Metodología basada en factores espaciales (GEOMOD): Región Purépecha, Michoacán

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Catalina Villalba Lucero
hace 7 años
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1 US AID y Gobierno de México Modelaje de la Deforestación en México e Implicaciones para los Proyectos de Secuestro de Carbono, Marzo 19, 2003 Metodología basada en factores espaciales (GEOMOD): Región Purépecha, Michoacán Gabriela Guerrero Omar Masera UNAM gguerrer@oikos.unam.mx omasera@oikos.unam.mx

2 Región Purépecha TANGANCICUARO CHILCHO TA Se localiza en la porción centronoroeste del estado de Michoacán. La conforman 19 municipios, 4 subregiones CHERAN CHARAPAN QUIROG A PERIBAN REYES LOS PARACHO URUAPAN ERONGARICUARO NAHU ATZEN TZINTZUNTZAN TINGAMBATO PATZCUARO Una superficie de 6540 Km2. NUEVO PARANGARICUTIRO ZIRACUARETIRO SALVADO R ESCALANTE TANCITARO TARETAN Kilometers N Población de 732,000 habitantes y 927 comunidades. 2

3 Objetivo Obtener la línea de base de emisiones de C por desforestación para la Región Purépecha en el periodo

4 Información de base: Obtención de cartografía. Mapas topograficos de INEGI, escala 1:50,000. Mapas de uso de suelo y vegetacion Serie I, Serie II. INEGI, 1:250,000 Mapa de Inventario Forestal Nacional Inst. Geografía UNAM,-Semarnat Mapa de limites municipales Mapa de suelos Necesidades de Equipo Preparación de los mapas de entrada para el modelo Geomod 4

5 Métodos: MODELO GEOMOD (1) Mapas de factores biofísicos potenciales (2) Clases Mapas de uso del terreno Temperatura Tipo de suelo Grado de pendiente Distancia a ríos Distancia a caminos Distancia a los asentamientos humanos Tiempo 1 Tiempo 2 (3) Sobre posición Agricultura Bosque Río (4) Sobre posición Área de cambio GEOMOD (6) Prueba cada factor potencial y de combinaciones incrementadas Tabla con el reporte del % de éxito de cada factor de manera individual y en combinación con otros conductores Índices de cambio (5) Para cada celda de cada factor biofísico potencial se le asigna el % de aquellas clases de celda que cambiaron entre el tiempo 1 y el tiempo 2 Alimenta al modelo GEOMOD (7) Selección de los factores con mayor éxito en las áreas predichas para los cambios históricos de uso del suelo 5

6 Mapas biofísicos potenciales 6

7 Categorización de los factores de desforestación Spatial Driver Rango de valores Unidades # de Intervalos Ancho del Intervalo Conservation Areas 1-5 Nominal 5 1 Municipios 1-19 Nominal 19 1 Aspect Degrees 10 1 = flat, 2= deg(n), 3-9=45 deg, 10=22.5deg(N) Slope 52 Degrees 10 1 = 0 deg, 2-9 = 5 deg, 10 = 10 deg Soil Type 12 Nominal 12 1 Elevation Alt. (m) Water Dist Meters Commun. Dist Meters Dist_road Meters Dist. Deforest lands Meters

8 Mapas biofísicos categorizados 8

9 Sub-regionalización Estratificación subregional. Se puede especificar la tasa de desforestación para cada una de las subregiones. Se utilizaron 4 subregiones para la Región Purépecha. 9

10 Cálculo de las tasas de desforestación Mapas de cobertura, se reclasifican para incluir sólo dos clases 1. Bosques 2. No Bosques Se calcula la tasa de deforestación. Forestal No forestal Tiempo Tiempo

11 Cálculo de las tasas de desforestación Subregión Cobertura forestal 1993 Cobertura forestal 2000 Cambio (A1-A2) Tasa Ha/año Uruapan Tancitaro Patzcuaro ,045 Meseta TOTAL 2,790 11

12 Evolución de la superficie forestal en el tiempo Forest Cover Región Purepecha Ha URUAPAN TANCITA PATZCUAR MESETA Year 12

13 Validación Geomod permite que evaluemos cada factor de desforestación estadísticamente, para saber qué peso tiene. Se puso a prueba cada uno de los drivers, para obtener una tabla del % de éxito por región y por subregiones. REGION URUAPAN TANCITARO PATZCUARO MESETA Rank Driver % Correct Kappa % Correct Kappa % Correct Kappa % Correct Kappa % Correct Kappa 1 Slope Dist_aga Droad Soils drivers elev dpob Tmax Disd76a Orientac Prec

14 Validación Finalmente comenzamos a validar nuestros resultados adicionando factores, uno a la vez empezando la combinación con los que tuvieron más peso. Neighborhood=1 Combinaciones de factores REGION URUAPAN TANCITA PATZCUAR MESETA Combinaciones % Correct Kappa % Correct Kappa % Correct Kappa % Correct Kappa % Correct Kappa 1, ,2,3, ,2, ,2,3,4, ,3,7, ,7, ,7,

15 Validación El mejor Kappa combinado fue de , con un 95.6% de éxito. Individualmente, los procesos de deforestación se encuentran relacionados a la: Pendiente (Kappa ) Distancia de los ríos y cuerpos de agua (Kappa ) Distancia a caminos (Kappa ) 15

16 Resultados: Simulación No datos No bosques Bosques Fuera de Análisis Pérdida de superficie forestal

17 Resultados: Simulación 2000 AÑOS Area Forestal Area No Forestal Pérdida Total Ha Ha Ha Ha Ha No datos No bosques Bosques Fuera de Análisis Pérdida de superficie forestal 17

18 Construcción de la línea de base de emisiones de C: Densidad de Carbono por cobertura vegetal en la región Purépecha 18

19 Land Use Change Meseta Ha Millares Línea de base simulada con GEOMOD Year Total Forest Cumulative Carbon Emissions by Vegetation Type Oyamel Forest Forest Plantation Oak Forests Pine Forests Pine-Oak Forest Millones de ton de Carbono Year 19

20 Evolución de los almacenes de C Carbon Stocks (Million ton C) Oyamel Forest Oak Forests Pine Forests Pine-Oak Forest Permanent Crops (Orchards) Forest Plantation Shrubs Pasture Agriculture

21 GEOMOD: Conclusiones El modelo permitió entender los patrones espaciales de desforestación y hacer una primera estimación de la línea de base regional Se incluyeron diferencias a nivel sub-regional Se perderían 84,000 ha entre 2000 y 2030 Emisiones estimadas de 4.6 millones tonc en 30 años Limitaciones del estudio La simplificación bosque-no bosque en zonas con cambios de uso del suelo complejos limita la precisión del análisis Es importante contar con un modelo de estimación de la cantidad de superficie desforestada acoplado con su distribución espacial Se debe trabajar más en los factores que determinan la desforestación, Se podrían examinar patrones de desforestación a nivel municipal 21

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