Post on 31-Jul-2020
Modelación espacial de la
deforestación en la Amazonía y
Pacífico Colombiano
José Julián González, Miguel Arias, Álvaro Cubillos, Paulo
Arévalo, María Alejandra Chadid, Edersson Cabrera
SMByC - IDEAM
1. Objetivos
2. Área de Estudio
3. Metodología
4. Resultados
5. Conclusiones
6. Avances y próximos
pasos
Contenido
¿Por qué modelar la deforestación?
Planeación
y Gestión
del
territorio
Investigación
Modelación
Diseño de
medidas y
acciones
Objetivos
Área de Estudio
39.7 millones ha
Bosque
46 % Deforestación
2015
5.3 Millones ha
Bosque
10 % Deforestación
2015
Modelación
deforestación
Estructuración
de información
Análisis
dinámicas y
patrones
Validación
Resultados
Mapa de
Riesgo
Prueba de
Variables
Metodología
Modelación
Deforestación
Validación
Resultados Mapa de Riesgo
¿En qué contexto?
Análisis
Dinámicas y
Patrones
Prueba de Variables
Estructuración de
información
y muchos más….
Modelación
Deforestación
Resultados Mapa de Riesgo
Estructuración de
Información
¿En qué contexto?
Prueba de Variables
Validación
Análisis Dinámicas y patrones
Fuente: PNN 2016
Accesibilidad y Proximidad
Variables Biofísicas
Categoría de Manejo
de la Tierra
Distancia euclidiana a lagos.
Distancia euclidiana a Títulos mineros vigentes al 2013.
Distancia euclidiana a Títulos mineros inscritos entre el
año 2002 y 2008.
Distancia a Pozos petroleros vigentes al 2013.
Distancia euclidiana a Puertos
Distancia euclidiana a áreas de mayor densidad de
cultivos de coca entre 2004 y 2010
Distancia a accesos terrestres.
Distancias a asentamientos.
Distancia a drenajes dobles.
Modelación
Deforestación
Estructuración de
Información
Análisis dinámicas y patrones
¿En qué contexto?
Validación
Resultados Mapa de Riesgo
Prueba de Variables
Fuente: PNN 2016 Accesibilidad y
Proximidad
Variables Biofísicas
Categoría de Manejo
de la Tierra
Categorías de precipitación en el año
2008.
Pendiente.
Elevación (DEM).
Modelación
Deforestación
Estructuración de
Información
Análisis dinámicas y patrones
¿En qué contexto?
Validación
Resultados Mapa de Riesgo
Prueba de Variables
Imagen cortesía Iniciativa GFOI
Fuente: PNN 2016
Accesibilidad y
Proximidad
Variables Biofísicas
Categoría de Manejo
de la Tierra
Parques Nacionales Naturales.
Resguardos Indígenas.
Sustraciones a la reserva Ley 2 de 1959
Modelación
Deforestación
Estructuración de
Información
Análisis dinámicas y patrones
¿En qué contexto?
Validación
Resultados Mapa de Riesgo
Prueba de Variables
Imagen cortesía Iniciativa GFOI
Fuente: PNN 2016
𝑺𝒊𝒎𝒘𝒆𝒊𝒈𝒉𝒕 = 𝟏 −𝛔 𝐞𝐧 𝐂𝐚𝐦𝐛𝐢𝐨
𝛔 𝐞𝐧 𝐞𝐥 á𝐫𝐞𝐚 𝐝𝐞 𝐞𝐬𝐭𝐮𝐝𝐢𝐨
Subregión Alta Amazonia
Modelación
Deforestación
Estructuración de
Información
Análisis dinámicas y patrones
¿En qué contexto?
Validación
Resultados Mapa de Riesgo
Prueba de Variables
0.93
0.7 0.6
Imagen cortesía Iniciativa GFOI
Fuente: PNN 2016
𝑺𝒊𝒎𝒘𝒆𝒊𝒈𝒉𝒕 = 𝟏 −𝛔 𝐞𝐧 𝐂𝐚𝐦𝐛𝐢𝐨
𝛔 𝐞𝐧 𝐞𝐥 á𝐫𝐞𝐚 𝐝𝐞 𝐞𝐬𝐭𝐮𝐝𝐢𝐨
Subregión Baja Amazonia
Modelación
Deforestación
Estructuración de
Información
Análisis dinámicas y patrones
¿En qué contexto?
Validación
Resultados Mapa de Riesgo
Prueba de Variables 1.0
0.81
Imagen cortesía Iniciativa GFOI
Fuente: PNN 2016
𝑺𝒊𝒎𝒘𝒆𝒊𝒈𝒉𝒕 = 𝟏 −𝛔 𝐞𝐧 𝐂𝐚𝐦𝐛𝐢𝐨
𝛔 𝐞𝐧 𝐞𝐥 á𝐫𝐞𝐚 𝐝𝐞 𝐞𝐬𝐭𝐮𝐝𝐢𝐨
Región Natural Pacífico
Modelación
Deforestación
Estructuración de
Información
Análisis dinámicas y patrones
¿En qué contexto?
Validación
Resultados Mapa de Riesgo
Prueba de Variables 1.0
0.79
Imagen cortesía Iniciativa GFOI
Modelación
Deforestación
Análisis
Dinámica y patrones
¿En qué contexto?
Resultados Mapa de Riesgo
Estructuración de
Información
Validación
Prueba de Variables
Imagen cortesía Iniciativa GFOI
Modelación
Deforestación
Prueba de Variables
¿En qué contexto?
Estructuración de
información
Análisis dinámicas y patrones
Resultados
Mapa de Riesgo
Validación
Resultados
Imagen cortesía Iniciativa GFOI
Resultados
Modelación
Deforestación
Prueba de Variables
¿En qué contexto?
Estructuración de
información
Análisis dinámicas y patrones
Resultados
Mapa de Riesgo
Validación
Imagen cortesía Iniciativa GFOI
• Los resultados de los ejercicios de simulación para cada una de las
regiones, superaron la precisión obtenida en ejercicios similares a
escala regional y nacional (Chadid et al., 2015; González et al.
IDEAM, 2011).
• Este tipo de modelación puede alimentar diversos análisis detallados,
como son conectividad ecosistémica, crecimiento vial y su efecto en
el cambio de cobertura, fugas, fragmentación, entre otros
Conclusiones
Imagen cortesía Iniciativa GFOI
• Los resultados son un insumo clave que permite identificar aquellas
zonas en las que es recomendable avanzar en la caracterización y
monitoreo de causas y agentes de la deforestación.
• Las condiciones de accesibilidad y su configuración dentro de la
simulación, mejoran significativamente el poder explicativo de los
modelos y deben ser un factor a priorizar en el diseño de medidas y
acciones conducentes a reducir la deforestación.
Conclusiones
Imagen cortesía Iniciativa GFOI
Avances y próximos pasos
Modelación
Espacial
Amazonia y
Pacifico
Publicación
Protocolo de
modelación
Análisis de los efectos
en el bosque: Minería,
Infraestructura y
cultivos de palma
Construcción
de escenarios
de desarrollo
Gracias por su atención Mayor información: jjgonzalez@ideam.gov.co - smbyc@ideam.gov.co