Autor: dcadmin

MAAP #119: Pronosticando los Fuegos del 2020 en la Amazonía Brasileña

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Incendios de 2019 ardiendo en áreas recientemente deforestadas de la Amazonía brasileña, no incendios forestales descontrolados. Datos: Planet; Analysis: MAAP.

El año pasado, los incendios de la Amazonía brasileña encabezaron los titulares internacionales.

Al analizar un archivo de imágenes satelitales (de Planet Explorer), descubrimos que muchos de los incendios estaban quemando áreas recientemente deforestadas y que no se trataba de incendios forestales descontrolados (MAAP #113).

Por ejemplo, documentamos que extensos incendios que cubrieron 298,000 hectáreas quemaron áreas que fueron deforestadas ese mismo año (2019).

De este modo, podemos pronosticar dónde es probable que se den los incendios del 2020, basándonos en identificar las áreas más recientemente deforestadas de este año.

A continuación, ilustramos este proceso.

Pronosticando los incendios del 2020

En el Mapa Base, los puntos amarillos indican los nuevos eventos de deforestación más extensos, y dónde pronosticamos la probable ubicación de los incendios del 2020. Vea a continuación ejemplos de imágenes satelitales (letras A-G.)

Mapa Base. Datos: Grandes eventos de deforestación 2020 (puntos amarillos) como predictores de eventos de incendios 2020. Data: Hansen/UMD/Google/USGS/NASA, UMD/GLAD, RAISG, MAAP. Click to Enlarge.

Ejemplos de los Principales Eventos de Deforestación del 2020

A continuación, una serie de imágenes mostrando los principales eventos de deforestación del 2020 que identificamos como áreas potenciales para incendios (ea las letras A-G en el Mapa Base arriba para el contexto). Las flechas rojas apuntan a los principales eventos de deforestación.

Zoom A (Mato Grosso)

El Zoom A muestra la deforestación de 775 hectáreas entre enero (panel izquierdo) y mayo de 2020 (panel derecho), en el estado de Mato Grosso.

Zoom A. Click para agrandar.

Zoom B (Mato Grosso)

El Zoom B muestra la deforestación de 205 hectáreas entre enero (panel izquierdo) y mayo de 2020 (panel derecho), en el estado de Mato Grosso.

Zoom B. Click para agrandar.

Zoom C (Mato Grosso)

El Zoom C muestra la deforestación de 395 hectáreas entre enero (panel izquierdo) y mayo de 2020 (panel derecho), en el estado de Mato Grosso.

Zoom C. Click para agrandar.

Zoom D (Mato Grosso)

El Zoom D muestra la deforestación de 300 hectáreas entre enero (panel izquierdo) y mayo de 2020 (panel derecho), en el estado de Mato Grosso.

Zoom D. Click para agrandar.

Zoom E (Rondônia)

El Zoom E muestra la deforestación de 840 hectáreas entre enero (panel izquierdo) y abril de 2020 (panel derecho), en el estado de Rondônia.

Zoom E. Click para agrandar.

Zoom F (Amazonas)

Zoom F muestra la gran deforestación de 2.4 mil hectáreas entre enero (panel izquierdo) y mayo de 2020 (panel derecho), en el estado de Amazonas.

Zoom F. Click para agrandar.

Zoom G (Pará)

El Zoom G muestra la gran deforestación de 6 mil hectáreas entre enero (panel izquierdo) y mayo de 2020 (panel derecho), en el estado de Pará.

Zoom G. Click para agrandar.

Coordenadas

World Eckert IV (Decimal Degrees) (X,Y)

Zoom A: -54.862624, -11.971904
Zoom B: -55.087026, -11.836788
Zoom C: -56.999405, -11.979054
Zoom D: -57.128192, -11.896948
Zoom E: -62.658907, -8.477944
Zoom F: -58.892358, -6.567775
Zoom G: -54.948419, -7.853721

Pronóstico 2020

El pronóstico de condiciones de sequía para la ocurrencia de incendios indica que para los meses de julio a septiembre de 2020 se prevee una temporada activa de incendios en la mayor parte en el oeste de la Amazonía, gran parte del centro y sur del Perú, el norte de Bolivia, así como en los estados brasileños de Acre y Rondônia.

Este pronóstico, indica una temporada activa de incendios de magnitud similar a las de los años 2005 y 2010, cuando se observaron 02 de las peores temporadas de incendios en la región.

Ver: https://firecast.cast.uark.edu/

Agradecimientos

Agradecemos a  J. Beavers, S. Novoa, K. Fernandes, y G. Palacios por sus útiles comentarios a este reporte.

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

*Notas

DETER

Cita

Finer M, Mamani N (2020) Pronosticando los Fuegos del 2020 en la Amazonía Brasileña. MAAP: 119.

MAAP #118: Monitoreo de Fuegos en la Amazonía en Tiempo Real

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Fuego detectado en un área recién deforestada en la Amazonía brasileña en julio del 2019. Imagen: Planet.

A tiempo para la siguiente temporada de fuegos en la Amazonía, estamos relanzando una mejorada versión de nuestra aplicación (app) de Monitoreo de Fuegos en Tiempo Real, desde Google Earth Engine.

Cuando los incendios arden, emiten gases y aerosoles.* Un nuevo satélite (Sentinel-5P de la Agencia Espacial Europea) detecta estas emisiones de aerosoles.

El rasgo principal de esta app es la rápida y fácil identificación de los principales incendios en la Amazonía, a partir de la detección de emisiones de aerosol provenientes de la quema de biomasa, capturada por el satélite Sentinel-5P.

Dada la baja resolución espacial de las imágenes registradas por el satélite Sentinel-5P (7.5 km2), la app se especializa en detectar fuegos provenientes de incendios o quemas grandes, para priorizar los esfuerzos.

En la app, el usuario puede combinar estos nuevos datos de la atmósfera con los datos tradicionales de la superficie (focos de calor, que se basan en anomalías de temperatura) para localizar fácilmente los principales incendios en  la Amazonía.

Debido a que los datos se actualizan a diario (antes de medianoche) y no son impactados por la nubosidad, el monitoreo en tiempo real es posible.

Esperamos que los actores relevantes, incluyendo al gobierno y a las cuadrillas de bomberos, puedan usar esta información en tiempo real para lograr una mejor respuesta a los incendios forestales durante este 2020.

Instrucciones para la App

  1. Ejemplo de cómo aparece un incendio principal en la app.

    Siga el siguiente enlace para la app: bit.ly/fuegos_app
    .

  2. Escanee el mapa de emisiones de aerosoles para identificar los principales incendios o quemas en la Amazonía, indicados en tonos de amarillo, anaranjado, y rojo (ver a la derecha).
    .
  3. Haga click en “Layers”, en la parte superior derecha para ver las capas. Aquí puede:
    • Revisar la fecha de la imagen de aerosol más reciente (Sentinel-5P)
      .
    • Agregar las alertas de focos de calor («Fire Alerts-VIIRS») para detectar la ubicación exacta de los incendios principales.
      .
    • Para contexto, agregue “Protected Areas” para Áreas Protegidas y “Departmental Boundaries” para límites políticos.
      .
    • Note que puede ajustar la intensidad del color de cada capa para una mejor visualización de los datos.
      .
  4. Para obtener las coordenadas de un punto exacto, haga click en el mapa y vea la barra de coordenadas a la izquierda.

Ejemplo de cómo usar la App

Aquí hay un ejemplo basado en los datos del agosto de 2019, en la Amazonía brasileña. La imagen superior muestra las emisiones de aerosol de un gran incendio en el estado de Mato Grosso. La segunda imagen muestra cómo el usuario puede ajustar la transparencia de los datos de aerosol para una mejor visualización de los datos de anomalía térmica. La tercera imagen muestra cómo, al combinar ambos datos, se puede identificar la presunta ubicación exacta del incendio (ver el círculo rosado para un ejemplo). La imagen inferior confirma este hallazgo en una imagen de alta resolución de Planet.

Imagen superior. Las emisiones de aerosol de un gran incendio en el estado de Mato Grosso en agosto del 2019.
Segunda imagen. El usuario puede ajustar la transparencia de los datos de aerosol para una mejor visualización de los datos de anomalía térmica.
Tercera imagen. Al combinar ambos datos, se puede identificar la presunta ubicación exacta del incendio (círculo rosado).
Imagen inferior. Confirmación de este hallazgo en una imagen de alta resolución de Planet.

Nuevos Ejemplos de 2020

Ver: https://www.maapprogram.org/2020/amazon-fire-app/

Ver: https://www.maapprogram.org/2020/brazil_fire2_june8/

*Notas

  • Definición de aerosol: Una suspensión de partículas sólidas finas o gotas líquidas en el aire u otro gas.
  • Los altos valores en los índices de aerosol (AI) pueden deberse también a otras razones como las emisiones de cenizas volcánicas o al polvo del desierto.  Por tal motivo, algunas zonas, como el Salar de Uyuni, al oeste de Bolivia, a menudo se presentan tonos en anaranjado o rojo.

Referencias

Gorelick, N., Hancher, M., Dixon, M., Ilyushchenko, S., Thau, D., & Moore, R. (2017). Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone. Remote Sensing of Environment.»

Agradecimientos

Agradecemos a E. Ortiz y 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

Villa L, Finer M (2020) Monitoreo de Fuegos en la Amazonía en Tiempo Real. MAAP: 118.

MAAP #118: Real-Time Fire Monitoring in the Amazon

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Image 1. First Major Amazon fire of 2020, in Mato Grosso, Brazil. Data: Planet.

In time for the next fire season, we are relaunching an improved version of our Amazon real-time fire monitoring app, hosted by Google Earth Engine.

When fires burn, they emit gases and aerosols.* A new satellite  (Sentinel-5P from the European Space Agency) detects these aerosol emissions.*

The major feature of the app is user-friendly and real-time identification of major fires across the Amazon, based on the aerosol emissions detected by Sentinel-5P.

The app also contains the commonly-used «fire alerts,» which are satellite-based data of temperature anomalies.*
.
Thus, the user combine data from the atmosphere (aerosol) with data from the ground (temperature) to pinpoint the source of major fires.

Since the data updates daily and is not impacted by clouds, real-time monitoring really is possible. Our goal is to upload each day’s new image by midnight.

Using the app, we recently identified the first major Amazon fire of 2020 on May 28, in the state of Mato Grosso in Brazil. It was burning an area recently deforested in July 2019.

Below, we provide instructions on how to use the app, with the May 28 fire as an example.

Instructions &
How We Identified First Major Brazilian Amazon Fire of 2020

Step 1. Open real-time fire monitoring app, hosted by Google Earth Engine. Scan the Amazon for aerosol emissions of major fires (indicated in yellow, orange, and red). In this case, we spotted elevated emissions in the southeast Brazilian Amazon (on May 28, 2020).


Step 2. Click the “Layers” menu in the upper right for more options. For example, clicking «State/Department Boundaries» we see the emissions are coming from Mato Grosso. Note you can also add «Protected Areas» and check the dates of the images and alerts.

Step 3. Zoom in on the aerosol emissions.

Step 4. Adjust (slide down) the transparency of the emissions layer to see the underlying fire alerts. We use the alerts to pinpoint the source of emissions (see purple circle). Obtain coordinates of the alerts by clicking on the map and then checking the «Coordinates» bar on the left  (below  Instructions).

Step 5. We entered the coordinates into Planet Explorer and found a high-resolution image for that same day (May 28), confirming the first major Amazon fire of 2020.

Predicting 2020 Brazilian Amazon Fires

Using the  Planet archive, we discovered that this exact area was deforested between July and August 2019, and then burned in May 2020. This fits our recent major finding that many Brazilian Amazon fires are actually burning recently deforested areas (MAAP #113). For more on how to predict upcoming fires based on recent deforestation, see MAAP #119.

*Notes

  • Aerosol definition: Suspension of fine solid particles or liquid droplets in air or another gas.
  • The high values in the aerosol indices (AI) may also be due to other reasons such as emissions of volcanic ash or desert dust. Hence, some areas, such as the Salar de Uyuni, in western Bolivia, often have orange or red tones.
  • The spatial resolution of the aerosol data is 7.5 sq km
  • The fire alerts are satellite-based data of temperature anomalies on the ground at 375 m resolution.
  • Coordinates of first major 2020 Amazon fire: 11.92° S, 54.06° W

References

Gorelick, N., Hancher, M., Dixon, M., Ilyushchenko, S., Thau, D., & Moore, R. (2017). Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone. Remote Sensing of Environment.»
https://earthengine.google.com/faq/

Acknowledgements

We thank E. Ortiz and G. Palacios for helpful comments to earlier versions of this report.

This work was supported by the following major funders: USAID/NASA (SERVIR), Global Forest Watch Small Grants Fund (WRI), Norwegian Agency for Development Cooperation (NORAD),  International Conservation Fund of Canada (ICFC), Metabolic Studio, and Erol Foundation.

Citation

Finer M, Villa L, Mamani N (2020) Real-time Amazon Fire Monitoring App. MAAP: #118.

MAAP #117: Nueva Carretera Petrolera en el Parque Nacional Yasuní, hacia la Zona Intangible (Ecuador)

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El Parque Nacional Yasuní, ubicado en el corazón de la Amazonía ecuatoriana, es uno de los lugares con mayor biodiversidad del mundo y forma parte del territorio ancestral de los pueblos Waorani. En el reciente MAAP #114, mostramos la construcción de cuatro nuevas plataformas de perforación petrolera (con carretera de acceso) en el controvertido Bloque ITT, ubicado en el corazón de Yasuní.

Aquí, mostramos que, a partir de mediados de marzo del 2020, detectamos la construcción de una nueva carretera de la última plataforma hacia más al sur (ver Imagen 1). A finales de junio, la nueva construcción fue de 4.7 km atravesando bosque primario (incluso la construcción de 1 km durante las últimas dos semanas de junio).

Actualizado: 30 Junio (4.7 km); 14 Junio (3.7 km); 17 Mayo (2.2 km).

Imagen 1. Construcción de una nueva carretera de 4.7 km hacia la Zona Intangible entre marzo (panel izquierdo) y junio (panel derecho) del 2020. Click para agrandar.

Implicaciones de la Nueva Carretera

Este hallazgo es preocupante porque el desarrollo petrolero se acerca a la Zona Intangible, una reserva creada para proteger el territorio de los indígenas en aislamiento voluntario (Tagaeri, Taromenane), quienes son parientes de los Waorani.

En la Imagen 2, la ubicación de la nueva carretera (indicada en rojo) se muestra acercándose a varias plataformas planificadas a las afueras de la zona de amortiguamiento de la Zona Intangible. La Imagen 3 muestra muestra un zoom de esta área.

También es preocupante porque la construcción está ocurriendo durante la pandemia de coronavirus.

Imagen 2. La nueva carretera (en rojo) se acerca plataformas planificadas cerca de la Zona Intangible. Datos: MAAP.
Imagen 3. La nueva carretera (en rojo) se acerca plataformas planificadas cerca de la Zona Intangible. Datos: MAAP.

Imagen de muy alta resolución

También hemos obtenido una imagen satelital de muy alta resolucion (Skysat de 0.8 metros). A continuación mostramos dos ejemplos de esta imagen; el primero muestra la ruta completa de la nueva carretera y el segundo es un zoom de la expansión más reciente hacia el sur. Click para agrandar.

Imagen de muy alta resolución (0.80 metros) de la nueva carretera. Fuente: Skysat (Planet). Click para agrandar.
Zoom de la expansión más reciente hacia el sur. Datos: Skysat (Planet). Click para agrandar.

Finer M, Mamani N (2020) Construcción de una Nueva Carretera Petrolera hacia la Zona Intangible (Yasuní, Ecuador). MAAP: 117.

MAAP #116: Amazon Gold Mining, Part 2: Brazil _esp

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Base Map. Major gold mining deforestation zones across the Amazon. Data: MAAP.

We present Part 2 of our series on illegal gold mining frontiers, with a focus on the Brazilian Amazon. Part 1 looked at the Peruvian Amazon.*

Specifically, we focus on indigenous territories in Brazil.

Extractive activities, such as gold mining, are constitutionally not permitted on indigenous lands, but the Bolsonaro administration is advancing a bill (PL 191) that would reverse this.

The Base Map indicates three Brazilian indigenous territories where we identified recent major gold mining deforestation:

  1. Munduruku (Pará)
  2. Kayapó (Pará)
  3. Yanomami (Roraima)

We documented the gold mining deforestation of 10,245 hectares across all three indigenous territories over the past three years (2017 – 2019). That is the equivalent of 14,000 soccer fields.

Below, see more detailed data, including a series of satellite GIFs of the recent gold mining deforestation in each territory.

*Note that we have thus far focused on Peru and Brazil. For information on Suriname, see this report from Amazon Conservation Team. For all other countries see this resource from RAISG.

Graph 1. Gold mining deforestation in three indigenous territories in the Brazilian Amazon.

Mining Deforestation Increasing

In 2019, all three territories experienced an increase in gold mining deforestation.

In Munduruku Territory, we documented the loss of 3,456 hectares due to mining activity between 2017 and 2019. Note the major spike in 2019, where mining deforestation reached 2,000 hectares.

In Kayapó Territory, we documented the loss of 5,614 hectares between 2017 and 2019. Note that mining deforestation also reached 2,000 hectares in 2019.

In Yanomami Territory, we documented the loss of 1,174 hectares between 2017 and 2019. Note that mining deforestation reached 500 hectares in 2019.

Overall,  44% (4,500 hectares) of the gold mining deforestation occurred in 2019, indicating an increasing trend.

A. Munduruku (Pará)

The GIF below shows an example of gold mining deforestation in Munduruku Territory between 2017 and 2019.

Gold mining deforestation in Munduruku Territory between 2017 and 2019. Data: Planet, MAAP.

B. Kayapó (Pará)

The GIF below shows an example of gold mining deforestation in Kayapó Territory between 2017 and 2019.

Gold mining deforestation in Kayapó Territory between 2017 and 2019. Data: Planet, MAAP.

C. Yanomami (Roraima)

The GIF below shows an example of gold mining deforestation in Yanomami Territory between 2017 and 2019.

Gold mining deforestation in Yanomami Territory between 2017 and 2019. Data: Planet, MAAP.

Annex: Detailed Territory Maps

Below see detailed gold mining deforestation maps for all three Brazilian indigenous territories detailed in this report. Click each image to enlarge.

Gold mining deforestation in Munduruku Territory between 2017 and 2019. Data: MAAP. Click to enlarge.
Gold mining deforestation in Kayapó Territory between 2017 and 2019. Data: MAAP. Click to enlarge.
Gold mining deforestation in Yanomami Territory between 2017 and 2019. Data: MAAP. Click to enlarge.

Acknowledgements

We thank XYX, and G. Palacios for helpful comments to earlier versions of this report.

This work was supported by the following major funders: NASA/USAID (SERVIR), Norwegian Agency for Development Cooperation (NORAD), Gordon and Betty Moore Foundation, International Conservation Fund of Canada (ICFC), Metabolic Studio, Erol Foundation, MacArthur Foundation, and Global Forest Watch Small Grants Fund (WRI).

Citation

Finer M, Mamani N (2020) Amazon Gold Mining, part 2: Brazil. MAAP: 116.

MAAP Síntesis 2019: Hotspots y Tendencias de Deforestación en la Amazonía

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Mapa Base. Deforestación en la Amazonía, 2001-2019. Datos: UMD/GLAD, Hansen/UMD/Google/USGS/NASA. Click para ver la imagen en alta resolución.

El MAAP, una iniciativa de Conservación Amazónica-ACCA, utiliza tecnología satelital para monitorear la deforestación en tiempo real en cinco países de la Amazonía: Perú, Colombia, Brasil, Bolivia y Ecuador (ver Mapa Base).

Esta vasta área ha perdido 26.4 millones de hectáreas de bosque primario desde el 2001, un área del tamaño del Reino Unido.

En el 2019, publicamos 18 reportes sobre los casos de deforestación más urgentes.

Los más destacados incluyen: hallazgos clave sobre los incendios en la Amazonía brasileña (MAAP # 113); la minería ilegal en la Amazonía peruana (MAAP # 104); invasión de áreas protegidas en la Amazonía colombiana (MAAP #106); y la construcción de plataformas petroleras en la Amazonía ecuatoriana (MAAP #114).

Aquí, en la Síntesis 2019, vemos más allá de esos casos emblemáticos hacia un panorama más grande.

El objetivo es describir las tendencias y hotspots de deforestación más críticos en nuestro ámbito Amazónico de cinco países.

*Nota: Para descargar un PDF, haga click en «Imprimir» debajo del título.

Resultados Clave

Tendencias: Presentamos un GIF comparando las tendencias de deforestación para cada país desde el 2001. Los estimados del 2019 tienen varios títulos importantes:
  • Posible gran disminución en la Amazonía colombiana después de un auge de deforestación reciente.
  • Probable aumento en la Amazonía Boliviana por los incendios forestales.
  • Tendencia decreciente continúa en la Amazonía peruana.
  • Deforestación de 985 mil hectáreas en la Amazonía brasileña, aunque la tendencia depende de la fuente de información.
Hotspots: Presentamos un Mapa Base resaltando los hotspots de deforestación más resaltantes del 2019. Los resultados se enfatizan en casos como la deforestación e incendios en la Amazonía brasileña, y  varias áreas clave en Colombia, Perú y Bolivia.
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Tendencias de Deforestación 2000-2019

El siguiente video muestra las tendencias de deforestación para cada país entre el 2001 y el 2019 (vea las notas más abajo). Click aquí para versiones estáticas de cada gráfico.

Cabe enfatizar tres puntos sobre los datos: Primero, como base, usamos los datos de pérdida anual de la Universidad de Maryland para tener una fuente consistente a través de nuestro ámbito de 5 países (entonces pueden diferir de los datos nacionales oficiales). Segundo, realizamos un análisis adicional para incluir solo la pérdida de bosque primario (ver la Metodología). Tercero, los datos del 2019 son una estimación preliminar basada en alertas tempranas.
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  1. La deforestación en la Amazonía ecuatoriana es relativamente baja en comparación con los otros países, con una cifra máxima de 18.8 mil hectáreas en el 2017. El estimado para el 2019 es 11.4 mil ha.
    .
  2. En la Amazonía boliviana, la deforestación ha disminuido en el 2018 (58 mil ha) luego de un pico en el 2016 (122 mil ha); sin embargo, con los incendios forestales, ha aumentado nuevamente en el 2019 (135.4 mil ha).
    .
  3. La Amazonía colombiana ha presentado un auge de deforestación a partir del 2016, con un máximo histórico de 153.8 mil hectáreas en el 2018. Sin embargo, el estimado para el 2019 está de vuelta a los niveles previos al auge (53.8 mil ha).
    .
  4. La deforestación en la Amazonía peruana se redujo en el 2018 (140 mil ha) respecto al año anterior, pero sigue siendo relativamente alta. El dato oficial del Gobierno peruano para el 2018 es de 154.7 mil ha, también una reducción respecto al año anterior (155.9 ha). El estimado para el 2019 continúa la tendencia a la baja (134.6 mil ha).
    .
  5. Se puede observar que la deforestación en la Amazonía brasileña está en otro nivel respecto a los otros países. El estimado del 2019 (985 mil ha) es consistente con el dato oficial del Gobierno brasileño; sin embargo, la tendencia es diferente. Mostramos una reducción respecto a los tres años anteriores, mientras que el dato oficial del indica un aumento respecto a los años anteriores. Para comprender mejor las diferencias entre las fuentes de datos (que incluyen la resolución, inclusión de áreas quemadas y el plazo), consulte el blog de Global Forest Watch.

Hotspots de Deforestación

Mapa Base. Hotspots de Deforestación 2019. Datos: MAAP, UMD/GLAD, Hansen/UMD/Google/USGS/NASA. Click para ver la imagen en alta resolución.

El Mapa Base muestra los hotspots de deforestación más intensos durante el 2019.

Es fácil ver que muchos de los hotspots están en Brasil. Las letras A indican áreas deforestadas entre marzo y julio, y luego quemadas a partir de agosto, cubriendo 298,000 hectáreas en los estados de Rondônia, Amazonas, Mato Grosso, Acre y Pará (MAAP # 113). También indican áreas donde el fuego escapó al bosque circundante (160,000 ha). Note la concentración de hotspots a lo largo de la Carretera Trans-Amazónica. La letra B, por otro lado, indica incendios forestales descontrolados en marzo, en el estado de Roraima (MAAP #109).

Bolivia también tuvo una intensa temporada de incendios en el 2019. La letra C indica el área donde los fuegos en ecosistemas de sabana escaparon al bosque circundante.

En Colombia, la letra D indica un área de alta deforestación entre cuatro áreas protegidas: los Parques Nacionales Tinigua, Serranía de Chiribiquete y Sierra de la Macarena, y la Reserva Nacional Nukak (MAAP #106).

En Perú, hay varias áreas clave para enfatizar. La letra E indica una nueva colonia menonita que ha causado la deforestación de más de mil hectáreas en el 2019, cerca de la localidad de Tierra Blanca en la región Loreto (MAAP #112). La letra F indica un área de alta concentración de deforestación de pequeña escala en la Amazonía centro (regiones de Ucayali y Huánuco), con la ganadería como uno de los principales drivers (MAAP #37). La letra G indica un área de muy alta concentración de deforestación a lo largo el río Ene (regiones Junín y Ayacucho). En el sur (región Madre de Dios), la letra H indica la actividad agrícola alrededor de Iberia (MAAP #98) y la letra I indica una combinación de minería de oro y actividad agrícola.

Metodología

Tres puntos importantes sobre los datos de deforestación: Primero, usamos los datos de pérdida anual de la Universidad de Maryland para tener una fuente consistente a través de nuestro ámbito de 5 países, entonces pueden diferir de los datos nacionales oficiales. Segundo, los datos presentados son de pérdida de bosque primario. Tercero, los datos del 2019 son una estimación basada en alertas tempranas.

Utilizamos los datos generados por el laboratorio GLAD de la Universidad de Maryland, disponibles en el sitio web de Global Forest Watch. Cabe resaltar que las zonas analizadas se encuentran estrictamente dentro del límite Amazónico biogeográfico en el área resaltada en el Mapa Base.

Las cifras estimadas como pérdida de bosque son el resultado de la multiplicación del área de los datos anuales de “pérdida de cobertura forestal” (forest cover loss) por el porcentaje de densidad de “cobertura arbórea” (tree cover) del año 2000 (valores > 30%). La incorporación de los datos de cobertura arbórea 2000 permite mirar el área precisa de cada píxel, mejorando los resultados y haciéndolos más precisos.

Para estimar las cifras de la pérdida de bosque primario (Turubanova et al 2018), se intersectó los datos de “bosque primario húmedo tropical” (primary humid tropical forests) del año 2001 con los datos de “pérdida de cobertura forestal” (forest cover loss). Para más detalles sobre esta parte de la metodología, revisar el Blog Técnico de Global Forest Watch (Goldman and Weisse, 2019).

Todos los datos fueron procesados bajo el sistema de coordenadas geográfico Dátum WGS 1984. Para calcular las áreas en unidades métricas se utilizó la proyección UTM (Universal Transversal Mercator): Perú y Ecuador 18 Sur, Colombia 18 Norte, Brasil Occidental 19 Sur y Bolivia 20 Sur.

Para identificar los hotspots de deforestación realizamos una estimación de densidad kernel, un análisis que calcula la magnitud por unidad de área de un fenómeno particular, en este caso la pérdida de cobertura forestal. Se utilizó la herramienta Densidad Kernel del software ArcGis y se consideró los siguientes parámetros:

Radio de búsqueda: 15000 unidades de estrato (metros).
Función de Densidad de Kernel: kernel de cuarto grado.
Tamaño de celda en el mapa: 200 x 200 metros (4 hectáreas).
Todo lo demás lo dejamos en la configuración predeterminada.

Para el Mapa Base, usamos los siguientes porcentajes de concentración: Medio: 10%-20%; Alto: 21%-35%; Muy Alto: >35%.

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.

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

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 S. Novoa (ACCA), R. Botero (FCDS), A. Condor (ACCA) y 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) MAAP Síntesis 2019: Hotspots y Tendencias de Deforestación en la Amazonía.

MAAP #115: Fronteras de la Minería Ilegal, Parte 1: Amazonía Peruana

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Mapa Base. Las principales áreas de extracción de oro en la Amazonía peruana. Datos: MAAP.

En una nueva serie de reportes, destacamos las principales áreas de extracción de oro en la Amazonía.

En esta primera parte, nos enfocamos en Perú. En la siguiente edición (parte 2), nos centraremos en Brasil.

El Mapa Base indica nuestras áreas de enfoque en la Amazonía peruana:*

  • Sur de Perú (A. La Pampa, B. Alto Malinowski, C. Camanti, D. Pariamanu).
  • Centro de Perú (E. El Sira).

Hemos documentado una gran reducción de deforestación minera en La Pampa desde el inicio de la Operación Mercurio en febrero de 2019. Antes de dicha acción del Gobierno, la zona tenía la mayor intensidad de extracción de oro por minería ilegal en todo el país.

Sin embargo, la minería ilegal continúa, sobre todo en otras tres zonas de la Amazonía sur peruana: Alto Malinowski, Camanti y Pariamanu. Estimamos la deforestación minera de 2.15 mil hectáreas (2. 9 mil campos de fútbol) desde el 2017 en estas tres zonas.

De ese total, el 22% (470 hectáreas) ocurrió en el 2019, evidenciando que los mineros desplazados por la Operación Mercurio NO han causado un aumento en estas tres áreas.

A continuación, mostramos una serie de videos satelitales de la reciente deforestación minera (2017-19) en cada zona.

*Respecto el norte de Perú, recientes informes de prensa señalan el aumento de la actividad minera ilegal en los ríos Napo y Nanay (región Loreto). Parece que esta actividad hasta ahora es aluvial y no hemos detectado deforestación asociada. Sin embargo, podría estar siendo empleado mercurio, lo cual origina un impacto ambiental  grave.

A. La Pampa (Sur de Perú)

En el MAAP #104, informamos sobre una gran reducción (92%) de deforestación minera en La Pampa durante los primeros cuatro meses de la Operación Mercurio, un mega operativo multisectorial para erradicar la minería ilegal de esta zona.

El siguiente video muestra cómo la deforestación por minería ilegal ha disminuido considerablemente desde febrero del 2019, el comienzo de dicha operación. Note la rápida deforestación durante los años 2016-18, seguida de una parada repentina en el 2019.

 

 

B. Alto Malinowski (Sur de Perú)

El siguiente video muestra la deforestación por minería aurífera en una sección del alto río Malinowski (región Madre de Dios). Estimamos la deforestación minera de 1.7 mil hectáreas en toda la zona del Alto Malinowski durante el periodo 2017 – 2019.

De ese total, el 20% (350 hectáreas) ocurrió en el 2019, evidenciando que los mineros desplazados de la Operación Mercurio no han causado un aumento en esta área adyacente a La Pampa.

 

Según información actualizada del Gobierno peruano, es probable que la actividad minera reciente sea ilegal porque: a) ocurre donde no hay concesiones mineras tituladas, y b) se realiza fuera del corredor minero, cuya área es permitida para la actividad minera legal (ver Anexo 1).

La reciente deforestación minera está ocurriendo dentro de la Comunidad Nativa Kotsimba. Cabe enfatizar que la minería ilegal no ha penetrado el Parque Nacional Bahuaja Sonene, debido a las acciones del SERNANP (Servicio Nacional de Áreas Naturales Protegidas por el Estado).

C. Camanti (Sur de Perú)

El siguiente video muestra la deforestación de 382 hectáreas por minería aurífera en el distrito de Camanti (región Cusco), durante el periodo 2017 – 2019.

De ese total, el 21% (80 hectáreas) ocurrió en el 2019, evidenciando que no ha habido un aumento de actividad minera en esta zona desde el inicio de la Operación Mercurio en febrero (en contraste con informes de prensa que han sugerido que los mineros se han mudado a esta área).

Según información gubernamental actualizada (Anexo 2), la actividad minera es ilegal debido a que gran parte ocurre fuera de las concesiones mineras tituladas.

Por lo contrario, la deforestación minera está ocurriendo al interior de un Bosque Protector (manejado por el Servicio Nacional Forestal – SERFOR) y también en la zona de amortiguamiento de la Reserva Comunal Amarakaeri.

El SERNANP nos ha comunicado que en diciembre del 2019, como parte de la Operación Mercurio, se realizó una interdicción en dicha zona liderada por el Ministerio Público con apoyo de las fuerzas del orden, en donde se eliminaron maquinaria, campamentos y mercurio. Para el año 2020, bajo la ampliación de la Operación Mercurio, la Fiscalía Especializada en Materia Ambiental (FEMA) del Ministerio Público dio a conocer que se dará seguimiento constante a la zona de amortiguamiento de la Reserva Comunal Amarakaeri, con la finalidad de minimizar la presión ocasionada al área natural protegida, producto de lo ocurrido en La Pampa.

D. Pariamanu (Sur de Perú)

El siguiente video muestra la deforestación por minería aurífera en una sección del río Pariamanu (región Madre de Dios). Estimamos la deforestación minera de 99 hectáreas en toda la zona Pariamanu, durante el periodo 2017 – 2019.

De ese total, el 40% (40 hectáreas) ocurrió en el 2019, evidenciando que sí ha habido un aumento de actividad minera en esta zona desde el inicio de la Operación Mercurio en febrero. Este hallazgo sugiere que algunos mineros desplazados pueden haberse mudado a esta área.

Según información actualizada del Estado peruano (Anexo 2), esta actividad minera es ilegal debido a que no está dentro de las concesiones mineras activas. Se encuentra en concesiones forestales de castaña y se ubica fuera del corredor minero.

E. El Sira (Centro de Perú)

El siguiente video muestra la deforestación de 21 hectáreas por minería en la zona de amortiguamiento de la Reserva Comunal El Sira (región Huánuco), durante el periodo 2017 – 2019.

 

Aunque la actividad minera ocurre dentro de una concesión minera otorgada, un reporte señala que es informal, debido a que no cuenta con permisos ambientales y operacionales.

Anexo 1: Corredor Minero

El corredor minero es la zona que el Gobierno peruano ha delimitado como potencialmente legal para la actividad minera en la región Madre de Dios, a través de un proceso de formalización. Al 2019, Madre de Dios cuenta con 117 mineros formalizados (fuente: Andina). Por lo tanto, la actividad minera en el corredor es legal, pudiendo ser formal (proceso de formalización culminado, con permisos ambientales y operacionales aprobados), o informal (en proceso de formalización). Cabe destacar que no corresponde calificar a la actividad minera realizada en el corredor como ilegal, dado que no se trata de una zona prohibida (a menos que se desarrolle la actividad en un cuerpo de agua, como un río o un lago).

Los siguientes dos videos muestran ejemplos de la deforestación por minería aurífera en el corredor minero, durante el 2019.

 

 

Anexo 2: Mapa de Títulos Habilitantes 

Mapa de Títulos Habilitantes en el sur del Perú. Datos: GEOCATMIN/INGEMMET. Click para agrandar.

Para mayor contexto, presentamos un mapa de títulos habilitantes directamente relacionado con el sector minero, en el sur del Perú. Las capas incluyen el corredor minero (ver arriba), estado de las concesiones mineras (titulado, en trámite, extinguido), áreas naturales protegidas y territorios indígenas.

Metodología

Analizamos imágenes satelitales de alta resolución (Planet y Maxar/DigitalGlobe (Nextview)) del periodo 2017-19, y digitalizamos todos los nuevos registros de deforestación por minería aurífera. Dada la minería expandida en un área tan extensa, también usamos alertas de pérdida de bosque automatizadas basadas en imágenes Landsat de mediana resolución (Alertas tempranas de Geobosques, Programa Nacional de Bosques para la Mitigación del Cambio Climático del Ministerio del Ambiente del Perú) para guiar nuestro análisis.

Agradecimientos

Agradecemos a E. Ortiz (AAF), A. Flórez (SERNANP), A. Rosenthal (Field Museum), P. Rengifo (ACCA), A. Condor (ACCA), A. Folhadella (Amazon Conservation) y G. Palacios por sus útiles comentarios a este reporte.

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

Cita

Finer M, Mamani N (2020) Fronteras de la Minería Ilegal, Parte 1: Perú. MAAP: 115.

MAAP #115: Fronteras de la Minería Ilegal, Parte 1: Amazonía Peruana.

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Mapa Base. Las principales áreas de extracción de oro en la Amazonía peruana. Datos: MAAP.

En una nueva serie de reportes, destacamos las principales áreas de extracción de oro en la Amazonía.

En esta primera parte, nos enfocamos en Perú. En la siguiente edición (parte 2), nos centraremos en Brasil.

El Mapa Base indica nuestras áreas de enfoque en la Amazonía peruana:*

  • Sur de Perú (A. La Pampa, B. Alto Malinowski, C. Camanti, D. Pariamanu).
  • Centro de Perú (E. El Sira).

Hemos documentado una gran reducción de deforestación minera en La Pampa desde el inicio de la Operación Mercurio en febrero de 2019. Antes de dicha acción del Gobierno, la zona tenía la mayor intensidad de extracción de oro por minería ilegal en todo el país.

Sin embargo, la minería ilegal continúa, sobre todo en otras tres zonas de la Amazonía sur peruana: Alto Malinowski, Camanti y Pariamanu. Estimamos la deforestación minera de 2.15 mil hectáreas (2. 9 mil campos de fútbol) desde el 2017 en estas tres zonas.

De ese total, el 22% (470 hectáreas) ocurrió en el 2019, evidenciando que los mineros desplazados por la Operación Mercurio NO han causado un aumento en estas tres áreas.

A continuación, mostramos una serie de videos satelitales de la reciente deforestación minera (2017-19) en cada zona.

*Respecto el norte de Perú, recientes informes de prensa señalan el aumento de la actividad minera ilegal en los ríos Napo y Nanay (región Loreto). Parece que esta actividad hasta ahora es aluvial y no hemos detectado deforestación asociada. Sin embargo, podría estar siendo empleado mercurio, lo cual origina un impacto ambiental  grave.

A. La Pampa (Sur de Perú)

En el MAAP #104, informamos sobre una gran reducción (92%) de deforestación minera en La Pampa durante los primeros cuatro meses de la Operación Mercurio, un mega operativo multisectorial para erradicar la minería ilegal de esta zona.

El siguiente video muestra cómo la deforestación por minería ilegal ha disminuido considerablemente desde febrero del 2019, el comienzo de dicha operación. Note la rápida deforestación durante los años 2016-18, seguida de una parada repentina en el 2019.

 

 

B. Alto Malinowski (Sur de Perú)

El siguiente video muestra la deforestación por minería aurífera en una sección del alto río Malinowski (región Madre de Dios). Estimamos la deforestación minera de 1.7 mil hectáreas en toda la zona del Alto Malinowski durante el periodo 2017 – 2019.

De ese total, el 20% (350 hectáreas) ocurrió en el 2019, evidenciando que los mineros desplazados de la Operación Mercurio no han causado un aumento en esta área adyacente a La Pampa.

 

Según información actualizada del Gobierno peruano, es probable que la actividad minera reciente sea ilegal porque: a) ocurre donde no hay concesiones mineras tituladas, y b) se realiza fuera del corredor minero, cuya área es permitida para la actividad minera legal (ver Anexo 1).

La reciente deforestación minera está ocurriendo dentro de la Comunidad Nativa Kotsimba. Cabe enfatizar que la minería ilegal no ha penetrado el Parque Nacional Bahuaja Sonene, debido a las acciones del SERNANP (Servicio Nacional de Áreas Naturales Protegidas por el Estado).

C. Camanti (Sur de Perú)

El siguiente video muestra la deforestación de 382 hectáreas por minería aurífera en el distrito de Camanti (región Cusco), durante el periodo 2017 – 2019.

De ese total, el 21% (80 hectáreas) ocurrió en el 2019, evidenciando que no ha habido un aumento de actividad minera en esta zona desde el inicio de la Operación Mercurio en febrero (en contraste con informes de prensa que han sugerido que los mineros se han mudado a esta área).

Según información gubernamental actualizada (Anexo 2), la actividad minera es ilegal debido a que gran parte ocurre fuera de las concesiones mineras tituladas.

Por lo contrario, la deforestación minera está ocurriendo al interior de un Bosque Protector (manejado por el Servicio Nacional Forestal – SERFOR) y también en la zona de amortiguamiento de la Reserva Comunal Amarakaeri.

El SERNANP nos ha comunicado que en diciembre del 2019, como parte de la Operación Mercurio, se realizó una interdicción en dicha zona liderada por el Ministerio Público con apoyo de las fuerzas del orden, en donde se eliminaron maquinaria, campamentos y mercurio. Para el año 2020, bajo la ampliación de la Operación Mercurio, la Fiscalía Especializada en Materia Ambiental (FEMA) del Ministerio Público dio a conocer que se dará seguimiento constante a la zona de amortiguamiento de la Reserva Comunal Amarakaeri, con la finalidad de minimizar la presión ocasionada al área natural protegida, producto de lo ocurrido en La Pampa.

D. Pariamanu (Sur de Perú)

El siguiente video muestra la deforestación por minería aurífera en una sección del río Pariamanu (región Madre de Dios). Estimamos la deforestación minera de 99 hectáreas en toda la zona Pariamanu, durante el periodo 2017 – 2019.

De ese total, el 40% (40 hectáreas) ocurrió en el 2019, evidenciando que sí ha habido un aumento de actividad minera en esta zona desde el inicio de la Operación Mercurio en febrero. Este hallazgo sugiere que algunos mineros desplazados pueden haberse mudado a esta área.

Según información actualizada del Estado peruano (Anexo 2), esta actividad minera es ilegal debido a que no está dentro de las concesiones mineras activas. Se encuentra en concesiones forestales de castaña y se ubica fuera del corredor minero.

E. El Sira (Centro de Perú)

El siguiente video muestra la deforestación de 21 hectáreas por minería en la zona de amortiguamiento de la Reserva Comunal El Sira (región Huánuco), durante el periodo 2017 – 2019.

 

Aunque la actividad minera ocurre dentro de una concesión minera otorgada, un reporte señala que es informal, debido a que no cuenta con permisos ambientales y operacionales.

Anexo 1: Corredor Minero

El corredor minero es la zona que el Gobierno peruano ha delimitado como potencialmente legal para la actividad minera en la región Madre de Dios, a través de un proceso de formalización. Al 2019, Madre de Dios cuenta con 117 mineros formalizados (fuente: Andina). Por lo tanto, la actividad minera en el corredor es legal, pudiendo ser formal (proceso de formalización culminado, con permisos ambientales y operacionales aprobados), o informal (en proceso de formalización). Cabe destacar que no corresponde calificar a la actividad minera realizada en el corredor como ilegal, dado que no se trata de una zona prohibida (a menos que se desarrolle la actividad en un cuerpo de agua, como un río o un lago).

Los siguientes dos videos muestran ejemplos de la deforestación por minería aurífera en el corredor minero, durante el 2019.

 

 

Anexo 2: Mapa de Títulos Habilitantes 

Mapa de Títulos Habilitantes en el sur del Perú. Datos: GEOCATMIN/INGEMMET. Click para agrandar.

Para mayor contexto, presentamos un mapa de títulos habilitantes directamente relacionado con el sector minero, en el sur del Perú. Las capas incluyen el corredor minero (ver arriba), estado de las concesiones mineras (titulado, en trámite, extinguido), áreas naturales protegidas y territorios indígenas.

Metodología

Analizamos imágenes satelitales de alta resolución (Planet y Maxar/DigitalGlobe (Nextview)) del periodo 2017-19, y digitalizamos todos los nuevos registros de deforestación por minería aurífera. Dada la minería expandida en un área tan extensa, también usamos alertas de pérdida de bosque automatizadas basadas en imágenes Landsat de mediana resolución (Alertas tempranas de Geobosques, Programa Nacional de Bosques para la Mitigación del Cambio Climático del Ministerio del Ambiente del Perú) para guiar nuestro análisis.

Agradecimientos

Agradecemos a E. Ortiz (AAF), A. Flórez (SERNANP), A. Rosenthal (Field Museum), P. Rengifo (ACCA), A. Condor (ACCA), A. Folhadella (Amazon Conservation) y G. Palacios por sus útiles comentarios a este reporte.

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

Cita

Finer M, Mamani N (2020) Fronteras de la Minería Ilegal, Parte 1: Perú. MAAP: 115.

MAAP #114: Explotación Petrolera se adentra más en el Parque Nacional Yasuní (Ecuador)

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Mapa Base. Explotación Petrolera en el Parque Nacional Yasuní. Click para agrandar.

El Parque Nacional Yasuní, ubicado en el corazón de la Amazonía ecuatoriana, es uno de los lugares con mayor biodiversidad del mundo y forma parte del territorio ancestral de los pueblos Waorani (ver Mapa Base).

No obstante, el subsuelo de esta vasta área alberga cuantiosas reservas de petróleo.

En julio del 2019, los Waorani ganaron una importante victoria legal para impedir la actividad petrolera en la parte oeste de su territorio (Bloque 22).

Sin embargo, en el presente reporte mostramos la construcción de nuevas plataformas petroleras en el polémico Bloque ITT, en la parte noreste del Parque Nacional Yasuní.

Calculamos la deforestación directa de 57,3 hectáreas para plataformas y carreteras dentro el Bloque ITT y el adyacente Bloque 31.

Además, incorporando los efectos de borde causados por la deforestación, el área impactada en estos dos bloques se eleva en por lo menos 655  hectáreas, superando el límite de 300 hectáreas establecido en la Consulta Popular del 2018.*


Bloque ITT

El Bloque ITT es una de las partes más remotas e intactas del Parque Nacional Yasuní. En el 2007, el gobierno ecuatoriano lanzó una iniciativa única para mantener el petróleo de ITT bajo tierra a cambio de una compensación económica de la comunidad internacional (Iniciativa Yasuní-ITT).

Sin embargo, en el 2013 la Iniciativa fracasó y fue abandonada. Ahora el gobierno está avanzando en sus planes de extracción de petróleo en ITT.

A continuación, presentamos un video de imágenes satelitales de la nueva actividad petrolera al interior del Bloque ITT, en el Parque Nacional Yasuní. Se trata de la construcción de 4 plataformas (Tambococha A,B,D,E) y una vía de acceso, entre el 2017 y 2019. La deforestación asociada es de 28.5 hectáreas.

 

Zona Intangible

Hay planes para al menos 3 plataformas más, hacia el sur (ver círculo amarillo). Estas plataformas estarían muy cerca de la zona de amortiguamiento de la Zona Intangible.

En el 2007, se delimitó la Zona Intangible en donde las actividades extractivas, incluyendo la petrolera, están prohibidas con el fin de proteger el territorio de los parientes del Waorani en aislamiento voluntario (Tagaeri, Taromenane).

Plataformas petroleras planificadas (ver círculo amarillo) cerca de la zona de amortiguamiento de la Zona Intangible. Click para agrandar.

*Notas

Los efectos de borde son los impactos que se extienden hacia el bosque circundante desde el borde de la deforestación. Estos impactos incluyen cambios en la estructura del bosque y el microclima, mayor mortalidad de los árboles, y mayor susceptibilidad al fuego. Basado en el estudio de Broadbent et al (2008), incorporamos un efecto de borde de 100 metros, lo que representa la distancia media de efectos de borde registrados en 62 estudios científicos. Consideramos que esta es una estimación conservadora y que podría justificarse 300-2000 metros según los datos.

Un informe reciente de la Defensoría del Pueblo de Ecuador estima que la deforestación combinada con el ruido de las plataformas y carreteras efectivamente impacta 597 hectáreas en estos dos bloques, también superando el límite de 300 hectáreas establecida en la Consulta Popular del 2018. Según la Defensoría del Pueblo de Ecuador, en su Resolución 00826 de noviembre del 2018: La utilización de generadores eléctricos y motores producen fuertes ruidos que impactan un área de 300 metros a la redonda de las plataformas, según indica la extrapolación de las estimaciones de los Estudios de Impacto Ambiental de Petroamazonas. Adicionalmente, se estima que el ruido impacta un área de 60 metros a la redonda de las carreteras. Entonces, se estima que el área total afectada por el ruido de la actividad petrolera es de 597 ha.

Ver este estudio del Colectivo de Geografía Crítica del Ecuador para más detalles. Cabe mencionar que este estudio deja fuera las afectaciones abióticas directas al aire y al agua.

En el MAAP #82, hemos documentado la deforestación de más de 400 hectáreas relacionada al impacto de las actividades petroleras en todo el Parque.

Referencias

Bass M, Finer M, Jenkins C et al (2010) Global Conservation Significance of Ecuador’s Yasuní National Park. PLOS ONE. Link: https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0008767

Finer M et al (2009) Ecuador’s Yasuní Biosphere Reserve: a brief modern history and conservation challenges. ERL. Link: https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1748-9326/4/3/034005/fulltext/

Broadbent EB, Asner GP et al (2008) Forest fragmentation and edge effects from deforestation
and selective logging in the Brazilian Amazon. Bio Cons 141:1745–1757.

Agradecimientos

Agradecemos a A. Puyol (EcoCiencia), M. Bayon (Colectivo de Geografía Crítica del Ecuador), E. Martínez, y G. Palacios por sus útiles comentarios a este reporte.

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

Cita

Finer M, Thieme A, Hettler B (2019) Explotación Petrolera se adentra más en el Parque Nacional Yasuní (Ecuador). MAAP: 114.

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.