DINÂMICA DO USO DA TERRA NA AGROPECUÁRIA: A INFORMAÇÃO SOB A PERSPECTIVA DO MÉTODO

Autores

¹Lopes, V.C.; ²Ferreira Jr., L.G.; ³Miziara, F.

¹UNIVERSIDADE FEDERAL DE GOIAS Email: vanlopes.gyn@gmail.com
²UNIVERSIDADE FEDERAL DE GOIAS Email: lapig.ufg@gmail.com
³UNIVERSIDADE FEDERAL DE GOIAS Email: faustomiziara@uol.com.br

Resumo

INTRODUÇÃO A produção de dados agropecuários acerca da dinâmica e ocupação da terra de forma ágil e sistemática evidencia-se como um desafio tanto pelas limitações impostas pelo tempo quanto pelas dificuldades de coleta de dados. Neste cenário, as imagens satelitárias aliadas as técnicas de geoprocessamento e à estatística ganham força para a produção de dados deste setor. O IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística), responsável pelas estatísticas oficiais, possui um sistema de pesquisas agropecuárias constituído pelo Censo e por pesquisas subjetivas e cadastrais (IBGE, 2011). As pesquisas anuais, PAM (Produção Agrícola Municipal), PPM (Produção da Pecuária Municipal e PEVs (Produção da Extração Vegetal e da Silvicultura) tem sido alvo de críticas pela subjetividade, pela ausência de estimativa de erro ou medida de precisão e pela heterogeneidade. Shattan (1953 apud IBGE 2011) defendeu a eliminação do método subjetivo: “é unânime a insatisfação provocada pelas atuais estatísticas agrícolas do Brasil, sejam elas elaboradas pela União ou pelos Estados...”. Outra crítica relaciona-se a variação qualitativa destes dados no espaço. Gomes (2013:22) discute o conceito de composição e expõe: “Dissemos que se trata de um conjunto e que este conjunto tem uma estrutura, mas omitimos que nessa estrutura há um aspecto essencial, o jogo de posições. A forma de dispersão desses dados que, integrados, dão origem a um novo elemento corresponde à sua espacialidade”. Então, os dados referentes à qualidade de uma pesquisa subjetiva variam espacialmente formando um novo elemento. “Assim, analisar uma composição é compreender sua espacialidade, o lugar dos elementos nesse conjunto”(GOMES, 2013:22). Apesar das críticas, o método subjetivo, baseado em amostras não probabilísticas permanece sendo utilizado tanto pelo IBGE quanto por outros órgãos como a CONAB (Companhia Nacional de Abastecimento) (CONAB, 2016). Com a intenção de responder a questão: “É possível produzir mapas anuais de cobertura e uso do solo para todo o Brasil de forma significativamente mais barata, rápida e atualizada, comparativamente aos métodos e práticas atuais, e que possibilitem recuperar o histórico das últimas décadas?” O projeto Mapeamento Anual da Cobertura e Uso do Solo no Brasil (MapBiomas) reuniu Universidades, ONGs e empresas para o desenvolvimento de uma metodologia para mapeamento do uso do solo. Outras iniciativas anteriores empenharam-se nesta tarefa: Radam Brasil, PROBIO, TerraClass Amazônia e TerraClass Cerrado (MapBiomas, 2017a). Outro ponto a ser analisado refere-se ao recorte da pesquisa. “...toda regionalização deve sempre ser considerada, também, um ato de poder – o poder de recortar, de classificar e, muitas vezes, também de nomear” (HAESBAERT,2010:23). Ramankatty&Foley (1998) caracterizou padrões para uso da terra combinando dados satelitários contra dados estatísticos por meio de regressão linear. Neste contexto, questionamos: qual o uso que tem sido feito acerca dos dados produzidos sobre o uso da terra na agropecuária? É possível extrair informação de um dado produzido sem o entendimento da metodologia que o produziu? Este artigo visa uma discussão da metodologia utilizada pela PAM, pelo Censo Agropecuário e pelo MapBiomas para a produção de dados agropecuários. METODOLOGIA Foi utilizada a técnica de regressão linear calibrando dados das bases IBGE contra os do MapBiomas para o ano de 2006. A definição de cada variável compararada levou em consideração a existência de semelhanças conceituais. No Censo a obtenção dos dados se dá por meio de entrevista direta. A PAM e a PEVs possuem como unidade de coleta o município e o MapBiomas utiliza imagens Landsat e o algoritmo Random Forest para processamento de pixels (MapBiomas, 2017b). RESULTADOS E DISCUSSÃO A partir da análise dos diagramas de dispersão e das retas de regressão linear foi verificado uma boa correlação linear entre os dados obtidos pelas diferentes metodologias para as área de pastagem. Enquanto nos levantamentos do Censo é possível que ocorram erros provenientes de omissões, o mapeamento lida com áreas de difícil caracterização devido a fatores antrópicos e edafoclimáticos (MapBiomas, 2017b). Já no que tange a silvicultura, o resultado não foi positivo. A divergência pode ser resultante do fato de o MapBiomas possuir uma definição da variável diferente da definição do IBGE. Em relação as culturas anuais, foi verificada uma melhor correlação quando os dados do MapBiomas foram confrontados com os da PAM. Este melhor resultado da PAM sobre o Censo Agropecuário deve-se ao fato da PAM disponibilizar dados por safra permitindo uma formatação mais próxima dos dados obtidos pelo mapeamento que não abragem a verticalização das diversas safras. Para as culturas semi-perene, ambas as comparações apresentaram dados totalmente dispersos. Não foi identificado as causas que levaram a desconformidade. Uma sugestão para futuras análises é a verificação deste comportamento no tempo. CONCLUSÃO A partir dos resultados analisados concluímos que a qualidade da informação produzida passa pelo estudo metodológico dos dados utilizados. A desconsideração deste processo pode resultar em interpretações imprecisas e não permite a exploração do dado em seu real potencial. REFERÊNCIAS CONAB – Acomp. da Safra Brasileira de Grãos. DF: Conab, v. 3, n. 4, 2016. GOMES, P. C. C. O lugar do olhar. RJ: B. Brasil, 2013. HAESBAERT, R. Dilemas da região e da regionalização. RJ: B. Brasil, 2010. IBGE – Sistema Nacional de Pesquisas por Amostragem. RJ: IBGE, 2011. ______. Censo agropecuário. RJ: IBGE, 2012. ______. PAM 2006. RJ: IBGE, v. 33, 2007a. ______. PEVs 2006. RJ: IBGE, v. 21, 2007b. SHATTAN, S. et al. Sistema Integrado de Estatísticas Agrícolas. São Paulo, 1971. MAPBIOMAS – ATDB-Agriculture&Planted Forests. 2017a. ______.ATDB-PASTURE ATBD-R. 2017b. RAMANKUTTY, N.; FOLEY, J. A. Estimating Characterizing patterns of global land use. G.B. Cycles. v. 12, n. 4, 1998.

Keywords

agropecuária; uso da terra; dados satelitários

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