Кратко, по сути — закономерности, связи с политикой землепользования и глобальным рынком, и методы проверки.
Основные наблюдаемые закономерности (за период примерно за $30$ лет):
- Сильная сезонность: пиковые пожары в засушливый сезон (обычно месяцы $6$-$9$).
- Многолетние всплески, привязанные к экстремальным погодным событиям (Эль-Ниньо) и кластеризуются по годам (напр., заметные пики в отдельных годах вроде $2005$, $2010$, $2016$, $2019$-$2020$).
- Большинство очагов пожаров — антропогенные (поджигание для расчистки/подготовки пастбищ и сельхозугодий), а не естественные молниевые пожары — доля человеко-индуцированных оценочно превышает $80\%$.
- Связь с вырубкой: пожары чаще начинаются в районах с недавней вырубкой и фрагментацией леса; площадь пожаров коррелирует с темпами вырубки с опережением/запаздыванием в несколько месяцев.
- Позитивная обратная связь: пожары ослабляют лес (смерть деревьев, накопление топлива), что повышает вероятность повторных пожаров и приводит к деградации/саваннизации.
Как пожары связаны с политикой землепользования:
- Ослабление контроля и мониторинга (снижение штрафов, сокращение инспекций) быстро отражается увеличением поджогов и вырубки: политические изменения дают краткосрочный рост нарушений.
- Неформальное распределение прав на землю и слабая регистрация собственности стимулируют захваты и расчистку через поджоги как способ «узаконить» владение.
- Субсидии и инфраструктурные проекты (дороги, энергетику) создают доступ и повышают экономическую привлекательность расчистки.
- Местная аграрная политика (стимулы для расширения пастбищ, программы кредитования) влияет сильнее в сочетании с низкой экологической ответственностью.
Связь с глобальным рынком сельхозпродукции:
- Рост мировых цен на ключевые товары (соевые бобы, говядина) повышает экономический стимул к расширению посевов и пастбищ; это проявляется в положой связи между ценами и площадью вырубки/пожаров.
- Экспортно-ориентированные цепочки поставок (требование больших объемов сырья) ускоряют превращение леса в сельхозугодья в районах с низким регулированием.
- Региональные торговые шоки (спрос из Китая, изменение тарифов) служат предсказателями всплесков давления на землю.
- Обратная сторона — давление импортеров и корпоративные «deforestation-free» обязательства снижают вырубку там, где мониторинг и прослеживаемость сработали.
Какие признаки и модели полезно строить для проверки причинно-следственных связей:
- Простая временная регрессия: $BurnAre{a}_t=\alpha +{\beta }_{1}Pric{e}_{t-l}+{\beta }_{2}DeforestRat{e}_{t-l}+{\beta }_{3}Climat{e}_t+{ϵ}_t$, ожидаемо ${\beta }_1>0,{\beta }_2>0$.
- Панельные модели по муниципалитетам: $BurnAre{a}_{it}=\alpha +\beta Pric{e}_{t-l}+\gamma Polic{y}_{it}+\delta X_{it}+{\mu }_i+{\tau }_t+{ϵ}_{it}$. Policy — индекс усиления/ослабления контроля; ${\mu }_i$ — фиксированные эффекты.
- Различие в различиях (DiD) вокруг политических реформ/изменений правоприменения, чтобы отделить эффект политики от общих трендов.
- Инструментальные переменные (IV): использовать внешние шоки спроса (напр., изменение импорта в крупных покупателях) как инструмент для цен, чтобы избежать обратной причинности.
- Учет климата: включать индексы засухи/Эль-Ниньо, осадки, температуру; проверять взаимодействие климата×поведенческие факторы.
- Простые метрики корреляции и лаговые корреляции между ценами на сою/мясо и площадью пожаров/вырубкой, чтобы выявить временную структуру воздействия.
Данные и индикаторы для анализа:
- Спутниковые данные по очагам пожаров (MODIS, VIIRS), площади выгоревшего (Burned Area) и по вырубке (PRODES, Global Forest Watch).
- Климатические ряды: осадки, SPI, индексы Эль-Ниньо.
- Экономические/рыночные данные: мировые цены на сою и говядину, экспортные объёмы по годам.
- Политические/административные индикаторы: бюджеты экологических агентств, число рейдов, изменения законодательства, карты прав на землю.
Краткие выводы и рекомендации политики:
- Пожары в Амазонии тесно связаны с политикой землепользования: слабый контроль и неясные права повышают поджоги как инструмент расширения сельхозугодий.
- Глобальные рынки усиливают стимулы: рост мировых цен на агрокоммодити повышает давление на лес.
- Для снижения пожаров нужны сочетанные меры: усиление правоприменения и мониторинга, урегулирование прав на землю, экономические стимулы за сохранение (платежи за экосистемные услуги), прослеживаемость товарных цепочек и международные торговые меры/стандарты.
- Аналитически — используйте панельные модели и DiD для оценки эффектов политик, включайте климатические взаимодействия и инструментальные переменные для отделения рыночного спроса от обратной причинности.
Если нужно, могу предложить конкретную модель с переменными и пример кода для оценки на ваших данных.