Escrito por: Eduardo Rojas
Perú es el segundo país con mayor superficie de bosques tropicales en América Latina. Espacialmente, los bosques húmedos amazónicos ocupan el 60.9 % del territorio nacional (MINAM, 2015), albergan una gran diversidad de especies de flora y fauna silvestre, y proveen bienes y servicios fundamentales para el desarrollo del país y el bienestar de sus habitantes, especialmente de los pueblos indígenas u originarios que habitan en una gran parte de ellos. Asimismo, los bosques proveen el grueso de productos forestales de nuestro país y diversos servicios ecológicos y ambientales, como la captación y purificación del agua, el control de la erosión y la fijación de carbono, así que resulta imprescindible saber con certeza los cambios que se producen o pueden producirse en ellos.
Sin embargo, los grandes beneficios brindados por este bioma clave para el planeta vienen siendo amenazados ante el incremento acelerado de la deforestación, especialmente en el contexto de pandemia. De acuerdo a los datos de GEOBOSQUES, Perú rompió el récord de deforestación en 20 años, perdiendo más de 200 mil hectáreas (ha) de bosques. Por eso, es necesario disponer de una información fiable y actualizada del estado de estos bosques relacionada con el avance de la deforestación y, sobre todo, con los factores que los promueven, especialmente el que está relacionado con la infraestructura vial. (DAR, 2018; FAO, 2015).
Riesgo de deforestación
Ante este contexto, desde Derecho, Ambiente y Recursos Naturales (DAR), se desarrolló un estudio para analizar el riesgo por deforestación en el ámbito de Loreto, San Martín y Ucayali que representan el 68 % del territorio amazónico. De acuerdo con el Programa Nacional de Conservación de Bosques (PNCB), históricamente el departamento de Loreto acumula la mayor deforestación durante el periodo 2001 – 2018 con 435,232 ha, seguido por San Martín con 431, 607 ha y, por último, Ucayali con 388, 677 ha. Estos departamentos tienen diferentes dimensiones, por lo que la concentración y distribución de la deforestación es particular en cada una de ellos. Cabe indicar que la tendencia de la deforestación en su conjunto es al alza en el periodo analizado.
En el estudio se midió el posible impacto de la deforestación por la existencia de las carreteras nacionales, departamentales, vecinales y de los caminos forestales registrados actualmente. Sin embargo, la deforestación es causada también por otros factores, las cuales podemos dividir en: causas próximas y fuerzas impulsadoras latentes (Geist & Lambin, 2001; Lambin, 1999). Dentro de las posibles causas próximas, se encuentran el aumento de la infraestructura vial, la expansión de la frontera agrícola y la extracción de madera. En cambio, dentro de las fuerzas latentes, están los factores demográficos, económicos, tecnológicos, políticos y culturales. Para analizar estos factores, es necesario identificarlos, ubicarlos y que su información se pueda encontrar en una fuente oficial de libre acceso.
De los factores recopilados, estos fueron divididos en grupos de acuerdo a su participación. Estos pueden ser: factores causantes o moderadores de la deforestación en los tres departamentos.
- Dentro del grupo del aumento de infraestructura están: los lotes petroleros, la distancia a vías nacionales, departamentales, vecinales y la distancia a los caminos forestales detectados por el PNCB.
- Como parte de la expansión de la frontera agrícola está la distancia a las áreas agrícolas, a los pastizales y a zonas sin bosques.
- Como factores demográficos, están la distancia a centros poblados (INEI 2017) y a los ríos.
- Dentro del grupo bajo una administración pública o privada, se encuentran las áreas naturales protegidas, los predios privados, las concesiones forestales y las comunidades nativas.
- Por último, como factores biofísicos encontramos el modelo de elevación digital que, por un lado, puede funcionar como una barrera para los lugares de difícil acceso debido a su pendiente extrema y, por otro lado, puede ser un factor impulsor de pérdida de bosques en las zonas con poca pendiente
Figura 1. Mapa de Impactos directos por infraestructura vial
Recopilados y agrupados los factores de deforestación, es necesario identificar la distancia del impacto directo por deforestación a causa de las vías existentes. Estas vías tienen diferentes categorizaciones según la Resolución Directoral N° 02-2018-MTC/14 y se encuentran identificadas como vías con afirmado, asfaltado, asfaltado económico, sin afirmar, trocha, caminos registrados o caminos forestales y el trazado de los proyectos viales futuros. Diversos autores han afirmado que la deforestación por consecuencia de la existencia y del aumento de la infraestructura vial puede llegar hasta los 50 km (1, 2, 5 y 50 km en ese orden), por eso, es necesario incluir en el proceso del modelo un mapa de incentivos con los rangos mencionados.
Como resultado se obtuvo un mapa de riesgo de deforestación, el cual presenta una correlación espacial y estadística de la deforestación y sus factores. El mapa también nos permite entender y focalizar el espectro del riesgo para estos tres departamentos.
Figura 2. Mapa de riesgos de deforestación
Finalizado el mapa de riesgo de deforestación, el siguiente paso fue determinar su ubicación en el espacio para los próximos años. Cabe resaltar que los resultados de las simulaciones y de su ubicación dependen directamente de los datos históricos (concentración de la deforestación), y de los factores que los originan, por lo que, al variar los factores, las simulaciones pueden cambiar. Para este estudio se utilizaron tres escenarios en los cuales se consideró la deforestación hasta los 50 km de buffer:
- Escenario (A): Basado en la tendencia lineal histórica de los 18 años de pérdida en los bosques.
- Escenario (B): Basado en el promedio de la tasa de pérdida de los Bosques Húmedos Amazónicos observado en los 18 años (2000 – 2018) el cual fue proyectado al 2030.
- Escenario (C): Basado en el promedio de la tasa de pérdida de los bosques húmedos amazónicos observado en los últimos 10 años (2009 – 2018). De acuerdo con este escenario, solo se utilizaron las pérdidas de bosques de los 10 últimos años registrados.
En base al mapa de riesgo de deforestación y al mapa de priorización de áreas y, tomando como base las tasas de deforestación de cada escenario, se proyectó la deforestación hasta el 2030. De acuerdo con el documento “Cálculo del potencial de mitigación de las emisiones de GEI para el desarrollo de la nueva medida de mitigación del sector USCUSS” elaborado por DAR, se hace referencia a que la construcción y/o mejoramiento de la infraestructura vial puede aumentar la deforestación hasta un 32 % en los tres departamentos. En ese sentido, un siguiente paso fue tomar en consideración este aumento para cada tasa y escenario, obteniendo como resultados estadísticos los que se muestran en la tabla 1.
Tabla 1. Posible deforestación al 2030 con las condiciones actuales y futuras.
Figura 3. Estado de los bosques al 2030 a) escenario C espacial explícito, b) escenarios C + 32% espacial explícito.
El estudio realizado demuestra que la deforestación en la Amazonía puede incrementarse por la existencia y expansión de infraestructura vial, habiendo, en los tres escenarios modelados, un riesgo potencial de deforestación de 1 millón de hectáreas de bosques húmedos amazónicos aproximadamente para el periodo 2019-2030.
Es importante mencionar que, los resultados de la simulación de los bosques para el 2030, al ser espaciales, son útiles, pero no determinantes, debido a que son escenarios que pueden variar de acuerdo a las decisiones que se tomen en los próximos años. Ello representa una oportunidad para que a nivel sectorial, regional y local se tomen decisiones de política para prevenir y minimizar los impactos de la infraestructura en nuestra Amazonía.
En este contexto es necesario promover una gestión sostenible de los bosques a través de la búsqueda de una mejor alternativa para los futuros proyectos viales, debido a que, como hemos visto, la accesibilidad a los bosques naturales puede llevar a potenciar otros impulsores de deforestación, teniendo por consecuencia, el aumento de emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) hacia la atmósfera que dificulten el cumplimiento de nuestros compromisos climáticos nacionales de reducir en un 40 % las emisiones de GEI del país al 2030, en el marco del Acuerdo de París.
En ese sentido, la elaboración de escenarios futuros en base a los datos históricos de deforestación en las regiones de Loreto, San Martín y Ucayali, es una alternativa eficaz para poder prever el impacto de la deforestación en los tres departamentos, por lo que se recomienda que las instituciones encargadas de la planificación y gestión forestal a nivel nacional, regional y local puedan utilizar estos resultados como parte de su gestión, acompañando así, la toma de decisiones políticas con sustento y evidencia científica.
Encuentra el estudio detallado aquí: https://bit.ly/3xdUXRC
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Referencias bibliográficas
DAR. (2018). Carreteras y deforestación en el Perú. Lima – Perú.
FAO, 2016. (2015). Recursos Forestales Mundiales 2015. (FAO, Ed.) (Primera ed). Roma – Italia. Retrieved from www.fao.org/3/a-i4793s.pdf
Geist, H. J., & Lambin, E. F. (2001). What Drives Tropical Deforestation ? (Serie no 4). Louvain la Neuve – Belgica: LUCC International Project Office.
Lambin, E. F. (1999). Monitoring forest degradation in tropical regions by remote sensing: some methodological issues. Global Ecology and Biogeography, 8(3–4), 191–198. http://doi.org/10.1046/j.1365-2699.1999.00123.x
MINAM. (2009). El Perú de los Bosques. MINAM. Retrieved from http://cdam.minam.gob.pe/novedades/elperudelosbosques2011.pdf
MINAM. (2015). Memoria Descriptiva del Mapa de Bosque/No Bosque año 2000 y Mapa de pérdida de los Bosques Húmedos Amazonicos del Perú 2000 – 2011. Lima – Perú.
Potapov, P. V, Dempewolf, J., Talero, Y., Hansen, M. C., Stehman, S. V, Vargas, C., Rojas, E. J., Castillo, D., Mendoza, E., Calderón, A., Giudice, R., Malaga, N., & Zutta, B. R. (2014). National satellite-based humid tropical forest change assessment in Peru in support of REDD+ implementation. Environmental Research Letters, 9(12), 124012. http://doi.org/10.1088/1748-9326/9/12/124012