| Summary: | Este trabalho descreve os resultados da aplicação do arcabouço de modelagem dinâmica CLUE para explorar como fatores alternativos, políticas públicas e condições de mercado influenciam o processo de ocupação da Amazônia. Trabalhos anteriores na Amazônia enfatizaram aspectos como distância a estradas, quase sempre desconsiderando a enorme heterogeneidade biofísica e socioeconômica da região. A análise estatística realizada utiliza um banco de dados espacial (células de 100 x 100 Km$^{2}$ e 25 x 25 km$^{2}$) com 40 variáveis ambientais, demográficas, de estrutura agrária, tecnológicas, e indicadores de conectividade a mercados como variáveis independentes, e variáveis de uso e cobertura da terra (desflorestamento, pastagem, agricultura temporária e permanente) como variáveis dependentes. Os fatores determinantes dos padrões de uso da terra foram identificados usando modelos de regressão (\textit{spatial lag} e regressão linear múltipla) para toda a região e três sub-regiões. Os resultados dos modelos de regressão demonstram que a importância relativa dos fatores determinantes apresenta grande variação na região. Modelos de regressão enfatizam fatores associados a políticas públicas, em especial variáveis de acessibilidade e áreas protegidas. Os modelos foram utilizados para realizar diferentes explorações de cenários de mudança de uso até 2020. Explorações incluem a análise da influência de diferentes fatores na dinâmica das novas fronteiras na Amazônia, de possíveis impactos políticas públicas, e aumento e diminuição da demanda. As principais conclusões são: (a) conexão a mercados nacionais é o fator mais importante para capturar os padrões espaciais das novas fronteiras; (b) a interação entre os fatores de conexão e demais fatores biofísicos e socioeconômicos que influencia a dinâmica intrarregional heterogênea; (c) estas diferenças levam a impactos diferenciados das políticas públicas na região. Este trabalho reflete a importância da exploração de cenários como uma ferramenta para auxiliar o entendimento do processo de ocupação da Amazônia e a formulação de políticas para a região. === This work describes the results of applying the CLUE modeling framework to explore how alternative determining factors, policies and market constraints influence the process of land occupation in Amazonia. Previous work regarding deforestation in Amazonia has emphasized aspects such as distance to roads, and has disregarded the region´s enormous biophysical and socio-economical heterogeneity. The statistical analysis uses a spatially-explicit database (cells of 100 x 100 km$^{2}$ and 25 x 25 km$^{2}$) with 40 environmental, demographical, agrarian structure, technological, and market connectivity indicators as independent variables, and land-use (pasture, temporary and permanent crops, non-used agricultural land) patterns as dependent variables. The determinant factors of land patterns were identified using regression models (spatial lag and multiple linear regressions) at multiple spatial resolutions for the whole region and for three sub-regions. Regression models results showed that the relative importance and significance of land use determining factors greatly vary across the Amazon. Models emphasize policy-relevant factors, especially those related to connection to national markets, connection to ports, and protected areas. The models were used to build different exploration scenarios of land use change until 2020. Explorations include an analysis of the influence of different factors in the new Amazon frontiers dynamics, the possible impacts public policies, and increasing or decreasing demand. The main conclusions drawn from the scenario explorations are: (a) connection to national markets is the most important factor for capturing the spatial patterns of the new Amazonian frontiers; (b) it is the interaction between connectivity and other factors that influence the heterogeneous intra-regional dynamics; (c) these differences led to heterogeneous impact of policies across the region. This work reflects the importance of scenario exploration as a tool to understand the process of occupation in the Brazilian Amazonia, and subside public policies for the region.
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