Indicadores de la vegetación andina amazónica para la prevención de incendios forestales
Durante este periodo, se ha observado una reducción relevante en la disponibilidad de datos de vegetación para los Andes peruanos que se obtienen a partir de imágenes de satélite, situación que está vinculada a la alta presencia de nubosidad principalmente en los Andes del norte y centro del Perú, y que sugiere el inicio de la temporada de lluvias. A pesar de que aún es notoria la presencia de zonas con humedad por encima de lo normal en la vertiente del Pací¬fico, es también evidente la presencia de zonas de humedad en niveles por debajo de lo normal, principalmente en los Andes del sur del Perú (disminución entre 6-12 %). A medida que la temporada de lluvias 2023-2024 llegue íntegramente a los Andes, se reduciría el riesgo de incendios forestales; no obstante, se insta a la población a reducir o evitar el uso del fuego en las actividades agrícolas y ganaderas que pueda ser detonante para la ocurrencia de incendios.
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Artículo científico
Ocurrencia de incendios forestales en el Perú durante eventos El Niño
Servicio de mapas
Monitoreo de la vegetación para la prevención de incendios
Acerca del estudio
El estudio de los incendios forestales es aún, un desafío para la ciencia y el manejo forestal, debido a la interacción entre factores naturales y antrópicos (Lippok et a., 2013). En las últimas dos décadas los incendios forestales han impactado severamente en varias regiones del Perú, como Cajamarca, Cusco, Apurímac, Puno entre otros (Zubieta et al., 2019a; MINAM, 2018). Las condiciones de sequía que se presentaron en la Amazonía y en los Andes peruanos durante los años 2005, 2010 y 2016 (Espinoza et al., 2011; Marengo and Espinoza, 2016; Jiménez-Muñoz et al., 2019) coinciden con el incremento severo de la ocurrencia de incendios forestales en los Andes (Zubieta et al., 2019a). Asimismo, este incremento severo coincide con la disminución de las lluvias en los Andes que se presentan durante eventos de El Niño en el Pacífico central (Lavado and Espinoza, 2014; Lagos et al., 2008; Silva et al. 2008; Sulca et al., 2018).
A pesar de que el principal factor de la ocurrencia de incendios forestales en el Perú es asociada a las quemas llevadas a cabo por la población (SERFOR, 2018). El clima desempeña un rol fundamental debido a que este determina la facilidad de la ignición, su propagación y severidad (Benson et al., 2009). Asimismo, están influenciados por factores biofísicos, como el desarrollo de la vegetación durante el periodo de estiaje e inicio de la temporada de lluvias.
Durante los últimos años, investigaciones del Instituto Geofísico del Perú (IGP) han documentado los impactos de la variabilidad climática en la cuenca amazónica, tal es el caso de las sequías (Espinoza et al., 2016; Marengo and Espinoza, 2016 entre otros) e incremento drástico de la ocurrencia de incendios en los Andes (Zubieta et al., 2019a). En consecuencia, en apoyo a la gestión agroforestal y en el marco Programa Presupuestal por Resultados Nº 68 “Reducción de vulnerabilidad y atención de emergencias por desastres”. El IGP ha formulado el boletín “Indicadores de la vegetación andina amazónica para la prevención de incendios forestales”.
El presente Boletín tiene como objetivo difundir información acerca de las condiciones climáticas y vegetativas favorables para la ocurrencia estacional de incendios, conocimientos científicos, avances científicos y noticias relacionadas al tema. Esto con la finalidad de mantener informados a los diferentes niveles de gobierno (Nacional, Regional y Local) y población, mediante herramientas basadas en ciencia para un uso óptimo de la información en la toma de decisiones.
Monitoreo del estado de la vegetación a nivel nacional
Los datos de satélite han sido usados para monitorear el desarrollo de la vegetación y el déficit hídrico, debido a que durante las sequías se reduce la actividad fotosintética ( Asner et al., 2004). Por ejemplo, una relación significativa ha sido encontrada entre la precipitación con el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI, por sus siglas en inglés, Rouse et al. 1974; Chamaillé and Fritz, 2009 ) e Índice Global de Humedad en la Vegetación (GVMI, por sus siglas en inglés, Ceccato et al. 2002 ). GVMI es un índice que optimiza la estimación del contenido de agua en la vegetación, así también, minimiza los efectos de perturbaciones atmosféricas y geofísicas (Ceccato et al. 2002). El GVMI es un indicador útil para monitorear las condiciones vegetativas potenciales para un aumento de la frecuencia de incendios forestales sobre ecosistemas altoandinos ( Zubieta et al., 2021 Ccanchi, 2021 ). Para caracterizar en el desarrollo de la vegetación mediante GVMI, se utilizaron datos de reflectividad del producto MOD09A1 del sensor MODIS, el cual se compone de observaciones diarias para un periodo de 8 días. La disponibilidad de estos datos en la web oficial (https://appeears.earthdatacloud.nasa.gov/) hace posible que la información publicada en este portal se actualice cada 8 a 16 días. Asismismo, el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI, por sus siglas en inglés, Rouse et al. 1974 ; Chamaillé and Fritz, 2009 ) es tambien monitoreado. El NDVI es empleado ampliamente para caracterizar las cubiertas vegetales, estimar el vigor de las plantas y la producción de la biomasa. El desarrollo de la vegetación, relacionado con la actividad fotosintética y la estructura foliar de las plantas, permite estimar si la vegetación se encuentra sana o si tiene algún grado de estrés hídrico. Para caracterizar en el desarrollo de la vegetación mediante NDVI, se utilizaron tambien datos de reflectividad del producto MOD09A1 del sensor MODIS. El NDVI es también un indicador útil para monitorear las condiciones vegetativas potenciales para un aumento de la frecuencia de incendios forestales sobre ecosistemas altoandinos ( Zubieta et al., 2021 Ccanchi, 2021 ).
Anomalías de GVMI
Anomalías (últimos 30 días) del Índice Global de Humedad en la Vegetación (GVMI, por sus siglas en inglés) empleando datos del sensor MODIS (producto MOD09A1),definidas como el cambio de GVMI respecto a condiciones promedio entre 2001 y 2020 (años de sequía extrema 2005,2010 y 2016 no fueron considerados para la estimación del promedio). El color verde (anomalías positivas de GVMI) representa regiones con mayor contenido de agua en la vegetación y una mayor actividad fotosintética respecto a condiciones normales. El color de amarillo a rojo (anomalías negativas de GVMI) representa regiones con un menor contenido de agua en la vegetación y menor actividad fotosintética respecto a la media.
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Valores de GVMI
Comportamiento espacial del Índice Global de Humedad en la Vegetación (GVMI, por sus siglas en inglés), empleando datos del sensor MODIS (producto MOD09A1) para el mes indicado. El GVMI es un indicador utilizado para analizar el desarrollo en el contenido de agua en la vegetación (Ceccato et, al. 2002). Para estimar GVMI se utiliza un análisis de sensibilidad global que utiliza modelos de transferencia radiativa para comprender y cuantificar los efectos del contenido de agua en la vegetación, en en tres niveles: hoja, dosel y atmósfera (en términos de cantidad de agua por unidad de área a nivel del dosel).
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Anomalías de GVMI
Evolución promedio, cada 8 días, para el año actual (verde) del índice global de humedad en la vegetación (GVMI) para la región sur (a), región centro (b) y región norte (c) de los Andes (entre 1500 y 4000 m. s. n. m.) ( Zubieta et al. 2021). Asimismo, se muestra la evolución promedio de GVMI durante años de sequías extremas e incremento severo de incendios (2005, 2010 y 2016) (rojo). Finalmente se muestra el registro histórico (gris).
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El NDVI es un indicador utilizado para analizar el desarrollo de la vegetación ( Rouse et al. 1974 ). Al estar cercanamente vinculado a las condiciones de sequía, es posible observar las condiciones de vegetación verde saludable o no. Los valores de NDVI varían de +1 a −1. Cuando más saludable se encuentra la vegetación sus valores estarán más cercanos a 1. Suelos desnudos o con muy poca vegetación presentarían valores cercanos a 0. Valores negativos están relacionados a cuerpos de agua, nieve o nubes.
Anomalías de NDVI (últimos 30 días). El color verde (anomalías positivas de NDVI) representa regiones con mayor vigor en la vegetación y una mayor actividad fotosintética respecto a condiciones normales. El color de amarillo a rojo (anomalías negativas de NDVI) representa regiones con un menor vigor en la vegetación y menor actividad fotosintética respecto a las condiciones normales.
Monitoreo diario de la frecuencia de días secos para los Andes y Amazonía
Se ha identificado una reducción de la actividad fotosintética de la vegetación (estimada a partir de índices de vegetación) a medida que se incrementa los días secos (días en los que predominantemente no llueven o cuando la lluvia promedio no supera 1 mm/ día) en los Andes y Amazonía ( Espinoza et al., 2016). Esto sugiere un paulatino impacto sobre la vegetación a partir del déficit de humedad en el suelo. Basado en ello, resulta de alta importancia monitorear la frecuencia acumulada de días secos y a la vez el impacto en el desarrollo de la vegetación.
La distribución espacial y temporal de la lluvia es extremadamente variable sobre los Andes y Amazonía del Perú ( Espinoza et al., 2009; Lavado et al., 2012). Asimismo, la disponibilidad de datos de lluvia diaria observada en tiempo real es limitada . Ante esto, los datos satelitales surgen como fuente alternativa para aplicaciones hidrometeorológicas en los Andes y Amazonía peruana ( Zubieta et al., 2015; Zubieta et al., 2017; Zubieta et al., 2018; Zubieta et al., 2019b). Para caracterizar la frecuencia de días secos en Andes y Amazonía, se utilizan información diaria de la lluvia a partir del producto GPM ( IMERG) Late precipitation L3. Esto es consistente con estudios liderados por el IGP, el cual sugiere el monitoreo de días secos para prevenir incendios forestales ( Ccanchi, 2021; Zubieta et al., 2021)
Evolución temporal de la frecuencia de días secos y lluvia acumulada en los Andes, para estudio de incendios forestales
Frecuencia de días secos - ANDES
Evolución temporal de la frecuencia acumulada de días secos (DDF, por sus siglas en inglés), desde mayo para las regiones del sur (a), centro (b) y norte (c) de los Andes (regiones delimitadas entre 1500 y 4000 msnm., frecuentemente afectada por incendios forestales) para la fecha indicada. La línea azul representa el comportamiento durante el año 2005, en negro para el 2010 (años de sequía). Para efectos de comparación se adicionó el 2016 (año caracterizado también por el incremento severo de la ocurrencia de incendios forestales). En rojo se muestra las condiciones para el presente año a la fecha indicada y en gris representa los límites máximos y mínimos históricos. Las estimaciones de DDF provienen del producto GPM (IMERG) Late precipitation L3. y corresponde a una variable relevante para el monitoreo de las condiciones vegetativas y la actividad fotosintética. Mas detalle en Zubieta et al. 2021 y Ccanchi, 2021.
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Lluvia acumulada
Evolución temporal de la lluvia promedio acumulada desde mayo para la región de los Andes (región delimitada entre 1500 y 4000 msnm, frecuentemente afectada por incendios forestales) para la fecha indicada. La línea azul representa el comportamiento durante el año 2005, en negro para el 2010 (años de sequía). Para efectos de comparación se adicionó el 2016 (también año caracterizado por incremento severo de la ocurrencia de incendios forestales). En rojo se muestra las condiciones para el presente año a la fecha indicada y en gris representa los límites máximos y mínimos históricos (2001-2019). Las estimaciones de lluvia promedio acumulada provienen del producto GPM (IMERG) Late precipitation L3.
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Evolución temporal de la Frecuencia de Días Secos
Ucayali
Evolución temporal de la Frecuencia de Días Secos (DDF, por sus siglas en inglés) para la cuenca Ucayali delimitada hasta la estación hidrométrica de Requena para la fecha indicada. La línea azul representa el comportamiento durante el año 2005, en negro para el 2010 (años de sequía). Para efectos de comparación se adicionó el 2016 (también año caracterizado por incremento severo de la ocurrencia de incendios forestales). En rojo se muestra las condiciones para el presente año a la fecha indicada y en gris representa los límites máximos y mínimos históricos (2001-2016). En el eje X el día 100 corresponde al 10 de abril y el día 250 al 07 de septiembre. Las estimaciones de DDF provienen del producto GPM (IMERG) Late precipitation L3, y corresponde a una variable relevante para el monitoreo de las condiciones vegetativas y la actividad fotosintética. Mas detalle en Espinoza et al. (2016).
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Ucayali
Evolución temporal de la Frecuencia de Días Secos (DDF, por sus siglas en inglés) para la cuenca Ucayali delimitada hasta la estación hidrométrica de Requena para la fecha indicada. La línea azul representa el comportamiento durante el año 2005, en negro para el 2010 (años de sequía). Para efectos de comparación se adicionó el 2016 (también año caracterizado por incremento severo de la ocurrencia de incendios forestales). En rojo se muestra las condiciones para el presente año a la fecha indicada y en gris representa los límites máximos y mínimos históricos (2001-2016). En el eje X el día 100 corresponde al 10 de abril y el día 250 al 07 de septiembre. Las estimaciones de DDF provienen del producto GPM (IMERG) Late precipitation L3, y corresponde a una variable relevante para el monitoreo de las condiciones vegetativas y la actividad fotosintética. Mas detalle en Espinoza et al. (2016).
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Referencias
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