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Lo que Necesita Saber Acerca de los Datos de Pérdida de Cobertura Arbórea de 2019 de GFW
Every 6 seconds in 2019 1 football pitch of forest was lost.
Los nuevos datos de la Universidad de Maryland (UMD), publicados en Global Forest Watch, muestran que los bosques primarios en los trópicos sufrieron grandes pérdidas en 2019. Pero ¿qué muestran estos datos acerca de las causas de la pérdida y cómo se comparan con otras estimaciones de pérdida? A continuación es lo que necesita saber sobre los datos de la UMD.
La pérdida de cobertura arbórea no es necesariamente deforestación
La pérdida de cobertura arbórea hace referencia a la perturbación de la vegetación leñosa superior a cinco metros de altura, ya sean bosques primarios maduros, bosques secundarios en recuperación de perturbaciones pasadas o plantaciones de árboles. Para centrarse en la pérdida en los bosques naturales maduros, GFW enfoca nuestro análisis más específicamente en la pérdida de los bosques tropicales húmedos primarios. Estos bosques típicamente tienen valores altos de carbono y biodiversidad y, una vez que se pierden, puede llevar décadas o incluso milenios para que vuelvan a crecer hasta algo cercano a un estado de bosque primario.
Sin embargo, los datos todavía no establecen diferencias entre las causas de la pérdida, que pueden ir desde la perturbación natural hasta incendios antropogénicos o la deforestación total. Datos adicionales, así como la interpretación visual, pueden ayudarnos a entender mejor qué está causando la pérdida.
Existen otras consideraciones técnicas que pueden afectar la interpretación de los datos de la UMD sobre la pérdida de cobertura arbórea. Se han aplicado múltiples iteraciones del algoritmo de detección en la serie de tiempo, lo cual podría crear como resultado inconsistencias, y la pérdida que ocurre al final del año es capturada ocasionalmente el año siguiente debido a la cobertura de nubes.
Los incendios fueron una causa y un síntoma de pérdida en 2019
Parecía que había incendios en todos lados en 2019. Mediante los datos de áreas quemadas de MODIS de la UMD, podemos entender mejor en qué medida los incendios influyeron en las cifras de pérdida de 2019, aunque es posible que las estimaciones no capturen todo el daño causado por los incendios debido a la cobertura de nubes y la bruma.
Pareciera que los incendios en Brasil, que tuvieron una amplia cobertura de medios, fueron un síntoma de pérdida de bosques primarios en vez de ser la causa directa. En la Amazonía brasileña, la densidad de incendios fue 20 veces mayor en bosques primarios previamente desmontados que en los bosques en pie. Y mientras que los incendios estuvieron por encima del promedio en 2019, solo el 20 % ocurrió en bosques primarios, mientras que el 30 % ocurrió en áreas de pérdida donde ocurrió pérdida de bosques primarios anteriormente. El 50 % restante ocurrió en áreas que no eran bosques y en bosques secundarios. Lo mismo ocurrió en Indonesia, donde hubo tasas mucho más altas de incendios en bosques degradados previamente y solo un 6 % en bosques primarios.
Sin embargo, los incendios también pueden ser una causa directa de la pérdida de cobertura arbórea. En Bolivia, los incendios que escaparon de áreas agrícolas quemaron grandes franjas de bosques primarios y otros tipos de coberturas arbóreas. Más de la mitad de los incendios de 2019 en Bolivia ocurrieron en áreas de cobertura arbórea y cerca del 60 % de la pérdida de 2019 ocurrió en áreas de incendios. Australia también experimentó incendios sin precedentes en 2019: cerca del 80 % de los datos de pérdidas de 2019 coincidió con el área quemada.
Los datos de la Universidad de Maryland monitorean cambios diferentes a los datos oficiales de Brasil
PRODES, el sistema de monitoreo de bosques oficial del gobierno brasileño, y la UMD fundamentalmente miden dos cosas diferentes, lo cual ayuda a explicar por qué PRODES mostró un 30 % de aumento en la deforestación de 2018 a 2019, mientras que los datos de la UMD solo mostraron un aumento del 1 % de pérdida de bosques primarios.
Como hemos resaltado antes, PRODES solo detecta parches de deforestación total mayor a 6,25 hectáreas, mientras que los datos de la UMD capturan pérdidas mayores a 0,09 hectáreas de toda vegetación leñosa mayor a 5 metros de altura independientemente de la causa. Ambas son medidas esenciales porque necesitamos saber dónde y cuándo tiene lugar la deforestación permanente, en lo cual PRODES se centra de manera exclusiva. Sin embargo, cualquier pérdida de cobertura arbórea, que es lo que captura la UMD, incluyendo aquella que ocurre por incendios, puede generar un impacto en el clima, la biodiversidad y los servicios de los ecosistemas.
Debido a estas diferencias, los datos de la UMD tienden a capturar más cambios que PRODES. De la deforestación detectada por PRODES en 2019, más del 80 % coincide con áreas de pérdida de bosques primarios de la UMD de los últimos diez años. Por otro lado, solo el 36 % de los datos de la UMD de 2019 apareció en los últimos diez años de datos de PRODES.
La diferencia en el alcance puede también resultar en diferencias en las tendencias. Mientras que PRODES y otros sistemas claramente acuerdan que la deforestación total está en aumento, los cambios capturados por la UMD pueden ser más ambiguos. Por ejemplo, la UMD remarca que la pérdida de bosques primarios en Brasil en 2016 y 2017 se debió a incendios en el sotobosque que no son monitoreados por PRODES; a pesar de la generalización de los incendios en el Amazonas en 2019, pocos de ellos generaron pérdidas directas de bosques primarios durante el año pasado.
De manera similar, puede que algunas áreas de incendio en el sotobosque y pequeños cambios en los doseles detectados por los datos de la UMD en años pasados hayan sido desmontadas y, por lo tanto, capturadas en el monitoreo de PRODES. Los datos de la UMD detectan la primera pérdida, de manera que estas áreas no se capturan nuevamente al ser deforestadas, lo que genera una posible subestimación del cambio en comparación con PRODES para ese año. Cerca de una cuarta parte de la deforestación detectada por PRODES en 2019 fue detectada como pérdida de cobertura arbórea por los datos de la UMD antes de 2018.
Además del alcance diferente, ambos sistemas también utilizan dos metodologías diferentes para detectar cambios. Los datos de la UMD son un sistema completamente automatizado que analiza cada píxel individualmente, mientras que en PRODES, la deforestación es delineada a través de la interpretación visual de parcelas a partir de imágenes satelitales. Además, ambas analizan períodos de tiempo ligeramente diferentes, ya que laUMD captura la pérdida durante el curso del año calendario y PRODES captura la deforestación entre agosto y julio.
Los datos oficiales de Indonesia de 2019 reflejan las tendencias identificadas por la Universidad de Maryland
Los datos oficiales de deforestación suministrados por el Ministerio de Medio Ambiente y Bosques (MoEF) de Indonesia mostraron una tendencia a la baja entre 2018 y 2019, similar a los datos de la UMD. Aunque hay valores ligeramente diferentes en el área de pérdida, ambos conjuntos de datos muestran pérdidas menores por tercer año consecutivo después de pérdidas récord relacionadas con incendios en 2015 y 2016. Como se detalló en un blog nuestro previo, los datos del Ministerio de Medio Ambiente y Bosques (MoEF) muestran varias diferencias con los datos de la UMD, entre ellas un período de observación de julio a junio, un requisito de área mínima de 6,25 hectáreas y la interpretación visual de imágenes satelitales para determinar si hubo pérdida de bosques.
Qué esperar de GFW el año próximo
Los primeros indicadores señalan una temporada seca en 2020 en el Amazonas e incendios en Australia a lo largo del año del calendario, de manera que podemos anticipar que aparecerán más incendios en los datos del año próximo. GFW trabaja continuamente para mejorar nuestros datos. Los avances de la UMD pronto nos permitirán detectar instancias repetidas de pérdida de cobertura arbórea en las últimas dos décadas, así como pérdidas debido a incendios, lo que ayuda a evaluar qué impulsa las pérdidas y entender cómo se comparan los datos de la UMD con otros sistemas de monitoreo.
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