Desmatamento na Amazônia: uma análise econométrica de autocorrelação espacial combinando informações de sensoriamento remoto com dados primários

• Autor(a) principal: Marcellus Marques Caldas
• Data de Publicação: 2001
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: https://doi.org/10.11606/T.11.2019.tde-20191220-141345

Este estudo analisa a questão do desmatamento ocorrido em áreas de colonização na Amazônia. A discussão aqui estabelecida apresenta a ideia de que as relações entre os fatores sociodemográficos, institucionais e de mercado com o desmatamento podem ser mais complexas do que se imagina. Esta pesquisa busca ainda preencher um espaço ainda pouco explorado na literatura que é o uso de modelos que combinam informações de sensoriamento remoto com dados primários. Além disso, considerando o tipo de dados utilizados, faz-se uma analise de autocorrelação espacial. Os dados primários foram obtidos por meio de entrevistas diretas com pequenos produtores. Os questionários aplicados forneceram as informações sobre a estrutura e composição da família, uso da terra, fatores institucionais, etc. Em adição, utilizou-se imagens de satélite LandSat (TM) para o ano de 1997 com o intuito de se estimar a magnitude do desmatamento em cada propriedade. O estudo mostra que fatores institucionais e de mercado são apenas uma parte do complexo mecanismo que explicam o processo de desmatamento. Os resultados do modelo empírico utilizado indicam que variáveis sociodemográficas que refletem estágios do ciclo de vida da família também afetam significamente a decisão de uso de terra. Esses resultados permitem concluir ainda que, apesar de não serem ainda muito populares entre os cientistas sociais brasileiros, os dados obtidos através das imagens de satélite podem ser muito úteis neste tipo de estudo. Além disso, a presente pesquisa apresenta forte indicação de que os modelos de desmatamento que omitem dados de mercado e sociodemográficos da família, e que não incorporem análise espacial, podem estar mal-especificados