Interpretación de:
Life cycle of bamboo in the southwestern Amazon and its relation to fire events
https://doi.org/10.5194/bg-15-6087-2018Dalagnol, R., Wagner, F., Galvão, L., Nelson, B., Aragão, L., 2018: Life cycle of bamboo in the southwestern Amazon and its relation to fire events, Biogeosciences, 15, 6087-6104, https://doi.org/10.5194/bg-15-6087-2018
Intérprete
Gutierrez Villarreal Ricardo
Fecha de interpretación
09/09/2024
Resultados y conclusiones
La extensión de bosques de bambú vivo en la Amazonía sur-occidental (Perú-Brasil) es de 155000 km^2 de acuerdo a composiciones de reflectancias cercanas al infrarrojo del producto MAIAC-MODIS (2000-2017). Además, se pudieron estimar los años de mortalidad masiva en diferentes parches del área de estudio. No fue posible dar soporte a la hipótesis que relaciona a) una mayor disponibilidad de combustible luego de la mortalidad masiva del bambú cada 28 años con b) una mayor frecuencia de incendios que proveen de condiciones favorables para el crecimiento y dominio del bambú. Esto se debe en parte a la débil proporción de bosques de bambú quemados (0.01%) y a la corta longitud de datos, que no alcanza a cerrar un ciclo de 28 años. No obstante, la ocurrencia de incendios fue 45% mayor en áreas de bambú muerto que en área de bambú vivo en años de sequías asociados a fuentes de ignición propiciadas por el hombre. Sobre esas bases, los autores propusieron un mapa de posibles áreas de mortalidad masiva del bambú hacia 10 años después de la publicación del artículo (2018-2028), lo que podría dar indicios para verificar dicha hipótesis durante sequías e incendios forestales en el corto o mediano plazo a la publicación de este artículo.
Metodología y datos
Se derivaron mapas de bambú vivo sobre la base de series anuales de reflectancias del producto MAIAC (2000-2017) debido a sus ventajas en su uso en bosques densos. La detección de la mortalidad masiva dependió de las bandas cercanas al infrarrojo, en donde se derivó un mapa de zonas de mortalidad anual y se obtuvieron curvas de reflectancia y edad por cada una de las 8 bandas usadas, aunque al final se usaron solo las cercanas al infrarrojo por su mejor capacidad de representar la mortalidad masiva a los 28 años. Las predicciones de las zonas de mortalidad masiva se hicieron sobre la base de dichas curvas. La validación se realizó empleando criterio experto y análisis visual de parches muertos a partir de composites basados en el sensor TM de Landsat5 (1985-2000). Las relaciones entre la mortalidad y los incendios se hicieron utilizando conteos de incendios activos de MODIS (2002-2017).
Limitaciones de la investigación
La corta longitud de las series de tiempo de MAIAC usadas (2002-2017) no cierra el ciclo teórico propuesto de mortalidad masiva del bambú. Las curvas de reflectancia/edad son poco consistentes en las fases juveniles (hasta los 14 años), probablemente debido el bambú en este estadío sucede en el sotobosque.
Recomendaciones
El mapa de pronóstico de mortalidad masiva previsto tiene un pico en el 2022. Nótese que su pronóstico no involucra variables meteorológicas, pero en dicho año ocurrió una sequía muy importante con epicentro en el sudoccidente en la Amazonía peruana. De hecho, la región de alta mortalidad pronosticada coincide con una alta frecuencia de incendios durante la sequía del 2022 en setiembre-noviembre de acuerdo a un estudio reciente (10.3390/rs16142519). Valdría la penar evaluar la contribución de la posible mortalidad del bambú a las ocurrencias de dichos incendios forestales, y si pudo exacerbar las condiciones secas impuestas por dicha sequía.
Adaptación: Bosques
Mitigación: Uso de suelo, cambio de uso de suelo y silvicultura
Escala: Regional
Ámbito geográfico: Amazonía sud-occidental,Perú,Brasil,Madre de Dios
Palabras clave: Amazonía, Bambú, Incendios forestales, MODIS
Cita de la interpretación
Gutierrez Villarreal, Ricardo, 2024: Interpretación de Dalagnol et al. (2018, doi:10.5194/bg-15-6087-2018), Observatorio de Conocimiento Científico sobre Cambio Climático del Perú, IGP, https://cienciaclimatica.igp.gob.pe/entities/interpretation/9cf85841-e93d-41aa-b047-8e1977f91f5d