Interpretación de:
Deforestation risk in the Peruvian Amazon basin
https://doi.org/10.1017/s0376892921000291Rojas, E., Zutta, B., Velazco, Y., Montoya-Zumaeta, J., Salvà-Catarineu, M., 2021: Deforestation risk in the Peruvian Amazon basin, Envir. Conserv., 48, 310-319, https://doi.org/10.1017/s0376892921000291
Intérprete
Campos Sánchez Kevin
Fecha de interpretación
23/05/2024
Revisor
Gutierrez Villarreal Ricardo
Resultados y conclusiones
Se caracterizó el nivel de riesgo a la deforestación en la amazonía peruana mediante un modelo de aprendizaje automático. Los principales predictores son la distancia a las tierras agrícolas y carreteras, pues contribuyeron con casi el 77.6% de la información necesaria para la predicción. Generalmente, el riesgo es mayor cerca a las regiones ya deforestadas. De las que se destacan las áreas boscosas de los Andes orientales, la región minera de oro a escala artesanal en Madre de Dios y las cercanías a la Carretera Interoceánica, como las de mayor riesgo, entre alto y muy alto. Se evidencia la efectividad de las áreas naturalmente protegidas, pues presentan bajos niveles de riesgo y menores áreas forestales degradadas entre 2001-2019. Sin embargo, las zonas de amortiguamiento sufrieron pérdidas de bosque 7.6 veces mayores que el interior de las áreas protegidas, poniendo en riesgo su conservación. Por último, la presencia de comunidades nativas no es un disuasivo para la deforestación, cuyo origen es más probable que sea ilegal.
Metodología y datos
A partir de observaciones satelitales de pérdida de cubierta forestal como indicador de deforestación, información de unidades protectoras y variables potencialmente impulsoras de la deforestación, se entrenó el modelo “Maxent”, el cual utiliza técnicas de aprendizaje supervisado para estimar la distribución espacial del evento en estudio.
Limitaciones de la investigación
El modelo asume condiciones conservativas en la tasa de deforestación, por lo que no considera los esfuerzos gubernamentales ni las forzantes asociadas al cambio climático; así mismo, es vulnerable a la falsa detección de una zona “no forestal” en los datos de entrada, por lo general, ocasionado por la compleja topografía y la nubosidad persistente.
Recomendaciones
Los mapas de riesgo de deforestación permiten la priorización de medidas y elaboración de nuevas, con el fin de afrontar el problema actual de deforestación. Además, considerando las limitaciones del mismo, el modelo es aplicable para eventos distintos a la deforestación, como la ocurrencia de deslizamientos, incendios o minería ilegal.
Adaptación: ---
Mitigación: Uso de suelo, cambio de uso de suelo y silvicultura
Escala: Regional
Ámbito geográfico: Amazonía peruana
Palabras clave: Deforestación, Riesgo, Inteligencia artificial
Cita de la interpretación
Campos Sánchez, Kevin, 2024: Interpretación de Rojas et al. (2021, doi:10.1017/s0376892921000291), Observatorio de Conocimiento Científico sobre Cambio Climático del Perú, IGP, https://cienciaclimatica.igp.gob.pe/entities/interpretation/9c1c867c-e166-44a2-b130-25dd6f045000