Infraestruturas lineares e fragmentação de hábitat : análise da paisagem para modelagem espacial de linhas de transmissão

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Biológicas, Departamento de Ecologia, 2019.Linhas de transmissão de energia são caracterizadas por contribuir para a fragmentação de hábitat, sendo este um dos principais impactos da ação humana sobre a biodiversidade. A fragmentação de hábitat pode ser definida como a ruptura da conectividade do hábitat afetando a capacidade de dispersão das espécies. Podendo resultar em subpopulações isoladas e vulneráveis a flutuações populacionais ou até mesmo em extinções locais. As linhas de transmissão são submetidas à Avaliação de Impacto Ambiental (AIA), que visa prever os possíveis impactos socioambientais decorrentes da sua instalação e operação, e avaliar a viabilidade ambiental do projeto. A modelagem espacial pode ser uma ferramenta útil para a definição de opções locacionais de infraestruturas lineares, pois permite conciliar diferentes fatores ambientais, sociais e econômicos. Contudo, em relação à fragmentação de hábitat, este impacto é comumente mensurado apenas quantificando a área de vegetação nativa a ser afetada pelo empreendimento, o que pode levar a interpretações equivocadas, subestimando sua relevância. Assim, buscamos incorporar à modelagem de linhas de transmissão uma análise sobre a conectividade da paisagem, fundamentada pelos princípios da Ecologia de Paisagens. Para tanto, foi selecionado como estudo de caso a Linha de Transmissão Xingu – Terminal Rio. Aplicamos as métricas clustering, clustering coeficiente, node degree e razão-área. Para a modelagem de um traçado alternativo, foi utilizada a ferramenta Least-cost Path Analysis (LCPA), buscando conciliar fatores ecológicos, econômicos, sociais e critérios de segurança operacional. A linha licenciada e o traçado modelado foram comparados quanto ao custo ambiental, à extensão e à sinuosidade. O traçado modelado apresentou menor custo para os cinco indicadores de custo utilizado. Os valores médios desses indicadores não diferiram entre a linhas (licenciada e modelada). Quanto à sinuosidade e à extensão, o traçado modelado excedeu o limite de variação definido como insignificante em 9%. A partir dos resultados obtidos, verificamos que a adição dessa nova perspectiva de análise resultou em um traçado otimizado, com menor custo ambiental.Power lines, contribute to habitat fragmentation, one of the main human impacts on biodiversity. Habitat fragmentation can be defined as a habitat connectivity disruption affecting species dispersal capacity. May result in isolated and vulnerable subpopulations in population fluctuations or even local extensions. Power lines are submitted to an Environmental Impact Assessment (EIA), which aims to predict potential social and environmental impacts resulting from their installation and operation, and evaluate project environmental viability. Spatial modeling can be a useful tool for defining linear infrastructure location options, as it allows reconciliation of involved environmental, social and economic factors. However, the impact of habitat fragmentation is commonly measured only by quantifying the area of native vegetation to be affected by this infrastructure, an approach which may lead to underestimation of its impact and misinterpretation of its significance. Accordingly, we seek to incorporate into transmission line modeling an analysis of landscape connectivity, based on the principles of landscape ecology. For this purpose, the Power Line Xingu - Rio was selected as a case study. This infrastructure is about 2,500 kilometers long and intersects three biomes: the Amazon, Cerrado and Atlantic Forest. The following metrics were applied: clustering, clustering coefficient, node degree and area ratio. We use de tool Least-cost Path Analysis (LCPA) for modeling a optmal route of the Xingu – Rio power line. This modelling tool was used to reconcile ecological, economic, social and operational safety criteria. The two routes (licensed and modeled) were compared for environmental cost, length and sinuosity. The modeled route gave a lower cost for the five cost indicators used, while average values of these cost indicators did not differ between the routes (licensed and modeled). As for sinuosity and length, the modeled route was 9% longer than the licensed route. From the results obtained, we showed that the use of this new analysal perspective resulted in an optimized route, one with lower environmental costs