Autor: Ana Folhadella

MAAP #61: La Minería Aurífera se Reduce en la Reserva Nacional Tambopata

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En el anterior MAAP #60, mostramos cómo la minería aurífera se incrementa en la zona de amortiguamiento de la Reserva Nacional Tambopata. En cambio, en el presente reporte, mostramos que la tasa de deforestación por minería se ha reducido al interior de la Reserva Nacional Tambopata, debido a las intervenciones por el SERNANP (Servicio Nacional de Áreas Naturales Protegidas) y otras entidades del Gobierno Peruano.

Imagen 61. Datos: Planet, MAAP, SERNANP

Deforestación Minera en la Reserva Nacional Tambopata

La Imagen 61 muestra la trayectoria de la deforestación ilegal al interior de la Reserva Nacional Tambopata, desde la invasión inicial durante finales del 2015 hasta mayo del 2017. Aunque la tasa ha bajado, la deforestación total al interior de la Reserva ha llegado hasta las 550 hectáreas* (750 campos de fútbol) desde septiembre del 2015. Actualmente, el SERNANP ha manifestado que el 90% del área invadida ha sido recuperada de la minería ilegal.

*Nuestro estimado de 550 hectáreas se refiere específicamente a la pérdida de bosque en la Reserva Nacional Tambopata desde septiembre del 2015. El SERNANP ha estimado 750 hectáreas que incluyen todas las áreas y ecosistemas (playas, sectores del río, bosques de galería y de tierra firme) donde hubo actividades mineras, al interior de la Reserva.

Tasa Decreciente

Después una serie de intervenciones del Gobierno Peruano, la tasa de la deforestación al interior de la Reserva Nacional Tambopata se ha reducido (ver Cuadro 61). Hubo picos de deforestación en marzo y agosto del 2016, seguido por una tasa decreciente desde septiembre, luego de una serie de intervenciones por parte del Gobierno Peruano, al interior de la Reserva.

Cuadro 61. Datos: MAAP

Dos Áreas a Considerar

Sin embargo, hemos detectado una pequeña actividad minera reciente en dos áreas al interior de la Reserva Nacional Tambopata (Cuadros A y B de Imagen 61). Las siguientes imágenes muestran estas áreas entre noviembre del 2016 (panel izquierdo) y mayo del 2017 (panel derecho). Los puntos rojos (•) indican la misma ubicación, en el tiempo, entre los paneles.

Imagen 61a. Datos: SERNANP, RapidEye/Planet, Sentinel/ESA
Imagen 61b Datos: SERNANP, RapidEye/Planet, Sentinel/ESA

Frente a estas incursiones aisladas de mineros ilegales al interior de la Reserva Nacional Tambopata, el SERNANP con la finalidad de liberar por completo el sector de actividades de minería ilegal, viene realizando de manera continua patrullajes y acciones de interdicción, tal es así que antes de esta publicación, el SERNANP junto con DICAPI y FEMA ejecutaron una acción de interdicción en el sector del Cuadro B.

Cita

Finer M, Novoa S, Olexy T (2017) La Minería Aurífera se Reduce en la Reserva Nacional Tambopata. MAAP: 61.

MAAP #60: La Minería Aurífera se Incrementa en la Zona de Amortiguamiento de la Reserva Nacional Tambopata

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En el anterior MAAP #50 presentamos un análisis de la extensión de la deforestación por minería aurífera en el sur de la Amazonía peruana, hasta septiembre del 2016. En el presente reporte, actualizamos los datos y mostramos el incremento de 460 hectáreas (630 campos de fútbol) en la zona de amortiguamiento de la Reserva Nacional Tambopata*, durante los últimos 8 meses, desde septiembre del 2016 hasta mayo del 2017 (ver color rojo en la Imagen 60). El área deforestada en la zona de amortiguamiento ha llegado a 4,440 hectáreas (6,080 campos de fútbol) desde el 2012.

Imagen 60. Datos: Planet, MAAP, SERNANP

*Cabe enfatizar que la zona de amortiguamiento no forma parte del área natural protegida, por lo que no está bajo  jurisdicción del SERNANP (Servicio Nacional de Áreas Naturales Protegidas por el Estado).  Sin embargo, las actividades ilegales que vienen realizándose en la zona de amortiguamiento están poniendo en riego los valores de conservación del área protegida, cuya competencia corresponde a otros actores. Cabe indicar que, según el SERNANP, en la zona de amortiguamiento se han destruido 07 campamentos mineros como parte de las interdicciones efectuadas por la FEMA, MGP y el SERNANP.

Zooms de Alta Resolución

La Imagen 60a muestra el frente más activo en la zona de amortiguamiento, entre septiembre del 2016 (panel izquierdo) y mayo del 2017 (panel derecho). El Cuadro A1 enfatiza el frente de la deforestación más reciente, mostrando su avance entre marzo (panel izquierdo) y mayo (panel derecho) del 2017. Los puntos rojos (•) indican la misma ubicación entre los paneles.

Imagen 60a. Datos: RapidEye/Planet, Sentinel/ESA
Cuadro A1. Datos: RapidEye/Planet, Sentinel/ESA

Desplazamiento de Campamentos Mineros Ilegales

La Imagen 60b es un GIF que muestra el desplazamiento de los campamentos mineros ilegales hacia el frente activo, entre noviembre del 2015 y marzo del 2017.

Imagen 60b. Datos: DigitalGlobe (Nextview), Planet

Proyecto de Ley

En marzo del presente año, se ha presentado en el Congreso de la República un Proyecto de Ley con la finalidad de retirar al delito de minería ilegal la condición de crimen organizado. Sin embargo, como se evidencia en las imágenes de este reporte, existe un grupo de personas que de manera directa, concertada y coordinada vienen afectando la zona de amortiguamiento de la Reserva Nacional Tambopata, poniendo en riesgo los valores de conservación del área protegida

Cita

Finer M, Novoa S, Olexy T, Durand L (2017) La Minería Aurífera se Incrementa en la Zona de Amortiguamiento de la Reserva Nacional Tambopata. MAAP: 60.

MAAP #59: El Poder de los “Satélites Pequeños»

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Imagen 59a. Satélite pequeño de Planet.

La empresa Planet está liderando el uso de los “satélites pequeños” de alta resolución (Imagen 59a). El tamaño y costo de los  satélites de Planet son mucho más reducidos comparados a los satélites tradicionales, lo cual hace posible fabricar y enviar al espacio una flota más numerosa. Actualmente, Planet opera 149 satélites, conocidos como Doves, la flota más grande de la historia de la observación de la Tierra. Los Doves capturan imágenes a color de 3-5 metros de resolución, y pronto cubrirán, a diario, toda la superficie terrestre de la Tierra.

Durante el último año, el MAAP* ha demostrado el poder de las imágenes de Planet para monitorear la deforestación y degradación de la selva Amazónica, en tiempo casi real. Un flujo consistente de estas nuevas imágenes de alta resolución es necesario para este tipo de trabajo; por ello la flota de Planet es ideal. A continuación, proporcionamos una muestra de hallazgos claves del MAAP, basados en las imágenes de Planet, para diferentes casos, incluyendo minería aurífera, deforestación ilegal, caminos forestales, fuegos, vientos huracanados, deslizamientos, e inundaciones.**

*El MAAP ha tenido acceso a las imágenes de Planet a través del programa Ambassador.
**En las siguientes imágenes, los puntos rojos (•) indican la misma ubicación, en el tiempo, entre los paneles.

Minería Aurífera Ilegal

Imagen 59b. Data: Planet, SERNANP

Usamos las imágenes de Planet para monitorear cercanamente la reciente invasión de minería aurífera ilegal en la Reserva Nacional Tambopata en Madre de Dios. La Imagen 59b es un GIF que muestra toda la invasión: desde sus inicios en enero del 2016, seguido por los avances de deforestación en julio y noviembre del 2016, y la imagen más reciente, en marzo del 2017. El total de la deforestación por la invasión es de más de 500 hectáreas. Estas imágenes fueron un recurso importante para las autoridades, sociedad civil, y los medios que responden a esta situación.

Deforestación Ilegal por Agricultura

Imagen 59c. Data: Planet, SERNANP

Usamos las imágenes de Planet para documentar los numerosos casos de deforestación de pequeña escala, a causa de prácticas agrícolas. Estos ejemplos son importantes porque, de manera acumulativa, la deforestación de pequeña escala es la causa principal de deforestación en la Amazonía peruana (ver MAAP Synthesis #2). La Imagen 59c muestra la rápida aparición de varias  áreas agrícolas nuevas entre mayo (panel izquierdo) y junio (panel derecho) del 2016, en la Reserva Comunal El Sira, área natural protegida ubicada en la Amazonía peruana centro.

Caminos Forestales

Imagen 59d. Data: Planet

Hemos usado las imágenes de Planet para mostrar la rápida construcción de los caminos forestales. Por ejemplo, la Imagen 59d muestra la construcción de un camino forestal en la zona de amortiguamiento del Parque Nacional Cordillera Azul, entre noviembre del 2015 (panel izquierdo) y julio del 2016 (panel derecho).

Fuegos

Imagen 59e. Data: Planet

Las imágenes de Planet son un recurso importante que sirvió para monitorear los fuegos intensos en Perú, el año pasado. La Imagen 59e muestra la pérdida de bosque debido a un fuego descontrolado desde un área agrícola en el norte de la Amazonía peruana, entre mayo (panel izquierdo) y octubre (panel derecho) del 2016. Nótese que las imágenes captaron el humo de los fuegos en setiembre (panel medio).

Vientos Huracanados

Imagen 59f. Data: Planet

Hacemos uso de Planet para contribuir a documentar el escaso conocimiento sobre los tipos de pérdidas naturales de bosque en la Amazonía peruana a causa de los fuertes vientos provenientes de tormentas focalizadas conocidas como “vientos huracanados”. La Imagen 59f muestra una vista de alta resolución de un reciente evento de gran magnitud, entre enero (panel izquierdo) y agosto (panel derecho) del 2016 en el norte de la Amazonía peruana.

Deslizamientos

Imagen 59g. Data: Planet

Recientemente, las imágenes de Planet han revelado un interesante fenómeno natural: un deslizamiento de gran magnitud en una remota y accidentada área del Parque Nacional Sierra del Divisor. La Imagen 59g muestra el área entre octubre 2016 (panel izquierdo) y marzo 2017 (panel derecho).

Inundaciones

Imagen 59h. Data: Planet

Finalmente, las imágenes de Planet jugaron un rol importante en monitorear los impactos de las recientes inundaciones que golpearon al norte de la costa peruana. La Imagen 59h muestra la rápida inundación de las parcelas agrícolas a lo largo del río Jequetepeque, en el norte del Perú, entre febrero (panel izquierdo) y marzo (panel derecho) del 2017.

Referencias

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

Cita

Finer M, Novoa S, Mascaro J (2017) El Poder de los “Satélites Pequeños». MAAP: 59.

MAAP #58: Las Inundaciones y el Calentamiento de Aguas Costeras en Perú

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En los anteriores MAAP #56 y MAAP #57, mostramos una serie de imágenes satelitales de áreas inundadas y afectadas por las intensas lluvias en el norte peruano. Los satélites proporcionan información adicional crítica para entender mejor estos eventos, tales como las inundaciones extremas. En el presente informe, presentamos dos tipos de información satelital relacionada a las inundaciones: la temperatura superficial del mar y la precipitación.

Calentamiento de Aguas Costeras

Imagen 58a. Datos: NOAA

La información satelital de la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica (NOAA, por sus siglas en inglés), de los Estados Unidos, muestra claramente el calentamiento de las aguas costeras del norte peruano, exactamente antes y durante las fuertes lluvias e inundaciones (1,2). La Imagen 58a muestra el repentino calentamiento del mar en enero, seguido por un incremento de temperatura en febrero y marzo (el cuadro blanco indica el área principal afectada por las inundaciones). Los expertos peruanos se refieren a este fenómeno como “El Niño Costero”.

Lluvias Fuertes

Imagen 58b. Datos: Senamhi, NASA/GPM

La Imagen 58b muestra el resultado de la precipitación mensual acumulada (el cuadro blanco indica el área principal afectada por las inundaciones). En enero, como se esperaba, la costa árida del norte registró una escasa precipitación, en comparación con la Amazonía este. Sin embargo, en febrero y marzo la costa norte presentó una lluvia inusual intensa, más fuerte que en muchas áreas de la Amazonía.

Inundaciones Relacionadas con el Cambio Climático?

Han surgido preguntas acerca del vínculo entre las inundaciones que han afectado la costa norte peruana y el cambio climático (3). Las imágenes previas muestran cómo la repentina aparición de aguas cálidas frente a las costas coincide con la intensificación de lluvias en el área principal afectada por las inundaciones.

En los últimos 100 años, sólo tres veces (1925, 1982-83 y 1997-98) se ha registrado un calentamiento del mar de tal magnitud cómo en marzo del 2017, en todos los casos asociados con lluvias intensas anómalas en la costa norte y centro del Perú (4). Por sus características similares, los de 1925 y 2017 son denominados como “El Niño Costero” por científicos peruanos (5). Estos últimos, son eventos muy raros y difícil de predecir.

Para entender mejor el vínculo entre las recientes inundaciones y el cambio climático, es necesario realizar un análisis de atribución (6). No obstante, tales eventos son coherentes con los pronósticos relacionados a las fuertes lluvias intensificadas por el calentamiento del mar, a causa del cambio climático (3). El cambio climático también puede aumentar la frecuencia o intensificar los eventos de El Niño (7).

Referencias

  1. Villa, L. (27 de marzo 2017). Radar Sentinel-1: Evaluación Preliminar del Impacto del Niño Costero en Perú (Parte II). [Mensaje en un blog]. Link: http://luciovilla.blogspot.com/2017/03/radar-sentinel-1-evaluacion-preliminar_27.html
  2. Villa, L. (17 de marzo 2017). Radar Sentinel-1: Evaluación Preliminar del Impacto del Niño Costero en Perú (Parte I). [Mensaje en un blog]. Link: http://luciovilla.blogspot.com/2017/03/radar-sentinel-1-evaluacion-preliminar.html
  3. Berwyn B (2017) Peru’s Floods Follow Climate Change’s Deadly Extreme Weather Trend. Inside Climate News. Link: https://insideclimatenews.org/news/24032017/peru-floods-extreme-weather-climate-global-warming-el-nino
  4. Woodman & Takahashi (2017) ¿Por qué no llueve en la costa del Perú (salvo durante El Niño)?. Boletín Técnico “Generación de modelos climáticos para el pronóstico de la ocurrencia del Fenómeno El Niño”, 1, 6, 4-7, Instituto Geofísico del Perú.
  5. Rau P (2017) Alcances sobre El Niño Costero 2017 y las lluvias. Link: http://pedrorau.blogspot.pe/2017/04/nino-costero.html#more
  6. Lindsey R (2016) Extreme event attribution: the climate versus weather blame game. Link: https://www.climate.gov/news-features/understanding-climate/extreme-event-attribution-climate-versus-weather-blame-game
  7. Fraser B (2017) Coastal El Niño catches Peru by surprise. EcoAmericas March 2017.

Cita

Finer M, Novoa S, Valqui M, Gacke S (2017) Las Inundaciones y el Calentamiento de Aguas Costeras en Perú. MAAP: 58.

MAAP #57: Nuevas Imágenes Satelitales de las Inundaciones en el Norte Peruano

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Imagen 57. Datos: ESRI, INEI, MINAM. Click para agrandar.

En el anterior MAAP #56, mostramos una serie de imágenes satelitales de algunas áreas inundadas por las intensas lluvias, en el norte peruano.

En el presente reporte, mostramos una serie de nuevas imágenes satelitales de muy alta resolución (0.5 metros) de algunos ríos que que desbordaron y afectaron áreas de cultivo e infraestructura urbana.

La Imagen 57 muestra los 13 ríos principales que se desbordaron durante el mes de marzo, en el norte peruano.

A continuación, mostramos imágenes satelitales de muy alta resolución, de las zonas indicadas por los Cuadros A-D.

Río Tumbes

Imagen 57a. Datos: Digital Globe (Nextview)

La Imagen 57a muestra las inundaciones a lo largo de un tramo del río Tumbes, entre octubre del 2016 (panel izquierdo) y marzo del 2017 (panel derecho). Los cuadros amarillos se muestran con mayor zoom, en la parte inferior.

Cuadro A1. Datos: Digital Globe (Nextview)
Cuadro A2. Datos: Digital Globe (Nextview)

Río Chira

La Imagen 57b muestra las inundaciones a lo largo de un tramo del río Chira entre enero (panel izquierdo) y marzo (panel derecho) del 2017.

Imagen 57b. Datos: Digital Globe (Nextview)
Cuadro B1. Datos: Digital Globe (Nextview)
Cuadro B2. Datos: Digital Globe (Nextview)

Río La Leche

La Imagen 57c muestra las inundaciones a lo largo de un tramo del río La Leche entre enero (panel izquierdo) y marzo (panel derecho) del 2017. Nótese el impacto sobre la carretera Panamericana.

Imagen 57c. Datos: Digital Globe (Nextview)
Cuadro C1. Datos: Digital Globe (Nextview)

Río Jequetepeque

La Imagen 57d muestra las inundaciones a lo largo de un tramo del río Jequetepeque entre enero (panel izquierdo) y marzo (panel derecho) del 2017.

Imagen 57d. Datos: Digital Globe (Nextview)
Cuadro D1. Datos: Digital Globe (Nextview)
Cuadro D2. Datos: Digital Globe (Nextview)

Referencias

UNOSAT, 2017. Efectos del Niño Costero: Inundaciones en Perú, Departamentos de La Libertad & Ancash. _Marzo_20170321

UNOSAT, 2017. Efectos del Niño Costero: Inundaciones en Perú, Departamentos de La Libertad & Ancash. _Marzo_20170321

UNOSAT, 2017. Efectos del Niño Costero: Inundaciones en Perú, Departamentos de Piura. Marzo_20170320

Cita

Novoa S, Finer M (2017) Nuevas Imágenes Satelitales de las Inundaciones en el Norte Peruano. MAAP: 57

MAAP #56: Inundaciones en el Norte Peruano por El Niño Costero

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Imagen 56. Datos: NASA, ESA, JRC/Google

Intensas precipitaciones han generado desbordes e inundaciones en la costa norte y centro del Perú, durante marzo del 2017.

Se trata de un fenómeno denominado El Niño Costero, producido por el calentamiento anómalo del mar, focalizado en la costa ecuatorial del océano Pacífico.

La Imagen 56 muestra un estimado preliminar de las áreas inundadas en la costa norte. La estimación de estas áreas (color rojo), se ha generado a través de un análisis con imágenes de radar (Sentinel-1), identificando las zonas con saturación de agua.

A continuación, mostramos imágenes satelitales de las zonas indicadas por los Cuadros A-D, los cuales representan ejemplos precisos de los tipos de inundación.

En todos los mapas, los puntos rojos indican los mismos lugares entre los paneles.

Formación de Lagunas Temporales

Uno de los fenómenos que sirve como indicador de un periodo intenso de lluvias en las partes altas del norte es la formación de las lagunas temporales La Niña y La Niña Sur, en la región Piura. En la Imagen 56a, se puede notar la formación de una de las lagunas entre finales de enero (panel izquierdo) y marzo del 2017 (panel derecho).

Imagen 56a. Datos: ESA

Inundaciones que afectan Pueblos, Infraestructura, y Cultivos

La Imagen 56b muestra algunos puntos en donde las inundaciones han afectado la carretera Panamericana, entre enero (panel izquierdo) y marzo (panel derecho), en la región Lambayeque. La Imagen 56c muestra un zoom del desborde del río La Leche y las inundaciones de áreas agrícolas alrededor de este tramo de la Panamericana. La Imagen 56d muestra el desborde del río Reque (región Lambayeque) y el impacto en las áreas agrícolas y zonas urbanas alrededor de la Panamericana.

Imagen 56b. Datos: ESA, NASA/USGS
Imagen 56c. Datos: ESA
Imagen 56d. Datos: Planet

Cita

Novoa S, Finer M (2017) Inundaciones en el Norte Peruano por El Niño Costero. MAAP: 56.

MAAP #55: Nuevos vientos huracanados en el 2017

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En el anterior MAAP #54, describimos el fenómeno de la pérdida natural de bosque ocasionada por vientos huracanados, mostrando algunos ejemplos del 2016 en la Amazonía peruana. Los vientos fuertes de estas tormentas localizadas pueden causar la perdida de cientos de hectáreas de bosque.

En enero del 2017, las alertas GLAD indicaron dos nuevos eventos de vientos huracanados, en la región Madre de Dios. A continuación, mostramos imágenes de alta resolución de estos dos casos. Lo primero es un evento grande, con una pérdida de 317 hectáreas (equivalente a 434 campos de fútbol) (Imagen 55a). El segundo es un evento de 75 hectáreas (101 campos de fútbol) que ocurrió al interior de una concesión forestal (Imagen 55b).

Imagen 55a. Datos: Planet
Imagen 55b. Datos: Planet

Vista de Muy Alta Resolución

Aprovechamos esta oportunidad para mostrar una nueva imagen de muy alta resolución (0.5 metros) de uno de los eventos de vientos huracanados del 2016, en la región Loreto (ejemplo B de MAAP #54). La Imagen 55c muestra el siguiente patrón: derribamiento de árboles en la misma dirección del viento, creando un patrón en forma de abanico con una orientación definida. Cabe mencionar que este evento ocurrió al interior de un Área Natural Protegida (Área Conservación Regional Maijuna-Kichwa).

Imagen 55c. Datos: Digital Globe (Nextview). Los puntos rojos indican el mismo lugar en ambas imágenes.


Cita

Finer M, Novoa S (2017) Nuevos vientos huracanados en el 2017. MAAP: 55.

MAAP #54: Pérdidas naturales por vientos huracanados en la Amazonía peruana

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Imagen 54. Mapa de Base

El presente MAAP reporta la pérdida natural de bosque ocasionada por vientos huracanados en la Amazonía peruana.

Este fenómeno resulta de la reacción en cadena que se origina por la caída de uno o más árboles debido a vientos fuertes de una tormenta localizada. De esta manera, se inicia el derribamiento de otros árboles en la misma dirección del viento, creando un patrón en forma de abanico con una orientación definida (blowdown en inglés).

Este fenómeno ha sido reportado anteriormente en Brasil y Colombia (ver Referencias, abajo).

El mapa  de base (ver a la derecha) muestra la ubicación de algunos ejemplos recientes (durante el 2016) de pérdida de bosque por vientos huracanados en la Amazonía peruana.

Cabe enfatizar que estas zonas fueron detectadas a través de alertas GLAD, datos de alerta temprana producida por la Universidad de Maryland (ver Anexo).

A continuación, se muestran 7 ejemplos de vientos huracanados en Loreto y Madre de Dios, incluyendo 4 Áreas Naturales Protegidas.  La pérdida de bosque en estas áreas variaron entre 24 y 900 hectáreas.

Ejemplos en Loreto

A continuación, se muestran 3 ejemplos de vientos huracanados en la región Loreto, ubicado al norte del Perú. En cada ejemplo, mostramos una imagen de antes (panel izquierdo) y después (panel derecho) de los vientos huracanados. Se trata de pérdidas de 912 hectáreas en el ejemplo A, 124 hectáreas en el ejemplo B (Área Conservación Regional Ampiyacu Apayacu), y 357 hectáreas en el ejemplo C.

Imagen 54a. Datos: Planet.
Imagen 54b. Datos: Planet.

 

Imagen 54c. Datos: Planet.

Ejemplos de Madre en Dios

A continuación, se muestran 4 ejemplos de vientos huracanados en la región Madre de Dios, ubicada al sur del Perú. En cada ejemplo, mostramos una imagen de antes (panel izquierdo) y después (panel derecho) de los vientos huracanados. Se trata de pérdidas de 73 hectáreas en el ejemplo D (Parque Nacional Manu), 77 hectáreas en el ejemplo E, 93 hectáreas en el ejemplo F (Parque Nacional Bahuaja Sonene), y 24 hectáreas en el ejemplo G (Reserva Nacional Tambopata).

Imagen 54d. Datos: Planet.
Imagen 54e. Datos: Planet.

 

 

Imagen 54e. Datos: Planet.
Imagen 54g. Datos: Planet.

Anexo

Esta última imagen muestra como aparecen en las alertas GLAD.

Coordenadas

A.      -1.386944, -73.679444
B.      -3.029722, -72.786666
C.      -3.456111, -76.713333
F.       -13.294722, -69.295833

Referencias

Para más información sobre vientos huracanados en la Amazonía ver:

Etter y Botero (1990) Efectos de los procesos climáticos y geomorfológicos en la dinámica del Bosque Húmedo Tropical de la Amazonía Colombiana. Colombia Amazonica 4:7.

Espırito-Santo, F. D. B. et al. Storm intensity and old-growth forest disturbances in the Amazon region. Geophys. Res. Lett. 37, L11403 (2010).

Nelson, B. W. et al. Forest disturbance by large blowdowns in the Brazilian Amazon. Ecology 75, 853–858 (1994).

Garstang, M., White, S., Shugart, H. H. & Halverson, J. Convective cloud downdrafts as the cause of large blowdowns in the Amazon rainforest. Meteorol. Atmos. Phys. 67, 199–212 (1998).

Cita

Novoa S, Finer M (2017) Pérdidas naturales por vientos huracanados en la Amazonía peruana. MAAP: 54.