Predição de biomassa e análise de viabilidade financeira para projetos de crédito de carbono com restauração florestal ativa na Mata Atlântica

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2026
Autor(a) principal: D\'Lippi, Davi Faiani
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertacoes da USP
Universidade de São Paulo
Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11150/tde-06052026-143302/
Resumo: O primeiro capítulo utiliza diferentes técnicas de regressão para predição do acúmulo de biomassa aérea (AGB) em florestas restauradas ativamente na Mata Atlântica. Foi compilada uma cronosequência a partir de 36 estudos (25 artigos, 2 teses e 9 dissertações), totalizando 295 observações de AGB em idades de 0,6 a 94 anos, abrangendo diferentes fitofisionomias, qualidades de sítio e contextos climáticos. Os dados foram padronizados e enriquecidos com variáveis climáticas de Xavier et al. (2022) e índices derivados, além de variáveis categóricas (fitofisionomia e qualidade de sítio). A análise combinou estatística descritiva, inspeções bivariadas e testes não paramétricos para avaliar a influência desses fatores sobre a AGB. O ajuste por regressão estatística avaliou 19 modelos, incluindo regressões lineares simples e múltiplas, modelos não lineares sigmoides (Schnute reduzido e Gompertz), Random Forest e modelos de efeitos mistos. O desempenho foi comparado por RMSE, AIC, validação cruzada, validação externa e inspeção gráfica de resíduos. O Random Forest com remoção de outliers apresentou o melhor ajuste global. Entre os modelos clássicos, o Schnute reduzido sem outliers (Modelo 6) ofereceu a curva de crescimento mais coerente para generalização em Mata Atlântica, enquanto um modelo misto com radiação solar (Modelo 19) configurou alternativa intermediária entre equações genéricas e ajustes locais. O Modelo 6 é, por fim, recomendado como curva de referência para a análise de viabilidade financeira de projetos de créditos de carbono ARR voltados à Mata Atlântica. No segundo capítulo, converteu-se AGB+BGB em tCO<small>2</small>e/ha sob premissas generalizadamente alinhadas ao padrão de certificação de carbono VCS, aplicando <i>buffer</i> de 20% e horizonte de 40 anos. A aleatoriedade do valor do crédito de carbono e dos custos de restauração foram considerados nas análises de viabilidade financeira, via VPL, TIR e <i>payback</i>, apoiadas por 10.000 iterações do método Monte Carlos de simulação. Para a estocasticidade do crédito de carbono usou-se a distribuição triangular como moda US$ 50, mínimo de US$ 30 e máximo de US$ 70. Para expressar a estocasticidade dos custos de restauração foi considerada a distribuição uniforme com mínimo R$ 19.932,17 e máximo R$ 33.382,21. Os resultados indicaram que, considerando uma taxa de desconto de 9,3% como a média da Selic dos últimos 5 anos, 66,7% das simulações apresentaram VPL > 0. Apenas 11,8% dos casos geraram TIR > 15%, e a maior parte dos <i>paybacks</i> concentrou-se entre 10 e 12 anos. Conclui-se que a restauração para créditos de carbono é economicamente viável e competitiva apenas em condições bastante específicas e favoráveis, pois bons resultados são muito sensíveis a variações no preço do crédito de carbono e do custo de implantação. Essa viabilidade e atratividade, portanto, depende da disponibilidade de instrumentos financeiros que mitiguem o efeito de baixos preços e altos custos.
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(2022) e índices derivados, além de variáveis categóricas (fitofisionomia e qualidade de sítio). A análise combinou estatística descritiva, inspeções bivariadas e testes não paramétricos para avaliar a influência desses fatores sobre a AGB. O ajuste por regressão estatística avaliou 19 modelos, incluindo regressões lineares simples e múltiplas, modelos não lineares sigmoides (Schnute reduzido e Gompertz), Random Forest e modelos de efeitos mistos. O desempenho foi comparado por RMSE, AIC, validação cruzada, validação externa e inspeção gráfica de resíduos. O Random Forest com remoção de outliers apresentou o melhor ajuste global. Entre os modelos clássicos, o Schnute reduzido sem outliers (Modelo 6) ofereceu a curva de crescimento mais coerente para generalização em Mata Atlântica, enquanto um modelo misto com radiação solar (Modelo 19) configurou alternativa intermediária entre equações genéricas e ajustes locais. O Modelo 6 é, por fim, recomendado como curva de referência para a análise de viabilidade financeira de projetos de créditos de carbono ARR voltados à Mata Atlântica. No segundo capítulo, converteu-se AGB+BGB em tCO<small>2</small>e/ha sob premissas generalizadamente alinhadas ao padrão de certificação de carbono VCS, aplicando <i>buffer</i> de 20% e horizonte de 40 anos. A aleatoriedade do valor do crédito de carbono e dos custos de restauração foram considerados nas análises de viabilidade financeira, via VPL, TIR e <i>payback</i>, apoiadas por 10.000 iterações do método Monte Carlos de simulação. Para a estocasticidade do crédito de carbono usou-se a distribuição triangular como moda US$ 50, mínimo de US$ 30 e máximo de US$ 70. Para expressar a estocasticidade dos custos de restauração foi considerada a distribuição uniforme com mínimo R$ 19.932,17 e máximo R$ 33.382,21. Os resultados indicaram que, considerando uma taxa de desconto de 9,3% como a média da Selic dos últimos 5 anos, 66,7% das simulações apresentaram VPL > 0. Apenas 11,8% dos casos geraram TIR > 15%, e a maior parte dos <i>paybacks</i> concentrou-se entre 10 e 12 anos. Conclui-se que a restauração para créditos de carbono é economicamente viável e competitiva apenas em condições bastante específicas e favoráveis, pois bons resultados são muito sensíveis a variações no preço do crédito de carbono e do custo de implantação. Essa viabilidade e atratividade, portanto, depende da disponibilidade de instrumentos financeiros que mitiguem o efeito de baixos preços e altos custos.The first chapter applies different regression techniques to predict aboveground biomass (AGB) accumulation in actively restored Atlantic Forest stands (Mata Atlântica). A chronosequence was compiled from 36 studies (25 articles, 2 PhD theses and 9 MSc dissertations), totaling 295 AGB observations for forests aged 0.6 to 94 years, covering different physiognomies, site qualities and climatic contexts. The data were standardized and enriched with climatic variables from Xavier et al. (2022) and derived indices, as well as categorical variables (physiognomy and site quality). The analysis combined descriptive statistics, bivariate inspections and non-parametric tests to evaluate the influence of these factors on AGB. Nineteen models were fitted in R, including simple and multiple linear regressions, sigmoidal non-linear models (reduced Schnute and Gompertz), Random Forest and mixed-effects models. Performance was compared using RMSE, AIC, cross-validation, external validation and graphical inspection of residuals. Random Forest with outlier removal showed the best global fit. Among classical models, the reduced Schnute without outliers (Model 6) provided the most coherent growth curve for generalization in the Atlantic Forest, while a mixed model with solar radiation (Model 19) represented an intermediate alternative between generic equations and local fits. Model 6 is ultimately adopted as the reference curve for the financial viability analysis of ARR carbon credit projects in the Atlantic Forest. In the second chapter, AGB + BGB were converted into tCO<small>2</small>e ha<small><sup>-1</small></sup> under assumptions broadly aligned with the VCS carbon certification standard, applying a 20% buffer and a 40-year time horizon. With credit prices following a triangular distribution (US$ 30, 50, 70) and restoration costs following a uniform distribution, a cash flow was built and a Monte Carlo simulation with 10,000 iterations was conducted to obtain NPV, IRR and payback. The results indicated that 66.7% of simulations showed NPV > 0, but none exceeded the minimum restoration cost. Only 11.8% of cases produced IRR > 15%, and most paybacks were concentrated between 10 and 12 years. The conclusion is that restoration for carbon credits is generally economically viable, but remains competitive only under specific and favorable conditions: high sensitivity to credit price, implementation cost and the availability of financial instruments that enhance attractiveness for the market.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertacoes da USPUniversidade de São PauloEscola Superior de Agricultura Luiz de QueirozRodriguez, Luiz Carlos EstravizD\'Lippi, Davi Faiani2026-02-122026-05-07info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11150/tde-06052026-143302/doi:10.11606/D.11.2026.tde-06052026-143302Liberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USP2026-05-07T19:28:03Zoai:teses.usp.br:tde-06052026-143302Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212026-05-07T19:28:03Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
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