@MastersThesis{BenítezRamírez:2015:MoBiAc,
author = "Ben{\'{\i}}tez Ram{\'{\i}}rez, F{\'a}tima Lorena",
title = "Modelagem de biomassa acima do solo e emiss{\~o}es de carbono
associadas a mudan{\c{c}}as na cobertura da terra na floresta
tropical Amaz{\^o}nica Equatoriana",
school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
year = "2015",
address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
month = "2015-04-09",
keywords = "biomassa acima do solo, Amaz{\^o}nia, emiss{\~o}es de carbono,
MAXENT, GWR-K, aboveground biomass, Amazon, carbon emissions.",
abstract = "A Amaz{\^o}nia {\'e} o maior reservat{\'o}rio terrestre de
carbono no Planeta, revelando sua import{\^a}ncia na
compreens{\~a}o e gest{\~a}o do balan{\c{c}}o global de
carbono. A maior porcentagem deste carbono encontra-se armazenada
na biomassa vegetal das florestas, que apresenta uma
distribui{\c{c}}{\~a}o espacial e temporal heterog{\^e}nea,
dependendo consideravelmente da diversidade e din{\^a}mica
complexa dos ecossistemas amaz{\^o}nicos. Modelar sua
distribui{\c{c}}{\~a}o espacial com maior exatid{\~a}o tem-se
tornado um desafio atual para a comunidade cient{\'{\i}}fica,
j{\'a} que contribui na redu{\c{c}}{\~a}o das incertezas
abrangidas na estimativa de emiss{\~o}es de carbono derivadas da
mudan{\c{c}}a no uso e cobertura da terra. Neste contexto, esta
pesquisa foi dividida em duas partes. A primeira etapa refere-se
{\`a} modelagem da distribui{\c{c}}{\~a}o espacial de biomassa
acima do solo utilizando diferentes t{\'e}cnicas
geoestat{\'{\i}}sticas atrav{\'e}s da integra{\c{c}}{\~a}o e
an{\'a}lise de dados obtidos em diferentes escalas (campo,
cartogr{\'a}fico e de sensores orbitais de alta
resolu{\c{c}}{\~a}o espacial), com a finalidade de encontrar a
melhor metodologia que se ajuste {\`a} realidade da Amaz{\^o}nia
equatoriana. O resultado desta primeira etapa do trabalho mostrou
que a modelagem da biomassa atrav{\'e}s da regress{\~a}o
geograficamente ponderada-krigagem (RGP-K) conseguiu explicar a
heterogeneidade da biomassa acima do solo (BAS) melhorando as
estimativas. Adicionalmente, as estimativas de BAS calculadas
neste trabalho em escala local ou nacional foram comparadas com
estimativas de BAS em escala regional publicadas na literatura
(BACCINI et al., 2012; SAATCHI et al., 2011). Os resultados desta
compara{\c{c}}{\~a}o indicaram que os valores de BAS estimados
em escala regional s{\~a}o consideravelmente maiores em
compara{\c{c}}{\~a}o com valores estimados em escala nacional.
Assim, as estimativas de estoques de carbono podem variar at{\'e}
13\% do conte{\'u}do total de carbono na {\'a}rea de estudo
utilizando os mapas de BAS gerados e mencionados neste estudo.
Este valor pode-se tornar maior quando a quantifica{\c{c}}{\~a}o
{\'e} feita para cada forma{\c{c}}{\~a}o vegetal. Portanto, o
uso de imagens de alta resolu{\c{c}}{\~a}o espacial ajuda a
melhorar as estimativas de BAS pelo fato de conseguir discriminar
com maior detalhe os diferentes tipos de forma{\c{c}}{\~o}es
vegetais abrangidos na floresta amaz{\^o}nica. O total de carbono
acima do solo estocado na vegeta{\c{c}}{\~a}o natural da
{\'a}rea de estudo para o ano 2011 foi de 0,35 Pg C (resultado da
modelagem a partir da RGP-K). J{\'a}, na segunda etapa desta
pesquisa calcula-se as emiss{\~o}es de carbono derivadas do
desmatamento na {\'a}rea de estudo, quantificado um total de 32
Tg C liberados no per{\'{\i}}odo de 1990-2011, com uma
m{\'e}dia anual de 1,6 Tg C a\$^{-1}\$. Esta
informa{\c{c}}{\~a}o torna-se uma base metodol{\'o}gica para
elaborar e melhorar os n{\'{\i}}veis de refer{\^e}ncia de
emiss{\~o}es de carbono florestais no Equador, o que permita
atender aos requisitos dos programas REDD+ na
mitiga{\c{c}}{\~a}o da mudan{\c{c}}a clim{\'a}tica. ABSTRACT:
The Amazon is the highest terrestrial carbon sink on the Planet,
reveling its importance in the understanding and management of the
global carbon budget. The most percentage of this carbon is stored
in the forest biomass. That biomass presents a heterogeneous
spatial and temporal distribution that depends considerably of the
Amazon ecosystems diversity and complex dynamics. Nowadays,
modelling the spatial distribution of forest biomass with higher
accuracy is a challenge for the scientific community, since it
helps to reduce the uncertainties associates with the carbon
emissions from land use and land cover change. In this context,
this research was divided in two parts. The first part relates to
modeling the spatial distribution of aboveground biomass using
geo-statistical techniques through the integration and analysis of
data obtained at different scales (field, cartography and high
spatial resolution satellite sensors) in order to find the best
methodology that fits the reality of the Ecuadorian Amazon. The
results of the first stage of this work showed that the
aboveground biomass (AGB) heterogeneity could be modelling through
the Geographical Weight Regression-Kriging (GWR-K), improving the
estimates accuracy. Additionally, AGB estimates calculated in this
work for a local or national scale were compared with BAS
estimates for a regional scale published in the literature
(BACCINI et al., 2012; SAATCHI et al., 2011). The results of this
analyses revealed that the AGB estimated for a regional scale are
considerably higher than the estimates calculated for a national
scale. Thus, differences among carbon stocks estimates based on
different biomass data sources can be on the order of 13\% using
the biomass maps generated and listed in this study. This value
could be higher when the quantification is made for each
vegetation type. Hence, the use of high spatial resolution images
helps improve estimates of BAS by the fact that they can
discriminate with more detail the different vegetation types in
the Amazon rainforest. Results indicate that the total amount of
aboveground carbon stored in natural vegetation of the study area
for 2011 was 0.35 Pg C (result of GWR-K modeling). In the second
part of this research was combined estimates of aboveground carbon
stocks with regional deforestation rates to estimate carbon
emissions. Thus, the total gross carbon emission across study area
to be 32 Tg C over the period 1990 - 2011, with an annual average
of 1.6 Tg C \$^{a-1}\$. This information becomes a reference for
reporting and improve the Ecuadors Forest Reference Emission Level
for Deforestation and thus meet the requirements of REDD+ programs
to successful mitigation of climate change.",
committee = "Formaggio, Ant{\^o}nio Roberto (presidente/orientador) and
Anderson, Liana Oighenstein (orientadora) and Kampel, Silvana
Amaral and Arag{\~a}o, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de and
Keller, Michael Maier",
copyholder = "SID/SCD",
englishtitle = "Aboveground biomass modeling and carbon emissions from land cover
change in the ecuadorian amazon tropical rainforest",
language = "pt",
pages = "185",
ibi = "8JMKD3MGP3W34P/3J6F49B",
url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34P/3J6F49B",
targetfile = "publicacao.pdf",
urlaccessdate = "27 abr. 2024"
}