atividades, o benefício climático é pequeno em relação ao custo do monitoramento.
Em geral, os fatores de emissão para atividades relacionadas com a redução de emissões da degradação frequentemente resultam em poucos benefícios climáticos, são difíceis de monitorar, requerem alto nível de capacidade local e atualmente têm alto custo de monitoramento.
A aplicação de novas técnicas de satélite pode ajudar a reduzir esses custos.
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Amapá - projeção do desmatamento - novos investimentos e infraestruturas planejadas e em execução.
metodologia e tecnologia para monitoramento da degradação a fim de monitorar as áreas de plano de manejo.
Emissão de CO2 através de transporte, geração de energia, etc, também deve ser calculada - nventário estadual de emissões
Devem ser trabalhadas decisões políticas para definir a taxa de desmatamento.
"Oficina para construção de níveis de referência para REDD+ no Amapá“Realizada dia 25 de julho de 2013 no auditório da SEMA/AP
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1 - Qual série histórica adotar?A - PRODES. Vantagem: está pronta, abrange o período necessário para análise e verificação. Dados oficiais federais.Desvantagem: é um monitoramento inadequado para o Amapá, devido às nuvens e tamanho mínimo do pixel adotado (6,25 ha); monitora apenas área de não floresta e a grande porção impactada e sobre pressão no Amapá está sobre o Cerrado e Campos Inundáveis. Devido às limitações para monitoramento do Amapá, as taxas de desmatamento do Estado apresentadas pelo PRODES são inferiores às taxas reais.B- SEMAVantagem: adota o pixel de 30 m, analisa todas as fitofisionomias. Desvantagem: bianual, com quatro períodos avaliados: 1997/2002, 2003/2004, 2005/2006, 2007/2008 e 2009/2010. Não há monitoramento para 2011/2012 devido à grande quantidade de nuvens e ausência de imagens LandSat por inoperabilidade do sensor.C- RapidEyeVantagem: imagem de alta resolução, adquirida gratuitamente a partir do convênio com MMADesvantagem: não há série histórica, é sensor óptico (influência das nuvens)D- RadarVantagem: não há limitação das nuvens.Desvantagem: não possuímos arquivo com série histórica e seria onerosa sua aquisição, caso fosse possível.
Taxas históricas
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PROJETO PRODESMONITORAMENTO DA FLORESTA AMAZÔNICA BRASILEIRA POR SATÉLITE
Maior série histórica. Apresenta taxas anuais desde 1988.
214 imagens de satélite (LandSat) para recobrir a Amazônia Legal.
Amapá: 13 imagens
Resultado de mapeamento do PRODES
Amarelo: desmatamento consolidadoMagenta: área de não floresta
Verde escuro: FlorestaAzul claro: nuvensAzul escuro: água 21CGTIA/SEMA, Julho 2013
Taxas históricas
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Taxas históricas
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Taxa anual por estado (1988 - 2011)
Anos
23CGTIA/SEMA, Julho 2013
Taxas históricas
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Ano Area km²1988 60
1989 130
1990 250
1991 410
1992 36
1993 0
1994 0
1995 9
1996 0
1997 18
1998 30
1999 0
2000 0
2001 7
2002 0
2003 25
2004 46
2005 33
2006 30
2007 39
2008 100
2009 70
2010 53
2011 66
2012 27
2013 23
Acumulado 1988-2013
1462
Taxas anuais do desmatamento - 1988 até 2013 - do Estado do Amapá (km2/ano)http://www.obt.inpe.br/prodes/prodes_1988_2013.htm
Taxas históricas
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Destamento 2013
Taxas históricas
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Classe Quantidades de polígonos Área km²DESFLORESTAMENTO 814 24,17FLORESTA 25154 52.456,66NUVEM 28541 58.348,61RESIDUO 7 0,46
Destamento 2013
Taxas históricas
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Classe Quantidades de polígonos Área km²DESFLORESTAMENTO 742 19,47FLORESTA 22218 72.996,93NUVEM 18255 37.833,54RESIDUO 5 0,26
Desmatamento 2012
Estimativa de área florestal não observada = 22.908,77 km²
Taxas históricas
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Análise temporal do desmatamento no Amapá
28CGTIA/SEMA, Julho 2013
Taxas históricas
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Projeção /Cenário Futuro
IDESAM não trabalha com programas de modelagem. Faz previsão futura utilizando apenas dados do PRODES e estoque-fluxo. Cálculos realizados em tabela Excel
A linha de base calculada para o Amapá apresenta média de 15 km2 de área desmatada por ano.
EMBRAPA e IEPA fizeram projeções de cenários futuros para a região do Oiapoque.
Para cenário futuro consultar obras do PAC, PDRI, Licenças do IMAP, Regularização Fundiária, programas do governo estadual.
Modelos preditivos
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3 - Projeção /Cenário Futuro
IDESAM não trabalha com programas de modelagem. Faz previsão futura utilizando apenas dados do PRODES e estoque-fluxo. Cálculos realizados em tabela Excel
A linha de base calculada para o Amapá apresenta média de 15 km2 de área desmatada por ano.
EMBRAPA e IEPA fizeram projeções de cenários futuros para a região do Oiapoque.
Para cenário futuro consultar obras do PAC, PDRI, Licenças do IMAP, Regularização Fundiária, programas do governo estadual.
Modelos preditivos
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Fonte: Apresentação SEICOM
DEMOGRAFIA POPULAÇÃO: 669.526 Hab
31CGTIA/SEMA, Julho 2013
FATORES QUE PODEM INFLUENCIAR NO DESMATAMENTO
Modelos preditivos
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Modelos preditivos
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Modelos preditivos
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Modelos preditivos
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Modelos preditivos
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SETOR FUNDIÁRIO
IMÓVEL_RURAL/IMAP
AREA DA AMCEL
ÁREA DA JARI CELULOSE
ASSENTAMENTO_INCRA
36CGTIA/SEMA, Julho 2013
Modelos preditivos
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QUADRO ATUAL DA MINERAÇÃO NO AMAPÁ
Fonte: Apresentação SEICOM
37CGTIA/SEMA, Julho 2013
Modelos preditivos
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REBANHO NO ESTADO (IBGE, 2007)REBANHO NO ESTADO (IBGE, 2007)
Dados Agropecuários
38CGTIA/SEMA, Julho 2013
Modelos preditivos
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ESTRADAS Asfaltamento das principais rodovias do Estado.
INTEGRAÇÃO INTERNA E EXTERNA Finalizar obra do novo aeroporto,Finalizar BR 156 a Norte e Sul,Asfaltamento de rodovias estaduais.
PORTO DE SANTANA Ampliação e Modernização do Porto de Santana; Implantação de portos pesqueiros: Oiapoque e Calçoene Implantação de obras para entrada e escoamento da produção da Amazônia e Centro-Oeste: grãos e outros produtos.
DISTRITO INDUSTRIAL Ampliação e modernização (Macapá e Santana) Implantação de novos Distritos: Oiapoque, Calçoene, Laranjal do Jari
Fonte: SEICOM39CGTIA/SEMA, Julho 2013
PLANEJAMENTO E PROPOSTAS DO GOVERNO PARA INFRAESTRUTURA
Modelos preditivos
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QUADRO ATUAL •Potência efetiva: 240 MW (UHE Paredão - 78 MW + Termelétricas 162MW)
EM FASE DE IMPLANTAÇÃO / Licenças (2015): 1.100MW •Ferreira Gomes - 252MW (2013) •Linhão do Tucuruí - Conexão ao Sistema Interligado Nacional - Sin (2013) •Caldeirão - 219MW (Em Licenciamento) • Repotencialização de Paredão – 122 MW •Santo Antônio / Jari – 373MW (2015) •PCH Salto Cafesoca – 7 a 15 MW (Licença) •PCH Capivara – 35MW (Licença) •PPP – Linhão de distribuição Paredão a Serra do Navio
Ampliação da oferta e distribuição de energia:
Fonte: SEICOM40CGTIA/SEMA, Julho 2013
Modelos preditivos
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Desmatamento nos domínios florísticos
41CGTIA/SEMA, Julho 2013
Modelos preditivos
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42CGTIA/SEMA, Julho 2013
Modelos preditivos
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ACESSOS
43CGTIA/SEMA, Julho 2013
Modelos preditivos
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LOCALIDADES
44CGTIA/SEMA, Julho 2013
Modelos preditivos
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ÁREAS ALTERADAS
45CGTIA/SEMA, Julho 2013
Modelos preditivos
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ASSENTAMENTOS
46CGTIA/SEMA, Julho 2013
Modelos preditivos
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TERRA INDIGENA
47CGTIA/SEMA, Julho 2013
Modelos preditivos
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ÁREAS PROTEGIDAS
48CGTIA/SEMA, Julho 2013
Modelos preditivos
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2 - Qual linha de base adotar?
A - Calcular, no estado, uma linha de base para o AmapáVantagem: trabalhar com dados mais realistas, que representem melhor as alterações em todas as fitofisionomias.Desvantagem: pode demorar muito tempo para gerar a informação da série histórica.
B - Adotar a linha de base calculada pelo IDESAM/SISREDDIDESAM utiliza os dados do PRODES associados com estoque de carbono florestal.Vantagem: a linha de base está calculada, pode ser utilizada imediatamenteDesvantagem: não sabemos se a informação está subestimada, superestimada, ou correta.
C- Metodologia IDESAM + Fator de AjustePara adotar uma linha de base que já possa ser utilizada e minimizar impactos negativos, caso os valores obtidos sejam desfavoráveis para o Estado, o Amapá irá calcular o “fator de ajuste” e adotar novos valores futuramente, caso necessário.
estoques
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Estoque (km2) % EstoqueRedução do
Desmatamento (km2)
% na Redução Nacional
UREDD (%)
Acre 132.411,36 4,7% 203,52 3,8% 4,2%Amazonas 1.238.015,72 43,9% 81,82 1,5% 22,7%
Amapá 70.981,59 2,5% - 3,50 -0,1% 1,2%Maranhão 34.578,31 1,2% 275,00 5,1% 3,2%
Mato Grosso 321.108,87 11,4% 3.324,13 62,1% 36,8%Pará 792.542,02 28,1% 595,60 11,1% 19,6%
Rondônia 131.382,66 4,7% 726,32 13,6% 9,1%Roraima 90.939,86 3,2% 9,64 0,2% 1,7%Tocantins 10.273,76 0,4% 137,49 2,6% 1,5%
TOTAL 2.822.234,15 100% 5.350,02 100% 100%
2006
(taxa histórica de desmatamento) – (desmatamento
verificado) em 2006(Source: PRODES)
Redução do desmatamento por
Estado da Amazônia
brasileira, em relação a redução do desmatamento
na Amazônia brasileira (%)
U-REDD: Alocação por Estados da Amazônia
brasileira, baseado em um mecanismo estoque-fluxo, considerando a partilha de 50% para fluxo e 50% para
estoques
Fontes: Cattaneo. A, 2009 ; OSIRIS, 2009 ; BANTER, 2010.
Área florestal (km2) em 2006
(Amazonia brasileira)(Fonte: PRODES)
Área florestal por Estado em relação área florestal da
Amazônia brasileira (%)
Fonte: Idesam 2012
estoques
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Distribuição de UREDD entre Governo Federal e Estados
estoques
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Definição de meta de governoE importante verificar o que está contido nas metas de governo para desmatamento.
Adotar um valor rígido, sem margem, para linha de base não é aconselhável, pois pode acarretar em uma meta de redução difícil de ser obtida.
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Desmatamento
A presidente da Confederação da Agricultura e Pecuária do Brasil (CNA), senadora Kátia Abreu, destacou nesta segunda-feira, que o Brasil já cumpriu 88% da meta de redução do desmatamento para 2020, estabelecida na Conferência do Clima de Copenhague em 2009, o que, segundo ela, comprova a sustentabilidade do agronegócio brasileiro. Em palestra sobre “Código Florestal: preservação e progresso”, no Fórum de Sustentabilidade promovido pelo jornal Folha de S. Paulo, a senadora disse que o país está em situação confortável em termos ambientais, pois restam apenas 12% a cumprir do compromisso internacional, nos próximos seis anos.
Brasil cumpriu 88% da meta de redução do desmatamento para 2020http://ruralcentro.uol.com.br/noticias/brasil-cumpriu-88-da-meta-de-reducao-do-desmatamento-para-2020-77682#y=400