Deforestation drivers in the Brazilian Amazon: assessing new spatial predictors.

This article investigates whether protected areas are efficient instruments against deforestation in the Brazilian Amazonia. A Dynamic Spatial Durbin Model taking into account both the location bias and the spatial spillover effects between municipalities allows to assess the impact of the different types of protected areas (integral protected areas, sustainable protected areas and indigenous lands) on deforestation. We show that deforestation decisions are strategic complements. The econometric results differ according to the type of protected area. It is shown that: i) integral protected areas and indigenous lands allow for reducing deforestation; ii) sustainable use areas do not help to reduce deforestation; and iii) the spillover effects generated by integral protected areas and indigenous lands lead a reduction in deforestation in their vicinity. A 10% increase in the surface area of integral protected areas (indigenous lands) allows an estimated 9.32 sq. km (10.08 sq. km) of avoided deforestation. (This abstract was borrowed from another version of this item.)

Neighborhood effects in the Brazilian Amazônia: Protected areas and deforestation

Influence of deforestation inside and outside indigenous lands in the Brazilian Amazon Biome

The construction and expansion of highways aiming to improve the integration of the most isolated regions in Brazil facilitated the access to many inhabited areas in the Amazon biome, but had as a consequence assisted the degradation of many of these regions. Over the last two decades, we have observed in this biome a gradual diversification and intensification of land uses through vegetation loss and an increase in fire associated with deforestation and an increase in grazing areas. We used data from several active fires products derived from 14 different satellites, available on the Brazilian National Institute for Space Research (INPE). We evaluated the influence of highway infrastructure on fire occurrence inside and around Indigenous Lands (IL) located in the Brazilian Amazon biome, from 2008 to 2021. We classified 332 ILs into “cut by highways”, “without highways”, and “with highways in a 10 km buffer”. We performed: (a) the descriptive statistics of the fire occurrence by state, by season, and by type of land use and land cover (LULC) affected by fire; (b) the spatial distribution of the active fire density; and (c) a simple linear regression model between the fire occurrence and the IL area. Our results showed that in total, 16–46% of the fires occurred within the IL in most of the states, while the 10 km buffer was the region most affected by fire. We confirmed that in the last three years there was a significant increase in the number of active fires, representing anomalies in fire occurrence across the studied period. We discussed the result implications and the role of the highway network in environmental degradation inside and around the ILs located in the Brazilian Amazon.

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Highway Network and Fire Occurrence in Amazonian Indigenous Lands

Pan-European Forest/Non-Forest Mapping for the Reference Years 1990 and 2000

Forest crimes are a sparsely researched topic. There is ample evidence that protected areas play a role in lessening deforestation in the developing world, but their relationship to forest crimes i...

Effect of protected areas on forest crimes in Brazil

O estudo sistemico procura compreender as relacoes existentes entre os diferentes componentes e como cada um deles atua na evolucao da paisagem. Para tanto, e possivel utilizar softwares de geoprocessamento que apresentam ferramentas que permitem empregar procedimentos e metodos especificos de analise de dados e informacoes sobre o meio ambiente. A vulnerabilidade a perda de solo tem sido investigada por meio de diferentes propostas metodologicas, entre elas, a atribuicao de pesos fixos as caracteristicas ambientais. Nesse caso, as caracteristicas locais da area estudada nao sao consideradas, o que pode acarretar a obtencao de resultados imprecisos. Com o objetivo de contribuir para a discussao sobre a atribuicao de pesos na analise da vulnerabilidade a perda de solo, o presente estudo propoe considerar nos calculos a incidencia espacial das classes de cada caracteristica ambiental, tendo como area de estudo o Parque Nacional da Restinga de Jurubatiba e sua zona de amortecimento terrestre. Dessa forma, o peso torna-se variavel e dependente da area, ou seja, a importância da distribuicao espacial das classes de caracteristicas ambientais torna-se o ponto fundamental para o desenvolvimento de estudos nessa tematica e a metodologia pode ser aplicada em qualquer area de estudo, com pesos sendo definidos de acordo com a area de cada caracteristica ambiental.Palavras-chave: Atribuicao de peso, Jurubatiba, perda de solo, vulnerabilidade

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Vulnerabilidade à perda de solo do parque nacional da restinga de jurubatiba: contribuição para uma proposta de atribuição de peso

A compartimentacao geomorfologica no contexto de estudos de diagnostico ambiental e uma etapa de fundamental importância, porque a identificacao das formas que compoem a paisagem de um local sao evidencias da evolucao da paisagem. A area de estudo localiza-se de forma alongada pela linha de costa dos municipios de Macae, Carapebus e Quissama, localizados no litoral norte do estado do Rio de Janeiro. O objetivo do trabalho foi identificar os compartimentos geomorfologicos existentes na area em escala 1:50.000 atraves da analise do modelo digital do terreno, imagens do satelite rapideye e fotografias aereas. Embasando-se na metodologia proposta por IBGE (2009) que estabelece os procedimentos e propoe uma taxonomia para a compartimentacao do relevo. Os procedimentos operacionais foram a interpretacao visual das formas e limites dos compartimentos em ambiente de Sistema de Informacoes Geograficas ArcGIS 10.2, utilizando imagens rapideye e fotografias aereas delimitando os compartimentos geomorfologicos, em escala 1:50.000. Como resultado chegamos a delimitacao de dois grandes compartimentos, efeito da dinâmica natural da area, os Tabuleiros da Formacao Barreiras foram compartimentados em colinas baixas e colinas altas e a Planicie Litorânea em formacoes de cordoes litorâneos, planicies fluviais, planicies fluvio-lacustres, planicies lacustres, planicies de inundacao, praia.

Compartimentação geomorfológica do Parque Nacional da restinga de Jurubatiba e sua zona de amortecimento terrestre.

Com objetivo de minimizar as intervencoes humanas no ecossistema de restinga, foi instituido, em 29 de abril de 1998, o Parque Nacional (PARNA) da Restinga de Jurubatiba, localizado na faixa costeira de parte dos municipios de Macae e Quissama e em toda a faixa costeira do municipio de Carapebus, no Estado do Rio de Janeiro. Neste cenario, o estudo da paisagem fundamentado na abordagem sistemica e geoecologica mostra-se um importante instrumento de analise, e embasa estudos de ordenamento territorial e planejamento ambiental. O presente estudo teve como objetivo delimitar e caracterizar Unidades Geoambientais do PARNA da Restinga de Jurubatiba e sua zona de amortecimento terrestre. As etapas de desenvolvimento consideraram a base de dados fisicos e antropicos, formada pelos componentes Formacoes Geologicas, Compartimentos Geomorfologicos, Classes de Solo, Precipitacao e Cobertura da Terra e Uso. Correlacionados, resultaram na delimitacao das seguintes Unidades Geoambientais: Colinas altas, Colinas altas dissecadas, Colinas baixas, Colinas baixas dissecadas, Planicie lacustre, Planicie fluviolacustre, Planicie marinha, Planicie fluviomarinha, Complexo de lagoas paralelas a costa, Area de inundacao e Praia. Ainda como forma de caracterizar a paisagem, foram definidas as funcoes geoecologicas das Unidades Geoambientais em areas emissoras, transmissoras e receptoras de materia e energia. Ao considerar o funcionamento sistemico, a abordagem de analise geoecologica empregada resultou na delimitacao de Unidades Geoambientais que refletem a evolucao da paisagem, e o Mapa de Unidades Geoambientais pode ser aplicado na gestao territorial da Unidade de Conservacao.

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Unidades geoambientais do Parque Nacional da Restinga de Jurubatiba, litoral norte fluminense.

Protected areas (PA) play an important role in minimizing the effects of soil erosion in watersheds. This study evaluated the performance of machine learning models, specifically support vector machine with linear kernel (SVMLinear), support vector machine with polynomial kernel (SVMPoly), and random forest (RF), on identifying indicators of soil erosion in 761 sub-watersheds and PA in northern Portugal, by using soil erosion by water in Europe, according to the revised universal soil loss equation (RUSLE2015), as target variable. The parameters analyzed were: soil erosion by water in Europe according to the revised universal soil loss equation (RUSLE2015), total burned area of the sub-watershed in the period of 1975-2020, fire recurrence, topographic wetness index (TWI), and the morphometric factors, namely area (A), perimeter (P), length (L), width (W), orientation (O), elongation ratio (Re), circularity ratio (Rc), compactness coefficient (Cc), form factor (Ff), shape factor (Sf), DEM, slope, and curvature. The median coefficient of determination (R2) for each model was RF (0.61), SVMpoly (0.68), and SVMLinear (0.54). Regarding the analyzed parameters, those that registered the greatest importance were A, P, L, W, curvature, and burned area, indicating that an analysis which considers morphometric factors, together with soil erosion data affected by water and soil moisture, is an important indicator in the analysis of soil erosion in watersheds.

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Saulo de Oliveira Folharini

Papers

Effect of protected areas on forest crimes in Brazil

Vulnerabilidade à perda de solo do parque nacional da restinga de jurubatiba: contribuição para uma proposta de atribuição de peso

Compartimentação geomorfológica do Parque Nacional da restinga de Jurubatiba e sua zona de amortecimento terrestre.

Unidades geoambientais do Parque Nacional da Restinga de Jurubatiba, litoral norte fluminense.

Soil Erosion Quantification using Machine Learning in Sub-Watersheds of Northern Portugal