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2019 Data

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<p>New data from the University of Maryland (UMD), released on <a href="https://gfw.global/3doDGe2" target="_blank" rel="noreferrer noopener">Global Forest Watch</a>, shows that tropical primary forests sustained high losses in 2019. But what does this data show about the causes of loss, and how does it compare to the other estimates of loss out there? Here’s what you need to know about the UMD data.</p>



<h3>Tree cover loss is not necessarily deforestation</h3>



<p>Tree cover loss refers to a disturbance of woody vegetation over five meters in height— whether that’s in mature primary forests, secondary forests recovering from past disturbance, or tree plantations. In order to hone in on loss in natural, mature forests, GFW focuses our analysis more specifically on <a href="https://blog.globalforestwatch.org/data-and-research/primary-forests-definition-and-protection" target="_blank" rel="noreferrer noopener">humid tropical primary forest</a> loss. These forests typically have high carbon and biodiversity values and once they are lost, it can take <a href="https://www.mdpi.com/2073-445X/9/1/23" target="_blank" rel="noreferrer noopener">decades</a> or even <a href="https://www.newscientist.com/article/dn14112-how-long-does-it-take-a-rainforest-to-regenerate/" target="_blank" rel="noreferrer noopener">millennia</a> to grow back to anywhere near a primary forest state. &nbsp;</p>



<p>Still, the data does not yet differentiate between the causes of loss, which can vary from natural disturbance, to anthropogenic fires, to clear-cut deforestation. <a href="https://www.wri.org/blog/2020/02/agriculture-drove-recent-record-breaking-tree-cover-loss" target="_blank" rel="noreferrer noopener">Additional datasets</a>, as well as visual interpretation, can help us better understand what is driving loss.</p>



<p><a href="https://gfw.global/2XxHnHu" target="_blank" rel="noreferrer noopener">Other technical considerations</a> can impact the interpretation of UMD tree cover loss data. Multiple iterations of the detection algorithm have been applied across the time series, potentially resulting in inconsistencies, and loss that occurs late in one calendar year is occasionally captured in the following year due to cloud cover.</p>



<h3>Fires were both a cause and a symptom of loss in 2019</h3>



<p>Fires seemed to be everywhere in 2019. Using <a href="http://modis-fire.umd.edu/ba.html" target="_blank" rel="noreferrer noopener">MODIS burned area data</a> from UMD, we can better understand how much fire influenced the 2019 loss numbers, though estimates may not capture all fire damage due to cloud cover and haze.</p>



<p>In Brazil, where fires were <a rel="noreferrer noopener" href="https://www.theguardian.com/environment/2019/aug/23/amazon-fires-what-is-happening-anything-we-can-do" target="_blank">covered</a> <a rel="noreferrer noopener" href="https://www.aljazeera.com/news/2019/08/amazon-burning-190823082046821.html" target="_blank">extensively</a> in the media, fires appeared to be a symptom of primary forest loss rather than the direct cause. In the Brazilian Amazon, the density of fires was 20 times greater in previously cleared primary forest than in currently standing forests. And while fires were above average in 2019, only 20% burned in current primary forests, while 30% burned in areas of prior primary forest loss. The remaining 50% occurred in non-forest and secondary forest areas. This was also the case in Indonesia, which saw much higher rates of fires burning in previously degraded forests, and only 6% burning in primary forests.</p>



<p>However, fire can also be a direct cause of tree cover loss. In Bolivia, escaped fires burned large swathes of primary forest and other tree cover. Over half of 2019 fires in Bolivia happened in areas of tree cover and nearly 60% of 2019 loss occurred in fire areas. Australia also experienced unprecedented fires in 2019 – nearly 80% of the 2019 loss data overlapped with burned area.</p>



<h3>UMD data monitors different changes than Brazil’s official data</h3>



<p>PRODES, the official Brazilian government forest monitoring system, and UMD fundamentally measure two different things, which helps explain why PRODES showed a 30% increase in deforestation from 2018 to 2019, whereas the UMD data only showed a 1% increase in primary forest loss. As we have <a rel="noreferrer noopener" href="https://gfw.global/2ZM1PHl" target="_blank">outlined before</a>, PRODES detects only patches of clear-cut deforestation larger than 6.25 hectares, whereas UMD data captures loss larger than 0.09 hectares of all woody vegetation over 5-meters tall regardless of the cause. These are both critical measures because we need to know where and when permanent deforestation is occurring, which PRODES singles out. However, any tree cover loss, including from fires, can result in impacts on climate, biodiversity and ecosystem services, which UMD data captures.</p>



<div class="imagecenter"><img class=" wp-image-3569 alignright" style="padding-bottom: 10px;" alt="Comparison of UMD data to PRODES official Brazilian deforestation data." src="https://content.globalforestwatch.org/wp-content/uploads/2020/05/20.05.21-UMD-vs-PRODES-Blog_v2-01-2.png" width="100%"></div>



<p>Because of these differences, the UMD data tends to capture more change than PRODES. Of deforestation detected by PRODES in 2019, over 80% overlaps with areas of UMD primary forest loss from the past 10 years. On the other hand, only 36% of the UMD data from 2019 showed up in the past 10 years of PRODES data.</p>



<p>The difference in scope may also lead to differing trends. While PRODES and other systems clearly agree that clear-cut deforestation is on the rise, the other changes captured by UMD may not move in the same direction. For example, the UMD spikes in primary forest loss in Brazil in 2016 and 2017 were due to understory fires that are not monitored by PRODES – though fires were widespread in the Amazon in 2019, few of them resulted in direct primary forest loss last year.</p>



<div class="imagecenter"><img class=" wp-image-3569 alignright" style="padding-bottom: 10px;" alt="Areas of loss picked up by GFW in 2016 are picked up by PRODES in 2019" src="https://content.globalforestwatch.org/wp-content/uploads/2020/05/SatImage_Horiz.png" width="100%">(A) Area of degradation in 2016 (B) loss picked up by UMD data in 2016 and (C) later cleared and picked up by PRODES in 2019.</div>



<p>Similarly, some areas of understory fire and smaller canopy changes detected by the UMD data in past years may have since been cleared and picked up by PRODES. The UMD data only detect the first loss, so these areas would not be captured again when they are deforested, resulting in a potential underestimation of change compared to PRODES that year. Of deforestation detected by PRODES in 2019, nearly a quarter was detected as tree cover loss by the UMD data before 2018.</p>



<p>In addition to the different scope, the two systems also use two different methodologies to detect changes. The UMD data is a fully automated system that analyzes each pixel individually, while in PRODES, deforestation is delineated through visual interpretation of satellite imagery patches. The two also analyze slightly different time periods, with UMD capturing loss over the course of the calendar year, and PRODES capturing deforestation between August and July.</p>



<h3>Indonesia’s official 2019 data mirrors UMD trends </h3>



<p>Official deforestation data provided by the Indonesian Ministry of Environment and Forestry (MoEF) showed a downward trend between 2018 and 2019, similar to the UMD data. Both data sets also show lower losses for a third straight year after record fire-related losses in 2015 and 2016, despite slightly different values in the area of loss. As detailed in a <a rel="noreferrer noopener" href="https://gfw.global/2XE0tvJ" target="_blank">previous blog</a>, the MoEF data has several differences from the UMD data, including a July to June observation period, a minimum area requirement of 6.25 hectares and visual interpretation of satellite images to determine whether there was forest loss.</p>



<div class="imagecenter"><img class=" wp-image-3569 alignright" style="padding-bottom: 10px;" alt="Indonesia tropical primary tree cover loss 2002-2019" src="https://content.globalforestwatch.org/wp-content/uploads/2020/05/20.05.13-Bar-Charts-v6_Indonesia.png" width="100%"></div>



<h3><strong>What to expect next year from GFW</strong></h3>



<p>Early indicators point to a 2020 dry season in <a href="https://news.mongabay.com/2020/04/satellite-data-show-amazon-rainforest-likely-drier-more-fire-prone-this-year/" target="_blank" rel="noreferrer noopener">the Amazon</a>, and fires in Australia spanned the calendar year, so we can anticipate more fires to show up in the data next year. GFW is continually working to improve our data. Advances from UMD will soon allow us to track repeat instances of tree cover loss over the past two decades, as well as loss due to fire, making it easier to assess what is driving loss and understand how the UMD data compares to other monitoring systems. </p>



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<div class="attribute" style="”padding-bottom:" 10px;”=""> 
Explore the annual data on <a href="https://gfw.global/2M3WOSu" target="_blank" rel="noopener noreferrer">GFW</a>.
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BANNER PHOTO: Every 6 seconds in 2019 1 football pitch of tropical primary rainforest was lost. Photo by Flavio Galvao/WRI. 

 

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What You Need to Know About GFW’s 2019 Tree Cover Loss Data

<p>New data from the University of Maryland (UMD), released on <a href="https://gfw.global/3doDGe2" target="_blank" rel="noreferrer noopener">Global Forest Watch</a>, shows that tropical primary forests sustained high losses in 2019. But what does this data show about the causes of loss, and how does it compare to the other estimates of loss out there? Here’s what you need to know about the UMD data.</p>



<h3>Tree cover loss is not necessarily deforestation</h3>



<p>Tree cover loss refers to a disturbance of woody vegetation over five meters in height— whether that’s in mature primary forests, secondary forests recovering from past disturbance, or tree plantations. In order to hone in on loss in natural, mature forests, GFW focuses our analysis more specifically on <a href="https://blog.globalforestwatch.org/data-and-research/primary-forests-definition-and-protection" target="_blank" rel="noreferrer noopener">humid tropical primary forest</a> loss. These forests typically have high carbon and biodiversity values and once they are lost, it can take <a href="https://www.mdpi.com/2073-445X/9/1/23" target="_blank" rel="noreferrer noopener">decades</a> or even <a href="https://www.newscientist.com/article/dn14112-how-long-does-it-take-a-rainforest-to-regenerate/" target="_blank" rel="noreferrer noopener">millennia</a> to grow back to anywhere near a primary forest state. &nbsp;</p>



<p>Still, the data does not yet differentiate between the causes of loss, which can vary from natural disturbance, to anthropogenic fires, to clear-cut deforestation. <a href="https://www.wri.org/blog/2020/02/agriculture-drove-recent-record-breaking-tree-cover-loss" target="_blank" rel="noreferrer noopener">Additional datasets</a>, as well as visual interpretation, can help us better understand what is driving loss.</p>



<p><a href="https://gfw.global/2XxHnHu" target="_blank" rel="noreferrer noopener">Other technical considerations</a> can impact the interpretation of UMD tree cover loss data. Multiple iterations of the detection algorithm have been applied across the time series, potentially resulting in inconsistencies, and loss that occurs late in one calendar year is occasionally captured in the following year due to cloud cover.</p>



<h3>Fires were both a cause and a symptom of loss in 2019</h3>



<p>Fires seemed to be everywhere in 2019. Using <a href="http://modis-fire.umd.edu/ba.html" target="_blank" rel="noreferrer noopener">MODIS burned area data</a> from UMD, we can better understand how much fire influenced the 2019 loss numbers, though estimates may not capture all fire damage due to cloud cover and haze.</p>



<p>In Brazil, where fires were <a rel="noreferrer noopener" href="https://www.theguardian.com/environment/2019/aug/23/amazon-fires-what-is-happening-anything-we-can-do" target="_blank">covered</a> <a rel="noreferrer noopener" href="https://www.aljazeera.com/news/2019/08/amazon-burning-190823082046821.html" target="_blank">extensively</a> in the media, fires appeared to be a symptom of primary forest loss rather than the direct cause. In the Brazilian Amazon, the density of fires was 20 times greater in previously cleared primary forest than in currently standing forests. And while fires were above average in 2019, only 20% burned in current primary forests, while 30% burned in areas of prior primary forest loss. The remaining 50% occurred in non-forest and secondary forest areas. This was also the case in Indonesia, which saw much higher rates of fires burning in previously degraded forests, and only 6% burning in primary forests.</p>



<p>However, fire can also be a direct cause of tree cover loss. In Bolivia, escaped fires burned large swathes of primary forest and other tree cover. Over half of 2019 fires in Bolivia happened in areas of tree cover and nearly 60% of 2019 loss occurred in fire areas. Australia also experienced unprecedented fires in 2019 - nearly 80% of the 2019 loss data overlapped with burned area.</p>



<h3>UMD data monitors different changes than Brazil's official data</h3>



<p>PRODES, the official Brazilian government forest monitoring system, and UMD fundamentally measure two different things, which helps explain why PRODES showed a 30% increase in deforestation from 2018 to 2019, whereas the UMD data only showed a 1% increase in primary forest loss. As we have <a rel="noreferrer noopener" href="https://gfw.global/2ZM1PHl" target="_blank">outlined before</a>, PRODES detects only patches of clear-cut deforestation larger than 6.25 hectares, whereas UMD data captures loss larger than 0.09 hectares of all woody vegetation over 5-meters tall regardless of the cause. These are both critical measures because we need to know where and when permanent deforestation is occurring, which PRODES singles out. However, any tree cover loss, including from fires, can result in impacts on climate, biodiversity and ecosystem services, which UMD data captures.</p>



<div class="imagecenter"><img class=" wp-image-3569 alignright" style="padding-bottom: 10px;" alt="Comparison of UMD data to PRODES official Brazilian deforestation data." src="https://content.globalforestwatch.org/wp-content/uploads/2020/05/20.05.21-UMD-vs-PRODES-Blog_v2-01-2.png" width="100%"></div>



<p>Because of these differences, the UMD data tends to capture more change than PRODES. Of deforestation detected by PRODES in 2019, over 80% overlaps with areas of UMD primary forest loss from the past 10 years. On the other hand, only 36% of the UMD data from 2019 showed up in the past 10 years of PRODES data.</p>



<p>The difference in scope may also lead to differing trends. While PRODES and other systems clearly agree that clear-cut deforestation is on the rise, the other changes captured by UMD may not move in the same direction. For example, the UMD spikes in primary forest loss in Brazil in 2016 and 2017 were due to understory fires that are not monitored by PRODES – though fires were widespread in the Amazon in 2019, few of them resulted in direct primary forest loss last year.</p>



<div class="imagecenter"><img class=" wp-image-3569 alignright" style="padding-bottom: 10px;" alt="Areas of loss picked up by GFW in 2016 are picked up by PRODES in 2019" src="https://content.globalforestwatch.org/wp-content/uploads/2020/05/SatImage_Horiz.png" width="100%">(A) Area of degradation in 2016 (B) loss picked up by UMD data in 2016 and (C) later cleared and picked up by PRODES in 2019.</div>



<p>Similarly, some areas of understory fire and smaller canopy changes detected by the UMD data in past years may have since been cleared and picked up by PRODES. The UMD data only detect the first loss, so these areas would not be captured again when they are deforested, resulting in a potential underestimation of change compared to PRODES that year. Of deforestation detected by PRODES in 2019, nearly a quarter was detected as tree cover loss by the UMD data before 2018.</p>



<p>In addition to the different scope, the two systems also use two different methodologies to detect changes. The UMD data is a fully automated system that analyzes each pixel individually, while in PRODES, deforestation is delineated through visual interpretation of satellite imagery patches. The two also analyze slightly different time periods, with UMD capturing loss over the course of the calendar year, and PRODES capturing deforestation between August and July.</p>



<h3>Indonesia’s official 2019 data mirrors UMD trends </h3>



<p>Official deforestation data provided by the Indonesian Ministry of Environment and Forestry (MoEF) showed a downward trend between 2018 and 2019, similar to the UMD data. Both data sets also show lower losses for a third straight year after record fire-related losses in 2015 and 2016, despite slightly different values in the area of loss. As detailed in a <a rel="noreferrer noopener" href="https://gfw.global/2XE0tvJ" target="_blank">previous blog</a>, the MoEF data has several differences from the UMD data, including a July to June observation period, a minimum area requirement of 6.25 hectares and visual interpretation of satellite images to determine whether there was forest loss.</p>



<div class="imagecenter"><img class=" wp-image-3569 alignright" style="padding-bottom: 10px;" alt="Indonesia tropical primary tree cover loss 2002-2019" src="https://content.globalforestwatch.org/wp-content/uploads/2020/05/20.05.13-Bar-Charts-v6_Indonesia.png" width="100%"></div>



<h3><strong>What to expect next year from GFW</strong></h3>



<p>Early indicators point to a 2020 dry season in <a href="https://news.mongabay.com/2020/04/satellite-data-show-amazon-rainforest-likely-drier-more-fire-prone-this-year/" target="_blank" rel="noreferrer noopener">the Amazon</a>, and fires in Australia spanned the calendar year, so we can anticipate more fires to show up in the data next year. GFW is continually working to improve our data. Advances from UMD will soon allow us to track repeat instances of tree cover loss over the past two decades, as well as loss due to fire, making it easier to assess what is driving loss and understand how the UMD data compares to other monitoring systems. </p>



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<div class="attribute" style="”padding-bottom:" 10px;”=""> 
Explore the annual data on <a href="https://gfw.global/2M3WOSu" target="_blank" rel="noopener noreferrer">GFW</a>.
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What You Need to Know About GFW's 2019 Tree Cover Loss Data

<p>Los nuevos datos de la Universidad de Maryland (UMD), publicados en Global Forest Watch, muestran que los bosques primarios en los trópicos sufrieron grandes pérdidas en 2019. Pero ¿qué muestran estos datos acerca de las causas de la pérdida y cómo se comparan con otras estimaciones de pérdida? A continuación es lo que necesita saber sobre los datos de la UMD.</p>



<h3><strong>La pérdida de cobertura arbórea no es necesariamente deforestación </strong><strong></strong></h3>



<p>La pérdida de cobertura arbórea hace referencia a la perturbación de la vegetación leñosa superior a cinco metros de altura, ya sean bosques primarios maduros, bosques secundarios en recuperación de perturbaciones pasadas o plantaciones de árboles. Para centrarse en la pérdida en los bosques naturales maduros, GFW enfoca nuestro análisis más específicamente en la pérdida de los <a href="https://gfw.global/2U0q7K1" target="_blank" rel="noreferrer noopener">bosques tropicales húmedos</a> primarios. Estos bosques típicamente tienen valores altos de carbono y biodiversidad y, una vez que se pierden, puede llevar <a href="https://www.mdpi.com/2073-445X/9/1/23" target="_blank" rel="noreferrer noopener">décadas</a> o incluso <a href="https://www.newscientist.com/article/dn14112-how-long-does-it-take-a-rainforest-to-regenerate/" target="_blank" rel="noreferrer noopener">milenios</a> para que vuelvan a crecer hasta algo cercano a un estado de bosque primario.</p>



<p>Sin embargo, los datos todavía no establecen diferencias entre las causas de la pérdida, que pueden ir desde la perturbación natural hasta incendios antropogénicos o la deforestación total. <a rel="noreferrer noopener" href="https://www.wri.org/blog/2020/02/agriculture-drove-recent-record-breaking-tree-cover-loss" target="_blank">Datos adicionales</a>, así como la interpretación visual, pueden ayudarnos a entender mejor qué está causando la pérdida.</p>



<p><a rel="noreferrer noopener" href="https://gfw.global/2XxHnHu" target="_blank">Existen otras consideraciones técnicas</a> que pueden afectar la interpretación de los datos de la UMD sobre la pérdida de cobertura arbórea. Se han aplicado múltiples iteraciones del algoritmo de detección en la serie de tiempo, lo cual podría crear como resultado inconsistencias, y la pérdida que ocurre al final del año es capturada ocasionalmente el año siguiente debido a la cobertura de nubes.</p>



<h3><strong>Los incendios fueron una causa y un síntoma de pérdida en 2019</strong><strong></strong></h3>



<p>Parecía que había incendios en todos lados en 2019. Mediante los <a href="http://modis-fire.umd.edu/ba.html" target="_blank" rel="noreferrer noopener">datos de áreas quemadas de MODIS</a> de la UMD, podemos entender mejor en qué medida los incendios influyeron en las cifras de pérdida de 2019, aunque es posible que las estimaciones no capturen todo el daño causado por los incendios debido a la cobertura de nubes y la bruma.</p>



<p>Pareciera que los incendios en Brasil, que tuvieron una amplia <a rel="noreferrer noopener" href="https://www.theguardian.com/environment/2019/aug/23/amazon-fires-what-is-happening-anything-we-can-do" target="_blank">cobertura</a> <a rel="noreferrer noopener" href="https://www.aljazeera.com/news/2019/08/amazon-burning-190823082046821.html" target="_blank">de medios</a>, fueron un síntoma de pérdida de bosques primarios en vez de ser la causa directa. En la Amazonía brasileña, la densidad de incendios fue 20&nbsp;veces mayor en bosques primarios previamente desmontados que en los bosques en pie. Y mientras que los incendios estuvieron por encima del promedio en 2019, solo el 20&nbsp;% ocurrió en bosques primarios, mientras que el 30&nbsp;% ocurrió en áreas de pérdida donde ocurrió pérdida de bosques primarios anteriormente. El 50&nbsp;% restante ocurrió en áreas que no eran bosques y en bosques secundarios. Lo mismo ocurrió en Indonesia, donde hubo tasas mucho más altas de incendios en bosques degradados previamente y solo un 6&nbsp;% en bosques primarios.</p>



<p>Sin embargo, los incendios también pueden ser una causa directa de la pérdida de cobertura arbórea. En Bolivia, los incendios que escaparon de áreas agrícolas quemaron grandes franjas de bosques primarios y otros tipos de coberturas arbóreas. Más de la mitad de los incendios de 2019&nbsp;en Bolivia ocurrieron en áreas de cobertura arbórea y cerca del 60&nbsp;% de la pérdida de 2019&nbsp;ocurrió en áreas de incendios. Australia también experimentó incendios sin precedentes en 2019: cerca del 80&nbsp;% de los datos de pérdidas de 2019&nbsp;coincidió con el área quemada.</p>



<h3><strong>Los datos de la Universidad de Maryland monitorean cambios diferentes a los datos oficiales de Brasil </strong><strong></strong></h3>



<p>PRODES, el sistema de monitoreo de bosques oficial del gobierno brasileño, y la UMD fundamentalmente miden dos cosas diferentes, lo cual ayuda a explicar por qué PRODES mostró un 30&nbsp;% de aumento en la deforestación de 2018&nbsp;a 2019, mientras que los datos de la UMD solo mostraron un aumento del 1&nbsp;% de pérdida de bosques primarios. </p>



<p>Como hemos <a rel="noreferrer noopener" href="https://gfw.global/2ZM1PHl" target="_blank">resaltado antes</a>, PRODES solo detecta parches de deforestación total mayor a 6,25&nbsp;hectáreas, mientras que los datos de la UMD capturan pérdidas mayores a 0,09&nbsp;hectáreas de toda vegetación leñosa mayor a 5&nbsp;metros de altura independientemente de la causa. Ambas son medidas esenciales porque necesitamos saber dónde y cuándo tiene lugar la deforestación permanente, en lo cual PRODES se centra de manera exclusiva. Sin embargo, cualquier pérdida de cobertura arbórea, que es lo que captura la UMD, incluyendo aquella que ocurre por incendios, puede generar un impacto en el clima, la biodiversidad y los servicios de los ecosistemas.</p>



<div class="imagecenter"><img class=" wp-image-3569 alignright" style="padding-bottom: 10px;" alt="Comparación de datos UMD y PRODES" src="https://content.globalforestwatch.org/wp-content/uploads/2020/06/20.05.21-UMD-vs-PRODES-Blog_SP-01.png" width="100%"></div>



<p>Debido a estas diferencias, los datos de la UMD tienden a capturar más cambios que PRODES. De la deforestación detectada por PRODES en 2019, más del 80&nbsp;% coincide con áreas de pérdida de bosques primarios de la UMD de los últimos diez años. Por otro lado, solo el 36&nbsp;% de los datos de la UMD de 2019&nbsp;apareció en los últimos diez años de datos de PRODES.</p>



<p>La diferencia en el alcance puede también resultar en diferencias en las tendencias. Mientras que PRODES y otros sistemas claramente acuerdan que la deforestación total está en aumento, los cambios capturados por la UMD pueden ser más ambiguos. Por ejemplo, la UMD remarca que la pérdida de bosques primarios en Brasil en 2016&nbsp;y 2017&nbsp;se debió a incendios en el sotobosque que no son monitoreados por PRODES; a pesar de la generalización de los incendios en el Amazonas en 2019, pocos de ellos generaron pérdidas directas de bosques primarios durante el año pasado. </p>



<p>De manera similar, puede que algunas áreas de incendio en el sotobosque y pequeños cambios en los doseles detectados por los datos de la UMD en años pasados hayan sido desmontadas y, por lo tanto, capturadas en el monitoreo de PRODES. Los datos de la UMD detectan la primera pérdida, de manera que estas áreas no se capturan nuevamente al ser deforestadas, lo que genera una posible subestimación del cambio en comparación con PRODES para ese año. Cerca de una cuarta parte de la deforestación detectada por PRODES en 2019 fue detectada como pérdida de cobertura arbórea por los datos de la UMD antes de 2018.</p>



<div class="imagecenter"><img class=" wp-image-3569 alignright" style="padding-bottom: 10px;" alt="Las áreas de pérdida recogidas por GFW en 2016 son recogidas por PRODES en 2019" src="https://content.globalforestwatch.org/wp-content/uploads/2020/05/SatImage_Horiz.png" width="100%">(A) Área de degradación en 2016 (B) capturada por los datos de la UMD en 2016 y (C) desmontadas posteriormente e identificada por PRODES en 2019.</div>



<p>Además del alcance diferente, ambos sistemas también utilizan dos metodologías diferentes para detectar cambios. Los datos de la UMD son un sistema completamente automatizado que analiza cada píxel individualmente, mientras que en PRODES, la deforestación es delineada a través de la interpretación visual de parcelas a partir de imágenes satelitales. Además, ambas analizan períodos de tiempo ligeramente diferentes, ya que laUMD captura la pérdida durante el curso del año calendario y PRODES captura la deforestación entre agosto y julio.</p>



<h3><strong>Los datos oficiales de Indonesia de 2019&nbsp;reflejan las tendencias identificadas por la Universidad de Maryland </strong></h3>



<p>Los datos oficiales de deforestación suministrados por el Ministerio de Medio Ambiente y Bosques (MoEF) de Indonesia mostraron una tendencia a la baja entre 2018&nbsp;y 2019, similar a los datos de la UMD. Aunque hay valores ligeramente diferentes en el área de pérdida, ambos conjuntos de datos muestran pérdidas menores por tercer año consecutivo después de pérdidas récord relacionadas con incendios en 2015&nbsp;y 2016. Como se detalló en un <a href="https://gfw.global/2XE0tvJ" target="_blank" rel="noreferrer noopener">blog nuestro previo</a>, los datos del Ministerio de Medio Ambiente y Bosques (MoEF) muestran varias diferencias con los datos de la UMD, entre ellas un período de observación de julio a junio, un requisito de área mínima de 6,25&nbsp;hectáreas y la interpretación visual de imágenes satelitales para determinar si hubo pérdida de bosques.</p>



<div class="imagecenter"><img class=" wp-image-3569 alignright" style="padding-bottom: 10px;" alt="Indonesia pérdida de cobertura de árboles primarios tropicales 2002-2019" src="https://content.globalforestwatch.org/wp-content/uploads/2020/06/20.05.13-Bar-Charts_SP_Indonesia.png" width="100%"></div>



<h3><strong>Qué esperar de GFW el año próximo </strong><strong></strong></h3>



<p>Los primeros indicadores señalan una temporada seca en 2020&nbsp;en <a href="https://news.mongabay.com/2020/04/satellite-data-show-amazon-rainforest-likely-drier-more-fire-prone-this-year/" target="_blank" rel="noreferrer noopener">el Amazonas</a> e incendios en Australia a lo largo del año del calendario, de manera que podemos anticipar que aparecerán más incendios en los datos del año próximo. GFW trabaja continuamente para mejorar nuestros datos. Los avances de la UMD pronto nos permitirán detectar instancias repetidas de pérdida de cobertura arbórea en las últimas dos décadas, así como pérdidas debido a incendios, lo que ayuda a evaluar qué impulsa las pérdidas y entender cómo se comparan los datos de la UMD con otros sistemas de monitoreo.</p>



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<div class="attribute" style="”padding-bottom:" 10px;”=""> 
Explore the annual data on <a href="https://gfw.global/2M3WOSu" target="_blank" rel="noopener noreferrer">GFW</a>.
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FOTO DE LA BANDERA: Cada 6 segundos en 2019 se perdió 1 campo de fútbol de la selva tropical primaria. Foto de Flavio Galvao / WRI. 

 

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Lo que Necesita Saber Acerca de los Datos de Pérdida de Cobertura Arbórea de 2019 de GFW

<p>Data baru dari University of Maryland (UMD), dirilis hari ini di platform Global Forest Watch, menunjukkan bahwa terjadi kehilangan hutan primer tropis dalam jumlah signifikan pada tahun 2019. Tetapi apa penyebab hilangnya hutan yang ditunjukkan oleh data ini, dan apa perbedaannya dengan data-data lain? Inilah yang perlu Anda ketahui tentang data UMD.</p>



<h3><strong>Kehilangan tutupan pohon </strong><strong>tidak berarti</strong><strong> deforestasi </strong><strong></strong></h3>



<p>Memahami bahwa tiap-tiap negara memiliki metode dan definisi yang berbeda-beda, GFW menggunakan metode dan definisi yang memungkinkan pengguna untuk dapat menghitung dan membandingkan kehilangan tutupan pohon dan kehilangan tutupan hutan di berbagai negara di seluruh dunia. Oleh karena itu, metode/definisi yang digunakan bersifat universal dan tetap berlandaskan kaidah penelitian ilmiah (<a href="https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1748-9326/aacd1c/meta">data dan metode yang digunakan adalah hasil penelitian oleh tim peneliti Universitas Maryland</a>).</p>



<p>Kehilangan tutupan pohon mengacu pada gangguan terhadap vegetasi kayu setinggi lebih dari lima meter— baik vegetasi tersebut berada di hutan primer dewasa, hutan sekunder yang telah pulih dari gangguan sebelumnya, atau perkebunan pohon. Untuk mempertajam analisis kehilangan hutan alami dewasa, GFW memfokuskan analisis lebih khusus pada hilangnya <a href="https://gfw.global/2U0q7K1" target="_blank" rel="noreferrer noopener">hutan primer tropis lembab</a>. Hutan-hutan jenis ini pada umumnya memiliki nilai karbon dan keanekaragaman hayati yang tinggi, dan begitu hutan-hutan tersebut hilang atau gundul, butuh waktu <a href="https://www.mdpi.com/2073-445X/9/1/23" target="_blank" rel="noreferrer noopener">puluhan tahun</a> atau bahkan <a href="https://www.newscientist.com/article/dn14112-how-long-does-it-take-a-rainforest-to-regenerate/" target="_blank" rel="noreferrer noopener">ribuan tahun</a> untuk tumbuh kembali menjadi hutan primer.</p>



<p>GFW menggunakan definisi <em>humid tropical</em> <em>primary forests</em> atau hutan primer tropis basah berdasarkan jurnal ilmiah oleh <a href="https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1748-9326/aacd1c/meta">Turubanova et al. (2018)</a>.</p>



<p>Menurut Turubanova et al. (2018), hutan primer didefinisikan sebagai hutan alam basah tropis dewasa yang belum sepenuhnya ditebang dan belum tergantikan dengan jenis tutupan lahan lain dalam jangka waktu lama. Dalam jurnal tersebut, hutan primer ini kemudian dibagi menjadi dua jenis: hutan alam yang utuh dan hutan alam yang sudah tidak utuh.</p>



<p>Untuk hutan utuh, jurnal tersebut mendefinisikannya sebagai suatu blok area hutan yang besar, saling berdekatan, tidak tersentuh aktivitas manusia, dan dengan area minimal 50.000 hektar.</p>



<p>Sementara itu, hutan yang tidak utuh didefinisikan sebagai fragmen area hutan yang lebih kecil dan area hutan yang lebih dekat dengan dan terpapar pada aktivitas manusia dan berbagai gangguan lainnya. Gangguan tersebut, termasuk pembangunan jalan, penebangan intensif, dan kebakaran, terdeteksi pada resolusi spasial 30 meter (0,09 ha).</p>



<p>Definisi tersebut juga disebutkan sebagai referensi dalam dokumen <a href="https://redd.unfccc.int/files/frel_submission_by__indonesia_final.pdf">Forest Reference Emission Level (FREL)</a> yang diajukan Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan (KLHK) Indonesia kepada UNFCCC (2016).</p>



<p>Data kehilangan tutupan pohon UMD belum membedakan penyebab kehilangan tutupan pohon, yang dapat bervariasi mulai dari gangguan alam, kebakaran antropogenik, hingga deforestasi tebang habis. <a href="https://www.wri.org/blog/2020/02/agriculture-drove-recent-record-breaking-tree-cover-loss" target="_blank" rel="noreferrer noopener">Berbagai data tambahan</a> serta interpretasi visual dapat membantu kami memahami lebih lanjut penyebab kehilangan tutupan pohon.</p>



<p>Berbagai <a href="https://gfw.global/2XxHnHu" target="_blank" rel="noreferrer noopener">pertimbangan teknis</a> dapat memengaruhi interpretasi data kehilangan tutupan pohon UMD. Beberapa perulangan dari algoritma deteksi telah diterapkan di seluruh rangkaian waktu, yang berpotensi mengakibatkan ketidakkonsistenan. Selain itu, kehilangan yang terjadi di akhir suatu tahun tertentu (sebagai contoh, akhir kuartal empat), terkadang baru terdeteksi di data pada tahun berikutnya karena tutupan awan.</p>



<h3><strong>Bagaimana GFW menghitung angka kehilangan tutupan hutan primer?</strong></h3>



<p>Ketika menganalisis kehilangan tutupan hutan primer atau <em>primary forest loss</em>, GFW hanya mempertimbangkan area hutan dengan setidaknya 30% tutupan tajuk pohon seperti yang dijelaskan dalam penelitian University of Maryland yang diterbitkan di <a href="https://science.sciencemag.org/content/342/6160/850">Science Magazine (Hansen et al., 2013</a>), konsisten dengan <a href="https://slideplayer.info/slide/12265767/">Permenhut Nomor 14 tahun 2004 tentang A/R CDM</a> dan <a href="https://redd.unfccc.int/files/frel_submission_by__indonesia_final.pdf">dokumen FREL Indonesia (2016)</a>. Setiap hilangnya tegakan tutupan kanopi pohon (berdasarkan Hansen et al. 2013) yang tumpang tindih dengan area hutan primer dianggap sebagai kehilangan hutan primer.</p>



<h3><strong>Kebakaran merupakan penyebab sekaligus gejala kehilangan pada tahun 2019</strong><strong></strong></h3>



<p>Kebakaran terjadi di banyak lokasi pada tahun 2019. Dengan menggunakan <a href="http://modis-fire.umd.edu/ba.html" target="_blank" rel="noreferrer noopener">data area kebakaran MODIS</a> dari UMD, kita dapat lebih memahami seberapa besar kebakaran memengaruhi angka kehilangan di tahun 2019, meskipun data tersebut mungkin tidak menangkap semua kerusakan akibat kebakaran karena tutupan awan dan kabut.</p>



<p>Di Brasil, di mana kebakaran <a rel="noreferrer noopener" href="https://www.theguardian.com/environment/2019/aug/23/amazon-fires-what-is-happening-anything-we-can-do" target="_blank">diliput</a> <a rel="noreferrer noopener" href="https://www.aljazeera.com/news/2019/08/amazon-burning-190823082046821.html" target="_blank">secara luas</a> di media, kebakaran terlihat sebagai gejala hilangnya hutan primer ketimbang penyebab langsung hilangnya hutan primer. Di Amazon Brasil, kerapatan kebakaran di hutan primer yang sebelumnya telah ditebangi adalah 20 kali lebih besar daripada di hutan yang lebat. Dan saat kebakaran berada di atas rata-rata pada tahun 2019, hanya 20% kebakaran yang terjadi di hutan primer, sementara 30% terjadi di daerah yang sebelumnya telah kehilangan hutan primer. 50% sisanya terjadi di kawasan non-hutan dan kawasan hutan sekunder. Hal ini juga terjadi di Indonesia, di mana kebakaran terjadi jauh lebih banyak di hutan yang telah terdegradasi, dan hanya 6% kebakaran terjadi di hutan primer.</p>



<p>Namun, kebakaran juga bisa menjadi penyebab langsung kehilangan tutupan pohon. Di Bolivia, kebakaran yang meluas telah membakar sebagian besar hutan primer dan tutupan pohon lainnya. Lebih dari setengah kebakaran di Bolivia pada 2019 terjadi di daerah tutupan pohon dan hampir 60% kehilangan pada tahun 2019 terjadi di lokasi kebakaran. Pada tahun 2019, Australia juga mengalami kebakaran yang belum pernah terjadi sebelumnya - hampir 80% dari data kehilangan tahun 2019 tumpang tindih dengan area yang terbakar.</p>



<h3><strong>Data UMD memantau perubahan yang berbeda dari data resmi Brasil </strong><strong></strong></h3>



<p>Sistem pemantauan hutan resmi pemerintah Brasil, yaitu PRODES, dan UMD pada dasarnya mengukur dua hal yang berbeda, yang menjelaskan mengapa PRODES menunjukkan peningkatan deforestasi sebesar 30% dari tahun 2018 hingga 2019, sedangkan data UMD hanya menunjukkan 1% peningkatan kehilangan hutan primer.</p>



<p>Seperti yang telah kami <a href="https://gfw.global/2ZM1PHl" target="_blank" rel="noreferrer noopener">uraikan sebelumnya</a>, PRODES hanya mendeteksi petak area deforestasi tebang habis yang lebih luas dari 6,25 hektar, sedangkan data UMD menangkap kehilangan petak lebih luas dari 0,09 hektar dari semua vegetasi kayu yang tingginya lebih dari 5 meter, terlepas dari penyebabnya. Kedua pendekatan ini tentu sangat penting karena kita perlu memahami di mana dan kapan deforestasi permanen terjadi, yang dijabarkan oleh sistem PRODES. Namun, setiap kehilangan tutupan pohon, termasuk akibat kebakaran, akan berdampak pada iklim, keanekaragaman hayati dan jasa ekosistem, dan hal ini ditangkap oleh data UMD.</p>



<div class="imagecenter"><img class=" wp-image-3569 alignright" style="padding-bottom: 10px;" alt="Data UMD dibandingkan dengan data PRODES Brasil
" src="https://content.globalforestwatch.org/wp-content/uploads/2020/06/20.05.21-UMD-vs-PRODES-Blog_IND_revised.png" width="100%"></div>



<p>Karena perbedaan ini, data UMD cenderung menangkap lebih banyak perubahan daripada PRODES. Dari deforestasi yang terdeteksi oleh PRODES pada tahun 2019, lebih dari 80% deforestasi tersebut tumpang tindih dengan wilayah kehilangan hutan primer UMD dalam kurun waktu 10 tahun terakhir. Di sisi lain, hanya 36% dari data UMD tahun 2019 muncul dalam di data PRODES dalam kurun waktu 10 tahun terakhir.</p>



<p>Perbedaan ruang lingkup juga dapat menyebabkan tren yang berbeda. Sementara PRODES dan sistem lainnya dengan jelas setuju bahwa deforestasi tebang habis sedang meningkat, perubahan lain yang ditangkap oleh UMD mungkin tidak bergerak ke arah yang sama. Sebagai contoh, lonjakan pada kehilangan hutan primer di Brasil pada tahun 2016 dan 2017 di data UMD disebabkan oleh kebakaran di bawah permukaan yang tidak dipantau oleh PRODES. Meskipun kebakaran tersebar luas di Amazon pada tahun 2019, sedikit yang mengakibatkan hilangnya hutan primer secara langsung. </p>



<p>Demikian pula, beberapa area kebakaran di bawah permukaan dan perubahan kanopi yang lebih kecil yang terdeteksi oleh data UMD dalam beberapa tahun terakhir mungkin telah dibersihkan dan diambil oleh PRODES. Data UMD hanya mendeteksi kehilangan pertama, sehingga area-area ini tidak akan ditangkap lagi ketika mereka di-deforestasi – Dengan demikian, mugkin terjadi lebih sedikit perubahan ketimbang data PRODES di tahun yang sama. Dari deforestasi yang terdeteksi oleh PRODES pada tahun 2019, hampir seperempatnya terdeteksi sebagai kehilangan tutupan pohon oleh data UMD sebelum tahun 2018.</p>



<div class="imagecenter"><img class=" wp-image-3569 alignright" style="padding-bottom: 10px;" alt="Area kerugian yang diambil oleh GFW pada tahun 2016 diambil oleh PRODES pada tahun 2019
" src="https://content.globalforestwatch.org/wp-content/uploads/2020/05/SatImage_Horiz.png" width="100%">(A) Area degradasi pada tahun 2016 (B) kehilangan yang diambil oleh data UMD pada tahun 2016 dan (C) kemudian dibersihkan dan diambil oleh PRODES pada 2019.</div>



<p>Kedua sistem menggunakan dua metodologi berbeda serta ruang lingkup yang berbeda untuk mendeteksi perubahan. Data UMD adalah sistem yang sepenuhnya otomatis yang menganalisis setiap piksel secara individual, sementara PRODES, deforestasi digambarkan melalui interpretasi visual tambalan citra satelit. Keduanya juga menganalisis periode waktu yang sedikit berbeda: UMD menangkap kehilangan selama tahun kalender, sedangkan PRODES menangkap deforestasi antara Agustus dan Juli.</p>



<h3><strong>Data resmi Indonesia tahun 2019 mencerminkan tren UMD </strong> </h3>



<p>Definisi hutan primer dalam Turubanova et al. (2018) yang dirujuk GFW berbeda dengan definisi hutan primer KLHK. KLHK mendefinisikan hutan primer sebagai hutan alam yang masih utuh, sedangkan hutan primer dalam Turubanova et al. mencakup hutan alam yang utuh dan tidak utuh.</p>



<p>Dalam konteks konservasi hutan secara global, hutan primer yang tidak utuh tetap berperan penting dalam menyimpan karbon dan menyediakan habitat, meskipun hutan primer tidak utuh lebih terfragmentasi. Kehilangan hutan primer tidak utuh pun memiliki dampak besar. Sebagai contoh, hilangnya hutan primer (baik utuh maupun tidak utuh) di Indonesia pada tahun 2019 menghasilkan 187 mega ton emisi CO<sub>2</sub>, dibandingkan dengan hanya 13 mega ton emisi CO<sub>2</sub> dari hilangnya hutan primer utuh.</p>



<p>Data deforestasi resmi yang diterbitkan oleh Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan Indonesia (KLHK) menunjukkan tren penurunan antara tahun 2018 dan 2019, mirip dengan data UMD. Kedua set data juga menunjukkan kehilangan yang lebih rendah dalam tiga tahun berturut-turut setelah mencatat kehilangan akibat kebakaran pada tahun 2015 dan 2016, meskipun nilainya sedikit berbeda. Sebagaimana dirinci dalam <a href="https://gfw.global/2XE0tvJ" target="_blank" rel="noreferrer noopener">blog sebelumnya</a>, data KLHK memiliki beberapa perbedaan dari data UMD, termasuk periode pengamatan Juli hingga Juni, persyaratan area minimum 6,25 hektar, dan interpretasi visual dari citra satelit untuk menentukan apakah ada kehilangan hutan.</p>



<div class="imagecenter"><img class=" wp-image-3569 alignright" style="padding-bottom: 10px;" alt="Hilangnya tutupan pohon primer tropis Indonesia 2002-2019
" src="https://content.globalforestwatch.org/wp-content/uploads/2020/06/20.05.13-Bar-Charts_IND_Indonesia.png" width="100%"></div>



<h3><strong>Data a</strong><strong>pa yang</strong><strong> akan muncul tahun depan di GFW</strong><strong> </strong><strong></strong></h3>



<p>Indikator awal menunjukkan terjadinya musim kemarau tahun 2020 di <a href="https://news.mongabay.com/2020/04/satellite-data-show-amazon-rainforest-likely-drier-more-fire-prone-this-year/" target="_blank" rel="noreferrer noopener">Amazon</a>, dan kebakaran di Australia merentang tahun kalender, jadi kita bisa mengantisipasi lebih banyak kebakaran muncul di data tahun depan. GFW terus bekerja untuk memperbaiki data kami. Kemajuan dari UMD akan segera memungkinkan kami untuk melacak contoh berulang dari kehilangan tutupan pohon selama dua dekade terakhir serta kehilangan karena kebakaran, membuatnya lebih mudah untuk menilai apa yang menyebabkan kehilangan dan memahami bagaimana data UMD dibandingkan dengan sistem pemantauan lainnya.</p>



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Catatan editor: 16 Juni 2020 - Posting ini diperbarui untuk memberikan informasi tambahan tentang bagaimana data GFW dihitung.

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Jelajahi data tahunan di <a href="https://gfw.global/2M3WOSu" target="_blank" rel="noopener noreferrer">GFW</a>.
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BANNER FOTO: Setiap 6 detik pada tahun 2019 1 lapangan sepakbola hutan hujan tropis hilang. Foto oleh Flavio Galvao/WRI. 

 

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Yang Perlu Anda Ketahui Tentang Data Kehilangan Tutupan Pohon GFW 2019

<p>Novos dados da Universidade de Maryland (UMD), divulgados no Global Forest Watch, mostram que florestas primárias tropicais sofreram grandes perdas em 2019. Mas o que esses dados mostram sobre as causas das perdas e como eles se comparam às outras estimativas de perda já existentes? Eis o que você precisa saber sobre os dados da UMD.</p>



<h3><strong>A perda de cobertura arbórea não é necessariamente desmatamento </strong><strong></strong></h3>



<p>A perda de cobertura arbórea se refere a uma alteração da vegetação lenhosa com mais de cinco metros de altura, seja em florestas primárias maduras, florestas secundárias em recuperação de alterações passadas ou plantações de árvores. Para melhorar a questão das perdas em florestas naturais maduras, o GFW concentra nossa análise mais especificamente na perda de <a href="https://gfw.global/2U0q7K1" target="_blank" rel="noreferrer noopener">florestas primárias tropicais úmidas</a>. Essas florestas geralmente têm altos índices de carbono e biodiversidade e, uma vez perdidas, podem levar <a href="https://www.mdpi.com/2073-445X/9/1/23" target="_blank" rel="noreferrer noopener">décadas</a> ou até <a href="https://www.newscientist.com/article/dn14112-how-long-does-it-take-a-rainforest-to-regenerate/" target="_blank" rel="noreferrer noopener">milênios</a> para voltar a crescer e chegar próximo às condição de floresta primária novamente.</p>



<p>Ainda assim, os dados não diferenciam entre as causas das perdas, que podem variar desde distúrbios naturais a incêndios antropogênicos e desmatamento por corte raso. <a rel="noreferrer noopener" href="https://www.wri.org/blog/2020/02/agriculture-drove-recent-record-breaking-tree-cover-loss" target="_blank">Conjuntos de dados adicionais</a>, além de interpretação visual, podem nos ajudar a entender melhor o que está causando as perdas.</p>



<p><a href="https://gfw.global/2XxHnHu" target="_blank" rel="noreferrer noopener">Outras considerações técnicas</a> podem afetar a interpretação dos dados de perda de cobertura arbórea da UMD. Várias iterações do algoritmo de detecção foram aplicadas em toda a série temporal, potencialmente resultando em inconsistências. Além disso, as perdas que ocorrem no final de um ano civil são ocasionalmente capturadas no ano seguinte devido à cobertura de nuvens.</p>



<h3><strong>Os incêndios foram tanto a causa como os sintomas de perdas em 2019</strong><strong></strong></h3>



<p>Os incêndios pareciam estar em toda parte no ano de 2019. Usando os <a href="http://modis-fire.umd.edu/ba.html" target="_blank" rel="noreferrer noopener">dados da área queimada do MODIS</a> da UMD, podemos entender melhor em que proporção os incêndios influenciaram os números de perdas em 2019, embora as estimativas possam não capturar todos os danos causados devido à cobertura de nuvens e à neblina.</p>



<p>No Brasil, onde incêndios tiveram <a href="https://www.theguardian.com/environment/2019/aug/23/amazon-fires-what-is-happening-anything-we-can-do" target="_blank" rel="noreferrer noopener">cobertura</a> <a href="https://www.aljazeera.com/news/2019/08/amazon-burning-190823082046821.html" target="_blank" rel="noreferrer noopener">ampla</a> pela mídia, pareciam ser um sintoma de perda de floresta primária e não a causa direta. Na Amazônia brasileira, a densidade de incêndios foi 20 vezes maior na floresta primária anteriormente desmatada do que nas florestas existentes atualmente. E enquanto os incêndios estavam acima da média em 2019, apenas 20% ocorreu nas florestas primárias atuais, enquanto 30% ocorreu em áreas de florestas primárias desmatadas anteriormente. Os 50% restantes ocorreram em áreas não florestais e em áreas de florestas secundárias. Esse também foi o caso na Indonésia, que registrou taxas muito mais altas de incêndios em florestas anteriormente degradadas e apenas 6% em florestas primárias.</p>



<p>No entanto, incêndios também podem ser causa direta da perda de cobertura arbórea. Na Bolívia, incêndios que se espalharam acabaram queimando grandes áreas de floresta primária e outras coberturas arbóreas. Mais da metade dos incêndios de 2019 na Bolívia ocorreu em áreas de cobertura arbórea e quase 60% das perdas de 2019 ocorreram em áreas de incêndios. A Austrália também registrou incêndios sem precedentes em 2019, onde quase 80% dos dados de perda de 2019 se sobrepuseram à área queimada.</p>



<h3><strong>Dados da UMD monitoram mudanças diferentes dos dados oficiais do Brasil </strong><strong></strong></h3>



<p>O PRODES, sistema oficial de monitoramento de florestas do governo brasileiro, e a UMD medem basicamente duas coisas diferentes, o que ajuda a explicar por que o PRODES mostrou um aumento de 30% no desmatamento entre 2018 e 2019, enquanto os dados da UMD mostraram apenas um aumento de 1% na perda de floresta primária. </p>



<p>Como já <a rel="noreferrer noopener" href="https://gfw.global/2ZM1PHl" target="_blank">comentamos anteriormente</a>, o PRODES detecta apenas manchas de desmatamento por corte raso maiores que 6,25 hectares, enquanto os dados da UMD capturam perdas maiores que 0,09 hectares de toda a vegetação lenhosa com mais de 5 metros de altura, independentemente da causa. Essas duas medidas são essenciais, pois precisamos saber onde e quando o desmatamento permanente está ocorrendo, o que é destacado pelo PRODES. No entanto, qualquer perda de cobertura arbórea, inclusive devido a incêndios, pode resultar em impactos no clima, na biodiversidade e nos serviços ecossistêmicos, capturados pelos dados da UMD.</p>



<div class="imagecenter"><img class=" wp-image-3569 alignright" style="padding-bottom: 10px;" alt="
Comparação dos dados da UMD com os dados oficiais brasileiros do desmatamento do PRODES." src="https://content.globalforestwatch.org/wp-content/uploads/2020/06/20.05.21-UMD-vs-PRODES-Blog_POR-01.png" width="100%"></div>



<p>Devido a essas diferenças, os dados da UMD tendem a capturar mais alterações do que os do PRODES. Do desmatamento detectado pelo PRODES em 2019, mais de 80% se sobrepõe a áreas de perda de florestas primárias da UMD nos últimos 10 anos. Por outro lado, apenas 36% dos dados da UMD de 2019 apareceram nos dados dos últimos 10 anos do PRODES.</p>



<p>A diferença no escopo também pode levar a tendências diferentes. Embora o PRODES e outros sistemas concordem claramente que o desmatamento por corte raso está aumentando, as outras mudanças capturadas pela UMD podem não avançar na mesma direção. Por exemplo, os picos da UMD na perda de florestas primárias no Brasil em 2016 e 2017 foram devidos a incêndios de matas que não são monitorados pelo PRODES; apesar de os incêndios terem se espalhado na Amazônia em 2019, poucos deles resultaram em perda direta de florestas primárias no ano passado. </p>



<p>Da mesma forma, algumas áreas de incêndio e pequenas mudanças no dossel detectadas pelos dados da UMD nos últimos anos podem ter sido identificadas e mapeadas pelo PRODES. Os dados da UMD detectam apenas a primeira perda, portanto essas áreas não seriam capturadas novamente quando desmatadas, resultando em uma possível subestimação da mudança em comparação com o PRODES naquele ano. Do desmatamento detectado pelo PRODES em 2019, quase 1/4 foi detectado como perda de cobertura arbórea pelos dados da UMD anteriores a 2018.</p>



<div class="imagecenter"><img class=" wp-image-3569 alignright" style="padding-bottom: 10px;" alt="Áreas de perda apanhadas pelo GFW em 2016 são apanhadas pelo PRODES em 2019." src="https://content.globalforestwatch.org/wp-content/uploads/2020/05/SatImage_Horiz.png" width="100%">(A) Área de degradação em 2016 (B) Perda captada pelos dados da UMD em 2016 e (C) Posteriormente identificadas e mapeadas pelo PRODES em 2019.</div>



<p>Além do escopo diferente, os dois sistemas também usam duas metodologias diferentes para detectar alterações. Os dados da UMD são um sistema totalmente automatizado que analisa cada pixel individualmente, enquanto no PRODES, o desmatamento é delineado através da interpretação visual de amostras de imagens por satélite. Os dois também analisam períodos de tempo ligeiramente diferentes, sendo que a UMD captura perdas ao longo do ano calendário e o PRODES captura o desmatamento entre agosto e julho.</p>



<h3><strong>Dados oficiais da Indonésia em 2019 refletem as tendências da UMD </strong> </h3>



<p>Os dados oficiais de desmatamento fornecidos pelo Ministério do Meio Ambiente e Florestas da Indonésia (MoEF) mostraram uma tendência de queda entre 2018 e 2019, semelhante aos dados da UMD. Os dois conjuntos de dados também mostram perdas mais baixas pelo terceiro ano consecutivo após o recorde de perdas relacionadas a incêndios em 2015 e 2016, apesar dos valores ligeiramente diferentes na área de perda. Conforme detalhado em nosso <a rel="noreferrer noopener" href="https://gfw.global/2XE0tvJ" target="_blank">blog anterior</a>, os dados do MoEF apresentam várias diferenças em relação aos dados da UMD, incluindo um período de observação entre julho e junho, um requisito de área mínima de 6,25 hectares e interpretação visual de imagens por satélite para determinar se houve perda de floresta.</p>



<div class="imagecenter"><img class=" wp-image-3569 alignright" style="padding-bottom: 10px;" alt="Perda de cobertura primária de árvores tropicais na Indonésia 2002-2019
" src="https://content.globalforestwatch.org/wp-content/uploads/2020/06/20.05.13-Bar-Charts_POR_Indonesia.png" width="100%"></div>



<h3><strong>O que esperar do GFW no próximo ano </strong> </h3>



<p>Os primeiros indicadores apontam para uma época de seca em 2020 <a href="https://news.mongabay.com/2020/04/satellite-data-show-amazon-rainforest-likely-drier-more-fire-prone-this-year/" target="_blank" rel="noreferrer noopener">na Amazônia</a>, e os incêndios na Austrália abrangeram o ano calendário, por isso podemos prever que mais incêndios aparecerão nos dados do próximo ano. O GFW está trabalhando continuamente para melhorar nossos dados. Os avanços da UMD em breve nos permitirão rastrear instâncias repetidas de perda de cobertura arbórea nas últimas duas décadas, além de perdas por incêndio, facilitando a avaliação do que está causando as perdas e a compreensão de como os dados da UMD se comparam a outros sistemas de monitoramento.</p>



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<div class="attribute" style="”padding-bottom:" 10px;”=""> 
Explore os dados anuais no <a href="https://gfw.global/2M3WOSu" target="_blank" rel="noopener noreferrer">GFW</a>.
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FOTO DA BANDEIRA: A cada 6 segundos em 2019, um campo de futebol da floresta tropical primária é perdida. Foto de Flavio Galvão/WRI. 

 

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O que Você Precisa Saber Sobre os Dados de Perda de Cobertura Arbórea de 2019 do GFW

<p>Les nouvelles données de l’Université du Maryland (UMD), publiées sur Global Forest Watch, indiquent que les forêts primaires tropicales ont subi d’importantes pertes en&nbsp;2019. Toutefois, qu’indiquent ces données en termes de causes des pertes et comment les comparer aux autres estimations de pertes&nbsp;? Voici ce que vous devez savoir à propos des données de l’UMD&nbsp;:</p>



<h3><strong>La perte du couvert ne signifie pas nécessairement déforestation</strong><strong></strong></h3>



<p>La perte du couvert arboré fait référence à une perturbation de la végétation ligneuse sur une hauteur de plus de cinq mètres, qu’il s’agisse de forêts primaires matures, de forêts secondaires en période de régénération après une perturbation passée ou de plantations d’arbres. L’approche de GFW relative aux pertes dans les forêts naturelles matures consiste à axer plus spécifiquement l’analyse sur les pertes des <a href="https://gfw.global/2U0q7K1" target="_blank" rel="noreferrer noopener">forêts primaires tropicales humides</a>. Ces forêts ont généralement des valeurs élevées en carbone et en biodiversité. Une fois ces dernières perdues, la régénération vers un état quelconque proche de celui d’une forêt primaire peut prendre des <a href="https://www.mdpi.com/2073-445X/9/1/23" target="_blank" rel="noreferrer noopener">décennies</a> voire des <a href="https://www.newscientist.com/article/dn14112-how-long-does-it-take-a-rainforest-to-regenerate/" target="_blank" rel="noreferrer noopener">millénaires</a>.</p>



<p>Cependant, les données ne font pas encore la différence entre les causes des pertes qui sont très variées, allant d’une perturbation naturelle, à des incendies anthropiques en passant par la déforestation due à des coupes rases. <a href="https://www.wri.org/blog/2020/02/agriculture-drove-recent-record-breaking-tree-cover-loss" target="_blank" rel="noreferrer noopener">Des jeux de données supplémentaires</a>, ainsi qu’une interprétation visuelle, peuvent améliorer notre compréhension des facteurs à l’origine des pertes.</p>



<p><a href="https://gfw.global/2XxHnHu" target="_blank" rel="noreferrer noopener">D’autres considérations techniques</a> peuvent avoir une incidence sur l’interprétation des données de l’UMD relatives à la perte de la couverture arborée. Plusieurs répétitions de l’algorithme de détection ont été appliquées à l’ensemble des données chronologiques créant ainsi d’éventuelles incohérences. Une perte qui se produit tard dans une année civile peut ainsi parfois être enregistrée au cours de l’année suivante à cause de la couverture nuageuse.</p>



<h3><strong>Les incendies ont constitué à la fois une cause et un symptôme de perte en&nbsp;2019.</strong><strong></strong></h3>



<p>Il semble que des incendies se soient déclarés de toute part en&nbsp;2019. Grâce aux <a href="http://modis-fire.umd.edu/ba.html" target="_blank" rel="noreferrer noopener">données des zones brûlées MODIS</a> de l’UMD, nous pouvons mieux comprendre la mesure selon laquelle les incendies ont exercé une influence sur les chiffres de perte de&nbsp;2019, tout en sachant que les estimations n’ont certainement pas enregistré l’ensemble des dommages causés par les incendies en raison de la présence de couverture nuageuse ou de brouillard.</p>



<p>Au Brésil, où les incendies ont fait l’objet d’une <a href="https://www.theguardian.com/environment/2019/aug/23/amazon-fires-what-is-happening-anything-we-can-do" target="_blank" rel="noreferrer noopener">importante</a> <a href="https://www.aljazeera.com/news/2019/08/amazon-burning-190823082046821.html" target="_blank" rel="noreferrer noopener">couverture</a> médiatique, il semblerait que les incendies aient été un symptôme de la perte de forêt primaire plutôt qu’une cause directe. En Amazonie brésilienne, la densité des incendies était 20&nbsp;fois supérieure dans la forêt primaire précédemment déboisée que dans les forêts actuellement sur pied. Bien que les incendies aient été supérieurs à la moyenne en&nbsp;2019, seulement 20&nbsp;% se sont produits dans des forêts primaires actuelles contre 30&nbsp;% dans les zones ayant subi auparavant des pertes de forêt primaire. Les 50&nbsp;% restants se sont produits dans des zones non forestières et des forêts secondaires. Ce fut également le cas en Indonésie, où le nombre d’incendies a été bien plus élevé, brûlant des forêts déjà dégradées, et seulement 6&nbsp;% se sont produits dans des forêts primaires.</p>



<p>Toutefois, les incendies peuvent également constituer une cause directe de la perte du couvert arboré. En Bolivie, des incendies hors de contrôle ont brûlé d’importantes zones de forêt primaire et d’autres couverts arborés. En 2019, plus de la moitié des incendies de Bolivie se sont déclarés dans des zones de couvert arboré et près de 60&nbsp;% des pertes en&nbsp;2019 se sont produites dans des zones d’incendies. L’Australie a également connu des incendies sans précédent en&nbsp;2019&nbsp;: près de 80&nbsp;% des données relatives aux pertes de&nbsp;2019 se superposent à des zones brûlées.</p>



<h3><strong>Les données de l’UMD suivent des changements différents des données officielles brésiliennes</strong><strong></strong></h3>



<p>PRODES, le système officiel de suivi des forêts du gouvernement brésilien, et l’UMD mesurent deux choses bien différentes. C’est pourquoi le système PRODES montre une hausse de 30&nbsp;% de la déforestation entre 2018 et&nbsp;2019, tandis que les données de l’UMD indiquent seulement une hausse de 1&nbsp;% de perte de forêt primaire. </p>



<p>Comme nous l’avons <a rel="noreferrer noopener" href="https://gfw.global/2ZM1PHl" target="_blank">mis en évidence auparavant</a>, PRODES détecte uniquement des parcelles de déforestation due à des coupes rases de superficie supérieure à 6,25&nbsp;hectares, tandis que les données de l’UMD enregistrent les pertes supérieures à 0,09&nbsp;hectare de toute la végétation ligneuse d’une hauteur de plus de 5&nbsp;mètres, quelle qu’en soit la cause. Il s’agit de deux mesures essentielles, parce que nous avons besoin de savoir où et quand une déforestation permanente se produit, ce que PRODES détermine. Néanmoins, toute perte de la couverture arborée, y compris celle causée par des incendies, peut avoir des répercussions sur le climat, sur la biodiversité et sur les services écosystémiques, ce que les données de l’UMD permettent d’enregistrer.</p>



<div class="imagecenter"><img class=" wp-image-3569 alignright" style="padding-bottom: 10px;" alt="Comparaison des données UMD avec les données officielles de la déforestation brésilienne de PRODES.
" src="https://content.globalforestwatch.org/wp-content/uploads/2020/06/20.05.21-UMD-vs-PRODES-Blog_FR-01.png" width="100%"></div>



<p>En raison de ces différences, les données de l’UMD tendent à enregistrer davantage de changements que PRODES. Parmi les zones de déforestation détectées par PRODES en&nbsp;2019, plus de 80&nbsp;% se superposent aux zones de perte de forêt primaire de l’UMD des dix dernières années. En revanche, seulement 36&nbsp;% des données de l’UMD de&nbsp;2019 sont apparues dans les données PRODES des 10&nbsp;dernières années.</p>



<p>La différence de champ d’application peut également créer des tendances différentes. Tandis que PRODES et d’autres systèmes montrent clairement que la déforestation due à des coupes rases est en hausse, les autres changements enregistrés par l’UMD n’évoluent pas nécessairement dans la même direction. Par exemple, les pics de perte de forêt primaire qu’indiquent les données de l’UMD au Brésil en&nbsp;2016 et&nbsp;2017 étaient dus à des incendies de la couverture basse que le système PRODES ne suit pas. Bien que les incendies aient été largement répandus en Amazonie en&nbsp;2019, peu ont engendré une perte directe de forêt primaire l’année dernière. </p>



<p>De même, certaines zones d’incendie de la couverture basse et de changements plus petits de la canopée détectés par les données de l’UMD au cours des années passées ont pu être déboisées depuis et relevées par PRODES. Les données de l’UMD détectent uniquement la première perte. Ces zones ne sont donc pas enregistrées à nouveau lorsqu’elles font l’objet d’une déforestation engendrant ainsi une sous-estimation potentielle des changements comparés à ceux de PRODES pour l’année en question. Parmi la déforestation détectée par PRODES en&nbsp;2019, près d’un quart a été détecté en tant que perte de la couverture arborée par les données de l’UMD avant&nbsp;2018.</p>



<div class="imagecenter"><img class=" wp-image-3569 alignright" style="padding-bottom: 10px;" alt="Les zones de perte récupérées par GFW en 2016 sont récupérées par PRODES en 2019
" src="https://content.globalforestwatch.org/wp-content/uploads/2020/05/SatImage_Horiz.png" width="100%">(A) Zone de dégradation en 2016, (B) Perte relevée par les données de l’UMD en 2016 et (C) Zone déboisée plus tard et relevée par PRODES en 2019.</div>



<p>Outre la différence de champs d’application, les deux systèmes utilisent également deux méthodes distinctes pour détecter les changements. Les données de l’UMD constituent un système entièrement automatisé qui analyse chaque pixel individuellement, tandis que dans PRODES, la déforestation est délimitée par une interprétation visuelle des parcelles d’imagerie satellitaire. Les deux analysent également des périodes légèrement différentes&nbsp;: l’UMD enregistre les pertes au cours d’une année civile et PRODES enregistre la déforestation entre août et juillet.</p>



<h3><strong>Les données officielles de l’Indonésie pour&nbsp;2019 reflètent les tendances de l’UMD</strong><strong></strong></h3>



<p>Les données officielles relatives à la déforestation fournies par le Ministère de l’environnement et des forêts (MEF) d’Indonésie indiquent une tendance à la baisse entre&nbsp;2018 et&nbsp;2019, semblable à celle des données de l’UMD. Les deux jeux de données montrent également des pertes plus faibles pour la troisième année consécutive après des pertes records associées à des incendies en&nbsp;2015 et&nbsp;2016, malgré des valeurs légèrement différentes dans la zone de perte. Comme mentionné <a href="https://gfw.global/2XxHnHu" target="_blank" rel="noreferrer noopener">précédemment dans notre blog</a>, les données du MEF présentent quelques différences par rapport aux données de l’UMD, notamment une période d’observation de juillet à juin, une exigence de superficie minimale de 6,25&nbsp;hectares et l’interprétation visuelle des images satellitaires pour déterminer s’il y a eu perte forestière ou non.</p>



<div class="imagecenter"><img class=" wp-image-3569 alignright" style="padding-bottom: 10px;" alt="Indonésie: perte de couvert forestier primaire tropical 2002-2019
" src="https://content.globalforestwatch.org/wp-content/uploads/2020/06/20.05.13-Bar-Charts_FR_Indonesia.png" width="100%"></div>



<h3><strong>Prévisions de GFW pour l’année prochaine</strong><strong></strong></h3>



<p>Les premiers indicateurs révèlent une saison sèche en&nbsp;2020 en <a href="https://news.mongabay.com/2020/04/satellite-data-show-amazon-rainforest-likely-drier-more-fire-prone-this-year/" target="_blank" rel="noreferrer noopener">Amazonie</a> et des incendies en Australie tout au long de l’année civile. Nous pouvons donc prévoir que davantage d’incendies devraient apparaître dans les données l’année prochaine. GFW travaille à l’amélioration continue de ses données. Des avancées dans le système de l’UMD nous permettront bientôt de suivre des événements répétés de perte du couvert arboré au cours des deux années passées, ainsi que les pertes dues à des incendies, facilitant ainsi l’évaluation des facteurs à l’origine de pertes et la comparaison des données de l’UMD à d’autres systèmes de suivi.</p>



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Découvrez les données annuelles sur <a href="https://gfw.global/2M3WOSu" target="_blank" rel="noopener noreferrer">GFW</a>.
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PHOTO BANNIÈRE: Toutes les 6 secondes en 2019, 1 terrain de football de forêt tropicale primaire a été perdu. Photo de Flavio Galvao/WRI. 

 

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Ce que Vous Devez Savoir à Propos des Données 2019 de Global Forest Watch Relatives à la Perte de la Couverture Arborée

Large logs sit on a truck bed in a forest concession in Ghana.

Cote D'Ivoire

We Lost a Football Pitch of Primary Rainforest Every 6 Seconds in 2019

Perdimos el Equivalente a un Campo de Futbol de Selva Tropical Primaria Cada 6 Segundos en 2019

Kita Kehilangan Hutan Hujan Primer Seluas Lapangan Sepak Bola Setiap 6 Detik Pada 2019

Perdemos um Campo de Futebol de Floresta Tropical Primária a Cada 6 Segundos em 2019

Nous Avons Perdu un Terrain de Football de Forêt Tropicale Primaire Toutes les 6 Secondes en 2019