Nos bastidores: como decidimos que terreno comprar

Na história da POST, a forma como tomamos decisões sobre quais terrenos comprar mudou bastante. Hoje, enfrentamos as crescentes pressões do desenvolvimento, o aumento vertiginoso dos custos da terra e a necessidade de priorizar oportunidades de aquisição em toda a nossa área de atuação . É uma tarefa árdua! Felizmente, houve uma explosão na quantidade de dados ambientais disponíveis para nós — e reunimos uma equipe incrível para aproveitar esse novo poder.

Dois anos atrás, Annie Taylor (nossa ex-analista de GIS), Dr. Peter Cowan (nosso Diretor de Ciência da Conservação) e eu partimos em uma missão para ajustar nosso processo de priorização para maximizar o impacto do POST em nossa região. Nosso trabalho resultou em uma ferramenta que chamamos de Quadro de Priorização de Conservação (CPF), e dependemos do CPF diariamente para tomar decisões importantes sobre aquisição e administração de terras. Então, como o CPF foi desenvolvido e como ele é usado atualmente?

Etapa 1: coleta de dados

O primeiro passo nesse processo foi coletar os dados ambientais mais relevantes. E muitos dados. Reunimos informações sobre movimentação da vida selvagem , acesso público e muito mais.

Por exemplo, nossa região é propensa à seca — então, como garantimos que nossas terras estejam preparadas para um clima mais seco no futuro? Para isso, usamos algo chamado Déficit Hídrico Climático (DHC) do Serviço Geológico dos EUA , que mede a perda anual de água (veja abaixo). Neste mapa, as áreas em vermelho têm maior perda anual de água e as áreas em azul têm menor perda anual de água. Em geral, o DHC é uma boa maneira de determinar a capacidade de recuperação de uma área após uma seca. No POST, usamos esse indicador para analisar tudo, desde as necessidades estimadas de irrigação das plantações até a sustentabilidade das florestas de sequoias que dependem do clima úmido das Montanhas de Santa Cruz para prosperar.

Etapa 2: empilhar os dados

O próximo passo para desenvolver nosso CPF foi sobrepor esses conjuntos de dados. Como entusiastas de dados, achamos essa parte realmente incrível. Podemos observar toda a nossa paisagem e priorizar áreas críticas onde há abundância de água, corredores de vida selvagem e vistas panorâmicas (para citar alguns exemplos). No total, nosso CPF utiliza 35 conjuntos de dados diferentes, coletados de diversas fontes.

Estudo de caso: Gazos Creek Redwoods

Para que você tenha uma ideia de como funciona o CPF final, vamos nos concentrar na nossa recente proteção de 320 acres de floresta de sequoias no Condado de San Mateo (veja à direita). Nossos dados mostraram abundante habitat nativo ali, e como a área é cercada por um parque estadual em três lados, é um lar provável para todos os tipos de vida selvagem. Também descobrimos que um afluente de 5 km do Gazos Creek atravessa essa propriedade, um corredor fluvial intocado que flui dentro da bacia hidrográfica de Butano.

Além disso, nossos dados revelaram uma floresta de sequoias saudável e relativamente antiga – essas árvores gigantes remanescentes criam um ótimo habitat para a flora e a fauna nativas que amamos, e também são mais propensas a sobreviver aos estressores de um clima em mudança. Com a ajuda de nosso prático CPF, esses dados foram trazidos ao nosso conhecimento e ajudaram a determinar nossa estratégia de proteção.

A grande imagem:

Usamos o CPF de forma diferente para cada um de nossos programas ou áreas de foco. Por exemplo, a priorização do nosso programa de acesso público usa dados detalhados de trilhas, enquanto a priorização do programa Wildlife Linkages analisa corredores para movimentação de animais. Nosso CPF provou ser uma ferramenta extremamente versátil e poderosa. Isso nos permite usar a ciência de conservação mais recente para estreitar nosso foco em projetos que terão o maior impacto em nossa região. Em última análise, nosso CPF nos ajuda a permanecer fiéis à nossa missão.

Espero que este artigo ajude a ilustrar como nosso CPF é parte integrante do processo de tomada de decisão do POST. Foi escrito em colaboração com Annie Taylor, nossa ex-analista de GIS, que foi peça-chave no desenvolvimento de nosso CPF. Recentemente, ela ingressou no Departamento de Ciência, Política e Gerenciamento Ambiental da Universidade da Califórnia em Berkeley para obter um doutorado e continuar sua paixão por dados. Sentimos falta dela!