Com o objetivo de promover a qualidade de vida e a sustentabilidade ambiental, vêm sendo implementadas diversas tecnologias de gestão sustentável da terra (SLM – Sustainable Land Management) em áreas rurais do semiárido brasileiro. O presente trabalho teve por objetivo selecionar indicadores ambientais para um monitoramento ambiental participativo de SLM que possa promover um processo de aprendizado e conscientização ambiental dos usuários da terra em áreas rurais do semiárido brasileiro.Um exercício de benchmarking capturou uma gama de abordagens participativas de monitoramento de SLM em terras secas ao redor do mundo que podem ser aproveitadas em projetos de SLM no contexto do semiárido brasileiro. Além dos impactos socioambientais positivos das tecnologias SLM, que costumam corresponder aos objetivos da sua implementação, também foram identificados potenciais impactos negativos de algumas das tecnologias SLM que vêm sendo implementadas no semiárido brasileiro. Por meio de metodologia baseada em redes causais com estrutura DPSIR (força motriz – pressão – estado – impacto – resposta), foram selecionados cinco indicadores fáceis de serem monitorados pelos usuários da terra com um mínimo de tecnologia ou insumos técnicos e a custos acessíveis: condutividade elétrica da água; profundidade da água subterrânea (mudanças); biomassa vegetal; profundidade do solo (mudanças); e pluviometria.
To enhance the quality of life and environmental sustainability, several sustainable land management technologies (SLM – Sustainable Land Management) have been implemented in rural areas of the brazilian semiarid. The present work aimed to select environmental indicators for participatory environmental monitoring of SLM that can promote a process of learning and environmental awareness of land users in rural areas of the brazilian semiarid. A benchmarking exercise captured a range of participatory approaches to monitoring SLM in drylands around the world that can be used in SLM projects in the context of the brazilian semiarid. In addition to the positive social and environmental impacts of SLM technologies, which usually correspond to the objectives of their implementation, potential negative impacts of some of the SLM technologies being implemented in the brazilian semiarid region were also identified. Through a methodology based on causal networks with DPSIR structure (driving force – pressure – state – impact – response), five easy-to-monitor indicators were selected by land users with minimal technology or affordable technical inputs: conductivity electric water; groundwater depth (changes); plant biomass; soil depth (changes); and rainfall.
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