REDD Panama 2011 - Mariana Pavan / JUMA RED project

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REDD Panama 2011 - Mariana Pavan / JUMA RED project

  1. 1. Juma RED Project – Un Estudio de Caso REDD+ Technical, Socioeconomic and Political Dimensions Ciudad de Panamá 08 de abril de 2010Mariana PavanCoordinadora Programa Cambio Climaticomn.pavan@idesam.org.br
  2. 2. IDESAMONG creada en 2004, Manaus – AM3 Programas/Áreas temáticas:  Programa Áreas Protegidas  Programa Cambio Climático y Servicios Ambientales  Programa Manejo de Recursos NaturalesPrograma Câmbio Climático y Servicios Ambientales (PMC) 1. Desarollo de Proyectos 2. Politicas Publicas 3. Capacitacion y Entrenamiento
  3. 3. The Juma Sustainable Development Reserve RED Project CCB Standards – Gold Status September 2008 www.climate-standards.org CECLIMA Centro Estadual de Mudanças Climáticas
  4. 4. Personas e Instituciones1. General Coordination of the Juma Reserve RED Project• Amazonas Sustainable Foundation (FAS)• State Secretariat of the Environment and Sustainable Development of Amazonas (SDS/AM)• State Secretariat of Planning and Economic Development of Amazonas (SEPLAN/AM)2. Coordination of the development of the Project Design Document (PDD)Institute for Conservation and Sustainable Development of Amazonas (IDESAM)• Mariano Colini Cenamo – Executive Secretary and Coordinator of the Climate Change Program• Mariana Nogueira Pavan – Researcher of the Climate Change Program• Gabriel Cardoso Carrero (Independent Consultant)• Rômulo Fernandes Batista (Independent Consultant)• Matthew D. Quinlan (Translator and Independent Consultant)• Marina Gavaldão (Independent Consultant)3. Scientific Committee / Reviewers• Prof. Britaldo Soares-Filho – Federal University of Minas Gerais (UFMG)• Carlos Rittl – Independent Consultant• Prof. Lucio Pedroni - (CATIE/Carbon Decisions)• Prof. Niro Higuchi – National Institute for Amazon Research (INPA/IPCC)• Prof. Paulo Moutinho – Institute for Environmental Research in the Amazon (IPAM)• Prof. Philip Fearnside – National Institute for Amazonian Research (INPA/IPCC)• Dr. Werner Grau Neto – Pinheiro Neto Advogados• Prof. Virgilio Viana – Amazonas Sustainable Foundation (FAS)4. Development of the baseline and monitoring methodology• Prof. Lucio Pedroni – CATIE/Carbon Decisions International
  5. 5. Desafio 1Trabajar sin metodologias apruebadas ! Frontier Deforestation Methodology (learn by doing)
  6. 6. Historico y Contexto Técnico/Político Hasta2001… Ausencia de políticas ambientales enfocadas en desarollo sostenible 2002… Programa Zona Franca Verde - Gobierno Eduardo Braga  2003: Compromiso público para la conservación de los bosques basado en el pago por servicios ambientales 2003-2008: 10 milliones ha de nuevas AP’s, reducción de la deforestación, etc. 2006 - 2007: Iniciativa Amazonas / Creacción CEUC y CECLIMA / Creacción Fundação Amazonas Sustentável 2003-2008: Participación activa en el desarollo de mecanismos REDD y PSA en la UNFCCC y mercados voluntários de carbono
  7. 7. La Iniciativa Amazonas1. Diversos estudos en áreas especificas 1. Aspectos legales y juridicos 1. Ley Estadual de Cambio Climatico - PEMC 2. Ley del Sistema Estadual Areas Protegidas - SEUC 2. Modelos de deforestación 3. Estoques de carbono 4. Analises Economicas y custos de implementacion de APs 5. Custos de Oportunidad de uso del suelo 6. Creación de FAS UNIVERSIDADE FEDERAL DE MINAS GERAIS
  8. 8. Estructura legalDefinida: Todos los servicios ambientales y el REDD en APs –administrado por FAS – Proponente del proyecto: FAS + GAS – Implementacion por CEUC + FAS + socios – Comprador de los créditos: Marriott International Lección 1 – Claridad sobre los derechos de carbono y seguridad juridica
  9. 9. Objectivo del Proyecto Creación y Implementación de la Reserva Juma como unaestrategia para reducir la deforestación nel Estado do Amazonas
  10. 10. La Reserva JumaMunicípio de Novo Aripuanã-AM228 km de ManausÁrea total de 589.612 hectariasFuerte pressión de deforestación339 famílias (~2400 personas) • 35 comunidades
  11. 11. Limites del Proyecto Carretera AM-174: Deforestacion y Lección 2: degradacion previa Áreas deforestadas y vegetacion non-forestal: Limites natural savannah muy Áreas Privadas bien Áreas de la comunidad: Uso futuro para agricultura definidos de pequeña escala, manejo forestal etc.
  12. 12. Actividades del proyectoFamiliar “Law enforcement” y monitoreo Lección 3 - - School - Teacher’s house - Rural House - Base of the BFP Ajustar el Social - Health Post Fiscalizatopn base IPAAM Apoyo a actividades forestales sostenibles diseño de las Communicatio n base actividades del Pago Directo Por Renda proyecto, de - School - Teacher’s Servicios Ambientales acuerdo con la Communicatio n base house - Communicatio - School - Teacher’s House n base realidad del local Associação - Communication base Mejoria de calidad de vida de las comunidades
  13. 13. Línea Base (escenario sin proyecto)• Modelo Simamazonia (aplicación del modelo DINAMICA): UFMG, IPAM, WHRC, otros… – Nature, 2006 (Soares-Filho et al): “business as usual scenario (BAU)”1) Data para la proyección de la deforestación: 1997-2001 deforestation rates from PRODES…2) Distribución espacial (drivers): – Concentración demográfica y dinamica – Desarollo social y económico – Infraestructura agrária – Producción de agricultura y madera
  14. 14. Como trabaja el modelo?http://www.nature.com/nature/journal/v440/n7083/suppinfo/nature04389.htmlhttp://www.csr.ufmg.br/simamazonia
  15. 15. Verificando drivers específicos y parametros nel sitio del proyectoLECCIÓN 4: RE-CHECK E ESPECIFIQUE PARÁMETROS ≠s escalas
  16. 16. Drivers específicos y parámetros: road paving PavingKey Code Road Name Sections to be paved completion1-1 BR-230 Trans-Amazonian from Araguatins (TO) to Itupiranga (PA) 20082-2 BR-230 Trans-Amazonian from Itupiranga (PA) to BR-163 2012 from TO-040 to GO-118 and associated tracks in 20253-3 BR-230 Trans-Amazonian MA and TO from in tersection to Colíder (MT) to BR-230 20084-4 BR-163 Cuiabá-Santarém (Trans-Amazonian)7-7 BR-319 Manaus-Porto Velho from 160 km south of BR-174 southwards 20128-8 BR-319 Manaus-Porto Velho from 195 km south of BR-174 southwards 2018
  17. 17. Línea Base Escenario previsto de Deforestación de 2050 deforestación hasta 366.151 hectares hasta 2050 (62% de la área) El proyecto espera evitar la emisión de 189,7 million tons of CO2e.
  18. 18. Una vez que sepas dónde y cuantose pasaria la deforestación, necesitamos saber cuánto carbono se perdería…
  19. 19. Vegetación y Estoques de Carbono• Proyecto RadamBrasil – Proyecto Federal en los años 70 – 2,719 plots en la Amazonia Brasileña – 4 tipos principales de vegetación • 13 plots nel proyecto – Incertezas sobre la “mapping scale” • Amazon: 5 million Km2 • Juma Project: 500.000 ha
  20. 20. Sattelite classification + Land Use / Land Cover Description RadamBrasil (1976), MCT Overflight in 2008 (2004), Nogueira (2008)• Dos tipos principales de vegetación: – Bosque Aluvial – Bosque Denso
  21. 21. Datos de Estoques de Carbono  Vegetación clasificada de acuerdo con dos estudos principales de carbono y biomasa:  MCT (2004),  Nogueira 2008, et al. Above Ground Biomass Above Ground Biomass (Above and Below Below Ground Total Live Above Dead Above Biomass Ground) Biomass Total Above Ground Biomass AuthorAG Total (AG & Forest type Ground Biomass Ground Biomass Tons of C/ha-1 BG Live Dead AG BG Biomass BG) Tons of C/ha-1*(AG & BG) Biomass Forest Biomass Biomass of C/ha-1 Tons Tons of C/ ha-1 BiomassAuthor Biomass Tons of type Tons of C/ha- Tons of C/ ha-1 C/ha-1 Tons of Tons of C/ha-1 1 C/ha-1* Live AG Dead AG Tons of C/ha-1* Forest type Biomass Biomass Alluvial 127,71 15,69 29,55 172,95 Tons of C/ha-1 Tons of C/ ha-1Nogueira Forest et al Alluvial Forest 127,71 15,69 29,55 172,95 Nogueira et al Dense 136,24 16,74 31,52 184,50 Forest Alluvial Alluvial Forest 121,50 7,85 26,88 156,22 115,28 0,00 24,21 139,49 MCT Forest Dense Dense Forest 136,24 Dense Forest 184,50 16,74 124,9927,71 31,52 8,37 161,07 113,75 0,00 23,89 137,63 Forest Alluvial Forest 115,28 0,00 139,49 24,21 MCT LECCIÓN 5: ADAPTACIONES Dense Forest 113,75 PUEDEM SER NECESÁRIAS137,63 0,00 23,89 - Inventários Forestales serán hechos antes de la primera verificación para obtener datos específicos sobre los estoques de C
  22. 22. Land Use / Land Cover Data Class Identifier Average carbon density + 95% CI CDAB CDBB CDDB CDt ID Name t CO2 ha-1 t CO2 ha-1 t CO2 ha-1 t CO2 ha-1 AF Alluvial Forest 445,50 28,75 98,56 572,81 DF Dense Forest 458,30 30,69 101,57 590,56 Deforested vegetation at DVE 50,16 equilibrium* CDAB = Average carbon density in the above-ground biomass carbon pool; t CO2 ha-1 CDBB = Average carbon density in the below-ground biomass carbon pool; t CO2 ha-1 CDDB = Average carbon density in the dead biomass carbon pool; t CO2 ha-1 CDt = Total carbon density; t CO2 ha-1* = Fearnside, 1996
  23. 23. Escenários de cambio del uso de la tierra • Ganaderia como uso principal después de la deforestación: • Amazonia: 70-80% (Greenpeace) • Mato Grosso: 71% (IBGE) • Apuí-AM: 90% (IDAM) 14.5 tCTable 06: Estimates of biomass weight on the replacing vegetation at equilibrium Land use classes Area (%) Biomass (t ha-1 total) Farmland 4.0 0.7 Productive pasture 43.8 10.7 Degraded pasture 5.2 8.0 Secondary forest derived from agriculture 2.0 35.6 Secondary forest derived from pasture 44.9 50.5 Weighted mean 28.5 Source: Adapted from FEARNSIDE (1996)
  24. 24. Land Use / Land Cover change Matriz de la Línea Base Average carbon From Average carbon density - 95% CI Emission Factor Category Identifier To Class density + 95% CI Class of the "from" Class of the "to" Class "from" - "to" ID Name ID ID CDAB CDBB CDDB CDt CDAB EFAB t CO2e ha-1 t CO2e ha-1 t CO2e ha-1 t CO2e ha-1 t CO2e ha-1 t CO2e ha-1 AF to deforested area inAFEq AF DVE 445,50 28,75 98,56 572,81 50,16 522,65 equilibrium DF to deforested area inDFEq DF DVE 458,30 30,69 101,57 590,56 50,16 540,40 equilibrium Estoques originales de cada tipo de vegetación Estoque original de la Importante: vegetación en Ser conservador equilíbrio
  25. 25. 10% de la Escenario del Proyecto (carbon stock CBASELINE CACTUAL CRED deforestacion prevista Carbon stocks Carbon stocks CO2 GHG* non non CO2 GHG* Carbon stocks en el modelo 2 GHG* non CO changes) - 10% de la deforestacion en BAU annual cum annual annual cum cum annual annual cum cum PRODESannual y datos cum tCO2e tCO2etCO2e tCO2e 2e tCO tCO2e 2e e tCO tCO tCO2etCO e tCO2e tCO2e 2 2 0,00 CBASELINE 0,00 0,00 0,00 0,00 CACTUAL 0,00 0,000,00 0,00 0,00 CRED 0,00 0,00Project year Carbon stocks 0,00 0,00 28.157,65CO2 GHG* non 28.157,65Carbon stocks 0,00 0,001.858,41 -28.157,65 non 1.858,41 CO2 GHG* -28.157,65 Carbon stocks -1.858,41 non CO2 GHG* -1.858,41 annual cum annual cum annual cum annual cum annual cum annual cum 0,00 0,00 0,00 0,00 28.157,65 0,00 0,000,00 1.858,41 -28.157,65 0,00 -1.858,41e Nr yr tCO2e tCO2e tCO2e tCO2e tCO2e tCO2e tCO2e tCO2e tCO2e tCO2e tCO2e tCO2 0 32.964,40 2006 0,00 32.964,40 0,00 2.175,65 0,00 3.296,44 31.454,09 2.175,65 0,00 0,00 217,57 29.667,96 2.075,97 0,00 0,00 1.510,31 0,00 0,00 1.958,09 0,00 0,00 99,68 0,00 1 3.782,80 2007 0,00 36.747,20 0,00 0,00 378,28 249,66 28.157,65 28.157,65 1.858,41 1.858,41 -28.157,65 31.832,37 2.425,323.404,52 2.100,94 0,00 24,97 4.914,83 -28.157,65 224,70 -1.858,41 -1.858,41 324,38 2 403.138,40 2008 0,00 439.885,60 0,00 26.607,13 0,00 40.313,84 72.146,21 29.032,45 0,00 0,00 2.660,71 0,00 4.761,65 28.157,65 362.824,56 1.858,41 0,00 367.739,39 -28.157,65 23.946,42 0,00 24.270,80 -1.858,41 3 2009 32.964,40 32.964,40 2.175,65 2.175,65 3.296,44 31.454,09 217,57 2.075,97 29.667,96 1.510,31 1.958,09 99,68 85.383,20 525.268,808.538,32 5.635,2980.684,53 34.667,74 563,53 76.844,88 5.325,18 444.584,27 5.071,76 29.342,56 4 2010 3.782,80 36.747,20 249,66 2.425,32 378,28 31.832,37 24,97 2.100,94 3.404,52 4.914,83 224,70 324,38 5 1.054.142,90 2011 403.138,40 1.579.411,70 439.885,60105.414,29 69.573,43 40.313,84 6.957,34 2.660,71 1.393.312,88 26.607,13 186.098,82104.241,17 29.032,45 948.728,61 12.282,52 362.824,56 62.616,09 72.146,21 4.761,65 367.739,39 91.958,65 23.946,42 24.270,80 6 537.573,75 2012 85.383,20 2.116.985,45 525.268,8053.757,38 35.479,87 5.635,29 239.856,20139.721,04 34.667,74 8.538,32 3.547,99 563,53 1.877.129,25 483.816,38 15.830,51 80.684,53 5.325,18 76.844,88 444.584,27 31.931,88 5.071,76 123.890,53 29.342,56 7 2013 1.054.142,90 1.579.411,70 69.573,43 104.241,17 105.414,29 186.098,82 6.957,34 12.282,52 948.728,61 1.393.312,88 62.616,09 91.958,65 939.161,95 3.056.147,40 93.916,20 61.984,69 333.772,39201.705,73 6.198,47 845.245,76 22.028,98 2.722.375,01 55.786,22 179.676,75 8 2014 537.573,75 2.116.985,45 35.479,87 139.721,04 53.757,38 239.856,20 3.547,99 15.830,51 483.816,38 1.877.129,25 31.931,88 123.890,53 9 1.157.988,45 2015 939.161,95 4.214.135,85 115.798,85 76.427,24 93.916,20 7.642,72 6.198,47 3.764.564,61 3.056.147,40 61.984,69 449.571,24278.132,97 201.705,73 1.042.189,6129.671,70 845.245,76 68.784,51 55.786,22 179.676,75 333.772,39 22.028,98 2.722.375,01 248.461,26 10 4.077.651,35 2016 1.157.988,45 37.056.474,70 407.765,14269.124,99 115.798,85 26.912,50 7.642,72 33.322.669,58 242.212,49 68.784,51 248.461,26 4.214.135,85 76.427,24 3.733.805,12 278.132,97 2.445.727,33 449.571,24 3.669.886,22246.431,14 1.042.189,61 3.764.564,61 29.671,70 2.199.296,19 20 2026 4.077.651,35 37.056.474,70 8.889.921,25 82.702.851,90 888.992,13586.734,80 407.765,14 58.673,48 26.912,50 74.404.409,06 528.061,32 242.212,49 2.199.296,19 269.124,99 2.445.727,33 8.298.442,84 3.733.805,12 5.458.388,23 547.697,23 3.669.886,22 33.322.669,58 8.000.929,13 246.431,14 4.910.691,00 30 2036 8.889.921,25 82.702.851,90 586.734,80 5.458.388,23 888.992,13 8.298.442,84 58.673,48 547.697,23 8.000.929,13 74.404.409,06 528.061,32 4.910.691,00 40 8.118.717,20 150.475.702,10 535.835,34 811.871,72 15.075.727,86 53.583,53 135.399.974,24 482.251,80 482.251,80 8.936.398,30 811.871,72 15.075.727,86 53.583,53 2046 8.118.717,20 150.475.702,10 535.835,34 9.931.396,34 9.931.396,34 994.998,04 7.306.845,48 994.998,04 7.306.845,48 135.399.974,24 8.936.398,30 44 13.495.158,75 197.828.897,15 890.680,48 1.349.515,88 19.811.047,37 89.068,05 178.017.849,78 801.612,43 801.612,43 11.749.178,09 1.349.515,88 19.811.047,37 89.068,05 1.307.529,13 12.145.642,88 178.017.849,78 2050 13.495.158,75 197.828.897,15 890.680,48 13.056.707,21 13.056.707,21 12.145.642,88 1.307.529,13 11.749.178,09Partial TOTAL 197.828.897,15 13.056.707,21 19.811.047,37 1.307.529,13 178.017.849,8 11.749.178,1 197.828.897,15 19.811.047,3713.056.707,21 1.307.529,13 178.017.849,8 11.749.178,1 TOTAL 210.885.604,4 21.118.576,5 189.767.027,9 210.885.604,4 21.118.576,5 189.767.027,9
  26. 26. Otros puntos que destacar:• Obtención de datos - Larga y laboriosa - Dados devem ser lo más precisos posible• Viabilidad de las actividades propuestas - Cuidado com lo que se propone en papel... tendrá que ser hecho em la práctica - Analisar viabilidad financera entre las actividades previstas x retornos esperados del carbono
  27. 27. • Sempre toma más tiempo do que lo previsto• Mucho cuidado en generar expectativa en las comunidades y los inversionistas• Analisar com mucha atención y cautela la lineabase
  28. 28. Mensaje positivo:Si és posible! Los obstaculos existen, perodevemos empiezar... y aprender haciendo. Muchas gracias Mariana Pavan mn.pavan@idesam.org.br www.idesam.org.br

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