la evolución de la deforestación y degradación de … · una comparación por trienios (2001 -...

23
Programa Reducción de Emisiones de la Deforestación y Degradación de Bosques en Centroamérica y la República Dominicana (REDD CCAD GIZ) PN 08.2211.4-001.00 Consultor / Consultora: Jeffrey R. Jones. Para: IMPLEMENTACIÓN DEL SISTEMA REGIONAL DE MONITOREO DE DEFORESTACION Y DEGRADACIÓN DE BOSQUES PARA CENTROAMÉRICA Y REPÚBLICA DOMINICANA. Contrato No.: Agencia COSTA RICA Producto 3: 14 octubre de 2011 Producto 3) La evolución de la deforestación y degradación de bosques en Centroamérica y República Dominicana para el periodo 2000 al 2010 (Línea Base Regional)

Upload: trantuyen

Post on 21-Sep-2018

227 views

Category:

Documents


0 download

TRANSCRIPT

Programa Reducción de Emisiones de la Deforestación y Degradación

de Bosques en Centroamérica y la República Dominicana (REDD – CCAD – GIZ)

PPNN 0088..22221111..44--000011..0000 Consultor / Consultora: Jeffrey R. Jones.

Para: IMPLEMENTACIÓN DEL SISTEMA REGIONAL DE MONITOREO

DE DEFORESTACION Y DEGRADACIÓN DE BOSQUES PARA CENTROAMÉRICA Y REPÚBLICA DOMINICANA.

Contrato No.: Agencia

COSTA RICA

Producto 3: 14 octubre de 2011 Producto 3) La evolución de la deforestación y degradación de bosques en Centroamérica y República Dominicana para el periodo 2000 al 2010 (Línea Base Regional)

Contenido

1) Resumen ejecutivo

a. Visión REDD del cambio en cobertura

i. Deforestación

1. Sobrepasar un umbral de cobertura

a. 20% Nicaragua

b. 30% Guatemala, Belice, Honduras, El Salvador,

Costa Rica, Panamá, Republica Dominicana

ii. Degradación

1. Reducción de densidad que no sobrepasa el umbral

b. Resultados

2) Objetivo del Programa Reducción de Emisiones de la Deforestación y

Degradación de Bosques en Centroamérica y República Dominicana (REDD-

CADR)

a. Cuantificación de carbono

b. Elemento alométricas

c. Elemento geográfica

3) Metodología VCF

a. Evaluación cuantitativa de calidad de bosque

b. Desarrollo de la Metodología VCF

c. Elementos técnicos de la metodología y calidad de datos

4) Resultados

a. Tendencias regionales

b. Tendencias nacionales en cambios Bosque – No Bosque

i. Belice

ii. Republica Dominicana

iii. Guatemala

iv. El Salvador

v. Honduras

vi. Nicaragua

vii. Costa Rica

viii. Panamá

c. Tendencias nacionales en Densidades de Bosque

i. Belice

ii. Republica Dominicana

iii. Guatemala

iv. El Salvador

v. Honduras

vi. Nicaragua

vii. Costa Rica

viii. Panamá

5) Conclusiones

6) Bibliografía

Resumen Ejecutivo

El análisis REDD requiere un nuevo enfoque en la evaluación de la cobertura forestal.

Aunque en el pasado la deforestación „parejo‟ fue normal y hasta deseable, hoy en día

hay medidas nacionales en casi cada país para frenar la deforestación. Sin embargo, los

sistemas de uso de la tierra en el trópico, por las condiciones de suelo y clima, prestan

para ciclos de cultivo que incorporan deforestación y reforestación en la forma de

degradaciones de algunos bosque y el enriquecimiento de otros. El monitoreo de estos

procesos requiere herramientas sensibles a la calidad del bosque, para contrastar el estado

de la degradación en diferentes momentos. Con esta finalidad, este proyecto ha

desarrollado una implementación de la metodología VCF (campos continuos de

vegetación) que cuantifica el porcentaje de cobertura de copa en el paisaje para facilitar

la detección de la degradación o el enriquecimiento. Este informe reporta sobre la

implementación de esta metodología.

Para la primera década del siglo XXI la dinámica forestal ha alcanzado cierto equilibrio.

Hay deforestación y reforestación según las umbrales nacionales de CMNUCC; la

deforestación se define como bajar la cobertura de copa por debajo del umbral, y la

degradación son cambios que no pasan el umbral. Una cuantificación de los cambios

demuestra que al final de cuentas los cambios en la cobertura forestal no son muy

dramáticos.

Una comparación de la cobertura forestal al principio y al final de la década, encuentra

una reforestación de 0.35%, es decir, levemente positiva pero casi sin cambio.

Tendencias de cambio

2001 - 2007 2004 - 2010

Deforestación 9.904% 6.967%

Sin cambio 84.912% 85.508%

Reforestación 5.184% 7.525%

Total 100.000% 100.000%

Deforestación como porcentaje de reforestación

191.053% 92.581%

Una comparación por trienios (2001 - 2003, 2004 – 2007, 2008 – 2010) muestra

contrastes importantes. Entre el primer y el segundo trienio la deforestación fue casi el

doble de la reforestación, pero entre el segundo y el tercero la reforestación es mas que la

deforestación cuando se mide estrictamente en base del área clasificada como „bosque‟.

Este resultado no es de todo positivo, ya que dentro de los áreas de bosque, se encuentra

una degradación significativa de la calidad del bosque que equivale a la perdida de casi

2millones de hectáreas entre el segundo y tercero trienio de la década.

La capacidad de detectar esta clase de degradación es un importante primer paso en el

monitoreo de la masa boscosa regional, ya que permite evaluar el impacto de programas

no solamente en cuanto a la extensión de áreas con árboles, pero también en cuanto a la

calidad del mismo bosque.

Objetivo del Programa Reducción de Emisiones de la Deforestación y Degradación

de Bosques en Centroamérica y República Dominicana (REDD-CADR)

(REDD – CCAD – GIZ)

El programa REDD-CADR tiene como objetivo monitorear el estado y el balance de

carbono en la región centroamericana y caribe. El programa tiene varios componentes

para lograr este objetivo, uno de los cuales es el esfuerzo para monitorear la extensión y

la calidad de los bosques en la región e integrar esta información con otras para llegar a

conclusiones sobre el estado de carbono.

La integración datos alométricos, observaciones de campo sobre carbono y datos de área

son la base de la estrategia para monitorear cantidades de carbono. Bosques varían en su

cantidad de carbono almacenado sobre la tierra dependiendo de la densidad de su madera,

y las frecuencias de los diferentes tipos de árbol en el bosque. Los bosque tropicales son

muy heterogéneos, entonces es necesario establecer tablas de conversión apropiadas para

cada clase de bosque.

De igual manera, el suelo, la condición del sotobosque y la hojarasca pueden tener

impactos importantes sobre el total de carbono y hacer una contribución igual o mayor a

la contribución del carbono „aéreo‟ del bosque.

Un elemento en esta formula que hasta ahora recibe atención es la evaluación de la

calidad del bosque. La degradación de bosques es común, y tiene el efecto de reducir la

cantidad de carbono cuando se reduce el numero total de árboles en pie. Sin embargo, en

el pasado la clasificación de bosques no ha distinguido variaciones en calidad que pueden

provenir o de intervención humano, o procesos naturales tales como tormentas, ataques

de insectos o incendios.

La metodología VCF tiene como finalidad detectar variaciones en la calidad de bosque.

Aunque la aplicación de la metodología tiene como primer objetivo detectar el estado

actual de los bosques, tiene aplicaciones potenciales futuras en apoyo al manejo de

bosques y la compensación en REDD, ya que permite evaluar como el manejo impacta la

calidad del bosque, y no solo su extensión física. Aunque este uso en apoyo al manejo de

bosque no esta contemplado en este momento, es una aplicación sencilla de la misma

metodología que promovería los objetivos globales del programa REDD.

La Metodología VCF

La metodología VCF representa un nuevo enfoque en la teledetección para el monitoreo.

VCF integra información de muy alta densidad temporal para generar información

mensual de la superficie de la tierra que refleja cambios mínimos en cobertura. Se basa

en la creación de imágenes compuestas mensuales, de las cuales saca métricas que

reflejan el estado mensual de la vegetación. Estas métricas se combinan en un análisis

anual para derivar conclusiones sobre la salud y la calidad del bosque.

El enfoque del uso de datos de satélite en el manejo de la tierra en el pasado ha sido

clasificación de imágenes LANDSAT o SPOT para crear un dato base sobre la

distribución de tipos de uso sobre la superficie de la tierra. Estas clasificaciones

distinguen clases amplias de actividades una de otra, tal como agricultura vs. bosques vs.

zonas urbanas. Mas recientemente, hay esfuerzos para distinguir con mayor precisión

tipos de cobertura, por ejemplo, contrastar tipos de bosque según especies o hábitos de

vida para generar mayor información.

Las imágenes LANDSAT y SPOT tienen la ventaja de una resolución relativamente alta,

con 20 o 30 metros, que permite una observación directa sobre unidades pequeños de

terreno. El problema histórica de esta clase de imágenes es su periodo de retorno; la

imagen del mismo lugar se repite solo 2 veces por mes, con el resultado que grandes

areas de las imágenes especialmente en los trópicos quedan cubiertos de nubes. Siempre

ha existido el idea de crear imágenes compuestas, escogiendo pixeles sin nubes de

imágenes sucesivas; pero cuando el periodo de retorno es tan largo, en cuanto a mas

imágenes sucesivas se utilicen, empiecen a reflejar cambios en la vegetación debido a

ciclos anuales de vegetación; el uso de 7 imágenes sucesivas tendrían 3 meses de

diferencia entre la primera y la última imagen.

Como consecuencia, las clasificaciones en base de LANDSAT y SPOT tienden a ser tipo

„snapshot‟, una fotografía de un momento en el tiempo, con el uso de datos históricos y

lógicos para completar la cobertura en zonas cubiertas de nubes. Y por el mismo

problema de nubosidad, es frecuente que el análisis no se repite hasta en varios años

mientras se espera una imagen con suficiente claridad que provee una imagen completa

de la región.

VCF se basa en los satélites MODIS, que si bien tienen una resolución espacial

relativamente baja (231m), tienen una resolución temporal diaria. La alta resolución

temporal permite la creación de imágenes compuestas mensuales, en base de 32

imágenes, con el lapso de solo 32 días entre la primera y la ultima imagen. Esta

capacidad permite observar ciclos fenológicos de los bosques mes a mes un hecho muy

trascendente cuando se contempla el monitoreo detallado de bosques.

Toda vegetación presenta ciclos fenológicos anuales, que se asocian con los ciclos de

precipitación y temperatura. La cantidad de hojas varia en forma dramática, y en

maneras bastante predecible como se observa en los bosques caducifolias. La figura

abajo proviene de un estudio en Paraguay detecta ciclos fenológicos utilizando imágenes

MODIS en diferentes clases de vegetación (Clark et. al. 2010). Notable es que la forma

del ciclo fenológico varia un poco todos los años, con cambios en intensidad total, y

cambios en la fechas de picos, debido a las variaciones en fenómenos naturales tal como

la lluvia. La cantidad de hojas en los bosques es la condición fundamental para la

teledetección; aun con una resolución de 30m, LANDSAT no distingue árboles sin hojas,

y percibe mas árboles donde hay mas hojas.

La metodología VCF supera el problema del mal calculo de área boscosa por variaciones

en las fechas de observación que sufre con LANDSAT. Para cada año se genera los

datos completos sobre el ciclo fenológico, y las comparaciones entre año y año se hace en

base de la fase correspondiente en el ciclo.

La metodología VCF se basa en la construcción de métricas derivadas de las

observaciones mensuales en MODIS. Las métricas se construyan de manera que captan

información de reflectancias en las diferentes bandas MODIS en los momentos de

máximo cobertura de hojas y de máximo calor; el basar las métricas en base de estos

extremos procura comparar valores de reflectancia de diferentes años en los mismos

puntos del ciclo fenológico, para evitar percibir deforestación cuando la condición

objetiva es un inicio tardío de las lluvias anuales.

Desarrollo de la Metodología VCF

La metodología VCF tiene una historia de mas de una década, y se desarrolló como

complemento del programa de monitoreo mundial de la vegetación por la NASA. Se

inició con el uso de imágenes AVHRR, y fue adaptado a MODIS con su introducción en

2000. La metodología ha sido comprobado en varias partes del mundo, y ha

evolucionado en algunos detalles, siempre manteniendo la base de las métricas basadas

en imágenes compuestas y observaciones asociadas con el ciclo fenológico. Esta

metodología ha entrado como una de las recomendaciones en el GOFC-GOLD

Sourcebook (Libro fuente) de métodos y procedimientos para el monitoreo y reporte de

las emisiones antropogénicas de gases de efecto invernadero.

El desarrollo de la metodología VCF se basa en los esfuerzos de NASA para el monitoreo

de cambios de vegetación que podrían impactar sobre el clima mundial. Esto ha sido un

enfoque principal para los satélites AVHRR y MODIS, cuya resolución relativamente

baja permite una cobertura completa mundial de muy alta frecuencia. El inicio de las

observaciones con AVHRR al nivel mundial se basan en NDVI (Normalized Difference

Vegetation Index). El NDVI tiene su origen en el deseo de liberar las observaciones de

vegetación desde satélite de los efectos del reflejo diferencial de luz causadas por efectos

topográficos, y no biológicos. Diferencias en reflectancia de luz como resultado de

topografía local (sombras de montañas y valles), o de la curvatura de la superficie del

globo, hace que algunas áreas parecen tener mas vegetación solo por el efecto

topográfico. NDVI „normaliza‟ el índice por medio de la combinación de bandas, pero

siempre sufre algunos efectos topográficos.

Con el lanzamiento de MODIS se iniciaron nuevos intentos de mejorar la detección de la

vegetación. Uno de ellos es ahora una banda fundamental de MODIS, el EVI (Enhanced

Vegetation Index) que continua el concepto de NDVI de utilizar las mismas bandas del

satélite para corregir defectos que podrían entrar en las reflectancias de bandas. EVI

enfocaba en el uso de las bandas atmosféricas de MODIS para lograr una corrección

atmosférica, para eliminar el impacto de partículas y vapor de agua en el aire sobre los

valores de reflectancia. Aun con estas mejoras, EVI sufre de un mismo defecto de NDVI,

que sus valores son relativos al año, y no reflejan en forma objetiva y comparable el

estado de la vegetación de un año a otro.

VCF utiliza el mismo concepto que NDVI y EVI, en aprovechar de las diferentes bandas

del mismo satélite para mejorar la calidad de la observación, y el uso de imágenes

compuestas como datos básicos (DeFries et. al. 1995, Hansen et. al. 2002). La

metodología ha sido comprobado a nivel global (Hansen et. al. 2003), y en diferentes

partes del mundo, especialmente donde hay grandes concentraciones de bosques, p.ej.

Congo, Indonesia y Amazonas, con una variedad de datos de entrenamiento como base

para la implementación (Hansen et. al. 2008a, Hansen et.al. 2008b). También se hizo una

revisión del potencial de diferente productos MODIS para Centroamérica con potencial

de distinguir un variable continuo de cobertura forestal, sin hacer una implementación

completa de VCF (Hayes et.al. 2008).

Elementos técnicos de la metodología y calidad de datos

La creación de imágenes compuestas de los datos MODIS es fundamental para el análisis

VCF, pero siempre trae consigo impactos potenciales sobre los datos. El programa

MODIS ha introducido varios indicadores para evaluar la calidad de los pixeles

individuales, que se aprovechan en la construcción de las compuestas. Sin embargo,

quedan algunas dudas sobre la calidad de algunos de los datos.

Los datos MOD13Q1 son los datos básicos del VCF. Trae 13 bandas de información,

aunque solamente 6 son de datos de reflectancia con pixeles de “250m” (aunque su

dimensión verdadera es de 231m), 2 con información sobre calidad de datos, y otras

bandas con datos de adquisición y construcción de las imágenes. Cada imagen es una

compuesta de 16 dias, entonces la preparación final para VCF es seleccionar los mejores

pixeles de dos imágenes compuestas. Cada imagen trae 2 bandas índices, NDVI y EVI, y

cuatro bandas de reflectancias crudas en lo que llaman bandas 1, 2, 3 y 7 (por su posición

en los datos crudos de MODIS) y representan rojo, infrarrojo cercano, azul, e infrarrojo

mediano.

A pesar de ser imágenes compuestas, todas las imágenes tienen algunos nubes, por la

cantidad que hay en la región, y por el tamaño de la imagen. Aunque es posible

identificar nubes y sombras visualmente en imágenes, es un proceso muy costoso en

tiempo, y casi no se utiliza, dando preferencia a métodos matemáticos de procesamiento.

MOD13Q1 trae 2 bandas sobre calidad de pixeles: VQI (Visual Quality Index) y

Reliability Index. La segunda banda es la mas sencilla; indica si el píxel es perfecto, o

no. Admite posibilidades de fallas mecánicas o de transmisión propiamente del satélite

como desperfectos potenciales, pero en la mayoría de los casos los desperfectos son por

razones de nubes o bruma. La primera banda es mas complejo; trae una evaluación

sencillo un poco diferente que el Reliability Index, una escala de calidad de píxel para

indicar la intensidad del problema de nubes, y otros indicadores de la cercanía de nubes o

sombras; esta banda esta construida de „bit flags‟ entonces trae mucha información que se

refleja en la condición de un solo „bit‟ del dato de 16 bits.

Antes de la introducción de los indicadores de calidad, la selección de pixeles en

compuestas fue mas sencilla pero menos certera. Como las nubes reflejan la mayoría de

la luz que entra la atmosfera, la metodología mas tradicional fue la comparación de

imágenes y la selección del píxel con el valor mas bajo. Sin embargo, esta metodología

falla cuando se enfrenta sombras, porque la reflectancia es mas bajo pero es consistente

con otras partes de la imagen. Hansen recurrió a técnicas similares en escoger algún

píxel que no fue el mínimo, sino el tercero o el octavo mas bajo con la expectativa que no

mas que una cuarta parte de los pixeles tendrán sombras; las bandas de calidad de pixeles

fueron introducidos después de las primeras investigaciones de Hansen, tal vez como

consecuencia de sus observaciones.

La implementación del VCF en Centroamérica ha pasado por una evolución en la

selección de pixeles en base de los índices de calidad, ya que son varios y no son

internamente consistentes. Hay dos extremos en la selección de pixeles; la exclusión de

todo píxel que no es perfecto, y la inclusión de todos seleccionando el mejor sin un

umbral de calidad minima. La ultima alternativa utilizada esta en el modulo

“create_eoscomposite32rV18” que admite casi todos los pixeles seleccionando los

casos dudosos en base de los gradientes en los índices de calidad. Esta alternativa se

seleccionó porque no deja „huecos‟ en la cobertura donde hay muchos nubes y permite

utilizar todos los pixeles con la expectativa que los buenos serán mas consistentes y

tendrán mas peso matemático en los análisis de los datos.

Como consecuencia del método de selección de mejores pixeles, siempre hay pixeles de

calidades contaminadas con nubes. Esto deja ciertos lugares donde hay desconfianza

sobre el resultado del análisis; los mas destacados son el sur-central de Nicaragua, el

norte central de Costa Rica, la zona montano bajo oriental de Talamanca y la zona

montano bajo nororiental de las montañas costeras del Darién. De estos casos, lo mas

difícil es del sur de Nicaragua, porque es una zona en proceso de deforestación donde se

sabe que hay mucha variabilidad en la cobertura de bosque; sin embargo, queda la duda

de cuan confiable es el dato VCF porque se sabe que hay mucha nube en la zona.

En vista de la posibilidad de que hay contaminación de pixeles individuales, los análisis

en este informe son de valores promedios de „trienios‟. Se construye 3 trienios entre

2001 y 2010, es decir, 2001 – 2003, 2004 – 2007, y 2008 -2010. (El „trienio‟ medio es de

4 años, pero se incluyeron todos para no perder los datos.) Una inspección visual de los

resultados da una impresión mas favorable, ya que elimina „cambios‟ bruscos de

vegetación (por ejemplo, la conversión de 90% bosque a 0%, y de vuelta a 90% en 3 años

seguidos, que solo puede ser por causa de contaminación de pixeles con nubes en un

año).

Resultados

Tendencias regionales

Para la primera década del siglo XXI la dinámica forestal ha alcanzado cierto equilibrio.

Hay deforestación y reforestación según las umbrales nacionales de CMNUCC; la

deforestación se define como bajar la cobertura de copa por debajo del umbral, y la

degradación son cambios que no pasan el umbral. Una cuantificación de los cambios

demuestra que al final de cuentas los

cambios en la cobertura forestal no son

muy dramáticos.

Estos umbrales se han concretado

según la tabla „Que es bosque?

CMNUCC‟. Los valores varían porque

los países han identificado en forma

individual los niveles de cobertura que

conforman con su experiencia de

cobertura forestal, al igual que el área

minima y la altura. Para la

comparación de la cobertura de bosque

con VCF, solo se toma en cuenta la

densidad de cobertura, ya que los

pixeles VCF cubran mas de cualquier de los áreas mínimos y no hay información sobre la

altura del bosque que desprenden directamente de los datos MODIS.

Una comparación de la cobertura forestal al principio y al final de la década, encuentra

una reforestación de 0.35%, es decir, levemente positiva pero casi sin cambio.

Una comparación por trienios (2001 - 2003, 2004 – 2007, 2008 – 2010) muestra

contrastes importantes. Entre el primer y el segundo trienio la deforestación fue casi el

doble de la reforestación, pero entre el segundo y el tercero la reforestación es mas que la

deforestación cuando se mide estrictamente en base

del área clasificada como „bosque‟.

Este resultado no es de todo positivo, ya que dentro

de los áreas de bosque, se encuentra una degradación

significativa de la calidad del bosque que equivale a

la perdida de casi 2millones de hectáreas entre el

segundo y tercero trienio de la década.

El lado positivo es que la perdida de hectáreas

equivalentes baja casi en la mitad entre la primera y

la segunda, y la segunda y tercera trienio de la

década. Pero lo que apunta es que la taza de

degradación de bosques sigue en aumento, y aunque el numero de hectáreas con

densidades de bosques por encima del umbral de „bosque‟ aumenta, su calidad de esos

bosques va deteriorando y el sumidero de carbono que representan es menor.

Hectareas Degradadas

2001 - 2007

Has. Equivalentes 2004 - 2010

Has. Equivalentes

Degradadas 20,750,791 16,828,795

Enriquecidas 6,748,918 7,286,983

Efecto total -3,127,889 -1,885,673

Tendencias nacionales en cambios Bosque – No Bosque

Todos los países de la región han llegado a una tendencia a estabilizar la cobertura

forestal a fines de la primera década del siglo XXI. La gran mayoría de la cobertura

forestal no sufre cambios de clasificación de cobertura, y los cambios tienden a nivelarse

entre la deforestación y la reforestación. La Republica Dominicana muestra la mayor

estabilidad en la cobertura forestal, con mas de 96% sin cambiar de clasificación; el que

tiene menor estabilidad es Costa Rica, con tan solo 75%. Sin embargo, al igual que

todos, la tasa de reforestación al final de la década iguala a la tasa de deforestación,

dejando el total de la cobertura forestal sin cambio en ese periodo.

Tendencias de cambio

2001 - 2007 2004 - 2010

Deforestación 9.904% 6.967%

Sin cambio 84.912% 85.508%

Reforestación 5.184% 7.525%

Total 100.000% 100.000%

Deforestación como porcentaje de reforestación

191.053% 92.581%

Dos países tienen un comportamiento distinto de los otros. En Panamá y República

Dominicana las tasas de reforestación es mayor o casi igual que la tasa de deforestación

en la primera parte de la década; en contraste, los otros países experimentan tasa de

deforestación mayores, en el caso de El Salvador casi tres veces mas, que la

reforestación. Esa diferencia sigue en el siguiente periodo; en la mayoría de los países, la

tasa de reforestación incrementa dramáticamente relativa a la deforestación, y la

deforestación se aminora a la mitad del periodo anterior en algunos casos. Sin embargo

la Republica Dominicana casi no ve ningún cambio, y contrario a los otros países, la tasa

de deforestación incrementa en Panamá.

Cambios en la cobertura forestal nacional, por país Periodo 2001 - 2007

Cambio como Porcentaje

Legend Republica Dominicana Guatemala Belice Honduras El Salvador Nicaragua Costa Rica Panama Total

Deforestation 1.902 13.778 6.585 10.814 14.965 13.260 15.526 10.166 9.904

No Change 96.181 81.900 89.644 84.273 79.872 79.905 75.885 80.556 84.912

Reforestation 1.917 4.322 3.771 4.913 5.162 6.834 8.589 9.278 5.184

Total Bosque 100.000 100.000 100.000 100.000 100.000 100.000 100.000 100.000 100.000

Periodo 2004 - 2010

Cambio como Porcentaje

Legend Republica Dominicana Guatemala Belice Honduras El Salvador Nicaragua Costa Rica Panama Total

Deforestation 1.673 7.615 4.620 5.985 7.483 10.015 10.946 11.652 6.967

No Change 96.454 84.922 90.547 84.775 81.323 78.570 77.731 80.559 85.508

Reforestation 1.872 7.463 4.833 9.240 11.195 11.415 11.323 7.789 7.525

Total Bosque 100.000 100.000 100.000 100.000 100.000 100.000 100.000 100.000 100.000

Note en la secuencia de comparaciones que la comparación del segundo trienio realmente

abarca 2004 a 2010, comparando los trienios 2004-2007 con 2008-2010; no queda claro

el titulo de los mapas.

Belice:

Belice es el segundo país en la minimización de la deforestación con una tasa de 4 a 6%

entre trienios, una tasa anual de 1%. La mayoría de la deforestación ocurre en los áreas

fronterizos con México y Guatemala, y se reducen dramáticamente entre el principio y el

fin de la década. Hay una actividad de reforestación concentrada en el sureste del país

cercana a zonas de cultivo que se ve mas fuerte en la primera parte de la década, pero que

sigue durante la segunda parte.

República Dominicana:

Hay un patrón fuerte de reforestación durante la primera parte de la década en la parte sur

(Pedernales e Independencia) y occidental del país y en algunas partes de la costa norte.

A la misma vez, hay una deforestación esparcida en la parte oriental especialmente en

zonas adyacentes a terrenos ya deforestados en Hato Mayor, El Seibo y La Altagracia.

Para la segunda parte de la década este patrón se invierte en el sur y en el centro

occidental del país, con un incremento en la deforestación. En la parte oriental, igual se

invierte, pero reduce la deforestación a favor de la reforestación. El patrón de

deforestación no se cambia en partes de la costa norte María Trinidad Sánchez y Duarte,

y en las partes sur y central de Monseñor Duarte y San José de Ocoa.

Guatemala:

Guatemala demuestra en forma dramática el contraste entre la primera y segunda parte de

la década. En la primera parte hay conversiones masivas pero dispersas en mucho del

Peten, al igual que en las partes montañosas al sur de Quetzaltenango y el Lago de

Atitlán. Igualmente, desde el Trifinio hacia el norte hasta Motagua hay una tendencia de

deforestación en la primera parte. Para la segunda parte de la década la deforestación se

ha aminorado en casi todos lados; en el Peten sigue la conversión de bosque, pero con

incremento de la reforestación intercalada con la deforestación. Como contraste, sigue un

proceso de deforestación en Alta Verapaz que se aminora poco en la segunda parte de la

década.

El Salvador;

En la primera parte de la década se ve una fuerte tendencia a la deforestación, con

algunas excepciones en Santa Ana, Chalatenango y La Unión. Al igual que en

Guatemala este proceso se invierte al final de la década con una tendencia generalizada

hacia la reforestación.

Honduras:

Honduras sigue el mismo patrón que Guatemala, con una fuerte tendencia a la

deforestación durante la primera parte de la década y una reducción en la segunda parte.

Sin embargo, hay ciertas zonas que experimentan una persistencia de la deforestación aun

en la segunda parte de la década, siendo estos la parte baja del Río Aguan, Choluteca, la

parte alta del Río Patuca, la parte baja del Río Paulaya, y las montañas cercanas a La

Ceiba.

Nicaragua:

Una excepción al patrón de deforestación en la primera parte de la década se ve cerca de

Estelí, donde hay una franja de reforestación que extiende desde la frontera casi hasta la

ciudad de Estelí. Igual al patrón visto en Guatemala, hay una inversión de la tendencia a

la deforestación en la segunda parte de la década, con la excepción de la zona de la

Moskitia central donde la tendencia a la deforestación se mantiene fuerte; la excepción a

esto es la parte sureste de la Moskitia, fronterizo con Costa Rica donde se nota el cambio

de tendencia de deforestación a la reforestación.

Costa Rica:

Costa Rica presenta algunas coincidencias y otros contrastes con el patrón generalizado

observado en otras partes del istmo. Al igual que otros áreas, la zona pacifica del pais se

ve una fuerte tendencia a la deforestación al inicio de la década, y otra tendencia de la

reforestación en la segunda parte. Este patrón varia en la parte atlántica, cerca al parque

nacional Tortuguero y en la zona de Upala, donde hay relativamente mas reforestación en

la primera parte de la década y mas deforestación en la segunda parte. Curiosamente, se

ve un contraste en los dos lados de la frontera con Nicaragua, donde el comportamiento

es la inversa. En el lado Nicaragüense, se nota una tendencia a la deforestación en la

primera parte de la década, al igual que en la zona pacifica, tendencia que contrasta con la

reforestación visible al sur de la frontera en la primera parte de la década. El patrón se

invierte al final de la década, cuando en el sur de Nicaragua se ve la recuperación del

bosque, mientras que al lado costarricense hay una deforestación; sugiere un impacto de

políticas diferenciales sobre el manejo de la tierra entre las dos naciones. No se observan

contrastes con los patrones en los dos lados de la frontera con Panamá.

Panamá:

Como se mencionó en la comparación regional, Panamá no sigue las tendencias

generales. Lejos de compartir el patrón de mas deforestación en la primera parte de la

década, se nota una leve tendencia a mayor reforestación en la costa norte de Veraguas y

también en la parte sur del Darién. Sin embargo, no hay contrastes tan fuertes entre los

dos periodos, con una leve tendencia a mas deforestación que reforestación en el segundo

periodo.

Tendencias nacionales en Densidades de Bosque

Una forma alternativa mas compleja de visualizar cambios es un proceso matematico de

restas, para presentar el cambio de densidad en zonas definidas como bosque entre

trienios. No solo indica donde hay cambios en el bosque y en que direccion, sino

tambien indica la magnitud del cambio. Presenta la misma información, con la adicion

de información sobre la intensidad de cambio, sin la indicacion de si cruza el umbral

bosque-no bosque. Los colores verde, amarillo y rojo indica la intensidad de cambio de

positivo a negativo: el color negro solo indica donde no hay cobertura que supera el

umbral bosque.

Belice:

La comparación de cambio entre los dos trienios en Belice da mas información e indica

que el proceso de degradación continua aun en zonas donde el umbral bosque-no bosque

no se cruza. Presenta un proceso generalizado de degradación en toda la zona norte del

país, aun en áreas de bosque. Al lado positivo, se ve un enriquecimiento de bosques en el

sur y centro del país, aun entre áreas esparcidos de degradación.

República Dominicana:

La comparación de cambios de densidades de bosques entre los dos trienios confirma el

incremento de bosques en el sur y centro del país durante la primera parte de la década, y

su decremento en el sur central y en el este. En la segunda parte de la década, la

reforestación del sur cambia a degradación, y la degradación se reduce en la zona oriental

y sur central. La degradación incrementa en los bosque del norte, mientras que el balance

degradación-enriquecimiento no cambia mucho en los bosques del centro-occidente del

país.

Guatemala:

La comparación de cambios en intensidades de cambio confirma las observaciones de la

comparación binaria; la zona Peten sufre un gran proceso de degradación durante la

primera parte de la década, proceso que mengua en la segunda parte de la década. La

misma observación se puede hacer en la zona central de Alta Verapaz, y en la cadena de

montañas del sur del país. Preocupante es que aun con la reducción de la deforestación

en la segunda parte de la década, con la excepción de la parte norte del Peten y una parte

de Alta Verapaz, no se ve una recuperación o enriquecimiento de zonas degradadas en la

primera parte, solamente una reducción en la intensidad de la degradación.

El Salvador:

La degradación generalizada en la primera parte de la década se reduce en la segunda

parte, e inclusive se ve una recuperación de bosque en algunos de los volcanes. Muy

llamativo es que a pesar de la degradación acelerada de la primera parte de la década,

también aparenta una actividad forestal mas generalizada y hasta con mas recuperación

de bosque en la parte central y oriental del país.

Honduras:

Honduras realiza una reducción notable en la degradación en los bosques del este del país

entre la primera y segunda parte de la década. No hay una diferencia tan marcada en la

parte norte y oeste del país (tampoco en el sur, donde casi no hay bosques). No hay

mucha recuperación de bosques, y en la parte norte del país la degradación sigue, pero tal

vez a un ritmo menor durante la segunda parte de la década.

Nicaragua:

Durante la segunda parte de la década se nota una disminución de la degradación y hasta

cierta recuperación de bosque en la frontera norte y frontera suroriental del país. Sin

embargo, en la parte este central del país no se ve mucha recuperación de bosque.

Notable es que en la zona occidente en los dos lado de los lagos se ve una recuperación

de bosque en la primera y segunda parte de la década. Al igual que en Honduras, no se

ve una recuperación de bosque en la frontera agrícola.

Costa Rica:

Solamente en el noroeste del país, en Guanacaste, se ve una diferencia marcada entre la

primera y segunda parte de la década. Hay una disminución de la deforestación, y un

incremento en el enriquecimiento de bosques en las zonas bajas y sobre la cadena de

volcanes. Este patrón continua, pero menos fuerte, en la continuación de la cordillera en

el sur, frente al océano pacifico. En contraste, lo demás del país ve una leve disminución

de la degradación, pero en algunos casos apenas se distingue, como en el caso de la zona

norte del país donde la degradación sigue con poca variación. En los bosques atlánticos

de Talamanca tampoco se ve diferencias marcadas durante la década, con una reducción

de la degradación pero también una reducción en el enriquecimiento de bosques en la

segunda parte de la década.

Panamá:

Casi no hay diferencias visibles entre la primera y segunda parte de la década. Hay un

enriquecimiento notable en Bocas del Toro y en Darién, con degradación intercalada,

mientras que en la parte seca (sur) del país casi no hay bosques; hay un proceso avanzado

de degradación que si bien se mengua, es muy poco. Hay un área de malos datos en el

país, en la costa norte de Darién, donde se muestra una deforestación completa; es una

zona de mucha nubosidad donde los bosques no se detectan debajo los bosques, pero

otras fuentes de información indiquen que estén bastante densos.

Conclusión

El análisis de los datos VCF se ha hecho de 2 formas; en una primera, se analiza los

cambios de cobertura forestal solamente con referencia a los umbrales de densidad

minima de bosque declarados ante CMNUCC, y en una segunda, se compara la evolución

de la densidad de los áreas que se categorizan como bosque. La comparación de datos se

hace por valores promedios de trienios (2001-2003, 2004-2007, 2008-2010), con una

comparación entre el primer trienio y el segundo, y otra comparación entre el segundo

trienio y el tercero, para ver tendencias de cambio al principio y al fin de la primer década

del siglo XXI.

El análisis de cambios referente a umbrales demuestra que a nivel de la región, la tasa de

deforestación se ha aminorado en la segunda parte de la década, al punto que la

reforestación iguala o supera la deforestación. Sin embargo, un análisis de áreas de

bosque por densidades encuentra que dentro del área de bosque ha habido una

degradación además que la deforestación (según el umbral nacional) que representa

perdidas significativas de capacidad de almacenamiento de carbono.

La comparación de densidades de coberturas en diferentes periodos de tiempo arroja un

resultado similar, pero agrega una visión de intensidad de cambio, que parece útil para

fines de decisiones de políticas. Esta visión tiene el defecto que no indica directamente

donde los cambios llegan al umbral de la deforestación (o la reforestación), pero provee

una herramienta para detectar donde la capacidad de almacenaje de carbono esta siendo

mas alterada, en forma positiva o negativa, para tomar decisiones al respecto.

Bibliografía

Clark, Matthew L., T. Mitchell Aide, H. Ricardo Grau, George Riner. 2010. A scalable

approach to mapping annual land cover at 250m using MODIS time series data: A case

study in the Dry Chaco ecoregion of South America. In Remote Sensing of Environment

114 (2010): 2816 – 2832.

DeFries, R. S., Field, C. B., Fung, I., et al. 1995. Mapping the land surface for global

atmosphere– biosphere models: towards continuous distributions of vegetation‟s

functional properties. Journal of Geophysical Research, 100, 867– 920.

GOFC-GOLD. 2010. A sourcebook of methods and procedures for monitoring and

reporting anthropogenic greenhouse gas emissions and removals caused by deforestation,

gains and losses of carbon stocks in forests remaining forests and forestation. GOFC-

GOLD Report version COP16-1, (GOFC-GOLD Project Office, Natural Resources

Canada, Alberta, Canada).

Hansen, M.C., R. S. DeFries, J.R.G Townshend, R. Sohlberg, C. Dimiceli, M. Carroll.

2002. Towards an operational MODIS continuous field of percent tree cover algorithm:

examples using AVHRR and MODIS data. Remote Sensing of Environment 83: 2002:

303 – 319.

Hansen, M.C., R.S. DeFries, J.R.G. Townshend, M.Carroll, C. Dimiceli y R.A. Sohlberg.

2003. Global Percent Tree Cover at a Spatial resolution of 500 meters: First results of the

MODIS Vegetation Continuous Fields Algorithm. Earth Interactions, V7(2003), Paper

#10: 1 – 15.

Hansen, M.C. Stephen V. Stehman, Peter V.Potapov, Thomas R. Loveland, John R.G.

Townshend, Ruth S. DeFries, Kyle W. Pittman, Belinda Arunarwati, Fred Stolle, Mark

K. Steininger, Mark Carroll and Charlene DiMiceli. 2008. Humid tropical forest clearing

from 2000 to 2005 quantified by using multitemporal and multiresolution remotely

sensed data. PNAS, Jul 8 2008: vol 105 # 27: 9439 – 9444.

Hansen, Matthew C., David P. Roy, Erik Lindquist, Bernard Adusei, Christopher O.

Justice, Alice Altstatt. 2008. A method for integrating MODIS and Landsat data for

systematic monitoring of forest cover and change in the Congo Basin. Remote Sensing

of Environment 112 (2008): 2495 – 2513.

Hayes, Daniel J., Warren B. Cohen, Steven A. Sader, Daniel E. Irwin. 2008. Estimating

proportional change in forest cover as a continuous variable from multi-year MODIS

data. Remote Sensing of Environment 112 (2008): 735 – 749.