Kamuda İç Denetçilerin Seçilmesi, Atanması ve Kariyer Yolu

Neste item avalia-se o intervalo total de observação, de dez anos. Para este intervalo é explicita a acentuação do desmatamento na região sudoeste da área de estudo, onde se registrou a maior taxa de conversão floresta  desmatamento (7,6%) entre 2000 e 2001, para nos próximos anos (2002 a 2009) concentrar-se em áreas previamente desmatadas, consolidando assim o fenômeno de desmatamento com taxa média no período entre 2000 a 2009 de 5,02 % (4.725,57 Ha) ao ano (Figura 30, Tabelas 35 e 36).

A taxa de recuperação da floresta no intervalo de tempo possui média de 1,13 %, onde em 2009 nota-se uma recuperação maior da floresta. Em uma análise do conjunto de dados entre 2000 a 2009 nota-se que o ano de 2000 e o ano de 2009 possuem características de outlier (fora da curva), onde o primeiro ano da série (2000) apresenta valores elevados de desmatamento em comparação à série histórica. Já o ano de 2009, possui elevados valores de desmatamento e também de recuperação das áreas de floresta. O comportamento da influência das variáveis estáticas sobre as mudanças seguiu uma propensão, a qual se manteve constante durante os anos 2000-2009.

A ocorrência se deu em áreas de solo do tipo argiloso e de floresta ombrófila e próximas a rios e rodovias. Observa-se ainda que em relação ao relevo do terreno, as mudanças foram observadas em áreas de altitude 0 a 40m. As Tabelas 36 a 39

descrevem o comportamento das variáveis no período de 2000 a 2009.

Figura 30: Evolução do desmatamento entre os anos de 2000 a 2009.

Tabela 35: Taxas de mudanças espaciais entre os anos de 2000 a 2009. Células por categoria Quantidade Células por transição 1 2 Taxa liquida de mudanças 1 2 Média (2000 a 2008) 1 54033 1 1442 1 2,67% 0,69% 2 238138 2 35975 2 15,11% 2,41%

Tabela 36: Demonstrativo do comportamento das variáveis no intervalo de 2000 a 2009.

Variável Influência/ Distância

Distância para áreas desmatadas

Influência maior até 750 metros.

Distância para áreas de florestas Não há influência significativa

Hidrologia Desmatamento observado me maior intensidade a 1, 2 e 4 km de distância.

Pedologia Maior ocorrência de desmatamento em regiões com tipo Argissolo vermelho amarelo.

Rodovia Observa-se maior taxa de conversão em áreas até 1 km da rodovia.

Relevo Observa-se que o desmatamento é predominante em áreas com altitudes de 0 a 20m e altitude 40m.

Vegetação Áreas com vegetação tipo ombrófila densa (floresta primária) concentram maior parte do desmatamento

Tabela 37: Comportamento das variáveis no intervalo de 2000 a 2009. Conversão desmatamento floresta

Variável Influência/ Distância Distância para áreas

desmatadas

Não há influência significativa

Distância para áreas com floresta

Não há influência significativa

Hidrologia Não há influência significativa

Pedologia Recuperação da floresta identificada em áreas de solo argissolo vermelho amarelo e gleissolo háplico

Rodovia Identificada a 2, 4 e 5 km da rodovia.

Relevo Identificada recuperação nas altitudes 0 a 20m

Vegetação Identificada recuperação em florestas tipo ombrófila densa aluvial e de terras baixas.

Tabela 38: Taxas líquidas de mudanças espaciais de 2000 a 2009.

Condição Média Variância

Desmatado- floresta 0,93% 1,13%

Tabela 39: Descrição das mudanças espaciais ocorridas entre 2000 a 2009.

Unidade Média de

desmatamento

Variância Incremento anual

Área total desmatada em 2008

ha 4.413,88 5.650,17 35.311,01 90.972,83

Observa-se no gráfico (Figura 31) a evolução dos eventos desmatamento e recuperação de floresta entre os anos de 2000 a 2009, em hectares. Inicialmente, o comportamento dos eventos é díspar, e estatisticamente o desmatamento observado no intervalo 2000 a 2001, pode ser considerado um outlier, isto é, uma observação relevantemente distante dos valores da média da amostra, de forma que a opção pela a sua inserção pode vir a prejudicar os resultados do modelo.

Como a modelagem em questão possui dados de uma extensão temporal com apenas 9 observações, a exclusão de uma observação reduziria o poder explicativo da amostra, porém, em vista da presença de um outlier, que pode afetar o resultado final do modelo gerado, será testado o índice de acerto com e sem o uso da observação referente ao ano de 2001.

Uma análise dos motivos que levaram ao grande desmatamento observado no ano de 2001, a posterior queda, e a oscilação entre subidas e decidas até uma expressiva alta no ano de 2009, demonstram que a explicação do comportamento de um fenômeno deve ser abrangente, considerando todas as variáveis envolvidas, assim como o peso de cada uma (variável) na ocorrência do fenômeno.

Possíveis fatores socioeconômicos, como a demanda por madeira, as constantes invasões de terras com considerado estoque de madeiras comerciais, a necessidade de aberturas de novas áreas de pastagem/agricultura, juntamente com a ausência do poder de polícia por parte do estado e a não aplicação da legislação ambiental, dentre outros fatores, podem ter tornado possível um elevado desmatamento, já que em 2002,

possivelmente em face ao alarde causado pelo desmatamento extremo em 2001, observa-se uma expressiva queda nas novas áreas desmatadas naquele ano.

Após 2003- onde nota-se um aumento menor das áreas desmatadas, os anos de 2004 até 2006 representaram um período de estagnação das taxas de desmatamento, (época de criação de uma unidade de conservação nas proximidades da área de estudo), para em 2007 ocorrer outro aumento das áreas desmatadas. O ano de 2008 representou uma queda nas taxas anuais de desmatamento, porém 2009 descreve uma brusca elevação nas taxas perda de floresta, indo de encontro a crescente pressão por parte do poder publico nas atividades de fiscalização.

Já o processo de recuperação da floresta permanece sem grandes oscilações até o ano de 2009, onde sua alta reflete as políticas publicas de recuperação de áreas degradadas. Analisando o comportamento dos eventos desmatamento e recuperação da floresta, fica evidente a importância e o poder de explicação das variáveis socioeconômicas, pois não foram observadas quaisquer alterações nos valores das variáveis biofísicas que pudessem explicar as oscilações observadas, porém não há como mensurar quantitativamente, nesta modelagem, o peso e como cada classe de variável (biofísica e socioeconômica) influencia no resultado final do modelo proposto.

Figura 31: Evolução mudanças espaciais reais entre 2000 e 2009.

7.2 _{TESTE DA DEPENDÊNCIA ESPACIAL VIA SELEÇÃO DAS}