MAAP #221: Minería ilegal en áreas naturales protegidas de la Amazonía Ecuatoriana

Mapa Base. Áreas protegidas en la Amazonía ecuatoriana amenazadas por minería.

En una serie de reportes anteriores advertimos sobre el surgimiento y expansión de la deforestación minera en la Amazonía ecuatoriana (MAAP #151, MAAP #172, MAAP 182, MAAP #219).

La minería ilegal en Ecuador tiene la habilidad de operar en zonas alejadas y de difícil acceso, como áreas naturales protegidas.

Además, la proximidad de esta actividad a las fronteras con Colombia y Perú facilita flujos transfronterizos esenciales para el comercio de oro.

En el presente reporte, analizamos las cuatro áreas naturales protegidas en la Amazonía ecuatoriana que se encuentran amenazadas por actividades mineras: los Parques Nacionales Podocarpus y Sumaco Napo-Galeras, la Reserva Ecológica Cofán Bermejo, y el Refugio de Vida Silvestre El Zarza.

En el Podocarpus la actividad minera se desarrolla en lo profundo del parque.

Para las otras tres áreas (Sumaco Napo-Galeras, Cofán Bermejo, y El Zarza), las actividades mineras no reguladas en sus zonas de amortiguamiento ingresan paulatinamente en sus límites.

A continuación, presentamos el análisis conciso de estas cuatro áreas protegidas afectadas, con imágenes satelitales de alta resolución.

 

 

 

Parque Nacional Podocarpus

Analizamos las actividades de minería ilegal a lo largo del río Loyola dentro del Parque Nacional Podocarpus. El primer monitoreo que hicimos en julio de 2023 reveló un impacto minero de 22 hectáreas. En septiembre de 2024, el impacto minero ha aumentado a 50 hectáreas (es decir, 28 hectáreas adicionales), lo que resulta en un crecimiento de 125% entre 2023 y 2024 (Figura 1).

Figura 1. Deforestación minera a orillas del río Loyola al interior del Parque Nacional Podocarpus, julio 2023 (panel izq) vs agosto 2024 (panel der).
Figura 1a. Imagen Skysat de deforestación minera del río Loyola al interior del Parque Nacional Podocarpus,

Además, se utilizó una imagen de muy alta resolución (SkySat, 0.50 metros) del 25 de marzo 2024, para visualizar con mayor detalle la dinámica de la minería y su impacto en los bosques nativos del área natural de protección.

Podemos distinguir que la minería ha aumentado considerablemente, ocasionando que el río Loyola cambie su cauce, asimismo se evidencia la pérdida de los bosques nativos, lo que produce una fragmentación a los ecosistemas adyacentes.

 

 

 

 

 

 

 

 

Parque Nacional Sumaco Napo – Galeras

Hemos realizado un monitoreo continuo sobre el avance de la minería irregular en la cuenca hidrográfica del río Punino (MAAP #151, MAAP #219) y su avance hacia los límites del Parque Nacional Sumaco Napo-Galeras. En mayo 2024 se registró el ingreso de las actividades mineras al límite del Parque Nacional Sumaco Napo-Galeras.

Entre septiembre de 2022 y agosto de 2024 se estimaron 142 hectáreas de avance de minería en la zona de amortiguamiento, de los cuales 0.32 hectáreas afectadas por actividad minera se localizaron al interior de los límites del Parque Nacional (Figura 2).

Figura 2. Deforestación minera en el Parque Nacional Sumaco Napo-Galeras, septiembre 2022 (panel izq) vs agosto 2024 (panel der).

Reserva Ecológica Cofán Bermejo

En el MAAP #186 mostramos cómo las actividades mineras irregulares a orillas del río Bermeja amenazan los límites de la Reserva Ecológica Cofán Bermejo en el norte de la Amazonía ecuatoriana. En esta zona se registró un avance total de minería de 337 hectáreas durante el período febrero de 2020 a septiembre de 2024, de los cuales se estimaron que 1.05 hectáreas se encuentran dentro del límite de la Reserva Ecológica Cofán Bermejo (Figura 3).

Figura 3. Deforestación minera en la Reserva Ecológica Cofán Bermejo, feb 2020 (panel izq) vs sept 2024 (panel der).

Refugio de Vida Silvestre El Zarza

En la zona de amortiguamiento del Refugio de Vida Silvestre El Zarza, se evidencian actividades mineras a orillas del río Zarza, límite del área protegida. No se ha identificado minería dentro del límite del Refugio de Vida Silvestre El Zarza hasta la fecha, sin embargo, se contabilizan 33 hectáreas de actividad minera en su zona de amortiguamiento. La Figura 4 muestra la actividad minera en la zona en septiembre de 2022 y su evolución hasta agosto de 2024.

Figura 4. Deforestación minera en la zona de amortiguamiento del Refugio de Vida Silvestre el Zarza, septiembre 2022 (panel izq) vs agosto 2024 (panel der).

Agradecimientos

Este informe es parte de una serie enfocada en la Amazonía ecuatoriana a través de una colaboración estratégica entre las organizaciones Fundación EcoCiencia y Amazon Conservation, con el apoyo de la Agencia Noruega de Cooperación para el Desarrollo (Norad).

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MAAP #217: Carbono en la Amazonía (parte 2): Zonas de carbono pico

Figura 1. Ejemplo de zonas carbono pico en el sur de Perú y el oeste adyacente de Brasil. Datos: Planet.

En la parte 1 de esta serie (MAAP #215), presentamos un nuevo recurso fundamental (Planet Forest Carbon Diligence) que proporciona estimaciones de la densidad de carbono sobre el suelo con una resolución sin precedentes de 30 metros.

En ese reporte, mostramos que la Amazonía contiene 56.800 millones de toneladas métricas de carbono sobre el suelo (a partir del 2022), y describimos patrones clave en los nueve países del bioma amazónico durante la última década.

Aquí, en la parte 2, nos centramos en las zonas con picos de carbono en la Amazonía que albergan los mayores niveles de carbono sobre el suelo.

Estas zonas de carbono pico corresponden al tercio superior de los niveles de densidad de carbono sobre el suelo (>140 toneladas métricas por hectárea).1

Es probable que hayan sufrido una degradación mínima (como la tala selectiva, los incendios y los efectos de borde/fragmentación)2 y, por lo tanto, son una buena representación de los bosques de alta integridad.

La Figura 1 muestra un ejemplo importante de zonas de carbono pico en el sur de Perú y el oeste adyacente de Brasil.

Las zonas con picos de carbono se encuentran a menudo en bosques primarios remotos de áreas protegidas y territorios indígenas, pero algunas están situadas en concesiones forestales (es decir, concesiones madereras) o tierras no designadas (también denominadas bosques públicos no designados).

Nuestro objetivo en este informe es aprovechar los datos sin precedentes sobre el carbono sobre el suelo para reforzar la importancia de estas áreas designadas y llamar la atención sobre las restantes tierras no designadas.

A continuación, detallamos las principales conclusiones y nos centramos en las zonas de carbono pico en el noreste y el suroeste de la Amazonía.

Zonas de carbono pico en la Amazonía

El Mapa Base que figura a continuación ilustra nuestros hallazgos principales.

Las zonas con picos de carbono (>140 toneladas métricas por hectárea; indicadas en rosado) se concentran en el suroeste y el noreste de la Amazonía, cubriendo 27,8 millones de hectáreas (11 millones ha en el suroeste y 16,8 millones ha en el noreste).k

Mapa base. Densidad de carbono sobre el suelo según los datos de Planet Forest Carbon Diligence en el bioma amazónico para el año 2022. Datos: Planet.

En el suroeste de la Amazonía, las zonas de carbono pico se encuentran en el sur y centro de Perú, y en el adyacente oeste de Brasil.

En el noreste de la Amazonía, las zonas de carbono pico se encuentran en el noreste de Brasil, gran parte de la Guayana Francesa y partes de Surinam.

Por países, Brasil y Perú tienen la mayor superficie de pico de carbono (10,9 millones y 10,1 millones de hectáreas respectivamente), seguidos por la Guayana Francesa (4,7 millones de ha) y Surinam (2,1 millones de ha).

Las áreas protegidas y los territorios Indígenas cubren gran parte (61%) de la superficie máxima de carbono (16,9 millones de ha).

El 39% restante permanece desprotegido, y podría decirse que está amenazado, en tierras no designadas (9,4 millones de ha) y concesiones forestales (1,5 millones de ha), respectivamente.

Además, se encuentran áreas con alto contenido de carbono (>70 toneladas métricas por hectárea; indicado por amarillo-verdosa en el Mapa Base) en cada uno de los nueve países del bioma amazónico, especialmente Colombia, Ecuador, Bolivia, Venezuela y Guyana.

Suroeste Amazónico

­Sur de Perú

Figura 2a. Zona de carbono pico en el sur de la Amazonía peruana. Datos: Planet, SERNANP, RAISG.

La Figura 2a muestra la zona de máximo carbono, que abarca 7,9 millones de hectáreas en el sur de Perú (regiones de Madre de Dios, Cusco y Ucayali) y el suroeste de Brasil (Acre).

Varias áreas protegidas (como los Parques Nacionales de Manu y Alto Purús, y la Reserva Comunal Machiguenga) anclan esta zona.

También alberga numerosos territorios indígenas (como Mashco Piro, Madre de Dios y las Reservas Indígenas Kugapakori, Nahua, Nanti y otros).

Figura 2b. Zonas con carbono pico (delineadas en rosado), categorizadas por designación de tierras en el sur de Perú y el oeste adyacente de Brasil. Datos: Planet, NICFI, SERNANP, SERFOR, RAISG.

La Figura 2b destaca las principales designaciones de tierras dentro de la zona de carbono pico del sur de Perú.

Las áreas protegidas y los territorios indígenas cubren el 77% de esta área (verde y marrón, respectivamente).

El 23% restante podría considerarse amenazado, ya que se encuentra en concesiones forestales o tierras no designadas (naranja y rojo, respectivamente). Por lo tanto, estas zonas son candidatas ideales a una mayor protección para mantener sus niveles máximos de carbono.

Perú Centro

Figura 3a. Zona con pico de carbono en la Amazonía central peruana. Datos: Planet, SERNANP, RAISG.

La Figura 3a muestra la zona con picos de carbono en la Amazonía central peruana, que abarca 3,1 millones de hectáreas en las regiones de Ucayali, Loreto, Huánuco, Pasco y San Martín.

Varias áreas protegidas (como los Parques Nacionales Sierra del Divisor, Cordillera Azul, Río Abiseo y Yanachaga-Chemillén, y la Reserva Comunal El Sira) anclan esta zona.

También alberga numerosos territorios indígenas (como las Reservas Indígenas Kakataibo, Isconahua y Yavarí Tapiche).

Figura 3b. Zona con pico de carbono (delineada en rosado), categorizadas por designación de tierras en el centro de Perú. Datos: Planet, NICFI, SERNANP, SERFOR, RAISG.

En la Figura 3b se destacan las principales designaciones de tierras dentro de la zona de pico de carbono del centro de Perú.

Las áreas protegidas y los territorios indígenas cubren el 69% de esta área (verde y marrón, respectivamente).

El 31% restante podría considerarse amenazado, ya que se encuentran en concesiones forestales o tierras no designadas (naranja y rojo, respectivamente), y son candidatas ideales para una mayor protección.

 

Notas

1 Seleccionamos este valor (33% superior) para capturar las áreas de carbono sobre el suelo más elevadas e incluir una gama de áreas de alto contenido en carbono. Otros análisis podrían centrarse en valores diferentes, como el 10% o el 20% más alto de carbono sobre el suelo.

2  Un trabajo reciente ha documentado una fuerte relación entre la tala selectiva y la pérdida de carbono sobre el suelo (Csillik et al. 2024, PNAS). La relación entre los bordes de los bosques y el carbono se presenta en Silva Junior et al, Science Advances.

Cita

Finer M, Mamani N, Anderson C, Rosenthal A (2024) Carbono en la Amazonía (parte 2): Zonas de carbono pico. MAAP #217.

MAAP #213: Estimación del carbono en las áreas protegidas y territorios indígenas de la Amazonia

Imagen introductoria. Captura de pantalla de la aplicación (app) de carbono forestal OBI-WAN.

En un informe reciente (MAAP #199), presentamos la versión actualizada de los datos GEDI de la NASA,1 que utiliza láseres a bordo de la Estación Espacial Internacional para proporcionar estimaciones de vanguardia sobre el carbono aéreo a escala mundial, incluida nuestra área focal, la Amazonía.

Sin embargo, estos láseres aún no han alcanzado una cobertura total, lo que deja considerables vacíos en los datos y en los mapas resultantes.

En el presente reporte, mostramos dos nuevas herramientas que nos permiten llenar esos vacíos y proporcionar estimaciones detalladas de la biomasa aérea en zonas específicas, que pueden convertirse luego en estimaciones del carbono sobre el suelo.

El primero es la aplicación OBI-WAN para reportar el carbono forestal (ver la Imagen introductoria), que utiliza la inferencia estadística para producir estimaciones medias, totales y de incertidumbre de las líneas de base de biomasa en cualquier escala (desde la local hasta mundial).2

El segundo es un producto fusionado de las misiones GEDI y TanDEM-X.3 La combinación de lidar (GEDI) y radar (TanDEM-X) ha comenzado a producir mapas inigualables que combinan la capacidad del lidar para recuperar la estructura forestal y la capacidad del radar para ofrecer una cobertura de pared a pared con múltiples resoluciones (ver Figuras 1-5 a continuación para ver ejemplos con una resolución de 25 m).

Empleando estos dos herramientas, nos centramos en la estimación del carbono sobre el suelo para ejemplos seleccionados de dos designaciones críticas de tierras en la Amazonía: áreas protegidas y territorios indígenas. Ambas son fundamentales para la conservación a largo plazo del núcleo de la Amazonía (MAAP #183). Se espera que el suministro de datos precisos para estas áreas proporcione incentivos adicionales para su conservación a largo plazo.

Seleccionamos 5 áreas focales (3 parques nacionales y 2 Territorios Indígenas) en la Amazonía para demostrar el poder de estos datos. Estas áreas juntas albergan un total de 1,400 millones de toneladas métricas de carbono sobre el suelo.

  • Áreas protegidas (Parques Nacionales)
    Parque Nacional Chirbiquete (Amazonía colombiana)
    Parque Nacional Manu (Amazonía peruana)
    Parque Nacional Madidi (Amazonía boliviana)
    k
  • Territorios Indígenas
    Territorio Indígena Kayapó (Amazonía brasileña)
    Territorio Indígena Barranco Chico (Amazonía peruana)

Áreas focales

Como se ha indicado anteriormente, las estimaciones de carbono que figuran a continuación se basan en las estimaciones de biomasa sobre el suelo de la aplicación de carbono forestal OBI-WAN y de los datos de GEDI-TanDEM-X. Las figuras 1 a 5 se basan en GEDI-TanDEM-X, con una resolución de 25 metros.

Parques Nacionales

Parque Nacional de Chiribiquete (Amazonía colombiana)

El Parque Nacional de Chirbiquete abarca más de 4,2 millones de hectáreas en el corazón de la Amazonía colombiana (departamentos de Guaviare y Caquetá). Ambos datos convergen en la estimación de unas 600 toneladas métricas de biomasa sobre el suelo, lo que equivale a más de 300 millones de toneladas métricas de carbono sobre el suelo en todo el parque (80,5 toneladas de carbono por hectárea). La Figura 1 muestra la distribución espacial detallada de esta biomasa en el Parque Nacional Chirbiquete. Note que los datos de GEDI-TanDEM-X se pierden al extremo occidental del parque.

Figura 1. Biomasa sobre el suelo en el Parque Nacional de Chiribiquete (Amazonía colombiana). Datos: GEDI-TanDEM-X.

Parque Nacional del Manu (Amazonía peruana)

Figura 2. Biomasa sobre el suelo en el Parque Nacional Manu (Amazonía peruana). Datos: GEDI-TanDEM-X.

El Parque Nacional Manu abarca más de 1,7 millones de hectáreas en el sur de la Amazonía peruana (regiones de Madre de Dios y Cusco).

Ambos datos convergen en la estimación de más de 450 toneladas métricas de biomasa sobre el suelo, lo que equivale a más de 215 millones de toneladas métricas de carbono sobre el suelo en todo el territorio (126,8 toneladas de carbono por hectárea).

La Figura 2 muestra la distribución espacial detallada de esta biomasa en el Parque Nacional Manu.

Parque Nacional Madidi (Amazonía boliviana)

Figura 3. Biomasa sobre el suelo en el Parque Nacional Madidi (Amazonía boliviana). Datos: GEDI-TanDEM-X

El Parque Nacional y Área de Manejo Integrado Madidi abarca cerca de 1,9 millones de hectáreas en la Amazonía occidental boliviana (departamento de La Paz), e incluye un gradiente de pisos altitudinales desde tierras bajas hasta montañas por encima de los 6 mil metros en altitud.

Ambos  datos convergen en la estimación de más de 350 toneladas métricas de biomasa sobre el suelo, lo que equivale a más de 160 millones de toneladas métricas de carbono aéreo en todo el área protegida (85,3 toneladas de carbono por hectárea).

La Figura 3 muestra la distribución espacial detallada de esta biomasa en el Parque Nacional Madidi. Note que los datos del GEDI-TanDEM-X se pierden al extremo sur, justamente en las partes altas del área protegida.

Territorios Indígenas

Territorio indígena Kayapó (Amazonia brasileña)

El Territorio Indígena Kayapó abarca más de 3,2 millones de hectáreas en la Amazonía oriental brasileña (estado de Pará).

Ambos datos convergen en la estimación de más de 413,000 toneladas métricas de biomasa aérea, lo que equivale a más de 198 millones de toneladas métricas de carbono sobre el suelo en todo el territorio.

La Figura 4 muestra la distribución espacial detallada de esta biomasa en Kayapó y en cuatro territorios indígenas vecinos.

En total, en estos cinco territorios (10,4 millones de hectáreas) los datos convergen en más de 1.500 millones de toneladas métricas de biomasa aérea y 730 millones de toneladas métricas de carbono sobre el suelo (70 toneladas por hectárea).

Figura 4. Biomasa sobre el suelo en Kayapó y territorios indígenas vecinos (Amazonia brasileña). Datos: GEDI-TanDEM-X.

Comunidad Nativa Barranco Chico (Amazonía peruana)

La Comuniad Nativa Barranco Chico abarca más de 12,600 hectáreas en el sur de la Amazonía peruana (región de Madre de Dios).

Ambos datos convergen en la estimación de más de 2 millones de toneladas métricas de biomasa aérea, lo que equivale a más de 1 millón de toneladas métricas de carbono sobre el suelo.

La Figura 5 muestra la distribución espacial detallada de esta biomasa en Barranco Chico y en dos Comunidades Nativas vecinas (Puerto Luz y San José de Karene).

En total, en estos tres territorios (casi 90,000 hectáreas), los datos convergen en más de 19 millones de toneladas métricas de biomasa aérea y más de 9 millones de toneladas métricas de carbono sobre el suelo (102 toneladas por hectárea).

Figura 5. Biomasa sobre el suelo en Barranco Chico y Territorios Indígenas vecinos (Amazonía peruana). Datos: GEDI-TanDEM-X

Notas

1 GEDI L4B Gridded Aboveground Biomass Density, Versión 2.1. Estos datos se miden en megagramos de biomasa aérea por hectárea (Mg/ha) a una resolución de 1 kilómetro, con el periodo de abril de 2019 a marzo de 2023. Esto nos sirve como estimación de las reservas de carbono aéreo, con la hipótesis científica de que el 48% de la biomasa registrada es carbono.

El enfoque se basa en el artículo científico fundacional de Patterson et al., (2019) y es utilizado por la misión GEDI para estimar la biomasa media y total en todo el mundo (Dubayh et al., 2022, Armston et al., 2023). El método considera la distribución espacial de los rastros de GEDI dentro de un determinado límite especificado por el usuario para inferir el componente de error de muestreo de la incertidumbre total que también incluye el error de los modelos L4A de GEDI utilizados para predecir la biomasa a partir de las estimaciones de la altura del dosel (Keller et al., 2022). Para más información sobre la aplicación OBI-WAN, ver Healey y Yang 2022.

3 GEDI-TanDEM-X (GTDX) es una fusión de imágenes GEDI Versión 2 y TanDEM-X (TDX) de radar interferométrico de apertura sintética (InSAR) (de enero de 2011 a diciembre de 2020). También incorpora datos anuales de pérdida de bosque para tener en cuenta la deforestación durante este periodo. Los mapas de biomasa aérea del GTDX se elaboraron a partir de un marco basado en un modelo jerárquico generalizado (GHMB) que utiliza la biomasa del GEDI como datos de entrenamiento para establecer modelos de estimación de la biomasa basados en la altura del dosel del GTDX. La combinación de lidar (GEDI) y radar (TanDEM-X) ha comenzado a producir mapas inigualables que combinan la capacidad del lidar para recuperar la estructura del bosque y la capacidad del radar para ofrecer una cobertura de pared a pared (Qi et al.,2023, Dubayah et a;., 2023). Este producto fusionado es un mapa sin huecos de pared a pared que se produjo en múltiples resoluciones: 25m, 100m y 1ha. El procesamiento en curso sobre la región pantropical estará disponible en los próximos meses, pero algunas geografías ya han sido mapeadas, como la mayor parte de la cuenca del Amazonas (Dubayah et al., 2023). Los datos que hemos utilizado están a disposición del público.

Referencias

Armston, J., Dubayah, R. O., Healey, S. P., Yang, Z., Patterson, P. L., Saarela, S., Stahl, G., Duncanson, L., Kellner, J. R., Pascual, A., & Bruening, J. (2023). Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI)GEDI L4B Country-level Summaries of Aboveground Biomass [CSV]. 0 MB. https://doi.org/10.3334/ORNLDAAC/2321

Dubayah, R. O., Armston, J., Healey, S. P., Yang, Z., Patterson, P. L., Saarela, S., Stahl, G., Duncanson, L., Kellner, J. R., Bruening, J., & Pascual, A. (2023). Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI)GEDI L4B Gridded Aboveground Biomass Density, Version 2.1 [COG]. 0 MB. https://doi.org/10.3334/ORNLDAAC/2299

Dubayah, R., Armston, J., Healey, S. P., Bruening, J. M., Patterson, P. L., Kellner, J. R., Duncanson, L., Saarela, S., Ståhl, G., Yang, Z., Tang, H., Blair, J. B., Fatoyinbo, L., Goetz, S., Hancock, S., Hansen, M., Hofton, M., Hurtt, G., & Luthcke, S. (2022). GEDI launches a new era of biomass inference from space. Environmental Research Letters, 17(9), 095001. https://doi.org/10.1088/1748-9326/ac8694

Dubayah, R., Blair, J. B., Goetz, S., Fatoyinbo, L., Hansen, M., Healey, S., Hofton, M., Hurtt, G., Kellner, J., Luthcke, S., Armston, J., Tang, H., Duncanson, L., Hancock, S., Jantz, P., Marselis, S., Patterson, P. L., Qi, W., & Silva, C. (2020). The Global Ecosystem Dynamics Investigation: High-resolution laser ranging of the Earth’s forests and topography. Science of Remote Sensing, 1, 100002. https://doi.org/10.1016/j.srs.2020.100002

Healey S, Yang Z (2022) The OBIWAN App: Estimating Property-Level Carbon Storage Using NASA’s GEDI Lidar. https://www.fs.usda.gov/research/rmrs/understory/obiwan-app-estimating-property-level-carbon-storage-using-nasas-gedi-lidar

Kellner, J. R., Armston, J., & Duncanson, L. (2022). Algorithm Theoretical Basis Document for GEDI Footprint Aboveground Biomass Density. Earth and Space Science, 10(4), e2022EA002516. https://doi.org/10.1029/2022EA002516

Dubayah, R.O., W. Qi, J. Armston, T. Fatoyinbo, K. Papathanassiou, M. Pardini, A. Stovall, C. Choi, and V. Cazcarra-Bes. 2023. Pantropical Forest Height and Biomass from GEDI and TanDEM-X Data Fusion. ORNL DAAC, Oak Ridge, Tennessee, USA. https://doi.org/10.3334/ORNLDAAC/2298

Qi, W., J. Armston, C. Choi, A. Stovall, S. Saarela, M. Pardini, L. Fatoyinbo, K. Papathanasiou, and R. Dubayah. 2023. Mapping large-scale pantropical forest canopy height by integrating GEDI lidar and TanDEM-X InSAR data. Research Square. https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-3306982/v1

Krieger, G., M. Zink, M. Bachmann, B. Bräutigam, D. Schulze, M. Martone, P. Rizzoli, U. Steinbrecher, J. Walter Antony, F. De Zan, I. Hajnsek, K. Papathanassiou, F. Kugler, M. Rodriguez Cassola, M. Younis, S. Baumgartner, P. López-Dekker, P. Prats, and A. Moreira. 2013. TanDEM-X: A radar interferometer with two formation-flying satellites. Acta Astronautica 89:83–98. https://doi.org/10.1016/j.actaastro.2013.03.008

Agradecimientos

Agradecemos al equipo del GEDI de la Universidad de Maryland por el acceso a los datos y la revisión de este informe. En particular, damos las gracias a Ralph Dubayah, Matheus Nunes y Sean Healey.

Cita

Mamani N, Pascual A, Finer M (2024) Estimación del carbono en las áreas protegidas y territorios indígenas de la Amazonia. MAAP: 213

MAAP #197: Minería ilegal de oro en la Amazonía

Ejemplo de gran zona de minería aurífera en la Amazonía peruana.

La minería ilegal de oro (minería aurífera) sigue siendo uno de los principales problemas a los que se enfrentan casi todos los países amazónicos.

De hecho, tras la reciente cumbre de alto nivel de la Organización del Tratado de Cooperación Amazónica, los líderes de las naciones firmaron la Declaración de Belém, que contiene el compromiso de prevenir y combatir la minería ilegal, incluyendo el fortalecimiento de la cooperación regional e internacional (Objetivo 32).

La minería aurífera ilegal es una gran amenaza para la Amazonía porque afecta tanto a los bosques primarios como a los ríos, a menudo en zonas remotas y críticas como áreas protegidas y territorios indígenas.

Es decir, la minería aurífera ilegal es a la vez un importante causa directa de deforestación y una fuente de contaminación del agua (especialmente por mercurio) en toda la Amazonía.

Anteriormente, en el MAAP#178, presentamos una visión general a gran escala de los principales focos de deforestación causados por la minería aurífera en todo el bioma amazónico. Descubrimos que la minería aurífera está activamente causando deforestación en casi todos los nueve países amazónicos.

En el presente reporte, se actualiza este análisis con dos adiciones importantes. Primero, añadimos a la visión general las principales operaciones de extracción de oro en los ríos, además de las que causan deforestación (ver la Figura 1). Luego, presentamos un nuevo mapa de los probables puntos de extracción de oro ilegal, basado en la información facilitada por nuestros socios y en la ubicación de áreas protegidas y territorios indígenas (ver Figura 2).

Mapa Actualizado de la Minería Aurífera en la Amazonía

La Figura 1 es nuestro mapa actualizado de la minería de oro en la Amazonía. Los puntos anaranjados indican las zonas en las que la extracción de oro está causando actualmente la deforestación de los bosques primarios. Los puntos azules indican las zonas donde se extrae oro de los ríos. En conjunto, documentamos 58 sitios mineros activos en bosques y ríos en todo el Amazonas.

Los puntos marcados en rojo indican los lugares de extracción que probablemente sean ilegales, tanto en bosques como en ríos. Encontramos al menos 49 casos de minería ilegal en todo el Amazonas, la gran mayoría de los sitios mineros activos mencionados anteriormente.

Note la concentración de minería ilegal que causa deforestación en el sur de Perú, en el este de Brasil y en Ecuador. Del mismo modo, note las concentraciones de minería ilegal en los ríos del norte de Perú y de los países limítrofes Colombia y Brasil.

Figura 1. Mapa actualizado de la minería aurífera en la Amazonía. Datos: ACA/MAAP. Haga clic para ampliar.

Áreas Protegidas & Territorios Indígenas

La Figura 2 añade a las áreas protegidas y los territorios indígenas. Encontramos 36 conflictos socioambientales: 16 en áreas protegidas y 20 en territorios indígenas. También encontramos otros dos conflictos con Bosques Nacionales brasileños.

Destacamos una serie de zonas de alta conflictividad. Para las áreas protegidas: Parque Nacional Podocarpus en Ecuador; Parque Nacional Madidi en Bolivia; Parques Nacionales Canaima, Caura y Yapacana en Venezuela. Observamos que el estado peruano ha estado minimizando eficazmente las invasiones en áreas protegidas de la región sur de Madre de Dios (Reserva Nacional Tambopata y Reserva Comunal Amarakaeri).

Para los territorios indígenas: Kayapo, Menkragnoti, Yanomami y Mundurucu en Brasil; Pueblo Shuar Arutam en Ecuador; y varias comunidades del sur del Perú.

Figura 2. Mapa de la minería aurífera en la Amazonía, incluyendo áreas protegidas y territorios indígenas. Datos: ACA/MAAP, RAISG. Haga clic para ampliar.

Metodología

Los sitios mineros forestales que se muestran en la Figura 1 se basan en gran medida en información obtenida durante los últimos años de nuestro trabajo de monitoreo de la deforestación. Los sitios fluviales se basan en gran medida en información obtenida de socios en el país y sobre el terreno.

Complementamos esta información con datos automatizados basados de Amazon Mining Watch y datos de RAISG. Para estas fuentes, verificamos imágenes recientes y solo incluimos sitios que parecían estar todavía activos.

La clasificación como sitio minero ilegal se basa en gran medida en su ubicación dentro de áreas protegidas o territorios indígenas, o claramente fuera de una zona minera autorizada.

Cita

Finer M, Mamani N, Arinez A, Novoa S, Larrea-Alcázar D, Villa J (2023) Minería ilegal de oro en la Amazonía. MAAP: 197.

MAAP #183: Áreas Protegidas y Territorios Indígenas – Modalidad Eficaz Contra la Deforestación en la Amazonía

Mapa Base. Pérdida de bosque primario (2017-21) en la Amazonía, en relación con las áreas protegidas y territorios indígenas.

A medida que la deforestación sigue amenazando los bosques primarios en la Amazonía, las designaciones de uso de la tierra son una de las mejores esperanzas para la conservación a largo plazo de los bosques intactos que quedan.

En el presente reporte, evaluamos el impacto de dos de las más importantes: las áreas protegidas y los territorios indígenas.

Nuestro estudio calcula la perdida de bosque primario en los últimos 5 años (2017 – 2021), en nueve países del bioma amazónico, que abarcan una superficie de 883.7 millones de hectáreas (ver Mapa Base).

Asimismo, logramos distinguir, por primera vez, entre la perdida de bosques por incendios y no incendios. Este último es nuestra mejor aproximación a la deforestación por causas antropogénicas, aunque tambien incluye fenómenos naturales (como derrumbes y tormentas de viento).

Analizamos los resultados de las tres principales categorías de uso de la tierra:

1) Áreas Protegidas (a nivel nacional y estatal/departamental), que cubren 197 millones de hectáreas (23.6% de la Amazonía).

2) Territorios indígenas (titulados) que cubren 163.8 millones de hectáreas (19.6% de la Amazonía).

3) Otros (todas las áreas restantes fuera de las áreas protegidas y los territorios indígenas) que cubren 473 millones de hectáreas (56.7% de la Amazonía).

En ese contexto, se concluye que la deforestación fue el principal factor de pérdida de bosque, considerando a los incendios como un subconjunto menor. Es importante precisar que, en promedio, durante el 2017 al 2021, las áreas protegidas y los territorios indígenas tuvieron niveles similares de eficacia, reduciendo la tasa de pérdida de bosque primario tres veces más en comparación con áreas fuera de estas designaciones.

A continuación, mostramos los resultados clave con más detalle, incluyendo un desglose de información para la Amazonía occidental (Bolivia, Colombia, Ecuador y Perú) y la Amazonía brasileña.

Hallazgos Clave

Bioma Amazónico

Hemos documentado la pérdida de 11 millones de hectáreas de bosque primario en los nueve países del bioma amazónico entre el 2017 y el 2021. De este total, el 71% se debió a causas ajenas a incendios (deforestación y causas naturales) y el 29% a incendios.

Para las categorías principales de uso de tierra, solo el 11% de la pérdida de bosque ocurrió en áreas protegidas y territorios indígenas, mientras que el 78% restante ocurrió en áreas fuera de estas designaciones.

Para estandarizar estos resultados en función de las distintas coberturas de superficie, calculamos los índices de pérdida de bosque primario (pérdida/área total de cada categoría). La Figura 1 muestra los resultados de estos índices en los nueve países amazónicos.

Figura 1. Tasas de pérdida de bosque primario en la Amazonía, 2017-21

Al desglosar por año, el 2017 registró las tasas de pérdida de bosque más elevadas, con una severa temporada de deforestación y de incendios. El 2021 registró la segunda más alta en deforestación, mientras que el 2020 la segunda más alta en pérdida de bosque por incendios.

En el promedio de los cinco años, las áreas protegidas (verde) tuvieron la tasa más baja de pérdida de bosque primario (0.12%), seguidas de los territorios indígenas (0.14%).

Los territorios indígenas (anaranjado) tuvieron en realidad una tasa de deforestación ligeramente inferior, pero una tasa superior de pérdida por incendio, resultando en general en una tasa de pérdida de bosque superior.

Fuera de estas designaciones (rojo), la tasa de pérdida de bosque primario fue el triple (0.36%), especialmente por una deforestación mucho mayor.

Amazonía Occidental

Desglosando los resultados específicamente para la Amazonía occidental (Bolivia, Colombia, Ecuador y Perú), documentamos la pérdida de 2.6 millones de hectáreas de bosque primario entre el 2017 y el 2021. De este total, el 80% corresponde a causas ajenas a incendios (deforestación y causas naturales) y el 20% a incendios.

Para las principales categorías de uso de suelo, el 9.6% ocurrió en áreas protegidas, el 15.6% en territorios indígenas y el 74.8% restante ocurrió fuera de estas designaciones.

La Figura 2 muestra las tasas estandarizadas de pérdida de bosque primario en la Amazonía occidental.

Figura 2. Tasas de Pérdida de Bosque Primario en la Amazonía Occidental, 2017-21.

Desglosado por años, el 2017 registró la mayor tasa de deforestación y de pérdida de bosque en general. Pero el 2020 tuvo la mayor tasa de pérdida por incendios, debido principalmente a los extensos incendios en Bolivia. El 2021 también tuvo una tasa de deforestación relativamente alta. Asimismo, cabe destacar el alto nivel de incendios en áreas protegidas en el 2020 y el 2021, y en territorios indígenas en el 2019.

Promediando los cinco años analizados, las áreas protegidas tuvieron la tasa más baja de pérdida de bosque primario (0.11%), seguidas de los territorios indígenas (0.16%).

Fuera de estas designaciones, la tasa de pérdida de bosque primario fue del 0.30%. Es decir, el triple que en las áreas protegidas y el doble que en los territorios indígenas.

Amazonía Brasileña

Desglosando los resultados específicamente para la Amazonía brasileña, documentamos la pérdida de 8.1 millones de hectáreas de bosque primario entre el 2017 y el 2021. De este total, el 68% se debió a causas ajenas a incendios (deforestación y causas naturales) y el 32% a incendios.

Para las principales categorías de uso de suelo, el 9.4% ocurrió en territorios indígenas, el 11.2% ocurrió en áreas protegidas y el 79.4% restante ocurrió fuera de estas designaciones.

La Figura 3 muestra las tasas estandarizadas de pérdida de bosque primario en la Amazonía brasileña.

Figura 3. Tasas de pérdida de bosque primario en la Amazonía brasileña, 2017-21.

Desglosado por año, el 2017 tuvo la tasa de pérdida de bosque más alta registrada en todo el estudio (0.58%), debido tanto a la elevada deforestación como a los incendios. Note que los territorios indígenas se vieron especialmente afectados por los incendios en el 2017.

El 2020 registró la segunda tasa más alta de pérdida de bosque, también debido a una intensa temporada de incendios. Los incendios no fueron tan graves al año que siguió (2021), pero la deforestación aumentó.

En el promedio de los cinco años, los territorios indígenas tuvieron la tasa más baja de pérdida de bosque primario (0.14%), seguidos de las áreas protegidas (0.15%).

Los territorios indígenas tuvieron la tasa de deforestación más baja, pero un alto impacto por incendios.

Fuera de estas designaciones (rojo), la tasa de pérdida de bosque primario fue el triple (0.45%).

Metodología

Para estimar la deforestación en las tres categorías (áreas protegidas, territorios indígenas y otros), utilizamos los datos anuales de pérdida de bosque (2017-21) de la Universidad de Maryland (laboratorio GLAD) para tener una fuente coherente en todos los países (Hansen et al 2013).

Obtuvimos estos datos, que tienen una resolución espacial de 30 metros, del servidor de «Global Forest Loss due to Fires 2000-2021«. También es posible visualizar e interactuar con los datos en el portal principal de Global Forest Change.

Los datos anuales se desglosaron en pérdida de bosque debido a incendios y a causas ajenas a incendios (otros factores de perturbación). Es importante señalar que las causas ajenas a incendios incluyen tanto la deforestación por causas antropogénicas como la pérdida por fuerzas naturales (derrumbes, tormentas de viento, etc.).

También filtramos estos datos sólo para la pérdida de bosque primario, siguiendo la metodología establecida por Global Forest Watch. El bosque primario se define generalmente como bosque intacto que no ha sido talado anteriormente (a diferencia del bosque secundario que es previamente talado, por ejemplo). Aplicamos este filtro intersecando los datos de pérdida de cobertura forestal con el conjunto de datos adicional «bosques tropicales húmedos primarios» a partir del 2001 (Turubanova et al 2018). Por lo tanto, a menudo utilizamos el término «pérdida de bosque primario» para describir estos datos filtrados.

Los datos presentados como tasa de pérdida de bosque primario se estandarizan por el área total cubierta de cada categoría respectiva. Por ejemplo, para comparar adecuadamente los datos de pérdida de bosque primario en áreas que tienen un tamaño total de 100 hectáreas frente a 1000 hectáreas respectivamente, dividimos por el área para estandarizar el resultado.

Nuestro ámbito geográfico se extiende desde los Andes hasta la llanura amazónica y llega hasta las transiciones con el Cerrado y el Pantanal. Este rango incluye nueve países amazónicos (o región Pan-Amazónica según la definición de RAISG) y consiste en una combinación del límite de la cuenca amazónica, el límite biogeográfico amazónico y el límite de la Amazonía legal en Brasil. Ver el Mapa Base más arriba para la delineación de este límite amazónico híbrido, diseñado para una máxima inclusión.

Las fuentes de datos adicionales incluyen:

  • Áreas protegidas a nivel nacional y estatal/departamental: RUNAP 2020 (Colombia), SNAP 2022 (Ecuador), SERNAP & ACEAA 2020 (Bolivia), SERNANP 2022 (Perú), INPE/Terrabrasilis 2022 (Brasil), SOS Orinoco 2021 (Venezuela), y RAISG 2020 (Guyana, Surinam, y Guyana Francesa.)
  • Territorios Indígenas: RAISG & Ecociencia 2022 (Ecuador), INPE/Terrabrasilis 2022 (Brasil), RAISG 2020 (Colombia, Bolivia, Venezuela, Guyana, Surinam, y Guyana Francesa), y MINCU & ACCA 2021 (Perú). Para Perú, se incluyeron a las comunidades nativas tituladas y a las Reservas Comunales para grupos indígenas en aislamiento voluntario.

Para el análisis, primero categorizamos las Áreas Protegidas y luego los Territorios Indígenas para evitar la superposición de áreas. Cada categoría se desglosó por año de creación/reconocimiento para que coincidiera con el reporte anual de pérdida de bosque. Por ejemplo, si un área protegida se creó en diciembre del 2018, se considera dentro del análisis para el año 2019.

Agradecimientos

Este trabajo se realizó gracias al Andes Amazon Fund (AAF), a la Agencia Noruega de Cooperación para el Desarrollo (NORAD), y al Fondo Internacional de Conservación de Canadá (ICFC).

Agradecemos a M. MacDowell, C. Zavala, M. Cohen, y G.Palacios por sus útiles comentarios a versiones anteriores de este reporte

Cita

Finer M, Mamani N (2023) Áreas Protegidas y Territorios Indígenas Eficaces Contra la Deforestación en la Amazonía. MAAP: 183.

MAAP #178: Deforestación por Minería de Oro en la Amazonía

Mapa Base. Puntos críticos de deforestación por minería en la Amazonía. Las letras A-J indican la ubicación de los casos. Haga clic para agrandar imagen.

La minería de oro (minería aurífera) es una de los principales causas de la deforestación en la Amazonía.

Aunque no suele alcanzar la escala de la deforestación agrícola, tiene el potencial de impactar considerablemente zonas críticas como áreas protegidas y territorios indígenas.

Además, suele dirigirse a zonas remotas, impactando así a bosques primarios ricos en carbono.

En el presente reporte, presentaremos por primera vez, el panorama a gran escala de los principales focos de deforestación causados por la minería aurífera en todo el bioma Amazónico

Se ha evidenciado que la minería de oro está gravamente causando deforestación en casi los nueve países amazónicos (ver Mapa Base).

El análisis está enfocado principalmente en cinco países: Perú, Brasil, Venezuela, Ecuador y Bolivia, mostrando estudios de casos activos de los frentes más graves de deforestación minera.

Lo cual ha permitido evidenciar que, en la mayoría de los casos, esta minería es probablemente ilegal, ya que se está llevando a cabo en áreas protegidas y territorios indígenas.

Es importante mencionar que este reporte se centra en la actividad minera que está provocando la deforestación de bosques primarios. Hay otras zonas críticas de extracción de oro en ríos, como al norte de Perú y al sur de Colombia, que no se incluyen en este informe.

A continuación, mostramos una serie de imágenes satelitales de alta resolución de los casos de estudio de la Amazonía. Cada ejemplo destaca la deforestación reciente de la minería aurífera; es decir, comparando el 2020 (panel izquierdo) con el 2022 (panel derecho).

Estudios de Caso, en Alta Resolución

Amazonía Peruana

El sur de Perú (específicamente, la región Madre de Dios) es uno de los ejemplos más graves y emblemáticos de la deforestación provocada por la minería aurífera en toda la Amazonía, la cual ha deforestado miles de hectáreas de bosque primario (ver MAAP #154). Los frentes mineros activos han evolucionado sustancialmente durante los últimos 20 años. Recientemente, la minería aurífera ha impactado a zonas como Mangote y Pariamanu.

A. Mangote

B. Pariamanu

Amazonía Brasileña

En la vasta Amazonia brasileña, la deforestación provocada por la minería aurífera ilegal es más grave en varios territorios indígenas, entre los que destacan: Munduruku (estado de Pará), Kayapó (Pará) y Yanomami (Roraima).

C. Territorio Indígena Munduruku


D. Territorio Indígena Kayapó


E. Territorio Indígena Yanomami

Amazonía Venezolana

La minería es uno de los principales causas de la deforestación en la Amazonía venezolana (MAAP #155). Este impacto minero se está produciendo en el designado Arco Minero del Orinoco, pero también en áreas protegidas clave como los Parques Nacionales de Caura, Canaima, y Yapacana.

F. Parque Nacional Canaima


G. Parque Nacional Yapacana

Amazonía Ecuatoriana

Hemos estado documentando los numerosos focos de deforestación por minería en la Amazonía ecuatoriana que parecen intensificarse en los últimos años. Dos ejemplos clave se encuentran a lo largo del río Punino (provincias de Napo y Orellana) y más al sur, en el Parque Nacional Podocarpus.

H. Río Punino

I. Parque Nacional Podocarpus

Amazonia Boliviana

Uno de los puntos críticos de deforestación por minería de oro más nuevos se encuentra a lo largo del río Tuichi en el Parque Nacional Madidi.

J. Parque Nacional Madidi

Metodología

Los focos de deforestación por minería se identificaron en base a los esfuerzos continuos del proyecto MAAP, y asistidos por el portal  Amazon Mining Watch.

Agradecimientos

Agradecemos a A. Folhadella, S. Novoa, D. Larrea, C. De Ugarte, M. Teran, C. Zavala, y G. Palacios por sus útiles comentarios a este reporte, y Conservación Amazónica – ACCA para datos sobre sitios mineros en el norte de Perú.

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

Cita

Finer M, Ariñez A, Mamani N (2023) Deforestación por Minería de Oro en la Amazonía. MAAP: 178.

MAAP #145: Vía Petrolera se extiende hacia la Zona Intangible (Parque Nacional Yasuní, Ecuador) – Actualizado

Imagen de muy alta resolución (0.5 metros) de la nueva construcción dentro Parque Nacional Yasuní. Datos: Planet/Skysat, ACA/MAAP.

Actualizado: 31 de agosto del 2021

El Parque Nacional Yasuní, ubicado en el corazón de la Amazonía ecuatoriana, es uno de los lugares con mayor biodiversidad del mundo y forma parte del territorio ancestral de los pueblos Waorani.

Casi toda la porción sur del Parque Nacional Yasuní es una Zona Intangible, una reserva creada para proteger el territorio de los indígenas Tagaeri y Taromenane (y otros), parientes del Waorani que viven en situación de aislamiento voluntario.

En el anterior MAAP #117, publicado en el junio del 2020, mostramos la construcción de plataformas petroleras y una vía de acceso en el controvertido Bloque ITT, ubicado en el sector noreste del Parque Nacional Yasuní.

En el reciente MAAP #143, mostramos la ampliación de un nuevo tramo de la vía que conecta las varias plataformas petroleras de la zona Ishpingo.

En el presente reporte, mostramos la nueva deforestación para la plataforma Ishpingo A, y la continua ampliación de la vía hacia al sur

Cabe mencionar que el desarrollo de ITT está dirigido por la petrolera estatal Petroecuador.

Construcción en Agosto del 2021

La Imagen 1 muestra la rápida construcción de la vía de acceso (3 km) y deforestación para la plataforma Ishpingo A, durante el mes de agosto del 2021. El nuevo tramo del acceso vial se encuentra a solo 0.5 km de la zona de amortiguamiento, y a 10.5 km de la Zona Intangible (ver Mapa Base).

Imagen 1. Prolongación de 3 km adicionales a la vía de acceso petrolero en dirección a la Zona Intangible en agosto de 2021. Click para agrandar
Mapa Base. La extensión de la vía de acceso (en rojo) se acerca a las plataformas planificadas dentro del campo Ishpingo y a la Zona Intangible. Datos: ACA/MAAP.

Hacia la Zona Intangible

El Mapa Base muestra la ubicación del nuevo tramo de la carretera en el Bloque ITT (indicada en rojo).

Se visualiza que la vía de acceso llega al área prevista para la plataforma Ishpingo A, y se dirige hacia la zona prevista para la plataforma Ishpingo B, justo fuera del límite de la zona de amortiguamiento.

Agradecimientos

Agradecemos a C. Josse (EcoCiencia), S. Villacis (EcoCiencia), P. Carrera (EcoCiencia), M. Cohen (ACA), y J. Beavers (ACA) por sus útiles comentarios sobre este informe, y C. Mazabanda (Amazon Watch) para apoyo con los datos de la Zona Intangible.

Este trabajo fue apoyado por la Agencia Noruega de Cooperación para el Desarrollo (NORAD) y el Fondo Internacional de Conservación de Canadá (ICFC).

Cita

Finer M, Mamani N (2021) Vía Petrolera se extiende hacia la Zona Intangible (Parque Nacional Yasuní, Ecuador) – Actualizado. MAAP: 145.

MAAP #141: Áreas Protegidas y Territorios Indígenas Eficaces Contra la Deforestación en la Amazonía Occidental

Mapa base. Pérdida de bosque primario en la Amazonia occidental, con visualización ampliada de los datos. Haga clic para ampliar. Ver Metodología para las fuentes de datos.

Mientras la deforestación continúa amenazando los bosques primarios de la Amazonía, las designaciones clave de uso del suelo son una de las mayores esperanzas para la conservación a largo plazo de los bosques críticos que quedan intactos.

Aquí evaluamos el impacto de dos de las designaciones más importantes: las áreas protegidas y los territorios indígenas.

Nuestro ambito de estudio se enfocó en los cuatro países megadiversos de la Amazonia occidental (Bolivia, Colombia, Ecuador y Perú), con una vasta área total de más de 229 millones de hectáreas (ver Mapa Base).

Calculamos la pérdida de bosque primario en los últimos cuatro años (2017-2020) en toda la Amazonía occidental y analizamos los resultados en tres categorías principales de uso del suelo:

1) Áreas Protegidas (a nivel nacional y estatal/departamental), que cubrían 43 millones de hectáreas al 2020.

2) Territorios Indígenas (oficiales), que cubrían más de 58 millones de hectáreas al 2020.

3) Otros (es decir, todas las áreas restantes fuera de las áreas protegidas y los territorios indígenas), que cubrían los 127 millones de hectáreas restantes al 2020.

Además, profundizamos en la Amazonía peruana para comprender mejor el papel de las tierras forestales (Bosques de Producción Permanente) y las Reservas Indígenas/Territoriales para grupos indígenas en aislamiento voluntario.

En resumen, encontramos que al promediar los cuatro años, notamos que las áreas protegidas tuvieron la menor tasa de pérdida de bosque primario, seguidas de cerca por los territorios indígenas (ver Figura 1). Fuera de estas áreas críticas, la tasa de pérdida de bosque primario fue más del doble.

A continuación, describimos con más detalle los hallazgos claves, incluso los resultados específicos de cada país.

Hallazgos Clave: Amazonia occidental

Figura 1. Tasas de pérdida de bosque primario en la Amazonia occidental.

En general, documentamos la pérdida de más de 2 millones de hectáreas de bosques primarios en los cuatro países de la Amazonía occidental entre el 2017 y 2020. De los cuatro años, 2020 tuvo la mayor pérdida (588,191 ha).

De este total, el 9% ocurrió en áreas protegidas (179.000 ha) y el 15% en territorios indígenas (320.000 ha), mientras que la gran mayoría (76%) ocurrió fuera de estas designaciones de uso de la tierra (1,6 millones de ha).

Para estandarizar estos resultados en función de las distintas coberturas de superficie, calculamos las tasas de pérdida de bosque primario (pérdida/área total de cada categoría).

La Figura 1 muestra los resultados combinados de estas tasas en los cuatro países.

Para el periodo 2017-2019, las áreas protegidas (verde) tuvieron las tasas más bajas de pérdida de bosque primario en la Amazonía occidental (menos de 0,10%). Los territorios indígenas (marrón) también tuvieron bajas tasas de pérdida de bosque primario entre el 2017 y 2018 (menos del 0,11%), pero esto aumentó en el 2019 (0,18%) debido a los incendios en Bolivia.

Durante el intenso año de la pandemia del COVID en el 2020, este patrón general se invirtió, con una elevada pérdida de bosque primario en áreas protegidas, de nuevo debido en gran parte a los grandes incendios en Bolivia. Así, los territorios indígenas tuvieron la menor tasa de pérdida de bosque primario, seguidos por las áreas protegidas (0,15% y 0,19%, respectivamente) en el 2020.

Promediando los cuatro años, las áreas protegidas tuvieron la menor tasa de pérdida de bosque primario (0,11%), seguidas de cerca por los territorios indígenas (0,14%). Fuera de estas áreas críticas (rojo), la tasa de pérdida de bosque primario fue más del doble (0,30%). Las tasas más bajas de pérdida de bosque primario (menos del 0,10%) se dieron en las áreas protegidas de Ecuador y Perú (0,01% y 0,03%, respectivamente), y en los territorios indígenas de Colombia (0,07%).

Resultados por País

Figura 2. Tasas de pérdida de bosque primario en la Amazonia colombiana.

Amazonía Colombiana

Colombia tuvo, por mucho, las mayores tasas de pérdida de bosque primario fuera de las áreas protegidas y los territorios indígenas (con una media del 0,67% en los cuatro años).

Por el contrario, los territorios indígenas colombianos tuvieron una de las tasas más bajas de pérdida de bosque primario en toda la Amazonia occidental (con una media del 0,07% en los cuatro años).

Las tasas de pérdida de bosque primario de las áreas protegidas fueron, en promedio, casi el doble que las de los territorios indígenas (principalmente debido a la alta deforestación en el Parque Nacional Tinigua), pero, aun así, mucho más bajas que las áreas no protegidas.

Figura 3. Tasas de pérdida de bosque primario en la Amazonia ecuatoriana.

Amazonía Ecuatoriana

En general, Ecuador tuvo las tasas más bajas de pérdida de bosque primario en las tres categorías.

Las áreas protegidas tuvieron la tasa de pérdida de bosque primario más baja de todas las categorías en la Amazonia occidental (con una media del 0,01% en los cuatro años).

Los territorios indígenas también tuvieron tasas de pérdida de bosque primario relativamente bajas, con una media de la mitad de la de las áreas no protegidas y los territorios indígenas (0,10% frente a 0,21%, respectivamente).

Figura 4. Tasas de pérdida de bosque primario en la Amazonia boliviana.

Amazonía Boliviana

Bolivia tuvo los resultados más dinámicos, en gran parte debido a las intensas temporadas de incendios en el 2019 y 2020. Los territorios indígenas tuvieron las tasas más bajas de pérdida de bosque primario, siendo el 2019 la única excepción, por los grandes incendios en el departamento de Santa Cruz que afectaron al territorio indígena de Monte Verde.

Las áreas protegidas tuvieron la tasa de pérdida de bosque primario más baja en el 2019, pero en extremo contraste, la más alta al año siguiente (2020), también debido a grandes incendios en el departamento de Santa Cruz que afectaron al Parque Nacional Noel Kempff Mercado.

En general, la pérdida de bosque primario fue más alta fuera de las áreas protegidas y de los territorios indígenas (con un promedio de 0,33% en los cuatro años).

Figura 5a. Tasas de pérdida de bosque primario en la Amazonia peruana. Datos: UMD.

Amazonía Peruana

Después de Ecuador, Perú también tuvo tasas de pérdida de bosque primario relativamente bajas, especialmente en las áreas protegidas (con una media del 0,03% en los cuatro años).

La pérdida de bosque primario en los territorios indígenas (es decir, datos combinados para comunidades nativas tituladas y Reservas Territoriales/Indígenas para grupos en aislamiento voluntario) fue sorprendentemente alta, similar a la de las zonas fuera de las áreas protegidas en los cuatro años. Por ejemplo, en el 2020, la elevada pérdida de bosque primario se concentró en varias comunidades nativas tituladas en las regiones de Amazonas, Ucayali, Huánuco y Junín.

Figura 5b. Tasas de deforestación en la Amazonia peruana. Datos: MINAM/Geobosques.

Como se ha señalado anteriormente, hemos realizado un análisis más profundo para la Amazonia peruana, utilizando los datos de deforestación producidos por el estado peruano (Geobosques) y añadiendo la categoría adicional de Bosques de Producción Permanente (BPP) (ver mapa del anexo).

También separamos los datos de territorios indígenas en dos categorías apartes: comunidades nativas tituladas y Reservas Territoriales/Indígenas para grupos en aislamiento voluntario, respectivamente.

Estos datos muestran que la deforestación fue más baja en las Reservas Territoriales/Indígenas, seguidas de cerca por las áreas protegidas (0,01% vs 0,02% en los cuatro años, respectivamente).

La deforestación en las comunidades nativas tituladas fue considerablemente mayor, 0,21% en los cuatro años.

Sorprendentemente, la deforestación fue mayor en los bosques de producción permanente que en las zonas fuera de las áreas protegidas y los territorios indígenas (0,30% frente a 0,27% en los cuatro años).

Anexo. Tasas de deforestación en la Amazonia peruana. Datos: MINAM/Geobosques, SERNANP

Anexo – Amazonía Peruana

El siguiente mapa muestra detalles adicionales para Perú, sobre todo la inclusión de los Bosques de Producción Permanente o BPP.

Metodología 

(En Inglés)

To estimate deforestation across all three categories, we used annual forest loss data (2017-20) from the University of Maryland (Global Land Analysis and Discovery GLAD laboratory) to have a consistent source across all four countries (Hansen et al 2013).

We obtained this data, which has a 30-meter spatial resolution, from the “Global Forest Change 2000–2020” data download page. It is also possible to visualize and interact with the data on the main Global Forest Change portal.

It is important to note that these data include both human-caused deforestation and forest loss caused by natural forces (landslides, wind storms, etc…).

We also filtered this data for only primary forest loss, following the established methodology of Global Forest Watch. Primary forest is generally defined as intact forest that has not been previously cleared (as opposed to previously cleared secondary forest, for example). We applied this filter by intersecting the forest cover loss data with the additional dataset “primary humid tropical forests” as of 2001 (Turubanova et al 2018). For more details on this part of the methodology, see the Technical Blog from Global Forest Watch (Goldman and Weisse 2019).

Thus, we often use the term “primary forest loss” to describe the data.

Data presented as primary forest loss or deforestation rate is standardized per the total area covered of each respective category. For example, to properly compare raw forest loss data in areas that are 100 hectares vs 1,000 hectares total size respectively, we divide by the area to standardize the result.

Our geographic range included four countries of the western Amazon and consists of a combination of the Amazon watershed limit (most notably in Bolivia) and Amazon biogeographic limit (most notably in Colombia) as defined by RAISG. See Base Map above for delineation of this hybrid Amazon limit, designed for maximum inclusion.

Additional data sources include: National and state/deprartment level protected areas: RUNAP 2020 (Colombia), SNAP 2017 & RAISG 2020 (Ecuador), SERNAP & ACEAA 2020 (Bolivia), and SERNANP 2020 (Peru).

Indigenous Territories: RAISG 2020 (Colombia, Ecuador, and Bolivia), and MINCU & ACCA 2020 (Peru). For Peru, this includes titled native communities and Indigenous/Territorial Reserves for indigenous groups in voluntary isolation.

For the additional analysis in Peru, we used deforestation data from MINAM/Geobosques (note this is actual deforestation and not primary forest loss) and BPP data from SERFOR. We also separated data from titled native communities and Territorial/Indigenous Reserves for groups in voluntary isolation.

Agradecimientos

Agradecemos a M. MacDowell (AAF), A. Folhadella (ACA), J. Beavers (ACA), G. Palacios (ACA), y D. Larrea (ACEAA) por sus útiles comentarios sobre este informe.

Este trabajo fue apoyado por el Andes Amazon Fund (AAF), la Agencia Noruega de Cooperación para el Desarrollo (NORAD) y el Fondo Internacional de Conservación de Canadá (ICFC).

 

Cita

Finer M, Mamani N, Silman M (2021) Áreas Protegidas y Territorios Indígenas Eficaces Contra la Deforestación en la Amazonía Occidental. MAAP: 141.

MAAP #133: Grave Deforestación Continúa en los Parques Nacionales de la Amazonía Colombiana

Mapa Base. Deforestacion 2020-21 en los Parques Nacionales de la Amazonia Colombiana. Datos: MAAP.

Como hemos indicado en reportes anteriores (MAAP#120), existe un “arco de deforestación” al noroeste de la Amazonía colombiana, impactando numerosas áreas protegidas y reservas indígenas.

En el presente reporte, enfatizamos que esta deforestación actualmente impacta cuatro Parques Nacionales Naturales: Tinigua, Serranía de la Macarena, Serranía de Chiribiquete y La Paya.

En el Mapa Base, los círculos rojos indican las zonas más impactadas por la deforestación reciente al interior de estos parques.

Las letras (A-D) indican la ubicación de las imágenes con acercamiento (zoom), mostradas más abajo.

Mientras que Tinigua y Macarena siguen como los Parques Nacionales más impactados, a continuación nos enfocamos en los nuevos frentes de deforestación en Chiribiquete y La Paya.

Específicamente, mostramos la deforestación más reciente y urgente, desde el septiembre del 2020 al presente (febrero de 2021).

Parque Nacional Chiribiquete 

El Parque Nacional Natural Serranía de Chiribiquete perdió más de 1,000 hectáreas en solo los últimos seis meses, en seis distintas zonas del parque (ver Mapa Base arriba). Gran parte de esta deforestación parece estar asociada con la conversión de bosque primario a pasto para la ganadería ilegal. Las siguientes imágenes satelitales muestran la deforestación en tres de estas zonas (A-C) entre septiembre del 2020 (panel izquierdo) y febrero del 2021 (panel derecho). *Cabe enfatizar que las autoridades acaban de realizar intervenciones judiciales y operativas en el parque y sus alrededores (ver noticias aquí).

Imagen A. Deforestación en el Parque Nacional Chiribiquete, sector oeste 1. Coordenada de referencia: 1.05497° N, 74.26465° W. Datos: Planet, MAAP.
Imagen B. Deforestación en el Parque Nacional Chiribiquete, sector oeste 2. Coordenada de referencia: 1.57990° N, 73.78689° W. Datos: Planet, MAAP.
Imagen C. Deforestación en el Parque Nacional Chiribiquete, sector norte 1. Coordenada de referencia: 2.00975, -73.45541. Datos: Planet, MAAP.

Parque Nacional La Paya

El Parque Nacional La Paya perdió más de 150 hectáreas en los últimos seis meses, en el sector noroeste del parque (ver Mapa Base arriba).

La siguiente imagen muestra un ejemplo de la deforestación en este sector del parque entre septiembre del 2020 (panel izquierdo) y enero del 2021 (panel derecho).

Imagen D. Deforestación en el Parque Nacional La Paya, sector norte. Coordenada de referencia: 0.39677° N, 75.48505° W. Datos: Planet, MAAP.

Temporada de Incendios

Ademas, la temporada de incendios ha empezado en la Amazonia colombiana. Las siguientes imágenes de muy alta resolución (Skyat) revelan la quema de áreas recientemente deforestadas al interior del Parque Nacional Chiribiquete. La fecha de la imagen es 11 de febrero, el mismo día que nuestros colegas de la organización Fundación para la Conservación y el Desarrollo Sostenible (FCDS) llevaron a cabo un sobrevuelo sobre la zona y documentaron un numero de incendios.
Incendio al interior del Parque Nacional Chiribuete (11 Febrero 2021) quemando áreas recientemente deforestadas. Datos: Planet (Skysat).
Incendio al interior del Parque Nacional Chiribuete (11 Febrero 2021) quemando áreas recientemente deforestadas. Datos: Planet (Skysat).

Agradecimientos

Agradecemos a R. Botero (FCDS) y G. Palacios sus útiles comentarios a este reporte.

 

Este trabajo fue apoyado por NORAD (Agencia Noruega para la Cooperación al Desarrollo) y ICFC (Fondo Internacional para la Conservación de Canadá).

 

Cita

Finer M, Mamani N (2021) Grave Deforestación Continúa en los Parques Nacionales de la Amazonía Colombiana. MAAP: 133.

MAAP #106: La deforestación impacta 4 áreas protegidas en la Amazonía Colombiana (2019)

Cuadro 1. Deforestación en la Amazonía colombiana. Datos: Hansen/UMD/Google/USGS/NASA

Continuamos con nuestro enfoque en el noroeste de la Amazonía colombiana,* el hotspot de deforestación más intenso de toda la Amazonía occidental (ver MAAP #100).

En el presente reporte, realizamos un nuevo análisis de la deforestación desde el 2015 hasta julio del 2019.

Encontramos que el gran incremento de la deforestación se inició en el 2016. La Amazonía colombiana perdió 478 mil hectáreas de bosque durante el 2016-18, de las cuales el 73% (348 mil ha) eran bosques primarios (ver Cuadro 1).

El principal motor (driver) de la deforestación en la región es la conversión a pastos para el acaparamiento de tierras y la ganadería.

A continuación, presentamos una actualización en tiempo real del 2019, en base a las alertas tempranas de la Universidad de Maryland/Global Forest Watch (GLAD alerts), actualizado hasta el 25 de julio del 2019.

*MAAP en Colombia representa una colaboración entre Amazon Conservation y su socia colombiana, Fundación para la Conservación y el Desarrollo Sostenible (FCDS).

Mapa Base. Hotspots de deforestación en la Amazonía colombiana. Datos: UMD/GLAD, RUNAP, RAISG

Deforestación 2019

Estas alertas indican la pérdida adicional de 60.6 mil hectáreas en los primeros 7 meses del 2019 (hasta julio), de las cuales el 75% (45.7 mil ha) era bosque primario.

El Mapa Base muestra que la deforestación del 2019 impacta principalmente 4 áreas protegidas* en el noroeste de la Amazonía colombiana: los Parques Nacionales Tinigua, Serranía de Chiribiquete, y Sierra de la Macarena, y la Reserva Nacional Nukak.

A continuación, detallamos la reciente deforestación en estas cuatro áreas protegidas de la Amazonía colombiana, incluyendo una serie de imágenes.

*Hay otras áreas protegidas con deforestación reciente (como Parques Nacionales Picachos y La Paya), sin embargo en este reporte nos centramos solo en las cuatro áreas con mayor deforestación durante el 2019.

Mapa de Deforestación en Áreas Protegidas. Datos: UMD/GLAD, Hansen/UMD/Google/USGS/NASA, RUNAP, RAISG

Deforestación en Áreas Protegidas

Realizamos un análisis de deforestación al interior de las 4 áreas protegidas (Chiribiquete, Tinigua, Macarena, Nukak), generando los siguientes resultados clave:

  • Durante el 2016-18, se deforestaron 29 mil hectáreas en las 4 áreas protegidas, de las cuales el 86% (25 mil ha) era bosque primario (25 mil ha).
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  • A finales julio del 2019, se deforestaron 4.3 mil hectareas, de las cuales el 87% era bosque primario (3.7 mil ha). Tres de las áreas protegidas (Tinigua, Chiribiquete, y Macarena) han perdido más de mil hectáreas cada una.
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  • Parque Nacional Tinigua es el área protegida más impactada con la deforestación de 16 mil hectáreas durante el 2017-19 (de las cuales el 96% era bosque primario). Note el gran incremento de la deforestación en el 2018.
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  • Parque Nacional Chiribiquete ha perdido 2.6 mil hectáreas desde su expansión en julio del 2018 (de las cuales el 96% era bosque primario).

Zoom A. Deforestación en los Parques Nacionales Tinigua, Chiribiquete, y Macarena

Los tres zooms (A-C) corresponden al Mapa de Deforestación en Áreas Protegidas, arriba.

Zoom A. Deforestación en los Parques Nacionales Tinigua, Serranía de Chiribiquete, y Sierra de la Macarena, *hasta 25 de julio. Datos: UMD/GLAD, Hansen/UMD/Google/USGS/NASA, RUNAP, RAISG

Zoom B. Deforestación en el Parque Nacional Chiribiquete (sector oeste)

Zoom B. Deforestación en el Parque Nacional Serranía de Chiribiquete (sector oeste), *hasta 25 de julio. Datos: UMD/GLAD, Hansen/UMD/Google/USGS/NASA, RUNAP, RAISG

Zoom C. Deforestación en la Reserva Nacional Nukak

Zoom C. Deforestación en la Reserva Nacional Nukak *hasta 25 de julio. Datos: UMD/GLAD, Hansen/UMD/Google/USGS/NASA, RUNAP, RAISG

Anexo 1: Cuadro
Deforestación de Bosque Primario en 4 áreas protegidas (2015-18)

Anexo 1. Datos: Hansen/UMD/Google/USGS/NASA, RUNAP.

 

Anexo 2: Mapa
Deforestación de Bosque Primario en 4 áreas protegidas (2016-19)

Anexo 2. Datos: Turubanova 2018, UMD/GLAD, Hansen/UMD/Google/USGS/NASA, RUNAP, RAISG

Metodología

Utilizamos los datos generados por el laboratorio GLAD de la Universidad de Maryland, disponibles en el sitio web de Global Forest Watch. Los datos se basan en imágenes Landsat de 30 m de resolución. Para el 2019, analizamos las alertas GLAD (Hansen et al 2016). Para el plazo 2017-18, analizamos los datos anuales (Hansen et al 2013). 

Las cifras estimadas como pérdida de bosque total son el resultado de la multiplicación del área de los datos anuales de “pérdida de cobertura forestal” (forest cover loss) por el porcentaje de densidad de “cobertura arbórea” (tree cover) del año 2000 (valores > 30%). La incorporación de los datos de cobertura arbórea 2000 permite mirar el área precisa de cada píxel, mejorando los resultados y haciéndolos más precisos.

Definen «bosques primarios» como una cubierta de bosque tropical húmedo natural maduro que no ha sido completamente talada y regenerada en la historia reciente (30-50 años). Para estimar las cifras de la pérdida de bosque primario, se intersectaron los datos de “bosque primario húmedo tropical” (primary humid tropical forests) del año 2001 (Turubanova et al 2018), con los datos de “pérdida de cobertura forestal” (forest cover loss). Para más detalles sobre esta parte de la metodología, revisar el Blog Técnico de Global Forest Watch (Goldman and Weisse, 2019).

Todos los datos fueron procesados bajo el sistema de coordenadas geográfico Dátum WGS 1984. Para calcular las áreas en unidades métricas se utilizó la proyección UTM (Universal Transversal Mercator), zona 18 Norte.

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 cobertura forestal. Se utilizó la herramienta Densidad Kernel del software ArcGis y se consideró los siguientes parámetros:

Radio de búsqueda: 15000 unidades de estrato (metros).
Función de Densidad de Kernel: kernel de cuarto grado.
Tamaño de celda en el mapa: 200 x 200 metros (4 hectáreas).
Todo lo demás se mantuvo según la configuración predeterminada.

Para el Mapa Base, usamos los siguientes porcentajes de concentración: Medio: 10%-25%; Alto: 25%-50%; Muy Alto: >50%.

Referencias

Hansen, M. C., P. V. Potapov, R. Moore, M. Hancher, S. A. Turubanova, A. Tyukavina, D. Thau, S. V. Stehman, S. J. Goetz, T. R. Loveland, A. Kommareddy, A. Egorov, L. Chini, C. O. Justice, and J. R. G. Townshend. 2013. “High-Resolution Global Maps of 21st-Century Forest Cover Change.” Science 342 (15 November): 850–53.

Hansen, M.C., A. Krylov, A. Tyukavina, P.V. Potapov, S. Turubanova, B. Zutta, S. Ifo, B. Margono, F. Stolle, and R. Moore. 2016. Humid tropical forest disturbance alerts using Landsat data. Environmental Research Letters, 11 (3).

Turubanova S., Potapov P., Tyukavina, A., and Hansen M. (2018) Ongoing primary forest loss in Brazil, Democratic Republic of the Congo, and Indonesia. Environmental Research Letters.

Agradecimientos

Agradecemos a R. Botero (FCDS), A. Rojas (FCDS) y G. Palacios por sus útiles comentarios a este reporte.

Este trabajo fue apoyado por los siguientes financiadores: International Conservation Fund of Canada (ICFC), MacArthur Foundation, Metabolic Studio, and Global Forest Watch Small Grants Fund (WRI).

Cita

Finer M, Mamani N (2019) La deforestación impacta 4 áreas protegidas en la Amazonía colombiana. MAAP: 106.