Modelagem de Mudanças de Uso e Cobertura da Terra

1. Modelagem de Mudanças de Uso e Cobertura da Terra SER 403 – Mudanças Globais Ana Paula Dutra de Aguiar

2. Objetivo da apresentação • Apresentar visão geral sobre objetivos e tipos de Modelos de Mudanças de Uso e Cobertura da Terra (Land Use and Cover Change - LUCC), de modo a prover subsídios para discussão sobre modelagem LUCC na OBT.

3. Roteiro • Introdução • Parte I – Visão geral de modelagem LUCC • Parte II – Exemplos de modelos LUCC • Conclusão

4. Introdução Conceitos básicos Motivação para o estudo de mudanças LUCC Entendimento sobre causas de mudanças

5. Roteiro da Introdução • Conceitos básicos • Motivação • Causas de mudanças

6. Cobertura: Estado físico, químico e biológico da superfície da Terra; Exemplos: floresta, gramínea, área construída. Interesse das ciências naturais. Uso: Emprego da terra pelo homem (propósitos humanos); Exemplos: reserva indígena, pecuária, área residencial. Interesse das ciências sociais. Cobertura e Uso da Terra Uma mesma cobertura pode corresponder a diferentes usos (floresta usada para extração de madeira e recreação). No geral, um sistema de uso corresponde a uma cobertura, mas pode combinar a manutenção de mais do que um (sistema agrícola combinando culturas e pastagens melhoradas). Analysis of Land Use Change: Theoretical and Modeling Approaches - Helen Briassoulis, Ph.D. http://www.rri.wvu.edu/WebBook/Briassoulis/chapter1(introduction).htm#1.3

7. Conversão: Exemplos de conversão de cobertura: Desflorestamento, Desertificação; Exemplos de conversão de uso: reserva florestal para agricultura para pecuária; cultura permanente para cultura anual. Modificação: Em termos de cobertura, mudanças estruturais ou funcionais, causadas por fenômenos naturais e também por ações humanas. Por exemplo: Alterações na biomassa e na produtividade da vegetação; Em termos de uso, intensificação ou mudanças nos seus atributos. Por exemplo, em sistemas agrícolas: Intensificação, Extensificação, Marginalização e Abandono; Em áreas urbanas: mudanças na área residencial de alta renda para baixa renda. Tipos de mudanças

8. Áreas de florestas convertidas Remanescentes florestais Exemplo de mudança de cobertura: perda de florestas

9. Interações entre mudanças de cobertura e uso • Mudanças de uso podem influenciar a cobertura de três maneiras: • Convertendo a cobertura; • Modificando a sua função, estrutura ou características, sem ocasionar uma mudança de tipo (e.g., intensificação); • Ou mantendo a cobertura, contra agentes naturais de mudança. • Mudanças de cobertura ocasionadas por mudanças de uso não necessariamente implicam em degradação da terra. • Para entender mudanças, somente classificação da cobertura não é suficiente; é necessário entender sua função (uso) e agentes envolvidos.

10. Roteiro da Introdução • Conceitos básicos • Motivação • Causas de mudanças

11. Inicialmente: Globais, impulsionada pelos impactos do desflorestamento no ciclo de C e perda de biodiversidade. Em áreas urbanas, como apoio ao planajemanto. Atualmente: Vulnerabilidade de pessoas e lugares a mudanças de uso e, num nível mais amplo, às mudanças climáticas; Suporte para políticas públicas de mitigação e adaptação, assim como ordenamento territorial. Preocupação com mudanças Preocupação nos níveis global, regional e local

12. Feedback entre sistemas • Mudanças de Uso e Cobertura podem influenciar: • Ciclo de carbono -> Mudanças Climáticas (global) • Ciclo hidrológico -> Mudanças Climáticas (regional) • Biodiversidade • Susceptibilidade ao Fogo • Populações • Perda de solo • Por outro lado, processo de Mudanças Climáticas poderá influenciar sistemas Naturais e Humanos (incluindo dinâmica de Uso da Terra) de diversas formas.

13. Questões globais: ciclo de carbono e mudanças de cobertura 1.8 + 6.5 = 8.3 > 3 3 + 2 = 5

14. Mudanças de uso e cobertura no contexto de mudanças globais Mudanças Climáticas: Aumento de temperatura Mudanças nos níveis de precipitação Aumento do nível do mar Variabilidade e eventos extremos Sistemas Humanos e Naturais Recursos terrestres e aquáticos Ecossistemas e biodiversidade Áreas povoadas e infra-estrutura Sistemas agrícolas Saúde humana Vulnerabilidade Adaptação Emissões e Concentrações Gases do efeito estufa e aerosóis provenientes Queima de combustíveis fósseis e mudanças de cobertura Caminhos de Desenvolvimento Sócio-econômico Mudanças demográficas Crescimento Econômico Tecnologia Políticas Públicas e Instituições

15. Questões regionais e locais:Exemplos na Amazônia brasileira

16. Exemplo: impactos do desflorestamento no ciclo hidrológico regional • O vapor de água primário, proveniente do Atlântico, entra na região pela costa do Atlântico, provocando precipitação. Grande parte das águas da chuva volta à atmosfera na forma de vapor d´água gerado pela ação da floresta (evapotranspiração). Este vapor d'água, somado ao vapor primário residual, provoca chuva mais no interior do continente, onde o mesmo processo se repete diversas vezes. • Isto é, a floresta não é uma simples consequência das condições climáticas e da composição e estrutura do solo, pois é através desta relação de interdependência com a cobertura vegetal que se define o clima da região. Assim, o desmatamento, além de induzir a mudanças microclimáticas, deverá levar a alterações no clima regional. As previsões atuais são de um aumento na temperatura e uma diminuição das precipitações. Salati, 2001.

17. Outro exemplo de impacto: exploração seletiva de madeira e susceptibildade ao fogo Fonte: http://www.ipam.org.br/avanca/ciclo2.htm.

18. Outro exemplo: possíveis impactos negativos da expansão da soja • Expulsões de populações tradicionais e pequenos produtores; • Degradação do solo; • Contaminação dos rios por agrotóxicos; • Novos desflorestamentos; • Urbanização sem infra-estrutura. Becker, 200. completar

19. Roteiro da Introdução • Conceitos básicos • Motivação • Causas de mudanças

20. Não restrito a um fator (“driver”), como crescimento populacional ou infra-estrutura: entende-se atualmente que as respostas individuais e sociais seguem mudanças nas condições econômicas e políticas, mediadas por fatores institucionais locais, criando diferentes caminhos de mudanças. Exemplo: causas do desflorestamento Explicações baseadas em um só fator responsabilizam principalmente o aumento populacional natural e pobreza pelo desflorestamento tropical, através de agricultura itinerante. Simplificações e generalizações geram políticas públicas equivocadas; não consideram feedbacks, pois infra-estrutura e crescimento populacional são ambos causas e efeitos do desflorestamento; ignoram forças econômicas e políticas que propiciam as mudanças; não separam causas imediatas de causas subjacentes; Entendimento atual: desflorestamento é gerado por uma combinação de causas imediatas e subjacentes, em contextos geográficos e históricos distintos, que levam a diferentes caminhos; Não existe política pública universal a ser aplicada para conter o desflorestamento, sendo necessário o entendimento detalhado das causas imediatas e subjacentes para a adoção de políticas adequadas. Entendimento atual sobre “causas” • Lambin e Geist, 2002 • The causes of land-use and land-cover change: moving beyond the miths. Lambin et alii, Global Env. Change 11 (2001) : 261-269. • Proximate causes and Underlying Forces of Tropical Deforestation. Geist e Lambin. BioScience, vol. 52, no.2, Feb. 2002.

21. Causas imediatas e subjacentes Mudança de uso/cobertura Alocação de capital (e.g., o que, quanto e onde) Consumo Decisões gerenciais Agentes: variáveis de escolha Objetivos e preferências Atributos culturais Acessabilidade, tecnologia disponível Preço dos insumos e dos produtos Características ambientais Custo e disponibilidade de mão de obra Características dos diferentes Agentes e parâmetros de decisão Causas imediatas Instituições Infra-estrutura Mercados Tecnologia Preço/ demanda mercado internacional Políticas governamentais (e.g., programas de crédito), Macro-economia,, Demografia Variáveis macro e instrumentos de políticas públicas Causas subjacentes Fonte: adaptado de Kaimowitz e Angelsen, 1998.

22. Drivers, heterogeneidade espacial e escala de análise Exemplo: Amazônia Brasileira • Berta Becker (2000): três sub-regiões distintas (espaço-tempo): • Amazônia Oriental e Meridional • Amazônia Central • Amazônia Ocidental • Dentro de cada sub-região, realidades e atores distintos: • 9 Estados - instituições; • áreas de colonização, áreas de agricultura mecanizada, Unidades de conservação • Áreas de ocupação recente e consolidada. Contextos históricos e geográficos: Várias interações entre o homem e o ambiente reformulam os impactos de drivers diferentemente, levando a diferentes caminhos no processo de mudança do uso. • BECKER, B. Cenários de Curto Prazo para o Desenvolvimento da Amazônia. Cadernos IPPUR, rio de Janeiro, Ano XIV, no 1, p. 53-85, Jan/Jul 2000. • BECKER, B. Revisão das Políticas de Ocupação da Amazônia: é possível identificar modelos para projetar cenários?, Número 12, Setembro 2001, p.135-159.

23. Drivers, heterogeneidade espacial e escala de análise • Processo não pode ser facilmente generalizado, sendo necessários: • Rede de estudos de caso que representem a heterogeneidade espacial de uma região; • Abordagem multi-escala, que permita a ligação entre a dinâmica regional e local; • Abordagem multi-temporal, pois escala de tempo analisada também influencia relação entre fatores e mudanças (e.g., impacto do aumento populacional em um século versus 5 anos); • Drivers não são generalizáveis ou aplicáveis de uma escala para outra: • Relações não lineares observadas em uma escala não podem ser linearmente traduzidas para outra (erros de agregação); • Diferenças na estrutura hierárquica de fatores entre diferentes níveis da organização. • Exemplo: na escala local (propriedade), acessabilidade e variáveis sociais; na escala da paisagem, potencial agro-climático e topografia; regional ou nacional, fatores macro-econômicos, demográficos e climáticos.

24. Fonte: Lambin e Geist, 2002. Global land-use and land-cover change: what we have learned so far? http://www.geo.ucl.ac.be/LUCC/pdf/Pages%20from%20NL%2046.pdf

25. Parte I - Visão Geral sobre Modelagem LUCC Objetivos e dificuldades Histórico Situação atual e tendências

26. Tipos de atividades em LUCC • Monitoramento (Sensoriamento Remoto) • Elaboração de Teorias • Modelagem (Conceitual e Operacional)

27. Teorias: Afirmações concatenadas utilizadas no processo de explanação. Teorias LUCC provenientes de tradições econômicas, sociológicas e natureza-sociedade. Exemplos de teorias: Von Thunen, Alonso, Equilíbrio Espacial, Teorias baseadas em Agentes, Boserup ( Intensificação da agricultura/pressão Populacional), Teorias da pequena produção familiar (Chayanov, Neoclássica), etc. Teorias existentes atualmente limitadas em termos de complexidade espaço-temporal. Modelos: Representação estruturada e idealizada do mundo real; ou representação formal de teoria para um sistema de interesse. Modelos operacionais: aplicado a dados reais. Alguns modelos LUCC não são explicitamente baseados em teorias. Síntese de teorias parece ser o mais adequada para que nenhuma dimensão do problema seja perdida. Modelos versus Teorias de Mudança de Uso e Cobertura http://www.rri.wvu.edu/WebBook/Briassoulis

28. Objetivos de atividades de modelagem LUCC • Entender melhor as causas e mecanismos que governam as mudanças de uso/cobertura (o porquê) - testar hipóteses e análisar as importâncias relativas de diferentes fatorees; • “Prever” ou “projetar” quanto,quando e onde as mudanças deverão ocorrer no futuro (na verdade suposições lógicas sobre o que pode acontecer dadas certas premissas, incluindo os casos extremos); • Auxiliar a elaboração de políticas públicas para prevenção, adaptação e mitigação de mudanças, através de simulações em diferentes cenários, através da análise da sensibilidade das mudanças de uso e cobertura a fatores ambientais, econômicos, sociais e institucionais; e • Analisar impactos das mudanças de uso nos sistemas naturais e sócio-econômicos, através do acoplamento de modelos com feedbacks nos dois sentidos. • Prescever cenários otimizados.

29. Modelos podem ser categorizados quanto à: • Caracterização básica: • Objeto de estudo: áreas urbanas, desflorestamento, intensificação de uso, desertificação, vulnerabilidade a mudanças climáticas, expansão da soja, dinâmica da paisagem, etc. • Escala - local (nível de propriedade/agente), regional, global, ou multi-escala; • Qual pergunta se propõe a responder: Porque? Quando? Onde? Cenários? Impactos? • Com base nesta definição: • Quantitativo ou qualitativo; • Formulação matemática - determinísticos (processo conhecido) ou estocásticos; • Embasamento teórico - com base teórica (única ou síntese) ou ausência dela; • Tratamento da dimensão espacial - espacializados ou não (incluindo a incorporação de aspectos espaciais, como vizinhança e proximidade); • Tratamento da dimensão temporal - desde completamente estáticos (condições iniciais são mantidas) até dinâmicos; • Nível de Integração (constituídos de vários subsistemas, representando o aspectos ambientais, socias, econômicos, normalmente em várias escalas) ou não. • Tecnologia empregada - autômatos, multi-agentes, regressão múltipla, multi-critério, otimização, etc.

30. Variáveis de modelos LUCC • Variáveis selecionadas dependem de entendimento mínimo do porquê das mudanças (mesmo em modelos estocásticos). • Decisão sobre quais variáveis são exógenas e quais são endógenas depende da escala de estudo e do nível de integração com outros subsistemas (no caso de modelos integrados). • Em modelos multi-escala, variáveis não podem ser generalizadas de uma escala para outra; diferentes fatores atuam em diferentes escalas.

31. Dificuldades na modelagem LUCC • Alta complexidade dos sistemas: estrutural e funcional; • Modelagem do comportamento humano; • Entendimento sobre relações entre drivers; • Diversidade de aspectos a serem considerados (multi-disciplinaridade); • Heterogeneidade espacial; • Disponibilidade de dados sócio-econômicos; • Difíicil previsibilidade: eventos extremos e próprios resultados dos modelos podem mudar rumos; • Inexistência de uma teoria de LUCC que norteie a concepção dos modelos; necessidade de síntese de teorias.

32. Histórico da modelagem LUCC • Inicialmente, modelos de campos de conhecimento específicos: • A partir das décadas de 50 e 60, “revolução quantitativa” em geografia, economia, sociologia e planejamento; área econômica tem grande quantidade de trabalhos; muitos modelos para aplicações urbanas; • Boom de modelos de desflorestamento nos anos 80, impulsionado pela questão de mudanças climáticas; • Ciências naturais (e.g., ecologia da paisagem) - ênfase nos aspectos bio-físicoos. • Tendência a interdisciplinariedade. • Integração aspectos ambientais - sociais - econômicos. • Anos 90 - Projeto LUCC (IGBP - International Geosphere-Biosphere Programme e IHDP - International Human Dimensions Programme on Global Environmental Change ).

33. Projeto LUCC (IGBP-IHDP) • Motivação: • Earth Science: necessidade de dados quantitativos e espacializados sobre mudanças de uso e cobertura (especialmente) no período de 300 anos atrás até os próximos 50 anos. • Dimensões humanas: questões de sustentabilidade e vulnerabilidade. • Combinação de três perspectivas de entendimento: • Narrativa: entendimento profundo através de detalhes históricos; • Baseada em agentes: entendimento das decisões individuais; • Sistêmica/estrutural: entendimento das organizações e instituições que estabelecem restrições e oportunidades, que influenciam das decisões individuais; • As duas últimas abordagens operam interativamente em diferentes escalas de tempo e espaço e dependem do desenvolvimento de modelos e testes empíricos. www.geo.ucl.ac.be/LUCC/lucc.html

34. Projeto LUCC: modelos propostos Foco 2: Mudanças de Cobertura • Observações diretas (sistemas de monitoramento e alarme), paea identificação de taxas e padões; • Modelos de diagnóstico, relacionando fatores cultuurais e físicos espaço-temporais (proximate causes); • Uso de modelos para testar hipóteses sobre fatores, que depois devem ser refinadas nos Focos 1 e 3, identificar áreas sujeitas a mudanças e prever impactos destas mudanças. • Ligação com comportamento humano (Foco 1). Modelos propostos: • Modelos de probabiliade de transição (Cadeias de Markov); • Modelos estatísticos espacializados (e.g., regressão linear). • Modelos dinâmicos de processo (causais). Foco 3: Modelos Regionais e Globais • Viabilizar o entendimento das mudanças LUCC no contexto de mudanças globais. • Capturar fatores de modo mais abrangente: • Heterogeneidade espacial e escalas. • Ligação economia-ambienta; • Mudanças Tecnológicas; • Políticas e instituições;Dinâmica Urbano-rural; • Integração água-terra; • Resposta dos sistemas ã demanda por alimentos (intensificação e conversào) • Desenvolvimento de cenários de mudanças globaiis. Modelos propostos: • Modelos espacialmente explícitos, multi-escala dinâmicos e integrados. Foco 1: Dinâmica de uso • Entender o comportamento dos agentes - casos de estudo; • Entender o relacionamento dos drivers entre escalas; • Questões de vulnerabilidade e sustentabildiade Modelos propostos: • Modelos multi-agente inteligentes; Modelos regionais baseados em comportamento agregado dos agentes - relacionamento com organizações e instiruições; • Modelos de simulação de cenários de sustentabilidade; • Modelos simulação locais e regionais que identifiquem interações associadas com degradação e vulnerabilidade

35. Tendências e linhas de pesquisa • Modelos multi-agentes: simulação de decisões e competição entre múltiplos agentes; • Entendimento do relacionamento entre escalas e drivers; • Modelos multi-escala que representem a complexidade estrutural; • Questão da heterogeneidade espacial e da escala temporal de análise; • Além da análise de processos de conversão (quantiitativa e locacional), análise de processos de modificação (e.g., intensificação); análises de vulnerabilidade e sustentabilidade; • Modelos de sistemas dinâmicos que representem complexidade funcional; • Links dinâmicos entre processos/modelos de uso e processos/modelos biofísicos, permitindo gerar previsões no futuro ou no passado; • Arcabouço sólido para validação de modelos; Veldekamp e Lambin, Editorial: Predicting land use change Agr., Eco. And env. 85(2001): 1-6

36. Roteiro • Introdução • Parte I – Visão geral de modelagem LUCC • Parte II – Exemplos de modelos LUCC • Conclusão

37. Parte II - Exemplos de Modelos

38. Critérios para seleção de modelos • Apresentar visão geral sobre tipos de modelos existentes, seus objetivos e tecnologia empregada, assim como a que região foram aplicados; • Ordem da seção visa facilitar o entendimento dos objetivos e técnicas; não implica em classificação: modelos exemplificados não pertencem, necessariamente, a uma só categoria; • Existem tipos de modelos não exemplificados, por exemplo, modelos de otimização e Interação Espacial; • Maior ênfase a modelos de áreas rurais (locais e regionais) e já aplicados à Amazônia.

39. Roteiro da Parte II • Modelos Markovianos • Modelos Logísticos • Modelos Estatísticos e Econométricos • Modelos GIS • Modelos baseados em Autômatos Celulares • Modelos Nível Micro e Multi-agentes • Modelos Integrados Regionais • Considerações gerais sobre modelos

40. Roteiro da Parte II • Modelos Markovianos • Modelos Logísticos • Modelos Estatísticos e econométricos • Modelos GIS • Modelos baseados em Autômatos Celulares • Modelos Nível Micro e Multi-agentes • Modelos Integrados Regionais • Considerações gerais sobre modelos

41. Modelos Markovianos • Processo Estocástico. • Aplicácel a processos que se move m numa sequência de passos através de conjunto de estados; bastante utilizados em ecologia e geografia. • Simplicidade Operacional: probabilidades de transição podem ser facilmente estimadas com base em dados históricos. Não demanda grande quantidade de dados, que podem ser derivados de Sensoriamento Remoto. • Aplicações: principalmente, para prever em determinada data, quanto de cada conversão ocorrerá. S t+1 = P x St p11 p12 ……p1n P = p21 p22 ……p2n ………………… pn1 pn2 …… pnn S = s1 s2 ….sn onde si é a quantidade de terra destinada a determinado uso.

42. Modelos Markovianos • Normalmente, processo é considerado estacionário e de primeira ordem (somente último estado é considerado); • Não incorpora nenhum fator (“driver”) de mudança. Assume que as forças que atuaram para produzir os padrões observados vão continuar a atuar; não leva em conta vizinhança. • Melhorias possíveis: • Remover hipótese de estacionariedade, permitindo alterações nos valores de probabilidade no tempo (o que exige domínio matemático e estatístico, e pode ser difícil a falta de dados para calibrar modelo); • Relacionar probabilidades de transição a variáveis exógenas independentes; • Restrições em relação a transições impossíveis; • Analisar a disponibilidade de terra para mudança.

43. Roteiro da Parte II • Modelos Markovianos • Modelos Logísticos • Modelos Estatísticos e econométricos • Modelos GIS • Modelos de Simulação baseados em Autômatos Celulares • Modelos de Simulação Nível Micro e Multi-agentes • Modelos Integrados Regionais • Considerações gerais sobre modelos

44. densidade populacional Por vezes, tempo substituído por variável exógena de densidade (como densidade de população ou densidade de atividades sócio-econômicas). Desflorestamente é tido como dependente da densidade de uma causa aproximada em vez de um processo contínuo no tempo. Modelos baseados em funções logísticas • Modelo matemático simples que descreve processos que crescem lentamente no começo, depois rapidamente, depois lentamente novamente, até um ponto de saturação. • Bastante utilizado em biologia, geografia e aplicado para desflorestamento. • Base teórica: • Desflorestamento como um fenômeno de crescimento com restrição (até a biomassa ficar escassa, sem rebrota); • Desflorestamento como um processo de difusão (ondas de migração). • Aplicações: • Várias aplicações para estimar taxas de desflorestamento; • Exemplo: Reis e Margulis (1991). desflorestamento tempo

45. Modelos baseados em funções logísticas • Descritivo, não explanatório. • Pode explicitamente incluir um pequeno número de variáveis causais; • Pode ser utilizado para prever desflorestamento sem grande entendimento das causas; • Possui duplo embasamento teórico; • Pode ser incorporado em arcobouço espacial, multi-escala (Esser, 1989): • parametrização regionalizada; • interação entre escalas, de modo que desflorestamento aumente de acordo com as funções logísticas de vários níveis da hierarquia; • seleção de células para desflorestamento (sequencia) definida de acordo com uma probabilidade definida por uso da terra dos vizinhos, produtividade natural, fertilidade do solo e taxa de mudança naquela célula anteriormente (Osnabruck Biosphere Model)

46. Roteiro da Parte II • Modelos Markovianos • Modelos Logísticos • Modelos Estatísticos e econométricos • Modelos GIS • Modelos baseados em Autômatos Celulares • Modelos Nível Micro e Multi-agentes • Modelos Integrados Regionais • Considerações gerais sobre modelos

47. Modelos baseados em regressão múltipla e outras técnicas multivariadas (e.g., análise canônica). Podem ser contínuos ou discretos; com finalidade “explanatória” ou preditiva: Contínuos (e.g., regressão linear múltipla) : LUT i = a + b1X1 + b2X2 + ..... + bnXn + ei, onde, LUTi é a área ocupada pelo uso i (em cada zona/célula), e X1, X2, ..Xn as variáveis de previsão utilizadas Incorporação de aspectos quantitativos (taxas, etc); Exemplo: módulo de regressão linear do CLUE (Apresentado na seção de Modelos Integrados) Modelos Estatatísticos Discretos: • Modelam a probabilidade de haver mudança do uso i para uso j; • “discrete choice models”, baseados em logit e probit models; • Exemplos: modelos econômicos espaciais de BockStael e modelo de Dinâmica da paisagem (apresentado na seção de modelos de simulação espacial);

48. Econométricos • Aplicação de técnicas de regressão múltipla à análise de problemas que envolvam demanda e oferta. • Sistemas de equação que expressam as relações entre a demanda e/ou produção e seus fatores determinantes, assim como entre demanda e produção entre si. • Vários métodos foram desenvolvidos especialmente para resolver este tipo de sistema. • Exemplos: • Estáquio Reis (IPEA): • Andersen et al. (1997) • Projeto Nemesis • Marcellus Caldas (PhD Esalq/MSU) – Amazônia/micro

49. Exemplo 1: Andersen e Reis (1997) - IPEA Modelo de 6 equações: • Demanda por terra desflorestada (Equação principal) • demanda por terra desflorestada na região i, no tempo t, com base nas características passadas da região i e dos seus vizinhos mais próximos. • Interações entre populações urbanas e rurais • Produção rural e urbana • Preço da terra Objetivo: análise dos fatores determinantes do desflorestamento na Amazônia. Dados utilizados: • Dados para 316 regiões (municípios) da Amazônia (1970, 1975, 1980, e 1985) sobre: • Economia • Agricultura • Demográficos • Ecológicos • Dados sobre vizinhança: • Distância entre centros de municipalidades; DCLRi,t’ = f (distance to federal capitali, road lengthi,t-1, river lengthi, level ofclearing in neighboring regionsi,t-1 rural population densityi,t-1, level of clearingi,t-1, share of land clearedi,t-1, change of urban outputi,t, distance to state capitali, urban residents per rural residenti,t-1, growth pole dummyi, Sudam crediti,t-1, land pricesi,t-1, rural income per rural capitai,t-1, municipality areai). Andersen e Reis (1997) – Texto para Discussão Nº 513 DEFORESTATION, DEVELOPMENT, AND GOVERNMENT POLICY IN THE BRAZILIAN AMAZON: AN ECONOMETRIC ANALYSIS- IPEA

50. Exemplo 1: Andersen e Reis (1997) - IPEA