Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2015 |
| Autor(a) principal: |
Fátima Lorena Benítez Ramírez |
| Orientador(a): |
Antônio Roberto Formaggio,
Liana Oighenstein Anderson |
| Banca de defesa: |
Silvana Amaral Kampel,
Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de Aragão,
Michael Maier Keller |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação do INPE em Sensoriamento Remoto
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
BR
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| Resumo em Inglês: |
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. |
| Link de acesso: |
http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m21b/2015/03.17.19.45
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Resumo: |
A Amazônia é o maior reservatório terrestre de carbono no Planeta, revelando sua importância na compreensão e gestão do balanço global de carbono. A maior porcentagem deste carbono encontra-se armazenada na biomassa vegetal das florestas, que apresenta uma distribuição espacial e temporal heterogênea, dependendo consideravelmente da diversidade e dinâmica complexa dos ecossistemas amazônicos. Modelar sua distribuição espacial com maior exatidão tem-se tornado um desafio atual para a comunidade científica, já que contribui na redução das incertezas abrangidas na estimativa de emissões de carbono derivadas da mudança no uso e cobertura da terra. Neste contexto, esta pesquisa foi dividida em duas partes. A primeira etapa refere-se à modelagem da distribuição espacial de biomassa acima do solo utilizando diferentes técnicas geoestatísticas através da integração e análise de dados obtidos em diferentes escalas (campo, cartográfico e de sensores orbitais de alta resolução espacial), com a finalidade de encontrar a melhor metodologia que se ajuste à realidade da Amazônia equatoriana. O resultado desta primeira etapa do trabalho mostrou que a modelagem da biomassa através da regressão 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 comparação indicaram que os valores de BAS estimados em escala regional são consideravelmente maiores em comparação com valores estimados em escala nacional. Assim, as estimativas de estoques de carbono podem variar até 13\% do conteúdo total de carbono na área de estudo utilizando os mapas de BAS gerados e mencionados neste estudo. Este valor pode-se tornar maior quando a quantificação é feita para cada formação vegetal. Portanto, o uso de imagens de alta resolução espacial ajuda a melhorar as estimativas de BAS pelo fato de conseguir discriminar com maior detalhe os diferentes tipos de formações vegetais abrangidos na floresta amazônica. O total de carbono acima do solo estocado na vegetação natural da área de estudo para o ano 2011 foi de 0,35 Pg C (resultado da modelagem a partir da RGP-K). Já, na segunda etapa desta pesquisa calcula-se as emissões de carbono derivadas do desmatamento na área de estudo, quantificado um total de 32 Tg C liberados no período de 1990-2011, com uma média anual de 1,6 Tg C a$^{-1}$. Esta informação torna-se uma base metodológica para elaborar e melhorar os níveis de referência de emissões de carbono florestais no Equador, o que permita atender aos requisitos dos programas REDD+ na mitigação da mudança climática. |
