Retos para REDD+ en la estimación de reducción de la degradación: el caso del bosque tropical seco

Transcripción

1 InfoBrief No. 3 Octubre 2015 Retos para REDD+ en la estimación de reducción de la degradación: el caso del bosque tropical seco Puntos importantes: 1. En el bosque tropical seco del occidente de México, la degradación (reducción de las reservas de carbono en zonas forestales) se debe principalmente a la agricultura migratoria (roza-tumba-quema) y el pastoreo, no a la extracción de productos maderables. 2. El uso de la metodología de ganancias y pérdidas, que menciona el IPCC, no proporciona métodos adecuados para evaluar los cambios en las reservas de carbono típicas que se producen en los bosques tropicales secos. 3. La metodología de cambio de reservas basada en datos existentes de dos evaluaciones del inventario nacional forestal puede proporcionar una estimación de la variación neta de las reservas totales, pero no se puede establecer de forma confiable a nivel de parcela el aumento de las reservas (de mejora forestal) y disminución (degradación); ni tampoco se puede establecer con certeza la contribución relativa de las pérdidas y ganancias a nivel global a partir de estos datos. Introducción La política de REDD+ requiere que las estimaciones de reducción de la deforestación y la degradación estén hechas con referencia a un nivel de referencia nacional acordada (REL) i y que también la metodología utilizada siga las directrices establecidas por el IPCC, y sea compatible con la utilizada para las estimaciones de las emisiones de gases de efecto invernadero como se presenta en los inventarios nacionales ii. La Guía Revisada del IPCC

2 1996 iii, la Guía de las Buenas Prácticas 2003 iv para el sector CUTS y las Directrices para los Inventarios Nacionales de Gases de Efecto Invernadero 2006 v no utilizan el término degradación sino que se refieren a los cambios en las reservas de carbono en el bosque y que sigue siendo tierras forestales (FF). Para los propósitos de REDD+, la degradación podría considerarse equivalente a una disminución anual de las reservas de carbono debido a la pérdida de biomasa en FF; mientras que la mejora de bosques podría considerarse como los incrementos anuales en las reservas de carbono debido al incremento de biomasa en FF. Dos metodologías se ofrecen en la Orientación sobre las buenas prácticas del IPCC. De manera predeterminada, el primer método es el de pérdidas y ganancias, en el que para cada tipo de bosque y zona climática se aplica un factor para representar las tasas de crecimiento natural de los árboles y se deducen las estimaciones de tala comercial de la madera, la recolección de leña y otras pérdidas (tormentas de viento, brotes de plagas e incendios); este método se basa enteramente en datos secundarios. Por otra parte, el método de cambio de reservas utiliza datos primarios de los inventarios forestales para mostrar los cambios en la biomasa forestal a través del tiempo, y sólo es aplicable en los países que tienen información suficientemente precisa de series temporales de dichos inventarios forestales. En cualquiera de los casos, los métodos se aplican sólo a los bosques manejados, ya que los bosques naturales, no perturbados, no se consideran un sumidero o fuente antropogénica y se excluyen de la estimación del inventario nacional. El problema La degradación de los bosques tropicales secos (TDF, por sus siglas en inglés) en México no se debe a la tala de madera o incluso a la extracción de leña, sino a la forma en que se utilizan estos bosques para la agricultura migratoria y para el pastoreo de ganado. No puede decirse que en la mayoría de los casos la agricultura migratoria sea la causa de la deforestación ya que por lo general el parche que se cultiva durante 1 a 3 años rápidamente se convierte en bosque de sucesión en el siguiente periodo de descanso. El resultado es un paisaje mosaico dinámico que en promedio tiene una cobertura de dosel por encima del nivel de umbral para los bosques, aunque las reservas de biomasa y carbono están muy por debajo de los niveles de los que están en los bosques sin manejo, es decir, el paisaje en términos de REDD+ está degradado. En los niveles de resolución de muchos sistemas de percepción remota (Modis, Landsat), los desmontes temporales (frecuentemente con un área menor a una hectárea) pueden no ser detectados. El pastoreo de ganado en el bosque también causa la degradación de las reservas de carbono ya que los animales consumen parte de la biomasa y la presencia de ganado reduce la tasa de regeneración natural. Sin embargo, la Orientación sobre las buenas prácticas del IPCC no proporciona metodologías o valores predeterminados para calcular la extracción resultante de tales actividades. El impacto de estas actividades pueden ser difíciles de estimar ya que las condiciones (duración del barbecho, porcentaje de TDF bajo la agricultura migratoria, la densidad de ganado y la extensión de bosque en que el ganado ha pastado) varían de un lugar a otro, y existen muy pocos datos disponibles sobre ellos (la agricultura migratoria ni siquiera se distingue de la agricultura permanente en las estadísticas agrícolas en México). Tal vez por esta razón, la mayoría de las áreas de TDF en México han sido considerados bosques no manejados'', y no se reporta una estimación de sus emisiones en los cinco Inventarios de Gases de Efecto Invernadero o en los Comunicados Nacionales a la CMNUCC que México ha publicado hasta la fecha.

3 Un enfoque alternativo que se ha utilizado en estudios anteriores en México para estimar la degradación ha sido evaluar, a partir de la percepción remota, la velocidad a la que bosque primario se sustituye por bosque secundario, y luego, estimar las pérdidas aplicando un factor de biomasa que refleja los niveles de biomasa típicamente más bajos en los bosques secundarios. Sin embargo, en el contexto de REDD+, esto no es correcto, porque en general, los bosques secundarios son bosques que se recuperan de una desaparición anterior, en otras palabras, que no están perdiendo sino ganando reservas. Se requiere un análisis más sofisticado para distinguir las áreas que ganan de las zonas que pierden biomasa. Por otra parte, algunos bosques secundarios, por ejemplo, acahuales de la Península de Yucatán, pueden representar mayores reservas de carbono que los bosques sin manejo. Por otra parte, puede haber degradación dentro de ambos bosques, bosques primarios y bosques secundarios. Incluso con imágenes de alta resolución es difícil distinguir las reducciones en la cobertura del dosel con cierta precisión, y mucho menos para cuantificar las pérdidas de biomasa bajo el dosel. Por lo tanto, este método no produce una evaluación fiable de la degradación en términos de REDD+. Por estas razones, la metodología de cambio de reservas parece ser mucho más adecuada para la evaluación de la degradación, y México es uno de los pocos países REDD+ que ha implementado inventarios forestales nacionales, que pueden proporcionar datos para esto. La Comisión Nacional Forestal (CONAFOR) ha llevado a cabo dos ciclos del Inventario Nacional Forestal y de Suelos (INFyS), con alrededor de parcelas permanentes distribuidas en las zonas boscosas naturales y áridas del país, la primera edición en y la segunda en Se aplicaron técnicas de inventario estándar y el contenido de carbono de la biomasa aérea se calculó utilizando ecuaciones alométricas generadas localmente. Evaluación preliminar de los datos del INFyS para estimar la degradación de TDF El TDF ocupa alrededor de 17.5 millones de hectáreas, y representa alrededor del 25% de todos los bosques en México. En el TDF, las parcelas de muestreo se distribuyeron de forma sistemática en una cuadrícula de 10 km. El área perdida entre las dos evaluaciones del inventario se estableció comparando mapas de cobertura durante el período en cuestión. Esto muestra que aproximadamente hectáreas de TDF se han perdido por año (0.33%). Con un promedio de reserva de carbono de +/- 14 toneladas de C / ha (véase más adelante), la deforestación de TDF habría sido la causa de aproximadamente 3080 Gg (3 millones de toneladas) de las emisiones de CO2 al año. En las áreas de TDF remanente, se llevó a cabo un análisis de cambio parcela por parcela entre la primera y la segunda medición para las 1208 parcelas con datos confiables vii. Esto mostró que el promedio de reservas de carbono del TDF fue toneladas C/ha en el primero, y de toneladas de C/ha en la segunda edición, una diferencia significativa en el 99% cuando se probó con un ANOVA. Esto indica un alto nivel de degradación (el TDF puede mantener intacta toneladas C/ha), pero también indica que, en general, la mejora del bosque fue dejando atrás la degradación y que lejos de representar una fuente, el TDF era un sumidero neto de carbono a lo largo de este período. Sin embargo, a nivel de parcela, no todas las diferencias fueron positivas; la distribución de las ganancias y pérdidas aparentes se muestra en la Tabla 1 y la Figura 1.

4 Esto presenta una imagen fascinante de la dinámica de carbono, que podría estar relacionada con los usos cíclicos de la tierra en la agricultura migratoria. Un aumento general de la vegetación podría estar relacionado con la migración, que ha aumentado de forma espectacular en los últimos años, y el abandono de algunas áreas asociadas, aunque sería necesaria más investigación para probar de forma concluyente. Además, parece indicar que una degradación importante produce alrededor de Gg (22 millones de toneladas) de CO2 al año, muchas veces más que la producida por la deforestación del TDF. Esto implicaría que las intervenciones diseñadas para reducir las pérdidas debido a la degradación y el incremento de la tasa de mejoramiento podría ser una estrategia más apropiada de REDD+ que las medidas para reducir la deforestación. Sin embargo, hay algunas dudas sobre la forma en que se obtuvieron los datos y por lo tanto si estas conclusiones son confiables. Fuentes de error en la aplicación de la metodología de cambio de reservas La duda sobre la confiabilidad de los datos, no es en el error de medición o el uso de ecuaciones alométricas inapropiadas, ya que cualquier tipo de errores deben ser distribuidos de forma aleatoria y no debe sesgar los resultados hacia un resultado final demasiado positivos o demasiado negativos. Por el contrario, la incertidumbre se refiere a si exactamente las mismas parcelas se midieron en cada evaluación del inventario en todos los casos (véase la Figura 2). El centro de cada parcela fue georreferenciada con GPS, pero la parcela es en realidad un conglomerado de 4 subparcelas, cada una de 400 m 2, y las coordenadas precisas de cada subparcela no fueron establecidas; los árboles individuales no fueron marcados. En los casos en que las subparcelas no estaban exactamente en la misma posición por segunda vez (y no se sabe de cuántas sea el caso), el cambio registrado no será un cambio absoluto específico para las subparcelas pero será esencialmente una estimación probabilística de cambio sobre el área que la parcela de muestreo está representando. Suponiendo que las condiciones de esta área son (relativamente) homogéneas, las pequeñas diferencias entre las mediciones de la evaluación 1 y 2 tendrían que considerarse como ruido o efectos aleatorios (por ejemplo, los efectos de la exclusión de un árbol particularmente grande en la evaluación 2 que estaba dentro de una de las subparcelas en la evaluación 1, o viceversa). Al igual que con todas las estimaciones basadas en probabilidades, sería necesario establecer el tamaño de la diferencia que indique con una probabilidad de más de, por ejemplo, 95% que la diferencia en el nivel de la parcela es real. Sólo sería posible hacer esto si los resultados de las parcelas individuales se agruparan en grupos que representen bosques de carácter homogéneo, por ejemplo, con las condiciones de gestión similares. Sin embargo, puede ser difícil ponerlo en práctica con parcelas de muestreo repartidas a intervalos de 10 km. Por otra parte la obtención de datos especializados en condiciones de manejo puede resultar difícil. El problema no se evita totalmente incluso si las subparcelas se hubieran georreferenciado individualmente, ya que la precisión del GPS que estaban en uso en ese momento no era mayor a +/- 3 m, y en las subparcelas con un radio de +/- 11 m esto también podría introducir un error considerable. La única manera de estar 100% seguro de que exactamente los mismos árboles son medidos cada vez sería marcarlos de forma individual. Sin embargo el marcar los árboles con una etiqueta física podría indicar, en esta parte del bosque, que está siendo tratado por la gente local, de manera diferente de otros bosques cercanos. La única solución real sería etiquetar cada árbol virtualmente, utilizando una geo-referencia, lo que requeriría instrumentos GPS mucho más precisos de los que se han utilizado hasta ahora.

5 Tabla 1: Número de parcelas en el TDF de acuerdo al INFyS y que muestran remoción y emisión de CO 2. >10 tons CO 2 / año 5-10 tons CO 2 / año 2-5 CO 2 / año 0-2 CO 2 / año Total Parcelas que remueven CO 2 de la atmósfera ( y 2 evaluación) Parcelas que emiten CO 2 de la atmósfera ( y 2 evaluación) Figura 1: Distribución de las parcelas de muestreo en el TDF, se muestra las pérdidas aparentes de las reservas (en rojo) y las ganancias (en verde), representados en términos de emisiones de CO2.

6 Figura 2: Subparcelas en la evaluación 2 (BI) no pueden haber estado en el mismo lugar que en la evaluación 1 (Ai), incluso si el punto central (punto negro) es fijo. Conclusiones El Inventario Forestal de México ha demostrado que se ha producido un aumento de las reservas de carbono en los TDF entre los períodos y Esto no quiere decir que no hay margen para reducciones en la degradación bajo los criterios de REDD+, ya que a partir de los datos es evidente que hay pérdidas en algunos lugares y ganancias en otros. Además, dado que casi todos los TDF se degradan, puede haber muchas oportunidades también para aumentar las tasas de absorción. Sin embargo, debido a los problemas técnicos relacionados con la estimación de la degradación, hasta ahora no ha sido posible para México hacer una estimación confiable del tamaño de los cambios en parcelas individuales o incluso decir con certeza estadística el número de parcelas que han perdido o cuántas han ganado reservas; aunque es indudable la tendencia hacia las ganancias a nivel nacional. México ha tenido grandes avances con respecto a la mayoría de los países REDD+ en términos de disponibilidad de los datos de percepción remota y de inventarios forestales, y en la capacidad y las habilidades para el establecimiento de líneas de base (RELs) y MRV en general. Sin embargo, hasta el momento, las propuestas REL viii de México se han basado únicamente en la deforestación y en los incendios forestales, debido a las dificultades que se enfrentan en la medición de la degradación. Si este es el caso de México, entonces es poco probable que los países REDD+ con menor capacidad estén en condiciones de hacer

7 estimaciones confiables de las tasas de degradación actuales y las reducciones de la degradación bajo los criterios de REDD+. Dada la aparente gran contribución relativa de la degradación a las emisiones, y el potencial físico evidente para la restauración y mejora forestal en los TDF, esto es asunto serio. i UNFCCC Decision 1/CP.16 ii UNFCCC Decision 4/CP.15 iii Revised 1996 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories. iv IPCC Good Practice Guidance for Land Use, Land-Use Change and Forestry v IPCC 2006 Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories. vi Morfin-Rios et al 2015 Carbon absorption in Mexico s forests greatly excedes emissions: Implications for REDD+. Vii Alrededor de una tercera parte del total de las parcelas fue eliminada de los datos presentados por ser datos extremos o por otras irregularidades; por ejemplo, un gran número de parcelas fueron medidas en sólo uno de los períodos. Viii CONAFOR, Propuesta del Nivel de Referencia de las Emisiones Forestales de México. Sometido a UNFCCC. CIGA-REDD+ Informes Breves - informe sobre la investigación en curso del CIGA en temas relacionados con REDD+, son diseñados para fomentar la discusión y estimular la respuesta de los profesionales en el campo. Pueden ser descargados de manera gratuita en http // redd.ciga.unam.mx