Inundaciones

MAAP Interactivo: Drivers de deforestación en los Andes Amazónicos

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Desde su lanzamiento en abril del 2015, el MAAP ha publicado más de 70 informes sobre la deforestación (y la pérdida natural de bosques) en la Amazonía Andina. Hasta el momento nos hemos enfocado en Perú, con varios informes en Colombia y Brasil también.

Estos reportes están destinados a ser estudios de caso de los eventos de deforestación más importantes y urgentes. A menudo utilizamos las alertas tempranas de pérdida de bosque (de Geobosques, PNCB/MINAM) para guiarnos, e imágenes satelitales (de Planet y DigitalGlobe) para identificar los drivers de deforestación.

Aquí presentamos un mapa interactivo, destacando los drivers identificados en todos los reportes publicados del MAAP. Estos drivers incluyen la minería aurifera, la agricultura (por ejemplo, palma aceitera y cacao), el pastos para ganado, carreteras forestales y represas. También se incluyen causas naturales como inundaciones y vientos huracanados. Además, destacamos eventos de deforestación en áreas naturales protegidas. Tenga en cuenta que puede filtrar por driver, seleccionando las casillas de interés.

Esperamos que el resultado sea uno de los recursos más detallados y actualizados sobre los patrones y drivers de la deforestación en en la Amazonía Andina. En el siguiente año seguiremos centrándonos en Perú y Colombia, y empezar a incluir a Ecuador y Bolivia. Seguiremos actualizando el mapa interactivo conforme publicamos informes nuevos.

Para ver el mapa interactivo, por favor visite:
https://www.maaproject.org/interactivo/

Para obtener más información sobre patrones y drivers de la deforestación en la Amazonía peruana, vea nuestro último MAAP Síntesis #2.

 

MAAP #59: El Poder de los “Satélites Pequeños»

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Imagen 59a. Satélite pequeño de Planet.

La empresa Planet está liderando el uso de los “satélites pequeños” de alta resolución (Imagen 59a). El tamaño y costo de los  satélites de Planet son mucho más reducidos comparados a los satélites tradicionales, lo cual hace posible fabricar y enviar al espacio una flota más numerosa. Actualmente, Planet opera 149 satélites, conocidos como Doves, la flota más grande de la historia de la observación de la Tierra. Los Doves capturan imágenes a color de 3-5 metros de resolución, y pronto cubrirán, a diario, toda la superficie terrestre de la Tierra.

Durante el último año, el MAAP* ha demostrado el poder de las imágenes de Planet para monitorear la deforestación y degradación de la selva Amazónica, en tiempo casi real. Un flujo consistente de estas nuevas imágenes de alta resolución es necesario para este tipo de trabajo; por ello la flota de Planet es ideal. A continuación, proporcionamos una muestra de hallazgos claves del MAAP, basados en las imágenes de Planet, para diferentes casos, incluyendo minería aurífera, deforestación ilegal, caminos forestales, fuegos, vientos huracanados, deslizamientos, e inundaciones.**

*El MAAP ha tenido acceso a las imágenes de Planet a través del programa Ambassador.
**En las siguientes imágenes, los puntos rojos (•) indican la misma ubicación, en el tiempo, entre los paneles.

Minería Aurífera Ilegal

Imagen 59b. Data: Planet, SERNANP

Usamos las imágenes de Planet para monitorear cercanamente la reciente invasión de minería aurífera ilegal en la Reserva Nacional Tambopata en Madre de Dios. La Imagen 59b es un GIF que muestra toda la invasión: desde sus inicios en enero del 2016, seguido por los avances de deforestación en julio y noviembre del 2016, y la imagen más reciente, en marzo del 2017. El total de la deforestación por la invasión es de más de 500 hectáreas. Estas imágenes fueron un recurso importante para las autoridades, sociedad civil, y los medios que responden a esta situación.

Deforestación Ilegal por Agricultura

Imagen 59c. Data: Planet, SERNANP

Usamos las imágenes de Planet para documentar los numerosos casos de deforestación de pequeña escala, a causa de prácticas agrícolas. Estos ejemplos son importantes porque, de manera acumulativa, la deforestación de pequeña escala es la causa principal de deforestación en la Amazonía peruana (ver MAAP Synthesis #2). La Imagen 59c muestra la rápida aparición de varias  áreas agrícolas nuevas entre mayo (panel izquierdo) y junio (panel derecho) del 2016, en la Reserva Comunal El Sira, área natural protegida ubicada en la Amazonía peruana centro.

Caminos Forestales

Imagen 59d. Data: Planet

Hemos usado las imágenes de Planet para mostrar la rápida construcción de los caminos forestales. Por ejemplo, la Imagen 59d muestra la construcción de un camino forestal en la zona de amortiguamiento del Parque Nacional Cordillera Azul, entre noviembre del 2015 (panel izquierdo) y julio del 2016 (panel derecho).

Fuegos

Imagen 59e. Data: Planet

Las imágenes de Planet son un recurso importante que sirvió para monitorear los fuegos intensos en Perú, el año pasado. La Imagen 59e muestra la pérdida de bosque debido a un fuego descontrolado desde un área agrícola en el norte de la Amazonía peruana, entre mayo (panel izquierdo) y octubre (panel derecho) del 2016. Nótese que las imágenes captaron el humo de los fuegos en setiembre (panel medio).

Vientos Huracanados

Imagen 59f. Data: Planet

Hacemos uso de Planet para contribuir a documentar el escaso conocimiento sobre los tipos de pérdidas naturales de bosque en la Amazonía peruana a causa de los fuertes vientos provenientes de tormentas focalizadas conocidas como “vientos huracanados”. La Imagen 59f muestra una vista de alta resolución de un reciente evento de gran magnitud, entre enero (panel izquierdo) y agosto (panel derecho) del 2016 en el norte de la Amazonía peruana.

Deslizamientos

Imagen 59g. Data: Planet

Recientemente, las imágenes de Planet han revelado un interesante fenómeno natural: un deslizamiento de gran magnitud en una remota y accidentada área del Parque Nacional Sierra del Divisor. La Imagen 59g muestra el área entre octubre 2016 (panel izquierdo) y marzo 2017 (panel derecho).

Inundaciones

Imagen 59h. Data: Planet

Finalmente, las imágenes de Planet jugaron un rol importante en monitorear los impactos de las recientes inundaciones que golpearon al norte de la costa peruana. La Imagen 59h muestra la rápida inundación de las parcelas agrícolas a lo largo del río Jequetepeque, en el norte del Perú, entre febrero (panel izquierdo) y marzo (panel derecho) del 2017.

Referencias

Planet Team (2017). Planet Application Program Interface: In Space for Life on Earth. San Francisco, CA. https://api.planet.com

Cita

Finer M, Novoa S, Mascaro J (2017) El Poder de los “Satélites Pequeños». MAAP: 59.

MAAP #58: Las Inundaciones y el Calentamiento de Aguas Costeras en Perú

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En los anteriores MAAP #56 y MAAP #57, mostramos una serie de imágenes satelitales de áreas inundadas y afectadas por las intensas lluvias en el norte peruano. Los satélites proporcionan información adicional crítica para entender mejor estos eventos, tales como las inundaciones extremas. En el presente informe, presentamos dos tipos de información satelital relacionada a las inundaciones: la temperatura superficial del mar y la precipitación.

Calentamiento de Aguas Costeras

Imagen 58a. Datos: NOAA

La información satelital de la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica (NOAA, por sus siglas en inglés), de los Estados Unidos, muestra claramente el calentamiento de las aguas costeras del norte peruano, exactamente antes y durante las fuertes lluvias e inundaciones (1,2). La Imagen 58a muestra el repentino calentamiento del mar en enero, seguido por un incremento de temperatura en febrero y marzo (el cuadro blanco indica el área principal afectada por las inundaciones). Los expertos peruanos se refieren a este fenómeno como “El Niño Costero”.

Lluvias Fuertes

Imagen 58b. Datos: Senamhi, NASA/GPM

La Imagen 58b muestra el resultado de la precipitación mensual acumulada (el cuadro blanco indica el área principal afectada por las inundaciones). En enero, como se esperaba, la costa árida del norte registró una escasa precipitación, en comparación con la Amazonía este. Sin embargo, en febrero y marzo la costa norte presentó una lluvia inusual intensa, más fuerte que en muchas áreas de la Amazonía.

Inundaciones Relacionadas con el Cambio Climático?

Han surgido preguntas acerca del vínculo entre las inundaciones que han afectado la costa norte peruana y el cambio climático (3). Las imágenes previas muestran cómo la repentina aparición de aguas cálidas frente a las costas coincide con la intensificación de lluvias en el área principal afectada por las inundaciones.

En los últimos 100 años, sólo tres veces (1925, 1982-83 y 1997-98) se ha registrado un calentamiento del mar de tal magnitud cómo en marzo del 2017, en todos los casos asociados con lluvias intensas anómalas en la costa norte y centro del Perú (4). Por sus características similares, los de 1925 y 2017 son denominados como “El Niño Costero” por científicos peruanos (5). Estos últimos, son eventos muy raros y difícil de predecir.

Para entender mejor el vínculo entre las recientes inundaciones y el cambio climático, es necesario realizar un análisis de atribución (6). No obstante, tales eventos son coherentes con los pronósticos relacionados a las fuertes lluvias intensificadas por el calentamiento del mar, a causa del cambio climático (3). El cambio climático también puede aumentar la frecuencia o intensificar los eventos de El Niño (7).

Referencias

  1. Villa, L. (27 de marzo 2017). Radar Sentinel-1: Evaluación Preliminar del Impacto del Niño Costero en Perú (Parte II). [Mensaje en un blog]. Link: http://luciovilla.blogspot.com/2017/03/radar-sentinel-1-evaluacion-preliminar_27.html
  2. Villa, L. (17 de marzo 2017). Radar Sentinel-1: Evaluación Preliminar del Impacto del Niño Costero en Perú (Parte I). [Mensaje en un blog]. Link: http://luciovilla.blogspot.com/2017/03/radar-sentinel-1-evaluacion-preliminar.html
  3. Berwyn B (2017) Peru’s Floods Follow Climate Change’s Deadly Extreme Weather Trend. Inside Climate News. Link: https://insideclimatenews.org/news/24032017/peru-floods-extreme-weather-climate-global-warming-el-nino
  4. Woodman & Takahashi (2017) ¿Por qué no llueve en la costa del Perú (salvo durante El Niño)?. Boletín Técnico “Generación de modelos climáticos para el pronóstico de la ocurrencia del Fenómeno El Niño”, 1, 6, 4-7, Instituto Geofísico del Perú.
  5. Rau P (2017) Alcances sobre El Niño Costero 2017 y las lluvias. Link: http://pedrorau.blogspot.pe/2017/04/nino-costero.html#more
  6. Lindsey R (2016) Extreme event attribution: the climate versus weather blame game. Link: https://www.climate.gov/news-features/understanding-climate/extreme-event-attribution-climate-versus-weather-blame-game
  7. Fraser B (2017) Coastal El Niño catches Peru by surprise. EcoAmericas March 2017.

Cita

Finer M, Novoa S, Valqui M, Gacke S (2017) Las Inundaciones y el Calentamiento de Aguas Costeras en Perú. MAAP: 58.

MAAP #57: Nuevas Imágenes Satelitales de las Inundaciones en el Norte Peruano

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Imagen 57. Datos: ESRI, INEI, MINAM. Click para agrandar.

En el anterior MAAP #56, mostramos una serie de imágenes satelitales de algunas áreas inundadas por las intensas lluvias, en el norte peruano.

En el presente reporte, mostramos una serie de nuevas imágenes satelitales de muy alta resolución (0.5 metros) de algunos ríos que que desbordaron y afectaron áreas de cultivo e infraestructura urbana.

La Imagen 57 muestra los 13 ríos principales que se desbordaron durante el mes de marzo, en el norte peruano.

A continuación, mostramos imágenes satelitales de muy alta resolución, de las zonas indicadas por los Cuadros A-D.

Río Tumbes

Imagen 57a. Datos: Digital Globe (Nextview)

La Imagen 57a muestra las inundaciones a lo largo de un tramo del río Tumbes, entre octubre del 2016 (panel izquierdo) y marzo del 2017 (panel derecho). Los cuadros amarillos se muestran con mayor zoom, en la parte inferior.

Cuadro A1. Datos: Digital Globe (Nextview)
Cuadro A2. Datos: Digital Globe (Nextview)

Río Chira

La Imagen 57b muestra las inundaciones a lo largo de un tramo del río Chira entre enero (panel izquierdo) y marzo (panel derecho) del 2017.

Imagen 57b. Datos: Digital Globe (Nextview)
Cuadro B1. Datos: Digital Globe (Nextview)
Cuadro B2. Datos: Digital Globe (Nextview)

Río La Leche

La Imagen 57c muestra las inundaciones a lo largo de un tramo del río La Leche entre enero (panel izquierdo) y marzo (panel derecho) del 2017. Nótese el impacto sobre la carretera Panamericana.

Imagen 57c. Datos: Digital Globe (Nextview)
Cuadro C1. Datos: Digital Globe (Nextview)

Río Jequetepeque

La Imagen 57d muestra las inundaciones a lo largo de un tramo del río Jequetepeque entre enero (panel izquierdo) y marzo (panel derecho) del 2017.

Imagen 57d. Datos: Digital Globe (Nextview)
Cuadro D1. Datos: Digital Globe (Nextview)
Cuadro D2. Datos: Digital Globe (Nextview)

Referencias

UNOSAT, 2017. Efectos del Niño Costero: Inundaciones en Perú, Departamentos de La Libertad & Ancash. _Marzo_20170321

UNOSAT, 2017. Efectos del Niño Costero: Inundaciones en Perú, Departamentos de La Libertad & Ancash. _Marzo_20170321

UNOSAT, 2017. Efectos del Niño Costero: Inundaciones en Perú, Departamentos de Piura. Marzo_20170320

Cita

Novoa S, Finer M (2017) Nuevas Imágenes Satelitales de las Inundaciones en el Norte Peruano. MAAP: 57

MAAP #56: Inundaciones en el Norte Peruano por El Niño Costero

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Imagen 56. Datos: NASA, ESA, JRC/Google

Intensas precipitaciones han generado desbordes e inundaciones en la costa norte y centro del Perú, durante marzo del 2017.

Se trata de un fenómeno denominado El Niño Costero, producido por el calentamiento anómalo del mar, focalizado en la costa ecuatorial del océano Pacífico.

La Imagen 56 muestra un estimado preliminar de las áreas inundadas en la costa norte. La estimación de estas áreas (color rojo), se ha generado a través de un análisis con imágenes de radar (Sentinel-1), identificando las zonas con saturación de agua.

A continuación, mostramos imágenes satelitales de las zonas indicadas por los Cuadros A-D, los cuales representan ejemplos precisos de los tipos de inundación.

En todos los mapas, los puntos rojos indican los mismos lugares entre los paneles.

Formación de Lagunas Temporales

Uno de los fenómenos que sirve como indicador de un periodo intenso de lluvias en las partes altas del norte es la formación de las lagunas temporales La Niña y La Niña Sur, en la región Piura. En la Imagen 56a, se puede notar la formación de una de las lagunas entre finales de enero (panel izquierdo) y marzo del 2017 (panel derecho).

Imagen 56a. Datos: ESA

Inundaciones que afectan Pueblos, Infraestructura, y Cultivos

La Imagen 56b muestra algunos puntos en donde las inundaciones han afectado la carretera Panamericana, entre enero (panel izquierdo) y marzo (panel derecho), en la región Lambayeque. La Imagen 56c muestra un zoom del desborde del río La Leche y las inundaciones de áreas agrícolas alrededor de este tramo de la Panamericana. La Imagen 56d muestra el desborde del río Reque (región Lambayeque) y el impacto en las áreas agrícolas y zonas urbanas alrededor de la Panamericana.

Imagen 56b. Datos: ESA, NASA/USGS
Imagen 56c. Datos: ESA
Imagen 56d. Datos: Planet

Cita

Novoa S, Finer M (2017) Inundaciones en el Norte Peruano por El Niño Costero. MAAP: 56.