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Por Liz Goldman e Mikaela Weisse

Novos dados mostram que a perda de florestas tropicais continuou em taxas altas em 2018. Abaixo, respondemos a várias perguntas frequentes relacionadas ao conjunto anual de dados de perda de cobertura arbórea no Global Forest Watch, que são importantes para entender as nuances dos dados.  

O que a perda de cobertura arbórea mede? 

O conjunto de dados da perda de cobertura arbórea anual da Universidade de Maryland (UMD) mede a remoção completa da copa das árvores de uma floresta em pixels de 30 por 30 metros. Essa medição não diferencia o que é mudança permanente da cobertura do solo (desmatamento) ou perda temporária (na qual as florestas se recuperam). Também não identifica se a perda foi provocada por causas naturais ou humanas. A degradação florestal, causada por dinâmicas como a extração seletiva de madeira e incêndios, também é algumas vezes capturada dentro do conjunto de dados da perda de cobertura arbórea anual, caso tenha um impacto suficientemente grande nessa cobertura. 

Qual é o período de tempo do conjunto de dados? 

O conjunto de dados de perda de cobertura arbórea inclui perda anual para cada ano entre 2001 e 2018. Como a coleta de dados por satélite óptico pode, muitas vezes, ser atrapalhada por nuvens nos trópicos úmidos, algumas perdas no final do ano podem ser detectadas no próximo ano após uma cobertura de nuvens persistente. Esta é uma ocorrência comum na Indonésia e em muitos outros países tropicais onde a cobertura de nuvens é predominante, e é por isso que recomendamos usar uma média móvel de três anos para avaliar os totais e as tendências nos dados de perda de cobertura arbórea. 

Nossos gráficos deste ano se concentram no período de 2002 a 2018 porque estamos usando o conjunto de dados da floresta primária (datado de 2001) como base. 

A metodologia de dados é consistente em toda a série temporal?  

Os dados atuais de perda de cobertura arbórea utilizam um algoritmo que abrange o período de 2001 a 2010 e outro que abrange o período de 2011 a 2018. Recomendamos cautela ao comparar os números de perda desses dois períodos de tempo, pois a versão mais recente do conjunto de dados pode ser mais sensível a mudanças relacionadas à agricultura de pequena escala, incêndios e outras formas de degradação florestal. Por exemplo, os anos de 2016 e 2017 registraram um grande aumento na perda de cobertura arbórea devido a incêndios. Embora isso pareça ser uma anomalia nos dados, é possível que outros eventos de incêndio anteriores a 2011 tenham tido um grande impacto e não tenham sido detectados devido ao algoritmo. A UMD está planejando reprocessar todos os anos anteriores dos dados de perda de cobertura arbórea usando um único algoritmo, mas até lá, não podemos saber ao certo quão comparáveis os dois algoritmos são entre si. 

O que é floresta primária? 

Este ano, pela primeira vez, temos dados sobre a extensão (a partir de 2001) de florestas tropicais úmidas primárias, áreas de cobertura florestal natural e madura que não foram desmatadas ou regeneradas recentemente (menos de 30 a 50 anos). O conjunto de dados foi criado pela Universidade de Maryland usando imagens Landsat e algoritmos de sensoriamento remoto para identificar albedo baixo e estruturas de cobertura florestal primária de textura alta. A floresta primária é mapeada na resolução de 30 metros, sem tamanho mínimo de patch. Algumas edições manuais pós-algoritmo foram feitas para remover coberturas de florestas não primárias, como plantações de árvores. Florestas que tiveram exploração madeireira seletiva podem ou não ser incluídas no conjunto de dados de florestas primárias. Florestas com perda devido a estradas e atividades intensas de exploração madeireira provavelmente não são contadas como florestas primárias, enquanto florestas com extração seletiva levando a remoção apenas parcial do dossel na resolução de 30 metros podem ser incluídas. Outros tipos de floresta primária não foram incluídos neste conjunto de dados, o que significa que países como Madagascar, com grandes quantidades de ecossistema de floresta seca, têm perda adicional de floresta primária que não está incluída nas estatísticas de floresta primária úmida. 

O que é perda de floresta primária? 

Para determinar a perda de floresta primária, analisamos apenas os pixels de 30 por 30 metros de perda de cobertura arbórea que ocorreram dentro da extensão da floresta primária. Usar os dados de florestas primárias como filtro para a perda de cobertura arbórea permite que nos concentremos em mudanças nessas florestas, as quais são mais importantes para carbono e biodiversidade, e excluímos a perda de cobertura arbórea associada à rotação de culturas arbóreas ou plantações de madeira. É importante ressaltar que também podemos supor que qualquer perda em florestas primárias resulte em uma redução da extensão total de florestas primárias, já que essas áreas não se regeneram em uma escala de vinte anos.  

A perda de floresta primária pode ainda incluir remoções da cobertura arbórea por causas humanas ou naturais, incluindo incêndios, e não indica necessariamente desmatamento (a conversão permanente de florestas em outro uso da terra, como agricultura ou áreas urbanas). Como mencionado acima, mudanças de metodologia a partir de 2011 levaram a inconsistências entre os dados de 2002 a 2010 e aqueles de 2011 a 2018. 

Como os dados anuais da UMD sobre perda de cobertura arbórea no Brasil se comparam às estimativas oficiais? 

Os dados anuais de perda de cobertura arbórea da UMD diferiram, nos últimos anos, daqueles do PRODES, sistema oficial de monitoramento do Brasil. 

PRODES vs UMD

Os dois sistemas podem parecer contraditórios, mas na verdade medem dois tipos diferentes, mas importantes, de mudanças nas florestas. O PRODES foca na grande derrubada de florestas primárias na Amazônia, enquanto os dados da UMD registram a perda em toda a cobertura arbórea, incluindo a perda em florestas secundárias, a degradação florestal por incêndios e perdas pequenas de até 0,1 hectare. A UMD também usa janeiro a dezembro para registrar perdas, enquanto o PRODES usa agosto a julho. 

O PRODES, que começou em 1988, quando a maior parte da Amazônia ainda era de floresta primária, não explica a mudança em florestas secundárias. Áreas identificadas como desmatamento em anos anteriores não são mais consideradas florestas primárias, permitindo a medição confiável de apenas novas áreas de corte na Amazônia.  Essa metodologia auxilia na contabilização das emissões de carbono do desmatamento, pois pressupõe que todo o carbono florestal é emitido na primeira vez em que uma área de floresta natural é desmatada, evitando a necessidade de estimar o sequestro de carbono da recuperação florestal, bem como emissões das perdas de florestas secundárias. Os novos dados de florestas primárias nos permitem filtrar os dados de perda de cobertura arbórea da UMD para melhor aproximar os números do PRODES, mas os dois conjuntos de dados ainda divergem nos últimos anos. 

Ano passado, mostramos que essas diferenças metodológicas explicaram as discrepâncias nos dois conjuntos de dados em 2017. Replicamos a metodologia PRODES usando os dados de perda de cobertura arbórea da UMD novamente este ano para verificar se isso continuou válido em 2018. Para isso, limitamos o escopo da análise apenas às áreas consideradas na análise do PRODES (florestas primárias na Amazônia legal brasileira), removemos a sobreposição de perdas com o produto da área queimada do MODIS e filtramos quaisquer áreas de perda menores que 6,25 hectares (tamanho mínimo do PRODES). Isso resultou em um total de 0,68 milhão de hectares de perda, de acordo com os dados da UMD, em comparação com a estatística preliminar de 2018, do PRODES, de 0,79 milhão de hectares na Amazônia.  

Nossa análise mostra que essas diferenças metodológicas e de definição estão no centro da discrepância entre os dois conjuntos de dados. Ambos são importantes para entender a dinâmica florestal na Amazônia brasileira e, mais importante, ambos mostraram um aumento na perda de florestas a partir de 2012 e 2013. 


FOTO DE BANNEIRA: Detalhe da folha. Foto por Aaron Minnick/WRI.