Remanescentes florestais da Mata Atlântica: por que existem?
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Editor
Universidade Federal de Minas Gerais
Descrição
Tipo
Tese de doutorado
Título alternativo
Primeiro orientador
Membros da banca
Ubirajara de Oliveira
Milton Cezar Ribeiro
Adriano Pereira Paglia
Carlos Fernando Ferreira Lobo
Sónia Maria Carvalho Ribeiro
Milton Cezar Ribeiro
Adriano Pereira Paglia
Carlos Fernando Ferreira Lobo
Sónia Maria Carvalho Ribeiro
Resumo
As florestas tropicais abrigam mais da metade das espécies do planeta e são fundamentais para a regulação climática, conservação da biodiversidade e oferta de serviços ecossistêmicos. A Mata Atlântica brasileira, um dos biomas mais biodiversos e ameaçados do mundo, já perdeu cerca de 80% de sua cobertura original e apresenta atualmente uma paisagem fragmentada, composta principalmente por pequenos remanescentes florestais com menos de 50 hectares. Essa configuração resulta da intensa pressão antrópica ao longo dos séculos, incluindo a expansão urbana, agrícola e silvicultural, especialmente em áreas de maior acessibilidade. Diante desse cenário, o presente estudo teve como objetivo identificar os fatores ambientais e socioeconômicos que influenciam a permanência dos fragmentos florestais da Mata Atlântica, avaliando também a existência de padrões espaciais distintos ao longo do bioma. Foram testadas 48 variáveis preditoras relacionadas à ocorrência, manutenção, regeneração e desmatamento das florestas, utilizando Análise de Componentes Principais (ACP) para redução da dimensionalidade. As análises foram conduzidas com três modelos de alcance global: regressão linear clássica (OLS), Modelo de Defasagem Espacial (SLM), Modelo de Erro Espacial (SEM) e um modelo de alcance local: Regressão Geograficamente Ponderada (GWR). O modelo SEM obteve melhor desempenho entre os modelos globais (menor AIC e baixa autocorrelação dos resíduos), enquanto o GWR foi o mais eficaz no geral (AICc = 363149; R²a = 0,32), por captar variações espaciais não estacionárias. Ambos os modelos apontaram padrões consistentes: variáveis físicas como elevação, inclinação e atributos do solo (carbono orgânico, nitrogênio, argila) estiveram positivamente associadas à permanência da vegetação. Além disso, a presença de Áreas Protegidas também foi relacionada de forma positiva com a permanência dos fragmentos florestais, evidenciando o importante papel da Governança. Em contrapartida, variáveis ligadas à acessibilidade (estradas, rodovias, ferrovias), agricultura e silvicultura foram associadas negativamente à permanência florestal. Concluímos que, embora o GWR tenha apresentado maior precisão local, os modelos SEM e GWR são complementares.
Abstract
Tropical forests harbor more than half of the planet’s species. They play a fundamental role in climate regulation, biodiversity conservation, and the provision of ecosystem services. The Brazilian Atlantic Forest, one of the most biodiverse and threatened biomes in the world, has already lost approximately 80% of its original cover and currently exhibits a fragmented landscape, predominantly composed of small forest remnants smaller than 50 hectares. This results from intense anthropogenic pressure over the centuries, including urban, agricultural, and silvicultural expansion, particularly in more accessible areas. In this context, the present study aimed to identify the environmental and socioeconomic factors that influence the persistence of forest remnants in the Atlantic Forest and to assess whether there are distinct spatial patterns across the biome. We tested 48 predictor variables related to forest occurrence, maintenance, regeneration, and deforestation, using Principal Component Analysis (PCA) to reduce dimensionality. The analyses were conducted using three global models: Ordinary Least Squares (OLS), Spatial Lag Model (SLM), and Spatial Error Model (SEM), as well as one local model: Geographically Weighted Regression (GWR). The SEM showed the best performance among the global models (lowest AIC and low residual autocorrelation), while the GWR was the most effective overall (AICc = 363149; Adjusted R² = 0.32), as it captured non-stationary spatial variations. Both models revealed consistent patterns: physical variables such as elevation, slope, and soil attributes (organic carbon, nitrogen, clay content) were positively associated with forest persistence. Additionally, the presence of Protected Areas was also positively related to forest maintenance, highlighting the critical role of governance. Conversely, variables associated with accessibility (roads, highways, railways), agriculture, and silviculture were negatively associated with forest persistence. We conclude that although GWR provides greater local accuracy, SEM and GWR are complementary models.
Assunto
Modelagem de dados - Aspectos ambientais - Teses, Florestas Conservação - Teses, Solo - Uso - Teses, Cobertura dos solos Teses, Biodiversidade - Conservação - Teses
Palavras-chave
Permanência florestal, Modelagem espacial, Uso e cobertura da terra, Conservação da biodiversidade, Pressões antrópicas