{"id":28578,"date":"2026-06-22T05:30:07","date_gmt":"2026-06-22T05:30:07","guid":{"rendered":"https:\/\/www.maapprogram.org\/amazon-hotspots-2025\/"},"modified":"2026-06-22T20:26:14","modified_gmt":"2026-06-22T20:26:14","slug":"deforestacion-amazonia-2025","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.maapprogram.org\/es\/deforestacion-amazonia-2025\/","title":{"rendered":"MAAP #244: Deforestaci\u00f3n e Incendios en la Amazon\u00eda 2025"},"content":{"rendered":"<div id=\"attachment_28464\" class=\"thumbnail alignright\"><img decoding=\"async\" class=\"wp-image-28464 \" src=\"http:\/\/www.maapprogram.org\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/FLoss_2025_SPA-1024x828.jpg\" alt=\"\" width=\"736\" height=\"596\" srcset=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/FLoss_2025_SPA-1024x828.jpg 1024w, https:\/\/www.maapprogram.org\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/FLoss_2025_SPA-300x243.jpg 300w, https:\/\/www.maapprogram.org\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/FLoss_2025_SPA-768x621.jpg 768w, https:\/\/www.maapprogram.org\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/FLoss_2025_SPA-1536x1242.jpg 1536w, https:\/\/www.maapprogram.org\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/FLoss_2025_SPA-2048x1656.jpg 2048w\" sizes=\"(max-width: 736px) 100vw, 736px\" \/><div class=\"caption\">Mapa base. Puntos cr\u00edticos de deforestaci\u00f3n e incendios en la Amazon\u00eda en 2025. Datos: UMD\/GLAD, ACA\/MAAP.<\/div><\/div>\n<p>Continuando con nuestra\u00a0<a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/es\/biblioteca-digital\/?_special_analysis=focos-de-deforestacion\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">serie anual<\/a>, presentamos un an\u00e1lisis detallado de los principales\u00a0<strong>focos de p\u00e9rdida forestal en la Amazonia para el a\u00f1o 2025<\/strong>, basado en los datos anuales recientemente publicados por la Universidad de Maryland y destacados en Global Forest Watch. Al igual que en otros informes de la serie, tomamos este conjunto de datos global y lo analizamos espec\u00edficamente para la Amazonia.<\/p>\n<p>Estos datos, que sirven como fuente consistente en los nueve pa\u00edses de la Amazonia, distinguen la p\u00e9rdida forestal causada por incendios de aquella debida a causas no relacionadas con el fuego. Utilizamos la p\u00e9rdida forestal no asociada a incendios como indicador indirecto de la deforestaci\u00f3n de origen humano, si bien esta categor\u00eda tambi\u00e9n incluye cierta p\u00e9rdida de origen natural. Adem\u00e1s, aplicamos un filtro para centrarnos exclusivamente en la p\u00e9rdida de bosque primario.<\/p>\n<p>En este contexto, podemos identificar los\u00a0<strong>principales focos de p\u00e9rdida forestal<\/strong>\u00a0\u2014tanto por causas relacionadas con incendios como por causas no relacionadas con ellos (como indicador indirecto de deforestaci\u00f3n)\u2014 en toda la Amazon\u00eda en 2025 (ver el\u00a0<strong>Mapa Base<\/strong>).<\/p>\n<p>Los puntos cr\u00edticos no relacionados con incendios (indicadores de\u00a0<strong>deforestaci\u00f3n<\/strong>) se debieron, en gran medida, a la agricultura y a la miner\u00eda de oro en toda la Amazonia. Estos puntos cr\u00edticos se concentraron en:<\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Fronteras de la soja<\/strong>\u00a0del sureste de Brasil (\u00c1rea A) y del sur de Bolivia (\u00c1rea B; ver\u00a0<a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/es\/soya-bolivia\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">MAAP #179<\/a>);<br \/>\n. <\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">A lo largo de las principales <strong>carreteras de Brasil<\/strong>, tales como la Carretera Transamaz\u00f3nica (\u00c1rea C) y la BR-364 (\u00c1rea D). Tambi\u00e9n se observa una expansi\u00f3n agr\u00edcola a lo largo de una extensa red vial en el norte de Brasil (\u00c1rea K),<br \/>\n.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">\u00c1reas agr\u00edcolas y miner\u00eda de oro en el\u00a0<strong>centro de Per\u00fa<\/strong>\u00a0(\u00c1rea E), incluyendo \u00e1reas ocupadas por colonias menonitas (<a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/es\/menonitas-deforestacion-peru-2024\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">MAAP #222<\/a>),<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/>\n.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Arco de deforestaci\u00f3n en el\u00a0<strong>noroeste de Colombia<\/strong>\u00a0(\u00c1rea F) asociado a carreteras, acaparamiento de tierras (y pastizales ganaderos asociados) y cultivo de coca (<a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/es\/colombia-chiribiquete-yari\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">MAAP #224<\/a>).<br \/>\n.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\">\u00c1reas de miner\u00eda de oro en el sur de Per\u00fa (\u00c1rea G;\u00a0<a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/es\/mineria-oro-peru-2025\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">MAAP #233<\/a>,\u00a0<a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/es\/peru-mining-tambopata\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">MAAP #241<\/a>), el norte de Ecuador (\u00c1rea H;\u00a0<a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/es\/mineria-ecuador-napo\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">MAAP #230<\/a>,\u00a0<a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/es\/mineria-ecuador-norte\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">MAAP #227<\/a>), el noreste de la Amazon\u00eda (Venezuela, Guyana, Surinam \u2014 por ejemplo, \u00c1rea I) y territorios Ind\u00edgenas en Brasil (por ejemplo, \u00c1rea J;\u00a0<a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/mining-xingu-brazil-indig\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">MAAP #239)<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Los <strong>focos de incendio<\/strong>\u00a0se concentraron en las fronteras de la soja y la ganader\u00eda del\u00a0<strong>sureste de la Amazonia brasile\u00f1a y del sureste de la Amazonia boliviana<\/strong>\u00a0(incluido el importante ecosistema de los bosques secos chiquitanos), as\u00ed como en el noreste de Bolivia. Estos datos sobre incendios pueden interpretarse como degradaci\u00f3n forestal, en contraste con los impactos m\u00e1s permanentes de la deforestaci\u00f3n.<\/p>\n<div class=\"fitem-sep\"><\/div>\n<h3><strong>P\u00e9rdida de bosque primario en la Amazonia, 2002-2025<\/strong><\/h3>\n<p>En 2025, la noticia m\u00e1s destacada fue que los incendios disminuyeron con respecto al a\u00f1o r\u00e9cord de 2024 (<strong>Gr\u00e1fico 1<\/strong>). No obstante, los incendios se mantuvieron en niveles hist\u00f3ricamente elevados (1,5 millones de hect\u00e1reas), lo que marc\u00f3 la tercera cifra m\u00e1s alta desde 2002 (solo por detr\u00e1s de las temporadas de incendios m\u00e1s intensas de 2016 y 2024).<\/p>\n<p>La p\u00e9rdida forestal no relacionada con incendios tambi\u00e9n disminuy\u00f3 con respecto a 2024 (Gr\u00e1fico 1). Si bien se situ\u00f3 ligeramente por encima del mill\u00f3n de hect\u00e1reas, constituy\u00f3 el total m\u00e1s bajo de los \u00faltimos 10 a\u00f1os y el quinto m\u00e1s bajo desde 2002.<\/p>\n<p>En conjunto, estimamos la p\u00e9rdida forestal no causada por incendios de\u00a0<strong>34,8 millones de hect\u00e1reas<\/strong>\u00a0de bosque primario desde 2002, aproximadamente el\u00a0<strong>tama\u00f1o de Alemania<\/strong>. Otros 12,2 millones de hect\u00e1reas se han visto afectadas por los incendios.<\/p>\n<p>Tenga en cuenta que el <strong>Gr\u00e1fico 1 es interactivo<\/strong>: el lector puede hacer clic en los elementos de la leyenda (p\u00e9rdida forestal no causada por incendios y causada por incendios) y en los c\u00edrculos correspondientes a cada a\u00f1o para visualizar el punto de datos.<\/p>\n<p><!-- GR\u00c1FICO 1 --><\/p>\n<div id=\"wrap-g1\" style=\"width: 100%; max-width: 960px; margin: 0 auto; overflow: hidden;\"><iframe id=\"graf-g1\" style=\"width: 960px; height: 608px; border: none; display: block; transform-origin: 0 0;\" src=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/wp-content\/uploads\/charts\/graph1_amazon_total_loss.html\" scrolling=\"no\"><\/iframe><\/div>\n<div class=\"fitem-sep\"><\/div>\n<h3><strong>P\u00e9rdida de bosque primario en la Amazonia, 2025<\/strong><\/h3>\n<p>En 2025, la mayor parte de la p\u00e9rdida de bosque primario no asociada a incendios se produjo en Brasil (55 %), seguida por Bolivia (20 %), Per\u00fa (14 %) y Colombia (6 %), conformando claramente los cuatro primeros puestos (<strong>Gr\u00e1fico 2a<\/strong>).<\/p>\n<p>Cabe destacar que\u00a0<strong>Brasil<\/strong>\u00a0registr\u00f3 la menor p\u00e9rdida anual desde 2002, situ\u00e1ndose en torno a las 560.475 hect\u00e1reas (v\u00e9ase la l\u00ednea roja en el Anexo 1).<\/p>\n<p>La p\u00e9rdida de bosque primario no causada por incendios en\u00a0<strong>Bolivia<\/strong>\u00a0(200.000 ha) se mantuvo hist\u00f3ricamente elevada (la cuarta m\u00e1s alta registrada), aunque inferior al pico anterior de los tres a\u00f1os comprendidos entre 2022 y 2024 (v\u00e9ase la l\u00ednea naranja en el Anexo 1).<\/p>\n<p>La p\u00e9rdida de bosque primario no causada por incendios en\u00a0<strong>Per\u00fa<\/strong>\u00a0fue la quinta m\u00e1s alta registrada (147.480 ha) y la m\u00e1s alta de los \u00faltimos cinco a\u00f1os (v\u00e9ase la l\u00ednea amarilla en el Anexo 1).<\/p>\n<p>La p\u00e9rdida de bosque primario no causada por incendios en\u00a0<strong>Colombia<\/strong>\u00a0(66.310 ha) fue la segunda m\u00e1s baja desde el acuerdo de paz con las FARC en 2016 (v\u00e9ase la l\u00ednea azul en el Anexo 1).<\/p>\n<p>La inmensa mayor\u00eda (97%) de la p\u00e9rdida de bosque primario causada por\u00a0<strong>incendios<\/strong>\u00a0se produjo en tan solo dos pa\u00edses: Brasil y Bolivia. Per\u00fa aport\u00f3 un 2% (26.580 ha). El impacto de los incendios en los tres pa\u00edses fue muy inferior al de la temporada de incendios r\u00e9cord del a\u00f1o pasado.<\/p>\n<p>Tenga en cuenta que el <strong>Gr\u00e1fico 2a es interactivo<\/strong>: el lector puede hacer clic en las barras de cada pa\u00eds correspondientes a la p\u00e9rdida de bosque no causada por incendios (barras moradas) y a la p\u00e9rdida de bosque causada por incendios (barras naranjas). Para ver los datos de los pa\u00edses con menor p\u00e9rdida de bosque, haga clic en la opci\u00f3n \u00abLog\u00bb (escala logar\u00edtmica) situada en la parte superior derecha (o consulte el Anexo 1, m\u00e1s abajo).<\/p>\n<p><!-- GR\u00c1FICO 2a --><\/p>\n<div id=\"wrap-g2\" style=\"width: 100%; max-width: 960px; margin: 0 auto; overflow: hidden;\"><iframe id=\"graf-g2\" style=\"width: 960px; height: 527px; border: none; display: block; transform-origin: 0 0;\" src=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/wp-content\/uploads\/charts\/graph2a_country_loss_2025.html\" scrolling=\"no\"><\/iframe><\/div>\n<div class=\"fitem-sep\"><\/div>\n<h3><strong>Tasa de p\u00e9rdida de bosque primario en la Amazonia, 2025<\/strong><\/h3>\n<p>Al estandarizar por superficie, mostramos que\u00a0<strong>Bolivia<\/strong>\u00a0presenta la tasa m\u00e1s alta de p\u00e9rdida de bosque primario no asociada a incendios, seguida por Per\u00fa, Colombia y, posteriormente, Brasil (<strong>Gr\u00e1fico 2b<\/strong>).<\/p>\n<p>Bolivia tambi\u00e9n tiene, con diferencia, la tasa m\u00e1s alta de p\u00e9rdida de bosques primarios causada por incendios, seguida por Brasil y, m\u00e1s distante, Per\u00fa.<\/p>\n<p>Cabe destacar que el <strong>Gr\u00e1fico 2b es interactivo<\/strong>: el lector puede hacer clic en las barras de cada pa\u00eds correspondientes a la p\u00e9rdida de bosque no causada por incendios (barras moradas) y a la p\u00e9rdida de bosque causada por incendios (barras naranjas).<\/p>\n<p><!-- GR\u00c1FICO 2b --><\/p>\n<div id=\"wrap-g6\" style=\"width: 100%; max-width: 960px; margin: 0 auto; overflow: hidden;\"><iframe id=\"graf-g6\" style=\"width: 960px; height: 527px; border: none; display: block; transform-origin: 0 0;\" src=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/wp-content\/uploads\/charts\/graph2b_country_loss_rate_2025.html\" scrolling=\"no\"><\/iframe><\/div>\n<div class=\"fitem-sep\"><\/div>\n<h3><strong>Deforestaci\u00f3n en la Amazon\u00eda 2025<\/strong><\/h3>\n<p>En un an\u00e1lisis novedoso, estimamos directamente la\u00a0<strong>deforestaci\u00f3n amaz\u00f3nica<\/strong>\u00a0por primera vez. Como se ha se\u00f1alado anteriormente, los datos de p\u00e9rdida de bosque primario descritos m\u00e1s arriba constituyen un buen indicador indirecto de la deforestaci\u00f3n, pero tambi\u00e9n incluyen p\u00e9rdidas asociadas a eventos naturales, tales como deslizamientos de tierra, tormentas de viento y el curso cambiante de los r\u00edos.<\/p>\n<p>Utilizando el conjunto de datos \u00abWRI Google Drivers of Tree Cover Loss\u00bb, estimamos la p\u00e9rdida de bosque primario causada directamente por la agricultura, la miner\u00eda y la infraestructura. Es decir, estimamos directamente la deforestaci\u00f3n de origen humano.<\/p>\n<p>En 2025, estimamos la\u00a0<strong>deforestaci\u00f3n de 736.484 hect\u00e1reas<\/strong>\u00a0en toda la Amazon\u00eda (<strong>Gr\u00e1fico 3<\/strong>). La\u00a0<strong>gran mayor\u00eda (94,6%)<\/strong>\u00a0de esta deforestaci\u00f3n provino de la\u00a0<strong>agricultura<\/strong>\u00a0(tanto permanente como migratoria). Un 5,3% adicional provino de materias primas duras, principalmente\u00a0<strong>miner\u00eda de oro<\/strong>. El 0,1% restante fue causado por carreteras e infraestructuras.<\/p>\n<p>M\u00e1s de la mitad (55,2 %) de esta deforestaci\u00f3n ocurri\u00f3 en\u00a0<strong>Brasil<\/strong>, seguido por\u00a0<strong>Per\u00fa<\/strong>\u00a0(16,8 %),\u00a0<strong>Bolivia<\/strong>\u00a0(13,8 %) y\u00a0<strong>Colombia<\/strong>\u00a0(8,5 %).<\/p>\n<p>Per\u00fa registr\u00f3 la mayor deforestaci\u00f3n minera, seguido por Brasil, Guyana, Surinam y Venezuela. Sin embargo, cabe se\u00f1alar que Amazon Mining Watch indica que Brasil present\u00f3 una deforestaci\u00f3n minera superior a la de Per\u00fa en 2025.<\/p>\n<p>Tenga en cuenta que el <strong>Gr\u00e1fico 3 es interactivo<\/strong>: el lector puede hacer clic en las barras correspondientes a cada pa\u00eds. Para ver los datos de los pa\u00edses con menor p\u00e9rdida de bosques, haga clic en la opci\u00f3n \u00abLog\u00bb situada en la parte superior derecha.<\/p>\n<p><!-- GR\u00c1FICO 3 --><\/p>\n<div id=\"wrap-g3\" style=\"width: 100%; max-width: 960px; margin: 0px auto; overflow: hidden; text-align: center;\"><iframe id=\"graf-g3\" style=\"width: 960px; height: 568px; border: none; display: block; transform-origin: 0 0;\" src=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/wp-content\/uploads\/charts\/graph3_deforestation_by_driver.html\" scrolling=\"no\"><\/iframe><\/div>\n<div style=\"width: 100%; max-width: 960px; margin: 0px auto; overflow: hidden; text-align: center;\"><\/div>\n<div class=\"fitem-sep\"><\/div>\n<h3><b>Deforestaci\u00f3n Amaz\u00f3nica 2025 en \u00c1reas Protegidas y Territorios Ind\u00edgenas<\/b><\/h3>\n<p>De la deforestaci\u00f3n de la Amazon\u00eda registrada en 2025 y mencionada anteriormente, cerca de <strong>132.000 hect\u00e1reas<\/strong> (18 %) se produjeron en <strong>\u00e1reas protegidas y territorios ind\u00edgenas<\/strong> (<strong>Gr\u00e1fico 4<\/strong>). Esta cifra puede considerarse una estimaci\u00f3n general de la <strong>deforestaci\u00f3n ilegal<\/strong>.<\/p>\n<p>La agricultura fue responsable del 89 % de esta deforestaci\u00f3n, y la miner\u00eda, del 11 % restante.<\/p>\n<p>Brasil registr\u00f3 la mayor deforestaci\u00f3n en \u00e1reas protegidas y territorios ind\u00edgenas (33 %), seguido por Bolivia (25 %), Per\u00fa (20 %), Colombia (10 %), Venezuela (6 %) y Ecuador (4 %).<\/p>\n<p>En el caso espec\u00edfico de la miner\u00eda de oro, Brasil present\u00f3 la mayor deforestaci\u00f3n en \u00e1reas protegidas y territorios ind\u00edgenas, seguido por Per\u00fa y Venezuela.<\/p>\n<p>Cabe destacar que el <strong>Gr\u00e1fico 4 es interactivo<\/strong>: el lector puede hacer clic en los elementos de la leyenda (Agricultura y Miner\u00eda, seg\u00fan la designaci\u00f3n) y en las barras para visualizar los datos de cada pa\u00eds.<\/p>\n<p><!-- GR\u00c1FICO 5 --><\/p>\n<div id=\"wrap-g5\" style=\"width: 100%; max-width: 960px; margin: 0 auto; overflow: hidden;\"><iframe id=\"graf-g5\" style=\"width: 960px; height: 648px; border: none; display: block; transform-origin: 0 0;\" src=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/wp-content\/uploads\/charts\/graph4_deforestation_PA_IT.html\" scrolling=\"no\"><\/iframe><\/div>\n<div class=\"fitem-sep\"><\/div>\n<h3><strong>Anexo 1<\/strong><\/h3>\n<p>Tenga en cuenta que el <strong>Anexo 1 es interactivo<\/strong>: el lector puede hacer clic en los pa\u00edses de la leyenda y en los c\u00edrculos correspondientes a cada a\u00f1o para visualizar el punto de datos. Para ver los datos de los pa\u00edses con menor p\u00e9rdida de bosques, haga clic en la opci\u00f3n \u00abLog\u00bb (escala logar\u00edtmica) situada en la parte superior derecha.<\/p>\n<p><!-- GR\u00c1FICO 44 --><\/p>\n<div><\/div>\n<div id=\"wrap-g44\" style=\"width: 100%; max-width: 960px; margin: 0 auto; overflow: hidden;\"><iframe id=\"graf-g44\" style=\"width: 960px; height: 628px; border: none; display: block; transform-origin: 0 0;\" src=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/wp-content\/uploads\/charts\/annex1_country_trends.html\" scrolling=\"no\"><\/iframe><\/div>\n<p><script>\n  var graficos = [\n    { wrap: 'wrap-g1', frame: 'graf-g1', w: 960, h: 608 },\n    { wrap: 'wrap-g2', frame: 'graf-g2', w: 960, h: 527 },\n    { wrap: 'wrap-g3', frame: 'graf-g3', w: 960, h: 568 },\n    { wrap: 'wrap-g4', frame: 'graf-g4', w: 960, h: 648 },\n    { wrap: 'wrap-g5', frame: 'graf-g5', w: 960, h: 648 },\n    { wrap: 'wrap-g6', frame: 'graf-g6', w: 960, h: 527 }\n    { wrap: 'wrap-g44', frame: 'graf-g44', w: 960, h: 628 }\n  ];<\/p>\n<p>  function scaleIframe(wrapId, frameId, w, h) {\n    var wrap  = document.getElementById(wrapId);\n    var frame = document.getElementById(frameId);\n    var s     = wrap.offsetWidth \/ w;\n    frame.style.transform = 'scale(' + s + ')';\n    wrap.style.height     = (h * s) + 'px';\n  }<\/p>\n<p>  window.addEventListener('resize', function() {\n    graficos.forEach(function(g) {\n      scaleIframe(g.wrap, g.frame, g.w, g.h);\n    });\n  });\n<\/script><\/p>\n<div class=\"fitem-sep\"><\/div>\n<h3><strong>Implicaciones pol\u00edticas<\/strong><\/h3>\n<p>Tras la temporada de incendios de 2024, que bati\u00f3 todos los r\u00e9cords, el impacto de los incendios en 2025 sigui\u00f3 siendo hist\u00f3ricamente elevado (el tercero m\u00e1s alto registrado), aunque se redujo considerablemente respecto al pico del a\u00f1o anterior. Tal como se detalla en el\u00a0<a href=\"https:\/\/www.maapprogram.org\/es\/deforestacion-incendios-amazonia-2024\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">MAAP #229<\/a>, la temporada de incendios de 2024 estuvo asociada a un intenso evento de El Ni\u00f1o, el cual gener\u00f3 condiciones de sequ\u00eda extrema en toda la Amazon\u00eda. Por el contrario, el a\u00f1o 2025 se asoci\u00f3 a las condiciones de mayor humedad propias de La Ni\u00f1a. Esta correlaci\u00f3n tiene importantes implicaciones para la pr\u00f3xima temporada del \u00abs\u00faper El Ni\u00f1o\u00bb \u2014que se prev\u00e9 para el futuro cercano\u2014 y ser\u00e1 el tema de un pr\u00f3ximo informe.<\/p>\n<p>En lugar de incendios, la noticia m\u00e1s destacada de 2025 fue relativamente positiva: la menor p\u00e9rdida de bosque primario no asociada a incendios de los \u00faltimos 10 a\u00f1os, y la quinta cifra m\u00e1s baja registrada hasta la fecha.<\/p>\n<p>Sin embargo, en 2025 se perdieron 1 mill\u00f3n de hect\u00e1reas adicionales de bosque primario, lo que elev\u00f3 el total acumulado de p\u00e9rdidas a 34,8 millones de hect\u00e1reas desde 2002, una superficie equivalente al tama\u00f1o de Alemania o de Montana.<\/p>\n<p>Al igual que en a\u00f1os anteriores, los pa\u00edses con la mayor p\u00e9rdida de bosque primario fueron Brasil, Bolivia, Per\u00fa y Colombia, respectivamente.<\/p>\n<p>Cabe destacar que Brasil registr\u00f3 la menor p\u00e9rdida anual desde que se tienen registros (2002), y Colombia, la segunda menor desde el acuerdo de paz con las FARC en 2016. En contraste, tanto Bolivia como Per\u00fa presentaron cifras relativamente altas, aunque con tendencias divergentes: la de Bolivia fue inferior a la de los a\u00f1os pico anteriores, mientras que la de Per\u00fa result\u00f3 ser la m\u00e1s elevada de los \u00faltimos cinco a\u00f1os.<\/p>\n<p>Al estandarizar los datos en funci\u00f3n de la superficie, Bolivia registr\u00f3 la tasa m\u00e1s alta de p\u00e9rdida de bosque primario, seguida por Per\u00fa, Colombia y, por \u00faltimo, Brasil.<\/p>\n<p>En t\u00e9rminos de patrones espaciales, se detectaron focos de p\u00e9rdida de bosque primario no asociada a incendios en todos los pa\u00edses. Las principales \u00e1reas de deforestaci\u00f3n agr\u00edcola se ubicaron en el sureste de Brasil, el sur de Bolivia, el centro de Per\u00fa y el noroeste de Colombia. Se identificaron zonas mineras destacadas en el sur y el centro de Per\u00fa, el norte de Ecuador, el noreste de la Amazon\u00eda (Venezuela, Guyana, Surinam) y en territorios ind\u00edgenas de Brasil.<\/p>\n<p>Por \u00faltimo, en un an\u00e1lisis novedoso, estimamos directamente la deforestaci\u00f3n amaz\u00f3nica por primera vez, utilizando un nuevo conjunto de datos proporcionado por el WRI y Google. Para el a\u00f1o 2025, estimamos una deforestaci\u00f3n de 736.484 hect\u00e1reas en toda la Amazon\u00eda. La inmensa mayor\u00eda (94,6 %) de esta deforestaci\u00f3n fue consecuencia de la agricultura (tanto permanente como itinerante). Un 5,3 % adicional provino de la extracci\u00f3n de materias primas (productos b\u00e1sicos), principalmente de la miner\u00eda de oro. El 0,1 % restante fue causado por carreteras e infraestructuras.<\/p>\n<p>M\u00e1s de la mitad (55,2 %) de esta deforestaci\u00f3n se produjo en Brasil, seguido por Per\u00fa, Bolivia y Colombia. Per\u00fa registr\u00f3 la mayor deforestaci\u00f3n vinculada a la miner\u00eda, seguido por Brasil, Guyana, Surinam y Venezuela.<\/p>\n<p>Si bien la agricultura es responsable del mayor impacto en t\u00e9rminos del n\u00famero total de hect\u00e1reas deforestadas, gran parte de este impacto se concentra en zonas de deforestaci\u00f3n en expansi\u00f3n y a lo largo de las carreteras. Entre los ejemplos clave se incluyen la expansi\u00f3n de la deforestaci\u00f3n a lo largo de las principales v\u00edas del este y el sur de la Amazon\u00eda brasile\u00f1a; la expansi\u00f3n de la deforestaci\u00f3n asociada al cultivo de soja en el sur de la Amazon\u00eda boliviana; la expansi\u00f3n de la deforestaci\u00f3n provocada por colonias menonitas en el centro de la Amazon\u00eda peruana; y el arco de deforestaci\u00f3n en el noroeste de la Amazon\u00eda colombiana.<\/p>\n<p>La miner\u00eda de oro, por otro lado, tiene el mayor impacto en lo que respecta a la afectaci\u00f3n de \u00e1reas sensibles. A diferencia de la deforestaci\u00f3n agr\u00edcola \u2014que suele seguir el trazado de las carreteras\u2014, la miner\u00eda de oro \u2014y en particular la miner\u00eda ilegal\u2014 a menudo se dirige hacia las zonas m\u00e1s remotas e intactas, tales como las \u00e1reas protegidas y los territorios ind\u00edgenas. Entre los ejemplos m\u00e1s destacados se encuentran el sur de la Amazon\u00eda peruana, el norte de la Amazon\u00eda ecuatoriana, la zona fronteriza entre las Amazon\u00edas colombiana y brasile\u00f1a, los territorios ind\u00edgenas de la Amazon\u00eda brasile\u00f1a y el noreste amaz\u00f3nico (Venezuela, Surinam y Guyana).<\/p>\n<p>Es importante se\u00f1alar que los datos aqu\u00ed presentados pueden diferir de los datos nacionales difundidos por los gobiernos. Esta discrepancia puede atribuirse a diferencias metodol\u00f3gicas (nos centramos en el impacto sobre los bosques primarios), a la resoluci\u00f3n espacial (30 metros en nuestro caso) y a la delimitaci\u00f3n de la Amazon\u00eda (empleamos un l\u00edmite h\u00edbrido dise\u00f1ado para lograr la m\u00e1xima inclusi\u00f3n tanto de las cuencas hidrogr\u00e1ficas como de los aspectos biogeogr\u00e1ficos). Dadas estas posibles diferencias entre las distintas fuentes, lo m\u00e1s recomendable es centrarse en la convergencia de las tendencias y patrones generales, en lugar de prestar una atenci\u00f3n excesiva a las diferencias num\u00e9ricas absolutas.<\/p>\n<div class=\"fitem-sep\"><\/div>\n<h3><strong>Metodolog\u00eda<\/strong><\/h3>\n<p>La metodolog\u00eda oficial se presenta en ingl\u00e9s:<\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">The analysis was based on 30-meter resolution annual forest loss data produced by the University of Maryland and also presented by Global Forest Watch.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">This data was complemented with the\u00a0<\/span><a href=\"https:\/\/glad.umd.edu\/dataset\/Fire_GFL\"><span style=\"font-weight: 400;\">Global Forest Loss due to fire<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">\u00a0dataset that is unique in terms of being consistent across the Amazon (in contrast to country specific estimates) and distinguishes forest loss caused directly by fire (note that virtually all Amazon fires are human-caused). The values included were \u2018medium\u2019 and \u2018high\u2019 confidence levels (code 3-4).\u00a0This fire data may be interpreted as forest degradation, in contrast to the more permanent impacts of deforestation.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">The remaining forest loss serves as a likely close proxy for deforestation, with the only remaining exception being natural events such as landslides, wind storms, and meandering rivers. The values used to estimate this category were \u2018low\u2019 certainty of forest loss due to fire (code 2), and forest loss due to other \u2018non-fire\u2019 drivers (code 1).<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">For the baseline, it was defined to establish areas with &gt;30%\u00a0<\/span><a href=\"https:\/\/storage.googleapis.com\/earthenginepartners-hansen\/GFC-2022-v1.10\/download.html\"><span style=\"font-weight: 400;\">tree canopy density<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">\u00a0in 2000.\u00a0Importantly, we applied a filter to calculate only primary forest loss by intersecting the forest cover loss data with the additional dataset \u201cprimary humid tropical forests\u201d as of 2001 (Turubanova et al 2018). For more details on this part of the methodology, see the\u00a0<\/span><a href=\"https:\/\/www.globalforestwatch.org\/blog\/data-and-research\/technical-blog-global-forest-watchs-2018-data-update-explained\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">Technical Blog<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">\u00a0from Global Forest Watch\u00a0(Goldman and Weisse 2019).<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Our geographic range for the Amazon is a hybrid designed for maximum inclusion: biogeographic boundary (as defined by RAISG) for all countries, except for Bolivia and Peru, where we use the watershed boundary, and Brazil, where we use the Legal Amazon boundary.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Protected areas and Indigenous territory data from RAISG and official sources. In case of an overlap, data was included in the protected areas category. Note that Suriname does not have titled Indigenous territories.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">To identify the deforestation hotspots, we conducted a kernel density estimate. This type of analysis calculates the magnitude per unit area of a particular phenomenon, in this case, forest cover loss. We conducted this analysis using the Kernel Density tool from the Spatial Analyst Tool Box of ArcGIS. We used the following parameters:<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Search Radius: 15000 layer units (meters)<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/>\n<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Kernel Density Function: Quartic kernel function<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/>\n<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Cell Size in the map: 50 x 50 meters (0.25 hectares)<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"><br \/>\n<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Everything else was left to the default setting.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">For the Base Map, we used the following concentration percentages: High: 3-14%; Very High: &gt;14%. These percentages correspond to the\u00a0concentration of forest loss pixels,\u00a0with\u00a0a pixel size of 50 x 50 meters (0.25 hectares).<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Using the \u201cWRI Google Drivers of Tree Cover Loss\u201d dataset, we then estimated human-cause<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">d deforestation. The main challenge was analyzing this 1 km resolution dataset in relation to the 30 m resolution annual forest loss dataset described above.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Building upon the annual forest loss by confidence level )\u2014from which fire-related loss was excluded based on confidence levels 3 and 4\u2014a second layer, designated \u00abForest Loss Non-Fire\u00bb (confidence levels 1 and 2), was generated; onto this layer, the cumulative \u00abDrivers\u00bb layer (2001\u20132025) was overlaid to analyze which underlying causes were associated with the recorded loss.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">The result was an artificial scale 30 m resolution; it should be noted here that the spatial correlation is not exact. Since Driver&#8217;s original data has a resolution of 1 km\u2014which encompasses multiple 30-meter pixels\u2014this value has been replicated (downscaled). Through layer merging, a layer was obtained containing forest loss pixel values \u200b\u200baccompanied by a confidence level and an assigned driver\u2014meaning the probable primary cause of the loss has been identified.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">To estimate human-caused deforestation, we focused on just four of the drivers: agriculture (both permanent and shifting), hard commodities, and roads &amp; infrastructure. In other words, we did not include Natural forest loss, Wildfires, or Logging.<\/span><\/p>\n<div class=\"fitem-sep\"><\/div>\n<h3><strong>Agradecimientos<\/strong><\/h3>\n<p>Agradecemos a los colegas de las siguientes organizaciones por sus \u00fatiles comentarios sobre el informe: Conservaci\u00f3n Amaz\u00f3nica \u2013 ACEAA en Bolivia, Conservaci\u00f3n Amaz\u00f3nica \u2013 ACCA en Per\u00fa y Fundaci\u00f3n EcoCiencia en Ecuador.<\/p>\n<p>Este trabajo fue apoyado por Norad (Agencia Noruega de Cooperaci\u00f3n para el Desarrollo).<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" class=\" wp-image-23526 aligncenter\" src=\"http:\/\/www.maapprogram.org\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/maaproject.org-maap-208-mineria-de-oro-en-la-amazonia-peruana-sur-resumen-2021-2024-Norad-Logo.png\" alt=\"\" width=\"320\" height=\"177\" \/><\/p>\n<div class=\"fitem-sep\"><\/div>\n<h3><b>Cita<\/b><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Finer M, Ari\u00f1ez A, Bodin B, Santana A (2026) Deforestaci\u00f3n e Incendios en la Amazon\u00eda 2025. MAAP: 244.<\/span><\/p>\n<div class=\"fitem-sep\"><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Continuando con nuestra\u00a0serie anual, presentamos un an\u00e1lisis detallado de los principales\u00a0focos de p\u00e9rdida forestal en la Amazonia para el a\u00f1o 2025, basado en los datos anuales recientemente publicados por la Universidad de Maryland y destacados en Global Forest Watch. 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