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

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

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

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

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

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

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

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

Implicancias Políticas

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

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

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

Videos de Imágenes Satelitales

Incendios de Deforestación

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

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

Incendios Forestales

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

*Notas

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

Metodología

Deforestation Fires

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

Specifically, we used the following data three sets:

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

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

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

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

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

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

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

Forest Fires:

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

Referencias

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

Agradecimientos

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

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

Cita

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

MAAP #110: Fuegos del 2019 después de la Deforestación del 2019 en la Amazonía Brasileña

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Incendios del 2019 en la Amazonía brasileña (Rondônia) después de la deforestación del 2019. Datos: Planet.

En el MAAP #109 reportamos un hallazgo crucial para entender los incendios de este año en la Amazonía brasileña: muchos de los incendios del 2019 se dieron a partir de la deforestación del 2019.

Aquí, presentamos nuestro estimado más comprensivo: 125,000 hectáreas deforestadas en el 2019 y luego quemadas en el mismo año (agosto/setiembre). Este es equivalente de 172,000 campos de fútbol.

De este modo, el problema es la deforestación Y el fuego; los fuegos son un indicador demorado de deforestación reciente con fines agrícolas.

Este hallazgo clave cambia la suposición inicial, que los incendios de este año en Brasil fueron quemando los bosques amazónicos para la agricultura.

Encontramos que es al contrario, que la tierra fue desboscada y luego quemada: el proceso es “roza y quema,” no “quema y roza.”

Las implicaciones políticas son importantes: tanto la nacional como la internacional deben enfocarse en minimizar la deforestación, además de la prevención y manejo de incendios.

Estos datos novedosos están basados en nuestro análisis de un extenso archivo de imágenes satelitales, permitiéndonos visualmente confirmar las áreas que fueron deforestadas en el 2019 y luego quemadas (ver Metodología).

A continuación, presentamos una serie de 7 videos que vívidamente muestran ejemplos de la deforestación del 2019, seguida de fuegos (Ver el Mapa Base en el Anexo para las ubicaciones exactas de cada video).

Videos

Video 1 muestra la deforestación de 845 hectáreas (3600 acres) en el estado de Mato Grosso en el 2019, seguida de fuegos a partir de julio. Planet link

 

Video 2 muestra la deforestación de 910 hectáreas en el estado de Amazonas en el 2019, seguida de fuegos en agosto. Planet link

 

Video 3 muestra la deforestación de 650 hectáreas en el estado de Rondônia en el 2019, seguida de fuegos en agosto. Planet link.

Video 4 muestra la deforestación de 1,760 hectáreas en el estado de Mato Grosso en el 2019, seguida de fuegos en agosto. Planet link.

 

Video 5 muestra la deforestación de 350 hectáreas en el estado de Amazonas en el 2019, seguida de fuegos en agosto. Planet link.

 

Video 6 muestra la deforestación de 4,275 hectáreas en el estado de Pará en el 2019, seguida de fuegos en agosto. Planet link.

 

Video 7 muestra la deforestación a gran escala de 1,450 hectáreas (3600 acres) en el estado de Amazonas, entre abril y agosto, seguida de fuegos en setiembre. Note que se trata de la misma área mostrada en el Zoom A del MAAP #109 para el escenario de (Deforestación sin fuego), no obstante acaba de arder. Planet link.

Metodología

Priorizamos las áreas resaltadas en anaranjado en el Mapa Base, presentado en el MAAP #109. Estas áreas anaranjadas indican la superposición de las alertas de pérdida de bosque del 2019 (alertas GLAD de la Universidad de Maryland) y las alertas de fuego del 2019 (del sensor satelital MODIS de la NASA).

Para las áreas principales (de las anaranjadas) en Rondônia, Amazonas, Mato Grosso, Acre y Pará, realizamos un análisis visual, con los satélites del portal online de Planet, el cual incluye un archivo extenso de Planet, RapidEye, Sentinel-2 y datos de Landsat. Usando el archivo hemos identificado áreas que nosotros visualmente confirmamos 1) fueron deforestadas en el 2019 y 2) fueron quemadas, después. Luego usamos la herramienta para medir el área, con el fin de estimar el tamaño, este oscila entre las plantaciones grandes (~1,000 hectáreas) y muchas áreas más pequeñas que están dispersas por todo el paisaje de enfoque.

El Mapa Base en el anexo indica la ubicación de las áreas destacadas en los zooms de los lapsos de tiempo.

Annex: Base Map

Los números (1-7) corresponden a la ubicación de las áreas en los videos arriba.

Mapa Base. 2019 Hotspots de Deforestación y fuego en la Amazonía brasileña. Datos: UMD/GLAD, NASA (MODIS), PRODES

Coordinates:
Video 1. Mato Grosso (11.64° S, 54.77° W)
Video 2. Amazonas (9.07° S, 67.54° W)
Video 3. Rondônia (8.61° S, 63.01° W)
Video 4. Mato Grosso (9.91° S, 60.33° W)
Video 5. Amazonas (6.60° S, 60.10° W)
Video 6. Pará (5.87° S, 53.55° W)
Video 7. Amazonas (8.94° S, 65.91° W)

Agradecimientos

Agradecemos a T. Souto (ACA) y a Folhadella (ACA) por los útiles comentarios a las primeras versiones de este reporte.

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

Cita

Finer M, Mamani N (2019) MAAP #110: Fuegos del 2019 después de la Deforestación del 2019 en la Amazonía Brasileña. MAAP: 110.

MAAP #109: Fuego y Deforestación en la Amazonia Brasileña, 2019

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Mapa Base. 2019 Hotspots de Deforestación y fuego en la Amazonía brasileña. Datos: UMD/GLAD, NASA (MODIS), PRODES

Los fuegos en la Amazonía brasileña han sido objeto de intensa atención mundial durante el último mes.

Como parte de nuestra cobertura en curso, vamos un paso más allá y analizamos la relación entre el fuego y la deforestación en el 2019.

Primero, presentamos un nuevo Mapa Base 2019 que muestra tanto los hotspots de fuego como los hotspots de la deforestación, y lo más importante, las áreas de superposición. Las letras corresponden a los Zooms, abajo.

Segundo, presentamos una serie de 16 videos de imágenes satelitales que muestran 5 escenarios que hemos documentado:

  1. Deforestación (sin fuego)
  2. Deforestación (seguida de fuego)
  3. Fuego por Agricultura
  4. Incendio en la Sabana
  5. Incendios Forestales

El hallazgo clave es que la Deforestación (seguida de fuego) es fundamental para entender la temporada de fuegos de este año (ver Zooms B-E).

Hemos documentado numerosos casos de eventos de deforestación en el 2019, seguidos de fuegos intensos. Hemos confirmado por lo menos 52,500 hectáreas (72,000 campos de fútbol).

Otro escenario común es el Fuego por Agricultura en áreas desboscadas antes del 2019, pero circundantes al bosque restante (ver Zooms F y G).

También, estamos viendo ahora más ejemplos de Incendio en la Sabana. Estos incendios pueden ser grandes: mostramos una quema de 24,000 hectáreas en el territorio indígena Kayapó (ver Zoom H).

No hemos observado grandes Incendios Forestales en la Amazonía brasileña húmeda durante el mes de agosto, pero sí a inicios de marzo, en el estado de Roraima. Sin embargo, a medida que la estación seca continúa en septiembre y octubre, los incendios forestales se convierten en un riesgo mayor.

1. Deforestación (sin fuego)

El Zoom A muestra la deforestación a gran-escala de 1,450 hectáreas en el estado de Amazonas, entre abril y agosto del 2019. La deforestación parece ser por fines agrícolas y no muestra indicios de fuego.

Zoom A. Deforestación (sin fuego). Datos: Planet, ESA.

2. Deforestación (seguida de fuego)

El hallazgo clave de este análisis fue el escenario relativamente amplio de la deforestación a gran escala, seguida de fuegos. Probablemente este (y no los Incendios Forestales) explica por qué muchos fuegos tuvieron bastante humo. Abajo, mostramos cuatro ejemplos de los estados amazónicos de Rondônia (Zooms B y C), Amazonas (Zoom D) y Pará (Zoom E). En estos cuatro ejemplos, medimos directamente 8,500 hectáreas que fueron deforestadas y luego quemadas en el 2019.

Zoom B. Deforestación (seguida de fuego) en Rondônia. Datos: Planet, ESA.

Zoom C. Deforestación (seguida de fuego) en Rondônia. Datos: Planet, ESA.

Zoom D. Deforestación (seguida de fuego) en Amazonas. Datos: Planet, ESA.

Zoom E. Deforestación (seguida de fuego) en Pará. Datos: Planet, ESA.

3. Fuego por Agricultura

Los Zooms F y G muestran el otro amplio escenario de fuegos de roza y quema. En la mayoría de los casos, los fuegos parecen confinados al área agrícola, pero hemos encontrado ejemplos de quema de bosque circundante (no incendios descontrolados). Mientras continúe la temporada seca, habrá un riesgo alto de fuga de fuegos hacia el bosque circundante, causando quemas más extensas.

Zoom F. Fuego por Agricultura. Datos: Planet, ESA.

Zoom G. Fuego por Agricultura. Datos: Planet, ESA.

4. Incendio en la Sabana

Recientemente, hemos estado detectando fuegos ardiendo en ecosistemas más secos, como en las sabanas, ubicadas en parches entre el bosque húmedo tropical. Los Zooms H e I muestran casos de Incendio en la Sabana, en los territorios indígenas Kayapó y Munduruku, respectivamente. Estos fuegos pueden quemar un área extensa, por ejemplo, de 15,000 hectáreas como en el caso de Kayapó.

Zoom H. Incendio en la Sabana en el territorio indígena Kayapó. Datos: Planet, ESA.

Zoom I. Incendio en la Sabana en el territorio indígena Munduruku. Datos: Planet, ESA.

5. Incendios Forestales

Durante agosto, no hemos documentado incendios forestales de gran magnitud en los bosques húmedos de la Amazonía brasileña oeste, nuestra área de enfoque principal. Los incendios forestales pueden ser más comunes en la Amazonía brasileña este, especialmente mientras estemos próximos a la temporada de quema. Por ejemplo, el Zoom J muestra algunos fuegos recientes en los bordes del territorio indígena Kayapó, de 930 hectáreas.

Zoom J. Incendios forestales en los bordes del territorio indígena Kayapó. Datos: Planet, ESA.

Cabe destacar que no hemos documentado todavía, ningún incendio descontrolado en los bosques húmedos de la Amazonía brasileña. Los incendios extensos que hemos visto, se encuentran en los bosques secos de la Amazonía brasileña y boliviana (ver MAAP #108). No obstante, a inicios de marzo de este año, hubo considerables incendios forestales al norte de Brasil (estado de Roraima). El Zoom I muestra un ejemplo de estos fuegos cerca del territorio indígena Yanomani.

Zoom K. Incendio Forestal a inicios de marzo del 2019, en el estado de Roraima. Datos: Planet, ESA.

Metodología

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/fire alerts.

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

We used NASA’s Fire Information for Resource Management System (FIRMS) MODIS-based fire alert data (1 km resolution). Data thru August 2019.

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.

Agradecimientos

Agradecemos a G. Hyman, A. Flores (NASA-SERVIR), A. Folhadella (ACA), y G. Palacios por sus útiles comentarios a las versiones iniciales de este reporte.

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

Cita

Finer M, Mamani N (2019) Fuego y Deforestación en la Amazonia Brasileña, 2019. MAAP: 109.

 

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

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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

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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)

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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

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

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

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

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

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

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

 

MAAP #66: Imágenes Satelitales del Proyecto Hidroeléctrico Belo Monte (Brasil)

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Imagen 66a: El círculo rojo indica el área de intervención del proyecto

El complejo hidroeléctrico Belo Monte, situado en el río Xingú en el este del Amazonas brasilero (ver Imagen 66a), ha sido controversial por sus impactos ambientales y sociales relacionados a la construcción y funcionamiento de una de las represas más grandes del mundo, en un ecosistema vulnerable.

La represa ha entrado recientemente en funcionamiento, ofreciendo una oportunidad para evaluar los impactos iniciales.

El objetivo de este artículo es presentar una serie temporal de imágenes de satélite del área del proyecto que proporciona información visual de los principales impactos ecológicos.

A pesar de demandas legales y fuerte oposición de los grupos indígenas en el área de intervención, la construcción de Belo Monte inició en el 2011 y las primeras turbinas ya estaban en funcionamiento a inicios del 2017. La Imagen 66b muestra la comparación del antes (panel izquierdo, julio del 2011) y después (panel derecho, agosto del 2016) de la construcción de la represa.

Imagen 66b. NASA/USGS

En efecto, la represa es un complejo: La presa principal (círculo rojo) crea un embalse principal (círculo azul); un canal que desvía la mayoría (hasta el 80%) del caudal del río, desde el embalse principal hasta el embalse del canal (círculo amarillo), el cual alimenta las turbinas que generan la electricidad. Como resultado, aguas abajo de la presa principal (círculo morado) se deja con un flujo reducido (20% de su caudal natural) por 100 km. Este tramo se conoce como “la Gran Curva” del río Xingú y es hogar de dos grupos indígenas, Arara y Juruna. En las imágenes, los puntos de referencia muestran estas cuatro áreas del complejo a lo largo del tiempo, incluyendo la fase anterior a la construcción.

Serie Temporal de Imágenes Satelitales

Imagen 66c. Data: NASA/USGS

La Imagen 66c es un GIF mostrando una serie temporal de imágenes satelitales (Landsat) del área de impacto del proyecto, desde julio del 2011 hasta mayo del 2017. La imagen de julio del 2011 sirve como línea base del proyecto antes de la construcción. Para julio del 2015, la construcción de la presa principal y del canal están bastante avanzados. Para enero del 2016, la presa principal se ha cerrado, formando así el embalse principal y el embalse del canal. La imagen de agosto del 2016 provee una vista despejada (sin nubes) del complejo hidroeléctrico, incluyendo el tramo más seco aguas abajo de la presa principal. La imagen de julio del 2017 representa la última buena imagen de la zona.

En las imágenes más recientes, se puede notar el impacto sobre el hábitat importante para los recursos pesqueros: inundaciones de las islas ribereñas, afloramientos rocosos, e inundaciones estacionales de bosques en el embalse principal, esta área fue un hábitat importante para los peces. Del mismo modo, se puede notar el caudal del agua reducido a lo largo de la Gran Curva debajo de la represa principal, también es un hábitat importante para los peces.

Estimación de la Inundación

Basado en un análisis de imágenes Landsat, estimamos la inundación de 19,880 hectáreas (27,125 campos de fútbol) de terreno que, según las imágenes, parecen ser una combinación de bosque y agricultura (Imagen 66d). En otras palabras, parte del área inundada fue previamente degradada.

Imagen 66d. Datos: NASA/USGS, MAAP

Represamiento del Río Xingú

La Imagen 66e muestra, en muy alta resolución (50 cm) el cambio drástico entre julio del 2010 (panel izquierdo) y junio del 2019 (panel derecho). La imagen de 2010, que sirve como línea base previa a la construcción, muestra el caudal natural, mientras que la imagen de 2017 muestra el impacto de la presa y embalse. La Imagen 66f es un GIF que muestra una serie temporal de la construcción de la presa principal y la formación del embalse principal entre 2010 y 2017.

Imagen 66e. Datos: DigitalGlobe (via ACT), Airbus (via Apollo Mapping)
Imagen 66f. Datos: DigitalGlobe (Nextview), DigitalGlobe (via ACT), Airbus (via Apollo Mapping)


Finer M, Olexy T (2017) Imágenes Satelitales del Controversial Proyecto Hidroeléctrico Belo Monte. MAAP: 66.

MAAP #34: Nuevas Represas en el Río Madeira (Brasil) Causan Deforestación por Inundaciones

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Las tierras bajas de la Amazonía han estado conectadas acuáticamente con la cordillera de los Andes durante millones de años con solo seis ríos* (Caquetá,  Madeira, Marañon, Napo, Putumayo, y Ucayali), como se aprecia en la Imagen 34a. Esta íntima conexión permite la alimentación de la Amazonía con los sedimentos y nutrientes de los Andes, así como el paso de peces (bagres) migratorias hacia sus zonas de desove en las colinas andinas.

Imagen 34a. Datos: Esri, DigitalGlobe, GeoEye, Earthstar Geographics, CNES/Airbus DS, USDA, AEX, Getmapping, Aerogrid, IGN, IGP, swisstopo
Imagen 34a. Datos: Esri, DigitalGlobe, GeoEye, Earthstar Geographics, CNES/Airbus DS, USDA, AEX, Getmapping, Aerogrid, IGN, IGP, swisstopo

Sin embargo, uno de los seis principales afluentes andinos recientemente ha sido represado en su cauce principal: el Río Madeira, en el oeste de Brasil (ver el Cuadro A). La represa Santo Antônio se completó en 2011, seguida por la represa Jirau aguas arriba en 2013. Nótese que estas represas se encuentran aguas abajo del río Madre de Dios (uno de los afluentes principales del Río Madeira), entonces impactos ecológicos (por ejemplo, interrumpir el tránsito de bagres migratorios**) son muy relevantes a Perú también.

En el presente MAAP #34, se describe la pérdida de bosque—más de 36,100 hectáreas—debido a la inundación causada por estas represas, con un enfoque en la represa Jirau.

Zoom A: Pérdida de Bosque por Inundaciones

La Imagen 34b muestra la pérdida de bosque debido a las inundaciones aguas arriba de la represa Jirau. Hasta 2015, la superficie inundada por ambas represas fue de 36,139 hectáreas (equivalente a 49,450 campos de fútbol). Las inundaciones se detectaron a partir del 2010, se elevaron sustancialmente entre 2011-12, y alcanzaron su punto máximo en 2014.

Según Fearnside 2014, a pesar de que gran parte del bosque a lo largo del río Madeira se inunda estacionalmente, muere cuando es inundado de forma permanente***. Por lo tanto, el área inundada es una medida apropiada de la pérdida de bosque.

A continuación, mostramos una serie de imágenes de las áreas indicadas en el Cuadro B (ver las Imágenes 34c-e) y en el Cuadro C (ver la Imagen 34f).

Imagen 34b. Datos: USGS, CLASlite, Hansen/UMD/Google/USGS/NASA.
Imagen 34b. Datos: USGS, CLASlite, Hansen/UMD/Google/USGS/NASA.

Zoom B: Inundaciones Alrededor la Represa Jirau

La Imagen 34c muestra las inundaciones aguas arriba de la represa Jirau entre 2011 (panel izquierda) y 2015 (panel derecha). El punto rojo indica el mismo lugar en ambas imágenes. A continuación, mostramos imágenes de alta-resolución de los áreas indicados por los Cuadros B1 y B2.

Imagen 33c. Inundaciones inmediatamente aguas arriba de la represa Jirau entre 2011 (panel izquierda) y 2015 (panel derecha).
Imagen 34c. Inundaciones inmediatamente aguas arriba de la represa Jirau entre 2011 (panel izquierda) y 2015 (panel derecha).

Zooms B1 y B2: Represa Jirau y sus Inundaciones

La Imagen 34d muestra una vista de alta resolución de la represa Jirau en julio de 2015. La Imagen 34e muestra una vista de alta resolución de una parte de la zona inundada aguas arriba de la represa Jirau en agosto de 2015 (el punto rojo indica el mismo lugar en ambos paneles).

Imagen 33d. Vista de alta resolución de la represa Jirau. Datos: WorldView-2 from Digital Globe (NextView).
Imagen 34d. Vista de alta resolución de la represa Jirau. Datos: WorldView-2 from Digital Globe (NextView).
Imagen 33e: Vista de alta resolución de una parte de la zona inundada inmediatamente aguas arriba de la represa de Jirau. Datos: WorldView-2 from Digital Globe (NextView).
Imagen 34e: Vista de alta resolución de una parte de la zona inundada inmediatamente aguas arriba de la represa de Jirau. Datos: WorldView-2 from Digital Globe (NextView).

Zoom C: Inundaciones Aguas Arriba de la Represa Jirau

La Imagen 34f muestra las inundaciones aguas arribas de la represa Jirau entre 2011 (panel izquierda) y 2015 (panel derecha). El punto rojo indica el mismo lugar en ambas imágenes.

Imagen 33f. Las inundaciones de bosques de aguas arribas de la represa de Jirau entre 2011 (panel izquierda) y 2015 (panel derecha). Datos: USGS
Imagen 34f. Las inundaciones de bosques de aguas arribas de la represa de Jirau entre 2011 (panel izquierda) y 2015 (panel derecha). Datos: USGS

Referencias

*Finer M, Jenkins CN (2012) Proliferation of Hydroelectric Dams in the Andean Amazon and Implications for Andes-Amazon Connectivity. PLOS ONE: 7(4): e35126. Link: http://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0035126

**Duponchelle F et al (2016) Trans-Amazonian natal homing in giant catfish. J. Appl. Ecol. http://doi.org/bd45

***Fearnside PM (2014) Impacts of Brazil’s Madeira River dams: Unlearned lessons for hydroelectric development in Amazonia. Environmental Science & Policy 38: 164-172.

Cita

Finer M, Olexy T (2015) Nueva Represa en el Río Madeira (Brasil) Causa Deforestación por Inundaciones. MAAP: 34.