| 1. Identificação | |||||||||||||
| Tipo de Referência | Tese ou Dissertação (Thesis) | ||||||||||||
| Site | mtc-m21d.sid.inpe.br | ||||||||||||
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S | ||||||||||||
| Identificador | 8JMKD3MGP3W34T/4565DHS | ||||||||||||
| Repositório | sid.inpe.br/mtc-m21d/2021/07.26.16.16 | ||||||||||||
| Última Atualização | 2021:12.21.17.49.40 (UTC) simone | ||||||||||||
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m21d/2021/07.26.16.16.50 | ||||||||||||
| Última Atualização dos Metadados | 2022:04.03.22.29.59 (UTC) administrator | ||||||||||||
| Chave Secundária | INPE-18500-TDI/3147 | ||||||||||||
| Chave de Citação | Lemos:2021:ExDiMo | ||||||||||||
| Título | Exploring different modelling approaches to achieve multiple restoration goals in the Atlantic Forest  | ||||||||||||
| Título Alternativo | Explorando diferentes abordagens de modelagem para alcançar múltiplos objetivos de restauração na Floresta Atlântica | ||||||||||||
| Curso | CST-CST-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR | ||||||||||||
| Ano | 2021 | ||||||||||||
| Data | 2021-07-21 | ||||||||||||
| Data de Acesso | 18 abr. 2024 | ||||||||||||
| Tipo da Tese | Tese (Doutorado em Ciência do Sistema Terrestre) | ||||||||||||
| Tipo Secundário | TDI | ||||||||||||
| Número de Páginas | 135 | ||||||||||||
| Número de Arquivos | 1 | ||||||||||||
| Tamanho | 4941 KiB | ||||||||||||
| 2. Contextualização | |||||||||||||
| Autor | Lemos, Cassia Maria Gama | ||||||||||||
| Banca | Borma, Laura de Simone (presidente) Aguiar, Ana Paula Dutra de (orientadora) Andrade Neto, Pedro Ribeiro de (orientador) Brancalion, Pedro Henrique Santin Hissa, Leticia de Barros Viana | ||||||||||||
| Endereço de e-Mail | cassia.mg.lemos@gmail.com | ||||||||||||
| Universidade | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) | ||||||||||||
| Cidade | São José dos Campos | ||||||||||||
| Histórico (UTC) | 2021-07-26 16:16:50 :: cassia.lemos@inpe.br -> pubtc@inpe.br :: 2021-08-02 18:58:03 :: pubtc@inpe.br -> administrator :: 2021-08-02 18:58:39 :: administrator -> pubtc@inpe.br :: 2021-08-02 18:58:55 :: pubtc@inpe.br -> cassia.lemos@inpe.br :: 2021-10-03 21:12:43 :: cassia.lemos@inpe.br -> administrator :: 2021-10-04 17:52:55 :: administrator -> pubtc@inpe.br :: 2021-10-04 17:53:24 :: pubtc@inpe.br -> cassia.lemos@inpe.br :: 2021-10-13 14:15:36 :: cassia.lemos@inpe.br -> administrator :: 2021-12-21 17:30:54 :: administrator -> pubtc@inpe.br :: 2021-12-28 13:31:52 :: pubtc@inpe.br -> simone :: 2021-12-28 13:32:47 :: simone :: -> 2021 2021-12-28 13:32:48 :: simone -> administrator :: 2021 2022-04-03 22:29:59 :: administrator -> :: 2021 | ||||||||||||
| 3. Conteúdo e estrutura | |||||||||||||
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz | ||||||||||||
| Estágio do Conteúdo | concluido | ||||||||||||
| Transferível | 1 | ||||||||||||
| Palavras-Chave | allocation model optimization model cost-effectiveness brazilian forest code payments for ecosystem services programs modelo de alocação modelo de otimização custo-efetividade código florestal brasileiro programas de pagamentos de serviços ambientais | ||||||||||||
| Resumo | From global to local levels, land use decisions and restoration initiatives can affect landscapes and livelihoods in heterogeneous ways. Understanding the cost-effectiveness of restoration initiatives is critical for their successful implementation. In this context, this thesis aims to contribute with one new approach to understand the relationships between potential explanatory variables and the natural regeneration process and two new approaches to estimate the cost-effectiveness of different forest landscape restoration strategies for achieving multiple restoration goals (habitat increase, carbon stock increase and reduction of soil loss) in a strategic region in the Brazilian Atlantic Forest Biome, the Paraiba Valley in São Paulo State. The first modelling approach is the use of alternative statistical models for understanding the relationships between potential explanatory variables and the natural regeneration process. The second is an allocation modelling approach that estimates the amount of natural regeneration potential (NRP), allocate forest increments based on the NRP, and estimate the costeffectiveness at the end of the process. This second approach considers different Payments for ecosystem services (PES) programs to restrict areas and to elaborate forest restoration scenarios. The last is an optimization modelling approach that allocates the forest increment based on the maximization of three environmental benefits while minimizing the cost, this third approach considers scenarios based on the Brazilian Forest Code, and different PES mechanisms for composing the restoration cost. Each modelling approach presents advantages and limitations, the most important advantage of our statistical approach is the possibility to explore the relation between quantities of explanatory variables and quantities of regenerated forest cover, while the most limitation is the difficulty in finding the goodness of fit of our statistical models. In relation to the allocate approach, one of the strengths is the possibility to investigate which alternative statistical model better captures the natural regeneration process in the study area. This is possible through the calibration and validation steps of the percentage of simulated regenerated forest cover based on the percentage of estimated regenerated forest cover from our four alternative statistical models. Another relevant strength is the possibility to estimate the amount of area of natural regeneration potential, this possibility allows us to combine passive and active restoration methods for restoring areas inside the same planning unit. In our allocation modelling approach, the most relevant limitation is that our simulation of the regenerated forest from 2015 to 2025 is assuming the maintenance of the same conditions and relations captured by the statistical models derived for 2011. This limitation could be corroborated by our finding of only 30 km² of area that are favored to receive passive ecological restoration in 2015. Considering that allocation modelling quantifies the cost-effectiveness after the allocation of the increment restoration areas, we develop the third modelling approach of this thesis, our optimization model. The strength of the optimization approach is the possibility of allocating the restored areas based on cost-effectiveness. This possibility requires a very well architected database. The construction of this database is one of the biggest challenges for executing this approach. Independently of the modelling approach, the scenarios that presented restriction rules to allocate the forest increment (constrained scenarios) are the scenarios that present the highest cost when they compare with their scenarios without restriction rules (unconstrained scenarios). The enforced conversion from pasture to forest within restricted areas results in allocating forest in areas with lower natural regeneration potential. As a consequence, it increases the need to use an active (and more expensive) method for restoring the incremented area, which increases the restoration cost. However, in relation to the environmental benefits, the constrained scenarios present the highest carbon benefits when they are compared with their unconstrained scenarios. In relation to the biodiversity benefit, this benefit is highest in the unconstrained scenario that is based on the allocation approach. In the unconstrained scenario that is elaborated based on the allocation approach, the soil benefit is lower than in the constrained scenarios. While, in the unconstrained scenarios that are elaborated based on the optimization approach, the soil benefit is higher than in the constrained scenarios. These results indicate that restriction rules increase the restoration cost and can reduce some environmental benefits. These results reinforce the importance of investigating the cost-effectiveness of restoration initiatives before their implementation. Because our approaches present multiple strategies to investigate the cost-effectiveness of restoration actions, we consider that our three modelling approaches are an important contribution for the advances in the effective large-scale restoration planning. Considering that natural regeneration increases across time, for future studies, we suggest the adoption of a dynamic natural regeneration potential to better investigate the natural regeneration potential throughout the years. This thesis is structured in scientific articles where the two first modelling approaches are presented as the first article that is chapter 2 of this thesis, and the third modelling approach is presented as the second article that is chapter 3 of this thesis. RESUMO: Do nível global ao local, as decisões de uso da terra e iniciativas de restauração podem afetar paisagens e meios de subsistência de maneiras heterogêneas. Compreender a relação custo-benefício das iniciativas de restauração é fundamental para sua implementação bem-sucedida. Neste contexto, esta tese tem como objetivo contribuir com uma nova abordagem para entender as relações entre variáveis explicativas potenciais e o processo de regeneração natural e duas novas abordagens para estimar a relação custo-benefício de diferentes estratégias de restauração de paisagem florestal para atingir múltiplos objetivos de restauração (aumento de habitat , aumento do estoque de carbono e redução da perda de solo) em uma região estratégica do Bioma Mata Atlântica, o Vale do Paraíba Paulista. A primeira abordagem de modelagem é o uso de modelos estatísticos alternativos para compreender as relações entre as variáveis explicativas potenciais e o processo de regeneração natural. O segundo é uma abordagem de modelagem de alocação que estima a quantidade de potencial de regeneração natural (PRN), aloca incrementos de floresta com base no PRN e estima a relação custo-benefício no final do processo. Esta segunda abordagem considera diferentes programas de Pagamentos por Serviços Ambientais (PSA) para restringir áreas e elaborar cenários de restauração florestal. A última é uma abordagem de modelagem de otimização que aloca o incremento florestal com base na maximização de três benefícios ambientais enquanto minimiza o custo, esta terceira abordagem considera cenários baseados no Código Florestal Brasileiro, e diferentes mecanismos de PSA para compor o custo de restauração. Cada abordagem de modelagem apresenta vantagens e limitações, a vantagem mais importante de nossa abordagem estatística é a possibilidade de explorar a relação entre quantidades de variáveis explicativas e quantidades de cobertura florestal regenerada, enquanto a maior limitação é a dificuldade em encontrar o ajuste de nosso modelos estatísticos. Em relação à abordagem de alocação, um dos pontos fortes é a possibilidade de investigar qual modelo estatístico alternativo capta melhor o processo de regeneração natural na área de estudo. Isso é possível por meio das etapas de calibração e validação da porcentagem de cobertura florestal regenerada simulada com base na porcentagem de cobertura florestal regenerada estimada de nossos quatro modelos estatísticos alternativos. Outro ponto forte relevante é a possibilidade de estimar a quantidade de área com potencial de regeneração natural, esta possibilidade nos permite combinar métodos de restauração passiva e ativa para restaurar áreas dentro de uma mesma unidade de planejamento. Em nossa abordagem de modelagem de alocação, a limitação mais relevante é que nossa simulação da floresta regenerada de 2015 a 2025 está assumindo a manutenção das mesmas condições e relações capturadas pelos modelos estatísticos derivados para 2011. Essa limitação deve ter corroborado para nossa descoberta de apenas 30 km² de área favorecida para receber restauração ecológica passiva em 2015. Considerando que a modelagem de alocação quantifica o custo-efetividade após a alocação das áreas de incremento de restauração, desenvolvemos a terceira abordagem de modelagem desta tese, nosso modelo de otimização. O ponto forte da abordagem de otimização é a possibilidade de alocar as áreas restauradas com base na relação custo-benefício. Essa possibilidade requer um banco de dados muito bem arquitetado. A construção desse banco de dados é um dos maiores desafios para a execução dessa abordagem. Independentemente da abordagem de modelagem, os cenários que apresentaram regras de restrição para alocar o incremento florestal (cenários restritos) são os cenários que apresentam o maior custo quando comparados com seus cenários sem regras de restrição (cenários irrestritos). A conversão forçada de pastagem em floresta dentro de áreas restritas resulta na alocação de floresta em áreas com menor potencial de regeneração natural. Como consequência, aumenta a necessidade de se usar um método ativo (e mais caro) para restaurar a área incrementada, o que aumenta o custo de restauração. No entanto, em relação aos benefícios ambientais, os cenários restritos apresentam os maiores benefícios de carbono quando comparados com seus cenários irrestritos. Em relação ao benefício para a biodiversidade, esse benefício é maior no cenário irrestrito que se baseia na abordagem de alocação. No cenário irrestrito elaborado com base na abordagem de alocação, o benefício do solo é menor do que nos cenários restritos. Enquanto, nos cenários irrestritos que são elaborados com base na abordagem de otimização, o benefício do solo é maior do que nos cenários restritos. Esses resultados indicam que as regras de restrição aumentam o custo de restauração e podem reduzir alguns benefícios ambientais. Esses resultados reforçam a importância de investigar a relação custo-benefício das iniciativas de restauração antes de sua implementação. Visto que nossas abordagens apresentam múltiplas estratégias para investigar o custo-benefício de ações de restauração, consideramos que nossas três abordagens de modelagem são uma contribuição importante para os avanços no planejamento eficaz da restauração em grande escala. Considerando que a regeneração natural aumenta ao longo do tempo, para estudos futuros, sugerimos a adoção de um potencial de regeneração natural dinâmico para melhor investigar o potencial de regeneração natural ao longo dos anos. Esta tese está estruturada em artigos científicos onde as duas primeiras abordagens de modelagem são apresentadas como o primeiro artigo que é o capítulo 2 desta tese, e a terceira abordagem de modelagem é apresentada como o segundo artigo que é o capítulo 3 desta tese. | ||||||||||||
| Área | CST | ||||||||||||
| Arranjo 1 | urlib.net > Produção pgr ATUAIS > CST > Exploring different modelling... | ||||||||||||
| Arranjo 2 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > Exploring different modelling... | ||||||||||||
| Conteúdo da Pasta doc | acessar | ||||||||||||
| Conteúdo da Pasta source |
| ||||||||||||
| Conteúdo da Pasta agreement |
| ||||||||||||
| 4. Condições de acesso e uso | |||||||||||||
| URL dos dados | http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34T/4565DHS | ||||||||||||
| URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34T/4565DHS | ||||||||||||
| Idioma | en | ||||||||||||
| Arquivo Alvo | publicacao.pdf | ||||||||||||
| Grupo de Usuários | cassia.lemos@inpe.br pubtc@inpe.br simone | ||||||||||||
| Visibilidade | shown | ||||||||||||
| Licença de Direitos Autorais | urlib.net/www/2012/11.12.15.10 | ||||||||||||
| Permissão de Leitura | allow from all | ||||||||||||
| Permissão de Atualização | não transferida | ||||||||||||
| 5. Fontes relacionadas | |||||||||||||
| Repositório Espelho | urlib.net/www/2021/06.04.03.40.25 | ||||||||||||
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/449U4PL 8JMKD3MGPCW/46KUATE | ||||||||||||
| Acervo Hospedeiro | urlib.net/www/2021/06.04.03.40 | ||||||||||||
| 6. Notas | |||||||||||||
| Campos Vazios | academicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder creatorhistory descriptionlevel dissemination doi electronicmailaddress format group isbn issn label lineage mark nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress readergroup resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype | ||||||||||||