Desmatamento no Brasil: v2 (exploração)
Desmatamento por mandato, uso da terra, mineração, cenários até 2030, fogo, fiscalização do Ibama, alertas DETER, comparação por município e fogo dentro e fora de terras indígenas
Sobre esta versão
Esta é a versão de exploração (v2) da prática de desmatamento. A versão publicada para os alunos, com as animações, continua em aulas/r/desmatamento.qmd (v1). Aqui os gráficos são estáticos e servem para escolher, com calma, o que vale a pena refinar e animar.
Premissa de análise: nos cenários e comparações, o governo de Jair Bolsonaro (2019–2022) é usado como baliza para o que se pode esperar de um eventual governo de Flávio Bolsonaro, considerando a convergência entre os dois discursos e as avaliações de ambientalistas, cientistas e movimentos sociais sobre o plano de governo. Essa é uma premissa explícita, não um dado: Flávio Bolsonaro não governou e, portanto, não tem histórico próprio nestes dados.
1. Desmatamento por mandato
Os mandatos têm durações diferentes, então comparamos a taxa média anual de cada um. Cada ano PRODES (agosto a julho) é atribuído a quem governou a maior parte dele. O valor de 1988, que é a média de 1977 a 1988, fica de fora.
O PRODES mede só o corte raso na Amazônia Legal. O MapBiomas permite olhar todos os biomas. Aqui usamos a conversão bruta de vegetação nativa em usos humanos (pastagem, agricultura, mineração, área urbana), calculada a partir das transições ano a ano, que é uma medida mais próxima de “desmatamento” do que a simples variação da área de vegetação.
2. O que substitui a vegetação nativa
Para onde vai a área desmatada? Abaixo do zero está o movimento contrário: áreas de uso humano que voltaram a ser vegetação nativa (regeneração).
3. Mineração e garimpo
O MapBiomas mapeia a área de mineração, que inclui tanto a mineração industrial quanto o garimpo. Separar os dois exige a coleção específica de mineração do MapBiomas (próximo passo).
4. Pastagem e soja
5. As duas fontes concordam?
Antes de cruzar dados, vale testar se as fontes contam a mesma história. Cada ponto é um estado em um ano: no eixo horizontal, o desmatamento do PRODES; no vertical, a conversão de vegetação florestal do bioma Amazônia segundo o MapBiomas.
6. Cenários até 2030
Projeção da taxa PRODES para o próximo mandato (2027–2030), partindo da estimativa de 2026. São cenários, não previsões: cada um depende de uma premissa explícita.
7. Fogo
O INPE conta focos de calor detectados por satélite. Para comparar anos diferentes, usamos só o satélite de referência (o mesmo sensor ao longo da série, desde 2003). Focos não são área queimada: um incêndio grande gera muitos focos, e um pequeno pode não ser visto. A série serve para comparar tendências.
O fogo depende muito do clima: anos de seca forte (como os de El Niño, 2015–2016 e 2023–2024) concentram focos mesmo sem mudança de política. Por isso, comparar mandatos pela média de focos mistura política e clima, e o cruzamento com dados de chuva fica para uma próxima etapa.
8. Fiscalização
Os autos de infração do Ibama mostram a atividade de fiscalização: quantas infrações foram autuadas e o valor das multas aplicadas. Para o desmatamento, o tipo mais relevante é Flora (corte, queima e comércio ilegal de madeira e vegetação). Os valores estão em US$ de 2025 (reais corrigidos pelo IPCA e convertidos pelo dólar médio de 2025), a partir de 1995, primeiro ano inteiro do real. A série começa em 1998: antes disso, quase não há autos de flora nos dados abertos (provavelmente registros antigos não digitalizados), e até 2004 boa parte dos autos não traz valor de multa. Multa aplicada não é multa paga: grande parte é contestada ou nunca cobrada.
9. Fiscalização e desmatamento
Fiscalizar mais reduz o desmatamento? A relação é de mão dupla: mais desmatamento gera mais autos (há mais infrações para autuar), e mais fiscalização deveria gerar menos desmatamento depois. Para separar um pouco os dois efeitos, comparamos os autos de cada ano com o desmatamento dos anos anteriores, do mesmo ano e dos anos seguintes, estado por estado, usando a correlação de postos (Spearman) dentro de cada estado.
Fazemos isso de dois jeitos. Com os valores anuais, a correlação mistura a relação entre as duas séries com as tendências de longo prazo de cada uma (as duas caíram em boa parte do período, por motivos que podem ser diferentes). Com as variações de um ano para o outro, a tendência sai da conta e sobra a pergunta: quando os autos sobem num estado, o desmatamento cai depois?
| medida | defasagem (anos) | média entre estados | menor | maior |
|---|---|---|---|---|
| Valores anuais | -2 | 0.16 | -0.11 | 0.52 |
| Valores anuais | -1 | 0.04 | -0.25 | 0.56 |
| Valores anuais | 0 | -0.09 | -0.42 | 0.45 |
| Valores anuais | 1 | -0.15 | -0.56 | 0.53 |
| Valores anuais | 2 | -0.21 | -0.59 | 0.50 |
| Valores anuais | 3 | -0.25 | -0.55 | 0.24 |
| Variações de um ano para o outro | -2 | 0.13 | -0.27 | 0.51 |
| Variações de um ano para o outro | -1 | -0.02 | -0.39 | 0.19 |
| Variações de um ano para o outro | 0 | 0.02 | -0.24 | 0.22 |
| Variações de um ano para o outro | 1 | -0.11 | -0.44 | 0.36 |
| Variações de um ano para o outro | 2 | -0.05 | -0.34 | 0.44 |
| Variações de um ano para o outro | 3 | 0.00 | -0.29 | 0.27 |
O que os números mostram (e o que não mostram):
- Com os valores anuais, a média entre estados fica levemente negativa e se torna mais negativa quanto mais à frente olhamos (mais autos num ano, menos desmatamento três anos depois). Mas esse padrão pode vir só das tendências: os autos subiram até 2008 e o desmatamento caiu de 2005 a 2012, então qualquer série que suba e depois caia “parece” antecipar a queda.
- Com as variações anuais, as correlações ficam próximas de zero em todas as defasagens, e os estados discordam muito entre si. Ou seja, nesta escala (estado e ano) não aparece um sinal claro de que um aumento de autos seja seguido de queda do desmatamento.
- Isso não quer dizer que a fiscalização não funciona. Contar autos é uma medida grosseira (um auto pode ser de 1 hectare ou de 10 mil), e o efeito da fiscalização passa também por embargos, apreensões, crédito rural bloqueado e pela simples expectativa de ser pego. Estudos que usam desenhos mais cuidadosos, como os do Climate Policy Initiative (PUC-Rio) sobre o DETER e a fiscalização em municípios da Amazônia, encontram efeitos dissuasórios relevantes. Esta correlação simples é só um ponto de partida para a análise por município, com área embargada e alertas do DETER.
10. Alertas do DETER
O DETER é o sistema de alertas do INPE: imagens de resolução mais baixa, analisadas quase em tempo real, para orientar a fiscalização. O PRODES é o mapeamento anual, mais detalhado, que dá a taxa oficial. Os dois usam o mesmo “ano PRODES” (agosto a julho). Aqui, o desmatamento do DETER soma as classes de corte raso, corte raso com vegetação e mineração; degradação, corte seletivo e cicatrizes de queimada são mostrados à parte.
O DETER enxerga menos que o PRODES (polígonos pequenos e áreas sob nuvem escapam), mas acompanha bem a direção da taxa. A razão PRODES ÷ DETER varia de ano a ano, por isso o DETER serve para antecipar a tendência, não o número exato.
O desmatamento caiu a partir de 2023, mas degradação e fogo não acompanharam: o ano PRODES 2025 (agosto de 2024 a julho de 2025), que inclui a temporada de seca extrema de 2024, tem a maior área de cicatrizes de queimada da série. Floresta degradada pelo fogo não entra na taxa de desmatamento do PRODES, mas perde carbono e biodiversidade e fica mais vulnerável a ser desmatada depois. Esse é um dos pontos que ambientalistas e cientistas destacam ao avaliar os números recentes.
A mesma relação, agora com a forma indicando o estado e a cor indicando o ano, para ver se a relação muda ao longo do tempo. O teste é a correlação de Pearson entre os logaritmos das duas áreas.
11. DETER e PRODES por município
Por estado, os alertas do DETER acompanham de perto o PRODES. Por município dá para ver o padrão com mais detalhe e achar os lugares que destoam: onde o DETER registra bem menos (ou bem mais) do que o PRODES mapeia depois. O PRODES por município é a soma dos polígonos anuais de desmatamento que caem em cada município; ela fica entre 83% e 106% da taxa oficial de cada ano (a taxa inclui uma correção para áreas sob nuvem).
Para reduzir o ruído de anos com valores pequenos, somamos 2017 a 2025 em cada município e usamos só os municípios com pelo menos 5 km² desmatados no período.
| município | UF | PRODES (km²) | DETER (km²) | PRODES ÷ DETER | PRODES esperado (km²) | situação |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Nova Nazaré | MT | 64,50 | 0,1 | 849,07 | 1,20 | PRODES acima do esperado |
| Peritoró | MA | 17,90 | 0,1 | 241,57 | 1,20 | PRODES acima do esperado |
| Santo Antônio dos Lopes | MA | 11,60 | 0,1 | 166,98 | 1,20 | PRODES acima do esperado |
| Santa Rita do Trivelato | MT | 12,20 | 0,1 | 85,68 | 1,90 | PRODES acima do esperado |
| Coroatá | MA | 28,50 | 0,7 | 42,94 | 5,10 | PRODES acima do esperado |
| Joselândia | MA | 11,20 | 0,2 | 68,67 | 2,00 | PRODES acima do esperado |
| Tonantins | AM | 33,00 | 1,2 | 28,52 | 7,30 | PRODES acima do esperado |
| Nova Olímpia | MT | 10,10 | 18,0 | 0,56 | 44,50 | PRODES abaixo do esperado |
| Santo Antônio de Leverger | MT | 7,60 | 11,6 | 0,65 | 33,50 | PRODES abaixo do esperado |
| Grajaú | MA | 129,20 | 9,9 | 13,00 | 30,20 | PRODES acima do esperado |
| Centro do Guilherme | MA | 5,70 | 6,9 | 0,82 | 23,80 | PRODES abaixo do esperado |
| Campo Novo do Parecis | MT | 13,40 | 0,3 | 39,26 | 3,30 | PRODES acima do esperado |
| Breves | PA | 12,70 | 0,3 | 38,38 | 3,20 | PRODES acima do esperado |
| Presidente Dutra | MA | 10,10 | 0,2 | 42,23 | 2,60 | PRODES acima do esperado |
| Fortuna | MA | 47,10 | 2,8 | 17,07 | 13,00 | PRODES acima do esperado |
| Wanderlândia | TO | 5,80 | 5,6 | 1,02 | 20,80 | PRODES abaixo do esperado |
| Mirassol D’oeste | MT | 8,40 | 9,9 | 0,84 | 30,10 | PRODES abaixo do esperado |
| Porto Esperidião | MT | 12,50 | 17,9 | 0,70 | 44,40 | PRODES abaixo do esperado |
Municípios com PRODES bem acima do esperado pelo DETER são lugares onde o desmatamento escapou dos alertas: polígonos pequenos (abaixo da área mínima do DETER), cobertura de nuvens persistente na época dos alertas ou desmatamento gradual. O contrário (DETER acima do esperado) costuma indicar alertas que o PRODES não confirmou como corte raso, por exemplo áreas de degradação intensa ou de mineração. A lista serve como ponto de partida para olhar caso a caso, não como diagnóstico.
12. Terras indígenas e fogo
Comparar o número de TIs com o número de focos por estado mede principalmente o tamanho de cada estado: estados grandes têm mais TIs e mais focos. A pergunta que interessa é outra: dentro das TIs há mais ou menos fogo do que fora delas, na mesma área? Para isso, cada foco foi localizado dentro ou fora de uma TI pelas coordenadas, e calculamos a densidade de focos (focos por 1.000 km² por ano).
O que os números mostram:
- Na Amazônia, a densidade de focos dentro das terras indígenas é cerca de seis vezes menor do que fora delas, em todos os anos da série. Isso concorda com os estudos que apontam as TIs como barreiras ao desmatamento e ao fogo na floresta.
- Fora da Amazônia o padrão muda. No Cerrado, que tem a segunda maior área de TIs, a densidade é 2,5 vezes maior dentro delas; no Pantanal, na Mata Atlântica e no Pampa ela também é maior dentro, e na Caatinga é menor, mas nesses quatro biomas a área de TIs é pequena e os números oscilam muito. O fogo no Cerrado tem outro significado: é um bioma adaptado ao fogo, as TIs conservam vegetação nativa que queima naturalmente (fora delas, boa parte virou lavoura e pastagem), e várias TIs usam queimas controladas no início da seca, inclusive pelo Manejo Integrado do Fogo, para evitar incêndios grandes no fim da estação. Focos de calor contam todo fogo ativo, sem distinguir queima de manejo de incêndio florestal ou de queima para desmatar.
- Para separar essas situações, os próximos passos seriam comparar as TIs com a vegetação nativa fora delas (e não com a área total) e usar área queimada e época do fogo (início ou fim da seca), em vez de só o número de focos.
13. Próximos dados
Para os temas que queremos cruzar, estas são as fontes candidatas. Cada uma entra no painel (dados/painel_longo.csv) com as mesmas chaves: estado, bioma, ano, variável, valor, unidade e fonte.
| Tema | Fonte candidata | O que permite mostrar |
|---|---|---|
| Queimadas (área queimada) | MapBiomas Fogo; INPE (área queimada) | fogo x desmatamento x seca, por mandato (focos: já na seção 7) |
| Orçamento e pessoal | Portal da Transparência; SIOP; Painel Estatístico de Pessoal | recursos e efetivo de MMA, Ibama, ICMBio, Funai |
| Forças de segurança e crime | Polícia Federal; Fórum Brasileiro de Segurança Pública | operações, apreensões, crimes ambientais |
| Garimpo e terras indígenas | MapBiomas Mineração e Terras Indígenas; Funai | garimpo e desmatamento dentro e fora de terras indígenas (fogo: seção 12) |
| Valor da terra | preços de terra por região (consultorias e institutos de economia agrícola) | valorização da terra desmatada |
| Produção e renda | IBGE (PAM, PPM, PEVS, Censo Agropecuário) | renda por hectare de pastagem, soja, extrativismo |
| Fundos e investimentos | Fundo Amazônia (BNDES); Fundo Clima; ODA ambiental | recursos para preservação ao longo do tempo |
| Serviços ecossistêmicos e carbono | literatura científica de valoração; mercados de carbono | valor da floresta em pé x convertida |