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LC-36 Resumo

Modelos Econométricos Espaciais de Cobertura do Solo & Integração com Previsão Climática: Cenários Futuros da Paisagem Amazônica e Interações Cobertura-Clima

Eustáquio J Reis — IPEA/DIMAC (SA-PI)
Robert T. Walker — Michigan State University (US-PI)

O projeto proposto irá avançar nossa capacidade de antecipar os impactos do crescimento e desenvolvimento econômico na sustentabilidade da Bacia Amazônica de duas formas, baseadas em estudos passados e correntes do LBA. Primeiro, o projeto irá extender as modelagens empíricas de desflorestamento na escala da bacia para o nível de pixel, o que permitirá testar os processos que causam tais mudanças na paisagem e prever a futura cobertura vegetal na Amazônia com considerável detalhe espacial. Segundo, integrará os impactos na paisagem – gerados pelo modelo econométrico na escala do píxel – com um modelo climático regional que permitirá prever os impactos climáticos associados a um conjunto de cenários de desenvolvimento para a Bacia Amazônica. O modelo econométrico de cobertura irá prever de forma probabilística paisagens Amazônicas em função da distribuição espacial e temporal de fatores econômicos que influenciam no desflorestamento. O uso de dados desagregados no pixel facilita a construção de modelos pois pode acomodar situações onde fatores econômicos não-observáveis são espacialmente correlacionados e onde variações desses fatores ocorrem em escalas mais agregadas, além do nível do píxel. Finalmente, as análises na escala do pixel geram muitas observações, o que melhora o poder estatístico inferencial e permite a construção de projeções de cobertura do solo detalhadas. O modelo climático regional, i.e., o Sistema de Modelagem Atmosférico Regional (RAMS), requer esse nível de detalhe na projeção da cobertura como um input do modelo.

     O projeto proposto irá prever o clima para diferentes cenários que foram desenvolvidos no projeto anterior (LC-24: A Basin Scale Econometric Model for Projecting Future Amazonian Landscapes) da seguinte maneira. Primeiro, o modelo econométrico de cobertura do solo irá produzir um conjunto de probabilidades de desflorestamento, associados a cada cenário de desenvolvimento, cobrindo toda a bacia. Cada pixel, com respectiva probabilidade, será tratado como um evento do tipo Bernoulli e funções de probabilidade em SIG irão produzir centenas de realizações de paisagens de toda a bacia. Essas paisagens irão servir como input para o RAMS, que será executado para cada uma delas, produzindo realizações climáticas (e.g. precipitação, temperatura máxima) para todo o ano. Por sua vez, essas realizações climáticas serão utilizadas para produzir funções de densidade de probabilidade (i.e., histogramas de frequência) de variáveis-chaves (e.g., precipitação total anual), com estimativas dos parâmetros da distribuição como o valor médio (μ) e variância (σ2). Esse método incorpora explicitamente incertezas probabilísticas através de medidas de tendência central (μ) e dispersão (σ2) para os impactos climáticos dos cenários de desenvolvimento.

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