IDENTIFICACIÓN DE CAUSAS DE PÉRDIDA DE COBERTURA VEGETAL EN EL OCCIDENTE DE HONDURAS

ÁREAS VISITADAS: SANTA ROSA DE COPÁN, MONTAÑA VERDE -OPALACA, MONTECILLOS, LAGO DE YOJOA, CELAQUE-PUCA, Y ANILLO VERDE.

En 15 días cinco (5) instituciones aunaron esfuerzos para realizar la primera validación en campo de alertas tempranas terra-i de cambios de cobertura y deforestación sobre 706 hectáreas en el occidente hondureño, en las áreas de trabajo de la actividad Gobernanza en Ecosistemas, Medios de Vida y Agua (USAID/GEMA). Este trabajo consistió en ubicar en el terreno las alertas de cambio detectadas en el 2017 y 2018, utilizando tecnología UAV y GPS para la identificación de causas de cambio y analizar la precisión de las alertas, de la misma forma se integraron diferentes metodologías de muestreo en campo.

Contexto

En el occidente hondureño se han revelado datos donde la deforestación ha aumentado en zonas de mayor elevación y lejanas a carreteras principales, el aumento de la rentabilidad en el uso del suelo en áreas que eran inaccesibles, han llevado a la construcción de vías secundarias y caminos producto del desarrollo en la producción de algunos cultivos, como el café (Nagendra, Southworth, and Tucker 2003).

El incremento de las áreas de cultivo de rubros principalmente de café, la presencia de plagas forestales como el gorgojo descortezador del pino y la tala ilegal propician el aumento de las áreas destinadas a la agricultura a esto sumado la expansión de áreas urbanas continuas y discontinuas propiciado por el incremento poblacional  son las principales causas directas e indirectas que propician el cambio en las coberturas de bosque a no bosque y que a partir de la fecha serán monitoreadas en el occidente por la plataforma Terra-i Honduras

Para el 2017 Terra-i detectó la mayor cantidad de alertas de cambio de cobertura en el país, alcanzando 43,826 alertas, con un incremento de 401% con respecto al 2016. En total desde el 2016 al 2017 se detectaron 52,573 alertas (aproximado 278,636.9 hectáreas afectadas).

Figura 1.  Cambio de vegetación detectada por Terra-i, para el periodo 2004-junio 2018, en Honduras. Las barras representan el acumulado por año en alertas Terra-i y hectáreas, la línea roja representa la tendencia de cambio acumulado en el periodo enero 2004- junio 2018.

Los departamentos del occidente de Honduras como Ocotepeque, Copán, Santa Bárbara, Intibucá, Lempira y La Paz presentan un total de 25,443 alertas de cambio de cobertura, para el período validado en campo que comprende de enero del 2017 a junio 2018 período en el cual se presentaron 13,960 alertas. Las áreas de la actividad USAID/GEMA tienen un acumulado de 7,930 alertas de cambio, donde el 76.5% de estas ocurrieron en el período de análisis de enero 2014 hasta junio 2018, con un acumulado de 6,069 alertas (Ver Figura 2). Las tres áreas más afectadas son el Área de Influencia Lago de Yojoa con 3,016 alertas, correspondiente al 12% de su área total; Celaque – Puca con 1,437 equivalente al 6% de su área total; y El Jilguero con 927, correspondiente al 7% de su área. El área más impactada con un 14% de su área total es Santa Rosa de Copán con 107 alertas.

Figura 2.  Alertas Terra-i acumuladas en las áreas de la actividad GEMA, para tres periodos de análisis (1)2004-2008, (2)2009-2013, (3)2014- junio 2018

Teniendo en cuenta lo anterior, con el objetivo de verificar la veracidad de las alertas detectadas, calibrar los modelos del sistema de alertas tempranas para el occidente e identificar las principales causas de deforestación en este periodo, se realizó la validación de campo de las alertas de cambios de cobertura de la plataforma Terra-i Honduras durante el período del 17 al 31 de agosto de 2018. Se verificaron 113 alertas del sistema de las cuales 104 alertas se hicieron por medio de sobrevuelos con Drones Phantom 3 y Phantom 4 sobre el área del píxel y 9 alertas se tomaron muestras directas en campo en el área del pixel en 9 puntos previamente seleccionados utilizando la metodología IPCC, y con un formulario diseñado por Unidad de Monitoreo de ICF para la toma de datos, cubriendo un área de 250 mts x 250 mts en cada una.

Método

Muestreo

Se seleccionaron áreas de influencia de 1 y 3 km en 12 vías principales y 11 secundarias en las áreas de trabajo de la actividad GEMA, basado en el concepto de áreas de influencia, definido como la distancia máxima que los habitantes de una comunidad se enfrentan para obtener los recursos forestales. Se determinaron estas distancias teniendo en cuenta el modelo de crecimiento y la expansión de los asentamientos a partir de una vía de comunicación principal (Hyman y Barona, 2010); como también la metodología de muestreo  realizada en la validación de campo en comunidades del proyecto ASSETS (Alejandro Coca-Castro, Jhon Tello-Dagua, Louis Reymondin, Paula Paz-García 2014).

Para el muestreo se consideró una selección espacial aleatoria del número de muestras resultantes, con el fin de garantizar el criterio de que todos los pixeles tengan igual probabilidad de ser seleccionados (Olofsson et al. 2014).

Figura 3 Áreas validadas en campo usando drones y GPS. Sobrevuelos realizados con drone Phantom 4 (estrellas verdes), con drone Phantom 3 Advanced (estrellas rojas), rectificados con GPS y formulario ODK (estrellas rojas).

De igual forma, se realizó una estimación de áreas o cambios en áreas de diferentes coberturas y usos de suelo. Este método requiere de la evaluación de un número dado de sub-muestras localizadas en el área de inventario (píxel), para cada alerta seleccionada se realizó un submuestreo de 9 puntos basados en el documento de buenas prácticas del IPCC (2003).

Finalmente, las imágenes recolectadas en campo con el drone fueron procesadas con el software Pix4D Mapper, con el fin de crear ortomosaicos georeferenciados y modelos digitales de superficie, para así analizar en cada punto de submuestreo las coberturas presentes, identificando las evidencias de cambio: pérdida/ganancia, causas de pérdida de cobertura y registrar las coordenadas, y fotografía del sitio. Se analizaron en total 1,117 puntos, esta información fue ingresada a un formulario de validación de campo realizado por el ICF, usando la aplicación ODK Collector.

Análisis de información recolectada

Cada mosaico producto de los sobrevuelos drone fue analizado (Figura 4), presentando un vuelo de 6.76 hectáreas realizado con el drone phantom 3 advanced, en el municipio de San Pedro Zacapa en el departamento de Santa Bárbara, donde se sobrevoló una alerta Terra-i detectada el 25 de mayo del 2018, en la cual fue analizada cada submuestra y se ingresaron los datos al formulario ODK del diseñado por ICF, donde se identificó que la principal causa de cambio fue la expansión de agricultura tecnificada, con cultivo de café. De la alerta Terra-i, la cual su valor teórico es 6.25 hectáreas, fueron afectadas 4.16 hectáreas de cambio y la cobertura afectada fue el bosque latifoliado húmedo.

Figura 4.  Análisis de submuestras en alerta Terra-i detectada el 25 de mayo del 2018, datos recolectados en campo con drone Phantom 3 advanced, causa directa de campo: cultivo de café, cobertura afectada: bosque latifoliado húmedo.

La Figura 5 presenta el análisis de la alerta de junio 3 del 2017 donde se sobrevoló un área de 6.76 hectáreas con el drone phantom 4, y recolectaron fotografías en dos submuestras de la alerta. A partir de esto, se identificó que la principal causa fue la tumba y quema para erradicar la plaga de gorgojo, con 2.77 hectáreas afectadas, donde 2 hectáreas de estas áreas descubiertas están siendo usada para la implementación de cultivos de café. La principal cobertura afectada es el bosque conífera ralo.

Figura 5. Análisis de submuestras en alerta Terra-i detectada el 6 de marzo del 2017, datos recolectados en campo con drone Phantom 4, causa directa de campo:plagas de gorgojo y  cultivo de café, cobertura afectada: bosque conífera ralo.

Causas de cambio de cobertura en el occidente Hondureño, áreas de trabajo de la actividad GEMA

La principal causa directa de cambio en las coberturas vegetal identificadas en las alertas Terra-i de enero 2017 hasta junio 2018 en las áreas de influencia de la actividad USAID/GEMA es  la agricultura extensiva con un 61.9%, con cultivos permanentes como el café, plátano y transitorios como el maíz, frijol y cultivos permanentes. En segundo lugar, se encuentra la plaga de gorgojo, donde las áreas que han sido tumbado/quemado para la erradicación de la plaga, están siendo destinadas para cultivos de café, plátano y maíz. También la tala ilegal está afectando 7.3% de los bosques mixtos y en menor escala el bosque conífera ralo y denso y el latifoliado seco. De igual forma las nuevas áreas destinadas para infraestructura, relacionados con proyectos de plantas de tratamiento de agua (Santa Rosa de Copán) e hidroeléctrica (Vía Márcala – La Esperanza), vías de acceso, extracción de material, e incremento de zonas urbanas discontinuas.

La cobertura de bosque principalmente impactada por desmonte identificado en las submuestras es el bosque conífera denso, con un 36.7% de puntos afectados sobre el total de la submuestras recolectadas, donde la causa directa está relacionada con la plaga  del gorgojo descortezador del pino (19.4%) (en estas área afectadas se están implementando cultivos permanentes y transitorios), la agricultura extensiva (10.2%), con cultivos de café, frutales y granos básicos como maíz y frijol, y otras causas en menor proporción como el aprovechamiento forestal (4.08%), la tala ilegal (2.04%) e infraestructura (1.02%).

Así mismo, se ha identificado en el bosque conífera ralo un cambio, producto de la tumba/quema principalmente por la erradicación de plaga de gorgojo (24.49%) y a menor escala la implementación de cultivos de café y maíz (6.12%) y tala ilegal (1.02%). También se registraron un alto porcentaje de muestras con tala ilegal (10.20%) en bosques mixto.

La vegetación secundaria húmeda (6.5%) y decidua (9.6%) reportada en las coberturas presentes en las alertas validadas presentaron cambios en la cobertura detectado por Terra-i, las causas directas de cambio principalmente están relacionadas con plagas de gorgojo con 29.8% en la vegetación decidua, y la agricultura extensiva (27.7%) con cultivos de café, maíz y plátano en vegetación secundaria húmeda.

A continuación se presenta un mapa interactivo para visualizar los resultados recolectados en campo de algunas alertas visitadas, en el botón de causas e historia de uso se presenta las áreas sobrevoladas con el drone y la descripción de la causa directa de cambio. En el botón de fotos de validación de campo, se presenta fotografías georeferenciadas de los diferentes lugares visitados. Para mayor información acerca del proceso de trabajo para la construcción de la plataforma Terra-i Honduras, visitar el siguiente story maps .

El equipo Terra-i agradece a la actividad Gobernanza en Ecosistemas, Medios de Vida y Agua de la Agencia de los Estados Unidos para el Desarrollo Internacional, Honduras (USAID-Honduras por sus siglas en inglés) por el financiamiento de la actividad Terra-i Honduras. De igual forma agradece a todo el equipo técnico y especialistas que apoyaron en el desarrollo y logística de esta actividad de campo, al equipo de interpretación y análisis de datos recolectados de la actividad Gobernanza en Ecosistemas, Medios de Vida y Agua (USAID/GEMA), el Instituto Nacional de Conservación y Desarrollo Forestal, Áreas Protegidas y Vida Silvestre (ICF), Regionales de ICF de  Marcala y Lago de Yojoa, Ministerio del Ambiente+, Mancomunidad ASOMAICOPACO, Fundación Puca y MAPANCE (Comanejador de Celaque) en la zona de Gracias, Lempira y Belén Gualcho.

Escrito por: Paula Andrea Paz, Jhon Jairo Tello, Sindy Leveron

Referencias

Alejandro Coca-Castro, Jhon Tello-Dagua, Louis Reymondin, Paula Paz-García, Glenn Hyman. 2014. “FinalReport-ValidationTerrai_ASSETScommunities_SP.”

Bax, Vincent, Wendy Francesconi, and Marcela Quintero. 2016. “Spatial Modeling of Deforestation Processes in the Central Peruvian Amazon.” Journal for Nature Conservation 29: 79–88. http://dx.doi.org/10.1016/j.jnc.2015.12.002.

Bunn, C., Lundy, M., Läderach, P., Girvetz, E., Castro, F. 2018. “Climate-Smart Coffee in Honduras.” : 1–27. https://cgspace.cgiar.org/bitstream/handle/10568/97530/Climate_Smart_Coffee_brief_Honduras.pdf?sequence=3&isAllowed=y.

FAO. FAOSTAT [Internet]. 2018 [cited 8 Nov 2018]. Available: http://www.fao.org/faostat/en/#data/QC/visualize

IPCC. 2003. Institute for Global Environmental Strategies Good Practice Guidance for Land Use, Land Use Change and Forestry. http://www.ipcc-nggip.iges.or.jp.

Nagendra, Harini, Jane Southworth, and Catherine Tucker. 2003. “Accessibility as a Determinant of Landscape Transformation in Western Honduras: Linking Pattern and Process.” Landscape Ecology 18(2): 141–58.

Olofsson, Pontus et al. 2014. “Good Practices for Estimating Area and Assessing Accuracy of Land Change.” Remote Sensing of Environment 148: 42–57. http://dx.doi.org/10.1016/j.rse.2014.02.015.