DIAGNÓSTICO DE LA CONFIGURACIÓN ESPACIAL …¡ndez et al 2007 Bariloche.pdf · Sistemas de...
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DIAGNÓSTICO DE LA CONFIGURACIÓN ESPACIAL DE LAS ÁRE AS PROTEGIDAS EN CHILE, ENTRE LAS REGIONES DE ARICA Y DE LOS LAGO S
Jaime Hernández P., Claudia Cerda, Carmen Luz de la Maza, Paz Acuña
Universidad de Chile, Santa Rosa 11.315.La Pintana, Santiago Chile
(562) 9785879, [email protected]
Palabras clave: Áreas protegidas, paisaje, conservación, eficacia, Chile Resumen Muchas áreas protegidas en Chile se encuentran con algún grado de amenaza lo cual
pone en riesgo la conservación efectiva de sus recursos naturales. La Política Nacional
de Áreas Protegidas (CONAMA, 2005) plantea la necesidad de asegurar la protección
efectiva in situ, donde el monitoreo de la eficacia del manejo es urgente.
La escala de paisaje es considerada relevante para la gestión de la conservación de la
naturaleza. Así, con el objeto de contribuir a avanzar en la conservación eficaz de los
recursos naturales de las áreas protegidas, se argumenta la necesidad de fomentar
estudios a nivel de paisaje, a fin de identificar con mayor claridad las diferentes
variables involucradas en el estado actual de conservación, proporcionando
lineamientos que contribuyan a una conservación eficaz de los recursos naturales en
las áreas. Se efectúa un diagnóstico de la configuración espacial actual de las áreas
protegidas entre las regiones de Arica y De los Lagos, en la cual se analiza la
distribución de tamaños, la forma, la continuidad espacial, y el nivel de aislamiento que
presentan. Lo anterior permite diseñar una estrategia para determinar la eficacia de la
conservación de dichas unidades.
Introducción
La ecología del paisaje provee un marco conceptual para entender procesos ecológicos
complejos y su interacción con la actividad humana (Forman & Godron 1986). Los
Sistemas de Información Geográfica y los sensores remotos han facilitado el estudio
cuantitativo del paisaje (Pauchard et al. 2006). Más recientemente se han desarrollado
2
marcos conceptuales de la ecología del paisaje destinados a entender y remediar
problemas de conservación de especies y ecosistemas (ver por ejemplo Meffe & Carroll
1997).
En Chile, el uso de las métricas del paisaje en aspectos de conservación está siendo
abordado crecientemente, existiendo desde algún tiempo información espacial que ha
sido generada para analizar los ecosistemas naturales, como por ejemplo el Catastro de
Vegetación Nativa (CONAF-CONAMA-BIRF 2000), el cual ha sido utilizado en
numerosos estudios en conservación de ecosistemas que han requerido el uso de
métricas de paisaje (Pauchard et al. 2006).
Dentro del marco mencionado anteriormente el análisis se enfoca sobre tres
características del paisaje (Neef 1967, Forman & Godron 1981, Forman & Godron
1986):
- Estructura: se refiere a la distribución de energía, materiales y especies en
relación a los tamaños, números, forma, tamaño y configuración de los
ecosistemas.
- Función: se refiere a los flujos de energía, materiales y especies entre los
ecosistemas componentes.
- Cambio: se refiere a la alteración en estructura y función del mosaico
ecológico en el tiempo.
En relación al tamaño de las reservas naturales, se ha investigado que es un aspecto
particularmente crítico ya que mientras más grandes son éstas mayor es el número de
especies que pueden contener y menor es la tasa de extinción que en ellas tenderá a
ocurrir (MacArthur & Wilson 1967, Sepúlveda et al. 1997).
Por otra parte la relación entre la superficie de las áreas protegidas y el perímetro de
sus bordes es otro factor que claramente afecta la conservación de la diversidad
biológica al interior del área (Gary & Carroll 1994). Por ejemplo, una reserva con mayor
relación superficie-perímetro será capaz de mantener mayor heterogeneidad interna en
3
términos de variedad de hábitat, lo cual es fundamental para lograr eficacia en la
conservación.
Además del tamaño también es fundamental la forma que tengan las áreas protegidas.
Por ejemplo, una reserva natural “alargada” tiene un mayor perímetro que otra circular
con la misma área, lo que produce en el primer caso un mayor efecto-borde, es decir,
mayor permeabilidad a las influencias del entorno, como por ejemplo: ingreso de
plantas y animales domésticos que pueden ser competidores y depredadores de las
especies nativas, pudiendo llegar incluso a extinguirlas localmente. En cambio, una
reserva con una mayor relación superficie-perímetro, será capaz de contener una mayor
proporción de hábitat interior o poco alterado, más difícil de colonizar por especies
invasoras exóticas y, por lo tanto, de resistir mejor a las perturbaciones externas
(Buechner 1987).
Es necesario mejorar el actual nivel de conocimiento respecto el estado de
conservación en relación a su configuración espacial, lo cual irá en beneficio directo a
los objetivos de las áreas y su manejo, así como también analizar la eficacia de las
áreas protegidas en la conservación.
Chile ha realizado grandes esfuerzos por expandir las áreas protegidas públicas y por
mejorar su manejo, siendo destacable que estas áreas alcanzan a un 19,2% de la
superficie de Chile continental (Luebert & Pliscoff 2006). Sin embargo, el Sistema
presenta varias debilidades:
- Representación parcial y sesgada de las especies y ecosistemas nacionales.
Algunas especies con problemas de conservación se encuentran pobremente
representadas en el SNASPE (Oltremari 2005; Armesto et al. 1992, Mella &
Simonetti 1994).
- Las superficies provistas por diferentes unidades del SNASPE podrían ser
insuficientes para mantener poblaciones viables de las especies protegidas,
con la consecuente extinción local de las mismas y la pérdida de diversidad
4
biológica (Sepúlveda et al. 1997, Simonetti 2002).
- Existe una falencia en investigación sistemática lo que dificulta el
conocimiento exacto del patrimonio que se pierde, aumenta o mantiene
(CONAMA 2003).
- Muchas áreas protegidas no reciben un financiamiento suficiente para cubrir
los costos de su funcionamiento.
Si bien se ha mencionado, por ejemplo, que factores como el tamaño y la forma de las
áreas protegidas influyen en el estado de conservación de los ecosistemas dentro del
área y por lo tanto en la conservación de la diversidad biológica (Sepúlveda et al. 1997),
la relación entre ambas variables y la eficacia en la conservación del patrimonio natural,
aún no ha sido investigada ni analizada empíricamente en el país y los esfuerzos son
muy preliminares y parciales.
Objetivos
El objetivo principal de este estudio es realizar un diagnóstico de la configuración
espacial actual de las áreas protegidas y su relación con la eficacia de conservación
entre la región de Arica y la Región de Los Lagos.
Se definen dos objetivos específicos:
a.- Describir la distribución de tamaños y formas de las áreas protegidas utilizando
métricas de paisaje.
b.- Determinar la eficacia en la conservación de los paisajes interiores de las áreas
protegidas utilizando diferencias relativas en valores medios de NDVI hacia fuera y
hacia adentro de los bordes comparadas entre los años 1975 y 2000.
Método
Base de Datos
Se construyó una base de datos geoespacial en ambiente SIG (ArcGIS 9.2) para la
5
zona de estudio. Para el tratamiento digital de las imágenes se utilizó Erdas Imagine
9.1. Se usó como sistema de coordenadas UTM WGS84 Huso 19 Sur. Las capas de
información incluidas fueron (ver figura 1):
– Vector (1:50.000):
• Límites administrativos
• Límites de áreas protegidas (55 Parques y Reservas)
– Ráster (rectificadas):
• 26 Escenas Landsat MSS (~1975, rango 1972-1979)
• 24 Escenas ETM+ (~2000, rango 1999-2001)
Figura 1: Zona se estudio, desde Arica a Los Lagos (Chile). Las áreas silvestres protegidas se muestran en rojo. El mapa de la izquierda muestra las escenas Landsat MSS (26) y la derecha Landsat ETM+ (24)
6
Procesamiento de los datos
A partir de la cobertura vectorial de límites de las unidades se obtuvo en primer lugar,
las métricas de tamaño y forma pasando el archivo a formato ráster (píxel de 50 m) y
utilizando el programa Fragstats (McGarigal y Marks, 1994), y en segundo lugar, las
zonas “buffer” internas y externas usando distancias de 1 Km y 5 Km en ambas
direcciones (figura 2 y 3).
Las imágenes Landsat MSS y ETM+ fueron procesadas para calcular el Índice de
Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) de acuerdo a la siguiente expresión:
Figura 2: Esquema metodológico general.
Por construcción, el NDVI varía de -1 a +1 y cuando se trabaja con fechas distintas es
necesario corregir radiométricamente las imágenes para minimizar la influencia
atmosférica y los efectos de la topografía, de manera de hacerlas comparables. Para
evitar estas correcciones y poder comparar los datos de los sensores MSS y ETM+
directamente, se trabaja con diferencias estandarizadas de acuerdo a la siguiente
Límites de áreas protegidas
Ráster de límites Métricas de tamaño y forma
Fragstat
Escenas Landsat MSS y TM
NDVI
Buffers a 1 Km y 5 Km interior y exterior
Estadísticas Zonales NDVI por buffer
Diferencias NDVI interior-exterior
Variación de la diferencias entre 1975
y 2000
Análisis estadístico descriptivo y modelos
lineales
Donde: IRC = banda infrarroja cercana. R = banda roja.
7
expresión:
∆NDVIi = [(1+NDVIint )– (1+NDVIext)] / 2 [1]
donde: NDVIint = NDVI medio de la zona buffer interior (1 o 5 Km ).
NDVIext = NDVI medio de la zona buffer exterior (1 o 5 Km ).
Se suma 1 al NDVI para llevar el rango [-1, +1] a un rango enteramente positivo [0, 2] y
se divide por 2 para dejarlo como proporción. Debido a que se utiliza la diferencia
relativa en ambas fechas (1975 y 2000) los valores son directamente comparables y no
necesitan corrección debido a que están intrínsecamente calibrados en forma relativa.
La eficacia en la conservación de los paisajes internos se estima usando la variación de
las diferencias anteriores entre las dos fechas de acuerdo a la siguiente expresión:
E = ∆NDVIMSS - ∆NDVIETM [2]
Si E es positivo quiere decir que las diferencias de NDVI entre los paisajes de afuera y
adentro del borde de la unidad son menores en el año 2000 y por lo tanto ha sido poco
eficaz. Al contrario si es negativo la eficacia en la conservación es mayor.
Figura 3: Zonas “buffer” de 1 Km y 5 Km hacia el interior y exterior del P. N. Llullaillaco dispuestas sobre la imagen NDVI año 2000 (ETM+).
8
Las métricas de tamaño y forma calculadas para cada unidad fueron:
- AREA: Superficie total de la unidad.
- CIRCLE (C): 1 – ( a / acir), donde a es el área de la unidad y acir es el área del
círculo más pequeño circunscrito a ella.
- SHAPE = P / Pmin , donde Pmin = mínimo perímetro posible para una unidad
de igual tamaño en términos de número de píxeles. Ha diferencia del índice
perímetro / área no es sensible al tamaño de la unidad y da cuenta en forma
simple y directa de la forma del parche.
Los análisis estadísticos se efectuaron para analizar las distribuciones de las métricas
de paisaje y su relación (lineal) con los valores de diferencias relativas de NDVI. Para
ello se uso el paquete estadístico con R (licencia GNU).
Resultados
Distribución de tamaños
La distribución de superficies
presenta una forma “J” inversa
dando cuenta de la mayor
frecuencia de unidades de
menor tamaño (figura 4).
La gran mayoría de las
unidades no sobrepasa las
25.000 ha y más allá de las
50.000 ha la distribución tiende
a frecuencias unitarias por cada
clase de tamaño.
Figura 4: Distribución de tamaños.
9
Para poder apreciar de mejor manera la relación entre los tamaños promedios y la
cercanía a los grandes centros económicos se construyó (ArcGIS) un segundo gráfico
que muestra esta relación (figura 5).
.
La tendencia de tamaños medios tiene una simetría respecto de la posición central en la
que se encuentra la ciudad de Santiago y aumenta en forma más que proporcional
(exponencial) a medida que se incrementa la distancia a este polo de desarrollo
económico.
Distribución de formas
El índice CIRCLE tiene una distribución claramente asimétrica con mayores frecuencias
para valores mayores 0,5, lo cual indica que existe una mayor proporción de unidades
con formas más alongadas y poco compactas (figura 6).
Figura 5: Distribución de superficies promedio de áreas protegidas en un gradiente latitudinal desde la Región de Arica (R1) hasta la región de los Lagos (R10). Santiago se encuentra en la posición central.
10
Figura 6: Histograma del índice CIRCLE.
El índice SHAPE ratifica la tendencia que presenta el índice CIRCLE y presenta valores
que muestran una mayor proporción de unidades con formas menos compactas (figura
7).
Figura 7: Histograma del índice SHAPE.
Diferencias de NDVI
Las diferencias entre los valores medios de NDVI en las zonas “buffer” hacia fuera y
CIRCLE
Fre
cuen
cia
0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8
02
46
8
0 ≤ CIRCLE < 1
formas más
elongadas
formas
circulares y
compactas
formas más
elongadas
formas
circulares y
compactas
Mayor frecuencia de unidades
con formas poco compactas y
elongadas
SHAPE
Fre
cuen
cia
1.0 1.5 2.0 2.5
02
46
810
12
SHAPE ≥ 1 (sin límite)
Formas cada vez
menos compactas
SHAPE = 1 equivale
a una unidad
cuadrada perfecta
11
adentro de los bordes de las unidades se presentan en la figura 8 (A y B). En general,
la tendencia lineal se mantiene en ambas fechas (1975 y 2000). No se aprecian
deferencias significativas entre el estado de la vegetación en ambos lados de los
bordes. Por otra parte, los valores de las zonas “buffer” a 5 Km tienen una mayor
dispersión (figura 8D) lo que implica que el uso de suelo ha sufrido cambios importante
entre ambas fechas, lo cual ha afecta por igual adentro y afuera de los bordes de las
unidades.
Figura 8: A y B muestran la comparación de valores medios de NDVI para las unidades adentro y fuera de sus bordes para zonas “buffer” de 1 Km (negro) y 5 Km (rojo) en ambas fechas. 1975 (MSS) y 2000 (ETM+). En forma similar, C y D presentan las desviaciones estándar de los valores de NDVI adentro y
afuera de los bordes (negro para 1 Km y rojo para 5 Km).
-0.2 0.0 0.2 0.4
-0.3
-0.2
-0.1
0.0
0.1
0.2
0.3
0.4
Adentro
Afu
era
-0.2 0.0 0.2 0.4
0.0
0.2
0.4
Adentro
Afu
era
MSS (1975) TM (2000)
0.0 0.1 0.2 0.3
0.0
0.1
0.2
0.3
0.4
Adentro
Afu
era
MSS (1975) TM (2000)
0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30
0.0
0.1
0.2
0.3
0.4
Adentro
Afu
era
A B
C D
12
Relación entre E y métricas de tamaño y forma
Inicialmente se exploró la relación que existe entre las métricas de forma y tamaño y la
eficacia en la conservación E definida por la ecuación [2]. La tabla 1 resume las
correlaciones parciales encontradas para las variables indicadas:
Tabla 1: Correlaciones parciales (Pearson) entre las métricas de tamaño y forma y el
indicador de eficacia de conservación (E).
E (1975 –
2000) AREA CIRCLE SHAPE
“buffer” 1 Km -
0.0079 0.0694 0.2773
“buffer” 5 Km 0.0654 0.0930 0.3398
Modelación de la relación entre forma y eficacia (E)
Habiendo identificado una correlación importante entre el índice SHAPE y el indicador
de eficacia E se indagó acerca de la significancia de esta relación a través de la
construcción de modelos lineales simples.
El primer modelo utiliza la eficacia E calculada con valores de zonas “buffer” de 1 Km el
segundo modelo los valores de 5 Km. En ambos casos, la relación resultó ser
significativa con un 99% de confianza. Los modelos se presentan en las figuras 9 y 10.
13
Figura 9: Modelo lineal de la relación del índice de forma SHAPE y la eficacia de la conservación (valores de NDVI promedio en zonas buffer de 1 km). A la derecha se presenta el histograma de los residuos.
Figura 10: Modelo lineal de la relación del índice de forma SHAPE y la eficacia de la conservación (valores de NDVI promedio en zonas buffer de 5 km). A la derecha se presenta el histograma de los
residuos.
Modelo 1 (Dif. 1000 vs SHAPE)
1.0 1.5 2.0 2.5
-0.0
4-0
.02
0.0
00
.02
0.0
4
SHAPE
DIF
100
0
Relación lineal significativa al 99% de confianza
Histogram of resid(r2)
resid(r2)
Fre
quen
cy
-0.04 -0.02 0.00 0.02 0.04
05
1015
DID_1000 = -0.016745 + 0.011868 * SHAPE
Residual standard error: 0.02099 on 53 degrees of freedom
Multiple R-Squared: 0.09619, Adjusted R-squared: 0.07913
F-statistic: 5.64 on 1 and 53 DF, p-value: 0.0212
Modelo 2 (Dif. 5000 vs SHAPE)
1.0 1.5 2.0 2.5
-0.0
4-0
.02
0.00
0.02
0.04
0.06
0.08
SHAPE
DIF
_500
0
Relación lineal significativa al 99% de confianza
DID_5000 = -0.026005 + 0.018502 * SHAPE
Residual standard error: 0.02099 on 53 degrees of freedom
Multiple R-Squared: 0.09619, Adjusted R-squared: 0.07913
F-statistic: 5.64 on 1 and 53 DF, p-value: 0.0212
Histogram of resid(R1)
resid(R1)
Fre
quen
cy
-0.06 -0.04 -0.02 0.00 0.02 0.04 0.06 0.08
05
1015
2025
14
Las figuras 9 y 10 dan cuenta de la influencia que tiene la forma del área protegida, y
en consecuencia la cantidad de borde y su “efecto borde” asociado, sobre la capacidad
de proteger los paisajes contenidos en ellas.
A medida que aumenta el valor de SHAPE, y se tienen formas menos compactas,
aumenta la diferencia en la variación interna-externa del NDVI medio. Debido a que E
fue calculado como NDVI 1975 - NDVI 2000 los valores positivos significan que la
diferencia era mayor en el año 1975 que en el año 2000 (valores de NDVI adentro de la
unidad tienden a ser diferentes a los de afuera de la unidad). Esta diferencia aumenta a
medida que la forma se hace menos compacta.
La interpretación anterior asume que en el caso de haber diferencias, la condición de la
vegetación al interior de la unidad es la mejor. Esto tiene sentido y es probablemente la
condición real pero podrían haber excepciones que introducen tendencias diferentes a
las anteriormente expuestas.
Conclusiones
Los resultados muestran que la distribución de tamaños presenta una distribución “J”
inversa con muchas unidades de menor superficie (heterogeneidad en la
representatividad). Existe una mayor frecuencia de unidades con formas menos
compactas y elongadas. La cantidad de superficie protegida aumenta en forma
inversamente proporcional a la distancia a Santiago.
El método de las diferencias relativas entrega resultados fáciles de obtener e interpretar
y parece tener utilidad como indicador de eficacia de conservación. Se encontró
evidencia de que existe una relación significativa entre la forma y la eficacia de la
conservación de los paisajes al interior de las unidades.
Es necesario realizar análisis por macrozonas debido e indagar con otros índices
15
espectrales (independientes de la vegetación). La influencia antrópica (poblados,
caminos, etc.) puede aportar otras fuentes de explicación a los procesos que tienen
lugar en los bordes.
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