Agriculture-Related Threat: Pasto para Ganado

MAAP #214: Agricultura en la Amazonía: nuevos datos revelan patrones clave de cultivos y pastos

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Figura 1. Ejemplo fusionado de los datos agrícolas y de pastos en una sección de la Amazonía brasileña. Datos: IFRI/SPAM, Lapig/UFG, Mapbiomas, AMW, ACA/MAAP.

Nuevos datos y herramientas de visualización en línea están revelando patrones clave de uso de la tierra en la Amazonía, sobre todo con el tema crucial de la agricultura. Este tipo de datos es especialmente importante porque la agricultura es la principal causa de deforestación de la Amazonía.

Estos nuevos conjuntos de datos incluyen:

  • Cultivos: El Instituto Internacional de Investigación sobre Políticas Alimentarias (IFPRI), una de las principales autoridades en investigación sobre agricultura y sistemas alimentarios, acaba de lanzar la última versión de su innovador producto de seguimiento de cultivos, el Modelo Espacial de Asignación de la Producción (SPAM, por sus siglas en inglés).1 Esta última versión incluye datos espaciales de 46 cultivos, entre ellos la soya, la palma aceitera, el café y el cacao. Estos datos están mapeados con una resolución de 10 kilómetros en toda la Amazonía y actualizados hasta 2020.2

  • Pasto para ganado: El Atlas de Pastos,3desarrollado por la Universidad Federal de Goiás, facilita el acceso a los datos de pastos para ganado en Brasil, generados por MapBiomas. Estos datos están cartografiados con una resolución de 30 kilómetros y actualizados hasta el 2022. Utilizamos la Colección 5 de Mapbiomas para el resto de los países amazónicos.4
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  • Minería aurífera: Se incluyen nuevos datos de minería para un contexto adicional. Amazon Mining Watch utiliza aprendizaje automático para mapear la minería aurífera a cielo abierto.5 Estos datos se mapean con una resolución de 10 kilómetros en toda la Amazonía y se actualizaron hasta el 2023.

Hemos fusionado y analizado estos nuevos conjuntos de datos para ofrecer nuestra primera estimación general del uso de la tierra en la Amazonía, el esfuerzo más detallado realizado hasta la fecha en los nueve países del bioma. La Figura 1 muestra un ejemplo de estos datos fusionados en una sección de la Amazonía brasileña.

A continuación, presentamos e ilustramos los principales resultados obtenidos en la Amazonía, y posteriormente ampliamos varias regiones de la Amazonía para mostrar los datos con mayor detalle.

Hallazgos principales

El Mapa Base ilustra varios hallazgos importantes que se detallan a continuación.

Mapa base. Vista general de los conjuntos de datos fusionados, indicados anteriormente para cultivos, pastos y minería aurífera. Haga doble clic para ampliar. Datos: IFRI/SPAM, Lapig/UFG, Mapbiomas, AMW, ACA/MAAP.

1) Cultivos
Descubrimos que 40 cultivos del conjunto de datos de SPAM se superponen con la Amazonía, cubriendo más de 106 millones de hectáreas (el 13% del bioma amazónico).

La soya cubre más de 67,5 millones de hectáreas, concentradas principalmente en el sur de Brasil y Bolivia. El maíz ocupa una superficie ligeramente superior (70 millones de hectáreas), pero lo consideramos un cultivo secundario de rotación con la soya (por lo que existe un solapamiento considerable entre estos dos cultivos).

La palma aceitera ocupa casi 8 millones de hectáreas, concentradas en el este de Brasil, el centro de Perú, el norte de Ecuador y el norte de Colombia.

En las zonas andino-amazónicas de Perú, Ecuador y Colombia, el cacao ocupa más de 8 millones de hectáreas y los dos tipos de café (Arábica y Robusta) cubren 6,7 millones de hectáreas.

Otros cultivos importantes en la Amazonía son el arroz (13,8 millones de hectáreas), el sorgo (10,9 millones de hectáreas), la yuca (9,8 millones de hectáreas), la caña de azúcar (9,6 millones de hectáreas) y el trigo (5,8 millones de hectáreas).

2) Pasto para ganado
El pasto para ganado ocupa 76,3 millones de hectáreas (el 9% del bioma amazónico). La mayor parte (92%) se encuentra en Brasil, seguido de Colombia y Bolivia.

3) Cultivos & pasto para ganado
De conjunto, teniendo en cuenta los solapamientos entre los datos, estimamos que los cultivos y los pastos combinados cubren 115,8 millones de hectáreas. Este total equivale al 19% del bioma amazónico.

En comparación, la minería aurífera a cielo abierto cubría 1,9 millones de hectáreas (0,23% del bioma amazónico).

Amazonía oriental brasileña

La Figura 2 muestra la transición de la frontera de la soya a la frontera del pasto para ganado en la Amazonía oriental brasileña. Observe también una mezcla de otros cultivos, como la palma aceitera, la caña de azúcar y la yuca, y algo de minería aurífera.

Figura 2. Amazonía oriental brasileña. Datos: IFRI/SPAM, Lapig/UFG, Mapbiomas, AMW, ACA/MAAP.

Amazonía Andina (Perú y Ecuador)

Figura 3. Amazonía andina. Datos: IFRI/SPAM, Lapig/UFG, Mapbiomas, AMW, ACA/MAAP.

Los patrones de uso de la tierra son bastante diferentes en las regiones de la Amazonía andina de Perú y Ecuador.

La Figura 3 muestra que, en lugar de soya y pasto para ganado, hay palma aceitera, arroz, café y cacao.

Note también la extensión de la frontera de pasto para ganado en el oeste de la Amazonía brasileña, hacia Perú y Bolivia.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Amazonía nororiental (Venezuela, Guyana, Surinam y Guayana Francesa)

La Figura 4 muestra la ausencia general de cultivos en las regiones centrales de la Amazonía de Guyana, Surinam y Guayana Francesa, lo que sin duda es un factor importante, ya que todos ellos se consideran países con alta cobertura forestal y baja deforestación (HFLD en ingles). Por el contrario, cabe destacar la abundante actividad minera aurífera en toda la región.

Figura 4. Amazonía nororiental. Datos: IFRI/SPAM, Lapig/UFG, Mapbiomas, AMW, ACA/MAAP.

Métodos

Para los datos de SPAM, utilizamos la superficie física, que se mide en hectáreas y representa la superficie real en la que se cultiva un producto (sin contar las veces que se ha cosechado de él). Sólo consideramos valores mayores o iguales a 100 ha por píxel.

Para el Mapa Base, debido a su importancia como cultivos económicos primarios, colocamos la soya y la palma aceitera como las dos capas superiores, respectivamente. A partir de ahí, los cultivos fueron estratificados en orden de su área física total en la Amazonía. Por lo tanto, las extensiones completas de algunos cultivos no se muestran si se superponen píxeles con otros cultivos que tienen mayor área física. En el caso de superposición de cultivos y pasto, se privilegiaron los cultivos.

Notas y fuentes de datos

1 International Food Policy Research Institute (IFPRI), 2024, «Global Spatially-Disaggregated Crop Production Statistics Data for 2020 Version 1.0» https://doi.org/10.7910/DVN/SWPENT, Harvard Dataverse, V1

Spatial Production Allocation Model (SPAM)
SPAM 2020 v1.0 Global data (Updated 2024-04-16)

2 Note que la resolución espacial es bastante baja (10 kilómetros), por lo que todos los datos de cobertura de cultivos anteriores deben interpretarse únicamente como referenciales.

3 El Atlas de Pastos (Atlas das Pastagens), abierto al público, fue desarrollado por el Laboratorio de Procesamiento de Imágenes y Geoprocesamiento de la Universidad Federal de Goiás (Lapig/UFG), para facilitar el acceso a los resultados y productos generados dentro de la iniciativa MapBiomas, en relación con los pastos brasileños.

https://atlasdaspastagens.ufg.br/

4 Colección MapBiomas 5;  https://amazonia.mapbiomas.org/en/

5 See MAAP #212 for more information on Amazon Mining Watch.

Cita

Finer M, Ariñez A (2024) Agricultura en la Amazonía: nuevos datos revelan patrones clave de cultivos y pastos. MAAP: 214.

MAAP #136: Deforestación en la Amazonía 2020 (FINAL)

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Mapa Base. Hotspots de pérdida de bosque en la Amazonía 2020. Datos: Hansen/UMD/Google/USGS/NASA, RAISG, MAAP. Las letras A-E corresponden a las imágenes con acercamiento, abajo.

En enero, presentamos un primer vistazo a la deforestación del 2020 en la Amazonía, basado en datos de alertas tempranas (MAAP#132).

Aquí, actualizamos el análisis basado en datos anuales recientemente publicados y más definitivos.*

El Mapa Base ilustra los resultados finales e indica los principales hotspots de pérdida de bosque primario del 2020, en la Amazonía.

Destacamos algunos hallazgos clave:

  • La Amazonía perdió cerca de 2.3 millones de hectáreas de bosque primario en los 9 países amazónicos.
    y
  • Esto representa un aumento del 17% en comparación con el año anterior (2019), y el tercer registro más alto desde el 2000 (ver gráfico, abajo).
    j
  • Los países con la mayor pérdida de bosque primario amazónico son 1) Brasil, 2) Bolivia, 3) Perú, 4) Colombia, 5) Venezuela, y 6) Ecuador.
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  • El 65% de pérdida de bosque primario ocurrió en Brasil (que superó un total de 1.5 millones de hectáreas), seguido del 10% en Bolivia, 8% en Perú, y el 6% en Colombia (todos los países restantes tenían menos del 2%).
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  • Para Perú, Ecuador y Bolivia, el 2020 registró la pérdida de bosque primario amazónico históricamente más alta. Para Colombia, fue su segundo registro más alto.

*Para descargar el reporte, haga clic en “Imprimir” en lugar de “Download PDF” en la parte superior de la página.

Toda Amazonía

En todos los gráficos, el color anaranjado indica la pérdida de bosque primario en el 2020 y el rojo indica todos los años con totales más elevados que el 2020.

Por ejemplo, la Amazonía perdió cerca de 2.3 millones de hectáreas en el 2020 (anaranjado), que es el tercer registro más alto después del 2016 y 2017 (ambos en rojo).

Ver abajo los gráficos específicos, hallazgos clave e imágenes satelitales para los cuatro países Amazónicos con mayor deforestación en el 2020 (Brasil, Bolivia, Perú y Colombia).

Amazonía Brasileña

En la Amazonía brasileña, el 2020 tuvo el sexto registro más alto de pérdida de bosque primario (1.5 millones de hectáreas) y un incremento del 13%  en relación con el 2019.

De hecho, muchos de los hotspots amazónicos del 2020 ocurrieron en Brasil, donde la deforestación masiva se expandió en casi toda la región del sur.

Un fenómeno común que se observó en las imágenes satelitales hasta agosto fue que las áreas de bosque fueron primero deforestadas y más tarde quemadas, causando grandes incendios por la abundante biomasa recientemente cortada (Imagen A). Este también fue el patrón observado en la mediatizada temporada de incendios del 2019 en la Amazonía. Mucha de la deforestación en estas áreas parece estar asociada con la expansión de pasto para ganado.

En septiembre del 2020 (a diferencia del 2019), hubo un cambio importante con la llegada de los incendios forestales (Imagen B). Ver MAAP#129 para más información sobre la relación entre deforestación y fuegos en el 2020.

Imagen A. Deforestación en la Amazonía Brasileña (Estado de Amazonas) de 2,540 hectáreas entre enero (panel izquierdo) y noviembre (panel derecho) 2020. Datos: Planet.
Imagen B. Incendio forestal en la Amazonía brasileña (Estado de Para) que quemó 9,000 hectáreas entre marzo (panel izquierdo) y octubre (panel derecho) 2020. Datos: Planet.

Amazonía Boliviana

En la Amazonía boliviana, el 2020 tuvo el registro de la mayor pérdida de bosque primario, superando 240,000 hectáreas.

En efecto, los hotspots más intensos en la Amazonía entera ocurrieron al sureste de Bolivia, donde los incendios arrasaron en los bosques secos (conocidos como ecosistemas Chiquitano y Chaco).

La Imagen C muestra la quema de un área masiva (más de 260,000 hectáreas) en los bosques secos del Chiquitano (departamento de Santa Cruz).

Imagen C. Fuegos en la Amazonía boliviana Amazon (Santa Cruz) que quemaron más de 260,000 hectáreas entre abril (panel izquierdo) y noviembre (panel derecho) 2020. Datos: ESA.

Amazonía Peruana

El 2020 también tuvo el registro más alto de pérdida de bosque primario en la Amazonía peruana, superando las 190,000 hectáreas por primera vez.

Esta deforestación está concentrada en la región central. Un aspecto positivo es que la minería aurífera ilegal que asolaba la región del sur, ha disminuido gracias a la respuesta de las autoridades (ver MAAP#130).

La Imagen D muestra un ejemplo de la deforestación y la construcción de un camino forestal en la Amazonía peruana central (región Ucayali). La deforestación parece estar asociada con la expansión de la agricultura a pequeña escala, o de pasto para ganado.

Imagen D. Deforestación y construcción de camino forestal en la Amazonía peruana (región Ucayali) entre marzo (panel izquierdo) y noviembre (panel derecho) 2020. Datos: Planet.

Amazonía Colombiana

El 2020 tuvo el segundo registro más elevado de pérdida de bosque primario en la Amazonía colombiana, casi 140,000 hectáreas.

Como se describió en reportes anteriores (MAAP#120), hay un “arco de deforestación” concentrado en la parte noroeste de la Amazonía colombiana. Este arco impacta numerosas áreas protegidas (incluyendo parques nacionales) y reservas indígenas.

Por ejemplo, la Imagen E muestra la reciente deforestación de 500 hectáreas en el Parque Nacional Chiribiquete. Una deforestación similar en ese sector del parque parece ser conversión a pasto para ganado.

Imagen E. Deforestación en la Amazonía colombiana de más de 500 hectáreas en el Parque Nacional Chiribiquete entre enero (panel izquierdo) y diciembre (panel derecho). Datos: ESA, Planet.

*Notas y Metodología

Para descargar el reporte, haga clic en “Print” en lugar de “download PDF” en la parte superior de la página.

El análisis se basó en datos anuales de 30 metros de resolución, producidos por la Universidad de Maryland (Hansen et al 2013), obtenidos de la página “Global Forest Change 2000-2020” data download. También, es posible visualizar e interactuar con los datos del portal principal de Global Forest Change.

Note que estos datos detectan y clasifican ‘áreas quemadas’ como ‘pérdida de bosque’. Casi todos los incendios Amazónicos son por causas antropogénicas. Estos datos incluyen también algunas pérdidas de bosque por causas naturales (derrumbes, vientos huracanados, etc.).

Cabe destacar que las alertas tempranas (GLAD) son un buen indicador (y a menudo, conservadoras) de datos anuales finales.

Nuestro rango geográfico incluye nueve países y consiste en una combinación del límite de la cuenca Amazónica (más notablemente en Bolivia) y el límite biogeográfico Amazónico (más notablemente en Colombia) como lo define RAISG. Ver Mapa Base arriba para la delimitación de estos límites híbridos Amazónicos, diseñados para una máxima inclusión geográfica. La inclusión del límite de la cuenca en Bolivia, es una incorporación reciente para una mejor cobertura del impacto en los bosques secos amazónicos del Chaco.

Aplicamos un filtro para calcular solo pérdida de bosque primario. Para nuestra estimación de pérdida de bosque primario, interrelacionamos los datos de pérdida de cobertura forestal con el conjunto de datos adicionales “bosque primario húmedo tropical” a partir de 2001 (Turbanova et al, 2018). Para más detalles sobre esta parte de la metodología, véase el Blog Técnico de Global Forest Watch (Goldman y Weisse, 2019).

Para identificar los hotspots de deforestación, realizamos una estimación de densidad Kernel. Este tipo de análisis calcula la magnitud por unidad de área de un fenómeno particular, en este caso, la pérdida de cobertura de bosque. Realizamos este análisis utilizando la herramienta Kernel Density dentro de la Caja de Herramientas de Analista Espacial del software ArcGIS. Usamos los siguientes parámetros:

Search Radius: 15000 layer units (meters)
Kernel Density Function: Quartic kernel function
Cell Size in the map: 200 x 200 meters (4 hectares)
Everything else was left to the default setting.

For the Base Map, we used the following concentration percentages: Medium: 7-10%; High: 11-20%; Very High: >20%.

 

Hansen, M. C., P. V. Potapov, R. Moore, M. Hancher, S. A. Turubanova, A. Tyukavina, D. Thau, S. V. Stehman, S. J. Goetz, T. R. Loveland, A. Kommareddy, A. Egorov, L. Chini, C. O. Justice, and J. R. G. Townshend. 2013. “High-Resolution Global Maps of 21st-Century Forest Cover Change.” Science 342 (15 November): 850–53.

Agradecimientos

Agradecemos E. Ortiz (AAF), M. Silman (WFU), M. Weisse (WRI/GFW), C. De Ugarte (ACEAA), M.E. Gutierrez (ACCA), Z. Romero (ACCA), y G. Palacios (ACA) por sus útiles comentarios en este reporte.

Este trabajo se realizó con el apoyo de NORAD (Agencia Noruega para Cooperación al Desarrollo) y ICFC (Fondo Internacional para la Conservación de Canadá).

Cita

Finer M, Mamani N (2020) Deforestación en la Amazonía 2020 (Final). MAAP: 136.

MAAP #133: Grave Deforestación Continúa en los Parques Nacionales de la Amazonía Colombiana

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Mapa Base. Deforestacion 2020-21 en los Parques Nacionales de la Amazonia Colombiana. Datos: MAAP.

Como hemos indicado en reportes anteriores (MAAP#120), existe un “arco de deforestación” al noroeste de la Amazonía colombiana, impactando numerosas áreas protegidas y reservas indígenas.

En el presente reporte, enfatizamos que esta deforestación actualmente impacta cuatro Parques Nacionales Naturales: Tinigua, Serranía de la Macarena, Serranía de Chiribiquete y La Paya.

En el Mapa Base, los círculos rojos indican las zonas más impactadas por la deforestación reciente al interior de estos parques.

Las letras (A-D) indican la ubicación de las imágenes con acercamiento (zoom), mostradas más abajo.

Mientras que Tinigua y Macarena siguen como los Parques Nacionales más impactados, a continuación nos enfocamos en los nuevos frentes de deforestación en Chiribiquete y La Paya.

Específicamente, mostramos la deforestación más reciente y urgente, desde el septiembre del 2020 al presente (febrero de 2021).

Parque Nacional Chiribiquete 

El Parque Nacional Natural Serranía de Chiribiquete perdió más de 1,000 hectáreas en solo los últimos seis meses, en seis distintas zonas del parque (ver Mapa Base arriba). Gran parte de esta deforestación parece estar asociada con la conversión de bosque primario a pasto para la ganadería ilegal. Las siguientes imágenes satelitales muestran la deforestación en tres de estas zonas (A-C) entre septiembre del 2020 (panel izquierdo) y febrero del 2021 (panel derecho). *Cabe enfatizar que las autoridades acaban de realizar intervenciones judiciales y operativas en el parque y sus alrededores (ver noticias aquí).

Imagen A. Deforestación en el Parque Nacional Chiribiquete, sector oeste 1. Coordenada de referencia: 1.05497° N, 74.26465° W. Datos: Planet, MAAP.
Imagen B. Deforestación en el Parque Nacional Chiribiquete, sector oeste 2. Coordenada de referencia: 1.57990° N, 73.78689° W. Datos: Planet, MAAP.
Imagen C. Deforestación en el Parque Nacional Chiribiquete, sector norte 1. Coordenada de referencia: 2.00975, -73.45541. Datos: Planet, MAAP.

Parque Nacional La Paya

El Parque Nacional La Paya perdió más de 150 hectáreas en los últimos seis meses, en el sector noroeste del parque (ver Mapa Base arriba).

La siguiente imagen muestra un ejemplo de la deforestación en este sector del parque entre septiembre del 2020 (panel izquierdo) y enero del 2021 (panel derecho).

Imagen D. Deforestación en el Parque Nacional La Paya, sector norte. Coordenada de referencia: 0.39677° N, 75.48505° W. Datos: Planet, MAAP.

Temporada de Incendios

Ademas, la temporada de incendios ha empezado en la Amazonia colombiana. Las siguientes imágenes de muy alta resolución (Skyat) revelan la quema de áreas recientemente deforestadas al interior del Parque Nacional Chiribiquete. La fecha de la imagen es 11 de febrero, el mismo día que nuestros colegas de la organización Fundación para la Conservación y el Desarrollo Sostenible (FCDS) llevaron a cabo un sobrevuelo sobre la zona y documentaron un numero de incendios.
Incendio al interior del Parque Nacional Chiribuete (11 Febrero 2021) quemando áreas recientemente deforestadas. Datos: Planet (Skysat).
Incendio al interior del Parque Nacional Chiribuete (11 Febrero 2021) quemando áreas recientemente deforestadas. Datos: Planet (Skysat).

Agradecimientos

Agradecemos a R. Botero (FCDS) y G. Palacios sus útiles comentarios a este reporte.

 

Este trabajo fue apoyado por NORAD (Agencia Noruega para la Cooperación al Desarrollo) y ICFC (Fondo Internacional para la Conservación de Canadá).

 

Cita

Finer M, Mamani N (2021) Grave Deforestación Continúa en los Parques Nacionales de la Amazonía Colombiana. MAAP: 133.

MAAP #132: Hotspots de Deforestación en la Amazonía 2020

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Mapa Base. Hotspots de pérdida de bosque del 2020, en la Amazonía. Datos: UMD/GLAD, RAISG, MAAP. Las letras A-G corresponden a las imágenes con zoom (acercamiento), abajo.

Presentamos una primera mirada a los principales hotspots de pérdida de bosque primario del 2020, en la Amazonía (ver Mapa Base).*

Destacamos varios titulares:

  • Estimamos más de 2 millones de hectáreas de pérdida de bosque primario del 2020, en los 9 países amazónicos.*
    .
  • Los países con la mayor pérdida de bosque primario en el 2020 son 1) Brasil, 2) Bolivia, 3) Perú, 4) Colombia, 5) Venezuela y 6) Ecuador.
    .
  • La mayoría de los hotspots ocurrieron en la Amazonía brasileña, donde la deforestación masiva se expandió en casi toda la región del sur. Muchas de estas áreas fueron deforestadas en la primera mitad del año y luego quemadas en julio y agosto. En septiembre, hubo una notable tendencia a incendios forestales (ver MAAP#129).
    .
  • Varios de los hotspots más intensos fueron en la Amazonía boliviana, donde los incendios ardieron en los bosques secos del Chiquitano, en la región del sureste.
    .
  • Continúa habiendo un arco de deforestación al noroeste de la Amazonía colombiana, impactando numerosas áreas protegidas.
    .
  • En la Amazonía peruana, la deforestación continúa impactando la región central. En el lado positivo, la minería aurífera ilegal que asoló la región sur ha disminuido gracias a las acciones efectivas del Estado (ver MAAP#130).

A continuación, mostramos una impactante serie de imágenes satelitales de alta resolución que ilustran algunos de los principales eventos de deforestación del 2020 en la Amazonía (A-G en el Mapa Base).

Deforestación Grave en la Amazonía Brasileña

Las Imágenes A-C muestran ejemplos de un fenómeno inquietante y común en la Amazonía brasileña: deforestación a gran escala en la primera mitad del año, que después es quemada en julio y agosto, causando grandes incendios por la abundante biomasa recientemente cortada. Gran parte de la deforestación en estas áreas parece estar asociada con la tala de bosques para pastos de ganado. Los tres ejemplos a continuación, muestran la impactante pérdida de más de 21,000 hectáreas de bosque primario en el 2020.

Imagen A. Deforestación en la Amazonía brasileña (estado de Amazonas) de 3,400 hectáreas entre abril (panel izquierdo) y noviembre (panel derecho) 2020. Datos: ESA, Planet.
Imagen B. Deforestación en la Amazonía brasileña (estado de Amazonas) de 2,540 hectáreas entre enero (panel izquierdo) y noviembre (panel derecho) 2020. Datos: Planet.
Imagen C. Deforestación en la Amazonía brasileña (estado de Pará) de 15,250 hectáreas entre enero (panel izquierdo) y octubre (panel derecho) 2020. Datos: Planet.

Incendios Forestales en la Amazonía Brasileña

En septiembre, hubo  una tendencia a actuales incendios forestales en la Amazonía brasileña (ver MAAP#129). Las imágenes D y E muestran ejemplos de estos considerables incendios, que quemaron más de 50,000 hectáreas en los estados de Pará y Mato Grosso. Note que ambos incendios impactaron territorios indígenas (Kayapó y Xingu, respectivamente).

Imagen D. Incendio forestal en la Amazonía brasileña (Para) que quemó más de 9,000 hectáreas entre marzo (panel izquierdo) y octubre (panel derecho) del 2020. Datos: Planet.
Imagen E. Incendio forestal en la Amazonía brasileña (Mato Grosso) que quemó más de 44,000 hectáreas entre mayo (panel izquierdo) y octubre (panel derecho) del 2020. Datos: ESA.

Incendios Forestales en la Amazonía Boliviana

La Amazonía boliviana también experimentó otra temporada intensa de fuegos en el 2020. La  imagen F muestra la quema de un área masiva (más de 260,000 hectáreas) en los bosques secos del Chiquitano (departamento de Santa Cruz).

Imagen F. Incendio forestal en la Amazonía boliviana (Santa Cruz) que quemó más de 260,000 hectáreas entre abril (panel izquierdo) y noviembre (panel derecho) del 2020. Datos: ESA

Arco de Deforestación en la Amazonía Colombiana

Como se describió en reportes previos (ver MAAP#120), hay un “arco de deforestación” concentrado en el noroeste de la Amazonía colombiana. Este arco impacta numerosas áreas protegidas (incluyendo parques nacionales) y reservas indígenas. Por ejemplo, la imagen G muestra la reciente deforestación de más de 500 hectáreas en el Parque Nacional Chiribiquete. Como en el caso de Brasil, esta deforestación  también parece estar asociada a pasto para ganado.

Imagen G. Deforestación en la Amazonía colombiana de más de 500 hectáreas en el Parque Nacional Chiribiquete entre enero (panel izquierdo) y diciembre (panel derecho) del 2020. Datos: ESA, Planet

Deforestación en la Amazonía Peruana Central Peruana

Finalmente, la Imagen H muestra la deforestación en expansión (más de 110 hectáreas) y apertura de caminos forestales (3.6 km) en un territorio indígena, al sur del Parque Nacional Sierra del Divisor, en la Amazonía central peruana centro (región Ucayali). La deforestación parece estar asociada con la agricultura a pequeña escala en expansión, o con un nuevo frente de pasto para ganado.

Imagen H. Deforestación y apertura de camino forestal en la Amazonía peruana (región Ucayali), entre marzo (panel izquierdo) y noviembre (panel derecho) del 2020. Datos: Planet

*Notas y Metodología

The analysis was based on early warning forest loss alerts known as GLAD alerts (30-meter resolution) produced by the University of Maryland and also presented by Global Forest Watch. It is critical to highlight that this data represents a preliminary estimate and more definitive data will come later in the year. For example, our estimate does include some forest loss caused by natural forces. Note that this data detects and classifies burned areas as forest loss. Our estimate includes both confirmed (1,355,671 million hectares) and unconfirmed (751,533 ha) alerts.

Our geographic range is the biogeographic boundary of the Amazon as defined by RAISG (see Base Map above). This range includes nine countries.

We applied a filter to calculate only primary forest loss. For our estimate of primary forest loss, we intersected the forest cover loss data with the additional dataset “primary humid tropical forests” as of 2001 (Turubanova et al 2018). For more details on this part of the methodology, see the Technical Blog from Global Forest Watch (Goldman and Weisse 2019).

To identify the deforestation hotspots, we conducted a kernel density estimate. This type of analysis calculates the magnitude per unit area of a particular phenomenon, in this case forest cover loss. We conducted this analysis using the Kernel Density tool from Spatial Analyst Tool Box of ArcGIS. We used the following parameters:

Search Radius: 15000 layer units (meters)
Kernel Density Function: Quartic kernel function
Cell Size in the map: 200 x 200 meters (4 hectares)
Everything else was left to the default setting.

For the Base Map, we used the following concentration percentages: Medium: 7-10%; High: 11-20%; Very High: >20%.

Agradecimientos

Agradecemos a E. Ortiz (AAF), M.E. Gutierrez (ACCA), S. Novoa (ACCA), Z. Romero (ACCA) y G. Palacios sus útiles comentarios a este reporte.

 

Este trabajo fue apoyado por NORAD (Agencia Noruega para la Cooperación al Desarrollo) y ICFC (Fondo Internacional para la Conservación de Canadá).

Cita

Finer M, Mamani N (2020) Hotspots de deforestación en la Amazonía 2020. MAAP: 132.

MAAP #131: El poder de las imágenes satelitales de alta resolución y gratuitas, desde el acuerdo de Noruega

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Imagen 1. Mapa base mensual de Planet de octubre del 2020 en la Amazonía, como se visualiza en Global Forest Watch.

Este reporte demuestra la poderosa aplicación de imágenes satelitales de alta resolución, ya disponibles gratuitamente gracias a un acuerdo entre el Gobierno de Noruega y varias empresas de satélites.*

Este acuerdo sin precedentes traerá tecnología satelital comercial al alcance de todos los que trabajan en la conservación de bosques tropicales en el mundo.

Aquí mostramos cómo todos pueden usar esta información para mejorar el monitoreo en tiempo real.

Específicamente, resaltamos la importancia de los mapas base mensuales (de 4.7 metros) disponibles bajo el acuerdo de Noruega. Por ejemplo, la Imagen 1 muestra el impresionante mapa base sin nubes, de octubre del 2020, en la Amazonía.

Además, mostramos el poder de estas imágenes visualizadas en Global Forest Watch, donde pueden ser combinadas con alertas tempranas de pérdida de bosque.

A continuación, destacamos tres ejemplos donde combinamos los datos para rápidamente detectar y confirmar la deforestación en la Amazonía colombiana, peruana y ecuatoriana, respectivamente.

Amazonía Colombiana

Primero, detectamos recientes alertas de pérdida de bosque (conocidas como alertas GLAD), en el sector noroeste del Parque Nacional Chiribiquete. La Imagen 2 es una captura de pantalla de nuestra búsqueda en Global Forest Watch (aquí, el enlace).

Segundo, investigamos las alertas con los mapas base mensuales de Planet (disponibles gratuitamente). Las Imágenes 3-5 muestran los mapas base de octubre a diciembre del 2020. Estas imágenes confirman que, en octubre, el área estaba cubierta por un bosque amazónico intacto (probablemente bosque primario), y luego aparece una deforestación de 225 hectáreas en noviembre y diciembre. Una deforestación similar en el área parece estar relacionada con la conversión de bosque primario a pasto para ganado. Note que las cruces (+) representan al mismo punto en cuatro imágenes.

Imagen 2. Alertas de pérdida de bosque en el Parque Nacional Chiribiquete. Datos: UMD/GLAD, GFW.
Imagen 3. Mapa Base mensual de Planet de octubre del 2020 en el Parque Nacional Chiribiquete.
Imagen 4. Mapa Base mensual de Planet de noviembre del 2020 en el Parque Nacional Chiribiquete.
Imagen 5. Mapa Base mensual de Planet de diciembre del 2020 en el Parque Nacional Chiribiquete.

Amazonía Peruana

Del mismo modo, detectamos recientes alertas de pérdida de bosque en un área de minería aurífera ilegal en la Amazonía peruana sur, conocida como Pariamanu (Imagen 6). Las Imágenes 7 y 8 muestran los mapas base mensuales, confirmando la expansión de la deforestación minera ilegal entre octubre y diciembre (ver flechas amarillas). Aquí, el enlace hacia Global Forest Watch.

Imagen 6. Alertas de pérdida de bosque en una zona de minería aurífera ilegal (Pariamanu). Datos: GLAD/UMD, Planet, GFW.
Imagen 7. Mapa Base mensual de Planet de octubre del 2020 en Pariamanu.
Imagen 8. Mapa Base mensual de Planet de diciembre del 2020 en Pariamanu.

Amazonía Ecuatoriana

Finalmente, hace poco detectamos alertas de pérdida de bosque en territorio indígena (Kichwa), a los alrededores de una plantación de palma aceitera en la Amazonía ecuatoriana (Imagen 9). Las Imágenes 10 y 11 muestran los mapas base mensuales, que confirman una deforestación a gran escala entre setiembre y diciembre, probablamente para la expansión de la plantación. Note que las cruces (+) representan el mismo punto en las tres imágenes. Aquí, el enlace hacia Global Forest Watch.
Imagen 9. Alertas de pérdida de bosque en la Amazonía ecuatoriana. Datos: UMD/GLAD, GFW, Planet.
Imagen 10. Mapa base mensual de Planet de setiembre del 2020, en la Amazonía ecuatoriana.
Imagen 11. Mapa base mensual de Planet de diciembre del 2020, en la Amazonía ecuatoriana.

Resumen

En resumen, mostramos un gran avance (con fuentes de libre acceso) en el monitoreo de la deforestación en tiempo real, gracias al acuerdo entre el Gobierno de Noruega y las empresas de satélites.* Un aspecto clave de este acuerdo es poner a disposición del público (como con Global Forest Watch) mapas base mensuales creados por la innovadora empresa de satélites Planet. Así, los usuarios pueden visualizar, sin costo alguno, las recientes alertas de pérdida de bosque y luego investigarlas con mapas base mensuales de alta resolución en Global Forest Watch. El MAAP ilustró este proceso con tres ejemplos de la Amazonía de Colombia, Perú y Ecuador, respectivamente.

*Notas 

En septiembre del 2020, el Ministerio del Clima y Ambiente de Noruega formalizó un contrato con los Servicios Satelitales Kongsberg (KSAT) y sus socios de Planet y Airbus, para proveer acceso universal al monitoreo de los trópicos con imágenes satelitales de alta resolución, con el fin de apoyar esfuerzos para detener la destrucción de los bosques tropicales del mundo. Este esfuerzo está liderado por la Iniciativa Internacional de Clima y Bosque de Noruega (NICFI). Los mapas base son mosaicos de los mejores pixeles sin nubes, de cada mes. Además de ver los mapas base mensuales en Global Forest Watch, los usuarios pueden registrarse con Planet directamente en este enlace: https://www.planet.com/nicfi/

Agradecimientos

Agradecemos a M. Cohen (ACA), M. Weisse (WRI/GFW) y G. Palacios por sus útiles comentarios a este reporte.

Este trabajo fue apoyado por NORAD (Agencia Noruega para la Cooperación al Desarrollo).

Cita

Finer M, Mamani N (2020) El poder de las imágenes satelitales de alta resolución y gratuitas, desde el acuerdo de Noruega. MAAP: 131.

MAAP #122: Deforestación en la Amazonía 2019

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Tabla 1. Amazonía 2019. Pérdida de bosque primario del 2019 (red) comparada con el 2018 (anaranjado). Datos: Hansen/UMD/Google/USGS/NASA, MAAP.

Los recientes datos publicados para el 2019 revelan la deforestación de más 1.7 millones de hectáreas de bosque primario amazónico en nuestra área de estudio que abarca 5 países (Bolivia, Brasil, Colombia, Ecuador y Perú).*

La tabla 1 muestra la deforestación del 2019 (rojo) en relación con el 2018 (anaranjado).

La pérdida de bosque primario en la Amazonía brasileña (1,29 millones de hectáreas) fue más de 3,5 veces mayor que los otros cuatro países combinados, con un ligero aumento en el 2019 en relación con el año anterior. Muchas de estas áreas fueron deforestadas en la primera mitad del año y luego se quemaron en agosto, captando la atención global.

La pérdida de bosque primario se elevó considerablemente en la Amazonía boliviana (222,834 hectares), en gran medida por los incendios descontrolados en el bosque seco del sur de la Amazonía (ver abajo).

La pérdida de bosque primario aumentó ligeramente en la Amazonía peruana (161,625 hectares) a pesar de las efectivas medidas contra la minería aurífera ilegal, indicando a la agricultura de pequeña escala (y la ganadería) como los drivers principales.

En el lado positivo, la pérdida del bosque primario disminuyó en la Amazonía colombiana (91,400 hectares), tras un auge que se dio después del acuerdo de paz del 2016 (entre el Gobierno y las FARC). Cabe resaltar que hemos documentado la deforestación de 444,000 hectáreas de bosque primario en la Amazonía colombiana en los últimos cuatro años desde el acuerdo de paz (ver anexo).

*Dos puntos importantes sobre los datos: (1) usamos los datos de pérdida de bosque anual de la universidad de Maryland para tener una fuente consistente en los 5 países: y (2) aplicamos un filtro para solo incluir la pérdida de bosque primario (ver Metodología).

Mapa de Hotspots de Deforestación del 2019

El Mapa Base a continuación muestra los principales hotspots de deforestación en la Amazonía.

Mapa Base. Hotspots de Deforestación del 2019 en la Amazonía. Datos: Hansen/UMD/Google/USGS/NASA, MAAP.

Muchos de los principales hotspots se encuentran en Brasil. A inicios de año, en marzo, hubo incendios descontrolados en el norte, en el estado de Roraima. Mientras que hacia el sur, a lo largo de la carretera Transamazónica, gran parte de la deforestación ocurrió en la primera mitad del año, seguido de destacados incendios que iniciaron a fines de julio. Note que muchos de estos incendios ardieron en áreas recientemente deforestadas, y no se trató de incendios forestales descontrolados (MAAP #113).

La Amazonía brasileña también experimentó un aumento en la deforestación por la minería aurífera en territorios indígenas (MAAP #116).

Bolivia también tuvo una intensa temporada de incendios en el 2019. A diferencia de Brasil, muchos fueron incendios descontrolados, especialmente en los pastizales del Beni y en el bosque seco Chiquitano en el sur de la Amazonía boliviana (MAAP #108).

En Perú, a pesar de que la deforestación por minería aurífera disminuyó (MAAP #121), la agricultura a pequeña escala (incluso por ganadería) continúa siendo un driver principal en la Amazonía centro (MAAP #112) y un driver emergente en la Amazonía sur.

En Colombia hay un “arco de deforestación” al noroeste de la Amazonía. Este arco incluye cuatro áreas protegidas (los Parques Nacionales Tinigua, Chiribiquete y Sierra de La Macarena, y la Reserva Comunal Nukak) y dos Reservas Indígenas (Resguardos Indígenas Nukak-Maku y Llanos del Yari-Yaguara II) que están atravesando por una considerable deforestación (MAAP #120). El principal motor (driver) de la deforestación en la región es la conversión a pastos para el acaparamiento de tierras y la ganadería.

Anexo: Tendencia de pérdida de bosque primario en la Amazonía colombiana

Anexo 1. Pérdida de bosque primario en la Amazonía colombiana, 2015-20. Datos: Hansen/UMD/Google/USGS/NASA, UMD/GLAD. *Hasta mayo 2020

Metodología

The baseline forest loss data presented in this report were generated by the Global Land Analysis and Discovery (GLAD) laboratory at the University of Maryland (Hansen et al 2013) and presented by Global Forest Watch. Our study area is strictly what is highlighted in the Base Map.

For our estimate of primary forest loss, we used the annual “forest cover loss” data with density >30% of the “tree cover” from the year 2001. Then we intersected the forest cover loss data with the additional dataset “primary humid tropical forests” as of 2001 (Turubanova et al 2018). For more details on this part of the methodology, see the Technical Blog from Global Forest Watch (Goldman and Weisse 2019).

For boundaries, we used the biogeographical limit (as defined by RAISG) for all countries except Bolivia, where we used the Amazon watershed limit (see Base Map).

All data were processed under the geographical coordinate system WGS 1984. To calculate the areas in metric units, the projection was: Peru and Ecuador UTM 18 South, Bolivia UTM 20 South, Colombia MAGNA-Bogotá, and Brazil Eckert IV.

Lastly, to identify the deforestation hotspots, we conducted a kernel density estimate. This type of analysis calculates the magnitude per unit area of a particular phenomenon, in this case forest cover loss. We conducted this analysis using the Kernel Density tool from Spatial Analyst Tool Box of ArcGIS. We used the following parameters:

Search Radius: 15000 layer units (meters)
Kernel Density Function: Quartic kernel function
Cell Size in the map: 200 x 200 meters (4 hectares)
Everything else was left to the default setting.

For the Base Map, we used the following concentration percentages: Medium: 7%-10%; High: 11%-20%; Very High: >20%.

Referencias

Goldman L, Weisse M (2019) Explicación de la Actualización de Datos de 2018 de Global Forest Watch. https://blog.globalforestwatch.org/data-and-research/blog-tecnico-explicacion-de-la-actualizacion-de-datos-de-2018-de-global-forest-watch

Hansen, M. C., P. V. Potapov, R. Moore, M. Hancher, S. A. Turubanova, A. Tyukavina, D. Thau, S. V. Stehman, S. J. Goetz, T. R. Loveland, A. Kommareddy, A. Egorov, L. Chini, C. O. Justice, and J. R. G. Townshend. 2013. “High-Resolution Global Maps of 21st-Century Forest Cover Change.” Science 342 (15 November): 850–53. Data available on-line from: http://earthenginepartners.appspot.com/science-2013-global-forest.

Turubanova S., Potapov P., Tyukavina, A., and Hansen M. (2018) Ongoing primary forest loss in Brazil, Democratic Republic of the Congo, and Indonesia. Environmental Research Letters  https://doi.org/10.1088/1748-9326/aacd1c 

Agradecimientos

Agradecemos a G. Palacios por sus útiles comentarios a este reporte.

Este trabajo se realizó con el financiamiento de:  Norwegian Agency for Development Cooperation (NORAD), International Conservation Fund of Canada (ICFC), NASA/USAID (SERVIR), Fundación MacArthur, Metabolic Studio, and Global Forest Watch Small Grants Fund (WRI).

Cita

Finer M, Mamani N (2020) Deforestación en la Amazonía 2019. MAAP: 122.

MAAP #113: Los Satélites Revelan qué impulsó los Fuegos en la Amazonía Brasilera

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Mapa Base. Amazonía brasilera 2019. Datos: UMD/GLAD, NASA (MODIS), DETER, Hansen/UMD/Google/USGS/NASA

Presentamos dos nuevos hallazgos clave sobre los incendios de la Amazonía brasilera que captaron la atención mundial en agosto (vea nuestra novedosa metodología de base satelital, abajo).

Primero, encontramos que muchos de los incendios, cubriendo 450,000 hectáreas, quemaron áreas recientemente deforestadas desde el 2017 (anaranjado en el Mapa Base). Es un área masiva equivalente a 615 mil campos de fútbol.

Cabe destacar que el 65% (298,000 hectáreas) de esta área fue deforestada y quemada este 2019.

Segundo, encontramos 160,400 hectáreas de bosque primario quemado en el 2019 (morado en el Mapa Base). * La mayor parte de estas áreas circundan tierras deforestadas y probablemente el fuego fue generado por pastoreo o agricultura, y luego escapó hacia el bosque.

Según sabemos, estos son los primeros estimados precisos basados en un análisis detallado de imágenes satelitales. Otros estimados se basan únicamente en las alertas de fuego que, por su amplia resolución espacial, tienden a sobreestimar las áreas quemadas.

A continuación, presentamos una serie de videos satelitales mostrando ejemplos de los diferentes tipos de incendios que hemos documentado.

Implicancias Políticas

Las implicancias políticas de estos hallazgos son críticamente importantes: el enfoque nacional e internacional tiene que ser en minimizar la deforestación, además de la prevención y manejo del fuego.

Necesitamos reconocer que muchos de los fuegos son en efecto un indicador rezagado de deforestación previa. Entonces, para minimizar los fuegos necesitamos minimizar la deforestación.

Por ejemplo, uno de los drivers principales de la deforestación en la Amazonía brasilera es la ganadería (1, 2, 3). ¿Qué medidas se pueden tomar para prevenir la expansión de la frontera ganadera?

Videos de Imágenes Satelitales

Incendios de Deforestación

El Video A muestra la deforestación de 1,760 hectáreas en el estado de Mato Grosso en el 2019 (mayo a julio), seguida de los incendios en agosto. Planet link

El Video B muestra la deforestación de 650 hectáreas en el estado de Rondônia, en el 2019 (abril a julio), seguida de los incendios en agosto. Planet link.

Incendios Forestales

El video C muestra la deforestación del 2019 seguida de los incendios del 2019 que queman al bosque circundante.

*Notas

Además del hallazgo de las 160,000 hectáreas de bosque primario quemado en el 2019, también encontramos:
25,800 hectáreas de bosque secundario quemado en el 2019;
35,640 hectáreas de bosque primario quemado en la parte norte del estado de Roraima, en marzo del 2019 (más un adicional de 16,500 hectáreas de bosque secundario).

Metodología

Deforestation Fires

We created two “hotspots” layers, one for deforestation and the other for fires, by conducting a kernel density analysis. This type of analysis calculates the magnitude per unit area of a particular phenomenon, in this case forest loss alerts (proxy for deforestation) and temperature anomaly alerts (proxy for fires)

Specifically, we used the following data three sets:

2019 GLAD alert forest loss data (30 meter resolution) from the University of Maryland and available on Global Forest Watch.

2017 and 2018 forest loss data (30 meter resolution) from the University of Maryland and available on Global Forest Watch (4).

NASA’s Fire Information for Resource Management System (FIRMS) MODIS-based fire alert data (1 km resolution).

We conducted the analysis using the Kernel Density tool from Spatial Analyst Tool Box of ArcGIS, using the following parameters:

Search Radius: 15000 layer units (meters)
Kernel Density Function: Quartic kernel function
Cell Size in the map: 200 x 200 meters (4 hectares)
Everything else was left to the default setting.

For the Base Map, we used the following concentration percentages: Medium: 10%-25%; High: 26%-50%; Very High: >50%. We then combined all three categories into one color (yellow for deforestation and red for fire). Orange indicates areas where both layers overlap. As background layer, we also included pre-2019 deforestation data from Brazil’s PRODES system.

We prioritized the orange overalp areas for further analysis. For the major orange areas in Rondônia, Amazonas, Mato Grosso, Acre, and Pará, we conducted a visual analysis using the satellite company Planet’s online portal, which includes an extensive archive of Planet, RapidEye, Sentinel-2, and Landsat data. Using the archive, we identified areas that we visually confirmed a) were deforested in 2017-19 and b) were later burned in 2019 between July and September. We then used the area measure tool to estimate the size of these areas, which ranged from large plantations ( ~1,000 hectares) to many smaller areas scattered across the focal landscape.

Forest Fires:

To estimate forests burned in 2019 we combined analysis of several datasets. First, we started with 30 meter resolution ‘burn scar’ data produced by INPE (National Institute for Space Research) DETER alerts, updated through October 2019. In order to avoid overlapping areas, we eliminated alerts previously reported from 2016 to 2018, and alerts from other land use categories (selective logging, deforestation, degradation and mining, and other). Second, we eliminated previously reported 2001-18 forest loss from University of Maryland and INPE (PRODES). Third, to distinguish burning of primary and secondary forest, we incorporated primary forest data from the University of Maryland (5).

Referencias

  1. Krauss C, Yaffe-Bellany D, Simões M (2019) Why Amazon Fires Keep Raging 10 Years After a Deal to End Them. New York Times. https://www.nytimes.com/2019/10/10/world/americas/amazon-fires-brazil-cattle.html
  2. Kelly M, Cahlan S (2019) The Brazilian Amazon is still burning. Who is responsible? Washington Post. https://www.washingtonpost.com/politics/2019/10/07/brazilian-amazon-is-still-burning-who-is-responsible/#click=https://t.co/q2XkSQWQ77
  3. Al Jazeera (2019) See How Beef Is Destroying The Amazon. https://www.youtube.com/watch?v=9o2M_KL8X6g&feature=youtu.be
  4. Hansen, M. C., P. V. Potapov, R. Moore, M. Hancher, S. A. Turubanova, A. Tyukavina, D. Thau, S. V. Stehman, S. J. Goetz, T. R. Loveland, A. Kommareddy, A. Egorov, L. Chini, C. O. Justice, and J. R. G. Townshend. 2013. “High-Resolution Global Maps of 21st-Century Forest Cover Change.” Science 342 (15 November): 850–53.
  5. Turubanova S., Potapov P., Tyukavina, A., and Hansen M. (2018) Ongoing primary forest loss in Brazil, Democratic Republic of the Congo, and Indonesia. Environmental Research Letters https://doi.org/10.1088/1748-9326/aacd1c 

Agradecimientos

Agradecemos a G. Palacios por sus útiles comentarios a este reporte.

Este trabajo se realizó con el financiamiento de: Norwegian Agency for Development Cooperation (NORAD), International Conservation Fund of Canada (ICFC), Fundación MacArthur, Metabolic Studio, and Global Forest Watch Small Grants Fund (WRI).

Cita

Finer M, Mamani N (2019) Los Satélites Revelan qué impulsó los Fuegos en la Amazonía Brasilera. MAAP: 113.

MAAP #101: La deforestación continúa en la Amazonía colombiana (2019)

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Fotografía de un sobrevuelo de Parque Nacional Chiribiquete. Fuente: FCDS/RFN/AAF.

El aumento en el proceso de deforestación continúa en el noroeste de la Amazonía Colombiana (MAAP #97).

En el 2018, esta zona experimentó la pérdida de 199 mil hectáreas de bosque,* resultando ser el hotspot de deforestación más concentrado de toda la Amazonía occidental (MAAP #100).

En el presente reporte, proveemos una actualización en tiempo real del 2019, con base en las alertas tempranas GLAD.** Estas alertas indican la pérdida de 56.3 mil hectáreas en los primeros cinco meses del 2019 (enero a mayo) en la Amazonía Colombiana.

El Mapa Base (ver abajo) muestra que los hotspots de deforestación están concentrados en el noroeste de la Amazonía colombiana, alrededor de los Parques Nacionales Chiribiquete, Tinigua y Macarena, y la Reserva Nacional Nukak.

A continuación, nos enfocamos en el Parque Nacional Natural Serranía de Chiribiquete, mostrando imágenes satelitales y fotografías de un sobrevuelo (cortesía de Fundación Conservación y Desarrollo).***

Estimamos la deforestación de 2.2 mil hectáreas al interior del Parque desde su expansión en julio del 2018.

El principal motor (driver) de la deforestación en la región es la conversión a pastos para el acaparamiento de tierras y la ganadería.

Mapa Base. Hotspots de deforestación en la Amazonía colombiana, 2019. Datos: UMD/GLAD, RUNAP, RAISG.

Zoom A: Chiribiquete Occidental (Llanos de Yarí)

El Zoom A muestra la deforestación al interior de la sección oeste del Parque Nacional Chiribiquete (zona de la reciente ampliación) entre febrero del 2018 (panel izquierdo) y mayo del 2019 (panel derecho). Los cuadros blancos indican las áreas de las fotografías que se muestran abajo.

Estimamos la deforestación de 555 hectáreas en esta sección del Parque desde julio del 2018, que es la fecha de expansión del Parque Nacional Chiribiquete en esta zona.

Zoom A. Chiribiquete Occidental (Llanos de Yarí). Datos: Planet.
Cuadro A1. Fotografía de un sobrevuelo de Parque Nacional Chiribiquete. Fuente: FCDS/RFN/AAF.
Cuadro A2. Fotografía de un sobrevuelo de Parque Nacional Chiribiquete. Fuente: FCDS/RFN/AAF.

Un informe reciente del IDEAM (Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales), una institución pública que genera información técnica sobre el medio ambiente de Colombia, caracteriza la situación en esta zona (del Zoom A) de la siguiente manera:

“En esta zona, el proceso de colonización es acelerado, ocasionando una demanda creciente de recursos y nuevas tierras, que es incentivada por la reconfiguración de grupos armados organizados y por la ausencia de control estatal a escala local. Los pastizales constituyen la principal cobertura a la cual se transforma el bosque, destinados a la actividad ganadera o a la usurpación de tierras. Esta transformación se ve potenciada a través de la red vial terciaria de la zona, que permite el acceso a nuevas áreas de bosque y a las quemas como método de remoción rápida de la cobertura. El núcleo cuenta también con cultivos de uso ilícito.”

Zoom B: Chiribiquete Norte

El Zoom B muestra la deforestación al interior de la sección norte del Parque Nacional Chiribiquete (zona de la reciente ampliación) entre febrero del 2018 (panel izquierdo) y abril del 2019 (panel derecho). Los cuadros blancos indican las áreas de las fotografías que se muestran abajo.

Estimamos la deforestación de 1.65 mil hectáreas en esta sección del Parque desde el julio del 2018, que es la fecha de expansión del Parque Nacional Chiribiquete en esta zona.

Zoom B. Zona Norte del Parque Nacional Chiribiquete. Datos: Planet.
Cuadro B1. Fotografía de un sobrevuelo de Parque Nacional Chiribiquete. Fuente: FCDS/RFN/AAF.
Cuadro B2. Fotografía de un sobrevuelo de Parque Nacional Chiribiquete. Fuente: FCDS/RFN/AAF.
Cuadro B3. Fotografía de un sobrevuelo de Parque Nacional Chiribiquete. Fuente: FCDS/RFN/AAF.
Cuadro B4. Fotografía de un sobrevuelo de Parque Nacional Chiribiquete. Fuente: FCDS/RFN/AAF.

Un informe reciente del IDEAM caracteriza la situación en esta zona (del Zoom B) de la siguiente manera:

“Como es generalizado en la región amazónica, la principal actividad que dinamiza la transformación de los bosques en el núcleo es el establecimiento de pastizales, con fines de usurpación de tierras o para actividades ganaderas.

Esta transformación es, generalmente, financiada por actores externos, cuya principal motivación es la expectativa de valorización de tierras y generación de rentas.

Los actores armados presentes en la zona promueven el desarrollo de actividades agrícolas de uso ilícito, así como la expansión de infraestructura vial informal, que afecta a los bosques al facilitar el acceso para su intervención.”

Notas

*Incluyendo 154 mil hectáreas de bosques primarios. El incremento de la deforestación se inició en el 2016.

**Las alertas GLAD, basadas en imágenes Landsat de 30 m de resolución, son producidas por la Universidad de Maryland y presentadas por Global Forest Watch. Para generar el mapa de hotspots, realizamos una estimación de densidad kernel con los datos de las alertas GLAD (enero a mayo, 2019).

***Sobrevuelo realizado el 22 de marzo de 2019 por la Fundación para la Conservación y el Desarrollo Sostenible, con el financiamiento de Rain Forest Norway y Andean Amazon Fund.

Referencias

IDAEM-SMBYC (2019) BOLETÍN DE DETECCIÓN TEMPRANA DE DEFORESTACIÓN #17. Link: http://documentacion.ideam.gov.co/openbiblio/bvirtual/023856/17_BoletinAT-D.pdf

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

Agradecimientos

Agradecemos a A. Rojas, A. Vásquez, y R. Botero de la Fundación para la Conservación y el Desarrollo Sostenible (FCDS), por sus útiles comentarios a este reporte.

MAAP Síntesis #3: Deforestación en la Amazonía Andina (Tendencias, Hotspots y Drivers)

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Imagen satélite de la deforestación por United Cacao. Fuente: DigitalGlobe (Nextview)

El MAAP, una iniciativa de Conservación Amazónica – ACCA, utiliza tecnología satelital de vanguardia para monitorear la deforestación en tiempo casi real en la megadiversa Amazonía Andina (cuencas amazónicas de Perú, Colombia, Ecuador y Bolivia).

El monitoreo está basado en 5 sistemas de satélites: Landsat (NASA), Sentinel (Agencia Espacial Europea), PerúSAT-1 (República del Perú), y las empresas Planet y DigitalGlobe. Para más información sobre nuestra metodología innovadora, por favor vea nuestro artículo reciente en la revista Science.

Desde su lanzamiento en el 2015, el MAAP ha publicado casi 100 informes de alto impacto sobre los principales casos de deforestación en la Amazonía.

Aquí presentamos nuestro tercer reporte de síntesis con el objetivo de describir de manera concisa el panorama más amplio: tendencias, patrones, hotspots y drivers en la Amazonía Andina.

Nuestros principales hallazgos incluyen:

Tendencias. Durante los últimos 17 años (2001-17), se han perdido 4.2 millones de hectáreas de bosques andinos amazónicos. Hay una tendencia creciente, con un pico en el 2017 de 426 mil hectáreas. Perú registra la mayor pérdida anual, seguido por Colombia y Ecuador; sin embargo, en el 2017, Colombia superó a Perú con un nuevo máximo histórico anual de 214.7 mil hectáreas. La gran mayoría (74% en promedio) de los eventos de pérdida son de pequeña escala (‹5 hectáreas).

Hotspots. Presentamos el primer mapa de hotspots de deforestación a escala regional de la Amazonía Andina. Discutimos 6 de los hotspots más importantes.

Drivers. Uno de los mayores avances del MAAP ha sido el uso de imágenes satelitales para identificar los actuales drivers (motores) de deforestación en la Amazonía Andina. Presentamos el MAAP Interactivo que muestra información detallada y actualizada sobre los drivers principales: agricultura (incluyendo palma aceitera, cacao y otros cultivos de pequeña y gran escala), ganadería, minería aurífera, caminos forestales y carreteras. La agricultura y la ganadería son los drivers que más amenazan a toda la región amazónica. Adicionalmente, en el Perú, otros drivers críticos son la minería aurífera, en el sur, y los caminos forestales, en el centro.

Cambio Climático. Estimamos la pérdida de 59 millones de toneladas métricas de carbono en la Amazonía peruana durante los últimos cinco años (2013-17), debido a la pérdida de cobertura forestal. Sin embargo, también mostramos que las áreas naturales protegidas y los territorios indígenas secuestran 3,17 mil millones de toneladas métricas de carbono.

I. Tendencias de la Deforestación

La Imagen 1 muestra la tendencia de la pérdida de bosque en la Amazonía Andina entre el 2001 y el 2017.* El cuadro izquierdo permite visualizar los datos por país, y el cuadro derecho muestra los datos por tamaño de pérdida de bosque.

Imagen 1. Pérdida de bosque anual, por país y tamaño. Datos: MINAM/PNCB, Hansen/UMD/Google/USGS/NASA, UMD/GLAD, Global Forest Watch, RAISG.

Tendencias por País

Durante los últimos 17 años (2001-2017) se han perdido aproximadamente 4.2 millones de hectáreas de bosques andinos amazónicos (línea verde). De este total, 50% es de Perú (2.1 millones), 41% de Colombia (1.7 millones) y 9% de Ecuador (359 mil). Este análisis no incluyó Bolivia.

Desde el 2007, se observa una tendencia creciente de pérdida anual, con un gran pico en los últimos dos años. En efecto, el 2017 tuvo el mayor nivel de pérdida anual registrada (426 mil hectáreas), más del doble de la pérdida del 2006.

Perú ha tenido el promedio anual más alto de deforestación entre el 2009 y el 2016. Los últimos cuatro años tienen los registros más altos de deforestación total anual en el país, con picos en el 2014 (177,566 hectáreas) y en el 2016 (164,662 hectáreas). Según nuevos datos del Ministerio del Ambiente, hubo una reducción importante en el 2017 (155,914 hectáreas), sin embargo, sigue siendo el cuarto total anual más alto registrado.

La Amazonía colombiana ha presentado un auge de deforestación en los últimos dos años. En el 2017, Colombia superó a Perú con un máximo histórico de 214.7 mil hectáreas deforestadas.

La deforestación también está aumentando en la Amazonía ecuatoriana, con cifras máximas de 32,000 hectáreas en el 2016, y 55,500 hectáreas en el 2017.

Para contexto, en los últimos años, Brasil ha tenido un índice promedio de pérdidas por deforestación de 639,400 hectáreas.

* Datos: Perú: MINAM/PNCB; Colombia & Ecuador: Hansen/UMD/Google/USGS/NASA. Esta información incluye eventos naturales de pérdida de bosque, pero sirve como nuestra mejor aproximación de la deforestación por causas antropogénicas. Se estima que la pérdida no antrópica es de aproximadamente 3.5% de la pérdida total.

Tendencias por Tamaño

Los patrones por tamaño de evento de pérdida forestal en la Amazonía Andina se mantuvieron consistentes durante los últimos 17 años. La gran mayoría (74% en promedio) de los eventos son de pequeña escala (‹5 hectáreas), siendo el 24% de mediana escala (5-100 hectáreas), y únicamente el 2% de gran escala (>100 hectáreas).

Estos resultados son importantes para los esfuerzos de conservación. Se necesita mucha más atención y recursos para abordar esta compleja situación, en la cual la gran mayoría de los eventos de deforestación son de pequeña escala. Por otro lado, la deforestación de gran escala (asociada a prácticas agro-industriales) no es tan común pero representa una amenaza latente seria, debido a que sólo unos pocos proyectos agro-industriales (por ejemplo, de palma aceitera y cacao) pueden arrasar rápidamente miles de hectáreas de bosque primario.

II. Hotspots de Deforestación

Imagen 2. Hotspots de deforestación 2015-17. Datos: Hansen/UMD/Google/USGS/NASA

Presentamos el primer mapa de hotspots de deforestación a escala regional de la Amazonía Andina (Colombia, Ecuador, Perú). La Imagen 2 muestra los resultados correspondientes a los tres años 2015-17 en estos tres países.

Las zonas más críticas (es decir, con una concentración de pérdida forestal “alta”), indicadas en color rojo, incluyen:

A. Amazonía peruana centro. Durante los últimos 10 años, esta zona, ubicada en las regiones Ucayali y Huánuco, ha tenido constantemente una de las mayores concentraciones de deforestación en el Perú (Cuadro A). Sus principales drivers incluyen ganadería y palma aceitera.

B. Amazonia peruana sur. Esta zona, ubicada en la región Madre de Dios, está impactada por minería aurífera (Cuadro B1), y cada vez más por agricultura de pequeña y mediana escala, a lo largo la carretera Interoceánica (Cuadro B2).

C. Amazonía peruana centro. Una nueva plantación de palma aceitera, ubicada en la región San Martin, se ha identificado como evento de deforestación de gran escala en esta zona (Cuadro C).

D. Amazonía colombiana sudoeste. En esta zona, ubicada en los departamentos Caquetá y Putumayo, la ganadería es el principal driver documentado de deforestación (Cuadro D).

E. Amazonía colombiana norte. Esta zona, ubicada en el departamento Guaviare, presenta deforestación en expansión a lo largo de una nueva carretera (Cuadro E).

F. Amazonía ecuatoriana norte. En la provincia Orellana se ubica esta zona, en la cual la agricultura de pequeña y mediana escala es el principal driver de deforestación (Cuadro F).

III. Drivers de Deforestación      

Imagen 3. Captura de pantalla del MAAP Interactivo (https://www.maaproject.org/interactivo/)

Uno de los objetivos del MAAP es mejorar la disponibilidad de información precisa y actualizada sobre los drivers (motores) actuales de deforestación en la Amazonía Andina. En efecto, uno de los mayores avances del MAAP ha sido el uso de imágenes de alta resolución para identificar, con mayor precisión, los actuales drivers de deforestación.

Para mejorar la visualización y análisis de los drivers, hemos creado un Mapa Interactivo, donde se ubica cada driver asociado al reporte MAAP correspondiente. Una característica importante de este mapa es la posibilidad del filtrado por driver, seleccionando y visualizando los drivers de interés.

La Imagen 3 muestra una captura de pantalla del Mapa Interactivo. Se puede apreciar que contiene abundante información detallada y actualizada sobre los drivers principales: minería aurífera, palma aceitera, cacao, agricultura de pequeña escala, ganadería, caminos forestales, carreteras y represas. También se incluyen causas naturales como inundaciones y vientos huracanados. Además, se destacan eventos de deforestación en áreas naturales protegidas.

A continuación, discutimos los principales drivers de deforestación y degradación, a mayor detalle.

Agricultura – Palma Aceitera, Cacao y otros cultivos

Imagen 4: Mapa interactivo, agricultura. Datos: MAAP.

La Imagen 4 muestra los resultados del mapa interactivo aplicando los filtros relacionados a agricultura.

Leyenda:
Palma aceitera (verde brillante)
Cacao (marrón)
Otros cultivos (verde oscuro)

La actividad agraria es una de las principales causas de deforestación en la Amazonía Andina.

La mayoría de la deforestación por agricultura ocurre por plantaciones de pequeña y mediana escala (‹50 hectáreas).

La deforestación por plantaciones de gran escala (›50 hectáreas), o actividad agro-industrial, es menos común, pero continúa siendo una amenaza latente.

Agricultura de Gran Escala

Hemos registrado cinco eventos principales de deforestación por plantaciones de gran escala desde el 2007. De estos, cuatro han tenido lugar en Perú, estando tres de ellos relacionados con palma aceitera y uno con cacao, y el último ha tenido lugar en Bolivia, siendo producto de las plantaciones de caña de azúcar.

Primero, entre el 2007 y el 2011, se registró la deforestación de 7,000 hectáreas por dos plantaciones de palma aceitera a gran escala, entre el límite de Loreto y San Martín (MAAP #16). Posteriormente, se registró la deforestación adicional de 9.8 mil hectáreas por plantaciones, presumiblemente de palma aceitera, en los alrededores.

Cabe enfatizar que la empresa Grupo Palmas ya viene apuntando sus acciones hacia una cadena de valor con deforestación cero y cuenta con una nueva política de sostenibilidad (ver el Caso C de MAAP #64).

Entre el 2012 y el 2015, se registró la deforestación de 12 mil hectáreas por dos plantaciones de palma aceitera a gran escala en Ucayali,  (MAAP #4, MAAP #41).

Entre el 2013 y el 2015, la empresa United Cacao deforestó 2.38 mil hectáreas por plantaciones de cacao en Loreto (MAAP #9, MAAP #13, MAAP #27, MAAP #35).

La deforestación por agricultura de gran escala disminuyó en Perú entre el 2016 y el 2017, con sólo un evento notable registrado, una plantación de 740 hectáreas de palma aceitera en San Martín (Cuadro C) (MAAP #78).

Otro caso notable de deforestación por agricultura de gran escala ocurrió en Bolivia, en donde nuevas plantaciones de caña de azúcar han causado la deforestación de más de 2.5 mil hectáreas en el departamento de La Paz.

Adicionalmente, encontramos tres nuevas zonas en Perú caracterizadas por el patrón de deforestación de apertura de vías de acceso muy organizadas, las cuales tienen el potencial de convertirse en zonas de deforestación por agricultura de gran escala (MAAP #69).

Agricultura de Pequeña y Mediana Escala

La deforestación por agricultura de pequeña y mediana escala es mucho más común y difícil de documentar en su totalidad.

Hemos identificado algunos casos específicos de palma aceitera en Huánuco, Ucayali, Loreto, y San Martín (MAAP #48, MAAP #26, MAAP #16).

Los cultivos de cacao y papaya son drivers emergentes en Madre de Dios. Hemos documentado una zona de cacao a lo largo del río Las Piedras en Madre de Dios (MAAP #23, MAAP #40), y de papaya a lo largo de la carretera Interoceánica (MAAP #42).

Los cultivos de maíz y arroz están impulsando la deforestación en la localidad de Iberia, en Madre de Dios (Cuadro B2) (MAAP #28). En otros casos, hemos documentado la deforestación por agricultura de pequeña y mediana escala pero no se ha podido identificar el tipo de cultivo (MAAP #75, MAAP #78).

Adicionalmente, la agricultura de pequeña escala es posiblemente un factor determinante en los incendios que degradan la Amazonía durante la intensa temporada seca (MAAP #45, MAAP #47).

El cultivo de coca ilícita es causa de deforestación en algunas zonas de Perú y Colombia. Por ejemplo, en el sur de Perú, el cultivo de coca está provocando deforestación en los alrededores y al interior del Parque Nacional Bahuaja Sonene.

Ganadería

Imagen 5: Mapa interactivo, ganadería. Datos: MAAP.

Analizando imágenes satelitales de alta resolución, hemos desarrollado una metodología para identificar zonas de deforestación producidas por ganadería.*

La Imagen 5 muestra los resultados del mapa interactivo aplicando el filtro «Ganadería», donde se puede observar los casos documentados en Perú y Colombia.

Leyenda:
Ganadería (naranja)

La ganadería es el driver principal de deforestación en la Amazonía centro del Perú (Cuadro A) (MAAP #26, MAAP #37, MAAP #45, MAAP #78). También podemos identificar una zona de reciente deforestación por ganadería en el noroeste del Perú (región Amazonas) (MAAP #78).

En la Amazonía colombiana, la ganadería es un driver directo principal en los hotspots de deforestación más intensos (MAAP #63, MAAP #77).

*Inmediatamente después de un evento de deforestación, el paisaje con cientos o miles de árboles talados, es muy parecido al paisaje que se puede apreciar en caso de campos agricolas o por pastos para ganado. No obstante, utilizando un archivo de imágenes y analizando casos de deforestación previos en el área de interés, es posible determinar las causas de pérdida de bosque. Por ejemplo, después de uno o dos años, la agricultura y el pasto para ganado aparecen muy diferentes en las imágenes, de esta forma es posible distinguir entre ambos drivers.

Minería Aurífera

Imagen 6: Mapa interactivo, minería aurífera. Datos: MAAP.

La Imagen 6 muestra los resultados del mapa interactivo aplicando el filtro «Minería aurífera».

Leyenda:
Minería Aurífera (amarillo)
*Con punto = en Área Natural Protegida

La zona con mayor gravedad de afectación por minería aurífera es la Amazonía peruana sur (Cuadro B1), en donde se estima la deforestación histórica de más de 95.7 mil hectáreas (CINCIA 2018). La deforestación minera se ha intensificado durante los últimos siete años (desde 2010).

Las dos zonas más críticas son La Pampa y Alto Malinowski, en Madre de Dios (MAAP #87, MAAP #75, MAAP #79). Existe otra zona crítica en Cusco, en la Zona de Amortiguamiento de la Reserva Comunal Amarakaeri, en donde la deforestación minera se encuentra a solo 1 km de los límites de dicha área protegida (MAAP #71).

Cabe enfatizar sobre dos casos importantes en los que el Gobierno peruano ha tomado acciones efectivas para detener la minería ilegal al interior de áreas naturales protegidas (Reserva Nacional Tambopata y Reserva Comunal Amarakaeri) (MAAP #64). Respecto a Tambopata, en setiembre del 2015, mineros ilegales invadieron el área y deforestaron 550 hectáreas en un periodo de dos años. A fines del 2016, el Gobierno (a través del SERNANP, la Fiscalía de la Nación y la Marina de Guerra del Perú) incrementó su intervención y la invasión fue detenida durante el 2017. Respecto a Amarakaeri, en junio del 2015 revelamos la deforestación de 11 hectáreas por invasión minera. Durante las siguientes semanas, el SERNANP y el ECA Amarakaeri tomaron medidas y rápidamente detuvieron la actividad ilegal.

En la Amazonía norte y centro del Perú, están surgiendo otros pequeños frentes de minería aurífera (MAAP #45, MAAP #49).

Por otro lado, también hemos documentado la deforestación vinculada a la actividad de minería aurífera ilegal en el Parque Nacional Puinawai, en Colombia.

Tala (Caminos Forestales)

Imagen 7: Mapa interactivo, caminos forestales. Datos: MAAP.

En el MAAP #85, proponemos una alternativa para abordar la tala ilegal en la Amazonía, usando las imágenes satelitales para monitorear la posible tala ilegal en tiempo casi-real, por medio del rastreo de la construcción de caminos forestales.

La Imagen 7 muestra los resultados del mapa interactivo aplicando el filtro «Camino forestal».

Leyenda:
Camino Forestal (morado)

Estimamos la construcción de 2.2 mil km de caminos forestales en la Amazonía peruana en los últimos tres años (2015-17). Los caminos están concentrados en sur de Loreto, Ucayali, y noroeste de Madre de Dios.

Carreteras

Imagen 8: Mapa interactivo, carreteras. Datos: MAAP.

Está bien documentado que las carreteras son uno de los drivers más importantes de deforestación en la Amazonía, particularmente por facilitar el acceso humano y sus actividades agrícolas, ganaderas, mineras y forestales.

La Imagen 8 muestra los resultados del mapa interactivo aplicando el filtro carreteras.

Leyenda:
Carreteras (gris)

Hemos analizado dos carreteras propuestas en Madre de Dios, Perú.

La carretera Nuevo Edén – Boca Manu – Boca Colorado, atravesaría la zona de amortiguamiento de dos áreas naturales protegidas: la Reserva Comunal Amarakaeri y el Parque Nacional del Manu (MAAP #29).

La otra, carretera Puerto Esperanza-Iñapari, atravesaría el Parque Nacional Purús y amenazaría el territorio de los pueblos indígenas en aislamiento voluntario que habitan en esta zona remota (MAAP #76).

Represas Hidroeléctricas

La Imagen 9 muestra los resultados del mapa interactivo aplicando el filtro «Represas hidroeléctricas.»

Leyenda:
Represas hidroeléctricas (azul claro)

Imagen 9: Mapa interactivo, represas. Datos: MAAP.

Hasta la fecha hemos analizados tres represas hidroeléctricas ubicadas en Brasil. Documentamos la pérdida de 36,100 hectáreas de bosque asociadas a las inundaciones producidas por dos represas (Santo Antônio y Jirau) en el río Madeira, cerca la frontera con Bolivia (MAAP #34). Respecto al controversial complejo hidroeléctrico Belo Monte, situado en el río Xingú, estimamos la inundación de 19,880 hectáreas de terreno, que según las imágenes, parecen ser una combinación de áreas boscosas y tierras agrícolas (MAAP #66).

Adicionalmente, mostramos una imagen, de muy alta resolución, de la ubicación exacta de la represa hidroeléctrica propuesta, Chadín-2, ubicada en el río Marañón, en Perú (MAAP #80).

Hidrocarburos (Petróleo y Gas)

Imagen 10: Mapa interactivo, hidrocarburos. Datos: MAAP.

La Imagen 10 muestra los resultados del mapa interactivo aplicando el filtro «Hidrocarburo.»

Leyenda:
Hidrocarburo (negro)

Nuestro primer reporte de este sector se enfoca en el Parque Nacional Yasuní, en la Amazonía ecuatoriana. Documentamos la deforestación directa de 169 hectáreas para infraestructura petrolera, con una deforestación adicional indirecta de 248 hectáreas que corresponden a la colonización a lo largo de una carretera que se construyó con fines de extracción petrolera. Así, la deforestación suma un total de 417 hectáreas que exceden al área aprobada por los votantes ecuatorianos (MAAP #82).

También mostramos la ubicación de deforestación reciente de dos lotes de hidrocarburos en Perú: Lote 67 en el norte, y Lote 57 en la zona sur del proyecto Camisea.

Cambio Climático

Los bosques tropicales, especialmente en la Amazonía, secuestran enormes cantidades de carbono, uno de los principales gases de efecto invernadero que conlleva al cambio climático.

En el MAAP #81, estimamos la pérdida de 59 millones de toneladas métricas de carbono en la Amazonía peruana durante los últimos cinco años (2013-17), debido a la pérdida de cobertura forestal (sobre todo deforestación por actividades mineras y agropecuarias).

Esto nos indica que la deforestacíon origina casi la mitad (47%) de las emisiones anuales totales de carbono del perú, incluyendo aquellas originadas por combustibles fosiles.

En el MAAP #83, mostramos que las áreas naturales protegidas y las tierras indígenas han secuestrado 3,17 mil millones de toneladas métricas de carbono, hasta el 2017.

De ese total:
1,85 mil millones están secuestrados en las áreas naturales protegidas,
1,15 mil millones están secuestrados en las comunidades nativas tituladas, y
309,7 millones están secuestrados en las Reservas Indígenas/Territoriales para los pueblos en aislamiento voluntario.

El total de carbono secuestrado (3,17 mil millones de toneladas) es equivalente a 2.5 años de las emisiones de carbono de los Estados Unidos (88 años de  las emisiones de Perú).

Referencias

CINCIA (2018) Tres décadas de deforestación por minería aurífera en la Amazonía suroriental peruana. Resumen de Investigación No. 1.

Cita

Finer M, Mamani N (2018) Deforestación en la Amazonía Andina (Tendencias, Hotspots, Drivers). MAAP Síntesis #3.

 

MAAP #78: Hotspots de Deforestación en la Amazonía Peruana, 2017

Posted on by dcadmin
Mapa Base (Imagen 78). Datos: PNCB/MINAM, UMD/GLAD, SERNANP

Con la entrada del año nuevo, se puede hacer una evaluación inicial de los hotspots de deforestación del 2017 en la Amazonía peruana, basado en datos de alertas tempranas.*

A nivel nacional, se estima la pérdida forestal de 143,425 hectáreas (200,000 campos de fútbol) durante el 2017. Si se confirma, este total representa la cantidad de pérdida más baja en los últimos 5 años (promedio de 159,688 hectáreas desde 2012), y una caída importante (13%) respecto al año anterior.**

Sin embargo, la deforestación es aún extensa. El mapa base muestra los hotspots más intensos, es decir las zonas con alta densidad de pérdida de bosque.

A primera vista, se puede observar dos zonas principales de deforestación extensiva: la Amazonía centro (Ucayali/Huánuco) y la Amazonía sur (Madre de Dios). Adicionalmente, hay varios hotspots dispersos en el país.

A continuación, presentamos imágenes satelitales (formato slider) de los hotspots más fuertes. Mostramos que los principales drivers de la deforestación (causas directas) incluyen la actividad agropecuaria (agricultura y ganadería), palma aceitera, y minería aurífera.

Los hotspots discutidos posteriormente, en detalle, son:

A. Amazonía centro (Ucayali/Huánuco)
B. Sur de Madre de Dios
C. Iberia (Madre de Dios)
D. Noreste de San Martín
E. Nieva (Amazonas)

A. Amazonía centro (Ucayali/Huánuco)

Como en años anteriores, hay una gran acumulación de hotspots de alta intensidad en la Amazonía centro (regiones Ucayali y Huánuco). Se estima la deforestación de 23,240 hectáreas en este hotspot durante el 2017. En esta zona, los principales drivers serían ganadería y palma aceitera. La Imagen 78a es un slider que muestra un ejemplo del panorama de deforestación que ocurrió durante el 2017.

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Imagen 78a. Amazonia Centro. Datos: Planet, NASA/USGS

B. Sur de Madre de Dios

Como se describe en el MAAP #75, Madre de Dios se ha convertido en una de las regiones con mayor deforestación en el Perú, con una concentración de pérdida forestal a lo largo de la carretera Interoceánica. Se estima la deforestación de 11,115 hectáreas en el sur de Madre de Dios durante el 2017. La Imagen 78b es un slider donde se muestra la deforestación extensiva en esta zona que ocurrió durante el 2017. Los principales drivers serían la minería aurífera (sur de la carretera) y la actividad agrícola (norte de la carretera).

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Imagen 78b. Sur Madre de Dios. Datos: Planet

C. Iberia (Madre de Dios)

En el otro lado de Madre de Dios, cerca de la frontera con Brasil, se encuentra otro hotspot alrededor la localidad de Iberia. Se estima la deforestación de 3,220 hectáreas durante el 2017. La causa de la deforestación sería la actividad agrícola, debido al aumento de cultivos como maíz, papaya, y cacao (según algunas fuentes locales). La Imagen 78c es un slider que muestra la deforestación al oeste de Iberia (un área conocida como Pacahuara) que ocurrió durante el 2017.

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Imagen 78c. Iberia. Datos: Planet

D. Noreste de San Martín

Un hotspot surgió en el noreste de San Martín debido a un proyecto de agricultura a gran escala. La Imagen 78d es un slider que muestra la deforestación de 740 hectáreas durante los últimos meses del 2017. GeoBosques, un servicio de información del Programa Nacional de Conservación de Bosques del Ministerio del Ambiente (PNCB/MINAM), ha confirmado que la causa de deforestación es una nueva plantación de palma aceitera. En efecto, se encuentra muy cerca de una zona con extensa deforestación por palma aceitera, a lo largo del límite de las regiones San Martin y Loreto (ver MAAP #16).

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Imagen 78d. Datos: Planet

E. Nieva (Amazonas)

En el noroeste de Perú, se encuentra un nuevo hotspot aislado, a lo largo de la carretera Bagua-Saramiriza, en el distrito de Nieva (región Amazonas). Se estima la deforestación de 1,135 hectáreas en este hotspot en el 2017. La causa de la deforestación parece ser la actividad agropecuaria (agricultura y ganadería). La Imagen 78e es un slider que muestra la deforestación que ocurrió en esta zona durante el 2017.

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Imagen 78e. Datos: Planet

Notas

*Cabe enfatizar que los datos presentados en este reporte son un estimado basado en datos de alertas tempranas generados por: 1) el Programa Nacional de Conservación de Bosques para la Mitigación del Cambio Climático del Ministerio del Ambiente del Perú (PNCB/MINAM), y 2) GLAD/UMD (Hansen et al 2016 ERL 11:(3)). Los datos oficiales de pérdida de bosque son producidos anualmente por el PNCB/MINAM.

**Según los datos oficiales del PNCB/MINAM, la pérdida de bosque en el 2016 fue de 164,662 hectáreas. El promedio de los últimos 5 años (2012-16) fue 159,688 hectáreas.

Coordenadas

A. -8.289977,-75.415649
B. -12.969013,-69.918365; -12.872639,-70.263062
C. -11.304257,-69.635468
D. -6.26539,-75.800171
E. -4.972954,-78.21167

Referencias

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

Cita

Finer M, Mamani N, García R, Novoa S (2018) Hotspots de Deforestación en la Amazonía Peruana, 2017. MAAP: 78.