Blog Teknis: Penjelasan Data Global Forest Watch tahun 2018

Read in English here. Lee en Español aqui. Lire en Français ici. Leia em Portugues aqui.

Data terbaru menunjukkan bahwa tingkat kehilangan tutupan pohon pada 2018 masih tinggi. Di bawah ini, kami menjawab beberapa pertanyaan penting yang sering diajukan terkait dataset kehilangan tutupan pohon tahunan pada Global Forest Watch.

Apa yang dihitung oleh kehilangan tutupan pohon?

Kumpulan data kehilangan tutupan pohon tahunan Universitas Maryland (UMD) mengukur hilangnya setidaknya setengah tutupan pohon dalam piksel 30 meter (juga dikenal sebagai gangguan penggantian tegakan). Pengukuran ini mencakup perubahan tutupan lahan secara permanen (deforestasi) atau kehilangan tutupan pohon yang bersifat sementara (dengan kemungkinan hutan akan kembali pulih). Pengkuruan ini juga mencakup kehilangan tutupan pohon yang terjadi secara alami maupun akibat kegiatan manusia. Degradasi hutan, yang disebabkan oleh kegiatan seperti penebangan selektif dan kebakaran, juga terkadang dicatat dalam dataset kehilangan tutupan pohon tahunan jika berdampak cukup besar pada kanopi pohon.

Kapan periode yang tercakup dalam dataset ini?

Dataset kehilangan tutupan pohon mencakup kehilangan tahunan di setiap tahun kalender antara 2001 hingga 2018. Karena pengumpulan data melalui satelit optik kerap terkendala tutupan awan di daerah tropis yang lembap, beberapa peristiwa kehilangan tutupan pohon yang terjadi pada akhir tahun dapat tercatat di dalam dataset di tahun berikutnya, setelah tutupan awan mereda. Hal ini seringkali terjadi di Indonesia dan sejumlah tropis lain yang umumnya memiliki tutupan awan, sehingga kami merekomendasikan untuk menggunakan rerata pergerakan tiga tahun untuk mengukur total luas dan tren kehilangan tutupan pohon.

Tahun ini, grafik kami berfokus pada jangka waktu 2002-2018 karena kami menggunakan dataset hutan primer sejak tahun 2001 sebagai dasar.

Apakah metodologi data yang digunakan konsisten selama durasi tersebut?

Data kehilangan tutupan pohon saat ini menggunakan satu algoritme yang mencakup tahun 2001-2010 dan 2011-2018. Kami menyarankan Anda untuk berhati-hati saat membandingkan jumlah kehilangan dari dua periode waktu tersebut, karena versi dataset yang lebih baru mungkin lebih sensitif dan lebih dapat menangkap perubahan-perubahan terkait pertanian skala kecil, kebakaran, dan bentuk degradasi hutan lainnya. Sebagai contoh, tahun 2016/2017 menunjukkan peningkatan pesat kehilangan tutupan pohon akibat kebakaran. Meskipun peristiwa ini dianggap sebagai anomali data, ada kemungkinan bahwa peristiwa kebakaran sebelum tahun 2011 juga berdampak besar, namun tidak terdeteksi karena perbedaan algoritme yang digunakan. UMD berencana untuk memproses ulang data kehilangan tutupan pohon di tahun-tahun sebelumnya menggunakan satu algoritme. Untuk saat ini, kita tidak tahu seberapa mirip hasil dari kedua algoritme tersebut.

Apa yang dimaksud dengan hutan primer?

Tahun ini, untuk pertama kalinya kami memiliki data cakupan hutan primer tropis lembap (sejak 2001), wilayah dengan tutupan pohon dewasa alami yang belum ditebang, serta wilayah yang pulih dalam beberapa waktu terakhir (kurang dari 30-50 tahun). Dataset dibuat oleh University of Maryland menggunakan citra Landsat dan algoritme pengindraan jauh untuk mengidentifikasi struktur kanopi pohon hutan primer dengan albedo rendah dan tekstur tinggi. Hutan primer dipetakan dengan resolusi 30 meter, tanpa ukuran bidang tanah minimum.

Pengeditan manual pascaalgoritme dilakukan untuk menghilangkan tutupan lahan hutan non-primer yang tidak dapat dipisahkan secara spektral, seperti perkebunan. Hutan-hutan yang mengalami penebangan selektif dapat disertakan atau tidak disertakan dalam dataset hutan primer. Kehilangan hutan yang disebabkan oleh pembangunan jalan atau kegiatan pembalakan intensif kemungkinan tidak terhitung sebagai hutan primer. Namun sebaliknya, hutan yang sebagian kanopinya hilang akibat penebangan selektif yang terlihat pada resolusi 30 meter mungkin disertakan. Jenis hutan primer lain tidak disertakan dalam dataset ini, sehingga kemungkinan banyak peristiwa hilangnya hutan primer yang tidak terdeteksi dalam statistik hutan primer lembap ini, termasuk di negara-negara seperti Madagaskar yang memiliki ekosistem hutan lahan kering dalam jumlah besar.

Apa yang dimaksud dengan kehilangan hutan primer?

Untuk menentukan jumlah kehilangan hutan primer, kami berfokus pada citra berukuran 30 kali 30 piksel meter yang menunjukkan kehilangan tutupan pohon di dalam hutan primer. Dengan menggunakan filter data hutan primer untuk kehilangan tutupan pohon, kami dapat melihat perubahan di sejumlah hutan yang berperan penting bagi keberadaan karbon dan keanekaragaman hayati serta tidak menyertakan catatan kehilangan tutupan pohon yang terjadi akibat rotasi tanaman atau perkebunan kayu. Yang terpenting, kami dapat mengasumsikan bahwa setiap kehilangan hutan primer mengakibatkan penurunan luas wilayah hutan primer, mengingat area-area ini tidak bisa dipulihkan dalam jangka waktu 20 tahun.

Dataset ini mencakup hilangnya kanopi pohon yang disebabkan oleh kegiatan manusia maupun bencana alam, termasuk kebakaran, dan belum tentu mengindikasikan deforestasi (konversi hutan menjadi penggunaan lahan lainnya secara permanen, seperti pertanian atau daerah perkotaan). Seperti yang disebutkan di atas, perubahan metodologi pada tahun 2011 dapat menyebabkan inkonsistensi data antara periode 2002-2010 dan 2011-2018.

Seberapa akurat data UMD akan kehilangan tutupan pohon tahunan di Brasil dibandingkan dengan estimasi resmi?

Data kehilangan tutupan pohon tahunan UMD dalam beberapa tahun terakhir berbeda dengan data yang dimiliki PRODES, sistem pemantauan resmi milik Brasil.

Kedua sistem tersebut menunjukkan hasil yang berlainan karena UMD dan PRODES mengukur dua jenis perubahan penting yang berbeda. PRODES berfokus pada penebangan besar-besaran hutan primer di Amazon, sementara UMD mengumpulkan data kehilangan seluruh tutupan pohon, termasuk kehilangan hutan sekunder, degradasi hutan akibat kebakaran dan bahkan kehilangan tutupan pohon sekecil 0,1 hektar. Selain itu, UMD menangkap kehilangan dari bulan Januari sampai Desember, sedangkan PRODES menggunakan data dari bulan Agustus sampai Juli.

PRODES, yang mulai berjalan pada tahun 1988 saat sebagian besar wilayah Amazon masih merupakan hutan primer, tidak mempertimbangkan perubahan hutan sekunder dalam perhitungannya. Daerah-daerah yang diidentifikasi mengalami deforestasi pada tahun-tahun sebelumnya, sekarang tidak lagi termasuk dalam kategori hutan primer, sehingga pengukuran yang dihasilkan hanya akurat di area-area yang baru ditebang habis di Amazon. Metodologi ini membantu perhitungan emisi karbon yang disebabkan oleh deforestasi, dengan asumsi bahwa seluruh karbon hutan dilepaskan saat hutan alami ditebang habis untuk pertama kalinya. Dengan metodologi ini, kita tidak perlu memperkirakan penyerapan karbon dari regenerasi hutan serta angka emisi yang dihasilkan oleh kehilangan hutan sekunder.  Dengan data hutan primer terbaru, kita dapat memfilter data kehilangan tutupan hutan UMD, sehingga data PRODES dapat diperkirakan dengan lebih akurat. Meskipun begitu, masih terdapat perbedaan antara dua dataset tersebut dalam beberapa tahun terakhir.

Tahun lalu, kami menunjukkan bahwa perbedaan metodologis ini menjelaskan perbedaan laporan dua dataset tersebut pada 2017. Tahun ini kami kembali mereplikasi metodologi PRODES dengan menggunakan data kehilangan tutupan pohon dari UMD untuk melihat apakah hal tersebut kembali terjadi di 2018. Kami membatasi analisis di wilayah-wilayah yang tercakup dalam analisis PRODES (hutan primer di wilayah hukum Amazon, Brasil). Kami juga tidak menyertakan angka kehilangan yang tumpang tindih dengan data wilayah terbakar yang dikeluarkan MODIS serta angka kehilangan di bawah 6,25 hektar (ukuran bidang tanah minimum PRODES). Hasilnya, menurut data UMD, total kehilangan tutupan pohon di Amazon mencapai 0,68 juta hektar, berbeda dari data awal PRODES yakni sebesar 0,79 juta hektar.

Analisis kami menunjukkan bahwa perbedaan definisi dan metodologi tersebut adalah alasan utama dari perbedaan kedua dataset ini. UMD dan PRODES sama pentingnya untuk memahami dinamika yang terjadi di hutan Amazon bagian Brasil dan, yang terpenting, kedua dataset tersebut sama-sama menunjukkan adanya peningkatan kehilangan tutupan hutan dari titik terendahnya di tahun 2012/2013.