Use of logistic regression and GIS techniques in the analysis of forest cover dynamics in Mabote and Funhalouro, Inhambane, southern Mozambique
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Keywords

Logistic regression
Forest cover dynamics
Forest policy

How to Cite

MACANDZA, M. M. Use of logistic regression and GIS techniques in the analysis of forest cover dynamics in Mabote and Funhalouro, Inhambane, southern Mozambique. Sociedade & Natureza, [S. l.], v. 34, n. 1, 2022. DOI: 10.14393/SN-v34-2022-64658. Disponível em: https://seer.ufu.br/index.php/sociedadenatureza/article/view/64658. Acesso em: 29 nov. 2022.

Abstract

This article seeks to use logistic regression and GIS techniques as a way to understand the influence of forest policy on the dynamics of forest cover in the study area. For this, we chose the following variables: Dynamics of forest cover as the dependent variable; precipitation, temperature, simple license, forest concession, volume of charcoal exploited, agricultural areas, villages, and population dynamics as independent variables. From the correlation, the variables that showed significance in the model are simple license, temperature, and volume of charcoal exploited. But the logistic regression model showed that the simple license and temperature variants are significantliy important for the model. This does not rule out the existence of other variables that may explain the phenomenon. Thus, the constructed logistic regression model points out that the simple license predictor is statistically more significant in explaining the variation in forest cover compared with temperature. Simple licensing is one of the modalities that forestry policy in Mozambique has adopted for forest licensing. And many of the operators prefer this type of forest license. Temperature inversely influences the dynamics of forest cover, causing water stress in plants. While the variable volume of coal explored, its influence is significantly smaller.

https://doi.org/10.14393/SN-v34-2022-64658
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References

BALA, B. K.; ARSHAD, F. M.; NOH, K. M. System Dynamics, Modelling and Simulation. Singapore: Springer Science+Business Media, 2017. https://doi.org/10.1007/978-981-10-2045-2

BANCO MUNDIAL. Notas sobre a floresta em Moçambique. 2018. Disponível em: https://documents1.worldbank.org/curated/en/494001544069659149/pdf/131837-Portuguese-Country-Forest-Note-Final-PORT.pdf. Acesso em: 04 Out., 2021.

BAVAGHAR, M. P. Deforestation modeling using logistic regression and GIS. Journal of Forest Science, Sanandaj, University of Kurdistan, v. 61, p. 193-199, 2015. https://doi.org/10.17221/78/2014-JFS

CAPANEMA, V. do P. Fatores de degradação florestal atuantes em diferentes estágios da fronteira agro-pecuária na amazónia de SINOP, MT. Dissertation (Master in Remote Sensing)  São José dos Campos: INPE, 2017.

CARRERE, R. Movimento Mundial por los Bosques Tropicales: Bosques em peligro. Montevideo: [s. n.], 2002.

CHIRPS. Climate Hazards Group infrared precipitation with stations and Global precipitation climatology center. Disponível: https://data.chc.ucsb.edu/products/CHIRPS-2.0/global-annual/tifs/. Acesso:21/09/2019.

CHAZDON, R. L. Renascimento de florestas: regeneração na era do desmatamento. Translated byNino Amazonas e Ricardo Cesar. São Paulo: Oficina de Textos, 2016.

CRONEMBER, F. M.; VICENS, Raul Sanchez. Análise da Dinâmica Florestal da Serra do Mar no Estado do Rio de Janeiro através de Regressão Ponderada Geograficamente GWR. In: XVII SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO – SBSR, INPE, 2015. Anais [...]. INPE, 2015.

FISCHER, M. M.; WANG, J. Spatial Data Analysis. [S. l.]: Springer Briefs in Regional Science, 2011. https://doi.org/10.1007/978-3-642-21720-3

FOOD AND AGRICULTURE ORGANIZATION OF THE UNITED NATIONS (FAO). The State of the world’s forests. Forests, biodiversity and people. Rome: FAO, 2020.

HOSMER, D. W.; LEMES, S.; STURDIVANT, R. X. Applied Logistic Regression. 3. ed. New York: [s. n.], 3013.

INSTITUTO NACIONAL DE ESTATÍSTICA de MOÇAMBIQUE – INE. Recenseamento geral da população. Maputo, 2017.

INSTITUTO NACIONAL DE PESQUISAS ESPACIAIS - INPE. Análise Espacial e Geoprocessamento. São José dos Campos: [INPE], 2002.

KUMAR, R. et al. Forest cover dynamics analysis and prediction modeling using a logistic regression model. Ecological Indicators, v. 45, p. 444-455, 2014. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2014.05.003

LIU, Y. et al. Analysis of four change detection algorithms in bi-temporal space with a case study. International Journal of Remote Sensing, v 25, n. 11, p. 2121-2139, 2004. https://doi.org/10.1080/01431160310001606647

LOCOSSELLI, G. M. et al. Global tree-ring analysis reveals a rapid decrease in tropical tree longevity with temperature. São José dos Campos: University of São Paulo, 2020.https://doi.org/10.1073/pnas.2003873117.

LOZA, A. Spatial logistic model for tropical forest conversion: a case study of Carrasco province (1986 – 2002), (Msc thesis), Bolivia, international institute for geoinformation science and Earth observation, Enschede, Enschede, the Netherlands, 2006.

MACKENZIE, C. Forest Governance in Zambezia, Mozambique: Chinese Takeaway! Final report for the Forum of NGOs in Zambezia (FONGZA). 2006.

MACQUEEN, D.; FALCÃO, M. Reforço da governação florestal em Moçambique: Opções para a promoção de uma exploração florestal mais sustentável entre comerciantes de madeira chineses e os seus parceiros moçambicanos. Natural Resource Issues, London, IIED, n. 33, 2017.

MAGALHÃES, T. M. IV Inventário Florestal Nacional. Maputo: Ministério da Terra, Ambiente e Desenvolvimento Rural – Direcção Nacional de Florestas, 2018.

MALDONADO, F. D.; DOS SANTOS, J. R.. Metodologia de detección de câmbios utilizando técnicas de rotación radiométrica. In: XII SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, Brasil, 16-21 abril, INPE, p.601 -608, Goiânia,2005. Anais [...]. Goiânia, INPE, p. 601-608, 2005.

MARZOLI, A. Inventário Florestal Nacional: Avaliação Integrada das Florestas de Moçambique. Maputo: Direcção Nacional de Florestas e Fauna Bravia, 2007.

MINISTÉRIO DA AGRICULTURA DE MOÇAMBIQUE. Direção provincial de Inhambane. Relatórios sobre as épocas agrícolas, 2020.

MOÇAMBIQUE. Ministério da Administração Estatal. Perfil do Distrito de Funhalouro, Província de Inhambane. [Maputo]: [Ministério da Administração Estatal], 2005.

MOÇAMBIQUE. Política e Estratégia de Desenvolvimento de Florestas e Fauna Bravia. Boletim da República. Publicação Oficial da República de Moçambique. Maputo, 1º de agosto de 2012, 1ª série, Número 31, 2012.

MORAN, E. F. Meio Ambiente & Florestas. Translated by Carlos Szlak. São Paulo: Editora Senac, 2010.

MUCHANGOS, A. dos. Moçambique Paisagens e Regiões Naturais. Maputo: [s. n.], 1999.

PORTO-GONÇALVES, C.W. A globalização da natureza e a natureza da globalização. 7.ed. Rio de Janeiro: Civilização Brasileira, 2017.

RODRIGUES, A. M. Problemática Ambiental = Agenda política: Espaço, território, classes sociais. Boletim Paulista de Geografia, AGB-SP, n. 83, p. 91-110, dez. 2005.

ROGERSON, P. A. Métodos Estatísticos para Geografia: Um guia para o estudante. Tradução técnica de Paulo Fernando Braga Carvalho e José Irineu Rangel Rigotti. 3. ed. Porto Alegre: Bookman, 2012.

SALVIAN, M. Multicolinearidade. Usp. Piracicaba, 2016.

SERVIÇOS PROVINCIAIS DE FLORESTAS E FAUNA BRAVIA - SPFFB. Mapas de licenciamento florestal, Moçambique, Inhambane, 2019.

SHEILA DE MENEZES ADVOGADOS. Análise do impacto da reforma legal no sector florestal. London: IIED, 2017. ISBN 978-1-78431-532-0. Disponível em: http://pubs.iied.org/13590PIIED. Acesso em: 24 Jul., 2021.

SITOE, A.; SALOMÃO, A.; WERTZ-KANOUNNIKOFF, S. O contexto de REDD+ em Moçambique: Causas, actores e instituições. Bogor: CIFOR, 2012. (Occasional Publication, n. 76).

SONG, C.; GRAY, J. M.; GAO, F. Remote Sensing of Vegetation with Landsat Imagery, in Advances in Environmental remote sensing: Sensors, Algorithms, as Applications. Terre Haute: Qihao Weng, Taylor & Francis, 2011. (Series in Remote Sensing Applications). https://doi.org/10.1201/b10599-3

USGS - Unites State Geological Survey - http://glovis.usgs.gov, 2018.

WASSERMAN, L. All of Statistics. A Concise Course in Statistical Inference. New York: Springer, 2004. https://doi.org/10.1007/978-0-387-21736-9

YACOUBA, D.; GUANGDAO, H.; XINGPING, W. Assessment of land use cover changes using NDVI and DEM in puer in Counties, Yunnan Province, China. World Rural Observations, 2009. ISSN: 1944-6555 (online).

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