MAAP #64: Buenas Noticias sobre Acciones contra la Deforestación

Desde que fue lanzado en abril del 2015, el MAAP ha presentado una serie de reportes sobre deforestación y degradación del bosque amazónico, que bien puede entenderse como “malas noticias” sobre el estado de conservación de la Amazonia. Sin embargo, durante este tiempo, también se han generado acciones para detener o evitar la deforestación que bien puede ser entendidas como ejemplos de “buenas noticias”.

Por lo tanto, el presente reporte resalta 5 historias positivas de la Amazonia peruana que demuestran cómo el monitoreo de la deforestación en tiempo casi real puede llevar a detener las amenazas del bosque, tales como minería aurífera y plantaciones agroindustriales (palma aceitera y cacao).

Los casos descritos son:
A) United Cacao (cacao),
B) Plantaciones de Pucallpa (palma aceitera),
C) Grupo Romero (palma aceitera),
D) Reserva Communal Amarakaeri (minería), y
E) Reserva Nacional Tambopata (minería).

United Cacao

Imagen 64a. Datos: NASA/USGS

En el año 2013, la rápida deforestación de bosque primario en la Amazonía peruana norte, a causa de una plantación de cacao a gran escala, fue bastante notoria. La sociedad civil expuso a los medios de comunicación el avance de la deforestación a través imágenes satelitales en las que se evidenció la deforestación. Posteriormente, el Gobierno Peruano, a través de un análisis propio, confirmó la deforestación. Por su parte, el MAAP publicó 6 artículos (por ejemplo, MAAP #35 y MAAP #2).

Luego de que la deforestación total alcanzó 2,380 hectáreas (3,260 campos de fútbol), la empresa United Cacao, por una combinación de factores complejos, fue suspendida de la Bolsa de Valores de Londres y detuvieron sus operaciones de expansión en la región. Desde entonces, no hemos detectado nuevos registros de deforestación en más de un ano.

La Imagen 64a muestra que el área del proyecto de cacao estaba cubierta por bosque primario a fines del 2012, seguido por la deforestación a gran escala en el 2013. El avance de la deforestación disminuyó paulatinamente hasta su total paralización, entre el 2014 y el 2017. El círculo amarillo indica la área de plantación de cacao a través del tiempo.

Plantaciones de Pucallpa (palma aceitera)

En un caso notable, las imágenes satelitales se usaron para demostrar que la empresa Plantaciones de Pucallpa violó el Código y Conducta de la RSPO (Mesa Redonda de Palma Aceitera Sostenible, por sus siglas en inglés), una organización fundada para desarrollar e implementar estándares globales sobre el manejo sostenible de palma aceitera.

En el 2015, la Comunidad Nativa de Santa Clara de Uchunya (con el apoyo de la ONG Forest Peoples Programme) presentó una protesta oficial a la RSPO en contra de Plantaciones de Pucallpa, quien era uno de sus miembros. Uno de los componentes claves de la protesta alegó la deforestación masiva de bosque primario, pero la empresa lo negó rotundamente. Los artículos del MAAP (MAAP #4, MAAP #41) evidenciaron la deforestación de 6,460 hectáreas (8,850 campos de fútbol) por parte de Plantaciones de Pucallpa. Estos reportes se presentaron como evidencia ante la RSPO (también se presentó un análisis independiente del Gobierno Peruano).

En abril del 2017, la RSPO concluyó que Plantaciones de Pucallpa habría deforestado 5,725 hectáreas, violando así el Código y Conducta de la Mesa Redonda. Varios meses antes de esta decisión, Plantaciones de Pucallpa prescindió de sus propiedades de palma aceitera y se retiró de la RSPO. Desde hace más de un año, no tenemos registros de deforestación en el área de intervención de su proyecto.

La Imagen 64b muestra la deforestación masiva a causa de dos plantaciones a gran escala de palma aceitera en la Amazonía peruana centro (Plantaciones de Pucallpa es la plantación al norte). Los círculos amarillos indican las áreas de plantaciones de palma aceitera a través del tiempo. Note que la mayoría del área del proyecto constaba de una mezcla de bosque primario y secundario en el 2011, previamente a la deforestación que inició en el 2012. La deforestación se intensificó en el 2013, antes de casi alcanzar su máxima extensión en el 2015. No hemos detectado ningún evento de deforestación nuevo, desde el 2016.

Imagen 64b. Datos: NASA/USGS, MAAP

Grupo Romero (palma aceitera)

Una de las noticias más positivas es sobre 4 plantaciones de palma aceitera a gran escala que fueron detenidas antes que siquiera algún evento de deforestación ocurra. Como se detalla en un reporte de la ONG Environmental Investigation Agency, el conglomerado empresarial peruano Grupo Romero condujo estudios de impacto ambiental para 4 nuevas plantaciones de palma aceitera, en la Amazonía peruana norte. El análisis de estos estudios reveló que estas plantaciones causarían la deforestación masiva de 23,000 hectáreas (31,500 campos de fútbol) de bosque primario. Después de una fuerte insistencia de la sociedad civil, que incluía acciones legales, un reciente reporte del Chain Reaction Research reveló que el Grupo Romero estaría apuntando hacia una cadena de valor con deforestación cero, por lo que estas 4 plantaciones planificadas no eran viables y desistió de ellas.

La Imagen 64c muestra cómo el área del proyecto (en amarillo) para dos de las plantaciones de palma aceitera propuestas, Santa Catalina y Tierra Blanca, están cubiertas extensamente por bosque primario.

Imagen 64c. Datos: NASA/USGS, Grupo Palmas (Grupo Romero)

Reserva Comunal Amarakaeri (minería aurífera)

En junio del 2015, revelamos la deforestación de 11 hectáreas (15 campos de fútbol) en la Reserva Comunal Amarakaeri, a causa de la invasión ilegal de minería aurífera (MAAP #6). La reserva, ubicada en la Amazonía peruana sur, es un área protegida importante que es co-administrada con el ECA Amarakaeri (Ejecutor de Contrato de Administración), quien representa a las comunidades indígenas, y el SERNANP, la institución peruana a cargo de las áreas protegidas. Durante las siguientes semanas, el SERNANP y el ECA Amarakaeri tomaron medidas contra las actividades de minería ilegal. Un año después, mostramos que la deforestación logró detenerse, sin mayor expansión en la reserva (MAAP #44). También, mostramos que hay señales de recuperación de la vegetación en las áreas donde hubo minería.

La Imagen 64d muestra la deforestación de minería aurífera aproximándose (2011-2012) y entrando (2013-2015) a la Reserva Comunal Amarakaeri (los círculos amarillos indican las áreas de invasión.). No obstante, también muestra cómo, luego de las medidas que tomaron el gobierno y el ECA Amarakaeri, la deforestación fue detenida y no se expandió en el 2016-2017.

Image 64d. Datos: NASA/USGS, Sentinel/ESA, Planet

Reserva Nacional Tambopata (minería aurífera)

En setiembre del 2015, mineros ilegales invadieron la Reserva Nacional Tambopata, un área protegida importante en la Amazonía peruana sur. En varios artículos del MAAP, monitoreamos esta invasión, la cual se intensificó durante el 2016 y alcanzó 550 hectáreas (750 campos de fútbol) hasta el presente. No obstante, a fines del 2016, el Gobierno Peruano (a través del SERNANP, La Fiscalía y la Marina de Guerra ) incrementó su intervención en contra de la minería ilegal. A partir de ello la deforestación se redujo drásticamente durante el 2017. En las imágenes satelitales más recientes, no se ha detectado nueva deforestación por minería ilegal al interior de la reserva.

La Imagen 64e muestra una invasión inicial a la Reserva Nacional Tambopata entre setiembre del 2015 y enero del 2016. La deforestación dentro de la reserva se intensifica hasta setiembre del 2016, pero se disminuye significativamente en el 2017. Los círculos amarillos indican las áreas de invasión.

Imagen 64e. Datos: Planet, SERNANP

Cita

Finer M, Novoa S, Scott A (2017) Buenas Noticias sobre Acciones contra la Deforestación. MAAP: 64.

MAAP63: Patrones de Deforestación en la Amazonia Colombiana

Estamos emocionados de presentar nuestro análisis inicial de la Amazonía colombiana, una obra que refleja una importante colaboración con nuestros colegas de Amazon Conservation Team. También es nuestro primer reporte en el formato más interactivo de «Story Map«.

Este reporte tiene dos objetivos: 1) ilustrar los principales hotspots de deforestación en la Amazonia colombiana entre el 2001 y 2015, y 2) centrarse en uno de los hotspots de deforestación más importantes en la región, ubicado en el departamento de Caquetá. En resumen, mostramos imágenes satelitales del aumento de la pérdida de bosques de uno de los hotspots de deforestación más importantes en la Amazonia colombiana.

A través de este link puede continuar al Story Map: https://www.maapprogram.org/patrones-de-deforestacion-en-la-amazonia-colombiana/

MAAP #62: Fuego, Lluvia y Deforestación en la Amazonía Peruana

Durante el 2016, Perú experimentó una temporada intensa de incendios forestales (MAAP #52, MAAP #53). Una de las hipótesis para explicarla fue una fuerte sequía que permitió el escape de fuegos asociados con prácticas agrarias. Para investigar, el presente reporte analiza la dinámica entre los fuegos y la precipitación durante los últimos 15 años, encontrando una fuerte correlación temporal (Imagen 62a). Asimismo, investigamos el vínculo entre los fuegos y la pérdida de bosque, encontrando una correlación espacial.

Imagen 62a. Datos: TRMM, FIRMS/NASA, PNCB/MINAM, GLAD/UMD

Fuego y Lluvia

La Imagen 62a (ver arriba) compara datos obtenidos de sensores satelitales para fuegos (medidos por focos de calor) y precipitación. Cabe enfatizar que los 3 años con menor precipitación (2005, 2010 y 2016) se correlacionan con altos niveles de fuegos (ver líneas rosadas)*. Asimismo, los años con mayor precipitación (2006 y 2014) se correlacionan con niveles de fuegos más reducidos. Por lo tanto, los datos indican una fuerte correlación entre los fuegos y la precipitación.

Las excepciones del 2007 y 2012, en donde hubo picos de fuegos a pesar de los niveles de precipitación relativamente altos, pueden ser explicados por los grandes proyectos de palma aceitera que generó muchos fuegos  (MAAP #16, MAAP #41).

*Ver el Anexo para mayor información sobre la importancia del incremento de días secos, durante el 2005, 2010 y 2016.

Fuego y Pérdida de Bosque

Imagen 62b. Datos: FIRMS/NASA, PNCB/MINAM, GLAD/UMD

La Imagen 62b muestra la correlación espacial que existe entre los fuegos (focos de calor) y la pérdida de bosque, durante los últimos 15 años. Los cuadros indican algunos de los hotspots en común entre las dos variables.

Vínculo entre Fuego, Lluvia, y Pérdida de Bosque

Imagen 62c.

Existe una relación entre las tres variables: fuego, lluvia, y pérdida de bosque.

En investigaciones realizadas en otras áreas de la Amazonía, se ha encontrado que el incremento de sequías aumentó el material combustible en el bosque (Referencias 1, 2, 3).

Entonces, como ilustrado en la Imagen 62c, la reducción de la precipitación resulta en un incremento de material combustible que facilita las condiciones para incendios forestales y deforestación, que por último resulta en un incremento en la pérdida de bosque.

Incremento de Días Secos 

Imagen 62d: Datos: NASA/IGP (Referencia 6).

Durante los años 2005, 2010 y 2016, que presentaron bajos niveles de precipitación anual, también se incrementó el número de días secos, definido como 24 horas sin precipitación. La extensión de días secos produce la mortalidad de especies forestales, consecuentemente generando material inflamable (Referencias 4-5).

La Imagen 62d muestra una comparación de la evolución de la frecuencia de días secos durante el 2016 en dos cuencas de la Amazonía peruana (ríos Ucayali y Amazonas). El número de días secos durante el 2016 fue muy similar a las condiciones reportadas durante el 2005 y 2010 (sequías históricas) para ambas cuencas.

Actualmente, el Instituto Geofisico del Perú (IGP), viene monitoreando en tiempo real la frecuencia de días secos, como parte de un estudio sobre de eventos extremos hidrológicos en la Amazonia. El monitoreo de la frecuencia de días secos corresponde a una variable relevante las condiciones vegetativas y la actividad fotosintética del bosque amazónico durante sequías extremas y puede ser un indicador de riesgo ante incendios forestales.

Referencias

1. Alencar A et al. 2011. Temporal variability of forest fires in Eastern Amazonia. Ecological Aplications. 21(7) 2397-2412.

2. Armanteras & Retana, 2012. Dynamics, Patterns and Causes of Fires in Northwestern Amazonia. ONE 7(4): e35288. doi:10.1371/journal.pone.0035288

3. Gutierrez Velez et al., 2014. Land cover change interacts with drought severity to change fire regimes in Western Amazonia. Ecological Aplications. 24(6) 1323-1340.

4. Marengo, J.A & Espinoza, J.C. 2015. Review Extreme seasonal droughts and floods in Amazonia: causes, trends and impacts. International Journal of Climatology.

5. Espinoza JC; Segura H; Ronchail J; Drapeau G; Gutierrez-Cori O. 2016. Evolution of wet- and dry-day frequency in the western Amazon basin: Relationship with atmospheric circulation and impacts on vegetation. Water Resources Research.

6. Proyecto IGP-IRD, financiado mediante Innovate Peru: 397-PNICP-PIAP-2014: http://intranet.igp.gob.pe/eventos-extremos-amazonia-peruana/

Cita

Novoa S, Finer M, Gutierrez-Cori O*, Espinoza JC* (2017) Fuego, Lluvia, y Deforestación en la Amazonia Peruana. MAAP: 62.

* Instituto Geofísico del Perú. Subdirección de ciencias de la Atmósfera e Hidrósfera.

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

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

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»

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

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

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