MAAP #213: Estimación del carbono en las áreas protegidas y territorios indígenas de la Amazonia

Imagen introductoria. Captura de pantalla de la aplicación (app) de carbono forestal OBI-WAN.

En un informe reciente (MAAP #199), presentamos la versión actualizada de los datos GEDI de la NASA,1 que utiliza láseres a bordo de la Estación Espacial Internacional para proporcionar estimaciones de vanguardia sobre el carbono aéreo a escala mundial, incluida nuestra área focal, la Amazonía.

Sin embargo, estos láseres aún no han alcanzado una cobertura total, lo que deja considerables vacíos en los datos y en los mapas resultantes.

En el presente reporte, mostramos dos nuevas herramientas que nos permiten llenar esos vacíos y proporcionar estimaciones detalladas de la biomasa aérea en zonas específicas, que pueden convertirse luego en estimaciones del carbono sobre el suelo.

El primero es la aplicación OBI-WAN para reportar el carbono forestal (ver la Imagen introductoria), que utiliza la inferencia estadística para producir estimaciones medias, totales y de incertidumbre de las líneas de base de biomasa en cualquier escala (desde la local hasta mundial).2

El segundo es un producto fusionado de las misiones GEDI y TanDEM-X.3 La combinación de lidar (GEDI) y radar (TanDEM-X) ha comenzado a producir mapas inigualables que combinan la capacidad del lidar para recuperar la estructura forestal y la capacidad del radar para ofrecer una cobertura de pared a pared con múltiples resoluciones (ver Figuras 1-5 a continuación para ver ejemplos con una resolución de 25 m).

Empleando estos dos herramientas, nos centramos en la estimación del carbono sobre el suelo para ejemplos seleccionados de dos designaciones críticas de tierras en la Amazonía: áreas protegidas y territorios indígenas. Ambas son fundamentales para la conservación a largo plazo del núcleo de la Amazonía (MAAP #183). Se espera que el suministro de datos precisos para estas áreas proporcione incentivos adicionales para su conservación a largo plazo.

Seleccionamos 5 áreas focales (3 parques nacionales y 2 Territorios Indígenas) en la Amazonía para demostrar el poder de estos datos. Estas áreas juntas albergan un total de 1,400 millones de toneladas métricas de carbono sobre el suelo.

  • Áreas protegidas (Parques Nacionales)
    Parque Nacional Chirbiquete (Amazonía colombiana)
    Parque Nacional Manu (Amazonía peruana)
    Parque Nacional Madidi (Amazonía boliviana)
    k
  • Territorios Indígenas
    Territorio Indígena Kayapó (Amazonía brasileña)
    Territorio Indígena Barranco Chico (Amazonía peruana)

Áreas focales

Como se ha indicado anteriormente, las estimaciones de carbono que figuran a continuación se basan en las estimaciones de biomasa sobre el suelo de la aplicación de carbono forestal OBI-WAN y de los datos de GEDI-TanDEM-X. Las figuras 1 a 5 se basan en GEDI-TanDEM-X, con una resolución de 25 metros.

Parques Nacionales

Parque Nacional de Chiribiquete (Amazonía colombiana)

El Parque Nacional de Chirbiquete abarca más de 4,2 millones de hectáreas en el corazón de la Amazonía colombiana (departamentos de Guaviare y Caquetá). Ambos datos convergen en la estimación de unas 600 toneladas métricas de biomasa sobre el suelo, lo que equivale a más de 300 millones de toneladas métricas de carbono sobre el suelo en todo el parque (80,5 toneladas de carbono por hectárea). La Figura 1 muestra la distribución espacial detallada de esta biomasa en el Parque Nacional Chirbiquete. Note que los datos de GEDI-TanDEM-X se pierden al extremo occidental del parque.

Figura 1. Biomasa sobre el suelo en el Parque Nacional de Chiribiquete (Amazonía colombiana). Datos: GEDI-TanDEM-X.

Parque Nacional del Manu (Amazonía peruana)

Figura 2. Biomasa sobre el suelo en el Parque Nacional Manu (Amazonía peruana). Datos: GEDI-TanDEM-X.

El Parque Nacional Manu abarca más de 1,7 millones de hectáreas en el sur de la Amazonía peruana (regiones de Madre de Dios y Cusco).

Ambos datos convergen en la estimación de más de 450 toneladas métricas de biomasa sobre el suelo, lo que equivale a más de 215 millones de toneladas métricas de carbono sobre el suelo en todo el territorio (126,8 toneladas de carbono por hectárea).

La Figura 2 muestra la distribución espacial detallada de esta biomasa en el Parque Nacional Manu.

Parque Nacional Madidi (Amazonía boliviana)

Figura 3. Biomasa sobre el suelo en el Parque Nacional Madidi (Amazonía boliviana). Datos: GEDI-TanDEM-X

El Parque Nacional y Área de Manejo Integrado Madidi abarca cerca de 1,9 millones de hectáreas en la Amazonía occidental boliviana (departamento de La Paz), e incluye un gradiente de pisos altitudinales desde tierras bajas hasta montañas por encima de los 6 mil metros en altitud.

Ambos  datos convergen en la estimación de más de 350 toneladas métricas de biomasa sobre el suelo, lo que equivale a más de 160 millones de toneladas métricas de carbono aéreo en todo el área protegida (85,3 toneladas de carbono por hectárea).

La Figura 3 muestra la distribución espacial detallada de esta biomasa en el Parque Nacional Madidi. Note que los datos del GEDI-TanDEM-X se pierden al extremo sur, justamente en las partes altas del área protegida.

Territorios Indígenas

Territorio indígena Kayapó (Amazonia brasileña)

El Territorio Indígena Kayapó abarca más de 3,2 millones de hectáreas en la Amazonía oriental brasileña (estado de Pará).

Ambos datos convergen en la estimación de más de 413,000 toneladas métricas de biomasa aérea, lo que equivale a más de 198 millones de toneladas métricas de carbono sobre el suelo en todo el territorio.

La Figura 4 muestra la distribución espacial detallada de esta biomasa en Kayapó y en cuatro territorios indígenas vecinos.

En total, en estos cinco territorios (10,4 millones de hectáreas) los datos convergen en más de 1.500 millones de toneladas métricas de biomasa aérea y 730 millones de toneladas métricas de carbono sobre el suelo (70 toneladas por hectárea).

Figura 4. Biomasa sobre el suelo en Kayapó y territorios indígenas vecinos (Amazonia brasileña). Datos: GEDI-TanDEM-X.

Comunidad Nativa Barranco Chico (Amazonía peruana)

La Comuniad Nativa Barranco Chico abarca más de 12,600 hectáreas en el sur de la Amazonía peruana (región de Madre de Dios).

Ambos datos convergen en la estimación de más de 2 millones de toneladas métricas de biomasa aérea, lo que equivale a más de 1 millón de toneladas métricas de carbono sobre el suelo.

La Figura 5 muestra la distribución espacial detallada de esta biomasa en Barranco Chico y en dos Comunidades Nativas vecinas (Puerto Luz y San José de Karene).

En total, en estos tres territorios (casi 90,000 hectáreas), los datos convergen en más de 19 millones de toneladas métricas de biomasa aérea y más de 9 millones de toneladas métricas de carbono sobre el suelo (102 toneladas por hectárea).

Figura 5. Biomasa sobre el suelo en Barranco Chico y Territorios Indígenas vecinos (Amazonía peruana). Datos: GEDI-TanDEM-X

Notas

1 GEDI L4B Gridded Aboveground Biomass Density, Versión 2.1. Estos datos se miden en megagramos de biomasa aérea por hectárea (Mg/ha) a una resolución de 1 kilómetro, con el periodo de abril de 2019 a marzo de 2023. Esto nos sirve como estimación de las reservas de carbono aéreo, con la hipótesis científica de que el 48% de la biomasa registrada es carbono.

El enfoque se basa en el artículo científico fundacional de Patterson et al., (2019) y es utilizado por la misión GEDI para estimar la biomasa media y total en todo el mundo (Dubayh et al., 2022, Armston et al., 2023). El método considera la distribución espacial de los rastros de GEDI dentro de un determinado límite especificado por el usuario para inferir el componente de error de muestreo de la incertidumbre total que también incluye el error de los modelos L4A de GEDI utilizados para predecir la biomasa a partir de las estimaciones de la altura del dosel (Keller et al., 2022). Para más información sobre la aplicación OBI-WAN, ver Healey y Yang 2022.

3 GEDI-TanDEM-X (GTDX) es una fusión de imágenes GEDI Versión 2 y TanDEM-X (TDX) de radar interferométrico de apertura sintética (InSAR) (de enero de 2011 a diciembre de 2020). También incorpora datos anuales de pérdida de bosque para tener en cuenta la deforestación durante este periodo. Los mapas de biomasa aérea del GTDX se elaboraron a partir de un marco basado en un modelo jerárquico generalizado (GHMB) que utiliza la biomasa del GEDI como datos de entrenamiento para establecer modelos de estimación de la biomasa basados en la altura del dosel del GTDX. La combinación de lidar (GEDI) y radar (TanDEM-X) ha comenzado a producir mapas inigualables que combinan la capacidad del lidar para recuperar la estructura del bosque y la capacidad del radar para ofrecer una cobertura de pared a pared (Qi et al.,2023, Dubayah et a;., 2023). Este producto fusionado es un mapa sin huecos de pared a pared que se produjo en múltiples resoluciones: 25m, 100m y 1ha. El procesamiento en curso sobre la región pantropical estará disponible en los próximos meses, pero algunas geografías ya han sido mapeadas, como la mayor parte de la cuenca del Amazonas (Dubayah et al., 2023). Los datos que hemos utilizado están a disposición del público.

Referencias

Armston, J., Dubayah, R. O., Healey, S. P., Yang, Z., Patterson, P. L., Saarela, S., Stahl, G., Duncanson, L., Kellner, J. R., Pascual, A., & Bruening, J. (2023). Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI)GEDI L4B Country-level Summaries of Aboveground Biomass [CSV]. 0 MB. https://doi.org/10.3334/ORNLDAAC/2321

Dubayah, R. O., Armston, J., Healey, S. P., Yang, Z., Patterson, P. L., Saarela, S., Stahl, G., Duncanson, L., Kellner, J. R., Bruening, J., & Pascual, A. (2023). Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI)GEDI L4B Gridded Aboveground Biomass Density, Version 2.1 [COG]. 0 MB. https://doi.org/10.3334/ORNLDAAC/2299

Dubayah, R., Armston, J., Healey, S. P., Bruening, J. M., Patterson, P. L., Kellner, J. R., Duncanson, L., Saarela, S., Ståhl, G., Yang, Z., Tang, H., Blair, J. B., Fatoyinbo, L., Goetz, S., Hancock, S., Hansen, M., Hofton, M., Hurtt, G., & Luthcke, S. (2022). GEDI launches a new era of biomass inference from space. Environmental Research Letters, 17(9), 095001. https://doi.org/10.1088/1748-9326/ac8694

Dubayah, R., Blair, J. B., Goetz, S., Fatoyinbo, L., Hansen, M., Healey, S., Hofton, M., Hurtt, G., Kellner, J., Luthcke, S., Armston, J., Tang, H., Duncanson, L., Hancock, S., Jantz, P., Marselis, S., Patterson, P. L., Qi, W., & Silva, C. (2020). The Global Ecosystem Dynamics Investigation: High-resolution laser ranging of the Earth’s forests and topography. Science of Remote Sensing, 1, 100002. https://doi.org/10.1016/j.srs.2020.100002

Healey S, Yang Z (2022) The OBIWAN App: Estimating Property-Level Carbon Storage Using NASA’s GEDI Lidar. https://www.fs.usda.gov/research/rmrs/understory/obiwan-app-estimating-property-level-carbon-storage-using-nasas-gedi-lidar

Kellner, J. R., Armston, J., & Duncanson, L. (2022). Algorithm Theoretical Basis Document for GEDI Footprint Aboveground Biomass Density. Earth and Space Science, 10(4), e2022EA002516. https://doi.org/10.1029/2022EA002516

Dubayah, R.O., W. Qi, J. Armston, T. Fatoyinbo, K. Papathanassiou, M. Pardini, A. Stovall, C. Choi, and V. Cazcarra-Bes. 2023. Pantropical Forest Height and Biomass from GEDI and TanDEM-X Data Fusion. ORNL DAAC, Oak Ridge, Tennessee, USA. https://doi.org/10.3334/ORNLDAAC/2298

Qi, W., J. Armston, C. Choi, A. Stovall, S. Saarela, M. Pardini, L. Fatoyinbo, K. Papathanasiou, and R. Dubayah. 2023. Mapping large-scale pantropical forest canopy height by integrating GEDI lidar and TanDEM-X InSAR data. Research Square. https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-3306982/v1

Krieger, G., M. Zink, M. Bachmann, B. Bräutigam, D. Schulze, M. Martone, P. Rizzoli, U. Steinbrecher, J. Walter Antony, F. De Zan, I. Hajnsek, K. Papathanassiou, F. Kugler, M. Rodriguez Cassola, M. Younis, S. Baumgartner, P. López-Dekker, P. Prats, and A. Moreira. 2013. TanDEM-X: A radar interferometer with two formation-flying satellites. Acta Astronautica 89:83–98. https://doi.org/10.1016/j.actaastro.2013.03.008

Agradecimientos

Agradecemos al equipo del GEDI de la Universidad de Maryland por el acceso a los datos y la revisión de este informe. En particular, damos las gracias a Ralph Dubayah, Matheus Nunes y Sean Healey.

Cita

Mamani N, Pascual A, Finer M (2024) Estimación del carbono en las áreas protegidas y territorios indígenas de la Amazonia. MAAP: 213

MAAP #212: Nueva herramienta para detectar la deforestación minera en la Amazonía

Amazon Mining Watch. Mapa interactivo de deforestación por minería con datos para el 2023.

La minería aurífera (minería de oro) es uno de los principales motores (drivers) de la deforestación en la Amazonia.*

A menudo se dirige a zonas remotas, afectando así a los bosques primarios ricos en carbono. Además, en la mayoría de los casos, esta minería es ilegal ya que ocurre en áreas protegidas y territorios indígenas.

Sin embargo, dada la inmensidad de la Amazonía, ha sido desafiante hacer un seguimiento preciso y oportuno de la deforestación por minería en todo el bioma.

Aquí presentamos, por primera vez, los resultados de una nueva herramienta de aprendizaje automático (en inglés Machine Learning), conocida como Amazon Mining Watch, que analiza archivos de imágenes satelitales para detectar la deforestación por minería en toda la Amazonía.

La herramienta produce alertas de deforestación por minería con una resolución de 10 metros basadas en las imágenes del satélite Sentinel-2 de la Agencia Espacial Europea. Actualmente, las alertas cubren todos los años del 2018 al 2023.

Estos datos revelan que la minería aurífera está causando activamente deforestación en cada uno de los nueve países del bioma amazónico (ver el Mapa Base a continuación). Los países con mayor deforestación por minería son 1) Brasil, 2) Guyana, 3) Surinam, 4) Venezuela y 5) Perú.

*Note que en este reporte nos centramos en la actividad minera que está causando deforestación. No se incluyen otras zonas críticas de extracción de oro en los ríos (como en el norte de Perú, el sureste de Colombia y el noroeste de Brasil; ver MAAP #197).

Mapa Base

El Mapa Base a continuación presenta los datos de deforestación por minería en toda la Amazonía. Tenga en cuenta que el amarillo indica la huella minera histórica a partir de 2018, mientras que el rojo indica la deforestación por minería más reciente entre 2019 y 2023.

Aunque las alertas son píxeles y no están diseñadas para mediciones precisas de área, se pueden utilizar para dar estimaciones generales. Por ejemplo, estimamos que en 2018 había una huella histórica de deforestación por minería de más de 963,000 hectáreas en toda la Amazonía. Entre 2019 y 2023, estimamos que la huella de deforestación por minería creció en más de 944,000 hectáreas.

Así, de la huella total acumulada de más de 1.9 millones de hectáreas deforestadas por minería, cerca de la mitad ocurrieron en apenas los últimos cinco años.

Del total acumulado por la minería, más de la mitad ocurrió en Brasil (55%, con más de 1 millón de hectáreas), seguido de Guyana (15%), Surinam (12%), Venezuela (7%) y Perú (7%, con 135,625 hectáreas).

Los recuadros A-E del Mapa Base corresponden a los estudios de casos descritos a continuación, que ponen de relieve el poder de estos datos para ver la evolución de la deforestación por minería en zonas críticas, como Perú, Brasil, Venezuela y Ecuador.

Mapa Base. Deforestación por minería en toda la Amazonía, basada en datos de Amazon Mining Watch, para los años 2018-2023. Datos: AMW, ACA/MAAP.

Estudios de Caso

En esta sección, mostramos una serie de estudios de caso que destacan el poder de estos datos para ver la evolución de la deforestación por minería en las siguientes áreas críticas (ver los recuadros A-E en el Mapa Base). En estos ejemplos, tenga en cuenta que el amarillo indica la huella minera histórica a partir del 2018, el morado indica la expansión del 2019 al 2021, y el rojo indica la deforestación por minería más reciente, entre el 2022 y 2023.

A. Amazonía peruana sur
B. Amazonía brasileña – Territorio Indígena Yanomami
C. Amazonía brasileña – Territorio Indígena Kayapó
D. Amazonía Venezolana – Parque Nacional Yapacana
E. Amazonía ecuatoriana – Zona Punino

A.   Amazonía peruana sur

En el sureste de Perú se encuentra una de las zonas mineras más grandes, y probablemente la más emblemática, de la Amazonía (ver el recuadro A en el Mapa Base). La Figura 1 muestra la evolución dinámica en esta área, desde varias grandes zonas mineras centrales a partir del 2018, con una concentración más reciente en el designado Corredor Minero (gran área donde la minería a pequeña escala está permitida por las autoridades como parte de un proceso de formalización).

En general, registramos más de 135,000 hectáreas deforestadas por minería en esta área. De este total, el 62% (84,000 ha) estaba presente al 2018, mientras que el 38% (51,000 ha) ha ocurrido solo en los últimos cinco años (2019-2023).

También destacamos que del total de la deforestación por minería (135,000 ha), el 59% se ha producido dentro del Corredor Minero, mientras que el 41% (55,000 ha) está fuera del corredor y probablemente es ilegal. Note cómo la deforestación ilegal por minería amenaza varias áreas protegidas, especialmente la Reserva Nacional de Tambopata y la Reserva Comunal de Amarakaeri.

Ver el MAAP #208 para obtener más información sobre la deforestación por minería en este lugar y sobre cómo la minería ilegal también amenaza a las comunidades nativas.

Figura 1. Evolución de la deforestación por minería en el sur de la Amazonía peruana. Datos: AMW, ACA/MAAP.

B. Amazonía brasileña – Territorio Indígena Yanomami

En el norte de la Amazonía brasileña, el gobierno nacional lanzó recientemente una serie de redadas contra la minería aurífera ilegal en el territorio indígena Yanomami (ver el recuadro B en el mapa base). La Figura 2 muestra una importante escalada y expansión de la deforestación por minería aurífera desde el 2018, especialmente a lo largo de los ríos Uraricoera y Mucajai.

Específicamente, documentamos un total de más de 19,000 hectáreas deforestadas por minería en el Territorio Indígena Yanomami. Es fundamental resaltar que la gran mayoría (93%) ha ocurrido en tan solo los últimos cinco años (2019-2023).

Ver MAAP #181 para más información sobre la deforestación por minería en este sitio.

Figura 2. Evolución de la deforestación por minería en el Territorio Indígena Yanomami en Brasil. Datos: AMW, ACA/MAAP.

C. Amazonía brasileña – Territorio Indígena Kayapó

En el este de la Amazonía brasileña, el Territorio Indígena Kayapó también se enfrenta a la minería ilegal (ver el recuadro C del mapa base). La Figura 3 muestra la continua expansión de la deforestación por minería, principalmente en la sección oriental del territorio.

Documentamos un total de casi 50,000 hectáreas deforestadas por minería en el Territorio Indígena Kayapó. De este total, el 60% (30,000 ha) ocurrió en tan solo los últimos cinco años (2019-2023).

Consulte el MAAP #116 para obtener más información sobre la deforestación por minería en este sitio, junto con el cercano Territorio Indígena Munduruku.

Figura 3. Evolución de la deforestación por minería en el Territorio Indígena Kayapo en Brasil. Datos: AMW, ACA/MAAP.

D. Amazonía venezolana – Parque Nacional Yapacana

En Venezuela, observamos la continua expansión de la deforestación por minería en el Parque Nacional Yapacana (ver el recuadro D del mapa base). En efecto, la Figura 4 muestra la expansión constante de la deforestación por minería aurífera en varios lugares de la sección sur del área protegida.

Documentamos un total de más de 6,000 hectáreas deforestadas por minería en el Parque Nacional Yapacana. De este total, poco más de la mitad (52%) ha ocurrido en solo los últimos cinco años (2019-2023).

Ver MAAP #173 y MAAP #207 para más información sobre la deforestación por minería en este sitio.

Figura 4. Evolución de la deforestación por minería en el Parque Nacional Yapacana en Venezuela. Datos: AMW, ACA/MAAP.

E. Amazonía ecuatoriana – Río Punino

En una serie de reportes hemos estado mostrando el rápido aumento de la deforestación por minería en la Amazonía ecuatoriana (ver MAAP #182). Uno de los principales focos se encuentra en torno al río Punino, en el norte de Ecuador (ver el recuadro E del mapa base). La Figura 5 muestra la repentina aparición de la deforestación por minería aurífera cerca del río.

Documentamos un total de más de 500 hectáreas deforestadas por minería en la zona del río Punino. De este total, el 100% es nuevo, todo a partir del 2023.

Ver MAAP #206 para más información sobre la deforestación por minería en este sitio.

Figura 5. Evolución de la deforestación por minería a lo largo del río Punino en Ecuador. Datos: AMW, ACA/MAAP.

Métodos

Todos los datos para este reporte se obtuvieron de Amazon Mining Watch. Solo utilizamos parches con una puntuación media superior a 0.6. Utilizamos los datos del 2018 como referencia. Para el 2019, enmascaramos los datos del 2018 previamente informados para resaltar solo la nueva minería de ese año. Luego, repetimos este proceso para cada año posterior. Por ejemplo, los datos del 2023 enmascararon los datos de 2018-2022, indicando solo la nueva deforestación por minería de ese año.

Cita

Finer M, Ariñez A (2024) Nueva herramienta para detectar la deforestación minera en la Amazonía. MAAP: #212.