Modelagem do carbono orgânico do solo nas formações florestais em Moçambique

Abstract

Com o crescente interesse dos países signatários do Acordo de Paris em contribuir para o alcance e sustento da meta de “valor líquido zero de emissões antrópicas de CO₂eq.”, aumenta também a relevância de incorporar o carbono orgânico do solo (COS) nas Contribuições Nacionalmente Determinadas (NDCs). Contudo, a escassez de parâmetros nacionais tem sido a grande barreira para a incorporação desse reservatório. Para ajudar na disponibilidade de parâmetros nacionais de COS, foi realizado o presente estudo, cujo objetivo visa modelar a distribuição espacial dos stocks de carbono orgânico do solo nas diferentes formações florestais de Moçambique utilizando técnicas de aprendizagem de automática, visando apoiar o seu mapeamento e gesto sustentável dos recursos naturais frente as mudanças climáticas. Provenientes do IV Inventário Florestal Nacional de Moçambique, os dados usados foram colectados usando a técnica de amostragem aleatória estratificada, a uma profundidade de 0-30 cm e o teor de carbono ao nível do laboratório foi determinado usando o método de Walkley-Black, a posterior, convertidos em COS/ha; Estatística F (anova) e teste de TukeyHSD à 5% foram usados para avaliar as diferenças de COS entre os estratos. Para a modelagem de COS foi usado o algoritmo Random Forest e foram usadas as variáveis biomassa, área basal, precipitação, volume de madeira, radiação solar, evapotranspiração, humidade do solo, vegetação, radiação solar, aspecto, declive, altitude, % de argila, areia e limo e tipo de solo; e métricas estatísticas (ME, RMSE, MAE e R2) foram usadas para a validação do mapa de COS produzido. A abordagem convencional (dados observados), estimou COS máximo na floresta Sempre Verde (49,63 tonC/ha) e mínimo na floresta de Mopane (35,08 tonC/ha) onde a diferença pode estar associada a diferença na taxa de incorporação da matéria orgânica no solo. A abordagem de Machine learning através do algoritmo de Random Forest estimou um modelo composto por 500 árvores, 17 variáveis ambientais consideradas para divisão dos nós em cada etapa de treinamento e explicando cerca de 80% da variação do COS. O mapa produzido através da modelagem estimou COS máximo na Floresta Sempre Verde (45,42 tonC/ha) e mínimo no Mopane (34,80 tonC/ha) e precisão aceitável (ME=1,8%, MAE=15,3%, RMSE=23,4% e R=88%). A variação das médias entre as abordagens (r=0,95) pode estar relacionada aos erros de estimativas, heterogeneidade e variação espacial à curta escala das covariantes. Embora o avanço significativo na melhoria das estimativas, há necessidade de se aperfeiçoar as estimativas através de incorporação de mais amostras e covariantes.