A grid-based ecosystem service assessment framework for prioritizing forest management across inhabited and uninhabited islands

Resumo Técnico: Uma Estrutura de Avaliação de Serviços Ecossistêmicos Baseada em Grade para Priorização da Gestão Florestal em Ilhas Habitadas e Não Habitadas

Definição do Problema
As florestas insulares são críticas para a biodiversidade, mitigação de riscos e meios de subsistência, mas enfrentam severas pressões decorrentes da perda de habitat, mudanças climáticas e isolamento. Um desafio primário para agências públicas é a falta de informações de base comparáveis para triagem e priorização de gestão em centenas de ilhas sob condições de dados limitados, orçamento e capacidade de monitoramento reduzidos. As estruturas existentes frequentemente focam em serviços únicos, carecem de regras explícitas de triagem para prioridades de intervenção ou falham em diferenciar contextos habitados e não habitados. Além disso, as avaliações atuais frequentemente confundem o desempenho imediato dos serviços ecossistêmicos com o potencial de sustentabilidade a longo prazo, obscurecendo a distinção entre ilhas que requerem restauração, melhoria ou manutenção.

Metodologia
O estudo desenvolveu uma estrutura de avaliação e triagem de serviços ecossistêmicos (SE) baseada em grade, aplicada a 492 ilhas habitadas e 444 não habitadas na Coreia do Sul (área mínima de 3 ha). O fluxo de trabalho procedeu em três estágios sequenciais:

1. Construção e Ponderação de Indicadores:

   • Indicadores: Seis categorias de SE foram definidas: Serviços de Provisão (PROSER), Regulação de Gestão de Água (REG-WAT), Regulação de Prevenção de Desastres (REG-DIS), Regulação do Ambiente Urbano (REG-URB), Serviços Culturais (CULSER) e Serviços de Suporte (SUPSER). A sustentabilidade foi avaliada por meio das dimensões Socioeconômica (SOCIOE) e Ecológica (ECOLOG).
   • Ponderação: Pesos derivados de especialistas foram calculados separadamente para ilhas habitadas e não habitadas. O Processo de Hierarquia Analítica (AHP) determinou os pesos para as seis categorias principais de SE, enquanto um método de soma de postos ponderou os indicadores de nível inferior.
   • Pontuação Baseada em Grade: As ilhas foram sobrepostas com células de grade de 50 m × 50 m. Os escores dos indicadores foram atribuídos com base em regras categóricas ou valores numéricos normalizados (escala de 1 a 10). Os escores ao nível da grade foram agregados ao nível da ilha usando somas ponderadas pela área, utilizando pesos específicos para cada tipo de ilha.

2. Agrupamento e Classificação de Triagem:

   • As ilhas foram agrupadas com base em seus escores das seis categorias de SE usando K-means++ e Modelos de Mistura Gaussiana (GMM). O K-means++ foi selecionado com base na análise de silhueta e interpretabilidade.
   • Os clusters foram atribuídos a tipos amplos de triagem: Restauração (escores consistentemente baixos), Melhoria (escores intermediários ou funcionalmente deficientes) e Manutenção (escores altos).

3. Priorização e Análise de Sensibilidade:

   • Dentro de cada tipo de triagem, as ilhas foram classificadas pelos escores de sustentabilidade SOCIOE e ECOLOG para refinar as prioridades.
   • A análise de sensibilidade foi realizada perturbando os pesos dos indicadores em 5%, 10% e 20% para testar a robustez dos resultados de pontuação e classificação.

Principais Resultados

• Prioridades Diferenciadas: Os pesos dos especialistas diferiram significativamente por tipo de ilha. Para ilhas habitadas, a regulação de água (0,308) e a prevenção de desastres (0,281) foram priorizadas. Para ilhas não habitadas, os serviços de suporte (0,451) e a prevenção de desastres (0,223) receberam os maiores pesos.
• Correlação Fraca entre SE e Sustentabilidade: As correlações entre os escores de SE e os escores de sustentabilidade foram geralmente fracas (na maioria, entre -0,2 e 0,2). Notavelmente, foi encontrada uma correlação negativa (-0,387) entre os serviços de suporte e a sustentabilidade socioeconômica em ilhas não habitadas, indicando que o alto valor ecológico não implica necessariamente alto potencial de gestão socioeconômica.
• Resultados de Agrupamento:
  • Ilhas Habitadas: Quatro clusters foram identificados. Os Clusters 1 e 2 foram classificados como Manutenção, o Cluster 3 como Melhoria e o Cluster 4 como Restauração. O Cluster 4 (Restauração) surpreendentemente apresentou o maior escore médio de SOCIOE (3,153), sugerindo alta viabilidade de gestão apesar do baixo desempenho atual de SE.
  • Ilhas Não Habitadas: Quatro clusters foram identificados. Os Clusters 1–3 foram Manutenção, e o Cluster 4 foi Melhoria. O Cluster 4 apresentou o maior escore ECOLOG (5,481).
• Robustez: A estrutura provou ser relativamente robusta; sob uma perturbação de peso de 20%, a maioria dos escores das categorias principais mudou em menos de 10%, e as classificações das 10 principais ilhas permaneceram amplamente estáveis.

Significância e Alegações
O artigo afirma oferecer uma abordagem de avaliação e triagem baseada em grade e transferível para países ricos em ilhas que enfrentam restrições de dados. Suas principais contribuições são:

1. Lógica de Avaliação Sequencial: Estabelece uma distinção clara entre a caracterização das condições florestais atuais (via escores de SE) e o refinamento das prioridades de intervenção (via escores de sustentabilidade). Isso evita a confusão entre o desempenho atual e o potencial de gestão a longo prazo.
2. Diferenciação de Contexto: A estrutura reconhece explicitamente que ilhas habitadas e não habitadas requerem diferentes prioridades de avaliação, afastando-se de modelos de "tamanho único".
3. Utilidade de Triagem: Ao classificar as ilhas em tipos de Restauração, Melhoria e Manutenção e classificar as ilhas dentro desses tipos, a estrutura fornece uma linha de base transparente para que as agências aloquem recursos limitados, desenhem programas de monitoramento e selecionem locais para levantamentos de campo.
4. Escalabilidade: Embora demonstrada nas ilhas da Coreia do Sul, os autores afirmam que a estrutura do framework (separar o status de habitação, avaliar SE e sustentabilidade independentemente e realizar o agrupamento) é adaptável a outras regiões através da recalibração de indicadores e pesos para contextos locais.

O estudo conclui que separar o desempenho dos serviços ecossistêmicos do potencial de sustentabilidade permite uma tomada de decisão mais matizada, onde ilhas de baixo desempenho com alto potencial de sustentabilidade podem ser alvo de restauração, enquanto ilhas de alto desempenho são priorizadas para manutenção para evitar a degradação.