El programa de Evaluación de Recursos Forestales de la FAO, conocido como FRA (siglas del título en Inglés) ha venido desarrollando y utilizando desde 1980, tres métodos básicos para la evaluación de los cambios de la cobertura y estimación de las tasas de deforestación en los países en desarrollo, estos métodos no son excluyentes entre sí sino que tratan de ser componentes de todo el sistema de evaluación de los recursos forestales (FAO 1999)
Este componente utiliza dos fuentes de información de sensores remotos, la primera corresponde al uso de imágenes de satélite Landsat TM, que cuenta con una muestra de 117 imágenes, equivalente al 10% de las imágenes que recubren toda la región tropical mundial, en periodos de tiempo que permiten una serie multi-temporal con imágenes alrededor de los años 80, 90 y del 2000, la estrategia para la actualización de la información de la región tropical al 2000, es la de revisar las unidades de muestreo de 1990 y actualizarla con una nueva serie de imágenes para la referencia del año 2000 (FRA Working Paper 8 –1999)
Un aspecto positivo o ventaja del sistema es que utiliza tecnología satelital avanzada de tal manera que produce información consistente y confiable. Este método también ayuda a reducir considerablemente los costos, el método es fácilmente replicable y bastante familiar a los profesionales forestales y afines. Un problema del método es que debido a limitaciones presupuestales, la intensidad de muestreo está diseñada para obtener información confiable a nivel de regiones o sub-regiones y ecositemas amplios y nó a nivel de países, salvo en casos especiales en que por razones de la distribución de las muestras, estas permiten una buena representación en un determinado país.
El segundo método de sensores remotos utilizado por el programa FRA consiste en el uso de imágenes AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer), para la elaboración del mapa de cobertura forestal a nivel mundial; el mapa mundial de cobertura forestal fue elaborado en base a una composición de imágenes de varias fechas entre 1993 y 1996, con un promedio de referencia para 1995, la información derivada de este mapa será actualizada con el fin de incorporarla al informe FRA2000 que por primera vez en la historia de la evaluación de los recursos forestales está elaborando un mapa global producido con imágenes espaciales de resolución de 1km.
La principal ventaja del uso de las imágenes AVHRR es que se puede conseguir información diaria de todo el mundo, su costo es también bastante bajo y ha demostrado ser un sistema eficiente para la delimitación de zonas forestales amplias, la principal desventaja del método es su baja resolución , el amplio ángulo de toma y las interferencias atmosféricas que causan efectos negativos con la interpretación en las áreas cercanas a los extremos de las imágenes.
La información proveniente de los países es de características muy variadas, aún dentro de cada país, teniendo en cuenta que la información colectada puede estar mas orientada a diferentes fines u objetivos, como: al uso actual de la tierra, tendencias y los cambios de la cubierta forestal, aspectos de crecimiento y ciclos de evolución del bosque, consideraciones ecológicas, fitogeográficas etc., también se manifiestan diferencias en cuanto a las áreas que abarcan los estudios, desde el nivel nacional hasta el nivel muy local, así como en la periodicidad de elaboración de la información.
El resultado del acopio de toda la información de cada país es un amplio espectro de datos en relación con el estado y las tendencias de las coberturas y los cambios, expresados en estadísticas forestales a nivel nacional y local, por lo tanto la única manera de incorporarlos a un informe general es convertir dicha información en base a un formato estandard. (FRA 2000 working paper 2)
El número total de países en desarrollo considerados para el informe FRA2000 es de 84, de los cuales 56 han sido incluidos en el sistema FORIS (Forest Resources Information System) de la FAO, con datos que vienen siendo coleccionados por especialistas regionales, desde hace muchos años. La mayor ventaja de los datos producidos por los propios países es su mayor precisión con relación a los datos provenientes de estudios regionales. Las estadísticas de los países pueden ser armonizadas con datos de otros informes producidos en el mismo país, incrementando la consistencia entre los informes nacional y los de la FAO. La principal desventaja es la inconsistencia y deficiencias por falta de información en los mapas y los inventarios forestales de cada país o por los largos períodos en que se ha dejado de colectar información, generándose un vacío importante que impide establecer proyecciones o extrapolaciones en forma adecuada; las evaluaciones son ejecutadas con diferentes fines dependiendo de los intereses y la situación coyuntural de cada país o institución responsable, utilizando diferentes definiciones, parámetros y sistemas de muestreo y por lo tanto los resultados son difíciles de interpretar y armonizar para establecer una comparación entre países e incluso dentro de los mismos países.
El FORIS o sistema de información sobre recursos forestales, es desarrollado por el programa FRA con el fin de proveer con información de base sobre los recursos forestales. Este sistema incluye fuentes de información existentes y derivadas (FRA2000 working Paper 7, 1999)
La forma como se maneja la información en el sistema en el proceso del FRA es la siguiente:
- Toda la información debe ser verificada, lo cual significa que todos los datos deben tener una fuente de referencia y el procesamiento de los datos debe ser transparente.
- Los países validan la información que les corresponde, antes de su publicación.
El sistema de trabajo desarrollado es guiado por:
- El sistema incluye la base de datos de FORIS, aplicación de clientes y aplicacioón web
- Los procedimientos de trabajo y principios requieren que varios usuarios puedan trabajar con el sistema, y la propiedad de los datos es distribuida entre los usuarios.
- El objetivo principal es hacer que la información sea ccesible internamente en la FAO, así como externamente, permitiendo que los datos sean almacenados una vez, minimizando la duplicación de esfuerzos, así como los errores y los riesgos de copiado erroneo.
- FORIS debe cubrir toda la información de los países, requerido por el FRA, lo cual significa que una amplia variedad de temas esten incluidos (actualmente 10)
- -seguridad (privilegio de usuarios, apoyo, documentación, dependencias sobre personas, sistemas de administración/propiedad definidos) deben ser ponderados
- La integración con otros sistemas es esencial y debe ser mantenido a pesar de la premura en el trabajo del FRA
La base de información sobre recursos forestales del FORIS es estructurada por unidades geográficas en una dimensión, y por aspectos temáticos en otra. Ambas dimensiones son flexibles en el sentido que los temas pueden ser adicionados o reagrupados.
Los temas identificados son actualmente:
1. Descripción del país
2. Cobertura forestal
3. Plantaciones
4. Volumen / biomasa
5. Areas protegidas / conservación
6. Cambios en la cobertura forestal
7. Propiedad o tenencia
8. Productos forestales diferentes de la madera
9. Incendios
10 Abastecimiento de madera
El programa FRA 1990 utilizó un modelo para estimar los cambios de la cobertura forestal basado en la asunción de que “el crecimiento de la población, independientemente del desarrollo económico, y juntamente con el pobre planeamiento y desarrolllo económico, son las fuerzas que dirigen las actividades humanas que originan la deforestación”. La relación matemática entre la densidad poblacional y el área deforestada fue establecida usando datos de la cobertura forestal en un cierto número de sub-regiones en los países tropicales y finalmente la deforestación fue estimada asumiento que el incremento de la población determina el decrecimiento de la cobertura forestal, (FAO Forestry Paper 124, 1995)
La principal ventaja del modelo es que puede proveer una plataforma estandard para generar estimados para todos los países, sin tener en cuenta la disponibilidad de datos proveidos por los países, ahora bien el principal problema del método es que continua siendo inadecuado para su aplicación en países específicos en los que las fuerzas motoras para la deforestación, son diferentes o muy diferentes a las establecidas en el modelo, lo cual sucede con frecuencia, ya que muchas veces se presentan situaciones “anómalas” debido a situaciones exclusivamente coyunturales no previstas en el modelo.
Un precepto fundamental en la formulación de la metodología del estudio ha sido que la calidad y cantidad de información sobre los recursos forestales de los países tropicales es al mismo tiempo, abundante, dispersa y diversa. La principal razón por la cual esta información es difícil de obtener es su dispersión, los datos no solamente existen en las organizaciones nacionales o internacionales sino también en un amplio número de instituciones.
Si bien la síntesis hecha por el FRA1980 fué la mejor en su momento, ésta fue criticada por haber sobre-estimado la confiabilidad en los datos proveidos por lo países, informes que en algunos casos fueron elaborados favoreciendo las tasas de deforestación. La evaluación hecha por expertos tiene la principal ventaja de que usando varias fuentes de datos, es posible estimar la situación actual y cambios en los países, es además flexible y puede permitir asignar diferentes pesos a las diferentes fuentes, además permite la incorporación de la experiencia e información cualitativa en el proceso de estimación. La desventaja del procedimiento es que puede existir una apertura hacia la subjetibilidad y posibles “agendas” de los expertos, y finalmente la precisión de los estimados depende mucho del grado de experiencia de los expertos.
Con el fin de llegar a conclusiones más realistas y precisas sobre la cobertura y las tendencias de los cambios y teniendo en cuenta la falta de información actualizada, completa y precisa, en muchos casos es necesario intentar el uso de procedimientos que apoyados en la participación de expertos, puedan aprovechar en forma más eficiente o potenciar la información disponible, tanto para obtener parámetros para periodos previos o hacer extrapolaciones para períodos futuros, en este contexto se pueden mencionar algunos métodos como:
Este método consiste en utilizar la opinión experimentada de los expertos e información del pasado, para generar y asumir distribuciones precedentes y cambios en la cobertura forestal en un determinado país. El uso de imágenes satelitales puede servir para llegar a una estimación sobre distribución posterior del valor esperado de la cobertura forestal. Este procedimiento tiene la ventaja de permitir la inclusión de información subjetiva en la estimación de los parámetros estimados con distribuciones asociadas, lo cual es más simple y útil que simples estimados de promedios y variancias. La desventaja consiste en que será difícil explicar los resultados a los usuarios finales de la información, además es algo más complicado pero no necesariamente mejor que la opinión de expertos, cuando no existe información disponible.
Aplica estadísticas elementales a la opinión de los expertos en una forma interactiva, con la intensión de eliminar externalidades, proveer una retroalimentación y cubriendo un nivel de concenso mínimo requerido. En general se selecciona un grupo de expertos y a cada uno de los miembros del grupo se le solicita someter sus estimaciones en forma anónima, el set de estimados es promediado y aquellos estimados que estan fuera del rango promedio se devuelven a los expertos con el fin de que provean las explicaciones o justificaciones de sus estimados o produzcan un nuevo estimado. La mayor ventaja del método es que siempre provee de información en el tiempo previsto y obtiene ventaja de la experiencia de los expertos. La desventaja radica en que no es repetible y la calidad de los resultados depende muy estrechamente de la calidad de los expertos.
Para el estimado del estado de la cobertura forestal o del cambio en un determinado país, el experto recibe la información completa sobre el país, datos sobre las principales situaciones que pueden influir en los cambios y cobertura, predicciones, así como información de sensores remotos sobre diferentes puntos de interés; el analista o experto sintetiza dicha información asignando mayor peso a lo que considera más importante para llegar a un estimado final. La ventaja del método es su flexibilidad cuando los datos varían bastante entre los países. La desventaja del método es su dependencia en la habilidad de un solo experto lo cual puede inducir a errores.
Este modelo, a diferencia de los anteriores no se utiliza para las estimaciones de áreas o estados actuales de la cobertura forestal, sinó que ha sido diseñado para la planificación de epacios geográficos donde se llevan a cabo actividades o planes de desarrollo que requieren un cabal conocimeinto de la disponibilidad de los espacios y la necesidad futura de ellos en función de una serie de parámetros socio-económicos; permitiendo conocer por ejemplo las superficies de bosques que deberán ser taladas o deforestadas en vista de la necesidad de superficies adicionales de tierra para cultivos de subsistencia.
Aún cuando el modelo hace una distinción entre las necesidades rurales y urbanas de alimentación y energía, su orientación fundamental es hacia la problemática rural referida a la producción agrícola, forestal y bioenergética. El modelo es capaz de contestar a preguntas como: bajo las premisas del avance de la agricultura migratoria, que superficie de bosque podría ser utilizada para fines agrícolas y forestales en los próximos años?.
Si bien este modelo puede contribuir a hacer proyecciones sobre el uso futuro de la tierra y particularmente de las tierras forestales, y por lo tanto de las tendencias de la deforestación con fines agrícolas, su utilización es limitada debido al alto número de parámetros socio-económicos de precisión que se requieren, sobretodo en áreas rurales en las que este tipo de información es muy escasa o poco precisa. Sin embargo su aplicación en áreas específicas de interés puede ser de gran utilidad para interpretar las causas o fuerzas motoras de la deforestación.
