IDENTIFICAÇÃO DE CENÁRIOS ALTERNATIVOS PARA AS ÁREAS DE PASTAGENS CULTIVADAS NO ESTADO DE GOIÁS A PARTIR DE UM MODELO DE PROGRAMAÇÃO LINEAR

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Maria Socorro Duarte da Silva Couto
Ole Peter Smith
Laerte Guimarães Ferreira
Fanuel Nogueira Garcia
Luis E. Fernandez
Christopher B. Field

Resumo

A pecuária exerce grande importância na economia do Brasil, com as áreas de pastagens ocupando ~ 30% da área total do país. Igualmente significativos são os impactos ambientais associados a esta atividade. Entre outros, estima-se que a cadeia de produção pecuária seja responsável por algo em torno de 50% das emissões totais de gases de efeito estufa no país. Dentro deste contexto, e tendo em vista a necessidade de se otimizar, de forma economicamente e ambientalmente sustentáveis, a ocupação destas áreas, consideradas importantes reservas de terras à expansão agrícola em geral, neste trabalho apresentamos um modelo matemático inédito, o qual, tendo por referência o Estado de Goiás (bioma Cerrado), busca identificar, com base em um amplo conjunto de atributos físicos, biofísicos e socioeconômicos, diferentes alternativas e cenários de uso para as áreas de pastagens cultivadas. A solução ótima padrão avaliada indica que, enquanto 77% destas áreas devem permanecer como estão e com as mesmas taxas de ocupação, 12% das pastagens atuais devem ser destinadas à restauração da vegetação natural, 4% à expansão da área plantada com cana-de-açúcar e 7% submetidas ao incremento da lotação bovina. A nossa expectativa é de que o modelo proposto possa ser aplicado em diferentes regiões, conjuntos de dados, cenários e escalas de análise. Independentemente da precisão das soluções encontradas, as quais dependem, entre outros fatores, dos atributos escolhidos e disponibilidade e confiabilidade dos dados, estas certamente se constituem em importante subsídio à formulação de políticas públicas voltadas à melhor governança territorial e ambiental de paisagens naturais remanescentes ameaçadas, como é particularmente o caso do bioma Cerrado.

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Como Citar
COUTO, M. S. D. da S.; SMITH, O. P.; FERREIRA, L. G.; GARCIA, F. N.; FERNANDEZ, L. E.; FIELD, C. B. IDENTIFICAÇÃO DE CENÁRIOS ALTERNATIVOS PARA AS ÁREAS DE PASTAGENS CULTIVADAS NO ESTADO DE GOIÁS A PARTIR DE UM MODELO DE PROGRAMAÇÃO LINEAR. Revista Brasileira de Cartografia, [S. l.], v. 65, n. 6, 2013. DOI: 10.14393/rbcv65n6-43890. Disponível em: https://seer.ufu.br/index.php/revistabrasileiracartografia/article/view/43890. Acesso em: 24 nov. 2024.
Seção
Artigos
Biografia do Autor

Maria Socorro Duarte da Silva Couto, Instituto Federal de Educação, Ciências e Tecnologia de Goiás

Doutora em Ciências Ambientais pela Universidade Federal de Goiás UFG (2009), tendo defendido a tese Modelagem Matemática para Seleção de Áreas Prioritárias para Conservação: Métodos, Cenários e Contribuições para Gestão Territorial em Goiás e Distrito Federal , pela qual recebi Menção Honrosa do Prêmio Capes de Tese - Edição 2010, na área Interdisciplinar. Essa tese, com o intuito de contribuir para a ecologia da conservação, bem como para a efetiva gestão territorial e ambiental em Goiás e Distrito Federal, desenvolveu-se a partir da otimização na seleção de áreas prioritárias, fazendo o uso da modelagem de programação não linear, Teoria de Grafos, indicadores ambientais e tendo como unidade de aplicação a bacia hidrográfica. Possuo graduação em Matemática pela UFG (2000) e mestrado em Matemática, na área de Equações Diferenciais Parciais, pela UFG (2001), com bolsa da CAPES. Desde 2008, sou professora efetiva do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Goiás (IFG), Campus Inhumas, onde tenho procurado conciliar a atividade de docente com a pesquisa e a formação de recursos humanos.

Ole Peter Smith, Universidade Federal de Goiás

Universidade Federal de Goiás

Laerte Guimarães Ferreira, Universidade Federal de Goiás

Universidade Federal de Goiás

Fanuel Nogueira Garcia, Universidade Federal de Goiás

Universidade Federal de Goiás

Luis E. Fernandez, Stanford University

Carnegie Institution for Science, Stanford University Department of Global Ecology

Christopher B. Field, Stanford University

Carnegie Institution for Science, Stanford University Department of Global Ecology

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