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"Ao longo dos anos, investimos significativamente em nossa equipe de dados de campo, com foco na produção de classificações confiáveis. Embora isso garanta a precisão de nossas classificações, não permite a escala dos milhares de projetos que os compradores estão considerando."
Para obter mais informações sobre as tendências de aquisição de créditos de carbono, leia nosso artigo"Key Takeaways for 2025". Compartilhamos cinco dicas baseadas em dados para aprimorar sua estratégia de aquisição.
Mais uma coisa: os clientes do Connect to Supply também têm acesso ao restante das ferramentas da Sylvera. Isso significa que você pode ver facilmente as classificações dos projetos e avaliar os pontos fortes de um projeto individual, adquirir créditos de carbono de qualidade e até mesmo monitorar a atividade do projeto (especialmente se você investiu no estágio de pré-emissão).
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Muitas empresas adotaram iniciativas de mudança climática. Mas será que essas iniciativas realmente removem os gases de efeito estufa (GEEs) da atmosfera e combatem o aquecimento global?
Essa questão impulsionou a necessidade de créditos de carbono de alta integridade.
O fato é que não é possível garantir créditos de carbono de alta integridade sem modelos precisos de estimativa de biomassa florestal. Afinal de contas, as estimativas de biomassa ajudam a prever a quantidade de carbono que um projeto baseado na natureza pode sequestrar, o que determina o número de créditos de carbono que ele gera.
Infelizmente, os métodos convencionais de estimativa de biomassa, como a alometria e o GEDI, são insuficientes. É por isso que a Sylvera desenvolveu uma abordagem inovadora que usa dados lidar em várias escalas com verificação profunda do solo. Isso leva a estimativas mais precisas em termos de biomassa acima do solo.
O que tudo isso significa para você, comprador ou investidor corporativo? Estimativas precisas de biomassa produzem créditos de carbono de maior qualidade, que têm importantes implicações financeiras e de mercado.
Por que a precisão da estimativa da biomassa florestal acima do solo é importante nos mercados de carbono
O termo"biomassa" refere-se à massa seca em pé, também conhecida como matéria morta, de plantas lenhosas.
Geralmente é expresso como uma massa por unidade de área (por exemplo, megagramas por hectare: Mg ha-1) e é usado para determinar a quantidade de carbono liberada e sequestrada pelos ecossistemas florestais.
Simplificando, podemos usar estimativas de biomassa para determinar o armazenamento físico de carbono na madeira. Em seguida, podemos usar esse valor para emitir créditos de carbono para projetos baseados na natureza.
Obviamente, se não pudermos estimar a biomassa florestal acima do solo com precisão confiável, também não poderemos emitir créditos de carbono para projetos baseados na natureza com precisão confiável. Isso pode levar a vários problemas, como excesso ou falta de créditos, má reputação no mercado para as empresas que compram créditos de baixa qualidade e, é claro, um provável impacto climático menos positivo.
O problema com modelos alométricos e somente de satélite
Há várias maneiras de estimar a biomassa florestal. Alguns dos métodos mais populares usam modelos alométricos e/ou somente de satélite. Mas esses métodos são inerentemente falhos.
Por um lado, os modelos alométricos e somente de satélite se baseiam em dados de diâmetro, altura e espécie de no máximo 4.000 árvores. A maioria dos modelos é construída com muito menos. Por que isso é um problema? Porque não fornece uma estimativa precisa das árvores, o que leva a créditos de baixa qualidade.
Igualmente problemático, esses modelos aplicam suposições tendenciosas em todos os continentes. Por exemplo, 35% dos dados de treinamento do GEDI vêm dos EUA e da Europa, mas apenas 12% vêm da África e apenas 8% do Sudeste Asiático e da Austrália. Esses problemas de precisão do modelo dificultam a estimativa da biomassa acima do solo.
Além disso, o satélite lidar, como é a base de todo o programa GEDI, tem uma densidade de pontos de dados muito baixa. Para efeito de comparação, a estratégia de modelagem da Sylvera, que usa tecnologia terrestre, de drones e helicópteros, coleta de 30 a 15.000 vezes mais pontos de dados lidar por m2 do que o GEDI.
A solução da Sylvera: lidar em várias escalas e verificação do solo no mundo real
Vamos nos aprofundar na solução Sylvera.
Nossa equipe usou o lidar terrestre para medir mais de 25.000 árvores em mais de 220.000 hectares em locais específicos - não em florestas aleatórias. Isso resultou em mais de 450 bilhões de pontos de dados altamente valiosos que usamos para avaliar ecossistemas de florestas e bosques tropicais e subtropicais.
Como os modelos antigos medem apenas um máximo de 4.000 árvores em 960 hectares, eles não têm acesso à profundidade de dados que nós temos. Por exemplo, o banco de dados Sylvera contém 150.000 pontos de dados por m2, enquanto os bancos de dados de alometria têm apenas três (altura, diâmetro e peso).
Mas isso não para por aí. A tecnologia que usamos para escanear as árvores, como o LIDAR aéreo por meio de drones e helicópteros, é seis vezes mais precisa do que a tecnologia usada por modelos alométricos e somente por satélite.
Além disso, Sylvera coletou dados de 80% de todas as regiões geográficas da NBS na África, América Latina, Sudeste Asiático e Austrália. Isso nos dá uma quantidade incrível de dados com os quais trabalhar, levando a estimativas mais precisas da estrutura florestal e da biomassa acima do solo.
Validação no mundo real da estimativa de AGB florestal
Então, como os dados ópticos de sensoriamento remoto da Sylvera se traduzem em cenários do mundo real?
Ao fazer a validação cruzada de dados no Peru, Gabão e Moçambique, nossa equipe descobriu que o modelo regional de dados de sensoriamento remoto da Sylvera foi capaz de estimar a biomassa dentro de 1,3% (Peru), 3% (Gabão) e 2% (Moçambique) do valor real. Para essas mesmas áreas, as estimativas do modelo tradicional eram imprecisas em 16% (Peru), 39% (Gabão) e 17% (Moçambique).
O modelo de estimativa de AGB da Sylvera coletou de 1,5 a 2,2 vezes mais carbono nas pastagens africanas de Moçambique do que os modelos amplamente utilizados sugerem, sobre os quais você pode ler mais neste estudo sobre Miombo Woodlands.
Modelos ruins de estimativa de biomassa custam caro ao mercado
A verdade é que parâmetros de modelos mal informados levam a estimativas ruins de biomassa de florestas tropicais.
Quando isso acontece, os créditos de carbono são emitidos e precificados incorretamente, o que prejudica a confiança do comprador. Mesmo que os desenvolvedores de projetos que emitiram os projetos com créditos incorretos tivessem boas intenções.
Com o passar do tempo, estimativas ruins de biomassa prejudicam toda a categoria de projetos baseados na natureza, que inclui REDD+, ARR, IFM e muitos outros, tornando-os menos atraentes para os possíveis investidores. Isso diminui o conjunto de investimentos viáveis e reduz as oportunidades de mitigação do clima.
Como você pode ver, o desempenho do modelo é essencial. Infelizmente, a maioria dos modelos não está à altura da tarefa.
Como investir com confiança: o que dados melhores revelam
O Sylvera estima a biomassa acima do solo com maior precisão do que outros modelos.
Por isso, os clientes da Sylvera podem tomar decisões de aquisição mais confiantes. Afinal de contas, eles têm acesso a dados confiáveis, que podem ser usados para garantir créditos de carbono de qualidade de forma consistente.
Isso beneficia os compradores e investidores corporativos de várias maneiras. Primeiro, eles obtêm créditos de qualidade que podem usar para compensar suas próprias emissões ou vender com um prêmio. Segundo, elas mantêm uma boa reputação no mercado porque os créditos que compram são provenientes de projetos de qualidade que desaceleram o ciclo global de carbono. E a terceira é a tranquilidade de saber que suas ações fazem sentido do ponto de vista financeiro e melhoram o meio ambiente.
Os clientes da Sylvera também se beneficiam das ferramentas de monitoramento pós-emissão, para que possam acompanhar seus investimentos, intervir quando necessário e manter a confiança ao longo do tempo.
Solicite uma demonstração do Sylvera hoje mesmo para saber mais sobre nossos métodos de sensoriamento remoto líderes do setor.
Em conclusão
Nem todas as estimativas de biomassa florestal acima do solo são iguais.
Isso é importante porque a qualidade dos dados leva à qualidade do crédito. Quando você compra ou investe consistentemente em créditos de carbono de qualidade, você evita multas e ganha a confiança do público.
O sistema de sensoriamento remoto LIDAR da Sylvera elimina a tendência, aumenta a confiança e gera resultados climáticos reais. É por isso que ele está se tornando rapidamente a abordagem de estimativa de biomassa florestal mais confiável.
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