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<journal-title specific-use="original" xml:lang="pt">Mercator - Revista de Geografia da UFC</journal-title>
<abbrev-journal-title abbrev-type="publisher" xml:lang="pt">MERCATOR</abbrev-journal-title>
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<issn pub-type="epub">1984-2201</issn>
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<publisher-name>Universidade Federal do Ceará</publisher-name>
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<country>Brasil</country>
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<article-id pub-id-type="art-access-id">273674020025</article-id>
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<subject>Sin sección</subject>
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<article-title xml:lang="en">REGULAÇÃO DE SERVIÇOS ECOSSISTÊMICOS EM UMA BACIA HIDROGRÁFICA DO SEMIÁRIDO BRASILEIRO</article-title>
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<surname>Jerônimo Lucena de Oliveira</surname>
<given-names>Paulo</given-names>
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<season>Enero-Diciembre</season>
<year>2022</year>
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<volume>21</volume>
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<title>Abstract</title>
<p>As pressões humanas sobre os ecossistemas decorrentes do uso e supressão da cobertura vegetal provocam ações negativas sobre a biodiversidade, impactando a natureza e os serviços ecossistêmicos por ela prestados. O foco desta pesquisa é avaliar a capacidade de prestação de Serviços Ecossistêmicos na Bacia do Rio Seridó (RN/PB). Foram aplicadas técnicas de modelagem a partir da USLE, além de índices de vegetação e carbono orgânico. Os resultados mostraram que os maiores valores de NDVI são encontrados em áreas de maior elevação e declividade, e os menores valores são encontrados em áreas planas. Foram identificadas 06 classes de uso do solo, a saber: corpos d'água, área urbana, pastagem e rocha exposta, Caatinga Subarbustiva, Subarborícola e Arbórea. Como resultado, as áreas mais relevantes para a prestação de serviços de estoque de Carbono Orgânico estão nas áreas mais altas, com as áreas de maior controle de erosão localizadas em áreas de escarpas. Dessa forma, compreender a espacialização da capacidade das áreas de prover determinados serviços é dotar os agentes decisórios de um produto de planejamento ambiental voltado para garantir a provisão de serviços ecossistêmicos.</p>
</abstract>
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<title>Resumo</title>
<p>As pressões humanas sobre os ecossistemas decorrentes do uso e supressão da cobertura vegetal causam efeitos negativos sobre a biodiversidade, impactando a natureza e os serviços ecossistêmicos prestados por uma mesma pessoa. O enfoque desta pesquisa é avaliar a capacidade de prestação de Serviços Ecossistêmicos na Bacia Hidrográfica do Rio Seridó (RN/PB). Foram aplicadas técnicas de modelagem a partir da USLE, bem como índices de vegetação e carbono orgânico. Os resultados mostraram que os maiores valores do NDVI estão em áreas de maior elevação e declividade, e os valores mais baixos encontrados em áreas planas. Foram identificadas 06 classes de uso do solo: corpos d'água, área urbana, Pastagem e rocha exposta, Caatinga Subarshtiva, Subarbórea e Arbórea. Com esta razão, as áreas de maior relevância da prestação de serviços de Carbono Orgânico estão nas áreas mais elevadas, sendo que como áreas de maior controle de erosão localizadas em áreas de escarpas. Dessa froma, entender a spatialização da capacidade das áreas em prestar determinados serviços e proporcionar aos agentes tomadores de decisão, um produto de planejamento ambiental voltado a assegurar a prestação dos serviços Ecossistêmicos.</p>
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<trans-abstract xml:lang="es">
<title>Resumen</title>
<p>As pressões humanas sobre os ecossistemas devido ao uso e supressão da cobertura vegetal causam ações negativas sobre a biodiversidade, impactando a natureza e os serviços ecossistêmicos que ela presta. O foco desta pesquisa é avaliar a capacidade de prestação de Serviços Ecossistêmicos na Bacia do Rio Seridó (RN/PB). Foram aplicadas técnicas de modelagem USLE, além de índices de carbono orgânico e vegetação. Os resultados mostraram que os maiores valores de NDVI são encontrados em áreas de maior elevação e declividade, e os menores valores são encontrados em áreas planas. Foram identificadas seis classes de uso do solo, a saber: Corpos d'Água, Área Urbana, Campos e Rochas Expostas, Caatinga Subarbustiva, Sub-Suberbrófica e Arbórea. Como resultado, as áreas de maior relevância para a prestação de serviços de armazenamento de carbono orgânico estão nas áreas mais altas, com as áreas com maior controle de erosão localizadas em áreas íngremes. Dessa forma, compreender a espacialização da capacidade das áreas de prover determinados serviços é fornecer aos tomadores de decisão um produto de planejamento ambiental voltado para garantir a provisão de serviços ecossistêmicos.</p>
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<title>Keywords</title>
<kwd>Serviços Ecossistêmicos</kwd>
<kwd>Modelagem</kwd>
<kwd>Caatinga</kwd>
<kwd>Semiáridas</kwd>
<kwd>Bacia Hidrográfica</kwd>
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<title>Palavras-chave</title>
<kwd>Serviços Ecossistêmicos</kwd>
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<kwd>Caatinga</kwd>
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<title>Palabras clave</title>
<kwd>Serviços ecossistêmicos</kwd>
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<kwd>Caatinga</kwd>
<kwd>Semiárido</kwd>
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<sec>
<title>INTRODUÇÃO</title>
<p>Avanços na compreensão da importância dos sistemas ambientais na prestação de determinados serviços a diversos serviços ecossistêmicos - na sociedade, há uma abordagem bastante coerente para a integração dos níveis de consumo exigidos pela humanidade em relação à capacidade do meio ambiente de prover determinados serviços (DE GROOT et al., 2010; POTSCHIN; HAINES-YOUNG, 2011). O entendimento de que as atividades econômicas, frente aos recursos naturais, levam a desequilíbrios ecológicos, estimula a discussão sobre os limites da pressão antrópica sobre os ecossistemas, iniciando o desenvolvimento de estratégias utilizadas para a conservação (COSTANZA, 1998; COSTANZA et al., 2017).</p>
<p>A partir da década de 1980, os esforços de conservação foram intensificados, considerando a dinâmica natural dos ecossistemas e as demandas sociais, bem como a apropriação da discussão entre sociedade e natureza (VASENTINI, 1997). Nesse sentido, o conceito de Serviço Ecossistêmico surge para promover avanços nas discussões sobre a abordagem da perspectiva da conservação dos ecossistemas por meio da integração de conceitos ambientais e socioeconômicos (FISHER et al., 2009; BURKHARD, 2014).</p>
<p>Dessa forma, autores como Costanza e colaboradores (1997); Potchin; Haines-young (2011); Haines-Young e Potschin (2013), caracterizando-nos como produtos tangíveis e intangíveis produzidos pelos ecossistemas, onde são utilizados direta ou indiretamente pela sociedade, em busca de seu bem-estar. Estes serviços dizem respeito a aspetos relacionados com a prestação, regulação e manutenção e aspetos culturais.</p>
<p>Nesta fase temos um importante elemento de retenção de carbono e armamento, bem como a redução dos processos erosivos por si só (BOTELHO, 2011; SANTOS, 2018), a Bacia do Rio Seridó, não semiárida brasileira, possui características modeladas pela dinâmica de uso e ocupação apenas por meio da supressão vegetal para o aumento de pastagens e agricultura extensiva, o que leva à instabilidade do ecossistema (PENNINGTON; PRADO; PENDRY, 2000; PEREIRA NETO, 2016).</p>
<p>Essas pressões antrópicas desencadeiam uma sequência de desequilíbrios em todo o sistema ambiental, causando prejuízos na qualidade da prestação desses Serviços (BOTELHO; SILVA, 2011). Assim, é necessário espacializar a capacidade da área de estudo para prover determinados serviços de regulação e manutenção (COSTANZA; DALY, 1992; COTANZA et al., 1997).</p>
<p>Portanto, esta pesquisa tem como objetivo avaliar a capacidade de suprimento de SE a partir da modelagem do Índice Universal de Perda de Carbono (EUPS) e dos índices de sequência de carbono para o Banho do Rio Seridó (RN-PB).</p>
</sec>
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<title>MATERIAIS E MÉTODOS</title>
<sec sec-type="materials|methods">
<title>DESCRIÇÃO DA ÁREA DE ESTUDO</title>
<p>A Subbacia do Rio Seridó caracteriza-se como Bacia Hidrográfica Federal por estar localizada em dois estados (Paraíba e Rio Grande do Norte). Com drenagem intermitente típica de regiões semiáridas, os mananciais de drenagem estão localizados na Serra do Alagamar ou Serra dos Cariris (Município de Cubati/PB), ocupando uma área de aproximadamente 9.923 km², o que representa 22,7% da área total da Bacia em em que está inserida, a Bacia do Rio Piranhas Açu (43.683 Km²), configurando assim seu principal sub-bastião hidrográfico (<xref ref-type="fig" rid="gf1">Figura 1</xref>).</p>
<p>Com uma relação analítica integrada, a Bacia do Rio Seridó - BHRS é formada por sistemas naturais e antrópicos que modelam a paisagem para o aumento de escorregamentos em áreas de desertificação (28% da bacia), como destaca o trabalho desenvolvido por Sampaio et al. (2003), Costa e colaboradores (2009); (2012), Pereira Neto (2016), Rabelo e Araújo (2019).</p>
<p>O clima da área de estudo é classificado, segundo a atualização climática de Koppen BSw'h' (ALVARES et al., 2013), destacando-se a concentração dessa estação chuvosa no primeiro semestre do ano, em que a precipitação pluviométrica varia entre 400mm e 600mm anuais (LUCENA et al., 2018).</p>
<p>
<fig id="gf1">
<label>#fig1en.jpg</label>
<caption>
<title>
<xref ref-type="fig" rid="gf1">Figura 1</xref> – Mapa de localização da Bacia do Rio Seridó (PB/RN).</title>
</caption>
<alt-text>#fig1en.jpg Figura 1 – Mapa de localização da Bacia do Rio Seridó (PB/RN).</alt-text>
<graphic xlink:href="273674020025_gf2.png" position="anchor" orientation="portrait"/>
<attrib>Fonte: Elaborado pelo autor.</attrib>
</fig>
</p>
<p>Quanto a aspectos geológicos e geomorfológicos, o embasamento da bacia é constituído por litadas rochosas originárias do ciclo Brasiliano, (MAIA, 2014). Estas unidades geomorfológicas caracterizam-se pela predominância da Unidade de Depressão Sertaneja com formas de relés tabulares largos e de baixa profundidade, apresentando uma superfície pediplanada com elevações topográficas variando entre 100m e 800m de altitude (MAIA; BEZERRA, 2020).</p>
<p>Nesse contexto, a área de estudo apresenta uma vegetação denominada Caatinga Seridó, classificada por Duque (1953) e Rizzini (1997), com características de evolução e adaptação ao ambiente semiárido extremo, que é compostada por áreas totalmente transformadas por ambientes antrópicos (AMORIM et al., 2005). Essa vegetação foi historicamente modelada por interferência antrópica, formando espécies decípolicas, espinhosas e de baixo tamanho, que frequentemente apresentam fisionomia microfílica, juntamente com um extrato herbáceo de clima temperado que é revigorado a cada período de chuvo (ANDRADE-LIMA, 1981; GRAEFF, 2015).</p>
<p>As classes de solos com maior incidência na área de Chuvas Crônicas, seguidas por Neossolo Litólico e Neossolo Regolitic, que não são desfavoráveis à agricultura e cuja existência está ligada a condições severas de clima árido e baixa precipitação pluviométrica (CORRÊA et al., 2019).</p>
</sec>
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<title>PROCEDIMENTOS TÉCNICOS</title>
<p>Para o mapeamento da cobertura vegetal, foram utilizadas imagens do satélite Sentinel 2B (Sensor: MSI; data: 15/08/2019). Com a ajuda do software QGIS versão 2.14.1 (Essen/GNU - General Public License©) (QGIS TEAM, 2015). No pré-processamento das imagens, calibração radiométrica e correção atmosférica foram realizados utilizando correção por Subtracização de Objeto Escuro – DOS (CHAVEZ-JR, 1988). É importante notar que, de acordo com a Agência Espacial Europeia (ESA, 2017), as imagens do satélite Sentinel-2 são fornecidas na refletância Top-Of-Atmosphere (TOA).</p>
<p>O processo preliminar foi feito em uma composição de falsos núcleos através das bandas 02, 03 e 04, respectivamente em azul, verde e vermelho, e então aplicado à classificação de ferro das imagens para criar raster classificado de acordo com os tipos de cobertura do solo.</p>
<p>QUEBRADO</p>
<p>O processo preliminar foi realizado em uma composição de falsos núcleos através das bandas 02, 03 e 04, respectivamente em azul, verde e verde, e aplicado à classificação de imagens de ferro para criar raster classificado de acordo com os tipos de cobertura do solo.</p>
<p>
<disp-formula id="e1">
<label>#form1.jpg</label>
<graphic xlink:href="273674020025_ee2.png" position="anchor" orientation="portrait"/>
</disp-formula>
</p>
<p>Onde:</p>
<p>A - Perda de apenas por unidade de área ao longo (t.ano -1);</p>
<p>R - Fator de erosão causado pela chuva (MJ.mm.ha -1 .h -1 .a.no -1 );</p>
<p>K - Fator de erodibilidade do solo (thha. MJ -1 .mm -1 );</p>
<p>LS - Fator Topográfico;</p>
<p>C - Cobertura e gestão do solo;</p>
<p>P - Práticas de conservação.</p>
<p>O fator R foi obtido através de dados pluviométricos das estações meteorológicas do INMET - Instituto Nacional de Meteorologia e da EMPARN - Empresa de Pesquisa Agropecuária do Rio Grande do Norte, para os municípios de Caicó, Cruzeta, Ouro Branco e Florânia, no Rio Grande do Norte.</p>
<p>Norte, e da Agência Executiva de Gestão das Águas - AESA para os municípios de Santa Luzia, Patos, Picuí e Pedra Lavrada, na Paraíba, nos quais foram obtidos dados históricos de precipitação entre os anos de 2002 e 2018, contando uma série histórica de 16 anos.</p>
<p>Em seguida, aplicou-se a equação proposta por Bertoni e Lombardi Neto (1985):</p>
<p>
<disp-formula id="e2">
<label>#form2.jpg</label>
<graphic xlink:href="273674020025_ee3.png" position="anchor" orientation="portrait"/>
</disp-formula>
</p>
<p>Onde:</p>
<p>R - Erosividade da chuva (MJ.mm.ha -1 .ano -1 );</p>
<p>Pm - Precipitação média mensal (mm);</p>
<p>Pa - Precipitação total anual (mm).</p>
<p>Com relação ao fator K, os dados de areia fina, silte, argila e carbono orgânico do solo foram obtidos do banco de dados de Solos da Embrapa – Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária, da plataforma FAO Digital Soil Map of the World (DSMW). e o Mapa Digital Mundial de Solos (MDMS).</p>
<p>Para análise dos dados, seguiu-se o procedimento descrito por Williams (1975), através da seguinte equação:</p>
<p>
<disp-formula id="e3">
<label>#form3.jpg</label>
<graphic xlink:href="273674020025_ee4.png" position="anchor" orientation="portrait"/>
</disp-formula>
</p>
<p>Onde:</p>
<p>Fareiag - Fração de areia grossa;</p>
<p>Far-sif - Fração argila e silte;</p>
<p>Corg - Fração de carbono orgânico;</p>
<p>Fareiaf - Fração de areia fina contida na amostra de solo.</p>
<p>QUEBRADO</p>
<p>Os fatores são adimensionais, e cada fator dessa equação é calculado separadamente, através de equações específicas que podem ser obtidas de Williams (1975).</p>
<p>Após a obtenção de dois valores de K por meio da equação descrita acima, cada fragmento de apenas identificado no município recebe os devidos valores de fator K no ambiente SIG (Tabela 1), onde foi adotado o mapa de apenas produtos produzidos pela EMBRAPA (2011) escala de 1:5.000.000.</p>
<p>
<fig id="gf8">
<label>#tab1en.jpg</label>
<caption>
<title>Tabela 1 – Valores do fator K para as diferentes classes de solos que ocorrem na Bacia do Rio Seridó. Fonte: EMBRAPA (2011); MDMS (2019)</title>
</caption>
<alt-text>#tab1en.jpg Tabela 1 – Valores do fator K para as diferentes classes de solos que ocorrem na Bacia do Rio Seridó. Fonte: EMBRAPA (2011); MDMS (2019)</alt-text>
<graphic xlink:href="273674020025_gf10.png" position="anchor" orientation="portrait"/>
<attrib>Fonte: EMBRAPA (2011); MDMS (2019)</attrib>
</fig>
</p>
<p>Para o fator C, os valores recomendados para as áreas do semiárido nordestino da Caatinga utilizados por Farinasso et al (2006). Para tanto, as classes de cobertura vegetal foram descritas de acordo com a classificação de Chaves et al (2008), incluindo: Caatinga Arbustiva (&lt; 1,5m); caatinga subarbustiva (&lt; 1,5m e &gt; 3m); caatinga subarbórea (&lt; 3 e &gt; 4,5m); E caatinga arborea (&lt; 4,5m) (tabela 2).</p>
<p>
<fig id="gf9">
<label>#tab2en.jpg</label>
<caption>
<title>Tabela 2 – Bacia do Rio Seridó (RN/PB): Classes de cobertura vegetal, 2021. Fonte: Adaptado de FARINASSO et al (2006).</title>
</caption>
<alt-text>#tab2en.jpg Tabela 2 – Bacia do Rio Seridó (RN/PB): Classes de cobertura vegetal, 2021. Fonte: Adaptado de FARINASSO et al (2006).</alt-text>
<graphic xlink:href="273674020025_gf11.png" position="anchor" orientation="portrait"/>
<attrib>Fonte: Adaptado de FARINASSO et al (2006).</attrib>
</fig>
</p>
<p>A figura LS foi obtida através da imagem do satélite ALOS/PALSAR Sensor, com resolução espacial de 12,5 metros, sendo trabalhada em SIG através da equação proposta por Moore e Bruch (1986).</p>
<p>
<disp-formula id="e4">
<label>#form4.jpg</label>
<graphic xlink:href="273674020025_ee5.png" position="anchor" orientation="portrait"/>
</disp-formula>
</p>
<p>Onde:</p>
<p>F - Fluxo acumulado por cada célula;</p>
<p>Δ - O tamanho de cada célula fornece imagens métricas;</p>
<p>Ɵ - Ângulo de inclinação.</p>
<p>Para o fator P, o valor 1 para toda a área de estudo deveu-se à falta de informações sobre a existência de práticas conservacionistas na área. Esse procedimento também foi adotado por Farinasso et al (2006); (2007) e Silva e colaboradores (2012).</p>
<p>Para avaliar o potencial sequestro de carbono, foram utilizadas imagens do satélite Sentinel 2-B (Sensor: MSI; dados da imagem: 15/08/2019). O índice de vegetação normalizada (NDVI) foi formado de acordo com a fórmula desenvolvida por Rouse et al (1973):</p>
<p>
<disp-formula id="e5">
<label>#form5.jpg</label>
<graphic xlink:href="273674020025_ee6.png" position="anchor" orientation="portrait"/>
</disp-formula>
</p>
<p>Posteriormente, foram aplicados o índice de reflectância fotoquímica (IRP) e o índice de potencial de fluxo de dióxido de carbono (fluxo de CO2), com base na metodologia descrita por Silva et al (2018). Para verificar alterações nos pigmentos carotenoides da folia, foi utilizado o índice de reflexo fotoquímico (IRP), calculado a partir da seguinte equação:</p>
<p>
<disp-formula id="e6">
<label>#form6.jpg</label>
<graphic xlink:href="273674020025_ee7.png" position="anchor" orientation="portrait"/>
</disp-formula>
</p>
<p>A partir da obtenção do PRI, é necessário corrigir seus valores para positivo, o que é de suma importância para normalizar os dados das áreas mais verdes da vegetação, conforme descrito por Silva e Baptista (2015), expresso pela seguinte equação:</p>
<p>
<disp-formula id="e7">
<label>#form7.jpg</label>
<graphic xlink:href="273674020025_ee8.png" position="anchor" orientation="portrait"/>
</disp-formula>
</p>
<p>Para obter o índice de fluxo potencial da sequência de carbono (Fluxo C), é necessário multiplicar os produtos gerados a partir do NDVI e do sPRI, o que determinará o potencial de sequência de carbono da vegetação fotossinteticamente ativa, com base na sequência de carbono proposta por Rahman et al (2000):</p>
<p>
<disp-formula id="e8">
<label>#form8.jpg</label>
<graphic xlink:href="273674020025_ee9.png" position="anchor" orientation="portrait"/>
</disp-formula>
</p>
<p>Quanto ao mapeamento dos SE, foi utilizada a metodologia da Classificação Internacional Comum dos Serviços Ecossistêmicos – CICES (HAINES-YOUNG; POTSCHIN, 2017), desenvolvido a partir do trabalho de contabilidade ambiental realizado pela Agência Europeia do Ambiente (AEA). As classes de mapeamento serão descritas de acordo com a matriz de serviços potenciais da classificação de Burkhard et al., 2014; Burkhard; Mães, 2017.</p>
<p>Nesse sentido, será avaliada a capacidade de prestação de serviços para a regulação e controle do eros, bem como a regulação dos fluxos de carbono orgânico que, segundo Costanza et al (2017), esse serviço possui o funcionamento de ecossistemas e seus processos ecológicos que ajudam a regular as características ambientais que podem interferir no bem-estar humano.</p>
<p>Para realizar a análise estatística, foram tabulados os valores em hectare (ha) de sequestro de carbono e cobertura da terra, bem como os valores de erosão superficial, todos convertos em percentagens (%) de forma a trabalhar com valores próximo de a amostra. Para tanto, aplicou-se estatística descritiva por meio de regressões lineares simples para medir o nível de relação entre sequências de carbono e classes de cobertura do solo, bem como o gráfico boxplot por meio de valores de erosão superficial, buscando concentração entre os quartos da superfície (GOTELLI; ELLISON, 2011).</p>
</sec>
</sec>
<sec sec-type="results">
<title>RESULTADOS</title>
<p>De acordo com o mapeamento geral do índice de vegetação, os resultados obtidos no NDVI variaram de -0,55 a 0,88 (<xref ref-type="fig" rid="gf2">Figura 2</xref>). Onde os maiores valores são observados em áreas de maior altitude, áreas como a planície da Borborema, além dos inselbergues isolados e as encostas nas áreas mais altas.</p>
<p>
<fig id="gf2">
<label>#fig2en.jpg</label>
<caption>
<title>Figura 2 - Mapa do índice de vegetação NDVI na Baía do Rio Seridó (RN/PB)</title>
</caption>
<alt-text>#fig2en.jpg Figura 2 - Mapa do índice de vegetação NDVI na Baía do Rio Seridó (RN/PB)</alt-text>
<graphic xlink:href="273674020025_gf3.png" position="anchor" orientation="portrait"/>
<attrib>Fonte: Elaborado pelos autores.</attrib>
</fig>
</p>
<p>Com base em dois resultados obtidos com o NDVI, além do trabalho de reconhecimento de campo, foi possível identificar apenas 06 tipos de cobertura: Corpos d'água, zona urbana, Pastagem e rocha exposta, Caatinga Subarshtiva, Caatinga Subarbórea e Caatinga Arbórea (<xref ref-type="fig" rid="gf3">Figura 3</xref>). É importante ressaltar que, de acordo com a questão do trabalho, os tapetes ciliares e a vegetação densa foram considerados como o mesmo tipo de classe por apresentarem parâmetros fitofisiomáticos com o mesmo valor de reflexão.</p>
<p>Os dados obtidos foram quantificados em valores de hectare para cada uma das clases de cobertura, com predomínio de mais de 50% da classe Caatinga arbustiva (51,75%). Caracterizam-se por arbustos com alta diversidade de espécies dentro de um mesmo raio de visão, conforme descrito por Albuquerque et al (2020). A classe Caatinga Arborea possui 24,95% de cobertura vegetal, o que proporciona serviços importantes, como a liberação de O2 do sistema e o controle da erosão e dos fluxos de carbono orgânico não só (FERNANDES et al., 2020).</p>
<p>A classe Caatinga Subbarbórea é justamente aquelas áreas que apresentam vegetação de tamanho arbustivo e arbóreo, mas cujas características fitofissiônicas são predominantemente arbustivas ou que apresentam clareiras no interior do fragmento, como evidenciado in loco. São áreas que já presentam aperçado estado de sucessão em termos de maior diversidade de espécies, buscando assim a estabilidade de suas caracteres ecológicas no que diz respeito ao aprimoramento das interações entre as funções ecológicas e a prestação de serviços (ANDRADE et al., 2020).</p>
<p>Já as classes Pastagem e Rocha exposta e a classe Zona Urbana, ambas apresentaram valores de ocupação em torno de 2,19% e 2,56%, respectivamente. A classe zona urbana também pode ser caracterizada como apenas exposta, o mesmo ocorre com a classe Pasto e rocha exposta, con uma mistura de pixels no produto final, sendo este resultado esperado por apresentem áreas más sin planta cover. Nesse sentido, há áreas com pouca capacidade de prestação de serviços por serem, em sua maioria, áreas totalmente alteradas pelo ser humano e que não se caracterizam mais como um sistema natural.</p>
<p>
<fig id="gf3">
<label>#fig3en.jpg</label>
<caption>
<title>Figura 3 - Mapa da cobertura vegetal na Bacia do Rio Seridó (RN/PB).</title>
</caption>
<alt-text>#fig3en.jpg Figura 3 - Mapa da cobertura vegetal na Bacia do Rio Seridó (RN/PB).</alt-text>
<graphic xlink:href="273674020025_gf4.png" position="anchor" orientation="portrait"/>
<attrib>Fonte: Elaborado pelos autores.</attrib>
</fig>
</p>
<p>A classe de corporações hídricas apresenta valores em torno de 2,28% da cobertura total da área de estudo, embora este valor esteja sujeito a alterações com base na dinâmica hidrológica anual da área de estudo. Para melhor entendimento, a Tabela 3 traz os valores em hectares de cada classe de cobertura do solo.</p>
<p>
<fig id="gf10">
<label>#tab3en.jpg</label>
<caption>
<title>Tabela 3 – Valores em hectares de cobertura do solo na Bacia do Rio Seridó (RN/PB). Fonte: Elaborado pelos autores.</title>
</caption>
<alt-text>#tab3en.jpg Tabela 3 – Valores em hectares de cobertura do solo na Bacia do Rio Seridó (RN/PB). Fonte: Elaborado pelos autores.</alt-text>
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<attrib>Fonte: Elaborado pelos autores.</attrib>
</fig>
</p>
<p>Em relação ao potencial de sequestro de carbono na área de estudo (<xref ref-type="fig" rid="gf4">Figura 4</xref>), que se caracteriza como áreas favorecidas e outras áreas em processo de desertificação, os resultados mostram uma distribuição espacial definida das unidades de relé com os maiores locais de sequência de carbono definidos pelos maiores valores de hipsometria.</p>
<p>Considerando o conteúdo metodológico da classificação proposta por Burkhard e colaboradores (2014) sobre a capacidade de prestação de serviços para a regulação de vazões com base nas áreas da tabela CICES, as áreas classificadas como capazes de prestar serviços relevantes para fluxos de carbono nas áreas de corpos d'água, por serem da natureza da paisagem.</p>
<p>Como muitas áreas caracterizadas por maior relevância do que o respeito à prestação de serviços, as localidades onde apresentam altíssima capacidade de relevância são espacializadas mais próximas dos limites da área de estudo, caracterizadas por áreas de escarpa, sendo áreas de maior dificuldade na implementação de atividades agrícolas extensivas, como destacam Silva e Barbosa (2017).</p>
<p>
<fig id="gf4">
<label>#fig4en.jpg</label>
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<xref ref-type="fig" rid="gf4">Figura 4</xref> - Capacidade de prestação de serviços de regulação de vazão na Bacia do Rio Seridó (RN/PB).</title>
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<alt-text>#fig4en.jpg Figura 4 - Capacidade de prestação de serviços de regulação de vazão na Bacia do Rio Seridó (RN/PB).</alt-text>
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<attrib>Fonte: Elaborado pelos autores.</attrib>
</fig>
</p>
<p>Em relação aos valores quantitativos, as áreas classificadas como capacidade relevante apresentaram o maior valor de hectare (29,66%) juntamente com a classe média de capacidade relevante (27,01). Outro dado interessante é que os valores das diferentes clases de alta habilidade relevante e baixa habilidade relevante apresentaram valores muito próximos (17,82 e 16,83, respectivamente).</p>
<p>
<fig id="gf11">
<label>#tab4en.jpg</label>
<caption>
<title>Tabela 4 – Valores em hectares de sequestro de carbono na Bacia do Rio Seridó (RN/PB). Fonte: Elaborado pelos autores.</title>
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<alt-text>#tab4en.jpg Tabela 4 – Valores em hectares de sequestro de carbono na Bacia do Rio Seridó (RN/PB). Fonte: Elaborado pelos autores.</alt-text>
<graphic xlink:href="273674020025_gf13.png" position="anchor" orientation="portrait"/>
<attrib>Fonte: Elaborado pelos autores.</attrib>
</fig>
</p>
<p>A classe de capacidade relevante muito alta apresentou valores de 7.93% da área de estudo e a classe que se caracterizou sem capacidade relevante apresentou valores abaixo de 1% (tabela 4).</p>
<p>Considerando as diversas coberturas e potenciais de sequestro de carbono, os resultados da estatística descritiva em regressão linear simples mostram maior relação entre as classes de Caatinga Densa e Intermediária.</p>
<p>Nesse sentido, com base no valor de R2, foi possível identificar que a variável cobertura explica apenas 92% dos valores de absorção de carbono, mostrando uma forte ligação entre as duas variáveis. Os quais, por sua vez, foram considerados como outliers ou pontos mais discrepantes entre os valores da análise estatística, as classes de água e solo exposto (<xref ref-type="fig" rid="gf5">Figura 5</xref>).</p>
<p>
<fig id="gf5">
<label>#fig5en.jpg</label>
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<title>Figura 5 - Regressões lineares simples entre potencial de sequestro de carbono e cobertura da terra.</title>
</caption>
<alt-text>#fig5en.jpg Figura 5 - Regressões lineares simples entre potencial de sequestro de carbono e cobertura da terra.</alt-text>
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<attrib>Fonte: Elaborado pelos autores.</attrib>
</fig>
</p>
<p>Com base na classificação SE de controle da erosão, as áreas com maior balanço de sedimentos tenderam a ser identificadas (<xref ref-type="fig" rid="gf6">Figura 6</xref>). No entanto, não é possível perceber que não há uma área de maior representatividade que apresente uma capacidade de altíssima relevância na classificação da prestação de serviços.</p>
<p>Em relação aos valores de cada classe de prestação de serviços, a atenção dada à predominância de uma única classe, à menor capacidade relevante (78,8%), mostrando a efetividade da prestação de serviços para controle de eros. Isso se reflete na dinâmica atual da paisagem, mostrando áreas apenas descobertas e/ou formadas por vegetação que apresenta aspectos de degradação (bifurcação na área basal; espacialização entre indivíduos, entre outros), sendo áreas que recebem uma forte energia no sistema, sem radiação solar ou concentração de fluxos de energia hidrogeológica no quarto período do ano.</p>
<p>A classe de capacidade relevante foi a segunda maior em hectares, com 9,48%, seguida pela classe de capacidade relevante muito alta (4,48%), localizada nas bordas da área de estudo e que, em sua conjunção, são formadas por vegetação densa. As classes de média capacidade relevante e alta capacidade relevante apresentaram valores semelhantes, com 3,29% e 2,10%, respectivamente. Por fim, a classe sem capacidade relevante é representada por 1,83%, sendo formada por áreas de corpos d'água.</p>
<p>
<fig id="gf6">
<label>#fig6pt.jpg</label>
<caption>
<title>
<xref ref-type="fig" rid="gf6">Figura 6</xref> - Spatialização das áreas para prestação de serviços de controle da erosão superficial do solo.</title>
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<alt-text>#fig6pt.jpg Figura 6 - Spatialização das áreas para prestação de serviços de controle da erosão superficial do solo.</alt-text>
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<attrib>Fonte: Elaborado pelos autores.</attrib>
</fig>
</p>
<p>
<fig id="gf12">
<label>#tab5en.jpg</label>
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<title>Tabela 5 - Prestação de serviço de controle da erosão superficial do solo. Fonte: Elaborado pelos autores.</title>
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<alt-text>#tab5en.jpg Tabela 5 - Prestação de serviço de controle da erosão superficial do solo. Fonte: Elaborado pelos autores.</alt-text>
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<attrib>Fonte: Elaborado pelos autores.</attrib>
</fig>
</p>
</sec>
<sec sec-type="discussion">
<title>DISCUSSÃO</title>
<p>Conforme pode ser observado na figura 03, foi possível mapear 6 clases de cobertura do solo. São eles: Corpos d'água, zona urbana, Pastagem e rocha exposta, Caatinga Subarrubtiva, Caatinga Subbarbórea e Caatinga Arbórea. No entanto, é importante ressaltar que valores de NDVI em torno de 0,78 também foram encontrados em áreas superiores por Albuquerque et al (2020) no município de Parelhas-RN, que não está inserido na área de estudo.</p>
<p>Ou seja, esses afloramentos rochosos constituem uma barreira seletiva à ocupação e estabelecimento de espécies vegetais. Nelas, os habitats rochosos caracterizam-se principalmente pela ausência e/ou escassez de solo, por características edáficas, por fatores microclimáticos limitantes potencializados por características geomorfológicas e pela natureza geológica das rochas (ABREU et al., 2012; ARRUDA et al., 2015; CARLUCCI et al., 2015).</p>
<p>Vale ressurgir a importância do trabalho que vem sendo alterado para o manejo de práticas conservacionistas em áreas abertas, uma vez que esse serviço ocupa grandes áreas. Para o segundo Dias-Filho (2010) a falta de cuidado reflete na longa vida útil da produção de pastagens com a formação de vastas áreas degradadas, incentivando o desenvolvimento de novas áreas ou, ainda, a expansão de áreas de pastagem em áreas de vegetação natural.</p>
<p>Ponzoni et ai. (2012), apontam que os valores de NDVI podem ser maiores em áreas que estão em processo de regeneração, quando comparadas a áreas florestais, devido à alta attivida de fotossintética. Nesse sentido, as áreas da Caatinga Arborea que sofrem influência de atividades agropecuárias, geralmente apresentam valores de NDVI mais bajas.</p>
<p>Focando mais na discussão e compreensão do alto valor da classe de baixa capacidade relevante (Figuras 7A e 7B), será necessário haver uma apropriação temporal na compreensão das tipologias de paisagem, com prensas antrópicas para moldar esses sistemas há cerca de 300 anos, como destacam Costa e colaboradores (2009); e Silva e Barbosa (2017).</p>
<p>Nesse sentido, o processo de uso e ocupação da paisagem é pouco moldado, contribuindo para o processo que caracteriza a vegetação decorativa de sua história evolutiva, desenvolvendo adaptações aos ambientes estabelecidos em ambiente semiárido e de pressão antrópica (GRAEFF, 2015).</p>
<p>Pelo gráfico do boxplot representado pela <xref ref-type="fig" rid="gf7">figura 7B</xref>, a classe de baixa habilidade relevante representava justo o outlier da amostra, ou seja, a anomalia dentro de todos os valores amostrais distribuídos entre a distância interquartil que, por sua vez, a mediana apresentava valores mais próximo do valor do primeiro quartil, bem como do valor mínimo da amostra. Nesse sentido, este gráfico mostrou uma forte relação entre as variáveis apresentadas, exceto para a classe de baixa habilidade relevante.</p>
<p>Essas variações ambientais são responsáveis pela diversificação da composição e fisionomia da vegetação, retratada principalmente na densidade e estratificação horizontal e vertical das comunidades vegetais (RODAL, 1992), que, dependendo do regime pluviométrico e do tipo de solo, variam de florestas datadas a altas e secas até 15-20 m de altura (RIZZINI, 1997; CARDOSO-SILVA et al., 2018).</p>
<p>
<fig id="gf7">
<label>#fig7pt.jpg</label>
<caption>
<title>
<xref ref-type="fig" rid="gf7">Figura 7</xref> - Variação na capacidade de prestação de serviços de controle da erosão superficial do solo.</title>
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<alt-text>#fig7pt.jpg Figura 7 - Variação na capacidade de prestação de serviços de controle da erosão superficial do solo.</alt-text>
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<attrib>Fonte: Elaborado pelos autores.</attrib>
</fig>
</p>
<p>QUEBRADO</p>
<p>QUEBRADO</p>
<p>Vale ressaltar que as florestas tropicais são provavelmente o tipo de vegetação mais associado à América do Sul na mente das pessoas (MORO et al., 2016). Devido a esse foco nas florestas tropicais, outros biomas, bem como as formações semiáridas, foram frequentemente negligenciados, tanto em termos de estratégias de conservação quanto em termos de pesquisa científica (PRADO, 2000; SANTOS et al., 2011). . E apesar de bastante alterada, a Caatinga é um bioma de grande biodiversidade, com relevância biológica e considerada beleza peculiar, com destaque para a multiplicidade de comunidades vegetais, formadas por uma gama de combinações entre tipos edáficos e variações microclimáticas, além de uma expressiva proporção de taxatos raros e endêmicos (CARDOSO-SILVA et al., 2018).</p>
<p>Nesse contexto, observa-se que a maior parte dos esforços científicos para o estudo e conservação da vegetação tropical está concentrada em florestas tropicais, enquanto pouca atenção tem sido dada às florestas tropicais secas (MOONEY; NOVILHO; MEDINA, 1995; SIYUM, 2020), considerado um dos ecossistemas mais amados da Terra (PRADO, 2000; OLSON et al., 2001; HOEKSTRA et al., 2004; CARDOSO-SILVA et al., 2018), com altas taxas de desmatamento, exigindo que se busque a conservação florestal (MILES et al., 2006).</p>
</sec>
<sec sec-type="conclusions">
<title>CONCLUSÃO</title>
<p>A partir de dois resultados obtidos, pode-se concluir que a cobertura vegetal do Banho do Rio Seridó permitiu inferir o grau de interferência antrópica nessa paisagem, sendo a área mais representativa caracterizada pelo dossel arbustivo, que se configura como uma vegetação que apresenta degradação. No entanto, a pastagem e a classe de exposição apresentaram menor valor de cobertura (2,18%), variando de acordo com o período do ano devido à variação da clorofila nas plantas do semiárido.</p>
<p>Em relação aos fluxos de Carbono Orgânico e controle de eros, a classe da Caatinga Arbórea foi a mais relevante na província das SEs, sendo esses remanescentes isolados em áreas de maior altitude e declividade, nas quais tendem a controlar a erosão superficial do solo.</p>
<p>A metodologia proposta neste trabalho mostrou-se eficaz com base na modelagem SIG. É possível fazer uma espacialização e distinção entre diferentes graus de capacidade de prestação de serviços por unidade ambiental dentro da bacia hidrográfica, permitindo uma correlação entre sua dinâmica hidrológica e as características do ambiente, podendo gerar modelos futuros para a tomada de decisão em conjunto com o planejamento ambiental.</p>
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<bold>REFERÊNCIAS</bold>
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<mixed-citation>RIBEIRO, D. R.; ARAÚJO, J. C. Estimativa e mapeamento da erosão bruta na bacia hidrográfica do rio Seridó, Brasil. Revista Brasileira de Geomorfologia, v. 20, n. 2, p. 361-372, 2019.</mixed-citation>
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<article-title>RIBEIROOliveira, D. R.; ARAÚJO, J. C. Estimativa e mapeamento da erosão bruta na bacia hidrográfica Fazer Rio Serido, Brasil. Revista Brasileira de Geomorfologia, v. 20, n. 2, p. 361-372, 2019.</article-title>
<source>RIBEIRO, D. R.; ARAÚJO, J. C. Estimativa e mapeamento da erosão bruta na bacia hidrográfica fazer rio Seridó, Brasil. Revista Brasileira de Geomorfologia, v. 20, n. 2, p. 361-372, 2019.</source>
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<mixed-citation>OLIVEIRA, A. F.; GAMON, J. A.; FUENTES, D.; Para; OLIVEIRA, D.; OLIVEIRA, D.; QIU, H. Modelando o fluxo de CO2 de florestas boreais usando índices de banda estreita a partir de imagens AVIRIS. In: Workshop AVIRIS, JPL/NASA, Pasadena, Califórnia, 2000.</mixed-citation>
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