MAAP #213: Estimación del carbono en las áreas protegidas y territorios indígenas de la Amazonia

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Imagen introductoria. Captura de pantalla de la aplicación (app) de carbono forestal OBI-WAN.

En un informe reciente (MAAP #199), presentamos la versión actualizada de los datos GEDI de la NASA,1 que utiliza láseres a bordo de la Estación Espacial Internacional para proporcionar estimaciones de vanguardia sobre el carbono aéreo a escala mundial, incluida nuestra área focal, la Amazonía.

Sin embargo, estos láseres aún no han alcanzado una cobertura total, lo que deja considerables vacíos en los datos y en los mapas resultantes.

En el presente reporte, mostramos dos nuevas herramientas que nos permiten llenar esos vacíos y proporcionar estimaciones detalladas de la biomasa aérea en zonas específicas, que pueden convertirse luego en estimaciones del carbono sobre el suelo.

El primero es la aplicación OBI-WAN para reportar el carbono forestal (ver la Imagen introductoria), que utiliza la inferencia estadística para producir estimaciones medias, totales y de incertidumbre de las líneas de base de biomasa en cualquier escala (desde la local hasta mundial).2

El segundo es un producto fusionado de las misiones GEDI y TanDEM-X.3 La combinación de lidar (GEDI) y radar (TanDEM-X) ha comenzado a producir mapas inigualables que combinan la capacidad del lidar para recuperar la estructura forestal y la capacidad del radar para ofrecer una cobertura de pared a pared con múltiples resoluciones (ver Figuras 1-5 a continuación para ver ejemplos con una resolución de 25 m).

Empleando estos dos herramientas, nos centramos en la estimación del carbono sobre el suelo para ejemplos seleccionados de dos designaciones críticas de tierras en la Amazonía: áreas protegidas y territorios indígenas. Ambas son fundamentales para la conservación a largo plazo del núcleo de la Amazonía (MAAP #183). Se espera que el suministro de datos precisos para estas áreas proporcione incentivos adicionales para su conservación a largo plazo.

Seleccionamos 5 áreas focales (3 parques nacionales y 2 Territorios Indígenas) en la Amazonía para demostrar el poder de estos datos. Estas áreas juntas albergan un total de 1,400 millones de toneladas métricas de carbono sobre el suelo.

  • Áreas protegidas (Parques Nacionales)
    Parque Nacional Chirbiquete (Amazonía colombiana)
    Parque Nacional Manu (Amazonía peruana)
    Parque Nacional Madidi (Amazonía boliviana)
    k
  • Territorios Indígenas
    Territorio Indígena Kayapó (Amazonía brasileña)
    Territorio Indígena Barranco Chico (Amazonía peruana)

Áreas focales

Como se ha indicado anteriormente, las estimaciones de carbono que figuran a continuación se basan en las estimaciones de biomasa sobre el suelo de la aplicación de carbono forestal OBI-WAN y de los datos de GEDI-TanDEM-X. Las figuras 1 a 5 se basan en GEDI-TanDEM-X, con una resolución de 25 metros.

Parques Nacionales

Parque Nacional de Chiribiquete (Amazonía colombiana)

El Parque Nacional de Chirbiquete abarca más de 4,2 millones de hectáreas en el corazón de la Amazonía colombiana (departamentos de Guaviare y Caquetá). Ambos datos convergen en la estimación de unas 600 toneladas métricas de biomasa sobre el suelo, lo que equivale a más de 300 millones de toneladas métricas de carbono sobre el suelo en todo el parque (80,5 toneladas de carbono por hectárea). La Figura 1 muestra la distribución espacial detallada de esta biomasa en el Parque Nacional Chirbiquete. Note que los datos de GEDI-TanDEM-X se pierden al extremo occidental del parque.

Figura 1. Biomasa sobre el suelo en el Parque Nacional de Chiribiquete (Amazonía colombiana). Datos: GEDI-TanDEM-X.

Parque Nacional del Manu (Amazonía peruana)

Figura 2. Biomasa sobre el suelo en el Parque Nacional Manu (Amazonía peruana). Datos: GEDI-TanDEM-X.

El Parque Nacional Manu abarca más de 1,7 millones de hectáreas en el sur de la Amazonía peruana (regiones de Madre de Dios y Cusco).

Ambos datos convergen en la estimación de más de 450 toneladas métricas de biomasa sobre el suelo, lo que equivale a más de 215 millones de toneladas métricas de carbono sobre el suelo en todo el territorio (126,8 toneladas de carbono por hectárea).

La Figura 2 muestra la distribución espacial detallada de esta biomasa en el Parque Nacional Manu.

Parque Nacional Madidi (Amazonía boliviana)

Figura 3. Biomasa sobre el suelo en el Parque Nacional Madidi (Amazonía boliviana). Datos: GEDI-TanDEM-X

El Parque Nacional y Área de Manejo Integrado Madidi abarca cerca de 1,9 millones de hectáreas en la Amazonía occidental boliviana (departamento de La Paz), e incluye un gradiente de pisos altitudinales desde tierras bajas hasta montañas por encima de los 6 mil metros en altitud.

Ambos  datos convergen en la estimación de más de 350 toneladas métricas de biomasa sobre el suelo, lo que equivale a más de 160 millones de toneladas métricas de carbono aéreo en todo el área protegida (85,3 toneladas de carbono por hectárea).

La Figura 3 muestra la distribución espacial detallada de esta biomasa en el Parque Nacional Madidi. Note que los datos del GEDI-TanDEM-X se pierden al extremo sur, justamente en las partes altas del área protegida.

Territorios Indígenas

Territorio indígena Kayapó (Amazonia brasileña)

El Territorio Indígena Kayapó abarca más de 3,2 millones de hectáreas en la Amazonía oriental brasileña (estado de Pará).

Ambos datos convergen en la estimación de más de 413,000 toneladas métricas de biomasa aérea, lo que equivale a más de 198 millones de toneladas métricas de carbono sobre el suelo en todo el territorio.

La Figura 4 muestra la distribución espacial detallada de esta biomasa en Kayapó y en cuatro territorios indígenas vecinos.

En total, en estos cinco territorios (10,4 millones de hectáreas) los datos convergen en más de 1.500 millones de toneladas métricas de biomasa aérea y 730 millones de toneladas métricas de carbono sobre el suelo (70 toneladas por hectárea).

Figura 4. Biomasa sobre el suelo en Kayapó y territorios indígenas vecinos (Amazonia brasileña). Datos: GEDI-TanDEM-X.

Comunidad Nativa Barranco Chico (Amazonía peruana)

La Comuniad Nativa Barranco Chico abarca más de 12,600 hectáreas en el sur de la Amazonía peruana (región de Madre de Dios).

Ambos datos convergen en la estimación de más de 2 millones de toneladas métricas de biomasa aérea, lo que equivale a más de 1 millón de toneladas métricas de carbono sobre el suelo.

La Figura 5 muestra la distribución espacial detallada de esta biomasa en Barranco Chico y en dos Comunidades Nativas vecinas (Puerto Luz y San José de Karene).

En total, en estos tres territorios (casi 90,000 hectáreas), los datos convergen en más de 19 millones de toneladas métricas de biomasa aérea y más de 9 millones de toneladas métricas de carbono sobre el suelo (102 toneladas por hectárea).

Figura 5. Biomasa sobre el suelo en Barranco Chico y Territorios Indígenas vecinos (Amazonía peruana). Datos: GEDI-TanDEM-X

Notas

1 GEDI L4B Gridded Aboveground Biomass Density, Versión 2.1. Estos datos se miden en megagramos de biomasa aérea por hectárea (Mg/ha) a una resolución de 1 kilómetro, con el periodo de abril de 2019 a marzo de 2023. Esto nos sirve como estimación de las reservas de carbono aéreo, con la hipótesis científica de que el 48% de la biomasa registrada es carbono.

El enfoque se basa en el artículo científico fundacional de Patterson et al., (2019) y es utilizado por la misión GEDI para estimar la biomasa media y total en todo el mundo (Dubayh et al., 2022, Armston et al., 2023). El método considera la distribución espacial de los rastros de GEDI dentro de un determinado límite especificado por el usuario para inferir el componente de error de muestreo de la incertidumbre total que también incluye el error de los modelos L4A de GEDI utilizados para predecir la biomasa a partir de las estimaciones de la altura del dosel (Keller et al., 2022). Para más información sobre la aplicación OBI-WAN, ver Healey y Yang 2022.

3 GEDI-TanDEM-X (GTDX) es una fusión de imágenes GEDI Versión 2 y TanDEM-X (TDX) de radar interferométrico de apertura sintética (InSAR) (de enero de 2011 a diciembre de 2020). También incorpora datos anuales de pérdida de bosque para tener en cuenta la deforestación durante este periodo. Los mapas de biomasa aérea del GTDX se elaboraron a partir de un marco basado en un modelo jerárquico generalizado (GHMB) que utiliza la biomasa del GEDI como datos de entrenamiento para establecer modelos de estimación de la biomasa basados en la altura del dosel del GTDX. La combinación de lidar (GEDI) y radar (TanDEM-X) ha comenzado a producir mapas inigualables que combinan la capacidad del lidar para recuperar la estructura del bosque y la capacidad del radar para ofrecer una cobertura de pared a pared (Qi et al.,2023, Dubayah et a;., 2023). Este producto fusionado es un mapa sin huecos de pared a pared que se produjo en múltiples resoluciones: 25m, 100m y 1ha. El procesamiento en curso sobre la región pantropical estará disponible en los próximos meses, pero algunas geografías ya han sido mapeadas, como la mayor parte de la cuenca del Amazonas (Dubayah et al., 2023). Los datos que hemos utilizado están a disposición del público.

Referencias

Armston, J., Dubayah, R. O., Healey, S. P., Yang, Z., Patterson, P. L., Saarela, S., Stahl, G., Duncanson, L., Kellner, J. R., Pascual, A., & Bruening, J. (2023). Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI)GEDI L4B Country-level Summaries of Aboveground Biomass [CSV]. 0 MB. https://doi.org/10.3334/ORNLDAAC/2321

Dubayah, R. O., Armston, J., Healey, S. P., Yang, Z., Patterson, P. L., Saarela, S., Stahl, G., Duncanson, L., Kellner, J. R., Bruening, J., & Pascual, A. (2023). Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI)GEDI L4B Gridded Aboveground Biomass Density, Version 2.1 [COG]. 0 MB. https://doi.org/10.3334/ORNLDAAC/2299

Dubayah, R., Armston, J., Healey, S. P., Bruening, J. M., Patterson, P. L., Kellner, J. R., Duncanson, L., Saarela, S., Ståhl, G., Yang, Z., Tang, H., Blair, J. B., Fatoyinbo, L., Goetz, S., Hancock, S., Hansen, M., Hofton, M., Hurtt, G., & Luthcke, S. (2022). GEDI launches a new era of biomass inference from space. Environmental Research Letters, 17(9), 095001. https://doi.org/10.1088/1748-9326/ac8694

Dubayah, R., Blair, J. B., Goetz, S., Fatoyinbo, L., Hansen, M., Healey, S., Hofton, M., Hurtt, G., Kellner, J., Luthcke, S., Armston, J., Tang, H., Duncanson, L., Hancock, S., Jantz, P., Marselis, S., Patterson, P. L., Qi, W., & Silva, C. (2020). The Global Ecosystem Dynamics Investigation: High-resolution laser ranging of the Earth’s forests and topography. Science of Remote Sensing, 1, 100002. https://doi.org/10.1016/j.srs.2020.100002

Healey S, Yang Z (2022) The OBIWAN App: Estimating Property-Level Carbon Storage Using NASA’s GEDI Lidar. https://www.fs.usda.gov/research/rmrs/understory/obiwan-app-estimating-property-level-carbon-storage-using-nasas-gedi-lidar

Kellner, J. R., Armston, J., & Duncanson, L. (2022). Algorithm Theoretical Basis Document for GEDI Footprint Aboveground Biomass Density. Earth and Space Science, 10(4), e2022EA002516. https://doi.org/10.1029/2022EA002516

Dubayah, R.O., W. Qi, J. Armston, T. Fatoyinbo, K. Papathanassiou, M. Pardini, A. Stovall, C. Choi, and V. Cazcarra-Bes. 2023. Pantropical Forest Height and Biomass from GEDI and TanDEM-X Data Fusion. ORNL DAAC, Oak Ridge, Tennessee, USA. https://doi.org/10.3334/ORNLDAAC/2298

Qi, W., J. Armston, C. Choi, A. Stovall, S. Saarela, M. Pardini, L. Fatoyinbo, K. Papathanasiou, and R. Dubayah. 2023. Mapping large-scale pantropical forest canopy height by integrating GEDI lidar and TanDEM-X InSAR data. Research Square. https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-3306982/v1

Krieger, G., M. Zink, M. Bachmann, B. Bräutigam, D. Schulze, M. Martone, P. Rizzoli, U. Steinbrecher, J. Walter Antony, F. De Zan, I. Hajnsek, K. Papathanassiou, F. Kugler, M. Rodriguez Cassola, M. Younis, S. Baumgartner, P. López-Dekker, P. Prats, and A. Moreira. 2013. TanDEM-X: A radar interferometer with two formation-flying satellites. Acta Astronautica 89:83–98. https://doi.org/10.1016/j.actaastro.2013.03.008

Agradecimientos

Agradecemos al equipo del GEDI de la Universidad de Maryland por el acceso a los datos y la revisión de este informe. En particular, damos las gracias a Ralph Dubayah, Matheus Nunes y Sean Healey.

Cita

Mamani N, Pascual A, Finer M (2024) Estimación del carbono en las áreas protegidas y territorios indígenas de la Amazonia. MAAP: 213

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