Modelagem dinâmica de distribuição de metas de redução de desmatamento, estimativas de potencial de emissão de gases de efeito estufa e de receitas financeiras via Redd+ em níveis sub-nacionais: um estudo de caso para a Amazônia Brasileira

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2011
Autor(a) principal: Felipe Ribeiro Bittencourt
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Minas Gerais
UFMG
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
PSA
Link de acesso: http://hdl.handle.net/1843/ENGD-8NPNS6
Resumo: This research presents a dynamic model aiming the distribution of deforestation reductions targets in sub-national levels. Potential greenhouse gas (GHG) reductions and financial resources from a future REDD+ mechanism in six different scenarios are also estimated. The model uses georeferenced maps as deforestation explicative variables and was developed using Dinamica Ego software. The model was applied to the Amazon biome in the Brazilian Legal Amazon region and it took into account the Climate Change National Policy and the deforestation combat plans of the states of Acre, Amazonas, Mato Grosso and Pará. Therefore, emission reduction targets were defined for each municipality in Amazonia. The spatial resolution was 2 km2 and the validation process indicated a Fuzzy Similarity Index (FSI) of 0,71. The results are presented by municipalities . 35 municipalities are considered critical and together correspond to 46.2% of the deforestation reduction national target. Considering the entire Amazon, the GHG emissions result in the reference scenario is 4.23 PgC and in the target scenario is 1.83 PgC, both between the years of 2006 and 2020. The potential financial resource generation by the carbon market is between U$ 0.7 and U$ 11.0 billion per year, considering different prices of REDD+ credits.