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Timestamp: 2018-01-20 21:52:01+00:00

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La Geografía del Carbono en Alta Resolución del Perú. Un Informe Conjunto del Observatorio Aéreo Carnegie y el Ministerio del Ambiente del Perú
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Elvira Sandoval Rojo
1 La Geografía del Carbono en Alta Resolución del Perú Un Informe Conjunto del Observatorio Aéreo Carnegie y el Ministerio del Ambiente del Perú
2 Colaboradores Gregory P. Asner 1, David E. Knapp 1, Roberta E. Martin 1, Raul Tupayachi 1, Christopher B. Anderson 1, Joseph Mascaro 1, Felipe Sinca 1, K. Dana Chadwick 1, Sinan Sousan 1, Mark Higgins 1, William Farfan 2, Miles R. Silman 2, William Augusto Llactayo León 3, Adrian Fernando Neyra Palomino 3 1 Departmento de Ecología Global y Observatorio Aéreo Carnegie, Institución Carnegie para la Ciencia, Stanford, CA, EEUU 2 Departmento de Biología, Universidad Wake Forest, Winston-Salem, NC, EEUU 3 Direción General de Ordenamiento Territorial, Ministerio del Ambiente, San Isidro, Lima, Perú = Este proyecto ha sido posible por la colaboración entre el Ministerio del Ambiente del Perú y la Institución Carnegie para la Ciencia. Este proyecto de conservación, uso de la tierra y cambio climático fue apoyado por la Fundación John D. y Catherine T. MacArthur, la Fundación Gordon y Betty Moore y la Institución Carnegie para la Ciencia. El Observatorio Aéreo Carnegie es posible gracias al apoyo de la Fundación Avatar Alliance, la Fundación Gratham para la Protección del Ambiente, la Fundación John D. y Catherine T. MacArthur, la Fundación Gordon y Betty Moore, la Fundación W. M. Keck, la Fundación Margaret A. Cargill, Mary Anne Nyburg Baker y G. Leonard Baker Jr., y William R. Hearst III.
3 La Geografía del Carbono en Alta Resolución del Perú Un Informe Conjunto del Observatorio Aéreo Carnegie y el Ministerio del Ambiente del Perú
5 Contenido Resumen 5 Introducción 9 Resultados y Discusión 13 Conclusiones 37 Metodología Técnica 39 Apéndice 53 Agradecimientos 59 Referencias 61 El Observatorio Aéreo Carnegie (CAO) fue de importancia crítica para el primer mapeo de más de 128 millones de hectáreas que comprende el Perú. Con su capacidad de trabajar en todos los climas y todos los continentes, combinados con sus sensores láser e hiperespectrales y su plataforma aérea de computación, el CAO generó imágenes de 3-D de los ecosistemas peruanos, desde los bosques de selva baja del Amazonas hasta las tundras de las alturas andinas. 3
7 Resumen Antecedentes La vegetación constituye uno de los reservorios de carbono más dinámicos del mundo desde el punto de vista espacial y temporal. La cantidad de carbono almacenada en la biomasa leñosa de la vegetación sobre la superficie es particularmente variable, y está sujeta a rápidos cambios a consecuencia de los usos de la tierra que eliminan la cobertura vegetal, generando emisiones de carbono. Es por ello prioritario para las estrategias nacionales e internacionales reducir las emisiones de carbono provenientes de la deforestación y degradación forestal, así como de otros ecosistemas no boscosos, de manera de conservar los ecosistemas y reducir la acumulación de dióxido de carbono en la atmósfera. Perú alberga una enorme variedad de condiciones ecológicas, desde bosques amazónicos cálidos y húmedos de selva baja, hasta ecosistemas andinos de grandes altitudes y condiciones desérticas en la costa del Pacífico. La diversidad de ambientes en el Perú constituye un reto para los esfuerzos de medición, mapeo y monitoreo de los stocks de carbono a lo largo del país. Objetivo En este documento presentamos el primer estudio geográfico de alta resolución de los stocks de carbono sobre el suelo a lo largo del Perú. Este informe comunica el desarrollo del enfoque y una validación extensa del mapa resultante de carbono en alta resolución del Perú. También ofrece el primer análisis cuantitativo de los factores ambientales básicos que determinan la geografía del carbono de los ecosistemas, regiones políticas y áreas naturales protegidas del Perú. Metodología Para crear un mapa de densidad de carbono sobre el suelo (ACD, por las siglas en inglés de Above Carbon Density) con una resolución de una hectárea, integramos la tecnología LiDAR (siglas en inglés de Light Detection and Ranging, Detección y Medición con Luz), un inventario en una red de parcelas de campo, imágenes satelitales disponibles de forma gratuita y técnicas geoestadísticas de escala. Luego del establecimiento y la operacionalización inicial de la metodología descrita, el enfoque puede actualizarse fácilmente 5
8 en el tiempo para ofrecer una capacidad de monitoreo de largo plazo con incertidumbres reportadas para cada hectárea en el Perú. Desarrollo Con base en una estratificación ambiental inicial de la región, y usando el LiDAR del Observatorio Aéreo Carnegie, muestreamos 6,7 millones de hectáreas de ecosistemas distribuidos en el Perú con una resolución de 1,1 metros. Para llevar a escala nacional estas muestras aéreas LiDAR, desarrollamos un enfoque de modelaje geoestadístico con base en el conocido algoritmo RFML (siglas en inglés de Random Forest Machine Learning), el cual usamos con una serie de mapas ambientales del Perú, derivados de imágenes satelitales. El mapeo RFML a escala nacional de la altura del dosel de la vegetación un insumo clave para el mapeo de la densidad de carbono sobre el suelo fue validado en hectáreas adicionales de mediciones directas de LiDAR distribuidas en todo el país. Esto demostró que la altura del dosel de la vegetación se puede mapear con una precisión del 78% y un error cuadrático medio (RMSE) de 3,5 metros a escala nacional. Calibramos las estimaciones de la altura del dosel mapeadas con las estimaciones hechas en parcelas de campo de la densidad de carbono sobre el suelo (ACD; unidades de Mg C ha -1 ) en una amplia gama de tipos de vegetación y condiciones de uso de la tierra. Nuestra red de inventario de campo está compuesta por 272 parcelas de campo permanentes, distribuidas en ecosistemas de selva baja, sub-montano y montano. Los extensos procedimientos de validación muestran que las medidas tomadas con sensores remotos de la altura del dosel pueden usarse para estimar los stocks de carbono de parcelas medidas a mano laboriosamente con un promedio de 11,6% de incertidumbre. Esta incertidumbre es menor que la incertidumbre de las estimaciones de stocks de carbono basadas en medidas en campo. Hallazgos El mapa resultante de densidad de carbono sobre el suelo en el Perú, muestra una variedad muy amplia de valores de densidad de carbono a nivel de ecosistema, desde menos de 5 Mg C ha -1 en sistemas desérticos ultra secos de la ladera occidental de sotavento de Los Andes, a más de 150 Mg C ha -1 en los bosques amazónicos húmedos de selva baja del noreste. Se estima que el total del stock de carbono sobre el suelo del Perú es de 6,9223 Pg (Petagramos, millardos de toneladas métricas) La densidad media de carbono para todos los bosques peruanos es de 99,3 Mg C ha -1, y la máxima densidad registrada es de 167,6 Mg C ha -1. Más del 50% de todos los bosques peruanos albergan densidades de carbono mayores de 100 Mg C ha -1, pero solo 10% del total sobrepasa 125 Mg C ha -1. La gran mayoría de estos bosques de alta biomasa están ubicados en las regiones bajas y submontanas del Amazonas, generalmente por debajo de los 1000 m de altura. Las densidades de carbono sobre el suelo y los stocks de carbono presentaron grandes variaciones según la jurisdicción regional del Perú. Loreto contiene 53% del stock de carbono sobre el suelo del Perú, debido a la gran extensión de esta región y a sus densidades de carbono particularmente altas (98,8 ± 29,4 Mg C ha -1 ). En segundo y tercer lugar de las regiones con altos stocks de 6
9 carbono están Ucayali y Madre de Dios, respectivamente. Estas dos regiones juntas contienen el 26% del total del stock de carbono del Perú. Otras regiones con grandes stocks de carbono incluyen San Martín, Amazonas, Cuzco, Junín, Huanuco, Pasco y Puno, aunque todas éstas juntas comprenden solo el 18,5% del total del stock de carbono sobre el suelo del país. Otros hallazgos que se destacan son: (i) Los stocks de carbono más altos, de 128 ± 14 Mg C ha -1, se encuentran al norte de los ríos Napo y Amazonas, y a lo largo de la frontera peruana nororiental con el estado brasileño de Amazonas. (ii) En la selva baja del norte, los pantanales de Pacaya-Samiria albergan stocks de carbono sobre el suelo suprimidos y altamente variables, en el orden de 54 ± 28 Mg C ha -1. (iii) Las ciudades de Tarapoto y Pucallpa son centros de bajos stocks de carbono como resultado de deforestaciones pasadas, siendo Pucallpa la región de máxima pérdida de la selva baja amazónica del Perú. (iv) Hay pérdidas adicionales claramente visibles en Iquitos y Loreto, y especialmente en Puerto Maldonado en Madre de Dios. Este último está estrechamente asociado con áreas muy grandes con casi ningún almacenamiento de carbono a causa de la minería de oro. (v) la selva baja del sur del Perú alberga menores stocks de carbono, asociados a áreas extensas de bambú. (vi) En la costa del Pacífico, las densidades se encuentran principalmente en el orden de 1-8Mg C ha -1, con picos locales de Mg C ha -1 en plantaciones madereras de manejo intensivo. Evaluamos la densidad de carbono sobre el suelo y el total de los stocks de carbono en 174 áreas naturales protegidas en todo el país. Un total de 1,816 Pg (millardos de toneladas métricas) de carbono están almacenadas en la vegetación de estás áreas naturales protegidas, o aproximadamente 26% del total de stock de carbono sobre el suelo que se encuentra en el Perú. Esto deja un 74% de los stocks de carbono sobre el suelo fuera de las áreas naturales protegidas. Los stocks de carbono sobre el suelo más grandes se encuentran en las 15 áreas naturales protegidas boscosas más grandes, incluyendo los parques nacionales Alto Purus, Manu, Cordillera Azul y Bahuaja Sonene, las reservas nacionales Pacaya-Samiria y Pucacuro y las reservas del Alto Nanay-Pintuyacu Chambira, Ampiyacu Apayacu, Sierra del Divisor, Yaguas y Santiago Comaina. Solo estas áreas protegidas comprenden el 85% del total del almacenamiento de carbono sobre el suelo entre las 174 áreas naturales protegidas que evaluamos. En los bosques húmedos amazónicos y andinos, el tamaño de cada área protegida está altamente correlacionado con el total de su stock de carbono, donde cada hectárea protegida agrega un promedio de 95,1 Mg (toneladas métricas) de carbono a la biósfera. Conclusiones Usando una combinación estratégica y efectiva en costo de muestreo con LiDAR aéreo, parcelas de campo de calibración tácticamente ubicadas, información satelital gratuita, y un nuevo enfoque de modelaje geoestadístico, hemos demostrado que se puede generar una geografía de los stocks de carbono sobre el suelo en alta resolución para un país de gran tamaño y ecológicamente complejo como el Perú. Esta nueva geografía del carbono también incluye mapas espacialmente explícitos de incertidumbre, lo cual es esencial para la toma de decisiones en los esfuerzos de conservación, manejo y desarrollo de políticas, asociados con los ecosistemas y el uso social de las tierras. 7
10 Nuestro esfuerzo se enfocó en el promedio y la incertidumbre de los stocks de carbono sobre el suelo en cada hectárea del Perú, generando así una nueva base para todos los actores, grandes y pequeños, para participar en el mejoramiento del uso y la conservación de los ecosistemas. La validación detallada presentada en múltiples pasos en este proceso demuestra que los stocks de carbono sobre el suelo se pueden estimar y mapear con un grado de incertidumbre que no se diferencia de las laboriosas estimaciones manuales de campo. Más aún, el enfoque que presentamos aquí es espacialmente continuo, y por ello menos propenso a errores causados por variaciones ambientales y antropogénicas en los stocks de carbono. Las actualizaciones del mapa de carbono, así como los cambios espacialmente explícitos en los stocks de carbono, serán mucho más fáciles de implementar en adelante con base en la metodología y en las capas de información de base presentadas en este informe. 8
11 Introducción La comunidad internacional ha abogado por el secuestro de carbono en bosques y reducción de emisiones como estrategias para mitigar el cambio climático 1. La deforestación y la degradación forestal, combinadas, dan cuenta de un 15% de las emisiones de dióxido de carbono a la atmósfera 2. Sin embargo, aún es poco lo que se conoce de la geografía de los stocks de carbono de los bosques, lo cual conlleva a una gran incertidumbre en la generación de estimaciones espacialmente explícitas de emisiones de carbono en el tiempo 3. Las grandes incertidumbres sobre las emisiones, a su vez, resultan en descuentos financieros colocados sobre el carbono del bosque, que luego disminuye el poder de inversión para combatir el cambio climático 4,5. En última instancia, esto limita los proyectos de secuestro de carbono en bosques a mercados voluntarios o actividades demostrativas, principalmente implementadas en proyectos o a escala local. Los acuerdos futuros de cumplimiento o de mercado sobre secuestro de carbono dependerán de un monitoreo preciso, de alta resolución, en grandes escalas geográficas relevantes para una serie de actores, desde propietarios individuales de tierras hasta agencias jurisdiccionales y gobiernos nacionales. La resolución crítica para el monitoreo de carbono es la hectárea (= 2,5 acres), que es la unidad más común de tenencia de la tierra y de políticas regulatorias 6. Así, para lograr la contabilidad completa, debe conocerse la geografía de los stocks de carbono para cada hectárea del país. Más allá de la necesidad política de un mapeo de alta resolución y el monitoreo de los stocks de carbono, la geografía del almacenamiento del carbono terrestre es fundamental para nuestro entendimiento de numerosos patrones y procesos ecológicos, desde distribuciones de hábitat y biodiversidad, a ciclos de carbono global e interacciones clima-biósfera. Los bosques naturales tropicales, por ejemplo, almacenan la mayor parte de su carbono sobre el suelo (el cual es 48% biomasa seca) en grandes copas de árboles que se entrelazan, que también proveen hábitat crítico para miles de especies de aves, mamíferos e invertebrados 7. En contraste, los bajos stocks de carbono en los bosques tropicales naturales son indicativos de limitaciones climáticas e hidrológicas para la productividad, así como la mortalidad del dosel del bosque a causa de las perturbaciones 8,9. Al mapear los stocks de carbono sobre el suelo en alta resolución, se revelan de forma singular procesos de importancia crítica que determinan la dinámica ecológica y las condiciones del hábitat. 9
12 Figura 1 (Página opuesta) Resumen de la metodología empleada para mapear stocks de carbono en la vegetación a lo largo del Perú: (A) Un paso previo a la estratificación combina mapas geológicos, de suelos, composición florística de la comunidad, elevación y cobertura boscosa para predecir la gama potencial de condiciones ambientales que pueden encontrarse durante los estudios aéreos. (B) El país se cuadriculó en celdas de 100 x 100 km, y el LiDAR se emplea para muestrear masivamente cada celda. El sobre-muestreo se logra asegurando que se cubran grandes áreas para cada serie de condiciones ambientales potenciales estimadas durante la pre-estratificación. (C) Se produce una diversa colección de datos satelitales para generar información geográfica continua sobre la cobertura vegetal, variables topográficas y clima. (D) Los datos satelitales y de LiDAR se procesan con un enfoque de modelaje geoestadístico, y se combina con calibraciones de stocks de carbono de LiDAR a campo, para mapear los stocks de carbono sobre el suelo en resolución de una hectárea, junto con mapas de incertidumbre espacialmente explícita. Nuestro actual entendimiento de la geografía del carbono del mundo esta limitado por numerosos factores. En primer lugar, la distribución de los stocks de carbono es muy irregular en la superficie, debido a los complejos e interactivos efectos de procesos abióticos (por ejemplo, clima, suelos, geología, topografía, hidrología) y bióticos (por ejemplo, composición de las comunidades, actividades humanas) Las técnicas de muestreo de campo por si solas, como por ejemplo con parcelas de inventario, no pueden capturar la variabilidad espacial de los stocks de carbono en grandes regiones, y las estimaciones resultantes de las emisiones de carbono basadas en datos de parcelas de campo son altamente vulnerables a grandes errores. Segundo, actualmente no existen sistemas satelitales que ofrezcan mediciones tipo parcela con suficiente detalle para soportar estimaciones robustas de los stocks de carbono sobre el suelo en alta resolución espacial. Como resultado, los mapas de carbono globales o pantropicales derivados de satélites actualmente no concuerdan entre si 13, y probablemente no concuerdan con las parcelas de inventario de campo distribuidas de forma dispersa 14. Tercero, ya sea que los muestreos se realicen con técnicas de campo o con sensores remotos, las mediciones adquiridas de la estructura de la vegetación (por ejemplo, alto de los árboles, diámetro) requieren ecuaciones alométricas para estimar los stocks de carbono sobre el suelo 15. Este proceso es propenso a un sesgo sistemático, particularmente con respecto a controles florísticos sobre los stocks de carbono, tales como arquitectura de la corona y densidad de la madera 16. Presentamos el primer estudio geográfico de alta resolución de los stocks de carbono sobre el suelo para el Perú. Con un área total de 128 millones de hectáreas, este país alberga enormes gradientes ambientales y biológicos, desde la selva baja cálida del bosque amazónico al este, hasta los fríos ecosistemas montanos de Los Andes. La porción boscosa del país cubre aproximadamente 68 millones de hectáreas, siendo el foco central de este estudio. Para crear un mapa de stocks de carbono sobre el suelo con una resolución de una hectárea, integramos y aplicamos una combinación de tecnología LiDAR, imágenes de satélite disponibles de forma gratuita, parcelas de campo para calibración y técnicas geostadísticas de escala (Figura 1). La metodología, que se explica en detalle en la Sección de Metodología Técnica de este informe, se puede llevar a escala en cualquier geografía y es fácilmente actualizable en el tiempo. Siguiendo el desarrollo y la extensa validación del mapa de carbono de alta resolución resultante del Perú, por primera vez cuantificamos la importancia relativa de los factores ambientales que determinan de forma fundamental la geografía del carbono de los ecosistemas al este del Amazonas y de Los Andes. 10
13 Datos de SIG y Satélite A. LIDAR Aéreo B. Altura de la Vegetación Pre-estratificación C. TCH de LiDAR Fracción PV-NPV- Bare Elevación D. TCH de LiDAR TCH de LiDAR Fracción PV-NPV- Bare Fracción PV-NPV- Bare Elevación Elevación Pendiente Orientación de la pendiente Elevación relativa Pendiente Pendiente Orientación de la pendiente Orientación de la pendiente Elevación relativa Elevación relativa Modelado y Parcelas de Campo Insolación marzo Insolación junio Insolación septiembre Insolación marzo Insolación marzo Insolación junio Insolación junio Insolación septiembre Insolación septiembre Kilómetros Insolación diciembre Nubosidad Kilómetros Kilómetros Insolación diciembre Insolación diciembre Nubosidad Nubosidad Cartografía Ambiental Stocks de Carbono Incertidumbre 11
15 Resultados y Discusión Geografía del Carbono del Perú El mapa de stocks de carbono sobre el suelo de alta resolución del Perú se muestra en la Figura 2 (desplegable). El mapa muestra una gama global de valores de densidad de carbono a nivel de ecosistema, de menos de 5 Mg C ha -1 en sistemas desérticos ultra secos en la ladera oriental de sotavento de Los Andes, a más de 150 Mg C ha -1 en los bosques amazónicos húmedos de selva baja del noreste. El stock total de carbono sobre el suelo estimado del Perú es de 6,9223 Pg o millardos de toneladas métricas. De norte a sur, este mapa muestra las siguientes características, según se indica en la Figura S1 del Apéndice: 1. Los stocks de carbono más altos de Mg C ha -1 se encuentran al norte de los ríos Napo y Amazonas, y a lo largo de la frontera nororiental peruana con el estado brasileño de Amazonas. 2. En la selva baja del norte, los stocks de carbono son de 10 a 15% más altos en las formaciones geológicas de baja fertilidad de Nauta (110 Mg C ha -1 ) en comparación con las cercanas formaciones geológicas de Pebas (95 Mg C ha -1 ; ver el mapa de GeoEcoElevación en la Sección de Metodología Técnica). 3. En la selva baja del norte, el pantanal de Pacaya-Samiria alberga stocks de carbono fuertemente suprimidos y altamente variables, cerca de Mg C ha La transición de los stocks de carbono de la selva baja del norte a los que se encuentran en el límite arbóreo en los Andes es gradual, en comparación con la selva baja del sur 5. Las ciudades de Tarapoto y Pucallpa son centros de pérdida de stocks de carbono de bosque que resulta de deforestaciones pasadas, siendo Pucallpa la región de máxima pérdida en la selva baja del Amazonas peruano. Hay pérdidas adicionales claramente visibles en Iquitos y Loreto, y especialmente en Puerto Maldonado en Madre de Dios. Este último está muy asociado con áreas muy grandes de almacenaje de carbono cercano a cero a causa de la minería de oro La selva baja en el sur del Perú alberga stocks de carbono menores asociados con áreas extensas de bambú ( Mg C ha -1 ). 7. A lo largo de la porción superior de la formación geológica del Arco Fitzcarrald, los stocks de carbono sobre el suelo varían desde valores altos ( Mg C ha -1 ) en los valles locales hasta valores bajos ( Mg C ha -1 ) en posiciones topográficas de cresta. 13
16 Figura 2. Estimación de stocks de carbono sobre el suelo con una resolución de una hectárea para el Perú. >150 Aboveground Carbon Density Mg C ha Kilómetros Kilometers Densidad del Carbono Sobre el Suelo Mg C ha >150
17 8. En la costa pacífica del Perú, los stocks de carbono incrementan a un máximo de Mg C ha -1 en la región de Ica al sur de Lima. Otras comunidades costeras tienen densidades de carbono alrededor de 1-8 Mg C ha -1, con picos locales de Mg C ha -1 en huertos y otras plantaciones madereras intensivas. Las imágenes ampliadas de estos resultados se pueden encontrar en las Figuras S2-S3 del Apéndice. Incertidumbre de los mapas Mapeamos la incertidumbre de nuestras estimaciones de la densidad de carbono sobre el suelo combinando los errores calculados a partir de dos fuentes importantes (Figura 3, Figura S4 del Apéndice). La primera es la incertidumbre en la relación entre las densidades de carbono obtenidas por LiDAR y estimadas en campo (ACD) (Figura 25, ver Métodos). Nuestro proceso de validación indicó que el error promedio de las estimaciones de ACD provenientes del LiDAR es de 11,6%. La segunda fuente de error está asociada con el modelaje LiDAR de la altura del dosel a lo largo del Perú. Para determinar este error, apartamos ha a lo largo del país que se midieron directamente con LiDAR aéreo, pero que no se usaron en la construcción de los modelos para el mapeo de escala nacional, y usamos estos pixeles para calcular el error cuadrático medio (RMSE) entre la ACD de LiDAR y la ACD de RFML. Estos resultados de RMSE se compilaron en diez compartimientos a lo largo del intervalo de ACD previsto. Un polinomio de tercer orden se ajustó a estos datos (Figura S5 del Apéndice), para determinar la incertidumbre en función del ACD estimado promedio. Estas dos fuentes de error se combinaron como la suma de la raíz cuadrada de la suma de los dos errores cuadráticos, y las incertidumbres geoespaciales se aplicaron al mapa del país (Figura 3, Figura S4 del Apéndice). En los bosques de selva baja del Amazonas, nuestra incertidumbre geoespacial estimada varía de 5-15% en los bosques de mayor biomasa a 20-25% en los pantanos y bosques inundados de menor biomasa (Figura 3). Estas incertidumbres porcentuales equivalen a errores absolutos de hasta unos Mg C ha -1 (Figura S4 del Apéndice). En las zonas deforestadas de la selva baja amazónicas, la incertidumbre geoespacial incrementa hasta un 50-60% de los stocks de carbono por hectárea, o aproximadamente 1-15 Mg C ha -1. Cerca de la línea arbórea andina, las incertidumbres incrementan más aún hasta aproximadamente 35-45% en cualquier hectárea, o aproximadamente 8-25 Mg C ha -1. En la ladera seca de sotavento de Los Andes, la incertidumbre geospacial rápidamente incrementa a 60-80%, debido al hecho de que solo muestreamos levemente estos tipos de ambientes con LiDAR. Es importante destacar que estas incertidumbres relativamente grandes, cuando se aplican a los stocks extremadamente bajos de carbono sobre el suelo de estos ecosistemas secos, resultan en errores absolutos de menos de 4 Mg C ha -1. Validación de Campo de los Mapas La validación usando 57 parcelas de campo de una hectárea indicó una alta precisión (pendiente = 1,01; R 2 = 0,73) del mapa de stocks de carbono sobre el suelo (Figura 4). Nuestro mapa nacional sobrestima los valores de stocks de carbono en parcelas, en aproximadamente 10 Mg C ha -1. Dada la incertidumbre inherente del 15-30% en los stocks de carbono estimado en 14
18 Figure 3 Estimación del porcentaje de incertidumbre de los stocks de carbono sobre el suelo con una resolución de una hectárea para el Perú. N >80% Incertidumbre Relativa Estimada (% de la Media en la Figura 2) <5% Kilómetros
19 Figura 4 Validación de las estimaciones mapeadas a nivel nacional de la densidad de carbono sobre el suelo (ACD) con estimaciones de ACD de inventarios de parcelas de campo ubicadas en el norte, centro y sur del Perú. campo en una resolución de una hectárea para bosques 18 y matorrales 19, consideramos que nuestro sesgo es aceptable. Variación a Escala Nacional de los Stocks de Carbono del Bosque En todos los bosques y zonas forestales del Perú, encontramos una distribución altamente sesgada (γ = -0,831) de stocks de carbono sobre el suelo (Figura 5). La densidad de carbono promedio para todos los bosques peruanos es de 99,3 Mg C ha -1, y la máxima densidad registrada es de 167,6 Mg C ha -1. Más del 50% de todos los bosques peruanos albergan densidades de carbono sobre el suelo de más de 100 Mg C ha -1, pero solo el 10% del total excede 125 Mg C ha -1. La gran mayoría de estos bosques de alta biomasa están ubicados en las regiones de selva baja y sub-montana del Amazonas, generalmente por debajo de 500 m de elevación. Figura 5 Distribución de la densidad de carbono sobre el suelo con una resolución de una hectárea para bosques a lo largo del Perú Controles Ambientales de los Stocks de Carbono El análisis de las variables ambientales usadas en la metodología de mapeo, reveló que la cobertura fraccional de la vegetación fotosintética (PV) es el factor más importante que puede predecir los stocks de carbono sobre el 16
20 suelo a lo largo del Perú (Figura 6). La PV Fraccional es una medida cuantitativa derivada de las imágenes satelitales Landsat, y es altamente sensible a la cobertura porcentual de plantas de dosel leñoso Como resultado, la cobertura fraccional de la PV generalmente se correlaciona espacialmente con los stocks de carbono sobre el suelo en una amplia gama de ecosistemas, desde matorrales áridos a bosques tropicales húmedos Como tal, dió cuenta del 26% (+ 9%) de los stocks de carbono mapeados con el LiDAR aéreo a lo largo del Perú. En segundo lugar después de la cobertura fraccional de la PV, están los efectos de los cambios en la elevación (18% + 6%) sobre los stocks de carbono mapeados (Figura 6). Más aún, luego de remover las áreas no boscosas y/o deforestadas del análisis, encontramos que la relación entre la elevación y los stocks de carbono era más fuerte (Figura 7). Independientemente de la composición florística, la precipitación, el micro-ambiente u otros factores, la densidad promedio del carbono sobre el suelo disminuye en 2,3% por metro de ganancia en elevación. Sin embargo, hay una enorme variación dentro de cada zona de elevación, con la máxima variación en los ecosistemas de selva baja y sub-montanos por debajo de los 1500 metros sobre el nivel del mar. Más aun, la selva baja tienen casi la misma probabilidad de albergar densidades de carbono muy bajas o altas (Figura 7, menos de 400 msnm). Las áreas con almacenamiento de carbono suprimido en la selva baja se deben probablemente a las condiciones hidrológicas como la anoxia (condiciones tipo pantano) y cambios en la fertilidad del suelo, asociados con el substrato geológico subyacente 27. En la región sub-montana de msnm, los stocks de carbono son altamente variables y muestran puntos altos particularmente en la zona de elevación de m. En la línea arbórea, que varía entre msnm, dependiendo de las condiciones locales y el uso pasado de la tierra, los stocks de carbono alcanzan un promedio de 11 Mg C ha -1 (Figura 7). Aun en estas grandes altitudes, es posible encontrar bosques con stocks de carbono tan altos como 30 Mg C ha -1. Figura 6 Importancia relativa de las variables ambientales derivadas del satélite en la predicción y mapeo de la densidad de carbono sobre el suelo (ACD) a lo largo del Perú: Clave: (i) La PV Fraccional es el porcentaje de cobertura de dosel verde en cada hectárea; (ii) La Elevación es la altura del terreno sobre el nivel del mar; (iii) La NPV Fraccional es el porcentaje de vegetación no fotosintética o vegetación seca y expuesta en cada hectárea una fuerte aproximación a la perturbación ecológica; (iv) REM es el modelo de la elevación relativa que muestra la altura local de la superficie por encima del cuerpo de agua más cercano, como un arroyo o lago; (v) El Suelo Expuesto Fraccional es el porcentaje de superficies descubiertas expuestas en cada hectárea otra aproximación a la perturbación ecológica; (vi) la Pendiente es la inclinación de la superficie del suelo; (vii) la Insolación es el promedio de la cantidad de energía solar que choca contra la superficie terrestre en cuatro puntos durante el año (septiembre, marzo, diciembre, junio); (viii) la Cobertura de Nubes es la fracción del año en que cada hectárea está cubierta por nubes, lo que reduce la entrada de energía para el crecimiento de la vegetación. A escala nacional, otros determinantes críticos de los stocks de carbono sobre el suelo incluyen la cobertura fraccional de vegetación no fotosintética (NPV), el modelo de elevación relativa (REM) sobre el cuerpo de agua más cercano, 17
21 Figura 7 Cambios en la densidad de carbono sobre el suelo (ACD) con la elevación en las porciones boscosas del Perú. Cada punto de los datos representa una hectárea. y la cobertura fraccional de las superficies expuestas (Figura 6). En conjunto, estos tres factores dan cuenta de un 32% de la variación en los stocks de carbono sobre el suelo a lo largo del Perú. La cobertura de la NPV Fraccional y el sustrato expuesto, son medidas bien conocidas de perturbación del bosque, incluyendo procesos naturales tales como deslizamientos, árboles caídos por acción del viento, y dinámica de brechas 32, 33, así como otras perturbaciones antropogénicas como tala selectiva, fuego y otros procesos que disminuyen el dosel vegetal sin su completa eliminación 25, El REM es una representación tanto para el acceso al agua de las plantas y las perturbaciones relacionadas con el agua a través de las inundaciones. En comparación con los primeros cinco factores que predicen los stocks de carbono en el Perú, las demás variables satelitales probadas dieron cuenta, cada una, de 3-5% de la variación total a lo largo del país (Figura 6). Estas incluyen la pendiente y la orientación de la pendiente, la insolación a lo largo del año y la nubosidad. Sin embargo, estos factores combinados dieron cuenta de un 30% de la variación mapeada, y por ello consideramos que todos son importantes para la generación del mapa de carbono sobre el suelo de alta resolución del Perú (Figura 2). Carbono en Gobiernos Regionales Se encontraron enormes variaciones en las densidades de carbono sobre el suelo y los stocks de carbono por Gobierno Regional, lo que previamente se denominaban Departamentos (Tabla 1). Loreto contiene 53% del stock de carbono sobre el suelo, debido a la gran extensión de esta Región y las densidades particularmente altas de carbono (98,8 + 29,4 Mg C ha -1 ). El segundo y tercer lugar de tamaño de stock de carbono se encuentran en Ucayali y Madre de Dios, respectivamente. Juntas, estas dos regiones contienen 26% del total del stock del país. Otras regiones con grandes stocks son San Martín, Amazonas, Cusco, Junín, Huánuco, Pasco y Puno, aunque todas estas juntas comprenden solo el 18,5% del total del stock de carbono sobre el suelo del país. Presentamos mapas de mayor resolución de los primeros diez Gobiernos Regionales en las Figuras Muchos de los patrones naturales y antropogénicos de los stocks de carbono pueden verse fácilmente en estos mapas, con los siguientes hallazgos adicionales: 18
22 1. En las Regiones de selva baja, como Loreto, Ucayali y Madre de Dios (Figuras 8-10), las incisiones topográficas asociadas con la actividad de pequeños ríos y de arroyos, albergan stocks de carbono 30-50% menores que sus contrapartes ribereñas o sin incisiones. 2. Las grandes planicies de inundación activas asociadas con los ríos Amazonas (Figura 8), Ucayali (Figuras 8-9) y Madre de Dios y Las Piedras (Figura 10) contienen stocks de carbono 50-80% menor que los bosques vecinos. 3. Las regiones con extensas hileras de ecosistemas andinos sub-montanos como San Martín, Amazonas, Junín y Pasco (Figuras 11-12, 14, 16) tienden a una alta variación en los stocks de carbono debido a una combinación de factores naturales y antropogénicos. Estos incluyen deslizamientos naturales en pendientes de más de 38 grados, efectos mesoclimáticos asociados con el aspecto topográfico (condiciones locales de sotavento), y la extensa deforestación y degradación ambiental. 4. La disminución en los stocks de carbono en elevaciones mayores de 2500 a 4000 msnm son evidentes particularmente en las Regiones de San Martín, Junín, Huanuco, Pasco y Puno (Figuras 11, 14-17). La tasa de decrecimiento del carbono en el bosque asociada con la elevación, se discute más adelante en este informe. Región Área (ha) Media de la Densidad de Carbono (Mg C ha -1 ) SD de la Densidad del Carbono (Mg C ha -1 ) Total Stock de Carbono (Tg C) Proporción del Perú (%) Amazonas ,9 38,7 242,9 3,51 Ancash ,3 2,6 8,1 0,12 Apurimac ,0 2,1 2,2 0,03 Arequipa ,2 2,6 14,2 0,21 Ayacucho ,7 13,8 20,4 0,29 Cajamarca ,2 17,0 30,5 0,44 Callao ,4 2,8 0,1 0,01 Cusco ,2 38,8 231,7 3,35 Huancavelica ,8 4,2 3,9 0,06 Huánuco ,2 37,5 130,6 1,89 Ica ,7 4,2 16,1 0,23 Junín ,4 37,5 146,4 2,11 La Libertad ,0 8,2 10,0 0,14 Lambayeque ,01 2,6 4,4 0,06 Lima ,3 3,0 11,6 0,17 Loreto ,8 29, ,1 53,24 Madre de Dios ,4 23,0 819,2 11,83 Moquegua ,7 3,2 4,3 0,06 Pasco ,2 42,5 123,3 1,78 Piura ,3 4,6 11,7 0,17 Puno ,6 32,3 106,0 1,53 San Martin ,8 37,8 303,8 4,39 Tacna ,9 2,6 4,7 0,07 Tumbes ,3 7,0 4,3 0,06 Ucayali ,7 3,1 986,8 14,26 Tabla 1 Media y desviación estándar de la densidad de carbono sobre el suelo y del total del stock de carbono sobre el suelo por región del Perú. Se muestra también la proporción de stocks de carbono para cada región relativa al total del Perú. SD = desviación estándar. Tg = Teragramo = un millón de toneladas métricas. 19
23 Loreto N Figura 8 Stocks de carbono sobre el suelo de la región peruana de Loreto. >150 Densidad del Carbono Sobre el Suelo Mg C ha Total del Stock de Carbono Sobre el Suelo: 3685,1 Tg C Densidad Media de Carbono: 98,8 Mg C ha -1 Variación en la Densidad de Carbono: 29,4 Mg C ha -1 0 Kilómetros
24 Ucayali N Figura 9 Stocks de carbono sobre el suelo de la región peruana de Ucayali. >150 Densidad del Carbono Sobre el Suelo Mg C ha Total del Stock de Carbono Sobre el Suelo: 986,8 Tg C Densidad Media de Carbono: 93,7 Mg C ha -1 Variación en la Densidad de Carbono: 31,1 Mg C ha -1 Kilómetros
25 Madre de Dios N Figura 10 Stocks de carbono sobre el suelo de la región peruana de Madre de Dios. >150 Densidad del Carbono Sobre el Suelo Mg C ha Total del Stock de Carbono Sobre el Suelo: 819,2 Tg C Densidad Media de Carbono: 96,4 Mg C ha -1 Variación en la Densidad de Carbono: 23,0 Mg C ha Kilómetros
26 San Martin N Figura 11 Stocks de carbono sobre el suelo de la región peruana de San Martín. >150 Total del Stock de Carbono Sobre el Suelo: 303,8 Tg C Densidad Media de Carbono: 59,8 Mg C ha -1 Variación en la Densidad de Carbono: 37,8 Mg C ha -1 Densidad del Carbono Sobre el Suelo Mg C ha Kilómetros
27 Amazonas N Figura 12 Stocks de carbono sobre el suelo de la región peruana de Amazonas. >150 Densidad del Carbono Sobre el Suelo Mg C ha Total del Stock de Carbono Sobre el Suelo: 242,9 Tg C Densidad Media de Carbono: 61,9 Mg C ha -1 Variación en la Densidad de Carbono: 38,7 Mg C ha -1 Kilómetros
28 Cusco N Figura 13 Stocks de carbono sobre el suelo de la región peruana de Cusco. >150 Densidad del Carbono Sobre el Suelo Mg C ha Total del Stock de Carbono Sobre el Suelo: 231,7 Tg C Densidad Media de Carbono: 32,2 Mg C ha -1 Variación en la Densidad de Carbono: 38,8 Mg C ha -1 Kilómetros
29 Junín N Figura 14 Stocks de carbono sobre el suelo de la región peruana de Junín. >150 Densidad del Carbono Sobre el Suelo Mg C ha Total del Stock de Carbono Sobre el Suelo: 146,4 Tg C Densidad Media de Carbono: 33,4 Mg C ha -1 Variación en la Densidad de Carbono: 37,5 Mg C ha -1 0 Kilómetros
30 Huánuco N Figura 15 Stocks de carbono sobre el suelo de la región peruana de Huánuco. >150 Densidad del Carbono Sobre el Suelo Mg C ha Total del Stock de Carbono Sobre el Suelo: 130,6 Tg C Densidad Media de Carbono: 35,2 Mg C ha -1 Variación en la Densidad de Carbono: 37,5 Mg C ha -1 0 Kilómetros
31 Pasco N Figura 16 Stocks de carbono sobre el suelo de la región peruana de Pasco. >150 Total del Stock de Carbono Sobre el Suelo: 123,3 Tg C Densidad Media de Carbono: 51,2 Mg C ha -1 Variación en la Densidad de Carbono: 42,5 Mg C ha -1 Densidad del Carbono Sobre el Suelo Mg C ha Kilómetros
32 Puno N Figura 17 Stocks de carbono sobre el suelo de la región peruana de Puna. >150 Densidad del Carbono Sobre el Suelo Mg C ha Total del Stock de Carbono Sobre el Suelo: 106,0 Tg C Densidad Media de Carbono: 15,6 Mg C ha -1 Variación en la Densidad de Carbono: 32,3 Mg C ha -1 Kilómetros
33 Carbono en las Áreas Naturales Protegidas Evaluamos la densidad de carbono sobre el suelo y el total de los stocks de carbono de 174 áreas naturales protegidas en el Perú (Tabla 2). Un total de 1,816 Pg (millardos de toneladas métricas) de carbono se encuentran almacenadas en la vegetación de estas áreas protegidas, un 26% del total estimado de stocks de carbono sobre el suelo del Perú. Esto deja por fuera de las áreas naturales protegidas un 74% de los stocks de carbono del país. Los stocks más grandes se encuentran en las 10 reservas forestales más extensas, incluyendo los parques nacionales Alto Purus, Manu, Cordillera Azul y Bahuaja Sonene, las reservas nacionales Pacaya-Samiria y Pucacuro, y las reservas Alto Nanay-Pintuyacu Chambira, Ampiyacu Apayacu, Sierra del Divisor, Yaguas y Santiago Comaina. Estas reservas comprenden el 85% del total de los stocks de carbono sobre el suelo entre las 174 áreas naturales protegidas evaluadas. En los bosques húmedos amazónicos y andinos, la extensión de cada área protegida está altamente correlacionada con el stock de carbono sobre el suelo total (R 2 = 0,93; Figura 18), donde cada hectárea protegida agrega 95,1 Mg o toneladas métricas de carbono sobre el suelo a la biósfera, y más a los stocks de carbono bajo el suelo (no estimado aquí). En términos de stocks de carbono por unidad de área protegida, las reservas como Alto Nanay-Pintayacu Chambira y Sierra del Divisor contienen las más altas densidades: 119,2 + 17,5 Mg C ha -1 (Tabla 2). Otras áreas naturales protegidas que se destacan por sus altas densidades de carbono incluyen Alto Purus (103,7), Purus (99,0), Santiago Comaina (96,3), Yanesha (94,4), Manu (94,1), Allpahuayo Mishana (93,2), Cordillera Azul (92,0) y Tambopata (89,3). En vista del estatus de protección de estas reservas, las diferencias en la densidad de carbono probablemente se deban a los factores ambientales previamente discutidos, incluyendo la elevación, estructura del dosel y perturbaciones naturales, y el clima. Figura 18 Relación entre el tamaño de las áreas naturales protegidas del Perú y el total de su almacenaje de carbono sobre el suelo. 30
34 Nombre Tipo* Área (ha) Media de la Densidad de Carbono (Mg C ha -1 ) SD de la Densidad del Carbono (Mg C ha -1 ) Total Stock de Carbono (Tg C) A.B. del Canal Nuevo Imperial ,7 3,6 < 0,001 Abra Málaga ,5 16,5 0,019 Abra Málaga Thastayoc - Royal Cinclodes ,8 0,7 < 0,001 Abra Patricia-Alto Nieva ,0 8,3 0,081 Airo Pai ,3 15,2 29,547 Albúfera de Medio Mundo ,1 2,4 0,003 Allpahuayo Mishana ,4 25,3 5,424 Alto Mayo ,9 24,1 10,009 Alto Nanay- Pintuyacu Chambira ,7 11,6 113,361 Alto Purus ,7 11,4 260,091 Amarakaeri ,2 20,1 33,975 Amazon Natural Park ,0 25,3 0,005 Amazon Shelter ,0 14,6 < 0,001 Ampay ,5 5,6 0,017 Ampiyacu Apayacu ,2 10,6 53,037 Ancón ,3 5,7 < 0,001 Angostura-Faical ,1 2,8 0,143 Ashaninka ,6 27,3 12,271 Bahuaja ,2 42,6 < 0,001 Bahuaja Sonene ,4 25,6 97,372 Berlin ,9 9,0 0,002 Boa Wadack Dari ,5 14,5 0,002 Bosque Benjamín I ,1 17,4 0,003 Bosque Benjamín II ,0 14,1 0,003 Bosque Benjamín III ,5 18,9 0,002 Bosque de Palmeras de la Comunidad Campe ,1 1,7 0,024 Bosque de Pómac ,7 17,3 0,346 Bosque de Puya Raymondi - Titankayocc ,6 1,0 0,004 Bosque de Zarate ,0 1,6 0,002 Bosque Huacrupe-La Calera ,4 0,6 0,017 Bosque Moyan- Palacio ,5 1,2 0,021 Bosque Nublado ,6 14,1 0,164 Bosque Seco Amotape ,5 0,4 0,001 Tabla 2 Media y desviación estándar de la densidad del carbono sobre el suelo y total del stock de carbono sobre el suelo en las áreas naturales protegidas del Perú. SD = desviación estándar. Tg = Teragramo = un millón de toneladas métricas. 31
35 Tabla 2 (cont.) Media y desviación estándar de la densidad del carbono sobre el suelo y total del stock de carbono sobre el suelo en las áreas naturales protegidas del Perú. SD = desviación estándar. Tg = Teragramo = un millón de toneladas métricas. Nombre Tipo* Área (ha) Media de la Densidad de Carbono (Mg C ha -1 ) SD de la Densidad del Carbono (Mg C ha -1 ) Total Stock de Carbono (Tg C) Bosques de Neblina y Paramos de Samanga ,0 12,4 0,035 Bosques Nublados de Udima Sector Centro ,4 2,2 < 0,001 Bosques Nublados de Udima Sector Norte ,4 1,2 0,005 Bosques Nublados de Udima Sector Sur ,2 7,9 0,100 Bosques Secos Salitral - Huarmaca Sector Sur ,3 1,3 0,009 Bosques Secos Salitral - Huarmaca Sector Norte ,9 0,6 0,049 Calipuy ,8 1,6 0,112 Calipuy ,2 0,9 0,005 Camino Verde Baltimore ,9 13,2 0,002 Canoncillo ,6 1,3 0,007 Cerros de Amotape ,6 6,6 1,921 Chacamarca ,4 1,4 0,001 Chancaybaños ,3 2,1 0,012 Chaparri ,1 1,0 0,086 Chayu Naín ,5 21,1 1,303 Checca ,1 0,0 < 0,001 Choquechaca ,8 2,5 0,004 Choquequirao ,7 10,9 0,789 Comunal Tamshiyacu Tahuayo ,0 17,7 49,154 Copallín ,0 16,7 0,370 Cordillera Azul ,0 21,8 124,463 Cordillera de Colán ,7 21,6 2,105 Cordillera Escalera ,8 21,3 11,709 Cordillera Huayhuash ,9 2,5 0,197 Cutervo ,2 16,8 0,232 De la Pampa de Ayacucho ,4 2,9 < 0,001 El Angolo ,2 1,9 0,144 El Gato ,3 16,3 0,003 El Sira ,9 29,0 51,700 Gotas de Agua I 8 3 2,3 0,3 < 0,001 Gotas de Agua II 8 9 2,4 0,5 < 0,001 Güeppí-Sekime ,4 15,1 22,875 Habana Rural Inn ,0 15,1 0,002 Hatun Queuña - Quishuarani Ccollana ,6 0,5 < 0,001 32
36 Nombre Tipo* Área (ha) Media de la Densidad de Carbono (Mg C ha -1 ) SD de la Densidad del Carbono (Mg C ha -1 ) Total Stock de Carbono (Tg C) Herman Dantas ,6 17,9 0,006 Hierba Buena - Allpayacu ,9 14,2 0,080 Huamanmarca- Ochuro-Tumpullo ,3 0,4 0,005 Huascarán ,7 3,4 0,848 Huaylla Belén - Colcamar ,5 18,9 0,130 Huayllapa ,9 2,3 0,060 Huayllay ,4 0,4 0,003 Huaytapallana ,0 4,5 0,067 Huimeki ,5 16,5 15,888 Huiquilla ,1 15,7 0,026 Humedales de Puerto Viejo ,8 2,2 0,002 Humedales de Ventanilla ,5 3,4 0,002 Ichigkat Muja- Cordillera del Cóndor ,5 16,4 7,111 Illescas ,4 0,2 0,016 Imiria ,9 24,5 4,603 Inotawa ,4 25,7 0,006 Inotawa ,9 23,4 0,002 Japu - Bosque Ukumari Llaqta ,8 23,9 0,645 Jirishanca ,4 2,2 0,029 Junín ,2 7,2 0,134 Juningue ,4 16,7 0,001 La Huerta del Chaparri ,3 0,8 < 0,001 La Pampa del Burro ,8 11,0 0,150 Lachay ,0 2,2 0,036 Laguna de Huacachina ,3 1,0 0,025 Lagunas de Mejía ,2 5,2 0,007 Laquipampa ,0 1,5 0,017 Larga Vista I ,2 15,2 0,001 Larga Vista II ,4 19,7 0,001 Las Panguanas ,5 0,0 < 0,001 Las Panguanas ,2 4,1 0,001 Las Panguanas ,2 4,0 0,001 Llamac ,1 2,1 0,014 Lomas de Ancon ,8 1,6 0,052 Lomas de Atiquipa ,6 2,5 0,107 Los Chilchos ,6 18,0 2,141 33
37 Tabla 2 (cont.) Media y desviación estándar de la densidad del carbono sobre el suelo y total del stock de carbono sobre el suelo en las áreas naturales protegidas del Perú. SD = desviación estándar. Tg = Teragramo = un millón de toneladas métricas. Nombre Tipo* Área (ha) Media de la Densidad de Carbono (Mg C ha -1 ) SD de la Densidad del Carbono (Mg C ha -1 ) Total Stock de Carbono (Tg C) Los Pantanos de Villa ,2 3,7 0,002 Machiguenga ,3 26,6 17,549 Machupicchu ,7 13,0 0,396 Manglares de Tumbes ,1 4,3 0,041 Mantanay ,5 3,4 0,001 Manu ,1 26,1 159,718 Matsés ,8 19,2 49,978 Megantoni ,8 27,7 13,116 Microcuenca de Paria ,2 2,4 0,002 Milpuj - La Heredad ,1 0,6 < 0,001 Nor Yauyos-Cochas ,4 2,2 0,302 Nuevo Amanecer ,8 20,8 0,004 Otishi ,8 22,9 15,391 Pacaya Samiria ,9 29,2 158,286 Pacllon ,2 2,0 0,033 Pagaibamba ,5 7,1 0,023 Pampa Galeras Barbara D' Achille ,2 0,1 0,002 Pampa Hermosa ,7 19,0 0,469 Pampacorral ,4 1,0 < 0,001 Panguana ,9 21,2 0,011 Paracas ,5 3,5 1,389 Paraíso Natural Iwirati ,7 13,7 0,009 Pillco Grande- Bosque de Pumataki ,8 7,6 0,002 Pta Salinas,Isla Huampanú,Isla Mazorca ,6 1,1 < 0,001 Pucacuro ,1 11,2 72,758 Pucunucho ,2 9,2 0,001 Pui Pui ,6 16,1 0,508 Punta Atico ,2 6,3 0,001 Punta Coles ,3 5,9 0,002 Punta Colorado ,4 0,4 < 0,001 Punta Culebras ,7 1,3 < 0,001 Punta Hornillos ,0 4,8 0,001 Punta La Chira ,5 3,1 < 0,001 Punta La Litera ,8 0,8 0,001 Punta Lomas ,3 2,3 < 0,001 Puquio Santa Rosa ,1 3,0 0,001 Purus ,0 11,1 20,050 Qosqoccahuarina ,5 0,9 0,001 Refugio K'erenda Homet ,5 15,6 0,002 34
38 Nombre Tipo* Área (ha) Media de la Densidad de Carbono (Mg C ha -1 ) SD de la Densidad del Carbono (Mg C ha -1 ) Total Stock de Carbono (Tg C) Reserva Paisajistica Cerro Khapia ,3 0,2 0,005 Río Abiseo ,7 33,5 12,640 Río Nieva ,8 15,7 2,281 Sagrada Familia ,6 20,3 0,009 Salinas y Aguada Blanca ,6 1,3 0,209 San Antonio ,6 5,7 0,001 San Fernando ,4 2,6 0,713 San Juan Bautista ,5 33,4 0,001 San Marcos ,5 15,2 0,013 San Matias San Carlos ,3 27,9 13,180 Santiago Comaina ,8 15,4 41,720 Sele Tecse-Lares Ayllu ,4 0,4 < 0,001 Selva Botanica ,1 22,4 0,020 Selva Virgen ,4 19,1 0,002 Sierra del Divisor ,2 15,5 171,671 Sub Cuenca del Cotahuasi ,9 1,5 0,450 Sunchubamba ,4 2,8 0,145 Tabaconas Namballe ,0 20,3 0,837 Tambo Ilusion ,1 22,9 < 0,001 Tambopata ,4 20,2 25,046 Taypipiña ,1 0,0 < 0,001 Tilacancha ,8 7,0 0,026 Tingo María ,0 20,6 0,358 Titicaca ,8 1,7 0,001 Tumbes ,7 5,2 0,402 Tuntanain ,5 16,3 9,261 Tutusima ,3 8,2 < 0,001 Uchumiri ,3 0,4 0,003 Vilacota Maure ,9 1,8 0,110 Yaguas ,6 14,8 102,448 Yanachaga-Chemillén ,5 27,0 6,359 Yanesha ,3 27,4 3,081 *Tipo de Área Protegida: 1. Parque Nacional 2. Reserva Nacional 3. Reserva Comunal 4. Bosque Protegido 5. Santuario Nacional 6. Santuario Histórico 7. Zona Reservada 8. Otro 35
40 Conclusiones Usando una combinación estratégica y efectiva en costo de muestreos con LiDAR aéreo, parcelas de campo de calibración tácticamente ubicadas, información satelital disponible gratuitamente y un nuevo enfoque de modelaje geoestadístico, hemos demostrado que se puede generar una geografía de alta resolución de los stocks de carbono sobre el suelo para un país de gran extensión y complejidad ambiental como el Perú. Esta nueva geografía del carbono también incluye mapas espacialmente explícitos de incertidumbre, que son esenciales para la toma de decisiones relacionadas con conservación, manejo y desarrollo de políticas asociadas con los ecosistemas y el uso social de las tierras. Nuestro esfuerzo se enfocó en el promedio y la incertidumbre de los stocks de carbono sobre el suelo en cada hectárea del Perú, generando así una nueva base para todos los actores, grandes y pequeños, para participar en el mejoramiento del uso y conservación de los ecosistemas. Nuestra trabajo detallado de validación en múltiples pasos del proceso, demuestra que los stocks de carbono sobre el suelo se pueden estimar y mapear con un grado de incertidumbre que no se diferencia de las laboriosas estimaciones tomadas a mano en campo. Más aún, el enfoque presentado aquí es espacialmente continuo, y por ello mucho menos propenso a error causado por variaciones ambientales y antropogénicas en los stocks de carbono. Hemos establecido ahora nuestro enfoque para el país de Perú. Las actualizaciones del mapa de carbono, así como los cambios espacialmente explícitos en los stocks de carbono, serán mucho más fáciles de implementar en adelante. En primer lugar, las emisiones de carbono originadas por la deforestación, degradación forestal y otras pérdidas de ecosistemas no boscosos se pueden monitorear comparando con este mapa de alta resolución de carbono. Esto puede hacerse a bajo costo usando imágenes gratuitas de Landsat y con programas operativos de monitoreo de cobertura boscosa como CLASlite 22, 40. Segundo, cualquier información proveniente de inventarios de parcelas de campo se puede introducir en la calibración LiDAR a stock de carbono para mejorarlo en el tiempo, para todos los tipos de ecosistemas. Esto se puede hacer sobre la base de la oportunidad, como cuando se consideren nuevos ecosistemas para una calibración más detallada, o en la medida en que se implementen nuevos programas de bosques en el futuro. Finalmente, el componente LiDAR se puede actualizar con misiones de muestreo aéreo efectivas en costo, y probablemente requerirá un volumen mucho menor de datos de lo que hemos usado en nuestro esfuerzo, para sobre-muestrear geoestadísticamente el país del Perú. Una estimación de 37
41 la cobertura geográfica de los futuros datos LiDAR aéreos requeridos para actualizar este mapa, se encuentra entre y hectáreas, que se puede lograr en solo unas pocas semanas de operaciones de vuelo con equipo LiDAR estándar y programas para el procesamiento. Críticamente, cualquier pérdida o ganancia de incertidumbre en el mapa de carbono puede monitorearse con datos LiDAR, permitiendo el ajuste de la cantidad de muestreo LiDAR requerido para minimizar los errores a los niveles reportados aquí. 38
42 Metodología Técnica Área de Estudio El estudio abarca toda la extensión del Perú. La gran mayoría del carbono sobre el suelo se encuentra en los bosques húmedos que van desde la línea arbórea andina hasta los bosques de selva baja de la Amazonía hasta las fronteras con Ecuador, Colombia, Brasil y Bolivia. Una porción mucho más pequeña de bosque seco tropical existe primariamente en la porción al norte del país, y esas áreas fueron completamente incorporadas en el estudio. El estudio también incluye regiones menos conocidas incluyendo la tundra andina (Páramos), pastizales de tierras altas, y los bosques y matorrales en el corredor inter-andino. Enfoque General Nuestro enfoque general de mapeo se basa en el modelo original de alta resolución presentado por Asner 41, con una serie de mejoras desarrolladas a través de pruebas y análisis en una amplia variedad de países y ecosistemas 27,29-31,42. El enfoque combina datos satelitales disponibles fácilmente y series de datos de sistemas de información geografica (SIG) con una resolución de una hectárea o más fina, con datos de LiDAR aéreo y de parcelas de campo para calibración, en un marco de modelaje para desarrollar mapas de densidad de carbono sobre el suelo (ACD, unidades de Mg C ha -1 = toneladas métricas de C ha -1 ) con estimaciones de incertidumbre espacialmente explícita (Figura 1) La tecnología principal es el LiDAR aéreo, que genera medidas altamente detalladas de la altura del dosel del bosque y del perfil vertical del dosel (Cuadro 1) que se escalan de forma predecible con la variación en los stocks de carbono sobre el suelo. Existen estudios recientes de una amplia variedad de tipos de vegetación en todo el mundo que demuestran que el LiDAR aéreo se puede usar para estimar ACD con una resolución de una hectárea y una precisión que se ajusta a las estimaciones basadas en mediciones de campo 43. Cuando se calibran adecuadamente, las estimaciones de stocks de carbono realizadas por LiDAR aéreo y las realizadas por parcelas de campo se acercan al 10% de desacuerdo absoluto en una resolución de una hectárea, en una amplia gama de tipos de vegetación incluyendo bosques tropicales 44, 45. Este offset del 10% es menor que los errores típicos incurridos en las estimaciones basadas en parcelas de stocks de carbono en bosques tropicales con resolución de una hectárea 46. Esto sugiere que el LiDAR aéreo puede usarse para extender las redes de parcelas de campo a escalas espaciales mucho más 39
43 Figura B1 Ejemplo de datos de LiDAR aéreo colectados en la selva baja de la Amazonía por el Observatorio Aéreo Carnegie. Los pulsos de láser se envían y se devuelven a un sensor LiDAR a bordo de una aeronave, escaneando de lado a lado a medida que el avión se mueve hacia adelante en el aire, creando una cobertura espacial de 2-D. Cada haz de láser de longitud de onda cercana al infrarrojo penetra en el dosel, devolviendo la luz al suelo a lo largo de su camino. Esta interacción se digitaliza por el receptor del LiDAR y se usa para mapear la altura de la vegetación (imagen superior), terreno subyacente (imagen inferior) y las capas de vegetación en el medio (no se muestra, pero véase la Figura B2) Qué es LiDAR? Los instrumentos LiDAR, (siglas en ingles de Light Detection and Ranging, Detección y Medición por Luz) emiten pulsos láser de corta duración que iluminan un objetivo y miden su ubicación en tres dimensiones (x, y, z). Como el tiempo que tarda el pulso en ser emitido y recibido de vuelta es conocido, así como la posición exacta del sensor en la aeronave (incluyendo balanceo, inclinación y viraje), se puede calcular la distancia al objeto y medir la distribución vertical de la superficie medida (Figura B1). Los sensores de LiDAR aéreo emiten luz láser en el infrarrojo cercano, típicamente entre 900 y 1100 nanómetros. En Figura B2 Vista transversal de la estructura de la vegetación colectada por el LiDAR del Observatorio Aéreo Carnegie. Se miden diferentes aspectos de la estructura tridimensional de la vegetación con LiDAR: (A) altura del dosel, (B) capas verticales o perfil, y (C) topografía subyacente. Figura B1 este intervalo de longitud de onda, el follaje de la vegetación es particularmente transmisiva, permitiendo que la luz láser pase a través del dosel hasta el suelo (Figura B2). Con cada interacción de esta luz láser con los elementos del dosel, como el follaje, parte de la luz retorna al sensor, permitiendo la medición de la Figura B2 distribución vertical de los tejidos del dosel. La resolución a la cual se colecta la información láser que retorna depende de la distancia entre el sensor y el objetivo. Cuanto más cercano esté el sensor al objetivo, mayor la densidad de las mediciones, y más alta la resolución de los resultados LiDAR. Sin embargo, cuanto más cercana la distancia, será menor el área cubierta por la huella del láser. A pesar de que ciertos aspectos de la colección de datos y análisis con LiDAR son costosos, es altamente efectivo en costo para grandes áreas en comparación con inventarios de campo, y está cada vez más disponible en muchas regiones. Más aun, debido a ciertos costos fijos, el costo de LiDAR por hectárea disminuye con el área cubierta durante una campaña. 40
44 grandes. Los stocks de carbono sobre el suelo estimados con LiDAR aéreo pueden generarse para cientos de miles de hectáreas diarias una tarea que no podría lograrse con parcelas de campo. Un segundo aspecto clave del enfoque para generar mapas de carbono de alta resolución son los algoritmos de aprendizaje automático para llevar a escala las muestras de LiDAR aéreo a mapas regionales completos o de cobertura de país. Durante décadas, la estratificación y muestreo de bosques basados en información ambiental a priori, como elevación o tipo de bosque, ha servido como el método para extrapolar estimaciones de stocks de carbono a partir de parcelas de campo para inventario 47. Sin embargo, los métodos basados en estratificación pueden generar límites artificiales en los mapas de carbono resultantes, particularmente cuando se aplican en condiciones ambientales altamente diversas 27. En respuesta a este problema, Baccini et al. 2 emplearon el algoritmo RFML (Random Forest Machine Learning) para modelar la relación entre las muestras de carbono de bosque tomadas por LiDAR y un portafolio espacialmente extenso de series de datos satelitales. El RFML usa múltiples series de datos ambientales (predictores) para estimaciones de estructura de vegetación o biomasa (respuesta), como se describe más adelante. Al hacerlo, se puede derivar una escala directa de muestras de LiDAR a mapas de cobertura completa sin límites artificiales entre ecosistemas, que suelen ocurrir usando enfoques de estratificación tradicionales. Recientemente, Mascaro et al. 48 demostraron que llevar muestras LiDAR a escala regional es 60% más preciso con RFML en comparación con enfoques de estratificación tradicionales. Adicionalmente, Baccini y Asner 49 demostraron que los métodos RFML pueden actualizarse rápidamente y a bajo costo con nuevos datos de carbono, permitiendo un monitoreo dinámico de largo plazo. Otra característica atractiva del RFML es la capacidad de generar información cuantitativa sobre las variables ambientales más predictivas de las distribuciones de carbono actuales 42, 48. Planificación de Vuelos LiDAR Usamos LiDAR aéreo para hacer un muestreo masivo de la estructura del dosel de las plantas a lo largo de las porciones del Perú con vegetación leñosa. El mapa final de densidad de carbono sobre el suelo (ACD) se basó en el enfoque de muestreo de LiDAR aéreo que suministra datos para la metodología de escala RFML (descrita abajo). Se necesitaron muchos vuelos sobre los ecosistemas boscosos, y también sobre extensas porciones de pastizales, matorrales, sabanas y ecosistemas leñosos abiertos. Asumimos este reto haciendo un sobre-muestreo de la superficie usando una estratificación preliminar del país como guía de planificación de los vuelos. La estratificación se basó en los sustratos geológicos, suelos, topografía y grandes cambios conocidos de composición de las comunidades. Creamos este mapa de planificación de vuelos uniendo una variedad de fuentes de datos espaciales previamente publicados y nuevos, que se describen en este documento. Empezamos con un mapa base, el Mapa Geológico del Perú, a escala 1: , proveniente del INGEMMET (Instituto Geológico Minero y Metalúrgico) 50. Desde que se publicó este mapa, han avanzado los estudios y el mapeo de los patrones de geología, suelo y vegetación de la Amazonía occidental, y estos nuevos datos apoyan e informan el mapa del INGEMMET. Estos datos incluyen una nueva estimación de las superficies geomórficas 41
45 de selva baja derivada de un muestreo extenso con satélite Landsat y con muestreo de campo de plantas y suelos. También usamos mapas topográficos del Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) de la NASA, sistemas ecológicos de NatureServe.org y otras series de datos espaciales para extender y mejorar los detalles del mapa del INGEMMET. También incorporamos la información de los inventarios de campo más recientes de plantas y suelos para porciones del Perú. La integración de estas series de datos se llevó a cabo en diez pasos que se resumen así: 1. Un estudio geológico del drenaje del Río Nanay indicó que es distinto de la cercana formación geológica Pebas, rica en cationes, y está mejor asociado con la formación pobre en cationes de Nauta 51. Esta reasignación fue apoyada por la interpretación de imágenes y muestreo de campo detallado Las terrazas de los ríos del norte del Perú que datan del Pleistoceno son antiguos cursos de grandes ríos como el Amazonas y el Napo, que se han abandonado y están ahora sobre la actual planicie de inundación. Debido a las condiciones de alta energía y de remoción de arcillas bajo las cuales estos sedimentos se depositaron, son típicamente arenosos y pobres en nutrientes. A diferencia de los depósitos contemporáneos de las planicies de inundación, las terrazas no reciben insumos de nutrientes de forma regular de la inundación de los ríos, resultando en bosques distinguibles que se adaptan a suelos pobres en nutrientes. El mapa del INGEMMET se revisó de forma de mostrar la ubicación y extensión de estas terrazas del Pleistoceno usando datos de Landsat y SRTM El mapa del INGEMMET designa las tierras al este del Río Pastaza y dentro de la zona de drenaje del Río Corrientes como la formación Pebas, con la excepción de un área entre la zona superior de los ríos Pastaza y Corrientes. Con base en el muestreo directo de los suelos y plantas de estas zonas de drenaje 52, reasignamos esta área a la formación Nauta, y expandimos la formación Nauta hacia el oeste del Río Pastaza. 4. El Abanico del Pastaza es el segundo abanico aluvial más grande del mundo 54, consistente en restos volcánicos transportados por el Río Pastaza desde el volcán Cotopaxi del Ecuador y depositados en la extensión sur de la elevación de Iquitos. En sus zonas del sur, entre los ríos Marañón y Pastaza, el Abanico del Pastaza está permanentemente inundado debido a la continua subsidencia, y esta inundación crea tractos masivos de humedales boscosos. Al norte del Río Pastaza, sin embargo, el Abanico del Pastaza está bien drenado, y sus suelos ricos y negros ejercen una influencia única en la composición de las especies de plantas. Debido a esta gran diferencia en los regímenes hidrológicos y de su importancia para la composición y estructura del bosque, separamos el Abanico del Pastaza Superior en una nueva clase. Adicionalmente, con base en los datos de Landsat y SRTM 53, reclasificamos una porción del drenaje inferior del Corrientes como parte del Abanico del Pastaza Superior. Por último, como el mapa ecológico de NatureServe captura las características cuaternarias tales como las islas de bosques de pantano en el Abanico del Pastaza Superior, insertamos estas características en el mapa del INGEMMET. 5. En el mapa del INGEMMET, el área al oeste del Río Madre de Dios y al norte del Río Manu se clasifica como una deposición del Pleistoceno, similar a los depósitos aluviales recientes al sur del Río Manu. Sin embargo, 42
46 los recientes estudios geológicos de esta región indican que esta área es substancialmente más antigua, y que está dividida en dos formaciones: (a) depósitos del Mioceno, análogos a la Formación Pebas al norte del Perú, y (b) depósitos del Plioceno, análogos a la Formación Nauta 55. La existencia de este límite está soportada por los datos de los suelos 56 y la biomasa 27. Usamos una combinación de datos de Landsat y de SRTM para establecer este límite. 6. Eliminamos ocho áreas de depósitos del Pleistoceno de la región al oeste del Río Piedras, y las unimos a la formación del Mioceno que las rodea. Esta área está claramente indicada de forma similar por Espurt et al. 55, y esta homogeneidad se observa fácilmente en los datos de elevación del SRTM. 7. Usamos el mapa ecológico de NatureServe para agregar características fluviales del Cuaternario en la selva baja de la Amazonía. 8. Incorporamos los tipos de bosques dominados por bambú usando un mapa suministrado por Carvalho et al Agregamos elevaciones en bandas de 250 m tomadas del SRTM de 90 m de resolución para el país completo, pero resultaron de particular importancia en las regiones montañosas. 10. Para distinguir entre bosques intactos y áreas deforestadas o degradadas, incorporamos un mapa de la cobertura fraccional de la vegetación fotosintética ajustado a un mínimo de cobertura de dosel de 80% en una resolución espacial de 30 metros, derivado del mapeo del Perú hecho con 22, 57 CLASlite Nuestro mapa final de planificación de vuelo se conoce como el mapa de GeoEcoElevación (Figura 19), que dividió al país en 2375 estratos, cada uno de los cuales podría tener hipotéticamente un régimen diferente de densidad de carbono en la vegetación. Como hay tantos estratos, mostramos el mapa de GeoEcoElevación en dos partes en la Figura 19: (A) la porción que delinea la N A. B. >4000m Figura 19 (A) Pre-estratificación de la región muestreada desde el aire usando una nueva combinación de mapas geológicos, de suelos y de composición florística. (B) Topografía de la región de muestreo desde el aire de los datos del Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) de la NASA. <150m Ver el Apéndice 1 para la GeoEco Leyenda Kilómetros
47 región por la matriz de geología, suelos y principales comunidades florísticas; y (B) la elevación. Sabiendo que probablemente esto se trate de un caso de sobre-estratificación, o al menos en términos de variación geográfica de stocks de carbono, usamos esta estratificación para planificar los vuelos y asegurar una máxima densidad de muestreo con LiDAR aéreo, en tantas regiones únicas como se pudiera determinar. Adquisición de los Datos de LiDAR Los datos de LiDAR se colectaron usando el Observatorio Aéreo Carnegie-2 Sistema Aéreo de Mapeo Taxonómico (AToMS; 58 ), a bordo de una aeronave turbo hélice doble Dornier 228. El LiDAR AToMS es un sistema de escaneo de láser dual capaz de disparar pulsos láser por segundo. Para cubrir la mayor área posible por hora de vuelo, la aeronave se operaba a velocidades de 150 nudos a una altitud promedio de 2000 m sobre el nivel del suelo. Los ajustes del LiDAR se configuraron para lograr una distancia promedio entre pulsos láser en el suelo de 4 pulsos m -2, con un pico de 8 pulsos m -2 en áreas de sobreposición de líneas de vuelo. El muestreo de LiDAR aéreo se llevó a cabo usando una cuadrícula de celdas de 100 x 100 km, sobrepuestas en el mapa de GeoEcoElevación. Para este estudio procuramos muestrear al menos el 2% (200 km 2 ) de cada célula de la cuadrícula, con el objetivo adicional de muestrear al menos el 2% de la contribución ponderada de cada clase del GeEoEcoElevación a cada célula de la cuadrícula. En estudios anteriores se ha demostrado que una cobertura del 1% por tipo de vegetación genera distribuciones estadísticas robustas y estables para paisajes de unas 500 ha o más 27. Un total de ha de datos LiDAR fueron colectados a lo largo del país en un patrón de muestreo amplio que se muestra en la Figura 20A. La densidad de muestreo LiDAR lograda para cada clase de GeoEcoElevación fue en promedio 6,47% o 655,8 Figura 20 (A) El LiDAR del Observatorio Aéreo Carnegie se usa para muestrear la región indicada con líneas rojas. La cobertura total observada por LiDAR para este estudio fue de 6,7 millones de hectáreas. (B) Porcentaje de cobertura de cada célula de muestreo de 100 x 100 km. Los estudios anteriores indican que el sobremuestreo ocurre en 1% de la cobertura LiDAR, por ello consideramos que éste es un muestreo masivo de la región. N A. B. >10.0% % % % <1.0% Cobertura del LiDAR Aéreo Kilómetros
48 km 2 por celda de la cuadrícula (Figura 20B). Algunas celdas de la cuadrícula en los extremos del área mapeada fueron menos muestreadas, con la menor cobertura alcanzando 179,2 km 2 (1,8%) en una celda de la cuadrícula en la frontera con Colombia. Altura del Dosel con base en LiDAR Se calculó la altura promedio al tope del dosel (TCH) para cada hectárea de cobertura LiDAR (n = ). Para crear esta capa de datos, se combinaron mediciones del láser del LiDAR con datos del Global Positioning System- Inertial Measurement Unit (GPS-IMU) para determinar las ubicaciones en 3-D de los retornos láser, produciendo una nube de datos LiDAR. La nube de datos LiDAR resultante consistió en un número muy grande de mediciones de puntos de elevación georreferenciados con precisión (n = ~278 billones), donde la elevación es relativa a una elipsoide de referencia (WGS 1984) Estos puntos de datos LiDAR fueron procesados para identificar cuáles pulsos láser penetraban el volumen del dosel y llegaban a la superficie del suelo, y de ahí se desarrolló un modelo digital del terreno en alta resolución (DTM). Esto se logró usando un kernel filtro de 10 m x 10 m a lo largo de la cobertura LiDAR, y la menor elevación en cada kernel fue considerada como una posible detección de suelo. Estos puntos filtrados fueron entonces evaluados ajustando un plano horizontal en cada punto. Si el punto no clasificado más cercano era < 5.5 o y < 1.5 m más alto en su elevación, el punto pre-filtrado se finalizaba como un punto de superficie del suelo. Este proceso se repitió hasta que todos los puntos potenciales de suelo en la cobertura del LiDAR fueron evaluados. Un modelo digital de la superficie (DSM), que en esencia es la superficie más cercana al tope (por ejemplo, doseles, edificaciones, suelo expuesto), también se generó con base en las intrapolaciones de todos los puntos de retorno primario, con una resolución espacial de 1,0 m. Combinando el DTM y el DSM en capas de datos fuertemente pareadas, la diferencia vertical entre ellos resultó en un modelo de alta precisión de altura al tope del dosel (TCH) con una resolución espacial de 1,1, a lo largo de la cobertura de muestreo LiDAR de ha. En estudios anteriores de esta estimación del TCH del LiDAR CAO se ha demostrado que es altamente preciso en una amplia variedad de bosques, incluyendo bosques tropicales altos densamente foliados de más de 60 m de altura y niveles de índice de área foliar (LAI) mayores de , 60. Posteriormente, los datos de TCH de 1,1 m fueron promediados con una resolución de una hectárea, lo cual disminuye más aún la incertidumbre de la altura al tope del dosel resultante 61. Elevación de la escala del LiDAR a un Mapa de Cobertura Total Se puede lograr elevar la escala de un volumen grande de datos de TCH de LiDAR a un mapa de cobertura total con una variedad de técnicas, una de las cuales es aplicar las estadísticas derivadas de LiDAR a un mapa de estratificación ambiental similar a nuestro mapa de GeoEcoElevación que usamos para la planificación inicial de los vuelos. Generalmente, los mapas de estratificación se basan en un conocimiento a priori del tipo de vegetación y/o en factores abióticos como suelos, elevación y clima. Este enfoque de muestreo estratificado tipo pintura por números se usa con frecuencia 45
49 con datos de inventario de bosque en parcelas para asignar estimaciones de campo a diferentes clases de estratificación La estratificación también se ha usado con el LiDAR aéreo casi con el mismo tipo de enfoque 27. El problema de la estratificación es que depende demasiado de un conocimiento a priori de los factores que puedan o no conducir a una variación en la medición ecológica de interés en este caso, la densidad de carbono sobre el suelo. En una región ambientalmente compleja como el Perú, con ecosistemas que varían desde desiertos fríos de tierras altas a ensamblajes sub-montanos húmedos hasta vastos bosques de selva baja en geologías variadas, probablemente no podemos estratificar lo suficiente para desarrollar la confianza para cerrar la brecha del LiDAR o parcelas de campo a coberturas geográficas completas. Más aún, como las geografías extremadamente grandes contienen hábitats más remotos y densidades de nubes altamente variables, ni las series de datos LiDAR ni las parcelas de inventario de campo pueden colocarse sobre ellos al azar o en un diseño alineado sistemáticamente 65. Esto genera métodos espaciales para llevar a escala, como promediar o kriging 14, propensos a errores muy grandes. Como resultado, los mapas basados en la estratificación o extrapolación espacial simple no son confiables, y no se pueden usar para generar mapas espacialmente explícitos de incertidumbre, lo cual es fundamental para entender los stocks, ganancias o pérdidas de carbono de una región grande y heterogénea como Los Andes peruanos o la Cuenca Amazónica. Para enfrentar este reto, se han desarrollado algoritmos de aprendizaje automático aplicados a series de datos discontinuos espacialmente, como muestreos en parcelas de campo y LiDAR, para desarrollar estimaciones espacialmente explícitas de propiedades de la vegetación con base en variables ambientales espacialmente contiguas tales como topografía, sustrato geológico y mapas de clima de largo plazo. En este contexto, el algoritmo RFML 66 se ha usado para el mapeo de carbono en bosques tropicales 2 así como para el mapeo de carbono global a escala nacional, sub-nacional y de baja escala 42,49. El RFML se ajusta a árboles de decisión múltiple para los datos de entrada (por ejemplo, series ambientales coincidentes espacialmente) usando una sub-serie aleatoria de las variables de entrada para cada árbol construido para una variable de respuesta dada (por ejemplo, muestras de TCH de LiDAR). El valor modal de los árboles de decisión calculados se usa para crear un árbol de conjunto que se usa para predicciones (por ejemplo, TCH espacialmente contiguo). El RFML es un método no paramétrico, insensible al sesgo de datos y robusto para un número alto de entradas variables 67. Recientemente, una comparación exhaustiva del RMFL con el enfoque tradicional basado en la estratificación para subir la escala de las muestras LiDAR, ha demostrado el enfoque RFML en una porción de 15 millones de hectáreas de la selva baja de la Amazonía 48. Sin embargo, el estudio también sugirió que el contexto espacial tiene un papel importante en la determinación de cuán bien el RFML puede llevarse a escala desde muestras locales a cobertura total, particularmente con respecto a fuertes gradientes en factores ambientales. En el caso del gradiente Andes a Amazonas o del Perú como un todo, la región contiene una enorme variación en la mayoría de los factores abióticos incluyendo la elevación, pendiente, orientación de la pendiente, sustrato geológico y suelos, florística y clima. Por ello, el RFML no puede desempeñarse bien a menos que tenga un mecanismo para acomodar los rápidos y numerosos cambios espaciales en las condiciones ambientales. 46
50 Para atender este problema, hemos desarrollado una nueva versión del RFML basado en una técnica de piezas movibles (como un rompecabezas) que introduce los datos del LiDAR aéreo en modelos locales (Figura 21). Estas Figura 21 Nuevo enfoque de modelaje geoestadístico con base en el algoritmo RFML (Random Forest Machine Learning). El país completo se cuadricula en unidades de 200 x 200 km. En cada celda, una serie diversa de mapas predictores (Figura 22) se co-alinean de forma precisa con las muestras de LiDAR. Se seleccionan al azar unas hectáreas de datos LiDAR dentro de una cuadricula, y se usa el método RFML para desarrollar una predicción de la altura al tope del dosel (TCH) con base en LiDAR. Este procedimiento se repite diez veces para cada celda de la cuadrícula, con una selección aleatoria de los datos de entrada del LiDAR- Una sub-serie independiente de datos de LiDAR se mantienen fuera del análisis de cada celda de la cuadrícula para servir de validación de los resultados del modelaje. Esto genera una estimación de la incertidumbre en cada celda de la cuadrícula. piezas se juntan como un mosaico para formar mapas grandes, contiguos, de escala nacional. Específicamente, creamos cientos de modelos de RFML dividiendo los datos LiDAR y ambientales en un sistema de piezas geográficas, cada una cubriendo 200 x 200 km. Adicionalmente, corrimos los modelos sobre estas piezas con una sobreposición de 50 km de cada lado, para una cobertura total de 300 x 300 km por pieza. En cada pieza se seleccionaron al azar hasta mediciones de TCH de 1 ha de LiDAR de todos los posibles valores de TCH de 1 ha de LiDAR en la pieza. Los datos no seleccionados remanentes se usaron posteriormente para validar en enfoque del modelo de RFML, descrito más adelante. Las variables ambientales usadas en cada uno de los modelos RFML por pieza fueron tomadas de series de datos espaciales predictivos co-alineados (Figura 22). Estos incluyen la cobertura fraccional de la vegetación fotosintética (PV), vegetación no fotosintética (NPV) y sustrato expuesto (BARE), derivados del mapeo a escala nacional del Perú usando el enfoque CLASlite con un mosaico de imágenes Landsat 22. Cada mapa de cobertura fraccional indica de forma cuantitativa el porcentaje de cobertura en cada píxel Landsat de 30 m, y como resultado, los mapas de PV, NPV y sustrato expuesto son altamente sensibles a la variación espacial en la fracción de la brecha del dosel, la apertura y la rugosidad, según se describe en estudios previos (por ejemplo, 24, 37 ). Los mapas de cobertura fraccional se calcularon a partir de un mosaico de imágenes sin nubes usando el método de composición presentado en Asner et al. 42, con una normalización adicional del brillo entre imágenes 53. Una serie de variables adicionales se derivaron de la Shuttle Radar Topography 47
51 Figura 22 Las series de datos geoespaciales usados en el algoritmo RFML para desarrollar relaciones entre muestras LiDAR de la altura al tope del dosel (TCH; primer panel de la imagen) y la cobertura fraccional de dosel derivada de satélite en campos continuos (PV, NPV, BARE), variables topográficas (elevación, pendiente, aspecto, elevación relativa sobre cuerpo de agua), insolación promedio en cuatro momentos del año, y nubosidad. TCH de LiDAR Fracción PV-NPV- Bare Elevación Pendiente Orientación de la pendiente Elevación relativa Insolación marzo Insolación junio Insolación septiembre N Kilómetros Insolación diciembre Nubosidad Mission (SRTM) de la NASA con una resolución de 90 m: elevación, pendiente y orientación de la pendiente (Figura 22). Un modelo de elevación relativa (REM) también se desarrolló calculando la altura del suelo por encima del cuerpo de agua más cercano 30, generando así una representación espacial para los recursos acuáticos relacionados con la vegetación. Incluimos múltiples modelos de insolación potencial entrante usando los datos de elevación SRTM en el módulo SAGA GIS de Insolación Potencial 68. Estas capas de insolación (unidades de kwhm -2 ) se crearon modelando la insolación total (directa y difusa) para los días de los equinoccios y los solsticios (los días 21 de marzo, junio, septiembre y diciembre). Adicionalmente, incluimos los datos de nubosidad de largo plazo ( ) derivados del MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) de la NASA. La nubosidad se basa en el número de veces que un píxel MODIS se identifica como afectado por las nubes en las banderas de aseguramiento de la calidad (QA) del producto de reflectancia de 8 días 69. Las banderas QA usadas en la compilación fueron 48
52 las siguientes: Píxel Adyacente a Nube, Algoritmo Interno de Nube, Cirro Detectado, Sombra de Nube y Nube MOD35. El número de banderas que se ajustaron a on (encendidas) para cada píxel se agregaron y se promediaron para generar un porcentaje de nubosidad por píxel. Todos los mapas ambientales predictores fueron muestreados de nuevo con una resolución de una hectárea, co-alineados y combinados en una pila de variables predictoras cubriendo todo el país. Los mapas predictores y las muestras TCH de LiDAR de una hectárea se corrieron en el modelo RFML de piezas para crear árboles de regresión (Figura 1). Como el proceso se llevó a cabo en piezas individuales de 300 x 300 km, se observaron algunas discontinuidades en los bordes de cada pieza. Por lo tanto, se desarrolló una metodología de mosaicos para ajustar los datos en el área de sobreposición de cada pieza del mosaico. Para lograr este objetivo, una pieza central se usó como comienzo del mosaico de escala nacional, y las piezas solapadas adyacentes se agregaron una a una a lo largo de los bordes de la pieza central. Cada nueva pieza agregada al mosaico se ajustó como el promedio ponderado de cada píxel con base en su proximidad al borde de la pieza. Por ejemplo, un píxel de una hectárea justo en el borde de una pieza de 300 x 300 km tendría una mayor ponderación con el valor del píxel solapado de su pieza vecina. De forma similar, un píxel cercano al centro de su pieza, pero aún en la zona de solapamiento, tendría una mayor ponderación con el centro de la pieza más cercana. Para incrementar más aún la robustez de este enfoque por piezas RFML, corrimos diez repeticiones para cada pieza, donde cada repetición seleccionaba aleatoriamente una serie diferente de hasta observaciones de TCH de LiDAR de una hectárea. Adicionalmente, en cada corrida de pieza RFML, cambiamos sucesivamente la extensión de la pieza en un 10% (20 km) en dirección este-oeste y norte-sur. Cada una de estas diez repeticiones formaron un mosaico separado del TCH mapeado (subiendo la escala) a lo largo del Perú. Los diez mosaicos individuales de escala nacional se promediaron para producir un único mapa de escala nacional de la TCH con una resolución de una hectárea, con un mapa de desviación estándar correspondiente generado de las diez corridas individuales del modelaje RFML. El mapa de desviación estándar es un indicador de cuán incierta es la TCH predicha en cada hectárea del Perú. Con base en el uso de diferentes series de observaciones de TCH (A) de LiDAR en el sistema de piezas. Dejamos por fuera el 10,5% ( ha) de los datos del LiDAR de los modelos de RFML, distribuidos aleatoriamente en toda la cobertura LiDAR. Usamos estos datos para validar el mapa de TCH de mayor escala, con un R 2 = 0,78 y un error cuadrático medio (RMSE) de 3,50 m (Figura 23A). Adicionalmente, analizamos nuestro error relativo en la TCH mapeada como un porcentaje del RMSE contra la altura del dosel medida por LiDAR (Figura TCH medida con LiDAR (m) % RMSE del TCH Modelado TCH modelada con RFML (m) (B) TCH modelada con RFML (m) Figura 23 (A) Validación de la altura al tope del dosel (TCH) modelado a escala nacional usando el enfoque RFML y mediciones directas de TCH del LiDAR. (B) Disminución de la incertidumbre de las estimaciones de TCH basadas en el RFML con el incremento del TCH. Este factor es críticamente importante pues la mayoría del stock de carbono sobre el suelo está asociada con alturas de vegetación de 15 metros o más. 49
53 23B). Esto indicó grandes errores relativos de más de 60% en vegetación de bajo porte (de baja biomasa) de menos de 5 m de altura, y un error relativo decreciente de menos de 20% en vegetación de mayor biomasa de 15 m o más. A los fines del análisis ecológico o la contabilidad del carbono, estos errores son bastante bajos, y se destacan solo en doseles más pequeños que generalmente representan los matorrales de muy baja biomasa o vegetación con recrecimiento sucesional rápido asociados con sistemas agrícolas que no constituyen grandes almacenajes de carbono sobre el suelo. En contraste, se puede demostrar que nuestros errores son bajos para ecosistemas boscosos altos, donde está almacenada la mayor parte del carbono sobre el suelo. Calibración de la TCH mapeada a ACD Se estimó la densidad de carbono sobre el suelo (ACD) a partir de los datos mapeados de la TCH, siguiendo el enfoque de escalamiento alométrico de parcelas agregadas 43, 44. Se determinó que se puede hacer un enlace muy preciso entre la TCH y las estimaciones de campo de ACD aplicando estimaciones regionales de parcelas agregadas de densidad de la madera de la vegetación y relaciones de diámetro a altura. Para desarrollar esta calibración TCH a ACD para los bosques andinos y amazónicos, así como para otros tipos de vegetación de la región, se estableció una red permanente de parcelas para inventario en tres franjas latitudinales cubriendo el norte, centro y sur del Perú. Esta red comprende 272 parcelas, de las cuales 262 tienen un área de 0,3 ha y las 10 restantes 1 ha, como se muestra en la Figura 24. La red de parcelas está distribuida siguiendo un diseño anidado de 5-30 parcelas individuales en 13 clusters distribuidos regionalmente, para capturar la heterogeneidad en los stocks de carbono a escala de paisaje en diferentes condiciones geológicas, de suelos, topográficas y de composición florística. Las parcelas incluyen los principales tipos de bosques en la selva baja de la Amazonía, incluyendo ecosistemas de arenas blancas, terrazas de arcilla, planicies de inundación aluvial, pantanos, de palma Mauritia y dominados por bambú. Adicionalmente, la red de parcelas incorpora un muestreo extenso de bosques sub-montanos y montanos secos a húmedos, áreas de vegetación leñosa y matorrales hasta la línea arbórea en múltiples altitudes y latitudes. Finalmente, la red de parcelas incluye la cobertura de bosques primarios y secundarios, bosques con tala selectiva, bosques de concesiones de Castaña, y tierras altamente degradadas a deforestadas. Estimamos la ACD en cada parcela de campo usando modelos alométricos. Primero contamos los árboles muertos y las formas de crecimiento no arbóreo, como palmas, bambú y lianas, usando modelos alométricos específicos para formas de crecimiento 27. Para las palmas y árboles muertos usamos modelos que incorporan la altura medida usando telémetros láser. Para todos los demás individuos, usamos un nuevo modelo alométrico generalizado de Chave et al. 18, que además del diámetro, requiere insumos de densidad de la madera y altura. Identificamos el 98,7% de los tallos vivos a nivel de género, y obtuvimos la estimación de la densidad de la madera de cada género de una base de datos de densidad de maderas para el 96,4% de los tallos vivos. Contabilizamos la alta variación de altura usando una combinación de mediciones directas (con telémetros láser o clinómetros) y una estimación del diámetro. Medimos la altura de los tres árboles de mayor diámetro en cada parcela (aquellos de mayor importancia para la estimación del carbono) así como a siete árboles adicionales en cada parcela con una 50
54 Red de Parcelas Permanentes de la Institución Carnegie Figura 24 Distribución regional de la densidad de la red de parcelas de campo permanentes de Carnegie en el Perú. Los sitios en círculos indican en centroide de cada cluster de parcelas de inventario; los colores de los círculos indican un tipo de bosque y su condición; el mapa de elevación indica la partición de las parcelas en condiciones de selva baja (azul- verde), sub-montanas (amarillo) y montanas (rojo). > 50 parcelas parcelas parcelas 5-10 parcelas Bosques primarios, de palmas y bambú Bosques con tala selectiva Bosques secundarios y bosque-sistemas agrícolas mixtos variedad de diámetros. Estos datos de altura de árboles se usaron de dos formas: (a) los árboles medidos mantienen las alturas medidas para como insumo al modelo alométrico de Chave et al. 18, y (b) más de mediciones de árboles se usaron para la creación de un modelo de diámetro a altura que se usó para estimar la altura de todos los demás árboles. Multiplicamos todas las estimaciones de biomasa seca por 0,48 para calcular la ACD. Usamos el análisis de probabilidad máxima para ajustar a un modelo de ley de potencia entre estimaciones de campo de TCH y ACD usando un término de error no aritmético para dar cuenta de la heteroscedasticidad; este método es análogo a ajustar un modelo lineal a los datos transformados logarítmicamente de TCH y ACD, pero que evita la necesidad de transformar de nuevo los datos 70. Adicionalmente, un cambio recientemente identificado en la densidad de la madera con la elevación se incorporó a la calibración TCH a ACD usando parcelas a lo largo de un gradiente de elevación andinoamazónico 71, estableciendo así la pendiente de regresión de la relación lineal entre la densidad de la madera y la elevación. Se encontró que esta pendiente es de 0,00005 mg cm -3 m -1 de ganancia en elevación sobre los 400 de elevación. El ajuste se aplicó a parcelas con elevaciones de más de 400 m: WD adj = WD orig + ((ELEV site - 400) * 0,00005) (i) 51
55 Al incorporar este ajuste para la dependencia en la elevación de la densidad de la madera, el incremento promedio de la ACD en una resolución de 1 ha fue de 5,0 Mg ha -1 o 5,24%. La relación resultante entre TCH y ACD se muestra en la Figura 25, con un RSME = 27,4 Mg C ha -1 y un R 2 = 0,82. Nos parece excelente esta precisión resultante dada la extrema amplitud de la variación de la vegetación en cuanto a su estructura florística y uso de la tierra, que se ha incorporado en nuestra red de parcelas permanentes (Figura 25). La ecuación de calibración final que relaciona la altura del dosel (TCH) con la densidad de carbono sobre el suelo (ACD) para los bosques andinos y amazónicos es: ACD = 0,8245 x TCH (2) Esta ecuación se aplicó al mapa de TCH del Perú generado del modelaje aleatorio del bosque. Figura 25 Calibración de las mediciones basadas en LiDAR aéreo de la altura al tipo del dosel (TCH) contra estimaciones de campo de la densidad de carbono sobre el suelo (ACD) en vegetación de selva baja, sub-montanas y montanas a lo largo del Perú. Validación de las Densidades de Carbono Mapeadas Para validar la precisión de nuestro mapa final de carbono, mantuvimos las estimaciones de ACD de campo de 43 parcelas esparcidas a lo largo de la cobertura de la red de parcelas permanentes. Adicionalmente, usamos ocho parcelas RAINFOR distribuidas a lo largo de la selva baja de la Amazonía 72 y seis parcelas sub-montanas y montanas 73 disponibles en la literatura. Se realizó la regresión entre estas estimaciones de ACD de parcelas con estimaciones de una hectárea del modelaje RFML. Los resultados de esta validación se muestran en la Figura 4. 52
56 Apéndice N Figura S1 Mapa de la densidad de carbono sobre el suelo del Perú, con las notas (1) hasta (8) según se discute en el texto principal 5 >150 8 Densidad del Carbono Sobre el Suelo Mg C ha Kilómetros
57 Figura S2 Imágenes ampliadas de la densidad de carbono sobre el suelo (ACD) para destacar fuentes naturales de variación extrema, tales como (A) dinámica de las planicies de inundación del río Amazonas; (B) Prevalencia del bambú en los bosques amazónicos del sur del Perú; y (C) Disipación de los stocks de carbono hacia la línea arbórea en Los Andes. (A) Cauce Principal del Amazonas (B) Bosques de Bambú (A) (B) Mg C ha -1 (C) 0.0 (C) Línea Arbórea de Los Andes 54
58 Figura S3 Imágenes ampliadas de la densidad de carbono sobre el suelo (ACD) para destacar la fuentes de variación antropogénicas, tales como (A) Deforestación y degradación del bosque alrededor de la ciudad de Puerto Maldonado en Madre de Dios; (B) Deforestación a lo largo de la carretera Iquitos-Nauta en Loreto; y (C) Áreas masivas de deforestación y conversión de tierras a las afueras de la ciudad de Pucallpa en Ucayali. (A) Puerto Maldonado (B) Iquitos a Nauta (C) Pucallpa (B) (C) (A) Mg C ha
59 Figura S4 Incertidumbre absoluta estimada en la densidad de carbono sobre el suelo (ACD) a lo largo del Perú. Este mapa se relaciona con el mapa de incertidumbre relativa de la Figura 3 en el texto principal N 40 Incertidumbre Absoluta Estimada Mg C ha Kilómetros
60 Error de Modelaje Estimado de Observaciones de LiDAR (Mg C ha -1 ) Figura S5 Incertidumbre de la densidad del carbono sobre el suelo (ACD) mapeada a escala nacional, expresada como el error cuadrático medio (RMSE) de la ACD estimada por LiDAR. Densidad de Carbono Sobre el Suelo Modelada usando RFML (Mg C ha -1 ) Tabla 1 del Apéndice Códigos y descriptores de las clases geológicas-ecológicas usadas como insumos para el desarrollo del el mapa de GeoEcoElevación (Figura 19) para la planificación de los vuelos de LiDAR aéreo. Código Geo-Eco Ci-c Ci-c Bamboo CsP-m CsP-m Bamboo CsP-v D-m D-m Bamboo Dc-mzg/gr Dc-to/gd Domos E-ms Ji-vs Jm-m Js-c Js-m Js-to/gd/di JsKi-mc JsKi-vs Ki-c Ki-c Bamboo Ki-m Ki-mc Ki-mc Bamboo Kis-m Kis-m Bamboo KP-to/gd Ks-c Ks-c Bamboo Ks-mc Descriptor Carbonífero inferior continental Carbonífero inferior continental Bambú Carbonífero superior-pérmico Carbonífero superior-pérmico Bambú Carbonífero sup. Pérmico volc-sed. Devónico marino. Devónico marino. Bambú Devónico Plutones Eohercínicos Plutones Eohercínicos Domos Cámbrico marino-sedimentario. Jurásico inferior volc-sedimentario. Jurasico medio marino. Jurasico superior continental. Jurasico sup. marino Plutones Cord. del Condor Jurasico sup.-cretáceo inf. marino-cont. Jurasico sup.- Cretáceo inf. volc-sed. Cretáceo inferior continental Cretáceo inferior continental Bambú Cretáceo Inf. Marino. Cretáceo inf. Marino Continental Cretáceo inf. Marino Continental Bambú Cretáceo inf. sup. Marino. Cretáceo inf. sup. Marino. Bambú Cretáceo Paleg. ton/gd. Cretáceo superior continental. Cretáceo superior continental. Bambú Cretáceo Sup. marino continental Código Geo-Eco KsP-c Lagunas N-an/ri N-f N-gd/to New01 New02 Nm-c Nm-v Nm-vs Nmp-c Nmp-c Bamboo Nmp-v Nmp-vs Np-v Np-vs NQ-c NQ-c Bamboo NQ-v O-ms P-an/ri P-c P-c Bamboo P-to/gd Pali-ms Pe-m Pe-vs PeA-e/gn PeA-gn Pi-gd/gr Pis-mc Pis-mc Bamboo PN-c PN-c Bamboo Descriptor Cretáceo sup. Paleogeno continental. Lagunas. Neogeno andesita- riolitia Neogeno Neogeno granodirita-tonalita. Terraza Aluvial del Peistoceno Upper Pastaza Fan Neogeno mioceno-continental Neogeno mioceno-volcánico Neogeno mioceno volc-sedimentario. Neogeno mioceno-continental. Neogeno mioceno-continental. Bambú Neogeno mioceno plioceno-volcánico. Neogeno mioceno plioceno-volc sedimentario Neogeno plioceno-volcánico Neogeno plioceno-volc sedimentario. Neogeno Cuaternario-continental. Neogeno Cuaternario-continental. Bambú Neogeno Cuaternario-volcánico. Ordovícico-metasedimento Cuerpos Subvolcanicos Paleoceno continental Paleoceno continental Bambú Tonalitas y granodioritas paleogenas Metased. del Paleozoico Paleogeno eoceno marino Paleogeno eoceno volcanico-sedimentario. Precámbrico Precámbrico neoproterozoico gneis. Paleozoico inf. granod-granito. Pérmico Pérmico Bambú Paleogeno-Neogeno Continental Paleogeno-Neogeno Continental Bambú 57
61 Código Geo-Eco Descriptor Código Geo-Eco Descriptor PN-gd/to PN-vs Po-m Pp-c Pp-vs Batolito de Abancay Paleogeno Neogeno Volc. Sed. Paleogeno oligoceno mioceno Paleogeno-Paleoceno continental. Paleogeno Paleoceno Volc. Sed. CES Bamboo CES CES Complejo de vegetación sucesional riparia de aguas blancas de la Amazonía Bambú Herbazal pantanoso de la llanura aluvial de la alta Amazonía Sabanas arboladas y arbustivas de la alta Amazonía sobre suelos anegables Ps-c PT-mzg/gr PT-to/gd Qh-c Qh-c Bamboo Qpl-c Qplh-v SD-ms TsJi-m Pérmico superior continental. Plutones Tardihercinicos Pérmico Plutones Tardihercinicos Cuaternario holoceno-continental. Cuaternario holoceno-continental. Bambú Cuaternario pleistoceno continental Cuaternario plioceno holoceno volc. Silúrico-Devónico metasedimento Triásico Sup Jurásico inf. marino CES CES CES CES Bamboo CES CES Bamboo Vegetacion esclerófila de arenas blancas del oeste de la Amazonía Bosque siempreverde subandino del oeste de la Amazonía Bosque pantanoso de la llanura aluvial del oeste de la Amazonía Bosque pantanoso de la llanura aluvial del oeste de la Amazonía Bambú Bosque del piedemonte del suroeste de la Amazonía Bosque del piedemonte del suroeste de la Amazonía Bambú DF Bamboo DF-99 CES CES Bamboo CES CES Bamboo CES CES CES Bamboo Áreas Antrópicas Áreas Antrópicas Bambú Cuerpos de Agua Bosque siempreverde de la penillanura del oeste de la Amazonía Bosque siempreverde de la penillanura del oeste de la Amazonía Bambú Bosque aluvial de aguas negras estancadas del sur de la Amazonía Bosque aluvial de aguas negras estancadas del sur de la Amazonía Bambú Bosque de arroyos de aguas claras del suroeste de la Amazonía Bosque inundable de la llanura aluvial de ríos de aguas blancas del suroeste de Zona de Reservada Bosque inundable de la llanura aluvial de ríos de aguas blancas del suroeste de Zona de Reservada CES CES CES CES Bamboo CES CES CES CES CES CES Bosque inundable y vegetación riparia de aguas mixtas de la Amazonía Bosque del piedemonte del oeste de la Amazonía Bosque pantanoso de palmas de la llanura aluvial del sur de la Amazonía Bosque pantanoso de palmas de la llanura aluvial del sur de la Amazonía Bambú Bosque inundable de la llanura aluvial de ríos de aguas negras del centro-sur de Bosque de tierra firme depresionada del sur de la Amazonía Bosque inundado por aguas blancas estancadas del suroeste de la Amazonía Arbustal y herbazal sobre mesetas subandinas orientales Bosque altimontano pluvial de Yungas Bosque altimontano pluviestacional de Yungas CES CES CES CES CES CES Bamboo CES CES Bamboo CES CES CES CES CES Bamboo CES Bosque inundable de la llanura aluvial de ríos de aguas blancas del oeste de la Bosque inundable y vegetación riparia de aguas negras del suroeste de la Amazonía Bosque inundable y vegetación riparia de aguas negras del oeste de la Amazonía Bosque pantanoso de palmas de la llanura aluvial del oeste de la Amazonía Bosque siempreverde subandino del suroeste de la Amazonía Bosque siempreverde subandino del suroeste de la Amazonía Bambú Bosque siempreverde estacional de la penillanura del suroeste de la Amazonía Bosque siempreverde estacional de la penillanura del suroeste de la Amazonía Bambú Bosque siempreverde estacional subandino del suroeste de la Amazonía Bosque azonal semideciduo de colinas del oeste de la Amazonía Bosque de serranías aisladas del oeste de la Amazonía Bosque con Bambú del suroeste de la Amazonía Bosque con Bambú del suroeste de la Amazonía Bambú Complejo de vegetación sucesional riparia de aguas blancas de la Amazonía CES CES CES CES CES CES CES CES CES CES CES CES CES CES Co01Amazonia Co02Amazonia Co02Andes Bosque y palmar basimontano pluvial de Yungas Bosque montano pluvial de Yungas Bosque basimontano pluviestacional subhúmedo de Yungas del sur Bosque basimontano pluviestacional húmedo de Yungas Bosque basimontano xérico de Yungas del sur Matorral xérico interandino de Yungas Pajonal arbustivo altoandino y altimontano pluvial de Yungas Pajonal arbustivo altoandino y altimontano pluviestacional de Yungas Palmar pantanoso subandino de Yungas Sabana arbolada montana y basimontana de Yungas Bosque y arbustal montano xérico interandino de Yungas Bosque y arbustal basimontano xérico de Yungas del norte Bosque pluvial sobre mesetas de la Cordillera del Condor Bosque montano pluviestacional subhúmedo de Yungas Complejo de sabanas del sur de la Amazonía Complejo de bosques sucesionales inundables de aguas blancas de la Amazonía Complejo submontano seco de Yungas del norte 58
62 Agradecimientos Agradecemos a Guayana Páez-Acosta y John Clark por su extraordinaria coordinación del equipo Carnegie-MINAM. Agradecemos a Lorelei Carranz Jiménez, James Jacobson, Néstor Jaramillo, Ty Kennedy- Bowdoin, Paola Martínez, Paola Pérez, Kelly Salcedo, Elif Tasar, Eloy Victoria y muchas otras personas por su dedicación y contribuciones a este estudio. Agradecemos a Déborah Bigio, Margaret Copeland, Chris Field y Marion O Leary por sus contribuciones a este esfuerzo y al informe resultante. Agradecemos a Steve Cornelius, Paulina Arroyo, Luis Solórzano y Jorgen Thompson por creer en nuestra ciencia y enfoque de capacitación. Agradecemos sinceramente al Ministerio del Ambiente del Perú por su colaboración y apoyo, y a la Fuerza Aérea del Perú por su asistencia logística. Nuestro reconocimiento a las siguientes agencias peruanas por sus autorizaciones para investigación que hicieron este estudio posible: Dirección General Forestal y Fauna Silvestre RD Nº AG-DGFFS-DGEFFS y RD N⁰ AG-DGFFS-DGEFFS; Reserva Nacional Allpahuayo Mishana RJ Nº SERNANP-RNAM-J; ACR-Cordillera Escalera RJ-ACR-CE Nº /GRSM/PEHCNM/DMA/ACR-CE, Parque Nacional Tingo María RJ Nº SERNANP-DGANP-PNTM; y Parque Nacional Yanachaga Chemillen Nº SERNANP-DGANP-JEF. Este proyecto de conservación, uso de la tierra y cambio climático recibió el apoyo de la Fundación John D. y Catherine T. MacArthur, la Fundación Gordon y Betty Moore y la Institución Carnegie para la Ciencia. El Observatorio Aéreo Carnegie es posible gracias al invaluable apoyo de la Fundación Avatar Alliance, la Fundación Grantham para la Protección del Ambiente, la Fundación John D. y Catherine T. MacArthur, la Fundación Gordon y Betty Moore, la Fundación W. M. Keck, la Fundación Margaret A. Cargill, Mary Anne Nyburg Baker y G. Leonard Baker Jr., y William R. Hearst III. 59
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