O Impacto da Inteligência Artificial Generativa em Sistemas Agroflorestais (SAFs)

O mercado de carbono tem se tornado cada vez mais relevante no combate às mudanças climáticas, impulsionado por acordos internacionais e pela crescente conscientização da necessidade de reduzir as emissões de gases de efeito estufa (GEE). Neste contexto, a metodologia AFOLU (Agriculture, Forestry and Other Land Use) surge como uma ferramenta crucial para a quantificação e o monitoramento das emissões e remoções de GEE no setor de uso da terra, mudança de uso da terra e florestas (LULUCF).

Este artigo tem como objetivo apresentar um panorama completo da metodologia AFOLU, explorando seus principais conceitos, desafios e oportunidades. Além disso, discutiremos como a inteligência artificial generativa (IA Generativa) está revolucionando a criação de projetos de crédito de carbono, abrindo um novo horizonte de possibilidades para startups como a FCarbon.

AFOLU: O Elo entre Uso da Terra e Mitigação Climática

O setor LULUCF é um dos maiores contribuintes para as emissões globais de GEE, respondendo por cerca de 24% do total. A derrubada e a degradação florestal, por exemplo, liberam grandes quantidades de carbono armazenado na biomassa, enquanto práticas agrícolas inadequadas podem gerar emissões significativas de metano (CH4) e óxido nitroso (N2O).

A metodologia AFOLU, desenvolvida pelo Painel Intergovernamental sobre Mudanças Climáticas (IPCC), fornece um conjunto de diretrizes para a contabilização das emissões e remoções de GEE em diferentes atividades do setor LULUCF. Essas diretrizes abrangem desde a estimativa de biomassa e carbono em florestas até a quantificação de emissões de GEE provenientes da agricultura e pecuária.

A implementação da metodologia AFOLU em projetos de crédito de carbono permite a geração de créditos por meio da redução de emissões evitadas ou do aumento do sequestro de carbono em florestas e outros ecossistemas terrestres. Esses créditos podem ser comercializados no mercado voluntário ou regulado, gerando receita para os proponentes dos projetos e incentivando a adoção de práticas mais sustentáveis.

Desafios na Implementação da Metodologia AFOLU

Apesar de sua importância, a implementação da metodologia AFOLU enfrenta diversos desafios. A complexidade dos ecossistemas terrestres, a variabilidade espacial e temporal dos estoques de carbono e a necessidade de dados precisos para a modelagem de cenários de emissões são alguns dos obstáculos que exigem expertise técnica e recursos financeiros para serem superados.

A seguir, destacamos alguns dos principais desafios na implementação da metodologia AFOLU:

• Disponibilidade de Dados: A obtenção de dados precisos e confiáveis sobre o uso da terra, as características do solo, a biomassa vegetal e as práticas de manejo é essencial para a aplicação da metodologia AFOLU. A falta de dados, a baixa qualidade dos dados existentes ou a dificuldade de acesso a informações relevantes podem comprometer a acurácia das estimativas de emissões e remoções de GEE.

• Complexidade dos Modelos: A modelagem de cenários de emissões e remoções de GEE no setor LULUCF exige a utilização de modelos complexos que consideram uma ampla gama de variáveis biofísicas e socioeconômicas. A escolha do modelo adequado, a calibração dos parâmetros e a validação dos resultados exigem expertise técnica e podem ser desafiadoras para os proponentes de projetos.

• Monitoramento e Verificação: O monitoramento das atividades do projeto, a quantificação das mudanças nos estoques de carbono e a verificação dos resultados por terceiros são etapas cruciais para a credibilidade dos projetos de crédito de carbono. O monitoramento e a verificação exigem metodologias robustas, tecnologias avançadas e investimentos em equipe técnica, o que pode representar um custo significativo para os proponentes de projetos.

• Aspectos Socioeconômicos: A implementação de projetos de crédito de carbono no setor LULUCF envolve comunidades locais, agricultores, empresas e outros stakeholders. A garantia da participação efetiva dessas partes interessadas, a resolução de conflitos de terra, a distribuição justa dos benefícios e o respeito aos direitos humanos são aspectos socioeconômicos cruciais para o sucesso dos projetos.

IA Generativa: Acelerando a Criação de Projetos de Carbono

A inteligência artificial generativa (IA Generativa) está transformando a maneira como interagimos com a tecnologia, criando soluções inovadoras para os mais diversos setores. No mercado de carbono, a IA Generativa tem o potencial de revolucionar a criação de projetos de crédito de carbono, otimizando processos, reduzindo custos e ampliando o acesso a esse mercado em constante expansão.

A FCarbon, como startup inovadora, está na vanguarda dessa revolução, utilizando a IA Generativa para automatizar e acelerar a geração de modelos preditivos para projetos de crédito de carbono. Nossas soluções baseadas em IA Generativa permitem:

• Modelagem Preditiva Avançada: A IA Generativa permite a criação de modelos preditivos altamente precisos para a estimativa de biomassa, carbono e emissões de GEE em diferentes cenários. Através do processamento de grandes conjuntos de dados, a IA Generativa identifica padrões complexos e interações entre variáveis que seriam impossíveis de serem detectados por métodos tradicionais.

• Otimização de Processos: A IA Generativa automatiza tarefas repetitivas e complexas, liberando tempo da equipe técnica para se concentrar em atividades estratégicas, como o desenvolvimento de metodologias inovadoras, o aprimoramento dos modelos preditivos e a busca de novas oportunidades de negócios.

• Redução de Custos: A automação de processos e a otimização da alocação de recursos proporcionada pela IA Generativa resulta em uma redução significativa dos custos de desenvolvimento e implementação de projetos de crédito de carbono, tornando o mercado mais acessível para pequenos proprietários de terra, agricultores familiares e comunidades locais.

• Escalabilidade: A IA Generativa permite a criação de soluções escaláveis, que podem ser aplicadas em diferentes regiões e ecossistemas, adaptando-se às particularidades de cada projeto. Essa escalabilidade viabiliza a criação de um grande número de projetos de crédito de carbono, acelerando a transição para uma economia de baixo carbono.

Impacto da IA Generativa na Metodologia AFOLU

A IA Generativa tem o potencial de impactar positivamente todas as etapas da metodologia AFOLU, desde a coleta e análise de dados até o monitoramento e a verificação dos resultados.

• Coleta e Análise de Dados: A IA Generativa pode ser utilizada para automatizar a coleta de dados de sensoriamento remoto, processar imagens de satélite para identificar o uso da terra e mapear a distribuição de florestas e outros ecossistemas. A IA Generativa também pode ser aplicada para analisar dados socioeconômicos, identificar padrões de desmatamento e modelar cenários de emissões e remoções de GEE.

• Modelagem Preditiva: A IA Generativa permite a criação de modelos preditivos mais sofisticados e precisos, que consideram um número maior de variáveis e interações complexas entre elas. Através do aprendizado de máquina, a IA Generativa pode identificar padrões complexos em dados históricos e projetar cenários futuros de emissões e remoções de GEE com maior acurácia.

• Monitoramento e Verificação: A IA Generativa pode ser utilizada para automatizar o processamento de dados de sensoriamento remoto, monitorar o desmatamento em tempo real, detectar mudanças na cobertura florestal e identificar áreas de risco de degradação. A IA Generativa também pode ser aplicada para analisar dados de campo, validar os resultados dos modelos preditivos e gerar relatórios de monitoramento e verificação de forma eficiente e transparente.

Os Impactos dos Sistemas Agroflorestais (SAFs)

Os Sistemas Agroflorestais (SAFs) impactam positivamente diversos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS), contribuindo para um futuro mais sustentável e equitativo. Alguns dos ODS mais diretamente impactados pelos SAFs são:

• ODS 2 - Fome Zero e Agricultura Sustentável: SAFs promovem a segurança alimentar e a nutrição, diversificando a produção de alimentos, melhorando a fertilidade do solo e reduzindo a necessidade de insumos externos.

• ODS 6 - Água Potável e Saneamento: SAFs contribuem para a proteção de recursos hídricos, melhorando a qualidade da água, regulando o fluxo hídrico e prevenindo a erosão do solo.

• ODS 8 - Trabalho Decente e Crescimento Econômico: SAFs geram empregos e renda para as comunidades locais, especialmente em áreas rurais, promovendo o desenvolvimento econômico inclusivo e sustentável.

• ODS 12 - Consumo e Produção Responsáveis: SAFs incentivam práticas agrícolas mais sustentáveis, reduzindo o uso de agrotóxicos e fertilizantes sintéticos, e promovendo o uso eficiente dos recursos naturais.

• ODS 13 - Ação Contra a Mudança Global do Clima: SAFs atuam como sumidouros de carbono, sequestrando CO2 da atmosfera e mitigando as mudanças climáticas. Além disso, aumentam a resiliência das paisagens agrícolas frente aos eventos climáticos extremos.

• ODS 15 - Vida Terrestre: SAFs promovem a conservação da biodiversidade, proporcionando habitat para diversas espécies de plantas e animais, e protegendo o solo contra a erosão.

Além desses, os SAFs também podem contribuir para outros ODS, como o ODS 1 (Erradicação da Pobreza), o ODS 3 (Saúde e Bem-Estar), o ODS 5 (Igualdade de Gênero), o ODS 10 (Redução das Desigualdades) e o ODS 17 (Parcerias e Meios de Implementação), dependendo do contexto e das especificidades de cada projeto.

Metodologia de Implantação das SAFs

Desenvolvimento de um Sistema Agroflorestal (SAF): Passo a Passo

1. Análise da Área

Caracterização do Meio Físico: Relevo e topografia: declividade, altitude, orientação solar. Solo: tipo, textura, estrutura, fertilidade, pH, profundidade. Clima: temperatura, precipitação, umidade, ventos. Recursos hídricos: disponibilidade e qualidade da água, nascentes, cursos d'água. Caracterização do Meio Biótico: Vegetação existente: espécies nativas, invasoras, estado de conservação. Fauna: presença de animais silvestres, polinizadores, pragas e doenças.

2. Definição dos Objetivos

Produção: Quais produtos o SAF deve gerar? Alimentos, madeira, fibras, energia, serviços ecossistêmicos, etc. Sustentabilidade: Quais os objetivos ambientais? Conservação da biodiversidade, proteção do solo e da água, sequestro de carbono, etc. Socioeconômicos: Quais os objetivos sociais e econômicos? Geração de renda, segurança alimentar, inclusão social, etc. Temporalidade: Qual o horizonte de tempo do projeto? Curto, médio ou longo prazo.

3. Escolha do Modelo de SAF

Sistema Sucessional: Baseado na sucessão natural da floresta, com plantio em diferentes estágios de desenvolvimento. Sistema Multi-estrato: Combina diferentes estratos de vegetação, simulando a estrutura vertical da floresta. Sistema Agrossilvipastoril: Integra árvores, culturas agrícolas e criação de animais em uma mesma área. Outros modelos: Sistemas agroflorestais adaptados a condições específicas, como SAFs em áreas degradadas, SAFs urbanos, etc.

4. Seleção das Espécies

Espécies Nativas: Priorizar espécies nativas da região, adaptadas às condições locais e que promovam a biodiversidade. Espécies com Potencial Econômico: Incluir espécies que gerem produtos com valor de mercado, como frutas, madeira, óleos essenciais, etc. Espécies com Funções Ecológicas: Selecionar espécies que desempenhem funções importantes no ecossistema, como fixação de nitrogênio, atração de polinizadores, controle de erosão, etc. Diversidade: Buscar uma combinação de espécies que proporcione diversidade de produtos, funções ecológicas e resiliência ao sistema.

5. Desenho do Sistema SAF

Arranjo Espacial: Definir o posicionamento das espécies no terreno, considerando o espaçamento, a densidade, a sucessão ecológica e as interações entre as plantas. Densidade de Plantio: Determinar o número de plantas por área, considerando o porte das espécies, a disponibilidade de luz e água, e os objetivos de produção. Sucessão Ecológica: Planejar a introdução gradual de espécies, de acordo com seus ciclos de vida e necessidades, para criar um sistema dinâmico e resiliente. Manejo: Definir as práticas de manejo do SAF, como podas, desbastes, adubação, controle de pragas e doenças, etc.

6. Implantação

Preparo do Solo: Realizar o preparo do solo de forma mínima, preservando a estrutura e a microbiota, e implementando práticas de conservação do solo. Plantio: Plantar as mudas ou sementes, seguindo o desenho do sistema e as necessidades de cada espécie.

Benefícios do uso da Inteligência Artificial

Com o uso da IA, a FCarbon oferece:

• Análise de Dados ESG: A IA pode ser utilizada para coletar, processar e analisar grandes conjuntos de dados ESG, extraindo insights relevantes para a tomada de decisão estratégica.

• Geração de Relatórios ESG: A IA automatiza a geração de relatórios ESG personalizados, de acordo com as necessidades e os padrões específicos de cada empresa.

• Monitoramento de Riscos ESG: A IA identifica e monitora riscos ESG em tempo real, alertando as empresas sobre potenciais impactos negativos e oportunidades de melhoria.

• Desenvolvimento de Frameworks ESG: A IA auxilia no desenvolvimento de frameworks ESG personalizados, que se adaptam às particularidades de cada setor e cadeia de valor.

A metodologia AFOLU desempenha um papel fundamental na quantificação e monitoramento das emissões e remoções de GEE no setor LULUCF, viabilizando a criação de projetos de crédito de carbono que contribuem para a mitigação das mudanças climáticas e para o desenvolvimento sustentável.

A inteligência artificial generativa (IA Generativa) está revolucionando a criação de projetos de crédito de carbono, otimizando processos, reduzindo custos e tornando o mercado mais acessível para diversos atores.

FCarbon: Relatórios e Frameworks ESG com IA

A FCarbon, além de impulsionar a geração de projetos de carbono, também se destaca na elaboração de relatórios e frameworks ESG (Environmental, Social and Governance) com o uso da IA. Nossas soluções personalizadas permitem que empresas avaliem seus impactos, identifiquem riscos e oportunidades, e comuniquem seu desempenho de forma transparente e confiável.

A FCarbon, como startup inovadora, está na vanguarda dessa revolução, utilizando a IA Generativa para oferecer soluções personalizadas e eficientes para a geração de projetos de carbono e a elaboração de relatórios e frameworks ESG.

Juntos, podemos construir um futuro mais sustentável, impulsionando a transição para uma economia de baixo carbono e garantindo a preservação dos recursos naturais para as futuras gerações.

Referências:

https://verra.org/methodologies/vm0015-methodology-for-avoided-unplanned-deforestation-v1.2/

https://unfccc.int/topics/land-use/workstreams/land-use--land-use-change-and-forestry-lulucf