Mes: agosto 2020

MAAP #124: Deforestación 2020 en la Amazonía Peruana

Posted on by dcadmin
Mapa Base. Hotspots de pérdida de bosque del 2020 en la Amazonía peruana. Datos: UMD/GLAD, MAAP, SERNANP.

Ahora estamos en temporada alta de la deforestación en la Amazonía peruana, entonces es fundamental aplicar el monitoreo en tiempo real (especialidad del MAAP).

En el presente reporte, destacamos algunos de los casos más alarmantes en lo que va del año 2020 (hasta el 23 de agosto).

El Mapa Base muestra los hotspots de pérdida de bosque, indicados por los colores amarillo, naranja y rojo.

A continuación, presentamos algunos de los casos más urgentes de deforestación, enfatizando a los causados por la minería aurífera (oro), y agricultura a gran y pequeña escala, que son los principales impulsores (drivers) de la deforestación en el Perú.

Las Letras A-I en el Mapa Base corresponden a la ubicación de los casos descritos abajo.

Incluimos casos de minería aurífera como en el río Pariamanu, que se ha convertido en uno de los focos de la minería ilegal (Letra A en la Amazonía sur).
p
Otro caso es la agricultura a gran escala, donde una colonia de Menonitas continua con una deforestación alarmante (Letra C en la Amazonia central).
j
Los otros casos tratan de la agricultura a pequeña escala, que acumulativamente representa el principal driver de la deforestación en el Perú.

Casos Urgentes de Deforestación 2020

1. Minería Aurífera (Oro)

En el MAAP #121, hemos reportado que, en general, la deforestación minera ha disminuido en la Amazonía peruana sur después de la Operación Mercurio iniciado por el Gobierno Peruano en el 2019, pero sí continúa en algunas zonas críticas. Las imágenes abajo muestran dos de estas zonas críticas (Pariamanu y Araza) con nueva deforestación alarmante durante el 2020.

A. Pariamanu

La siguiente imagen muestra la deforestación minera de 21 hectáreas de bosque primario a lo largo del río Pariamanu, en la región Madre de Dios, entre enero (panel izquierdo) y agosto (panel derecho) del 2020. Cabe enfatizar que la Fiscalía Especializada en Materia Ambiental de Madre de Dios acaba de realizar un operativo contra los mineros ilegales en esta zona.

Caso Pariamanu (minería ilegal). Datos: Planet, MAAP.

B. Araza

La siguiente imagen muestra la deforestación minera de 46 hectáreas a lo largo del río Chaspa en la región Puno, entre enero (panel izquierdo) y agosto (panel derecho) del 2020.

Caso Araza (minería ilegal). Datos: Planet, MAAP.

2. Agricultura a Gran Escala

C. Menonitas de Tierra Blanca

En el MAAP #112, reportamos que los menonitas, un grupo religioso, han causado la deforestación de 1.7 mil hectáreas entre el 2017 y el 2019, abriendo una nueva colonia cerca del centro poblado Tierra Blanca en la región Loreto. La siguiente imagen muestra la deforestación adicional de 332 hectáreas entre enero (panel izquierdo) y agosto (panel derecho) del 2020.

Caso Menonita (Tierra Blanca). Datos: Planet, MAAP.

3. Agricultura a Pequeña Escala

D. Jeberos

En el MAAP #84, reportamos la construcción de una nueva carretera (65 km) atravesando bosque primario en la región Loreto, entre la ciudad de Yurimaguas y la localidad de Jeberos. La siguiente imagen muestra la deforestación agraria a lo largo de la nueva carretera. Se trata de 16 hectáreas entre enero (panel izquierdo) y agosto (panel derecho) del 2020.

Caso Jeberos. Datos: Planet, MAAP.

E. Las Piedras

La siguiente imagen muestra la deforestación de 26 hectáreas de bosque primario en una concesión no maderable (castaña) a lo largo del río Las Piedras en la región Madre de Dios, entre noviembre del 2019 (panel izquierdo) y agosto del 2020 (panel derecho).

Caso Las Piedras. Datos: Planet, MAAP.

F. Bolognesi

La siguiente imagen muestra un ejemplo de la deforestación (235 hectáreas) en una de las zonas con mayor concentración de pérdida de bosque, ubicada en la región Ucayali.

Caso Bolognesi. Datos: Planet, MAAP.

G. Santa Maria de Nieva

La siguiente imagen muestra un ejemplo de la deforestación (140 hectáreas) en otra de las zonas con mayor concentración de pérdida de bosque, ubicada en la región Amazonas.

Caso Santa Maria de Nieva. Datos: Planet, MAAP.

H. Río Mishahua

La siguiente imagen muestra la deforestación (68 hectáreas) a lo largo del río Mishahua, en la región Ucayali. Cabe enfatizar que esta deforestación está cerca (río abajo) de la Reserva Territorial Kugapakori Nahua Nanti. Al norte, en el 2019, documentamos la gran deforestación a lo largo del río Sepahua, donde parece estar retomando actividad en el 2020.

Caso Mishahua. Datos: Planet, MAAP.

I. Al Sur del Parque Nacional Sierra del Divisor

La siguiente imagen muestra un ejemplo de la deforestación (67 hectáreas) en una de las zonas con mayor concentración pérdida de bosque, ubicado al sur del Parque Nacional Sierra del Divisor en la región Ucayali.

Caso Sur de Sierra del Divisor. Datos: Planet, MAAP.

Metodología

Presentamos las alertas tempranas GLAD (Universidad de Maryland) confirmadas. También analizamos las alertas de Geobosques (MINAM).

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 bosques.

Realizamos este análisis utilizando la herramienta Kernel Density dentro de la Caja de Herramientas de Analista Espacial del software ArcGIS. Se utilizaron los siguientes parámetros:

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.

Para el Mapa Base, usamos los siguientes porcentajes de concentración: Medio: 7-10%; Alto: 11-20%; Muy Alto: >20%.

Agradecimientos

Agradecemos a S. Novoa y G. Palacios por sus útiles comentarios a este reporte.

Este trabajo se realizó con el financiamiento de Erol Foundation, Norwegian Agency for Development Cooperation (NORAD) y International Conservation Fund of Canada (ICFC).

Cita

Finer M, Mamani N (2020) Deforestación 2020 en la Amazonía Peruana. MAAP: 124.

MAAP #123: Identificando Tala Ilegal en la Amazonía Peruana

Posted on by dcadmin
Imagen 1. Ejemplo de un nuevo camino forestal del 2019, con indicios de ilegalidad. Datos: Planet.

La tala ilegal en la Amazonía peruana es principalmente de tipo selectiva y, en consecuencia, difícil de detectar a través de información satelital.

Sin embargo, sí se puede detectar caminos forestales.

En el presente reporte, mostramos cómo se puede identificar la posible tala ilegal combinando estos datos de caminos forestales con información espacial complementaria.

Por lo tanto, nuestro nuevo método detecta el delito en tiempo real y cuando la acción preventiva aún es posible. Esto es importante porque cuando normalmente ocurre una intervención, deteniendo un bote o camión con madera ilegal, el daño está hecho.

Este análisis tiene dos partes. Primero, identificamos los nuevos caminos forestales construidos en la Amazonía peruana en el 2019, actualizando nuestro trabajo previo del 2015-18 (ver Mapa Base).

Segundo, evaluamos los principales patrones de caminos forestales a partir de la comparación con la información espacial complementaria*, con el fin de identificar la posible ilegalidad.

Cabe enfatizar que esta información es del 2019, pero estamos aplicando esta técnica en tiempo real durante el 2020.

Mapa Base. Caminos forestales del 2019 en relación con los años anteriores. Datos: MAAP. Click para agrandar.

Caminos Forestales 2019

El Mapa Base ilustra la ubicación de los caminos forestales construidos en la Amazonía peruana durante los últimos 5 años.

Anteriormente (MAAP #99), hemos documentado la construcción de 3.3 mil kilómetros lineales de caminos forestales entre el 2015 y el 2018.

Ahora, documentamos la construcción de un adicional de 1.5 mil kilómetros lineales en el 2019 (ver color rojo).

Note que los caminos forestales están concentrados principalmente en las regiones Ucayali, Madre de Dios y Loreto.

A continuación, mostramos tres tipos de posible ilegalidad que detectamos en el 2019:

  • Caminos Forestales en Zonas sin Títulos Habilitantes (Casos 1-2).
    .
  • Caminos Forestales en Concesiones Forestales Vigentes, pero en situación No Activa/No Definida (Casos 3-5).
    .
  • Caminos Forestales en Comunidades Nativas (Caso 6).

Casos de Posible Ilegalidad

Caminos Forestales en Zonas sin Títulos Habilitantes

Caso 1. Detectamos la apertura de una red de caminos forestales de 55 km lineales en una zona sin concesiones o permisos forestales, entre los límites de las regiones Loreto y San Martín. La imagen muestra el camino forestal digitalizado (color rojo, en el panel izquierdo), y sin digitalizar (panel derecho). Las flechas proporcionan puntos de referencia entre los paneles.

Caso 1. Datos: MAAP, Planet. Click para agrandar.

Caso 2. Detectamos la construcción de una red de caminos forestales de 5.8 km lineales en la zona de amortiguamiento de la Reserva Comunal Asháninka, llegando a solo 300 metros del área protegida. La imagen muestra el camino forestal digitalizado (color rojo, en el panel izquierdo), y sin digitalizar (panel derecho). Las flechas proporcionan puntos de referencia entre los paneles.

Caso 2. Datos: MAAP, Planet, IBC, SERNANP. Click para agrandar.

 

Caminos Forestales en Concesiones Forestales Vigentes, pero en situación No Activa/No Definida

Caso 3. Detectamos la construcción de un camino forestal de 45.3 km lineales que atraviesa una comunidad nativa y llega a una concesión forestal cuya situación está como No Definida, en la región Loreto justo al norte de la Reserva Nacional Pacaya Samiria. La imagen muestra el camino forestal digitalizado (color rojo, en el panel izquierdo), y sin digitalizar (panel derecho). Las flechas proporcionan puntos de referencia entre los paneles.

Caso 3. Datos: MAAP, ESA, IBC, SERFOR. Click para agrandar.

 

Caso 4. Detectamos la construcción de una red de 53.2 km lineales de caminos forestales en esta zona, de los cuales 21.4 km atraviesan una concesión forestal cuya situación es No Activa, cerca de la localidad de Sepahua en la región Ucayali. La imagen muestra el camino forestal digitalizado (color rojo, en el panel izquierdo), y sin digitalizar (panel derecho). Las flechas proporcionan puntos de referencia entre los paneles.

 

Caso 4. Datos: MAAP, Planet, IBC, SERFOR. Click para agrandar.

Caso 5. Detectamos la construcción de 17.7 km lineales en una concesión forestal maderable cuya situación actual está como No Activa, en la región Madre de Dios. La imagen muestra el camino forestal digitalizado (color rojo, en el panel izquierdo), y sin digitalizar (panel derecho). Las flechas proporcionan puntos de referencia entre los paneles.

Caso 5. Datos: MAAP, ESA, IBC, SERFOR. Click para agrandar.

Caminos Forestales en Comunidades Nativas

Caso 6. Detectamos la construcción de un camino forestal de 23.4 km lineales al interior de una Comunidad Nativa en la región Ucayali. Sin embargo, se advirtió que sobre el área de dicha comunidad no existiría ningún permiso forestal vigente. La imagen muestra el camino forestal digitalizado (color rojo, en el panel izquierdo), y sin digitalizar (panel derecho). Las flechas proporcionan puntos de referencia entre los paneles.

Caso 6. Datos: MAAP, Planet, SERNANP, IBC, SERFOR. Click para agrandar.

 

Notas

* Información accesible a través de las plataformas tecnológicas de las autoridades nacionales y regionales, como SISFOR (OSINFOR), GEOSERFOR (SERFOR) y los IDERs (Infraestructura de Datos Espaciales Regionales). Estos recursos nos brindan una primera comprensión sobre los indicios de ilegalidad de la actividad forestal documentada. Sin embargo, pueden tener limitaciones debido a la desactualización del contenido, específicamente la información sobre elestado de las concesiones y los permisos forestales (títulos habilitantes) otorgados por los gobiernos regionales.

Es posible presumir que el camino forestal es legal, si luego del análisis multitemporal correspondiente, se verifica que fue construido sobre una concesión o permiso forestal en estado “Vigente” y en situación “Activa”. En dicho momento, se infiere que su construcción se dio en el marco de actividades de aprovechamiento forestal según los títulos habilitantes vigentes. Ergo, el hecho de que el camino aparezca cuando el título habilitante figura en estado “Vigente” pero en situación “No Activa” o “No Definida,” nos brinda mayores indicios de que podría estar vinculado a actividades de tala ilegal.

Metodología

El análisis incluyó dos etapas principales.

La primera etapa consistió en evaluar los patrones lineales de pérdida de bosque y alertas tempranas del 2019, de los portales Global Forest Watch (datos de Universidad de Maryland) y de Geobosques (datos del Ministerio de Ambiente). Distinguimos entre caminos forestales y otros tipos caminos y carreteras. Los caminos forestales, son infraestructuras de patrones lineales, que se bifurcan al interior del bosque donde se encuentra la madera comercial. Generalmente se encuentran en áreas de bosques de producción permanente, comunidades indígenas y tierras de libre disponibilidad del estado. A diferencia de los caminos vecinales, estos generalmente no conectan localidades ni centros poblados. Una vez que los caminos forestales son identificados, se procede a descargar imágenes de alta-resolución (3 metros) de la empresa Planet para digitalizarlos. Durante este proceso, los caminos adicionales son detectados en las imágenes de alta resolución y también son digitalizados.

La segunda etapa se enfocó en un análisis de la legalidad, donde se superponen los nuevos caminos forestales con otras fuentes de información sobre el uso de tierra, como como las concesiones forestales del portal GeoSERFOR (SERFOR), permisos y concesiones verificadas del portal SISFOR (OSINFOR), comunidades indígenas (IBC 2019), áreas naturales protegidas  (SERNANP), centros poblados  (INEI 2019), y red vial (MTC 2018). Por ejemplo, como se muestra arriba, este proceso puede identificar caminos forestales cerca de áreas protegidas, al interior de comunidades indígenas, y al interior de concesiones forestales no activas.

Anex0 – Datos por región

REGION, Caminos Forestales (Km)

LORETO, 231.2
MADRE DE DIOS, 477.8
UCAYALI, 720.0
HUANUCO, 45.5
JUNÍN, 19.8
PASCO, 15.1
SAN MARTIN, 2.4

TOTAL, 1511.7

Referencias

Planet Team (2017). Planet Application Program Interface: In Space for Life on Earth. San Francisco, CA. https://api.planet.com

Agradecimientos

Agradecemos a R. Valle (OSINFOR), A. Felix (DAI), M.E. Gutierrez (ACCA), D. Suarez (ACCA), E. Ortiz (AAF), G. Palacios por sus útiles comentarios a este reporte.

Este reporte se realizó con el apoyo técnico de USAID, a través del proyecto Prevenir. Prevenir es una iniciativa que durante 5 años trabajará con el Gobierno del Perú, la sociedad civil y el sector privado para prevenir y combatir los delitos ambientales en Loreto, Ucayali y Madre de Dios, con la finalidad de conservar la Amazonía Peruana.

Descargo de responsabilidad: Esta publicación es posible gracias al apoyo del pueblo estadounidense a través de USAID. Su contenido es responsabilidad exclusiva del autor o autores y no refleja necesariamente los puntos de vista de USAID o del Gobierno de los EE. UU.

Cita

Finer M, Paz L, Novoa S, Villa L (2020) Identificando Tala Ilegal en la Amazonía Peruana. MAAP: 123.