MAAP #144: Amazonía y Cambio Climático: Fuentes y Sumideros de Carbono

Mapa Base. Flujo del Carbono Forestal en la Amazonía, 2021-2020. Datos: Harris et al 2021. Análisis: Amazon Conservation/MAAP.

Un par de recientes estudios científicos revelaron qué partes de la Amazonía ahora emiten más carbono hacia la atmósfera del que absorben (Gatti et al 2021, Harris et al 2021).

En este reporte, ahondamos más y destacamos importantes hallazgos: La Amazonía brasileña se ha vuelto una fuente neta de carbono en los últimos 20 años, mientras que el total de la Amazonía es todavía un sumidero neto de carbono.

También mostramos que las áreas protegidas y los territorios indígenas son sumideros de carbono cruciales, mostrando una vez más su importancia y efectividad para la conservación general de la Amazonía (MAAP #141).

Uno de los estudios señalados (Harris et al 2021) presentó un nuevo sistema de monitoreo global para flujo de carbono forestal basado en datos de satélite.

Aquí,  analizamos independientemente estos datos con un enfoque en la Amazonía.

El flujo es una diferencia crucial entre las emisiones de carbono forestal (como la deforestación) y las absorciones de la atmósfera (como los bosques intactos y la repoblación forestal).

Un flujo negativo indica que las absorciones exceden a las emisiones y que el área es un sumidero de carbono, atenuando así el cambio climático. El Mapa Base ilustra estos sumideros en verde.

Un flujo positivo indica que las emisiones exceden a las absorciones y que el área se ha vuelto una fuente de carbono, exacerbando así al cambio climático. El Mapa Base ilustra estas fuentes en rojo.

A continuación, ilustramos los resultados del flujo de carbono con algunos acercamientos de imagen en importantes sumideros de carbono (como las áreas protegidas y los territorios indígenas) y fuentes de carbono (áreas de alta deforestación) en la Amazonía.

Flujo del Carbono en la Amazonía

Los dos gráficos a continuación muestran niveles de remociones de carbono en verde y las emisiones de carbono en rojo, en la Amazonía Occidental (Bolivia, Colombia, Ecuador y Perú), la Amazonía Nororiental (Guyana Francesa, Guyana, Surinam y Venezuela), Amazonía Brasileña, y el total Amazónico. El flujo de carbono resultante está resaltado en rosado.

Las flechas resaltan tres resultados críticos:

  • La Amazonía Brasileña se ha vuelto una fuente neta de carbono (ver flecha amarilla señalando el flujo positivo en el Gráfico 1). Esto significa que las emisiones ahora exceden a las absorciones (3.600 millones de toneladas de dióxido de carbono equivalente en los últimos 20 años) exacerbando al cambio climático.
    h
  • La Amazonía total es todavía un sumidero neto de carbono (ver flecha azul señalando el flujo negativo en el Gráfico 1). Esto significa que las absorciones aún exceden a las emisiones (-1.700 millones de toneladas de dióxido de carbono equivalente en los últimos 20 años), ayudando a mitigar el cambio climático, mayormente gracias al rol de la Amazonía Occidental y de la Nororiental.
    j
  • Las áreas protegidas y territorios indígenas son efectivos sumideros de carbono, mientras que otras áreas fuera de estas designaciones clave, son la principal fuente de carbono (ver flecha anaranjada señalando el flujo positivo en el Gráfico 2).
    j
Gráfico 1. Flujo de Carbono en la Amazonía, 2001-20. Datos: Harris et al 2021. Análisis: Amazon Conservation/MAAP.
Gráfico 2. Flujo de Carbono en territorios indígenas y áreas protegidas, 2001-20. Datos: Harris et al 2021. Análisis: Amazon Conservation/MAAP.

Sumideros de Carbono Claves en la Amazonía: Áreas Protegidas y Territorios Indígenas

Los acercamientos de las siguientes Imágenes 1 y 2 muestran dos importantes sumideros de carbono en la Amazonía Occidental.

La Imagen 1 se enfoca en la Amazonía Noroccidental, expandiéndose en cuatro países (Brasil, Perú, Colombia y Ecuador). Esta región incluye áreas protegidas grandes (como el Parque Nacional Yasuní en Ecuador, el Parque Nacional Chiribiquete en Colombia, el Parque Nacional Yaguas en Perú) y territorios indígenas (como Vale do Javari en Brasil).

La Imagen 2 se enfoca en la Amazonía Suroccidental, expandiéndose en tres países (Brasil, Perú y Bolivia). Esta región también incluye áreas protegidas grandes (como los Parques Nacionales Alto Purús, Manu y Bahuaja Sonene en Perú, y el Parque Nacional Madidi en Bolivia).

Mapa Base 2: Sumideros de Carbono, indicados por los recuadros 1 y 2. Datos: Harris et al 2021.

 

Fuentes de Carbono Claves en la Amazonía: Áreas de Alta Deforestación

Los acercamientos de imagen A-H muestran ocho importantes fuentes de carbono en la Amazonía Occidental.

Las Imágenes A y B muestran dos de los principales frentes de deforestación en la Amazonía Brasileña. La Imagen A muestra la deforestación masiva alrededor de la ciudad de Porto Velho, en el estado de Rondônia y cerca del límite con el estado de Amazonas. La Imagen B muestra la deforestación masiva a lo largo de la carretera BR-163 en el estado de Pará.

Mapa Base 3: Fuentes de Carbono en la Amazonía, indicadas por las letras A-G. Datos: Harris et al 2021.

Yendo al norte de la Amazonía Occidental, la Imagen C muestra el arco de deforestación en el noroeste de la Amazonía Colombiana, y la Imagen D muestra el principal frente de deforestación en el norte de la Amazonía Ecuatoriana.

Las Imágenes E y F muestran dos de los principales frentes de deforestación en la Amazonía Peruana. La Imagen E muestra la deforestación a gran escala de plantaciones de palma aceitera y de la nueva ocupación menonita en el norte. La Imagen F muestra el principal frente de deforestación del sur, a lo largo de la carretera interoceánica, rodeado de minería aurífera y agricultura a pequeña escala.

 

 

Finalmente, la Imagen G muestra la deforestación en la Amazonía Boliviana, en un camino que conecta a Rurrenabaque e Ixiamas, incluyendo la nueva plantación de caña de azúcar a gran escala.

 

*Notas y Metodologia

El mapa base, la figura 1, y los mapas de zoom se basan en datos satelitales de 30 metros obtenidos de Harris et al (2021). Nuestro rango geográfico incluyó nueve países y consiste en una combinación del límite biogeográfico de la Amazonía (según la definición de RAISG) más el límite de la cuenca amazónica en Bolivia. Véase el Mapa Base arriba para la delineación de este límite amazónico híbrido, diseñado para una máxima inclusión.

Referencias

Gatti, LV et al (2021) Amazonia as a carbon source linked to deforestation and climate change. Nature 595, 388–393.

Harris NL et al (2021) Global maps of twenty-first century forest carbon fluxes. Nature Climate Change 11, 234-240.

Agradecimientos

Agradecemos a M. Silman (Wake Forest University), D. Gibbs (WRI), M.E. Gutierrez (ACCA), F. Cisneros (ACCA), D. Larrea (ACEAA), J. Beaves (ACA), A. Folhadella (ACA), y a G. Palacios (ACA) por sus útiles aportes y comentarios a este reporte.

Este trabajo se realizó con el apoyo de la Agencia Noruega de Cooperación para el Desarrollo (NORAD) y el Fondo Internacional de Conservación de Canadá (ICFC).

Cita

Finer M, Mamani N (2021) Amazonía y Cambio Climático: Fuentes y Sumideros de Carbono. MAAP: 144.

MAAP Síntesis #3: Deforestación en la Amazonía Andina (Tendencias, Hotspots y Drivers)

Imagen satélite de la deforestación por United Cacao. Fuente: DigitalGlobe (Nextview)

El MAAP, una iniciativa de Conservación Amazónica – ACCA, utiliza tecnología satelital de vanguardia para monitorear la deforestación en tiempo casi real en la megadiversa Amazonía Andina (cuencas amazónicas de Perú, Colombia, Ecuador y Bolivia).

El monitoreo está basado en 5 sistemas de satélites: Landsat (NASA), Sentinel (Agencia Espacial Europea), PerúSAT-1 (República del Perú), y las empresas Planet y DigitalGlobe. Para más información sobre nuestra metodología innovadora, por favor vea nuestro artículo reciente en la revista Science.

Desde su lanzamiento en el 2015, el MAAP ha publicado casi 100 informes de alto impacto sobre los principales casos de deforestación en la Amazonía.

Aquí presentamos nuestro tercer reporte de síntesis con el objetivo de describir de manera concisa el panorama más amplio: tendencias, patrones, hotspots y drivers en la Amazonía Andina.

Nuestros principales hallazgos incluyen:

Tendencias. Durante los últimos 17 años (2001-17), se han perdido 4.2 millones de hectáreas de bosques andinos amazónicos. Hay una tendencia creciente, con un pico en el 2017 de 426 mil hectáreas. Perú registra la mayor pérdida anual, seguido por Colombia y Ecuador; sin embargo, en el 2017, Colombia superó a Perú con un nuevo máximo histórico anual de 214.7 mil hectáreas. La gran mayoría (74% en promedio) de los eventos de pérdida son de pequeña escala (‹5 hectáreas).

Hotspots. Presentamos el primer mapa de hotspots de deforestación a escala regional de la Amazonía Andina. Discutimos 6 de los hotspots más importantes.

Drivers. Uno de los mayores avances del MAAP ha sido el uso de imágenes satelitales para identificar los actuales drivers (motores) de deforestación en la Amazonía Andina. Presentamos el MAAP Interactivo que muestra información detallada y actualizada sobre los drivers principales: agricultura (incluyendo palma aceitera, cacao y otros cultivos de pequeña y gran escala), ganadería, minería aurífera, caminos forestales y carreteras. La agricultura y la ganadería son los drivers que más amenazan a toda la región amazónica. Adicionalmente, en el Perú, otros drivers críticos son la minería aurífera, en el sur, y los caminos forestales, en el centro.

Cambio Climático. Estimamos la pérdida de 59 millones de toneladas métricas de carbono en la Amazonía peruana durante los últimos cinco años (2013-17), debido a la pérdida de cobertura forestal. Sin embargo, también mostramos que las áreas naturales protegidas y los territorios indígenas secuestran 3,17 mil millones de toneladas métricas de carbono.

I. Tendencias de la Deforestación

La Imagen 1 muestra la tendencia de la pérdida de bosque en la Amazonía Andina entre el 2001 y el 2017.* El cuadro izquierdo permite visualizar los datos por país, y el cuadro derecho muestra los datos por tamaño de pérdida de bosque.

Imagen 1. Pérdida de bosque anual, por país y tamaño. Datos: MINAM/PNCB, Hansen/UMD/Google/USGS/NASA, UMD/GLAD, Global Forest Watch, RAISG.

Tendencias por País

Durante los últimos 17 años (2001-2017) se han perdido aproximadamente 4.2 millones de hectáreas de bosques andinos amazónicos (línea verde). De este total, 50% es de Perú (2.1 millones), 41% de Colombia (1.7 millones) y 9% de Ecuador (359 mil). Este análisis no incluyó Bolivia.

Desde el 2007, se observa una tendencia creciente de pérdida anual, con un gran pico en los últimos dos años. En efecto, el 2017 tuvo el mayor nivel de pérdida anual registrada (426 mil hectáreas), más del doble de la pérdida del 2006.

Perú ha tenido el promedio anual más alto de deforestación entre el 2009 y el 2016. Los últimos cuatro años tienen los registros más altos de deforestación total anual en el país, con picos en el 2014 (177,566 hectáreas) y en el 2016 (164,662 hectáreas). Según nuevos datos del Ministerio del Ambiente, hubo una reducción importante en el 2017 (155,914 hectáreas), sin embargo, sigue siendo el cuarto total anual más alto registrado.

La Amazonía colombiana ha presentado un auge de deforestación en los últimos dos años. En el 2017, Colombia superó a Perú con un máximo histórico de 214.7 mil hectáreas deforestadas.

La deforestación también está aumentando en la Amazonía ecuatoriana, con cifras máximas de 32,000 hectáreas en el 2016, y 55,500 hectáreas en el 2017.

Para contexto, en los últimos años, Brasil ha tenido un índice promedio de pérdidas por deforestación de 639,400 hectáreas.

* Datos: Perú: MINAM/PNCB; Colombia & Ecuador: Hansen/UMD/Google/USGS/NASA. Esta información incluye eventos naturales de pérdida de bosque, pero sirve como nuestra mejor aproximación de la deforestación por causas antropogénicas. Se estima que la pérdida no antrópica es de aproximadamente 3.5% de la pérdida total.

Tendencias por Tamaño

Los patrones por tamaño de evento de pérdida forestal en la Amazonía Andina se mantuvieron consistentes durante los últimos 17 años. La gran mayoría (74% en promedio) de los eventos son de pequeña escala (‹5 hectáreas), siendo el 24% de mediana escala (5-100 hectáreas), y únicamente el 2% de gran escala (>100 hectáreas).

Estos resultados son importantes para los esfuerzos de conservación. Se necesita mucha más atención y recursos para abordar esta compleja situación, en la cual la gran mayoría de los eventos de deforestación son de pequeña escala. Por otro lado, la deforestación de gran escala (asociada a prácticas agro-industriales) no es tan común pero representa una amenaza latente seria, debido a que sólo unos pocos proyectos agro-industriales (por ejemplo, de palma aceitera y cacao) pueden arrasar rápidamente miles de hectáreas de bosque primario.

II. Hotspots de Deforestación

Imagen 2. Hotspots de deforestación 2015-17. Datos: Hansen/UMD/Google/USGS/NASA

Presentamos el primer mapa de hotspots de deforestación a escala regional de la Amazonía Andina (Colombia, Ecuador, Perú). La Imagen 2 muestra los resultados correspondientes a los tres años 2015-17 en estos tres países.

Las zonas más críticas (es decir, con una concentración de pérdida forestal “alta”), indicadas en color rojo, incluyen:

A. Amazonía peruana centro. Durante los últimos 10 años, esta zona, ubicada en las regiones Ucayali y Huánuco, ha tenido constantemente una de las mayores concentraciones de deforestación en el Perú (Cuadro A). Sus principales drivers incluyen ganadería y palma aceitera.

B. Amazonia peruana sur. Esta zona, ubicada en la región Madre de Dios, está impactada por minería aurífera (Cuadro B1), y cada vez más por agricultura de pequeña y mediana escala, a lo largo la carretera Interoceánica (Cuadro B2).

C. Amazonía peruana centro. Una nueva plantación de palma aceitera, ubicada en la región San Martin, se ha identificado como evento de deforestación de gran escala en esta zona (Cuadro C).

D. Amazonía colombiana sudoeste. En esta zona, ubicada en los departamentos Caquetá y Putumayo, la ganadería es el principal driver documentado de deforestación (Cuadro D).

E. Amazonía colombiana norte. Esta zona, ubicada en el departamento Guaviare, presenta deforestación en expansión a lo largo de una nueva carretera (Cuadro E).

F. Amazonía ecuatoriana norte. En la provincia Orellana se ubica esta zona, en la cual la agricultura de pequeña y mediana escala es el principal driver de deforestación (Cuadro F).

III. Drivers de Deforestación      

Imagen 3. Captura de pantalla del MAAP Interactivo (https://www.maapprogram.org/interactivo/)

Uno de los objetivos del MAAP es mejorar la disponibilidad de información precisa y actualizada sobre los drivers (motores) actuales de deforestación en la Amazonía Andina. En efecto, uno de los mayores avances del MAAP ha sido el uso de imágenes de alta resolución para identificar, con mayor precisión, los actuales drivers de deforestación.

Para mejorar la visualización y análisis de los drivers, hemos creado un Mapa Interactivo, donde se ubica cada driver asociado al reporte MAAP correspondiente. Una característica importante de este mapa es la posibilidad del filtrado por driver, seleccionando y visualizando los drivers de interés.

La Imagen 3 muestra una captura de pantalla del Mapa Interactivo. Se puede apreciar que contiene abundante información detallada y actualizada sobre los drivers principales: minería aurífera, palma aceitera, cacao, agricultura de pequeña escala, ganadería, caminos forestales, carreteras y represas. También se incluyen causas naturales como inundaciones y vientos huracanados. Además, se destacan eventos de deforestación en áreas naturales protegidas.

A continuación, discutimos los principales drivers de deforestación y degradación, a mayor detalle.

Agricultura – Palma Aceitera, Cacao y otros cultivos

Imagen 4: Mapa interactivo, agricultura. Datos: MAAP.

La Imagen 4 muestra los resultados del mapa interactivo aplicando los filtros relacionados a agricultura.

Leyenda:
Palma aceitera (verde brillante)
Cacao (marrón)
Otros cultivos (verde oscuro)

La actividad agraria es una de las principales causas de deforestación en la Amazonía Andina.

La mayoría de la deforestación por agricultura ocurre por plantaciones de pequeña y mediana escala (‹50 hectáreas).

La deforestación por plantaciones de gran escala (›50 hectáreas), o actividad agro-industrial, es menos común, pero continúa siendo una amenaza latente.

Agricultura de Gran Escala

Hemos registrado cinco eventos principales de deforestación por plantaciones de gran escala desde el 2007. De estos, cuatro han tenido lugar en Perú, estando tres de ellos relacionados con palma aceitera y uno con cacao, y el último ha tenido lugar en Bolivia, siendo producto de las plantaciones de caña de azúcar.

Primero, entre el 2007 y el 2011, se registró la deforestación de 7,000 hectáreas por dos plantaciones de palma aceitera a gran escala, entre el límite de Loreto y San Martín (MAAP #16). Posteriormente, se registró la deforestación adicional de 9.8 mil hectáreas por plantaciones, presumiblemente de palma aceitera, en los alrededores.

Cabe enfatizar que la empresa Grupo Palmas ya viene apuntando sus acciones hacia una cadena de valor con deforestación cero y cuenta con una nueva política de sostenibilidad (ver el Caso C de MAAP #64).

Entre el 2012 y el 2015, se registró la deforestación de 12 mil hectáreas por dos plantaciones de palma aceitera a gran escala en Ucayali,  (MAAP #4MAAP #41).

Entre el 2013 y el 2015, la empresa United Cacao deforestó 2.38 mil hectáreas por plantaciones de cacao en Loreto (MAAP #9MAAP #13MAAP #27MAAP #35).

La deforestación por agricultura de gran escala disminuyó en Perú entre el 2016 y el 2017, con sólo un evento notable registrado, una plantación de 740 hectáreas de palma aceitera en San Martín (Cuadro C) (MAAP #78).

Otro caso notable de deforestación por agricultura de gran escala ocurrió en Bolivia, en donde nuevas plantaciones de caña de azúcar han causado la deforestación de más de 2.5 mil hectáreas en el departamento de La Paz.

Adicionalmente, encontramos tres nuevas zonas en Perú caracterizadas por el patrón de deforestación de apertura de vías de acceso muy organizadas, las cuales tienen el potencial de convertirse en zonas de deforestación por agricultura de gran escala (MAAP #69).

Agricultura de Pequeña y Mediana Escala

La deforestación por agricultura de pequeña y mediana escala es mucho más común y difícil de documentar en su totalidad.

Hemos identificado algunos casos específicos de palma aceitera en Huánuco, Ucayali, Loreto, y San Martín (MAAP #48, MAAP #26, MAAP #16).

Los cultivos de cacao y papaya son drivers emergentes en Madre de Dios. Hemos documentado una zona de cacao a lo largo del río Las Piedras en Madre de Dios (MAAP #23MAAP #40), y de papaya a lo largo de la carretera Interoceánica (MAAP #42).

Los cultivos de maíz y arroz están impulsando la deforestación en la localidad de Iberia, en Madre de Dios (Cuadro B2) (MAAP #28). En otros casos, hemos documentado la deforestación por agricultura de pequeña y mediana escala pero no se ha podido identificar el tipo de cultivo (MAAP #75, MAAP #78).

Adicionalmente, la agricultura de pequeña escala es posiblemente un factor determinante en los incendios que degradan la Amazonía durante la intensa temporada seca (MAAP #45MAAP #47).

El cultivo de coca ilícita es causa de deforestación en algunas zonas de Perú y Colombia. Por ejemplo, en el sur de Perú, el cultivo de coca está provocando deforestación en los alrededores y al interior del Parque Nacional Bahuaja Sonene.

Ganadería

Imagen 5: Mapa interactivo, ganadería. Datos: MAAP.

Analizando imágenes satelitales de alta resolución, hemos desarrollado una metodología para identificar zonas de deforestación producidas por ganadería.*

La Imagen 5 muestra los resultados del mapa interactivo aplicando el filtro «Ganadería», donde se puede observar los casos documentados en Perú y Colombia.

Leyenda:
Ganadería (naranja)

La ganadería es el driver principal de deforestación en la Amazonía centro del Perú (Cuadro A) (MAAP #26MAAP #37, MAAP #45, MAAP #78). También podemos identificar una zona de reciente deforestación por ganadería en el noroeste del Perú (región Amazonas) (MAAP #78).

En la Amazonía colombiana, la ganadería es un driver directo principal en los hotspots de deforestación más intensos (MAAP #63, MAAP #77).

*Inmediatamente después de un evento de deforestación, el paisaje con cientos o miles de árboles talados, es muy parecido al paisaje que se puede apreciar en caso de campos agricolas o por pastos para ganado. No obstante, utilizando un archivo de imágenes y analizando casos de deforestación previos en el área de interés, es posible determinar las causas de pérdida de bosque. Por ejemplo, después de uno o dos años, la agricultura y el pasto para ganado aparecen muy diferentes en las imágenes, de esta forma es posible distinguir entre ambos drivers.

Minería Aurífera

Imagen 6: Mapa interactivo, minería aurífera. Datos: MAAP.

La Imagen 6 muestra los resultados del mapa interactivo aplicando el filtro «Minería aurífera».

Leyenda:
Minería Aurífera (amarillo)
*Con punto = en Área Natural Protegida

La zona con mayor gravedad de afectación por minería aurífera es la Amazonía peruana sur (Cuadro B1), en donde se estima la deforestación histórica de más de 95.7 mil hectáreas (CINCIA 2018). La deforestación minera se ha intensificado durante los últimos siete años (desde 2010).

Las dos zonas más críticas son La Pampa y Alto Malinowski, en Madre de Dios (MAAP #87, MAAP #75, MAAP #79). Existe otra zona crítica en Cusco, en la Zona de Amortiguamiento de la Reserva Comunal Amarakaeri, en donde la deforestación minera se encuentra a solo 1 km de los límites de dicha área protegida (MAAP #71).

Cabe enfatizar sobre dos casos importantes en los que el Gobierno peruano ha tomado acciones efectivas para detener la minería ilegal al interior de áreas naturales protegidas (Reserva Nacional Tambopata y Reserva Comunal Amarakaeri) (MAAP #64). Respecto a Tambopata, en setiembre del 2015, mineros ilegales invadieron el área y deforestaron 550 hectáreas en un periodo de dos años. A fines del 2016, el Gobierno (a través del SERNANP, la Fiscalía de la Nación y la Marina de Guerra del Perú) incrementó su intervención y la invasión fue detenida durante el 2017. Respecto a Amarakaeri, en junio del 2015 revelamos la deforestación de 11 hectáreas por invasión minera. Durante las siguientes semanas, el SERNANP y el ECA Amarakaeri tomaron medidas y rápidamente detuvieron la actividad ilegal.

En la Amazonía norte y centro del Perú, están surgiendo otros pequeños frentes de minería aurífera (MAAP #45, MAAP #49).

Por otro lado, también hemos documentado la deforestación vinculada a la actividad de minería aurífera ilegal en el Parque Nacional Puinawai, en Colombia.

Tala (Caminos Forestales)

Imagen 7: Mapa interactivo, caminos forestales. Datos: MAAP.

En el MAAP #85, proponemos una alternativa para abordar la tala ilegal en la Amazonía, usando las imágenes satelitales para monitorear la posible tala ilegal en tiempo casi-real, por medio del rastreo de la construcción de caminos forestales.

La Imagen 7 muestra los resultados del mapa interactivo aplicando el filtro «Camino forestal».

Leyenda:
Camino Forestal (morado)

Estimamos la construcción de 2.2 mil km de caminos forestales en la Amazonía peruana en los últimos tres años (2015-17). Los caminos están concentrados en sur de Loreto, Ucayali, y noroeste de Madre de Dios.

Carreteras

Imagen 8: Mapa interactivo, carreteras. Datos: MAAP.

Está bien documentado que las carreteras son uno de los drivers más importantes de deforestación en la Amazonía, particularmente por facilitar el acceso humano y sus actividades agrícolas, ganaderas, mineras y forestales.

La Imagen 8 muestra los resultados del mapa interactivo aplicando el filtro carreteras.

Leyenda:
Carreteras (gris)

Hemos analizado dos carreteras propuestas en Madre de Dios, Perú.

La carretera Nuevo Edén – Boca Manu – Boca Colorado, atravesaría la zona de amortiguamiento de dos áreas naturales protegidas: la Reserva Comunal Amarakaeri y el Parque Nacional del Manu (MAAP #29).

La otra, carretera Puerto Esperanza-Iñapari, atravesaría el Parque Nacional Purús y amenazaría el territorio de los pueblos indígenas en aislamiento voluntario que habitan en esta zona remota (MAAP #76).

Represas Hidroeléctricas

La Imagen 9 muestra los resultados del mapa interactivo aplicando el filtro «Represas hidroeléctricas

Leyenda:
Represas hidroeléctricas (azul claro)

Imagen 9: Mapa interactivo, represas. Datos: MAAP.

Hasta la fecha hemos analizados tres represas hidroeléctricas ubicadas en Brasil. Documentamos la pérdida de 36,100 hectáreas de bosque asociadas a las inundaciones producidas por dos represas (Santo Antônio y Jirau) en el río Madeira, cerca la frontera con Bolivia (MAAP #34). Respecto al controversial complejo hidroeléctrico Belo Monte, situado en el río Xingú, estimamos la inundación de 19,880 hectáreas de terreno, que según las imágenes, parecen ser una combinación de áreas boscosas y tierras agrícolas (MAAP #66).

Adicionalmente, mostramos una imagen, de muy alta resolución, de la ubicación exacta de la represa hidroeléctrica propuesta, Chadín-2, ubicada en el río Marañón, en Perú (MAAP #80).

Hidrocarburos (Petróleo y Gas)

Imagen 10: Mapa interactivo, hidrocarburos. Datos: MAAP.

La Imagen 10 muestra los resultados del mapa interactivo aplicando el filtro «Hidrocarburo

Leyenda:
Hidrocarburo (negro)

Nuestro primer reporte de este sector se enfoca en el Parque Nacional Yasuní, en la Amazonía ecuatoriana. Documentamos la deforestación directa de 169 hectáreas para infraestructura petrolera, con una deforestación adicional indirecta de 248 hectáreas que corresponden a la colonización a lo largo de una carretera que se construyó con fines de extracción petrolera. Así, la deforestación suma un total de 417 hectáreas que exceden al área aprobada por los votantes ecuatorianos (MAAP #82).

También mostramos la ubicación de deforestación reciente de dos lotes de hidrocarburos en Perú: Lote 67 en el norte, y Lote 57 en la zona sur del proyecto Camisea.

Cambio Climático

Los bosques tropicales, especialmente en la Amazonía, secuestran enormes cantidades de carbono, uno de los principales gases de efecto invernadero que conlleva al cambio climático.

En el MAAP #81, estimamos la pérdida de 59 millones de toneladas métricas de carbono en la Amazonía peruana durante los últimos cinco años (2013-17), debido a la pérdida de cobertura forestal (sobre todo deforestación por actividades mineras y agropecuarias).

Esto nos indica que la deforestacíon origina casi la mitad (47%) de las emisiones anuales totales de carbono del perú, incluyendo aquellas originadas por combustibles fosiles.

En el MAAP #83, mostramos que las áreas naturales protegidas y las tierras indígenas han secuestrado 3,17 mil millones de toneladas métricas de carbono, hasta el 2017.

De ese total:
1,85 mil millones están secuestrados en las áreas naturales protegidas,
1,15 mil millones están secuestrados en las comunidades nativas tituladas, y
309,7 millones están secuestrados en las Reservas Indígenas/Territoriales para los pueblos en aislamiento voluntario.

El total de carbono secuestrado (3,17 mil millones de toneladas) es equivalente a 2.5 años de las emisiones de carbono de los Estados Unidos (88 años de  las emisiones de Perú).

Referencias

CINCIA (2018) Tres décadas de deforestación por minería aurífera en la Amazonía suroriental peruana. Resumen de Investigación No. 1.

Cita

Finer M, Mamani N (2018) Deforestación en la Amazonía Andina (Tendencias, Hotspots, Drivers). MAAP Síntesis #3.

 

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.