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Explicación de los datos de Global Forest Watch sobre la pérdida de cobertura arbórea en 2023
Aerial footage of palm oil and the forest in Sentabai Village, West Kalimantan, 2017.
-Nanang Sujana/CIFOR
Los nuevos datos de pérdida de cobertura arbórea del laboratorio GLAD de la Universidad de Maryland (UMD) y disponibles en Global Forest Watch (GFW) muestran disminuciones en la pérdida de bosques primarios en algunos países, pero una tasa persistente en general en 2023. ¿Qué miden los datos, qué ha cambiado este año y cómo se comparan los datos a otras estimaciones oficiales de deforestación? Esto es lo que usted debe saber sobre los nuevos datos.
Qué mide la pérdida de cobertura arbórea y cuál es su diferencia con la deforestación
Los datos de pérdida de cobertura arbórea de UMD capturan la pérdida anual de todos los árboles de más de cinco metros de altura entre el 2001 y el 2023. Los datos de pérdida de cobertura arbórea incluyen la pérdida de árboles en bosques naturales, así como en plantaciones y cultivos arbóreos (aunque es importante recalcar que los datos de bosques primarios que utilizamos para filtrar la pérdida en los trópicos excluyen las plantaciones, los cultivos arbóreos y los bosques en regeneración). La pérdida de esta cobertura arbórea puede ser de origen humano o natural y puede ser permanente o temporal.
La deforestación se diferencia en que solo se refiere a un cambio de cobertura arbórea permanente de un bosque a otro uso de la tierra provocado por seres humanos (y no por causas naturales). Algunas formas de pérdida de cobertura arbórea, como la conversión de un bosque natural a tierras agrícolas, se consideran deforestación, mientras que otras formas de pérdida de cobertura arbórea, como la tala de madera en plantaciones forestales o las alteraciones naturales, no; lea más sobre las diferencias aquí. La pérdida de cobertura arbórea, ya sea deforestación o no, puede ser legal o ilegal.
En algunos casos, como en el Seguimiento de Objetivos de Deforestación y Restauración de Global Forest Review, utilizamos un indicador que representa la deforestación. Ese indicador incluye las pérdidas derivadas de la agricultura a pequeña escala en los bosques primarios tropicales húmedos y toda la deforestación y urbanización impulsada por los productos básicos de consumo (dentro y fuera de los bosques primarios tropicales húmedos). Las pérdidas temporales, como aquellas provocadas por incendios o actividades forestales, no están incluidas. No utilizamos este indicador de deforestación en todos nuestros informes porque está basado en datos de resolución aproximada que están diseñados para limitar la inclusión de pérdidas temporales o pérdidas en bosques plantados solo a escala global. La deforestación sigue siendo difícil de rastrear con conjuntos de datos consistentes a nivel mundial y existen retrasos inherentes para confirmar si la pérdida detectada en las imágenes satelitales es temporal o permanente.
Las mejoras en los datos a lo largo del tiempo generan algunas incoherencias en las series temporales de datos
Los ajustes del algoritmo y la mejora de los datos satelitales han mejorado el conjunto de datos de pérdida de cobertura arbórea a lo largo del tiempo.
Este año, el algoritmo de detección de pérdidas utilizado por la Universidad de Maryland para crear los datos de pérdida de cobertura arbórea se complementó con información del conjunto de datos de perturbaciones terrestres DIST-ALERT. A veces los cambios de final de temporada de un año se omiten en los datos de pérdida de cobertura arbórea (debido a datos satelitales insuficientes y la cobertura de nubes) y se atribuyen en vez al año siguiente. DIST-ALERT mostró áreas de pérdida de cobertura arbórea que el algoritmo anual no detectó. Estas áreas se revisaron e incluyeron manualmente para el 2023.
El uso de DIST-ALERT ayudó especialmente a detectar pérdidas por incendios forestales de final de temporada en los bosques boreales y la tala de final de temporada en los trópicos que de otro modo habrían aparecido en los datos del 2024. Los datos de DIST-ALERT también ayudaron a detectar pérdida de cobertura arbórea debido a inundaciones y minería. El uso de estas alertas resultó en un aumento del 3,7 % en la pérdida de cobertura arbórea global detectada. La mayoría de los cambios afectaron a las regiones boreales, mientras que para el resto del mundo, el aumento fue de solo el 1,7 %. Es importante tener en cuenta que, dado que la mayoría de las áreas añadidas se habrían detectado de otro modo en 2024, no creemos que este cambio en el enfoque de mapeo para el 2023 tenga ningún impacto en las tendencias a largo plazo de los datos.
Los cambios adicionales a la serie temporal incluyen ajustes al algoritmo para los años 2011-2014 y para los años del 2015 en adelante y la incorporación de datos del Landsat 8 a partir del 2013. Estos cambios facilitan la detección de cambios a menor escala, como pérdidas por incendios, tala selectiva y agricultura migratoria. Las variaciones en la disponibilidad de imágenes satelitales también implican inconsistencias en la calidad y el número de imágenes disponibles para capturar la perdida cada año.
Para abordar estas inconsistencias, nosotros:
- Centramos nuestros análisis en tendencias después del 2015.
- Evaluamos el promedio móvil de tres años para interpretar las tendencias a más largo plazo.
- Ignoramos el aumento de las pérdidas después de 2012 en lugares donde predomina la agricultura a pequeña escala, como África Central.
¿Qué captura la pérdida de cobertura arbórea por incendios?
Los datos de pérdida de cobertura arbórea a debida a incendios de la UMD nos permiten distinguir la pérdida provocada por incendios de otras pérdidas de cobertura arbórea. Estos datos atribuyen la probabilidad de pérdida debida al fuego de cada píxel de pérdida de cobertura arbórea de 30 metros. Usando estos datos, podemos distinguirla pérdida debida al fuego de la pérdida debida a otros factores, como la agricultura o la explotación forestal. Los datos sobre la pérdida de cobertura arbórea debida a los incendios incluyen los incendios naturales y aquellos provocados por seres humanos, que generan una pérdida directa del dosel de árbol. Los datos capturan los incendios forestales, los incendios utilizados para despejar el terreno para otro uso y los incendios provocados intencionadamente que dan lugar a la pérdida de cobertura arbórea (incluidos los incendios fugitivos iniciados por los seres humanos con fines relacionados con la agricultura, la caza, las actividades recreativas o los incendios provocados). Sin embargo, no se incluyen los casos en los que los árboles se talan y posteriormente se queman, ya que en estos casos el impulsor inicial de la pérdida es la eliminación mecánica.
Estos datos nos permiten comprender mejor el impacto del fuego en la pérdida de cobertura arbórea en el 2023. Por ejemplo, los incendios desempeñaron un papel especialmente importante en Bolivia y Canadá; obtenga más información sobre nuestros hallazgos a partir de los datos de 2023 aquí.
Aunque los incendios no suelen provocar un cambio permanente en el uso del suelo, siguen siendo una fuente importante de emisiones de carbono y pueden dar lugar a bucles de retroalimentación de aumento de emisiones, temperaturas más altas, bosques más secos y más incendios.
¿Por qué nos centramos en los trópicos?
En nuestro análisis de los datos de la Universidad de Maryland (UMD), nos centramos principalmente en la pérdida de cobertura arbórea en los bosques tropicales primarios, ya que en ellos se registra la mayor parte (más del 96%) de la deforestación mundial, y la pérdida en esas áreas tiene enormes repercusiones sobre la biodiversidad y el almacenamiento de carbono. Aunque estas pérdidas puedan revertirse eventualmente, los hábitats y las reservas de carbono tardarán décadas en recuperarse y podría producirse una pérdida permanente de biodiversidad.
¿Cómo se compara la pérdida de cobertura arbórea con los datos oficiales de Brasil e Indonesia?
Brasil
PRODES (el sistema oficial de monitoreo forestal para la Amazonia del Instituto Nacional De Investigación Espacial de Brasil (INPE)) y los datos de la Universidad de Maryland (UMD) tienen diferencias metodológicas y de definición que son importantes de entender cuando se comparan estas dos fuentes de datos. PRODES mide la deforestación total de más de 6.25 hectáreas y pérdidas de bosques antropogénicos por incendios, mientras que la Universidad de Maryland (UMD) registra la pérdida de más de 0.09 hectáreas de todos los árboles de más de cinco metros de altura. Ambas son medidas importantes que nos ayudan a entender cómo cambian los bosques, ya que la deforestación, los incendios forestales y las pequeñas alteraciones del dosel forestal pueden tener impactos en el clima, la biodiversidad y los servicios de los ecosistemas.
Ambos sistemas muestran una tendencia a la baja en pérdidas para 2023 en el bioma amazónico: una disminución del 22 % según PRODES y una disminución del 39 % según UMD (disminución del 42 % para pérdidas sin incendios), lo que confirma las noticias positivas para la Amazonia.
Datos de PRODES vs. UMD en la Amazonia brasileña
Indonesia
La superposición de los datos de pérdida de bosques primarios de UMD/GFW para el 2023 con el mapa oficial de cobertura terrestre de Indonesia del Ministerio de Medioambiente y Silvicultura (Ministry of Environment and Forestry, MoEF) muestra que el 70 % de la pérdida ocurrió dentro de las clases oficiales de cobertura arbórea de Indonesia, y el 30 % restante tuvo lugar en agricultura mixta de tierras secas, matorrales, arbustos pantanosos y otros tipos de cobertura de tierra. Aproximadamente 144 mil hectáreas de pérdida con un tamaño de parche superior a dos hectáreas se encontraron dentro de las clases oficiales de cubierta forestal de Indonesia. De estas 144 mil hectáreas, alrededor de 15 mil hectáreas se encontraron dentro de áreas legalmente clasificadas como bosques primarios en Indonesia.
Clase según el MoEF | Porcentaje de pérdida de bosques primarios de UMD/GFW en 2023 |
Bosques primarios | 9% |
Bosques secundarios | 60% |
Bosques de plantaciones | 1% |
No forestal | 30% |
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