A behavioral model of landscape change in the Amazon basin: the colonist case.

Título	A BEHAVIORAL MODEL OF LANDSCAPE CHANGE IN THE AMAZON BASIN: THE COLONIST CASE
Autores	Robert Walker  Scott A. Drzyzga  Yali Li  Jiaguo Qi Marcellus Caldas Eugenio Arima  Dante Vergara
Periódico	Ecological Applications
Ano de publicação	2004
DOI	https://doi.org/10.1890/01-6004
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Walker, R., Drzyzga, S., Li, Y., Qi, J., Caldas, M., Arima, E., & Vergara, D. 2004. A behavioral model of landscape change in the Amazon Basin: The colonist case. Ecological Applications, 14(4), 299-312. Ecological Society of America.

Resumo

Este artigo apresenta o protótipo de um modelo prognóstico capaz de descrever tanto a magnitude do desflorestamento como sua articulação espacial em modelos de fragmentação florestal. Diferentemente de outros modelos de paisagem, o modelo se baseia no comportamento dos pequenos agricultores para o desenvolvimento algorítmico, afirmado em noções de uma economia agrária e teoria de produção doméstica. O modelo adota uma abordagem de baixo para cima gerando o processo de mudança de cobertura de terra que ocorre no nível do lote juntamente com a geografia de um sistema de transporte para descrever a mudança de paisagem regional. Ou seja, o modelo traduz decisões descentralizadas de propriedades individuais em um impacto coletivo, espacial. Assim, une a riqueza da pesquisa de campo sobre as propriedades rurais com o rigor analítico da análise espacial oferecida pelos Sistemas de Informação Geográfica (SIG). Este artigo descreve os primeiros esforços numa modelagem espacial, oferece uma crítica do chamado modelo explícito espacial e elabora uma base comportamental ao considerar práticas agrárias de colonos na Amazônia. A partir daí, utiliza a compreensão profunda desse comportamento para motivar a arquitetura de um modelo baseado em SIG. O modelo é implementado para uma fronteira antiga de colonização na Amazônia Oriental ao longo da Rodovia Transamazônica no Estado do Pará. Os resultados foram submetidos tanto a análises de sensibilidade como de avaliação de erro, e sugestões são feitas sobre como o modelo poderia ser melhorado.