Paises>Bolivia

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

Posted on by dcadmin
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 Síntesis 2019: Hotspots y Tendencias de Deforestación en la Amazonía

Posted on by dcadmin
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.
.

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.
.

  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 #112: Colonias Menonitas – Nuevo Driver de Deforestación en la Amazonía

Posted on by dcadmin
Colonia menonita «Tierra Blanca» en Loreto. Datos: Planet.

Los menonitas, un grupo religioso (cristiano) a menudo dedicado a la agricultura organizada, ya están habitando la Amazonía occidental (ver el Mapa Base en el Anexo).

En el presente reporte, revelamos la reciente deforestación de 7.5 mil hectáreas (10 mil campos de fútbol) en tres colonias menonitas.

Las dos colonias en Perú (Tierra Blanca y Masisea) son relativamente nuevas, y han causado la deforestación de 2.5 mil hectáreas desde el 2017. De ese total, 1.4 mil hectáreas corresponden al 2019.

La colonia en Bolivia (río Negro) es más antigua (desde el 2005), pero la deforestación comenzó a aumentar nuevamente, causando la pérdida de 5 mil hectáreas desde el 2017 (incluso 500 hectáreas en el 2019).

A continuación, presentamos una serie de videos de imágenes satelitales mostrando la deforestación en las tres colonias menonitas.

Tierra Blanca (Perú)

La colonia menonita referida aquí como «Tierra Blanca» se encuentra a sur de la región Loreto, cerca de la localidad de Tierra Blanca.

El Video A muestra la deforestación de 1.7 mil hectáreas en la colonia Tierra Blanca desde el 2017 hasta la fecha (Planet link). El 2019 es el año con más pérdida (1 mil hectáreas).

Masisea (Perú)

La colonia menonita referida aquí como «Masisea» se encuentra a norte de la región Ucayali, cerca de la localidad de Masisea.

El Video B muestra la deforestación de 810 hectáreas en la colonia Masisea desde el 2017 hasta la fecha (Planet link). El 2019 es el año con más pérdida (350 hectáreas).

 

En el mapa detallado en el Anexo, note que la deforestación ha llegado hasta el límite de un área natural protegida, el Área de Conservación Regional Imiría. Además, la deforestación ya está al interior de dos comunidades nativas (Buenos Aires y Caimito) y de la Concesión de Conservación de la Universidad Alas Peruanas (UAP).

Según los registros de la Superintendencia Nacional de Aduanas y de Administración Tributaria (SUNAT), está registrada como Asociación Colonia Menonita Cristiana Agropecuaria Masisea, inscrita en junio del 2017.

Río Negro (Bolivia)

La colonia menonita Río Negro se encuentra en el sureste del departamento del Beni. Hay varias colonias menonitas en el sur de Bolivia, pero esta es una de las primeras en este departamento amazónico (Kopp, 2015).

El Video C muestra la deforestación de 5 mil hectáreas en la colonia Río Negro desde el 2017 hasta la fecha (Planet link). La gran mayoría de la pérdida ocurrió en el 2017-18.

 

Anexo 1: Mapa Base

Mapa Base de colonias menonitas en Peru y Bolivia. Datos: MAAP.

Anexo 2: Mapas Detallados

Deforestación en las tres colonias A) Tierra Blanca, B) Masisea y C) río Negro. Datos: UMD/GLAD, Hansen/UMD/Google/USGS/NASA

Referencias

Kopp Ad (2015) Las colonias menonitas en Bolivia. Tierra. http://www.ftierra.org/index.php/publicacion/libro/147-las-colonias-menonitas-en-bolivia

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

Agradecimientos

Agradecemos a H. Balbuena, S. Novoa, A. Condor 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, Mamani N (2019) Colonias Menonitas: Nuevo Driver de Deforestación en la Amazonía. MAAP: 112.

 

MAAP #111: Incendios en la Amazonía Boliviana – Monitoreo con Google Earth Engine

Posted on by dcadmin
Fuego reciente en los bosques secos de la Amazonía boliviana. Datos: Planet.

Empezamos una nueva serie de reportes de cómo aprovechar el poder de la nube (de internet) para mejorar el monitoreo en tiempo real de la Amazonía.

La cantidad de datos de las imágenes satelitales se ha incrementado, así como los desafíos de los equipos de investigación para utilizar esta información pesada (en términos de terabytes).

En respuesta, empresas tecnológicas como Google, Amazon, y Microsoft han estado ofreciendo su poderosa tecnología informática vía internet para procesar, analizar, mostrar y almacenar datos.

Aquí presentamos a Google Earth Engine, el cual es diseñado para el procesamiento de información geoespacial (incluyendo imágenes satelitales) y la publicación de resultados en aplicaciones web.

En nuestro primer ejemplo, mostramos el poder de Google Earth Engine para ayudar con el monitoreo de los incendios en la Amazonía boliviana. Como se muestra en nuestros reportes previos, la temporada de fuegos en Bolivia ha sido intensa, con numerosos incendios en los bosques secos Amazónicos.

Actualmente hay una necesidad urgente de monitorear los fuegos activos en tiempo real,  y así asistir en el continuo esfuerzo del manejo de fuegos a nivel nacional. En respuesta, hemos desarrollado la aplicación descrita a continuación.

El aplicativo “Amazon Fires – Bolivia”

Captura de pantalla de la aplicación “Amazon Fires – Bolivia”

Desarrollamos el aplicativo “Amazon Fires – Bolivia”que permite a los usuarios acceder y analizar fácilmente un archivo de recientes imágenes satelitales de los fuegos en la Amazonía boliviana, en tiempo casi real.

Específicamente, el usuario puede comparar datos de aerosol (del satélite Sentinel-5), que hacen un muy buen trabajo al resaltar la ubicación de los fuegos activos, con imágenes recientes de 5 satélites diferentes (Terra, Aqua, Suomi, Sentinel-2 y Sentinel-1 radar).

Recomendamos visualizar los datos de aerosol en el panel izquierdo y las imágenes más recientes en el panel derecho.

Los Datos de Aerosol (Ultraviolet Aerosol Index) hacen un muy buen trabajo de exactitud y precisión al resaltar la ubicación de fuegos activos, porque están mostrando las emisiones actuales (contaminantes) de los fuegos (contrario a los datos de alertas de fuego comunes que detectan anomalías generales de temperatura, no fuegos en sí). Cabe destacar que puede ser calculado en presencia de nubes, así que la diaria cobertura global es posible. Esta aplicación representa uno de los primeros usos cruciales de los datos de aerosol de Sentinel-5P para detectar fuegos en tiempo real.

Rojos indican los niveles más altos de aerosol (y probablemente los incendios grandes), seguido de anaranjado, amarillo, verde, celeste, morado, azul oscuro y negro.

Note que, si aplica el zoom out, los datos de aerosol también cubren mucho de la Amazonía brasilera.

Actualmente, las imágenes nuevas al ser añadidas al conjunto de datos de Google Earth Engine, se añaden automáticamente a la aplicación (con atraso de un día o dos), pero durante las temporadas críticas, añadiremos las imágenes manualmente, a diario.

Esperamos que los actores relevantes, incluyendo el gobierno y equipos de bomberos, puedan usar esta información para atender los fuegos de la mejor manera.

Link al aplicativo “Amazon Fires – Bolivia”:
https://luciovilla.users.earthengine.app/view/monitoring-amazon-fires

Guía de Imágenes

La aplicación muestra imágenes en color natural. A continuación mostramos, como guía, una serie de imágenes en colores naturales en relación al “color falso” (imágenes en infrarrojo), las cuales resaltan mejor a las áreas quemadas (negro) en relación a la vegetación (rojo).

Guía 1. Datos: Planet.
Guía 2. Datos: Planet.
Guía 3. Datos: Planet.

Agradecimientos

Agradecemos a D. Larrea (ACEAA), M. Terán (ACEAA), C. de Ugarte (ACEAA), A. Condor (ACCA), y G. Palacios por los útiles comentarios a las primeras versiones de este reporte.

El desarrollo de este aplicativo ha sido posible gracias al soporte brindado por el equipo de Google Earth Engine, con el apoyo de SilvaCarbon (programa de asesoría técnica que brinda espacios a los países para aprender sobre nuevas herramientas) y del programa SERVIR-Amazonía.

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

Cita

Villa L, Finer M (2019) Incendios en la Amazonía Boliviana – Monitoreo con Google Earth Engine. MAAP: 111.

MAAP #108: Entendiendo los Incendios con Satélites, parte 2

Posted on by dcadmin
Base Map. Updated Amazon fire hotspots map, August 20-26, 2019. Red, Orange, and Yellow indicate the highest concentrations of fire, as detected by NASA satellites that detect fires at 375 meter resolution. Data. VIIRS/NASA, MAAP.

Presentamos un análisis actualizado sobre los incendios en la Amazonía, a partir de nuestro reporte MAAP #107.

Primero, mostramos un Mapa Base actualizado de los “hotspots de fuego” en la Amazonía, basado en alertas recientes (agosto 20-26). Los hotspots (mostrados en rojo, anaranjado y amarillo) indican las concentraciones más altas de fuego detectadas por los satélites de la NASA.

Nuestros hallazgos principales son:

  • Los grandes fuegos NO parecen estar en la Amazonía brasileña norte ni central, las cuales se caracterizan por ser bosques alto y húmedo (estados de Rondônia, Acre, Amazonas y Pará); sino SI en la Amazonía sur de Brasil y de Bolivia, zonas caracterizadas por los bosques secos y matorrales (estados de Mato Grosso y Santa Cruz, respectivamente).
    .
  • De hecho, los fuegos más intensos se ubican al sur de la Amazonía, a lo largo de la frontera de Bolivia, Brasil, y Paraguay.
    .
  • La mayoría de los incendios de la Amazonía brasileña parecen estar asociados a la agricultura. El fuego, ubicado en el límite entre las zonas agrícolas y el bosque, podría expandirse por las plantaciones o escapar al bosque.
    .
  • La mayoría de los incendios relacionados a la agricultura en Brasil destacan un punto crítico: gran parte de la Amazonía oriental ha sido transformada a una agricultura masiva en las últimas décadas. Los incendios son un indicador rezagado de previa deforestación masiva.
    .
  • Insistimos en advertir contra el uso de datos de detección de fuego como medida única de impacto en los bosques Amazónicos. Muchos de los fuegos detectados están en áreas agrícolas y no necesariamente representan incendios forestales.

In conclusion, the classic image of wildfires scorching everything in their path are currently more accurate for the unique and biodiverse dry forests of the southern Amazon then the moist forests to the north. However, the numerous fires at the agriculture-moist forest boundary are both a threat and stark reminder of how much forest has been, and continues to be, lost by deforestation.

Next, we show a series of 11 satellite images that show what the fires look like in major hotspots and how they are impacting Amazonian forests. The location of each image corresponds to the letters (A-K) on the Base Map.

Zooms A, B: Chiquitano Dry Forest (Bolivia)

Some of the most intense fires are concentrated in the dry Chiquitano of southern Bolivia. The Chiquitano is part of the largest tropical dry forest in the world and is a unique, high biodiversity, and poorly explored Amazonian ecosystem. Zooms A-C illustrate fires in the Chiquitano between August 18-21 of this year, likely burning a mixture of dry forest, scrubland, and grassland.

Zoom A. Recent fires in the dry Chiquitano of southern Bolivia. Data: Planet.
Zoom B. Recent fires in the dry Chiquitano of southern Bolivia. Data: Planet.

Zoom D: Beni Grasslands (Bolivia)

Zoom D shows recent fires and burned areas in Bolivia’s Beni grasslands.

Zoom D. Recent fires and burned areas in Bolivia’s Beni grasslands. Data: ESA.

Zooms E,F,G,H: Brazilian Amazon (Amazonas, Rondônia, Pará, Mato Grosso)

Zoom E-H take us to moist forest forests of the Brazilian Amazon, where much of the media and social media attention has been focused. All fires we have seen in this area are in agricultural fields or at the agriculture-forest boundary. Note Zoom E is just outside a national park in Amazonas state; Zoom F shows fires at the agriculture-forest boundary in Rondônia state; Zoom G shows fires at the agriculture-forest boundary within a protected area in Pará state; and Zoom H shows fires at the agriculture-forest boundary in Mato Grosso state.

Zoom E. Fires at the agriculture-forest boundary outside a national park in Amazonas state. Data: Planet.
Zoom F. Fires at the agriculture-forest boundary in Rondônia state. Data: ESA.
Zoom G. Fires at the agriculture-forest boundary within a protected area in Pará state.
Zoom H. Fires at the agriculture-forest boundary in Mato Grosso. Data: ESA.

Zooms I, J: Southern Mato Grosso (Brazil)

Zooms I and J shows fires in grassland/scrubland at the drier southern edge of the Amazon Basin. Note both of these fires are within Indigenous Territories.

Zoom I. Fires within an Indigenous Territory at the drier southern edge of the Amazon Basin. Data: Planet.
Zoom J. Fires within an Indigenous Territory at the drier southern edge of the Amazon Basin. Data: Planet.

Zooms C, K: Bolivia/Brazil/Paraguay Border

Zooms C and K show large fires burning in the drier ecosytems at the Bolivia-Brazil-Paraguay border. This area is outside the Amazon Basin, but we include it due it’s magnitude.

Zoom C. Recent fires in the dry Chiquitano of southern Bolivia. Data: Planet.
Zoom K. Large fires burning around the Gran Chaco Biosphere Reserve. Data: NASA/USGS.

Acknowledgements

We thank  J. Beavers (ACA), A. Folhadella (ACA), M. Silman (WFU), S. Novoa (ACCA), A. Condor (ACCA), M. Terán (ACEAA), and D. Larrea (ACEAA) for helpful comments to earlier versions of this report.

This work was supported by the following major funders: MacArthur Foundation, International Conservation Fund of Canada (ICFC), Metabolic Studio, and Global Forest Watch Small Grants Fund (WRI).

Citation

Finer M, Mamani N (2019) Seeing the Amazon Fires with Satellites. MAAP: 108.

MAAP #107: Viendo los Fuegos de la Amazonía con Satélites

Posted on by dcadmin
Fuego reciente (fines de Julio del 2019) en la Amazonía brasilera. Datos: Maxar.

Los incendios ardiendo en la Amazonía, particularmente en Brasil y Bolivia, se han vuelto titulares de prensa y tema viral en las redes sociales.

Aún es poca la información que existe sobre el impacto en los bosques de la Amazonía, como muchos de los incendios se originaron en o cerca tierras agrícolas.

En el presente reporte, profundizamos la discusión sobre los fuegos, presentando el primer Mapa Base de los «Hotspots de Fuego» actuales en tres países (Bolivia, Brasil y Perú). También presentamos una serie de imágenes satelitales que muestran cómo se ven los incendios en cada hotspot y cómo están impactando los bosques de la Amazonía. Nuestro enfoque es tiempo real, agosto del 2019.

Nuestros hallazgos clave incluyen:

  • Sí, hay incendios quemando el bosque Amazónico en Bolivia, Brasil y Perú.
    ,
  • Los incendios en Bolivia están concentrados en los bosques secos de Chiquitano, en la Amazonía sur.
    ,
  • Los incendios en Brasil son mucho más dispersos y extendidos, a menudo asociados con tierras agrícolas. Por ende, advertimos no usar únicamente datos de detección de incendios como medida de impacto, dado que muchos están limpiando campos a través del roza y quema. No obstante, muchos de los fuegos están en el límite del bosque y la agricultura, y pueden ser plantaciones en expansión o fuegos escapándose hacia el bosque.
    .
  • Aunque no tan severo, también se ha detectado presencia de quema de bosques al sur de Perú, en un área que se ha convertido en un hotspot de deforestación a lo largo de la carretera interoceánica.

Dada la naturaleza de los incendios de Bolivia y Brasil, el estimado total del área quemada aún es difícil de determinar. Continuaremos monitoreando e informando sobre la situación en los próximos días.


Mapa Base

El Mapa Base muestra “hostpots de fuego” sobre las regiones amazónicas de Bolivia, Brasil y Perú en agosto del 2019. Los datos son de un satélite de la NASA que detecta incendios a una resolución de 375 metros. Las letras (A-G) están relacionadas con los zooms de las imágenes satelitales que se muestran a continuación.

Mapa Base. Hotspots de Fuego en la Amazonía en agosto del 2019. Datos: VIIRS/NASA.

Zoom A: Amazonía Boliviana Sur

Los incendios están concentrados en el seco Chiquitano del sur de Bolivia, parte del bosque tropical seco más grande del mundo. Coinciden con zonas destinadas en las últimas décadas a la expansión de la ganadería(1-3) , sugiriendo prácticas de uso de fuego pudieron originar los incendios forestales. El Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología (SENAMHI) de Bolivia emitió en julio y agosto avisos de alertas con pronósticos de vientos fuertes, que pudieron favorecer la expansión de fuegos. Por otra parte, usualmente agosto es el mes más seco del año en la zona. Estas condiciones podrían explicar el origen (uso del fuego) y expansión (poca lluvia y fuertes vientos) de los fuegos ocurridos estas últimas semanas.

Zoom A1. Fuego en la Amazonía boliviana sur. Datos: ESA
Zoom A2. Fuego en la Amazonía boliviana sur. Datos: ESA
Zoom A3. Fuego en la Amazonía boliviana sur. Datos: Planet

Zooms B, C, E, F, G: Amazonía Brasilera Oeste

Los grandes incendios de Brasil parecen estar en el límite del bosque y la agricultura. En el Zoom B se observa la presencia de fuego en un área protegida en el estado de Amazonas; el Zoom C parece mostrar fuego escapando (o deliberadamente fijo) en los bosques primarios del estado de Rondonia; y los Zooms F y G parecen mostrar cómo el fuego se expande hacia el bosque en los estados de Amazonas y Mato Grosso, respectivamente.

Zoom B. Fuego en un área protegida en el estado de Amazonas. Datos: ESA
Zoom C. Fuegos en el límite del bosque y la agricultura en el estado de Rondonia. Datos: Sentinel.
Zoom E. Fuego escapando (o deliberadamente fijos) en los bosques primarios del estado de Rondonia. Datos: Planet
Zoom F. Fuego que parece en expansión hacia el bosque en el estado de Amazonas. Data: Planet.
Zoom G. Fuego que parece en expansión hacia el bosque en el estado de Mato Grosso. Data: Planet.
Zoom Bonus. Fuegos en el límite del bosque y la agricultura en la Amazonía brasilera. Datos: Planet

 

Zoom D: Amazonía Peruana Sur

Se observan incendios ardiendo el bosque cerca del poblado de Iberia, un área a lo largo de la carretera Interoceánica que se ha convertido en un hotspot de deforestación, en la región Madre de Dios (see MAAP #28 and MAAP #47).

Zoom D. Incendio forestal en la Amazonía Peruana Sur (cerca Iberia, Madre de Dios). Datos: ESA

References

1 Müller, R., T. Pistorius, S. Rohde, G. Gerold & P. Pacheco. 2013. Policy options to reduce deforestation based on a systematic analysis of drivers and agents in lowland Bolivia. Land Use Policy 30(1): 895-907. http://dx.doi.org/10.1016/j. landusepol.2012.06.019

2 Muller, R., Larrea-Alcázar, D.M., Cuéllar, S., Espinoza, S. 2014.  Causas directas de la deforestación reciente (2000-2010) y modelado de dos escenarios futuros  en las tierras bajas de Bolivia. Ecología en Bolivia 49: 20-34.

3 Müller, R., P. Pacheco & J. C. Montero. 2014. El contexto de la deforestación y degradación de los bosques en Bolivia: Causas, actores e instituciones. Documentos Ocasionales CIFOR 100, Bogor. 89 p.

Agradecimientos

Agradecemos a J. Beavers, D. Larrea, T. Souto, M. Silman, A. Condor y G. Palacios por sus útiles comentarios a este reporte.

Este trabajo fue apoyado por los siguientes financiadores: International Conservation Fund of Canada (ICFC), MacArthur Foundation, Metabolic Studio, and Global Forest Watch Small Grants Fund (WRI).

Cita

Novoa S, Finer M (2019) Viendo los Fuegos de la Amazonía con Satélites. MAAP: 107.

MAAP #100: Amazonía Occidental – Hotspots de Deforestación del 2018 (una perspectiva regional)

Posted on by dcadmin
Mapa Base. Hotspots de deforestación del 2018 en la Amazonía Occidental. Datos: Hansen/UMD/Google/USGS/NASA, GFW, SERNANP, SNAP, SINAP, SERNAP, RAISG

Para nuestro centésimo (#100) reporte de MAAP, presentamos un primer análisis de gran escala de la Amazonía Occidental: Colombia, Perú, Ecuador, Bolivia y Brasil occidental (ver Mapa Base).

Utilizamos los nuevos datos del 2018 de pérdida de cobertura forestal generados por la Universidad de Maryland (Hansen et al, 2013) y presentados por Global Forest Watch.

Los datos indican la pérdida de cobertura forestal de casi un millón (999.2 mil) de hectáreas en el ámbito analizado de la Amazonía Occidental durante el año pasado.*

De ese total, 776 mil hectáreas correspondieron a bosque primario.**

Para identificar los hotspots de deforestación consistentemente a través de las fronteras de este vasto paisaje, realizamos un análisis con la herramienta Densidad Kernel.

El Mapa Base muestra los resultados de la intensidad de pérdida de bosque. Los colores amarillo, anaranjado y rojo indican las zonas con concentraciones de pérdida a nivel medio, alto y muy alto, respectivamente.

A continuación, se presenta el análisis enfocado en cinco zonas de interés (Zooms A-E) ubicadas en Colombia, Brasil, Bolivia y Perú. Haga clic en cada imagen para agrandarlas.

*Pérdida de cobertura forestal: 2 hectáreas por minuto. Casi la mitad (49%) ocurrió en Brasil, seguido por Perú (20%), Colombia (20%), Bolivia (8%) y Ecuador (3%). Ver el Anexo.

**Pérdida de bosque primario: 1.5 hectáreas por minuto. Más de la mitad (53%) ocurrió en Brasil, seguido por Colombia (20%), Perú (18%), Bolivia (7%) y Ecuador (2%). Ver el Anexo.

Colombia

Se puede apreciar que la mayor concentración de pérdida de bosque del 2018 de toda la región amazónica occidental, se encuentra ubicada al noroeste de la Amazonía colombiana (200 mil hectáreas). De este total, 11% (23 mil hectáreas) ocurrió dentro de los Parques Nacionales Naturales. Los especialistas colombianos indican que el acaparamiento de tierras ha surgido como un importante driver directo de la deforestación (Arenas, 2018). Ver MAAP #97 para más información.

El Zoom A muestra la expansión de la pérdida de bosque hacia el oeste del Parque Nacional Natural Chiribiquete. Además, se observa una deforestación sustancial al interior del área protegida durante el 2018.

El Zoom B muestra cómo en el 2018 se incrementa la deforestación (más de 12 mil hectáreas) en el corazón del Parque Nacional Natural Tinigua. En este caso, un nuevo reporte indica que la ganadería es uno de los factores relacionados.

Zoom A. Colombia-Chiribiquete. Datos: Hansen/UMD/Google/USGS/NASA, SINAP, Planet, ESA
Zoom B. Colombia – Tinigua. Datos: Hansen/UMD/Google/USGS/NASA, SINAP, Planet, ESA

Brasil (frontera con Bolivia)

Otro resultado importante es el contraste entre el norte de Bolivia (departamento de Pando) y el lado adyacente de Brasil (estados de Acre, Amazonas y Rondônia). El Zoom C muestra varios hotspots de mediana y alta intensidad en el lado brasileño. El lado boliviano, en contraste, queda mucho más intacto.

Zoom C. Brasil, frontera con Bolivia. Datos: Hansen/UMD/Google/USGS/NASA, ESA, RAISG

Bolivia

En Bolivia, los mayores hotspots se encuentran más al sur. El Zoom D muestra la deforestación por actividad agrícola (2 mil hectáreas durante el 2018) asociada a un asentamiento menonita (río Negro). Se trata de uno de los primeros asentamientos de este grupo religioso en el departamento del Beni (Kopp, 2015). Los demás, se ubican en otros departamentos hacia el sur de Bolivia.

Zoom D. Bolivia, asentamiento menonita. Datos: Hansen/UMD/Google/USGS/NASA, SERNAP, Planet

Perú

Los datos indican la pérdida de más de 200 mil hectáreas durante el 2018 en la Amazonía peruana. Uno de los drivers de deforestación más importantes, especialmente en la Amazonía sur peruana, es la minería aurífera. En el 2018, estimamos la deforestación por la minería aurífera de 9,280 hectáreas en el sur de Perú (ver MAAP #96).

El Zoom E muestra el caso más emblemático de la deforestación minera: la zona conocida como La Pampa. Sin embargo, en febrero del 2019, el Gobierno peruano inició la “Operación Mercurio,” un mega operativo multisectorial e integral que tiene como objetivo principal erradicar la minería ilegal y los delitos asociados a ella en la zona de La Pampa, así como impulsar acciones de desarrollo en la región Madre de Dios.
Zoom E. Peru. Datos: Hansen/UMD/Google/USGS/NASA, SERNANP

Anexo 

Pérdida de cobertura forestal y bosque primario en la Amazonía Occidental. Datos: Hansen/UMD/Google/USGS/NASA, Global Forest Watch.

Metodología

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 de la Amazonía Occidental, tal y se como se presenta 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

Arenas M (2018) Acaparamiento de tierras: la herencia que recibe el nuevo gobierno de Colombia. Mongabay, 2 AGOSTO 2018. https://es.mongabay.com/2018/08/acaparamiento-de-tierras-colombia-estrategias-gobierno/

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.

Kopp Ad (2015) Las colonias menonitas en Bolivia. Tierra. http://www.ftierra.org/index.php/publicacion/libro/147-las-colonias-menonitas-en-bolivia

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 M. Terán (ACEAA), M. Weisse (GFW/WRI), A. Thieme (UMD), R. Catpo (ACCA), y A. Cóndor (ACCA) por sus útiles comentarios a este reporte.

Cita

Finer M, Mamani N (2019) Amazonía Occidental – Hotspots de Deforestación del 2018 (una perspectiva regional). MAAP: 100.

El MAAP es una iniciativa de Conservación Amazónica.

MAAP Interactivo: Drivers de deforestación en los Andes Amazónicos

Posted on by dcadmin

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

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

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

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

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

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