PROJETO LUPIS. Políticas de uso da Terra e o Desenvolvimento Sustentável em Países em Desenvolvimento

(1)

LUPIS contract number 36955

PROJETO LUPIS

Políticas de uso da Terra e o Desenvolvimento

Sustentável em Países em Desenvolvimento

Coordenação:

Saulo Rodrigues Filho e Marcel Bursztyn

CDS – Centro de Desenvolvimento Sustentável

(2)

Land Use Policies and Sustainable Development in Developing Countries

O PROJETO LUPIS– OBJETIVO GERAL

De que maneira políticas públicas de uso da terra interferem no

desenvolvimento sustentável de países em desenvolvimento?

Avançar na compreensão dessa questão é o objetivo principal do

projeto LUPIS (Land Use Policies and Sustainable Development

in Developing Countries), que conta com financiamento da União

Européia e a participação de sete países em desenvolvimento,

inclusive o Brasil.

(3)

OBJETIVOS ESPECÍFICOS

Elaborar e aplicar um sistema de avaliação ex-ante da

sustentabilidade de políticas públicas de uso da terra em países

em desenvolvimento.

Iniciado em fevereiro de 2007, o projeto vem se somar a uma série

de esforços hoje empreendidos no mundo no sentido de tornar

operacional o conceito de desenvolvimento sustentável.

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OBJETIVOS ESPECÍFICOS

O PROJETO LUPIS buscou desenvolver ferramentas de

avaliação baseadas em iniciativas já existentes na Europa

(modelos SEAMLESS e SENSOR). Essas ferramentas foram

testadas em um número seleto de países: Mali, Quênia,Tunísia,

China, Índia, Indonésia e Brasil.

Os 7 estágios no projeto:

1. Seleção de problemas e dificuldades

2. Seleção de políticas de uso da terra

3. Preparação de indicadores de sustentabilidade

4. Seleção de ferramentas e modelos que serão aplicados

5. Coleta de dados de informações

6. Implementação de ferramentas

7. Interação com os usuários

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CONSÓRCIO INTERINSTITUCIONAL DO

PROJETO LUPIS

Landbouw-Economisch Instituut (LEI) B.V., The Netherlands.

Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le

Développement (CIRAD), France.

Universitetet i Oslo (UiO), Norway.

Wageningen Universiteit (WU), The Netherlands.

Leibniz-Zentrum fuer Agrarlandschafts- und Landnutzungsforschung e.V.

(ZALF), Germany.

Institut des Régions Arides (IRA), Tunisia

Kenya Agricultural Research Institute (KARI), Kenya

Ashoka Trust for Research in Ecology and the Environment (ATREE), India

Nanjing Agricultural University (NJAU), China.

Institut d'Economie Rurale (IER), Mali.

Gadjah Mada University (GMU), Yogyakarta-Indonesia.

Fundação Universidade de Brasilia (CDS-FUB), Brazil.

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LUPIS case studies

Partner

Case Study

Issue

NJAU, China

Taihu Lake Basin

Water pollution

ATREE, India

Karnataka

Agrarian crisis, farmer suicides

GMU,

Indonesia

Yogyakarta

Land degradation

IER, Mali

Office du Niger

Impact of policies on the cooperation and

sustainability

of

various

production

systems

IRA, Tunisia

Oued

Oum

Zessar

Land degradation

KARI, Kenya

Narok

Subdivision of land

CDS, Brazil

Road BR-163

Side effects of infrastructure projects in

Amazonia

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CONTEXTUALIZAÇÃO DO ESTUDO DE

CASO NO BRASIL

Os estudo de caso tem foco no uso da terra e nos impactos

relacionados com o desenvolvimento sustentável e com as políticas

públicas.

Brasil – Rodovia BR-163

Efeitos indiretos relacionados com a pavimentação da rodovia

(estradas secundárias, expansão da fronteira agrícola, Código

Florestal, etc.).

(8)

PROJETO LUPIS– OBJETO DE ANÁLISE

WP3:

Políticas de uso da terra relevantes para o Desenvolvimento Sustentável WP4: Desenvolvimento e definição de ferramentas e indicadores WP6: Aplicação de ferramentas e definição de ferramenta genérica

WP7: Avaliação de Políticas Públicas

W P1: Co - C oordenaçã o e Planejam ent o do Projet o W P2: D es enho de Anális es Es trut rurais WP5: Desenvolvimento base de dados

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Uso da

terra

Funções

Setores e Funções do uso da terra - SENSOR

Agricultura Manejo florestal Conservação da natureza Infraestrutura de transporte Energia Turismo

Produção Ambiental Econômico Social Cultural Ecológico

Multifuncionalidade

Limiares Metas

Atores Envolvidos

Região x Região y Região ... Região ... Região ... Região n

Espaço para escolha da

sustentabilidade

Desenvolvimento

Sustentável

(10)

Projeto LUPIS - Brasil

Avaliação de Impacto de Políticas

Públicas na Sustentabilidade do Uso da

Terra na BR-163, Amazônia, Brazil

Fórum Nacional de Políticas Públicas – Projeto LUPIS

Brasília, 24 de Maio de 2011

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PROJETO LUPIS– Estudo de Caso BR-163

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Políticas como Vetores

KEY POLICY OPTIONS

1) Environmental Protection: Surveillance System, Creation of

Conservation Units

2) Economic Land Use: Land Tenure Regularization;

3) Social Protection: Direct income transfer (Family Grant) and

Land Reform;

4) Territorial Zoning: Ecological Economic Zoning and Forest

Code.

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Desmatamento por Municípios

Municipality

Deforestation extent (until 2007)

Sorriso (MT)

75%

Sinop (MT)

63%

Alta Floresta (MT)

55%

Guarantã do Norte (MT)

49%

Novo Mundo (PA)

40%

Marcelândia (MT)

25%

Rurópolis (PA)

23%

Feliz Natal (MT)

16%

Novo Progresso (PA)

12%

Trairão (PA)

8%

(14)

1977

19

77 1987

(15)

LUPIS contract number GOCE-036955

Modelagem da Dinâmica de Uso da Terra

Estudo de Caso – BR-163

Saulo Rodrigues-Filho, René Verburg, Diego Lindoso, Nathan Debortoli

Marcel Bursztyn, Ingrid Nesheim and Desmond McNeil

Autores do Centro de Desenvolvimento Sustentável, Universidade de

Brasília, Brasil; Universidade de Wageningen, Holanda; Centro de

Desenvolvimento e Meio Ambiente, Oslo, Noruega

(16)

(17)

Modelo



LUSMAPA (Land Use Simulator Mato Grosso Para)

simula mudanças no uso da terra na região estudada.



Mudanças de uso da terra causadas por dois vetores

principais:



Preço das Commodities (gado e soja)



Taxas de Migração



A pavimentação da BR 163 acelera a expansão da

fronteira agrícola em direção ao norte.



As mudanças de uso da terra são simuladas e

indicadores de diferentes Funções de Uso da Terra

(Land Use Functions) calculados

(18)

Central

Sul

Norte



Três regiões foram delimitadas:



Sul (4 municípios): Cerrado

– Floresta

Mesófila (CM)



Central (3 municípios): Floresta Mesófila

(FM)



Norte (4 municípios): Floresta Amazônica

(FA)

Vegetação: classificada em 3 categorias

segundo o grau de proteção



Fora de áreas de proteção



Sob Código Florestal



UCs e TIs

Componentes do Modelo

(19)

(20)

Preço da carne como vetor do desmatamento

R² =0,9479

Preço Internacional da carne (FAO) determina fortemente o número de

cabeças de gado no estudo de caso (Sul + Centro + Norte)

(21)

Preço da Soja como vetor do desmatamento

R² =0,8934

Preço Internacional da soja (FAO) determina fortemente a produção

de Soja no estudo de caso (Sul + Centro + Norte)

(22)

Taxa de Migração como vetor do desmatamento

Taxas de Migração (IBGE) e de Desmatamento (INPE) na

sub-região Norte mostram padrões comparáveis

(23)

www.lupis.eu

Calibração do Modelo

Modelagem dos dados históricos

(24)

Uso da Terra Simulado X Observado(1995-2008)

(25)

Uso da Terra Simulado X Observado(1995-2008)

Central

(26)

Norte

Uso da Terra Simulado X Observado(1995-2008)

(27)

www.lupis.eu

Avaliação Prognóstica do Uso da

Terra em 2020

(28)

Cenários

1) Vetores econômicos e sociais: preço das commodities

(carne e soja) e migrações

- Alto Crescimento e Baixo Crescimento

2) Vetores políticos: governança ambiental (UCs, TIs e

Código Florestal)

- Alta Governança (alta efetividade na implementação das políticas

ambientais)

- código florestal atual

- código florestal revisto

- Baixa Governança ( baixa efetividade na implementação das políticas

ambientais) - baseline

- código florestal atual

- código florestal revisto

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Vetor Econômico: preço da soja

0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 2018 2020 So y p ri ce year Historic 3%growth 8%growth

Os mesmo fatores de crescimento foram usados

para o preço da carne

(30)

Fatores de Emissão

fonte: Houghton et al, 2000 Cerrado : 212 t CO₂/ha

Floresta Amazônica: 415 t CO₂/ha

Floresta Mesófila: 302 t CO₂/ha

Carbon Stock:

S

C

N

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Resultados:

BAIXO

crescimento econômico e

populacional

-40 -30 -20 -10 0 10 20 30

REVISED BASELINE GOVERNANCE REVISED GOVERNANCE

Relative difference with baseline governance scenario (%)

Low price: Indicator performance relative to baseline

Job & income Education Health GDP services

Transport costs Beef income Soy income Timber income

(32)

-40 -30 -20 -10 0 10 20 30 40 50

REVISED BASELINE GOVERNANCE REVISED GOVERNANCE

Relative difference with baseline governance scenario (%)

High price: Indicator performance relative to baseline

Job & income Education Health GDP services Transport costs Beef income Soy income Timber income Biodiversity Natural vegetation SUM CO2 SUM deforestation