Vegetação nativa e madeira para papel e celulose nos municípios de São Paulo

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Prancha Nº 113, a terceira de cinco da coleção Bioenergia cruzada; a anterior é a prancha 112; a seguinte, a prancha 114.

A coleção cruza a bioenergia paulista com o que se vende nos postos, com o campo e com as prefeituras, nos 645 municípios de São Paulo. Os pares saíram de uma triagem de correlações entre o potencial de biometano do CP2B, as vendas de combustíveis do Anuário da SEMIL, a silvicultura, o rebanho, o Censo Agropecuário, a frota e a MUNIC. Cada par passou por correlação de postos bruta e parcial (descontadas urbanização, densidade e renda), amostra efetiva corrigida pela autocorrelação espacial, valores q de Benjamini–Hochberg e LISA bivariado. A última prancha é descritiva, sem teste, e o texto diz isso.

As chamadas do mapa apontam Capão Bonito, com 39 % da área em vegetação nativa e 1,70 milhão de m³ de madeira para celulose em 2024 (terço de cima nos dois), e Agudos, no centro-oeste, com 21 % e 845 mil m³.

O que vem nos arquivos

Camada (GPKG)	Geometria	Conteúdo
municipios	polígono	645 municípios com cana e etanol, biometano e diesel, frota, mata nativa e madeira para celulose, bovinos e adubo orgânico, distâncias ao gasoduto, gás canalizado e as respostas da MUNIC sobre resíduos; classes b111, b113, b114, arranjo115 e aglomerados lisa111, lisa113, lisa114
gasodutos	linha	gasodutos de transporte e rede de distribuição (tipo)
regioes_intermediarias, limite_estadual	polígono	referência

O GPKG é o mesmo nas cinco pranchas e traz um estilo do QGIS para cada uma. O CSV tem a tabela dos municípios, sem geometria. Campos vazios são falta de dado, não zero. Os aglomerados LISA vêm como AA (alto-alto), BB (baixo-baixo), AB, BA e ns (não significativo); a primeira letra é a variável do município, a segunda a dos vizinhos.

Método

1. pct_area_nativa: vegetação nativa, as formações naturais do MapBiomas (coleção 10, 2024), sobre a área do município, em %.
2. madeira_papel_m3 e madeira_papel_m3_km2: madeira em tora de silvicultura para papel e celulose em 2024, em m³ e por km² da área do município (IBGE, PEVS, SIDRA 291).
3. Terços de mata: até 9,2 %, de 9,2 % a 18,1 % e mais de 18,1 %. Madeira: nenhuma; até 165,8 m³/km² (mediana dos 127 produtores); mais que isso. b113: classe bivariada, dezena = terço de mata (1 a 3), unidade = terço de madeira (1 a 3). De baixo para cima e da esquerda para a direita, as nove casas têm 113, 73, 53; 8, 29, 26; 1, 20, 43 municípios.
4. A PEVS publica 366 municípios paulistas para essa variável; os outros 279 ficam sem dado, não zero, e o mapa os hachura. Mata nativa × madeira para celulose por km² (log): correlação de postos de Spearman 0,42 (366 municípios), parcial 0,47, amostra efetiva 167, p < 0,001, q < 0,001.
5. lisa113: aglomerados LISA bivariados (mata no município × madeira nos vizinhos): 65 alto-alto, 0 baixo-baixo, 0 alto-baixo e 13 baixo-alto; I de Moran bivariado 0,37. Alto-alto por região intermediária: Sorocaba (23), Bauru (18), São José dos Campos (8) e Marília (7).
6. Correlação parcial: correlação entre os resíduos dos postos de cada variável regredidos nos postos dos controles, que são urbanização (parte de moradores em situação urbana), log da densidade demográfica e log da renda por habitante (Censo 2022). Amostra efetiva sob autocorrelação espacial: n·(1 − Iₓ·Iᵧ)/(1 + Iₓ·Iᵧ), com Iₓ e Iᵧ o I de Moran dos resíduos numa vizinhança dos 6 vizinhos mais próximos; valores q de Benjamini–Hochberg sobre todos os pares da triagem. LISA bivariado: valor do município contra a média dos 6 vizinhos na outra variável, 999 permutações, semente 20261019, p < 0,05.

Limitações

• A PEVS cobre 366 dos 645 municípios e não diz a espécie: o eucalipto domina a silvicultura paulista, mas no sudoeste há também pinus. Madeira para celulose não é toda a madeira de silvicultura: lenha e toras para serraria ficam de fora.
• Relevo acidentado e solos que afastam a cana e a mecanização podem explicar as duas coisas; o mapa não diz que a silvicultura protege a mata, nem que a ameaça.
• Leitura ecológica: o mapa compara municípios, não pessoas nem fazendas. Uma correlação entre municípios não diz que as mesmas propriedades ou os mesmos motoristas têm as duas características, nem que uma causa a outra.