Estado da Arte de Inventário de Carbono por Francisco Higuchi- Treinamento GCF/Macapá

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Apresentação de Francisco Higuchi, da Hdom sobre Estado da arte sobre inventário e monitoramento
de estoques de carbono.

• Utilização de estimativas de estoques de carbono
para os inventários estaduais de emissões (setor de
mudanças de uso da terra/desmatamento)
• São necessários inventários específicos por estado
ou existem dados suficientes na bibliografia?
• Requerimentos do JNR-VCS para inventários de
carbono em nível estadual: desafios e implicações


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Estado da Arte de Inventário de Carbono por Francisco Higuchi- Treinamento GCF/Macapá

  1. 1. Inventário Florestal Carbono Florestas da Amazônia Francisco Gasparetto Higuchi fghiguchi@gmail.com Macapá, Maio de 2014
  2. 2. Inventário Florestal • Literatura clássica* • Uso de amostragem (aleatória e/ou sistemática) − Distribuição e número de amostras (N)?! • Instalação de parcelas de área fixa − Tamanhos e formas?! • Parcelas permanentes e temporárias Fonte: Husch et al. (1972); Loetsch et al. (1973); Cochran (1977); Péllico Netto e Brena (1997); Manual Técnico IBGE (2012).
  3. 3. Inventário Florestal • Trabalhos específicos na Amazônia • Higuchi (1986-87) – Amostragem, distribuição de parcelas e ‘N’ • Higuchi et al. (1982); Oliveira (2010) – Tamanho e forma de unidades amostrais • Estudos específicos sobre metodologia para estimativa de Carbono?! • Estudos específicos sobre logísticas de inventários florestais nos trópicos?!
  4. 4. Inventário Florestal • Planejamento e preparação de uma expedição de campo depende de seu objetivo • Logística, equipes e equipamentos • Custos, Tempo e Precisão • Quanto maior a Precisão exigida, maior os Custos • Quanto maior o Tempo necessário, maior os Custos • Custos fixos – Tempo e Precisão variável
  5. 5. Logísticas de um Inv. Flor. • Característica regional: • Áreas muito extensas e remotas • Acessibilidade via aquática • Distâncias de centros urbanos • Centros urbanos limitados em infraestrutura • Alimentação, estadia, deslocamento etc. • Sazonalidade
  6. 6. Variáveis Dendrométricas • Depende do objetivo do inventário e da equação a ser aplicada: • Diâmetro à Altura do Peito (DAP = 1,30m do solo) • Altura (h = mensuração indireta) • Identificação ‘botânica’ (nome popular) • Densidade da madeira (p) • Padrão • DAP ≥ 5,0 e 10,0 cm* Fonte: Baker et al., 2004; Asner et al., 2010; Feldpausch et al., 2011; Salimon et al., 2011; Lima et al., 2012
  7. 7. Variáveis Dendrométricas • O que medir? • Árvores vivas • Árvores mortas (Necromassa) • ‘Não árvores’ (palmeiras, lianas, herbáceas etc.) • Silva (2007), em parcelas de área fixa • 97,1% (± 1,5) é viva e 2,9% (± 1,5) é Necro. • Das vivas: AGB = 72,9% (± 6,9) • Do AGB: DAP > 5,0 cm = 93,7% (± 2,7)
  8. 8. Processamento de Dados • Estimativas • Testes de normalidade (N < 30) • Análises de Variância (cálculo da média) • Seleção de modelo ou ajuste de equações* • Chave et al. (2005); Silva (2007); Nogueira et al. (2008) • Média, desvio e intervalo de confiança. * Ideal.
  9. 9. Equação de Biomassa • Chave et al. (2005) • Compilação de trabalhos, América, Ásia e Oceania, DAP > 5,0 • Silva (2007) • Método destrutivo, Manaus, árvores DAP > 5,0 e > 10,0 • Nogueira et al. (2008) • Métodos mistos, Amazônia Central, DAP > 5,0 É possível aplicar esta equação em qualquer sítio da Amazônia?!
  10. 10. Diferenciação de sítios • Diferenciação de sítios por meio de classificação da fitofisionomia florestal predominante • Inventário fitossociológico – Densidade, Abundância, Frequência e IVI, etc. • Índices de Diversidade – Shannon, Simpson, Pielou etc. • Análise das características ambientais • Solos, habitat (várzea, igapó etc.) • Dados climáticos (precipitação, por ex.) Fonte: Shannon and Weaver, 1963; Oliveira e Amaral, 2004. Nogueira et al., 2008.
  11. 11. Diferenciação de sítios • Diferenciação de sítios = Classificação de Índice de Sítio* • O ‘Índice’ depende de variáveis: • Ambientais – solos, precipitação, temperatura etc. • Silviculturais – produtividade, idade, alt. dominante etc. • Na Amazônia, a única variável ‘fácil’ é a altura dominante Fonte: Spurr (1952); Vidal (1969); Schönau (1969); Burkhart & Tennent (1977); Fishwick (1977); Schneider & Silva (1980); Machado (1980); Van Laar (1981); Campos (1985); Batista e Couto (1986); Scolforo e Machado (1988) e Oliveira et al. (1990).
  12. 12. Altura dominante • H. Kramer (1959) diferenciou a altura dominante e ‘top height’ de acordo com o método de determinação Matemático • Weise (1880) – altura média das 20% árvores mais grossas • Y. Voukila (1920) – alt. méd. de 10% do volume
  13. 13. Altura dominante Valor fixo •Y. Ilvessalo (1920); G. Mitscherlich (1957); E. Assmann (1959) – altura média das 100 árvores mais grossas em 1ha •F. C. Hummel (1955) – alt. méd. das 100 árv. mais grossas em 1 acre •C. Carbonnier (1957); M. Näslund (1929); H. Petterson (1955) – altura média da maior classe, ou seja, +3σ Qual é o método aplicável para a Amazônia?
  14. 14. Levando em consideração... • IPCC estabelece que qualquer método utilizado deve ser Confiável, Replicável e Auditável • UN-REDD+ exige que todas as estimativas devem ser realizadas por processos Mensuráveis, Reportáveis e Verificáveis (MRV) • Entidades validadoras, certificadoras e registradores necessitam que os processos sejam rastreáveis
  15. 15. Dados 1ários ou 2ários ? • Dados brutos secundários disponíveis • Radam Brasil (1970-85) - Amostragem imensa, parcelas área fixa, DAP ≥ 31,8 cm • Estudos ‘locais’ ou ‘regionais’ • Dados brutos geralmente não estão disponíveis • Estimativas médias (AGB, BGB e/ou Biomassa total) • Importante avaliar a aplicabilidade dos dados disponíveis com o objetivo (meta) do projeto
  16. 16. Dados 1ários ou 2ários ? Exemplo 34% 58% Fonte: Projeto CADAF (2010-14).
  17. 17. Dados 1ários ou 2ários ? • Dados primários • São totalmente rastreáveis • Processo dispendioso e demorado • Planejamento e preparação • Execução e processamento dos dados • Estimativas robustas e confiáveis Qual é a escala do projeto?!
  18. 18. Reflexões É possível aplicar qualquer equação alométricas em qualquer sítio da Amazônia? Qual é a importância da identificação botânica em projetos de carbono florestal? Como executar uma expedição de campo MRV? Em qual “TIER” (1, 2 ou 3) o projeto estará? Como diferenciar um sítio de outro?
  19. 19. Exemplo de um Inventário Florestal no Amazonas
  20. 20. Avalia-se a localização e acessibilidade para área de interesse Define-se localização dos pontos amostrais, distribuição e direcionamento
  21. 21. Ponto de apoio ou de referência: Comunidade Ribeirinha Deslocamento: de bote e a pé Trabalho executado
  22. 22. Métodos – Inventário
  23. 23. Métodos – Inventário
  24. 24. Métodos – Inventário
  25. 25. Métodos – Inventário
  26. 26. Anotando os dados Medindo os diâmetros
  27. 27. Métodos – Alturas
  28. 28. Mede-se a altura total & DAP
  29. 29. Outras equipes
  30. 30. Nossa experiência • Planejamento, preparação e execução de inventários florestais pela Amazônia • 10 sítios no Amazonas • 1 sítio em RO • Projeto de Alometria de Biomassa no AC • Aprovado projeto na Fapeam • “Desenvolvimento de um processo MRV para estimativa de Carbono em florestas amazônicas” • Entre outros projetos de ‘Estudo de viabilidade’, ‘Análise fitossociológica’, ‘Elaboração de Linha de Base para projetos de REDD’ etc. http://www.fapeam.am.gov.br/fapeam-divulga-resultado-final-do-enquadramento-do-edital-252013-tecnovaam/
  31. 31. Contatos As informações de contato são: Francisco G. Higuchi fghiguchi@hdom.com.br Fone: (92) 8128 2561 Skype: Francisco.gasparetto.higuchi http://www.hdom.com.br/pt-br/faleconosco Também nos acompanhe pelo: https://twitter.com/HdomBR https://www.facebook.com/HdomBR?ref=hl

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