{"id":21228,"date":"2017-02-14T14:20:00","date_gmt":"2017-02-14T14:20:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.maapprogram.org\/maap-sintesis2\/"},"modified":"2024-09-25T13:31:07","modified_gmt":"2024-09-25T13:31:07","slug":"maap-sintesis2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.maapprogram.org\/es\/maap-sintesis2\/","title":{"rendered":"MAAP S\u00cdNTESIS #2: PATRONES Y DRIVERS DE DEFORESTACI\u00d3N EN LA AMAZON\u00cdA PERUANA"},"content":{"rendered":"<p>Presentamos nuestro segundo reporte de s\u00edntesis, desarrollando con mayor detalle nuestro <a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2015\/maap-sintesis1\/\">primer reporte<\/a> publicado en setiembre del 2015. Esta s\u00edntesis est\u00e1 basada, en gran medida, en los <a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/category\/imags\/\">50 reportes del MAAP<\/a>, publicados entre abril del 2015 y noviembre del 2016. El <strong>objetivo<\/strong> es resumir la informaci\u00f3n m\u00e1s pertinente\u00a0hasta la fecha, concerniente a las <strong>tendencias, patrones, y drivers de deforestaci\u00f3n en la Amazon\u00eda peruana.<\/strong><\/p>\n<p>La <strong>metodolog\u00eda del MAAP<\/strong> consta de 4 componentes principales: Detecci\u00f3n de p\u00e9rdida de bosque, Priorizaci\u00f3n de los datos, Identificaci\u00f3n de drivers de deforestaci\u00f3n, y Publicaci\u00f3n de reportes amigables para el usuario. M\u00e1s adelante, puede encontrar la secci\u00f3n \u00abMetodolog\u00eda\u00bb para m\u00e1s detalles.<\/p>\n<p>Nuestros <strong>principales hallazgos<\/strong> incluyen:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Tendencias.<\/strong>\u00a0Durante los 15 a\u00f1os entre 2001 y 2015, se han perdido m\u00e1s de <strong>1,800,000 hect\u00e1reas<\/strong> (equivalente a 2,470,000 campos de f\u00fatbol) de bosques amaz\u00f3nicos, con una tendencia creciente. El 2014 tuvo el mayor nivel de p\u00e9rdida anual registrada (177,566 hect\u00e1reas), seguido por una ligera disminuci\u00f3n en el 2015. Entre tanto, el estimado preliminar para el 2016 indica que el monto de p\u00e9rdida contin\u00faa\u00a0relativamente alto. La gran mayor\u00eda (80%) de los eventos de p\u00e9rdida de bosque en la Amazon\u00eda peruana son de <strong>peque\u00f1a escala<\/strong> (&lt; 5 hect\u00e1reas), mientras que los eventos de\u00a0<strong>gran escala<\/strong> (&gt; 50 hect\u00e1reas) representan una amenaza latente debido a nuevos proyectos\u00a0agro-industriales.<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li><strong>Patrones.<\/strong>\u00a0Hemos identificado, hasta la fecha, <strong>8 hotspots de deforestaci\u00f3n<\/strong>. Los hotspots de mayor intensidad est\u00e1n ubicados en la Amazon\u00eda centro (regiones Hu\u00e1nuco y Ucayali). Otros hotspots importantes est\u00e1n ubicados en las regiones Madre de Dios y San Mart\u00edn, donde dos \u00e1reas naturales protegidas (Reserva Nacional Tambopata y Reserva Comunal El Sira) est\u00e1n siendo amenazadas por los mismos.<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li><strong>Drivers.<\/strong>\u00a0Presentamos un mapa inicial de drivers de deforestaci\u00f3n de la Amazon\u00eda peruana. Analizando im\u00e1genes satelitales de alta resoluci\u00f3n, hemos identificado <strong>6 drivers principales\u00a0<\/strong>de deforestaci\u00f3n y degradaci\u00f3n: agricultura de peque\u00f1a\/mediana escala, agricultura de gran escala, pasto para ganado, miner\u00eda aur\u00edfera, cultivos de coca, y carreteras. La agricultura de peque\u00f1a escala y el pasto para ganado, probablemente sean los drivers m\u00e1s cr\u00edticos en el pa\u00eds. Mientras que la miner\u00eda aur\u00edfera es el driver m\u00e1s cr\u00edtico en el sur del Per\u00fa. Por su parte, la agricultura a gran escala y la construcci\u00f3n de nuevas carreteras son amenazas latentes. Las carreteras forestales causan degradaci\u00f3n en la Amazon\u00eda centro del Per\u00fa.<\/li>\n<\/ul>\n<div class=\"fitem-sep\"><\/div>\n<h3><strong>Tendencias de la Deforestaci\u00f3n<\/strong><\/h3>\n<p>La <strong>Imagen 1<\/strong> muestra las tendencias en la p\u00e9rdida de bosque en la Amazon\u00eda peruana entre el 2001 y el 2016, incluyendo las categor\u00edas por tama\u00f1o de eventos de p\u00e9rdida de bosque. Los datos son los oficiales remitidos por el Ministerio del Ambiente del Per\u00fa (Programa Nacional de Conservaci\u00f3n de Bosques para la Mitigaci\u00f3n del Cambio Clim\u00e1tico), excepto el 2016 que es una estimaci\u00f3n preliminar basada en alertas de p\u00e9rdida de bosque.<\/p>\n<div id=\"attachment_5583\" class=\"thumbnail alignnone\"><a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/Imagen_1_v2.jpg\"><img decoding=\"async\" class=\"wp-image-5583 size-full\" src=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/wp-content\/uploads\/2017\/02\/Imagen_1_v2.jpg\" width=\"1063\" height=\"416\" \/><\/a><div class=\"caption\">Imagen 1. Datos: PNCB\/MINAM, UMD\/GLAD. *Estimado basado en alertas GLAD<\/div><\/div>\n<p>Durante 15 a\u00f1os, entre el 2001 y el 2015, se han perdido m\u00e1s de <strong>1,800,000 hect\u00e1reas<\/strong> (equivalente a 2,470,000 campos de f\u00fatbol) de bosques amaz\u00f3nicos (ver la l\u00ednea verde). Las cuales representan una p\u00e9rdida de aproximadamente 2.5% de bosque existente al 2001. Hubo picos de p\u00e9rdida en los a\u00f1os 2005, 2009, y 2014, con una tendencia creciente. Este \u00faltimo\u00a0tuvo el mayor nivel de p\u00e9rdida forestal anual registrada (177,566 hect\u00e1reas),\u00a0seguido por una ligera disminuci\u00f3n en\u00a0el\u00a02015 (156,462 hect\u00e1reas).\u00a0Entretanto, el estimado preliminar para el 2016 indica que el monto de p\u00e9rdida\u00a0contin\u00faa\u00a0relativamente alto.<\/p>\n<p>Es importante notar que esta informaci\u00f3n tambi\u00e9n incluye eventos naturales de p\u00e9rdida de bosque (tales como tormentas, derrumbes, inundaciones), pero sobretodo, funciona como nuestra mejor aproximaci\u00f3n de la deforestaci\u00f3n antropog\u00e9nica. Se estima que la\u00a0p\u00e9rdida no antr\u00f3pica es de aproximadamente 3.5% de la p\u00e9rdida total.<sup>1<\/sup><\/p>\n<p>Se puede observar (ver la l\u00ednea amarilla) que la gran mayor\u00eda, 81% en promedio, de los eventos de p\u00e9rdida de bosque en la Amazon\u00eda peruana son de <strong>peque\u00f1a escala<\/strong> (&lt; 5 hect\u00e1reas). Los eventos de p\u00e9rdida de\u00a0<strong>mediana escala<\/strong> (5-50 hect\u00e1reas) tienen un promedio de 16% a trav\u00e9s de los a\u00f1os (ver la l\u00ednea naranja). Los eventos de p\u00e9rdida de\u00a0<strong>gran escala<\/strong> (&gt; 50 hect\u00e1reas), asociados a pr\u00e1cticas agro-industriales, representan una amenaza latente. Mientras que el promedio de s\u00f3lo 2%, r\u00e1pidamente subi\u00f3 a 8% en el 2013 debido a las actividades vinculadas a tres proyectos agro-industriales de palma aceitera y cacao. Ver\u00a0<a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2016\/escala\/\">MAAP #32<\/a>\u00a0para m\u00e1s detalles sobre la importancia del tama\u00f1o de eventos de deforestaci\u00f3n.<\/p>\n<div class=\"fitem-sep\"><\/div>\n<h3><strong>Patrones de Deforestaci\u00f3n<\/strong><\/h3>\n<p>La <strong>Imagen 2<\/strong> muestra los principales hotspots de deforestaci\u00f3n, comparando el plazo 2012 &#8211; 2014 (panel izquierdo) con 2015 &#8211; 2016 (panel derecho), basado en el an\u00e1lisis de densidad de kernel.<sup>2<\/sup><sup>\u00a0<\/sup>Hemos identificado\u00a0<strong>8 hotspots de deforestaci\u00f3n principales<\/strong>, etiquetados como <strong>Hotspots A &#8211; H<\/strong>.<\/p>\n<div id=\"attachment_5522\" class=\"thumbnail aligncenter\"><a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/wp-content\/uploads\/2017\/01\/Sintesis_hotspot_1214_1516_v5.jpg\"><img decoding=\"async\" class=\"wp-image-5522 \" src=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/wp-content\/uploads\/2017\/01\/Sintesis_hotspot_1214_1516_v5.jpg\" width=\"794\" height=\"560\" \/><\/a><div class=\"caption\">Imagen 2. Datos: PNCB\/MINAM, GLAD\/UMD. Click para agrandar.<\/div><\/div>\n<p>Los hotspots de mayor intensidad, A y B, est\u00e1n ubicados en la Amazon\u00eda centro. El <strong>Hotspot A<\/strong>, al nor-oeste de la regi\u00f3n Ucayali, estuvo dominado por dos proyectos de palma aceitera a gran escala en el 2012 y el 2014 (<a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2015\/imagen-4-proyectos-de-aceite-de-palma-deforestan-el-bosque-primario-de-la-amazonia-peruana-primera-parte-nueva-requena\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">MAAP #4<\/a>, <a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2016\/plantaciones-de-pucallpa\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">MAAP #41<\/a>), posteriormente se desplaz\u00f3 hacia el oeste entre el 2015 y el 2016, donde dominaba el pasto para ganado y la palma aceitera a peque\u00f1a escala. El <strong>Hotspot B<\/strong>, al este de la regi\u00f3n Hu\u00e1nuco, es dominado por pasto para ganado (<a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2016\/hotspots-2015\/\">MAAP #26<\/a>).<\/p>\n<p>Los Hotspots C y D se encuentran en la regi\u00f3n Madre de Dios, en la Amazon\u00eda sur. El <strong>Hotspot C<\/strong> indica el avance de la miner\u00eda aur\u00edfera ilegal (<a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2016\/mineria-2016\/\">MAAP #50<\/a>).\u00a0El <strong>Hotspot D<\/strong> resalta la zona de deforestaci\u00f3n emergente a lo largo de la carretera Interoce\u00e1nica, particularmente cerca de la localidad de Iberia (<a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2016\/hotspot_mdd\/\">MAAP #28<\/a>).<\/p>\n<p>Los Hotspot E-H est\u00e1n relacionados a actividades agr\u00edcolas. El <strong>Hotspot E<\/strong> indica la r\u00e1pida deforestaci\u00f3n en la regi\u00f3n Loreto a causa de plantaci\u00f3n de cacao a gran escala entre el 2013 y 2014, con una acentuada disminuci\u00f3n en la p\u00e9rdida de bosque entre el 2015 y el 2016 (<a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2016\/aclarando_tamshiyacu\/\">MAAP #35<\/a>). El <strong>Hotspot F<\/strong> indica la expansi\u00f3n de la deforestaci\u00f3n alrededor de dos plantaciones de palma aceitera a gran escala (<a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2016\/plantaciones-de-pucallpa\/\">MAAP #41<\/a>).\u00a0El <strong>Hotspot G<\/strong> indica la intensiva deforestaci\u00f3n por plantaciones de palma aceitera a peque\u00f1a escala (<a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2016\/palma-huanuco\/\">MAAP #48<\/a>).<\/p>\n<div>\n<p>El <strong>Hotspot H<\/strong> indica un \u00e1rea impactada por incendios forestales en el 2016.<\/p>\n<p>Las <strong>\u00c1reas Naturales Protegidas<\/strong>, manejadas por SERNANP, son\u00a0barreras efectivas para combatir la deforestaci\u00f3n (<a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2015\/imagen-11-anps\/\">MAAP #11<\/a>). Sin embargo, varias \u00e1reas naturales protegidas est\u00e1n amenazadas actualmente, en especial la Reserva Nacional Tambopata (Hotspot C,\u00a0<a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2016\/tambopata-450\/\">MAAP #46<\/a>) y la Reserva Comunal El Sira (Hotspot B,\u00a0<a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2016\/reserva_el_sira\/\">MAAP #45<\/a>).<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"fitem-sep\"><\/div>\n<h3><strong>Drivers de Deforestaci\u00f3n<\/strong><\/h3>\n<div id=\"attachment_5523\" class=\"thumbnail alignleft\"><a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/wp-content\/uploads\/2017\/01\/Sintesis_2016_1_v8-e1484768053816.jpg\"><img decoding=\"async\" class=\"wp-image-5523\" src=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/wp-content\/uploads\/2017\/01\/Sintesis_2016_1_v8-e1484768053816.jpg\" width=\"516\" height=\"670\" \/><\/a><div class=\"caption\">Imagen 3. Datos: MAAP, SERNANP. Click para agrandar.<\/div><\/div>\n<p>Actualmente, existe una notable falta de informaci\u00f3n precisa sobre los drivers actuales de deforestaci\u00f3n en la Amazon\u00eda peruana. De acuerdo a un importante art\u00edculo, publicado en el 2016, gran parte de la informaci\u00f3n existente es inexacta y desactualizada, adem\u00e1s de basarse \u00fanicamente en el an\u00e1lisis general del tama\u00f1o de los eventos de deforestaci\u00f3n.<sup>3<\/sup><sup>\u00a0\u00a0<\/sup><\/p>\n<p>Como se ha mencionado anteriormente, uno de los mayores avances del MAAP ha sido el uso de im\u00e1genes de alta resoluci\u00f3n para identificar, con mayor precisi\u00f3n, los drivers de la deforestaci\u00f3n.<\/p>\n<p>La <strong>Imagen 3<\/strong>\u00a0muestra los principales drivers de deforestaci\u00f3n identificados en nuestro an\u00e1lisis. Por cuanto sabemos, representa el primer mapa espacialmente\u00a0expl\u00edcito con los drivers de deforestaci\u00f3n de la Amazon\u00eda peruana.<\/p>\n<p>A la fecha, hemos documentado <strong>6 principales drivers directos<\/strong> de la deforestaci\u00f3n y de degradaci\u00f3n en la Amazon\u00eda peruana: agricultura a peque\u00f1a\/mediana escala, agricultura a gran escala, pasto para ganado, miner\u00eda aur\u00edfera, cultivo de coca, y carreteras.<\/p>\n<p>Actualmente, no consideramos a los <strong>hidrocarburos (petr\u00f3leo y gas)<\/strong>, ni a las <strong>represas hidroel\u00e9ctricas<\/strong> como drivers importantes en el Per\u00fa, pero esto podr\u00eda cambiar a futuro, en la medida en que los proyectos propuestos avancen en su implementaci\u00f3n.<\/p>\n<p>A continuaci\u00f3n, mostramos los principales drivers de deforestaci\u00f3n y degradaci\u00f3n a mayor detalle.<\/p>\n<div class=\"fitem-sep\"><\/div>\n<h4><strong><em>Agricultura de peque\u00f1a\/mediana escala<\/em><\/strong><\/h4>\n<p>La literatura t\u00e9cnica enfatiza que la agricultura a peque\u00f1a escala es la principal causa de deforestaci\u00f3n en la Amazon\u00eda peruana.<sup>1\u00a0<\/sup>Sin embargo, a\u00fan\u00a0hay poca evidencia emp\u00edrica que demuestre la certeza de esta afirmaci\u00f3n.<sup>3\u00a0<\/sup>Los datos de deforestaci\u00f3n son dominados por eventos de peque\u00f1a escala, los cuales probablemente se dan por agricultura o pasto para ganado. No obstante, a\u00fan se necesitan mayores esfuerzos con trabajos de campo extensivos y\/o uso de im\u00e1genes de alta resoluci\u00f3n para verificar esta suposici\u00f3n.<\/p>\n<p>En varios estudios de caso claves, hemos mostrado ejemplos espec\u00edficos de que la agricultura a peque\u00f1a escala es un driver de deforestaci\u00f3n.<\/p>\n<p>Por ejemplo, usando una combinaci\u00f3n de im\u00e1genes de alta resoluci\u00f3n, fotograf\u00edas desde el campo, e informaci\u00f3n de fuentes locales, hemos determinado lo siguiente:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Palma Aceitera, <\/strong>a trav\u00e9s de plantaciones de peque\u00f1a y mediana escala, es uno de los drivers de deforestaci\u00f3n en el Hotspot G en Hu\u00e1nuco (<a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2016\/palma-huanuco\/\">MAAP #48<\/a>), Hotspot B en Ucayali (<a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2016\/hotspots-2015\/\">MAAP #26<\/a>), y Hotspot F en Loreto\/San Mart\u00edn (<a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2015\/imagen16-shanusi\/\">MAAP #16<\/a>). Esto tambi\u00e9n se demostr\u00f3 para Ucayali en un reciente art\u00edculo cient\u00edfico.<sup>4<\/sup>\u00a0M\u00e1s adelante puede encontrar mayor informaci\u00f3n sobre palma aceitera a gran escala.<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li>El cultivo de <strong>Cacao <\/strong>est\u00e1 causando la p\u00e9rdida de bosque a lo largo del r\u00edo Las Piedras, al este de Madre de Dios (<a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2016\/las_piedras\/\">MAAP #23<\/a>, <a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2016\/alertas-tempranas\/\">MAAP #40<\/a>). M\u00e1s adelante puede encontrar mayor informaci\u00f3n sobre cacao a gran escala.<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li>La <strong>Papaya <\/strong>es un driver reciente e importante en Hotspot D a lo largo de la carretera Interoce\u00e1nica, al este de Madre de Dios (<a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2016\/papaya-mdd\/\">MAAP #42<\/a>).<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li>Las plantaciones de <strong>Ma\u00edz y Arroz <\/strong>pueden estar impulsando la acelerada deforestaci\u00f3n en Hotspot D en los alrededores de la localidad de Iberia, a lo largo de la carretera Interoce\u00e1nica, al este de Madre de Dios (<a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2016\/hotspot_mdd\/\">MAAP #28<\/a>).<\/li>\n<\/ul>\n<div class=\"fitem-sep\"><\/div>\n<h4><strong><em>Agricultura de gran escala<\/em><\/strong><\/h4>\n<p>La deforestaci\u00f3n agro-industrial, a gran escala, contin\u00faa siendo una latente amenaza en la Amazon\u00eda peruana. En el 2013, la sociedad civil declar\u00f3 una alerta sobre esta actividad, debido a la detecci\u00f3n de dos casos de deforestaci\u00f3n a gran escala por plantaciones de palma aceitera y cacao, en la Amazonia centro y norte, respectivamente.<\/p>\n<p>En el caso de la palma aceitera, dos empresas que son parte del Grupo Melka,<sup>5<\/sup>\u00a0deforestaron cerca de 12,000 hect\u00e1reas en la regi\u00f3n Ucayali entre el 2012 y el 2015 (<a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2015\/imagen-4-proyectos-de-aceite-de-palma-deforestan-el-bosque-primario-de-la-amazonia-peruana-primera-parte-nueva-requena\/\">MAAP #4<\/a>, <a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2016\/plantaciones-de-pucallpa\/\">MAAP #41<\/a>). En el caso del cacao, otra empresa del Grupo Melka, United Cacao, deforest\u00f3 \u00a02,380 hect\u00e1reas en Loreto, entre el 2013 y el 2015 (<a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2015\/imagen-9-cacao-tamshiyacu\/\">MAAP #9<\/a>, <a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2015\/tamshiyacu3\/\">MAAP #13<\/a>, <a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2016\/cacao-peru-norte\/\">MAAP #27<\/a>, <a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2016\/aclarando_tamshiyacu\/\">MAAP #35<\/a>). Dennis Melka ha declarado que su meta es replicar el modelo de producci\u00f3n agroindustrial del Sureste Asi\u00e1tico, en la Amazon\u00eda peruana.<sup>6<\/sup><\/p>\n<p>Previamente a estos casos, entre el 2007 y el 2011, ocurri\u00f3 la deforestaci\u00f3n por agricultura a gran escala de cerca de 7,000 hect\u00e1reas, por plantaciones de palma aceitera del Grupo Palmas,<sup>7\u00a0<\/sup>en el l\u00edmite de Loreto y San Mart\u00edn (<a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2015\/imagen16-shanusi\/\">MAAP #16<\/a>). As\u00ed tambi\u00e9n, registramos la deforestaci\u00f3n adicional de 9,800 hect\u00e1reas por plantaciones de palma aceitera, en los alrededores de los proyectos del Grupo Palmas (<a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2015\/imagen16-shanusi\/\">MAAP #16<\/a>).<\/p>\n<p>En contraste, la deforestaci\u00f3n por agricultura a gran escala fue m\u00ednima entre el 2015 y el 2016. Sin embargo, sigue siendo una amenaza latente, debido a que tanto United Cacao como el Grupo Palmas tienen planes de expansi\u00f3n que incluyen la deforestaci\u00f3n de m\u00e1s de 20,000 hect\u00e1reas de bosque primario en Loreto.<sup>8<\/sup><\/p>\n<div class=\"fitem-sep\"><\/div>\n<h4><strong><em>Pasto para Ganado<\/em><\/strong><\/h4>\n<p>Usando un archivo de im\u00e1genes satelitales, identificamos que la deforestaci\u00f3n por pasto para ganado es un problema resaltante en la Amazon\u00eda centro del Per\u00fa.\u00a0Inmediatamente despu\u00e9s de un evento de deforestaci\u00f3n, el paisaje con cientos o miles de \u00e1rboles talados, es muy similar entre la deforestaci\u00f3n por agricultura y por pasto para ganado.\u00a0No obstante, utilizando un archivo de im\u00e1genes y analizando casos de deforestaci\u00f3n previos en el \u00e1rea de inter\u00e9s, es posible determinar las causas de la p\u00e9rdida de bosque. Por ejemplo, despu\u00e9s de un o dos a\u00f1os, la agricultura y el pasto para ganado aparecen muy diferentes en las im\u00e1genes, de esta forma es posible distinguir entre ambos drivers.<\/p>\n<p>Usando esta metodolog\u00eda, determinamos que el pasto para ganado es el driver principal en los Hotspots\u00a0A and B (<a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2016\/hotspots-2015\/\">MAAP #26<\/a>, <a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2016\/huanuco\/\">MAAP #37<\/a>), los hotspots de deforestaci\u00f3n\u00a0de mayor intensidad en el pa\u00eds.<\/p>\n<p>Tambi\u00e9n usamos esta metodolog\u00eda para determinar que gran parte de la deforestaci\u00f3n en la parte norte de la <strong>Reserva Comunal El Sira<\/strong> se debe al pasto para ganado (<a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2016\/reserva_el_sira\/\">MAAP #45<\/a>).<\/p>\n<p>Por otra parte, el mantenimiento del pasto para ganado y la agricultura a peque\u00f1a escala son posiblemente los factores determinantes de los<strong> incendios<\/strong> que degradan la Amazon\u00eda durante la temporada seca intensa (<a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2016\/reserva_el_sira\/\">MAAP #45<\/a>, <a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2016\/fuegos-mdd\/\">MAAP #47<\/a>).<\/p>\n<div class=\"fitem-sep\"><\/div>\n<h4><strong><em>Miner\u00eda Aur\u00edfera<\/em><\/strong><\/h4>\n<p>La miner\u00eda aur\u00edfera es uno de los drivers de deforestaci\u00f3n m\u00e1s cr\u00edticos en la Amazon\u00eda sur del Per\u00fa (Hotspot C). Un estudio importante encontr\u00f3 que la miner\u00eda aur\u00edfera deforest\u00f3 alrededor de 50,000 hect\u00e1reas desde el 2000 hasta el 2012.<sup>9\u00a0<\/sup>Nosotros actualizamos este estudio, y tras analizar cientos de im\u00e1genes de alta resoluci\u00f3n, encontramos que la miner\u00eda aur\u00edfera caus\u00f3 la p\u00e9rdida adicional de <strong>12,500 hect\u00e1reas<\/strong> entre el 2013 y el 2016 (<a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2016\/mineria-2016\/\">MAAP #50<\/a>). As\u00ed, la miner\u00eda aur\u00edfera es responsable por la p\u00e9rdida total de <strong>62,500 hect\u00e1reas<\/strong> en la Amazon\u00eda sur peruana. Gran parte de la deforestaci\u00f3n reciente es ilegal, ocurriendo al interior de las zonas de amortiguamiento de \u00e1reas naturales protegidas.<\/p>\n<p>Con un mayor \u00e9nfasis, hemos monitoreado la invasi\u00f3n ilegal de miner\u00eda aur\u00edfera a la <strong>Reserva Nacional Tambopata<\/strong>, una de las \u00e1reas naturales\u00a0protegidas m\u00e1s importantes del pa\u00eds. La invasi\u00f3n inicial ocurri\u00f3 en noviembre del 2015 (<a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2015\/tambopat\/\">MAAP #21<\/a>), expandi\u00e9ndose a m\u00e1s de 450 hect\u00e1reas hasta setiembre del 2016 (<a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2016\/tambopata2\/\">MAAP #24<\/a>, <a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2016\/invasion-tambopata-2\/\">MAAP #30<\/a>, <a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2016\/tambopata-450\/\">MAAP #46<\/a>). Como parte de esta invasi\u00f3n, los mineros han modificado el cauce del r\u00edo Malinowski, el cual determina el l\u00edmite norte de la reserva (<a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2016\/desvio-malinowski\/\">MAAP #33<\/a>). Adicionalmente, la deforestaci\u00f3n por miner\u00eda aur\u00edfera continua su expansi\u00f3n en la zona de amortiguamiento de la reserva, particularmente en la zona conocida como La Pampa (<a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2015\/imagen12-lapampa\/\">MAAP #12<\/a>, <a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2016\/la-pampa\/\">MAAP #31<\/a>).<\/p>\n<p>As\u00ed tambi\u00e9n, hemos registrado que en las cabeceras del r\u00edo Malinowski, la miner\u00eda aur\u00edfera viene expandi\u00e9ndose en la zona de amortiguamiento del Parque Nacional Bahuaja Sonene (<a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2015\/maap19-malinowski2\/\">MAAP #19<\/a>, <a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2016\/alertas2\/\">MAAP #43<\/a>).<\/p>\n<p>En contraste con la preocupante situaci\u00f3n en la Reserva Nacional Tambopata, hemos registrado que la deforestaci\u00f3n por miner\u00eda aur\u00edfera ha sido controlada en la <strong>Reserva Comunal Amarakaeri<\/strong>, un \u00e1rea natural protegida importante co-administrada por comunidades ind\u00edgenas y el SERNANP. Posterior a una invasi\u00f3n inicial de 11 hect\u00e1reas en el 2014 e inicios del 2015, un an\u00e1lisis de im\u00e1genes de sat\u00e9lite mostr\u00f3 que los esfuerzos de la administraci\u00f3n han logrado detener los intentos de expansi\u00f3n de la miner\u00eda dentro del \u00e1rea (<a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2015\/imagen-6-amarakaeri\/\">MAAP #6<\/a>, <a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2016\/regeneracion-amarakaeri\/\">MAAP #44<\/a>).<\/p>\n<p>Adicionalmente a los casos mencionados en Madre de Dios, la deforestaci\u00f3n por miner\u00eda aur\u00edfera tambi\u00e9n sigue aumentando en las regiones adyacentes de Cusco y Puno (<a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2015\/imagen-14-cusco\/\">MAAP #14<\/a>).<\/p>\n<p>En la Amazon\u00eda norte y centro del Per\u00fa, est\u00e1n surgiendo otros peque\u00f1os frentes de miner\u00eda aur\u00edfera (<a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2016\/fronteras_mineria\/\">MAAP #49<\/a>). El Gobierno peruano ha realizado una labor importante para impedir la expansi\u00f3n de la miner\u00eda aur\u00edfera ilegal en la <strong>Reserva Comunal El Sira<\/strong> (<a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2016\/reserva_el_sira\/\">MAAP #45<\/a>). M\u00e1s al norte, en la regi\u00f3n <strong>Amazonas<\/strong>, se registr\u00f3 la deforestaci\u00f3n por miner\u00eda aur\u00edfera en uno de los afluentes del r\u00edo Santiago (<a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2016\/rio-santiago-mineria\/\">MAAP #36<\/a>, <a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2016\/fronteras_mineria\/\">MAAP #49<\/a>), as\u00ed como en un \u00e1rea remota de la Cordillera del C\u00f3ndor, en la frontera con Ecuador (<a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2016\/fronteras_mineria\/\">MAAP #49<\/a>).<\/p>\n<div class=\"fitem-sep\"><\/div>\n<h4><strong><em>Carreteras<\/em><\/strong><\/h4>\n<p>Est\u00e1 bien documentado que las carreteras son uno los m\u00e1s importantes drivers de deforestaci\u00f3n en la Amazon\u00eda, particularmente por posibilitar el acceso humano a lo que previamente fueron \u00e1reas remotas.<sup>10 \u00a0<\/sup>A menudo, las carreteras funcionan como un driver indirecto, dado que la mayor\u00eda de la deforestaci\u00f3n est\u00e1 asociada a otras actividades como la agricultura, pasto para ganado, y miner\u00eda aur\u00edfera, favorecidas por su proximidad a dichas carreteras.<\/p>\n<p>Hemos documentado el inicio de un proyecto de construcci\u00f3n de una carretera controversial que atravesar\u00eda la zona de amortiguamiento de dos \u00e1reas naturales\u00a0protegidas importantes: la Reserva Comunal Amarakaeri y el Parque Nacional del Manu (<a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2016\/nueva_carretera_manu\/\">MAAP #29<\/a>).<br \/>\n<div class=\"fitem-sep\"><\/div><\/p>\n<h4><strong><em>Carreteras Forestales <\/em><\/strong><\/h4>\n<p>En relaci\u00f3n a las carreteras generales mencionadas anteriormente, distinguimos a las <strong>carreteras de acceso<\/strong> que son construidas para permitir el acceso a proyectos particulares. El tipo de acceso m\u00e1s notable en la Amazon\u00eda peruana son las <strong>carreteras forestales <\/strong>que son una de las causas principales de degradaci\u00f3n de bosque, pues facilitan la extracci\u00f3n forestal selectiva de valiosas especies maderables en \u00e1reas remotas.<\/p>\n<p>Uno de los recientes avances principales en el monitoreo de bosques tropicales es la habilidad de identificar r\u00e1pidamente la <strong>construcci\u00f3n de nuevas carreteras forestales.<\/strong> El patr\u00f3n lineal \u00fanico de estas carreteras aparece claramente en los algoritmos de p\u00e9rdida de cobertura de bosque de base Landsat, tales como alertas GLAD y CLASlite. Este avance es importante porque es dif\u00edcil detectar la tala ilegal con im\u00e1genes de sat\u00e9lite dado que los taladores en la Amazon\u00eda a menudo extraen individuos de algunas pocas especies de alto valor econ\u00f3mico y por ello no generan deforestaci\u00f3n. Actualmente, a pesar de las dificultades para detectar la tala selectiva, podemos detectar carreteras que nos permiten rastrear su \u00e1rea de extracci\u00f3n.<\/p>\n<p>En una serie de art\u00edculos, resaltamos la reciente <strong>expansi\u00f3n de carreteras forestales<\/strong>, incluyendo la construcci\u00f3n de <strong>1,134 km<\/strong> entre el 2013 y el 2015 en la Amazon\u00eda centro peruana <strong>(<\/strong><a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2015\/deteccion-de-construccion-de-nuevas-carreteras-en-el-sur-de-loreto-peru\/\">MAAP #3<\/a><strong>, <\/strong><a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2015\/maap18-carreteras-forestales\/\">MAAP #18<\/a>). Aproximadamente un tercio de estas carreteras se encuentra en las zonas de amortiguamiento de los Parques Nacionales Cordillera Azul y Sierra del Divisor (<a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2015\/sierra-divisor3\/\">MAAP #15<\/a>).<\/p>\n<p>Tambi\u00e9n identificamos la construcci\u00f3n de 83 km adicionales de carreteras forestales durante el 2016 (<a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2016\/alertas-tempranas\/\">MAAP #40<\/a>, <a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2016\/alertas2\/\">MAAP #43<\/a>), incluyendo una v\u00eda que continua expandi\u00e9ndose en la zona de amortiguamiento del Parque Nacional Cordillera Azul.<\/p>\n<p>Otro hallazgo importante es la <strong>velocidad de construcci\u00f3n<\/strong> de carreteras forestales. En varios casos, registramos un avance de hasta<strong> 5 kil\u00f3metros por semana<\/strong> (<a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2015\/maap18-carreteras-forestales\/\">MAAP #18<\/a>, <a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2016\/alertas-tempranas\/\">MAAP #40<\/a>, <a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2016\/alertas2\/\">MAAP #43<\/a>).<\/p>\n<p>Determinar la <strong>legalidad<\/strong> de estas carreteras es complejo, en parte debido a las diversas instituciones en sus diferentes niveles de gobierno involucradas en el proceso de autorizaci\u00f3n. Gran parte de estas carreteras se encuentran cerca de concesiones maderables y de comunidades nativas, quienes pueden haber obtenido derechos de tala de la autoridad forestal correspondiente, en muchos casos, por el gobierno regional.<br \/>\n<div class=\"fitem-sep\"><\/div><\/p>\n<h4><strong><em>Cultivo de Coca<\/em><\/strong><\/h4>\n<p>De acuerdo a un reciente reporte de las Naciones Unidas, la cobertura de cultivos de coca en Per\u00fa en el 2015 (40,300 hect\u00e1reas) registr\u00f3 la cifra m\u00e1s baja registrada (desde 2001), siendo parte de un patr\u00f3n en declive desde el 2011 (62,500 hect\u00e1reas).<sup>11<\/sup> Actualmente, hay 13 zonas principales de cultivo de coca en el Per\u00fa, pero parece que s\u00f3lo unas cu\u00e1ntas est\u00e1n causando deforestaci\u00f3n. Las m\u00e1s resaltantes son dos zonas en la regi\u00f3n Puno que est\u00e1n causando deforestaci\u00f3n al interior y en los alrededores del Parque Nacional Bahuaja Sonene \u00a0(<a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2015\/imagen-10-bahuaja\/\">MAAP #10<\/a>, <a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2015\/imagen-14-cusco\/\">MAAP #14<\/a>). As\u00ed tambi\u00e9n, varias zonas en las regiones de Cusco y Loreto pueden estar causando nuevas \u00e1reas deforestadas.<\/p>\n<div class=\"fitem-sep\"><\/div>\n<h4><strong><em>Represas Hidroel\u00e9ctricas<\/em><\/strong><\/h4>\n<p>Aunque existe un amplio portafolio de nuevos proyectos potenciales de represas hidroel\u00e9ctricas en la Amazon\u00eda peruana,<sup>12<\/sup>\u00a0muchos de estos no han llegado todav\u00eda a su fase de implementaci\u00f3n. Por lo tanto, la p\u00e9rdida de bosque por represas no es un problema actual, pero podr\u00eda r\u00e1pidamente cambiar en el futuro si estos proyectos son ejecutados. Por ejemplo, hemos documentado la p\u00e9rdida de 36,100 hect\u00e1reas de bosque asociadas a las inundaciones por dos represas en el r\u00edo Madeira en Brasil (<a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/2016\/desvio-malinowski\/\">MAAP #34<\/a>).<\/p>\n<div class=\"fitem-sep\"><\/div>\n<h4><strong><em>Hidrocarburos (Petr\u00f3leo y Gas)<\/em><\/strong><\/h4>\n<p>A lo largo de nuestro monitoreo, no hemos detectado a\u00fan eventos importantes de deforestaci\u00f3n vinculados a hidrocarburos. As\u00ed como con las represas, esto podr\u00eda cambiar en el futuro si es que los precios del petr\u00f3leo y del gas se elevan, y si los numerosos proyectos potenciales de la Amazon\u00eda se ven en la posici\u00f3n de pasar a su siguiente fase, particularmente si se construye carreteras de acceso.<\/p>\n<div class=\"fitem-sep\"><\/div>\n<h3><strong>Metodolog\u00eda<\/strong><\/h3>\n<p>La metodolog\u00eda del MAAP consta de 4 componentes:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Detecci\u00f3n de la P\u00e9rdida de Bosque.<\/strong> Los reportes del MAAP est\u00e1n basados fundamentalmente en las alertas temprana de p\u00e9rdida de cobertura de bosque, las cuales nos permiten identificar d\u00f3nde est\u00e1 ocurriendo la deforestaci\u00f3n. Actualmente, nuestra herramienta principal son las <a href=\"http:\/\/glad.geog.umd.edu\/alarm\/openlayers.html\"><strong>alertas GLAD<\/strong><\/a> que fueron desarrolladas por la Universidad de Maryland y por Google<sup>13<\/sup>, y presentadas por <a href=\"http:\/\/www.globalforestwatch.org\/map\/5\/-9.31\/-75.01\/PER\/grayscale\/umd_as_it_happens?tab=analysis-tab&amp;begin=2015-01-01&amp;end=2016-06-09\">Global Forest Watch<\/a> de WRI y <a href=\"http:\/\/geobosques.minam.gob.pe:81\/geobosque\/view\/index.php\">GeoBosques<\/a> de MIMAM. Estas alertas, lanzadas en Per\u00fa a inicios del 2016, se basan en im\u00e1genes satelitales Landsat de 30 metros de resoluci\u00f3n, y son actualizadas semanalmente. Tambi\u00e9n incorporamos ocasionalmente a\u00a0 <a href=\"http:\/\/claslite.ciw.edu\/en\/\"><strong>CLASlite<\/strong><\/a>, un software de detecci\u00f3n de p\u00e9rdida de bosque basado en Landsat (y ahora en Sentinel-2) desarrollado por Carnegie Institution for Science; y las alertas <a href=\"http:\/\/www.terra-i.org\/terra-i.html\"><strong>Terra-i<\/strong><\/a> de moderada resoluci\u00f3n (250 metros), desarrolladas por el Centro Internacional de Agricultura Tropical. Tambi\u00e9n experimentamos con los productos del radar de <a href=\"http:\/\/www.esa.int\/Our_Activities\/Observing_the_Earth\/Copernicus\/Sentinel-1\">Sentinel-1<\/a> (disponible gratuitamente por la Agencia Espacial Europea), el cual tiene la ventaja de penetrar las capas de nube, permitiendo continuar con el monitoreo a pesar de las condiciones de neblina.<\/li>\n<li><strong>Priorizaci\u00f3n de los Datos<\/strong>.\u00a0Los sistemas de alerta temprana, mencionados anteriormente, presentan miles de alertas, por lo que el procedimiento de informaci\u00f3n inicial es necesario. Para esto, hemos desarrollado algunos m\u00e9todos de priorizaci\u00f3n, tales como la creaci\u00f3n de mapas de hotspots (ver abajo), enfoque en \u00e1reas clave (tales como \u00e1reas naturales\u00a0protegidas, comunidades nativas, y concesiones forestales), y la identificaci\u00f3n de patrones llamativos (como los patrones lineales o deforestaci\u00f3n a gran escala).<\/li>\n<li><strong>Identificaci\u00f3n de Drivers de Deforestaci\u00f3n<\/strong>.\u00a0Cuando las \u00e1reas prioritarias han sido identificadas, el siguiente desaf\u00edo es entender la causa de la p\u00e9rdida de bosque. En efecto, una de los mayores progresos del MAAP en el \u00faltimo a\u00f1o ha sido usar im\u00e1genes satelitales de alta resoluci\u00f3n para identificar drivers de deforestaci\u00f3n clave. Nuestra habilidad para identificar estos drivers ha sido fuertemente mejorada gracias al acceso a las im\u00e1genes satelitales de alta resoluci\u00f3n de <a href=\"https:\/\/www.planet.com\/markets\/ambassador-signup\/\">Planet<\/a> (a trav\u00e9s del Programa Ambassador) y <a href=\"https:\/\/www.digitalglobe.com\/\">Digital Globe<\/a> (a trav\u00e9s del Programa NextView, cortes\u00eda de un acuerdo con USAID). Tambi\u00e9n, ocasionalmente, compramos im\u00e1genes de <a href=\"http:\/\/www.intelligence-airbusds.com\/en\/65-satellite-imagery\">Airbus<\/a> (a trav\u00e9s de <a href=\"https:\/\/apollomapping.com\/\">Apollo Mapping<\/a>).<\/li>\n<li><strong>Publicar Reportes Amigables para el Usuario<\/strong>. El paso final es publicar art\u00edculos t\u00e9cnicos, pero accesibles, sobre importantes hallazgos de deforestaci\u00f3n en el portal web <a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/es\/\">MAAP<\/a>. Las caracter\u00edsticas de estos art\u00edculos son textos concisos y con mapas f\u00e1ciles de entender para todas las audiencias, incluyendo tomadores de decisiones, sociedad civil, investigadores, estudiantes, periodistas, y todo el p\u00fablico en general. Durante la preparaci\u00f3n de estos art\u00edculos, consultamos con la sociedad civil peruana e instituciones del gobierno relevantes, para poder mejorar la calidad de la informaci\u00f3n.<\/li>\n<\/ol>\n<div class=\"fitem-sep\"><\/div>\n<h3><strong>Endnotes<\/strong><\/h3>\n<p><sup>1\u00a0<\/sup>MINAM-Peru (2016)\u00a0Estrategia Nacional sobre Bosques y Cambio Clim\u00e1tico.<\/p>\n<p><sup>2\u00a0<\/sup>Methodology: Kernel Density tool from Spatial Analyst Tool Box of ArcGis. The 2016 data is based on GLAD alerts, while the 2012-15 data is based on official annual forest loss data<\/p>\n<p><sup>3\u00a0<\/sup>Ravikumar et al (2016) Is small-scale agriculture really the main driver of deforestation in the Peruvian Amazon? Moving beyond the prevailing narrative. Conserv. Lett. doi:10.1111\/conl.12264<\/p>\n<p><sup>4<\/sup>\u00a0Guti\u00e9rrez-V\u00e9lez VH et al (2011). High-yield oil palm expansion spares land at the expense of forests in the Peruvian Amazon. Environ. Res. Lett., 6, 044029.<\/p>\n<p><sup>5\u00a0<\/sup>Environmental Investigation Agency EIA (2015) Deforestation by Definition.<\/p>\n<p><sup>6\u00a0<\/sup>NG J (2015) United Cacao replicates Southeast Asia\u2019splantation model in Peru, says CEO Melka. The Edge Singapore, July 13, 2015.<\/p>\n<p><sup>7\u00a0<\/sup>Palmas del Shanusi &amp; Palmas del Oriente; http:\/\/www.palmas.com.pe\/palmas\/el-grupo\/empresas<\/p>\n<p><sup>8\u00a0<\/sup>Hill D (2015) Palm oil firms in Peru plan to clear 23,000 hectares of primary forest. The Guardian, March 7, 2015.<\/p>\n<p><sup>9\u00a0<\/sup>Asner GP, Llactayo W, Tupayachi R, \u00a0R\u00e1ez Luna E\u00a0(2013) Elevated rates of gold mining in the Amazon revealed through high-resolution monitoring. PNAS 46: 18454. They reported 46,417 hectares confirmed and 3,268 hectares suspected (49,865 ha total).<\/p>\n<p><sup>10\u00a0<\/sup>Laurance et al (2014) A global strategy for road building. Nature 513:229; Barber et al (2014) Roads, deforestation, and the mitigating effect of protected areas in the Amazon.\u00a0 Biol Cons 177:203.<\/p>\n<p><sup>11\u00a0<\/sup>UNODC\/DEVIDA (2016) Per\u00fa &#8211; Monitoreo de Cultivos de Coca 2015.<\/p>\n<p><sup>12\u00a0<\/sup>Finer M, Jenkins CN (2012) Proliferation of Hydroelectric Dams in the Andean Amazon and Implications for Andes-Amazon Connectivity. PLoS ONE 7(4): e35126.<\/p>\n<p><sup>13\u00a0<\/sup>Hansen MC et al (2016) Humid tropical forest disturbance alerts using Landsat data. Environ Res Lett 11: 034008.<\/p>\n<div class=\"fitem-sep\"><\/div>\n<h3><strong>Cita<\/strong><\/h3>\n<p>Finer M, Novoa S (2017) Patrones y Drivers de Deforestaci\u00f3n en la Amazon\u00eda Peruana. MAAP: S\u00edntesis\u00a0#2.<br \/>\n<div class=\"fitem-sep\"><\/div><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Presentamos nuestro segundo reporte de s\u00edntesis, desarrollando con mayor detalle nuestro primer reporte publicado en setiembre del 2015. Esta s\u00edntesis est\u00e1 basada, en gran medida, en los 50 reportes del MAAP, publicados entre abril del 2015 y noviembre del 2016. 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