Reconstruction of Highway BR-319 (Manaus-Porto Velho) would allow for access from the "arc of deforestation" in the southern part of Brazil's Amazon region to vast blocks of forests in central and northern Amazonia. Building roads is known to be a major driver of deforestation, allowing entry of squatters, and other actors. Rather than deforestation along the highway route, here we consider the road's potential for stimulating deforestation in a separate location, approximately 550 km north of BR-319's endpoint in Manaus. Reconstructing BR-319 has great potential impact to start a new wave of migration to this remote region. The southern portion of the state of Roraima, the focus of our study, is already connected to Manaus by Highway BR-174. We modeled deforestation in southern Roraima and simulated carbon emissions between 2007 and 2030 under four scenarios. Simulations used the AGROECO model in DINAMICA-EGO © software. Two scenarios were considered with reconstruction of BR-319 and two without this road connection. For each of the two possibilities regarding BR-319, simulations were developed for (1) a "conservation" (CONSERV) scenario that assumes the creation of a series of protected areas, and (2) a "business-as-usual" (BAU) scenario that assumes no additional protected areas. Results show that by 2030, with BR-319 rebuilt, deforestation carbon emissions would increase between 19% (CONSERV) and 42% (BAU) over and above those corresponding to no-road scenarios.

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Deforestation and forest fires in the Brazilian Amazon are a regional-scale anthropogenic process related to biomass burning, which has a direct impact on global warming due to greenhouse gas emissions. Containment of this process requires characterizing its spatial distribution and that of the environmental factors related to its occurrence. The aim of this study is to investigate the spatial and temporal distribution of deforested areas and forest fires in the State of Roraima from 2000 to 2010. We mapped deforested areas and forest fires using Landsat images and associated their occurrence with two phytoclimatic zones: zone with savanna influence (ZIS), and zone without savanna influence (ZOS). Total deforested area during the interval was estimated at 3.06 × 10(3) km(2) (ZIS = 55 %; ZOS = 45 %) while total area affected by forest fires was estimated at 3.02 × 10(3) km(2) (ZIS = 97.7 %; ZOS = 2.3 %). Magnitude of deforestation in Roraima was not related to the phytoclimatic zones, but small deforested areas (≤17.9 ha) predominated in ZOS while larger deforestation classes (>17.9 ha) predominated in ZIS, which is an area with a longer history of human activities. The largest occurrence of forest fires was observed in the ZIS in years with El Niño events. Our analysis indicates that the areas most affected by forest fires in Roraima during 2000-2010 were associated with strong climatic events and the occurrence these fires was amplified in ZIS, a sensitive phytoclimatic zone with a higher risk of anthropogenic fires given its drier climate and open forest structure.

ResumoO desmatamento na Amazônia representa, atualmente, um dos principais problemas ambientais do Brasil. A contenção deste processo requer políticas públicas baseadas no entendimento das forças que controlam, aceleram e desaceleram a perda de floresta. Para avaliar ocorrências de desmatamento no sul do Estado de Roraima foram utilizados dois buffers de 20 km de largura subdivididos em oito faixas de 2500 metros ao longo das duas principais rodovias da região: BR-174 e BR-210 em um ambiente de Sistema de Informações Geográficas -SIG. O período analisado foi entre 2001 e 2007, sendo utilizados dados de desmatamento do PRODES e análises visuais em imagens TM Landsat 5. Também foram utilizados arquivos shapefile da malha viária e de Projetos de Assentamento (PAs) do Sul do Estado de Roraima, junto com observações de campo. Os resultados mostraram que os desmatamentos do período estão fortemente relacionados com a disponibilidade de estradas e com o número de famílias dentro dos PAs. O desmatamento foi maior na área da BR-210 pela presença na região de grandes proprietários e invasões de terras. O pólo madeireiro, situado à margem da BR-174, pode ter influenciado na formação de pequenas áreas de desmatamento na região de Rorainópolis. A exploração madeireira predatória e novas ocupações de terras estão acontecendo de forma rápida e desordenada. Este quadro indica forte potencial para a perda de floresta em Roraima caso o fluxo de migração para esta área aumentar, como seria esperado se Roraima for conectada ao "Arco do Desmatamento" pela reabertura da Rodovia BR-319, ligando Manaus a Porto Velho. PalavRas chaves: Amazônia, Exploração Madeireira, Ocupação Ilegal de Terras, Sistema de Informação Geográfica. Deforestation in the southern portion of the Roraima State: distribution with respect to INCRA settlement projects and distance from major highways (BR-174 and BR-210)abstRact Deforestation in the Amazon currently represents one of the greatest environmental issues in Brazil, and stopping this process requires public policies based on understanding the forces that control the forest loss in different parts of Amazonia. We evaluated deforestation in the southern portion of Roraima State using a Geographical Information System (GIS) to delineate buffers along each of the two main highways that cross the region: BR-174 and BR-210. Each buffer was 20 km wide and was divided into eight strips 2500 m in width. The study covered the 2001-2007 period using annual deforestation data from PRODES vector files and visual analysis of TM Landsat 5 imagery. We also used shape files of roads and settlement projects in the southern part of Roraima coupled with field observations. Deforestation in the period was strongly related to the availability of roads and to the number of families present in the settlement project. The occurrence of deforestation was highest in the area of the BR-210 where large landowners and land invasions were present. The logging center on the BR-174 may have influenced the formation of small clearings in...

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A precipitação pluviométrica é uma das variáveis mais importantes para investigações associadas a processos biológicos. Na Amazônia, estudos sobre sua distribuição espacial e temporal vêm sendo utilizados como uma ferramenta de análise no planejamento regional visando a conservação de diferentes ecossistemas. Isto pode ser exemplificado pela construção de calendários agrícolas e de queimas controladas com o objetivo de prevenir que fogos derivados de queimadas para limpeza de roças e pastagens escapem do controle e se transformem em incêndios florestais de grandes proporções em anos de seca severa na Amazônia. Nosso estudo teve como objetivo modelar a distribuição espacial da precipitação no Estado de Roraima (1998-2018) utilizando as escalas mensal e anual a partir de dados orbitais de dois produtos disponíveis na rede mundial de computadores (TRMM/WORLDCLIM). Foi adotada a krigagem ordinária como método para a modelagem da precipitação. Roraima apresenta duas estações climáticas bem definidas ao longo do ano, mas contrastantes em função dos seus três tipos climáticos existentes e o limite físico estar distribuído entre dois hemisférios. Em média a precipitação do clima Af se concentra no intervalo entre março e agosto (63,5%), com pico em maio, enquanto Am e Aw de abril a setembro (pico em junho), concentrando 73,3% e 82,3% das chuvas, respectivamente. Entre 1998 e 2018 a média de precipitação anual foi de 1925 ± 339,7 mm, considerando as 59 estações pluviométricas localizadas na área de estudo, independentemente da localização hemisférica. Eventos climáticos extremos possuem um efeito dramático nos índices pluviométricos regionais, fazendo com que em anos El Nino (longas secas) os riscos de incêndios florestais sejam maiores e, em anos de La Niña (períodos de chuva intensa), os riscos de enchentes sejam mais frequentes.

A utilização de sistemas de informação geográfica (SIG) no planejamento florestal possibilita a análise e o reconhecimento de padrões espaciais das espécies florestais em perfil bidimensional e tridimensional. O objetivo deste estudo foi demonstrar a eficiência do método de coordenadas cartesianas e espaciais (MCCE), método de correção da localização das coordenadas UTM das árvores em concordância com a localização de campo ou cartesianas (X,Y), aliado ao cálculo do índice do vizinho natural (ANND) no reconhecimento e análise de padrões espaciais de quatro espécies comerciais madeireiras em área de manejo florestal em Caracaraí, RR, Brasil. O ANND pressupõe completa aleatoriedade espacial.Simulações foram realizadas em 9 ha, subdivididos em 100 subparcelas de 100 m2 cada. Foram coletados: o diâmetro (DAP > 10 cm), alturas comercial e total, volume comercial e as coordenadas cartesianas (X,Y) e espaciais (UTM). Foram observados padrões espaciais aleatórios para Eschweilera bracteosa e Manilkara huberi. Os padrões espaciais dispersos e raros foram mais observados em Cedrelinga cateniformis e Dinizia excelsa. O MCCE demonstrou ser um método eficiente para o reconhecimento e análise de padrões espaciais de espécies nativas da floresta tropical amazônica, facilitando o planejamento florestal mediante simulações 2D e 3D da floresta.Spatial pattern of Amazonian timber species using cartesian and spatial coordinates methodGeographic information system (GIS) applied to forest analysis permit the recognition and analysis of spatial patterns of species in two and three dimensional. The aim of this study to demonstrate the efficiency of cartesian and spatial coordinates method (MCCE), method of correcting UTM coordinates of trees location in accordance with the location of field or Cartesian (X ,Y), combined with natural neighbor index (ANND) in recognition and analysis of spatial distribution patterns of four commercial timber species in forest management in Caracaraí, Roraima State, Brazil. Simulations were performed on 9 ha, divided into 100 plots of 100 m2 each. Collected data were DBH > 10 cm, commercial and total heights, cartesian coordinates (X,Y) and spatial coordinates (UTM). Random spatial patterns were observed in Eschweilera bracteosa and Manilkara huberi. The dispersed and rare spatial patterns were observed in Dinizia excelsa and Cedrelinga cateniformis. MCCE proved to be an efficient method in the recognition and analysis of spatial patterns of native species from Amazon rain forest, as forest planning becomes easier by 2D and 3D simulations.Index terms: Geographic information system; Forest management; Natural neighbor index