Renovando a Linha de Base: Ciência, Aprendizado e Inovação no Katingan Mentaya

Este ano marca uma etapa importante para o Projeto Katingan Mentaya, desenvolvido pela Permian Global, na Indonésia, enquanto realizamos nossa primeira renovação de linha de base. Tem sido uma curva de aprendizado intensa para a equipe, mas também uma oportunidade valiosa. Em vez de tratar a renovação como um exercício burocrático, encaramos o processo como uma chance de fortalecer nossos modelos, incorporar a ciência mais atual e assegurar que os créditos de carbono gerados pelo projeto permaneçam de altíssima qualidade.

 

O que é uma renovação de linha de base?

Em um projeto REDD+ como o Katingan Mentaya, a linha de base é um cenário de referência; ela representa o que provavelmente ocorreria com a floresta de turfa local na ausência do projeto. Ao comparar esse cenário com os resultados reais alcançados em campo, é possível calcular quanto desmatamento foi evitado e quantas emissões deixaram de ocorrer.

Como paisagens, políticas e a própria ciência evoluem, os projetos precisam renovar periodicamente suas linhas de base. Isso garante que os créditos permaneçam exatos, pertinentes e confiáveis. Para nós, esta é a primeira renovação, e aproveitamos a oportunidade para ir além do mínimo exigido, incorporando avanços tanto regulatórios quanto científicos.

 

Atualizando a linha de base com mudanças regulatórias

O processo começou com uma análise de políticas para identificar novas normas introduzidas desde a data de início do projeto. Várias foram mapeadas, mas uma se destacou: a Regulamentação do Ministério do Meio Ambiente e Florestas (da Indonésia) de 2019 (P.10/MENLHK/SETJEN/KUML.1/3/2019), que exige que plantações delimitem e protejam o “pico do domo de turfa”.

Essa regulamentação teve implicações diretas no nosso cenário de linha de base. Por isso, atualizamos o modelo para designar essas áreas recém-delimitadas como protegidas, reduzindo a terra disponível para conversão no cenário de referência e assegurando que o modelo reflita os requisitos legais e as práticas usuais.

 

Reavaliando áreas proxy

Outro passo essencial foi revisar nossas áreas proxy – terrenos comparáveis usados para estimar o que ocorreria sem o projeto. Alguns dos proxies originais deixaram de cumprir os critérios. A área de um deles mudou de forma significativa, deixando de atender requisitos ambientais, enquanto outro teve a licença revogada por má gestão.

Identificamos e incluímos novas áreas proxy para substituí-los, garantindo conformidade com a metodologia. Com os proxies finais estabelecidos, recalculamos a taxa de desflorestamento usando um período histórico de 20 anos, conforme exigido. Essa taxa atualizada foi aplicada ao modelo de linha de base para estimar o ritmo provável de conversão florestal ano a ano.

 

Aprimorando ciência e métodos

A renovação também ofereceu a oportunidade de reforçar os fundamentos científicos do projeto. Introduzimos vários aprimoramentos não obrigatórios, mas que aumentam de forma significativa a precisão e a transparência.

 

Biomassa acima do solo (AGB):

Tradicionalmente, a biomassa acima do solo era estimada com valores médios por estrato florestal. Em vez disso, desenvolvemos mapas de biomassa de alta resolução, contínuos (wall-to-wall), combinando múltiplos conjuntos de dados de sensoriamento remoto (GEDI, Chloris, Sentinel-2, Landsat–Sentinel-2 harmonizado) com dados de novas parcelas de campo. Esses mapas oferecem uma compreensão muito mais detalhada dos estoques de carbono florestal, permitindo monitorar degradação, regeneração e perda de carbono acima do solo com maior precisão. Além disso, possibilitam estimar AGB anualmente, aumentando significativamente a frequência de monitoramento.

 

Modelo Digital de Terreno (MDT) e Mapa de Espessura de Turfa:

Produzimos um novo MDT e um mapa de espessura de turfa utilizando dados do ICESat-2 e do GEDI, além de medições de campo. Isso melhora nossa capacidade de estimar o carbono armazenado nas turfeiras e acompanhar mudanças ao longo do tempo.

 

Fatores de emissão do solo:

No passado, as emissões do solo (turfa) costumavam ser calculadas com fatores de emissão de Nível 1 (Tier 1) do Suplemento de Zonas Úmidas do IPCC, baseados em categorias amplas de uso do solo. Para avançar, desenvolvemos fatores de emissão de Nível 2 (Tier 2) com um modelo preditivo que incorpora profundidade do lençol freático e classe de uso do solo. Esse modelo, construído com dados revisados por pares publicados até setembro de 2023, captura variações específicas do sítio e fornece projeções mais acuradas e dinâmicas. Importante: ele permite refinar os fatores conforme novos dados — da literatura ou de medições do próprio projeto — se tornem disponíveis. Em conjunto, esses aprimoramentos reforçam a robustez científica do projeto, assegurando estimativas de emissões tão precisas e críveis quanto possível.

 

Por que isso importa

Os esforços vão muito além da conformidade. Ao atualizar nossos modelos e adotar os avanços científicos mais recentes, elevamos o padrão de modelagem de linhas de base. Esse trabalho fortalece a precisão e a credibilidade de nossas Unidades de Carbono Verificadas (VCUs) e reforça a confiança de comunidades, parceiros e compradores que dependem do projeto para entregar benefícios climáticos efetivos.

 

Próximos passos

No momento, estamos em meio ao processo de verificação com o Organismo de Validação e Verificação (VVB). Essa avaliação independente é a etapa final para confirmar que a linha de base renovada e os métodos aprimorados atendem aos requisitos rigorosos da metodologia.

Concluir nossa primeira renovação de linha de base é um grande empreendimento. Para nós, é mais do que uma obrigação regulatória: é a oportunidade de elevar a régua, abraçar a inovação científica e demonstrar compromisso com a melhoria contínua.

 

Este artigo já foi publicado no site da Permian Global em 10 de outubro de 2025. Para conferir, leia o original aqui.

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O site do Projeto Katingan Mentaya está aqui.

Conheça também o Projeto de Conservação da Natureza da RESEX do Rio Cautário aqui.