Utilização da plataforma Invest para estimar os serviços ecossistêmicos no planalto do Rio Grande do Sul

Abstract

Avaliações de serviços ecossistêmicos relacionados aos solos são importantes para o dimensionamento dos impactos antrópicos e para identificar perdas nos benefícios advindos do ambiente. As abordagens integradas para avaliação dos serviços ecossistêmicos têm atualmente recebido grandes esforços de pesquisa e teste de aplicação. Estas abordagens vêm sendo utilizadas como ferramentas para tomada de decisão na conservação e recuperação dos serviços ecossistêmicos. Dentre as ferramentas existentes, a plataforma InVEST (Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs) tem sido uma das ferramentas mais amplamente utilizadas. Assim, o presente trabalho teve como objetivo avaliar os serviços ecossistêmicos especificamente relacionados ao solo pela aplicação dos modelos (módulos) apropriados no InVEST na região central do Planalto do Rio Grande do Sul, mais especificamente avaliando a aplicabilidade dos modelos de estoque de carbono, taxa de entrega de sedimentos e retenção de nutrientes. O estudo organizou dados primários e secundários por meio de amostragens e levantamentos na mesma região, além de parametros default do InVEST. De maneira geral, as áreas de cobertura florestal fornecem maiores quantidades de serviços ligados ao solo devido aos processos de estabilização das propriedades do solo, especialmente quando localizadas nos Latossolos Vermelhos. A avaliação dos estoques de carbono orgânico total na paisagem indicou maiores quantidades de carbono armazenado em áreas de cobertura florestal de Neossolos Litólicos da região, atingindo 162 Mg C ha-1. Quanto aos sedimentos perdidos por erosão hídrica, foram observados valores médios de 26,98; 14,81 e 71,32 Mgha-1ano-1 para as classes Latossolo Vermelho distrófico, Latosso Vermelho distroférrico e Nesossolo Chernossólico, respectivamente. As maiores perdas de nutrientes ocorreram nas áreas de pastagem, sendo de 32,19 e 12,37 kg ha-1ano-1 , para N e P respectivamente. Algumas das limitações na execução dos modelos da ferramenta InVEST foram identificadas, sendo requerida obtenção de dados mais detalhados de campo ou levantamento mais amplo de literatura, bem como a realização de testes adicionais para calibração e validação locais para atingir a acurácia dos resultados desejada.

The assessment of soil-related ecosystem services is crucial to help quantify of anthropic impacts and identify losses in the benefits arising from the environment. Integrated approaches to evaluate ecosystem services have currently received great effort in research and test applications. These approaches have been used as tools for decision making in the conservation and recovery of ecosystem services. Among existing tools, the Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs (InVest) platform has been one of the most widely used. Thus, the present work aimed to evaluate ecosystem services specifically related to soil by applying the appropriate models (modules) in InVEST in the central region of the Planalto of Rio Grande do Sul, more specifically evaluating the applicability of carbon stock model, sediment production and nutrient retention. The study obtained primary and secondary data through sampling and surveys in the same region, in addition to default invest parameters. In general, forest cover areas provide greater amounts of services due to soil properties stabilization processes, especially when located in Latossolos Vermelhos (Ferralsols). The assessment of total C stocks in the landscape shoed higher amounts of C stored in Neossolos Litólicos (Regosols) under forest cover, reaching 162 Mg C ha-1 . Sediments loss produced by erosion were, mean values of 14.81 were observed; 10.57; 14.81 and 71.32 Mgha-1year-1 for the soil classes Latossolo Vermelho distrófico, Latosso Vermelho distroférrico and Nesossolo Chernossólico, respectively. Regarding the exported nutrients, the highest losses were in the pasture cultivation areas, being 32.19 and 12.37 kgha-1year-1 , for N and P, respectively. Some of the limitations of the InVEST models were identified, such as additional field sampling and in-depth data mining, as well as carrying out additional tests for local calibration and validation to obtain the required accuracy.