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HFLD Research | Relatório Técnico: Modelagem estatística das taxas previstas de desmatamento
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Visão geral do projeto

HFLD Research | Relatório Técnico: Modelagem estatística das taxas previstas de desmatamento

O Secretariado Nacional de Mudanças Climáticas de Cingapura (NCCS) contratou Sylvera realizar um trabalho de modelagem estatística com o objetivo de prever as taxas de desmatamento nas jurisdições da HFLD.

Este resumo apresenta as conclusões e implicações deste trabalho.

O número de jurisdições HFLD tem diminuído ao longo do tempo. Nossa pesquisa mostra que o número de jurisdições que atendem aos critérios do status HFLD tem diminuído ao longo do tempo, e aquelas que perderam esse status apresentam taxas de desmatamento em aceleração.
A média histórica não consegue refletir os riscos futuros. A abordagem clássica de referência do JREDD não consegue captar os picos observados de desmatamento e, portanto, não é capaz de prever um risco elevado para jurisdições onde o desmatamento não tem sido historicamente elevado.
São necessários modelos específicos para cada país e espacialmente explícitos para melhorar a precisão. A variação no desempenho entre os modelos indica que abordagens específicas para cada país podem ser necessárias para prever com maior precisão as taxas de desmatamento no nível de cada jurisdição.

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Sylvera, em parceria com o Secretariado Nacional de Mudanças Climáticas (NCCS) de Cingapura, desenvolveu um modelo estatístico global para prever as taxas de desmatamento em jurisdições com alta cobertura florestal e baixo índice de desmatamento (HFLD).

Este artigo técnico detalha a abordagem e as conclusões.

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