Cenários e modelos de desmatamento para a Amazônia

Cenários e modelos de desmatamento para a Amazônia Ana Paula Dutra Aguiar Talita Assis Ricardo Teophilo Folhes Eloi Dalla Nora Roberto Araújo de O. Santos Junior Diógenes Alves Resumo: Cenário é uma história sobre o futuro formulada em palavras, números e/ou mapas, apresentando desenvolvimentos plausíveis em condições críticas de incerteza. Técnicas de formulação e análise de cenários são utilizadas em situações em que os fatores que influenciam o futuro – como escolhas e – transformações políticas, progressos tecnológicos, mudanças nos padrões de consumo – são altamente incertos, incontroláveis ou insuficientemente conhecidos. Normalmente, apresentam-se cenários em grupos, cada um dos quais correspondendo a um conjunto internamente consistente de suposições sobre o desenvolvimento futuro das principais incertezas e dos demais fatores relevantes associados. Eles podem ser classificados de diferentes formas conforme a abordagem: qualitativos e/ou quantitativos; exploratórios e/ou normativos; participativos ou formulados por especialistas; multiescala ou não. Nas últimas décadas, diversos estudos têm sido publicados sobre o futuro da Amazônia, na maior parte baseados em modelos quantitativos e considerando fatores de natureza frequentemente limitada. Neste texto, apresentamos uma revisão teórica sobre abordagens de cenários, seguida de um panorama dos cenários e modelos desenvolvidos para a Amazônia, buscando associar as abordagens empregadas aos resultados obtidos. Discutimos sobre como fatores regionais, nacionais e globais têm sido considerados sob diferentes abordagens e sobre os desafios dessas ferramentas no complexo contexto socioeconômico e político da Amazônia do século XXI.

A construção de cenários é uma das abordagens de estudos de futuro, que serve para apreciar futuros possíveis, prováveis, desejáveis e indesejáveis

(Börjeson; Höjer et al., 2006). Para analisar possíveis desenvolvimentos da interação entre o homem e a natureza, cenários – quando incluem a parametrização de modelos computacionais55 – podem ser utilizados, por exemplo, para explorar o funcionamento do sistema terrestre e os impactos das mudanças ambientais, e também como base para discussões, seja no quadro das tomadas de decisão político-administrativas, seja no de deliberações e mobilizações mais amplas. Raskin (2005) define cenários como histórias plausíveis, desafiadoras e relevantes sobre como o futuro pode se desenvolver, que podem ser contadas tanto por palavras como por números. Cenários não são previsões, predições, ou recomendações. Eles dizem respeito a esboçar caminhos (pathways) futuros e levar em consideração incertezas críticas.

Assim, cenários são utilizados em situações em que os fatores que influenciam o futuro são altamente incertos, incontroláveis e insuficientemente conhecidos. Um cenário, então, não é uma descrição de um ponto final no tempo, mas uma história – contada em números ou palavras – sobre uma série de eventos possíveis no horizonte de tempo para ele estabelecido, conforme Alcamo e Ribeiro (2001), Alcamo (2008) e Wilkinson e Eidinow (2008). Cenários são em geral: (a) multidimensionais, descrevendo múltiplas características que coletivamente descrevem uma representação coerente do futuro; (b) esquemáticos, com foco nos grandes padrões e não na precisão ou detalhe; (c) normalmente apresentados em grupos, pois, para representar incertezas, múltiplos cenários são necessários; (d) associados a um menor grau de confiança do que prognósticos, por exemplo (Raskin, 2005). Quando incluem na sua formulação a quantificação de determinados processos através de modelos de sistemas, podem servir de base para 55

Esclarecemos aqui a distinção entre modelo e cenário adotada neste capítulo. Modelos são abstrações obtidas através de simplificações das relações do mundo real para um determinado problema de interesse. Tais abstrações devem possibilitar o tratamento analítico, sendo expressas por símbolos. Modelos podem ser conceituais ou matemáticos. Modelos são denominados matemáticos quando os seus símbolos e relações são tratados por métodos matemáticos (Briassoulis, 2000). Neste capítulo, os modelos citados são todos matemáticos e computacionais – ou seja, a simulação e análise dos problemas focados se utilizam de uma linguagem ou um ambiente computacionais –, sendo que aqueles que tratam de mudanças de uso de terra utilizam uma representação espacialmente explícita. Já cenários são histórias sobre o futuro, contadas em palavras, números ou mapas, ou uma combinação destes elementos, sendo que os dois últimos podem ser gerados a partir de modelos computacionais. Neste caso, os resultados dos modelos e a sua parametrização de acordo com as premissas do cenário são parte do cenário.

procedimentos de parametrização e também de concepção estrutural do próprio sistema. Em processos político-administrativos ou deliberativos, podem oferecer referências para a conceituação e o desenvolvimento do problema na esfera política, administrativa, social e econômica. O termo cenário foi emprestado do teatro, no âmbito do qual se refere aos elementos sequenciais de uma peça, como as ações dos atores ou as mudanças na disposição dos elementos do palco(Alcamo e Ribeiro, 2001). Como forma de explorar o futuro, o termo foi difundido inicialmente na área militar, após a Segunda Guerra Mundial, em especial na corporação Rand, nos Estados Unidos, para descrever um método de análise de jogos de guerra (Kahn & Wiener, 1967). A partir dos anos 1960 e 1970, passou a ser utilizado para fins de planejamento nos contextos empresarial e governamental, visando apoiar tomadas de decisão (Godet, 2000). Foram nas últimas décadas, porém, que os cenários passaram a ser utilizados na área ambiental, devido a preocupações relativas a mudanças climáticas, disponibilidade de água, funcionamento dos ecossistemas, qualidade do ar e mudanças do uso da terra, como vemos em Alcamo e Ribeiro (2001), Alcamo (2008), Swart (2002), Girod (2009) e Wilkinson e Eidinow (2008). A análise de cenários emergiu como uma ferramenta particularmente útil para considerar as trajetórias interligadas de ecossistemas, seu gerenciamento e o bem-estar humano em sistemas socioambientais. Nesses casos, por permitirem a visualização de trajetórias alternativas de desenvolvimento futuro – assumindo uma perspectiva sistêmica e considerando incertezas –, os cenários podem ajudar tomadores de decisão a analisar possibilidades e a planejar ações robustas num contexto de múltiplos cenários alternativos. Conforme Carpenter, Bennett et al. (2006) e Biggs (2007), estudos de cenários podem também ajudar a alcançar um determinado objetivo, como a resiliência de um ecossistema ou a minimização de conflitos em torno de determinado recurso. Existem muitos exemplos de utilização de cenários na área ambiental, como vemos em Postma e Liebl (2005), Alcamo e Ribeiro (2001), Parson (2006), Raskin (2005) e Alcamo (2006; 2008). Em escala global, podemos citar o Global Environment Outlook (GEO 5) (Unep, 2012), os cenários de emissão de gases do efeito estufa do Painel Intergovernamental sobre Mudanças Climáticas (IPCC) que conferimos em Nakicenovic (2001), Swart (2002) e Girod (2009) e a Avaliação Ecossistêmica do Milênio, conforme MEA (2005) e Carpenter, Bennett et al. (2006). Um aspecto da questão ambiental são as mudanças de uso e cobertura da terra associadas a emissões de gases do efeito estufa, perda de biodiversidade

e segurança alimentar (Lambin & Geist, 2006). É o caso da Europa, onde dois projetos foram conduzidos na década passada tendo cenários de mudanças de uso da terra como componentes centrais. O primeiro deles, que podemos conferir em Metzger, Rounsevell et al. (2006), é o Modelagem e Análise Avançadas de Ecossistemas Terrestres (Advanced Terrestrial Ecosystem Analysis and Modelling – Ateam). O segundo, conforme Verburg (2006) e Westhoek (2006), é o Eururalis. Todos esses projetos apresentam em comum uma combinação de aspectos qualitativos e quantitativos. No caso do Brasil – em especial da Amazônia –, muitos estudos foram realizados nas décadas passadas, com destaque para abordagens quantitativas motivadas pela preocupação internacional com as altas taxas de desmatamento observadas até o início deste século e seus impactos sobre as emissões de gases do efeito estufa. Em geral, esses modelos trazem implícitas a definição e a combinação de fatores de natureza distinta, que refletem as escolhas adotadas pelos modeladores. Este capítulo tem por objetivo inicial apresentar uma revisão do conceito de cenários, pois o termo tem sido utilizado na literatura referente à Amazônia com significados que muitas vezes fogem do seu conceito mais amplo. Em seguida, são revisadas as abordagens empregadas pelos trabalhos realizados para a Amazônia, destacando sua importância e a necessidade de sua reformulação frente ao novo contexto socioeconômico e institucional da região.

Cenários: principais classificações e características56 Várias tipologias, como as de Godet (2000), Van Notten, Rotmans et al. (2003), Bradfield (2005), Börjeson, Höjer et al. (2006), Miller (2007) e Vergragt e Quist (2011), foram propostas para classificar os cenários, com muitas nuances e diferenças entre elas. Especificamente sobre cenários ambientais, podem-se citar, entre outros, Alcamo e Ribeiro (2001), Raskin (2005), Parson (2006), Pulver (2007), Alcamo (2008), Garb, Pulver et al. (2008), Wilkinson e Eidinow (2008) e Van Vuuren, Kok et al. (2012). Neste capítulo, buscamos sintetizar as principais variações encontradas na literatura sobre cenários ambientais por meio de uma organização em quatro eixos: (a) cenários qualitativos e quantitativos; (b) cenários normativos e exploratórios; (c) cenários em única escala ou multiescala; (d) cenários participativos ou elaborados por especialistas. Note-se que essas classificações são ortogonais 56 Uma versão inicial do conteúdo desta seção foi elaborada pelos autores para a dissertação de mestrado de Ricardo Folhes, defendida em 2010 no curso de Ciências Ambientais, Universidade Federal do Pará.

entre si; cenários quantitativos e/ou qualitativos, por exemplo, podem ser exploratórios ou normativos, participativos ou não. Cenários qualitativos e/ou quantitativos De acordo com Raskin (2005), duas abordagens de construção de cenários se desenvolveram no período entre a Segunda Guerra Mundial e aproximadamente 1995 em dois ramos de literatura praticamente sem intersecção entre si: a modelagem quantitativa e as narrativas qualitativas. Esse dualismo reflete dois desafios de igual importância em termos de cenários: prover representações quantitativas sistemáticas e replicáveis por um lado e visões sociais contrastantes e não quantificáveis do outro. Os primeiros antecedentes dos cenários ambientais atuais datam dos anos de 1970, reflexos das preocupações crescentes com disponibilidade de recursos naturais para a crescente população e economia globais. São dessa época tanto ambiciosos modelos matemáticos como o muito discutido Limits to Growth, do Clube de Roma (Meadows; Meadows et al., 1972), quanto narrativas como o The Next 200 Years, elaborado por Kahn (1976) em resposta ao Limits to Growth. Na mesma época, começam os esforços de construção de cenários pela Royal Dutch/Shell, que os utilizava para fortalecer a conversação estratégica e o aprendizado, explorando descontinuidades e possibilidades de mudança no mind-set das pessoas dentro da organização (Jefferson, 2012). Mais tarde, no final dos anos 1980 e 1990, surgiram muitos cenários relativos à questão de energia e mudanças globais, os mais importantes dos quais são os primeiros do IPCC (Leggett, Pepper et al., 1992). Desta primeira fase, surgiu o entendimento do potencial e da limitação de ambas as abordagens. Em vista da complexidade e incerteza das questões ambientais, que envolvem interações intricadas entre os sistemas naturais e sociais, a análise de cenários requer abordagens que transcendem os limites dos modelos determinísticos convencionais, nos quais o funcionamento do sistema é conhecido e persistente. Previsões probabilísticas não são possíveis quando novos comportamentos podem ser esperados, e futuros estruturalmente diferentes podem emergir. Narrativas descritivas, por outro lado, podem dar voz a importantes fatores, moldando valores, comportamentos e instituições, fornecendo uma perspectiva mais ampla do que a que poderia ser representada somente pela modelagem computacional. Cenários puramente qualitativos, por outro lado, apresentam a limitação de não apresentarem nenhuma análise de dados numéricos, e o fato de as suposições por trás

dos resultados dos cenários portarem o viés dos autores que contribuíram para sua formulação, como vemos em Alcamo e Ribeiro (2001) e Alcamo (2008).57 A escolha da melhor abordagem depende do objetivo do estudo. Muitas das análises de cenários ambientais utilizam uma combinação das duas abordagens: narrativas e modelos computacionais (ver Figura 1).

Figura 1: Representação esquemática da combinação de abordagens qualitativas e quantitativas para a construção de cenários. Fonte: Raskin et al. (2005).

Alcamo et al. (2001) propuseram uma abordagem denominada Story and Simulation (SAS) que combina componentes qualitativos e quantitativos, considerando cenários ambientais cujos elementos centrais são: a descrição de mudanças passo a passo, os principais fatores que as ocasionam (inclusive sua descrição e evolução nos diferentes cenários), o ano inicial, o horizonte de tempo e a storyline – uma narrativa ligando esses fatores ao foco do próprio cenário. As etapas desta abordagem são: 1. O desenvolvimento de narrativas qualitativas. 2. O uso de modelos computacionais para quantificar as narrativas. 3. O uso de um processo interativo para quantificar e revisar as

57 Embora – talvez em menor grau – a mesma crítica possa ser aplicada a modelos computacionais, pois escolhas também são feitas pelos modeladores em diversas fases do processo, conforme abordado na conclusão deste texto.

narrativas até que estejam corretamente ligadas aos modelos computacionais. 4. O uso de diversos meios para solicitar contribuições para os cenários e comunicar os resultados. Essa abordagem foi utilizada, por exemplo, no Relatório especial sobre cenários de emissões (Special Report on Emissions Scenarios – SRES) do IPCC58 (Nakicenovic, 2001) e em diversos estudos nas últimas décadas (Van Vuuren; Kok et al., 2012). A abordagem SAS combina as vantagens e desvantagens dos métodos quantitativos e qualitativos, mas apresenta como complicação adicional a integração dos dois métodos. Em muitos casos, os modelos computacionais utilizados são pré-existentes. No processo de construção dos cenários, eles são parametrizados de acordo com as premissas estabelecidas durante o processo de construção dos cenários, gerando os resultados quantitativos que os constituirão de maneira mais ampla. Um das dificuldades reside na quantificação das narrativas (Kok; Van Vliet et al., 2011), pois frequentemente os modelos computacionais utilizados não permitem a quantificação de muitos dos fatores e suposições descritos. Por outro lado, em muitos casos, os modelos requerem uma grande variedade de informações quantitativas para alimentar uma série de parâmetros que dificilmente são extraídos das narrativas. Recentemente, no contexto do projeto Cenários Hídricos para a Europa e Países Vizinhos (Water Scenarios for Europe and Neighbouring States – Scenes), Van Vliet (2009) propôs a adaptação do SAS para incorporar um método semiquantitativo, o Fuzzy Cognitive Method (FCM). Este procura capturar a dinâmica presente e futura do sistema e estruturar os resultados de oficinas participativas com vistas a facilitar a tradução das narrativas para os modelos computacionais. Algumas experiências com a abordagem foram realizadas na Amazônia, como discutido nas próximas páginas. Cenários normativos e exploratórios Outra forma de classificar os cenários está relacionada ao propósito do cenário e à perspectiva de formulação dos cenários: do presente para o futuro, ou do futuro para o presente (foward looking X backward looking). Como 58 Uma revisão sobre os cenários de emissão do IPCC é dada por O’neill e Nakicenovic (2008) e Girod (2009). Para o IPCC AR5, em preparação atualmente, está sendo adotado um processo distinto, descrito em Moss (2010) e Van Vuuren, Riahi et al. (2012). Ver informações adicionais em: http://sedac.ipccdata.org/ddc/ar5_scenario_process/ (acessado em 16 dez. 2013).

mencionado acima, os eixos adotados neste capítulo são ortogonais entre si: cenários quantitativos e/ou qualitativos podem ser exploratórios e/ou normativos. Como não há consenso entre os autores na forma de classificar os cenários ambientais de acordo com este critério – como vemos em Wollenberg; Edmunds et al. (2000), Alcamo e Ribeiro (2001), Buarque (2003), Van Notten; Rotmans et al. (2003), Börjeson; Höjer et al. (2006), Evans; Velarde et al. (2006), Parson (2006), Westhoek; Berg et al. (2006) –, resolveu-se adotar aqui a classificação de Alcamo e Ribeiro (2001), ilustrada na Figura 2. Acrescentamos, porém, algumas considerações baseadas nas demais tipologias. • Cenários exploratórios começam no presente e visam explorar tendências para o futuro. Eles são mais próximos do significado original da palavra cenário, pois são concebidos como uma sequência de eventos emergentes. • Cenários antecipatórios (ou normativos) começam com uma visão prescrita (estabelecida a priori) do futuro (otimista, pessimista ou neutra). O cenário é construído de frente para trás no tempo, ligando o presente ao futuro estabelecido pela visão.

Figura 2: Diferença entre cenários exploratórios e normativos. Fonte: IPCC (2007) e Wollenberg (2000).

Os cenários normativos ou antecipatórios incluem em sua concepção o desejo das pessoas envolvidas no seu processo de construção, explorando caminhos ou ações que deveriam ocorrer para alcançar esse desejo. São concebidos, como indicado em Robinson (1982), Dreborg (1996), Quist e

Vergragt (2006), Quist; Thissen et al. (2011), Robinson; Burch et al. (2011) e Vergragt e Quist (2011), a partir de uma visão do futuro, que pode ser positiva, negativa ou neutra e se desenvolve na discussão do confronto do desejo com as condições concretas, mediante a construção de uma trajetória invertida, através de métodos de backcasting. Esta visão do futuro não deve ser confundida com o cenário em si, que contempla os passos para alcançar essa visão. Por sua própria natureza, o processo de construção de cenários normativos em geral pode requerer uma maior participação de stakeholders, o que envolve o desejo dos atores que são parte do problema. Cenários normativos podem ser particularmente importantes quando existem referências institucionais ou políticas sobre o desenvolvimento de um processo, como no caso do artigo 2 da Convenção do Clima, que prevê a estabilização da concentração dos gases de efeito estufa (Swart, 2002). Já os cenários exploratórios são utilizados em geral para analisar o possível desenrolar de acontecimentos futuros em relação a determinado tema, visando facilitar o posicionamento e a tomada de decisões sobre o assunto. Costumam ser concebidos por meio da definição dos fatores determinantes das mudanças em questão no cenário e da seleção de incertezas críticas entre esses fatores, bem como de hipóteses sobre como essas incertezas se desenvolveriam. Cenários exploratórios podem ser elaborados por especialistas e/ou pela participação de stakeholders. Muitos estudos produzem cenários exploratórios e normativos, enquanto outros combinam alguns elementos de ambas as perspectivas. Por exemplo, os cenários do Word Water Vision (Cosgrove & Rijsberman, 2000) combinam aspectos exploratórios e normativos, qualitativos e quantitativos. Já Kok; Van Vliet et al. (2002), usando a abordagem SAS, desenvolveram quatro cenários exploratórios para a Europa em 2050. Um exercício de backcasting foi realizado, tendo como visão normativa de 2050 a utilização, provisão e gerenciamento sustentável dos recursos hídricos. O objetivo do exercício foi identificar as ações necessárias, obstáculos e oportunidades para que o objetivo fosse alcançado em qualquer dos quatro possíveis futuros representados pelos cenários exploratórios. Finalmente, cabe mencionar que, em paralelo à classificação de cenários exploratórios e normativos, existe a diferenciação entre cenários de base (baseline) e cenários de análise de políticas (policy scenarios)59 (Alcamo e Ribeiro, 2001). Estes são variações daqueles e visam avaliar os efeitos de 59 Alguns autores se referem aos policy scenarios como cenários alternativos ou canônicos (Buarque,

diferentes ações políticas em relação ao cenário de referência. Por sua vez, os cenários de base, no contexto de cenários ambientais, visam apresentar alternativas para o futuro sem considerar os impactos de políticas ambientais, servindo como referência para a comparação.60 Além de servir de referência, a construção de cenários de base permite explorar as incertezas quanto ao desenvolvimento dos demais fatores determinantes não diretamente associados a ações políticas, normalmente – mas não necessariamente – construídos através da perspectiva exploratória.61 Alguns estudos não fazem essa distinção, enquanto outros buscam elaborar somente cenários de base. Por exemplo, os cenários de emissões (SRES) do IPCC são organizados em quatro famílias de cenários baseline construídas de modo exploratório. No processo de construção de cenários, podem ser combinados diferentes métodos, inclusive oficinas de trabalho, entrevistas estruturadas, a técnica de Delfos, métodos de backcasting e uma série de métodos participativos (Buarque, 2003). A seleção dos métodos específicos empregados em um determinado projeto irá depender do conjunto de decisões relativas aos objetivos da análise: (a) escala temporal (horizonte e intervalo de tempo); (b) opção por qualitativos e/ou quantitativos; (c) opção por abordagem exploratória e/ou normativa; (d) forma de participação da sociedade no processo de construção; (e) representação de uma escala ou múltiplas escalas espaciais. As próximas seções discutem os itens (d) e (e). Cenários participativos e elaborados por especialistas Para diferenciar cenários participativos daqueles elaborados por especialistas, são inicialmente apresentadas algumas definições:62 • Participação: semanticamente, é muito semelhante ao envolvimento – o 2003), enquanto os cenários baseline são também chamados de cenários de referência, non-intervention, ou business as usual (BAU). 60 Embora em vários casos seja difícil fazer essa separação, pois muitas políticas já fazem parte da sociedade, como nota o próprio autor. 61 Alguns estudos adotam somente um cenário de base, em muitos casos chamado business as usual. No entanto, alguns autores discutem a pertinência da concepção de cenários BAU nos tempos atuais, pois a possibilidade de transições abruptas, incertezas e instabilidades não são consideradas (Vergragt & Quist, 2011). 62 Apresentamos aqui apenas uma breve revisão dos conceitos para embasar a classificação dos cenários. Existe toda uma literatura sobre o assunto, com inclusive diferentes definições e pontos de vista sobre o alcance da participação, fora do escopo deste capítulo.

ato ou processo de estar envolvido. Na literatura das ciências sociais, significa o ato de participação ativa de grupos sociais na apreciação e decisão dos processos em que se encontram direta ou indiretamente envolvidos, com conhecimentos relevantes sobre a questão em jogo, conforme Stirling (2006) e Wesseling; Paavola et al. (2011). • Stakeholders, atores e especialistas: Heijden (1996) diferencia atores de stakeholders para fins de análises de cenários. Stakeholders são os interessados no tema em discussão no cenário, que recebem as consequências das ações. Atores são as pessoas ou organizações que atuam no objeto analisado porque têm o poder de tomar decisões, mas não necessariamente sofrem as consequências das mesmas. Especialistas, por outro lado, são pessoas com conhecimento específico – cientistas, profissionais, burocratas etc. – sobre algum dos aspectos relevantes ao tema do cenário ou a outros a ele relacionados, mas não têm necessariamente poder de ação. Isto significa que os especialistas não são em princípio diretamente interessados ou afetados pelo tema, embora eventualmente possam ser. • Métodos participativos: incluem entrevistas e questionários dirigidos a grupos focais envolvendo stakeholders, conforme Van Asselt Marjolein e Rijkens-Klomp (2002) e Richards; Sherlock et al. (2004). Muitas das técnicas de cenários – especialmente no nível local – utilizam métodos baseados no denominado diagnóstico rápido participativo (DRP), que consiste em técnicas simples, normalmente visuais, que têm sido utilizadas em vários contextos, conforme vemos em Wollenberg; Edmunds et al. (2000) e Evans; Velarde et al. (2006). Tais métodos vêm sendo amplamente empregados na Amazônia por ONGs, cientistas e órgãos governamentais, além de experiências de mapeamento participativo alinhadas ao movimento socioambiental (Santos, 2005). Já as experiências de construção de cenários propriamente ditos, principalmente através de métodos participativos, são menos comuns na Amazônia. • Cenários participativos: são aqueles construídos com o envolvimento direto de stakeholders através de métodos participativos, em que os atores e especialistas podem tomar parte de forma secundária. Recentemente tem sido dada atenção ao valor da inclusão de métodos participativos em análises de cenários. De acordo com Wollenberg et al. (2000), “cenários serão mais poderosos em criar novos conhecimentos quando envolvem diretamente stakeholders”. Em escala global, os cenários

tendem a ser do tipo exploratório, focados em produzir resultados científicos quantitativos e com uma construção de narrativas normalmente baseada na contribuição de especialistas (Parson, 2008). Nesse caso, os stakeholders, atores e tomadores de decisão são mais envolvidos durante processos de revisão do que na fase de elaboração dos cenários. Por outro lado, diversos exercícios em escala local têm enfatizado o processo de comunicação e construção de consenso entre stakeholders, que pode acompanhar o desenvolvimento de cenários (qualitativos), em especial na Ásia e África, como indicado por Wollenberg; Edmunds et al. (2000) e Alcamo (2006). Mas essas diferenças entre cenários globais e locais refletem apenas grandes tendências. A literatura indica que é possível engajar stakeholders com sucesso nos níveis nacional e internacional, e há exemplos concretos, como em alguns dos estudos regionais do MEA (Kok; Biggs et al., 2007). As vantagens da utilização de processos participativos estão relacionadas à relevância, credibilidade, legitimidade e criatividade (Van Vliet, 2009) – critérios normalmente adotados para avaliar a qualidade de análises de cenários (Alcamo, 2008). Quatro categorias de razões para a utilização desse tipo de processo foram discutidas na literatura por Stirling (2006) e Patel; Kok et al. (2007). A primeira categoria é a (a) normativa: a participação segue princípios democráticos e, portanto, deve ser utilizada para evitar que decisões sejam tomadas sem refletir os valores do público. A segunda é a (b) instrumental: a participação assegura que os cenários sejam relevantes e verossímeis para os usuários finais. A terceira, (c) substantiva: através da participação, obtém-se mais e melhor informação, devido à inclusão de conhecimento local. Por fim, o (d) aprendizado social: a participação pode proporcionar uma arena de aprendizado para todos os envolvidos, e assim gerar ideias importantes e potencialmente surpreendentes. Por outro lado, alguns pontos negativos devem ser assinalados, como a falta de reprodutibilidade, pois existem orientações gerais, mas não metodologias estritas. Normalmente, os métodos são propositadamente não estruturados, e seu resultado depende muito da seleção dos participantes (Kok; Patel et al., 2006). Outra desvantagem se encontra nas posições muito contrastantes entre os stakeholders, que podem afetar significativamente os debates e decisões. Por isso, é necessário conhecer as predisposições dos participantes que representam diferentes grupos de interesses.

Cenário em escala única ou múltipla Os cenários ambientais têm sido construídos em diferentes escalas63 espaciais – global, regional, local –, com diferentes objetivos e graus de envolvimento de stakeholders em níveis diversos (Alcamo et al., 2006). As escalas temporais desses cenários também variam: os cenários globais abrangem normalmente uma perspectiva de tempo maior – até 2050 ou 2100, tomando por base o atual ano de 2013 –, enquanto os regionais e locais focam em períodos mais curtos – até 2015 ou 2025. Os processos e fatores determinantes analisados nos cenários dependem da escala espacial e temporal, assim como a seleção de stakeholders, no caso de cenários participativos, e a escolha de modelos computacionais, no caso de cenários com modelos quantitativos. Stakeholders em diferentes níveis de processos de decisão ou deliberação – local, regional, nacional, internacional – podem ter perspectivas diferentes. O equilíbrio de forças descrito na seção anterior, conforme apontado por Kok; Biggs et al. (2007) e Zurek e Henrichs (2007), pode diferir entre escalas, enquanto conjuntos diferentes de problemas e oportunidades podem ser destacados em diferentes escalas mesmo quando se discute um mesmo tema geral –uso e disponibilidade da água, por exemplo. Cenários participativos multiescala visam então incorporar essas diversas perspectivas ao processo de construção dos cenários. Alcamo et al. (2006), ao final de sua revisão do estado da arte em cenários para a síntese do programa Land Use and Cover Change (LUCC) (Lambin et al., 2006), recomendam o desenvolvimento de cenários multiescala como uma forma de aumentar a credibilidade e relevância dos cenários por meio da incorporação de uma gama maior de visões. Em outra análise recente sobre o futuro dos cenários ambientais, Parson (2006; 2008) defende a existência de uma rede não centralizada de cenários ambientais em diferentes escalas para atender a diferentes necessidades. Esses cenários podem se basear em – ou interpretar – cenários de escalas mais globais e ligá-los aos contextos e necessidades de análise e apoio à tomada de decisão em diferentes escalas. Um aspecto importante na definição da metodologia de construção de cenários multiescala é o modo como as relações de influência entre escalas serão tratadas em determinado estudo, conforme Biggs (2007) e Kok; Biggs et al. (2007). Essas influências podem ser top-down – cenários globais e

63 Escala é a dimensão espacial, temporal e analítica que cientistas utilizam para medir e estudar algum objeto ou processo (Gibson; Ostrom et al., 2000). Todas as escalas têm extensão e resolução.

regionais contextualizando os cenários locais – e/ou bottom-up – cenários locais alimentando os regionais e globais. As relações entre as escalas podem ser desenvolvidas de forma independente – ou parcialmente independente – ou acoplada, conforme as perspectivas, incertezas e fatores de uma escala informem a construção de cenários nas demais escalas. Essa decisão mais uma vez depende do objetivo do estudo, levando em consideração, por exemplo, a necessidade de comparar resultados e manter consistência entre escalas, em contraposição ao fato de que o acoplamento excessivo pode atuar como limitador da criatividade nas escalas mais locais, comprometendo o resultado dos cenários.

Revisão sobre estudos de cenários para a Amazônia Dentro de um contexto complexo, que envolve fronteiras agrícolas, emissões de gases do efeito estufa derivadas do desmatamento, impactos das mudanças climáticas, conservação ambiental, conflitos sociais, ordenamento territorial e regularização fundiária, vários estudos de cenários discutem o futuro da Amazônia em diferentes escalas, empregando diversas abordagens metodológicas e conjuntos de premissas. Em escala global, vários cenários são norteados pelo desafio de conciliar a provisão de serviços ambientais de modo mais amplo à necessidade de suprir a crescente demanda por alimentos. Tais estudos naturalmente incluem resultados referentes à Amazônia, como a Avaliação Ecossistêmica do Milênio (MEA, 2005), que desenvolveu quatro cenários focados nas mudanças no ecossistema e suas consequências para o bem-estar social. Dois desses cenários se concentram em mudanças de uso e cobertura da terra: o primeiro prioriza a produção nacional e o segundo as tecnologias verdes e alternativas econômicas mais ecológicas. Uma ampla revisão sobre cenários globais de uso da terra pode ser encontrada em Lambin et al. (2006). Recentemente, projeções espacialmente explícitas sobre o uso da terra (Moss, 2010) foram geradas no contexto do IPCC AR5 visando subsidiar a nova geração de modelos do sistema terrestre. Tais dados foram gerados por modelos globais integrados (integrated assessment models) e consistem em projeções de uso da terra com base em previsões de crescimento da demanda por alimentos, fibras e energia. Por outro lado, a maior parte dos estudos espacialmente explícitos realizados na escala regional para a Amazônia apresenta uma abordagem

focada em fatores intrarregionais,64 em especial no papel das estradas, áreas protegidas e ações de comando e controle. Dentre eles, destacam-se: • Os cenários propostos por Laurance; Cochrane et al. (2001) concentraram suas discussões nos efeitos do programa Avança Brasil, proposto pelo governo brasileiro entre os anos de 2000 a 2007, que previam uma série de projetos de infraestrutura, inclusive na Amazônia. Seus cenários quantitativos, baseados em análises espaciais, extrapolam para os próximos vinte anos os impactos desse aumento de infraestrutura com base nos impactos das décadas anteriores. Formularam-se dois cenários: um pessimista, que considerava a manutenção das tendências do desmatamento, e um otimista, no qual o desmatamento e a degradação florestal seriam reduzidos através de uma série de ações de proteção ambiental. • Soares-Filho; Nepstad et al. (2006) discutiram a importância das áreas protegidas e o impacto de novas rodovias pavimentadas nas mudanças de uso da terra na bacia amazônica. Foram desenvolvidos oito cenários, dos quais o mais pessimista assumia que o desmatamento iria continuar de acordo com as tendências observadas até então, as estradas seriam pavimentadas, as reservas legais não seriam respeitadas e nem seriam criadas novas áreas protegidas. Esses autores também consideraram reflexos de decisões político-administrativas num cenário oposto, chamado governança, em que pressupunham a manutenção das reservas e de zonas agroecológicas de uso da terra e a criação de novas áreas protegidas. Além desses, foram considerados seis cenários intermediários. • O mesmo estudo considerou a contribuição das áreas protegidas para uma possível redução do desmatamento através da construção de cinco cenários para 2050 que incluíam: (a) a exclusão de todas as áreas protegidas existentes; (b) todas as áreas protegidas criadas até 2002; (c) as áreas protegidas criadas até 2008, exceto as treze áreas criadas a partir do programa Áreas Protegidas da Amazônia (ARPA); (d) todas as áreas protegidas até 2008, sem exceção; (e) as áreas protegidas até 2002 com expansão prevista pelo ARPA. Os cenários de uso da terra considerando estas áreas protegidas foram combinados com dois cenários socioeconômicos para crescimento alto e moderado da agricultura.

64 Em escala regional, muitos modelos econométricos e estatísticos foram desenvolvidos para estudar as causas do desmatamento, como vemos em Reis e Guzmán (1994), Andersen e Reis (1997), Pfaff (1999), Margulis (2004) e Andersen; Granger et al. (2002). Aguiar; Câmara et al. (2007) apresentam uma revisão desses modelos. Neste capítulo, enfocamos estudos que geraram resultados espacialmente explícitos.

A Figura 4 compara as taxas de desmatamento estimadas ou adotadas nesses trabalhos. Como pode ser observado na Figura 4b, mesmo as projeções mais “otimistas” superestimaram as taxas de desmatamento observadas de 2004 até 2012, como discutido por Dalla-Nora; Aguiar et al. (2014). Esse fato de modo algum desmerece a importância dos trabalhos, principalmente porque a própria repercussão dos estudos pode ter influenciado decisões político-administrativas de controle do processo desordenado de ocupação da região. Pesa também sobre modelos que buscam representar processos sociais a inerente complexidade dos fatores que os influenciam. Logo, decisões metodológicas devem ser tomadas durante o processo de construção dos modelos, que são sempre uma representação simplificada da realidade. Como mencionado anteriormente, os cenários acima utilizam principalmente fatores intrarregionais como determinantes tanto da localização quanto da quantidade de mudanças (Dalla-Nora; Aguiar et al., 2014). Assim, desconsideram o contexto econômico e institucional nos níveis global e nacional, inclusive os padrões de consumo, as oscilações do mercado e as decisões políticas mais amplas, sendo as taxas de desmatamento determinadas pelo aumento ou diminuição de estradas e áreas protegidas.

Figura 4: Taxas de desmatamento estimadas por diferentes modelos. Fonte: Dalla-Nora et al. (2014).

Subjacente a isso, existe um aspecto mais sutil, relacionado ao próprio conceito de cenários discutidos neste capítulo. Os resultados dos estudos que buscaram estimar taxas de desmatamento representam em linhas gerais um mesmo cenário BAU – uma visão do futuro fundamentada nas tendências de desmatamento observadas, com variações em termos de estradas, áreas protegidas, etc. (policy). Dessa maneira, nenhum dos trabalhos referidos explorou de fato futuros alternativos, e por consequência não tratou como incerteza o posicionamento do governo e da sociedade em relação às questões ambientais. E a reversão da trajetória da taxa de desmatamento tem sido em grande parte creditada às ações de comando e controle, de restrição ao crédito rural e de sistemas de monitoramento no contexto do Plano de Prevenção e Controle do Desmatamento na Amazônia Legal (PPCDAm), enquanto sua manutenção vem sendo atrelada a uma nova postura dos mercados consumidores, exemplificada pelos acordos das moratórias da carne e soja. Uma abordagem alternativa à utilização exclusiva de fatores intrarregionais foi proposta por Aguiar (2006), na qual a quantidade de desmatamento era exógena ao modelo, como uma proxy da pressão de mercado para a expansão da fronteira agropecuária. Embora esse estudo não pretendesse estimar taxas de desmatamento como os demais, ele apresentava como diferencial sua busca por ilustrar o balanço entre fatores locais e a

pressão externa do mercado. Com isso, enfatizou a necessidade tanto de considerar ambos em exercícios de modelagem e em políticas de contenção ao desmatamento quanto de interpretar toda a região de modo holístico, pois, caso medidas mais abrangentes não fossem incorporadas – como restrições ao crédito rural e ações de comando e controle –, a pressão do mercado poderia deslocar as fronteiras para áreas não protegidas. O modelo também introduz a representação de mecanismos de comando e controle e cumprimento da lei, como o Código Florestal. Um dos principais fatores para a representação dos padrões espaciais de desmatamento na Amazônia é a conectividade da região com os mercados nacionais, devido à proximidade através da rede viária. É a conexão a mercados, interagindo com fatores locais – como a presença de áreas protegidas, a distância de estradas, assentamentos e qualidade do solo –, que explicava os padrões passados de desmatamento na região (Aguiar et al., 2007). Mas, mesmo nesse trabalho, como ilustra a Figura 4, a menor taxa de desmatamento considerada é de 15.000 km2/ano. Por outro lado, começaram a surgir mais recentemente trabalhos que consideram o futuro da Amazônia dentro do contexto global e nacional de pressão por alimentos, alinhados a estudos de cenários globais. Um primeiro exemplo para a região foi o estudo de Lapola; Schaldach et al. (2010), que explorava através de modelos computacionais os impactos da produção de biocombustíveis no Brasil e seus efeitos sobre as fronteiras agrícolas e pecuárias. O estudo sugere um deslocamento da pecuária para a Amazônia, com uma expansão de 121.970 km2, representando mudanças regionais indiretas ligadas aos contextos nacional e global e apontando para uma tendência na área de modelagem e cenários de uso da terra. Porém, cabe ressaltar que os resultados desse estudo tampouco captam os padrões observados do desmatamento (Figura 4). Em contraponto aos estudos mencionados, este privilegiou fatores globais, mas simplificou os fatores intrarregionais, mostrando como uma abordagem totalmente baseada nas forças de mercado não seria capaz de representar a complexa realidade da região. Nesse sentido, a tendência atual em novos modelos é tratar a região como um sistema aberto, interconectado aos mercados globais e nacionais, como resumido por Dalla-Nora; Aguiar et al. (2014). Nesses novos modelos, as trajetórias de uso da terra na Amazônia passam a ser consideradas no contexto daquelas do resto do país, em especial no Cerrado. Por outro lado, os contextos socioeconômico, institucional e político local interagem com as demais escalas e devem ser representados também. Esse é o desafio

que os pesquisadores da área de modelagem de mudanças e uso da terra enfrentam no momento. Existem várias iniciativas em andamento que buscam combinar modelos econômicos de equilíbrio geral – ou parcial – a modelos espacialmente explícitos com mais detalhe sobre o Brasil. Destacam-se, nessa linha: o projeto SIMBRASIL-2/OPTIMAGRO, desenvolvido pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), que integra a plataforma de modelagem Dinâmica EGO (Soares-Filho, Rodrigues et al., 2009) ao Brazilian Land Use Model (Blum), um modelo econômico de equilíbrio parcial desenvolvido pelo Instituto de Estudos do Comércio e Negociações Internacionais (Icone). No contexto do projeto de pesquisa REDD-PAC – uma parceria entre o Instituto Internacional de Análise de Sistemas Aplicados (Iiasa), o Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (Inpe) e o Instituo de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea) –, uma versão do modelo de equilíbrio parcial Global Biosphere Management Model (Globiom) está sendo adaptado para o Brasil. Também no Inpe, está em andamento a integração de modelos gerados na plataforma LuccME (Aguiar, 2012) para a Amazônia e o Cerrado à plataforma Magnet (Woltjer; Kuiper et al., 2013), um modelo de equilíbrio geral desenvolvido no Instituto de Economia Agrícola da Universidade de Wageningen, na Holanda, com base no Projeto de Análise do Comércio Global (GTAP) da Universidade de Purdue (Dalla-Nora; Aguiar et al., 2013). Finalmente, voltando à distinção entre resultados de modelos e o conceito de cenários de modo mais amplo, tais projetos visam ao desenvolvimento de modelos ou arcabouços computacionais. Estes, por sua vez, poderão posteriormente ser utilizados em estudos de cenários. A construção de cenários é um processo longo e complexo em si, particularmente se realizado de modo participativo, com a presença de stakeholders e em múltiplas escalas. Processos participativos para a discussão de cenários não são comuns no Brasil, quanto menos os que almejam uma abordagem quantitativa e qualitativa. Entre os estudos qualitativos realizados para a Amazônia, cabe citar: • Gómes (2009) desenvolveu quatro cenários qualitativos para toda a bacia amazônica para 2026, baseados na participação de stakeholders e atores responsáveis por tomadas de decisão. Esses cenários exploraram uma combinação entre três fontes de incerteza consideradas críticas: (a) o papel das políticas públicas na regulamentação do uso dos recursos naturais; (b) o comportamento do mercado; (c) inovação, ciência e tecnologia.

• Kok (2009) e Soler; Kok et al. (2009) utilizaram uma ferramenta semiquantitativa (fuzzy cognitive maps) com o objetivo de aprimorar a união de cenários quantitativos e qualitativos, para capturar melhor a dinâmica do desmatamento, apresentando-a em narrativas mais consistentes e numa maior diversidade de modelos quantitativos. • Vieira; Toledo et al. (2008) combinaram cenários qualitativos a um modelo quantitativo de multiagentes – a plataforma Cormas, desenvolvida por pesquisadores do Centro de Cooperação Internacional de Pesquisa Agronômica para o Desenvolvimento (Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement – Cirad) – para promover um diálogo entre atores locais com poder de decisão e cientistas a partir da adoção de métodos participativos. • Os cenários do Environment Outlook in Amazonia (GEO Amazonia) (Unep, 2008) são qualitativos,65 formulados com a participação de especialistas e stakeholders, com o horizonte de tempo 2006-2016-2026. A definição de políticas públicas, o comportamento do mercado e o desenvolvimento da ciência e da tecnologia são os principais fatores determinantes e fontes de incerteza capazes de interferir no destino da Amazônia. Com base na análise exploratória dessas incertezas, foram selecionados quarto cenários considerados plausíveis pelos stakeholders: Emergent Amazonia, Inching Along the Precipice, Light and Shadows e Once-Greenhell. Cabe notar que, nesse processo do GEO para a Amazônia, um cenário de sustentabilidade baseado na melhoria da qualidade de vida da região e utilização sustentável dos recursos naturais não foi desenvolvido por ser o ideal e desejável para a região – e o processo não foi normativo. • Folhes (2010) e Folhes; Aguiar et al. (s.d.) adaptaram abordagens de cenários participativos multiescala à realidade da Amazônia, utilizando o Projeto de Assentamento Extrativista Lago Grande (PAE Lago Grande), em Santarém, como primeiro caso de estudo. Porém, a abordagem adotada foi a de construção de cenários normativos. Numa situação em que os cenários podem ser qualitativos, normativos, participativos ou multiescala, realizado para todo o assentamento e em três comunidades, os stakeholders definiram em cada escala de estudo um cenário desejado (sustentável) e um não desejado no horizonte de tempo de 2010-2020. O processo promoveu uma discussão sobre as ações necessárias para alcançar o futuro sustentável. De modo mais amplo, os pesquisadores buscavam entender se tal processo 65 Em outros processos de cenários do GEO, como o GEO-4, modelos computacionais foram utilizados para gerar dados quantitativos.

participativo de construção de cenários poderia ser efetivo como ferramenta no processo de consolidação de diferentes unidades territoriais da região. Seguindo uma abordagem semelhante, está em andamento um processo participativo para a formulação de cenários para toda a Amazônia, combinando aspectos qualitativos e quantitativos, normativos e exploratórios num horizonte de tempo de 2010-2050.66 Os cenários qualitativos serão representados por modelos computacionais em ambiente LuccME, cujos resultados estão em preparação (Aguiara; Vieira et al. s.d.), e rediscutidos com os stakeholders. Diferentemente do processo adotado nos cenários da Unep (GEO Amazonia), descrito acima, o objetivo mais amplo do projeto é justamente discutir as ações necessárias para alcançar o cenário de sustentabilidade.

Conclusão Este capítulo revisou os conceitos de cenários e suas principais abordagens, visando subsidiar uma análise crítica sobre os modelos e cenários desenvolvidos nas décadas anteriores para a Amazônia e entender as necessidades de uma nova geração de modelos computacionais em desenvolvimento. Espera-se que todos esses esforços produzam modelos mais robustos, que contribuam para o avanço científico sobre os processos de mudança de uso da terra e possam ser utilizados pela sociedade como ferramentas em processos de discussão sobre o futuro. A existência de vários grupos desenvolvendo modelos e cenários para a Amazônia e Brasil com base em métodos e abordagens diferentes pode também representar um ganho para a sociedade. Em assuntos que envolvem interesses conflitantes como o uso da terra na Amazônia, é preciso examinar atentamente as premissas e mecanismos subjacentes a modelos quantitativos que embasam os cenários – em especial os que são construídos com o objetivo explícito de subsidiar a formulação de políticas públicas. Pois, no desejo por vezes bem intencionado do cidadão-pesquisador ao alertar sobre um problema – ou não tão bem intencionado ao defender grupos de interesses –, manipulações podem facilmente ser introduzidas. E, em alguns casos, posições aparentemente científicas podem camuflar visões e interesses de múltiplos atores e setores – inclusive do próprio governo. Os modelos possuem tal complexidade que 66 O processo está sendo liderado pela Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) e pelo Inpe no contexto do projeto Amazalert.

se tornam impenetráveis para a maior parte da sociedade – e mesmo para pesquisadores de outras áreas. E, por vezes, resultados de modelos passam a ser tratados como verdades absolutas – o que é agravado quando existe somente um modelo para uma região ou problema, como no caso dos impactos de obras de infraestrutura ou da expansão de biocombustíveis. Não podemos esquecer a frase de George Box que consideramos a melhor sobre modelos: “Models are always wrong, but some are useful”. Ao que acrescentamos: e preste atenção nos grupos aos quais eles são úteis.

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