Efeito de limiar

As descontinuidades ecológicas são mudanças repentinas em qualquer propriedade de um ecossistema como consequência de uma mudança suave e contínua em uma variável independente. Descontinuidades ecológicas implicam valores críticos da variável independente – os limiares ecológicos - em torno da qual o sistema passa de um estado estável para outro (FAHRIG, 2003; MURADIAN, 2001).

Por exemplo, o número de indivíduos de determinada espécie é uma função da quantidade de habitat disponível para essa espécie na paisagem. No entanto, essa relação não é proporcional; existe um nível de habitat - um limiar - abaixo do qual a população não pode se sustentar (FAHRIG, 2003). Deste modo, no limiar, há uma mudança brusca na estrutura da paisagem, aumento no número e no tamanho dos fragmentos, perda repentina da conectividade da paisagem, e consequentemente baixa capacidade de manter diversidade biológica e prover serviços ambientais (METZGER, 2010). Nesse contexto, alguns estudos apontam, por exemplo, um limite mínimo de 30% de cobertura nativa para manutenção da biodiversidade (FAHRIG, 2003; METZGER, 2010).

Devido aos efeitos de limiar, a relação entre a quantidade de terra conservada (o insumo) e o nível de serviços ambientais gerados (a produção) em uma região pode ser altamente não-linear, o que representa desafio substancial para formular uma política de PSA (LEWIS; WU, 2014). Por exemplo, em alguns casos, esforços de conservação com base em critérios físicos ou questões relacionadas à equidade tendem a ignorar efeitos de limiares ecológicos, o pode fazer com que os recursos da política ou programa sejam excessivamente dispersos geograficamente, e, como resultado, gerem benefícios ambientais mínimos (WU, 2004).

Sob essa perspectiva, o conhecimento dos limiares ecológicos pode ajudar a definir a sensibilidade das espécies às ameaças, como fragmentação do habitat, perda de diversidade genética e invasão de pragas de plantas e animais. Essas informações podem ser importantes para planejar e executar políticas e planos de gestão custo-efetivos que considerem esses limites (HUGGETT, 2005).

No entanto, na prática, a ausência ou falta de dados adequados sobre a resposta das variáveis ecológicas à perda e fragmentação do habitat pode tornar os limiares difíceis ou impossíveis de detectar. Mesmo com dados de boa qualidade, ainda pode ser difícil ou mesmo impossível detectar pontos de quebra abruptos (limiares) de forma confiável nessas respostas. Isto se deve, em parte, a grande variabilidade nas preferências de habitat das diferentes espécies e às diferentes respostas aos mesmos padrões de cobertura da paisagem (DESMET, 2018; HUGGETT, 2005)

Nesse sentido, apesar de potencialmente valiosos, informações sobre limiares ecológicos na paisagem podem levar a simplificaçoes tendenciosas e interpretações equivocadas (VAN DER HOEK; ZUCKERBERG; MANNE, 2015). Por exemplo, o conhecimento do limiar ecológico pode levar atores privados a reduzirem a quantidade de habitat recomendada para o mínimo possível, ao invés de manter uma quantidade existente de vegetação nativa que pode exceder o limite, de modo que qualquer impacto adicional antrópico ou natural pode causar perdas irreversíveis (HUGGETT, 2005).

3.3 COMENTÁRIOS CONCLUSIVOS

A literatura acadêmica recente tem investigado a dimensão espacial do PSA como uma estratégia para aumento da eficácia. Assim, destaca-se o uso dessas informações com base em dados ecológicos e econômicos sobre oferta, demanda e fluxo variáveis de serviços ecossistêmicos Nesse contexto, compreender a distribuição heterogênea da oferta, demanda e fluxo de serviços ecossistêmicos por meio da adoção de linhas de base, indicadores e monitoramento adequados desses serviços pode fornecer informações valiosas para priorizar áreas para o PSA.

Ademais, o conhecimento das propriedades espaciais relacionadas à conectividade e aglomeração espacial pode subsidiar políticas de PSA. Especialmente àquelas focadas em conservação da biodiversidade e na maximização de serviços ambientais por meio de sistemas de incentivos que coordenem espacialmente diferentes áreas de provisão.

Acrescentam-se a isso três características básicas que justificam o uso de informações sobre escala e padrões de uso e cobertura do sol para a gestão de

serviços ambientais e para o desenho de políticas correlatas: (1) heterogeneidade espacial de custos, benefícios e ameaça; (2) interações espaciais e efeito de transbordamento e (3) efeitos de limiar.

Em primeiro lugar, utilizar informações de custo, benefício e ameaça variáveis – ou uma combinação delas - para priorizar áreas-alvo em programas de PSA pode ser crucial para a promover maior eficácia em programas de os. Essa estratégia pode aumentar de forma substancial a quantidade de serviço ecossistêmico obtido para um dado orçamento.

Em segundo lugar, considerar as interações espaciais é importante porque os pagamentos podem afetar indiretamente o uso da terra, incentivando a conservação (efeito de transbordamento) ou levando ao desmatamento (efeito de vazamento) em áreas próximas que não fazem parte do programa. Esses efeitos devem ser considerados pois podem afetar a magnitude dos resultados ambientais e econômicos do PSA.

Por fim, o conhecimento dos limiares ecológicos pode ajudar planejar e executar políticas e planos de gestão custo-efetivos, uma vez que, devido aos efeitos de limiar, a relação entre a quantidade de terra conservada (o insumo) e o nível de serviços ambientais gerados (a produção) em uma região pode ser altamente não-linear. Essas características ecológicas representam um desafiosubstancial para formular uma política de PSA.

CAPÍTULO 4 INCORPORAÇÃO DE INFORMAÇÕES ESPACIAIS PARA APRIMORAR A EFICÁCIA AMBIENTAL EM ESQUEMAS DE PSA

A literatura recente tem mostrado que programas de PSA podem ser geralmente aprimorados pela aplicação de informações espaciais. Isso ocorre especialmente por meio de algumas recomendações específicas de desenho e implementação: (1) segmentação espacial (2) diferenciação de pagamento; (3) monitoramento da condicionalidade e (4) bônus de aglomeração (ALIX-GARCIA; DE JANVRY; SADOULET, 2008; CHEN et al., 2010; EZZINE-DE-BLAS et al., 2016; WUNDER et al., 2018; WÜNSCHER; ENGEL; WUNDER, 2008) (Figura 6).