Mining and Logging Threat: Minería de Oro

MAAP #100: Amazonía Occidental – Hotspots de Deforestación del 2018 (una perspectiva regional)

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Mapa Base. Hotspots de deforestación del 2018 en la Amazonía Occidental. Datos: Hansen/UMD/Google/USGS/NASA, GFW, SERNANP, SNAP, SINAP, SERNAP, RAISG

Para nuestro centésimo (#100) reporte de MAAP, presentamos un primer análisis de gran escala de la Amazonía Occidental: Colombia, Perú, Ecuador, Bolivia y Brasil occidental (ver Mapa Base).

Utilizamos los nuevos datos del 2018 de pérdida de cobertura forestal generados por la Universidad de Maryland (Hansen et al, 2013) y presentados por Global Forest Watch.

Los datos indican la pérdida de cobertura forestal de casi un millón (999.2 mil) de hectáreas en el ámbito analizado de la Amazonía Occidental durante el año pasado.*

De ese total, 776 mil hectáreas correspondieron a bosque primario.**

Para identificar los hotspots de deforestación consistentemente a través de las fronteras de este vasto paisaje, realizamos un análisis con la herramienta Densidad Kernel.

El Mapa Base muestra los resultados de la intensidad de pérdida de bosque. Los colores amarillo, anaranjado y rojo indican las zonas con concentraciones de pérdida a nivel medio, alto y muy alto, respectivamente.

A continuación, se presenta el análisis enfocado en cinco zonas de interés (Zooms A-E) ubicadas en Colombia, Brasil, Bolivia y Perú. Haga clic en cada imagen para agrandarlas.

*Pérdida de cobertura forestal: 2 hectáreas por minuto. Casi la mitad (49%) ocurrió en Brasil, seguido por Perú (20%), Colombia (20%), Bolivia (8%) y Ecuador (3%). Ver el Anexo.

**Pérdida de bosque primario: 1.5 hectáreas por minuto. Más de la mitad (53%) ocurrió en Brasil, seguido por Colombia (20%), Perú (18%), Bolivia (7%) y Ecuador (2%). Ver el Anexo.

Colombia

Se puede apreciar que la mayor concentración de pérdida de bosque del 2018 de toda la región amazónica occidental, se encuentra ubicada al noroeste de la Amazonía colombiana (200 mil hectáreas). De este total, 11% (23 mil hectáreas) ocurrió dentro de los Parques Nacionales Naturales. Los especialistas colombianos indican que el acaparamiento de tierras ha surgido como un importante driver directo de la deforestación (Arenas, 2018). Ver MAAP #97 para más información.

El Zoom A muestra la expansión de la pérdida de bosque hacia el oeste del Parque Nacional Natural Chiribiquete. Además, se observa una deforestación sustancial al interior del área protegida durante el 2018.

El Zoom B muestra cómo en el 2018 se incrementa la deforestación (más de 12 mil hectáreas) en el corazón del Parque Nacional Natural Tinigua. En este caso, un nuevo reporte indica que la ganadería es uno de los factores relacionados.

Zoom A. Colombia-Chiribiquete. Datos: Hansen/UMD/Google/USGS/NASA, SINAP, Planet, ESA
Zoom B. Colombia – Tinigua. Datos: Hansen/UMD/Google/USGS/NASA, SINAP, Planet, ESA

Brasil (frontera con Bolivia)

Otro resultado importante es el contraste entre el norte de Bolivia (departamento de Pando) y el lado adyacente de Brasil (estados de Acre, Amazonas y Rondônia). El Zoom C muestra varios hotspots de mediana y alta intensidad en el lado brasileño. El lado boliviano, en contraste, queda mucho más intacto.

Zoom C. Brasil, frontera con Bolivia. Datos: Hansen/UMD/Google/USGS/NASA, ESA, RAISG

Bolivia

En Bolivia, los mayores hotspots se encuentran más al sur. El Zoom D muestra la deforestación por actividad agrícola (2 mil hectáreas durante el 2018) asociada a un asentamiento menonita (río Negro). Se trata de uno de los primeros asentamientos de este grupo religioso en el departamento del Beni (Kopp, 2015). Los demás, se ubican en otros departamentos hacia el sur de Bolivia.

Zoom D. Bolivia, asentamiento menonita. Datos: Hansen/UMD/Google/USGS/NASA, SERNAP, Planet

Perú

Los datos indican la pérdida de más de 200 mil hectáreas durante el 2018 en la Amazonía peruana. Uno de los drivers de deforestación más importantes, especialmente en la Amazonía sur peruana, es la minería aurífera. En el 2018, estimamos la deforestación por la minería aurífera de 9,280 hectáreas en el sur de Perú (ver MAAP #96).

El Zoom E muestra el caso más emblemático de la deforestación minera: la zona conocida como La Pampa. Sin embargo, en febrero del 2019, el Gobierno peruano inició la “Operación Mercurio,” un mega operativo multisectorial e integral que tiene como objetivo principal erradicar la minería ilegal y los delitos asociados a ella en la zona de La Pampa, así como impulsar acciones de desarrollo en la región Madre de Dios.
Zoom E. Peru. Datos: Hansen/UMD/Google/USGS/NASA, SERNANP

Anexo 

Pérdida de cobertura forestal y bosque primario en la Amazonía Occidental. Datos: Hansen/UMD/Google/USGS/NASA, Global Forest Watch.

Metodología

Utilizamos los datos generados por el laboratorio GLAD de la Universidad de Maryland, disponibles en el sitio web de Global Forest Watch. Cabe resaltar que las zonas analizadas se encuentran estrictamente dentro del límite Amazónico biogeográfico de la Amazonía Occidental, tal y se como se presenta en el Mapa Base.

Las cifras estimadas como pérdida de bosque 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.

Para estimar las cifras de la pérdida de bosque primario (Turubanova et al 2018), se intersectó los datos de “bosque primario húmedo tropical” (primary humid tropical forests) del año 2001 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): Perú y Ecuador 18 Sur, Colombia 18 Norte, Brasil Occidental 19 Sur y Bolivia 20 Sur.

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 lo dejamos en la configuración predeterminada.

Para el Mapa Base, usamos los siguientes porcentajes de concentración: Medio: 10%-20%; Alto: 21%-35%; Muy Alto: >35%.

Referencias

Arenas M (2018) Acaparamiento de tierras: la herencia que recibe el nuevo gobierno de Colombia. Mongabay, 2 AGOSTO 2018. https://es.mongabay.com/2018/08/acaparamiento-de-tierras-colombia-estrategias-gobierno/

Goldman L, Weisse M (2019) Explicación de la Actualización de Datos de 2018 de Global Forest Watch. https://blog.globalforestwatch.org/data-and-research/blog-tecnico-explicacion-de-la-actualizacion-de-datos-de-2018-de-global-forest-watch

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. Data available on-line from: http://earthenginepartners.appspot.com/science-2013-global-forest.

Kopp Ad (2015) Las colonias menonitas en Bolivia. Tierra. http://www.ftierra.org/index.php/publicacion/libro/147-las-colonias-menonitas-en-bolivia

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

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  https://doi.org/10.1088/1748-9326/aacd1c 

Agradecimientos

Agradecemos a M. Terán (ACEAA), M. Weisse (GFW/WRI), A. Thieme (UMD), R. Catpo (ACCA), y A. Cóndor (ACCA) por sus útiles comentarios a este reporte.

Cita

Finer M, Mamani N (2019) Amazonía Occidental – Hotspots de Deforestación del 2018 (una perspectiva regional). MAAP: 100.

El MAAP es una iniciativa de Conservación Amazónica.

MAAP #98: Hotspots de Deforestación del 2018 en la Amazonía Peruana

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Mapa Base. Hotspots de deforestación del 2018. Datos: PNCB/MINAM, SERNANP

Con la entrada del nuevo año, hacemos una evaluación inicial de los hotspots de deforestación del 2018 en la Amazonía peruana, basado en datos de alertas tempranas.*

El Mapa Base muestra los hotspots más intensos, es decir las zonas con alta densidad de pérdida de bosque.

Se puede observar que los hotspots más fuertes (color rojo) están concentrados en la Amazonía sur, sobre todo en la región Madre de Dios.

A continuación, nos enfocamos en 5 de los hotspots de interés (Zooms A-E).

A. La Pampa (Madre de Dios)
B. Parque Nacional Bahuaja Sonene (alrededores) (Madre de Dios y Puno)
C. Iberia (Madre de Dios)
D. Deforestación organizada (Ucayali y Loreto)
E. Amazonía centro (Ucayali y Huánuco)

*Los datos presentados en este reporte son un estimado basado en datos de alertas tempranas generados por el Programa Nacional de Conservación de Bosques para la Mitigación del Cambio Climático del Ministerio del Ambiente del Perú (PNCB/MINAM).

A. La Pampa (Madre de Dios)

El Zoom A muestra dos casos importantes en el sur de la Amazonía peruana (región Madre de Dios). Primero, la deforestación por la minería aurífera entre la carretera Interoceánica y el río Malinowski. La deforestación minera más grave se está extendiendo hacia el este en la zona conocida como La Pampa. Cabe enfatizar que el gobierno peruano acaba de iniciar la «Operación Mercurio 2019,» un megaoperativo multisectorial y integral que tiene como objetivo principal erradicar la minería ilegal y los delitos asociados a ella en la zona de La Pampa, así como impulsar acciones de desarrollo en la región. Segundo, la deforestación por la actividad agropecuaria, al norte de la carretera. El color rosado indica la pérdida de bosque del 2018.

Zoom A. La Pampa. Datos: PNCB/MINAM, SERNANP, ACCA, ESA

B. Parque Nacional Bahuaja Sonene (alrededores) (Madre de Dios y Puno)

El Zoom B también muestra dos casos importantes en el sur de la Amazonía peruana (regiones de Madre de Dios y Puno), esta vez alrededor del Parque Nacional Bahuaja Sonene. Primero, al norte del parque, la deforestación por la minería aurífera a lo largo de la parte alta del río Malinowski (Alto Malinowski). Segundo, al suroeste del parque, la extensa deforestación por actividad agropecuaria. Nótese que el patrón de la deforestación es diferente cuando es por minería (irregular asociada a cursos de agua) y por actividad agropecuaria (áreas pequeñas y dispersas en medios del bosque). En el Mapa Base se nota que alrededor de la parte sureste del parque también se está experimentando una extensa deforestación.

Zoom B. Bahuaja Sonene (alrededores). Datos: PNCB/MINAM, SERNANP, Planet

Según el SERNANP (Servicio Nacional de Áreas Naturales Protegidas por el Estado): Hasta septiembre del 2018, en base a las imagenes Sentinel-2 del 28 de agosto del 2018, (información elaborada el 13-09-2018), en el ámbito de la Comunidad Nativa Kotsimba se ha estimado una deforestación e impactos en el cauce del río por actividades de minería de 4.2 mil ha. La tendencia de mayor incremento de la actividad es hacia el margen izquierdo [norte] del río Malinowki. Esto gracias a que el SERNANP intensificó las acciones de patrullajes por el margen derecho [sur], contiguo al Parque Nacional Bahuaja Sonene, desde las nacientes (cabecera) del río Malinowski hasta el límite oeste de la Comunidad Nativa Kotsimba (Límites del Parque Nacional Bahuaja Sonene y la Reserva Nacional Tambopata).

C. Iberia (Madre de Dios)

El Zoom C nos lleva al otro lado de Madre de Dios, alrededor de la localidad de Iberia, cerca de la frontera con Brasil y Bolivia. La zona está experimentando una deforestación extensiva debido a la actividad agrícola. Al oeste de Iberia se ubica la comunidad de agricultores israelitas de Arca Pacahuara, que se dedican al cultivo del maíz (referencias 1-2). Cabe enfatizar que una gran parte de la deforestación del 2018 (y 2017) está ocurriendo al interior de una concesión forestal al lado de la comunidad.

Zoom C. Iberia. Datos: PNCB/MINAM, SERNANP, Planet

D. Deforestación organizada (Ucayali/Loreto)

En el 2018 hemos visto dos casos parecidos en la Amazonía centro. Ambas zonas tienen la misma forma de deforestación organizada, con parcelas distintas alrededor de nuevas vías de acceso. El Zoom D muestra el caso de Masisea (panel izquierdo, zoom D1) y el caso de Sarayaku (panel derecho, zoom D2). Ver MAAP #92 para más información sobre estos dos casos.

Zoom D. Casos Menonitas. Datos: PNCB/MINAM, SERNANP, ESA

E. Amazonía Centro (Ucayali/Huánuco)

Como en años anteriores, hay una extensa deforestación en la Amazonía centro (regiones Ucayali y Huánuco). El Zoom E muestra un ejemplo del panorama: deforestación de pequeña y mediana escala rodeando plantaciones de palma aceitera de gran escala. Nótese que la nueva deforestación de mediana escala a lo largo del Río Aguaytía es una nueva plantación de arroz. Una gran parte de la reciente deforestación está ocurriendo al interior de los Bosques de Producción Permanente (BPP). Esta zona también corresponde a la propuesta de título territorial de la Comunidad Nativa Santa Clara de Uchunya.

Zoom E. Amazonía Centro. Datos: PNCB/MINAM, SERNANP, ESA

Metodología

Realizamos una estimación de densidad kernel, un análisis que calcula la magnitud por unidad de área de un fenómeno particular, en este caso, la pérdida de bosques.

Los datos presentados en este reporte son un estimado basado en datos de alertas tempranas generados por el Programa Nacional de Conservación de Bosques para la Mitigación del Cambio Climático del Ministerio del Ambiente del Perú (PNCB/MINAM). Incorporamos solo los datos clasificados como «Antrópico» durante el año 2018.

Realizamos este análisis utilizando la herramienta Kernel Density dentro de las herramientas de análisis espaciales del software ArcGis. Se utilizaron los siguientes parámetros:

Radio de búsqueda: 15000 unidades estrato (metros).

Función de Densidad de Kernel: kernel de cuarto grados.

Tamaño de celda en el mapa: 200 x 200 metros (4 hectáreas).

Todo lo demás lo dejamos en la configuración predeterminada.

Referencias

1. CIFOR 2016

2. GOREMAD 2016

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

Agradecimientos:

Agradecemos a Alfredo Cóndor (ACCA) y Lorena Durand (ACCA) por sus útiles comentarios a este reporte.

Cita

Finer M, Mamani N (2018) Hotspots de Deforestación del 2018 en la Amazonía Peruana. MAAP: 98.

MAAP #96: Minería Aurífera alcanza Máximo Histórico en la Amazonía Sur Peruana

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La deforestación por minería aurífera en la Amazonía sur peruana ha alcanzado niveles históricos máximos tanto en el 2017 como en el 2018.

Basado en el análisis de casi 500 imágenes satelitales de alta resolución (de Planet y DigitalGlobe), estimamos la deforestación de 18,440 hectáreas por minería aurífera en las regiones de Madre de Dios, Cusco y Puno durante el 2017 y 2018, la cual equivale a más de 25 mil campos de fútbol en solo dos años.

El Mapa Base resalta esta deforestación, mostrando el 2017 en rojo y el 2018 en magenta (el Anexo 1, Mapa de Referencia, muestra el área completa de estudio).

Mapa Base. Deforestación por minería aurífera en la Amazonía peruana sur. Datos: USGS/NASA, MAAP, SERNANP.

El 2017 presentó el estimado más alto de deforestación por minería aurífera registrado hasta ese momento: 9,160 hectáreas. Según una reciente investigación publicada por CINCIA (Centro de Innovación Científica Amazónica), este es el récord más alto del total anual entre 1985-2017*.

Sin embargo, en el 2018, la deforestación por minería aurífera fue aún más alta: 9,280 hectáreas.

Así, en conjunto, 2017-18 presentó el máximo histórico para dos años consecutivos: 18,440 hectáreas.

Note la ubicación de los tres zooms (A-C). Estos representan las áreas más amenazadas: A) La Pampa, B) Alto Malinowski y C) Camanti. A continuación, mostramos cada una en mayor detalle.

*Cabe mencionar que el CINCIA reporta 9,860 hectáreas de deforestación por minería aurífera en el 2017 (CINCIA 2018, Caballero Espejo et al 2018), un estimado más alto que el nuestro.

Zoom A: La Pampa

La Imagen A muestra la deforestación de 1,685 hectáreas por minería aurífera entre el 2017 (panel izquierdo) y el 2018 (panel derecho), en la zona conocida como La Pampa (región de Madre de Dios). Los círculos rojos indican los principales frentes de deforestación.

Imagen A. La Pampa. Datos: Planet, MAAP. Haga click para agrandar/descargar.

Como indica el mapa de concesiones mineras y títulos habilitantes forestales (Anexo 2), la mayoría de la reciente deforestación minera en La Pampa es claramente ilegal, avanzado en concesiones forestales (de reforestación) y al interior de la Zona de Amortiguamiento de la Reserva Nacional Tambopata.

Según el portal GEOCATMIN (Sistema de Información Geológico y Catastral Minero), desarrollado por INGEMMET (Instituto Geológico Minero y Metalúrgico del Perú), todas las concesiones mineras tituladas en la zona están «sin actividad minera,» ninguna en estado de Exploración o Explotación. Además, la mayor parte de la actividad minera está fuera de estas concesiones y se realiza en zonas prohibidas para tales fines.

Zoom B: Alto Malinowski

La Imagen B muestra la deforestación de 760 hectáreas por minería aurífera entre el 2017 (panel izquierdo) y el 2018 (panel derecho), en la zona conocida como Alto Malinowski (región de Madre de Dios). Los círculos rojos indican los principales frentes de deforestación.

Imagen B. Alto Malinowski. Datos: Planet, MAAP. Haga click para agrandar/descargar.

Como indica el Anexo 2, la reciente deforestación minera en Alto Malinowski está avanzado en la Comunidad Nativa Kotsimba y al interior de la Zona de Amortiguamiento del Parque Nacional Bahuaja Sonene.

Según el portal GEOCATMIN, todas las concesiones mineras tituladas en la zona están también «sin actividad minera» (ninguna en estado de Exploración o Explotación). Además, la mayor parte de la actividad minera está fuera de estas concesiones. En general, la actividad en esta zona se realiza fuera del corredor minero establecido para el proceso de formalización en Madre de Dios.

Según el SERNANP (Servicio Nacional de Áreas Naturales Protegidas por el Estado): «Hasta septiembre del 2018 en base a las imagenes Sentinel2 del 28 08 2018, (información elaborada el 13-09-2018, en el ámbito de la CC.NN Kotsimba se ha estimado una deforestación e impactos en el cauce del río por actividades de minería de 4 241,000 ha, y la tendencia de mayor incremento de la actividad es hacia el margen izquierdo del río Malinowky, esto debido a que gracias a las acciones del SERNANP que intensifico las acciones de patrullajes por el margen derecho, ZA contiguo al PNBS desde las nacientes (cabecera) del río malinowsky hasta el límite oeste de la CCNN Kotsimba (Límites del PNBS y la RN Tambopata).»

Cabe indicar que la fuente de noticias ambientales Mongabay publicó un reporte sobre esta zona (Kotsimba): https://es.mongabay.com/2018/05/kotsimba-mineria-ilegal-bahuaja-sonene/

Zoom C: Camanti

La Imagen C muestra la deforestación de 335 hectáreas por minería aurífera entre el 2016 (panel izquierdo) y el 2018 (panel derecho), en el distrito de Camanti (región Cusco). Los círculos rojos indican los principales frentes de deforestación. Nótese la creciente proximidad de la minería hacia la Reserva Comunal Amarakaeri.

Imagen C. Camanti. Datos: Planet, MAAP. Haga click para agrandar/descargar.

Como indica el Anexo 2, la reciente deforestación minera en la zona Camanti está avanzado en concesiones mineras que están «en trámite» (solicitud de derecho minero). Según el portal GEOCATMIN, no existen concesiones mineras tituladas activas (en Exploración o Explotación) en la zona.

Según el SERNANP: «Que dichas imagenes muestran intervención en la Zona de Amortiguamiento, el cual es un espacio declarado como Bosque Protector, categoría declarada por el SERFOR en diciembre del 2017, de igual forma  en el caso de los cuerpos de agua y fajas marginales son de competencia de la Autoridad Nacional del Agua; el SERNANP en virtud que amenaza esta actividad a la reserva, viene comunicando a loa diferentes autoridades sobre el avance de la ilícita actividad.»

Anexo 1: Mapa de Referencia

El Mapa de Referencia muestra el área completa de estudio. El fondo es blanco para indicar mejor las áreas deforestadas por minería. También sirve como mapa de referencia para etiquetas adicionales.

Mapa de Referencia. Deforestación por minería aurífera en la Amazonía peruana sur. Datos: MAAP, SERNANP.

Anexo 2: Mapa de Títulos Habilitantes

Presentamos un mapa de concesiones mineras y títulos habilitantes forestales que incorpora datos de varias fuentes, incluso el portal GEOCATMIN (Sistema de Información Geológico y Catastral Minero), desarrollado por INGEMMET (Instituto Geológico Minero y Metalúrgico). La descarga de los datos fue realizado el día 02 de enero del 2019.

Mapa de derechos habilitantes. Haga click para agrandar/descargar. Datos: INGEMMET, IBC, MINAGRI, SERNANP, Planet, UMD/GLAD, MINAM/PNCB

Se puede observar lo siguiente:

Los Zooms A y B están fuera del corredor minero establecido para el proceso de formalización en Madre de Dios. Además, se puede apreciar que la mayor parte de la actividad minera está fuera de las pocas concesiones. Sin embargo, la deforestación a causa de la minería está ocurriendo al interior de la Zona de Amortiguamiento de la Reserva Nacional Tambopata (Zoom A), la Zona de Amortiguamiento del Parque Nacional Bahuaja Sonene (Zoom B), la Comunidad Nativa Kotsimba (Zoom B) y las concesiones forestales de reforestación (Zoom A).

Adicionalmente, el portal Geocatmin indica que todas las concesiones mineras tituladas en los Zooms A y B están «sin actividad minera» y ninguna en estado de Exploración o Explotación.

Respecto al Zoom C, la deforestación por minería está ocurriendo en concesiones mineras que están «en trámite» (solicitud de derecho minero). Según el portal GEOCATMIN, no existen concesiones mineras tituladas activas (en Exploración, ni Explotación) en la zona. Al contrario, la deforestación minera está ocurriendo al interior de la Zona de Amortiguamiento de la Reserva Comunal Amarakaeri.

Metodología

Analizamos imágenes satelitales de alta resolución (DigitalGlobe y Planet) tanto para el 2017 como para el 2018, y digitalizamos todos los nuevos registros de deforestación por minería aurífera. Dada la minería expandida en un área tan extensa, también usamos alertas de pérdida de bosque automatizadas basado en imágenes Landsat de mediana resolución (Alertas tempranas de Geobosques, Programa Nacional de Bosques para la Mitigación del Cambio Climático del Ministerio del Ambiente de Perú) para guiar nuestro análisis.

Referencias

Centro de Innovación Científica Amazónica (CINCIA) (2018) Tres décadas de deforestación por minería aurífera en la Amazonía suroriental peruana. Resumen de Investigación No. 1; http://cincia.wfu.edu/wp-content/uploads/CINCIA-Research-Brief-1-Three-Decades-of-Deforestation.pdf

Caballero Espejo et al. (2018) Deforestation and Forest Degradation Due to Gold Mining in the Peruvian Amazon: A 34-Year Perspective.  Remote Sens. 2018, 10 (12), 1903; https://doi.org/10.3390/rs10121903

Asner GP and Tupayachi R (2016) Environ. Res. Lett. 12 094004.

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

Coordenadas

Zoom A, La Pampa: -69.885641; -13.005863
Zoom B, Alto Malinowski: -70.165739; -13.04532
Zoom C, Camanti: -70.858276; -13.093462

Agradecimientos

Agradecemos a Miles Silman (Wake Forest Univ), Sidney Novoa (ACCA), Ronald Catpo (ACCA), Efrain Samochuallpa (ACCA), Daniela Pogliani (ACCA), Alfredo Cóndor (ACCA), and Lorena Durand (ACCA) por sus útiles comentarios a este reporte.

Cita

Finer M, Mamani N (2018) Minería Aurífera alcanza Máximo Histórico de Deforestación en la Amazonía Sur Peruana. MAAP:96.

MAAP #93: Reducción de bosques primarios de la Amazonía Peruana

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Mapa Base. Datos: SERNANP, IBC, Hansen/UMD/Google/USGS/NASA, PNCB/MINAM, GLCF/UMD, ANA, Ministerio de Cultura.

Los bosques primarios de la Amazonía peruana, el segundo bloque Amazónico más extenso después de Brasil, se están reduciendo mientras la deforestación se expande.

En este reporte, analizamos la data histórica y actual para entender e ilustrar esta situación.

Las buenas noticias: Como  se muestra en el Mapa Base, la Amazonía peruana aún alberga una gran extensión de bosque primario,* alcanzando actualmente las 67 millones de hectáreas (superior al área geográfica de Francia).

Del total de bosque primario identificado al 2017, encontramos que el 48% (32.2 millones de hectáreas) se encuentra en Áreas Naturales Protegidas, Comunidades Nativas tituladas y Reservas Indígenas designadas para pueblos en aislamiento voluntario (ver Anexo).**

Las malas noticias: Los bosques primarios de la Amazonía peruana continúan reduciéndose de forma progresiva.

Estimamos que la extensión original de estos bosques fue de 73.1 millones de hectáreas. Por lo tanto, se registra una pérdida histórica de 6.1 millones de hectáreas (8%) del bosque original, de las cuales 2 millones de hectáreas han sido deforestadas desde el 2001.

A continuación, mostramos zooms (en formato GIF) de la reducción de bosques primarios y la expansión de la deforestación en tres zonas críticas: la Amazonía peruana sur, centro y norte.

GIF de la deforestación en la Amazonia Peruana Sur. Datos: ver Mapa Base

Amazonía Peruana Sur

Note estos tres patrones importantes en el GIF (click para agrandar):

  • El incremento de deforestación a lo largo de toda la carretera Interoceánica.
  • El incremento de deforestación desde diferentes frentes de minería aurífera, cerca de la sección suroeste de la carretera.
  • El incremento de deforestación por agricultura alrededor de Iberia, a lo largo de la sección norte de la carretera, cerca del límite con Brasil.

Amazonía Peruana Centro

Note estos tres patrones importantes en el GIF (click para agrandar):

  • La significativa deforestación histórica antes de 1990 alrededor de las ciudades de Pucallpa y Tarapoto.
  • El aumento de la deforestación a lo largo de la carretera que va hacia el oeste, desde Pucallpa.
  • La deforestación a gran escala por plantaciones de palma aceitera en las afueras de Pucallpa y Yurimaguas.

Amazonía Peruana Norte

Note estos tres patrones importantes en el GIF (click para agrandar):

  • La deforestación histórica antes de 1990 alrededor de Iquitos.
  • El incremento de deforestación a lo largo de la carretera Iquitos – Nauta.
  • La deforestación a gran escala por plantaciones de United Cacao cerca de la localidad de Tamshiyacu.
Mapa Base con ANPs y Territorios Indigenas. Datos: SERNANP, IBC, Hansen/UMD/Google/USGS/NASA, PNCB/MINAM, GLCF/UMD, RAISG, Ministerio de Cultura.

Anexo

Mapa Base con tres capas adicionales: Áreas Naturales Protegidas, Comunidades Nativas tituladas, y Reservas Indígenas.

Notas

*Nuestra definición de bosque primario: Según el Decreto Supremo (Nº 018-2015-MINAGRI) que aprueba el Reglamento para la Gestión Forestal bajo el marco de la nueva Ley Forestal de 2011 (Nº 29763), la definición oficial de bosque primario en Perú es: “Bosque con vegetación original caracterizado por la abundancia de árboles maduros con especies del dosel superior o dominante, que ha evolucionado de manera natural.” Usando métodos de teledetección, nuestra interpretación de esa definición son áreas que presentan cobertura de un dosel denso y cerrado, identificable desde las imágenes satelitales más tempranas disponibles.

Cabe enfatizar que nuestra definición de bosque primario no significa que el área es prístina. Estos bosques primarios pueden haber sido degradados por la tala selectiva y la caza.

** Bosque primario histórica: 73,188,344 ha. Bosque primario actual: 67,043,378 ha. De este valor, el 27.6% de los bosques primarios se encuentra en Áreas Naturales Protegidas (18.5 millones de hectáreas), 18% en las Comunidades Nativas tituladas (12 millones de hectáreas) y 4% en Reservas Indígenas/Territoriales designadas para pueblos en aislamiento voluntario (2.9 millones de hectáreas). Nótese que existe una superposición entre estas tres categorías, lo que tuvimos en cuenta en el valor final (48%). Cabe mencionar que las Reservas Indígenas permiten actividades económicas declaradas de interés nacional y con Estudio Impacto Ambiental aprobado, como minería, hidrocarburos y carreteras.

Metodología

Para generar el estimado de extensión original de bosques primarios, combinamos dos fuentes de datos generados a partir de imágenes satelitales. Primero, usamos los datos del Global Land Cover Facility (GLCF 2014) , la cual considera como línea base de cobertura forestal el año 1990. Las áreas con sombras y nubes fueron rellenadas con los cambios de cobertura del GLCF entre 2000 y 2005. La extensión original de bosques primarios fue determinado como la suma de las áreas categorizadas por el GLCF como “Bosque Persistente” (Persistent Forest), “Bosque Ganado” (Forest Gain) y “Bosque Perdido” (Forest Loss). Luego, se integró los datos de «Hidrografía» generado por el Programa Nacional de Conservación de Bosques (PNCB-MINAM) para no incluir cuerpos de agua en el análisis. Definimos el límite del análisis como la Cuenca Amazónica Hidrológica. Definimos la extensión «original» de bosques primarios como la extensión de estos bosques antes de la colonización europea de la Amazonía peruana’ (alrededor de 1750).

Para generar el estimado de extensión actual de bosques primarios, restamos la pérdida de bosque documentada desde 1990 hasta el 2017, de la extensión original de bosque primario.  Para el periodo de 1990 a 2000, usamos los datos del GLCF y y los datos de «No Bosque al 2000» generados por el PNCB-MINAM. Para el periodo entre 2001 y 2016, usamos los datos anuales del PNCB-MINAM. Finalmente, para el año 2017, usamos las alertas tempranas del PNCB-MINAM. Como resultado, definimos el bosque primario actual como un área con cobertura forestal identificada en las primeras imágenes satelitales disponibles desde el año 1990 y sin indicios de pérdida (resolución de 30 metros) hasta el año 2017.

Global Land Cover Facility (GLCF) and Goddard Space Flight Center (GSFC). 2014. GLCF Forest Cover Change 2000 2005, Global Land Cover Facility,University of Maryland, College Park.

Agradecimientos:

Agradecemos a Ernesto Raez (Pronaturaleza, UARM), Pedro Tipula (IBC), y César Gamboa (DAR) por sus útiles comentarios a este reporte.

Cita

Finer M, Mamani N (2018) Reducción de bosques primarios de la Amazonía Peruana. MAAP: 93.

MAAP #91: Presentando PerúSAT-1, el nuevo Satélite de Alta-resolución del Perú

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PerúSAT-1. Fuente: Airbus DS

En setiembre del 2016, fue puesto en órbita PerúSAT-1, el primer satélite de observación de la tierra del Perú y el más potente de Sudamerica, tomando imágenes de hasta 70 centímetros de resolución espacial.

La Agencia Espacial del Perú (CONIDA) controla el satélite y gestiona su información a través del Centro Nacional de Operaciones de Imágenes Satelitales (CNOIS), el cual programa y descarga diario las imágenes satelitales.

Gracias a la alta calidad y precisión de las imágenes de PerúSAT-1, son posibles muchas aplicaciones, incluso en el sector ambiental. Por ejemplo, nosotros en la organización Conservación Amazónica (ACCA) estamos utilizando las imágenes para el monitoreo de deforestación.

A continuación, presentamos una serie de imágenes PerúSAT-1  que demuestran su actual uso en términos de detectar y entender patrones de deforestación en la Amazonía peruana.

Minería Aurífera

Hemos reportado extensamente sobre la actual crisis de deforestación por minería aurífera en la Amazonía peruana sur (ver MAAP #87). Acutalmente, estamos utilizando PeruSat para identificar zonas activas y frentes de avance de la minería. Por ejemplo, en las siguientes imágenes se puede observar claramente el impacto ambiental, e identificar los campamentos mineros y las pozas de agua residual.

Imagen PerúSAT-1 de la minería aurífera. Fuente: ®CONIDA (2018), Distribución CONIDA, República del Perú, todos los derechos reservados.
Imagen PerúSAT-1 de la minería aurífera (zoom). Fuente: ®CONIDA (2018), Distribución CONIDA, República del Perú, todos los derechos reservados.

Expansión Agrícola

La siguiente imagen muestra una plantación de papaya que apareció después de un evento de deforestación hace pocos años, cerca de la carretera Interoceánica, en la Amazonía peruana sur (Mavila, Madre de Dios).Ver MAAP #42 para más detalles sobre los cultivos de papaya en esta zona.

Imagen PeruSAT-1 del cultivo de papaya. Fuente: ®CONIDA (2018), Distribución CONIDA, República del Perú, todos los derechos reservados.

Caminos Forestales

La siguiente imagen muestra, en alta-resolución, un nuevo camino forestal que cruza bosque primario en la Amazonía peruana sur (distrito de Iñapari, Madre de Dios).

Imagen PerúSAT-1 de un camino forestal. Fuente: ®CONIDA (2018), Distribución CONIDA, República del Perú, todos los derechos reservados.

Cita

Villa L, Finer M (2018) Presentando PerúSAT-1, el nuevo Satélite de Alta-resolución del Perú. MAAP: 91.

MAAP #89: Impactos del Proyecto Minero «Mirador» en Amazonía Ecuatoriana

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MAAP #89:
Impactos del Proyecto Minero «Mirador» en Amazonía Ecuatoriana
https://www.maapprogram.org/mirador/

Proyecto minero «Mirador»

La Amazonía ecuatoriana es hogar de un gran número de pueblos indígenas, cuyos territorios han experimentado conflictos por la concesión de proyectos petroleros y mineros.

En este reporte, nos enfocamos en el proyecto minero «Mirador,» una mina de cielo abierto con el fin de explotar cobre de la Cordillera del Cóndor (cadena montañosa que alberga un alto nivel de endemismo) en las provincias de Morona Santiago y Zamora Chinchipe.

Mostramos una serie de imágenes satelitales que destacan los impactos ambientales, como la deforestación de 1.3 mil hectáreas, e impactos sociales, como el desalojo de familias.

** Es una colaboración entre Amazon Conservation, Amazon Conservation Team (ACT), Fundación EcoCiencia, y Amazon Watch, con apoyo de la Fundación MacArthur.

MAAP #89: Impactos del Proyecto Minero «Mirador» en Amazonía Ecuatoriana
https://www.maapprogram.org/mirador/

MAAP #87: La Minería Aurífera continúa deforestando la Amazonía Peruana Sur

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Expansión hacia el este de mineria aurífera en La Pampa. Fuente: Planet.

Hemos reportado extensivamente sobre la actual crisis de deforestación por minería aurífera en la Amazonía peruana sur (ver Archivo), estimando la pérdida de más de 7.1 mil hectáreas en los últimos cinco años, entre el 2013 y el 2017.

Aquí, presentamos un nuevo análisis mostrando que la destrucción continúa en el 2018: estimamos la nueva deforestación de 1.7 mil hectáreas (2.3 mil campos de fútbol) durante los primeros seis meses del año (enero – junio). Esta deforestación más reciente se concentra en dos áreas críticas: La Pampa y Alto Malinowski.

Por lo tanto, el total de la deforestación por minería aurífera, desde el 2013, asciende a más de 8.8 mil hectáreas (11.6 mil campos de fútbol) desde el 2013.

A continuación, mostramos imágenes satelitales de la deforestación reciente en La Pampa y Alto Malinowski.

Mapa Base

El Mapa Base muestra la deforestación por minería más reciente, del 2018, en rojo. Se trata de 1.725 mil hectáreas en las zonas La Pampa y Alto Malinowski. Los cuadros amarillos indican la ubicación de los zooms a continuación. Al final del artículo, en el Anexo, presentamos el mismo mapa base pero con los derechos habilitantes también.

Mapa Base. Zona de minería aurífera en Madre de Dios. Datos: Planet, UMD/GLAD, MINAM/PNCB

La Pampa

Las siguientes imágenes muestran la deforestación por minería en un sector de La Pampa entre enero (panel izquierdo) y mayo (panel derecho) del 2018. La segunda imagen está en formato slider.

Zoom de La Pampa. Datos: Planet, MAAP

[twenty20 img1=»7407″ img2=»7408″ width=»80%» offset=»0.5″]

Alto Malinowski

Las siguientes imágenes muestran la deforestación por minería en un sector de Alto Malinowski entre enero (panel izquierdo) y mayo (panel derecho) del 2018.  La segunda imagen está en formato slider.

Zoom de Alto Malinowski. Datos: Planet, MAAP

[twenty20 img1=»7409″ img2=»7410″ width=»80%» offset=»0.5″]

Reserva Nacional Tambopata

Se evidenció la nueva presencia de actividad minera al interior de la Reserva Nacional Tambopata, pero el estado de forma coordinada entre el SERNANP, DICAPI y FEMA intervino oportunamente a través de tres acciones de interdicción lo cual ha logrado controlar y expulsar los remanentes de minería.

Anexo

Presentamos el mapa base pero con los derechos habilitantes también. Se puede observar que la deforestación está avanzado en concesiones forestales (irónicamente, en concesiones de «reforestación») y en la Comunidad Nativa Kotsimba, ambas se encuentran fuera del corredor minero legal y al interior de las Zonas de Amortiguamiento de la Reserva Nacional Tambopata y del Parque Nacional Bahuaja Sonene.

Mapa Base con derechos habilitantes. Datos: IBC, MINAGRI, SERNANP, Planet, UMD/GLAD, MINAM/PNCB


Cita

Finer M, Villa L, Mamani N (2018) La Minería Aurífera continúa devastando la Amazonía Peruana Sur. MAAP: 87.

MAAP #81: Pérdida de Carbono por deforestación en la Amazonía Peruana

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Mapa Base. Datos: MINAM/PNCB, Asner et al 2014

Cuando talan los bosques tropicales, la enorme cantidad de carbono secuestrado en los árboles es liberada a la atmósfera, haciendo del desbosque una fuente principal de emisiones globales de gases de efecto invernadero (CO2) que conlleva al cambio climático.

De hecho, un estudio reciente reveló que la deforestación y degradación están convirtiendo a los bosques tropicales en una nueva fuente neta de carbono para la atmósfera, agravando el cambio climático.1

La Amazonía es el bosque tropical más grande del planeta y Perú es una de sus piezas clave. Un equipo de investigadores ha publicado recientemente el primer estimado en alta resolución de los almacenes de carbono sobre el suelo en la Amazonía peruana, documentando 6.8 mil millones de toneladas métricas.2

En este  informe, analizamos esta misma base de datos para estimar la pérdida de carbono por deforestación en la Amazonía peruana, entre el 2013 y el 2017. Estimamos la pérdida de 59 millones de toneladas métricas de carbono en estos últimos cinco años.

Este valor significa que la deforestación representa casi la mitad (47%) de las emisiones anuales de Perú, por todos los sectores combinados*.3,4

También presentamos una serie de imágenes con zoom para mostrar cómo ocurrió la pérdida de carbono en varias áreas clave, impactadas por los principales drivers de deforestación: minería aurífera, plantaciones de palma aceitera y cacao a gran escala, y agricultura a pequeña escala. Las etiquetas A-G corresponden a los zooms, abajo.

También mostramos cómo las áreas naturales protegidas están resguardando cientos de millones de toneladas métricas de carbono en algunas de las zonas más importantes del país.

Un aspecto positivo es que al contar con esta información detallada, se permite añadir incentivos para frenar la deforestación y la degradación como parte de estrategias críticas de cambio climático.

Principales Hallazgos

Regiones. Datos: Asner et al 2014

El mapa base (ver arriba) muestra, en tonos de verde, las densidades de carbono en Perú. También muestra, en rojo, la capa de pérdida de bosque del 2013 al 2017, generada por el Ministerio del Ambiente.

Estimamos la cantidad de emisiones de carbono por pérdida de bosque durante esos cinco años: 59.09 teragramos, o 59 millones de toneladas métricas.

Las regiones con mayor pérdida de carbono son 1) Loreto (13.4 millones de toneladas métricas), 2) Ucayali (13.2 millones), 3) Huánuco (7.3 millones), 4) Madre de Dios (7 millones) y 5) San Martín (6.9 millones).

Estos valores incluyen la pérdida natural de bosque. Aunque probablemente subestiman las emisiones porque no incluyen la degradación del bosque (por ejemplo, la tala selectiva).

Un estudio reciente reveló que la degradación explicaría el 70% de las emisiones.1 Así, la cifra total de las emisiones de carbono por desbosque en la Amazonía peruana, podría estar más cerca de 200 millones de toneladas métricas.

A continuación, a través de una serie de imágenes con zoom mostramos cómo la pérdida de carbono se dio en varias zonas clave. También mostramos cómo las áreas naturales protegidas y las concesiones de conservación están protegiendo las reservas más importantes de carbono.

Zoom A: Amazonía Peruana Centro

La Imagen A muestra la pérdida de 2.8 millones de toneladas métricas de carbono, correspondiente a una sección de la Amazonía peruana centro (región Ucayali). Al este de la imagen, se puede notar la pérdida por dos plantaciones de palma aceitera a gran escala (649 mil toneladas métricas). Al oeste, se puede notar que la agricultura a pequeña escala está penetrando hacia zonas de bosque con mayor concentración de carbono.

Imagen A. Datos: Asner et al 2014, MINAM/PNCB

Zoom B: Amazonía Peruana Sur (minería aurífera)

La Imagen B muestra la pérdida de 756 mil toneladas métricas de carbono por minería aurífera en la Amazonía peruana sur (región Madre de Dios). Al este de la imagen está el sector conocido como La Pampa, y hacia el oeste, el alto Malinowski.

Imagen B. Minería. Datos: Asner et al 2014, MINAM/PNCB

Zoom C: Amazonía Peruana Sur (agricultura)

La Imagen C muestra la pérdida de 876 mil toneladas métricas de carbono en la Amazonía peruana sur, cerca de la localidad de Iberia (región Madre de Dios). Se puede notar la pérdida de carbono en expansión, a lo largo de ambos lados de la carretera Interoceánica que atraviesa la imagen.

Imagen C. Iberia. Datos: Asner et al 2014, MINAM/PNCB

Zoom D: United Cacao

La Imagen D muestra la pérdida de 291 mil toneladas métricas de carbono por un proyecto de cacao a gran escala (United Cacao) en la Amazonía peruana norte (región Loreto). Se puede notar que casi todo el desbosque ocurrió en un bosque con alta densidad de carbono.

Image D. United Cacao. Data: Asner et al 2014, MINAM/PNCB

Zoom E: Parque Nacional Yaguas

La Imagen E muestra cómo tres áreas naturales protegidas, incluyendo el nuevo Parque Nacional Yaguas, están efectivamente resguardando 202 millones de toneladas métricas de carbono al noreste de la Amazonía peruana. Esta área alberga unas de las más altas densidades de carbono del país.

Imagen E. Yaguas. Data: Asner et al 2014, MINAM/PNCB, SERNANP

Zoom F: Concesión de Conservación Los Amigos

La Imagen F muestra cómo Los Amigos, la primera concesión de conservación en el mundo, está efectivamente resguardando 15 millones de toneladas métricas de carbono en la Amazonía peruana sur. Dos áreas protegidas circundantes, el Parque Nacional Manu y la Reserva Comunal Amarakaeri, guardan un adicional de 194 millones de toneladas métricas. Esta zona alberga otra de las más altas densidades de carbono del país.

Imagen F. Concesión de Conservación Los Amigos. Datos: Asner et al 2014, MINAM/PNCB, SERNANP, ACCA

Zoom G: Parque Nacional Sierra del Divisor

Imagen G. Data: Asner et al 2014, MINAM/PNCB, SERNANP

La Imagen G muestra cómo tres áreas naturales protegidas, incluyendo el nuevo Parque Nacional Sierra del Divisor, están efectivamente resguardando 270 millones de toneladas métricas de carbono al este de la Amazonía peruana.

Esta área alberga también zonas de más alta densidad de carbono en el país.

Notas

Este valor de pérdida (59 millones de toneladas métricas de carbono) es también el equivalente a alrededor del 4% de las emisiones anuales de combustibles fósiles de los Estados Unidos.3

Metodología

Para el análisis se utilizó los datos de carbono sobre el suelo generados por Asner et al 2014, y los datos de pérdida de bosque identificados por el Programa Nacional de Conservación de Bosques (PNBC-MINAM) de los años 2013 al 2016, así como las alertas tempranas de perdida de bosque del año 2017. Primero, uniformizamos los datos de pérdida de bosque 2013-2016 con las alertas tempranas del año 2017, para evitar superposición y tener un solo dato 2013-2017. Posteriormente, extrajimos los datos de carbono de las áreas de pérdida de bosque del 2013-2017, este proceso permitió obtener la densidad de carbono (por hectárea) en relación al área de pérdida de bosque, para finalmente estimar el total de la pérdida de carbono almacenado entre los años 2013 al 2017.

Referencias

1 Baccini A, Walker W, Carvalho L, Farina M, Sulla-Menashe D, Houghton RA (2017) Tropical forests are a net carbon source based on aboveground measurements of gain and loss. Science. 13;358(6360):230-4.

2 Asner GP et al (2014). The High-Resolution Carbon Geography of Perú. Carnegie Institution for Science. ftp://dge.stanford.edu/pub/asner/carbonreport/CarnegiePeruCarbonReport-English.pdf

3 UNFCCC. Emissions Summary for Peru. http://di.unfccc.int/ghg_profile_non_annex1

4 INGEI (2012) INVENTARIO NACIONAL DE GASES DE EFECTO INVERNADERO http://infocarbono.minam.gob.pe/annios-inventarios-nacionales-gei/ingei-2012/

Cita

Finer M, Mamani N (2017). Pérdida de Carbono por deforestación en la Amazonía Peruana. MAAP: 81.

 

 

 

MAAP #79 – Viendo a través de las Nubes: Monitoreo de la Deforestación con Radar

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Imagen 79. Satélite de radar, Sentinel-1. Creado por MAAP

En MAAP, hemos enfatizado el poder de los satélites con sensores ópticos (como Landsat, Planet, DigitalGlobe), los cuales también tienen una limitación clave: la información sobre los bosques puede estar bloqueada por la presencia de nubes, un problema común en un lugar lluvioso como la Amazonía.

Sin embargo, existe otra herramienta poderosa con una capacidad única: los satélites con sensores de radar, los cuales emiten su propia energía que puede atravesar las nubes (ver Imagen).

Desde el 2014, la Agencia Espacial Europea proporciona imágenes gratuitas de sus dos satélites de radar, Sentinel-1.

En la Amazonía peruana, por ejemplo, Sentinel-1 obtiene imágenes cada 12 días con una resolución de 20 metros aproximadamente.

En el presente MAAP, mostramos el poder de radar en el monitoreo de la deforestación en tiempo casi real. Nos enfocamos en la deforestación por minería aurífera, en la Amazonía peruana sur (región Madre de Dios).

Analizando imágenes de radar, documentamos la deforestación de 1.32 mil hectáreas (1.800 campos de fútbol) por minería aurífera durante el año pasado.

Imágenes de Radar (Sentinel-1)

La Imagen 79a es un GIF de imágenes de radar Sentinel-1, mostrando la deforestación por la actividad minera entre enero del 2017 y febrero del 2018, en nuestra zona de interés que incluye 4 zonas de enfoque: A. La Pampa (sector Balata), B. Tierra Roja, C. Alto Malinowski, D. Reserva Nacional Tambopata.

Imagen 79a. GIF de imágenes de Sentinel-1 (polarización VV/VH). Datos: ESA, SERNANP

En las imágenes de radar, las tierras deforestadas aparecen en tonos de color azul púrpura, mientras que los bosques aparecen en tonos de verde amarillo.

Basado en ello, nótese la rápida expansión de la minería en el sector de La Pampa, así como en la zona del Alto Malinowski. Por el contrario, se puede observar que la expansión de la minería ilegal se detuvo al interior de la Reserva Nacional Tambopata a partir de junio del 2017.

Datos de Deforestación

La Imagen 79b indica las zonas de deforestación por minería aurífera más recientes detectadas por radar. Estimamos la deforestación de 1.32 mil hectáreas (1.800 campos de fútbol) entre enero del 2017 y febrero del 2018 (indicado por los colores amarillo y rojo), en nuestra zona de interés. De eso, la mitad (651 hectáreas, ver color rojo) ocurrió desde octubre, época en que la adquisición de imágenes ópticas es más complicada debido a la persistente cobertura nubosa.

Imagen 79b. Área deforestada por actividad minera, determinada a partir de imágenes de Sentinel-1 (polarización VV/VH). Datos: ESA, SERNANP

El sector más grave es La Pampa (sector Balata), con una deforestación minera de 438 hectáreas (192 desde octubre). El otro sector grave, Alto Malinowski, presentó una deforestación minera de 178 hectáreas (84 desde octubre).

Imagen Óptica

Finalmente, la Imagen 79c es una imagen óptica de la misma zona. Se puede observar cómo el radar detectó con precisión las zonas de nueva deforestación.

Imagen 79c. Imagen óptica. Datos: Planet, SERNANP

Referencias

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

 

Cita

Villa L, Finer M (2018) Viendo a través de las Nubes: Monitoreo de Deforestación con Radar. MAAP: 79.

 

MAAP #78: Hotspots de Deforestación en la Amazonía Peruana, 2017

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Mapa Base (Imagen 78). Datos: PNCB/MINAM, UMD/GLAD, SERNANP

Con la entrada del año nuevo, se puede hacer una evaluación inicial de los hotspots de deforestación del 2017 en la Amazonía peruana, basado en datos de alertas tempranas.*

A nivel nacional, se estima la pérdida forestal de 143,425 hectáreas (200,000 campos de fútbol) durante el 2017. Si se confirma, este total representa la cantidad de pérdida más baja en los últimos 5 años (promedio de 159,688 hectáreas desde 2012), y una caída importante (13%) respecto al año anterior.**

Sin embargo, la deforestación es aún extensa. El mapa base muestra los hotspots más intensos, es decir las zonas con alta densidad de pérdida de bosque.

A primera vista, se puede observar dos zonas principales de deforestación extensiva: la Amazonía centro (Ucayali/Huánuco) y la Amazonía sur (Madre de Dios). Adicionalmente, hay varios hotspots dispersos en el país.

A continuación, presentamos imágenes satelitales (formato slider) de los hotspots más fuertes. Mostramos que los principales drivers de la deforestación (causas directas) incluyen la actividad agropecuaria (agricultura y ganadería), palma aceitera, y minería aurífera.

Los hotspots discutidos posteriormente, en detalle, son:

A. Amazonía centro (Ucayali/Huánuco)
B. Sur de Madre de Dios
C. Iberia (Madre de Dios)
D. Noreste de San Martín
E. Nieva (Amazonas)

A. Amazonía centro (Ucayali/Huánuco)

Como en años anteriores, hay una gran acumulación de hotspots de alta intensidad en la Amazonía centro (regiones Ucayali y Huánuco). Se estima la deforestación de 23,240 hectáreas en este hotspot durante el 2017. En esta zona, los principales drivers serían ganadería y palma aceitera. La Imagen 78a es un slider que muestra un ejemplo del panorama de deforestación que ocurrió durante el 2017.

[twenty20 img1=»6864″ img2=»6865″ width=»75%» offset=»0.5″]

Imagen 78a. Amazonia Centro. Datos: Planet, NASA/USGS

B. Sur de Madre de Dios

Como se describe en el MAAP #75, Madre de Dios se ha convertido en una de las regiones con mayor deforestación en el Perú, con una concentración de pérdida forestal a lo largo de la carretera Interoceánica. Se estima la deforestación de 11,115 hectáreas en el sur de Madre de Dios durante el 2017. La Imagen 78b es un slider donde se muestra la deforestación extensiva en esta zona que ocurrió durante el 2017. Los principales drivers serían la minería aurífera (sur de la carretera) y la actividad agrícola (norte de la carretera).

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Imagen 78b. Sur Madre de Dios. Datos: Planet

C. Iberia (Madre de Dios)

En el otro lado de Madre de Dios, cerca de la frontera con Brasil, se encuentra otro hotspot alrededor la localidad de Iberia. Se estima la deforestación de 3,220 hectáreas durante el 2017. La causa de la deforestación sería la actividad agrícola, debido al aumento de cultivos como maíz, papaya, y cacao (según algunas fuentes locales). La Imagen 78c es un slider que muestra la deforestación al oeste de Iberia (un área conocida como Pacahuara) que ocurrió durante el 2017.

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Imagen 78c. Iberia. Datos: Planet

D. Noreste de San Martín

Un hotspot surgió en el noreste de San Martín debido a un proyecto de agricultura a gran escala. La Imagen 78d es un slider que muestra la deforestación de 740 hectáreas durante los últimos meses del 2017. GeoBosques, un servicio de información del Programa Nacional de Conservación de Bosques del Ministerio del Ambiente (PNCB/MINAM), ha confirmado que la causa de deforestación es una nueva plantación de palma aceitera. En efecto, se encuentra muy cerca de una zona con extensa deforestación por palma aceitera, a lo largo del límite de las regiones San Martin y Loreto (ver MAAP #16).

[twenty20 img1=»6870″ img2=»6871″ width=»72%» offset=»0.5″]

Imagen 78d. Datos: Planet

E. Nieva (Amazonas)

En el noroeste de Perú, se encuentra un nuevo hotspot aislado, a lo largo de la carretera Bagua-Saramiriza, en el distrito de Nieva (región Amazonas). Se estima la deforestación de 1,135 hectáreas en este hotspot en el 2017. La causa de la deforestación parece ser la actividad agropecuaria (agricultura y ganadería). La Imagen 78e es un slider que muestra la deforestación que ocurrió en esta zona durante el 2017.

[twenty20 img1=»6873″ img2=»6872″ width=»72%» offset=»0.5″]

Imagen 78e. Datos: Planet

Notas

*Cabe enfatizar que los datos presentados en este reporte son un estimado basado en datos de alertas tempranas generados por: 1) el Programa Nacional de Conservación de Bosques para la Mitigación del Cambio Climático del Ministerio del Ambiente del Perú (PNCB/MINAM), y 2) GLAD/UMD (Hansen et al 2016 ERL 11:(3)). Los datos oficiales de pérdida de bosque son producidos anualmente por el PNCB/MINAM.

**Según los datos oficiales del PNCB/MINAM, la pérdida de bosque en el 2016 fue de 164,662 hectáreas. El promedio de los últimos 5 años (2012-16) fue 159,688 hectáreas.

Coordenadas

A. -8.289977,-75.415649
B. -12.969013,-69.918365; -12.872639,-70.263062
C. -11.304257,-69.635468
D. -6.26539,-75.800171
E. -4.972954,-78.21167

Referencias

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

Cita

Finer M, Mamani N, García R, Novoa S (2018) Hotspots de Deforestación en la Amazonía Peruana, 2017. MAAP: 78.