Penjelasan Pembaruan Data Global Forest Watch 2021

Apr 28, 2022||5 minutes
Languages
Amazon – Brazil, 2011.©Neil Palmer/CIAT

©Neil Palmer/CIAT

Languages
Category
  • Data
Topics
  • forest change

Data baru dari University of Maryland (UMD) menunjukkan tingkat kehilangan hutan primer yang tetap tinggi di tahun 2021. Apa yang diukur dari data tersebut, apa yang berbeda tahun ini, dan bagaimana perbandingannya dengan perkiraan resmi deforestasi lainnya? Inilah yang harus Anda ketahui mengenai data baru tersebut. 

Mengapa kami mengukur kehilangan tutupan pohon dan bagaimana hal itu dapat memberikan dampak yang berbeda pada hutan tropis, sub tropis, dan boreal 

Kehilangan tutupan pohon didefinisikan sebagai hilangnya tutupan pohon karena alasan apa pun dan dapat bersifat permanen atau sementara. Sebaliknya, deforestasi hanya mengacu pada perubahan penggunaan lahan yang permanen. (Baca selengkapnya di sini tentang apa yang termasuk— dan tidak —ketika kita membahas kehilangan tutupan pohon.) Data UMD mengukur kehilangan semua pohon yang tingginya lebih dari lima meter, yang dapat mencakup kehilangan hutan primer dan pemulihan hutan sekunder, serta pemanenan di hutan tanaman yang sudah mapan. 

Ketika menganalisa data, kami fokus pada hutan primer tropis lembap kawasan hutan hujan dewasa yang memiliki nilai karbon dan keragamanhayati tinggi yang jika hilang membutuhkan waktu puluhan tahun untuk pulih kembali. Sebagian besar deforestasi dialami hutan tropis, sementara kehilangan tutupan di hutan sub tropis dan boreal sebagian besar bersifat sementara — yang disebabkan oleh kebakaran hutan dan pengelolaan hutan untuk kayu. Memfokuskan sebagian besar analisis kami pada kehilangan hutan primer tropis memungkinkan kami mengalihkan fokus kami dari kehilangan sementara ini. Namun, tahun ini kami juga menemukan tren penting di hutan boreal yang perlu ditelusuri. Kebakaran hutan adalah bagian alami dari ekosistem boreal, namun kebakaran yang lebih sering dan lebih intens, serta kehilangan hutan yang disebabkan kerusakan oleh serangga, semakin sering terjadi dan terkait dengan kondisi yang lebih panas dan lebih kering akibat perubahan iklim.  

Namun, melihat data kehilangan tutupan pohon saja tidak memberi tahu kita penyebab utama kehilangan tutupan pohon. Data tambahan tentang pendorong, deforestasi yang terkait komoditas dan sekarang kebakaran, memberi tahu kami lebih banyak tentang penyebab kehilangan tutupan pohon. 

Untuk pertama kalinya, kami dapat menilai pola rinci kehilangan tutupan pohon akibat kebakaran 

Data baru dari UMD menetapkan kemungkinan kehilangan karena kebakaran untuk setiap 30 meter piksel kehilangan tutupan pohon, yang memecah data menjadi kehilangan karena kebakaran dan kehilangan karena faktor pendorong lain, seperti pertanian atau penebangan. Data kehilangan tutupan pohon baru karena kebakaran termasuk kebakaran alami atau yang dipicu oleh manusia yang mengakibatkan kehilangan tutupan kanopi pohon secara langsung. Data tersebut mencakup kebakaran hutan, kebakaran yang digunakan untuk membuka lahan untuk penggunaan lain, dan kebakaran yang disengaja yang mengakibatkan kehilangan tutupan pohon (termasuk kebakaran yang disebabkan oleh manusia untuk tujuan yang terkait dengan pertanian, berburu, rekreasi, atau pembakaran). Namun, kejadian di mana pohon ditebang dan kemudian dibakar tidak termasuk, karena pendorong awal kehilangan bersifat mekanis.  

Data ini memungkinkan kami lebih memahami bagaimana kebakaran berdampak pada data kehilangan tahun 2021. Di beberapa tempat, variasi kehilangan tahunan akibat kebakaran dapat mengaburkan tren jangka panjang deforestasi permanen. Misalnya, jika melihat semua kehilangan hutan primer di Brasil, ada tren penurunan dari tahun 2020 hingga 2021. Namun tahun 2020 adalah tahun kebakaran aktif di Brasil, dan ketika kita memisahkan kehilangan karena kebakaran dari kehilangan dari penyebab lainnya, kita melihat bahwa sebenarnya ada peningkatan kehilangan akibat non-kebakaran dari tahun 2020 hingga 2021. Hasil ini cocok dengan data resmi dari Brasil — baca lebih lanjut di bawah tentang bagaimana mengidentifikasi kehilangan akibat kebakaran membantu kami membandingkan dua set data dengan lebih baik.  

Meskipun kebakaran sering kali tidak mengakibatkan perubahan permanen dalam penggunaan lahan, kebakaran tetap merupakan sumber emisi karbon penting dan dapat menyebabkan putaran umpan balik berupa peningkatan emisi, hutan yang lebih kering, dan lebih banyak kebakaran.  

Kami baru saja menyentuh bagian awal temuan dari kumpulan data penting ini. Kumpulan data lengkap dan lebih banyak temuan akan dirilis di GFW dalam beberapa bulan mendatang.  

Data UMD mencerminkan perkiraan deforestasi resmi dari Brasil  

PRODES — sistem pemantauan hutan resmi pemerintah Brasil untuk Amazon — dan data UMD memiliki perbedaan metodologis dan definisi yang penting untuk dipahami ketika membandingkan kedua sumber data ini. PRODES mengukur deforestasi tebang habis yang lebih besar dari 6,25 hektar, sedangkan UMD menangkap kehilangan lebih dari 0,09 hektar semua pohon yang tingginya lebih dari lima meter. Keduanya merupakan pengukuran penting yang membantu kita memahami bagaimana hutan berubah karena deforestasi, kebakaran hutan, dan gangguan kecil pada kanopi hutan, semuanya dapat berdampak pada iklim, keragaman hayati, dan jasa ekosistem. 

Sebelumnya, kami juga telah memeriksa perbedaan antara UMD dan data deforestasi resmi dari Indonesia. Data resmi untuk tahun 2021 tidak tersedia ketika publikasi ini dihasilkan, tetapi perbandingan sebelumnya dapat ditemukan di sini.  

Sepintas, data PRODES dan UMD tampaknya menunjukkan tren yang berbeda untuk tahun 2021: PRODES menunjukkan peningkatan kehilangan hutan sebesar 22% selama periode pelaporan terakhir (Agustus 2020-Juli 2021) sementara UMD menunjukkan penurunan 6% kehilangan hutan primer di Amazon untuk Januari-Desember 2021. Namun, data baru tentang kebakaran memungkinkan kami menyaring kehilangan akibat kebakaran dari kumpulan data UMD, sehingga bisa dilakukan perbandingan yang lebih adil dari kedua kumpulan data ini. Dengan melakukan hal itu bisa diperoleh perkiraan tren kehilangan hutan yang lebih sebanding dari waktu ke waktu, menunjukkan tren konvergen dan tingkat kehilangan yang serupa dalam dua set data. Untuk tahun 2021, data UMD menunjukkan peningkatan 10% kehilangan hutan primer non-kebakaran di Amazon, jauh lebih dekat dengan PRODES 22%. Selain itu, lonjakan kehilangan dalam data UMD untuk tahun 2016 dan 2017 sebagian besar dapat dikaitkan dengan kebakaran di bawah permukaan tanah, dan menghilang jika hanya mempertimbangkan kehilangan non-kebakaran.  

PRODES vs. Data UMD di Amazon Brasil 

Perbaikan data dari waktu ke waktu menghasilkan inkonsistensi pada data sebelum 2015 

Penyesuaian algoritma dan data satelit yang lebih baik telah menghasilkan kumpulan data kehilangan tutupan pohon yang lebih baik dari waktu ke waktu. Perubahan pada algoritma pendeteksi kehilangan tutupan pohon untuk tahun 2011-2014 serta 2015 dan seterusnya, berikut penggabungan data Landsat 8 sejak tahun 2013, lebih memudahkan pendeteksian perubahan pada skala yang lebih kecil, seperti kehilangan karena kebakaran, tebang pilih, dan ladang berpindah. Variasi ketersediaan citra satelit juga berarti adanya inkonsistensi dalam kualitas dan jumlah citra yang tersedia untuk menangkap data setiap tahunnya. Awan dan asap dari kebakaran juga dapat menunda deteksi kehilangan tutupan pohon, yang dapat mengakibatkan kehilangan tutupan pohon bisa diketahui setelah satu tahun sejak kejadiannya. 

Untuk mengatasi masalah ini, kami:  

  • Memfokuskan analisis kami pada tren pasca 2015 
  • Selalu menilai pergerakan rata-rata tiga tahun 
  • Sangat berhati-hati di tempat-tempat yang didominasi oleh pertanian skala kecil di mana peningkatan data sangat terlihat, seperti Afrika Tengah 

Peningkatan data yang lebih banyak masih dalam pengerjaan yang akan menerapkan algoritma yang konsisten di semua tahun di mana kami memiliki data, dan membantu kami menilai tren jangka panjang data-data tersebut. 

Category
  • Data
Topics
  • forest change

Explore More Articles

Aerial footage of palm oil and the forest in Sentabai Village, West Kalimantan, 2017.
Apr 04, 2024|Data|6 minutes

Global Forest Watch’s 2023 Tree Cover Loss Data Explained

New data shows persistent primary forest loss in 2023. What does the data measure and how does it compare to other official estimates of deforestation?

Ripe Cocoa pods from a cocoa farm in Ghana.
Feb 14, 2024|Data|10 minutes

Ending Deforestation from Cocoa in West Africa with New Data-Driven Resources

Two new data-driven resources provide a shared view of priority areas in West Africa and can help realize a a deforestation-free cocoa sector.

Aerial view of the Amazon Rainforest
Jan 18, 2024|Data|8 minutes

Comparing Forest Extent in 2020 from Global Forest Watch and the Forest Resources Assessment

This blog compares the forest extent in 2020 for data from UMD on GFW and the FAO Forest Resources Assessment and explains the differences.

Explore More Articles
Aerial footage of palm oil and the forest in Sentabai Village, West Kalimantan, 2017.
Apr 04, 2024|Data|6 minutes

Global Forest Watch’s 2023 Tree Cover Loss Data Explained

Ripe Cocoa pods from a cocoa farm in Ghana.
Feb 14, 2024|Data|10 minutes

Ending Deforestation from Cocoa in West Africa with New Data-Driven Resources

Aerial view of the Amazon Rainforest
Jan 18, 2024|Data|8 minutes

Comparing Forest Extent in 2020 from Global Forest Watch and the Forest Resources Assessment

fetching comments...