Considera-se produtividade a quantidade coletada de uma determinada espécie por unidade de área. Para estimar a produtividade (ton/km²) espacialmente explícita em anos de alta e de baixa produção, utilizou-se o modelo de regressão GLM gaussiano que teve como variáveis dependentes a produção (toneladas) por região intermediária e a área de probabilidade de coleta (km²).

A probabilidade de coleta varia entre 0 (pouco favorável) e 1 (muito favorável) e foi estimada a partir da favorabilidade de ocorrências junto com variáveis humanas (comunidades e número de extrativistas) e estruturais (distância de hidrovias, estradas e cooperativas).

A favorabilidade de ocorrência das espécies, varia entre 0 (pouco favorável) e 1 (muito favorável) e foi estimada a partir dos registros de ocorrência da espécie registrada em bases de dados das plataformas Global Biodiversity Information Facility – GBI, iNaturalist, SibBr e literatura científica junto com a análise de dezenove variáveis climáticas e ambientais a partir de diferentes algoritmos utilizados para modelagem de distribuição de espécies (MDE).

A renda bruta representa o retorno econômico inicial da atividade extrativista, antes da dedução dos custos de produção e transporte. Ela é obtida pela multiplicação direta entre a produtividade espacial (t/km²), resultado da modelagem PDF, expressa em raster (1 km²) e dos preços de mercado (R$/t), fornecidos pela CONAB, estimado por região intermediária do IBGE, diferenciado para anos de safra com alta produção e de safra com baixa produção.

Para estimar a rentabilidade do sistema produtivo dos produtos da sociobiodiversidade, foi utilizada uma equação simples, que combina a receita obtida com os custos associados à produção e ao transporte. A primeira etapa consiste em multiplicar a quantidade produzida (em toneladas) pelo preço de mercado (em R$/t), resultando na renda bruta. A partir dessa renda, subtraímos os custos de produção por tonelada (R$/t) e os custos de transporte, calculados com base no custo por tonelada por quilômetro (R$/t/km) multiplicado pela distância média de escoamento. O valor final representa a renda líquida por tonelada disponível ao produtor ou sistema analisado (Equação 1).

Renda = Q_xy(P_n – C_n – T_xy,n,t)

Qxy: Estimativa da quantidade coletada na célula xy
Pn: Estimativa preço recebido pelo produtor “produto n”
Cn: Estimativa custo coleta (coleta preparação de terreno e coleta e outras despesas)
Txy: Estimativa de custo de transporte para diferentes modais (barco, estrada)

A base da estimativa da renda líquida é o cálculo dos custos de produção e transporte. As informações sobre os custos de produção e de transporte foram extraídas dos painéis fornecidos pela CONAB, que consolidam dados empíricos e estimativas técnicas elaboradas previamente. O painel é um encontro técnico realizado com produtores, técnicos e especialistas locais, cujo objetivo é levantar informações detalhadas e consensuais sobre o sistema de produção regional. Por meio da troca de experiências e validação coletiva, os participantes caracterizam a unidade produtiva modal (UPM), ou seja, aquela mais comum e representativa da região.

O custo de produção compreende o conjunto de despesas associadas ao processo de coleta dos produtos da sociobiodiversidade, tais como insumos, equipamentos, mão de obra etc. Foram utilizados dados provenientes dos painéis da CONAB, considerando-se a soma de todos os custos por kg indicados em cada painel, com exceção dos custos de transporte. Os valores foram, posteriormente, convertidos para custo por tonelada por meio da multiplicação por 1000. O custo de transporte refere-se aos gastos pagos pelo extrativista no deslocamento do produto do ponto de produção até o ponto de venda ou distribuição, a partir da análise de quatro trechos que compõem o deslocamento da produção ao longo do sistema produtivo: (1) da localidade até a área de coleta na mata por via fluvial, (2) da localidade até a mata por via terrestre, (3) da localidade até a cooperativa ou agroindústria por via fluvial e (4) da localidade até a cooperativa ou agroindústria por via terrestre. A unidade de análise adotada é R$/t/km (reais por tonelada por quilômetro), permitindo compatibilidade com o modelo de alocação espacial e integração entre diferentes rotas e modais. Essa unidade foi utilizada para construir os dados de entrada de uma modelagem espacialmente explícita que cruza os custos fixos e variáveis com a localização de cooperativas e agroindústrias e os mapas de infraestrutura de transporte (hidrovias, rodovias), resultando em um mapa de fricção, ou seja, um mapa que representa o valor médio estimado do frete por quilômetro por tonelada em cada célula de 1 km² no território da Amazônia. Esse mapa de fricção foi então utilizado para calcular o custo acumulado dos quatro trechos, representando o custo total de transporte ao longo da infraestrutura disponível. Para os custos de produção e de transporte, considera-se como premissa que quanto maior a produtividade, menor o custo de produção e de transporte.

O levantamento dos mercados da sociobiodiversidade foi realizado a partir da integração de bases de dados secundários sobre mercados (locais e internacionais) incluindo os códigos CNAES e exportações, códigos da Nomenclatura Comum do Mercosul (NCM) e do Sistema Harmonizado de Designação e de Codificação de Mercadorias (SH4) bem como iniciativas e negócios financiados da sociobiodiversidade.

A partir do Prodlist Agro, Pesca e Indústria de Transformação, é possível identificar os produtos comercializados no Brasil de acordo com a nomenclatura estabelecida pelo IBGE. Utilizando o Prodlist como chave de referência, é possível cruzar essas informações com outros mecanismos de classificação, como o CNAE. Com base no CNAE, é possível identificar as empresas por meio de seus respectivos CNPJs.

Na base de dados da ANVISA, é possível acessar os CNPJs das empresas, além das descrições das espécies e seus respectivos processos de transformação. Utilizando a lista de espécies, foram realizadas consultas no site da ANVISA para identificar quais espécies nativas são utilizadas em diferentes setores da indústria de alimentos, bebidas, cosméticos entre outros.