Como prever o desmatamento considerando os diversos fatores envolvidos?
Estudo de 12 variáveis com o histórico de dados de 10 anos para previsão de desmatamento em 772 municípios para definição de ações a serem tomadas conforme o perfil identificado
Desafio
Estudo solicitado por uma instituição do agronegócio sustentável, sobre os impactos da Gestão Pública nos municípios e na preservação da Amazônia Legal.
OBJETIVOS DO ESTUDO
Reduzir as queimadas e desmatamentos ilegais na Amazônia Legal.
Reverter a imagem negativa do Brasil em relação às questões do meio-ambiente.
Identificar e priorizar os municípios com maior impacto previsto no desmatamento para o próximo ano.
Solução Proposta
Em análises realizadas dos 772 municípios da Amazônia Legal, foram analisados os possíveis fatores influenciadores do desmatamento, envolvendo a Gestão Municipal (mensurada pelo IGMA), Presença de Empresas, Agronegócio, Agricultura, Assentamentos, Unidades de Conservação e Terras Indígenas.
Diante dos fatores influenciadores e do histórico de desmatamento de cada localidade, foi feita a projeção do desmatamento e definição da forma de atuação: Ver e Agir, Projeto Estrutural e Prevenção.
Arquitetura
Por meio da plataforma de Inteligência Artificial do IGMA TECH, cada município da Amazônia Legal teve sua previsão de desmatamento para 2021 calculada através de modelos de Inteligência Artificial (exponential smoothing, modelos multivariados, etc.).
Resultados
Priorização de 5% dos municípios
responsáveis por mais de
50% do desmatamento
da Amazônia Legal
Modelo com consistência
de 93%
- Seleção de 42 municípios (dos 772), que representavam 54% do desmatamento previsto para 2021.
- Em 2023, foi feito o check de consistência da previsão do desmatamento. Correlacionando o incremento previsto pelo modelo com o real observado em 2021, temos uma correlação de Pearson de 0,93. Ou seja, uma correlação forte e positiva.
- O Erro Médio Absoluto (MAE) do modelo foi de 6,7. Isso significa que, em média, o desvio absoluto da previsão versus realizado foi de apenas 6,7 km2.
Onde pode ser aplicada a solução
Nossos modelos de análise avançadas podem ser aplicadas para qualquer necessidade de projeção de dados com multivariáveis envolvidas.
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