Biophysical and Socioeconomic Factors Associated to Deforestation and Forest Recovery in Brazilian Tropical Dry Forests
Notice bibliographique
Résumé
The determination of land cover changes (LCCs) and their association to biophysical and socioeconomic factors is vital to support government policies toward the sustainable use of natural resources. The present study aimed to quantify deforestation, forest recovery and net cover change in tropical dry forests (TDFs) in Brazil from 2007 to 2016, and investigate how they are associated to biophysical and socioeconomic factors. We also assessed the effects of LCC variables in human welfare indicators. For this purpose, we used MODIS imagery to calculate TDF gross loss (deforestation), gross gain (forest recovery) and net cover change (the balance between deforestation and forest recovery) for 294 counties in three Brazilian states (Minas Gerais, Bahia, and Piauí). We obtained seven factors potentially associated to LCC at the county level: total county area, road density, humidity index, slope, elevation, and % change in human population and in cattle density. From 2007 to 2016, TDF cover increased from 76,693 to 80,964 km2 (+5.6%). This positive net change resulted from a remarkable forest recovery of 19,018 km2 (24.8%), offsetting a large deforested area (14,748 km2; 19.2%). Practically all these cover changes were a consequence of transitions from TDF to pastures and vice-versa, highlighting the importance of developing sustainable policies for cattle raising in TDF regions. Each LCC variable was associated to different set of factors, but two biophysical variables were significantly associated both to TDF area gained and lost per county: county area (positively) and slope (negatively), indicating that large and flat counties have very dynamic LCCs. The TDF net area change was only associated (negatively) to the humidity index, reflecting an increase in TDF cover in more arid counties. The net increase in Brazilian TDF area is likely a result from an interplay of biophysical and socioeconomic factors that reduced deforestation and caused pasture abandonment. Although the ecological integrity and permanence of secondary TDFs need further investigation, the recovery of this semi-arid ecosystem must be valued and accounted for in the national forest restoration programs, as it would significantly help achieving the goals established in the Bonn agreement and the Atlantic Rain Forest pact.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».