Explicación de los datos de Global Forest Watch sobre la pérdida de cobertura arbórea en 2022

Nuevos datos sobre la pérdida de cobertura arbórea facilitados por la Universidad de Maryland (University of Maryland, UMD) y disponibles en Global Forest Watch (GFW) muestran tasas altas de pérdida de bosques primarios en 2022, a pesar de las ambiciones políticas para frenar la pérdida. ¿Qué miden los datos, qué es diferente este año y cómo se compara con 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 sobre la pérdida de cobertura arbórea de la UMD registran la pérdida anual de todos los árboles de más de cinco metros de altura en los años naturales comprendidos entre 2001 y 2022. Debido a que la recolección de datos ópticos por satélite a menudo puede estar oscurecida por la cobertura de nubes en los trópicos húmedos, se puede registrar alguna pérdida tardía en el año siguiente después de la cobertura de nubes persistente. Este fenómeno es común en muchos países tropicales en los que predomina la cobertura de nubes.  

Los datos sobre la pérdida de cobertura arbórea incluyen la pérdida de árboles en bosques naturales, así como en plantaciones y cultivos de árboles. La pérdida de esta cobertura arbórea puede ser de origen humano o natural y puede ser permanente o temporal. La deforestación consiste en un cambio permanente y provocado por el hombre de un bosque a otro uso del suelo. Algunas formas de pérdida de cobertura arbórea, como la conversión de un bosque natural en 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.  

Una nueva herramienta disponible en Global Forest Review, el Rastreador de Objetivos, nos permite utilizar los datos de pérdida de cobertura arbórea para medir el progreso hacia el cumplimiento de los compromisos relacionados con la deforestación a nivel mundial gracias a un proxy de deforestación de resolución gruesa. Para ello, el Rastreador de Objetivos identifica las pérdidas que podrían representar deforestación dentro y fuera de los trópicos incluyendo únicamente la pérdida de cobertura arbórea causada por determinados factores. Más específicamente, incluye la expansión de la agricultura a pequeña escala en los bosques primarios tropicales húmedos, así como toda pérdida en la deforestación provocada por productos básicos de consumo y urbanización. Quedan excluidas las pérdidas temporales, como las provocadas por incendios o actividades forestales.  

¿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. 

Al separar la pérdida de cobertura arbórea de los incendios en los datos de la UMD se obtuvo una correspondencia mucho más estrecha entre estos dos conjuntos de datos. Sin embargo, ambos parecen mostrar tendencias distintas para 2022 en la Amazonia brasileña: PRODES muestra un descenso del 11 % en la deforestación, mientras que UMD muestra un aumento del 21 % en la pérdida de bosques primarios no afectados por incendios. 

Datos de PRODES vs. Universidad de Maryland (UMD) en la Amazonia brasileña 

El motivo de esta discrepancia puede ser la diferencia en los periodos reportados. PRODES utiliza el periodo que comprende entre agosto y julio (en este caso, de agosto de 2021 a julio de 2022), mientras que la UMD utiliza el año calendario (de enero a diciembre de 2022). Las alertas DETER del gobierno brasileño, que realizan un seguimiento diario de la deforestación, sugieren que las tasas de deforestación aumentaron en el segundo semestre de 2022 en comparación con años anteriores. Las alertas DETER detectaron una disminución del 2 % de la deforestación entre agosto de 2021 y julio de 2022 en comparación con agosto de 2020 y julio de 2021, pero detectaron un aumento del 25 % entre el año calendario 2021 y 2022. 

Alertas DETER en la Amazonia brasileña 

Indonesia  

Este año, WRI y el Ministerio de Medio Ambiente y Silvicultura (MoEF) de Indonesia están trabajando juntos en un análisis conjunto para comprender mejor los hallazgos de la pérdida de bosque primario según UMD/GFW a través de los datos y definiciones del MoEF. Al superponer los datos de pérdida de bosque primario de UMD/GFW para 2022 con el mapa de cobertura de tierras del MoEF, se observa que el 67% ocurre dentro de las clases oficiales de cobertura forestal de Indonesia, mientras que el 33% restante tiene lugar en áreas de agricultura mixta de tierras secas, arbustos, pantanos y otros tipos de cobertura del suelo. Aproximadamente, se encontró una pérdida de 107 mil hectáreas que se ubicaba tanto dentro de las clases oficiales de cobertura forestal de Indonesia con un área mayor a dos hectáreas. De estas 107 mil hectáreas, alrededor de 12 mil hectáreas se encontraban dentro de áreas legalmente clasificadas como bosque primario en Indonesia. El próximo análisis conjunto mejorará nuestra comprensión de estos problemas. 

Las mejoras en los datos a lo largo del tiempo generan incoherencias en los datos anteriores a 2015 

Los ajustes del algoritmo y la mejora de los datos satelitales han perfeccionado el conjunto de datos de pérdida de cobertura arbórea a lo largo del tiempo. Los cambios en el algoritmo de detección de la pérdida de cobertura arbórea para los años 2011-2014 y 2015 en adelante y la incorporación de los datos de Landsat 8 a partir de 2013 facilitan la detección de cambios a menor escala, como la pérdida debida a los incendios, la explotación selectiva y la agricultura migratoria. Las variaciones en la disponibilidad de imágenes satelitales también significa que hay inconsistencias con la calidad y el número de imágenes disponibles para registrar datos cada año.  

Para abordar estos problemas, realizamos lo siguiente:  

• Nos centramos en nuestros análisis de tendencias después del 2015.  
• Se evalúaa el promedio móvil de tres años para interpretar las tendencias a más largo plazo. 
• Se ignora el aumento de las pérdidas después de 2012 en lugares donde predomina la agricultura a pequeña escala, como África Central. Es probable que este aumento se deba a la mejora de los datos, que detectan mejor las pérdidas más adelante en la serie de tiempo.  

¿Cómo evolucionarán los datos con el tiempo? 

La UMD está trabajando para mejorar los datos de cambios y extensión de la cobertura arbórea, lo que resultará en cambios en los datos en los próximos años. Los nuevos datos permitirán hacer un seguimiento de la extensión anual de la cobertura arbórea y ofrecerán información sobre las pérdidas y ganancias anuales utilizando un algoritmo consistente para toda la serie de tiempo. También hará un seguimiento de varios episodios de ganancia y pérdida en una única ubicación, lo que nos permitirá detectar mejor las áreas dinámicas de cambio en los bosques, como actividades forestales e incendios forestales. La incorporación de episodios de ganancia anual y pérdida recurrente proporcionará una imagen más completa del cambio en los bosques a escala mundial.