Explicación de los datos de Global Forest Watch sobre la pérdida de cobertura arbórea en 2024

Los nuevos datos sobre la pérdida de cobertura arbórea del laboratorio GLAD de la Universidad de Maryland (UMD), que están disponibles en Global Forest Watch (GFW), muestran que los incendios impulsaron un aumento récord en la pérdida de bosques primarios tropicales húmedos en 2024. Este año, observamos algunas diferencias entre los datos de la UMD y las estimaciones de deforestación provenientes de otras fuentes, como los sistemas de monitoreo nacionales. Comparamos estimaciones de Brasil, Indonesia y los trópicos. ¿Qué miden los datos de la UMD, en qué se diferencian este año y cómo se comparan con otras estimaciones oficiales de deforestación? Esto es lo que usted debe saber sobre los nuevos datos. 

¿Qué mide la pérdida de cobertura arbórea y cuál es su diferencia con la deforestación? 

Los datos de pérdida de cobertura arbórea de la UMD capturan alteraciones en la vegetación leñosa de al menos cinco metros de altura para los años calendario entre 2001 y 2024. Esto incluye la mortalidad o remoción de árboles en bosques naturales, así como en plantaciones de fibra de madera o cultivos arbóreos. Sin embargo, los datos de bosques primarios tropicales húmedos que utilizamos para filtrar la pérdida en los trópicos incluyen bosques tropicales naturales maduros y excluyen plantaciones, cultivos arbóreos y bosques secundarios jóvenes, lo cual nos permite enfocar el análisis en pérdidas no relacionadas con ciclos de cosecha o manejo forestal. La pérdida de cobertura arbórea puede ser de origen humano o natural y puede ser permanente o temporal. 

La deforestación, por otro lado, generalmente se refiere a un cambio permanente de bosque a otro uso del suelo inducido por actividades humanas. Algunas formas de pérdida de cobertura arbórea, como la conversión de un bosque natural en tierras agrícolas, generalmente se consideran como deforestación, mientras que otras, como la tala de madera en plantaciones forestales o las perturbaciones naturales, no suelen considerarse como deforestación. Lea más sobre las diferencias aquí. La pérdida de cobertura arbórea, ya sea que se considere deforestación o no, puede ser legal o ilegal. 

En algunos casos, como en el Seguimiento de Objetivos de Deforestación y Restauración de Global Forest Review, utilizamos una estimación indirecta de la deforestación.  Esta estimación utiliza datos sobre los causas de la pérdida de cobertura arbórea e incluye pérdidas asociadas a la agricultura itinerante en bosques primarios tropicales húmedos, así como toda pérdida de cobertura arbórea (dentro y fuera de estos bosques) atribuida a agricultura permanente, productos básicos de consumo (infraestructura de minería o de energía) y asentamientos e infraestructura. No se incluyen las pérdidas temporales, como las causadas por incendios o actividades de tala. 

¿Qué incluye la pérdida de cobertura arbórea por incendios? 

Los datos de pérdida de cobertura arbórea debida a incendios de la UMD distingue la pérdida provocada por incendios de todas las demás pérdidas de cobertura arbórea. Estos datos son creados mediante el uso de un modelo que atribuye la probabilidad de pérdida debida al fuego de cada píxel de pérdida de cobertura arbórea de 30 metros. Los datos sobre la pérdida de cobertura arbórea debida a los incendios incluyen los incendios, ya sean naturales o provocados por el hombre, que generan una pérdida directa del dosel de cobertura. Los datos capturan incendios forestales, quemas realizadas utilizados para despejar el suelo para otros usos e incendios intencionales que generan pérdida de cobertura arbórea (incluidos aquellos que se propagan accidentalmente tras haber sido iniciados por actividades humanas vinculadas a la agricultura, la caza, la recreación o el vandalismo). Sin embargo, no se incluyen los casos en los que los árboles son talados primero y la vegetación restante se quema posteriormente, ya que el impulsor inicial de la pérdida es la remoción mecánica.  

Estos datos nos permiten comprender mejor cómo el fuego impactó la pérdida de cobertura arbórea en 2024. Por ejemplo, el 2024 fue el año más cálido registrado y en América Latina hubieron sequías generalizadas, lo que creó condiciones calurosas y secas que alimentaron la propagación de incendios en toda la región. Fuera de la zona de los trópicos, Canadá y Rusia sufrieron grandes pérdidas debido a incendios. Obtenga más información sobre nuestros resultados a partir de los datos de 2024 aquí 

En las zonas de los trópicos húmedos, los incendios no ocurren naturalmente y casi siempre son provocados por los seres humanos. A menudo, los incendios no dan lugar a un cambio permanente en el uso del suelo y los bosques pueden recuperarse después de que ocurran. Sin embargo, los efectos combinados del cambio climático (como por ejemplo, las condiciones más cálidas y secas) y la conversión de los bosques a otros usos de la tierra, como la agricultura, pueden dificultar esta recuperación y aumentar el riesgo de futuros incendios. 

¿Cómo se compara la pérdida de cobertura arbórea de los datos de la UMD con otras estimaciones? 

Brasil – PRODES 

PRODES (el sistema oficial de monitoreo forestal para la Amazonia del Instituto Nacional de Investigación Espacial de Brasil [INPE]) y los datos de la Universidad de Maryland (UMD) tienen diferencias de definición y de metodología que son importantes de entender cuando se comparan estas dos fuentes de datos. PRODES mide la deforestación total de más de 6,25 hectáreas, mientras que la Universidad de Maryland (UMD) captura cualquier tipo de pérdida, sea provocada por factores humanos o naturales, de más de 0,09 hectáreas de todos los árboles de más de cinco metros de altura. Ambas son medidas importantes que nos ayudan a entender cómo cambian los bosques, ya que la deforestación, los incendios forestales y las pequeñas alteraciones del dosel forestal pueden tener impactos en el clima, la biodiversidad y los servicios de los ecosistemas. 

Otra diferencia importante es que los dos conjuntos de datos abarcan diferentes períodos de observación. Si bien PRODES incluye los 12 meses entre agosto y julio de cada año (el último año de observación es agosto de 2023 a julio de 2024), los datos de la UMD incluyen el año calendario (de enero a diciembre de 2024).  

Además, el INPE tiene sistemas que monitorean y reportan específicamente incendios (tanto dentro como fuera de los bosques). Por ejemplo, el Programa Queimadas del INPE monitorea incendios activos y áreas quemadas. Las alertas DETER del INPE, que realizan un seguimiento diario de la deforestación y la degradación, separan las alertas relacionadas con los incendios forestales de otras formas de degradación y de alertas por deforestación. 

Para comparar los resultados de los dos conjuntos de datos, tomamos algunas medidas para tener en cuenta estas diferencias. En primer lugar, separamos la pérdida de cobertura arbórea debido a incendios en los datos de pérdida de bosques primarios de la UMD, ya que, por definición, esta no estaría incluida en los datos de PRODES. Esto resultó en estimaciones más cercanas entre los dos conjuntos de datos, aunque todavía muestran diferentes tendencias para el último año de datos: mientras que PRODES estima una disminución del 31% en la deforestación en la Amazonia brasileña entre 2023 y 2024, los datos de pérdida de bosque primario de la UMD (excluyendo incendios) muestran un aumento del 13%. 

En segundo lugar, consideramos la unidad de mapeo mínima de 6,25 ha utilizada por PRODES. Aplicamos una unidad de mapeo mínima de 6,25 ha a la pérdida anual de bosques primarios sin incendios de la UMD para separar las áreas de pérdida en fragmentos menores a 6,25 ha, y mayores o iguales a 6,25 ha. Al considerar el tamaño del fragmento, las pérdidas de bosques primarios (excluyendo los incendios) mayores o iguales a 6,25 ha estimadas por la UMD disminuyeron un 2 % entre 2023 y 2024, lo que muestra una tendencia descendente tal como los datos de PRODES. Por el contrario, las pérdidas de bosques primarios no debidas a incendio menores a 6,25 ha aumentaron un 30 % entre 2023 y 2024.  

Datos de UMD y PRODES en la Amazonía legal 

Es probable que haya más diferencias entre los dos conjuntos de datos debido a diferencias en la metodología utilizada para detectar cambios y las diferencias en los períodos de observación. En el caso de diferencias metodológicas, los datos de la UMD se producen mediante el uso de un algoritmo automatizado para detectar cambios en la escala de un píxel de 30 metros, mientras que los datos de PRODES se producen mediante la interpretación visual de imágenes satelitales realizada manualmente. En el caso de los diferentes períodos de observación, el período de PRODES finaliza en julio, justo antes de la temporada de sequía en la Amazonía, que se extiende de junio a noviembre y suele registrar un aumento en la tala de bosques y la actividad de incendios. Por lo tanto, es posible que los datos de PRODES no incluyan la pérdida capturada en los datos de la UMD más adelante en el año. Por ejemplo, las alertas DETER del gobierno brasileño, que rastrean la deforestación y la degradación a diario, registran picos en la deforestación, la degradación forestal y la actividad de incendios (tanto dentro como fuera de los bosques) durante la temporada seca.  

Brasil – MapBiomas

MapBiomas Brasil es una red de ONG, universidades y startups tecnológicas que desarrollan mapas anuales de cobertura y uso del suelo, así como diversos productos mensuales de monitoreo y alerta. Desde 2019, elaboran informes anuales sobre la deforestación en Brasil a través de una iniciativa llamada MapBiomas Alerta. Los datos se elaboran combinando datos de alerta de deforestación provenientes de varios sistemas de monitoreo independientes (por ejemplo, SAD) y oficiales (por ejemplo, DETER y PRODES) y, a continuación, validando y afinando los límites espaciales de estas alertas mediante inspección visual de imágenes de satélite de alta resolución.

Los datos de MapBiomas Alerta y de la UMD presentan diferencias importantes en cuanto a definiciones y metodologías que afectan a la forma en que miden la pérdida de bosques en Brasil. Los datos de MapBiomas se centran únicamente en la eliminación completa de la vegetación nativa (incluidos bosques, sabanas y pastizales) y excluyen las pérdidas por incendios, tala selectiva y otras formas de perturbación parcial, mientras que los datos de la UMD incluyen todos los tipos de pérdida de cobertura arbórea de más de 0,09 ha, independientemente de la causa, incluidos tanto los eventos naturales como los provocados por el hombre. Además, la UMD utiliza un algoritmo totalmente automatizado para detectar los cambios, mientras que MapBiomas verifica visualmente y refina manualmente las alertas de varios sistemas que utilizan métodos de detección diferentes.

Al igual que con los datos de PRODES, tomamos algunas medidas para tener en cuenta las diferencias entre los datos de la UMD y los de MapBiomas Alerta antes de compararlos. En primer lugar, utilizamos un umbral de densidad de dosel del 10% (en lugar del umbral del 30% que solemos utilizar para la mayoría de los países en nuestro análisis) para tener en cuenta las pérdidas en los ecosistemas con escasa cobertura arbórea de Brasil, que están incluidos en los datos de MapBiomas. Además, utilizamos las clases de vegetación natural del mapa de cobertura del suelo de MapBiomas Brasil 2022 como referencia para el análisis. En segundo lugar, utilizamos nuestros nuevos datos sobre las causas de la pérdida de cobertura arbórea para separar las pérdidas debidas a talas e incendios forestales que no se incluyen en los datos de MapBiomas.

Tras eliminar la pérdida de cobertura arbórea por talas e incendios forestales, los datos de la UMD muestran un pequeño aumento de la pérdida de cobertura arbórea entre 2023 y 2024, y las estimaciones se acercan más en magnitud a los resultados de MapBiomas.

Dado que MapBiomas no incluye la pérdida forestal relacionada con los incendios, cada vez más frecuente en Brasil, subestima una proporción creciente del cambio forestal total. Por lo tanto, la combinación de ambos conjuntos de datos puede proporcionar una comprensión más completa de la dinámica forestal en el país.

Indonesia – SIMONTANA 

Al igual que con PRODES, existen varias diferencias clave entre los datos oficiales de deforestación proporcionados por el Ministerio de Silvicultura de Indonesia a través del Sistema Nacional de Monitoreo Forestal (SIMONTANA) y los datos de la UMD que son importantes de considerar cuando se comparan los dos conjuntos de datos. SIMONTANA define la deforestación como la conversión de bosque primario, secundario o de plantación (p. ej., pulpa y papel) a un área que no tiene bosque, y utiliza un área mínima de 6,25 ha. Los datos se producen mediante inspección visual de imágenes satelitales realizada manualmente. SIMONTANA utiliza un período de observación de julio a junio (el último año de observación es julio de 2023 a junio de 2024) en lugar de utilizar el año calendario. 

Para 2024, SIMONTANA estimó una deforestación bruta de 216 200 ha, un aumento de 133 800 ha con respecto a 2023. Los datos también incluyen la reforestación (40 800 ha), resultando en un área de deforestación neta de 175 400 ha en 2024.  Los datos de la UMD, por otro lado, estiman 258 800 ha de pérdida de bosques primarios en 2024, una estimación más alta que SIMONTANA y una disminución del 11 % con respecto a 2023.  

Para comparar mejor los datos de la UMD y SIMONTANA, utilizamos el mapa de cubierta del suelo de SIMONTANA de 2021 como referencia y aplicamos una unidad de mapeo mínima de 6,25 ha a los datos de pérdida de bosque primario tropical de la UMD. En 2024, la pérdida total de bosques primarios tropicales según la UMD dentro de las clases forestales de SIMONTANA fue de 189 500 hectáreas, una cifra más cercana, aunque todavía ligeramente inferior, a la estimación de deforestación bruta de SIMONTANA de 216 200 ha, y que además representa una disminución con respecto a 2023.  

La diferencia en los períodos de observación puede explicar la diferencia en las tendencias entre los años 2023 y 2024 en los dos conjuntos de datos. Observar las alertas de deforestación integradas disponibles en GFW dentro de los bosques tropicales primarios en Indonesia proporciona una indicación del momento y la magnitud de las perturbaciones a lo largo del año. Las alertas de deforestación integradas de GFW mostraron un aumento del 6 % en el número total de alertas entre julio de 2022 y junio de 2023 en comparación con julio de 2023 y junio de 2024 (correspondiente a los períodos de observación de SIMONTANA), pero una disminución del 10 % en el número total de alertas entre los años calendario 2023 y 2024 (que corresponde al período de observación de la UMD).  

Alertas de deforestación integradas en bosques tropicales primarios en Indonesia 

Indonesia – Auriga Nusantara

Auriga Nusantara es una organización ambiental sin fines de lucro en Indonesia que monitorea los cambios en la cobertura arbórea en Indonesia y coordina la iniciativa MapBiomas para el país.  La organización monitorea y reportala pérdida de cobertura arbórea natural, que incluye bosques primarios y secundarios, pero excluye las plantaciones forestales comerciales. Los datos se producen combinando las alertas de deforestación de la UMD en las cuales se sospecha que efectivamente hubo deforestación con un análisis de detección de cambios mediante el uso de imágenes satelitales Planet de 5 metros, seguido de una inspección visual de polígonos mayores a 1 ha para verificar si se produjo deforestación.  

Al igual que los otros conjuntos de datos analizados en este blog, los datos de Auriga Nusantara y los datos de la UMD utilizan diferentes métodos y, en este caso, diferentes fuentes de imágenes satelitales con diferentes resoluciones espaciales, lo cual puede resultar en diferencias en las estimaciones. 

Las estimaciones de los datos de Auriga Nusantara y los datos de la UMD generalmente están alineadas: Auriga Nusantara estimó 261 600 ha de deforestación, una cifra un poco más alta que las 258 800 ha de pérdida de bosque primario tropical detectada por los datos de la UMD. Sin embargo, Auriga Nusantara reporta un aumento del 2 % en la deforestación entre 2023 y 2024, mientras que los datos de la UMD muestran una disminución del 11 %.  Puede ser que las diferencias entre estas estimaciones se deban a los diferentes métodos utilizados que resultan en ligeras variaciones en las estimaciones entre un año y otro. Por ejemplo, ambas estimaciones varían en el año de atribución para los mismos eventos de pérdida: superpusimos los dos conjuntos de datos y descubrimos que aproximadamente el 10 % del área de deforestación de Auriga Nusantara de 2024 se detectó como pérdida en 2023 según los datos de la UMD, mientras que aproximadamente el 6 % del área de deforestación de Auriga Nusantara de 2023 se detectó como pérdida en 2024 según los datos de la UMD.  

Bosque húmedo tropical JRC 

El Centro de Investigación Conjunta de la Unión Europea (JRC, por sus siglas en inglés) monitorea el cambio forestal en los trópicos a través de su conjunto de datos de bosques tropicales húmedos  (TMF, por sus siglas en inglés). Al igual que los datos de pérdida de cobertura arbórea de la UMD, los datos de JRC TMF se basan en imágenes de Landsat para mapear perturbaciones en los bosques anualmente a una escala de un píxel de 30 metros. Sin embargo, existen algunas diferencias clave entre los conjuntos de datos, lea nuestra comparación detallada aquí.  

En general, los datos de JRC TMF detectan una mayor superficie de perturbaciones que los datos de pérdida de bosque primario tropical de la UMD porque su clasificación de degradación incluye perturbaciones que no cumplen con la definición de pérdida utilizada en los datos de la UMD, como la eliminación de menos de la mitad de la cubierta arbórea en un píxel de 30 metros o perturbaciones detectadas durante un período muy corto.  

Después de separar la pérdida de bosques primarios tropicales de la UMD debido a incendios, dado que los incendios se clasifican como degradación forestal en los datos de JRC TMF, la estimación de pérdida de bosques primarios tropicales no causada por incendios de la UMD en 2024 (3,5 millones de hectáreas) es más alta, pero de magnitud similar al estimado de deforestación total del JRC TMF (3,1 millones de hectáreas). Sin embargo, es importante tener en cuenta que la distinción entre los datos de degradación y deforestación de JRC TMF para 2024 aún no está completamente consolidada porque no ha pasado suficiente tiempo para confirmar la recuperación forestal posterior a la perturbación, o la permanencia de la perturbación.  

A pesar de esto, en los últimos años las tendencias en los dos conjuntos de datos generalmente están alineadas, incluso en 2024. La comparación de las perturbaciones forestales totales entre los dos conjuntos de datos muestra que ambos estiman un fuerte aumento en las perturbaciones entre 2023 y 2024: los datos de JRC TMF registraron un aumento del 78 % en las perturbaciones forestales totales en los trópicos, similar al aumento del 80 % observado en los datos de pérdida de bosque primario de la UMD.  

Perturbaciones forestales según la UMD y el JRC en los trópicos húmedos 

¿Por qué nos centramos en los trópicos? 

En nuestro análisis de datos de la UMD, nos centramos en la pérdida de cobertura arbórea en los bosques primarios tropicales, ya que en ellos se registra la mayor parte (más del 94 %) de la deforestación mundial, y la pérdida en esas áreas tiene enormes repercusiones sobre la biodiversidad y el almacenamiento de carbono. Pese a que estas pérdidas puedan revertirse, tomará décadas en recuperar los hábitats y las reservas de carbono, y puede producirse una pérdida permanente de biodiversidad. 

Las mejoras de los datos a lo largo del tiempo pueden afectar la comparabilidad entre años 

Los ajustes del algoritmo y el incremento en la cantidad y calidad de los datos satelitales han contribuido a mejorar el conjunto de datos de pérdida de cobertura arbórea a lo largo del tiempo. El algoritmo original utilizado para mapear la pérdida de cobertura arbórea ha sido mejorado en las actualizaciones para los años 2011-2014 y de 2015 en adelante. Además, Landsat 8, que cuenta con un sensor mejorado que puede resolver mejor las características en el suelo, se incorporó en 2013. En conjunto, estas mejoras han dado como resultado una mayor sensibilidad en la detección de los cambios, como la tala selectiva, la agricultura itinerante a pequeña escala y los incendios. Las variaciones en la disponibilidad de imágenes satelitales (que también ha aumentado en general con el paso del tiempo) también resultan en inconsistencias en la calidad y el número de imágenes disponibles para capturar datos cada año.  

Para abordar estas inconsistencias, nosotros: 

• Centramos nuestro análisis en las tendencias posteriores a 2015, ya que ha habido cambios mínimos en los métodos y los datos satelitales desde entonces. 
• Evaluamos el promedio móvil de tres años para interpretar las tendencias a largo plazo. 
• Ignoramos el aumento de las pérdidas después de 2012 en lugares que probablemente se vean afectados por estos cambios, como África Central. 

Este año, al igual que el año pasado, el algoritmo de detección de pérdidas utilizado por la Universidad de Maryland para crear el conjunto de datos de pérdida de cobertura arbórea se complementó con información del conjunto de datos de perturbaciones del suelo DIST-ALERT. Los cambios de final de temporada a veces se pierden en los datos de pérdida de cobertura arbórea debido a datos satelitales insuficientes y la cobertura de nubes y se atribuyen al año siguiente. Los compuestos anuales de DIST-ALERT mostraron parches de pérdida de cobertura arbórea que originalmente no se detectaron en los datos de pérdida de cobertura arbórea, incluidos los incendios de la temporada anterior en los bosques boreales y la minería reciente, y estos se revisaron manualmente y se incluyeron para 2024.