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VETORES DE DEGRADAÇÃO DAS PASTAGENS NO CERRADO DO NORTE MINEIRO – MINAS GERAIS - BR

Lucas Augusto Pereira da Silva, João Paulo Sena-Souza, Cristiano Marcelo Pereira de Souza, Claudionor Ribeiro Silva, Edson Luis Bolfe, Carolina Cabral Chagas-Reis, Marcos Esdras Leite

Resumo


O Cerrado é o bioma brasileiro é uma região estratégica para a pecuária, com alta concentração de pastagens e rebanho bovino. Aproximadamente 30% das pastagens do Cerrado possuem algum grau de degradação, essencialmente em regiões semiáridas. O norte do estado de Minas Gerais retrata bem este contexto. Portanto, a identificação dos vetores de degradação é vital para o planejamento agroambiental. O objetivo desse trabalho foi elaborar um modelo para avaliação os vetores da degradação das pastagens no Cerrado norte mineiro. A estrutura metodológica foi baseada em: I) mapeamento do índice de degradação de pastagens (IDP) por meio de técnicas de sensoriamento remoto, II) montagem de um banco de dados com variáveis preditoras representando os aspectos socioeconômicos, de relevo e climáticos, e III) elaboração de um modelo para avaliação dos vetores da degradação das pastagens com regressão linear múltipla. O mapeamento de IDP mostrou que todos os municípios do Cerrado norte mineiro apresentam algum grau de degradação. 18 municípios (21%) possui pasto moderadamente degradados e 66 (79%) com níveis leves. O modelo elaborado mostrou que a degradação das pastagens no norte de Minas Gerais pode ser explicada por vetores climáticos, especificamente por temperatura do ar, sazonalidade da precipitação e precipitação anual (R² = 0.50, valor-p < 0.001). O manejo das pastagens na região deve considerar esses aspectos ambientais, objetivando uma pecuária mais sustentável no Cerrado norte mineiro.


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Referências


AGUIAR, D. A.; MELLO, M. P.; NOGUEIRA, S. F.; GONÇALVES, F. G.; ADAMI, M.; RUDORFF, B. F. T. MODIS time series to detect anthropogenic interventions and degradation processes in tropical pasture. Remote Sensing, v. 9, n. 1, p. 73, 2017. https://doi.org/10.3390/rs9010073.

AKAIKE, H. A new look at the statistical model identification. IEEE Transactionson Automatic Control, v.19, n. 6, p. 716–723, 1974. https://doi.org/10.1109/TAC.1974.1100705.

ALIN, A. Multicollinearity. Wiley interdisciplinary reviews: computational statistics, v. 2, n. 3, p. 370–374, 2010. https://doi.org/10.1002/wics.84.

ANDRADE, R. G.; RODRIGUES, C. A. G.; SANCHES, I. D. A.; TORRESAN, F. E.; QUARTAROLI, C. F. Uso de técnicas de sensoriamento remoto na detecção de processos de degradação de pastagens. Revista Engenharia na Agricultura-Reveng, v. 21, n. 3, p. 234–243, 2013. https://doi.org/10.13083/1414-3984.v21n03a02.

ANDRADE, R. G.; TEIXEIRA, A. H. D. C.; LEIVAS, J. F.; NOGUEIRA, S. F. Analysis of evapotranspiration and biomass in pastures with degradation indicatives in the Upper Tocantins River Basin, in Brazilian Savanna. Revista Ceres, v. 63, n.6, p. 754–760, 2016. https://doi.org/10.1590/0034-737x201663060002.

BRAZ, S. P.; URQUIAGA, S.; ALVES, B. J.; JANTALIA, C. P.; GUIMARÃES, A. P.; SANTOS, C. A.; BODDEY, R. M. Soil carbon stocks under productive and degraded Brachiaria pastures in the Brazilian Cerrado. Soil Science Society of America Journal, v. 77, n. 3, p. 914–928, 2013. https://doi.org/10.2136/sssaj2012.0269.

CLEMENTINI, C.; POMENTE, A.; LATINI, D.; KANAMARU, H.; VUOLO, M. R.; HEUREUX, A.; DEL FRATE, F. Long-term grass biomass estimation of pastures from satellite data. Remote Sensing, v. 12, n. 13, p. 2160, 2020. https://doi.org/10.3390/rs12132160.

COSTA, L. R. F. Considerations about the geomorphological macrounities of the state of Minas Gerais–Brazil. William Morris Davis–Revista de Geomorfologia, v. 2, n. 1, p. 1–9, 2021. https://doi.org/10.48025/ISSN2675- 6900.v2n1.2021.109.

DIDAN, K. MOD13Q1: MODIS/Terra vegetation indices 16-day L3 global 250m grid SIN V006. NASA EOSDIS Land Processes DAAC, v. 10, n. 1, 2015.

ESPINDOLA, G. M.; SILVA FIGUEREDO, E.; PICANÇO JÚNIOR, P.; REIS FILHO, A. A. Cropland expansion as a driver of land-use change: the case of Cerrado-Caatinga transition zone in Brazil. Environment, Development and Sustainability, v.23, p. 1-15, 2021. https://doi.org/10.1007/s10668-021-01387-z.

FERNANDES, F. H. S.; SANO, E. E.; FERREIRA, L. G.; MELLO BAPTISTA, G. M.; CASTRO VICTORIA, D.; FASSONI-ANDRADE, A. C. Degradation trends based on MODIS-derived estimates of productivity and water use efficiency: A case study for the cultivated pastures in the Brazilian Cerrado. Remote Sensing Applications: Society and Environment, v. 11, p. 30–40, 2018. https://doi.org/10.1016/j.rsase.2018.04.014.

FERREIRA, G.H. C. Atlas da questão agrária Norte Mineira. 1.ed.São Paulo: Entremares, 2020.

FERREIRA, L. G.; SANO, E. E.; FERNANDEZ, L. E.; ARAÚJO, F. M. Biophysical characteristics and fire occurrence of cultivated pastures in the Brazilian savanna observed by moderate resolution satellite data. International Journal of Remote Sensing, v. 34, n. 1, p. 154-167, 2013. https://doi.org/10.1080/01431161.2012.712223.

FICK, S. E.; HIJMANS, R. J. WorldClim 2: new 1‐km spatial resolution climate surfaces for global land areas. International journal of climatology, v. 37, n. 12, p. 4302-4315, 2017. https://doi.org/10.1002/joc.5086.

GALDINO, S.; SANO, E. E.; ANDRADE, R. G.; GREGO, C. R.; NOGUEIRA, S. F.; BRAGANTINI, C.; FLOSI, A. H. Large‐

scale Modeling of Soil Erosion with RUSLE for Conservationist Planning of Degraded Cultivated Brazilian Pastures. Land Degradation & Development, v. 27, n. 3, p. 773–784, 2016. https://doi.org/10.1002/ldr.2414.

HABERMANN, E.; DIAS DE OLIVEIRA, E. A.; CONTIN, D. R.; DELVECCHIO, G.; VICIEDO, D. O.; DE MORAES, M. A.;

MARTINEZ, C. A. Warming and water deficit impact leaf photosynthesis and decrease forage quality and digestibility of a C4 tropical grass. Physiologia Plantarum, v. 165, n. 2, p. 383–402, 2019. https://doi.org/10.1111/ppl.12891.

IBGE. Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Censo Demográfico, 2010. Disponível em: https://censo2010.ibge.gov.br/resultados.html. Acesso em: 15 de jan. 2020.

LAPIG. Laboratório de Processamento Digital de Imagens. Atlas das Pastagens, 2019. Disponível em: https://atlasdaspastagens.ufg.br/map. Acesso em: 05 de jan. 2020.

LEITE, M. E.; SOUZA, C. M. P.; SILVA, L. A. P. Dinâmica de uso da terra no Norte de Minas – Sudeste do Brasil. In: Ferreira, G. H. C.; COSTA, L. R. F. (orgs.). A Geografia do Norte de Minas Gerais: reflexões e proposições. 1. ed. São Paulo: Entremares, 2022. p. 165-177.

OLIVEIRA, E. R. D.; SILVA, J. R.; BAUMANN, L. R. F.; MIZIARA, F.; FERREIRA, L. G.; MERELLES, L. R. D. O. Tecnologia e degradação de pastagens na pecuária no Cerrado brasileiro. Sociedade & Natureza, v. 32, p. 626–638, 2020. https://doi.org/10.14393/SN-v32-2020-55795.

OLIVEIRA, W.F.; LEITE, M.E. Perda de Solo por Erosão Hídrica em Bacia Hidrográfica: o caso da área de drenagem da barragem do Rio Juramento, no Norte do estado de Minas Gerais. Caminhos de Geografia. V. 19, n. 67, p.16- 37, 2018. http://dx.doi.org/10.14393/RCG196702.

PARENTE, L.; MESQUITA, V.; MIZIARA, F.; BAUMANN, L.; FERREIRA, L. Assessing the pasturelands and livestock dynamics in Brazil, from 1985 to 2017: A novel approach based on high spatial resolution imagery and Google Earth Engine cloud computing. Remote Sensing of Environment, v. 232, p. 111301, 2019. https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.111301.

PEREIRA, O. J. R.; FERREIRA, L. G.; PINTO, F.; BAUMGARTEN, L. Assessing Pasture Degradation in the Brazilian Cerrado Based on the Analysis of MODIS NDVI Time-Series. Remote Sensing, v. 10, n. 11, p. 1761, 2018. https://doi.org/10.3390/rs10111761.

PFEIFFER, M.; LANGAN, L.; LINSTÄDTER, A.; MARTENS, C.; GAILLARD, C.; RUPPERT, J. C.; SCHEITER, S. Grazing and aridity reduce perennial grass abundance in semi-arid rangelands–Insights from a trait-based dynamic vegetation model. Ecological Modelling, v. 395, p. 11–22, 2019. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2018.12.013.

R Core Team (2022). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. URL https://www.R-project.org/.

RIGHI, C. A.; OLIVEIRA RISANTE, A. P.; PACKER, A. P.; DO COUTO, H. T. Z. Biodiversity and biomass relationships in a cerrado stricto sensu in Southeastern Brazil. Environmental Monitoring and Assessment, v. 195, n. 4, p. 492, 2023. https://doi.org/10.1007/s10661-023-11051-w.

RIPLEY, B. et al. Package ‘mass’. Cran r, v. 538, p. 113–120, 2013.

ROSA, R; SANO, E. E; ROSENDO, J. S. Estoque de carbono em solos sob pastagens cultivadas na bacia hidrográfica do rio Paranaíba. Sociedade & Natureza, v. 26, n.2, p. 333-351, 2014. https://doi.org/10.1590/1982- 451320140210.

SÁ JÚNIOR, A.; CARVALHO, L. G.; SILVA, F. F.; CARVALHO ALVES, M. Application of the Köppen classification for climatic zoning in the state of Minas Gerais, Brazil. Theoretical and Applied Climatology, v. 108, n. 1, p. 1–7, 2012. https://doi.org/10.1007/s00704-011-0507-8.

SALIS, H. H. C.; EVANGELISTA, L. P.; DA COSTA, A. M.; HORTA, I. D. M. F. Diagnóstico da disponibilidade hídrica na bacia hidrográfica do rio Manso-MG. Caminhos de Geografia, Uberlândia, v. 18, n. 64, p. 91–102, 2017.

SAMPAIO, G.; NOBRE, C.; COSTA, M. H.; SATYAMURTY, P.; SOARES‐FILHO, B. S.; CARDOSO, M. Regional climate change over eastern Amazonia caused by pasture and soybean cropland expansion. Geophysical Research Letters, v. 34, n. 17, 2007. https://doi.org/10.1029/2007gl030612.

SANTANA SANTOS, P.; GUIMARÃES FERREIRA, L. Análise descritiva dos aspectos biofísicos associados aos padrões de cobertura e uso da terra na bacia hidrográfica do Rio Vermelho, bioma Cerrado. GeoFocus Revista Internacional de Ciencia y Tecnología de la Información Geográfica, v. 20, p. 3–28, 2017. https://doi.org/10.21138/GF.395.

SANTOS, C. O. D.; MESQUITA, V. V.; PARENTE, L. L.; PINTO, A. D. S.; FERREIRA JR, L. G. Assessing the Wall-to-Wall

Spatial and Qualitative Dynamics of the Brazilian Pasturelands 2010–2018, Based on the Analysis of the Landsat Data Archive. Remote Sensing, v. 14, n. 4, p. 1024, 2022. https://doi.org/10.3390/rs14041024.

SIDRA. Sistema IBGE de recuperação automática. Produto Interno Bruto dos municípios, 2018. Disponível em: https://sidra.ibge.gov.br/pesquisa/munic/tabelas. Acesso em: 20 de jan. 2020.

SILVA, Márcio L. Mapeamento de superfícies aplainadas no norte de Minas Gerais. Revista Brasileira de Geografia Física, v. 9, n. 02, p. 526-545, 2016. https://doi.org/10.26848/rbgf.v9 2.p526-545.

SILVA, L. A. P.; BOLFE, E.; FERREIRA, M. E.; VELOSO, G. A.; LAURENTINO, C. M. M. Modelling the Pastureland productivity in areas of Savanna in Northern Minas Gerais. Caminhos de Geografia, v. 23, n. 87, p. 124–134, 2022. https://doi.org/10.14393/RCG238759046.

SOUZA, C. M. P. D.; FRANCELINO, M. R.; COSTA, L. M. D.; FERNANDES, E. I. Pastures Degradation and the Relation with Pedo-Geomorphological Attributes in Watershed. Floresta e Ambiente, v. 26, n. 4, p. e20170616, 2019. https://doi.org/10.1590/2179-8087.061617.

SPERANDIO, H. V.; CECÍLIO, R. A.; CAMPANHARO, W. A.; DEL CARO, C. F.; HOLLANDA, M. P. Semina: Ciências Agrárias, v. 33, n. 4, p. 1411-1418, 2012. https://doi.org/10.5433/1679 0359.2012v33n4p1411.

STANIMIROVA, R.; ARÉVALO, P.; KAUFMANN, R. K.; MAUS, V.; LESIV, M.; HAVLÍK, P.; FRIEDL, M. A. Sensitivity of global pasturelands to climate variation. Earth’s Future, v. 7, n. 12, p. 1353–1366, 2019. https://doi.org/10.1029/2019EF001316.

VELOSO, G. A.; FERREIRA, M. E.; JÚNIOR, L. G. F.; SILVA, B. B. Modelling gross primary productivity in tropical savanna pasturelands for livestock intensification in Brazil. Remote Sensing Applications: Society and Environment, v. 17, p. 100288, 2020. https://doi.org/10.1016/j.rsase.2020.100288.

ZALLES, V.; HANSEN, M. C.; POTAPOV, P. V.; PARKER, D.; STEHMAN, S. V.; PICKENS, A. H.; KOMMAREDDY, I. Rapid expansion of human impact on natural land in South America since 1985. Science Advances, v. 7, n. 14, p. eabg1620, 2021. https://doi.org/10.1126/sciadv.abg1620.




DOI: http://dx.doi.org/10.5380/raega.v57i0.89342