6 Modelos y tendencias
Modelos y tendencias Los modelos de regresión logística se realizaron para cada una de las zonas de estudio considerando dos casos: las variables explicativas físicas (altura, pendiente, tipo de paisaje, aptitud del suelo) y variables explicativas antrópicas y relacionadas con acceso (las referentes a distancias a vías, ríos, cabeceras y estado legal). Del análisis realizado para la cobertura en el año 2000 con regresión logística, se encontraron los resultados que se presentan a continuación, organizados para cada zona; el último correspon- de al análisis conjunto de las zonas de La Macarena y Nukak. La interpretación de los coeficientes y el orden de importancia de las variables predictoras se enfatiza para las de tipo antrópico, puesto que el diseño de posibles medidas de respuesta para procesos de conservación puede estar encaminado en este grupo de variables. Para la región de La Macarena en general, todas las variables incluidas en el modelo resultaron ser significativas y con los signos esperados (Tabla 37). La Tabla 37 describe los resultados obtenidos. En el caso de vías se obtuvo un coeficiente DEFORESTACIÓN Y FRAGMENTACIÓN DE ECOSISTEMAS Instituto Colombiano para el Desarrollo de la Ciencia y la Tecnología Colciencias
DEFORESTACIÓN Y FRAGMENTACIÓN DE ECOSISTEMAS de 1,811 para vías (1), seguida de vías (2) con 1,047 y vías (3) con 0,519. Los resultados se analizan igualmente a través de la exp(b) (odds ratio) mostrando que vías (1) muestra un valor 6,117, lo que se traduce en que el riesgo de deforestación es seis veces mayor en píxeles que se encuentran muy cercanos (entre 0 y 1.000 m) comparado con la situación de estar lejos. En el caso de ríos se presenta la misma situación con valores de ríos (1) con 1,698, seguida de ríos (2) con 1,608 y ríos (3) con 1,107. En el caso de la variable distancia a cabeceras se encontró un valor de 1,311 mostrando un mayor riesgo de que un píxel esté transformado cuando están muy cerca de una cabecera que cuando se encuentran más distantes, el exp(b) tuvo un valor de 3,710 reflejando que el riesgo de deforestación es cuatro veces mayor cuando hay cabeceras cercanas (entre 0 y 50 km) que cuando están mucho más lejanas. Otro de los resultados importantes fue la significancia de la variable estado legal (1) 8, lo cual evidencia que existe mayor riesgo de píxeles transformados en aquellos con una figura de estado legal del territorio diferente a la de parque natural. El exp(b) presentó un valor de 3.692 mostrando que el riesgo de que un píxel esté transformado es casi cuatro veces mayor cuando hay estados legales de territorio diferentes a parque natural. La variable aptitud presentó significancia en todas sus categorías, siendo la aptitud (3) y la aptitud (2) en su orden, las que originan un mayor riesgo de transformación. Por último, la variable altura evidencia mayores probabilidades de deforestación en regiones de menor altura. Para la zona de Nukak se evidencia que todas las variables incluidas en el modelo resultaron significativas, con excepción de las variables de pendiente y altura. Para el caso de pendiente, la mayor parte del área se encuentra entre 0 y 3% y para altura, casi todo el territorio se encuentra entre 0 y 300 msnm, por lo cual las categorías de análisis se concentran en dicho rango, lo que advierte sobre la poca significancia de estas variables dentro del modelo (Tabla 38). Igual que en la zona de La Macarena, la variable distancia a vías evidencia un mayor riesgo de transformación de los píxeles en la medida que éstos están más cercanos (ej: vías (1) tuvo un coeficiente asociado de 2,421 y un exp de 11,257, valor que resulta ser mayor que al resto de áreas de estudio. Es decir, en la región de Nukak existe un riesgo 11 veces mayor de píxeles transformados cuando hay vías cercanas entre 0 y 1.000 m que cuando están mas lejanos). En el caso de distancia a cabeceras se destaca el valor alto del exp(b) para la cabecera (1) (54,137), lo cual evidencia el gran impacto de la cercanía de las cabeceras al hecho de tener píxeles transformados, pues estaría mostrando que existe un riesgo de que un píxel esté transformado 54 veces mayor cuando hay cabeceras cercanas (entre 0 y 50 km) que cuando están distantes. Instituto de Investigación de Recursos Biológicos Alexander von Humboldt
El estado legal del territorio resultó igualmente influyente en la deforestación; los resultados indican coeficientes positivos para todas las categorías de esta variable, es decir que hay mayor riesgo de píxeles transformados cuando hay figuras diferentes a parque natural. Por ejemplo el exp(b) asociado a legal(1) tuvo un valor de 2,146, lo cual evidencia que existe dos veces más riego de que un píxel esté transformado cuando hay una figura diferente a la de parque, reserva o resguardo. Un resultado particular fue el de la variable aptitud, debido a que presentó signos negativos en sus coeficientes, lo que muestra un menor riesgo de tener píxeles transformados en la medida en que hay una aptitud diferente a la aptitud VIII. Para la región de Chiribiquete únicamente resultaron significativas las variables relativas a acceso (distancia a vías y ríos), y una de las categorías referentes a estado legal (Tabla 39). Con respecto a las variables distancia a vías y distancia a ríos, los resultados muestran un mayor riesgo de transformación en píxeles cercanos a vías. Todos los valores de los coeficientes fueron positivos y crecientes con respecto a la cercanía a vías. Con respecto al estado legal, únicamente fue significativa la categoría correspondiente a estado legal (2) que se refiere a resguardos, es decir que hay mayor probabilidad de tener una cobertura transformada en píxeles asociados a resguardos que a píxeles con estado legal correspondiente a parques. Las variables referentes a distancia a cabeceras, pendiente, altura y aptitud no fueron significativas. La región de Puinawai tiene como variable significativa la distancia a ríos, lo cual era lo esperado puesto que los ríos Inírida y Guainía son básicamente las vías de comunicación básicas. El resto de variables, con excepción de aptitud, no mostraron significancia. La inexistencia de cabeceras dentro de la región y de vías terrestres en el territorio permiten cierto grado de inaccesibilidad que garantizan un nivel de conservación en la región de Puinawai. Por ello esta región, junto a Chiribiquete, resulta ser de las que menos procesos de transformación presentan y menos influencia de variables sobre el proceso de transformación. El que sea la zona menos deforestada de las regiones analizadas puede ser explicado precisamente por la ausencia de factores que influyen en la deforestación (Tabla 40). En la Tabla 41 se presenta la síntesis de los resultados de los modelos respecto al orden de importancia de las tres principales variables antrópicas con sus respectivos niveles [de acuer- DEFORESTACIÓN Y FRAGMENTACIÓN DE ECOSISTEMAS Instituto Colombiano para el Desarrollo de la Ciencia y la Tecnología Colciencias
DEFORESTACIÓN Y FRAGMENTACIÓN DE ECOSISTEMAS do con los valores de los exp(b) (odds ratio)]. Se observa que las variables relacionadas con acceso (los niveles más cercanos respecto a cabecera, vías y ríos) corresponden a aquellas Si las variables asociadas al acceso, la cercanía a cabeceras y el estado legal se ordenan de acuerdo con el riesgo que implican para la deforestación, tendríamos un esquema de los principales factores que inciden en tener píxeles transformados, más exactamente un orden según el riesgo que aportan cada una de estas variables a la deforestación. Para esto se realizó un modelo de regresión logística en cada una de las áreas, incluyendo únicamente las variables relacionadas a factores antrópicos y acceso, y posteriormente se efectuó la orque generan un aumento en el riesgo de que el píxel sea transformado, comparado con el nivel de referencia de cada una de ellas (el nivel más alejado respecto a cabecera, vías y ríos). denación de las variables de acuerdo con los exp(b)-odds ratio. Los resultados muestran cómo las principales variables cambian según las zonas de estudio. Por ejemplo, para el caso de La Macarena, la distancia a carreteras y la distancia a ríos son factores más influyentes, mientras que para el caso de Nukak las variables relevantes fueron la distancia a cabeceras y carreteras. De otro lado, Chiribiquete muestra, en orden de importancia, distancia a ríos y distancia a carreteras. Como era de esperarse, Puinawai únicamente presentó una variable de importancia significativa: la distancia a ríos (Tabla 42). Instituto de Investigación de Recursos Biológicos Alexander von Humboldt
De manera análoga a la síntesis que se presentó con los primeros modelos, en la Tabla 43. Se expresa el orden de importancia de las tres principales variables predictoras. De nuevo, las variables relacionadas con acceso generan un aumento en el riesgo de que el píxel sea transformado (los niveles más cercanos respecto a vías, cabecera y ríos) comparado con el nivel de referencia (los niveles más alejados respecto a vías, cabecera y ríos). Dado que las zonas más críticas en cuanto a aspectos de presión y transformación fueron La Macarena y Nukak, se decidió hacer un modelo que incluyera ambas áreas, y se adicionó una nueva variable binaria llamada zona que tomaba el valor de 0 cuando el píxel hacía par- te de La Macarena y 1 cuando el píxel hacía parte de Nukak. Los resultados de este modelo fueron interesantes en la medida en que todas las variables incluidas en el modelo resultaron ser significativas (Tabla 44). La variable zona también resultó ser significativa, lo que indica que existe un mayor riesgo de deforestación en la zona de La Macarena que en la zona de Nukak. Con el objetivo de analizar la dinámica de cambio a nivel de píxel de natural a transformado, se presentan a continuación los resultados obtenidos con el software de simulación dinámica del paisaje Dinámica, el cual permitió realizar dos modelos para la zona de La Macarena y Nukak. Sus resultados se organizan así para cada zona: descripción de la matriz de transición, estimación de la correlación entre variables predictoras, es- DEFORESTACIÓN Y FRAGMENTACIÓN DE ECOSISTEMAS Instituto Colombiano para el Desarrollo de la Ciencia y la Tecnología Colciencias
DEFORESTACIÓN Y FRAGMENTACIÓN DE ECOSISTEMAS timación de los pesos de evidencia y principales factores asociados al cambio, simulación de la dinámica de cambio y comparación entre zonas. Para la zona de La Macarena se analizó la dinámica de cambio de natural a transformado para el período entre la década de los ochenta e inicios de la primera década del siglo XXI. A continuación se muestran los resultados de En la Tabla 46 se presentan los coeficientes estimados de Cramer, Contingencia e Incertidumbre entre cada par de variables predictoras de tipo cualitativo 9. De acuerdo con el coeficiente de correlación de Cramer, los pares de variables con mayor correlación son aptitud del suelo y ríos (0,96) y acuerdo con el esquema señalado. En la Tabla 45 se presenta la matriz de transición para la zona de La Macarena que sintetiza los cuatro posibles cambios entre la década de los ochenta y el inicio de la primera década del siglo XXI. En particular, se estimó para la zona que la probabilidad de cambio de estado de natural a transformado es 0,11 (celda rosada). También se destaca que la probabilidad de permanecer en el mismo estado natural correspondió a 0,89 (celda verde). altitud y ríos (0,94). Empleando los resultados del coeficiente de Contingencia y de Incertidumbre, los pares de variables con mayor correlación fueron paisajes y aptitud del suelo (0,84) y altitud y aptitud del suelo (ver celdas amarillas). Instituto de Investigación de Recursos Biológicos Alexander von Humboldt
A continuación se presentan los pesos de evidencia para cada una de las variables predictoras, respecto a las variables distancia a ríos, distancia a vías y distancia a cabeceras. Se destaca que los primeros niveles que corresponden a mayor cercanía a los píxeles tienen un efecto 10 sobre la probabilidad de cambio de estado de los píxeles de natural a transformado, esto significa que dichas variables asociadas a la ac- cesibilidad a la zona de La Macarena se constituyen en factores dinamizadores de cambio. De igual forma, se evidencia que la variable estado legal (nivel 1) tiene un efecto en la probabilidad de cambio de estado de natural a transformado (Figura 21). DEFORESTACIÓN Y FRAGMENTACIÓN DE ECOSISTEMAS Instituto Colombiano para el Desarrollo de la Ciencia y la Tecnología Colciencias
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En la Tabla 47 se presentan las variables que mayor peso aportan a la probabilidad de cambio respecto al siguiente subconjunto de variables: i) distancia a ríos, ii) distancia a vías, iii) distancia a cabecera y estado legal. A continuación se señalan los parámetros que se emplearon para el proceso de simulación de la dinámica de cambio de natural a transformado para 20 tiempos de paso (20 años) (Tabla 48). Adicionalmente a los parámetros descritos, para la simulación se tuvo en cuenta el proceso de simulación de vías (como variable dinámica) para cada tiempo de paso (año), para tal efecto se consideraron los siguientes parámetros (Tabla 49). En la Figura 22 se presentan los resultados del proceso de simulación para la zona de La Macarena, los mapas correspondientes al año 2000 y los mapas correspondientes a los tiempos de paso 5, 10, 15 y 20. Se observa que el proceso de expansión de píxeles transformados se da en los bordes de los fragmentos naturales, que coincide con el límite del Parque Natural de La Macarena; adicionalmente se visualiza una ventana que muestra en detalle la dinámica de cambio. Nótese que para el año 2000 se toma esta ventana en el área correspondiente a un patrón tipo corredor y en tiempo de paso (20) se consolida y el patrón que prevalece tiende a ser tipo parche. Por lo tanto, el proceso de simulación permite visualizar la dinámica de cambio y analizar el proceso de fragmentación en la zona. En síntesis, para la zona de La Macarena las variables que tienen un mayor efecto en el incremento de la probabilidad de cambio de que un píxel pase de natural a transformado son distancia a vías, estado legal, distancia a cabecera y distancia ríos, lo que permite señalar que las variables relacionadas con accesibilidad tienen un efecto en el aumento de la probabilidad de cambio. Respecto al proceso de simulación para los tiempos de paso 5, 10, 15 y 20 años se observa que el tipo de patrón predominante en la retícula que se ejemplifica pasa de un patrón tipo corredor (año 2000) a un patrón tipo parche (último año de simulación, tiempo de paso 20). Las implicaciones de este de cambio temporal en el tipo de patrón permiten analizar conjuntamente tasas de cambio de cobertura natural, porcentaje de cobertura natural y pérdidas de dicha área (ver capítulos 4 y 5). DEFORESTACIÓN Y FRAGMENTACIÓN DE ECOSISTEMAS Instituto Colombiano para el Desarrollo de la Ciencia y la Tecnología Colciencias
DEFORESTACIÓN Y FRAGMENTACIÓN DE ECOSISTEMAS Límite PNN AÑO INICIAL AÑO 5 AÑO 10 Límite PNN Límite PNN AÑO 15 AÑO 20 Límite PNN Límite PNN Instituto de Investigación de Recursos Biológicos Alexander von Humboldt
Para la zona de Nukak se analizó la dinámica de cambio en el estado de los píxeles comparando dos momentos: década de los ochenta y el inicio de la primera década del siglo XXI. En la Tabla 50 se presenta la matriz de transición para la zona de Nukak, y en ella se observa que la probabilidad estimada de cambio de natural a transformado es 0,06 y la probabilidad de permanecer en el mismo estado natural es 0,94. En la Tabla 51 se observa que los mayores coeficientes de correlación de Cramer, Contingencia e Incertidumbre corresponden a los pares de variables: i) Paisajes y aptitud del suelo (0,68 11 ) y ii) Paisajes y ríos (ver celdas amarillas) (0,61). Estas correlaciones indican la coherencia de la covariabilidad entre las variables físicas para la zona de estudio desde el punto de vista geográfico (ver celdas de color amarillo). DEFORESTACIÓN Y FRAGMENTACIÓN DE ECOSISTEMAS Instituto Colombiano para el Desarrollo de la Ciencia y la Tecnología Colciencias
DEFORESTACIÓN Y FRAGMENTACIÓN DE ECOSISTEMAS En la Figura 23 se presentan los pesos de evidencia para cada una de las variables predictoras, teniendo como referencia las variables distancia a ríos, distancia a vías, distancia a cabecera y estado legal. El primer nivel de este subconjunto de variables tiene un efecto sobre la probabilidad de cambio de estado, es decir, el nivel de cercanía de un píxel a estos factores influye en la probabilidad de cambio. Es importante resaltar que estos tres primeros factores (variables), relacionados con distancia. son referentes a la accesibilidad a la zona de Nukak. Instituto de Investigación de Recursos Biológicos Alexander von Humboldt
En la Tabla 52 se presentan las variables que más aportan a la probabilidad de cambio; este proceso de identificación y ordenación se realiza empleando la estadística de contraste denominada C. De esta forma, se observa que las dos primeras variables asociadas a la accesibilidad influyen en la probabilidad de cambio de estado de los píxeles de natural a transformado. A continuación se señalan los parámetros que se emplearon para el proceso de simulación de la dinámica de cambio de natural a transformado para 20 tiempos de paso (20 años) (Tabla 53). De manera análoga al proceso de simulación realizado para la zona de La Macarena, se tuvo en cuenta el proceso de simulación de vías (como variable dinámica) para cada tiempo de paso (año); para tal efecto se consideraron los siguientes parámetros (Tabla 54). En la Figura 24 se observa la dinámica de cambio para la zona de Nukak, se presenta el mapa para el año 2000 y la simulación de cuatro tiempos de paso, año 5,10,15 y 20. Se observa que los píxeles naturales próximos a los píxeles transformados van cambiando a ser transformados y en el último año de simulación se generan claramente píxeles transformados por el proceso de extensión de las vías. DEFORESTACIÓN Y FRAGMENTACIÓN DE ECOSISTEMAS Instituto Colombiano para el Desarrollo de la Ciencia y la Tecnología Colciencias
DEFORESTACIÓN Y FRAGMENTACIÓN DE ECOSISTEMAS AÑO INICIAL Límite RNN AÑO 5 AÑO 10 Límite RNN Límite RNN Instituto de Investigación de Recursos Biológicos Alexander von Humboldt
AÑO 15 AÑO 20 Límite RNN Límite RNN En síntesis, para la zona de Nukak se evidenció que las variables relacionadas con acceso, de nuevo, corresponden principalmente a las variables que tienen un efecto en el aumento de la probabilidad de cambio de que un píxel pase de natural a transformado. Estas son distancia a vías, estado legal, distancia a cabecera y distancia a ríos. Respecto al proceso de simulación para los tiempos de paso (5,10,15 y 20) se observa una consolidación en un patrón tipo corredor para el último año. Esto revela el efecto dinamizador por la generación de nuevos tramos de vías hacia el futuro. De nuevo, esta dinámica temporal permite ilustrar cuál es el resultado esperado en los patrones, teniendo en cuenta el factor antrópico de las vías. DEFORESTACIÓN Y FRAGMENTACIÓN DE ECOSISTEMAS Instituto Colombiano para el Desarrollo de la Ciencia y la Tecnología Colciencias