Avaliação dos potenciais impactos da expansão canavieira sobre a conectividade da paisagem

UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS

Faculdade de Engenharia Mecânica

MARJORIE MENDES GUARENGHI

Avaliação dos potenciais impactos da

expansão canavieira sobre a conectividade da

paisagem

CAMPINAS 2018

MARJORIE MENDES GUARENGHI

Avaliação dos potenciais impactos da

expansão canavieira sobre a conectividade da

paisagem

Tese de Doutorado apresentada à Faculdade de Engenharia Mecânica da Universidade Estadual de Campinas como parte dos requisitos exigidos para obtenção do título de Doutora em Planejamento de Sistemas Energéticos.

Orientador: Prof. Dr. Arnaldo Cesar da Silva Walter

ESTE EXEMPLAR CORRESPONDE À VERSÃO FINAL DA TESE DEFENDIDA PELA ALUNA MARJORIE MENDES GUARENGHI, ORIENTADA

PELO PROF. DR. ARNALDO CESAR DA SILVA WALTER

CAMPINAS

2018

UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS

FACULDADE DE ENGENHARIA MECÂNICA

COMISSÃO DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA MECÂNICA

PLANEJAMENTO DE SISTEMAS ENERGÉTICOS

TESE DE DOUTORADO

Avaliação dos potenciais impactos da

expansão canavieira sobre a conectividade da

paisagem

Autora: Marjorie Mendes Guarenghi

Orientador: Prof. Dr. Arnaldo Cesar da Silva Walter

A Banca Examinadora composta pelos membros abaixo aprovou esta Tese: Prof. Dr. Arnaldo Cesar da Silva Walter, Presidente

Instituição: UNICAMP

Profa. Dra. Rozely Ferreira dos Santos Instituição: USP

Prof. Dr. Milton Cezar Ribeiro Instituição: UNESP

Prof. Dr. João dos Santos Vila da Silva

Instituição: Embrapa Informática Agropecuária

Prof. Dr. Joaquim Eugênio Abel Seabra Instituição: UNICAMP

A Ata da defesa com as respectivas assinaturas dos membros encontra-se no processo de vida acadêmica do aluno.

Agradecimentos

Agradeço a Deus pelo carinho, cuidado e direcionamento. Por todas as pessoas e ferramentas que colocou no meu caminho a fim de que eu pudesse seguir da melhor forma possível, ensinando-me a valorizar cada dia e a ter paciência para esperar pela hora certa de tudo acontecer.

Ao meu orientador, Arnaldo Walter, que com toda sua sabedoria e criatividade me conduziu, me abriu portas, me ensinou e ajudou a pensar diferente, a pensar além. Não menos agradeço por sua amizade, seu cuidado, sua paciência, seus conselhos e conversas; por ser um orientador tão presente e tão amigo. Obrigada pelas oportunidades, pelos amigos queridos que conheci por seu intermédio; por me ajudar a perceber a importância de se viver em grupo e de se batalhar por esse. A você meu profundo respeito, admiração e agradecimento. À minha família, em especial, aos meus pais, Rose e Atílio, aos meus irmãos, Juliano e Vinícius, aos meus tios, e à pequena Heloisa pelo apoio incondicional, por todo o carinho, pela paciência, dedicação, imensa torcida e por tudo que representam para mim.

Ao pessoal do programa de Pós-Graduação em Planejamento de Sistemas Energéticos (PSE) pelo companheirismo e pela força. Aos amigos Michelle, Talita e Daniel e por me ajudarem com os diversos macetes do mundo do geoprocessamento. À Michelle Picoli também pelo apoio e pelas conversas sobre o desenvolvimento deste trabalho. A todos os meus amigos, não citados nominalmente, mas que fizeram parte direta ou indiretamente dessa caminhada. Aos funcionários e professores do PSE, em especial, Arnaldo, Carla K. Cavaliero, Joaquim Seabra e Marcelo Cunha por todos os cafés, as comemorações, as conversas e os ensinamentos.

Aos membros da banca, Dra. Rozely Ferreira dos Santos, Dr. João Vila da Silva, Dr. Milton Cezar Ribeiro e Dr. Joaquim Seabra pelas observações minuciosas e por todas as sugestões que foram de grande valia para a conclusão deste trabalho e seus futuros produtos.

À CAPES (Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal e Nível Superior) pelo apoio financeiro.

Resumo

A expansão de culturas bioenergéticas pode causar impactos sobre a biodiversidade, tais como a fragmentação de habitats naturais e, consequentemente, a perda de habitat e a redução da conectividade da paisagem. A conectividade da paisagem é fundamental para a manutenção da biodiversidade e pode ser modificada por mudanças no uso e cobertura da terra. O principal objetivo deste trabalho é avaliar os potenciais impactos sobre a conectividade estrutural da paisagem, devido a mudanças do uso da terra causadas pela expansão canavieira, utilizando dados biológicos disponíveis. Para tanto, a paisagem foi abordada de acordo com a teoria dos grafos e a teoria dos circuitos foi utilizada para estimar o padrão de movimentação dos animais considerando a permeabilidade dos usos e coberturas da terra. A conectividade foi modelada para (i) grupos funcionais de mamíferos de médio e grande porte, com características especialistas e generalistas, e (ii) um grupo de espécies hipotéticas, cujo padrão de dispersão não é influenciado pela matriz. Duas paisagens do estado de São Paulo, caracterizadas pela intensa expansão canavieira, localizadas nos municípios de Dracena e Novo Horizonte, foram selecionadas como estudos de caso. Métricas de probabilidade de conectividade foram aplicadas para avaliar a contribuição das áreas da paisagem para a conectividade, considerando o uso e cobertura da terra antes e após a expansão da cana-de-açúcar. Os efeitos sobre a conectividade variaram de acordo com o requerimento de habitat dos grupos de mamíferos, com a composição e configuração da paisagem. Com a expansão da cana predominantemente sobre pastagens, os resultados indicaram uma redução pronunciada dos índices de conectividade para o grupo de mamíferos especialistas de áreas abertas, em comparação aos demais. Para mamíferos especialistas e generalistas de floresta não foram observadas mudanças na área de habitat preferencial destas espécies (i.e., cobertura florestal). Porém, foram identificadas alterações no padrão e fluxo de dispersão dessas espécies pela paisagem. Para as espécies não influenciadas pelo efeito da matriz, não foram observadas alterações na configuração da conectividade nas paisagens estudadas. O procedimento metodológico adotado também foi aplicado para avaliar alterações na conectividade da paisagem de acordo com cenários criados a partir do cumprimento do novo Código Florestal. Com a restauração de Áreas de Preservação Permanente degradadas e a recomposição de passivos de Reserva Legal nas propriedades, os resultados indicaram incrementos na conectividade, ampliando a

possibilidade de dispersão das espécies por praticamente toda a paisagem do estudo de caso, sem prejudicar as atividades agropecuárias da região. O método proposto combina teorias robustas e eficientes na modelagem de redes ecológicas, a fim de se obter uma modelagem adequada dos padrões de conectividade estrutural da paisagem, com a necessidade de dados biológicos modestos. A representação espacial dos locais (potencialmente) mais afetados e das áreas mais importantes para a manutenção da conectividade da paisagem pode ser utilizada por tomadores de decisão a fim de auxiliar na adoção de práticas agrícolas mais sustentáveis e guiar estratégias de restauração e conservação.

Palavras chave: permeabilidade; modelagem; teoria dos grafos; teoria de circuitos;

Abstract

Agricultural expansion for bioenergy production can cause impacts on biodiversity, such as the fragmentation of habitats and, consequently, loss of connectivity. Landscape connectivity is fundamental for biodiversity conservation in fragmented areas and can be modified by changes on land use and on land cover. The main objective of this thesis is to assess the potential impacts on landscape connectivity due to land use changes, caused by sugarcane expansion, using available biological data. For this purpose, a landscape approach based on graph theory and circuit theory was used to predict the pattern of animals’ movement according to estimated land cover permeability. Landscape connectivity was modeled for (i) functional groups of mammals, with specialist and generalists characteristics, and (ii) for a group of hypothetical animals, whose dispersion pattern is not influenced by the matrix. Two landscapes in São Paulo state (Brazil), characterized by intense expansion of sugarcane, were selected as case studies. Indexes of probability of connectivity were used in order to estimate the importance of habitat and non-habitat areas for landscape connectivity, considering land use and land cover before and after sugarcane expansion. The effects on connectivity varied according to the animal’s habitat requirements and to the composition and configuration of the landscape. It is predicted that species classified as open-area generalists were the most affected due to the predominant sugarcane expansion over pasturelands. For species such forest specialists and forest generalists there was no changes in their preferential habitat (i.e., forest area); however, for these species the impacts were predicted on dispersal pattern and on their flux in non-preferential habitats. For species not influenced by the matrix, changes on connectivity configuration were not predicted. The procedure was also applied to evaluate changes on landscape connectivity according to scenarios based on the compliance of the new Forest Code. The simulated scenarios considered the restoration of degraded Permanent Preservation Areas and the on-farm compensation of Legal Reserve Areas. The results indicated positive contributions for landscape connectivity, increasing the possibility of dispersal routes in the whole landscape, without harming the agricultural activities in the region. The proposed method combines robust and efficient theories in modeling ecological networks, using modest biological data, obtaining adequate patterns of structural connectivity. The spatial representation of the

(potentially) most affected sites and of the most important areas for landscape connectivity can be used by decision makers in the context of landscape planning.

Keywords: permeability; modeling; graph theory; circuit theory; fragmented

Lista de Ilustrações

Figura 2.1. Paisagem Aguapeí-Peixe inserida na microrregião de Dracena, no estado de São Paulo. 32 Figura 2.2. Paisagens de Dracena Micro e Meso inseridas na Paisagem de Aguapeí-Peixe. ... 33 Figura 2.3. Paisagem analisada no município paulista de Novo Horizonte. ... 33 Figura 2.4. Fluxograma das etapas do procedimento metodológico adotado e respectivos softwares/ ferramentas (indicados por meio de símbolos) utilizados para a modelagem da conectividade da paisagem. ... 40 Figura 2.5. Mapeamento do uso e cobertura da terra em 2015 na paisagem Aguapeí-Peixe. ... 49 Figura 2.6. Uso e cobertura da terra em ambas as paisagens estudadas em Dracena, em 2002 (a) e 2015 (b).. ... 51 Figura 2.7. Mapas de uso e cobertura da terra na paisagem estudada em Novo Horizonte, em 1995 (a) e 2015 (b). ... 52 Figura 2.8. Índice varPCtot,k (ano base: 2015) considerando nós com área equivalente a 10 ha (a), 25

ha (b), 75 ha (c) e 100 ha (d) para animais especialistas de floresta na região Dracena Meso, com capacidade de dispersão 3.000 m. ... 55 Figura 2.9. Variação dos índices varPCtot,k (a) e varPCcon,k (b) para os mamíferos especialistas de

áreas abertas, com capacidade de dispersão de 1000 m, em Dracena Micro, entre 2002 e 2015... 62 Figura 2.10. Variação dos índices varPCtot,k e varPCcon,k para os grupos focais de mamíferos

especialistas de floresta (a e b) e generalistas de floresta (c e d), com capacidade de dispersão de 1000 m, em Dracena Micro, entre 2002 e 2015. ... 62 Figura 2.11. Áreas relevantes para a conectividade, indicadas pelos índices varPCtot,k e varPCcon,k para

espécies especialistas de áreas abertas, com capacidade de dispersão de 1000 m, em Dracena Micro, nos anos de 2002 (a e b) e 2015 (c e d). ... 64 Figura 2.12. Áreas relevantes para a conectividade para especialistas de floresta, indicadas pelos índices varPCtot,k e varPCcon,k, considerada capacidade de dispersão de 1000 m, em Dracena Micro,

nos anos de 2002 (a e b) e 2015 (c e d). ... 65 Figura 2.13. Áreas relevantes para a conectividade para espécies generalistas de floresta, indicadas pelos índices varPCtot,k e varPCcon,k, considerada capacidade de dispersão 1000 m, em Dracena Micro,

nos anos de 2002 (a e b) e 2015 (c e d). ... 66 Figura 2.14. Áreas relevantes para a conectividade para o grupo de espécies do modelo neutro, indicadas pelos índices varPCtot,k (a) e varPCcon,k (b), considerando capacidade de dispersão de 1000

Figura 2.15. Áreas de relevância para a conectividade, considerando pequena influência dos efeitos da matriz, indicadas pelos índices varPCtot,k (a) e varPCcon,k (b), supondo valor de resistência à

dispersão correspondente a 5... 68 Figura 2.16. Variação dos índices varPCtot,k e varPCcon,k, para os grupos focais de mamíferos

especialistas de áreas abertas (a e d), especialistas de floresta (b e e) e generalista de floresta (c e f), considerada distância de dispersão de 1000 m, em Novo Horizonte, entre 1995 e 2015. ... 69 Figura 2.17. Áreas relevantes para a conectividade para espécies especialistas de áreas abertas, indicadas pelos índices varPCtot,k, considerada capacidade de dispersão 1000 m, em Novo Horizonte,

nos anos de 1995 (a) e 2015 (b). ... 70 Figura 2.18. Áreas relevantes para a conectividade para espécies especialistas de floresta, indicadas pelos índices varPCtot,k, considerada capacidade de dispersão 1000 m, em Novo Horizonte, nos anos

de 1995 (a) e 2015 (b). ... 71 Figura 2.19. Áreas relevantes para a conectividade para espécies generalistas de floresta, indicadas pelos índices varPCtot,k, considerada capacidade de dispersão 1000 m, em Novo Horizonte, nos anos

de 1995 (a) e 2015 (b). ... 71 Figura 2.20. Áreas relevantes para a conectividade para o modelo neutro, indicadas pelos índices varPCtot,k (a) e varPCcon,k (b), considerada capacidade de dispersão de 1000 m, em Novo Horizonte,

em 2015...72

Figura 3.1. Usos e coberturas da terra nos três cenários analisados. ... 101 Figura 3.2. Variação do índice varPCtot,k nos Cenários 2 (a) e 3(b), em relação ao Cenário 1 (Base),

para o grupo focal de mamíferos. ... 103 Figura 3.3. Áreas relevantes para a conectividade do grupo de mamíferos especialistas de floresta, indicadas pelo índice varPCtot,k, em cada cenário. ... 103

Figura A1. Informações gerais da paisagem Aguapeí-Peixe... 134 FiguraA2.Informaçõesgeraisdas paisagens de Dracena MicroeMeso, nomunicípiodeDracena. . 135 Figura A3. Informações gerais da paisagem Novo Horizonte, no município de Novo Horizonte. ... 136 Figura C1. Índice PC da paisagem considerando diferentes tamanhos de nós (10, 25, 50, 75, 100 e 150 ha) para os mamíferos com diferentes requerimentos de habitat, e capacidades de dispersão de 500 m (a) e 3.000 m (b), em Dracena Meso. ... 139 Figura D1. Variação dos índices varPCtot,k e varPCcon,k para o grupo de mamíferos especialistas de

floresta, com distâncias de dispersão de 500 m e 3.000 m, entre 2002 e 2015, em Dracena Micro. .. 141 Figuras D2. Variação dos índices varPCtot,k e varPCcon,k para mamíferos generalistas de floresta, com

Lista de Tabelas

Tabela 2.1. Síntese das principais características das paisagens analisadas. ... 34

Tabela 2.2. Síntese dos índices probabilísticos utilizados para análise ... 39

Tabela 2.3. Características da grade regular quadricular de cada região analisada ... 41

Tabela 2.4. Valores de resistência atribuídos às classes de uso da terra, para médios e grandes mamíferos silvestres, e espécies não influenciadas pelo efeito da matriz. ... 41

Tabela 2.5. Síntese das etapas de avaliação da conectividade. ... 46

Tabela 2.6. Área das células das malhas simuladas na região de Dracena Meso. ... 48

Tabela 2.7. Principais características dos computados utilizados ... 48

Tabela 2.8. Área, em hectares, de cada uso e cobertura da terra em 2015, e respectiva proporção, na paisagem Aguapeí-Peixe. ... 50

Tabela 2.9. Área dos usos e ocupações da terra e respectivas proporções nas paisagens de Dracena Meso e Dracena Micro, em 2002 e 2015... 51

Tabela 2.10. Área dos usos e ocupações da terra, e respectivas proporções na paisagem de Novo Horizonte, em 1995 e 2015. ... 53

Tabela 2.11. Índice PC global para o caso hipotético nas três paisagens, em função das distâncias de dispersão de 500 m, 1000 m e 3000 m. ... 54

Tabela 2.12. Tempo de processamento para o cálculo das métricas varPCtot,k e varPCcon,k, para a paisagem de Dracena Meso, representada por grades quadriculares com diversos tamanhos de nós; procedimento realizado em computadores com características distintas. ... 56

Tabela 2.13. Índice PC para a paisagem de Dracena Micro ... 59

Tabela 2.14. Índice PC para a paisagem de Novo Horizonte ... 59

Tabela 2.15. Síntese dos principais resultados baseados nos índices de probabilidade de conectividade ... 73

Tabela 2.16. Número de células que sofreram variações nos índices de conectividade, para os grupos de mamíferos, nas paisagens de Dracena Micro e Novo Horizonte...74

Quadro 3.1 Faixas de proteção das principais APPs referentes aos corpos d’água ... 93

Quadro 3.2. Faixa obrigatória de recomposição de APP de corpos d’água em áreas de uso consolidado. ... 94

Quadro 3.3. Cenários elaborados de cumprimento do Código Florestal ... 97 Tabela 3.1. Variação absoluta e relativa das classes entre os cenários simulados e o Cenário Base.102

Tabela 3.2. Número de nós impactados devido às mudanças de uso e cobertura da terra, em relação ao Cenário 1. ... 102 Tabela 3.3. Lucro da atividade canavieira sem restauração e custo total de restauração ecológica (APP e RL) nos projetos de adequação ambiental apresentados em Rodrigues et al. (2016) ... 108 Tabela B1. Espécies de mamíferos de médio e grande porte estratificadas de acordo com o requerimento de habitat. ... 138

Lista de Abreviaturas e Siglas

Abreviações

APP Área de Proteção Permanente AL Área total da paisagem

CD Capacidade de dispersão

deff Distância efetiva entre cada par de nós

deucl Distância Euclidiana

dres Distância de resistência

IIC Índice Integral de Conectividade MF Módulo fiscal

n Número de nós da paisagem

PC Índice de Probabilidade de Conectividade PIk Índice de permeabilidade do nó

RL Reserva Legal

RPPN Reserva Particular do Patrimônio Natural UCPI Unidade de Conservação de Proteção Integral varPCcon,k Componente conectora de varPCtot,k

varPCflu,k Componente fluxo de varPCtot,k

varPCint,k Componente intra de varPCtot,k

varPCtot,k Importância do nó k para a conectividade total da paisagem expressa em

termos absolutos

ZAA Zoneamento Agroambiental para o setor sucroalcooleiro do estado de São Paulo

ZAE Zoneamento Agroecológica da Cana-de-açúcar

Siglas

IBGE Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística iNDC Contribuição Nacionalmente Determinada

Sumário

2 AVALIAÇÃO DOS POTENCIAIS IMPACTOS DA EXPANSÃO CANAVIEIRA NA CONECTIVIDADE DA PAISAGEM: ESTUDO DE CASO EM PAISAGENS PAULISTAS . 24 2.1 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA ... 24

2.1.1 Biodiversidade em paisagens canavieiras ... 24

2.1.2 Conectividade da paisagem e sua modelagem ... 27

2.1.3 Índices de conectividade baseados na teoria dos grafos e no conceito de disponibilidade de habitat ... 28

2.2 MATERIAL E MÉTODOS ... 30

2.2.1 Áreas de estudo ... 30

2.2.1.1 Características gerais das paisagens analisadas ... 32

2.2.2 Mapeamento do uso da terra ... 34

2.2.3 Espécies focais ... 36

2.2.4 Índices de Probabilidade de Conectividade ... 37

2.2.5 Modelagem da conectividade da paisagem... 39

2.2.5.1 Preparação dos dados ... 40

2.2.5.2 Cálculo da distância efetiva ... 43

2.2.5.3 Cálculo dos índices de Probabilidade de Conectividade ... 43

2.2.5.4 Principais softwares utilizados na modelagem da conectividade ... 44

2.2.5.4.1 Circuitscape ... 44

2.2.5.4.2 Conefor Sensinode ... 44

2.2.6 Análise da conectividade da paisagem ... 45

2.2.6.1 ETAPA 1- Influência da extensão da paisagem e do refinamento da malha na obtenção dos índices de Probabilidade de Conectividade e no tempo de processamento. ... 46

2.2.6.1.2 Refinamento da malha e tempo de processamento ... 47

2.2.6.2 ETAPA 2 - Avaliação dos efeitos da expansão canavieira sobre a conectividade dos grupos de espécies, e identificação de áreas mais adequadas para potencial futura expansão . 48 2.3 RESULTADOS ... 49

2.3.1 Caracterização das áreas de estudo ... 49

2.3.1.1 Aguapeí-Peixe ... 49

2.3.1.2 Paisagens em Dracena ... 50

2.3.1.3 Paisagem de Novo Horizonte ... 52

2.3.2 ETAPA 1- Influência da extensão da paisagem e do refinamento da malha na obtenção dos índices de Probabilidade de Conectividade e no tempo de processamento ... 53

2.3.2.1 Extensão da paisagem ... 53

2.3.2.2 Refinamento da malha e tempo de processamento. ... 55

2.3.2.3 Considerações gerais sobre a seleção das áreas de estudo ... 57

2.3.3 ETAPA 2- Avaliação dos impactos da expansão canavieira sobre a conectividade dos grupos de espécies, e identificação de áreas mais adequadas para potencial futura expansão ... 58

2.3.3.1 Panorama da conectividade global da paisagem (PC) ... 58

2.3.3.2 Importância individual dos nós para a conectividade da paisagem... 61

2.3.3.2.1 Estudo de caso de Dracena Micro ... 61

2.3.3.2.2 Estudo de caso em Novo Horizonte ... 68

2.3.3.3 Síntese dos resultados ... 73

2.4 DISCUSSÃO ... 74

2.4.1 A modelagem da conectividade e implicações do modelo adotado ... 74

2.4.2 A expansão canavieira e as alterações no padrão de conectividade da paisagem ... 79

2.4.2.1 Grupo de mamíferos especialistas de áreas abertas ... 79

2.4.2.2 Grupo de mamíferos especialistas e generalistas de floresta ... 81

2.4.2.3 Grupo de espécies não influenciadas pelo efeito da matriz – modelo neutro ... 85

2.4.2.4 Comparação entre as regiões e a configuração das paisagens ... 86

2.4.3 Potencial expansão sucroenergética e as áreas de conservação e restauração da conectividade. ... 88

3 UTILIZAÇÃO DA TEORIA DOS GRAFOS COMO AUXÍLIO À ADEQUAÇÃO AMBIENTAL CONSIDERANDO A CONECTIVIDADE DA PAISAGEM ... 91

3.1 INTRODUÇÃO ... 91

3.1.2 As Áreas de Proteção Permanente e Reserva Legal, segundo o novo Código Florestal ... 92

3.2 MATERIAL E MÉTODOS ... 96

3.2.1 Área de estudo e mapeamento do uso e cobertura da terra ... 96

3.2.2 Informações sobre as propriedades ... 97

3.2.3 Cenários e premissas adotadas ... 97

3.2.4 Procedimento metodológico ... 99

3.2.4.1 Delimitação das áreas de APPs e cálculo do passivo ambiental ... 99

3.2.4.2 Cálculo dos índices de conectividade ... 99

3.2.4.3 Determinação das áreas prioritárias para compensação da Reserva Legal (Cenário 3) .. 100

3.3 RESULTADOS ... 100

3.4 DISCUSSÃO ... 104

4 CONCLUSÕES ... 111

REFERÊNCIAS ... 115

Apêndice A – Mapa com informações gerais das paisagens analisadas ... 134

Apêndice B – Grupo focal de mamíferos ... 137

Apêndice C – Detalhamento sobre o refinamento da malha ... 139

1 INTRODUÇÃO

1.1 Contexto geral

Investimentos em biocombustíveis são motivados por seu potencial em contribuir com a redução das mudanças climáticas, promover maior segurança energética e desenvolvimento rural (HOWARTH et al., 2009). A produção mundial de biocombustíveis para o setor de transportes atingiu cerca de 137 bilhões de litros em 2016 (IEA, 2017), dos quais 20% corresponderam à produção brasileira de etanol a partir da cana-de-açúcar (EPE, 2017a).

O Brasil é o segundo maior produtor de biocombustíveis (OEC-FAO, 2015) e prevê aumentar a participação da biomassa na matriz energética nacional para 18% em 2030, de acordo com a pretendida Contribuição Nacionalmente Determinada (iNDC) apresentada na Convenção-Quadro das Nações Unidas sobre Mudança do Clima (UNFCCC), durante a 21ª Conferência das Partes. Dentre as medidas estabelecidas, o governo pretende aumentar a produção de etanol de primeira geração para 54 bilhões de litros em 2030 (EPE, 2017b) e incrementar a produção de etanol de segunda geração, após 2023, a fim de atingir 2,5 bilhões de litros (EPE, 2017c).

A cana-de-açúcar é a terceira maior cultura em área plantada no Brasil, ocupando cerca de 10 milhões de hectares em 2015 (IBGE, 2015). Desde a década de 1970, a expansão da produção canavieira foi motivada pelo estímulo ao consumo de etanol, concentrando-se no estado de São Paulo e avançando, recentemente, sobre outros estados, como Mato Grosso do Sul e Goiás (IBGE, 2015). No entanto, o estado de São Paulo se mantém como principal produtor de açúcar e etanol do país, no qual estavam localizadas 55% das áreas cultivadas em 2015 com essa cultura bioenergética. Desde 1975, a produção canavieira no estado passou de 38,3 milhões de toneladas para 424 milhões de toneladas em 2015 (IBGE, 2015). A safra paulista de 2015/2016 gerou 14.6 bilhões de litros de etanol, que equivalem a 48% da produção nacional do biocombustível (UNICA, 2017).

Porém, a produção em larga escala da matéria-prima dos biocombustíveis pode causar potenciais impactos ambientais (HOWARTH et al., 2009), incluindo impactos sobre a

biodiversidade e os serviços ecossistêmicos (JOLY et al., 2015; GASPARATOS et al., 2011). Os impactos da produção de culturas bioenergética dependem da escala espacial analisada, da geografia da região, do tipo de sistema de produção, assim como do uso inicial da terra sobre a qual se dá o cultivo (IMMERZEEL et al., 2014). Em alguns casos, efeitos positivos são identificados em nível local, principalmente em regiões temperadas, porém os principais impactos sobre a biodiversidade são negativos (IMMERZEEL et al., 2014; SALA et al., 2009). A mudança do uso e cobertura da terra é apontada como um dos fatores determinantes das mudanças na biodiversidade relacionadas às culturas bioenergéticas, e a fragmentação e a perda de habitat são apresentadas como algumas de suas principais consequências (IMMERZEEL et al., 2014).

Dada a importância econômica do setor sucroenergético no Brasil e a presença da cultura canavieira em áreas dos biomas Mata Atlântica e Cerrado, são necessários estudos específicos dos impactos da expansão da produção de cana-de-açúcar sobre a biodiversidade. O monitoramento da biodiversidade é custoso, demanda tempo e depende de conhecimentos técnicos (GARDNER et al., 2008). No Brasil, a maior parte dos estudos e informações sobre dados biológicos em paisagens agrícolas está concentrada no estado de São Paulo, próximo aos maiores centros de pesquisa e universidades, às Unidades de Conservação e aos principais eixos rodoviários (METZGER e RODRIGUES, 2008). Além disso, os estudos sobre a fauna em paisagens agrícolas canavieiras são realizados durante curtos intervalos de tempo, variando de dias (CHIARELLO, 2000) a cerca de 1,5 ano (LYRA-JORGE et al., 2008). Consequentemente, faltam informações importantes para a conservação da biodiversidade em diversas regiões caracterizadas pela intensa expansão canavieira e por outras culturas.

Em paisagens agrícolas brasileiras observa-se grande escassez de remanescentes de vegetação natural, principalmente em áreas de alta aptidão para o cultivo, e a conservação desses fragmentos é fundamental para a preservação da biodiversidade e manutenção de serviços ecossistêmicos (RODRIGUES et al., 2016). O novo Código Florestal brasileiro (Lei no 12.651/2012, complementada pela Lei 12.727/2012) é o principal instrumento jurídico de proteção à vegetação nativa. No entanto, as alterações da antiga legislação (Lei no 4.771/1965), que resultaram no novo Código, flexibilizaram punições a proprietários por desmatamentos ilegais realizados antes de 2008, reduziram áreas de proteção obrigatórias,

dentre outras medidas que podem ter grande impacto negativo sobre a biodiversidade (SOARES-FILHO et al., 2014 ; BRANCALION et al., 2016).

A persistência da biodiversidade em paisagens agrícolas fragmentadas depende não só da área e quantidade de habitat, aspectos que têm influência sobre processos de extinção local, mas também da conectividade, que está relacionada a taxas de migração e probabilidades de (re)colonização (LINDENMAYER et al., 2006; TAYLOR et al., 1993; RAYFIELD et al., 2011; HANSKI e GILPIN, 1997). A conectividade consiste na capacidade da paisagem (ou das unidades da paisagem) de facilitar os fluxos biológicos entre fragmentos de habitat (METZERG, 2001; TAYLOR et al., 1993). É conceituada em termos de conectividade estrutural e funcional. A conectividade estrutural é medida analisando aspectos da configuração da paisagem, como a distância entre manchas, a permeabilidade da matriz, a presença, ausência e densidade de corredores (METZGER e DÉCAMPS, 1997; BEIER e NOSS, 1998; UEZU et al., 2005). Já a conectividade funcional, além da configuração da paisagem, considera as interações desta configuração com as características biológicas das espécies analisadas, como a habilidade de se movimentar em áreas de não-habitat, o risco de mortalidade em vários elementos da paisagem, a capacidade das espécies de utilizar corredores ecológicos (UEZU et al., 2005; AWADE e METZGER, 2008; TISCHENDORF e FAHRIG, 2000), sendo necessário, portanto, a observação de movimentos individuais das espécies dentro e fora das manchas, ou através da paisagem (CALABRESE e FAGAN, 2004).

Diversas métricas são utilizadas para avaliar a conectividade em uma paisagem (CALABRESE e FAGAN, 2004; RAYFIELD et al., 2011). Porém, recentemente, destacam-se as métricas badestacam-seadas na teoria dos grafos, que proporcionam soluções simples e eficazes para unificar e avaliar diversos aspectos da conectividade (URBAN e KEITT, 2001; MINOR e URBAN, 2008, GALPERN et. al., 2011), e também métricas baseadas no conceito de disponibilidade de habitat, por considerar não só a conectividade entre manchas diferentes, mas também a conectividade que pode existir dentro de um fragmento (SAURA e PASCUAL-HORTAL, 2007; SAURA e RUBIO, 2010).

Alguns grupos taxonômicos, como aves e mamíferos, são frequentemente utilizados para modelar redes ecológicas e guiar estratégias de preservação da biodiversidade (AYRAM et al., 2014; GURRUTXAGA et al., 2011; TAMBOSI et al., 2014). As aves são consideradas importantes indicadores biológicos para estratégias de conservação

(BANKS-LEITE et al., 2011). Já os mamíferos, não só possuem relevante papel ecológico como predadores e dispersores de sementes (UMETSU e PARDINI, 2007), como as áreas e conexões requeridas por eles também são utilizadas para outras espécies (GURRUTXAGA et al., 2011).

1.2 Hipóteses

Neste trabalho, as seguintes hipóteses foram consideradas:

(i) A mudança do uso da terra motivada pelo aumento da produção da cana-de-açúcar, alterou os padrões de conectividade e, potencialmente, impactou a biodiversidade das paisagens onde a expansão ocorreu.

(ii) É possível expandir a área cultivada com cana-de-açúcar com minimização dos impactos negativos sobre a conectividade da paisagem.

(iii) A abordagem da paisagem, segundo a teoria dos grafos, e a modelagem da conectividade da paisagem, a partir de índices baseadas no conceito de disponibilidade de habitat, podem ser utilizados para testar as hipóteses anteriores (i e ii).

(iv) Dada a necessidade do cumprimento do Código Florestal, o método proposto (iii) pode auxiliar na indicação das áreas prioritárias para conservação e restauração, visando favorecer a conectividade entre fragmentos de vegetação nativa.

1.3 Objetivos

Considerando a necessidade de estudos sobre os impactos da expansão da produção canavieira sobre a biodiversidade, e a importância da conectividade para a manutenção da biodiversidade em paisagens agrícolas fragmentadas, os objetivos principais deste trabalho foram:

(i) Avaliar os potenciais impactos da mudança do uso da terra devido à expansão canavieira sobre a conectividade estrutural da paisagem, considerando tanto grupos focais de espécies influenciadas pela matriz (mamíferos) quanto espécies não

influenciadas pela matriz, utilizando métodos acessíveis e dados biológicos disponíveis a não especialistas;

(ii) Avaliar se pode haver futura expansão da produção de cana-de-açúcar minimizando impactos negativos locais sobre a conectividade da paisagem.

Com base na necessidade do cumprimento do novo Código Florestal, e seus impactos, um objetivo secundário foi proposto:

(i) Avaliar as alterações na conectividade da paisagem considerando cenários de cumprimento do novo Código Florestal.

No desenvolvimento deste trabalho, buscou-se analisar o que poderia ser respondido por autores não necessariamente especialistas no tema em questão, utilizando informações disponíveis na literatura, técnicas robustas e ferramentas de livre acesso e/ou de fácil disponibilidade.

1.4 Estrutura da tese

Este trabalho está estruturado da seguinte forma:

O Capítulo 2 tem início com a apresentação de trabalhos que analisam a biodiversidade em paisagens canavieiras. Em seguida, discorre-se sobre a utilização da teoria dos grafos e teoria dos circuitos para estimar o padrão de movimentação de animais na paisagem, considerando a permeabilidade da matriz.

As avaliações realizadas nesse capítulo foram divididas em duas etapas. Na primeira etapa foi feita uma análise da influência da extensão da paisagem e do tamanho da grade quadricular, adotada para modelar a paisagem, sobre a obtenção das métricas de conectividade da paisagem, assim como da variação do tempo de processamento necessário para os cálculos. A Etapa 1 serviu de subsídio para selecionar o tamanho da área mais adequada para a Etapa 2. Nessa segunda etapa, os métodos baseados na teoria dos grafos foram aplicados para estimar os impactos da expansão canavieira (i) sobre a conectividade de grupos de mamíferos silvestres com diferentes requerimentos de habitat preferencial, para os quais foram considerados os efeitos da matriz, e (ii) sobre um grupo hipotético de

espécies para as quais foi suposto que seu padrão de movimentação pela paisagem não fosse influenciado pela matriz. Além disso, o procedimento foi utilizado também para identificar as áreas mais adequadas para a potencial expansão da cana a fim de minimizar seus impactos sobre a biodiversidade, em duas regiões do estado de São Paulo.

No Capítulo 3, a metodologia proposta no Capítulo 2 é utilizada para avaliar as alterações na conectividade da paisagem, de acordo com cenários que consideram o cumprimento do novo Código Florestal: (i) o cumprimento mínimo relativo à recuperação de Áreas de Proteção Permanente, e (ii) a compensação dos passivos ambientais relativos à Reserva Legal no próprio imóvel - neste último caso, os resultados dos índices de conectividade são utilizados para indicar áreas prioritárias para recomposição da vegetação nativa.

Por fim, no Capítulo 4 são apresentadas as conclusões gerais do trabalho e sugestões para trabalhos futuros.

2 AVALIAÇÃO DOS POTENCIAIS IMPACTOS DA EXPANSÃO

CANAVIEIRA

NA

CONECTIVIDADE

DA

PAISAGEM:

ESTUDO DE CASO EM PAISAGENS PAULISTAS

2.1 Revisão Bibliográfica

2.1.1 Biodiversidade em paisagens canavieiras

O cultivo da cana-de-açúcar para produção de açúcar e etanol concentra-se na região Centro-Sul do Brasil, em áreas caracterizadas pelos biomas Mata Atlântica e Cerrado (IBGE, 2015; ADAMI et al., 2012). Ambos os biomas estão entre os hotspots de biodiversidade mais ameaçados do mundo (MITTERMEIER et al., 2011), e apresentam elevados índices de fragmentação (RIBEIRO et al., 2009; KLINK e MACHADO, 2005). A ação antrópica desde o período colonial sobre a Mata Atlântica, juntamente com a intensa expansão agrícola e o desenvolvimento urbano e industrial, são responsáveis pela fragmentação desse bioma, que é caracterizado atualmente por remanescentes florestais desconectados (distância média entre os fragmentos de 1.440 m), dos quais 80% possuem menos de 50 ha (RIBEIRO et al., 2009). Com relação ao Cerrado, mais de 50% de sua cobertura vegetal natural já foi transformada pela atividade antrópica em outros usos (KLINK e MACHADO, 2005). Dentre as principais ameaças, destacam-se a expansão das pastagens para produção extensiva de gado, o aumento das áreas agrícolas com plantio de soja, milho (KLINK e MACHADO, 2005) e, mais recentemente, de cana (KLINE et al., 2015).

A expansão da cana-de-açúcar na região Centro-Sul brasileira (estados de Goiás, Mato Grosso do Sul, Minas Gerais, Paraná e São Paulo) tem ocorrido predominantemente sobre áreas de pastagens. Tendo como base o mapeamento do uso da terra, com imagens de satélite entre 2000 e 2010, Adami et al. (2012) observaram que 69.7% do avanço da cana nesses estados se deu sobre áreas de pastagens, 25% sobre culturas anuais e 0.6% sobre

florestas. O cultivo da cana-de-açúcar pode não estar associado ao desmatamento direto de florestas nativas, porém pode intensificar efeitos da fragmentação no local como, por exemplo, aumentar o isolamento entre remanescentes caso a cana seja menos permeável frente ao uso da terra sobre o qual avançou. A produção agrícola em áreas de pastagens degradadas também implica utilização de práticas agrícolas mais intensas, como o aumento do uso de agroquímicos (VERDADE et al., 2015), e pode estar associada à introdução de espécies invasoras na paisagem (DOTTA e VERDADE, 2011; MAGIOLI et al., 2016).

Em geral, estudos que avaliam a biodiversidade em paisagens canavieiras concentram-se no estado de São Paulo, e comparam a riqueza e a abundância de espécies em plantações de cana-de-açúcar com a composição de espécies em áreas de pastagem, eucalipto e fragmentos de vegetação natural em uma mesma paisagem (PENTEADO et al., 2016; DOTTA e VERDADE, 2011; GHELER-COSTA et al., 2012), ou realizam levantamento da fauna em fragmentos remanescentes cercados por cana e outros usos agropecuários (BECA et al., 2017; MAGIOLI et al., 2016; REALE et al., 2014; CHIARELLO, 2000; LYRA-JORGE et al., 2008). As pesquisas em paisagens canavieiras brasileiras avaliam predominantemente a biodiversidade de mamíferos (BECA et al., 2017; MAGIOLI et al., 2016; REALE et al., 2014; DOTTA e VERDADE, 2011; LYRA-JORGE et al., 2008; UMETSU e PARDINI, 2007; CHIARELLO, 2000) e, em menor quantidade, consideram pássaros (PENTEADO et al., 2016) e anfíbios (D’ANUNCIAÇÃO et al., 2013).

As espécies de mamíferos encontradas em plantações de cana-de-açúcar são majoritariamente generalistas, capazes de se adaptar a ambientes modificados, pois utilizam diversos tipos de habitat e possuem dietas variadas (DOTTA e VERDADE, 2011; GHELER-COSTA et al., 2012). Pequenos roedores e mesocarnívoros se beneficiam de paisagens agrícolas. Em estudos realizados na bacia do rio Passa-Cinco, região de Rio Claro (SP), foi observada maior abundância de pequenos roedores em plantações de cana do que em áreas florestais devido à grande quantidade de alimentos (do tipo fotossintético C4) disponível nos canaviais (GHELER-COSTA et al., 2012; DOTTA e VERDADE, 2011). Por sua vez, essas espécies servem de alimento para diversos predadores (como felinos, canídeos, cobras e aves de rapina) e são a base alimentar de mesopredadores (VERDADE et al., 2011). Na mesma região, a abundância e riqueza de felinos e canídeos nas plantações de cana também foram maiores do que nas áreas de pastagem exótica degradada, resultados

atribuídos à presença do gado e à pobreza vertical de espécies nos pastos (DOTTA e VERDADE, 2011).

Por outro lado, a diversidade de aves em áreas com cana-de-açúcar na bacia do rio Passa-Cinco foi inferior à observada tanto nos remanescentes de vegetação nativa florestal quanto nas áreas de pastagem degradada (PENTEADO et al., 2016). A bacia é marcada pela presença de espécies capazes de utilizar tanto os agrossistemas quanto os fragmentos de vegetação nativa. Diversos pássaros característicos de Cerrado foram observados nas áreas de pastagens devido aos elementos arbustivos e arbóreos típicos de habitats como Cerrado, assim como espécies granívoras e aves que vivem em bandos e estão associadas à presença do gado bovino. Já as plantações de cana-de-açúcar possuem menor heterogeneidade espacial e maior heterogeneidade temporal que as áreas de vegetação nativa e pastagens e, desta forma, apresentaram populações mais instáveis, com migração e movimentação periódicas que dependem da disponibilidade temporária de recursos.

Em fragmentos imersos em paisagens dominadas pela cultura canavieira, a riqueza de mamíferos de médio e grande porte originários de áreas arbóreas também tem diminuído, enquanto a ocorrência e diversidade de espécies não florestais, generalistas e exóticas são mais comuns (BECA et al., 2017; MAGIOLI et al., 2016, DOTTA e VERDADE, 2011). A ocorrência de mamíferos com hábitos generalistas como, por exemplo, o tatu-galinha (Dasypus novemcinctus), o quati (Nasua nasua), o mão pelada (Procyon cancrivorus) e a jaguatirica (Leopardus pardalis), além de animais típicos de áreas abertas como o cachorro-do-mato, lobo-guará (Chrysocyon brachyurus) e veado-catingueiro (Mazama gouazoubira), foram observados em diversos fragmentos de Cerrado e Mata Atlântica do estado de São Paulo (BECA et al., 2017; MAGIOLI et al., 2016; REALE et al., 2014; DOTTA e VERDADE, 2011; LYRA-JORGE et al., 2008). Dentre as espécies exóticas invasoras identificadas nesses remanescentes, destacam-se o javali (Sus scrofa), a lebre européia

(Lepus europaeus) e cachorros domésticos (Canis familiaris) (BECA et al., 2017;

MAGIOLI et al., 2016; DOTTA e VERDADE); essas espécies, em geral, provocam impactos negativos sobre o meio ambiente, causando doenças, competindo com espécies nativas por recursos, sendo predadores de animais selvagens e danificando áreas agrícolas e fragmentos de vegetação natural (MAGIOLI et al., 2016; TROVATI e MUNERATO, 2013; CAMPOS et al., 2007; OLIVEIRA et al., 2008a; ZANON e REIS, 2010).

Apesar dos avanços da urbanização, e da pressão agrícola, os níveis de biodiversidade de mamíferos terrestres identificados em paisagens fragmentadas é considerado elevado (BECA et al., 2017; MAGIOLI et al., 2016), e incluiu também espécies listadas sob alguma ameaça como Myrmecophaga tridactyla, Chrysocyon brachyurus, Leopardus pardalis,

Leopardus wiedii, Leopardus guttulus, Puma concolor, Mazama americana, Puma yagouaroundi e Myrmecophaga. tridactyla. Magioli et al. (2016) e Beca et al. (2017)

atribuem a alta diversidade principalmente à conectividade funcional, que possui importante função na manutenção da biodiversidade em paisagens agrícolas fragmentadas (LINDENMAYER et al., 2006; TAYLOR et al., 1993; RAYFIELD et al., 2011).

2.1.2 Conectividade da paisagem e sua modelagem

A manutenção da conectividade consiste em uma das principais estratégias de conservação da biodiversidade em paisagens fragmentadas, pois interfere sobre a ocupação de manchas, a persistência da população e (re)colonização de manchas após perturbação, assim como sobre a troca de indivíduos e de genes em uma população (LINDENMAYER et al., 2006).

A conectividade depende não só da estrutura da paisagem, dada por suas características físicas, como isolamento, tamanho dos fragmentos, densidade e qualidade de corredores, quantidade de trampolins ecológicos, estrutura da matriz, que são aspectos que representam a conectividade estrutural (METZGER e DÉCAMPS, 1997), como também é uma função da resposta comportamental dos organismos aos elementos da paisagem, como a habilidade de movimentação na paisagem, o risco de mortalidade nos elementos da paisagem e a taxa de movimentação entre as manchas de habitat na paisagem (TISCHENDORF e FAHRIG, 2000). Portanto, assim como a paisagem é percebida de forma distinta por diferentes espécies, o grau de conectividade também varia entre espécies diferentes (BENNETT, 2003).

A conectividade da paisagem tem sido abordada de forma crescente por meio da teoria dos grafos (RAYFIELD et al., 2011). Um grafo consiste em um conjunto de nós (pontos) e ligações (ou arestas) que conectam dois nós (URBAN e KEITT, 2001). Em análises

espaciais de ecologia da paisagem, o grafo equivale à paisagem, os nós às manchas de habitat, e as ligações a elementos não-habitat que representam a possibilidade de um organismo se dispersar entre duas manchas (URBAN e KEITT, 2001). As ligações podem estar associadas a corredores ecológicos ou representarem a conectividade estrutural definida em termos de distância. A distância Euclidiana pode ser assumida, porém o uso da distância efetiva (ou funcional) é preferível (SAURA e RUBIO, 2010; ADRIAENSEN et al., 2003), principalmente para espécies que não são aves (GURRUTXAGA et al., 2011). A distância Euclidiana (em linha reta) não incorpora as características da paisagem entre as manchas de habitat (ADRIAENSEN et al., 2003). Já a distância efetiva considera a permeabilidade e heterogeneidade da matriz (GURRUTXAGA et al., 2011) e está associada ao custo de deslocamento, intensidade de movimentação e risco de mortalidade da espécie em cada elemento da paisagem (TISCHENDORF e FAHRIG, 2000).

Um método comumente utilizado para a obtenção da distância funcional é o cálculo da distância de menor custo (least-cost path analysis), que considera um único caminho ótimo de movimentação de uma espécie entre dois nós (ADRIAENSEN et al., 2003). No entanto, outra forma de cálculo é dada por meio da teoria dos circuitos (McRAE et al., 2008), que é utilizada na ecologia para simular fluxos genéticos de plantas, dispersão de animais, para identificar corredores e auxiliar na obtenção de métricas de conectividade e isolamento. Por meio da teoria de circuitos, as distâncias funcionais (denominadas distâncias de resistência) são obtidas considerando todas as possíveis alternativas de dispersão do animal na paisagem

(McRAE et al., 2008), a partir de um mapa de superfície de resistência, o qual descreve a facilidade de movimentação dos organismos na paisagem (RAYFIELD et al., 2010).

A teoria dos circuitos também pode ser associada à representação da paisagem como um grafo, retratada por meio de uma grade regular de células na qual cada célula representa um nó ligado aos nós vizinhos por suas arestas (SHAH e McRAE, 2008). As células possuem pesos associados à probabilidade (ou ao fluxo) de movimentação entre os nós, equivalentes às resistências em um circuito elétrico, e que estão relacionadas ao isolamento ou ao custo de movimentação entre pares de nós (McRAE et al., 2008).

2.1.3 Índices de conectividade baseados na teoria dos grafos e no conceito de disponibilidade de habitat

Diversos índices fundamentados na teoria dos grafos são utilizados para avaliar a conectividade da paisagem (URBAN e KEITT, 2001; PASCUAL-HORTAL e SAURA, 2006; SAURA e PASCUAL-HORTAL, 2007; SAURA e RUBIO, 2010; URBAN et al., 2009). Porém, destacam-se as métricas desenvolvidas unindo a base da teoria dos grafos com o conceito de disponibilidade de habitat (PASCUAL-HORTAL e SAURA, 2006; SAURA e PASCUAL-HORTAL, 2007; SAURA e RUBIO, 2010). De acordo com esse conceito, foram desenvolvidos índices como o Índice Integral de Conectividade - IIC (PASCUAL-HORTAL e SAURA, 2006) e o índice de Probabilidade de Conectividade - PC (SAURA e PASCUAL-HORTAL, 2007), nos quais é feita a integração, em uma única métrica, da quantidade de habitat conectado dentro de um fragmento (intra) com a conectividade entre manchas diferentes (inter).

Ambas as métricas têm sido aplicadas para quantificar a importância de áreas de habitat e não-habitat para manter e melhorar a conectividade (GIANNINI et al., 2015; BLAZQUEZ–CABRERA et al., 2014; SAURA e PASCUAL-HORTAL, 2007; RUBIO et al., 2012), avaliar o papel da conectividade na distribuição de espécies (AWADE et al., 2012), identificar áreas prioritárias para restauração e conservação (RAPPAPORT et al. 2015; TAMBOSI et al., 2014; CROUZEILLES et al., 2014), avaliar o efeito de mudanças antrópicas na paisagem sobre a conectividade (SAHRAOUI et al., 2017; GURRUTXAGA et al., 2011), entre outras aplicações.

Em geral, os índices são calculados considerando apenas os fragmentos de vegetação como nós (CROUZEILLES et al., 2013; RUBIO et al., 2012; GURRUTXAGA et al., 2011). Porém, trabalhos recentes também utilizam áreas não-habitat como nós a fim de identificar locais prioritários para implementar estratégias de restauração, considerando que esses locais possam incrementar a conectividade da paisagem (RAPPAPORT et al., 2015; TAMBOSI, et al., 2014; TAMBOSI e METZGER, 2013).

O índice IIC é binário e considera que dois nós estão ou não conectados entre si dada uma distância de dispersão, sem considerar a potencial capacidade de deslocamento das espécies para distâncias intermediárias. Já o índice PC, probabilístico, está associado a uma probabilidade de dispersão dos animais entre os nós da paisagem, em função da distância Euclidiana ou efetiva de um nó a outro. Assim, o índice PC é preferível ao IIC, já que o índice binário é considerado mais simplista para representar as conexões entre nós distintos, e informações importantes podem ser desconsideradas (SAURA e PASCUAL-HORTAL,

2007; AWADE e BOSCOLO, 2012). Sendo assim, neste trabalho a conectividade foi mensurada e avaliada com base no índice probabilístico PC.

2.2 Material e Métodos

2.2.1 Áreas de estudo

As regiões do estado de São Paulo a serem analisadas foram pré-selecionadas baseadas no perfil da expansão canavieira e nos aspectos ambientais e físicos da região. Foram consideradas áreas nas quais a principal mudança do uso da terra nas últimas décadas foi a expansão do cultivo da cana-de-açúcar, e que, atualmente, ou recentemente, apresentassem pastagens aptas a serem futuramente convertidas em cana. Nas paisagens escolhidas, a introdução da cultura canavieira ocorreu parcialmente entre dois ou mais fragmentos de vegetação. Além disso, buscou-se abordar regiões classificadas como importantes de acordo com diagnósticos ambientais estaduais e federais que indicam áreas prioritárias para restauração e conservação da biodiversidade (RODRIGUES et al., 2008; BRASIL, 2007).

A extensão da paisagem depende da resposta das espécies à cobertura vegetal e, idealmente, deve ser definida em função da capacidade de dispersão dos animais na região avaliada (JACKSON e FAHRIG, 2012). Na falta de informações específicas, diversas capacidades de deslocamento podem ser simuladas (CROUZEILLES et al., 2014; SAURA et al., 2011). Neste trabalho, o índice PC também foi utilizado para auxiliar na definição da extensão territorial mais adequada para a aplicação do método proposto, dadas as distâncias de dispersão selecionadas para simulação.

O índice PC indica o grau de conectividade de toda a paisagem. Seu valor máximo (1) corresponde a uma situação ideal em que toda a paisagem é adequada para os animais e, em adição, as distâncias são tais que eles são capazes de se movimentar ao longo de toda a área. Por outro lado, o valor mínimo (0) significa que os animais enfrentam máxima restrição ao deslocamento (e.g. fragmentos não são conectados). Neste sentido, o índice PC também depende da capacidade do animal de se movimentar por toda a área: em grandes áreas,

independentemente da cobertura da terra, o valor de PC será baixo (ver formulação do índice na seção 2.2.4). Para definir o tamanho da área de estudo, foram simulados casos hipotéticos em que todos os usos da terra (com exceção dos corpos d’água) foram considerados habitat preferencial para as espécies (i.e. apropriados para a permanência e deslocamento das mesmas). A simulação foi feita para as capacidades de dispersão dos animais consideradas neste trabalho. Detalhes desse procedimento são apresentados na seção 2.2.6.1.1.

Para tanto, a análise foi feita sobre três diferentes extensões territoriais de paisagem. A região Aguapeí-Peixe, da ordem de 220.000 ha, foi selecionada para representar uma área de grande escala. Para a segunda escala de análise, estimou-se uma área hipotética na qual a produção de cana fosse equivalente à quantidade de matéria-prima processada por uma usina padrão. Como estudo de caso, foi selecionada uma porção do município de Dracena. Dada uma capacidade de processamento de 1,5 milhão de toneladas de cana (tc) por ano (compatível com a das usinas da região), e uma produtividade agrícola de 75 tc/ha (CTC, 2013), a área necessária para o plantio é estimada em 20.000 ha, sem considerar reforma dos canaviais. Assim, a paisagem selecionada para esta escala de avaliação, denominada Dracena Meso, possui cerca de 20.000 ha. Por fim, a terceira escala utilizada correspondeu a paisagens com extensões próximas a 10.000 ha, também assumidas em outros estudos realizados em áreas fragmentadas do Bioma Mata Atlântica para avaliar o efeito da perda de habitat e fragmentação, tanto considerando aves quanto mamíferos (CROUZEILLES et al., 2014, BANKS-LEITE et al., 2014, BANKS-LEITE et al., 2011; PARDINI et al., 2010; UMETSU e PARDINI, 2007). Para representar a terceira escala, foram escolhidas as regiões denominadas por Dracena Micro e Novo Horizonte.

As bordas das paisagens foram definidas por rios e estradas, considerados como algumas das principais barreiras à movimentação das espécies terrestres (GURRUTXAGA et al., 2011). Além disso, evitou-se a exclusão de grandes fragmentos, que estivessem localizados nas áreas limítrofes da extensão previamente estipulada e que pudessem exercer importante influência sobre a conectividade da paisagem. Assim, o tamanho das paisagens apresenta pequena variação frente às extensões pré-selecionadas para cada escala.

2.2.1.1 Características gerais das paisagens analisadas

A paisagem Aguapeí-Peixe (Figura 2.1) correspondente aos municípios que compõem a microrregião de Dracena, no oeste paulista, com exceção do município Junqueirópolis, no qual a cultura canavieira já era praticada anteriormente ao período de expansão considerado. A região está localizada entre duas Unidades de Conservação de Proteção Integral (UCPI) - Parque Estadual do Aguapeí e Parque Estadual do Rio Peixe - e é delimitada por rios, como o Rio Paraná (a oeste), o Rio Aguapeí (ao norte), o Rio Peixe (ao sul) e pelos Ribeirões Nova Palmeiras e Bonito (a leste).

Figura 2.1. Paisagem Aguapeí-Peixe inserida na microrregião de Dracena, no estado de São Paulo.

As paisagens Dracena Meso e Dracena Micro estão localizadas na região sudeste do município de Dracena, sendo Dracena Micro inserida na porção sudeste de Dracena Meso (Figura 2.2).

Figura 2.2. Paisagens de Dracena Micro e Meso inseridas na Paisagem de Aguapeí-Peixe.

A paisagem Novo Horizonte corresponde a uma parcela do município paulista de Novo Horizonte, na mesorregião de São José do Rio Preto, cuja localização é apresentada na Figura 2.3.

As quatro regiões estão inseridas no Bioma Mata Atlântica (IBGE, 2010) e são caracterizadas pela presença predominante de fragmentos remanescentes de Floresta Estacional Semidecidual (SINBIOTA, 2010). Todas as paisagens possuem áreas classificadas como de extrema alta importância quanto à biodiversidade (BRASIL, 2007).

Nas paisagens de Aguapeí-Peixe, Dracena Meso e Dracena Micro o início da expansão canavieira se deu em 2003. Em 2015, a cana já representava mais de 40% da área dessas regiões, e as demais áreas ainda disponíveis para potencial cultivo apresentam alta aptidão canavieira (MANZATTO et al., 2009). Já em Novo Horizonte, a expansão da cultura bionergética teve início por volta de 1997, sendo as áreas aptas classificadas como de média e alta aptidão canavieira (MANZATTO et al. (2009).

Uma síntese comparativa entre as regiões é mostrada na Tabela 2.1. Outras informações são apresentadas em mapas, no Apêndice A.

Tabela 2.1. Síntese das principais características das paisagens analisadas.

Região Aguapeí-Peixe Dracena Meso Dracena Micro Novo Horizonte

Área total da paisagem (ha) 220.000 23.356 11.223 13.250

Principais usos da terra (2015)

Cana-de-açúcar (%) 40 42 45 43

Pastagem (%) 40 40 35 22

Cobertura sistema florestal (2015)

Área na paisagem (%) 8 10 10 25 No fragmentos > 1 ha 479 57 14 49 No fragmentos entre 1 e 10 ha Área (μ ± σ) (ha) 339 (3,6 ± 2,27) 32 (4,3 ± 2,47) 6 (2,4 ± 0,85) 26 (3,4 ± 2,13) No fragmentos > 10 ha Área (μ ± σ) (ha) 140 (91,5 ±220,1) 25 (78,2 ± 99,2) 8 (133 ±101,8) 23 (139 ± 184,6)

2.2.2 Mapeamento do uso da terra

Imagens dos satélites Landsat-5 (sensor TM) e Landsat-8 (sensor OLI) foram utilizadas para realizar o mapeamento do uso da terra nas regiões analisadas, sendo consideradas as bandas espectrais dos sensores com resoluções espaciais de 30 m x 30 m. Os polígonos das classes de uso foram delimitados pelo processo de segmentação das imagens

por meio do software ENVI 5.1. As áreas foram classificadas manualmente, com o auxílio das imagens de satélite do Google Earth, sendo a classificação supervisionada pelo método da Máxima Verossimilhança aplicada para sanar possíveis dúvidas na interpretação. A menor unidade de área classificada correspondeu a um hectare.

A região de Aguapeí-Peixe foi mapeada apenas para o ano de 2015, pois a classificação do uso e cobertura da terra para um período anterior à expansão canavieira não foi necessária (essa região não foi abordada na avaliação dos impactos das mudanças do uso da terra na Etapa 2 - apenas foi estudada para analisar a influência do tamanho da paisagem no cálculo dos índices; além disso, a realização do procedimento de classificação demanda tempo). Para o mapeamento de Aguapeí-Peixe, foram utilizadas as mesmas imagens empregadas para a classificação das paisagens em Dracena.

O mapeamento do uso da terra no município de Dracena foi realizado a partir de cenas da órbita-ponto 223/75 para 2002 e 2015, sendo 2002 o ano que precede a expansão canavieira em ambas as paisagens analisadas. Devido à dinâmica temporal do cultivo da cana (plantio, colheita e recuperação do solo com culturas de rotação), cenas de diversos meses foram consideradas para realizar o mapeamento, sendo as principais datadas de 26/12/2001, 02/01/2002, 07/03/2002, 14/06/2003 (Landsat-5) e 11/05/2014, 31/08/2014, 23/02/2015, 14/05/2015 e 02/08/2015 (Landsat-8). Já para a região de Novo Horizonte, foram selecionadas cenas da órbita-ponto 221/75 para os anos de 1995 e 2015. As principais cenas escolhidas para identificação do uso da terra foram de 30/11/1994, 17/01/1995, 07/04/1995, 28/07/1995, 21/02/1996 (Landsat-5) e 02/09/2014, 24/01/2015, 30/04/2015 e 20/08/2015 (Landsat-8). As informações sobre o monitoramento da cana-de-açúcar disponibilizadas pelo projeto CANASAT (www.dsr.inpe.br/canasat) foram utilizadas como referência para a validação do mapeamento da cana.

As classes de uso e cobertura da terra foram mapeadas em cana-de-açúcar, cultura temporária, cultura permanente, pastagem, reflorestamento, Mata Atlântica (Floresta Estacional Semidecidual), Savana, área úmida não florestada, corpo d'água e área construída.

As áreas de florestas naturais foram discriminadas entre Mata Atlântica e Savana, de acordo com o Inventário Florestal realizado pelo Programa BIOTA/FAPESP (SINBIOTA, 2010). Os polígonos de vegetação florestal não especificados no Inventário Florestal foram classificados como Mata Atlântica, pelo fato de as regiões mapeadas estarem localizadas em

áreas delimitadas como Bioma Mata Atlântica (IBGE, 2010). As áreas úmidas não florestadas correspondem a áreas de várzea sem ou com pouca vegetação florestal, incluindo as áreas úmidas nas quais foi identificada a presença de gado.

As áreas classificadas como pastagem incluem pastos naturais e plantados, além de áreas não florestais (não-úmidas) com árvores esparsas (pastos sujos). Os corpos d’água equivalem a reservatórios naturais ou artificiais e rios perenes, cujo mapeamento foi realizado com auxílio das Cartas Topográficas do IBGE na escala de 1:50.000, bem como das imagens do Google Earth. A classe de áreas construídas corresponde a áreas urbanas, ruas e rodovias pavimentadas.

2.2.3 Espécies focais

As espécies focais a serem analisadas foram selecionadas com base na disponibilidade, na literatura, de dados de espécies típicas das regiões escolhidas, que refletissem a facilidade dos animais em se movimentar e obter recursos em função das classes de uso e cobertura da terra (permeabilidade da matriz) em paisagens similares às analisadas.

Foram selecionados para análise grupos focais de mamíferos com características especialistas e generalistas, cujo habitat preferencial é dado por sistemas florestais pertencentes aos Biomas Mata Atlântica e Cerrado. A escolha dos grupos foi feita com base em Santos (2014), que fornece dados sobre a permeabilidade da matriz para grupos de mamíferos com diferentes portes e requerimentos de habitat preferencial, em paisagens típicas de diversos locais no estado de São Paulo. As informações foram obtidas pela autora da referência tendo como base a opinião de especialistas e informações da literatura. Dentre os grupos funcionais apresentados em Santos (2014), foram selecionados para análise mamíferos silvestres, de médio e grande porte, (i) especialistas de áreas florestais, (ii) especialistas de áreas abertas e (iii) generalistas de floresta, considerando paisagens de alta heterogeneidade estrutural. A escolha foi feita em função da diversidade de classes de uso e cobertura da terra, assim como das distâncias entre os fragmentos de vegetação presentes nas paisagens Oeste Paulista, Dracena Meso e Micro, e Novo Horizonte. Informações sobre os grupos focais de mamíferos abordados são apresentadas no Apêndice B.

Além dos grupos de mamíferos citados acima, para os quais a interferência da matriz foi considerada em seu padrão de dispersão, também foi simulado um caso, denominado modelo neutro, no qual as espécies não seriam influenciadas pelo efeito da matriz. Para esse grupo, foi considerada uma paisagem binária formada por áreas florestais e não florestais (GOULART et al., 2015; TAMBOSI et al., 2014) e, dessa forma, os efeitos sobre a conectividade da paisagem foram influenciados apenas por eventuais variações na quantidade ou na disposição das manchas de habitat preferencial.

2.2.4 Índices de Probabilidade de Conectividade

O índice de Probabilidade de Conectividade (probability of connectivity index - PC) caracteriza o grau de conectividade total da paisagem. É definido como a probabilidade de dois animais, colocados aleatoriamente dentro de uma paisagem, estarem em áreas de habitat interconectadas, ou seja, alcançáveis entre si. Os valores de PC aumentam com o aumento da conectividade e podem variar entre 0 (não há manchas de habitat presentes na paisagem e os nós não estão conectados um ao outro) e 1 (toda a paisagem é ocupada pelo habitat mais adequado para as espécies). Sua formulação é dada por:

2 L n 1 j * ij j i n 1 i A p a a PC





na qual n é o número de nós da paisagem, ai e aj são atributos dos nós i e j (neste caso,

representados pelas áreas de habitat preferencial dos animais dentro do nó), p*ij a máxima

probabilidade de conexão entre os nós i e j (a qual depende da distância funcional das espécies entre os nós), e AL é a área total da paisagem. Como os valores de PC são

impactados pela área total da paisagem (AL), o índice tende a ser pequeno para grandes

extensões de paisagem (refletindo as dificuldades de dispersão do animal por toda a região); desta forma a simples comparação dos resultados entre paisagens não é usual (NEEL, 2008). O índice PC é descritivo e fornece uma percepção das condições da paisagem analisada,

porém não é decisivo para nortear um planejamento específico da paisagem (SAURA e PASCUAL-HORTAL, 2007). No entanto, pode ser utilizado para avaliar a conectividade da paisagem (em uma mesma região) entre dois períodos a fim de fornecer uma percepção das condições da região analisada.

A contribuição de cada elemento (nó) da paisagem para a conectividade pode ser obtida pelo cálculo da variação absoluta de PC, resultante da remoção da paisagem de cada nó, expressa por:

) PC' (PC

varPC_tot,k   _k (2.2)

na qual varPCtot,k é a importância do nó k expressa em termos absolutos, PC é o valor do

índice PC da paisagem total intacta, e PC’k é o valor do índice PC após a remoção do nó k

(SAURA e RUBIO, 2010).

A métrica varPCtot,k pode ser dividida em três partes, que quantificam diferentes

formas com as quais cada nó pode contribuir para a conectividade total, dadas pelas componentes intra (varPCint,k), fluxo (varPCflu,k) e conectora (varPCcon,k):

k con, k flux, k int, k

tot, varPC varPC varPC

varPC    (2.3)

A componente varPCint,k representa a contribuição do nó k com relação à área

conectada dentro do nó (intrapatch connectivity), ou à área de habitat disponível proporcionada pelo nó k. A fração varPCflu,k mede quão bem o nó k está conectado a outros

nós da paisagem, em termos de quantidade de fluxo de dispersão, sendo função da área de habitat do nó e da posição do nó na paisagem. Já a parcela conectora varPCcon,k indica a

importância do nó k para manter a conectividade entre outros nós, levando em conta apenas sua posição topográfica e as características dos demais nós conectados por esse nó, sem considerar seu atributo em termos de área de habitat (SAURA e RUBIO, 2010).

Para a avaliação da importância individual dos nós na paisagem, serão utilizadas neste trabalho as métricas varPCtot,k e varPCcon,k. O índice varPCtot,k indica a importância dos nós

considerando todas as três formas de contribuição para a conectividade funcional da paisagem. Já a parcela varPCcon,k destaca-se por indicar áreas prioritárias como corredores