Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación

Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación CONTEXTO ACTUAL DE LOS INVENTARIOS FORESTALES NACIONALES EN CENTROAMERICA Taller de expertos PROYECTO REDD+ PARA CENTROAMÉRICA Y REPUBLICA DOMINICANA CCAD-GTZ Por: Carla Ramírez Zea Oficial Forestal FAO Diciembre, 2010

2 Resumen ejecutivo Se presenta el contexto actual de los Inventarios Nacionales Forestales de Centroamérica, donde Costa Rica, Guatemala, Honduras y Nicaragua cuentan con un inventario nacional forestal (INF). Los mismos, fueron apoyados por FAO en el diseño e implementación. El diseño de los inventarios es multipropósito con presupuestos moderados de acuerdo con las capacidades financieras determinadas por los países. Los INFs de la región han demostrado ser eficientes y prácticos para las condiciones locales. Actualmente con el inicio de los procesos REDD+ los mismos pueden ser ajustados fácilmente para responder a los nuevos requerimientos para el monitoreo forestal, siendo una gran fortaleza para la región centroamericana contar con datos, información y experiencias previas. Se presentan ejemplos de las alternativas metodológicas que fueron probadas y las adaptaciones que se requieren para establecer los nuevos sistemas de monitoreo forestal para REDD+, tales como la estimación de datos de actividad, la estimación de factores de emisión o cambios de las existencias de carbono; además salvaguardas, como biodiversidad forestal e información recopilada a través de entrevistas socioeconómicas, cuya metodología también debe adaptarse para apoyar el monitoreo de la gobernanza forestal. Finalmente se presenta el estado y ubicación actual de la información y los datos en cada uno de los países con INF. 1. Introducción Desde su creación en 1946 la FAO ha apoyado a los países en la generación de información para apoyar la planificación estratégica de los bosques y el desarrollo de políticas forestales. Iniciando en la década del 60, la FAO proporcionó apoyo técnico a varios países de Latinoamérica para realizar inventarios forestales de grandes áreas para fomentar la productividad forestal y el desarrollo sostenible de los bosques. Posteriormente a la Evaluación los Recursos Forestales Mundiales (FRA, por sus siglas en inglés) del año 2000, se evaluó que fuentes de información de los datos proporcionados por los países, y se identificó que menos del 10% de los países proporcionaban información proveniente de inventarios forestales mediante muestreo estadístico. (Saket, 2002). Siendo este el fundamente para que la FAO desarrollara el programa de Evaluación y Monitoreo Nacionales Forestales (NFMA, por sus siglas en inglés), donde uno de los componentes principales es el desarrollo de los Inventarios Forestales a nivel nacional (INFs). La característica principal de NFMA es el enfoque multipropósito, es decir que el diseño de recopilación de datos y evaluación considera una amplia gama de productos y servicios de los bosques a través de diversos sectores socioeconómicos y ambientales. Centroamérica fue la región seleccionada a nivel mundial para desarrollar las bases metodológicas del enfoque NFMA. El estudio piloto se realizó en Costa Rica en los años 2000-2001 con el apoyo del CATIE (FAO, 2001, Kleinn et.al. 2005). Posteriormente, se desarrollaron las evaluaciones nacionales forestales en Guatemala (FAO, 2004), Honduras (AFE-COHDEFOR, 2006) y Nicaragua (INAFOR, 2009). Además de los esfuerzos del programa NFMA, desde 2009, la FAO forma parte del Programa UN- REDD, el cual apoya a países pilotos en fortalecer las capacidades técnicas e institucionales en la

3 implementación de los Sistemas de Medición, Reporte y Verificación (MRV) para el adecuado desarrollo de los proyectos REDD+. En Latinoamérica son países piloto Panamá, Bolivia y Paraguay. Al formar parte de UN-REDD, la FAO ha iniciado el proceso de actualización y adecuación de los INFs, el cual se extenderá mientras evolucionen las decisiones en torno al proceso REDD+, y paralelamente se construirá con base en el desarrollo de proyectos en los países, donde los procesos de NFMA contribuyen fuertemente por las experiencias en implementación e información previa que ya ha sido recopilada en alrededor de 10 países en desarrollo, dentro de los cuales 4 están en la región centroamericana. En este contexto, la FAO también está colaborando con el Programa Regional REDD ejecutado por CCAD-GTZ. Experiencias regionales de cooperación regional existen en cuenca del Congo en África y en Asia Pacífico. Asimismo, existen otras alianzas de cooperación técnica, como por ejemplo, con el Servicio Forestal de Estados Unidos, debido a presencia conjunta en países como Perú y Honduras, pero se espera ampliar estas oportunidades para proporcionar un mejor apoyo a la gran demanda actual. En el siguiente documento se presenta el contexto actual de los Inventarios Forestales en Centroamérica que han sido apoyados por la FAO y una discusión sobre la metodología y experiencias, las cuales se espera se siga construyendo para el desarrollo de los sistemas de monitoreo forestal y MRV en los diferentes países. 2. Programa de Monitoreo y Evaluación Nacionales Forestales (NFMA) y diseño de inventarios forestales El programa NFMA fue desarrollado por un comité de expertos de la FAO para proveer a los países metodologías comprensibles, fiables, económicas, suficientemente robusta para la generación periódica de información sobre los bosques y apoyar la toma de decisiones y la planificación estratégica de los países. Uno de los criterios limitantes en el desarrollo de la metodología ha sido las pocas capacidades financieras en los países. Esto determinó el desarrollo de un diseño de inventarios para grandes áreas con una intensidad de muestreo relativamente baja. Otra característica importante fue la homogenización del registro de datos e información para hacerla comparable y comprensible. Esta característica ha beneficiado a la región, ya que son 4 países los que cuentan con una experiencia preliminar, y puede facilitar las acciones conjuntas. Es muy importante también reconocer que 10 años después del inicio del programa, más allá de haber mejorado la información sobre el estado de los recursos naturales, se crearon capacidades nacionales y las bases conceptuales y definiciones sobre INFs, lo cual facilitará el seguimiento y la discusión metodológica. La población de interés de los inventarios forestales que existen en la región ha sido el conjunto de árboles de los países. Esta población fue implementada por el enfoque multidimensional de FAO. Por un lado, se decidió incluir los árboles fuera de bosque, debido a su reconocida importancia, pero a la vez poco conocimiento sobre los mismos (Kleinn 2000). Además de este concepto

4 innovador, se incluyó información que mejora el conocimiento del estado de los bosques y su manejo sostenible, a través de observaciones y entrevistas socioeconómicas a dueños y beneficiarios de los bosques y árboles. Costa Rica, Honduras y Nicaragua implementaron un diseño de muestreo sistemático tomando como base la superficie continental de los respectivos mapas topográficos. Guatemala por su lado implementó un diseño de muestreo estratificado sistemático (Figura 1). En Costa Rica además del muestreo de campo, se realizó un muestreo más exhaustivo con fotografías aéreas para comparar la eficiencia del uso de técnicas de teledetección en el muestreo para la estimasión de la extensión de usos de la tierra y tipos de bosque (Kleinn et al., 2005). En el Cuadro 1, se puede observar las características del diseño de muestreo en cada uno de los países. Todas las parcelas establecidas en la región están georreferenciadas ya que el enfoque también es el monitoreo permanente y constituye la red de parcelas más homogéneas de la región. Esto constituye un avance para la construcción del sistema de monitoreo basado en el muestreo, donde estos países ya cuentan con una medición.

5 Figura 1. Diseño de muestreo de los Inventarios Forestales Nacionales de Guatemala, Honduras, Nicaragua y Costa Rica. Cuadro 1. Descripción del diseño de muestreo de los países con Inventario Nacional Forestal en Centroamérica. Donde UM = unidades de muestreo País Diseño de muestreo Número de UM/distribución Fecha Costa Rica (estudio piloto mundial) Guatemala Honduras Nicaragua Sistemático Parcela campo: conglomerado 4 parcelas Fotografía aérea: 9km2 (3x3) 3 estratos, sistemático Campo: conglomerado 4 parcelas Sistemático Campo: conglomerado 4 parcelas Sistemático Campo: conglomerado 4 parcelas Campo: 40 UM, cada 30x45 km Fotointerpretación: 235 UM, cada 15x15 km, analizadas 159 UM 2000-2001 108 UM 2002-2003 Estrato norte 30 x15 Estrato central 15 x15 Estrato sur 30x15 339 UM, cada 10 x10, levantadas 2005-2006 156 UM, 20 x20 (8.5% superficie sin muestrear) 371 UM, cada 10 x10 2007-2008 La Figura 2, muestra el diseño de las parcelas que se han sido utilizados en los inventarios forestales en los 4 países centroamericanos. Consiste en un conglomerado con 4 sub-parcelas rectangulares con una dimensión de 20 x 250 m. El tamaño de la parcela fue seleccionado para capturar suficiente información sobre los árboles y los diferentes usos de la tierra según la clasificación que será descrita más adelante. Cada sub-parcela tiene un arreglo anidado para el registro de información de árboles de dimensiones más pequeñas. En el Cuadro 2, se describen los elementos en cada tipo de parcela anidada o punto de medición.

6 Figura 2. Diseño de las parcelas del Programa NFMA, tomado del documento Resultados del Inventario Nacional Forestal de Nicaragua 2007-2008 Parcela Cuadro 2. Descripción de las parcelas de muestreo de los Inventarios Forestales en Centroamérica. Nivel Forma y tamaño de la parcela Elementos a medir Parcela anidada (PAN1) Parcela anidada (PAN2) 4 parcelas rectangulares de: 20 x 250 m (5000 m 2 ) 3 parcelas rectangulares de: 20 x 10 m (200 m 2 ) 3 parcelas circulares de r = 3.99 m (50 m 2 ) Bosque: árboles con DAP 20 cm Fuera de bosque: árboles con DAP 10 cm Bosque: árboles con DAP 10 20 cm Fuera de bosque: no se realizan Bosque: árboles con h 1.3m y DAP 10 cm Fuera de bosque: no se realizan Puntos de medición 3 por parcela Bosque y fuera de bosque: suelo En los próximos capítulos se discute el diseño de NFMA con tres objetivos: Conocer algunos ejemplos sobre el nuevo conocimiento generado a partir de los NFMA en los 4 países (Costa Rica, Guatemala, Honduras y Nicaragua) Proporcionar experiencias para analizar y orientar los nuevos requerimientos de información, específicamente en lo relacionado a la estimación de existencia de biomasa. Iniciar una discusión de la adaptación y orientación del diseño y planificación de inventarios nacionales forestales (INFs).

7 La discusión se enfoca principalmente a los requerimientos que orientan las guías más recientes del Panel Intergubernamental de Cambio Climático (IPCC), las cuales fueron recomendadas en la Convención sobre Cambio Climático en Copenhague, 2009 (decisión 4/CP15). 3. Inventarios forestales nacionales en los Sistemas de monitoreo forestal para REDD+ Para el proceso REDD+ se debe establecer un sistema de monitoreo forestal para obtener información de las emisiones asociadas a cambios de la extensión de bosques (datos de actividad) multiplicados cambios de las existencias de carbono estimados para cada tipo forestal (factores de emisión). El primer paso para los países es determinar las actividades REDD+ que se participará. Las 5 actividades propuestas son: reducción de la deforestación; reducción de la degradación de los bosques; conservación de las existencias de carbono en bosques; manejo sostenible de las existencias de carbono en bosques; aumento de las existencias de carbono forestal. Consecuentemente para el monitoreo de estas actividades será necesario información sobre el cambio de las existencias de carbono por deforestación, degradación de los bosques, mantenimiento y aumento de masas forestales. Como punto de partida de los sistemas de monitoreo forestal, los países deben desarrollar un sistema de clasificación de uso de la tierra y tipos de bosque, dividido en niveles que agrupen clases nacionales en clases globales. Las Buenas prácticas del IPCC (2003) determina las superficies de 6 usos de la tierra 1 que deben definirse a nivel global y que se utilizan para reportar ante la CMNUCC. Este constituye el primer nivel de la clasificación. Bajo estas categorías se deben incluir sub-categorías de los diferentes usos de la tierra que puedan existir en los diferentes países. Para reportar existencias de carbono en bosques, se recomiendan sub-categorías de bosques con diferente variación de carbono, por ejemplo definidos por diferentes tipos de ecosistemas y diferentes estados por influencia humana. Otra característica del sistema es que no debe variar a través del tiempo para hacer consistente el reporte de emisiones (IPCC, 2003). Una ventaja de los países que han desarrollado sus INF en Centroamérica, es que ya cuentan con un sistema de clasificación de usos de la tierra y tipos de bosque. Estos sistemas son muy consistentes y permiten el reporte de información periódica, por otro lado, por las características con facilidad se pueden adecuar a las nuevas necesidades: i. Jerárquica: se divide en niveles, donde niveles inferiores se agrupan en niveles superiores, el primer nivel son las escalas globales de clasificación y los niveles inferiores son detallados a nivel de país. Ejemplo, Nicaragua: 1 Bosque, cultivos, pastos, humedales, poblados y otras tierras (IPCC, 1996, IPCC 2003)

8 - Nivel 1, clases globales, ejemplo FRA y ahora IPCC. - Nivel 2, para bosques según su morfología, latifoliados, coníferas, mixtos (mezcla de coníferas/latifoliados) y manglares. Para fuera de bosque según presencia o ausencia de árboles - Nivel 3, para bosque, según estado sucesional, para áreas fuera de bosque según sistema de producción. - Nivel 4, solo aplica para bosques, cobertura de copas ii. Flexible: clases inferiores pueden tener diferentes agrupaciones, además se pueden adicionar clases utilizando información auxiliar. iii. Categórica: las clases deben ser claramente definidas, así como las posibles confusiones según el método de recolección de datos, (por ejemplo, campo o sensores remotos). iv. Independiente: las clases son independientes por confusiones debidas a los sensores remotos, es decir no se definieron agrupaciones en mosaico por dificultades de discriminación en las imágenes. 3.1 Estimación de datos de actividad a través de inventarios forestales nacionales El establecimiento de sistemas satelitales para el monitoreo de los cambios de la cobertura son necesarios para los países, sin embargo, se debe tener claro que ellos deben estar apoyados de información de campo, los cual se recomienda que sea parte del diseño de los Inventarios Forestales Nacionales. Al momento, el monitoreo de la deforestación, mantenimiento y aumento de las masas forestales se puede realizar con muy buena precisión a través de sensores remotos, sin embargo, para el monitoreo de la degradación de bosques se requiere más discusión y desarrollo metodológico. Es así, que para esta etapa de preparación del proceso REDD+, también es recomendable el uso de los inventarios forestales para aprender más sobre estos nuevos conceptos y cómo pueden combinarse eficientemente con los sensores remotos. De los inventarios forestales en Centroamérica se ha podido proporcionar estimaciones de la extensión superficial de las diferentes clases de uso de la tierra y tipos de bosques definidos por los países, con la ventaja de poder estimar la precisión de forma directa. (Kleinn et al. 2005). En el Cuadro 3, se muestran los resultados de la estimación de superficie basado en el INF de Nicaragua (INAFOR 2009). Para el cálculo se utilizaron estimadores de razón donde la superficie de cada clase de uso de la tierra es relativa a la superficie total continental oficialmente establecida para el país. Asumiendo un 95% de nivel de confianza (t=2), para el caso de bosques (Sx%=7.12), los límites de error de estimación de la superficie en porcentaje, están dentro del intervalo de 21.5% y 28.6%. No obstante a los errores estándares relativamente altos, debe tomarse en cuenta que para Honduras y Nicaragua, las superficies estimadas por los INF era la más actualizada y fidedigna sobre la superficie con bosque para el año de medición. En el caso de Guatemala, la información de superficie de bosque que se utiliza es la del mapa de cobertura del año 2001 (UVG, et al. 2006), pero la información desagregada de bosques que se utiliza es la del INF 2002.

9 Sobre la estimación de extensión de bosques y diferentes clases de uso de la tierra, la FAO también ha experimentado otras técnicas de muestreo basado en sensores remotos. En el estudio piloto realizado en Costa Rica, se estimó la cobertura de las diferentes clases de uso de la tierra utilizando fotografías aéreas, donde comparativamente presentaron errores de estimación mucho más bajos respecto a los obtenidos de las parcelas de muestreo, ello debido principalmente la posibilidad de aumentar el número de muestras (Kleinn et al., 2005). Este método resulta más económico que la elaboración de mapas wall-to-wall. Actualmente es utilizado por el programa de Evaluación de Recursos Forestales Mundiales (FRA-FAO) para desarrollar una evaluación de los cambios de cobertura históricos a nivel mundial (Remote Sensing Survey) (FAO, en línea). Por otro lado, se puede utilizar combinado con la información de campo. Por ejemplo del Cuadro 3, se puede observar que las estimaciones se proporcionan según diferentes niveles de la clasificación, por ejemplo la clase bosque se divide en 4 sub-clases (latifoliado, conífera, mixto y manglar). Las estimaciones de cada una de estas sub-clases está asociada a la estimación de la clase bosque, igualmente, la precisión de las sub-clases se pueden mejorar si se mejora la precisión de la clase bosque, la cual puede obtenerse mediante sensores remotos. Además, es importante resaltar que los sensores remotos son mejores en la detección de cambios de cobertura. Sin embargo, la combinación de sensores remotos con información de campo es recíproca, ya que para mejorar la discriminación de las diferentes coberturas es necesario contar con información de campo, lo cual mejorará igualmente las estimaciones mediante teledetección. Del mismo cuadro podemos observar errores estándares relativos más altos mientras los tipos de bosque están menos representadas en la muestra (n = número de observaciones en la muestra). No obstante, tanto esta información como las asociadas a la estimación de carbono almacenado en cada tipo de bosque (ver 3.2) serán de mucha utilidad para decisiones relativas al diseño de los inventarios forestales y el establecimiento de los sistemas MRV. Relacionado con ello, la remedición de las parcelas de los inventarios ya existentes puede indicar una tendencia sobre los tipos de bosque con cambios más relevantes sobre la pérdida o ganancia de carbono almacenado. Sobre todo porque los INF en Centroamérica incluyen datos de extensión y mediciones de los árboles en clases de bosque según sucesión ecológica (bosque latifoliado primario, intervenido y secundario), estas junto con otras variables que se mencionarán en otro capítulo, pueden ser analizados para mejorar el entendimiento de la degradación de los bosques. Cuadro 3. Estimaciones de superficie con base en muestreo de campo. Fuente de datos, Inventario Nacional Forestal de Nicaragua (INAFOR, 2009) Uso de la Tierra Superficie (Ha) % Sx % n Área Total del País 13,000,000.00 100 371 Bosque 3,254,144.53 25.03 7.12 208 Bosque Natural 3,180,465.98 97.74 1.15 203 Bosque Natural Latifoliado 2,760,018.34 86.78 2.35 190 Bosque Natural Latifoliado Primario 1,233,988.17 44.71 7.66 61

10 Bosque Natural Latifoliado Intervenido 172,830.77 6.26 21.83 18 Bosque Natural Latifoliado Secundario 1,353,199.39 49.03 7.02 136 Bosque Natural de Coníferas 374,739.17 11.78 16.23 16 Bosque Natural de Coníferas Maduro 339,737.03 90.66 5.43 15 Bosque Natural de Coníferas Desarrollado 20,586.39 5.49 76.46 2 Bosque Natural de Coníferas Joven 12,306.13 3.28 29.64 2 Bosque Natural de Coníferas Regeneración 2,109.62 0.56 1 Bosque Natural Mixto 16,789.07 0.53 81.67 2 Bosque Natural de Mangle 28,919.40 0.91 50.97 3 Bosque de Plantaciones 73,678.55 2.26 49.77 6 Fuera del Bosque 9,745,855.47 74.97 2.94 343 Otras tierras con árboles y Arbustos Naturales 2,219,216.76 22.77 6.49 195 Otras tierras 6,363,674.47 65.3 3.05 279 Agroforestales 2,099,126.54 32.99 6.88 166 Sin árboles 4,264,547.94 67.01 3.42 251 Agua Interior 1,162,964.24 12 15.58 3.2 Estimación de factores de emisión en INFs Los factores de emisión se refieren a los cambios de las existencias de carbono para los diferentes tipos de bosques de los 5 depósitos reconocidos por el IPCC (2003): biomasa aérea biomasa subterránea madera muerta hojarasca y detritus carbono orgánico del suelo Los inventarios forestales basados en el muestreo son la herramienta para recolectar y estimar los factores de emisión. Para mejorar la eficiencia del muestreo, una de las técnicas que se recomiendan es la estratificación, siempre y cuando exista la información auxiliar adecuada a costos razonables Cuando esto no es posible, también se pueden utilizar técnicas de postestratificación, que permiten establecer los estratos posteriormente al diseño de los inventarios forestales. (IPCC, 2003). Si se utilizan los diferentes tipos de bosque como criterio para la estratificación, es importante resaltar que para obtener las estimaciones de existencias de carbono no es necesario estratificar en todas las sub-categorías del sistema de clasificación de uso de la tierra y tipos de bosque, ya que estratos muy pequeños pueden finalmente incrementar los costos del inventario forestal. Para el diseño de los inventarios de NFMA se discutieron las dificultades de basar el diseño en estratos previos con variaciones en el tiempo, por ejemplo tipos de bosques. Principalmente este

11 tipo de estratos no son recomendable para mediciones periódicas, ya que complica el diseño de estimación en el futuro si los estratos llegan a cambiar. Un ejemplo es cuando se basa el diseño en estratos de cobertura forestal. Es así que NFMA plantea dos opciones: i) no estratificar previamente al diseño; ii) establecer pre-estratificación preferiblemente de estratos con muy poca variación en el tiempo (ej., límites administrativos, cuencas, regiones ecológica, entre otros). Para ambos casos posteriormente es necesario utilizar técnicas de post-estratificación. También se recomienda utilizar el diseño de muestreo más sencillo posible, evitando cálculos complicados, ya que se debe considerar las capacidades en los países para el procesamiento, manejo, uso y entendimiento de la información. Un diseño sencillo, facilitará la periodicidad del sistema. De los inventarios forestales de Centroamérica, Costa Rica, Honduras y Nicaragua tienen un diseño sin estratificar y solamente Guatemala tiene un diseño estratificado. El cual se basa en las regiones fisiográficas que determinan la distribución natural de la vegetación en el país (Figura 1). En todos los casos se utilizaron técnicas de post-estratificación. Por otro lado, por razones financieras, la intensidad de muestreo fue baja, por lo que la eficiencia de la estratificación fue casi irrelevante para los resultados del primer inventario. Sin embargo, en las discusiones actuales para desarrollar su estrategia para REDD+, el país ha regionalizado el país para establecer sistemas MRV tanto a nivel sub-nacional como nacional. Los niveles sub-nacionales se basan principalmente en las regiones fisiográficas del país, al igual que el diseño del INF, con la única variante que el estrato central fue dividido en 2 sub-regiones desde el punto de vista estratégico o sub-poblaciones desde el punto de vista del diseño del INF. Actualmente los INF en Centroamérica presentan resultados sobre la biomasa arriba del suelo y solamente Nicaragua, presenta adicionalmente la biomasa de madera muerta arriba de 10 cm DAP. En ninguno de los INF de Centroamérica se consideró la medición de hojarasca ni carbono orgánico del suelo. Para inventarios futuros se debe incorporar estas variables si son priorizadas por los países. En el Cuadro 4, se muestran los resultados de Nicaragua (INAFOR, 2009). Para las estimaciones, los bosques latifoliados fueron desagregados según bosque seco y húmedo utilizando el mapa de ecosistemas. Por otro lado, el cálculo se basa en los valores estándar proporcionados por el IPCC, debido a la falta de funciones específicas para el país. Así que es recomendable continuar las discusiones para mejorar los modelos a nivel de la región. Es importante resaltar que al no existir modelo de biomasa específicos para la región, no será posible obtener valores de biomasa muy precisos, aún que existan datos de inventarios de alta calidad. De los datos podemos observar nuevamente que para tipos de bosque con mayor biomasa el error estándar relativo es menor debido a la distribución sistemática de las parcelas, lo cual favorece las clases de bosque con mayor cobertura, que a su vez pueden ser las clases de bosque que más interesen en un sistema de monitoreo periódico. Se debe considerar que mientras más específico o raro es un elemento en la muestra menos biomasa relativa acumulada, la cual por consiguiente, tendría menos créditos por reducción de emisión. Al mismo tiempo se debe considerar que coberturas con poco cambio en emisiones tendrán reducciones de emisión marginales y por

12 consiguiente también serían poco rentables para determinar un nivel de referencia o nivel de referencia de emisiones (Van Laake, 2010). Por estas razones, la disgregación de información por tipos de bosque o reservorio de carbono debe ser analizada según la proporción de carbono almacenado que posea y la rentabilidad de su monitoreo. Por ello, se debe realizar un análisis para priorizar según la potencialidad de obtener créditos de carbono y los costos de medición asociados. Con esta información se puede determinar el tamaño de muestra requerido para las clases de bosque sin pre-estratificar, por otro lado, también se podría aplicar métodos de post-estratificación basado en las zonas ecológicas u otro tipo. Cuadro 4. Estimación de las existencias de biomasa por tipo de bosque y otras clases de uso de la tierra, donde Tms = toneladas de materia seca, Sx% = error estándar relativo y n = número de observaciones en la muestra. Area (ha) Tms % Total Forest type Tms/ha (Sx%) (n),000,000 Biomass Bosque 3,254 296,207 91 74.7 7.0 208 Bosque Natural 3,180 296,145 93 74.7 6.9 203 Bosque Natural Latifoliado 2,760 286,113 104 72.2 6.4 190 Bosque Natural Latifoliado Primario 1,234 146,717 119 37.0 9.4 61 Bosque Natural Latifoliado Intervenido 173 21,760 126 5.5 16.9 18 Bosque Natural Latifoliado Secundario 1,353 117,636 87 29.7 9.3 136 Bosque Natural de Coníferas 375 8,660 23 2.2 17.5 16 Bosque Natural de Coníferas Maduro 340 7,810 23 2.0 18.4 15 Bosque Natural de Coníferas Desarrollado 21 671 33 0.2 39.9 2 Bosque Natural de Coníferas Joven 12 175 14 0.04 69.0 2 Bosque Natural de Coníferas Regeneración 2 3 2 0.00-1 Bosque Natural Mixto 17 384 23 0.1 29.7 2 Bosque Natural de Mangle 29 988 34 0.25 55.0 3 Bosque de Plantaciones 74 63 1 0.02 87.9 6 Fuera del Bosque 9,746 100,234 10 25.3 8.5 343 Otras tierras con árboles y Arbustos Naturales 2,219 42,188 19 10.7 8.3 195 Otras tierras 6,364 58,046 9 14.6 12.2 279 Agroforestales 2,099 44,225 21 11.2 8.3 166 Sin árboles 4,265 13,822 3 3.5 36.2 251 Aunque para proyectos REDD solo se considera las existencias de carbono dentro de bosques Sin embargo, con el enfoque multipropósito de NFMA, también es posible recolectar información de las existencias de carbono de las clases de uso de la tierra con árboles, una contribución que puede ser muy útil más adelante para proyectos que siguen el enfoque AFOLU (IPCC, 2006). Esta es una información poco explorada aún a nivel mundial, sin embargo uno de los hallazgos interesantes es el aporte del volumen o biomasa en relación a toda la superficie de los países. En la Figura 3, se puede observar que cerca de 28% del volumen en pie de árboles en Nicaragua proviene de los

13 árboles fuera de bosque y para biomasa se estimó en 25.3% (Cuadro 4). Esta información es de mucha utilidad para evaluar el potencial de este recurso y su vinculación a proyectos REDD+ y su inclusión o no en los niveles de referencia. Área Fuera de Bosque 183,422,894 m 3 28% Bosque 481,738,041 m 3 72% Figura 3. Relación de volumen entre el bosque y área fuera de bosque ( m3 y porcentaje) en Nicaragua. Fuente: INAFOR, 2009. Otro tema de discutir en el diseño de los INF en Centroamérica es la optimización del tamaño de las parcelas de muestreo. El diseño aplicado por NFMA tiene el fundamento de capturar suficiente información sobre diferentes tipos de clases de uso de la tierra y los árboles contenidos en ellos. Para poder optimizar el tamaño de una parcela, es necesario desarrollar indicadores para cuantificar su eficiencia, sin embargo, esto es difícil cuando se tiene un enfoque multipropósito. No obstante, considerando la población de interés, es decir, el conjunto de árboles de un país y enfocado a la optimización para establecer los sistemas MRV, Fehrmann et al. (2010) realizaron un análisis sobre la eficiencia de la parcela con base en el área basal (m2/ha) y densidad de árboles. Utilizaron área basal debido a que su cálculo es directo y no depende de un modelo específico, y a la vez, está altamente correlacionada con el volumen y biomasa. Las parcelas de 20x250 m, fueron separadas artificialmente en secciones de 20x25 para simular diferentes tamaños de parcelas, donde por un lado se analizó la auto-correlación espacial de los conglomerados, para evaluar la eficiencia de la distancia entre parcelas, además se evaluó el tamaño de las parcelas en sí mismas.

14 Figura 5. auto-correlación especial de las estimaciones de área basal obtenidas de secciones en diferentes distancias (Datos del INF de Nicaragua). (Fehrman, et al., 2010) En la Figura 5 se muestra la auto-correlación espacial de las estimaciones de área basal a diferentes pares de distancias basada en las supbarcelas de 20x25 m, donde se puede observar que el coeficiente de correlación es relativamente estable a los 0.4. (En el caso de árboles/ha, el coeficiente de correlación fue de 0.5). Para ambas variables se obtuvo una somera disminución de la correlación entre los 25 y 75 m, pero no se encontró un patrón definido. Por otro lado, en la Figura 6, se puede analizar los errores estándar relativos (Sx%) de la estimación del área basal, para cada sub-parcela simulada. Donde se puede observar una reducción del Sx% alrededor de los 100 m. Con estos resultados se puede concluir que en términos de eficiencia basado en la dimensión de los árboles (área basal), las parcelas podrían reducirse hasta los 100 m. Por otro lado, según esta variable de interés, existe una mayor eficiencia en parcelas de muestreo simples que parcelas en conglomerado. Sin embargo, como se mencionó al inicio, este solamente es un ejemplo para evaluar el tamaño de las parcelas, y en términos de seguimiento y re-medición de los inventarios basado en este diseño se debe realizar análisis similares que consideren otras variables y ventajas de las parcelas grandes, como por ejemplo, la captura de mayor biodiversidad de árboles, o de la diversidad de usos de la tierra y diferentes estados sucesionales de los bosques, de los cuales se pueden establecer indicadores de fragmentación (Kleinn, 2000). Así como también, otras variables que deben ser parte de los sistemas de monitoreo para REDD+, tales como, productos forestales no maderables, tenencia de la tierra, volumen de madera comercial, entre otros.

15 Adicionalmente, se recomienda explorar el diseño de estimación de la varianza de conglomerados a nivel de sub-parcelas, desarrollados por el Instituto Forestal de Finlandia (Kangas y Mantalmo, 2006), actualmente este método ha sido planteado para el INF de Tanzania y también se está analizando su utilización para la ENF de Ecuador. Figura 6. Análisis de los errores estándares relativos para la estimación de área basal/ha a simulado por diferentes tamaños de sub-parcelas (largo de cada sección 25 m). 4. Inventarios multipropósito y monitoreo de salvaguardas Hasta el momento se ha enfocado la discusión al monitoreo de carbono, sin embargo se ha mencionado el enfoque multipropósito de los INFs en Centroamérica, donde se ha recopilado un amplio rango de variables y datos para entender mejor el estado de los recursos, su uso y beneficios socioeconómicos. Para ello, se incorporaron métodos de medición y observación de las características de los bosques y además se recopiló información a través de entrevistas a dueños, administradores y usuarios de los bosques y árboles. Es así, que además de la información sobre extensión de los usos de la tierra y bosques, e información sobre las existencias de volumen y biomasa en bosques y áreas fuera de bosque, los inventarios en Centroamérica tienen información sobre los siguientes temas: 1. Estado, sanidad y vitalidad de los boques 2. Manejo de los bosques 3. Estado de los sistemas agroforestales y árboles fuera del bosque

16 4. Funciones de los bosques 5. Diversidad de ecosistemas forestales y especies de árboles 6. Función económica y social de los bosques Los documentos de resultados de los diferentes países muestran información sobre cada uno de estos temas, sin embargo el potencial más amplio para generar nueva información se encuentra en los sistemas de datos, de donde se pueden realizar un sinfín de análisis orientados a las nuevas necesidades de información. Uno de los potenciales mencionados con anterioridad es la generación de información para entender mejor la degradación de los bosques. Basado en Tavani et al. (2009), los siguientes usos provenientes de los inventarios forestales con base en el diseño NFMA: Estructura de los bosques: estado sucesional de bosques naturales, zona ecológica, cobertura de copas, origen y estructura de las formaciones forestales, composición de especies, densidad de la regeneración, densidad de tocones, altura y diámetro a la altura del pecho, la salud y daños de los árboles. Manejo de recursos forestales: estatus de protección, tenencia de la tierra, propiedad de los bosques, evidencia de aplicación de planes de manejo, perturbaciones humanas, evidencia de aprovechamiento forestal (madera, leña y PFNM), evidencia y tipos de incendios forestales, pastoreo, entre otras. Información del sitio: suelo (textura, profundidad, drenaje, erosión) y topografía. Productos recolectados: tipo, especie recolectada, oferta y demanda, frecuencia, tipo de usuarios. Funciones y servicios de los bosques: superficie de bosque según función y servicios identificados por usuarios. Nivel de vida de hogares: ingreso, educación, actividades de subsistencia, balance de género, acceso a productos y servicios, entre otros. Un ejemplo sencillo sobre para comprender la degradación de los bosques de coníferas de Guatemala se presenta en la Figura 7. Con estas variables se puede observar una tendencia de degradación de los bosques, ya que para determinar el grado de degradación de los bosques es indispensable tener una segunda medición de las parcelas. El gráfico central muestra que los bosques en su mayoría son secundarios avanzados (47%), este término involucra la regeneración de superficies sin bosque y bosques intervenidos por aprovechamiento forestal. De estos bosques el 54% se estimo con una cobertura entre el 10-40%, denominado abierto. La información de cobertura de copas se puede combinar con los datos de área basal y densidad de árboles, donde la densidad de árboles mayores de 30 cm DAP en bosques secundarios avanzados se estimó en 104 árboles/ha y para bosques primarios/maduros 2 en 116 árboles/ha. En cambio el área basal se estimó en 13m2/ha para bosques maduros y 12 para secundario avanzado. 2 El término primario para bosque de coníferas fue altamente discutido, por lo que se prefiere utilizar el término maduro.

17 Figura 7. Estado de los bosques de coníferas de Guatemala. FAO, 2003. Respecto a las salvaguardias que se han mencionado en las negociaciones para REDD+, los inventarios forestales multipropósito ofrecen opciones para incorporar el monitoreo de biodiversidad. Aún antes de REDD+, este tema siempre ha sido ampliamente discutido en los países durante la identificación de necesidades de información y las variables a medir. Sin embargo, al momento los INF en la región, solamente se ha considerado la biodiversidad de árboles, debido a factores financieros y limitaciones de tiempo. Aún así, se ha afirmado que los inventarios puede aplicarse para otros grupos de vegetación principalmente, además podrían realizarse colecciones sistemáticas de grupos indicadores de vertebrados e invertebrados. Para medir otros grupos taxonómicos se ha discutido la necesidad de contar con personal especializado para cada uno de ellos, lo cual aumentaría considerablemente el costo de los inventarios. Una de las limitantes más fuertes en los inventarios forestales ha sido la identificación de especies. El método más práctico empleado en campo ha sido a través de la contratación de guías o conocedores locales y en todos los países se ha trabajado en mejorar los listados de especies, los cuales han sido revisados para la homogenización de nombres comunes hasta donde ha sido posible, también se han adicionado nombres comunes en diferentes idiomas y se han agregado los diferentes usos que tienen. En el Cuadro 5, se evalúa el estado de la identificación de especies en Guatemala, donde 15.8% de los árboles registrados no pudieron ser identificados ni siquiera a nivel de familia y 72% de los árboles pudieron ser identificados. Los listados de especies se encuentran en los sistemas de datos de cada país, además están publicados en los documentos de resultados de cada inventario. Estos listados pueden continuar mejorándose, ya que cada uno de los árboles medidos está debidamente ubicado mediante georreferenciación, como se muestra en la Figura 8 y se recomendaría un estudio taxonómico de las especies de árboles.

18 Cuadro 5, evaluación de la identificación de especies para la ENF de Guatemala, 2002-2003. Frecuencia % Total de registros Árboles no determinados 1,894 15.8 Árboles determinados hasta familia 11 familias 130 1.1 Árboles determinados hasta género 75 géneros 1,240 10.3 Árboles determinados hasta especie 408 especies 8,727 72.8 TOTAL 11,991 100 Barbecho Agua interior Bosque natural latifoliado ralo Figura 8. Ejemplo de ubicación de los árboles en las parcelas del INF de Nicaragua (2007-2008). Un ejemplo sobre la información de biodiversidad que ha sido producida se muestra en el Cuadro 6, donde se presenta la frecuencia de especies según los diferentes usos de los árboles en Guatemala. Cuadro 6. Número de especies utilizadas según los diferentes usos. Fuente: INF Guatemala 2002-2003. Total Uso especies Leña 276

19 Madera 122 Poste para cerco 60 Frutal 51 Sombra 47 Medicinal 31 Ornamental 30 Forraje 20 Resina y gomas 19 Carbón 14 Artesanías 13 Broza 8 Condimento 1 Sin uso 15 La recopilación de información a través de entrevistas socioeconómicas, también se ha incluido dentro de los inventarios forestales multipropósito en la región. Esta información es una buena oportunidad para el monitoreo de salvaguardias de gobernanza. A través de entrevistas se puede obtener información sobre la situación socioeconómica de los dueños o administradores de los bosques y de las familias que se benefician de los bosques. Debido a que esta información ha sido independiente de la información recopilada en los censos de población o censos agropecuarios, las instituciones que recopilan estadísticas de la población han visto una oportunidad de utilizarla combinadamente la información para comparar y mejorar datos con metodologías basadas en muestreo espacial. Un ejemplo de las entrevistas realizadas en el INF de Nicaragua, pone en evidencia el tiempo que ocupan las familias locales en diferentes actividades productivas, en el Cuadro 8, se puede observar que después de las actividades de tipo doméstico y agrícolas, las familias dedican más tiempo a actividades forestales, siendo la recolección de leña el mayor tiempo invertido. Esta información está disgregada por familia y apoya a entender la organización familiar, sus actividades prioritarias y la organización del trabajo en áreas urbanas. A través de entrevistas también se han obtenido diagnósticos del estado de la tenencia de la tierra en bosques, ello ha permitido evaluar la estabilidad legal de los dueños de bosque. Esta información es necesaria no solamente para el monitoreo de la gobernanza forestal, sino para establecer niveles de riesgo de proyectos REDD. En el caso de Nicaragua por ejemplo, se determinó que cerca del 35% de los ocupantes de bosque no están inscritos en los registro de propiedad y 55% no se pudo comprobar por diferentes razones y solamente se comprobó que 10% eran propietarios de bosque, a diferencia de las comunidades propietarias de bosque de las cuales 17% tienen registro de propiedad, 55% tienen documentos pro no están inscritas y 17% no tienen documentación.

20 Actualmente la FAO está trabajando en adaptar y mejorar la recopilación de datos a través de entrevistas para responder más adecuadamente a la gobernanza de procesos REDD+ y el manejo forestal sostenible. 5. Estado actual de la información de los INF La información fue recopilada de entre 90-100 variables y un sinnúmero de datos que están recopilados en sistemas de datos en Access de Microsoft. Se seleccionó este software debido a las facilidades de accesibilidad de capacitación a los usuarios, además las bases estructurales de los sistemas son los mismos, lo que permitirá la integración de información a nivel regional y nacional. Actualmente la FAO está evaluando y mejorando los sistemas de información, donde una de las nuevas cualidades será la utilización de programas abiertos (open source). Los sistemas de información son una herramienta muy útil para el manejo de datos, sin embargo, dentro de la etapa de planificación de los inventarios forestales, se recomienda trabajar fuertemente en la institucionalización y capacitación para asegurar no solamente el mantenimiento de los sistemas, sino también asegurar el flujo entre la recopilación, procesamiento, análisis, uso y manejo de la información, donde las instituciones académicas y de investigación juegan un papel crucial. Actualmente la base de datos de los INFs en Centroamérica están alojados en los servicios forestales de cada uno de los países, los cuales son los autores y propietarios de la información. Las bases de datos contienen información de todas las variables medidas en los INFs, listados de especies de árboles y sus usos, registros fotográficos de los usos de la tierra y tipos de bosques, archivos en formato.shp de los usos de la tierra medidos en cada parcela, árboles medidos (vivos, muertos y tocones), tipo de tenencia de la tierra y áreas medidas con evidencia de incendios. 6. Conclusiones Los INFs en Centroamérica constituyen una base para el monitoreo forestal basado en el muestreo que ya cumple con la mayoría de los requisitos del enfoque MRV y se puede adaptar para mejorar aquellos aún no completos, siendo el contexto actual el siguiente: - Transparente: la metodología está totalmente documentada y accesible - Completo: se refiere a la medición de los 5 reservorios de carbono: de los cuales hata el momento se ha medido biomasa arriba del suelo y madera muerta. Pero en el diseño fácilmente ya se ha incorporado hojarasca y carbono orgánico del suelo. No obstante se debe continuar con el desarrollo de metodologías para carbono orgánico del suelo y biomasa subterránea.

21 - Comparable: Los INF de la región son muy compatibles y se ha trabajado en la homogenización de términos y definiciones de variables. - Coherente: los INFs y ENFs tienen una visión de monitoreo periódico. Ya se ha trabajado en homogenizar una clasificación de uso de la tierra y tipos de bosque. - Exacto: el diseño tiene un diseño estadísticamente válido y permite la estimación directa de la incertidumbre, medida a través de la precisión. 7. Bibliografía AFE-COHDEFOR. 2006. Evaluación de recursos forestales de Honduras, resultados del inventario de bosques y árboles 2005-2006. Fehrmann, L., Schenll, S., Kleinn, C. 2010. Study on possible refinements of NFMA sampling design towards special requirements of the national multipurpose forest inventory of Ecuador. INAFOR. 2009. Resultados del inventario nacional forestal de Nicaragua, 2007-2008. [En línea] http://www.inafor.gob.ni/index.php?option=com_wrapper&view=wrapper&itemid=73. IPCC. 2003. Orientación del IPCC sobre las buenas prácticas para uso de la tierra, cambio de uso de la tierra y bosque. IGES, Japón. IPCC. 2006. Guías para el inventario de gases de efecto invernadero. Volumen 4: Agricultura, Silvicultura y otros usos de la tierra. IGES, Japón. Kangas, A. and Maltamo, M. 2006. Forestry Inventory methodology and application. Springer. Managing Forest Ecosistyems. Vol 10. Kleinn, C. 2000. Estimating metrics of forest spatial pattern from large area forest inventory cluster samples. Forest Science 46(4), 548-557. Kleinn, C., Ramirez, C., Holmgren, P., Lobo, S., Chavez, G. 2005. A national forest resources assessment for Costa Rica based on low intensity sampling. Forest Ecology and Management 210 (2005) 9-23. FAO, 2001. Pilot Forest Inventory in Costa Rica for the Global Forest Survey. Working Paper 66. [En linea] http://www.fao.org/forestry/15543-0194951258eb2f005a62668ebc1b7553d.pdf

22 FAO, 2004. Evaluación de los recursos forestales de Guatemala, Inventario Nacional Forestal 2002-2003. Working Paper 92. [En linea] http://www.fao.org/forestry/23224-015b0b120eb03aa8b646ce6e3095c7a6a.pdf Saket, M. 2002. Deficiencias de la información nacional sobre los bosques y los árboles en los países en desarrollo. Unasylva 53(3), 24-27. The Remote Sensing Survey. [Internet]. FAO, Global Forest Resources Assessment. [Citado 2011, enero 17]. Disponible en: http://www.fao.org/forestry/fra/remotesensingsurvey/en/. Tavani, R., Saket, M., Piazza, M., Branthomme, A. 2009. Measuring and Monitoring Forest Degradation through National Forest Monitoring Assessment. Case studies on Measuring and Assessing Forest Degradation. Forest Resources Assessment working paper 172. [En linea] http://www.fao.org/docrep/012/k8592e/k8592e00.pdf. Universidad del Valle de Guatemala, Instituto Nacional de Bosques, Consejo Nacional de Areas Protegidas. 2006. Dinámica de la cobertura forestal de Guatemala durante los años 1991, 1996 y 2001 y mapa de cobertura forestal 2001. Fase II. Dinámica de la cobertura forestal. Van Laake, P. 2010. Review of methodologies for the establishment of Reference Emission Levels and Reference Levels for REDD in Vietnam. Reporte de consultoría para FAO, sin publicar.