Integración de las observaciones por
teledetección y terrestres para estimar las
emisiones y absorciones de gases de
efecto invernadero en los bosques
Métodos y orientación de la Iniciativa Mundial de
Observación de los Bosques
Versión 1
Enero de 2014
Cita
GFOI (2013). Integración de las observaciones por teledetección y terrestres para estimar
las emisiones y absorciones de gases de efecto invernadero en los bosques: métodos y
orientación de la Iniciativa Mundial de Observación de los Bosques. Publicación: Grupo de
observación de la Tierra, Ginebra (Suiza), 2014.
ISBN 978-92-990047-6-0
Derechos de autor y descargo de responsabilidad
© 2013 Grupo de observación de la Tierra (GEO). El presente material se puede distribuir
libremente, a condición de que se mencione un reconocimiento al GEO.
La información incluida en el presente informe se considera correcta a la fecha de su
publicación. Ni los autores ni los editores pueden asumir responsabilidad legal alguna por
cualquier error u omisión. Se incorpora la corrección identificada en la versión 2 del
documento sobre métodos y orientación.
Métodos y orientación de la GFOI
2
Agradecimientos
El GFOI y el GEO agradecen al Grupo consultivo, el equipo de autores principales, así como los autores,
colaboradores y revisores que se mencionan más adelante, las aportaciones al documento sobre métodos y
orientación. El GFOI y el GEO agradecen también todas las contribuciones de particulares e instituciones que
ayudaron a elaborar el documento, especialmente el apoyo del equipo de autores principales del Departamento
del Gobierno de Australia para el Medio Ambiente, el Programa SilvaCarbon de los Estados Unido y el
Departamento de Medio Ambiente, Alimentos y Asuntos Rurales del Reino Unido.
Integrantes del Grupo consultivo y del equipo de autores
principales
Grupo consultivo
Presidente:
Jim Penman (Environment Institute, University College de Londres)
Miembros:
Stephen Briggs (ESA)
Martin Herold (GOFC-GOLD y
Wageningen)
Kenneth MacDicken (FAO)
Universidad de
Douglas M. Muchoney (USGS)
Orbita Roswintiarti (LAPAN, Indonesia)
Thelma Krug (INPE, Brasil)
Nalin Srivastava (IPCC)
Alexander Lotsch (Banco Mundial)
Rob Waterworth (Universidad Nacional de Australia)
Equipo de autores principales
Jim Penman (University College de Londres)
Pontus Olofsson (Universidad de Boston y GOFCGOLD)
Miriam Baltuck
John Raison (CSIRO)
(CSIRO)
Carly Green (EAS)
Curtis Woodcock (Universidad de Boston y GOFCGOLD)
3
Métodos y orientación de la GFOI
Autores y colaboradores
Pradeepa Bholanath (Comisión Forestal de
Guyana)
Kim Lowell (Universidad de Melbourne)
Cris Brack (Universidad Nacional de Australia)
Richard Lucas (Universidad de Nueva Gales del
Sur)
Deborah Burgess (Ministerio de Medio Ambiente
de Nueva Zelandia)
Ronald McRoberts (Servicio Forestal de los
Estados Unidos)
Eduardo Cabrera (IDEAM, Colombia)
Tony Milne (Universidad de Nueva Gales del
Sur)
Peter Caccetta (CSIRO)
Anthea Mitchell (Universidad de Nueva Gales
del Sur)
Simon Eggleston (Oficina de la GFOI)
Nikki Fitzgerald (Gobierno de
Departamento de Medio Ambiente)
Australia,
Brice Mora (Oficina para la Cubierta Terrestre,
GOFC-GOLD)
Giles Foody (Universidad de Nottingham)
Douglas M. Muchoney (USGS)
Basanta Raj Gautam (Arbonaut)
Erik Naesset (Universidad Noruega de Ciencias
de la Vida)
Shree Krishna Gautam (Departamento de
Investigaciones y Estudios Forestales de Nepal)
Keryn Paul (CSIRO)
Alex Held (CSIRO)
Shaun Quegan (University of Sheffield)
Martin Herold (GOFC-GOLD y Universidad de
Wageningen)
Ake Rosenqvist (soloEO)
Maria Sanz Sanchez (FAO)
Dirk Hoekman (Universidad de Wageningen)
Inge Jonckheere (FAO)
Stephen Stehman (Universidad del Estado de
Nueva York)
Leif Kastdalen (Centro Espacial Noruego)
Rob Waterworth
Australia)
(Universidad
Nacional
Pem Narayan Kandel (Departamento de
Investigaciones y Estudios Forestales de Nepal)
Pete Watt Indufor (Asia-Pacífico)
Josef Kellndorfer (Woods Hole Research Center
Mette Løyche Wilkie (FAO)
Erik Lindquist (FAO)
Sylvia Wilson (USGS)
Alexander Lotsch (Banco Mundial)
Mike Wulder (Servicio Forestal Canadiense)
de
Revisores
Heiko Balzter (Universidad de Leicester)
George Dyke (Grupo de Coordinación de Datos
Espaciales)
Stephen Briggs (Agencia Espacial Europea)
Simon Eggleston (Secretaría de la GFOI)
Sandra Brown (Winrock International)
Métodos y orientación de la GFOI
4
Nagmeldin Elhassan (Consejo Superior para el
Medio Ambiente y los Recursos Naturales del
Sudán)
Erik Naesset (Universidad Noruega de Ciencias de la
Vida)
Dirk Nemitz (Secretaría de la CMNUCC)
John Faundeen (USGS)
Shaun Quegan (Universidad de Sheffield)
Giles Foody (Universidad de Nottingham)
Ake Rosenqvist (soloEO)
Basanta Raj Gautam (Arbonaut)
Abdalla Gaafar Mohamed Siddig (Corporación
Forestal Nacional, Sudán)
Alan Grainger (Universidad de Leeds)
Matieu Henry (FAO)
Stephen Stehman (Universidad del Estado de Nueva
York)
Mohamed Elgamri Ibrahim Facultad de Estudios
Forestales y Ambientales, Universidad de
Ciencia y Tecnología del Sudán (College of
Forestry and Range Science, Sudan University
of Science and Technology)
Nalin Srivastava (IPCC NGGIP TSU)
Tiffany Troxler (IPCC NGGIP TSU)
Stephen Ward (Grupo de Coordinación de Datos
Espaciales)
Thelma Krug (INPE)
Rob Waterworth (Universidad Nacional de Australia)
Ronald McRoberts (Servicio Forestal de los
Estados Unidos)
Pete Watt (Indufor Asia-Pacífico)
Brice Mora (Oficina para la Cubierta Terrestre,
GOFC-GOLD)
Jenny Wong (Secretaría de la CMNUCC)
Hirata Yasumasa (FFPRI, Japón)
5
Métodos y orientación de la GFOI
ÍNDICE
RESUMEN
11
LISTA DE ACRÓNIMOS
15
BREVE GLOSARIO DE TÉRMINOS RELACIONADOS CON LA
CMNUCC
19
PROPÓSITO Y ALCANCE
24
1.
26
Decisiones sobre el diseño
1.1
Metodologías del IPCC para el inventario de gases de efecto
invernadero
1.2 Análisis de categorías esenciales
1.3 Definición de buenas prácticas
1.4 Consideraciones sobre el diseño de un sistema nacional de
vigilancia forestal
1.4.1
Medición, notificación y verificación
1.4.2
Niveles de referencia
1.4.3
Enfoques subnacionales
1.4.4
Definición de bosque
1.4.5
Uso de información existente
1.4.6
Selección de los enfoques y niveles apropiados
1.5 Relación costo-eficacia
2.
Estimación de las emisiones y absorciones
Métodos de variación del carbono almacenado y de ganancias y
pérdidas
2.1.1
Variación del carbono almacenado
2.1.2
Ganancias y pérdidas
2.2 Métodos para actividades forestales seleccionadas
2.2.1
Deforestación
2.2.2
Degradación forestal
2.2.3
Gestión sostenible de los bosques, mejoramiento de las
reservas de carbono en los bosques (en un bosque
existente) y conservación de las reservas de carbono de
los bosques
2.2.4
Estimaciones de emisiones y absorciones para la gestión
sostenible de los bosques, el mejoramiento de las
reservas forestales de carbono (en un bosque existente) y
la conservación de las reservas forestales de carbono
26
29
30
31
32
33
33
34
36
39
40
42
2.1
Métodos y orientación de la GFOI
6
42
42
43
45
46
53
59
59
2.2.5
2.2.6
2.2.7
3.
Mejoramiento de las reservas forestales de carbono
(forestación de tierras no forestadas anteriormente,
reforestación de tierras convertidas previamente de
bosque a otros usos de las tierras)
Estimación de las emisiones con miras a mejorar las
reservas de carbono (forestación de tierras no forestadas
previamente, reforestación de tierras convertidas
previamente de bosque a otros usos de las tierras)
Conversión de bosques naturales
61
62
62
Suministro de datos para la estimación de emisiones y
absorciones
3.1 Necesidades de datos de actividad
3.2 Fuentes de datos de teledetección
3.2.1
Datos ópticos de baja resolución
3.2.2
Datos ópticos de resolución media
3.2.3
Datos ópticos de alta resolución
3.2.4
Radar de abertura sintética
3.2.5
Lidar
3.3 Preproceso de datos satelitales
3.3.1
Preproceso de imágenes ópticas obtenidas por satélite
3.3.2
Preproceso de imágenes de SAR obtenidas por satélite
3.4 Productos cartográficos estimados mediante teledetección
3.5 Métodos para cartografiar los datos de actividad
3.5.1
Mapas de tierras forestales y no forestales, uso de la tierra
o estratificación forestal
3.5.2
Mapas de cambios
3.5.3
Mapas de degradación forestal
3.6 Principios rectores para las fuentes de datos de teledetección y
los métodos conexos
3.7 Superficie, incertidumbres e inferencia estadística para datos de
actividad
3.8 Recopilación de observaciones sobre el terreno y obtención de
factores de emisión y absorción
3.9 Consejos generales sobre la utilización de observaciones sobre
el terreno para estimar la variación en los depósitos de carbono
y las emisiones de gases de efectos invernadero distintos del
CO2 97
3.9.1
Biomasa
3.9.2
Depósitos de madera muerta y capas de humus
3.9.3
Variaciones de las reservas de carbono en el suelo
3.9.4
Emisiones de gases de efecto invernadero distintos del
CO2
7
63
63
64
66
66
68
68
70
70
71
73
74
79
79
82
84
84
88
96
97
103
104
105
Métodos y orientación de la GFOI
4
Incertidumbres generales
108
4.1 Incertidumbres de los componentes
4.1.1
Combinación de incertidumbres
108
108
5
Requisitos de presentación de informes
111
6
Referencias
113
Anexo A
Anexo B
Resumen detallado de las Directrices del IPCC
Datos de teledetección que se prevé que estén
disponibles mediante el convenio con el Grupo de coordinación
de datos espaciales del Comité sobre Satélites de Observación
de la Tierra (CEOS)
121
137
Anexo C
Métodos del Nivel 3
141
Anexo D
Muestreo
150
Anexo E
Elección y uso de factores de emisión y absorción para
cada actividad de REDD+
155
Breve examen de las posibilidades de estimación directa
de la biomasa mediante teledetección
163
Anexo G
Desarrollo y utilización de modelos alométricos para
estimar la biomasa
170
Anexo H
178
Anexo F
Consideraciones financieras
Métodos y orientación de la GFOI
8
Cuadros
Cuadro 1:
Posibles conversiones que contribuyen a la
deforestación, y secciones pertinentes de la orientación del
IPCC para estimar las emisiones conexas.
48
Cuadro 2:
57
Términos utilizados en la ecuación 1
Cuadro 3:
Fuentes de factores de emisiones y absorciones
en suelos orgánicos
58
Cuadro 4:
60
Términos utilizados en la ecuación 2
Cuadro 5:
Principales necesidades de datos de actividad
para las medidas de REDD+
64
Cuadro 6:
Productos cartográficos forestales recomendados,
compatibles con los métodos descritos en las
secciones 2.2 y 2.3.1
75
Cuadro 7:
Resumen de los tipos de datos de teledetección y
su estado operativo percibido al estimar las medidas de
REDD+ (véase el recuadro 7 con las definiciones de los
productos cartográficos)
77
Cuadro 8:
Ejemplo 1: Matriz de errores de recuentos de
muestras
91
Cuadro 9:
Ejemplo 1: Matriz de errores de las proporciones
estimadas de las superficies
92
Cuadro 10:
Ejemplo 1: Estimaciones e intervalos de confianza
93
Cuadro 11:
Ejemplo 2: Estimaciones regionales de superficie
deforestada
95
9
Métodos y orientación de la GFOI
Figuras
Figura 1: Estructura del documento
14
Figura 2: Resumen de los factores esenciales pertinentes al diseño del
sistema y a la selección del nivel y el enfoque que se utilizarán
para estimar los gases de efecto invernadero.
39
Figura 3: Árbol de decisión para orientar la selección del método de
estimación de las emisiones y absorciones de CO2, dependiente
de la existencia o no de un inventario forestal nacional en un
país. Obsérvese que, generalmente, un inventario forestal
nacional solo admitirá la estimación de variaciones en los
reservorios de carbono en la biomasa y no en otros reservorios
de carbono.
45
Figura 4: diagrama del proceso para estimar las emisiones derivadas de
la deforestación y la degradación
51
Métodos y orientación de la GFOI
10
RESUMEN
Iniciativa Mundial de Observación de los Bosques
En 2011, el Grupo de observación de la Tierra estableció la Iniciativa Mundial de Observación
de los Bosques (GFOI)1 para ayudar a los países a elaborar informes fiables, coherentes y
comparables sobre los cambios en la cubierta forestal y el uso de los bosques, así como sobre
las consiguientes emisiones o absorciones antropógenas de gases de efecto invernadero.
La Iniciativa:
a)
Colaborará con el Comité de Satélites de Observación de la Tierra2 para facilitar el
suministro a largo plazo de datos satelitales de observación de la Tierra a los países.
El Comité estableció el Grupo de Coordinación de Datos Espaciales para atender
específicamente a las necesidades de teledetección de la GFOI.
b)
Prestará asesoramiento metodológico sobre el uso de datos de teledetección y
observaciones desde la Tierra, a fin de estimar y notificar las emisiones y absorciones
de gases de efecto invernadero relacionadas con los bosques, de manera compatible
con la orientación relativa a los inventarios de gases de efecto invernadero impartida
por el Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático (IPCC). Esta
labor se requiere en virtud de las decisiones de la Convención Marco de las Naciones
Unidas sobre el Cambio Climático concernientes a la ejecución voluntaria de las
actividades del documento sobre métodos y orientación.
c)
Identificará las actividades de investigación y desarrollo3 necesarias para mejorar la
utilidad y la exactitud de los datos de los sistemas nacionales de vigilancia forestal
requeridos para la presentación de informes sobre gases de efecto invernadero con
arreglo a la Convención Marco de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climático, y
contribuirá a satisfacer las necesidades generales de vigilancia del medio ambiente.
d)
Ayudará a los países a desarrollar la capacidad para utilizar los datos de observación
de la tierra en los sistemas nacionales de vigilancia forestal, con el fin de informar
acerca de las emisiones y absorciones de gases de efecto invernadero. Los esfuerzos
de desarrollo de la capacidad de la GFOI complementan las actividades de
1
La GFOI amplía la labor del anterior Programa de Seguimiento del Carbono Forestal, establecido por el GEO en
2008 con el fin de demostrar que la cooperación internacional puede proporcionar datos e información útiles para la
vigilancia forestal y la presentación de informes nacionales conexos.
2
Establecido en 1984, el CEOS coordina las observaciones civiles de la Tierra desde el espacio. Véase
http://www.ceos.org/
3
El documento de la GFOI sobre investigación y desarrollo está disponible en www.gfoi.org .
11
Métodos y orientación de la GFOI
preparación, especialmente las de ONU-REDD4 y del Fondo Cooperativo del Banco
Mundial para el Carbono de los Bosques (FCPF).
La finalidad del documento sobre métodos y orientación consiste en prestar el asesoramiento
metodológico indicado en el apartado b), en relación con los datos disponibles, por medio del
Grupo de Coordinación de Datos Espaciales mencionado en el apartado a).
El asesoramiento y la asistencia metodológicos que presta la GFOI en relación con el acceso a
los datos pueden ser de interés para todos los países que deseen utilizar los datos de
teledetección y obtenidos sobre el terreno, para fines de vigilancia forestal y presentación de
informes conexos. El objetivo inicial consiste en reducir las emisiones debidas a la
deforestación, la degradación forestal y las actividades afines, llamadas REDD+5 en el marco de
las negociaciones sobre el clima.
Se prevé que los usuarios del documento sobre métodos y orientación serán:
1.
Negociadores técnicos que trabajan en la esfera de la Convención Marco de las
Naciones Unidas sobre el Cambio Climático interesados en informarse acerca de la
manera en que se pueden describir las actividades de REDD+, y cómo se las puede
vincular con la metodología del IPCC relativa a los gases de efecto invernadero, en
consonancia con las decisiones de la Conferencia de las Partes.
2.
Personas encargadas de formular decisiones relativas al establecimiento de sistemas
nacionales de vigilancia forestal.
3.
Expertos encargados de estimar las emisiones y absorciones.
En el documento sobre métodos y orientación, el grado de detalle técnico aumenta
progresivamente. Es probable que los grupos de usuarios 1 y 2 se interesen más por los
primeros capítulos, mientras que el documento en su totalidad será pertinente al grupo de
usuarios 3. Por definición, el grupo de usuarios 1 se halla en el país; los grupos de usuarios 2 y
3 pueden ser de países o de organizaciones e iniciativas que colaboran con países, entre ellas
el Programa de colaboración de las Naciones Unidas para reducir las emisiones debidas a la
deforestación y la degradación forestal, y el Fondo Cooperativo del Banco Mundial para el
Carbono de los Bosques, así como acuerdos bilaterales y multilaterales.
El documento sobre métodos y orientación está concebido para fortalecer el entendimiento
mutuo entre esos grupos de usuarios y las pertinentes comunidades científicas técnicas y
políticas, a fin de orientar la recopilación de los datos forestales de interés y facilitar el
intercambio de datos y experiencias. El documento tiene la finalidad de complementar la
4
Programa de colaboración de las Naciones Unidas para reducir las emisiones debidas a la deforestación y la
degradación forestal
5
Las actividades de REDD+ recogidas en los Acuerdos de Cancún (Decisión CMNUCC 1/CP.16, párrafo 70) son:
a) la reducción de las emisiones debidas a la deforestación; b) la reducción de las emisiones debidas a la
degradación forestal; c) la conservación de las reservas forestales de carbono; d) la gestión sostenible de los
bosques; e) el incremento de las reservas forestales de carbono.
Métodos y orientación de la GFOI
12
orientación impartida por el IPCC, el enfoque adoptado por el programa ONU-REDD6 y el
manual de GOFC-GOLD7, y se ha elaborado en colaboración con esas iniciativas.
El documento sobre métodos y orientación complementa la orientación proporcionada por el
IPCC a través del asesoramiento que tiene en cuenta la experiencia acumulada en el uso
combinado de datos de teledetección y datos obtenidos in situ, y es específico de las
actividades del MGD previstas en los acuerdos de Cancún. Si bien la orientación del IPCC
aborda la deforestación en el contexto del Protocolo de Kyoto,8 en general no describe
metodologías específicas para las actividades de REDD+, dado que esas actividades no se
especificaron sino después de la elaboración de la orientación y las directrices del IPCC. El
documento sobre métodos y orientación establece referencias cruzadas con la orientación del
IPCC, pero no las repite. El término “orientación” se utiliza para aludir a la orientación impartida
por el IPCC; en el documento sobre métodos y orientación, el término “asesoramiento” alude al
nuevo material complementario de la orientación del IPCC.
En el documento sobre métodos y orientación se reconoce la importancia de las circunstancias
nacionales para determinar la combinación óptima de observaciones de teledetección y
observaciones in situ con el fin de elaborar inventarios de gases de efecto invernadero. Las
circunstancias nacionales incluyen la disponibilidad de conocimientos técnicos especializados y
de capacidad institucional para adquirir y procesar datos, en el presente y el futuro; la
comunidad, la tenencia de la tierra, las partes interesadas, los acuerdos jurídicos y
administrativos relacionados con la silvicultura y otros usos de la tierra; la existencia o
inexistencia de un inventario forestal u otros datos estadísticos históricos sobre el uso de la
tierra; la accesibilidad de los datos y cuestiones tales como la nubosidad, que puede restringir el
uso de métodos ópticos de teledetección, o terrenos que dificultan el acceso para realizar
mediciones in situ.
Además de respaldar los criterios para producir datos mensurables, notificables y verificables
relativos a las emisiones y absorciones vinculadas a REDD+, el documento sobre métodos y
orientación debería ser pertinente a los países para:

estimar las emisiones y absorciones derivadas del uso de la tierra, el cambio del uso de
la tierra y la silvicultura;

presentar informes internos y prestar asistencia para evaluar los efectos de las políticas
y las medidas nacionales;

planificar otros objetivos de política;
6
Véase National Forest Monitoring Systems: Monitoring and Measurement, Reporting and Verification (M & MRV) in
the context of REDD+ Activities, en http://www.un-redd.org/PolicyBoard2/9thPolicyBoard/tabid/106647
7
La versión del manual de GOFC-GOLD publicada en noviembre de 2012 (utilizada en el presente documento) se
puede descargar del sitio http://www.gofcgold.wur.nl/redd/sourcebook/GOFC-GOLD_Sourcebook.pdf
8
Véase la Orientación sobre las buenas prácticas para uso de la tierra, cambio de uso de la tierra y silvicultura de
2003, sección 4.2.6
13
Métodos y orientación de la GFOI

suministrar datos para los informes de los países a la Evaluación de los recursos
forestales mundiales9 que realiza la Organización de las Naciones Unidas para la
Agricultura y la Alimentación.
El documento sobre métodos y orientación se organiza en capítulos que representan,
aproximadamente, las medidas que deben adoptar los países en la elaboración de estimaciones
para presentar informes sobre actividades relativas al uso de la tierra, el cambio de uso de la
tierra y la silvicultura, en particular REDD+. Los capítulos abarcan:
1.
Decisiones relativas al diseño del sistema en lo que respecta a su alcance y sus
definiciones
2.
Procesos de integración para estimar las emisiones y absorciones
3.
Métodos para obtener, analizar e integrar los datos
4.
Presentación de informes
El documento sobre métodos y orientación se ajusta al marco de desarrollo presentado en la
figura 1, concebido para guiar al usuario a lo largo del documento.
FIGURA 1
Figura 1: Estructura del documento
9
Desde 1946 la FAO ha estado vigilando los bosques del mundo a intervalos de cinco a diez años. Actualmente, la
Evaluación de los recursos forestales mundiales se realiza cada cinco años con el fin de proporcionar un criterio
coherente para describir los bosques del mundo y sus cambios. Las evaluaciones se basan en dos fuentes
principales de datos, a saber, los informes de los países, preparados por los corresponsales nacionales, y la
teledetección realizada por la FAO junto con los coordinadores nacionales y los asociados regionales. Para más
información, véase www.fao.org/forestry/fra/es.
Métodos y orientación de la GFOI
14
LISTA DE ACRÓNIMOS
AGB
biomasa aérea
ALOS
satélite de observación terrestre avanzado (serie del Japón)
AMNF
área total de bosques naturales modificados
APlantF
área total de plantaciones forestales
ASI
Agenzia Spaziale Italiana (Agencia Espacial Italiana)
AVNIR
radiómetro avanzado para el espectro visible y cercano al infrarrojo (serie del
Japón)
BUR
informes bienales de actualización
CBA
análisis de costos-beneficios
CBERS
Serie de satélites de recursos terrestres de China y el Brasil
CBMNF
densidad de carbono en la biomasa de bosques naturales modificados
CBPF
densidad de carbono en la biomasa de bosques primarios
CMNUCC
Convención Marco de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climático
CNES
Centre Nationale d’études spatiales (Agencia Espacial Francesa)
CO2
dióxido de carbono
CO2degrad
emisiones anuales de CO2 debidas a la degradación
CONAE
Comisión Nacional de Actividades Espaciales
COP
Conferencia de las Partes (en la CMNUCC)
CRESDA
Centro de datos satelitales sobre recursos y sus aplicaciones de China
CSA
Canadian Space Agency (Agencia Espacial Canadiense)
CSIRO
Organización de Investigaciones Científicas e Industriales de la Commonwealth
DCC
Departamento para el Cambio Climático
DEM
modelo altimétrico digital
DFRS
Departamento de Investigaciones y Estudios Forestales (Nepal)
DLR
Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (Centro Aeroespacial Alemán)
15
Métodos y orientación de la GFOI
DMC
Disaster Monitoring Constellation
E/RF
factor de emisión y/o absorción
EAS
Servicios de Contabilidad Ambiental (Australia)
EF
factor de emisión
EROS
Centro de Datos Científicos y de Observación de los Recursos Terrestres
ESA
Agencia Espacial Europea
EU
Unión Europea
FAO
Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación
FCPF
Fondo Cooperativo del Banco Mundial para el Carbono de los Bosques
FFPRI
Instituto de Investigación Forestal y Productos Forestales
FRA
evaluación de recursos forestales
FTE
equivalente a jornada completa (empleado)
FullCAM
Modelo de contabilización total del carbono
GFOI
Iniciativa Mundial de Observación de los Bosques
GEI
gas (o gases) de efecto invernadero
GIS
Sistema de Información Geográfica
GLAS
Sistema de altímetro láser para las geociencias
GOFC-GOLD Observación mundial cubierta forestal – Observación mundial de la dinámica
terrestre
GPG
Orientación sobre las buenas prácticas (Orientación del IPCC sobre las buenas
prácticas, 2003)
IceSAT
satélite de observación del hielo, la nubosidad y la elevación terrestre
IDEAM
Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales
INPE
Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (Instituto Nacional de Investigaciones
Espaciales)
IPCC NGGIP TSU
Unidad de apoyo técnico del NGGIP del IPCC
IPCC
Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático
IRS
conjunto de satélites de teledetección de la India
ISRO
Organización de Investigaciones Espaciales de la India
JAXA
Organismo de Exploración Aeroespacial del Japón
Métodos y orientación de la GFOI
16
KOMPSAT
conjunto de satélites polivalentes de Corea
L1G
Landsat de nivel 1 georrectificado
L1T
Landsat de nivel 1 ortorrectificado
LAMP
Programa de diversas fuentes con apoyo de LIDAR
LANDSAT
conjunto de satélites de los Estados Unidos
LAPAN
Instituto Nacional de la Aeronáutica y el Espacio
LEDAPS
Sistema Landsat de procesamiento adaptado a las alteraciones de los ecosistemas
LIDAR/LiDAR
Light Detection and Ranging
LULUCF
uso de la tierra, cambio de uso de la tierra y silvicultura
MNF
bosques naturales modificados
MODIS
espectrorradiómetro de formación de imágenes de resolución moderada (conjunto
de satélites de los Estados Unidos)
MRV
medición, notificación y verificación
NASA
Administración Nacional de Aeronáutica y del Espacio
NASRDA
Organismo Nacional de Investigación y Desarrollo Espaciales de Nigeria
NCAS
Sistema Nacional de Contabilidad del Carbono (Australia)
NFMS
Sistema Nacional de Vigilancia Forestal
NGGIP
Programa de Inventarios Nacionales de Gases de Efecto Invernadero
NIS
Sistema de Inventario Nacional (Australia)
NMHC
hidrocarburos no metánicos
PF
bosque primario
PlantF
plantaciones forestales
RADARSAT conjunto de satélites SAR (Canadá)
REDD+
Programa de colaboración para reducir las emisiones debidas a la deforestación y
la degradación forestal, conservar y aumentar las reservas totales de carbono y
gestionar los bosques de manera sostenible
RF
factor de absorción
RL
nivel de referencia
17
Métodos y orientación de la GFOI
ROI
región de interés
SAOCOM
Satélite Argentino de Observación Con Microondas
SAR
radar de abertura sintética
SPOT
Satellite Pour l’Observation de la Terre (conjunto de satélites franceses)
SRTM
Shuttle Radar Topography Mission
TANDEM X TerraSAR-X add-on for Digital Elevation Measurement (Alemania)
TerraSAR X satélite de observación de la tierra con SAR (Alemania)
ONU-REDD Programa de colaboración de las Naciones Unidas para reducir las emisiones
debidas a la deforestación y la degradación forestal. Las organizaciones de las
Naciones Unidas participantes son: la FAO, el Programa de las Naciones Unidas
para el Desarrollo (PNUD) y el Programa de las Naciones Unidas para el Medio
Ambiente.
USD
dólar estadounidense
USGS
Geological Survey de los Estados Unidos
Métodos y orientación de la GFOI
18
BREVE GLOSARIO10 DE TÉRMINOS RELACIONADOS CON LA CMNUCC
Concepto
Significado
Notas
Referencia de ejemplo (según
proceda)
Datos sobre
actividades
Datos sobre el alcance de la actividad humana
causante de emisiones y absorciones
Los datos sobre actividades suelen
referirse a zonas o cambios de zonas
Orientación sobre las buenas
prácticas para uso de la tierra,
cambio de uso de la tierra y
silvicultura (2003).
Factores de
emisión o
absorción
Emisiones y absorciones de GEI por unidad de
datos sobre actividades
Vigilancia forestal
Funciones de un sistema nacional de vigilancia
forestal que ayuda a un país a cumplir los
requisitos de medición, notificación y verificación,
u otros objetivos.
10
Orientación sobre las buenas
prácticas para uso de la tierra,
cambio de uso de la tierra y
silvicultura (2003).
Más que definiciones oficiales, el glosario proporciona explicaciones.
19
Métodos y orientación de la GFOI
Concepto
Significado
Notas
Inventario de
gases de efecto
invernadero
Estimación de gases de efecto invernadero de
origen antropógeno que abarque el territorio
nacional mediante el uso de métodos del IPCC y
con arreglo a las decisiones adoptadas en la
Conferencia de las Partes en la CMNUCC.
Abarca la energía, el uso de
procesos y productos industriales;
los usos de la tierra, incluidos los
agrícolas, forestales y de otra índole,
y los desechos conexos. La COP
convino en basar las estimaciones
de las emisiones y absorciones de
REDD+ en los últimos métodos
acordados a tal fin por el IPCC.
Datos obtenidos in
situ
Datos recopilados mediante mediciones
realizadas sobre el terreno
La medición de concentraciones de
gases se podría considerar como
teledetección si se realizara desde
un lugar alejado de lo que se esté
midiendo
Métodos y orientación de la GFOI
20
Referencia de ejemplo (según
proceda)
La decisión 4/CP.15 de la COP
12 GE.10-60566 pide que se
utilicen la orientación y las
directrices más recientes del
IPCC que haya aprobado o
alentado la COP; a ese
respecto, en la parte III del
anexo III de la decisión 2/CP17
se identifican las Directrices del
IPCC, versión revisada en 1996)
y la
Orientación sobre las buenas
prácticas del IPCC de 2000 y
2003.
Concepto
Significado
Notas
Referencia de ejemplo (según
proceda)
Medición,
notificación y
verificación (MRV)
Procedimientos relativos a la comunicación de
todas las medidas de mitigación adoptadas por
países en desarrollo
Medición es la estimación del efecto
de las medidas; notificación es la
comunicación a la comunidad
internacional; y verificación es la
comprobación de la estimación; la
CMNUCC deberá acordar los tres
procedimientos.
Acuerdos de Cancún (párrafos
61 a 64, decisión 1/CP.16 de la
11
COP, decisión -/CP19
(Modalidades para la medición,
notificación y verificación).
En ocasiones se las denomina,
incorrectamente, vigilancia,
notificación y verificación.
Inventario nacional
forestal
Sistema basado en modelos, actualizado
periódicamente, destinado a proporcionar
información sobre el estado de los recursos
forestales de un país.
Históricamente no está relacionado
con las emisiones de gases de
efecto invernadero, pero, donde
existe, es sin duda una fuente de
datos pertinentes.
National Forest Inventories,
Tomppo, E.; Gschwantner, Th.;
Lawrence, M.; McRoberts, R.E.
(Eds.), Springer 2010.
11
Las decisiones de la Conferencia de las Partes están numeradas, pero cuando se elaboró el presente documento, poco después de la COP de Varsovia, aún se tenían
que numerar las siete decisiones sobre REDD+ adoptadas en la COP19. Por lo tanto, estas últimas se mencionan como -/CP19 y se deben identificar por sus títulos.
21
Métodos y orientación de la GFOI
Concepto
Significado
Notas
Referencia de ejemplo (según
proceda)
Sistema Nacional
de Vigilancia
Forestal (NFMS)
Disposiciones institucionales de un país sobre
vigilancia forestal. En principio, el NFMS incluirá
representación de ministerios competentes,
pueblos indígenas y comunidades locales,
representantes de la industria forestal y otras
partes interesadas. En el contexto de REDD+ se
alude a un sistema de vigilancia y notificación de
actividades de REDD+, de conformidad con la
orientación impartida por la COP.
La COP ha determinado que un
NFMS debería utilizar una
combinación de datos de
teledetección y datos obtenidos in
situ; proporcionar estimaciones que
sean transparentes, coherentes y lo
más exactas posible, y que reduzcan
las incertidumbres, teniendo en
cuenta los medios y las capacidades
nacionales; y que sus resultados
estén disponibles y sean adecuados
para el examen acordado por la
COP. El NFMS podrá suministrar
información sobre salvaguardias.
Decisiones 4/CP.15, 1/CP.16 y /CP19 de la COP (Modalidades
de los sistemas nacionales de
vigilancia forestal).
REDD+
Programa de colaboración para reducir las
emisiones debidas a la deforestación y la
degradación forestal; conservar las reservas
forestales de carbono; gestionar los recursos
forestales de manera sostenible; y aumentar las
reservas de carbono
Teledetección
Obtención y utilización de datos proporcionados
por satélites o aeronaves
Métodos y orientación de la GFOI
22
Decisión 1/CP.16 de la COP
La medición de concentraciones de
gases se podría considerar como
teledetección si se realizara desde
un lugar alejado de lo que se esté
midiendo
Concepto
Significado
Notas
Referencia de ejemplo (según
proceda)
Salvaguardias
Compromisos asumidos para proteger y promover
la sostenibilidad social y ambiental
Abarca la compatibilidad con los
programas forestales nacionales y
los pertinentes convenios y acuerdos
internacionales; la transparencia y la
eficacia de la gestión forestal
nacional; el respeto de los
conocimientos y derechos de los
pueblos indígenas y los miembros de
las comunidades locales; la
participación de las pertinentes
partes interesadas, especialmente
los pueblos indígenas y las
comunidades locales.
Decisiones 1/CP.16 y -/CP19 de
la COP (que abarcan los plazos
y la frecuencia de presentación
de información resumida sobre
salvaguardias).
23
Métodos y orientación de la GFOI
PROPÓSITO Y ALCANCE
El propósito del documento sobre métodos y orientación de la Iniciativa Mundial de
Observación de los Bosques (GFOI) consiste en proporcionar a los países el asesoramiento
necesario para que desarrollen sistemas nacionales de vigilancia forestal, así como de
medición, notificación y verificación (MRV), que utilicen datos DE teledetección Y obtenidos
in situ. El documento sobre métodos y orientación suministra información adaptable a las
circunstancias particulares de un país y acorde a las preferencias y los avances
tecnológicos.
El asesoramiento proporcionado en el documento ayuda a superar una deficiencia actual en
la orientación práctica sobre desarrollo y aplicación de sistemas de MRV forestal,
especialmente en lo relativo a la integración de datos de teledetección y datos obtenidos in
situ para estimar las emisiones y absorciones de gases de efecto invernadero del sector
agrícola.
El documento sobre métodos y orientación es de interés para todos los países, pero está
especialmente dirigido a las instancias decisorias del ámbito normativo y técnico de países
en desarrollo, así como a sus asociados de los organismos internacionales y los programas
multilaterales y bilaterales.
El documento proporciona asesoramiento práctico para facilitar el cumplimiento de los
requisitos internacionales de presentación de informes mediante:

la descripción de los requisitos recogidos en las directrices del Grupo
Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático (IPCC) y en las
decisiones de la Convención Marco de las Naciones Unidas sobre el Cambio
Climático (CMNUCC) para estimar las emisiones y absorciones del sector agrícola;

el suministro de asesoramiento detallado sobre la adopción de decisiones y la
aplicación técnica, mediante la descripción de los principios generales de obtención
y utilización de datos, lo que permite preservar su pertinencia aun cuando
evolucionen las tecnologías y los métodos.

la demostración de la manera en que los países pueden aplicar los principios
descritos en el documento, por medio de ejemplos de inventarios nacionales de
gases de efecto invernadero existentes y otros sistemas operacionales, entre ellos
los utilizados para la detección temprana de la deforestación.
En el documento sobre métodos y orientación, el término “orientación” se utiliza cuando hay
una referencia cruzada con el IPCC, y “asesoramiento” cuando el documento proporciona
material nuevo y complementario.
Reconociendo las necesidades de los usuarios finales, el documento sobre métodos y
orientación:

representa el proceso que los países deben desarrollar para elaborar un sistema
que cumpla los objetivos de las políticas nacionales;
24

incorpora árboles de decisiones y enlaces web para ayudar al usuario a navegar y
centrar la atención en los materiales e instrumentos de su interés;

se presenta tanto en forma impresa como en formatos basados en internet.
La orientación del IPCC reconoce la posible función de la teledetección (que puede incluir
sensores aerotransportados e imágenes satelitales) en la elaboración de inventarios de
gases de efecto invernadero, pero solo identifica las técnicas sin entrar en mayores detalles.
El documento sobre métodos y orientación complementa la orientación del IPCC mediante
el suministro de material que tiene en cuenta la experiencia adquirida en el uso conjunto de
datos obtenidos tanto por teledetección como in situ, y es específico de las actividades de
REDD+. Si bien el IPCC aborda la deforestación en el contexto del Protocolo de Kyoto, 12 en
general no describe metodologías específicas de las actividades de REDD+, que no se
especificaron sino hasta después de que el IPCC elaborase la orientación de 2003 y las
directrices de 2006. El documento sobre métodos y orientación proporciona asesoramiento
específico en relación con las actividades de REDD+.
El documento sobre métodos y orientación reconoce que tanto los requisitos de MRV como
las circunstancias nacionales son importantes para determinar la combinación óptima de
observaciones de teledetección y observaciones in situ, y que estas pueden evolucionar.
Las circunstancias nacionales incluyen:

la existencia o la falta de un inventario forestal u otros datos estadísticos históricos
sobre el uso de la tierra;

la accesibilidad y disponibilidad de los datos, y cuestiones meteorológicas tales
como la nubosidad, que puede restringir el uso de métodos de teledetección;

la disponibilidad de conocimientos técnicos y capacidad institucional para adquirir y
procesar datos; y

la situación relativa a la comunidad, la tenencia de tierras, las partes interesadas y
los arreglos jurídicos y administrativos concernientes a la silvicultura y otros usos de
la tierra.
12
Véase la Orientación sobre las buenas prácticas para uso de la tierra, cambio de uso de la tierra y silvicultura
de 2003, sección 4.2.6
25
1. Decisiones sobre el diseño
El capítulo 1 describe los métodos de inventario de gases de efecto invernadero
desarrollados por el IPCC, incluido el concepto de metodologías progresivas, el análisis de
las principales categorías y la definición de buenas prácticas. En él se analizan las
funciones que puede cumplir un sistema nacional de vigilancia forestal, y cuestiones
concernientes a la definición de bosque. Además, el capítulo trata sobre el uso de la
información disponible y cuestiones relativas a la elección de metodologías. Asimismo, se
refiere a los niveles de referencia, el papel de los enfoques subnacionales y la relación
costo-eficacia.
1.1 Metodologías del IPCC para el inventario de gases de efecto
invernadero
Desde 1996 el IPCC ha elaborado y publicado la orientación que los países acordaron
utilizar para estimar los inventarios de gases de efecto invernadero a los fines de la
presentación de informes concernientes a la CMNUCC y el Protocolo de Kyoto. Esos
inventarios abarcan todos los sectores económicos e incluyen el uso de la tierra, el cambio
de uso de la tierra y la silvicultura. En el marco de la CMNUCC y del Protocolo de Kyoto
existe un sistema bien establecido para examinar los inventarios de los países
desarrollados, y esa es la base para evaluar los progresos de esos países hacia el
cumplimiento de los objetivos y compromisos relativos a la reducción de las emisiones. En
lo que respecta a las actividades de REDD+, las estimaciones de inventario serán,
probablemente, un requisito previo para participar en los planes de incentivo basados en los
resultados, tanto en lo concerniente a las estimaciones de las emisiones o absorciones
como al establecimiento de los niveles de referencia y niveles de emisiones de referencia
respecto de los cuales se las evaluará.
A raíz de las Directrices del IPCC para los inventarios nacionales de gases de efecto
invernadero, versión revisada en 1996 (IPCC, 1997), el IPCC introdujo en 2000 su
Orientación sobre buenas prácticas (IPCC, 2000). La Orientación sobre buenas prácticas de
2000 abarca todos los sectores excepto el relativo al uso de la tierra, cambio de uso de la
tierra y silvicultura. En 2003, la Orientación sobre las buenas prácticas de 2000 se amplió a
las estimaciones de emisiones de gases de efecto invernadero en el sector del uso de la
tierra, cambio de uso de la tierra y silvicultura (Orientación sobre las buenas prácticas para
uso de la tierra, cambio de uso de la tierra y silvicultura) (IPCC, 2003). La Orientación sobre
buenas prácticas de 2000 y la Orientación sobre las buenas prácticas para uso de la tierra,
cambio de uso de la tierra y silvicultura de 2003 se aplican conjuntamente con las
Directrices del IPCC en su versión revisada en 1996. En 2006, el IPCC publicó las
Directrices del IPCC para los inventarios nacionales de gases de efecto invernadero (IPCC
2006), que combinan las actividades de uso de la tierra, cambio de uso de la tierra y
silvicultura en un único sector de agricultura, silvicultura y otros usos de la tierra. Las
Directrices del IPCC de 2006 para los inventarios nacionales de gases de efecto
invernadero adoptan el mismo marco metodológico que la Orientación sobre buenas
prácticas de 2000 y la Orientación sobre las buenas prácticas para uso de la tierra, cambio
de uso de la tierra y silvicultura de 2003.
En 2011, la CMNUCC decidió que los países en desarrollo debían utilizar las Directrices del
IPCC revisadas en 1996, junto con la GPG2000 y la Orientación sobre las buenas prácticas
para uso de la tierra, cambio de uso de la tierra y silvicultura de 2003, para estimar y
26
notificar las emisiones y absorciones antropógenas13. Consiguientemente, en lo que
respecta a REDD+, el marco de inventario en el que opera la GFOI está definido por la
Orientación sobre las buenas prácticas para uso de la tierra, cambio de uso de la tierra y
silvicultura de 2003. Por lo tanto, el documento sobre métodos y orientación establecerá
referencias cruzadas con la mencionada Orientación sobre las buenas prácticas de 2003.
En principio, los países podrán utilizar, en ese marco, información científica actualizada en
las Directrices 2000GL, por lo que también se proporcionan referencias a las
correspondientes secciones de las Directrices 20006GL.
La Orientación sobre las buenas prácticas para uso de la tierra, cambio de uso de la tierra y
silvicultura de 2003 ofrece metodologías para estimar los cambios en cinco reservorios de
carbono (biomasa aérea, biomasa subterránea, madera muerta, detritos y carbono orgánico
del suelo)14 y las emisiones de gases de efecto invernadero distintos del CO2 para seis
categorías de uso de la tierra (tierras forestales, tierras agrícolas, pastizales, humedales,
asentamientos y otras tierras) y para cambios de uso de las tierras. Las emisiones y
absorciones se estiman para las tierras que permanecen en una categoría y las tierras
convertidas a otras categorías. La deforestación se estima como la suma de las emisiones y
absorciones asociadas con conversiones de tierras forestales, para otros usos.
La degradación forestal, la conservación de las reservas de carbono forestal y la gestión
sostenible de los bosques no se identifican por su nombre en la Orientación sobre las
buenas prácticas para uso de la tierra, cambio de uso de la tierra y silvicultura de 2003 (ni
en las Directrices del IPCC de 2006 para los inventarios nacionales de gases de efecto
invernadero), pero se pueden estimar como el efecto de las intervenciones humanas en las
emisiones y absorciones en tierras que se seguirán utilizando como bosques.15 El aumento
de las reservas de carbono forestal se puede producir en los bosques existentes e incluye el
efecto derivado de la conversión de tierras dedicadas a otros usos, a tierras forestales.
El capítulo 2 del documento sobre métodos y orientación describe la manera en que se
realizan esas estimaciones mediante referencias cruzadas entre los métodos descritos por
el IPCC.
El IPCC ofrece orientación sobre dos métodos genéricos de cálculo para estimar las
emisiones y absorciones de CO2, a saber, el método de ganancias-pérdidas (para calcular
directamente las emisiones y/o absorciones) y el método de variaciones del carbono
almacenado16 (para calcular las emisiones y absorciones a partir de la diferencia entre las
reservas totales de carbono en dos momentos dados). La sección 2.1 examina criterios para
seleccionar y aplicar estos enfoques.
Las emisiones de gases distintos del CO2 se estiman como el producto de los factores de
emisión y los datos de actividad. Los métodos del IPCC utilizan también datos auxiliares
13
Véase la decisión 4/CP.15 y la parte III del anexo III del Resultado de Durban, relativo a la labor del Grupo de
Trabajo Especial sobre la cooperación a largo plazo en el marco de la Convención (Decisión 2/CP.17); los
países desarrollados utilizarán las Directrices del IPCC de 2006 para los inventarios nacionales de gases de
efecto invernadero.
14
Además, la Orientación sobre las buenas prácticas para uso de la tierra, cambio de uso de la tierra y
silvicultura de 2003 ofrece tres métodos alternativos para tratar los productos madereros.
15
En el contexto del IPCC, tierras forestales que se mantienen como tales.
16
Los métodos se presentan en la sección 3.1.4 de la Orientación sobre las buenas prácticas para uso de la
tierra, cambio de uso de la tierra y silvicultura de 2003 y en el volumen 4, sección 2.2.1 de las Directrices del
IPCC de 2006 para los inventarios nacionales de gases de efecto invernadero. En estas últimas, el método de
variaciones del carbono almacenado se denomina método de diferencia de las reservas. En el capítulo 2 del
volumen 4 de las Directrices del IPCC de 2006 para los inventarios nacionales de gases de efecto invernadero
se establecen las definiciones de ambos métodos.
27
que aportan información útil para seleccionar o aplicar datos de actividad y factores de
emisiones y absorciones, por ejemplo, datos sobre el tipo de bosques, su situación, las
prácticas de su gestión y su historial de alteraciones.
El IPCC describe tres enfoques para suministrar datos de actividad concernientes a
superficies de terreno.17 El enfoque 1 no es espacialmente explícito,18 y solo utiliza las
superficies netas relacionadas con el uso gestionado de las tierras. El enfoque 2 ofrece la
matriz de cambios de uso de las tierras. El enfoque 3 es espacialmente explícito en su
totalidad. Es probable que para aprovechar al máximo las ventajas de los enfoques 2 y 3 se
utilicen datos de teledetección. Los tres enfoques se describen e ilustran en la sección 2.3
de la Orientación sobre las buenas prácticas para uso de la tierra, cambio de uso de la tierra
y silvicultura de 2003 y en la sección 3.3 de las Directrices del IPCC de 2006 para los
inventarios nacionales de gases de efecto invernadero. Los métodos del IPCC requieren la
clasificación y estratificación conexa del bosque, y la superficie de cada estrato. Por lo tanto,
los métodos del IPCC se aplican al nivel de los diferentes reservorios de carbono y de las
emisiones y absorciones sumadas. Esos métodos no requieren necesariamente la
existencia de un inventario nacional forestal oficial.
El IPCC describe métodos con tres grados de detalle llamados niveles. En el recuadro 1 se
resume la definición de “niveles” sobre la base de la descripción proporcionada en la
Orientación sobre las buenas prácticas para uso de la tierra, cambio de uso de la tierra y
silvicultura de 2003. Asimismo, el nivel 1 se denomina también método por defecto, y las
directrices del IPCC están orientadas a suministrar la información que todo país necesita
para aplicar el método de nivel 1, incluidos los factores de emisiones y absorciones y la
orientación sobre la manera de obtener datos de actividad. Por lo general, el nivel 2 utiliza la
misma estructura matemática que el nivel 1, pero los países deben aportar datos
específicos de sus circunstancias nacionales. Habitualmente, esto exige trabajo de campo
para estimar los valores necesarios, según proceda. Los métodos de nivel 3 suelen ser más
complejos, y generalmente conllevan modelización y datos de alta resolución relativos al
uso de la tierra y a los cambios de uso de la tierra. El anexo A ofrece más detalles sobre la
orientación del IPCC, y en el anexo C figuran ejemplos de enfoques de nivel 3 que algunos
países están aplicando.
La estratificación espacial por tipo o alcance de las actividades humanas o por tipo de
bosques debería mejorar la calidad de los resultados en cualquiera de los niveles, por
ejemplo, los bosques se pueden subdividir mediante la utilización de datos auxiliares sobre
el tipo de ecosistema, el clima, la elevación, el historial de alteraciones y/o las prácticas de
gestión. En el recuadro 4 se trata brevemente sobre la estratificación.
Se puede utilizar una combinación de niveles, que mayormente suele ser de los niveles 1 y
2. Para la presentación de informes nacionales sobre gases de efecto invernadero se puede
utilizar cualquier combinación de niveles y enfoques. En el contexto de REDD+, que
requiere información espacialmente explícita para realizar el seguimiento de las actividades
y facilitar la estimación de emisiones y absorciones de gases de efecto invernadero, se
deberá adoptar el enfoque 3.
17
Véase el capítulo 2 de la Orientación sobre las buenas prácticas para uso de la tierra, cambio de uso de la
tierra y silvicultura de 2003, o el volumen 4, capítulo 3 de las Directrices del IPCC de 2006 para los inventarios
nacionales de gases de efecto invernadero.
18
Espacialmente explícito significa que un lugar es identificable sobre el terreno mediante coordenadas
geográficas.
28
Recuadro 1: el concepto de nivel del IPCC
El IPCC ha clasificado los enfoques metodológicos en tres niveles diferentes en función de la calidad de la
información necesaria y el grado de complejidad analítica (IPCC, 2003, 2006).
El nivel 1 utiliza el método de ganancias-pérdidas descrito en las Directrices del IPCC, así como los factores de
emisión por defecto y otros parámetros proporcionados por el IPCC. Podría haber hipótesis simplificadoras con
respecto a algunos reservorios de carbono. Las metodologías de nivel 1 se pueden combinar con datos de
actividades espacialmente explícitos obtenidos por teledetección. El método de variación de reservas no es
aplicable en el nivel 1, debido a los requisitos relativos a los datos (Orientación sobre las buenas prácticas para
uso de la tierra, cambio de uso de la tierra y silvicultura de 2003).
El nivel 2 utiliza generalmente el mismo enfoque metodológico que el nivel 1, pero aplica factores de emisión y
otros parámetros que son específicos de cada país. Los factores de emisión y los parámetros específicos de un
país son los más apropiados para los bosques, las regiones climáticas y los sistemas de uso de la tierra en ese
país. En el nivel 2 podrían ser necesarios datos de actividad altamente estratificados que correspondan a los
factores y parámetros de emisión específicos de un país para regiones determinadas y categorías
especializadas de uso de las tierras. En los niveles 2 y 3 también se pueden aplicar métodos de variación de
reservas que utilicen datos del lugar suministrados por los inventarios forestales nacionales.
En el nivel 3, los métodos de orden superior incluyen modelos y pueden utilizar datos del lugar suministrados por
los inventarios forestales nacionales, adaptados para abordar las diferentes circunstancias nacionales.
Apropiadamente aplicados, estos métodos pueden arrojar estimaciones más precisas que los métodos de
niveles más bajos, y establecer un vínculo más estrecho entre la dinámica del carbono en los suelos y en la
biomasa. Esos sistemas pueden consistir en combinaciones, basadas en el GIS (Sistema de Información
Geográfica), de datos de edad y clase/producción relacionados con los módulos de suelos, que integren varios
tipos de vigilancia y datos. En las zonas en que se produce un cambio de uso de las tierras se realiza un
seguimiento a lo largo del tiempo. Estos sistemas pueden depender del clima, y proporcionan estimaciones con
variabilidad interanual.
El paso del nivel 2 al 3 representa generalmente una reducción en la incertidumbre de las estimaciones de
gases de efecto invernadero, si bien a costa de una mayor complejidad de los procesos de medición y análisis.
Los métodos de niveles más bajos se pueden combinar con los más altos para los reservorios menos
significativos. No es necesario pasar por cada nivel para alcanzar el nivel 3. En muchos casos, puede ser más
simple, y más eficaz en relación con los costos, pasar directamente del nivel 1 al 3, que hacerlo a través de un
sistema de nivel 2 que luego se deberá reemplazar. Los datos recopilados para desarrollar un sistema de nivel 3
se pueden utilizar para elaborar estimaciones provisionales de nivel 2.
1.2 Análisis de categorías esenciales
El análisis de categorías esenciales es el método adoptado por el IPCC para decidir qué
categorías de emisiones o absorciones priorizar en la estimación de inventarios de gases de
efecto invernadero mediante métodos de nivel 2 o 3. Una categoría es esencial si, al
ordenar las categorías por magnitud, contribuye al 95% del total de emisiones y
absorciones, o al 95% de la tendencia de las emisiones y absorciones nacionales. El
análisis de categorías esenciales, incluida su aplicación al sector de uso de la tierra, cambio
de uso de la tierra y silvicultura, se describe en la sección 5.4 de la Orientación sobre las
buenas prácticas para uso de la tierra, cambio de uso de la tierra y silvicultura de 2003,
correspondiente al volumen 1, capítulo 4 de las directrices de 2006.
Probablemente, el análisis de las categorías esenciales deberá ser iterativo; podría ser
preciso establecer el orden inicial mediante métodos de nivel 1, dado que al principio no se
sabrá cuáles son las categorías esenciales. Por lo general, las actividades de REDD+ no
son categorías reconocidas en la metodología de inventario del IPCC, pero en el caso de la
deforestación, la Orientación sobre las buenas prácticas para uso de la tierra, cambio de
uso de la tierra y silvicultura de 2003 sugiere que se incluyan las conversiones de bosques a
otros usos de las tierras que contribuyen a la deforestación, y se trate la deforestación como
categoría esencial si el resultado es mayor que el de la categoría más pequeña considerada
esencial mediante el uso de las categorías reconocidas. Evidentemente, este enfoque se
podría hacer extensivo a otras actividades de REDD+. Además, el IPCC proporciona
29
criterios cualitativos para identificar las categorías esenciales; uno de ellos es que se
consideren esenciales las categorías respecto de las cuales se están reduciendo las
emisiones o aumentando las absorciones. Dado que este criterio cualitativo se aplicará
probablemente a las actividades de REDD+, tal vez se las debería considerar esenciales,
aun cuando no haya habido ninguna decisión de la Conferencia de las Partes a ese
respecto.
En la aplicación del análisis de categorías esenciales,19 la Orientación sobre las buenas
prácticas para uso de la tierra, cambio de uso de la tierra y silvicultura de 2003 pregunta si
determinadas subcategorías son significativas. Las subcategorías son la biomasa, la
materia orgánica muerta y los suelos. Las subcategorías significativas (o reservorios) son
los que representan al menos un 25-30% de las emisiones y absorciones de la categoría a
la que pertenecen. Para las categorías que no son significativas, los países pueden utilizar
métodos de nivel 1 si no disponen de datos específicos del país. La identificación de las
subcategorías esenciales facilita la asignación estratégica de recursos adicionales para
recopilar datos nacionales específicos y, además, centra los esfuerzos por reducir
incertidumbres relacionadas con esas subcategorías esenciales.
La CMNUCC decidió20 que entre los niveles de referencia de las emisiones forestales y/o
los niveles de referencia forestal no debían excluirse los reservorios significativos. La
Conferencia de las Partes no ha determinado si, en este caso, la definición de “esencial” es
la misma que la utilizada por el IPCC para el análisis de categorías esenciales, pero esa
sería una posibilidad.
1.3 Definición de buenas prácticas
El concepto de buenas prácticas sustenta la Orientación sobre las buenas prácticas para
uso de la tierra, cambio de uso de la tierra y silvicultura de 2003 y las Directrices del IPCC
de 2006 para los inventarios nacionales de gases de efecto invernadero. Según el IPCC,21
por buenas prácticas se entienden los inventarios cuyas estimaciones no son excesivas ni
escasas, en la medida en que se pueda determinar, y cuyas incertidumbres se minimicen
tanto como sea posible. Esta definición no conlleva ningún nivel de precisión predefinido,
pero se orienta a maximizar la precisión sin introducir ningún sesgo, teniendo en cuenta el
nivel de recursos razonablemente disponibles para la elaboración de inventarios de gases
de efecto invernadero. Ese nivel de recursos está implícitamente definido por el proceso
internacional de examen de los inventarios supervisado por la CMNUCC.
El concepto de buenas prácticas abarca también cuestiones transversales pertinentes al
desarrollo de inventarios de gases de efecto invernadero. Esto incluye la recopilación de
datos, en particular las estrategias de muestreo, la estimación de incertidumbres, la elección
metodológica basada en la identificación de las categorías esenciales (aquellas que en
mayor medida contribuyen al nivel absoluto y a la tendencia de las emisiones y
absorciones), la garantía y el control de la calidad, y la coherencia de las series temporales.
La garantía y el control de la calidad entrañan, entre otras cosas, la validación (definida
como verificaciones de coherencia interna) y pueden incluir la verificación, definida como
verificaciones respecto de estimaciones independientes o, al menos, independientemente
19
Según se establece en la sección 3.1.6 de la Orientación sobre las buenas prácticas para uso de la tierra,
cambio de uso de la tierra y silvicultura de 2003 y los árboles de decisión facilitados por dicha publicación.
20
Véase el anexo de la decisión 12/CP.17 y el párrafo 2, nota 1 de pie de página del documento -/CP19
(Modalidades de los sistemas nacionales de vigilancia forestal)
21
Véase la sección 1.3 de la Orientación sobre las buenas prácticas para uso de la tierra, cambio de uso de la
tierra y silvicultura de 2003, o la sección 3 del panorama general, en el volumen 1 de las Directrices del IPCC de
2006 para los inventarios nacionales de gases de efecto invernadero.
30
recopiladas. Los datos de teledetección pueden ser útiles a los fines de la verificación, así
como de la recopilación de inventarios de gases de efecto invernadero, a condición de que
sea independiente, es decir, que no se haya utilizado previamente para recopilar el
inventario.
Las buenas prácticas conllevan los siguientes principios generales:

Transparencia (documentación suficiente para que los examinadores puedan
evaluar en qué medida se han cumplido los requisitos de buenas prácticas)

Integridad (se deben estimar y notificar todas las categorías pertinentes de
emisiones y absorciones)

Coherencia (las diferencias entre los años deben reflejar las diferencias relativas a
emisiones y absorciones, y no los cambios metodológicos o de disponibilidad de
datos)

Comparabilidad (las estimaciones de inventario deben ser comparables entre los
países)

Exactitud (se conseguirá mediante el uso de métodos diseñados para que no se
produzcan subestimaciones ni sobreestimaciones)
El uso de datos de teledetección puede exigir especial atención a la coherencia, dado que
los satélites se retiran del servicio y se sustituyen por otros nuevos, y los medios de
utilización de las imágenes evolucionan.22 Esto puede afectar a las series temporales de
estimaciones de emisiones y a la coherencia con los datos históricos necesarios para
establecer niveles de referencia de las emisiones forestales o niveles de referencia forestal.
Según se describe más adelante, esos niveles de referencia permiten evaluar el desempeño
de las actividades de REDD+. En la Orientación sobre las buenas prácticas para uso de la
tierra, cambio de uso de la tierra y silvicultura de 2003 y las Directrices del IPCC de 2006
para los inventarios nacionales de gases de efecto invernadero se proporciona orientación
general para mantener la coherencia.23 Además, se deberían aplicar técnicas que
minimizaran el sesgo, aun cuando las fuentes de datos cambiaran a lo largo del tiempo
(recuadro 8 y sección 3.6). En el anexo A se ofrece un resumen detallado sobre la
orientación del IPCC.
1.4 Consideraciones sobre el diseño de un sistema nacional de
vigilancia forestal
La 19ª reunión de la Conferencia de las Partes (COP19)24, celebrada en Varsovia en 2013,
reafirmó, en consonancia con la decisión 4/CP.15, que los sistemas nacionales de vigilancia
22
El anexo B incluye una lista de los satélites pertinentes disponibles en el momento de elaboración del
presente documento.
23
Véase la sección 5.6 de la Orientación sobre las buenas prácticas para uso de la tierra, cambio de uso de la
tierra y silvicultura de 2003 (Coherencia de las series temporales y cambio metodológico), o el volumen 1,
capítulo 5, de las Directrices del IPCC de 2006 para los inventarios nacionales de gases de efecto invernadero
de 2006 (Coherencia de las series temporales).
24
Decisión 11/CP.19: Modalidades de los sistemas nacionales de vigilancia forestal. El resumen se ofrece con
miras al examen subsiguiente en el marco del documento sobre métodos y orientación; sírvase consultar el texto
31
forestal (NFMS) se deberían guiar por las directrices y la orientación más recientes del IPCC
adoptadas o alentadas por la COP. Los NFMS deberían suministrar datos e información
transparentes, coherentes en el tiempo y apropiadas para la medición, notificación y
verificación de las actividades de REDD+, y compatibles con las decisiones sobre medidas
de mitigación apropiadas para cada país. Esos sistemas se deberían basar en los sistemas
existentes; posibilitar la evaluación de diferentes tipos de bosques, incluidos los bosques
naturales, con arreglo a la definición de un país; ser flexibles, y permitir la introducción de
mejoras. Un NFMS deberá reflejar, según proceda, un enfoque progresivo. Esto comienza
con la elaboración, a escala nacional, de estrategias o planes de acción, políticas, medidas
y actividades de desarrollo de la capacidad; continúa con la aplicación de esos instrumentos
y, posiblemente, un ulterior fortalecimiento de la capacidad, el desarrollo y la transferencia
de tecnología, y actividades de demostración basadas en los resultados; en última instancia
evoluciona hacia medidas basadas en los resultados que se deberían evaluar, notificar y
verificar plenamente.25 La COP reconoció que los NFMS de las Partes podían proporcionar
información apropiada sobre la manera en que se abordaban y observaban las
salvaguardias establecidas en la decisión 1/CP.16. Una decisión separada, adoptada en la
COP19, estipula que la información sobre la manera en que se abordan y observan las
salvaguardias establecidas en la decisión 1/CP.16 se deberá transmitir mediante
comunicaciones nacionales y, voluntariamente, por medio de la plataforma web de REDD+,
en el sitio web de la CMNUCC,26 una vez que haya comenzado la ejecución de las
actividades de REDD+ y como requisito previo para obtener y recibir pagos basados en los
resultados.
Aunque ello no se especifica en la decisión COP19, en el documento sobre métodos y
orientación se supone que, al tiempo que se desarrollan los sistemas existentes, un NFMS
podría incluir a diversas partes interesadas, tales como autoridades nacionales encargadas
de cuestiones relativas a las tierras forestales,27 organismos encargados de recopilar datos
nacionales tales como información censal, organismos responsables de estimar las
emisiones y absorciones de gases de efecto invernadero relacionadas con los bosques en
el contexto de las estimaciones nacionales de inventario de gases de efecto invernadero y,
posiblemente, representantes de partes interesadas, incluidos representantes comunitarios
y del sector privado. En función de las circunstancias nacionales, el NFMS podría
desempeñar también otras funciones.
1.4.1 Medición, notificación y verificación
La 19ª reunión de la Conferencia de las Partes (COP19)28 convino en que los datos y la
información utilizados por las Partes para estimar las emisiones y absorciones
antropógenas relacionadas con las actividades de REDD+ debían ser transparentes,
coherentes en el tiempo y compatibles con los niveles de referencia de las emisiones
forestales (FREL) y los niveles de referencia forestal (FRL) que las Partes presentarán en
virtud de las disposiciones recogidas en la decisión 12/CP.17. La decisión sobre medición,
notificación y verificación adoptada por la COP19 alienta a mejorar los datos y las
metodologías y, al mismo tiempo, preservar la coherencia con los FREL y los FRL. Se pide
a las Partes que deseen recibir pagos por medidas basadas en los resultados relacionadas
con actividades de REDD+, que presenten, junto con los informes bienales de actualización,
un anexo técnico con información sobre los FREL y los FRL evaluados; los resultados de la
completo de la decisión para obtener una comprensión cabal del acuerdo alcanzado en Varsovia con respecto a
REDD+.
25
Véanse los párrafos 73 y 74 de la decisión 1/CP.16
26
Véase http://unfccc.int/redd
27
Esas autoridades podrían incluir a los responsables de silvicultura, agricultura y medio ambiente.
28
Decisión 14/CP.19: Modalidades para la medición, notificación y verificación.
32
ejecución de actividades de REDD+ expresados en toneladas de dióxido de carbono
equivalente por año; la demostración de coherencia entre los resultados y los FREL y FRL;
la información que permita reconstruir los resultados; y una descripción del sistema nacional
de vigilancia forestal. La información contenida en el anexo técnico se analizará; se
publicarán sus resultados y se identificarán aspectos que se deban mejorar. La COP19
convino en que podrían ser necesarias otras modalidades de verificación en el contexto de
enfoques basados en el mercado.
1.4.2 Niveles de referencia
En virtud de la decisión 12/CP.17, de 2011, se estableció que los FREL y los FRL fueran los
niveles de referencia para evaluar el desempeño en la ejecución de las actividades de
REDD+; que se los estableciera de manera transparente, teniendo en cuenta los datos
históricos; que se pudieran adaptar a las circunstancias nacionales; y que mantuvieran la
coherencia con las estimaciones de emisiones y absorciones antropógenas enunciadas en
el inventario de gases de efecto invernadero de cada país. La misma decisión invitaba a los
países en desarrollo a presentar voluntariamente sus niveles de referencia. En 2013, la
COP celebrada en Varsovia decidió que los FREL y los FRL presentados en virtud de las
disposiciones de la decisión 12/CP.17 fueran objeto de una evaluación técnica. Un anexo
de la decisión adoptada por la COP19 proporciona información sobre el alcance de la
evaluación, que incluye la coherencia con las estimaciones de emisiones y absorciones
concernientes a las actividades de REDD+; la manera en que se han utilizado los datos
históricos (incluida cualquier modelización); la transparencia, exhaustividad y exactitud; la
coherencia de la definición de bosque con las definiciones utilizadas para la presentación de
otros informes internacionales; la inclusión de las hipótesis sobre futuros cambios de las
políticas nacionales incluidas en los niveles de referencia; los reservorios y gases incluidos
y la justificación de la omisión de reservorios y gases que se hubiesen considerado no
significativos; y la actualización de la información prevista por el enfoque progresivo
establecido en el documento 12/CP.17.
La COP19 reconoció la importancia de abordar las causas de la deforestación y la
degradación forestal, su complejidad y su vínculo con los medios de subsistencia, los costos
económicos y los recursos nacionales. Se alienta a las Partes, las organizaciones
pertinentes y el sector privado a trabajar conjuntamente para hacer frente a las causas de la
deforestación y la degradación forestal, e intercambiar información, en particular por
conducto de la plataforma web del programa REDD+ de la CMNUCC. Desde una
perspectiva técnica, la recopilación de pruebas para evaluar las relaciones exige la
cuantificación del efecto causado por los factores que propician las emisiones y
absorciones, entre ellos las causas directas tales como la presión de la agricultura comercial
o de subsistencia, la extracción de madera con fines comerciales, la recolección de leña y la
producción de carbón, las políticas de conservación y sostenibilidad y otros factores
impulsores de políticas. A efectos de la estratificación y la coherencia entre los datos
históricos y los niveles de referencia podría ser conveniente tener en cuenta los aspectos
impulsores.
1.4.3 Enfoques subnacionales
En el marco de la CMNUCC, REDD+ se orienta a la aplicación en el plano nacional; en
otras palabras, las emisiones y absorciones se cuantifican en el contexto de los inventarios
33
nacionales de gases de efecto invernadero notificados mediante los informes bienales de
actualización, y el desempeño medido respecto de los niveles nacionales de referencia
(FRL y FREL). La aplicación en el plano nacional reduce las preocupaciones relacionadas
con el grado de compromiso respecto del proyecto, y especialmente el riesgo de fugas.29 No
obstante, las actividades nacionales de demostración (las que abarcan un área significativa
pero no se extienden a toda la zona de cobertura), se reconocen como una medida
provisional para la ejecución de REDD+ en el ámbito nacional, con inclusión de la vigilancia
forestal subnacional. De conformidad con los Acuerdos de Cancún, la plena aplicación de
medidas basadas en los resultados requerirá el establecimiento de sistemas nacionales de
vigilancia forestal. Además, existen algunas otras cuestiones relativas al compromiso
subnacional, por ejemplo, podría ser preciso evaluar las fugas en un país, un estado o
provincia, o ámbito del proyecto. Al establecer sistemas subnacionales es importante
considerar de qué manera el sistema se integrará coherentemente en el sistema nacional
general, y qué componentes (en particular la teledetección) se pueden producir fácilmente
en el nivel nacional para su uso en las estimaciones subnacionales.
1.4.4 Definición de bosque
Se necesita una definición de “bosque” para determinar si ha habido deforestación o
forestación o reforestación e identificar las áreas en las que podría tener lugar la
degradación y otras actividades relacionadas con REDD+.
En la Orientación sobre las buenas prácticas para uso de la tierra, cambio de uso de la
tierra y silvicultura de 2003 del IPCC se definen como “tierras forestales” toda la tierra con
vegetación leñosa coherente con umbrales utilizados para definir las tierras forestales en el
inventario nacional de GEI subdivididas a nivel nacional y cultivadas y no cultivadas, y
también por tipo de ecosistema, según se especifica en las Directrices del IPCC. También
comprende sistemas con vegetación actualmente inferior al umbral de la categoría de tierras
forestales, pero que se espera que lo rebase. En las Directrices del IPCC de 2006 para los
inventarios nacionales de gases de efecto invernadero, la definición de tierras forestales
alude a valores de umbral. Por consiguiente, el IPCC prevé que los países tendrán una
definición de tierras forestales con umbrales cuantitativos.
En el contexto de la CMNUCC no se ha acordado una única definición a los fines de
REDD+. En general, los países tendrán una definición de “bosque”, por lo que la COP
decidió que, como parte de las directrices para la presentación de información relativa a los
niveles de referencia forestal, las Partes deberían proporcionar la definición de “bosque”
utilizada y, si esta fuera diferente de la utilizada en el inventario nacional de gases de efecto
invernadero o en la presentación de informes ante otras organizaciones internacionales,
explicar por qué y cómo se escogió la definición utilizada en la descripción de los niveles de
referencia de las emisiones forestales y/o los niveles de referencia forestal.30
Los países que aún no tienen una definición de “bosque” podrían tener en cuenta que a los
fines del Protocolo de Kyoto la definición es la siguiente: “Bosque”: superficie mínima de
tierras de entre 0,05 y 1,0 hectáreas (ha) con una cubierta de copas (o una densidad de
población equivalente) que excede del 10 al 30% y con árboles que pueden alcanzar una
altura mínima de entre 2 y 5 metros (m) a su madurez in situ. Un bosque puede consistir en
29
Por fuga se entiende el desplazamiento de la actividad forestal fuera de la zona vigilada. Los enfoques
nacionales contribuyen a hacer frente a las fugas, por cuanto todo el país está cubierto. En cuanto a los
enfoques que simplemente vigilan el área del proyecto, es mayor el riesgo de que se pasen por alto algunas
emisiones debidas a fugas.
30
Véase el anexo de la decisión 12/CP.17, Directrices para la presentación de información sobre los niveles de
referencia
34
formaciones forestales densas, donde los árboles de diversas alturas y el sotobosque
cubren una proporción considerable del terreno, o bien en una masa boscosa clara. Se
consideran bosques también las masas forestales naturales y todas las plantaciones
jóvenes que aún no han alcanzado una densidad de copas de entre el 10 y el 30% o una
altura de los árboles de entre 2 y 5 m, así como las superficies que normalmente forman
parte de la zona boscosa pero carecen temporalmente de población forestal a consecuencia
de la intervención humana, por ejemplo de la explotación, o de causas naturales, pero que
se espera vuelvan a convertirse en bosque”.31
En la elaboración de un sistema nacional de vigilancia forestal (NFMS), los países deberán
determinar si tienen una definición de “bosque” y, de no tenerla, establecer una. Las
definiciones pueden diferir en cuanto a la cobertura del ecosistema, lo que puede tener un
efecto significativo en la estimación de emisiones y absorciones relacionadas con las
actividades de REDD+ y la asignación para la actividad (recuadro 2). Por lo tanto, las
definiciones se deberían utilizar coherentemente a lo largo del tiempo, y la definición
empleada para establecer el nivel de referencia forestal o el nivel de referencia de las
emisiones forestales deberían ser las mismas que las utilizadas ulteriormente en actividades
de medición, notificación y verificación.
La CMNUCC hace cada vez más hincapié en la diversidad y multifuncionalidad de los
bosques, así como en la diferencia entre bosques naturales y plantaciones. Los Acuerdos
de Cancún especifican que las medidas de mitigación de REDD+ no deben alentar la
conversión de bosques naturales y que, consiguientemente, la definición de “bosque”
debería permitir la distinción de los bosques naturales.
Es importante que las definiciones nacionales de “bosque” respalden una clasificación fiable
del uso de la tierra y el cambio de uso de la tierra y, con ello, la estimación de las principales
emisiones o variaciones de las reservas. Se debería tener en cuenta la capacidad para
detectar la transición entre los tipos de tierras a las que se aplica la definición nacional de
“bosque”. Por ejemplo, la superficie mínima establecida en la definición de “bosque” puede
tener repercusiones en la resolución espacial de las imágenes obtenidas para detectar
variaciones. Además, la escala, intensidad y distribución espacial pueden influir en la
capacidad para realizar el seguimiento de los aspectos impulsores de la variación
identificados.
La definición del IPCC requiere que los bosques se subdividan en gestionados y no
gestionados. Esto se debe a que las variaciones de las reservas de carbono y las emisiones
de gases de efecto invernadero en las tierras no gestionadas no se notifican con arreglo a
las directrices del IPCC, a pesar de que esa notificación se exige en relación con tierras no
gestionadas que estén sujetas a cambio de uso.32 La definición detallada de tierra “no
gestionada” puede variar de un país a otro, pero las definiciones nacionales se deberían
aplicar coherentemente a lo largo del tiempo porque, de otro modo, las variaciones
evidentes en las emisiones podrían reflejar las diferentes interpretaciones de las
definiciones, en vez de los efectos de las actividades de REDD+.
31
En la evaluación de los recursos forestales de 2010, la FAO define “bosque” como tierra que abarca más de
0.5 hectáreas con cubierta de árboles cuya altura es superior a 5 metros y una cubierta de copas de más del 10
por ciento, o árboles capaces de alcanzar estos límites mínimos in situ. No incluye la tierra sometida a un uso
predominantemente agrícola o urbano. El límite de superficie corresponde a la gama mencionada en la
definición del Protocolo de Kyoto, y el de la altura es el máximo posible establecido en ese instrumento.
32
Orientación sobre las buenas prácticas para uso de la tierra, cambio de uso de la tierra y silvicultura de 2003,
capítulo 2, página 2.5
35
Las definiciones nacionales de “bosque” seleccionadas y utilizadas por los sistemas
nacionales de vigilancia forestal deberían estar documentadas y justificadas, ser coherentes
en el tiempo y capaces de abarcar las emisiones y absorciones derivadas de las principales
actividades.
Recuadro 2: Examen de diversas definiciones de “bosque” y sus repercusiones en la determinación de
los niveles de referencia de las emisiones: estudio sobre Indonesia (Rominjin, E., y otros, 2013)
Un estudio comparativo reveló los efectos, en el caso de Indonesia, de la aplicación de tres definiciones
diferentes de “bosque”. Según el estudio, la superficie total de deforestación entre 2000 y 2009 era de 4,9
millones de hectáreas si se aplicaba la definición de la FAO; 118% más que si se aplicaba una definición
centrada en los bosques naturales, y 27% más que si se aplicaba la definición nacional.
El estudio determinó que era importante tener una clase separada de plantación forestal para considerar la
conversión de bosques naturales a plantaciones forestales, en razón de las amplias consecuencias que ello
conlleva para estimar y asignar las emisiones. En el análisis, la conversión de bosques naturales a plantaciones
forestales solo se identificó como “deforestación” con arreglo a la definición de bosque natural, pero como
“degradación”, según las otras dos definiciones.
En el estudio se observó que el establecimiento de plantaciones en bosques naturales puede provocar grandes
emisiones de CO2, especialmente en las turberas. Es importante que esas emisiones de CO2 se consignen, bien
sea como deforestación o como degradación, en función de la definición adoptada. Se determinó que era
importante armonizar las definiciones de “bosque” en cada país. La misma definición de “bosque” se debería
utilizar en todo el país y para diferentes años, con el fin de realizar el seguimiento de REDD+, estimar las
superficies deforestadas y degradadas, evaluar los factores que impulsan la deforestación y determinar los
niveles de referencia de las emisiones forestales y los niveles de referencia forestal.
1.4.5 Uso de información existente
Uno de los requisitos desarrollar un sistema de vigilancia forestal consiste en determinar las
lagunas de conocimientos, identificar las necesidades de información y priorizar los trabajos
consiguientemente. Los conocimientos disponibles, con las mejoras que fuesen necesarias,
se pueden utilizar para aumentar la rapidez y la eficiencia en el desarrollo de un sistema de
vigilancia forestal, siempre que las deficiencias se puedan subsanar sin introducir sesgos
significativos. El establecimiento de una base de datos integral con la información existente,
tal vez por medio del NFMS, revelará los elementos disponibles y facilitará el
establecimiento de prioridades.
La orientación del IPCC no requiere inventarios nacionales forestales ni ningún otro sistema
de parcelas establecidos y evaluados sistemáticamente, pero en caso de que esos sistemas
existieran, se los podría integrar en el sistema de vigilancia forestal. Los inventarios
nacionales forestales existentes (recuadro 3) u otros datos de las parcelas, se pueden
utilizar en los enfoques relativos a variaciones de las reservas o ganancias y pérdidas
(secciones 2.1.1 y 2.1.2), si bien podría ser preciso establecer parcelas adicionales (donde
las parcelas originales subestiman algunas partes de la población) o utilizar datos auxiliares
en caso de un enfoque basado en modelos. El anexo D proporciona información general
sobre muestreo y enfoques basados en diseños y modelos.
Las parcelas no utilizadas para estimar emisiones o absorciones pueden ser útiles a los
fines de la verificación. La modelización alométrica o de otra índole será necesaria para
estimar la biomasa y el carbono a partir de los datos de los árboles y las parcelas, dado que
es poco probable que los antiguos inventarios forestales se hayan concebido para consignar
directamente todo el carbono de la biomasa (véase la sección 2.1.1). Tal vez ya existan
modelos alométricos o de otra índole para convertir los datos de los inventarios forestales
en estimaciones de la biomasa y el carbono superficiales y subterráneos; además, los
estudios complementarios pueden subsanar las deficiencias relativas a otras especies
principales de tipos de bosques y zonas ambientales identificados. Los ensayos de
crecimiento y rendimiento, los experimentos forestales y otras fuentes de datos sobre
calidad de que disponen las universidades u otros organismos de investigación pueden ser
36
útiles para elaborar modelos de verificación. Los límites espaciales, ambientales o de otro
tipo, de esos modelos, determinarán a fin de asegurar que no se apliquen fuera del ámbito
de pertenencia, dado que ello podría introducir un sesgo. Toda deficiencia, especialmente
en el modelo alométrico subterráneo o en el de la relación raíz-vástago, se podría subsanar
mediante nuevos estudios específicos.
La aplicación eficaz de estrategias y modelos de muestreo suele depender de la
estratificación en función de las condiciones climáticas (precipitaciones, temperatura) o
ambientales en general (altitud, topografía, tipo de suelo) que pueden estar integradas en
zonas biogeoclimáticas. Asimismo, esos datos se pueden utilizar directamente para elaborar
índices de crecimiento (por ejemplo, productividad primaria neta) o como aportación a los
modelos de crecimiento o la predicción de las proporciones de distribución del carbono. Las
redes de estaciones meteorológicas y los registros históricos se pueden fortalecer mediante
enfoques de modelización espacial orientados a desarrollar superficies climáticas para
incluirlas en los modelos o dar mayor eficacia a la estratificación.
Los datos espaciales, incluidos los mapas de archivo y las bases de datos del Sistema de
Información Geográfica, pueden abarcar la cobertura, el historial de alteraciones, la edad y
el estado de los diferentes tipos de bosques. Los datos de teledetección, en particular los
archivos de esos datos, son una importante fuente de información espacial para la
estratificación; permiten mejorar la identificación de zonas que podrían encerrar un elevado
potencial para un cambio significativo en las reservas de carbono; e identificar áreas
insuficientemente representadas por los instrumentos alométricos existentes. En los casos
en que la cobertura nacional sea incompleta o incoherente, por ejemplo, debido a
limitaciones administrativas o de titularidad, o al uso de diferentes métodos de recopilación
de datos, el trabajo suplementario de expertos locales podría ser una solución eficaz en
relación con el costo.
Con respecto a los diversos tipos de bosques y cambios de uso de la tierra, la dinámica del
carbono del suelo no suele comprenderse cabalmente, pero a través de encuestas
regionales y estudios de investigación es posible disponer de información que permitiría
recrear la cobertura espacial o los factores de emisiones y absorciones en suelos forestales
y sus cambios en respuesta a las alteraciones y la gestión. La ampliación de un conjunto
pequeño y no representativo de datos del suelo para generar una cobertura espacial
suficiente puede ser costosa en vista de la variabilidad del carbono en el suelo y los gastos
que supone la realización de mediciones exactas en cada lugar de muestreo. Existen
algunos modelos basados en procesos que permiten estimar los parámetros del suelo a
partir de principios físicos y fisiológicos. Esos modelos requieren una calibración general
mediante datos climáticos y ambientales, pero podrían ser menos costosos que la
dependencia exclusiva del muestreo, y los conjuntos de datos disponibles se podrían utilizar
para la calibración, a condición de que correspondiesen a las variables del modelo y
estuvieran suficientemente documentados.
37
Recuadro 3: Inventarios nacionales forestales
En muchos países existen inventarios nacionales forestales destinados a apoyar la planificación nacional de las
tierras forestales y cumplir los compromisos o acuerdos internacionales relativos a notificación de datos.
Generalmente, los inventarios nacionales forestales constan de una serie de parcelas (o grupos de pequeñas
parcelas) cuya superficie varía de 0,02 ha a más de 1 ha, establecidas sistemáticamente en el terreno
considerado de interés. Las observaciones y mediciones en esas parcelas difieren ampliamente en todo el
mundo, pero, por lo general, incluyen datos sobre la diversidad de especies arbóreas y arbustivas; aspectos
relativos al tamaño de los árboles (al menos el diámetro a la altura del pecho, pero también la altura y el estado
del tronco y el árbol) y a la topografía en general. Con menos frecuencia, las observaciones o mediciones
incluyen aspectos concernientes a desechos y material muerto, historial del lugar y características del suelo y de
las copas. Integrados con los pertinentes modelos alométricos o de otro tipo, esos datos de inventarios
nacionales forestales proporcionan estimaciones sobre parámetros de población forestal (generalmente
relacionados con la producción o el desarrollo) con una precisión adecuada al nivel de planificación nacional.
Cuando las mediciones en las parcelas se realizan en muchos momentos diferentes, se puede calcular la
variación anual (y la correspondiente variación del carbono) de cada parcela. En el marco de un inventario
nacional forestal, las sucesivas mediciones en una parcela se realizan a intervalos que varían entre apenas un
par de años en entornos de crecimiento rápido, hasta períodos de 5 a 10 años en entornos de crecimiento más
lento, o entornos cuyo acceso y medición son más costosos. Por lo general, cada año se mide una proporción
de todas las parcelas (un cuadro), de modo que el sistema completo se mide en un período de 5 a 10 años para
aliviar el gasto anual de la medición. Heikkinen y otros (2012) describen métodos para dar más precisión a las
b
estimaciones mediante datos de los cuadros (multidimensionales) y datos obtenidos mediante el uso de otros
diseños para el muestreo de inventarios nacionales forestales.
Como sistemas de muestreo basados en un diseño, las estimaciones consignadas en los inventarios nacionales
forestales respecto de los totales, los cambios y las variaciones, serán objetivas a condición de que las
probabilidades de selección de parcelas sigan siendo apropiadas. Las estimaciones del total o las variaciones de
subconjuntos de áreas de bosque original serían posibles si se pudiera agrupar un número suficiente de
parcelas en dominios o estratos, y si todos los puntos del dominio tuviesen una probabilidad mayor de cero de
ser seleccionados para su inclusión en la muestra original. El número de parcelas necesario dependerá de la
variabilidad y la precisión requerida y de la necesidad de detectar fenómenos tales como la deforestación. Los
incrementos o las reducciones seleccionadas o no aleatorias en la base de las tierras forestales determinarán
que con respecto a algunas tierras, las probabilidades de su inclusión serán igual a 0 o, en otro caso, que la
suma de todas las probabilidades sea más de 1, lo que tiende a violar los principios del muestreo basado en un
diseño y, de ese modo, invalida las conclusiones sobre estimaciones objetivas.
Los datos de los inventarios nacionales forestales podrían ser una valiosa fuente de datos sobre factores de
emisión cuando estén (o puedan estar) agrupados según los estratos que se utilizan para las estimaciones en el
contexto de REDD+. Sin embargo, dado que la base territorial pertinente al carbono forestal podría ser bastante
diferente de la población muestreada originalmente en el inventario nacional forestal, y es poco probable que se
destinen aleatoriamente tierras para deforestación u otras actividades de REDD+, no se puede suponer que las
estimaciones del total de carbono o los factores y variables de las emisiones de los inventarios nacionales
forestales serán objetivos. En otro caso, el mejor aprovechamiento de los inventarios nacionales forestales
consistirá en utilizarlos como una fuente de datos de parcelas individuales bien medidas y espacialmente
situadas, en una amplia gama de entornos que se puedan utilizar para capacitación en materia de teledetección,
calibración y verificación, o como contribuciones al muestreo doble o a los sistemas de muestreo basado en
modelos.
En lo que atañe a los inventarios nacionales forestales establecidos sobre una configuración sistemática, el
posible mantener el enfoque de muestreo basado en el diseño. La configuración se podría ampliar utilizando el
mismo sistema para incluir todas las tierras del inventario de carbono forestal (por ejemplo, los bosques situados
en tierras de gestión privada o en tierras clasificadas como agrícolas, urbanas u otras en las que se ajusten a la
definición de bosque adoptada). También podría ser preciso incrementar la intensidad o el número de parcelas
para asegurar que existan suficientes parcelas en los ámbitos en los que se producen, o se pueden producir
variaciones (deforestación o degradación). Sin embargo, a menos que existan otros motivos para mantener un
inventario nacional forestal independiente, esta simple ampliación de una red puede ser relativamente costosa
en comparación con alternativas tales como el muestreo basado en modelos para determinados grados de
precisión.
Aplicados apropiadamente, los métodos basados en inventarios nacionales forestales satisfacen los requisitos
del nivel 3 establecidos en la Orientación sobre las buenas prácticas para uso de la tierra, cambio de uso de la
tierra y silvicultura de 2003 para el depósito de biomasa aérea, a saber: i) enfoque centrado en el mantenimiento
de las tierras forestales como tales, ii) uso detallado de datos de los inventarios nacionales forestales, y iii) uso
de modelos calibrados en consonancia con las circunstancias nacionales y los estimadores estadísticos
objetivos utilizados por los inventarios nacionales forestales, con arreglo al requisito del Orientación sobre las
buenas prácticas para uso de la tierra, cambio de uso de la tierra y silvicultura de 2003 de no sobreestimar ni
subestimar el cambio real, en la medida en que se pueda juzgar. Los inventarios nacionales forestales
establecidos desde hace tiempo están bien documentados en cuanto a la validez y exhaustividad de los datos,
las suposiciones y los modelos. Si bien los nuevos inventarios nacionales forestales tropicales no tienen un
historial tan extenso y probablemente tengan que afrontar otras dificultades relativas a la ubicación de parcelas
38
en países tropicales debido al acceso en los bosques naturales, sus métodos y documentación se pueden basar
en las enseñanzas de los inventarios nacionales forestales históricos adquiridas en relación con diseños de
muestreo, protocolos de campo y estimadores estadísticos.
a
El uso de parcelas permanentes incrementa la precisión de la detección de variaciones (véase la Orientación
sobre las buenas prácticas para uso de la tierra, cambio de uso de la tierra y silvicultura de 2003, sección
5.3.3.3. Si una parcela permanente está deforestada, se establece una nueva que sea compatible con el plan de
muestreo de inventarios nacionales forestales.
b
En este contexto, el término “datos de cuadros” alude a datos de parcelas permanentes muestreadas con
mayor frecuencia que el período de rotación del inventario nacional forestal.
c
La FAO ofrece un análisis básico de la relación entre magnitud y precisión del muestreo (véase National Forest
Assessments Knowledge Reference en http://www.fao.org/forestry/13447/en/).
1.4.6 Selección de los enfoques y niveles apropiados
La selección de niveles y enfoques apropiados para estimar los gases de efecto invernadero
y para otros fines depende de las circunstancias nacionales. En la figura 2 se presenta, en
forma de árbol de decisión, un resumen de los factores esenciales que se han de
considerar. En la sección 1.5 se examina la relación costo-eficacia.
FIGURA 2
Figura 2: Resumen de los factores esenciales pertinentes al diseño del sistema y a la
selección del nivel y el enfoque que se utilizarán para estimar los gases de efecto invernadero.
39
1.5 Relación costo-eficacia
Las decisiones de la Conferencia de las Partes celebrada en Varsovia33 reiteran la
necesidad de contar con el apoyo adecuado y previsible para ejecutar las actividades de
REDD+, establecer un proceso de coordinación del apoyo y vincular la financiación basada
en los resultados con la medición, notificación y verificación, así como con el suministro de
información sobre salvaguardias. La COP19 promovió el apoyo que prestan diversas
fuentes, entre ellas el Fondo Verde para el Clima, en una función esencial, teniendo en
cuenta diferentes enfoques normativos. Asimismo, alentó el uso de la orientación
metodológica adoptada por la COP y pidió que el Fondo mantuviera esa orientación cuando
facilitara financiación basada en los resultados.
La eficacia de la financiación requiere la consideración de los costos del seguimiento, y a
ese respecto el diseño de un marco de política de REDD+ puede influir significativamente.
Las políticas de REDD y los sistemas de seguimiento de la medición, notificación y
verificación (MRV) evolucionarán conjuntamente y, por lo tanto, será preciso diseñar un
sistema de MRV que cumpla los requisitos normativos actuales y futuros conocidos y esté
condicionado a las capacidades técnicas, el desarrollo inicial y gastos ordinarios de
funcionamiento (Böttcher y otros, 2009).
Los países y los organismos internacionales querrán examinar el uso más eficaz de los
recursos humanos y financieros para cumplir los requisitos de medición, notificación y
verificación relacionados con las actividades de REDD+. Esto entraña consideraciones
relativas al diseño, entre ellas:

qué reservorios y actividades podrían ser significativos para determinar el nivel y la
tendencia de las emisiones y absorciones;

evaluación de fuentes de datos existentes y de los costos relacionados con la
adquisición y el procesamiento de nuevas fuentes de datos;

nivel de apoyo y pagos de incentivo, y gastos a largo plazo;

beneficios indirectos derivados de la adopción de medidas, y costo de oportunidad
de las actividades precedentes;

disponibilidad de datos de teledetección de bajo costo;

necesidad de procesamiento previo y gastos conexos;

existencia de conjuntos de datos obtenidos in situ y necesidad de estudios nuevos
o complementarios;

recursos nacionales de apoyo en materia de capacidad humana y financiera para
establecer, mejorar y operar el sistema a largo plazo.
Los diseños deberán tener en cuenta las mejoras y los gastos de funcionamiento a largo
plazo, así como los gastos de establecimiento a corto plazo. Por lo tanto, las
33
Las decisiones de la COP19 sobre financiación se titulan: i) Coordinación del apoyo a la realización de
actividades relacionadas con medidas de mitigación en el sector forestal por parte de los países en desarrollo,
incluidos los arreglos institucionales, y ii) Programa de trabajo sobre la financiación basada en los resultados
para avanzar en la plena realización de las actividades a que se hace referencia en la decisión 1/CP.16, párrafo
70.
40
consideraciones siguientes serán parte del proceso de diseño y contribuirán a reducir el
riesgo de que el programa de medición, notificación y verificación sea insostenible:

Los sistemas de medición, notificación y verificación (MRV) se deberán considerar
como un programa, no como un proyecto, y deberán mantenerse indefinidamente.

Las instancias normativas deberán basar sus consideraciones sobre el diseño del
programa de MRV no solo en la disponibilidad de tecnologías, sino también en
otros factores, entre ellos: definiciones, escala y alcance de las actividades,
mecanismos de financiación, perspectivas para los pagos basados en los
resultados y costos y beneficios nacionales.

La evolución de los presupuestos anuales en todas las fases del programa se
debería considerar desde el principio como parte de la fase de diseño y
establecimiento, a fin de contribuir a asegurar que el programa se pueda financiar
suficientemente.

La fuente de financiación es también una consideración, dado que los donantes
podrían estar más dispuestos a proporcionar fondos para el diseño y las fases de
establecimiento, pero podría ser más difícil conseguir fondos para gastos de
mejoramiento y ejecución del programa a largo plazo.

El reto que plantea la financiación a largo plazo de la fase de ejecución del
programa de MRV no se debería subestimar, en vista de la creciente presión por
mostrar una buena relación costo-eficacia.
La relación costo-eficacia de un programa de MRV dependerá del equilibrio entre la MRV y
otros gastos de REDD+, así como de los beneficios derivados de la participación en
actividades de REDD+. Esto será considerablemente diferente de un país a otro.
Si los gastos de seguimiento de la MRV se distribuyen entre diferentes sectores, un sistema
de seguimiento integrado podría reportar múltiples beneficios para la gestión del uso de la
tierra no relacionada con REDD+ (Böttcher y otros, 2009). Si las ventajas y los beneficios
indirectos en otros sectores, por ejemplo, la gestión optimizada de las tierras, la prevención
y el control de incendios y la vigilancia agrícola se incluyeran en un análisis de costos y
beneficios, los costos de seguimiento de REDD+ se reducirían más aún.
En el apéndice H (Consideraciones financieras) se ofrecen más detalles sobre los costos, y
dos ejemplos extraídos de países cuyas circunstancias nacionales son muy diferentes entre
sí.
La GFOI ha mejorado la cooperación internacional en lo que respecta a recopilación,
interpretación e intercambio de información sobre observación terrestre, y considera que
este es un mecanismo importante y eficaz en relación con el costo, que permite prestar
asistencia a las instancias decisorias en lo concerniente al diseño de sus programas de
MRV.
41
2. Estimación de las emisiones y absorciones
El presente capítulo trata sobre los métodos de estimación identificados por el IPCC;
describe las actividades de REDD+ y proporciona asesoramiento sobre la manera en que
se pueden estimar las emisiones y absorciones conexas, en consonancia con la orientación
del IPCC. El capítulo 3 describe la adquisición de datos de teledetección y obtenidos in situ
para respaldar las estimaciones.
2.1 Métodos de variación del carbono almacenado y de ganancias y
pérdidas
En la Orientación sobre las buenas prácticas para uso de la tierra, cambio de uso de la
tierra y silvicultura de 2003 y en las Directrices del IPCC de 2006 para los inventarios
nacionales de gases de efecto invernadero, el IPCC distingue entre el método de variación
del carbono almacenado y el de ganancias y pérdidas, para estimar las emisiones y
absorciones de CO2 relacionadas con las tasas anuales de variación en todos los
reservorios de carbono.34
2.1.1 Variación del carbono almacenado
Mediante el método de variación del carbono almacenado se estiman las emisiones y
absorciones anuales de CO2, para lo cual, la diferencia en las estimaciones de carbono
almacenado correspondientes a dos momentos dados se divide entre el número de años
abarcados. Estas estimaciones se realizan generalmente a partir de repetidas mediciones in
situ en bosques variables, como parte de un inventario nacional forestal (véase el recuadro
3), o de datos de estudios equivalentes. Los datos de teledetección podrán ser útiles para
mejorar la eficiencia del muestreo en un inventario nacional forestal.35
El IPCC observa que el método de variación del carbono arroja buenos resultados cuando
los aumentos o las disminuciones de la biomasa estimada son relativamente grandes, o
cuando los países disponen de inventarios forestales muy precisos.36 Dado que no todos los
países disponen de un inventario nacional forestal, la aplicación del método de variación del
carbono es limitada, por lo que el asesoramiento del documento sobre métodos y
orientación se centra más en el método de ganancias y pérdidas. Los inventarios nacionales
forestales son una valiosa fuente de información, especialmente en lo que respecta a los
depósitos de biomasa aérea. Ahora bien:

Generalmente los inventarios nacionales forestales se crean para evaluar los
recursos forestales y, consiguientemente, es probable que sean adecuados para
estimar la biomasa en pie comercializable. Los inventarios nacionales forestales
podrían no considerar los componentes no comerciales de biomasa de un bosque,
y por lo general les resulta poco práctico el seguimiento de los depósitos de
34
Para el método de ganancias y pérdidas, véase la ecuación 3.1.1 en las 2003GL, o la ecuación 2.7 en el
volumen 4 de las Directrices del IPCC de 2006 para los inventarios nacionales de gases de efecto invernadero.
En cuanto al método de variación del carbono almacenado, véase la ecuación 3.1.2 de las 2003GL o la ecuación
2.8 en el volumen 4 de las Directrices del IPCC de 2006 para los inventarios nacionales de gases de efecto
invernadero.
35
Véase la sección 2.2 del documento sobre métodos y orientación, relativa a la manera de identificar tipos
esenciales de bosques para las actividades de REDD, y la sección 3.5 sobre estratificación.
36
Véase la página 3.25 de la Orientación sobre las buenas prácticas para uso de la tierra, cambio de uso de la
tierra y silvicultura de 2003, o la página 2.13 del volumen 4 de las Directrices del IPCC de 2006 para los
inventarios nacionales de gases de efecto invernadero.
42
materia orgánica muerta o del carbono del suelo. En los lugares en que esos
depósitos no se han medido es preciso estimarlos por otros medios, normalmente
mediante factores de emisiones y absorciones (sección 3.8). Es poco probable que
los diseños de muestreo de los inventarios nacionales forestales se puedan
optimizar para detectar la deforestación o la degradación,37 lo que incrementa las
incertidumbres en la estimación de emisiones y absorciones (véase el anexo D
sobre muestreo).

Si bien las parcelas experimentales de los inventarios nacionales forestales suelen
estar geográficamente localizadas, por lo general no proporcionan estimaciones
espaciales suficientemente explícitas38 para realizar un seguimiento de los factores
impulsores de REDD+ u orientar respuestas de política a la deforestación o la
degradación.

El establecimiento de una serie temporal de inventarios nacionales forestales
podría llevar 10 años o más. Para estimar las variaciones durante ese período será
preciso considerar métodos alternativos cuando se elabore un sistema de
seguimiento y estimación de los resultados de las actividades de REDD+ relativas a
los gases de efecto invernadero, si ese sistema se basara en un inventario nacional
forestal.
2.1.2 Ganancias y pérdidas
Mediante el método de ganancias y pérdidas se estiman las emisiones y absorciones
anuales de CO2 como la suma de ganancias y pérdidas en los reservorios de carbono
situados en superficies sujetas a actividades humanas. Las variaciones en los reservorios
de carbono se suelen estimar como el producto de una superficie y un factor de emisión o
absorción que indica la tasa de ganancia o pérdida en cada reservorio de carbono por
unidad de superficie. El método de ganancias y pérdidas no requiere un inventario nacional
forestal, si bien la información de un inventario de ese tipo se puede utilizar para derivar los
factores de emisión y absorción y proporcionar datos detallados sobre las causas de las
ganancias o pérdidas de los reservorios de carbono.
Para calcular las emisiones y absorciones mediante el método de ganancias y pérdidas, los
países necesitan datos de actividad, es decir, información sobre el ámbito de las actividades
de REDD+. La mayor parte de los datos de actividad conciernen a áreas suficientemente
desglosadas, de modo que se pueden utilizar para estimar emisiones y absorciones al
combinarlas con factores de emisión y absorción y otros parámetros generalmente
expresados por unidad de superficie. Probablemente la teledetección sea la fuente principal
de suministro de esos datos de superficie.
37
Esto se debe a que, generalmente, los inventarios nacionales forestales están concebidos para estimar los
recursos forestales en su conjunto, no áreas sujetas a variaciones (tales como la deforestación o la degradación
localizada), que representan una pequeña parte de la superficie forestal total. Esto aumenta las incertidumbres.
El muestreo rotativo puede aumentar más aún las incertidumbres en la estimación de clases poco comunes. La
detección de variaciones hace más necesario el uso de parcelas permanentes.
38
Aunque los datos de inventarios nacionales forestales se pueden utilizar para cumplir los criterios de los
enfoques 1 y 2 sobre representación de las tierras (Orientación sobre las buenas prácticas para uso de la tierra,
cambio de uso de la tierra y silvicultura de 2003, capítulo 2.3.2) las intensidades de muestreo muy raramente
2
exceden de 1 parcela/km (Tomppo y otros, 2010, cuadro 2.3), lo que supone una resolución espacial muy baja
para el seguimiento de las actividades de REDD+).
43
Con respecto a las conversiones de bosques para otros usos de las tierras, que se suman
para calcular la deforestación total, el método de ganancias y pérdidas multiplica las
superficies de cambio de uso de las tierras, que se pueden estimar mediante teledetección,
por la diferencia de las reservas de carbono por unidad de superficie, entre el bosque y el
nuevo uso de las tierras. Para las tierras forestales que se mantienen como tales, el método
de ganancias y pérdidas estima la variación anual del carbono de la biomasa aérea como la
diferencia entre el incremento anual de las reservas de carbono debidas al crecimiento , y a
la disminución anual de las reservas debidas a pérdidas derivadas de procesos tales como
la recolección comercial, la recogida de leña39 y otras alteraciones tales como incendios y
plagas (Orientación sobre las buenas prácticas para uso de la tierra, cambio de uso de la
tierra y silvicultura de 2003, capítulo 3.2; Cienciala y otros, 2008). Esta diferencia entre
ganancias y pérdidas (o sea, la variación neta) se puede estimar también mediante parcelas
experimentales representativas de los estratos sujetos a los procesos en cuestión.
Los datos de los inventarios nacionales forestales se pueden utilizar en apoyo del método
de ganancias y pérdidas. En primer lugar, las observaciones de la biomasa y de las
variaciones de carbono en las parcelas de los inventarios nacionales forestales en
diferentes momentos se pueden utilizar para estimar los factores de emisión y absorción
(Ene, y otros, 2012). En segundo lugar, en el contexto de diseños de muestreo apropiados,
los datos sobre uso y cambio de uso de las tierras a escala de parcelas del inventario
nacional forestal pueden ofrecer estimaciones de superficies relativas a categorías
particulares de ese cambio de uso. En tercer lugar, cuando se disponga de ambos tipos de
datos, las verificaciones se podrán realizar mediante comprobaciones cruzadas de datos de
los inventarios nacionales forestales. La elección del método de ganancias y pérdidas o el
método de variación de las reservas en el nivel adecuado40 será objeto de una decisión de
expertos, teniendo en cuenta el estado de los sistemas nacionales de inventario y las
características de los bosques. El árbol de decisión (figura 3) resume esas elecciones. El
árbol de decisión reconoce que, aunque no se utilice directamente para estimar las
emisiones y absorciones relacionadas con las actividades de REDD+, un inventario nacional
forestal podría proporcionar datos útiles para aplicar el método de ganancias y pérdidas, de
modo que, en ese sentido, los enfoques son complementarios. Dado que generalmente no
es práctico utilizar un inventario nacional forestal para medir las variaciones ordinarias de
carbono, materia orgánica muerta o biomasa radicular en el suelo, se necesitan otros
enfoques que permitan estimar las variaciones en esos reservorios (sección 3.9). Las
emisiones de gases de efecto invernadero distintos del CO2 también se estiman mediante
diferentes enfoques (sección 3.9.4).
El documento sobre métodos y orientación se centra en el uso de factores de emisión y
absorción para la aplicación del enfoque de ganancias y pérdidas. En función de la
disponibilidad de datos, esto se puede hacer mediante el uso de datos por defecto
proporcionados en las directrices y la orientación del IPCC (nivel 1), o datos nacionales
pertinentes obtenidos de los muestreos, inventarios forestales o lugares de investigación
(niveles 2 o 3). Los factores de emisión y absorción no representan necesariamente ningún
punto específico sobre el terreno, pero se aplican a diversos estratos (tales como los
factores de las emisiones de CH4 en superficies de turba quemada). Los factores de
emisión y absorción se pueden aplicar en un único momento dado (por ejemplo, pérdidas de
biomasa durante un fenómeno de deforestación) o durante períodos más largos que
permitan representar las ganancias o pérdidas de carbono que se produzcan (por ejemplo,
las pérdidas de carbono del suelo o las ganancias de carbono debidas al rebrote de los
bosques). Los factores de emisión y absorción deberán ser representativos de la escala
39
También podrían ser pertinentes otros datos auxiliares, por ejemplo la entrada de troncos en las plantas de
elaboración, junto con una estimación de las pérdidas intermedias.
40
En razón de las necesidades de datos, el método de variación de las reservas no es compatible con el nivel 1.
44
espacial y temporal a la que se aplican. Los enfoques relativos a factores de emisión y
absorción pueden ser un paso intermedio hacia sistemas de nivel 3 más complejos.
Existen algunos métodos de nivel 3 que se pueden considerar generalizaciones del método
de ganancias y pérdidas. Son más complejos, pero, aplicados apropiadamente, tienen la
ventaja de una mejor representación de las relaciones entre los reservorios y un mayor
detalle espacial. En el anexo C se proporciona más información sobre esos métodos, y se
distingue entre:

modelos representativos calibrados en función de las circunstancias nacionales.
Existe un modelo representativo estadístico para cada estrato o sustrato forestal
identificado;

sistemas basados en grupos, que son una evolución de los modelos representativos,
en los que los grupos específicos se modelizan expresamente, y se suman los
resultados de toda la superficie forestal;

sistemas basados en pixeles, que mediante un seguimiento de pixeles individuales
como unidades de terreno, más que como grupos, producen totales nacionales por
suma de pixeles.
Si bien la integración total del proceso aún no es viable en los sistemas operacionales, los
sistemas basados en grupos y los sistemas basados en pixeles se pueden aplicar como
sistemas integrados que realizan un seguimiento de las transferencias de carbono entre los
reservorios, hacia la atmósfera y lateralmente (por ejemplo, el transporte fluvial). Este
enfoque se denomina balance de masa o método contable.
FIGURA 3
Figura 3: Árbol de decisión para orientar la selección del método de estimación de las
emisiones y absorciones de CO2, dependiente de la existencia o no de un inventario forestal
nacional en un país. Obsérvese que, generalmente, un inventario forestal nacional solo
admitirá la estimación de variaciones en los reservorios de carbono en la biomasa y no en
otros reservorios de carbono.
2.2 Métodos para actividades forestales seleccionadas
Dado que la orientación de IPCC no se refiere específicamente a cada una de las
actividades de REDD+, el asesoramiento ofrecido en el documento sobre métodos y
orientación establece los vínculos necesarios entre la orientación y las actividades
mencionadas. El documento no reproduce la orientación del IPCC, pero establece
referencias cruzadas con esa orientación, en caso necesario. La Orientación sobre las
buenas prácticas para uso de la tierra, cambio de uso de la tierra y silvicultura de 2003
proporciona orientación relativa a las fuentes de datos que se deberán utilizar junto con los
datos de teledetección y terrestres descritos en el presente documento, por ejemplo, sobre
densidades de carbono para usos no forestales de la tierra, y factores de emisión y
absorción relacionados con gases de efecto invernadero distintos del CO 2. El anexo E del
documento sobre métodos y orientación contiene asesoramiento complementario sobre
factores de emisión y absorción asociados a cada actividad de REDD+ para todos los
45
reservorios de carbono y para las emisiones de gases de efecto invernadero distintos del
CO2.
En el documento sobre métodos y orientación se supone que debe haber coherencia
metodológica entre las estimaciones, y que es preciso evitar el doble cómputo de las
emisiones y absorciones. El asesoramiento proporcionado más adelante es coherente, por
cuanto propone que la estratificación forestal y la estimación de densidades de carbono en
todas las actividades de REDD+ sean las mismas. La posibilidad de doble cómputo se evita
gracias al sobre las circunstancias en las que la degradación forestal y otras actividades
concernientes al REDD+ se deberían estimar conjuntamente.
En el método descrito, la superficie de tierra afectada por actividades de REDD+ se
multiplica por la variación en el carbono por unidad de superficie (la densidad de carbono)
en los diferentes reservorios, a fin de estimar las emisiones o absorciones totales de
carbono. El método para combinar las variaciones de la superficie y la densidad de carbono
dependerá del enfoque de muestreo o modelización adoptado por el sistema nacional de
vigilancia forestal. Cuando se utilicen enfoques de muestreo basados en un inventario
forestal nacional u otro tipo de enfoques basados en diseños, las densidades medias de
carbono se pueden estimar a partir de los pertinentes promedios de los estratos. Cuando se
utilizan enfoques basados en modelos se pueden añadir las interferencias identificadas
como variaciones en cada lugar, a fin de determinar el total. La variación en las reservas de
carbono se modeliza para cada tipo de conversión de bosques a otro uso no forestal. En
este método se supone que los inventarios forestales nacionales se utilizarán como una
fuente de datos de parcelas, más que como una extensión para estimar directamente las
actividades de REDD+ (véase en el recuadro 3 un examen de estas cuestiones). Los
métodos descritos en el capítulo 2 se utilizarán con el capítulo 3, que describe la adquisición
de datos relativos a superficie y densidad de carbono, así como las incertidumbres conexas,
e incluye la corrección de posibles sesgos en los datos de superficie.
En la actualidad es muy probable que los países utilicen datos de resolución media para
aplicar las propuestas del documento sobre métodos y orientación. A medida que mejore la
disponibilidad y evolucionen las técnicas de procesamiento, se podrían utilizar cada vez
más otros tipos de datos, incluidos los datos ópticos de alta resolución y de radar.41
2.2.1 Deforestación
Por deforestación se entiende la conversión de tierras forestales a otra categoría de tierras;
en el contexto del IPCC, las posibles categorías son: tierras agrícolas, pastizales,
humedales, asentamientos y otras tierras. El efecto en las emisiones depende del
correspondiente uso de las tierras; por ejemplo, la pérdida de carbono del suelo puede ser
mayor en las tierras agrícolas que en los pastizales permanentes, y continuará algunos
años hasta que los reservorios alterados establezcan un nuevo equilibrio dinámico. Si la
41
No existe una definición común acordada para los términos resolución gruesa, media y alta (también llamada
fina) y, por lo tanto, para lograr una total claridad conviene especificar la resolución numéricamente. Cuando
esos términos se utilizan en el documento sobre métodos y orientación, gruesa se refiere a resoluciones
espaciales de más de 250 metros; media a resoluciones de 10 a 80 metros; y alta a una resolución mejor que 10
metros. Esas gamas están determinadas por las metodologías descritas en el documento sobre métodos y
orientación y por los datos de teledetección disponibles a través de los flujos de datos esenciales del Grupo de
Coordinación de Datos Espaciales (véase la sección 3.4). Las resoluciones intermedias, entre 80 y 250 metros
se asignaría por defecto a la categoría gruesa, como la categoría de resolución más baja adyacente.
46
deforestación se acompaña con un drenaje de los suelos orgánicos, las emisiones
persistirán mientras el suelo se mantenga drenado o permanezca la materia orgánica.42
Los efectos en las emisiones de gases de efecto invernadero pueden reflejar:

la absorción de carbono en la madera recolectada o en otros componentes de la
biomasa;43

el CO2 derivado de la descomposición de la biomasa que permanece en el lugar;

el CO2 y otros gases de efecto invernadero distintos del CO2 producidos por la
incineración de la biomasa que permanece en el lugar o los incendios relacionados
con la deforestación;

CO2 y los gases de efecto invernadero distintos del CO2 de los suelos, debidos a
alteraciones del suelo como consecuencia del nuevo uso de las tierras.
El capítulo 3 de la Orientación sobre las buenas prácticas para uso de la tierra, cambio de
uso de la tierra y silvicultura de 2003 incluye orientación para estimar las emisiones y
absorciones relacionadas con la conversión de una categoría de uso de las tierras, a otra.
No incluye la deforestación como una categoría de conversión única, porque la orientación
se estructura en torno a las estimaciones del efecto de la conversión a la nueva categoría,
más bien que apartada de la categoría anterior. Esto significa que el capítulo 3 de la
Orientación sobre las buenas prácticas para uso de la tierra, cambio de uso de la tierra y
silvicultura de 2003 no ofrece orientación metodológica específica respecto de la
deforestación como tal. Dado que la deforestación es una actividad reconocida con arreglo
al Protocolo de Kyoto, el capítulo 4 de la Orientación sobre las buenas prácticas para uso de
la tierra, cambio de uso de la tierra y silvicultura de 2003, que contiene orientación adicional
para estimar y notificar las actividades concernientes a ese Protocolo, abarca explícitamente
la deforestación. El documento sobre métodos y orientación aboga por estimar la
deforestación como la suma de conversiones de tierras forestales para otros usos
(generalmente tierras agrícolas, pastizales o asentamientos). Para ello, la sección 4.2.6 del
capítulo 4 de la Orientación sobre las buenas prácticas para uso de la tierra, cambio de uso
de la tierra y silvicultura de 2003 establece las necesarias referencias cruzadas con las
secciones del capítulo 3 de dicha publicación. Las secciones pertinentes se enumeran más
adelante en el cuadro 1.
Los métodos que figuran en las secciones de la orientación del IPCC indicadas en el cuadro
1 se pueden utilizar junto con el asesoramiento que se ofrece a continuación para estimar
las emisiones derivadas de la deforestación. Las medidas consisten en:

considerar sucesivamente las cinco posibles
identificadas en el índice i (columna 1 del cuadro 1);

si la conversión correspondiente al valor actual de i no se produce, su contribución
adicional a las emisiones por deforestación para el año en cuestión equivale a cero;
42
conversiones
de
bosques
Véase la sección 2.2.1, suplemento de 2013 a las Directrices del IPCC para los inventarios nacionales de
gases de efecto invernadero: humedales.
43
Incluidos la leña y el carbón vegetal.
47

si la conversión tiene lugar, las emisiones de la nueva superficie convertida se
deberán estimar mediante la metodología proporcionada en la pertinente sección
de la Orientación sobre las buenas prácticas para uso de la tierra, cambio de uso
de la tierra y silvicultura de 2003 (columna 3 del cuadro 1) o, cuando proceda, las
Directrices del IPCC de 2006 para los inventarios nacionales de gases de efecto
invernadero (columna 4 del cuadro 1).
Cuadro 1: Posibles conversiones que contribuyen a la deforestación, y secciones pertinentes
de la orientación del IPCC para estimar las emisiones conexas.
1
2
3
4
Índice
i
Conversión posible
Sección de la Orientación
Sección correspondiente
en las Directrices del
sobre las buenas
prácticas para uso de la
tierra, cambio de uso de
la tierra y silvicultura de
2003 en la que se propone
el método
IPCC de 2006 para los
inventarios nacionales
de gases de efecto
invernadero
1
bosque a tierras agrícolas
3.3.2
Vol. 4, sección 5.3
2
bosque a pastizales
3.4.2
Vol. 4, sección 6.3
3
bosque a humedales
3.5.2
Vol. 4, capítulo 7
4
bosque a asentamientos
3.6.2
Vol. 4, sección 8.3
5
bosque a otras tierras
3.7.2
Vol. 4, sección 9.3
Aun cuando la conversión i no ocurriese en el año en curso, puede haber emisiones
derivadas de los efectos retardados, por ejemplo, en el reservorio de carbono en el suelo 44
derivado de conversiones de este tipo ocurridas en años anteriores. En esos casos, es
preciso utilizar datos históricos para estimar las emisiones de la deforestación.
Generalmente, en los métodos de nivel 1 del IPCC se supone que las tierras dejan de estar
en categoría de conversión 20 años después de ocurrida la conversión. Por consiguiente,
sería razonable basar las emisiones derivadas de la deforestación, en datos de conversión
correspondientes a los últimos 20 años.
Aunque no se dispusiera de datos para ese período, las emisiones derivadas de la
deforestación se podrían estimar, pero revelarían un efecto pasajero a medida que se
acumularan las estimaciones de emisiones retardadas. En los bosques estratificados, por
ejemplo, con arreglo a la evaluación de los recursos forestales (FAO y Centro Común de
Investigaciones, 2012) en bosque primario,45 bosque natural modificado46 y plantaciones
44
Los efectos retardados se consideran en el reservorio de carbono en la tierra a nivel 1. Niveles más altos
pueden considerar expresamente la dinámica de otros reservorios.
45
Bosque natural esencialmente intacto.
46
Bosques con especies de árboles autóctonos que han crecido naturalmente, en los que existen pruebas de
actividades humanas.
48
forestales47 (que también pueden tener diversos sustratos), las medidas de orientación
mencionadas se repiten para cada estrato o sustrato utilizado.
Así, las emisiones derivadas de la deforestación en el año en cuestión son el resultado de
sumar las conversiones de cada tipo de bosque ocurridas en el año en curso, más los
efectos retardados de conversiones ocurridas en cualquiera de las categorías en los 20
años precedentes, o en el período histórico que se esté utilizando.
Los métodos del IPCC señalados en el cuadro 1 abarcan todos los reservorios y gases para
los que existen tecnologías de nivel 1 disponibles, y se pueden considerar que son fuentes
de emisiones significativas derivadas de la deforestación.48 La sección 0 del documento
sobre métodos y orientación proporciona asesoramiento sobre la estimación de superficies
convertidas (que son los datos de actividad requeridos) y sobre la estimación de la biomasa
en las tierras forestales antes de la conversión (en los cálculos del IPCC para cada tipo
posible de conversión esto se representa como la cantidad CBEFORE). En aplicación de los
métodos del IPCC enumerados en el cuadro 1, el proceso del documento sobre métodos y
orientación se describe en la figura 4 y se aconseja lo siguiente:
1)
Estratificar la superficie forestal nacional. La estratificación básica sugerida
consistirá en bosque primario, bosque natural modificado y bosque plantado. Se
pueden utilizar otras estratificaciones, pero esta sugerencia es compatible con la
evaluación de recursos forestales de la FAO. El bosque natural modificado se
puede distinguir por signos de alteración en las copas, detectados mediante datos
de teledetección que revelan un cambio en la reflectancia espectral (Margono y
otros, 2012; Zhuravleva, y otros, 2013), o cambios en la retrodispersión radárica, o
signos de alteración tales como cicatrices por incendios o vías de saca; o mediante
el uso de un inventario forestal nacional. Los bosques primarios no muestran esos
signos aunque hubiesen sido afectados por alteraciones naturales tales como
incendios o ciclones. Los signos de alteración se deberían considerar probatorios
de la modificación del bosque natural, salvo que existieran pruebas de que la
alteración es natural. Los bosques plantados se identifican mediante la información
relativa a superficies plantadas o concesiones, que las empresas forestales
deberán poner a disposición a través del sistema nacional de vigilancia forestal o
de las autoridades locales o nacionales, o por medio de datos de teledetección. Se
deberían establecer sustratos para consignar ecosistemas cuya densidad de
biomasa varía en los tres estratos principales, lo que permitiría tener en cuenta los
diferentes niveles de alteración, incluidos los efectos de los diversos tipos de
gestión. La estratificación se debería orientar a minimizar la variación en la
densidad de la biomasa de un estrato dado (véase el recuadro 4 sobre
estratificación).
47
Bosques compuestos por árboles establecidos mediante plantación o siembra con intervención humana.
Incluyen plantaciones forestales seminaturales con especies autóctonas y plantaciones forestales de especies
exóticas.
48
Según el anexo de la decisión 12/CP.17, los reservorios significativos no deben excluirse en los niveles de
referencia de las emisiones forestales y/o los niveles de referencia forestal, que también deben mantener la
coherencia con los inventarios de gases de efecto invernadero de cada país. Si bien no ha habido ninguna
decisión de la COP en la que se defina el término significativo, el IPCC sugiere (en las figuras 3.1.1 y 3.1.2 de la
Orientación sobre las buenas prácticas para uso de la tierra, cambio de uso de la tierra y silvicultura de 2003)
que los reservorios significativos agrupados como biomasa viva, materia orgánica muerta y suelos son los que
representan entre el 25 y el 30% o más de las emisiones y absorciones para el conjunto de la categoría.
49
2)
Obtener las densidades medias de carbono en la biomasa para cada sustrato
identificado en el paso 1):
a.
Para el bosque primario y el bosque natural modificado las densidades de
biomasa se indican como CBPF y CBMNF, respectivamente. Se las puede
estimar mediante muestreo o a partir del inventario forestal nacional más
reciente, siempre que se disponga de uno con la intensidad de muestreo
suficiente, además de los muestreos adicionales que fuesen necesarios
(anexo D).49 En su conjunto, esas posibilidades se denominarán muestreo.
El muestreo debería tener en cuenta los efectos anteriores, tales como la
tala selectiva (en el caso de los bosques naturales modificados y las
alteraciones naturales, que tendrán menores densidades de carbono de
biomasa. Esto requerirá la elaboración de un historial de la tala y las
alteraciones naturales anteriores, lo que se hará mediante observaciones de
teledetección y observaciones in situ (por ejemplo, registros espaciales de
recolecciones anteriores, superficies afectadas por incendios o ciclones).
Esto se debería utilizar para establecer sustratos, con miras a obtener
densidades de biomasa relativamente uniformes. Si el muestreo procediera
de un inventario forestal nacional, podría proporcionar un volumen de datos
comercializables, en cuyo caso, para estimar la biomasa se necesitarán los
factores de expansión (a fin de convertir los datos de inventario forestal en el
total de biomasa aérea) y la relación raíz-vástago (para estimar la biomasa
radicular sobre la base de estimaciones de la biomasas aérea).50
Se debería consultar con el sistema nacional de vigilancia forestal (NFMS)
para asegurar que los factores de expansión, la relación raíz-vástago y otras
cantidades se utilizaran de manera sistemática en todas las fuentes de
datos, a fin de poder obtener estimaciones de biomasa coherentes.
b.
En cuanto a los bosques plantados identificados en el paso 1, la densidad de
carbono se puede representar como el CBPlantF y, en caso necesario, se
debería estructurar en sustratos. El CBPlantF, dependerá de la estructura de
clases de edad de los bosques plantados existentes y de la tasa de
crecimiento de las especies en cuestión, así como del tiempo de recolección
y la demora media entre la recolección y la reforestación en los ciclos de
plantación específicos. Esta información se debería obtener a través de la
participación de las partes interesadas en el NFMS, y se puede
complementar con series temporales históricas de datos de teledetección.
c.
Al aplicar los métodos señalados en el cuadro 1, para cada sustrato
pertinente de bosque primario, bosque natural modificado y bosque plantado
que sea objeto de deforestación se utilizarán sucesivamente como el valor
CBEFORE indicado por el IPCC, los valores medios CBPF, CBMNF y
CBPlantF respectivamente.
49
La precisión de las estimaciones de un inventario forestal nacional, incluidas las estimaciones de emisiones y
absorciones relacionadas con clases poco comunes, se puede mejorar mediante datos auxiliares de
teledetección con estimadores estratificados (McRoberts y otros, 2006, 2013) y estimadores basados en
modelos (McRoberts, 2010; Gregoire y otros, 2011; Ene y otros, 2012; McRoberts y otros, 2013; Næsset y otros,
2013).
50
Para el nivel 1, los factores de proporcionan en la Orientación sobre las buenas prácticas para uso de la tierra,
cambio de uso de la tierra y silvicultura de 2003, A.1.10 y 3A.1.8, mientras que los correspondientes cuadros del
volumen 4 de las Directrices del IPCC de 2006 para los inventarios nacionales de gases de efecto invernadero
son los cuadros 4.4 (para la relación raíz-vástago) y el cuadro 4.5 (para los factores de expansión de la
biomasa). A niveles más altos se deberían utilizar datos específicos del país.
50
3)
Utilizar datos de teledetección y, si estuviesen disponibles, datos de inventarios
nacionales forestales, junto con un muestreo adicional, en caso necesario (véase la
sección 2.1 y el capítulo 0), así como información disponible del NFMS, con el fin
de estimar la superficie convertida de bosque estratificado de tipo j, para otro uso i
de las tierras. Si la superficie A(j,i) fuera cero, se entendería que no existe
contribución adicional alguna a la tierra deforestada en el año en cuestión, pero
podría haber contribuciones de años anteriores, en valores A(j,i) distintos de cero.
Utilizar valores A(j,i) para el año en curso y los años anteriores del período que se
estudia, como datos de actividad en el método de estimación de emisiones
indicado en el cuadro 1. Según se describe en la orientación del IPCC, es preciso
tener en cuenta el destino de la biomasa talada (utilizada para elaboración
maderera o leña, quemada o abandonada hasta su descomposición in situ).
4)
Las emisiones de cada estrato derivadas del cambio de uso de la tierra se estiman
mediante la multiplicación de la superficie deforestada por el cambio medio de las
reservas de carbono forestal por unidad de superficie (ΔCLC), estimada como la
diferencia entre las reservas de carbono forestal por unidad de superficie antes de
la conversión, y las reservas de carbono forestal por unidad de superficie para el
nuevo uso de la tierra después de su conversión. El IPCC lo representa como
CBefore y CAfter. Los valores CAfter por defecto están disponibles en las Directrices del
IPCC de 2006 para los inventarios nacionales de gases de efecto invernadero.51 La
incertidumbre en las densidades de biomasa C dará lugar a las correspondientes
incertidumbres en las estimaciones de emisiones.
FIGURA 4
Figura 4: diagrama del proceso para estimar las emisiones derivadas de la deforestación y la
degradación
51
Véanse las secciones respectivas de las Directrices del IPCC de 2003 enumeradas en el cuadro 1 en relación
con los valores por defecto de las reservas de carbono en la biomasa eliminadas inmediatamente después de la
-1
conversión (CAFTER; tC ha ) para el uso de las tierras tras la deforestación.
51
Recuadro 4: estratificación
La estratificación es el proceso consistente en añadir una población a otras subpoblaciones o estratos. Por lo
general se realiza con el fin de mejorar la eficiencia del muestreo y puede ser necesaria para posibilitar la
notificación sobre subpoblaciones separadas y diferenciadas (por ejemplo, bosque primario frente a bosque
natural modificado). Mediante la estratificación, los individuos se asignan a grupos relativamente homogéneos,
de modo que los individuos de un estrato se parecerán más probablemente a sus vecinos que a los individuos
de otro estrato. Este agrupamiento limita la varianza en cada estrato, lo que a su vez reduce el número de
muestras necesarias para lograr un grado de precisión general en el muestreo. El muestreo estratificado es uno
de los enfoques de muestreo basado en el diseño más comúnmente utilizados, y permite realizar inferencias
objetivas de las medias, los totales y las varianzas de los estratos.
Para su adecuado funcionamiento, todos los individuos de la población original se deben asignar a uno de los
estratos, sin que haya ninguna superposición ni omisión. Un bosque se puede estratificar de diferentes maneras,
y algunas son más eficaces que otras. El objetivo consiste en aprovechar la información disponible sobre la
población a fin de mejorar la exactitud de la estimación o la utilidad de las inferencias. El tipo de ecosistema
puede ser una base útil para la estratificación (por ejemplo, algunos datos del IPCC dividen los bosques
tropicales en muy húmedos, húmedos, secos y montanosª. Para identificar los estratos forestales se utilizan
comúnmente datos de teledetección, combinados con datos complementarios obtenidos in situ, que representan
los ecosistemas forestales dentro de los límites generales de un bosque mediante el relieve, el clima y otros
factores geográficos pertinentes.
Además, una ulterior estratificación se puede basar en la probabilidad de alteraciones antropógenas. La
identificación de superficies en alto riesgo de deforestación puede contribuir al diseño de sistemas de alerta
temprana y vigilancia específica mediante imágenes de alta resolución. Esto se puede lograr mediante el uso de
un modelo estadístico que clasifique el riesgo de alteración en función de la distancia desde las superficies ya
deforestadas, los determinantes geográficos y la proximidad a otros factores tales como infraestructura de
transporte, explotaciones agrícolas u otras actividades pertinentes, por ejemplo la minería. Tal vez los países
deseen desarrollar un modelo estadístico desde cero, encargar la elaboración de uno, o aprovechar el software
disponible para hacerlo.
Existen programas de modelización espacial múltiple adecuados, entre ellos:
•
Geomod/IDRISI (http://www.clarklabs.org/applications/Forest
•
Land Change Modeler (http://www.clarklabs.org/products/Land-Change-Modeler-Overview.cfm)
•
Dinamica (http://www.csr.ufmg.br/dinamica/)
Combinado con la estratificación, el software del Sistema de Información Geográfica (SIG) puede ser un medio
eficaz para examinar el historial de deforestación y los factores determinantes relacionados con la situación
histórica de la deforestación. Esos factores incluyen:
Distancia a la deforestación existente
Distancia a los asentamientos
Distancia a los mercados
Altura
Tipo de suelo
Distancia a carreteras, vías de ferrocarril o ríos
navegables
Distancia a molinos / plantas de procesamiento
Clase de bosque
Aspecto
Clima
Para estimar la deforestación o degradación, todos esos datos deben estar en formato espacial, de modo tal que
permita vincular las circunstancias específicas de la deforestación con el nivel específico de un factor dado en un
lugar determinado. La modelización de un lugar en el que pueda producirse deforestación o degradación sería
una manera eficaz en relación con el costo, de centrar la actividad en un sistema de alerta temprana y en el uso
estratégico de imágenes de alta resolución.
En los enfoques de muestreo aleatorio estratificado, una vez establecidos los estratos, se realiza una muestra
aleatoria de cada uno de ellos y se hacen inferencias sobre los totales, los promedios y las varianzas. Las
estimaciones de todos los estratos se combinan para conseguir una estimación de la población relativamente
precisa. Se necesita una densidad de muestras suficientes de cada estrato a fin de asegurar la fiabilidad de las
estimaciones, si bien la densidad de las muestras no debe ser idéntica para cada estrato y puede diferir en
función de la varianza, el costo de la medición y el tamaño del reservorio de carbono o el cambio previsto
(anexo D).
Algunos datos con formato espacial son continuos en vez de discretos. Con el fin de definir los estratos, los
datos continuos se pueden dividir arbitrariamente en clases discretas, a condición de que los límites sean
claramente identificables. Alternativamente, existen enfoques de muestreo basados en diseños y modelos que
permiten utilizar datos continuos sin necesidad de agrupamiento por clases. Por ejemplo, los datos continuos
como una variable auxiliar en los enfoques de muestreo basados en la proporción o la regresión.
Nota: ª la lista completa del IPCC incluye: muy húmedo, húmedo con estación seca corta, húmedo con estación
seca larga, seco, montano húmedo, montano seco (véase, por ejemplo, Orientación sobre las buenas prácticas
para uso de la tierra, cambio de uso de la tierra y silvicultura de 2003, cuadro 3A.1.2: Reservas de biomasa
sobre el suelo en bosques regenerados naturalmente,
por categorías generales).
52
2.2.2 Degradación forestal
Hay acuerdo general en que la degradación forestal representa la pérdida a largo plazo del
valor de los bosques, y que la pérdida temporal debida a la recolección o las alteraciones
naturales en bosques gestionados de forma sostenible no constituye degradación.
A los fines de la notificación relativa a REDD+, las reservas de carbono son el valor que se
considera, de modo que la degradación se interpreta en ese contexto como los procesos
que dan lugar a pérdidas de carbono a largo plazo sin cambio de uso de las tierras, ya que
de otro modo sería deforestación. Dado que la gestión sostenible podría tener en cuenta
otros valores de los bosques,52 la degradación basada en la pérdida de carbono a largo
plazo no es necesariamente lo mismo que una gestión forestal insostenible, definida más
ampliamente. En este caso, toda reducción de las reservas forestales de carbono se
estimaría como gestión forestal sostenible, mediante el método descrito más adelante, en la
sección 2.2.4. La degradación puede tener lugar en cualquiera de los tipos de bosque
considerados. En lo que respecta a la estratificación sugerida en la evaluación de recursos
forestales, puede comenzar a partir del bosque primario, aunque no necesariamente. Los
bosques naturales modificados y los bosques plantados no se degradan si el reservorio
medio de carbono se mantiene o aumenta a largo plazo. La degradación, según se
interpreta en el presente documento, se produce en superficies en las que disminuye la
media de las reservas de carbono a largo plazo,53 aun cuando se produzcan aumentos
temporales de esas reservas. Se han hecho estimaciones regionales de degradación en la
gama del 5% al 132% de las emisiones derivadas de la deforestación (Houghton, y otros,
2009), y otras estimaciones se hicieron al 25% y 47% de las emisiones derivadas de la
deforestación (Asner y otros, 2005, Asner y otros, 2010). Si bien el rebrote tendrá un
importante efecto compensatorio, la degradación forestal será probablemente una fuente
considerable de emisiones de gases de efecto invernadero en todo el mundo. La
degradación se caracteriza por un cambio en la estructura forestal y la composición de las
especies, y puede dar lugar a:

pérdida constante de carbono de los reservorios de biomasa y materia orgánica
muerta;

pérdida constante de carbono del suelo, especialmente de los bosques de turba a
raíz del drenaje, incendios o exposición tras una reducción de la densidad de las
copas;

aumento constante de emisiones de gases de efecto invernadero distintos del CO 2,
especialmente debido a los incendios.
Ni en la Orientación sobre las buenas prácticas para uso de la tierra, cambio de uso de la
tierra y silvicultura de 2003 ni en las Directrices del IPCC de 2006 para los inventarios
nacionales de gases de efecto invernadero se identifica la degradación forestal
expresamente, pero dado que se produce en tierras forestales y no entraña deforestación,
las emisiones de gases de efecto invernadero asociadas con la degradación se deberían
estimar mediante las metodologías descritas en la sección 3.2.1 de la Orientación sobre las
buenas prácticas para uso de la tierra, cambio de uso de la tierra y silvicultura de 2003
52
53
Por ejemplo, la biodiversidad, el control de los incendios, la gestión del agua o la capacidad productiva.
Véase el recuadro 6 del texto principal del documento sobre métodos y orientación.
53
titulada Tierras forestales que siguen siendo tierras forestales.54 La detección de la
degradación forestal y la consiguiente estimación de las emisiones de gases de efecto
invernadero resultantes requieren técnicas de observación forestal, datos y recursos fiables.
Los países deberían desarrollar los sistemas y las capacidades disponibles e integrar los
sistemas de medición de la degradación en sus NFMS, de modo que la degradación forestal
se detecte y se mida de manera compatible con la detección y medición de otras
actividades de REDD+.
Numerosos procesos antropógenos y naturales pueden dar lugar o contribuir a la
degradación forestal, por ejemplo, la eliminación insostenible de biomasa de tala o recogida
de leña selectiva; la quema prescrita demasiado frecuente o el drenaje de suelos turbosos.
La presión del clima, los incendios y la infestación de plagas o las enfermedades son
factores que pueden contribuir a la degradación forestal, aunque también pueden ocurrir en
superficies forestales no degradadas. La degradación tendrá un efecto más duradero allí
donde la capacidad de rebrote se vea dificultada (por ejemplo, a raíz de la erosión del suelo,
la pérdida de bancos de semillas o la fragmentación provocada por la deforestación de zonas
aledañas).
La degradación puede ser localizada (por ejemplo, cuando supone la pérdida de árboles o
de grupos de árboles) o generalizada (por ejemplo, por incendios que arrasan muchos miles
de hectáreas). Los patrones varían entre la eliminación selectiva de determinados árboles o
grupos de árboles; en este último caso se suelen generar espacios más susceptibles de una
mayor degradación. La degradación puede producirse después de un único hecho
perturbador o a través de procesos graduales. El uso de la teledetección puede subestimar
significativamente la magnitud de la degradación (indicada por la reducción parcial de la
cubierta de dosel) debido a diversos motivos, en función del tamaño de pixel de la imagen
utilizada y del tiempo transcurrido entre las imágenes obtenidas de la zona en cuestión.
Por ejemplo, en el caso de los doseles completos, tras un fenómeno perturbador, la
teledetección solo permitiría detectar la degradación durante un breve lapso. En otros
casos, la magnitud de la reducción parcial del dosel podría ser inferior a la extensión mínima
detectable por teledetección. El grado de subestimación se puede reducir mediante el uso
de datos de alta resolución espacial y temporal (con los que es más probable detectar las
perturbaciones) y la limitación del análisis de datos, de modo que no permita la transición de
bosque natural modificado a bosque primario (es decir, que una vez que el bosque ha
sufrido una perturbación, se entienda que permanecerá así).
Se aconseja a los países que, al aplicar los métodos del IPCC, sigan los pasos enumerados
más adelante. Si se considera la degradación forestal y la deforestación, las estimaciones
deberán ser coherentes. En particular, la estratificación que se pide es la misma que para la
deforestación, y los pasos 1) y 2) mencionados más adelante son iguales a los pasos 1) y 2)
identificados anteriormente para estimar las emisiones derivadas de la deforestación. El
paso 4) mencionado más adelante no es exactamente igual que el paso 3) relativo a la
deforestación, porque el primero se refiere a una densidad media de carbono a largo plazo,
y este último a un valor actual, si bien los métodos de cálculo son similares y deberían ser
compatibles. La degradación estimada mediante los pasos descritos más adelante tiene en
cuenta las reducciones de las densidades de carbono a largo plazo debidas a las
transiciones entre estratos y sustratos forestales, así como entre los estratos y sustratos
afectados por la actividad humana (o sea bosque natural modificado y bosques plantados).
Los pasos para estimar la degradación son los siguientes:
54
Correspondiente a la sección 4.2 del volumen 4 de las Directrices del IPCC de 2006 para los inventarios
nacionales de gases de efecto invernadero.
54
1)
Paso 1) de la sección sobre deforestación (sección 2.2.1)
2)
Paso 2) de la sección sobre deforestación (sección 2.2.1)
3)
Estimar el cambio anual en CBMNF. Esta cantidad se denominará ΔCBMNF. Se la
puede estimar a partir de la repetición de inventarios nacionales de bosques, si
existiesen, mediante el muestreo descrito más adelante y la utilización del método
de ganancias y pérdidas que figura en la sección 3.2.1.1 de la Orientación sobre
las buenas prácticas para uso de la tierra, cambio de uso de la tierra y silvicultura
de 2003. Se debería tener en cuenta la subestratificación y otros factores, entre
ellos el crecimiento forestal, las talas, la recolección de leña y los incendios.
ΔCBMNF será positivo si CBMNF aumenta, y en otro caso será igual a cero, o
negativo. Establecer fMNF = 0 si ΔCBMNF es positivo o 0, y f MNF = +1 si ΔCBMNF es
negativo.
4)
Estimar el cambio anual de la densidad media de carbono a largo plazo en los
bosques plantados. La densidad media de carbono a largo plazo es el promedio de
la densidad de carbono a través de la rotación forestal, teniendo en cuenta el
crecimiento y la recolección, calculada a lo largo de sucesivas rotaciones
forestales. Esto supone la evaluación del crecimiento y la eliminación de los
bosques debida especialmente a la recolección cuando existe una proporción
importante de bosque plantado recientemente establecido en la zona forestal. Esta
cantidad será LRCBPlantF y el cambio anual será ΔLRCBPlantF. La primera estimación
de LRCBPlantF para el año en curso, que dependerá de la tasa de crecimiento de las
especies en cuestión, la frecuencia de la recolección y la demora media entre la
recolección y la replantación total prevista en el año en curso. Esa información
debería estar disponible a través del sistema nacional de vigilancia forestal, las
autoridades nacionales u operadores comerciales. En el recuadro 5 se ofrece un
ejemplo del tipo de cálculos necesarios. Sustraer del valor actual el valor de of
LRCBPlantF en el año precedente para obtener ΔLRCBPlantF. Este será positivo si
LRCBPlantF aumenta, y en otro caso será cero o negativo. Establecer f PlantF = 0 si
ΔLRCBPlantF es positivo o cero, y fPlantF= +1 si ΔLRCBPlantF es negativo.
55
Recuadro 5: Estimación de la densidad media de biomasa a largo plazo en bosques plantados
La densidad de la biomasa en un bosque plantado sujeto a múltiples recolecciones y subsiguientes crecimientos
mostrará un patrón de diente de sierra como se ilustra en la figura siguiente. Si la replantación es inmediata,
será una fracción, por ejemplo f1, de la densidad de biomasa aérea en el momento de cada recolección. La
fracción f1 suele ser aproximadamente 0,5. Si existiera un retraso significativo (por ejemplo, δt) entre la
recolección y el momento de replantación, y el tiempo entre la replantación y la recolección fuera t1, la densidad
media de biomasa a largo plazo sería P.(f1.(t1/(t1+δt))+r), donde P es la densidad de biomasa aéreaen el
momento de la recolección y r es la relación raíz-vástago. P y r dependerán de las especies, las condiciones del
lugar y las aportaciones de gestión. Si hubiera 0,5 toneladas de carbono por tonelada de biomasa, entonces
LRCBPlantF = (0.5) P.(f1.(t1/(t1+δt))+r). La información básica requerida de las partes interesadas incluye las tasas
de crecimiento y el momento y carácter de la recolección; también se indicará si hay demoras significativas en la
replantación. Para f1 se puede utilizar por defecto el valor 0,5. Se pueden obtener mejores valores mediante
modelos de crecimiento que tengan en cuenta los efectos de la perturbación sobre r. En niveles superiores se
tienen en cuenta otros reservorios de carbono.
-1
Reservas de carbono (t C ha )
Reservas totales de carbono
Reservas promedio de carbono
Reservas de carbono en la biomasa aérea
5)
Estimar, mediante los métodos descritos en el capítulo 3, la transferencia anual de
superficies de bosque primario a bosque natural modificado. Esta cantidad será
ΔAPF>MNF.
6)
Estimar, mediante los métodos descritos en el capítulo 3, la transferencia anual de
superficies de bosque primario a bosque plantado. Esta cantidad será
ΔAPF>PlantF.
7)
Estimar, mediante los métodos descritos en el capítulo 3, la transferencia anual de
superficies de bosque natural modificado a bosque plantado. Esta cantidad será
ΔAMNF>PlantF.
8)
Estimar las emisiones anuales de CO2 derivadas de la degradación (CO2degrad)
mediante la siguiente ecuación. La importancia de los términos individuales se
describe en los pasos anteriores y se reseña en el cuadro 2:
CO2degrad = ΔAPF>MNF [CBPF − CBMNF] + ΔAMNF>PlantF [CBMNF − LRCBPlantF] +
ΔAPF>PlantF [CBPF − LRCBPlantF]
+(fMNF)(AMNF)|ΔCBMNF|+ (fPlantF )(APlantF)|ΔLRCBPlantF|
(1)
La inclusión de una cantidad entre corchetes significa que, si fuera negativa, esa cantidad
se debería tratar como cero, de modo que el término correspondiente no afecte el total de
emisiones derivadas de la degradación. Los multiplicadores fPlantF y fMNF desempeñan
una función similar, con lo que solo las reducciones a largo plazo de las reservas de
carbono contribuyen a la degradación. Las líneas verticales significan que se debe utilizar el
valor absoluto de la cantidad que abarcan. El cuadro siguiente muestra el proceso de
degradación correspondiente a cada uno de los cinco términos que figuran a la derecha de
la ecuación. Dado que los términos se identifican separadamente, la degradación se puede
desglosar por proceso o se puede considerar como una suma de todos los procesos. Por
ejemplo, si los países desearan hacer una distinción entre la degradación que podría ocurrir
56
en bosques primarios y en bosques naturales modificados (por una parte) y la que podría
ocurrir en bosques plantados (por otra parte), el término 5 de la ecuación 1 se debería
suprimir y se lo debería tratar separadamente. Los términos de la ecuación se deberán
subdividir para tener en cuenta la subestratificación.
Cuadro 2: Términos utilizados en la ecuación 1
Número de término
del lado derecho de
la ecuación 1
Proceso de degradación
Término del lado derecho de la
ecuación 1
1
Conversión de bosque primario a bosque
natural modificado
ΔAPF>MNF [CBPF – CBMNF]
2
Conversión de bosque natural modificado
a bosque plantado
ΔAMNF>PlantF [CBMNF −
LRCBPlantF]
3
Conversión de bosque primario a bosque
plantado
ΔAPF>PlantF [CBPF − LRCBPlantF]
4
Disminución de la densidad de carbono a
largo plazo en el bosque natural
modificado
(fMNF)(AMNF)|ΔCBMNF|
5
Disminución de la densidad de carbono a
largo plazo en el bosque plantado
(fPlantF)(APlantF)|ΔLRCBPlantF|
En el nivel 1, la Orientación sobre las buenas prácticas para uso de la tierra, cambio de uso
de la tierra y silvicultura de 2003 supone que las tierras forestales que se mantienen como
tales, los suelos minerales, la madera muerta y los depósitos de detritus, están en equilibrio.
Si se utilizaran métodos de niveles más altos, los datos nacionales deberían permitir ampliar
la ecuación 1 para incluirlos. Si los suelos orgánicos se drenasen para establecer bosques
plantados, se deberían estimar las emisiones de las correspondientes superficies de
bosques plantados, según se indica en la sección 3.2.1.3 de la Orientación sobre las
buenas prácticas para uso de la tierra, cambio de uso de la tierra y silvicultura de 2003.
En el cuadro 3 se reseña el nivel 1 de los factores de emisión de CO 2 notificado en la
orientación del IPCC y las directrices sobre suelos orgánicos en diversas circunstancias.
57
Cuadro 3: fuentes de factores de emisiones y absorciones en suelos orgánicos
Documento
Número de capítulo
y sección
Número de
cuadro
Descripción de los
factores de emisión
Orientación sobre las buenas
prácticas para uso de la
tierra, cambio de uso de la
tierra y silvicultura de 2003
Capítulo 3, sección
3.2 – Tierras
forestales
Cuadro 3.2.3
Valores por defecto del
factor de emisión de
carbono en forma de CO2
para suelos orgánicos
drenados en bosques
gestionados
Orientación sobre las buenas
prácticas para uso de la
tierra, cambio de uso de la
tierra y silvicultura de 2003
Capítulo 3, sección
3.3 – Tierras
agrícolas
Cuadro 3.3.5
Factores de emisión (FE)
anuales para suelos
orgánicos cultivados
Orientación sobre las buenas
prácticas para uso de la
tierra, cambio de uso de la
tierra y silvicultura de 2003
Capítulo 3, sección
3.4 – Praderas
Cuadro 3.4.6
Factores de emisión (FE)
anuales para los suelos
orgánicos en praderas
gestionadas
Directrices del IPCC de 2006
para los inventarios
nacionales de gases de
efecto invernadero
Capítulo 4 – Tierras
forestales
Cuadro 4.6
Factores de emisión para
suelos orgánicos
drenados en bosques
gestionados
Directrices del IPCC de 2006
para los inventarios
nacionales de gases de
efecto invernadero
Capítulo 5 – Tierras
agrícolas
Cuadro 5.6
Factores de emisión
anual para suelos
orgánicos cultivados
Directrices del IPCC de 2006
para los inventarios
nacionales de gases de
efecto invernadero
Capítulo 6 Pastizales
Cuadro 6.3
Factores de emisión
anuales para suelos
orgánicos drenados de
pastizales
Orientación complementaria
55
del IPCC sobre humedales .
Capítulo 2, sección
Cuadro 2.1
Emisiones y absorciones
de CO2 de nivel 1 para
suelos orgánicos
drenados en todas las
categorías de uso de las
tierras
55
El Grupo especial del IPCC sobre los inventarios nacionales de gases de efecto invernadero elaboró
orientación metodológica adicional sobre inventarios nacionales de humedales, incluidos valores por defecto de
los factores de emisiones, con el fin de subsanar deficiencias en la cobertura de los humedales y los suelos
orgánicos en las directrices de 2006 del IPCC. El documento es el Suplemento de 2013 a las Directrices del
IPCC de 2006 para los inventarios nacionales de gases de efecto invernadero (Suplemento del IPCC sobre
humedales, 2013).
58
2.2.3 Gestión sostenible de los bosques, mejoramiento de las reservas
de carbono en los bosques (en un bosque existente) y
conservación de las reservas de carbono de los bosques
Probablemente, estas actividades se relacionarán con políticas nacionales y regionales
específicas, que se pueden vincular a zonas geográficas particulares, compatibles con
estrategias nacionales de gestión sostenible que conlleven la necesidad de establecer los
sustratos pertinentes.
Reconociendo que los países tendrán sus definiciones nacionales de bosque, parece existir
un amplio acuerdo en que la gestión sostenible de los bosques se orienta a mantener y
reforzar los valores forestales.56 Esto no implica necesariamente el mantenimiento de las
reservas de carbono inicialmente presentes en los bosques primarios o naturales
modificados. Por ejemplo, las reservas medias de carbono en la biomasa son siempre
menores en los bosques sujetos a recolección que en los bosques equivalentes no sujetos a
recolección, pero en un bosque de producción gestionada de manera sostenible las
reservas de carbono no disminuirían (lo que refleja una capacidad productiva sostenida) a lo
largo del tiempo si se promediasen los ciclos de recolección. La conservación de las
reservas forestales de carbono tiene la finalidad de mantener esas reservas.
El mejoramiento de las reservas forestales de carbono tiene la finalidad de incrementar esas
reservas, lo que podría hacerse en la superficie forestal existente o mediante la conversión
de otros usos de las tierras, a usos forestales. Esta última posibilidad es metodológicamente
distinta, porque entraña un cambio de uso de la tierra, y se aborda separadamente más
adelante. El mejoramiento de las reservas forestales de carbono (en un bosque existente),
la conservación de las reservas forestales de carbono, y la gestión forestal sostenible
tendrán lugar en superficies forestales existentes que permanezcan como tales. Por
consiguiente, como ocurre con la degradación, las emisiones y absorciones de gases de
efecto invernadero asociadas con esas circunstancias se deberán estimar mediante las
metodologías descritas para tierras forestales que se mantienen como tales, en la sección
3.2.1 de la Orientación sobre las buenas prácticas para uso de la tierra, cambio de uso de la
tierra y silvicultura de 2003.57 Esos métodos conciernen a la biomasa aérea y subterránea,
los detritos, la madera muerta y la materia orgánica del suelo, así como a las emisiones
conexas de gases de efecto invernadero distintos del CO2.
2.2.4 Estimaciones de emisiones y absorciones para la gestión
sostenible de los bosques, el mejoramiento de las reservas
forestales de carbono (en un bosque existente) y la conservación
de las reservas forestales de carbono
Dado que esas actividades se orientan generalmente a mantener o aumentar las reservas
forestales de carbono, representan la inversión de la degradación y, en ocasiones, la misma
56
Aunque la formulación se refiere a la gestión de los bosques sostenibles, más que a la gestión sostenible de
los bosques, las Naciones Unidas han reconocido que la ordenación sostenible de los bosques, como concepto
dinámico en evolución, tiene por objeto mantener y aumentar el valor económico, social y ambiental de todos los
tipos de bosques, en beneficio de las generaciones presentes y futuras (Instrumento jurídicamente no vinculante
sobre todos los tipos de bosques, aprobado por la Asamblea General de las Naciones Unidas el 22 de octubre
de 2007).
57
Correspondiente a la sección 4.2 del volumen 4 de las Directrices del IPCC de 2006 para los inventarios
nacionales de gases de efecto invernadero.
59
actividad puede dar lugar a degradación o a su inversión, en función, por ejemplo, de la
intensidad de la recolección. Por lo tanto, la estimación de las variaciones de carbono para
las actividades descritas deberá ser compatible con la estimación de la degradación. Por
consiguiente, para estimar las emisiones y absorciones derivadas de la gestión sostenible
de los bosques, el mejoramiento de las reseras forestales de carbono (en un bosque
existente) y la conservación de las reservas forestales de carbono, se aconseja a los países
que sigan los pasos 1 a 9 descritos anteriormente en relación con la degradación, de la
manera siguiente:

Si hubiera superficies particulares sujetas a actividades de gestión sostenible en
superficies estratificadas, por ejemplo, bosque primario, bosque natural modificado
y bosque plantado, utilícense datos de teledetección combinados con información
de las autoridades forestales nacionales, con el fin de identificar esos sustratos.
Este paso no será necesario si todos los estratos son objeto de gestión sostenible.

La ecuación para estimar las emisiones y absorciones derivadas de esas
actividades será:
CO2sust = ΔAPF>MNF(CBPF − CBMNF)+ΔAMNF>PlantF(CBMNF− LRCBPlantF)+
ΔAPF>PlantF(CBPF − LRCBPlantF) − AMNF(ΔCBMNF) − APlantF (ΔLRCBPlantF )
…(2)
En esta versión de la ecuación se supone que todo el bosque que se mantienen como tal es
objeto de actividades de gestión sostenible de los bosques, mejoramiento de las reservas
forestales de carbono (en un bosque existente) y conservación de las reservas forestales de
carbono; y que todos los términos contribuyen al total, independientemente del signo. La
ecuación se presenta de forma que CO2sust será negativo (correspondiente a una
absorción) cuando las reservas de carbono aumenten. En la ecuación se supone que el
bosque primario puede convertirse en bosque natural modificado o en bosque plantado, y
que el bosque natural modificado se puede transformar en bosque plantado, pero que las
transiciones inversas no se producen. El cuadro siguiente muestra los procesos
correspondientes a cada uno de los cinco términos del lado derecho de la ecuación. Dado
que los términos se identifican separadamente, las emisiones y absorciones de esas
actividades se pueden desglosar por procesos o considerarse como la suma total de los
procesos pertinentes.
Cuadro 4: Términos utilizados en la ecuación 2
Número de término
del lado derecho de
la ecuación 2
Proceso
Término del lado derecho de la
ecuación 2
1
Conversión de bosque primario a bosque natural
modificado
ΔAPF>MNF(CBPF − CBMNF)
2
Conversión de bosque natural modificado a bosque
plantado
ΔAMNF>PlantF(CBMNF − LRCBPlantF)
3
Conversión de bosque primario a bosque plantado
ΔAPF>PlantF(CBPF − LRCBPlantF)
4
Variación de la densidad de carbono a largo plazo
en el bosque natural modificado
AMNF(ΔCBMNF)
5
Variación de la densidad de carbono a largo plazo
en el bosque plantado
APlantF (ΔLRCBPlantF )
60
Si se produce una transición en un tipo de bosque dividido, las densidades de carbono que
se utilizarán serán las correspondientes a la transición que se efectúa. Si se lograra
conservar el bosque primario, tanto ΔAPF>MNF como ΔAPF>PlantF serán igual a cero.
Si concurrieran la degradación forestal y las actividades sostenibles, para evitar el doble
cálculo se procederá como sigue:

Si las emisiones de la degradación y las actividades sostenibles se identificaran
separadamente, la degradación se debería estimar mediante la ecuación 2 y las
actividades sostenibles se estimarán como la diferencia entre la ecuación 1 y la 2.
Si la ecuación 1 se hubiese desglosado de alguna manera, por ejemplo,
considerando separadamente los bosques plantados, la ecuación 2 se debería
desglosar de la misma manera.

Si toda la degradación y las actividades sostenibles se estimaran conjuntamente,
solo se debería utilizar la ecuación 2. Dado que en la ecuación 2 no hay signos
restrictivos, toda degradación en el marco de actividades definidas como gestión
sostenible de los bosques, mejoramiento de las reservas forestales de carbono (en
un bosque existente) y conservación de reservas forestales de carbono se incluirán
en las estimaciones de emisiones.
2.2.5 Mejoramiento de las reservas forestales de carbono (forestación
de tierras no forestadas anteriormente, reforestación de tierras
convertidas previamente de bosque a otros usos de las tierras)
Además del mejoramiento en los bosques existentes, las reservas de carbono se pueden
incrementar mediante la forestación de tierras que previamente no estaban forestadas, o
que se habían convertido anteriormente de tierras forestales a otros usos de las tierras. La
forestación de esas tierras dará lugar a la acumulación de carbono en la biomasa, si bien
inicialmente la pérdida de carbono del suelo debida a la perturbación de las reservas de
carbono en los suelos minerales podría exceder la acumulación en la biomasa; asimismo, si
se hubiera drenado el suelo orgánico, esa pérdida continuaría mientras durase el drenaje.
La acumulación de biomasa describirá una curva sigmoidal, con tasas variables según las
especies, las condiciones de crecimiento del lugar y la edad. La recolección interrumpirá la
acumulación sigmoidal de biomasa (con emisiones de perturbación) y el crecimiento se
reanudará después de la replantación. Esto genera la característica curva de diente de
sierra que se muestra en el recuadro 5. La recolección con replantación es parte de un ciclo
de gestión forestal y no constituye deforestación ni degradación, siempre que se mantengan
las reservas medias de carbono a largo plazo. Los bosques plantados establecidos por su
valor medioambiental no serán necesariamente objeto de recolección, y si no lo son, la
curva sigmoidal inicial se saturará en lo que respecta a la capacidad de portación de
carbono del bosque en las tierras en cuestión, por lo que el modelo no será de diente de
sierra. En consonancia con las Directrices del IPCC de 2006 para los inventarios nacionales
de gases de efecto invernadero, las emisiones y absorciones en tierras no gestionadas,58 no
se incluyen en los inventarios de gases de efecto invernadero, de modo que se supone que
la extensión del bosque hacia tierras no gestionadas no se tendrá en cuenta para esta
58
Véase el capítulo 1 para un examen de las definiciones de bosque, incluidos los bosques gestionados y no
gestionados.
61
actividad. Con arreglo a las salvaguardias acordadas,59 las actividades de REDD+ no
servirán a fines de conversión de bosques naturales.
2.2.6 Estimación de las emisiones con miras a mejorar las reservas de
carbono (forestación de tierras no forestadas previamente,
reforestación de tierras convertidas previamente de bosque a
otros usos de las tierras)
Dado que esto entraña una conversión de otros usos de las tierras a bosque, se
corresponde directamente con la sección 3.2.2 de la Orientación sobre las buenas prácticas
para uso de la tierra, cambio de uso de la tierra y silvicultura de 2003 sobre tierras
convertidas en tierras forestales (Tierras convertidas en tierras forestales) correspondiente a
la sección 4.3 del volumen 4 de las Directrices del IPCC de 2006 para los inventarios
nacionales de gases de efecto invernadero. En aplicación de la metodología del IPCC, los
países deberán:
1)
Por medio del sistema nacional de vigilancia forestal, recopilar información sobre el
establecimiento de bosques en tierras que no estaban previamente forestadas, o
en tierras que alguna vez estuvieron forestadas pero se habían convertido para
otros usos. La información puede ser valiosa para las partes interesadas, los
departamentos gubernamentales o las autoridades forestales (todos los cuales
deberían estar representados en el NFMS) que realizan el seguimiento de las
concesiones y los permisos de plantación. Puede ocurrir que la teledetección no
sea siempre una fuente de datos útil para este paso, por cuanto los bosques en
fase inicial de crecimiento no se distinguen fácilmente mediante teledetección. Tal
vez se puedan detectar signos de preparación y trabajos de plantación utilizables
como información de apoyo. La información requerida debería incluir el tipo de
bosque establecido, la fecha de plantación y, de ser posible, un plan de gestión.
2)
A medida que crezca el bosque, tras su establecimiento, se utilizarán datos de
teledetección para confirmar las superficies forestales y el calendario de
actividades de recolección, y se aclarará cualquier discrepancia con la información
obtenida con arreglo al párrafo 1). Esto mejorará la exactitud de los resultados.
3)
Al realizar estimaciones nacionales, las emisiones y absorciones relacionadas con
esta actividad se deberían incluir junto con las que conciernen a la gestión
sostenible de los bosques, el mejoramiento de las reservas forestales de carbono
(en un bosque existente) y la conservación de las reservas forestales de carbono.
2.2.7 Conversión de bosques naturales
En los Acuerdos de Cancún, la conversión de bosques naturales figura entre las
disposiciones de salvaguardia, no como una actividad de REDD+. Los Acuerdos señalan 60
la necesidad de promover y respaldar salvaguardias que incluyan...la compatibilidad de las
medidas con la conservación de los bosques naturales y la diversidad biológica, velando por
que las actividades de REDD+ no se utilicen para la conversión de bosques naturales,
sino que sirvan, en cambio, para incentivar la protección y la conservación de esos bosques
y los servicios derivados de sus ecosistemas y para potenciar otros beneficios sociales y
ambientales. La superficie anual convertida se puede calcular como la suma Ʃi=1,5 A(1,i)
59
60
Véase el párrafo 2 e) del apéndice 1 de los Acuerdos de Cancún contenidos en la decisión 1/CP.16.
Véase el párrafo 2 e) del apéndice 1 de los Acuerdos de Cancún contenidos en la decisión 1/CP.16
62
donde j=1 será el índice para el bosque primario en el paso 5 anterior relativo a la
estimación de emisiones derivadas de la deforestación, más las tasas de transferencia de
bosque natural a bosque plantado y de bosque primario a bosque plantado ΔAMNF>PlantF and
ΔAPF>PlantF, estimadas respectivamente en los pasos 5 y 6 relativos a la estimación de
emisiones derivadas de la degradación. Esto abarca la conversión de bosques naturales a
usos no forestales de las tierras y a otros tipos de bosques. Las emisiones asociadas con
esas transferencias se pueden estimar mediante la aplicación de los métodos del IPCC
identificados anteriormente para esas superficies transferidas.
3. Suministro de datos para la estimación de emisiones y
absorciones
Uno de los temas principales del presente capítulo es la estimación de las superficies de
distintas medidas de REDD+, así como la cuantificación de la incertidumbre de dichas
estimaciones. En la sección 3.1 se resumen los tipos de datos de actividad que se
necesitan. En muchos casos, para estimar los datos de actividad hará falta elaborar mapas
mediante teledetección. En la sección 3.2 se resumen los tipos de datos de teledetección
que pueden ser de utilidad para cartografiar las medidas de REDD+. En la sección 3.3 se
ofrece una visión general de los tipos de preproceso que normalmente se tienen que aplicar
a los datos de teledetección. La sección 3.4 incluye un análisis más exhaustivo de los tipos
de productos cartográficos que se pueden obtener a partir de datos de teledetección en
apoyo de la estimación para las medidas de REDD+. La sección 3.5 está dedicada a los
métodos cartográficos asociados a los distintos tipos de medidas de REDD+. En la sección
3.6 se establecen varios principios rectores generales en relación con las fuentes de los
datos de teledetección y los métodos conexos. Cabe destacar la sección 3.7 porque ofrece
información sobre cómo integrar los datos de evaluación de la exactitud y los mapas para
proporcionar estimaciones objetivas de las superficies de las medidas de REDD+, así como
para cuantificar la incertidumbre en las estimaciones de las superficies. La sección 3.8 está
dedicada a la recogida de observaciones sobre el terreno y la obtención de factores de
emisión y absorción, mientras que en la sección 3.9 se presentan consejos para estimar la
variación de los depósitos de carbono y de las emisiones de gases de efectos invernadero
(GEI) distintos del CO2.
3.1 Necesidades de datos de actividad
La descripción de las medidas de REDD+ y el debate sobre la utilización de métodos del
Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático (IPCC) para estimar las
emisiones asociadas a ella (véase la sección Error! Reference source not found.)
motivaron las necesidades de datos de actividad especificados en el Cuadro 1.
63
Cuadro 1: Principales necesidades de datos de actividad para las medidas de REDD+
Fila
Necesidad de datos
1
Superficies de bosque primario, bosque natural modificado y bosque plantado ,
subestratificadas, según proceda, por tipo de bosque y régimen de ordenación.
2
Conversión anual de bosques primarios, bosques naturales modificados y bosques plantados
en usos no forestales de la tierra (tierras agrícolas, praderas, humedales, asentamientos y
otras tierras).
3
Transferencia anual de bosques primarios a bosque naturales modificados y bosques
plantados.
4
Transferencia anual de bosques naturales modificados a bosques plantados.
5
Conversión anual de usos no forestales de la tierra en bosques plantados o expansión natural
dentro de superficies de tierras gestionadas.
a
a
Son los tipos de bosque utilizados en los análisis metodológicos porque se corresponden con los de los
informes que se presentan a la Evaluación de los recursos forestales mundiales. Los países pueden adoptar
otras estratificaciones que se adapten a sus circunstancias nacionales.
Los datos de actividad que figuran en el Cuadro 1 incluyen superficies de tipo forestal
(subestratificadas según proceda), superficies transferidas de uso forestal a otros usos de la
tierra, y superficies transferidas de un tipo o subestrato forestal a otro. Será necesario
estratificar los datos de actividad conforme a factores como el ecosistema forestal y el nivel
de alteración, que afectan a la densidad de carbono. En la mayoría de los casos, la
teledetección desempeñará una función importante al estimar los datos de actividad. Una
recomendación fundamental del documento sobre métodos y orientación es que, al estimar
las superficies de las actividades del cuadro 5, la teledetección sea solo una de las etapas.
En todos los casos en que se recurra a la teledetección para elaborar mapas de los datos
de actividad, es fundamental emprender una segunda etapa consistente en evaluar la
exactitud y utilizar posteriormente los datos de actividad para corregir los sesgos que pueda
haber en los mapas. Este procedimiento presenta como beneficio añadido que permite
cuantificar las incertidumbres (en forma de intervalos de confianza) respecto de los datos de
actividad.
3.2 Fuentes de datos de teledetección
En el documento sobre métodos y orientación se prevé que los datos ópticos y de radar de
resolución media y alta serán los principales tipos de datos de teledetección que se
utilizarán al objeto de aplicar los métodos de estimación para las medidas de REDD+ que
se describen en él. Actualmente hay más experiencia con la utilización de datos ópticos de
resolución media por las siguientes razones:

hay países que tienen experiencia con la utilización de este tipo de datos para
llevar a cabo estimaciones de emisiones nacionales procedentes de la
deforestación y de actividades de uso de la tierra, cambio de uso de la tierra y
silvicultura;
64

Landsat proporciona un archivo histórico de datos de este tipo desde comienzos de
la década de 1970 y, a raíz de las exitosas operaciones del Landsat 8, el último
Landsat, se confía en continuar disponiendo de datos a corto plazo;

los datos de Landsat se adquieren a nivel mundial y están libremente disponibles
en un formato preprocesado; asimismo, las nuevas técnicas de extracción o
composición de datos pueden mitigar en gran medida los problemas de
interferencias causados por la nubosidad. La interpretación visual también puede
ayudar a aumentar la exactitud si la cobertura temporal es deficiente debido a la
nubosidad.
Es probable que la disponibilidad a corto plazo de datos de radares de abertura sintética
(SAR) de una longitud de onda mayor (banda L) tenga como consecuencia su creciente
inclusión en los sistemas nacionales de vigilancia forestal. Actualmente no hay ningún
satélite en funcionamiento que suministre datos de SAR de banda L, pero hay dos misiones
previstas para 2014 y 2015 (ALOS-2 y SAOCOM-1). El SAR de banda L puede cartografiar
la cubierta forestal y terrestre y los cambios que se producen en ellas, en particular en
zonas con nubosidad persistente. Existen numerosas demostraciones preoperativas de la
utilidad del SAR de banda L para las actividades relacionadas con REDD. El historial de
coberturas mundiales de SAR de banda L está disponible desde mediados de la década de
1990 y para el período 2007-2011 para establecer un nivel de referencia forestal y para la
vigilancia decenal del cambio en la cubierta forestal. Hay investigaciones en curso sobre la
utilización de SAR de banda L para detectar la degradación y estimar la biomasa aérea. Del
mismo modo, a medida que el desarrollo de métodos avanza en la utilización de series
cronológicas densas de SAR de banda C para vigilar los datos de actividad, los países
pueden estudiar la utilización de adquisiciones futuras de Sentinel-1. Es probable que la
utilización conjunta de datos de las bandas C y L aumente la exactitud al clasificar las tierras
forestales y no forestales. Los países tropicales han manifestado su voluntad de utilizar
datos de SAR junto con datos ópticos para subsanar la falta de datos y suministrar
información complementaria sobre estratificación y biomasa forestal.
Cada vez hay más experiencia en la aplicación de datos ópticos de alta resolución61,que
probablemente aumentarán la exactitud al identificar la tierra degradada, y pueden ser
necesarios para la detección completa de bosques cuando se utilice una superficie mínima
reducida para la definición nacional de bosque. En el recuadro 6 se resume la experiencia
de Guyana con el empleo de datos de alta resolución en un sistema operativo de medición,
notificación y verificación (MNV) que puede cartografiar la degradación.
A continuación se describen los principales tipos de datos. En el anexo B se resume la
disponibilidad de datos ópticos y de radar en el momento de la elaboración del presente
documento, con información sobre la resolución y la disponibilidad espaciales y temporales;
asimismo, se incluyen enlaces al sitio web del Comité sobre Satélites de Observación de la
Tierra (CEOS), en el que se puede consultar información más pormenorizada.
61
Por ejemplo, Guyana y México están utilizando datos de alta resolución; en el primer caso, para vigilar la
degradación, mientras que México recurre a ellos debido a la superficie mínima reducida que utiliza para la
definición nacional de bosque.
65
3.2.1 Datos ópticos de baja resolución
Por baja resolución se entiende un píxel mayor de 250 m, aproximadamente, tamaño que se
suele considerar demasiado grande para generar datos de actividad de las medidas de
REDD+. Las variaciones de los índices espectrales originadas por la utilización de datos de
baja resolución, p. ej., de MODIS62 y CBERS-2, pueden servir para detectar superficies en
las que se están produciendo cambios en los bosques, lo cual puede servir para realizar
estratificaciones u orientar el muestreo. La alta resolución temporal de MODIS puede
contribuir a compensar su baja resolución espacial, al suavizar la serie cronológica63. Los
datos de alta frecuencia y baja resolución se pueden utilizar para generar un mapa con
indicadores de cambio de la cubierta forestal en tiempo casi real, que sirve para la alerta
temprana y la detección de claros en los bosques y degradación forestal.
3.2.2 Datos ópticos de resolución media
La gama de resolución media oscila entre 10 y 80 m. Las imágenes más habituales que se
pueden utilizar para la vigilancia de medidas de REDD+ son de una resolución de 30 m,
obtenidas de los satélites de la serie Landsat (GOFC-GOLD Sourcebook, 2012). Entre las
ventajas asociadas a los datos de Landsat cabe destacar: a) su larga tradición de uso; b) la
adquisición mundial, el preproceso y el archivado de datos, y c) el acceso libre a los datos
en el archivo de Estados Unidos de América. En muchos casos, solo se dispondrá del
conjunto de datos de Landsat para estimar los datos de actividad históricos. Las series de
datos se remontan a la década de 1970 y el exitoso lanzamiento del Landsat 8 en febrero
de 2013 prolonga la serie cronológica a corto plazo. La utilización de sensores ópticos
supone una limitación en zonas con nubosidad persistente. Sin embargo, Landsat suele ser
la primera fuente de datos que se tiene en consideración para un sistema nacional de
vigilancia forestal, gracias a su accesibilidad y cobertura mundial. En general, Landsat
servirá para satisfacer las necesidades nacionales de datos de teledetección asociadas a la
recopilación de datos de actividad de las medidas de REDD+. Los satélites CBERS-4 y
Sentinel 2 aumentarán la disponibilidad de datos de resolución media, en particular al
ofrecer gratuitamente datos de resolución de 10 m y facilitar aplicaciones que hasta ahora
solo se habían considerado factibles con datos de alta resolución. En algunos casos, los
índices espectrales obtenidos de datos ópticos se pueden asociar a la biomasa, pero surgen
problemas de saturación por encima de una densidad de biomasa determinada y
actualmente no se utilizan para la estimación de los inventarios de GEI (Powell y otros,
2010).
Entre los países que cuentan con programas operativos nacionales para vigilar la cubierta
forestal con datos de Landsat o similares a Landsat se encuentran Australia (Furby y otros,
2008), Brasil (DMC y CBERS; Souza, 2006), Estados Unidos de América (Fry y otros,
200964) e India (IRS; Pandy, 2008).
Los datos de teledetección se deben preprocesar según se detalla en la sección 3.3, a fin
de obtener una referencia común para su comparación con otros datos.
62
Disponible gratuitamente en el sitio web de la NASA en http://reverb.echo.nasa.gov/reverb/.
http://ivfl-info.boku.ac.at/index.php/eo-data-processing
64
Disponible en http://pubs.usgs.gov/of/2008/1379/pdf/ofr2008-1379.pdf
63
66
Recuadro 6: Desarrollo de un sistema operativo de MNV con la incorporación de datos de alta
resolución: estudio de caso de Guyana
En 2008, Guyana puso en marcha su Estrategia de desarrollo con bajas emisiones de carbono, que proporciona
el marco para las medidas de REDD+. Guyana cuenta con un sistema de MNV que establece la referencia para
a
la medición de los resultados. El desarrollo del sistema de MNV tiene su origen en una hoja de ruta para la
creación de los medios necesarios durante el período comprendido entre 2010 y 2013, e incluye el sistema de
vigilancia de las reservas forestales de carbono y la evaluación de la cubierta forestal. El trabajo estuvo
respaldado conforme a las condiciones establecidas en la nota conceptual conjunta que Guyana y Noruega
b
firmaron en 2009 .
Como muchos otros países, Guyana comenzó a desarrollar sus referencias históricas (1990) de cambios en la
cubierta terrestre a partir de imágenes de Landsat con una resolución de 30 m de acceso libre. Después de su
c
primer año de funcionamiento (2011), la Comisión Forestal de Guyana (GFC) revisó los avances del sistema de
MNV y decidió utilizar imágenes RapidEye de alta resolución para abarcar las superficies de cambios más
activas. En la actualidad, el sistema de MNV cumple con el procedimiento 3 del IPCC. Todos los cambios en la
cubierta terrestre posteriores a 1990 (incluidos los que no tienen origen antropógeno) que abarcan una superficie
mayor a 1 ha se detectan, cartografían y almacenan en un sistema de información geográfica (SIG). Desde
2011, el sistema de MNV permite cartografiar y vigilar la degradación forestal (o la alteración del dosel) asociada
a actividades de deforestación a nivel nacional. Una evaluación independiente de la exactitud realizada en 2013
d
cuantificó la exactitud de los mapas de deforestación y degradación forestal en un 99% y un 80% ,
respectivamente.
e
El proceso diseñado y adoptado por la GFC ha evolucionado con el paso del tiempo, e integra la Orientación
sobre las buenas prácticas para uso de la tierra, cambio de uso de la tierra y silvicultura vinculada a actividades
de investigación operativa centradas en el desarrollo de métodos apropiados para los factores causantes de la
degradación forestal en Guyana. El diseño del sistema de MNV reconoce los problemas de la nubosidad
persistente, la escala espacial y la intensidad del cambio en la cubierta terrestre. Para abordarlos, se recurre a
una cobertura frecuente de imágenes de alta resolución. Como en muchos otros países, una parte significativa
de la experiencia que atesora Guyana radica en la utilización de SIG y no en el empleo de tecnologías de
teledetección. Habida cuenta de estos problemas, un sistema de MNV basado en un SIG cuenta con la ventaja
de ser adaptable, de fácil manejo y lo suficientemente flexible para incorporar una gama de distintos tipos de
datos necesarios para cumplir con las necesidades del IPCC.
La cadena de procesamiento de detección de los cambios está semiautomatizada e integra y procesa en lotes
cada una de las imágenes de los satélites. El proceso incluye la conversión de imágenes para determinar la
reflectancia y la normalización atmosférica, y para detectar y delimitar los cambios en la cubierta terrestre
mediante índices de vegetación, así como la conversión de estos cambios a un formato de SIG. La calidad de la
delimitación de los cambios se evalúa de forma sistemática y es editada por analistas cualificados, que también
atribuyen un factor de cambio a cada polígono. Las opciones de atribución se explican en documentos con
directrices sobre cartografía, y el proceso de atribución se controla con una barra de herramientas adaptada del
SIG. Dicha barra de herramientas contiene todos los atributos pertinentes y ayuda al operador a asegurarse de
que selecciona el cambio de cubierta terrestre y las combinaciones de factores correspondientes. En la
figura 1.1 se puede observar un resumen del flujo cartográfico, desde las imágenes satelitales (A) hasta la
creación de una capa preprocesada del cambio (B) y la generación de un producto multitemporal del cambio
forestal (C).
Figura 1.1 Proceso de cartografía
Imágenes normalizadas (A)
Detección del cambio (B)
67
Cambio con atributos (C)
Los mapas de degradación forestal se elaboran conjuntamente con los mapas de deforestación. Se sabe que la
escala (<1 ha) y la intensidad de la degradación varían según el factor (esto es, prospecciones mineras,
extracción de madera o agricultura migratoria). Los bosques degradados se identifican a partir la persistencia de
la alteración del dosel. Se continúan llevando a cabo actividades de vigilancia para determinar si los cambios en
el dosel se pueden considerar degradación forestal, vinculada a una reducción significativa del porcentaje de las
reservas de carbono en las superficies afectadas, o solo a alteraciones temporales que se corrigen en un corto
período de tiempo. Para detectar la degradación forestal en las imágenes satelitales, las alteraciones se deben
producir a una escala que genere un cambio visible en el dosel. Utilizar el método adoptado, la resolución del
píxel y la frecuencia temporal de sensores como Landsat o DMC resulta insuficiente para detectar la
degradación forestal asociada a la alteración del dosel.
Notas: a. http://www.forestry.gov.gy/publications.html.
b. En la nota conceptual conjunta se establecen varias medidas
provisionales para su utilización mientras se desarrolla el sistema completo de MNV.
c. El organismo de ejecución, que
cuenta con asistencia técnica prestada por Indufor Asia Pacific.
d. Los resultados de la evaluación independiente de
exactitud se presentaron en el tercer año del sistema de MNV de Guyana.
e. http://www.forestry.gov.gy.
3.2.3 Datos ópticos de alta resolución
Los datos de alta resolución (con una resolución superior a 10 m) pueden mejorar la
detección de cambios asociados a la degradación, y, por lo general, permiten vigilar los
datos de actividad de las medidas de REDD+ con más exactitud y con una diferenciación
más clara que la que se consigue con datos de resolución media. Los costos de adquisición
y proceso son más altos, y puede que no se disponga de datos de alta resolución para todo
el territorio de los países durante un número suficiente de períodos de tiempo que permita
estimar directamente los datos de actividad de las medidas de REDD+ a partir de una
cobertura completa (continua). Por estos motivos, hasta la fecha los datos ópticos de alta
resolución se han utilizado principalmente para verificaciones basadas en muestras o
evaluaciones de exactitud, para muestreo de transectos, zonas locales o regiones de
interés, y para la evaluación de puntos críticos en los que se producen cambios o en los que
es más probable que tengan lugar. Varios países utilizan actualmente datos de alta
resolución para elaborar cartografía continua65 (véase el recuadro 6, en el que figura el
estudio de caso sobre el procedimiento cartográfico de Guyana). Los datos de alta
resolución también puede ser valiosos para obtener datos de entrenamiento para algoritmos
de detección de cambios y se pueden utilizar para generar factores de emisión y absorción
—p. ej., la aplicación del lidar (véase más adelante) para estimar la profundidad de la turba
quemada por los incendios en Indonesia, y las emisiones resultantes de CO 2 y GEI distintos
del CO2 (Ballhorn y otros, 2009)—. Se continúan investigando las aplicaciones de los datos
de alta resolución.
3.2.4 Radar de abertura sintética
Una ventaja adicional de la independencia del radar con respecto a la nubosidad es que
puede adquirir grandes regiones en breves períodos de tiempo (entre varias semanas y
varios meses), lo que reduce la necesidad de compensar la falta de datos con datos de
distintos años o estaciones. Existen archivos coherentes de datos continuos a nivel mundial
o regional pertenecientes a varias misiones históricas con SAR que comprenden
determinados períodos de tiempo (JERS-1 SAR, ALOS PALSAR); mediante la estrategia de
datos del CEOS para la Iniciativa Mundial de Observación de los Bosques, la utilización de
estas estrategias de adquisición sistemática se está generalizando en varias misiones
básicas y no básicas con SAR (Sentinel-1, SAOCOM-1, ALOS-2, RCM) que se llevarán a
cabo en un futuro próximo.
65
Entre ellos, Guyana y México.
68
En zonas de abundante nubosidad, el SAR de banda L proporciona una valiosa fuente de
datos alternativa para estratificar por tierras forestales y no forestales. Aunque actualmente
no se utiliza a nivel operativo, existen varios ejemplos subnacionales de mapas continuos
de zonas forestales (Mitchell, 2012; GEO, 2011; Walker y otros, 2010) y de cambios
(Kellndorfer y otros, 2008) elaborados a partir de series cronológicas de datos de haz fino
con doble polarización de ALOS PALSAR. Se están perfeccionando los métodos de
cartografía forestal basados en SAR de banda L, y en la actualidad sus principales
limitaciones se deben al suministro de datos (de ahí que se consideren preoperativos). Con
el próximo lanzamiento de nuevos satélites con SAR de banda L (SAOCOM-1A y -1B,
ALOS-2), unido a la adquisición continua sistemática a nivel regional y mundial, los métodos
preoperativos basados en SAR se podrán adoptar en más flujos de procesos operativos.
Las series cronológicas densas de datos de SAR de banda L también se pueden emplear
para detectar cambios en las zonas forestales en relación con una superficie forestal
predeterminada. Cuando se encuentre disponible, es probable que la integración de datos
ópticos y de SAR de banda L resulte ventajosa; actualmente, es objeto de investigaciones
en curso.
3.2.4.1 SAR de banda L
El SAR de banda L, que presenta una longitud de onda de aproximadamente 23,5 cm,
penetra a través del dosel forestal y suele distinguir claramente las superficies con
vegetación de las superficies sin vegetación. Se utiliza habitualmente para cartografiar
tierras forestales y no forestales, mientras que se utiliza conjuntamente con series
cronológicas de datos para detectar cambios en la cubierta forestal. Se prefieren al menos
dos polarizaciones, puesto que se considera que el canal de polarización cruzada es
particularmente sensible a los parámetros de las estructuras forestales, como ramillas,
ramas y tallos, y en consecuencia es indirectamente sensible a los tipos de bosques y a las
categorías de edad de estos. El SAR de banda L también está vinculado a la biomasa aérea
hasta un nivel de 100 toneladas por hectárea, aproximadamente, aunque este es un ámbito
en el que se están desarrollando investigaciones (Lucas y otros, 2010; GEO, 2011) y los
niveles de exactitud actuales son insuficientes para estimar los inventarios de GEI.
Entre 2007 y 2011, se efectuaron observaciones continuas con periodicidad semestral de la
cubierta forestal con SAR de banda L ALOS (PALSAR). Tanto ALOS-2 (lanzamiento en
2014) como SAOCOM-1A y -1B (lanzamiento en 2015 y 2016) cuentan con estrategias
similares de adquisición mundial sistemática que continuarán suministrando una cobertura
sin nubes de las regiones mundial (ALOS-2) y pantropical (SAOCOM) varias veces al año.
Los datos de SAR de banda L de alta frecuencia temporal y baja resolución (100 m)
adquiridos mediante el modo denominado ScanSAR han demostrado su capacidad
potencial para la alerta temprana de claros en los bosques (p. ej., el sistema INDICAR del
IBAMA, Brasil (de Mesquita, 2011)).
Se considera que el SAR de banda L tiene capacidad operativa para cartografiar la
cobertura forestal y los cambios que se producen en ella (GEO, 2011; Walker y otros, 2010),
y capacidad preoperativa para obtener la cubierta terrestre (GEO, 2011) y datos de
actividad (Mitchell y otros, 2012; Lucas y otros, 2010), y generar productos de
subestratificación forestal (GEO, 2012; Hoekman, 2012) que sirven de datos de entrada
para estimar las emisiones. La combinación de distintos tipos de sensores (p. ej., SAR de
banda L y óptico, SAR de banda L y de banda C) puede mejorar la distinción entre tipos de
cubierta forestal y terrestre (Holecz y otros, 2010).
69
3.2.4.2 SAR de banda C y banda X
Los sistemas de SAR que funcionan en longitudes de onda cortas (banda C: 5,6 cm, banda
X: 3,1 cm), suelen reflejarse en la superficie y en la capa superior del bosque (hojas y
ramillas) y por tanto proporcionan información sobre la estructura del dosel. Aunque el
contraste entre la vegetación arbórea y la vegetación baja suele diferenciarse con más
dificultades que si se utiliza un SAR con una longitud de onda mayor, la doble polarización
mejora la distinción. Los datos de SAR de banda X se pueden adquirir a una resolución
espacial superior a 5 m, lo que permite una caracterización más pormenorizada de la
estructura del dosel forestal y, pese a que todavía se consideran objeto de investigación,
tienen potencial para suministrar información sobre la degradación forestal (p. ej., tala
selectiva (Baldauf, 2013)).
Se ha puesto de manifiesto la capacidad de las series cronológicas frecuentes de datos de
SAR de banda C para detectar cambios en la cubierta forestal; asimismo, tienen capacidad
potencial para la alerta temprana de claros en los bosques. Para evitar confusiones con
cambios producidos en otros tipos de cubierta terrestre, la detección de cambios se puede
aplicar en una superficie forestal predeterminada obtenida mediante, p. ej., datos ópticos o
de SAR de banda L.
Una vez en funcionamiento a plena escala, está previsto que las misiones básicas de banda
C Sentinel-1A y -1B (lanzamiento en 2013 y 2014) suministren observaciones intraanuales
de todas las superficies terrestres mundiales, con observaciones potenciales de mayor
frecuencia de los países o regiones seleccionados. Entre las misiones no básicas, la
constelación de satélites TanDEM-X ha obtenido una cobertura mundial completa de datos
de SAR de banda X.
3.2.5 Lidar
Los sensores lidar emiten impulsos en longitudes de onda cercanas al infrarrojo que
interactúan con diferentes estratos y a partir de los que se puede calcular información
cuantitativa sobre la estructura forestal (p. ej., altura de los árboles, volumen del dosel) y la
biomasa. La estimación de biomasa con ayuda del lidar mediante cobertura continua de
datos satelitales es un tema de investigación de interés para futuros sistemas de vigilancia
forestal; esta aplicación del lidar se analiza en el anexo F. Aunque existe un archivo
histórico del lidar satelital66, en la actualidad no hay ningún satélite operativo con lidar. Para
principios de 2016 está previsto el lanzamiento de la misión ICESAT-2 para poner en órbita
un sistema lidar a bordo de un vehículo espacial. El lidar a bordo de un vehículo espacial,
sujeto a la demostración de técnicas adecuadas, podría utilizarse con fines de estimación y
comparación con otros métodos. El lidar aeroportado se puede utilizar para verificar las
estimaciones de biomasa y reducir la necesidad de muestreo sobre el terreno para estimar
la biomasa, en particular en zonas en las que el acceso al terreno resulta difícil y, por ende,
caro.
3.3 Preproceso de datos satelitales
Las observaciones satelitales a partir de un período de tiempo deben alinearse a fin de que
se puedan comparar y utilizar para determinar superficies y cambios. Las medidas
necesarias para conseguirlo se denominan preproceso.
66
Consúltese el archivo de datos de ICESAT-GLAS. Disponible en: http://icesat.gsfc.nasa.gov/.
70
El preproceso implica la calibración geométrica y radiométrica y, en el caso de los datos de
SAR, el filtrado de titilaciones. La calibración geométrica, también denominada
ortorrectificación, corrige el ángulo de visión del sensor del satélite, el relieve del terreno y
las distorsiones de las lentes para que se puedan comparar las imágenes de distintos
sensores tomadas en momentos diferentes, de la misma manera que se pueden comparar
los mapas elaborados con la misma proyección y escala. La calibración radiométrica es
necesaria debido a que la apariencia de la misma imagen varía en función del ángulo de
visión y las condiciones de iluminación.
La ortorrectificación y la calibración radiométrica se suelen efectuar conjuntamente porque
ambas requieren un modelo digital del terreno. Se puede utilizar un modelo digital del
terreno típico facilitado por la Misión topográfica del transbordador radar a una resolución de
3 segundos de arco (alrededor de 90 m) o de 1 segundo de arco, si está disponible, en
virtud de un acuerdo de acceso a los datos. Entre otros modelos digitales del terreno
adecuados a nivel mundial y disponibles cabe destacar el modelo ASTER de 1 segundo de
arco, que se puede descargar del Explorador de datos mundiales (Global Data Explorer67)
del Servicio Geológico de los Estados Unidos. Los países que cuentan con modelos
digitales del terreno de mayor exactitud (p. ej., obtenidos de estereogrametría o lidar)
podrían querer utilizarlos para ortorrectificar los datos si consiguieran aumentar la exactitud
y obtuvieran beneficios demostrados que amortizaran el costo añadido.
En caso de que la ortorrectificación no se efectúe debidamente, pueden sobreestimarse las
superficies con cambios en el uso de la tierra y es factible que se asigne incorrectamente el
uso de la tierra. Los datos corregistrados de forma deficiente suelen originar
sobreestimaciones de los cambios, dado que ninguno de los cambios aparentes debido al
desajuste de los píxeles (denominados falso cambio) se notificará junto con los cambios
efectivos en la cubierta terrestre. El principal objetivo al seleccionar y aplicar la metodología
de preproceso para la calibración geométrica debe ser reducir al mínimo los falsos cambios
por errores geométricos al cartografiar la cubierta forestal y terrestre. Como resultado, debe
conseguirse que el corregistro de las series cronológicas de todos los datos teledetectados
alcance una exactitud mayor a un error máximo de 1 píxel. Cuando se corregistren
imágenes deben adoptarse controles habituales, p. ej., equiparar características fácilmente
identificables. Dado que la serie cronológica evolucionará de forma progresiva, será
necesario establecer una referencia topográfica para corregistrar todas las demás
imágenes. Cuando se combinen sensores con geometrías de visión oblicuas, el corregistro
se puede mejorar si se utiliza un modelo digital del terreno con una exactitud mayor que el
modelo digital del terreno de referencia; este paso debe llevarse a cabo en caso de que
mejore la exactitud del corregistro en relación con la referencia.
3.3.1 Preproceso de imágenes ópticas obtenidas por satélite
La calibración espacial y temporal constante permite cuantificar las tendencias en la
cubierta terrestre y automatizar la caracterización de la cubierta forestal, y provoca que se
reduzcan las necesidades de datos sobre el terreno porque resulta más fácil detectar las
superficies con características similares.
La calibración radiométrica puede ser absoluta, en caso de que los valores radiométricos se
conviertan a una cantidad geofísica típica, p. ej., la reflectancia de la superficie, o relativa, si
67
http://gdex.cr.usgs.gov/gdex/.
71
los valores radiométricos se ajustan a una patrón de referencia mediante la comparación de
las firmas de referencia del reflector sobre el terreno para comprobar si existen diferencias
significativas entre los sensores. Las imágenes deben calibrarse en relación con la
referencia para poder comparar directamente los píxeles de distintas imágenes,
independientemente del día o la estación en la que se obtuvo la imagen o de la geometría
del sol-sensor-objetivo. La geometría de visualización varía considerablemente a lo largo de
la trayectoria del satélite, lo que da lugar a valores de reflectancia muy diferentes para la
misma característica de la cubierta terrestre.
En caso de que las características de las pasa-bandas68 sean considerablemente
diferentes, puede ser necesario realizar ajustes para diferenciarlas al comparar las
tendencias de reflectancia de distintos sensores ópticos. La necesidad de corregirlas se
puede determinar al comparar las firmas de referencia de la reflectancia sobre el terreno al
objeto de observar si existen diferencias entre los sensores. En caso afirmativo, la diferencia
se puede eliminar multiplicándola por la relación de las firmas de reflectancia típicas.
Cuando el terreno presenta un relieve considerable, también será necesario normalizar la
iluminación diferencial del terreno mediante el mismo modelo digital del terreno utilizado
para otras fases del preproceso.
Muchos proveedores de datos aplican algunas o todas las fases de preproceso analizadas
en la presente sección. Los usuarios deben tener en cuenta las ventajas de utilizar
conjuntos de datos preprocesados al facilitar objetivos de vigilancia. Por ejemplo, las
imágenes de satélites de la serie Landsat se suministran gratuitamente a través del Centro
para la Observación y Ciencia de los Recursos Terrestres del Servicio Geológico de los
Estados Unidos69 (Woodcock y otros, 2008). Las imágenes se facilitan preprocesadas. Las
imágenes procesadas hasta el nivel 1G (en el caso de Landsat, este nivel se denomina
L1G) están calibradas radiométricamente y corregidas geométricamente para eliminar
distorsiones como temblores del sensor, efectos del ángulo de visión y la curvatura de la
Tierra (Landsat Science Data Users Handbook70). Con el formato L1T de Landsat se
suministran datos disponibles a nivel mundial, ortorrectificados hasta un patrón geométrico
coherente mediante puntos de control sobre el terreno y el modelo digital del terreno
derivado de la Misión topográfica del transbordador radar. De este modo se establece un
patrón de facto para el preprocesado de imágenes ópticas, que constituye un patrón
mundial.
El Sistema de proceso adaptativo de alteraciones de los ecosistemas de Landsat (LEDAPS)
permite estimar automáticamente la reflectancia de la superficie a partir de imágenes L1T,
sin necesidad de disponer de información complementaria. El Servicio Geológico de los
Estados Unidos suministra actualmente imágenes TM y ETM de Landsat procesadas por el
LEDAPS en las unidades de reflectancia superficial mediante Earth Explorer (véase la nota
de pie de página 67), y a corto plazo estarán disponibles imágenes Landsat-8/OLI
corregidas atmosféricamente. Los datos L1T de Landsat corregidos atmosféricamente
proporcionan imágenes geométrica y radiométricamente coherentes muy adecuadas para
cartografiar las medidas de REDD+.
Otras imágenes satelitales utilizadas para cartografiar datos de actividad tienen que
procesarse hasta un nivel equivalente al L1T. El proveedor suele llevar a cabo dicho trabajo;
no obstante, de no ser así, el usuario tiene que emprender estas fases de proceso después
del suministro de los datos. Esta labor se puede realizar con la mayoría de los programas
68
Las pasa-bandas se refieren a la frecuencia o la gama de longitudes de onda que admite un filtro.
http://earthexplorer.usgs.gov/ o http://glovis.usgs.gov/.
70
http://landsathandbook.gsfc.nasa.gov/.
69
72
informáticos habituales de procesamiento de imágenes, como ENVI y ERDAS. Para obtener
asesoramiento práctico se pueden consultar libros de texto sobre proceso de imágenes,
como el de Jensen (2005), y manuales de programas informáticos.
3.3.2 Preproceso de imágenes de SAR obtenidas por satélite
Como todos los radares, el SAR depende de la relación entre una señal de radio emitida y
una señal de radio reflejada para detectar propiedades destacables de la región de interés.
Las señales de radar deben preprocesarse para determinar las distorsiones geométricas
(p. ej., el desplazamiento vertical71 y el escorzo), y las diferencias en las condiciones de
iluminación causadas por la topografía y la superficie que se ilumina a un lado del satélite o
la aeronave. Debe llevarse a cabo otra fase para eliminar el ruido provocado por el reflejo
de características que carecen de interés, p. ej. irregularidades de importancia secundaria.
Este ruido se denomina ruido de titilación y se elimina mediante un proceso llamado filtrado
de titilaciones. Se pueden obtener más detalles sobre el preproceso de señales de radar en
Mitchel y otros (2012); existen programas informáticos de preproceso gratuitos72.
Está extendida la idea equivocada de que el preproceso y la interpretación de datos de
radar es sumamente compleja. La Iniciativa Mundial de Observación de los Bosques
suministrará datos de radar preprocesados a los países interesados, apropiados para
generar productos de cartografía forestal. La visualización y la interpretación de datos de
radar resulta más sencilla si se conocen y comprenden los principios de formación e
interacción de los radares. La Iniciativa Mundial de Observación de los Bosques facilitará
creación de capacidad e impartirá formación en programas informáticos y flujos de trabajo
de proceso para utilizar y aplicar datos de radar en sistemas de vigilancia forestal existentes
a aquellos países que pretenden desarrollar capacidades internas de utilización de radares.
Una secuencia habitual de proceso aplicada a los datos de SAR entraña observaciones
múltiples, filtrado de titilaciones, ortorrectificación y calibración geométrica, corrección de la
iluminación del terreno y preparación de mosaico fotográfico73. El producto de observación
única con formato complejo de resolución máxima presenta bastante ruido. Con los
promedios de las observaciones múltiples de una gama y las celdas azimut se mejora la
resolución radiométrica y se obtienen píxeles casi cuadrados. Los filtros adaptativos utilizan
estadísticas locales para filtrar los datos y reducir así la titilación de las imágenes; además,
en algunos casos, se conservan o mejoran los márgenes y otras características.
Como en el caso de los datos ópticos, los datos de SAR se ortorrectifican y calibran
radiométricamente al objeto de producir imágenes adecuadas para su comparación. Se
utiliza el mejor modelo digital del terreno disponible para corregir las distorsiones espaciales
en los sentidos de la gama (trazado transversal) y el azimut (trazado longitudinal) Mediante
este proceso, los datos de los píxeles se transforman de geometría de alcance oblicuo a
geometría de alcance terrestre, y se convierten en un sistema cartográfico definido (con
coordenadas geográficas). Durante la calibración radiométrica, se utilizan las ecuaciones
71
Una distorsión provocada por el haz del radar al llegar a la cima de un objeto antes de alcanzar la base.
El escorzo se produce cuando el haz llega a la base antes de alcanzar la cima.
72
Por ejemplo, en http://nest.array.ca/web/nest.
73
Con la preparación de mosaico fotográfico se genera una imagen mayor mediante la combinación de distintas
imágenes.
73
estándar del radar para corregir los errores sistemáticos y las variaciones de brillo
provocadas por el terreno presentes en los datos de los píxeles.
Se aplica otra fase de corrección de la iluminación del terreno para enmendar las
distorsiones geométricas y radiométricas presentes en imágenes recogidas en terrenos
escarpados. Estas distorsiones ocultan la valiosa retrodifusión relacionada con la cubierta
terrestre o las características geofísicas, y deben corregirse para elaborar mapas de
cubierta terrestre de forma eficaz y llevar a cabo actividades de vigilancia con datos de
SAR. Hay modelos publicados para corregir las variaciones de brillo provocadas por el
terreno en imágenes de SAR de terrenos escarpados y con vegetación.
Para obtener una cobertura más amplia de la superficie se pueden preparar mosaicos
fotográficos con datos corregidos de SAR adquiridos de distintas trayectorias satelitales.
Hay métodos automatizados y manuales para subsanar las zonas de las imágenes que se
superponen, y generar así un mosaico listo para ser analizado.
3.4 Productos cartográficos estimados mediante teledetección
Los datos de teledetección tienen que estar en un formato que se pueda utilizar conforme a
lo descrito en la sección 3.1 para poder estimar las emisiones y absorciones asociadas a las
medidas de REDD+. Para ello se proponen los productos cartográficos enumerados en el
cuadro 6. Se presume que los datos de entrada procederán del Landsat-8 o los futuros
Sentinel-1/-2 y CBERS-4, que son las misiones básicas que el Grupo de Coordinación de
Datos Espaciales del CEOS catalogó con este cometido. Los productos indicados en el
cuadro 6 se pueden obtener a partir de estos conjuntos de datos satelitales, en la mayoría
de los casos respaldados por datos complementarios e información sobre el terreno; el
propósito previsto para cada producto cartográfico se describe en las notas posteriores.
Los organismos espaciales del CEOS facilitarán gratuitamente los datos de las misiones
básicas necesarios para generar estos productos; el punto de contacto en primera instancia
es la Oficina de la Iniciativa Mundial de Observación de los Bosques74. Opcionalmente, los
países pueden decidir utilizar datos de misiones comerciales no básicas, como RapidEye,
SPOT, TerraSAR-X y la futura ALOS-2, que incluyen adquisiciones continuas sistemáticas y
sirven para este mismo propósito. En el anexo B figura más información sobre los datos de
teledetección que se prevé que estarán disponibles por conducto del acuerdo de la Iniciativa
Mundial de Observación de los Bosques con el Grupo de Coordinación de Datos Espaciales
del CEOS. En el cuadro 7 se indica el estado operativo actual de los distintos tipos de
sensores para cada producto cartográfico forestal.
74
Los datos de contacto de la Oficina de la Iniciativa Mundial de Observación de los Bosques se pueden
consultar en el sitio web http://gfoi.org/.
74
Cuadro 2: Productos cartográficos forestales recomendados, compatibles con los métodos
descritos en las secciones 2.2 y 2.3.1
Nombre del
mapa
Propósito
Descripción o comentario
Unidad
cartográfica
mínima
Periodicidad
de
producción
Tierras
forestales/no
forestales
Reconocimiento visual de
tendencias; referencia
a
para otros productos
Mapas de cubierta forestal a lo
largo del tiempo
< 0,5 ha
Anual
Cambios en las
tierras
forestales y no
forestales
Datos de actividad en
relación con la
deforestación y el
aumento de la superficie
forestal, expresados en
hectáreas o como
porcentaje
Mapas de los cambios en la
b
superficie de tierras forestales
< 0,5 ha
Anual
Reconocimiento visual de
recursos forestales;
referencia para otros
a
productos
Mapa de tierras forestales y no
forestales; no obstante, los
bosques aparecen estratificados
por bosques primarios, bosques
naturales modificados, bosques
plantados (o la estratificación
nacional equivalente), y
cualquier subestratificación
< 0,5 ha
Anual
Todas las
categorías de
uso de la tierra
Reconocimiento visual
del uso nacional de la
tierra; referencia para
a
otros productos
El modelo es el Sistema de
clasificación de la cubierta
terrestre de la Organización de
las Naciones Unidas para la
Alimentación y la Agricultura
(FAO), o una clasificación
nacional equivalente que
permita la agregación en las
seis categorías de uso de la
tierra del IPCC. Se incluyen los
bosques a través de mapas de
tierras forestales y no forestales,
estratificados del mismo modo
que en los mapas de
estratificación forestal
< 0,5 ha
Anual
Cambios en el
uso de la tierra
entre tierras
forestales y
otros usos de la
tierra
Datos de actividad en
relación con la
deforestación y el
aumento de las reservas
forestales de carbono
gracias a la forestación o
reforestación; si procede,
datos de actividad sobre
actividades no forestales
de uso de la tierra,
cambio de uso de la
tierra y silvicultura
Mapas de las conversiones
entre las seis categorías de uso
de la tierra del IPCC, con los
bosques estratificados del
mismo modo que en los mapas
de estratificación forestal y los
mapas de todas las categorías
de uso de la tierra
< 0,5 ha
Anual
Cambios en las
tierras
Datos de actividad en
relación con la
Mapas de las conversiones
entre estratos forestales en el
< 0,5 ha
Anual
Estratificación
forestal
75
Nombre del
mapa
Propósito
Descripción o comentario
forestales
degradación forestal, la
ordenación sostenible de
los bosques, el aumento
de las reservas forestales
de carbono en las tierras
forestales que siguen
siendo tierras forestales,
y la conservación
mapa de estratificación forestal,
en los que se observan las
actividades en curso, como la
explotación, dentro de las
categorías
Indicadores de
cambio en la
cubierta forestal
en tiempo casi
real
Alerta temprana de
deforestación y
degradación forestal
No se necesita para medir las
emisiones, pero resulta útil para
la alerta temprana y la detección
de claros en los bosques y la
degradación forestal, por lo que
puede servir para la ejecución
de REDD+.
a
Unidad
cartográfica
mínima
Periodicidad
de
producción
> 0,5 ha
Bimensual o
mayor
En consonancia con el principio rector 1, son las imágenes que sirven de base para generar este producto que
sirven de referencia para otros productos, no para el mapa en sí.
b
Puede ser preciso recurrir a datos complementarios obtenidos sobre el terreno si existen amplias superficies
objeto de explotación a la espera de que se reconstituya su espesura.
76
Cuadro 3: Resumen de los tipos de datos de teledetección y su estado operativo percibido al estimar las medidas de REDD+75 (véase el
recuadro 7 con las definiciones de los productos cartográficos)
Producto cartográfico
Datos ópticos de
baja resolución
Datos ópticos de
resolución media
Datos ópticos de
alta resolución
Radar de banda
L
Radar de
banda C
Tierras forestales y no forestales
Operativo
Operativo
Operativo
I+D
Cambios en las tierras forestales y no
forestales
Operativo
Operativo
Operativo
I+D
Operativo
76
Operativo
77
Todas las categorías de uso de la tierra
Operativo
77
Operativo
78
Cambios en el uso de la tierra entre tierras
forestales y otros usos de la tierra
Operativo
79
Operativo
79
Cambios en las tierras forestales
Operativo
78
Operativo
78
Estratificación forestal
Indicadores de cambio en la cubierta forestal
en tiempo casi real
Operativo
Operativo
77
Operativo
Preoperativo
Radar de
banda X
Lidar
I+D
Preoperativo
I+D
Preoperativo
I+D
Preoperativo
I+D
Preoperativo
I+D
I+D
Entrenamiento o verificación de productos
78
cartográficos
Operativo
75
Operativo
El estado operativo percibido se define en el documento Review of Priority Research & Development Topics de la Iniciativa Mundial de Observación de los Bosques (GEO,
2013).
76
Operativo cuando la estratificación se limita a bosques primarios y bosques plantados, pero preoperativo si se utiliza para distinguir los distintos subestratos de bosque
natural.
77
La elaboración anual de mapas de todas las categorías de uso de la tierra y de cambios en las escalas inferiores a la hectárea se considera viable desde el punto de vista
técnico, pero todavía no se ha aplicado a los inventarios de GEI (véase el documento sobre I+D disponible en el sitio web de la Iniciativa Mundial de Observación de los
Bosques).
78
Aparece sombreado porque en el cuadro 6 no figura ningún mapa asociado.
77
Recuadro 7: Definiciones de los mapas
Tierras forestales y no forestales. En este mapa se muestra la extensión de todos los tipos de bosque que encajan en la definición
nacional de un determinado país. Puede ser necesario complementar los datos de teledetección con datos obtenidos sobre el terreno
por medio del sistema nacional de vigilancia forestal, a fin de contribuir a delimitar las superficies forestales que son objeto de
explotación y se encuentran temporalmente sin espesura. Este mapa se utilizará para reconocer visualmente la extensión de las tierras
forestales, y los conjuntos de datos que sirven de base para generarlo servirán de referencia para productos posteriores.
Cambios en las tierras forestales y no forestales. Este mapa debe elaborarse mediante el análisis de los datos que subyacen al mapa de
tierras forestales y no forestales. Se puede utilizar para indicar el aumento o el descenso de superficie forestal en relación con otros
usos de la tierra. El descenso corresponde a la deforestación y se expresa en unidades de superficie o como porcentaje. No se trata de
deforestación expresada como emisiones de GEI, dado que las superficies forestales todavía no se han estratificado por tipo de bosque,
y por tanto no se han asignado las densidades de carbono.
Estratificación forestal. La categoría de los bosques asignada en el mapa de categorías de uso de la tierra servirá como referencia para
el mapa de estratificación forestal. La finalidad de la estratificación radica en lograr variaciones relativamente reducidas de la densidad
de la biomasa de un estrato, a fin de aumentar la eficiencia del muestreo y así lograr estimaciones más exactas. Las categorías
principales de estratificación que sugiere la Evaluación de los recursos forestales mundiales de la FAO son bosque primario (BP), bosque
natural modificado (BNM) y bosque plantado (BPlant). Los países también pueden establecer estratificaciones nacionales. Puede ser
necesario una estratificación ulterior a partir de tipos y clases de bosques de interés. Las clases de bosques variarán en función de los
países y las regiones ecológicas; cuando proceda, se contarán entre ellas tipos importantes de bosque de ámbito regional, como
pantanos de turba, manglares y bosques de baja densidad. La probabilidad de alteraciones y los bosques secundarios y el recrecimiento
también se pueden tomar como referencia para la estratificación. La teledetección puede contribuir a detectar la fuente o los
indicadores de actividad humana que causan la degradación, entre ellos vías de saca, síntomas de cambios en el dosel, incendios o
proximidad a actividades o infraestructura agrícolas. La estratificación implica la elaboración de mapas más perfeccionados y es
necesaria para reflejar las diferencias en cuanto a crecimiento, reservas de carbono y factores de emisión y absorción. A fin de estimar
las pérdidas de carbono asociadas a la deforestación y la degradación forestal, deben conocerse las densidades de carbono de los
bosques antes y después de las alteraciones. Por tanto, la estratificación también se toma como referencia para recoger las densidades
de carbono mediante mediciones sobre el terreno.
Todas las categorías de uso de la tierra. Es necesario disponer de este producto cartográfico para elaborar otros productos de la
cartografía nacional de referencia. Los propios países deciden el nivel de detalle o el sistema de clasificación que quieren emplear, pero
79
deben considerar la utilización del Sistema de clasificación de la cubierta terrestre de la FAO para etiquetar las distintas clases de
cubierta terrestre identificadas. Las tierras forestales son tierras que se utilizan para bosques compatibles con la definición nacional
(véase el capítulo 1). Para notificar las emisiones y absorciones, el sistema de clasificación y los mapas digitales deben permitir la
agregación de clases importantes a las seis categorías de uso de la tierra del IPCC, definidas en la Orientación sobre las buenas prácticas
para uso de la tierra, cambio de uso de la tierra y silvicultura (tierras forestales, tierras agrícolas, praderas, humedales, asentamientos y
otras tierras). Puede ser preciso subdividir la categoría de tierras forestales en tipos de bosque para estratificarla a fin de aumentar la
exactitud. Para ello es probable que se necesiten conocimientos sobre el terreno de los tipos de bosque que se pueden utilizar para
elaborar mapas, por ejemplo, los bosques naturales y plantados, así como para diferenciar entre categorías de edad de los bosques y
tipos de bosque con distintos niveles de reservas de carbono.
Cambios en el uso de la tierra entre tierras forestales y otros usos de la tierra. Para calcular las emisiones y absorciones procedentes
de la deforestación o el aumento de la superficie forestal mediante el método de las ganancias y las pérdidas, los países necesitan datos
de actividad. La mayoría de los datos de actividad son superficies lo suficientemente desglosadas que sirven para estimar emisiones o
absorciones al combinarse con los factores de emisión y absorción y con otros parámetros que se suelen expresar por unidad de
superficie. El mapa debe incluir categorías de conversión de tierras forestales a alguna de las demás categorías de tierras (tierras
agrícolas, praderas, humedales, asentamientos y otras tierras), con lo que se obtienen cinco categorías de cambio; la conversión de
tierras agrícolas, praderas, humedales, asentamientos y otras tierras a tierras forestales suma otras cinco categorías de cambio. Este
mapa también puede incluir categorías de cubiertas terrestres estables. Si se dispone de datos espaciales recopilados por comunidades
locales sobre superficies que han sufrido una conversión del uso de la tierra, deben incorporarse al mapa de conversiones.
En consonancia con el principio rector descrito en la sección 3.6, el mapa de conversiones debe crearse preferentemente mediante el
análisis de una serie cronológica de imágenes satelitales lo más extensa posible, dado que es poco probable que un par de imágenes
suministren información suficiente para distinguir las distintas conversiones y los cambios de uso de la tierra y los cambios en la
cubierta terrestre.
79
Véase http://www.fao.org/docrep/003/x0596e/x0596e00.htm.
78
Cambios en las tierras forestales. Como se detalla en la sección Error! Reference source not found., la degradación, en la práctica,
entraña la pérdida a largo plazo de las reservas forestales de carbono. Los procesos de degradación o mejora se pueden estimar por
medio de una combinación de transiciones entre estratos con distintas densidades de carbono. Los datos obtenidos sobre el terreno se
utilizan para calcular la densidad de carbono en un determinado estrato. Por tanto, se puede cartografiar la degradación mediante una
combinación de datos de teledetección (para detectar síntomas de alteraciones y así indicar la extensión de la superficie
potencialmente degradada) y datos obtenidos sobre el terreno (para detectar los efectos en las reservas de carbono). En la actualidad,
80
no se puede estimar directamente la degradación de las reservas forestales de carbono utilizando solo datos de teledetección .
Indicadores de cambio en la cubierta forestal en tiempo casi real (alerta temprana). Este producto no se necesita para los informes de
REDD+ de la Convención Marco de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climático (CMNUCC), pero es útil para la alerta temprana y la
detección de cambios potenciales y efectivos en la cubierta forestal o degradación. Se requieren mediciones frecuentes de baja
resolución para esta finalidad (p. ej., MODIS, PALSAR ScanSAR).
3.5 Métodos para cartografiar los datos de actividad
Entre los factores que influyen en las decisiones de un país en relación con los datos y métodos
utilizados para cartografiar los datos de actividad, cabe citar la naturaleza de los bosques en el país,
las prácticas de ordenación forestal, la disponibilidad de distintos tipos de datos satelitales, las
capacidades existentes de análisis de las imágenes satelitales, la disponibilidad de datos obtenidos
sobre el terreno y el nivel general de capacidad tecnológica. Los principios rectores presentados al
final de la presente sección analizan aspectos que pueden ayudar a un país a determinar la
combinación de fuentes de datos y métodos que utilizará para respaldar los informes sobre las
emisiones y absorciones de GEI.
3.5.1 Mapas de tierras forestales y no forestales, uso de la tierra o
estratificación forestal
El objetivo fundamental de la utilización de imágenes de teledetección es la traducción de las
mediciones teledetectadas en información sobre las condiciones en la superficie. Generar los
distintos tipos de datos de actividad necesarios para estimar las emisiones y absorciones de GEI
implica un trabajo de categorización. Por ejemplo, para estimar la superficie forestal, se suele
elaborar un mapa que incluye las categorías de tierras forestales y tierras no forestales. Se utiliza el
tipo itálico para destacar los nombres de las categorías (también denominadas clases) en un mapa.
Para que se correspondan con las categorías superiores adoptadas en la Orientación sobre las
buenas prácticas para uso de la tierra, cambio de uso de la tierra y silvicultura, los mapas de la
cubierta terrestre deberían contar al menos con las siguientes categorías: tierras forestales, tierras
agrícolas, praderas, humedales, asentamientos y otras tierras. Puede existir la necesidad de
estratificar las superficies forestales conforme a tipos de ecosistemas u otras categorías que
reduzcan al mínimo la variabilidad del contenido de carbono. En consecuencia, son particularmente
importantes los métodos que sirven para definir las categorías, o clases, mediante teledetección. De
forma colectiva, estos métodos se denominan clasificación de imágenes, y se utilizan desde hace
mucho tiempo en teledetección. También se ha llevado a cabo una amplia labor de investigación
sobre los mejores métodos de clasificación de imágenes y como resultado existe una amplia gama de
opciones. La mayoría de los paquetes de proceso de imágenes incluyen varios algoritmos de
80
Las investigaciones en curso pueden dan lugar a la detección directa de la degradación mediante datos de radar o
cambios en los índices espectrales.
79
clasificación de imágenes. Los algoritmos habituales de clasificación de imágenes permiten realizar
estimaciones por el método de máxima verosimilitud e incluyen árboles de decisiones, máquinas de
soporte vectorial y redes neuronales. Muchos de ellos se encuentran disponibles en paquetes típicos
de programas informáticos de proceso de imágenes.
La clasificación de imágenes comienza con la definición de las categorías o clases que se incluirán
en el mapa. En la clasificación supervisada tienen que suministrarse muestras de entrenamiento de
cada una de las clases que se incluirán. Estas muestras pueden proceder de distintas fuentes, por
ejemplo, de emplazamientos de muestreo de un inventario de los bosques nacionales, o se pueden
obtener a partir de imágenes de alta resolución. Para las clases simples de tierras forestales/no
forestales, o el reducido número de categorías superiores utilizadas en la Orientación sobre las
buenas prácticas para uso de la tierra, cambio de uso de la tierra y silvicultura, a menudo se pueden
conseguir ejemplos fácilmente en las imágenes que se clasifican. Para la clasificación de imágenes
se suelen utilizar imágenes de una sola fecha. Sin embargo, en la clasificación de imágenes también
se pueden utilizar varias imágenes de distintas estaciones a fin de reflejar las clases con su dinámica
estacional. A medida que aumenta el nivel de estratificación de los bosques, se necesitarán fuentes
alternativa de datos de referencia para el entrenamiento de los clasificadores, como mapas de
vegetación o parcelas anteriores.
La clasificación se puede realizar mediante interpretación visual, pero en este caso se pueden
necesitar numerosos recursos humanos debido a que la cantidad de píxeles puede ser muy elevada y
las interpretaciones pueden variar en función del criterio de cada individuo. Esta limitación se puede
salvar con la utilización de algoritmos automatizados en los procedimientos no supervisados y
supervisados, con el fin de obtener resultados coherentes con los de los intérpretes humanos al
asignar un píxel a un tipo de bosque u otro, o para segmentar los datos. Los procedimientos no
supervisados recurren a algoritmos de clasificación para asignar los píxeles de las imágenes a una de
las agrupaciones de clases sin etiquetar. A continuación, los intérpretes de imágenes experimentados
asignan a cada una de las agrupaciones de píxeles un valor correspondiente a la clase de tierra
deseada. Los procedimientos supervisados utilizan superficies debidamente definidas de tipos
conocidos de vegetación para ajustar los parámetros de los algoritmos de clasificación, que a
continuación identifican y etiquetan automáticamente las superficies similares a los datos de
entrenamiento de entrada. La mejor forma de abordar los distintos problemas que se plantean a estos
procedimientos es mediante ensayos iterativos: puede que en la clasificación supervisada se
pretenda utilizar más clases que las estadísticamente aislables; los métodos sin supervisión pueden
generar menos clases que las deseadas y un tipo de cubierta determinado se puede dividir en varias
agrupaciones. En ambos casos, los intérpretes humanos pueden comprobar si los resultados de la
aplicación del algoritmo parecen lógicos desde el punto de vista de la distribución de los tipos de
bosque prevista a partir de la información anterior, y se traducen en la ausencia de características
improbables. La ventaja relativa depende de si el tiempo empleado en comprobar las clasificaciones
automáticas supera el tiempo empleado en lograr resultados coherentes con la participación
exclusiva de intérpretes humanos81.
El primer intento de clasificación de imágenes casi nunca sirve para generar el mapa final.
81
Véase la sección 2.1 del GOFC-GOLD Sourcebook (GOFC-GOLD, 2012).
80
El análisis minucioso de los resultados de la clasificación suele poner de manifiesto obstáculos y
problemas que se pueden resolver con la introducción de cambios en el proceso de clasificación.
Existen muchas formas de intentar mejorar los resultados de una clasificación que presenta
problemas notables, incluida la incorporación de más datos de entrenamiento o de mejor calidad.
También resulta útil incluir tipos adicionales de datos en la clasificación, como datos topográficos o
climáticos.
Para el reconocimiento de distintos estratos de bosques naturales modificados, a menudo deberán
tenerse en cuenta los píxeles circundantes, puesto que habrá características, como la alteración de la
cubierta de copa, la fragmentación o la infraestructura de tala, que no figurarán en todos los píxeles
de la superficie afectada. En consecuencia, cuando se analicen los límites entre los bosques
naturales modificados y los bosques primarios deberá establecerse un radio dentro del cual se
recojan pruebas de modificación que resulten de interés para el píxel en cuestión. Si la clasificación
basada en píxeles se va a utilizar posteriormente, el radio se utiliza directamente; en caso de que se
segmenten antes los píxeles (agrupados por propiedades comunes), el radio se convierte en un dato
de entrada para el proceso de segmentación (véase el recuadro 8 sobre métodos basados en píxeles
y objetos y segmentación).
Conceptualmente, este radio es la distancia necesaria para recuperar las características del bosque
primario, representadas para finalidades de REDD+. Se puede utilizar un radio por defecto de 500 m,
pero el valor dependerá del ecosistema forestal y del tipo de modificación, y se establece mejor por
medición82, especialmente si se utiliza un método de nivel 2 o 3 del IPCC. Si a raíz de utilizar un radio
particular de influencia aparecen fragmentos de bosque nominalmente primario a lo largo de los
límites entre el bosque primario y el bosque natural modificado, probablemente el radio de influencia
utilizado es demasiado pequeño. Esto se debe a que dentro de un paisaje fragmentado es más
probable que los bosques sean modificados que primarios. Después de establecer las características
de las imágenes de los tipos de bosque y el radio de influencia, se puede asignar un tipo de bosque
(y subestratos) a cada píxel para toda la superficie forestal del país, como se detalla anteriormente.
82
Por ejemplo, a raíz del trabajo en Guyana con métricas de cambio, se concluyó que prácticamente toda la degradación
asociada a nuevas infraestructuras se produce en una zona de protección de aproximadamente 100 m de profundidad
(Winrock International, febrero de 2012).
81
Recuadro 8: Métodos basados en píxeles y objetos y segmentación
Las exactitudes adecuadas para la cubierta terrestre y los cambios que se producen en esta se pueden conseguir mediante
métodos de clasificación basados en píxeles o en objetos. Los métodos basados en objetos agrupan en primer lugar, en un
proceso denominado segmentación, los píxeles que presentan características comunes. En ocasiones, en la clasificación de
la cubierta terrestre se pueden lograr exactitudes totales mayores con objetos de una resolución media como la definida en
a
el presente documento que si se utilizan métodos basados en píxeles . La segmentación también sirve para reducir el ruido
de titilación en las imágenes de radar antes de su clasificación. No obstante, si la cantidad más pequeña de píxeles que se
van a agrupar (la unidad mínima de cartografía) es demasiado alta, existe el riesgo de sesgar los resultados de la
clasificación. En la práctica, esto significa que la unidad mínima de cartografía no puede ser mayor que el objeto más
pequeño discernible en las imágenes. Los segmentos de las imágenes suponen una ventaja cuando en una parte de una
cadena de proceso se requieren las aportaciones de intérpretes humanos. Esto se debe a que los segmentos de las
imágenes se pueden combinar en polígonos mayores que se pueden examinar y revisar con facilidad en busca de errores
b
de clasificación (FAO y Centro Común de Investigación, 2012) . El seguimiento de cambios al nivel de los píxeles abre
perspectivas de mejorar la representación de la dinámica de los depósitos de carbono, aunque hace falta procesar una
cantidad de datos considerablemente mayor.
Los procedimientos basados en píxeles son potencialmente más útiles cuando existen varios cambios en el uso de la tierra
durante un corto período de tiempo (por ejemplo, ciclos de desbroce recurrente de 10-15 años). Son más apropiados
cuando existen datos exhaustivos (algunas veces denominados continuos), y hacen falta métodos para garantizar la
coherencia de las series cronológicas al nivel de los píxeles. El procedimiento también se puede aplicar a los métodos
basados en muestras si se utilizan métodos para garantizar la coherencia de las series cronológicas al nivel de los píxeles;
en este caso, se puede ampliar la escala de los resultados en función del tamaño de las muestras. Estos resultados también
se pueden resumir en matrices de cambios en el uso de la tierra. De hecho, el método es equivalente a la representación en
c
matrices al nivel de los píxeles .
Además de los principios generales de representación coherente de la tierra al utilizar datos de teledetección para
representar tierras o realizar un seguimiento de unidades de tierra mediante un procedimiento basado en píxeles, el
documento sobre métodos y orientación recomienda lo siguiente:
1.
una vez que se incluya un píxel, este debe ser objeto de seguimiento continuo. De esta forma se evitará la
duplicación del recuento de actividades en el inventario y las estimaciones de las emisiones serán más exactas.
2.
Se pueden atribuir reservas a los píxeles, pero solo se notifican los cambios en las reservas y las emisiones y
absorciones resultantes. Así se evitan emisiones y absorciones falsas de gran tamaño, dado que la tierra se
desplaza entre categorías.
3.
Durante el seguimiento debe poder diferenciarse los cambios en la cubierta terrestre que suponen cambios en el
uso de la tierra, y los cambios en la cubierta terrestre que provocan emisiones dentro de una categoría de uso de la
tierra. De esta forma se evita la asignación incorrecta de tierras, así como la aplicación de factores incorrectos de
emisión o absorción o de modelos que puedan sesgar los resultados.
4.
Debe seguirse una serie de normas para garantizar una clasificación coherente mediante la eliminación de la
oscilación de los píxeles entre usos de la tierra cuando se encuentren próximos a las marcas de las delimitaciones.
5.
Resulta difícil conseguir que las estimaciones de los inventarios y las previsiones de emisiones o absorciones
futuras sean coherentes entre sí debido a que se tienen que desarrollar normas para su aplicación al nivel de los
píxeles.
Referencias:
a
Véase Yan Gao y Jean Francois Mas, 2008. A Comparison of the Performance of Pixel Based and Object Based
Classifications over Images with Various Spatial Resolutions. Online Journal of Earth Sciences, 2: 27-35.
b
Véase http://www.fao.org/docrep/017/i3110s/i3110s.pdf.
C
Oficina Australiana para el Efecto Invernadero (AGO), 2002.
3.5.2 Mapas de cambios
Para ser compatible con la orientación del IPCC, el mapa de transiciones de uso de la tierra está
conformado por categorías que señalan cambios. Las categorías superiores corresponden a la
conversión de tierras forestales a tierras agrícolas, praderas, asentamientos, humedales u a otras
tierras, y viceversa. Para elaborar este tipo de mapa, se utilizan imágenes de distintas fechas y las
82
variaciones entre ellas se utilizan para detectar cambios. La detección de cambios es una de los
aplicaciones más comunes de la teledetección; en la bibliografía sobre la materia se han utilizado,
probado y propuesto numerosos métodos, aunque apenas hay información acerca de cuáles de ellos
tienen un desempeño mejor en las distintas situaciones. En general, se necesitan al menos dos
fechas de imágenes (puntos finales) para cartografiar los cambios. Muchos métodos utilizan los
cambios en una banda espectral, bandas o índices como referencia para el proceso de detección de
cambios (Lambin y Strahler, 1994). Los métodos de clasificación de imágenes son de uso habitual, y
se emplean varias imágenes para asignarlas a clases estables (emplazamientos en los que no se han
producido cambios) y a clases de cambio (como tierras forestales a praderas) (Woodcock y otros,
2001).
El GOFC-GOLD Sourcebook incluye descripciones y ejemplos de distintos métodos de detección de
cambios para la vigilancia de la deforestación83. Puede ser un recurso útil cuando se estudien
distintas combinaciones de métodos y datos de teledetección para cartografiar los cambios.
Más recientemente, se han desarrollado y probado métodos que utilizan muchas imágenes, o una
serie cronológica de imágenes (Chen y otros, 2004; Kennedy y otros, 2007; Furby y otros, 2008;
Zhuravleva y otros, 2013). Estos procedimientos presentan numerosas ventajas, dado que no
dependen de las condiciones existentes en el momento en que se tomaron las distintas imágenes.
Como indica el principio rector 2 (véase la sección 3.6), la utilización de una serie cronológica de
imágenes puede contribuir a evitar determinados tipos de errores en la vigilancia del cambio en la
cubierta forestal.
Las superficies georreferenciadas de bosque plantado anualmente o que se dejan regenerar de forma
natural dentro de bosques ordenados (fila 5 del Cuadro 1) deben ser facilitadas por las autoridades
forestales nacionales y las partes interesadas por conducto del sistema nacional de vigilancia forestal,
y debe confirmarse la existencia de bosques plantados o en regeneración en estas superficies, dado
que la apariencia de los píxeles correspondientes se confunde con la apariencia de otros píxeles con
este tipo de bosque. Esto también se aplica a superficies que pueden parecer deforestadas, pero que
de hecho han estado sujetas a alteraciones naturales como incendios de monte, ciclones o
pululaciones de plagas. Resultará útil recurrir a información local, como tipos de bosque o intenciones
de ordenación forestal, fenómenos climáticos extremos, como la sequía, y registros de alteraciones
naturales, para contribuir a traducir las imágenes en datos de actividad fidedignos.
El tipo de bosque y las superficies de cambio cartografiados ("píxeles contados") a través de los
métodos descritos en la sección 3.5 contendrán sesgos provocados por errores de clasificación.
Estos errores se pueden estimar y corregir mediante una muestra de observaciones de referencia,
como se indica en la sección 3.7.
83
Véanse las secciones 2.1 y 2.2. del GOFC-GOLD Sourcebook (2012). En concreto, en el cuadro 2.1.3 se enumeran los
principales métodos de análisis para imágenes de resolución media.
83
3.5.3 Mapas de degradación forestal
Los métodos descritos en la sección Error! Reference source not found. para estimar las emisiones
y absorciones de GEI asociadas a la degradación requieren la estratificación (o categorización) de los
bosques en bosques primarios, bosques naturales modificados y bosques plantados, u otra
estratificación utilizada por el país en cuestión. Puede aplicarse una subestratificación para reflejar los
distintos ecosistemas forestales o tipos de intervención humana. De este modo la teledetección
puede desempeñar una función transcendental al evaluar el impacto de la degradación forestal
mediante la identificación de la extensión de los estratos y subestratos, y como referencia para la
selección de muestras. En este procedimiento, la teledetección suministra datos de actividad
(superficies) de tierras forestales que se han degradado para el método de las ganancias y las
pérdidas. Las muestras recogidas sobre el terreno se utilizan posteriormente para asignar factores de
emisión y absorción a las distintas clases del mapa. La estratificación mediante teledetección también
se puede utilizar al objeto de diseñar estrategias de muestreo para el procedimiento basado en la
variación de las reservas. Entre los métodos que permiten aprovechar la teledetección para detectar
superficies que han sufrido degradación forestal u otros cambios, cabe destacar los índices
espectrales (combinaciones de bandas espectrales diseñadas para acentuar las características de la
superficie), los análisis de mezclas espectrales y los análisis de texturas. Los métodos visuales
también pueden resultar eficaces para estratificar los bosques tomando la degradación como
referencia. Se pueden encontrar ejemplos de identificación de superficies forestales degradadas en
Winrock International (2012), Souza y otros (2013)84, y Bryan y otros (2013)85.
3.6 Principios rectores para las fuentes de datos de teledetección y los
métodos conexos
Se proponen los siguientes principios rectores con el fin de ayudar a los países a determinar la
combinación de fuentes de datos y métodos para respaldar los informes sobre las emisiones y
absorciones de GEI:
Principio rector 1: detectar cambios y comparar imágenes, pero no mapas
Cuando se cartografían el cambio en la cubierta forestal, generalmente la exactitud será mayor si se
detectan los cambios mediante la comparación de imágenes en vez de la comparación de mapas
estimados a partir de las imágenes.
Es normal confiar en que se pueden detectar cambios mediante una simple comparación de dos
mapas de la misma superficie elaborados en momentos diferentes. No obstante, este procedimiento
es propenso a la inexactitud y puede inducir a errores (Fuller y otros, 2003). El eje del problema
radica en que los errores en los distintos mapas provocan la identificación de cambios falsos, es
decir, superficies que parecen haber sufrido cambios, pero que en realidad no han variado. Por tanto,
es mejor considerar un mapa como un producto final resultante del análisis de imágenes. Los mapas
pueden resumir cambios y utilizarse como datos de actividad, pero los análisis de los nuevos cambios
se deben basar en las imágenes en que aquellos se asientan.
Un simple ejemplo puede ayudar a ilustrar el problema. Si un mapa de tierras forestales y no
forestales con un 95% de exactitud (un nivel de exactitud difícil de alcanzar en muchos entornos en
84
85
http://www.mdpi.com/2072-4292/5/11/5493; véase también http://www.obt.inpe.br/degrad/.
http://www.plosone.org/article/info%3Adoi%2F10.1371%2Fjournal.pone.0069679#s1.
84
los que existen gradientes de cubierta forestal y densidad) se compara con un mapa similar del
mismo lugar, correspondiente a una fecha posterior y que presenta el mismo nivel de exactitud, en
caso de que presuponga que los errores en los dos mapas son independientes, la exactitud prevista
del mapa resultante de la comparación de los dos sería el producto de ambas, o 90,25%,
aproximadamente. Si los mapas están correlacionados, el nivel de exactitud será mayor. En general,
un 90% es un nivel muy alto de exactitud para los mapas estimados mediante teledetección. No
obstante, en la mayoría de las partes del mundo este nivel de exactitud no es suficiente para estimar
la superficie de cambio en la cubierta forestal anualmente, dado que la magnitud de estos cambios,
generalmente, será inferior al error acumulativo de los distintos productos cartográficos. Para ofrecer
cierta perspectiva: la Evaluación de los recursos forestales mundiales de la FAO define la “rápida
deforestación” como la pérdida de más del 0,5 % de las tierras forestales al año.
Principio rector 2: análisis y coherencia de las series cronológicas
Cuando existen datos procedentes de muchos intervalos, es mejor utilizar la información de toda la
serie cronológica de imágenes en lugar de comparar únicamente las fechas de finalización.
Esta premisa es especialmente importante al reconstruir el historial forestal, puesto que se puede
utilizar la serie cronológica para reducir la notificación de cambios improbables en el uso de la tierra
(por ejemplo, una conversión de tierras no forestales → tierras forestales → tierras no forestales en
un período de tiempo inferior a un ciclo de crecimiento forestal) que no se reflejarían al comparar solo
dos fechas. Asimismo, también se pueden detectar procesos a más largo plazo por medio del estudio
de tendencias temporales que los que se pueden extraer gracias al análisis de cambios entre dos
fechas.
La representación coherente de tierras es un componente fundamental de cualquier inventario de GEI
(Orientación sobre las buenas prácticas para uso de la tierra, cambio de uso de la tierra y silvicultura,
Directrices del IPCC de 2006 para los inventarios nacionales de gases de efecto invernadero) y tiene
por objeto:

evitar la omisión de tierras afectadas por actividades;

evitar la duplicación del recuento de tierras;

asignar correctamente las tierras a los distintos usos de la tierra, y

reducir al mínimo el sesgo en la estimación de las emisiones.
Cuando se utilicen imágenes obtenidas mediante teledetección para determinar la extensión
geográfica de las actividades de gestión, debe procurarse garantizar que los límites geográficos se
cartografían de forma coherente a lo largo del tiempo.
Para ello, es necesario asegurarse de que:
85

Las imágenes están georreferenciadas y ortorrectificadas de forma exacta mediante un
modelo digital del terreno86, a fin de que no se detecten falsos cambios durante los procesos
de detección de cambios, como resultado de una desalineación de las imágenes.

Las mejoras al cartografiar los límites geográficos resultantes de la mayor resolución de los
nuevos sensores satelitales se corrigen de forma retroactiva en mapas anteriores de uso de
la tierra elaborados a partir de imágenes con una resolución menor.
Recuadro 9: Mantener la coherencia de las series cronológicas de datos de actividad obtenidos a partir de
imágenes teledetectadas
La coherencia requiere que las estimaciones sean comparables con el transcurso del tiempo. En el caso de REDD+, esto
significará que las estimaciones anuales actuales y futuras deberán compararse en relación con un nivel de referencia
establecido a partir de estimaciones históricas. Este requisito para lograr una serie cronológica de datos coherente durante
muchos años es fundamental para la ejecución de REDD+ y para determinar su éxito, dado que los países deberán
demostrar una reducción de las emisiones a largo plazo.
Guyana ha elegido aplicar un procedimiento de muestreo aleatorio estratificado junto con cartografía continua basada en la
clasificación de imágenes de Landsat de una resolución de 30 m para períodos históricos (a fin de establecer referencias) y
de RapidEye de una resolución de 5 m para la vigilancia en curso. Una característica del MNV de Guyana es que estos
conjuntos de datos se consideran necesarios para cumplir con la definición de bosque, los requisitos de presentación de
informes y los objetivos más generales del MNV.
Las series cronológicas de datos de varios años son necesarias para generar los productos de conversión y transición entre
categorías de uso de la tierra del IPCC. Los procedimientos para detectar cambios y llevar a cabo análisis multitemporales
se encuentran bastante bien establecidos, pero la apertura del archivo de Landsat requiere la aparición de nuevos métodos
para aprovechar estas series cronológicas prolongadas.
Ejemplos nacionales operativos
Sistema nacional de contabilidad del carbono de Australia: los mapas de la cubierta terrestre de todo el país se suelen
elaborar a partir del archivo de Landsat (Furby y otros, 2008). El elevado nivel de exactitud del corregistro y de coherencia
radiométrica permite analizar en profundidad la serie cronológica y evaluar píxel por píxel los cambios en la cubierta
terrestre. Se prevé una mejora continua a medida que se disponga de nuevos datos (p. ej., modelos digitales del terreno de
alta resolución y datos hiperespectrales) y se desarrollen métodos para su integración.
Entre 1990 y 2008, Nueva Zelandia utilizó imágenes de Landsat con una resolución de 30 m para elaborar su inventario de
los bosques nacionales. Entre 2010 y 2011, se adquirieron 54 nuevas escenas de imágenes del satélite SPOT-5 de cuatro
superficies prioritarias de Nueva Zelandia. A raíz del cambio de resolución, la extensión geográfica de la superficie forestal
cartografiada entre 1990 y 2008 a partir de imágenes satelitales de Landsat con una resolución de 30 m parecía ser mayor
en algunos casos que la misma superficie cartografiada en 2008 a partir de imágenes de SPOT con una resolución de 10 m.
En los casos en que la extensión forestal efectiva no presenta cambios, corregir los mapas de los bosques en 1990 a partir
del trazado más nítido de los límites en las imágenes de 2008 constituye una buena práctica.
86
Tener en cuenta variaciones significativas en la pendiente y la elevación de la superficie.
86
Recuadro 10: Utilización de una combinación de conjuntos de datos para garantizar la continuidad
Actualmente, los datos ópticos de resolución media son la principal fuente de datos para vigilar los cambios en la cubierta
forestal de las regiones tropicales (De Sy y otros, 2012). La utilización de una serie cronológica coherente de observaciones
es esencial para obtener resultados exactos a fin de evaluar los cambios en las superficies forestales a largo plazo (DeFries
y otros, 2007; Verbesselt y otros, 2010; Achard y otros, 2010; GOFC-GOLD, 2012).
Los datos ópticos se pueden utilizar por separado si se obtiene una cobertura sin nubes. Se prefiere una cobertura
plurianual conformada por series cronológicas. La escala y la tasa de los cambios en la cubierta forestal afectan a su
detección mediante datos ópticos obtenidos por satélite. Los cambios obvios en la extensión forestal debidos a desmontes o
a la conversión a otros usos de la tierra se pueden detectar mediante observaciones de series cronológicas de datos ópticos
de resolución media (p. ej., Landsat, SPOT-5) a baja (p. ej., MODIS). Se pueden realizar observaciones bianuales o anuales
de cambios con series cronológicas largas. Los datos de baja resolución también se pueden utilizar al objeto de marcar
puntos críticos para realizar análisis más pormenorizados con datos de alta resolución. Para detectar cambios más sutiles
en la cubierta forestal se necesita una cobertura más frecuente a una resolución mayor (p. ej., Quickbird, RapidEye). Los
datos de mayor resolución también sirven para la detección temprana de cambios en la cubierta forestal y la validación de
resultados. No obstante, el elevado costo de los datos y su escasa cobertura limitan su utilización (De Sy y otros, 2012). Un
sistema nacional de vigilancia forestal probablemente necesitará una combinación de conjuntos de datos para garantizar la
continuidad de la cobertura.
Programas nacionales operativos
Existen programas nacionales operativos que utilizan datos ópticos de teledetección básicos (Landsat, CBERS) y no
básicos (IRS, MODIS) de la Iniciativa Mundial de Observación de los Bosques a fin de vigilar los cambios en la cubierta
forestal en Brasil (PRODES) (http://www.obt.inpe.br/prodes/index.php), Australia (Sistema nacional de contabilidad del
carbono de Australia) (Lehmann y otros, 2013; Furby y otros, 2008) e India (Programa de cartografía de la cubierta forestal
nacional) (Pandey, 2008).
Programa de Vigilancia del Amazonas, Instituto Nacional de Investigaciones Espaciales de Brasil (INPE): se trata de un
ejemplo destacado a nivel mundial de vigilancia operativa regional de los bosques tropicales. Se recurre a la segmentación y
la clasificación no supervisada de las series cronológicas de imágenes de Landsat, DMC y CBERS-2 para estimar las tasas
anuales de deforestación (Souza, 2006). Se aplica una unidad mínima de cartografía de 6,25 ha. El procedimiento se podría
mejorar si se incluyeran clases de bosques degradados, la cuantificación explícita de la exactitud, un mejor trazado de los
límites de las tierras forestales y no forestales y la futura integración de datos de SAR (con penetración en las nubes y el
humo) y CBERS-4 (alta resolución y cobertura frecuente). El INPE desarrolló el programa informático de código abierto
TerraAmazon para manipular los datos satelitales de varias escalas al objeto de vigilar la deforestación.
La integración de varias combinaciones de datos ópticos y de SAR puede mejorar la cartografía del uso de la tierra y de los
cambios en el uso de la tierra. En este caso, por interoperabilidad se entiende la utilización de datos ópticos multiescalares y
datos de radar multifrecuencia, y la integración de datos ópticos y de SAR para mejorar la cartografía del uso de la tierra y
de los cambios en el uso de la tierra. Esta última aprovecha la textura y la polarimetría del radar, así como la respuesta
espectral única de los datos ópticos, para conseguir una mayor divisibilidad de las clases y, por tanto, una detección más
exacta de los cambios.
Principio rector 3: evaluar siempre los resultados obtenidos a partir de la teledetección
El objetivo del análisis de teledetección radica en estimar las superficies de las clases en datos de
actividad (para el método de las ganancias y las pérdidas) o suministrar información que se pueda
utilizar para orientar las estrategias de muestreo (para el método basado en la variación de las
reservas). Existen varias maneras de llevar a cabo esta labor. Debe descartarse la forma
aparentemente más sencilla, que consiste en utilizar las superficies indicadas en los mapas como la
estimación final de superficie. La asignación de clases, en primer lugar, debe someterse a una
evaluación exhaustiva para corregir los sesgos en las estimaciones de superficies y permitir la
caracterización de la incertidumbre. En la sección 3.7 se describen cómo evaluar la exactitud, ajustar
los sesgos en las estimaciones de superficie y cuantificar su incertidumbre a partir de datos de
87
referencia. Los datos de referencia utilizados para este propósito pueden ser datos obtenidos sobre el
terreno o datos de teledetección de una resolución mayor o clasificados con mayor exactitud. Se
necesita disponer de un corregistro exacto; de no ser así, se podrán introducir errores graves.
Principio rector 4: documentar y archivar los pasos adoptados
Para garantizar la transparencia, deben documentarse y archivarse los conjuntos de datos y los
análisis utilizados para estimar las emisiones y absorciones de GEI asociadas a las medidas de
REDD+, al objeto de que un tercero comprenda el proceso y, en caso necesario, pueda repetir los
pasos adoptados. Esta información debe incluir las imágenes utilizadas, los tipos de preproceso
aplicados, los métodos mediantes los que se realizó el corregistro, los métodos de clasificación de
imágenes empleados y el procedimiento de inferencia estadística.
3.7 Superficie, incertidumbres e inferencia estadística para datos de
actividad
La definición de buenas prácticas del IPCC requiere que los inventarios de emisiones cumplan dos
criterios: 1) que no contengan cálculos excesivos ni demasiado bajos en la medida en que puede
determinarse, y 2) que las incertidumbres se reduzcan lo más posible (Penman y otros, 2003). Para
cumplir con estos criterios, deben compensarse los errores de clasificación al estimarse la superficie
de las actividades a partir de mapas y deben estimarse las incertidumbres mediante métodos
eficaces y estadísticamente rigurosos. Los medios principales para estimar las exactitudes,
compensar los errores de clasificación y estimar la incertidumbre son las comparaciones de las
clasificaciones de los mapas y las observaciones de referencia correspondientes a una muestra de
evaluación de la exactitud.
Los factores que influyen en el cumplimiento de estos dos criterios son el diseño del muestreo y el
tamaño de las muestras correspondientes a la muestra de evaluación de la exactitud, y la exactitud
de los mapas. A fin de conseguir una evaluación de la exactitud y una estimación válidas de una
superficie de interés el marco familiar basado en el diseño o la probabilidad (McRoberts, 2014), los
datos de referencia deben recopilarse a través de un diseño de muestreo probabilístico,
independientemente de cómo se recojan los datos de entrenamiento. Los tipos de diseño de
muestreo probabilístico más habituales son los de muestreo aleatorio simple, muestreo automático,
muestreo aleatorio estratificado (muestreo aleatorio simple dentro de estratos) y muestreo automático
estratificado (muestreo automático dentro de estratos). Un aspecto fundamental al seleccionar un
diseño de muestreo es que el tamaño de la muestra de cada actividad debe ser lo bastante grande
para elaborar estimaciones suficientemente precisas de la superficie de las actividades. Los diseños
de muestreo aleatorio simple y automatizado general generan tamaños de muestras de las distintas
actividades con una proporcionalidad aproximada a su incidencia. Si se obtiene una muestra general
muy grande, el muestreo aleatorio simple o automatizado puede producir tamaños de muestras lo
bastante grandes de las distintas actividades a fin de elaborar estimaciones con una precisión
suficiente. No obstante, salvo que el tamaño de la muestra general sea grande, los tamaños de las
muestras de las actividades que representan pequeñas proporciones de la superficie total pueden ser
demasiado pequeñas para cumplir con el criterio de precisión. En consecuencia, habida cuenta de
que es probable que algunas actividades sean poco comunes y de los ingentes costos asociados a
las muestras grandes, debe estudiarse con detenimiento el muestreo estratificado para que los
estratos se correspondan con las clases de actividades del mapa.
88
Los resultados satisfactorios de cualquier diseño de muestreo dependen de la exactitud del mapa,
determinada por la medida en que las actividades previstas (clases del mapa) se corresponden con
las actividades efectivas (observaciones de referencia) en cada emplazamiento. Las evaluaciones de
exactitud de los mapas se suelen restringir a las matrices de errores o confusiones en las que se
resumen los resultados y se facilita la estimación de las exactitudes, las superficies de las actividades
y las incertidumbres. A pesar de que una matriz de errores no proporciona estimaciones directas de
las superficies de las actividades o sus incertidumbres, la información contenida en una matriz de
este tipo se puede utilizar para tal fin (McRoberts y Walters, 2012; Olofsson y otros, 2013). Cabe
destacar que las exactitudes de grandes mapas generales no garantizan estimaciones exactas y
precisas de las superficies de las distintas actividades.
Se pueden considerar dos procedimientos generales para elaborar mapas de cambios: la
clasificación directa entraña la elaboración del mapa directamente a partir de un conjunto de datos de
cambio de entrenamiento o de al menos dos conjuntos de datos de teledetección, mientras que el
procedimiento de clasificación posterior entraña la elaboración del mapa mediante la comparación de
al menos dos mapas de cubierta forestal distintos, cada uno de ellos elaborado a partir de conjuntos
individuales de datos de cubierta forestal de entrenamiento y datos de teledetección. Aunque se suele
preferir la clasificación directa, el procedimiento de clasificación posterior puede ser la única
alternativa debido a factores como la incapacidad de observar los mismos emplazamientos de
muestra en dos ocasiones, la cantidad insuficiente de observaciones de cambio de entrenamiento o
un requisito de utilizar un mapa de referencia histórico. La naturaleza de los datos de referencia
necesarios para estimar las superficies de las actividades a partir de los mapas de cambios depende
del método utilizado para elaborar el mapa. En el caso de los mapas elaborados mediante
clasificación directa, los datos de referencia deben consistir en observaciones de cambios basadas
en observaciones de la cubierta terrestre de dos fechas en los mismos emplazamientos de muestra.
En el caso de los mapas elaborados mediante el procedimiento de clasificación posterior, los datos
de referencia pueden ser los mismos datos de referencia utilizados para elaborar los mapas mediante
clasificación directa u observaciones de la cubierta terrestre de dos fechas, cada una en
emplazamientos distintos. En cuanto a estos últimos datos de referencia, los cambios no se pueden
estimar directamente, sino que se estima la extensión de la cubierta terrestre en cada fecha, y el
cambio se estima como la diferencia entre las dos estimaciones (Coppin y otros, 2004; McRoberts y
Walters, 2012; McRoberts, 2014). Independientemente de la evaluación de exactitud y del
procedimiento de estimación utilizados, los estimadores (fórmulas estadísticas) utilizados para
calcular las estimaciones deben corresponderse con el diseño de muestreo de evaluación de la
exactitud.
Se pueden adquirir observaciones de referencia de distintas fuentes, pero su calidad deberá ser
mayor que la de los datos del mapa y la de los datos utilizados para elaborar el mapa. Aunque se
suele considerar como datos estándar aquellos datos obtenidos sobre el terreno mediante equipos de
cambio que se pueden corregistrar con exactitud con el mapa, también se han utilizado datos de
teledetección con una resolución mayor y datos de teledetección clasificados con mayor exactitud
(Stehman, 2009; Sannier y otros, 2014).
Dos ejemplos ilustran los métodos para estimar las superficies de las actividades, uno basado en un
procedimiento de estratificación (Cochran, 1977; Olofsson y otros, 2013) y el otro en un
procedimiento asistido por modelos (Särndal y otros, 1992; Sannier y otros, 2014). El procedimiento
89
estratificado mencionado en el ejemplo 1 utiliza las clases discretas de una variable de respuesta
para asignar píxeles al objeto de cambiar las categorías que constituyen los estratos. Este
procedimiento resulta particularmente útil cuando los estratos corresponden a actividades y cuando
existe una gran cantidad de observaciones de referencia para cada actividad. No obstante, también
se puede calcular la estimación de las superficies mediante unidades de muestreo mayores que los
píxeles de los mapas, del mismo modo que cuando los datos de referencia se obtienen de imágenes
con una resolución muy alta. El procedimiento asistido por modelos del ejemplo 2 es especialmente
útil cuando la variable de respuesta para estas unidades más grandes es continua y cuando se puede
aprovechar la relación entre los datos de referencia y los datos del mapa utilizados como información
complementaria para aumentar la precisión.
Ejemplo 1: Procedimiento estratificado para evaluar la exactitud y estimar superficies
Datos y diseño del muestreo
Un mapa de cambios basado en imágenes de 30 m × 30 m para el período entre 2000 y 2010
contaba con dos clases de cambio y dos clases de invariabilidad: 1) deforestación, con una superficie
de 18 000 ha; 2) ganancia forestal, con una superficie de 13 500 ha; 3) tierras forestales estables, con
una superficie de 288 000 ha, y 4) tierras no forestales estables, con una superficie de 580 500 ha.
Dado que las superficies de las clases de cambio del mapa son reducidas —juntas sumaban tan solo
un 3,5% de la superficie total—, se eligió un diseño de muestreo aleatorio estratificado con las cuatro
clases del mapa como estratos, a fin de adquirir una muestra de evaluación de la exactitud. El
tamaño de la muestra debe ser suficientemente grande para ofrecer estimaciones lo bastante
precisas de las superficies de las clases, pero suficientemente pequeña para ser manejable. Se
estimó como manejable un tamaño arbitrario de muestra de 500 píxeles y se distribuyó de la siguiente
forma: 75 píxeles para cada una de las dos clases de cambio, 125 píxeles para la clase de tierras
forestales estables y 225 píxeles para la clase de tierras no forestales estables.
Estimación
Los datos de referencia estaban conformados por clasificaciones manuales de los píxeles de Landsat
seleccionados para la muestra. Los mismos datos de Landsat que sirven de base se utilizaron para
elaborar el mapa y las clasificaciones de referencia, aunque partiendo de la premisa, basada en tres
evaluaciones independientes, de que las clasificaciones de referencia eran de mayor calidad que las
clasificaciones del mapa. Para la muestra de evaluación de la exactitud se elaboró una matriz de
errores a partir de una comparación píxel por píxel del mapa y las clasificaciones de referencia
(cuadro 8).
90
Cuadro 4: Ejemplo 1: Matriz de errores de recuentos de muestras
Referencia
Deforesta Ganancia
ción
Deforestación
Ganancia
forestal
forestal
Tierras
Tierras no
forestales
forestales
estables
estables
Total
,
[píxeles]
66
0
5
4
75
200 000
0,020
0
55
8
12
75
150 000
0,015
1
0
117
7
125
3 200 000
0,320
2
1
9
213
225
6 450 000
0,645
69
56
139
236
500
10 000 000
1,000
Mapa
Tierras
forestales
estables
Tierras no
forestales
estables
Total
Todos los registros de las celdas de la matriz de errores se basan en la muestra de evaluación de la
exactitud. El estimador basado en la muestra (fórmula estadística) para la proporción de la superficie,
p , se denota como p , donde i denota la fila y j la columna de la matriz de errores. La forma
específica del estimador depende del diseño del muestreo. Para diseños de muestreo de idéntica
probabilidad, incluidos los diseños aleatorios simples y los diseños automatizados, y para diseños
aleatorios estratificados en los que los estratos se corresponden con las clases del mapa, como en el
caso de este ejemplo,
p =W
∙
,
(3)
W es la proporción de la superficie cartografiada como clase i (véase la última columna del cuadro 8)
y n ∙ es la suma de nij y j. En consecuencia, la matriz de errores se puede expresar mediante
proporciones estimadas de las superficies, p (cuadro 9), en lugar de mediante meros recuentos, n
(cuadro 8).
91
Cuadro 5: Ejemplo 1: Matriz de errores de las proporciones estimadas de las superficies
Referencia
Deforestación
Deforestación
Ganancia
forestal
Ganancia
forestal
Tierras
Tierras no Total (
forestales forestales
estables
estables
)
,
[píxeles]
0,0176
0,0000
0,0013
0,0011
0,020
200 000
0,0000
0,0110
0,0016
0,0024
0,015
150 000
0,0026
0,0000
0,2995
0,0179
0,320
3 200 000
0,0057
0,0029
0,0258
0,6106
0,645
6 450 000
0,0259
0,0139
0,3283
0,6320
1,000
10 000 000
Mapa
Tierras
forestales
estables
Tierras no
forestales
estables
Total
Una vez que p se estima para cada elemento de la matriz de errores, se pueden estimar las
exactitudes, las superficies de las actividades y los errores típicos de las superficies estimadas. Tanto
la exactitud del usuario (U =
(O = ∑
∙
) como la exactitud del productor (P =
∙
) y la exactitud general
p , donde q indica el número de clases), son proporciones estimadas de las superficies.
En este ejemplo, la estimación de la exactitud del usuario es de 0,88 para la deforestación, 0,73 para
la ganancia forestal, 0,94 para las tierras forestales estables y 0,95 para las tierras no forestales
estables. La estimación de la exactitud del productor es de 0,68 para la deforestación, 0,79 para la
ganancia forestal, 0,91 para las tierras forestales estables y 0,97 para las tierras no forestales
estables. La exactitud general estimada es de 0,94.
Las proporciones estimadas de las superficies que figuran en el cuadro 9 se utilizan posteriormente
para estimar la superficie de cada clase. El total de las filas de la matriz de errores del cuadro) son las
proporciones estimadas de las superficies cartografiadas (W i), mientras que el total de las columnas
son las proporciones estimadas de las superficies a partir de los datos de referencia. Un estimador
estratificado de la proporción de las superficies para la clase j es,
p∙ = ∑ W
(4)
∙
(Cochran, 1977, ecuación 5.52). La estimación de las superficies correspondiente para la clase j
basada en los datos de referencia se calcula como el producto de p∙ y la superficie total del mapa.
Por ejemplo, la superficie de deforestación estimada a partir de los datos de referencia es A = p∙ ×
A = 0,0259 × 10 000 000 píxeles = 258 933 píxeles = 23 304 ha. Por tanto, la superficie
cartografiada de deforestación (A , ) de 200 000 píxeles (18 000 ha) se subestimó en 58 933 píxeles
o 5 304 ha.
92
La siguiente fase consiste en estimar un intervalo de confianza para la superficie estimada de cada
clase. El error típico (ET) del estimador estratificado de la proporción estimada de la superficie (los
totales de las columnas del cuadro 9) se estima como,
SE p∙ = ∑
∙
(5)
(Cochran, 1977, ecuación 5.57). De la ecuación (5), ET(p∙ ) = 0,0048 y el error típico para la
superficie estimada de pérdida de cubierta forestal es ET A = ET(p∙ ) × A
= 0,0048 ×
10 000 000 = 48 463 píxeles. Un intervalo de confianza del 95% de la superficie estimada de
pérdida de cubierta forestal es 1,96 × 48 463 = 94 987 píxeles = 8 548 ha. En el cuadro 10 figuran
las estimaciones y los intervalos de confianza correspondientes a todas las clases.
Cuadro 6: Ejemplo 1: Estimaciones e intervalos de confianza
Clase
Proporción de superficie
 
Superficie (ha)
pˆ . j
SE pˆ . j
Deforestación
0,0259
0,0048
14 755
31 853
Ganancia
0,0139
0,0030
7 243
17 717
0,3283
0,0110
275 991
314 865
0,6320
0,0118
548 058
589 518
Intervalo de confianza
forestal
Tierras
forestales
estables
Tierras no
forestales
estables
Los estimadores estratificados que se presentan en la presente sección también se pueden aplicar si
el diseño de muestreo es aleatorio simple o automatizado y el mapa se utiliza para definir los estratos
(este procedimiento se suele denominar “postestratificación” para distinguir la utilización de los
estratos para estimar su utilización de su utilización para aplicar el diseño de muestreo). Se puede
encontrar un programa informático para realizar estos cálculos en http://people.bu.edu/olofsson/
(pulsar en Research > Accuracy/Uncertainty).
93
Ejemplo 2: Procedimiento asistido por modelos para evaluar la exactitud y estimar las
superficies
Datos y diseño del muestreo
En el ejemplo 2, una región de 100 000 km2 de un país tropical se dividió en bloques de 20 × 20 km y
estos, a su vez, se subdividieron en segmentos de 2 × 2 km. Se elaboró una clasificación de tierras
forestales y no forestales de 30 × 30 m de toda la región para 1990, 2000 y 2010 utilizando imágenes
de Landsat y un algoritmo de clasificación sin supervisión. Para cada intervalo, los datos del mapa
ˆ
para el segmento ith consistían en la proporción de los píxeles, y i , cuya clasificación cambió de
tierras forestales a no forestales. Los datos de referencia correspondientes a cada año se adquirieron
mediante la selección aleatoria de un segmento de cada bloque y la interpretación visual de todos los
píxeles del segmento como tierras forestales o no forestales, a partir de datos de Landsat, fotografías
aéreas y otros datos espaciales. Se utilizó S para denotar la muestra de los segmentos; para cada
intervalo, los datos de referencia para el segmento ith consistían en la proporción de los píxeles, y ,
cuya interpretación visual cambió de tierras forestales a no forestales.
Estimación
Para cada intervalo, la estimación basada en el mapa de la proporción de la superficie deforestada
era,
pˆ map 
1 M
 yˆ i ,
M i1
(6)
donde M=25 000 era el número total de segmentos de la superficie analizada. Sin embargo, las
estimaciones del mapa están supeditadas a errores de clasificación que introducen sesgos en el
procedimiento de estimación. Un término de ajuste para compensar este sesgo es,


Bˆi as pˆ map 

1
yˆ i  y i  ,
m iS
(7)
donde m=250 es el número de segmentos de la muestra. La estimación ajustada equivale a la
estimación del mapa menos el término de ajuste,

pˆ adj  pˆ map  B ˆi as pˆ map

1
M
M
 yˆ
i
i 1



1
yˆ i  y i 
m iS
(8)
El error típico (ET) de pˆ adj es,
SE p
=
Var p
=

1
i  2
mm 1 iS

1
i .
ˆ i  yi  y  
Donde  i  y
m iS
94
(9)
El estimador parte de la premisa de que se utiliza un muestreo aleatorio simple. Para el muestreo
estratificado, como en el caso de este ejemplo, las varianzas y los errores típicos pueden ser
sobreestimaciones conservadoras. En el cuadro 11 figuran las estimaciones de la superficie
deforestada correspondientes a cada intervalo.
Cuadro 7: Ejemplo 2: Estimaciones regionales de superficie deforestada
Intervalo
Estimación (proporción de superficie
deforestada)


pˆ map
Bˆias pˆ map
pˆ adj
1990-2000
0,0017
–0,0015
0,0033
2000-2010
0,0003
–0,0009
1990-2010
0,0020
–0,0024
 
SE pˆ adj
Intervalo de
2
confianza (km )
Límite
inferior
Límite
superior
0,0012
95
565
0,0011
0,0012
–125
345*
0,0044
0,0016
126
754
*
Dado que el intervalo comprende el 0, la estimación de la superficie deforestada no era considerablemente
diferente de 0 desde el punto de estadístico.
En la bibliografía sobre estadística, estos estimadores se caracterizan como los estimadores de
regresión asistida por modelos, aunque se pueden utilizar técnicas de predicción distintas a la
regresión y el modelo puede estar implícito (Särndal y otros, 1992; sección 6.5).
Resumen de los ejemplos
Existe una importante distinción entre los procedimientos ilustrados en los dos ejemplos en relación
con la utilización de los datos del mapa. En el primer ejemplo, los datos del mapa al nivel de los
píxeles se encuentran en forma de clases discretas y solo se utilizan para elaborar y ponderar los
estratos, y para reducir la varianza de la superficie estimada relativa a la varianza de la estimación
basada únicamente en las observaciones de referencia. Cabe señalar que, con el estimador
estratificado del primer ejemplo, las estimaciones dentro de los estratos se basan por completo en las
observaciones de referencia. En el segundo ejemplo, los datos del mapa se utilizan como una
variable continua y complementaria a nivel de segmento. El estimador asistido por modelos facilita un
mayor aprovechamiento de la relación entre la proporción de referencia a nivel de segmento de la
superficie y la proporción del mapa a nivel de segmento de la superficie. Los resultados concluyen
que hace falta compensar los efectos del error de predicción de los modelos a nivel de segmento en
el estimador asistido por modelos, pero también que este ejerce una mayor influencia en las
estimaciones finales gracias a una mayor reducción del error de varianza de la estimación de las
superficies.
95
3.8 Recopilación de observaciones sobre el terreno y obtención de
factores de emisión y absorción
Las observaciones sobre el terreno representan una aportación esencial para estimar las emisiones y
absorciones. A menudo se pueden extraer datos útiles de colecciones obtenidas con otros propósitos,
como la vigilancia de la producción del volumen de madera o investigaciones científicas. A pesar de
que su disponibilidad variará de un país a otro, las observaciones sobre el terreno de interés pueden
ser:

inventarios de los bosques nacionales o subnacionales, o evaluaciones, como mediciones de
parcelas o transectos, estudios de crecimiento y rendimiento, extracciones de madera y
ecuaciones para su conversión en biomasa;

mapas espaciales de tipo de bosque, ordenación forestal, historial de alteraciones, tipo de
suelo y contenido de carbono, uso de la tierra;

datos de investigaciones y operaciones que se pueden utilizar para estimar factores de
emisión y absorción del carbono en la biomasa, la materia orgánica muerta y los suelos;

mediciones pormenorizadas que se pueden convertir en factores de emisión de GEI distintos
del CO2 procedentes de los suelos e incendios.
Los datos obtenidos sobre el terreno se pueden utilizar para elaborar mapas, obtener factores de
emisión y absorción, generar modelos de crecimiento para distintos tipos de bosque o para
parametrizar modelos como los modelos de carbono en el suelo. Puede ser preciso estratificar estos
datos según el tipo de bosque, las condiciones edafológicas y climáticas, la topografía, y la naturaleza
de las alteraciones forestales causadas por la ordenación o factores naturales. Se trata de una labor
esencial para garantizar que los datos se aplican a los dominios (estratos) pertinentes del bosque
nacional.
Los tipos de datos recogidos y los métodos utilizados variarán ampliamente. Por ejemplo, para
estimar los factores de emisión de gases distintos del CO2 procedente de la quema de biomasa, será
preciso disponer de métodos científicos complejos y equipo; para recoger otros datos sobre los tipos
de bosque para mejorar los mapas será necesario contar con personal con capacidades y
conocimientos específicos sobre cómo determinar los tipos de bosque desde el terreno.
Aunque puede que los datos existentes no se encuentren en un formato listo para su utilización,
probablemente la utilización de datos existentes cuando sea posible resultará mucho más rentable, y
en general será más eficiente para que el sistema nacional de vigilancia forestal reúna la información
pertinente disponible.
El sistema nacional de vigilancia forestal debe establecer:

las medidas de REDD+ que se está estudiando incluir como medidas nacionales de
mitigación. Normalmente, este tema se encuadra en cuestiones de política nacional;

los datos necesarios para estimar las emisiones y absorciones asociadas. En el capítulo 2
del presente documento figuran recomendaciones al respecto, así como en la Orientación
sobre las buenas prácticas para uso de la tierra, cambio de uso de la tierra y silvicultura. El
96
análisis de las categorías principales (véase la sección Error! Reference source not
found.) contribuirá a establecer las prioridades en cuanto a las necesidades de datos;

los conjuntos de datos que existen para atender estas necesidades; para ello será necesario
ponerse en contacto con los ministerios, los organismos de estadística, las instituciones
académicas y las partes interesadas pertinentes por conducto del sistema nacional de
vigilancia forestal.
El sistema nacional de vigilancia forestal debe posteriormente reunir los datos existentes y adquirir
nuevos datos cuando sea necesario.
Debido a las sinergias, probablemente resultará rentable integrar un inventario de los bosques
nacionales, cuando exista, en el sistema nacional de vigilancia forestal; no obstante, una aplicación
rentable de los métodos del IPCC no entraña necesariamente elaborar un inventario de los bosques
nacionales si este no existe. En la Error! Reference source not found. se representa un árbol de
decisiones que contribuye a tomar una decisión respecto de esta cuestión.
3.9 Consejos generales sobre la utilización de observaciones sobre el
terreno para estimar la variación en los depósitos de carbono y las
emisiones de gases de efectos invernadero distintos del CO2
3.9.1 Biomasa
El carbono en la biomasa suele constituir un depósito importante, y se necesitan métodos para
estimar las reservas de carbono en la biomasa y su variación. Por ejemplo, para aplicar el método de
las ganancias y las pérdidas descrito en la sección Error! Reference source not found. se requieren
los siguientes datos:
1.
las densidades de carbono en la biomasa en los bosques primarios, bosques naturales
modificados y bosques plantados, subestratificadas, según proceda, por tipo de bosque y
régimen de ordenación o probabilidad de alteraciones;
2.
las tasas anuales de variación de las densidades de carbono en la biomasa en los bosques
naturales modificados, subestratificadas, según proceda, por tipo de bosque y régimen de
ordenación o probabilidad de alteraciones;
3.
los promedios a largo plazo de las densidades de carbono en la biomasa y las tasas de
variación correspondientes en los bosques plantados, subestratificados, según proceda, por
tipo de bosque y régimen de ordenación o probabilidad de alteraciones.
97
La estratificación en bosques primarios, bosques naturales modificados y bosques plantados es
compatible con la Evaluación de los recursos forestales mundiales de la FAO. Los países pueden
utilizar otras estratificaciones conforme a sus circunstancias nacionales, p. ej., si existe un sistema de
estratificación nacional establecido o si el empleo de una estratificación alternativa reduce el número
de subestratos necesarios.
3.9.1.1 Estimación del carbono en la biomasa a partir de mediciones indirectas
Desde el punto de vista práctico, la biomasa debe estimarse de forma indirecta, a menudo mediante
modelos alométricos que relacionan la biomasa con mediciones indirectas, por lo general el diámetro
del tronco y, en algunos casos, también la altura. Dichos modelos se establecen mediante muestreo
destructivo, pero se trata de un método caro y no resulta práctico depender únicamente de
mediciones directas. Entre las fuentes de incertidumbre al estimar la biomasa aérea en un paisaje
forestal (o en uno de sus estratos) mediante mediciones indirectas cabe citar (Chave y otros, 2004;
Molto y otros, 2013):

la calidad de las mediciones de los árboles realizadas en los inventarios de los bosques
(diámetros o alturas);

la fiabilidad del modelo alométrico seleccionado para convertir las mediciones de los árboles
en biomasa;

el tamaño de la superficie analizada (parcela);

la representatividad de las parcelas analizadas en relación con el conjunto del paisaje
forestal o los estratos adoptados.
El muestreo de los bosques mediante parcelas debe ser el punto de partida para estimar la densidad
de carbono en la biomasa. Se requieren parcelas grandes en las que la distribución de la biomasa
sea desigual en el espacio (p. ej., debido a la distribución heterogénea de los árboles en bosques
secos o que sufrieron alteraciones con anterioridad, o debido a una distribución irregular de los
árboles de gran tamaño). Existe una compensación recíproca entre el tamaño de las parcelas y el
tamaño de las muestras, pero, por ejemplo, las parcelas de pluviselvas tropicales deben tener una
superficie mínima de 0,25 ha (Chave y otros, 2004). Chave y otros (2003) llegaron a la conclusión de
que se necesitaban 26 parcelas de esta superficie (50 × 50 m) o 160 parcelas de 20 × 20 m para
estimar la biomasa aérea con un error del 20% y un intervalo de confianza del 95% en la pluviselva
de Panamá. Los análisis posteriores (Chave y otros, 2004) dieron a entender que, en general, dado
que se aplicaban modelos alométricos fiables, la superficie total del bosque estudiado debe ser de 5
ha, aproximadamente. Debe realizarse un muestreo preliminar en cada estrato forestal para
establecer la pauta de intensidad necesaria del muestreo. Se pueden utilizar herramientas como la
calculadora del mecanismo para un desarrollo limpio (MDL) al objeto de estimar el número óptimo de
parcelas para lograr la exactitud requerida87.
Las parcelas se deben localizar mediante GPS y marcarse sobre el terreno, salvo si tienen carácter
temporal (véase más abajo)88. Como se analiza en la sección 5.3.3.2 de la Orientación sobre las
buenas prácticas para uso de la tierra, cambio de uso de la tierra y silvicultura, los costos se pueden
87
La herramienta del MDL para calcular el número de parcelas de muestreo para las mediciones se puede conseguir en
http://cdm.unfccc.int/methodologies/ARmethodologies/tools/ar-am-tool-03-v2.1.0.pdf/history_view. Aunque esta herramienta
se destina a proyectos de forestación y reforestación, los principios se pueden aplicar en otras circunstancias.
88
El GPS debe utilizarse en el emplazamiento de la parcela. Deben utilizarse técnicas más exactas (es decir, brújula y
cintas métricas) para establecer los límites de la parcela.
98
reducir si las parcelas se ubican en pequeños grupos de 4 o 5 parcelas, siempre que la separación
entre las parcelas de cada grupo sea suficiente para evitar correlaciones significativas. Las parcelas
anidadas, en las que los árboles pequeños solo se miden en un subconjunto de la parcela,
constituyen otra manera de reducir el costo de medición en un punto. La forma de las parcelas no
supone una cuestión determinante; tanto las parcelas cuadradas como circulares pueden ser
adecuadas.
En caso de que el nivel de variabilidad espacial sea alto, puede ser necesario aplicar el muestreo
estratificado que aprovecha los datos de teledetección u otros datos especiales para alcanzar los
niveles deseados de precisión correspondientes a los costos fijos (véase el recuadro 4). Por ejemplo,
para reducir la incertidumbre será mucho más eficiente utilizar un método de estratificación que
establezca diferencias en el tipo y la edad de los bosques o en la distribución del tamaño de los
árboles que aumentar simplemente el tamaño de la muestra. Puede ser preciso aplicar distintos
modelos alométricos en cada estrato, de modo que la disponibilidad de modelos alométricos
adecuados puede ser una limitación práctica respecto del número de estratos forestales utilizados, y
podrá ser necesario desarrollar nuevas ecuaciones alométricas. Puede que ya se disponga de un
muestreo suficiente por medio de un inventario de los bosques nacionales; debe consultarse al
organismo a cargo del inventario, por conducto del sistema nacional de vigilancia forestal, por la
relación entre los datos del inventario y la estratificación propuesta, así como por la disponibilidad de
modelos alométricos adecuados para estimar la biomasa para los fines de las medidas de REDD+.
Dicho contacto debe establecerse antes de llevar a cabo nuevas actividades sobre el terreno o de
que se decida aplicar un nuevo modelo de estratificación.
Se mide el diámetro de los tallos de todos los árboles de los que al menos una mitad se encuentra
dentro de la parcela y se determina la biomasa mediante modelos alométricos apropiados. Por lo
general, el diámetro de los árboles debe medirse al menos 130 cm por encima del suelo y por debajo
del primer punto de ramificación. La altura elegida debe ser coherente con la utilizada para desarrollar
el modelo alométrico empleado. Es importante que la gama de tamaños de los árboles utilizada para
desarrollar el modelo alométrico comprenda la existente en el bosque, porque si el muestreo de los
árboles de gran tamaño (muchos árboles superan los 100 cm de diámetro en los bosques tropicales;
Henry y otros, 2010) no se realiza adecuadamente, las estimaciones de la biomasa obtenidas serán
sumamente inciertas. En el caso de los pluvibosques tropicales, Chave y otros (2004) determinaron
que el coeficiente de variación89 asociado al modelo alométrico era aproximadamente del 20%
cuando se utilizaba una muestra de 20 árboles para establecerlo; sin embargo, este descendía al
10% cuando el tamaño de la muestra era de cerca de 50 árboles. A pesar de que el diámetro de los
tallos suele ser suficiente para predecir la biomasa, las incertidumbres se pueden reducir
considerablemente si se tiene en consideración la altura, aunque esta es difícil de medir (véase el
anexo G, en el que figura más información sobre la obtención y aplicación de modelos alométricos).
Se recomienda a los países utilizar el diámetro y, cuando resulte viable, utilizar también la altura. Los
países deberán utilizar ecuaciones que representen sus tipos de bosque de la mejor manera posible y
sean compatibles con las prácticas establecidas y validadas. Puesto que también se deben estimar
las variaciones de la biomasa, los emplazamientos de las parcelas deben ser generalmente
permanentes para que se puedan tomar periódicamente nuevas muestras de los árboles que se
encuentran en la misma superficie.
89
La desviación típica dividida por la media.
99
La biomasa aérea y subterránea debe estimarse mediante modelos alométricos, de preferencia, que
se desarrollarán para especies arbóreas y circunstancias pertinentes. La FAO y el Centro de
cooperación internacional en investigación agrícola para el desarrollo han publicado un manual sobre
cómo llevar a cabo este proceso y una base de datos de las ecuaciones existentes, que incluye
información sobre las circunstancias en las que se aplican90. En el caso de los bosques autóctonos,
que pueden contener muchas especies diferentes, es posible que la aplicación de modelos
alométricos específicos para las especies no resulte práctica, en cuyo caso se pueden utilizar
modelos alométricos inespecíficos y pertinentes para el ámbito regional (Chave y otros, 2004). Las
ecuaciones genéricas se basan en grandes cantidades de árboles utilizados como muestra en los
paisajes, y tienden a ser más fiables que las ecuaciones desarrolladas a nivel local si estas se basan
únicamente en un número reducido de árboles (Chave y otros, 2005). En muchas ocasiones solo se
dispone de modelos alométricos para estimar la biomasa aérea; no obstante, la biomasa subterránea
se puede estimar mediante relaciones raíz-vástago, valores por defecto del IPCC91 a los que se
puede recurrir, aunque este procedimiento aumentará notablemente las incertidumbres.
Para convertir a densidades de carbono las densidades de la biomasa, estas deben multiplicarse por
la masa del carbono por masa de biomasa. La relación por defecto en la Orientación sobre las
buenas prácticas para uso de la tierra, cambio de uso de la tierra y silvicultura es de 0,592. El IPCC
facilita cifras más específicas de los componentes de los árboles y los dominios de los bosques93.
3.9.1.2 Estimación de variaciones de las densidades de carbono en la biomasa
Los métodos descritos en la sección Error! Reference source not found. requieren estimaciones
anuales de la variación de la densidad de carbono en la biomasa en bosques naturales modificados y
bosques naturales. Se calculan como el promedio de las diferencias entre las densidades de carbono,
en dos puntos cronológicos, correspondientes a las parcelas permanentes de muestreo. Las parcelas
se deben medir cada 5-10 años y la tasa de variación debe estimarse a partir del par de mediciones
más recientes, dividida por el número de años entre ellas. Se obtendrá una tasa de variación para
cada parcela. La tasa de variación estimada para el estrato es la media ponderada de las tasas de
variación de las distintas parcelas, y la gama de incertidumbres con un intervalo de confianza del
95%94 se puede estimar a partir de su distribución en torno a la media.
Se pueden utilizar parcelas permanentes, determinadas de forma sistemática, para aumentar la
exactitud de la estimación de las variaciones mediante su medición reiterada a lo largo del tiempo. No
obstante, si estas parcelas se tratan de una forma diferente al resto del bosque (p. ej., no sufren el
mismo grado de explotación ni de raleo), o si la población original cambia debido a la eliminación de
determinados tipos de tierra sin la consiguiente eliminación de parcelas, las parcelas permanentes
dejarán de ser representativas del bosque actual. Se pueden utilizar datos de teledetección, como los
relativos a la cubierta o alteración del dosel, a fin de determinar si las parcelas permanentes han sido
tratadas de una manera no representativa. Si las parcelas permanentes dejan de ser representativas
del conjunto del bosque, puede ser necesario un nuevo conjunto de parcelas para representar de una
90
El manual se encuentra en http://www.fao.org/docrep/018/i3058s/i3058s.pdf y la base de datos internacional asociada de
ecuaciones alométricas aplicadas a los árboles se puede consultar enhttp://www.globallometree.org/.
91
Consúltese el capítulo 4 de las Directrices del IPCC de 2006 para los inventarios nacionales de gases de efecto
invernadero; en concreto, el cuadro 4.4.
92
En las Directrices del IPCC de 2006 para los inventarios nacionales de gases de efecto invernadero se utiliza 0,47. Los
países deben ser coherentes respecto del valor que aplican.
93
Consúltese el capítulo 4 de las Directrices del IPCC de 2006 para los inventarios nacionales de gases de efecto
invernadero;
en
concreto,
el
cuadro 4.3.
Disponible
en:
http://www.ipcc-nggip.iges.or.jp/public/2006gl/spanish/pdf/4_Volume4/V4_04_Ch4_Forest_Land.pdf
94
En la documentación de orientación del IPCC se suele utilizar un intervalo de confianza del 95%.
100
forma más exacta la situación actual; este nuevo conjunto puede consistir en un conjunto provisional
de parcelas, en caso de que las parcelas permanentes puedan continuar generando estimaciones
fiables del cambio en la cubierta forestal respecto de la superficie de bosque que representan. Otra
posibilidad consiste en la incorporación de las parcelas permanentes a un procedimiento basado en
modelos que utilice una variable teledetectada en un modelo para establecer una relación con la
situación actual de forma exacta. El muestreo con sistemas de sustitución parcial, en los que en cada
período de medición se sustituye una proporción de las parcelas permanentes, se han utilizado en el
pasado como término medio para estimar los cambios y la situación actual, pero se ha llegado a la
conclusión de que representan un término medio complejo y difícil de mantener.
3.9.1.3 Estimación de variaciones a largo plazo en las densidades de carbono en la biomasa
en bosques plantados
Los datos sobre la densidad de la biomasa por debajo del suelo en el momento de la fase final de
explotación (P), el período entre la replantación y la fase de explotación (t) y la demora media entre la
fase final de explotación y la replantación (δt) para cada tipo de plantación existente (P, t1 y δt,
respectivamente, en el recuadro 5) deben obtenerse a partir de las partes interesadas por conducto
del sistema nacional de vigilancia forestal y utilizarse en los cálculos descritos en el recuadro 5. Los
valores de P se pueden comparar con las densidades de la biomasa sobre el suelo facilitadas en la
Orientación sobre las buenas prácticas para uso de la tierra, cambio de uso de la tierra y silvicultura
para los tipos comunes de plantación, utilizando los valores para más de 20 años cuando se faciliten
de forma independiente. Dado que las prácticas de ordenación pueden cambiar con el paso del
tiempo, y las tasas de crecimiento son sumamente específicas para cada emplazamiento, esta es
solo una verificación aproximada. La existencia de grandes diferencias debe analizarse con las partes
interesadas. Se pueden verificar los valores de (t1+δt) mediante datos de teledetección de resolución
media archivados, dado que se trata del período entre las fases de explotación, que deben ser
identificables en las imágenes. Deben obtenerse las incertidumbres de P y (t1+δt) mediante el análisis
de registros históricos (p. ej., el volumen de madera retirada durante la fase de explotación) y las
opiniones de los especialistas.
3.9.1.4 Métodos de teledetección para respaldar la estimación de la biomasa
Los datos de teledetección, además de utilizarse con el fin de elaborar la cartografía espacial
necesaria para estimar las reservas de carbono y su variación, pueden contribuir a estimar la
densidad de la biomasa. No excluyen la necesidad de estimar la biomasa sobre el terreno en
parcelas de muestreo, pero tienen la capacidad potencial de complementar esta tarea, especialmente
cuando el acceso resulta difícil o caro, p. ej., en zonas montañosas.
La estimación directa de la biomasa sobre el suelo y su variación mediante teledetección plantea
dificultades desde el punto de vista técnico. En el anexo F figura un breve resumen de los principales
escollos y medios actuales; en él se concluye que los mapas de biomasa existentes obtenidos a partir
de datos de teledetección no se deben utilizar salvo si se someten a pruebas exhaustivas a nivel
nacional para confirmar su fiabilidad al objeto de aplicarse en tipos de bosque específicos y a
distintas escalas espaciales.
En la actualidad, los datos adquiridos mediante SAR y el lidar representan las tecnologías con
mejores perspectivas. Los productos basados en SAR se han verificado a los niveles subnacional
(GEO, 2011; Mitchell y otros, 2012) y de proyecto (GEO, 2012; Englhart y otros, 2011; Williams y
101
otros, 2009) mediante datos adquiridos por fuentes satelitales (ALOS PALSAR, TerraSAR-X) y
aeroportadas (GeoSAR). Es necesario continuar investigando la interoperabilidad de los sensores
para mejorar la estimación de la biomasa y lograr estimaciones coherentes en distintos tipos de
vegetación.
Se ha utilizado un sistema lidar aeroportado de forma operativa (véase el recuadro 11 y Jochem y
otros, 2010). El supuesto básico es que la masa de la biomasa es proporcional a su volumen; se
estima integrando en la superficie conocida la diferencia de altura entre el nivel del suelo, obtenido a
partir de un modelo digital del terreno, y la parte superior del dosel de distintos árboles, medida
mediante el tiempo de retorno del reflejo de una señal de luz enviada desde una aeronave. Es
probable que el factor de proporcionalidad sea distinto entre los diferentes estratos y subestratos
utilizados y, por tanto, deberá establecerse de forma empírica, de ahí la necesidad de disponer de
datos sobre el terreno para fines de calibración. Las relaciones empíricas servirán para descubrir las
incertidumbres.
Recuadro 11: Lidar: utilización operativa en Nueva Zelandia e investigaciones en República Unida de Tanzanía
Nueva Zelandia declara utilizar un sistema lidar aeroportado, junto con mediciones sobre el terreno, para estimar las
variaciones de las reservas de carbono en los bosques plantados desde el 1 de enero de 1990. El Sistema de contabilidad
del carbono relativo a los usos de la tierra de Nueva Zelandia utiliza imágenes del lidar para medir la altura de los árboles y
caracterizar los doseles arbóreos. Los resultados se han calibrado tomando como referencia mediciones sobre el terreno y
modelos para determinar la cantidad total de carbono en la biomasa en plantaciones forestales. Se utiliza el lidar para
analizar un inventario de aproximadamente 600 parcelas definido a partir de una cuadrícula de 4 km superpuesta sobre
todos los bosques que se plantaron en Nueva Zelandia desde 1990. Los datos del lidar se calibran tomando como
referencia las mediciones sobre el terreno de parcelas forestales inaccesibles, y se procesarán para proporcionar la
cantidad total de carbono por parcela; el proceso de medición se repetirá en las mismas parcelas hasta la conclusión del
primer período de compromiso del Protocolo de Kyoto. Nueva Zelandia informa de que esta técnica es rentable en zonas
forestales sumamente inaccesibles.
Para más información, véase: http://www.mfe.govt.nz/publications/climate/looking-at-lucas/looking-at-lucas-issue-2.html.
Un proyecto de investigación de MNV financiado por Noruega y desarrollado en República Unida de Tanzanía comprende
una serie de actividades de investigación centradas en el lidar y en tecnologías y técnicas de radar incipientes. En el
momento de la concepción del proyecto, se descubrió que muchas de estas tecnologías estaban evolucionando y no se
habían ejecutado de forma operativa en los sistemas de MNV. No obstante, se consideraba que las técnicas desarrolladas
facilitarían nuevas investigaciones en estos ámbitos.
En lo relativo a las actividades, la adquisición del lidar se diseñó a fin de someter a prueba y documentar la exactitud del
sistema lidar aeroportado para estimar la variación de la biomasa y las reservas de carbono.
El lidar es una tecnología avanzada para la que se requieren conocimientos especializados (es decir, procesos y creación
de modelos) y que se encuentra relativamente poco consolidada en los países participantes en REDD+.
No obstante, existe un nivel bastante alto de sofisticación asociado a la adquisición, el proceso y la interpretación de los
resultados. La eficiencia de la tecnología lidar y su consiguiente utilización solo se pueden dar si las instituciones nacionales
cuentan con los conocimientos técnicos y la capacidad para acometer análisis de un nivel similar a los que realizan las
instituciones de Noruega.
Para más información, véase: http://www.norway.go.tz/News_and_events/Climate-Change/Mid-Term-Review-of-the-REDDResearch-Project-/#.Um3NchCzIvl
La estimación continua de la biomasa mediante el lidar puede llenar un vacío en los proyectos
ejecutados a nivel local dentro de cada país. Se prefieren los procedimientos basados en muestras,
junto con parcelas de terreno coincidentes y datos exhaustivos de SAR (ALOS PALSAR (Anderson y
otros, 2012; Siqueira y otros, 2010) u ópticos (RapidEye (Kandel y otros, 2013)); dichos
procedimientos constituyen un tema de investigación vigente. Actualmente no existe ningún satélite
de lidar en funcionamiento. Para estimar la biomasa sobre el suelo se combinaron muestras de la
altura de vegetación espesa obtenidas mediante IceSAT GLAS (satélite que ya no se encuentra en
funcionamiento) con datos ópticos y de SAR (GEO, 2012; Mitchard y otros, 2012). Es necesario
102
someter a pruebas adicionales la posibilidad de transferir a los bosques tropicales los algoritmos para
estimar la biomasa que se desarrollaron en bosques boreales. Probablemente, el mejor
procedimiento consistirá en combinar los sensores (óptico-radar-lidar) y las observaciones sobre el
terreno, pero todavía se encuentra en fase de investigación.
La estimación continua de la biomasa mediante el lidar puede llenar un vacío en los proyectos
ejecutados a nivel local dentro de cada país. Se prefieren los procedimientos basados en muestras,
junto con parcelas de terreno coincidentes y datos exhaustivos de SAR (ALOS PALSAR (Anderson y
otros, 2012; Siqueira y otros, 2010) u ópticos (RapidEye (Kandel y otros, 2013)); dichos
procedimientos constituyen un tema de investigación vigente. Actualmente no existe ningún satélite
de lidar en funcionamiento. Para estimar la biomasa sobre el suelo se combinaron muestras de la
altura de vegetación espesa obtenidas mediante IceSAT GLAS (satélite que ya no se encuentra en
funcionamiento) con datos ópticos y de SAR (GEO, 2012; Mitchard y otros, 2012). Es necesario
someter a pruebas adicionales la posibilidad de transferir a los bosques tropicales los algoritmos para
estimar la biomasa que se desarrollaron en bosques boreales. Probablemente, el mejor
procedimiento consistirá en combinar los sensores (óptico-radar-lidar) y las observaciones sobre el
terreno, pero todavía se encuentra en fase de investigación. Las incertidumbres deben estimarse a
partir de la varianza de la media de las estimaciones espaciales.
3.9.2 Depósitos de madera muerta y capas de humus
Para estimar las variaciones de las reservas de carbono en los depósitos de madera muerta y capas
de humus se pueden utilizar el método de las ganancias y las pérdidas y el método basado en la
variación de las reservas. El método elegido para estimar las variaciones de las reservas de carbono
en la biomasa puede influir en la elección del método para estimar las variaciones en los depósitos de
materia orgánica muerta. Constituye una buena práctica que la estratificación de la superficie forestal
adoptada para la materia orgánica muerta sea la misma que la utilizada para estimar las variaciones
de las reservas de carbono en la biomasa.
Aparte de la información sumamente genérica que figura en el cuadro 2.2 del volumen 4 de las
Directrices del IPCC de 2006 para los inventarios nacionales de gases de efecto invernadero, el IPCC
no facilita datos por defecto sobre estos depósitos, aunque estos contribuyen a las emisiones y
absorciones asociadas a las medidas de REDD+. Las estimaciones de las reservas de carbono y de
la variación de las reservas en estos depósitos deben obtenerse mediante muestreo, y lo ideal sería
utilizar los emplazamientos de muestreo establecidos para la estimación de la biomasa, conforme a lo
descrito anteriormente. En caso de que todavía no se hayan establecido métodos para efectuar las
estimaciones correspondientes a estos depósitos, p. ej., mediante el inventario de los bosques
nacionales, se recomienda a los países que apliquen los métodos establecidos por la CMNUCC para
su utilización en proyectos de forestación y reforestación en el marco del MDL 95. Las incertidumbres
deben estimarse a partir de la varianza de la media de las estimaciones espaciales.
95
“Estimation of carbon stocks and change in carbon stocks in dead wood and litter in A/R CDM project activities”, anexo 23
del informe del 67º período de sesiones de la Junta Ejecutiva del MDL, disponible en
http://cdm.unfccc.int/methodologies/ARmethodologies/tools/ar-am-tool-12-v2.0.0.pdf.
103
3.9.3 Variaciones de las reservas de carbono en el suelo
No suele resultar práctico vigilar directamente las variaciones del carbono en el suelo en los diversos
y extensos paisajes forestales. Excepto si se disponen de datos específicos de cada país sobre las
variaciones en los depósitos de carbono en el suelo (nivel 2)96, se recomienda a los países con suelos
minerales que utilicen el método de nivel 1 descrito en la sección 3.3.3.1 de la Orientación sobre las
buenas prácticas para uso de la tierra, cambio de uso de la tierra y silvicultura97 para las conversiones
a tierras agrícolas y en la sección 3.4.1.2 para las conversiones a praderas, al objeto de estimar los
efectos de la deforestación.
El desarrollo de un procedimiento de modelización de nivel 3 para suelos minerales constituye una
empresa importante para la que se requiere una cantidad ingente de conocimientos y datos. Los
elementos básicos son:

estratificación por zonas climáticas, por tipos de bosque principales y por regímenes de
ordenación, coherente con la utilizada en otros depósitos de carbono del inventario,
especialmente para los de la biomasa;

determinación de los tipos de suelo dominante en cada estrato;

caracterización de los correspondientes depósitos de carbono en el suelo e identificación de
los procesos determinantes de las tasas de entrada y salida de carbono orgánico en el suelo
y de las condiciones en que se producen estos procesos, y

determinación y aplicación de métodos adecuados para estimar las variaciones de las
reservas de carbono en cada estrato, como procedimientos de evaluación de modelos, y
establecimiento de emplazamientos de referencia en los que se pueda estudiar la potencial
variación de las reservas de carbono en el suelo y que se puedan utilizar para perfeccionar
los modelos. Los modelos deben ser examinados por homólogos y validados con
observaciones independientes que sean representativas de los ecosistemas estudiados.
En la bibliografía científica se pueden consultar orientaciones sobre la vigilancia del suelo (Kimble y
otros, 2003; Lal y otros, 2001; McKenzie y otros, 2000).
Las fuentes de los factores de emisión para actividades en suelos orgánicos establecidas por el IPCC
se enumeran en la sección 2.2.4, en el cuadro 3 anterior. Las gamas de incertidumbres son amplias,
aunque manejables, puesto que los coeficientes se utilizan de forma coherente y no cambian a lo
largo del tiempo. En turberas tropicales drenadas, los incendios pueden originar grandes emisiones
de GEI sumamente variables espacial y temporalmente, como resultado de la combinación de CO 2 y
gases distintos del CO2. El suplemento dedicado a los humedales del IPCC proporciona las últimas
orientaciones sobre la estimación de emisiones de GEI provocadas por los incendios de suelos
orgánicos. Los factores de emisión por defecto para calcular estas se encuentra en los cuadros 2.6
y 2.7 del capítulo 2.
96
Estos métodos pueden implicar la utilización de modelos complejos como Century o RothC que determinan la diferencia
neta entre las tasas de entrada de carbono al suelo como capa de humus y las tasas de pérdida de carbono por
descomposición. Sería necesario realizar estudios de investigación dentro de cada país para definir los principales factores
(tipo de suelo, transiciones de tierras y prácticas de ordenación) que influyen en los factores de emisión y absorción, así
como para calibrar y poner a prueba estos modelos.
97
Correspondiente a la sección 2.3.3.1 del volumen 4 de las Directrices del IPCC de 2006 para los inventarios nacionales de
gases de efecto invernadero.
104
En la sección 3.9.4 del presente documento se analizan los factores de emisión de gases distintos del
CO2 correspondientes a los incendios en turberas. Actualmente no se dispone de conocimientos
suficientes para realizar estimaciones fiables de las incertidumbres para estas emisiones.
En teoría, debería desarrollarse una metodología de nivel 3 a fin de estimar las emisiones de CO2 en
países con grandes superficies de suelos orgánicos alterados por la ordenación forestal. Para ello se
tendrían en cuenta todas las actividades antropógenas que suelen alterar el régimen hidrológico, la
temperatura de la superficie y la composición de la vegetación, además de alteraciones como los
incendios.
3.9.4 Emisiones de gases de efecto invernadero distintos del CO2
Las emisiones de gases distintos del CO2 (CH4 y N2O) pueden originarse por la combustión de
materia orgánica (en la gestión de incendios o incendios de monte) y por el drenaje o la
rehumidificación del suelo. Otras emisiones de gases distintos del CO2 asociadas al uso de la tierra
están relacionadas con emisiones agrícolas provocadas por la fertilización, la fermentación entérica o
la gestión del estiércol.
Emisiones provocadas por incendios
Las emisiones provocadas por incendios no contienen solo CO2, sino que también incluyen otros
gases de efecto invernadero que se originan a partir de la combustión incompleta de la materia
orgánica. Entre estos se encuentran el monóxido de carbono (CO), el metano (CH4), hidrocarburos no
metánicos y partículas de carbono, así como nitrógeno (p. ej., N2O, NOx) y especies de azufre.
Deben estimarse y notificarse las emisiones de GEI tanto en el caso de incendios gestionados como
en el de incendios de monte que se producen en tierras objeto de ordenación. A continuación se
resumen los métodos de los distintos niveles utilizados por el IPCC98.
Método de nivel 1
Este método utiliza datos de actividad (superficie quemada en el país) y valores por defecto
generalizados para bosques tropicales a fin de determinar la cantidad de combustible quemado y los
factores de emisión:
Emisiones de GEI = superficie quemada × combustible disponible para su combustión por unidad de
superficie × fracción quemada × factor de emisión (masa de cada GEI emitida por unidad de
combustible quemado) 99.
98
Véanse los capítulos 4.2.1 y 4.2.4 de las Directrices del IPCC de 2006 para los inventarios nacionales de gases de efecto
invernadero.
99
Consúltese la sección 3.2 (Tierras forestales) del capítulo 3 de la Orientación sobre las buenas prácticas para uso de la
tierra, cambio de uso de la tierra y silvicultura, en concreto la ecuación 3.2.20 para obtener orientaciones específicas acerca
del uso de esta ecuación. Las correspondientes orientaciones en las Directrices del IPCC de 2006 para los inventarios
nacionales de gases de efecto invernadero se encuentran en la sección 2.4 del volumen 4.
105
Las emisiones de cada gas se estiman individualmente, y a continuación se suman para obtener la
cantidad total de emisiones de GEI provocadas por incendios.
Las emisiones de GEI resultantes de la combustión de la biomasa sobre el suelo y la capa de humus
se describen en las Directrices del IPCC de 2006 para los inventarios nacionales de gases de efecto
invernadero (sección 2.4 del volumen 4).
La publicación del suplemento sobre humedales del IPCC ha subsanado lagunas existentes en la
Orientación sobre las buenas prácticas para uso de la tierra, cambio de uso de la tierra y silvicultura y
las Directrices del IPCC de 2006 para los inventarios nacionales de gases de efecto invernadero en
relación con las orientaciones para estimar las emisiones provocadas por los incendios de suelos
orgánicos. En concreto, en el capítulo 2 figuran orientaciones sobre la estimación de emisiones por
fuegos de turba, y se incluyen los valores por defecto del consumo de combustible (cuadro 2.6 de la
sección 2.2.2.3) y de los factores de emisión (cuadro 2.7 de la sección 2.2.2.3).
Métodos de nivel 2 y 3
Para estos niveles se utiliza la ecuación anterior, pero se requieren datos específicos de cada país.
Estos modelos son necesarios en caso de que los incendios constituyan una de las categorías
principales de emisiones de GEI.
Generalmente se utilizan factores de emisión en todos los métodos debido a la complejidad de los
procesos de emisión de modelización directa, por lo que resulta esencial disponer de factores de
emisión fiables para estimar las emisiones provocadas por los incendios de forma fidedigna.
Emisiones de gases distintos del CO2 procedentes de los suelos
En condiciones idóneas, los suelos pueden desprender cantidades considerables de N2O y CH4. Hay
microorganismos en el suelo que producen N2O mediante los procesos de nitrificación y
desnitrificación. Las emisiones pueden ser directas (procedentes de procesos locales de gestión de
suelos) o indirectas (originadas por la deposición atmosférica de nitrógeno o de aportes de nitrógeno
producidos por lixiviación o escorrentía en otras partes). Las emisiones de N2O están aumentando
debido a la adición de fertilizantes nitrogenados, o por las prácticas de ordenación forestal que
aumentan la disponibilidad de nitrógeno inorgánico en el suelo. El IPCC100 proporciona orientación
sobre cómo estimar las emisiones de N2O procedentes de los suelos gestionados.
Las fuentes de N2O relacionadas con las medidas de REDD+ proceden del empleo de fertilizantes
nitrogenados en tierras agrícolas objeto de cambios del uso de la tierra (para su conversión en tierras
forestales o a partir de tierras forestales) o tierras forestales (principalmente en bosques plantados),
del nitrógeno mineralizado durante la pérdida de materia orgánica del suelo por cambios del uso de la
tierra o la ordenación forestal, y del drenaje o la gestión de suelos orgánicos, como la turba. La
complejidad de estimar las emisiones de N2O se traduce en que la mayoría de los países utilizarán
procedimientos de nivel 1, excepto si acometen estudios sobre el terreno reproducidos para
demostrar que los factores por defecto del IPCC no resultan apropiados para sus circunstancias. En
las Directrices del IPCC de 2006 para los inventarios nacionales de gases de efecto invernadero se
especificaba que el 1% del nitrógeno añadido a los fertilizantes o mineralizado durante la pérdida de
100
Véanse las secciones 4.7 y 4.8 del capítulo 4 de la Orientación del IPCC sobre las buenas prácticas y la gestión de la
incertidumbre en los inventarios nacionales de gases de efecto invernadero. La sección correspondiente en las Directrices
del IPCC de 2006 para los inventarios nacionales de gases de efecto invernadero se puede encontrar en el capítulo 11 del
volumen 4.
106
materia orgánica del suelo se liberaba directamente como N2O-N. Se liberan cantidades más
pequeñas de forma indirecta por lixiviación, escorrentía y volatilización. Los datos de actividad
necesarios para poder que se pueda aplicar el procedimiento de nivel 1 son la cantidad de fertilizante
nitrogenado utilizado y de otras correcciones orgánicas añadidas, y una estimación de la superficie en
que se puede haber producido un descenso de la materia orgánica.
Los suelos pueden ser una fuente o un sumidero de CH4. Por lo general, las tasas de absorción
(oxidación) de CH4 del suelo son bajas y se pueden ignorar, pero a veces, en condiciones
anaeróbicas (p. ej., después de una inundación), las emisiones de CH4 pueden ser considerables
(véase, p. ej., Couwenberg y otros, 2009; Peat & GHG Group, 2011).
El suplemento dedicado a los humedales del IPCC aprovecha el análisis presentado en las
Directrices del IPCC de 2006 para los inventarios nacionales de gases de efecto invernadero101 y
presenta un método para estimar las emisiones de CH4 de las turberas sujetas a drenaje o
rehumidificación. En el nivel 1, se supone que las emisiones son insignificantes, pero se insta a los
países a evaluar sus circunstancias particulares. En la sección 2.2.2.1 del suplemento dedicado a los
humedales del IPCC se presenta una ecuación de nivel 1 (ecuación 2.6) así como factores de
emisión por defecto (cuadro 2.3) para estimar las emisiones de CH4 a partir de suelos orgánicos
drenados en todas las categorías de uso de la tierra.
Selección y aplicación de factores de emisión y absorción para cada medida de REDD+
En el anexo E figuran observaciones más pormenorizadas, incluido un análisis sobre cómo puede
contribuir la información de apoyo a elegir y aplicar adecuadamente los factores de emisión y
absorción en determinadas situaciones forestales. El análisis se ha estructurado mediante la
agrupación de las medidas de REDD+ en estas tres categorías:

conversión de usos de tierras forestales en no forestales (deforestación). Para ello es preciso
estimar las emisiones de GEI producidas directamente por la propia deforestación, así como
las emisiones y absorciones resultantes del nuevo uso de la tierra (p. ej., agricultura).

Conversión de tierras no forestales en tierras forestales que acarrea un aumento de las
reservas forestales de carbono (forestación o reforestación de tierras que en el pasado se
convirtieron de un uso forestal a otro uso de la tierra). Para ello es preciso calcular la variación
de las emisiones y absorciones de GEI entre los usos de la tierra anteriores y actuales.

Variaciones de las emisiones y absorciones de GEI en tierras forestales que siguen siendo
tierras forestales. Esta categoría abarca la degradación forestal, la ordenación sostenible de
bosques, el aumento de las reservas forestales de carbono (en un bosque existente) y la
conservación de las reservas forestales de carbono. Los resultados correspondientes a los
GEI pueden ser positivos (p. ej., la protección de las reservas forestales de carbono existentes
o su aumento gracias al cambio de ordenación; la reducción de las emisiones procedentes de
la descomposición de turba o de los incendios en bosques de turba degradados) o negativos
(p. ej., la pérdida paulatina de carbono en la biomasa por la degradación forestal; la
conversión en plantaciones de bosques autóctonos con grandes cantidades de biomasa; la
pérdida de carbono en el suelo debido al drenaje de los suelos orgánicos).
101
Este análisis se puede consultar en el capítulo 7 del volumen 4 de las Directrices del IPCC de 2006 para los inventarios
nacionales de gases de efecto invernadero.
107
4 Incertidumbres generales
4.1 Incertidumbres de los componentes
La inferencia estadística y las incertidumbres asociadas a los datos de actividad se analizan en la
sección 3.7. En caso de utilizar valores por defecto, se pueden consultar las incertidumbres de los
factores de emisión y absorción y otros parámetros en la Orientación sobre las buenas prácticas para
uso de la tierra, cambio de uso de la tierra y silvicultura (o en las Directrices del IPCC de 2006 para
los inventarios nacionales de gases de efecto invernadero o en el suplemento dedicado a los
humedales); en el caso de los métodos de los niveles 2 y 3, se generarán como parte del proceso de
muestreo. Las estimaciones de estas incertidumbres asociadas a los datos de actividad y los factores
de emisión y absorción de forma independiente deben combinarse en una estimación general de la
incertidumbre asociada a las medidas de REDD+.
4.1.1 Combinación de incertidumbres
En términos generales, las estimaciones de emisiones y absorciones de dióxido de carbono se
calculan a partir de la diferencia entre las densidades de carbono, multiplicada por la superficie en la
que se produjo la variación. De forma genérica, se plantea en términos como los siguientes:

Variación del carbono entre t1 y t2 (tiempo) = superficie de un determinado estrato ×
(densidad de carbono del estrato en t2 – densidad de carbono del estrato en t1)

Variación del carbono entre t1 y t2 (tiempo) = (superficie transferida entre dos estratos) ×
(densidad de carbono del estrato en t2 – densidad de carbono del estrato en t1)
o
Ambas superficies y densidades de carbono presentan incertidumbres que se deben combinar entre
ellas para estimar las emisiones o absorciones de carbono asociadas a cada uno de los depósitos
seleccionados (p. ej., biomasa, materia orgánica muerta, capa de humus y carbono en el suelo). Para
estimar las emisiones de GEI distintos del CO2 se calculan incertidumbres similares mediante la
combinación de los factores de emisión de los componentes y las incertidumbres de los datos de
actividad.
En la sección 6.3 de la Orientación del IPCC sobre las buenas prácticas y la gestión de la
incertidumbre en los inventarios nacionales de gases de efecto invernadero102 se determinan dos
reglas para combinar las incertidumbres:

la regla A se aplica cuando se combinan por suma o resta cantidades con una incertidumbre
asociada103, la incertidumbre de la suma o diferencia resultante es la raíz cuadrada de la
102
Correspondiente a la sección 3.2.3.1 del volumen 1 de las Directrices del IPCC de 2006 para los inventarios nacionales
de gases de efecto invernadero.
103
La Orientación sobre las buenas prácticas para uso de la tierra, cambio de uso de la tierra y silvicultura y las Directrices
del IPCC de 2006 para los inventarios nacionales de gases de efecto invernadero utilizan el intervalo de confianza del 95%
para definir coherentemente las incertidumbres.
108
suma de los cuadrados de las incertidumbres absolutas104 de cada una de las cantidades
que se combinan.

La regla B se aplica cuando se combinan cantidades inciertas por multiplicación; el
porcentaje de incertidumbre del producto es la raíz cuadrada de la suma de los cuadrados
del porcentaje de incertidumbres estimado para cada una de las cantidades que se
multiplican.
Para aplicar estas reglas se presume que las incertidumbres de las cantidades que se suman o
restan, o que se multiplican, no están correlacionadas. La regla A es exacta, mientras que la regla B
es una aproximación, siempre que las incertidumbres no sean demasiado grandes.
Recuadro 12: Aplicación del análisis de incertidumbre a tierras degradadas.
A modo de ejemplo de la aplicación de las reglas A y B, tómese el primer término de la ecuación 2 de la sección Error!
Reference source not found.: ΔABP>BNM(CBBP – CBBNM). Se puede considerar que las incertidumbres no están
correlacionadas porque las densidades de la biomasa se muestrean de forma independiente en distintos estratos y el
término de la transferencia de superficie se estima aparte mediante teledetección. Sobre esta premisa, con los siguientes
pasos se obtendrá la incertidumbre general del primer término de la ecuación 2:
1.Llámese I1 y I2 a las incertidumbres absolutas de CBBP y CBBNM, respectivamente. Por tanto, conforme a la regla A, la
2
2
incerteza absoluta en (CBBP – CBBNM) es √ (I1 + I2 ). Llámesele I3.
2. El porcentaje de incertidumbre correspondiente a I3 es 100 × I3/(CBBP – CBBNM).Llámesele P3.
3. Llámese P4 al porcentaje de incertidumbre de ΔABP>BNM. Por tanto, conforme a la regla B, el porcentaje de incertidumbre
2
2
de todo el término ΔABP>BNM(CBBP – CBBNM) será √(P3 + P4 ). Llámesele P5.
4. La incertidumbre absoluta de todo el término será (ΔABP>BNM(CBBP – CBBNM)) × P5/100.
En estos cálculos, los parámetros de las ecuaciones se separan en elementos que se pueden analizar mediante la regla A o
B, en función de si los parámetros se suman y restan o se multiplican. El proceso se repite en los demás términos hasta
acabar obteniendo la incertidumbre correspondiente a la estimación de las emisiones obtenida mediante la ecuación 2, a
través de la aplicación de la regla A para combinar las incertidumbres absolutas de los distintos términos (dado que se
suman en la ecuación).
En el segundo paso del ejemplo anterior puede surgir un problema si CBBP = CBBNM, dado que no se podría calcular el valor
P3 porque entrañaría hacer una división por cero. Este tipo de problema se puede evitar si se reescribe el término como
ΔABP>BNMCBBP – ΔABP>BNM CBBNM y se aplica en primer lugar la regla B a cada producto, para a continuación aplicar la
regla A a la suma.
Supóngase que a partir de la densidad del muestreo y el uso de modelos alométricos se obtiene una
incertidumbre de aproximadamente el 10% al estimar la densidad de la biomasa (y de carbono, por
tanto) de un subestrato. Si se deforestó una superficie ΔA de este subestrato y ΔA también tenía una
incertidumbre del 10%, la pérdida de carbono en la biomasa viva antes de que comience a
regenerarse la superficie deforestada sería el producto de la densidad de carbono y ΔA, mientras que
la incertidumbre combinada resultante de la aplicación de la regla B es
√(100+100) ≈ 14%.
Si en lugar de deforestarse, la superficie se transfirió a un subestrato forestal, y para el 50% de la
densidad de carbono se estimó una incertidumbre del 10%, la incertidumbre de la cantidad de
104
La incertidumbre absoluta se expresa en las mismas unidades que la cantidad incierta, más que en un porcentaje de
esta.
109
carbono perdida a raíz de la degradación forestal sería del orden del 30%. Este ejemplo ilustra que,
para una densidad de muestreo determinada, los porcentajes de incertidumbre asociados a la
degradación, o las absorciones procedentes del crecimiento forestal en bosques naturales
modificados o bosques plantados, serán mayores que los asociados a las estimaciones de la
deforestación. Si la incertidumbre de la estimación de la biomasa supera la diferencia de las
densidades de carbono entre los dos subestratos, la incertidumbre de la estimación de la degradación
superará el 100%; es decir, aunque la estimación central continuará indicando que se ha producido
una degradación en las reservas forestales de carbono, habrá posibilidades de que se haya
producido una ganancia efectiva.
Las incertidumbres se pueden reducir mediante:

el aumento de la densidad de muestreo sin que aplique una subestratificación
complementaria;

la subestratificación complementaria para centrar el muestreo en superficies forestales que
probablemente serán objeto de medidas de REDD+, tanto antes como después de que se
hayan producido las transferencias entre estratos o los cambios del uso de la tierra, y

el mantenimiento de la misma estratificación y densidad de muestreo, pero con la utilización
de información complementaria para verificar el signo del cambio. Por ejemplo, en el caso de
la degradación, en caso de que el signo de la transferencia fuera coherente con la
fragmentación avanzada de los bosques, sería poco probable que aumentara la densidad
forestal de carbono y debería considerarse truncada la distribución de probabilidades de la
estimación de la degradación, a fin de descartar la posibilidad de que se produjeran
aumentos.
Las emisiones de GEI distintos del CO2 asociadas a los incendios se estiman mediante la
multiplicación de los factores de emisión correspondientes al tipo de incendio por las superficies
quemadas y la cantidad de combustible quemado por unidad de superficie. Las superficies se
estiman mediante teledetección a partir de las cicatrices de fuego y sus incertidumbres asociadas, o
mediante estudios sobre el terreno. Los factores de emisión y las gamas de incertidumbre figuran en
el cuadro 2.5 correspondiente a la sección 2.4 del capítulo 2 del volumen 4 de las Directrices del
IPCC de 2006 para los inventarios nacionales de gases de efecto invernadero105. La incertidumbre
combinada asociada a estas emisiones se puede estimar mediante la regla B, e incluirse junto con las
incertidumbres de los demás depósitos relacionados con las medidas de REDD+ mediante la regla A,
que se puede emplear asimismo para el sumatorio sobre los estratos a nivel regional y,
posteriormente, nacional.
Las incertidumbres también se pueden combinar mediante simulación probabilística (análisis de
Monte Carlo); en la Orientación del IPCC sobre las buenas prácticas y la gestión de la incertidumbre
en los inventarios nacionales de gases de efecto invernadero se describen los pasos
correspondientes. Los datos de entrada son los mismos que para el método sencillo que se acaba de
describir, y, si hay datos disponibles, el procedimiento también puede tener en cuenta las
autocorrelaciones y las correlaciones cruzadas, cuya inclusión en el método simple es compleja. El
El método que figura en la Orientación sobre las buenas prácticas para uso de la tierra, cambio de uso de la tierra y
silvicultura (véase la sección 3.2.1.4) indiza las emisiones de gases distintos de CO2 procedentes de incendios con las
emisiones de CO2, y no facilita gamas de incertidumbres por defecto.
105
110
IPCC ha demostrado106 que, con los mismos datos de entrada, el método simple y la simulación
probabilística arrojan resultados similares.
5 Requisitos de presentación de informes
En el 19º período de sesiones de la Conferencia de las Partes se especificaron requisitos de
presentación de informes como parte de la decisión sobre MNV 107, en la que se establece que las
Partes deben suministrar datos, mediante informes bienales de actualización, tomando en
consideración la flexibilidad adicional otorgada a los países menos adelantados y a los pequeños
Estados insulares en desarrollo. Se pide a las Partes que quieran obtener pagos por medidas
basadas en los resultados que suministren, de forma voluntaria, datos e información en un anexo
técnico a los informes bienales de actualización que contenga:
1.
un resumen de la información de los niveles de referencia de las emisiones forestales y los
niveles de referencia forestal establecidos, entre ellos:
a) el nivel de referencia de las emisiones forestales y/o nivel de referencia forestal que se
haya establecido, expresado en toneladas de dióxido de carbono equivalente por año;
b) la medida o medidas de REDD+ incluidas en el nivel de referencia de las emisiones
forestales y/o nivel de referencia forestal;
c) la superficie forestal territorial abarcada;
d) la fecha en que se presentó el nivel de referencia de las emisiones forestales y/o nivel
de referencia forestal y la fecha del informe definitivo de evaluación técnica;
e) el período (en años) al que se aplica el nivel de referencia de las emisiones forestales
y/o nivel de referencia forestal establecido.
También se pide que el anexo técnico incluya:
2.
los resultados de las medidas de REDD+, expresados en toneladas de CO2 eq por año, de
conformidad con el nivel de referencia de las emisiones forestales y/o nivel de referencia
forestal establecido.
3.
La demostración de que las metodologías empleadas para obtener estos resultados son
coherentes con las utilizadas para establecer el nivel de referencia de las emisiones
forestales y/o nivel de referencia forestal establecido.
106
Véase la sección 3.2.3.4, Comparación de los métodos, de las Directrices del IPCC de 2006 para los inventarios
nacionales de gases de efecto invernadero.
107
Decisión 14/CP.19: Modalidades para la medición, notificación y verificación.
111
4.
Una descripción de los sistemas nacionales de vigilancia forestal y de las funciones y
responsabilidades institucionales relativas a la medición, notificación y verificación de los
resultados.
5.
La información necesaria para la reconstrucción de los resultados.
6.
Se ha tenido en cuenta una descripción de cómo se establecieron los elementos108 en el
párrafo 1 c) y d) de la decisión 4/CP.15 anterior.
La documentación presentada por conducto del informe bienal de actualización estará sujeta a un
análisis técnico para determinar la medida en que:
a)
hay coherencia en cuanto a las metodologías, las definiciones, la exhaustividad y la
información facilitada entre el nivel de referencia evaluado y los resultados de la aplicación
de las medidas de REDD+;
b)
los datos y la información facilitados en el anexo técnico son transparentes, coherentes,
exhaustivos (en el sentido de que permite reconstruir los resultados) y exactos;
c)
los datos y la información facilitados en el anexo técnico son coherentes con las directrices a
que se hace referencia en el párrafo 9 supra;
d)
los resultados son exactos, en la medida de lo posible.
Los resultados de la evaluación técnica se publicarán por medio de la plataforma web de la
CMNUCC.
En el 19º período de sesiones de la Conferencia de las Partes también se decidió que las medidas
basadas en los resultados a las que se les pueden aplicar los enfoques de mercado apropiados
podrán estar sujetas a otras modalidades de verificación específica.
108
Los elementos de la decisión 4/CP.15 a los que se hace referencia son: a) determinar los factores indirectos de la
deforestación y la degradación de los bosques que generen emisiones, así como los medios para erradicarlos; b) determinar
las actividades que, dentro del país, generen una reducción de las emisiones y un aumento de la absorción, y la
estabilización de las reservas forestales de carbono; c) utilizar la orientación y las directrices más recientes del Grupo
Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático que haya aprobado o alentado la Conferencia de las Partes,
según corresponda, como base para estimar las emisiones antropógenas por las fuentes y la absorción antropógena por los
sumideros de gases de efecto invernadero relacionadas con los bosques, las reservas forestales de carbono y los cambios
en las zonas forestales.
112
6 Referencias
Achard, F. y otros. (2010). Estimating tropical deforestation from earth observation data. Carbon
Management, 1, 271-287.
Andersen, H.E., Strunk, J. y Temesgen, H. (2012). Using multi-level remote sensing and ground data
to estimate forest biomass resources in remote regions: a case study in boreal forests of interior
Alaska. Canadian Journal of Remote Sensing, 37(6): 596-611.
Asner, G.P., Knapp, D.E., Broadbent, E.N., Oliveira, P.J.C., Keller, M. y Silva, J.N. (2005). Selective
Logging in the Brazilian Amazon, Science, 310, 480, DOI: 10.1126/science.1118051.
Asner, G.P. (2009). Tropical forest carbon assessment: integrating satellite and airborne mapping
approaches. Environmental Research Letters, 4(3): 034009.
Asner, G.P., Powell, G.V.N., Mascaro, J., Knapp, D.E., Clark, J.K., Jacobson, J., Kennedy-Bowdoin,
T., Balaji, A., Paez-Acosta, G., Victoria, E., Secada, L., Valqui, M. y Hughes, R.F. (2010). Highresolution forest carbon stocks and emissions in the Amazon, Proceedings of the National
Academy of Sciences,107: 16738-16742.
Australian Greenhouse Office (AGO) (2002). Greenhouse gas emissions from land use change in
Australia: an Integrated Application of the National Carbon Accounting System.
Baldauf, T. (2013). Monitoring Reduced Emissions from Deforestation and Forest Degradation
(REDD+): Capabilities of High-Resolution Active Remote Sensing. Tesis doctoral. Universidad de
Hamburgo.
Ballhorn, U., Siegert, F., Mason, M. y Limind, S. (2009): Derivation of burn scar depths and estimation
of carbon emissions with LIDAR in Indonesian peatlands, PNAS, 106(50): 21213-21218.
Böttcher, H., Eisbrenner, K., Fritz, S., Kindermann, G., Kraxner, F., McCallum, I. y Obersteiner, M.
(2009). An assessment of monitoring requirements and costs of 'Reduced Emissions from
Deforestation and Degradation', Carbon Balance and Management, 4:7, doi:10.1186/1750-0680-47.
Bryan, J.E., Shearman P.L., Asner G.P., Knapp, D.E., Aoro, G. y Lokes, B. (2013). Extreme
Differences in Forest Degradation in Borneo: Comparing Practices in Sarawak, Sabah, and Brunei,
PloS One, 8(7), e69679.
Chave, J., Condit, R., Lao, S., Caspersen, J. P., Foster, R. B. y Hubbell, S. P. (2003). Spatial and
temporal variation in biomass of a tropical forest: results from a large census plot in Panama.
Journal of Ecology, 91: 240–252.
Chave, J., Condit R:, Aguilar S., Hernandez A., Lao S. y Perez R. (2004). Error propogation and
scaling for tropical forest biomass estimates. Philosophical Transactions of the Royal Society B,
359, 409–420.
113
Chave, J., Andalo, C., Brown, S., Cairns, M.A., Chambers, J.Q., Eamus, D., Fölster, H., Fromard, F.,
Higuchi, N., Kira, T., Lescure, J.-P., Nelson, B.W., Ogawa, H., Puig, H., Riéra, B. y Yamakura, T.
(2005). Tree allometry and improved estimation of carbon stocks and balance in tropical forests,
Oecologia, 145: 78–99.
Chen,J., Jönsson, P., Tamura, M., Gu, Z., Matsushita, B. y Eklundh, L. (2004). A simple method for
reconstructing a high-quality NDVI time series data set based on the Savitzky–Golay filter, Remote
Sensing of Environment, 91(3-4): 332-344.
Coppin, P. y Bauer, M. (1996). Digital change detection in forest ecosystems with remote sensing
imagery, Remote Sensing Reviews, 13: 207-234.
Cienciala, E., Tomppo, E., Snorrason, A., Broadmeadow, M., Colin, A., Dunger, K., Exnerova, Z.,
Lasserre, B., Petersson, H., Priwitzer, T., Peña, G.S. y Ståhl G. (2008). Preparing emission
reporting from forests: use of national forest inventories in European countries, Silva Fennica,
42(1): 73-88.
Cochran, W.G. (1977). Sampling techniques, 3ª edición. Nueva York: Wiley. 428 pp.
Coppin, P., Jonckheere, I., Nackaerts, K. y Muys, B. (2004). Digital change detection methods in
ecosystem monitoring: A review, International Journal of Remote Sensing 25(9): 1565-1596.
Couwenberg, J., Dommain, R. y H. Joosten (2009). Greenhouse gas fluxes from tropical peatlands in
southeast Asia, Global Change Biology, 16(6): 1715-1732.
DeFries, R., Achard, F., Brown, S., Herold, M., Murdiyarso, D., Schlamadinger, B. y de Souza, C.
(2007). Earth observations for estimating greenhouse gas emissions from deforestation in
developing countries, Environmental Science and Policy, 10(4): 385-394.
De Sy, V., Herold, M., Achard, F., Asner, G.P., Held, A., Kellndorfer, J. y Verbesselt, J. (2012).
Synergies of multiple remote sensing data sources for REDD+, Current Opinion in Environmental
Sustainability, 4 (6): 696-706.
Ene, L.T., Næsset, E., Gobakken, T., Gregoire, T.G., Ståhl, G. y Nelson, R. (2012). Assessing the
accuracy of regional LiDAR-based biomass estimation using a simulation approach, Remote
Sensing of Environment, 123: 579-592.
Englhart, S., Keuck, V. y Siegert, F. (2011). Aboveground biomass retrieval in tropical forests - the
potential of combined X- and L-band SASR data use, Remote Sensing of Environment, 115(5):
1260-1271.
Rominjin, E., Ainembabazi, J.H., Wijaya, A., Herold, M., Angelsen, A., Verchot, L. y Murdiyarso, D.
(2013). Exploring different forest definitions and their impact on developing REDD+ reference
emission levels: A case study for Indonesia, Environmental Science and Policy, 33: 246-259.
FAO y JRC (2012). Cambio de uso de las tierras forestales mundiales 1990–2005. E.J. Lindquist, R.
D’Annunzio, A. Gerrand, K. MacDicken, F. Achard, R. Beuchle, A. Brink, H.D. Eva, P. Mayaux, J.
San-Miguel-Ayanz y H-J. Stibig. Documento Forestal 169. Organización de las Naciones Unidas
para la Alimentación y la Agricultura y Centro Común de Investigación de la Comisión Europea.
Roma, FAO.
114
FAO (2010). Evaluación de los recursos forestales mundiales 2010, Documento Forestal 163,
Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura, Roma, 2010. ISBN
978-92-5-106654-6
Franke, J., Navratil, P., Keuck, V., Peterson, K. y Siegert, F. (2012). Monitoring fire and selective
logging activities in tropical peat swamp forests, IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth
Observations and Remote Sensing, 5(6): 1811-1820.
Fuller, R.M., Smith, G.M. y Devereux, B.J. (2003). The characterisation and measurement of land
cover change through remote sensing: problems in operational applications?, International Journal
of Applied Earth Observation and Geoinformation, 4(3): 243-253.
Furby, S.L. y otros (2008). Australia's National Carbon Accounting System (NCAS) - Continental scale
land cover change monitoring in Australia using Landsat imagery. International Conference on
Studying, Modeling and Sense Making of Planet Earth. Lesbos (Grecia).
Fry, J.A., Coan, M.J., Homer, C.G., Meyer, D.K. y Wickham, J.D. (2009). Completion of the National
Land Cover Database (NLCD) 1992–2001 Land Cover Change Retrofit product: Servicio Geológico
de los Estados Unidos, informe de archivo abierto 2008–1379, 18 pp.
GEO (Grupo de observación de la Tierra) (2011). GEO-FCT Product Development Team Technical
Status Report v2.0. s.l. : GEO.
GEO (2012). GEO-FCT Product Development Team Technical Status Report v2.0. s.l. : GEO
GOFC-GOLD
Sourcebook
GOLD_Sourcebook.pdf.
(2012);
http://www.gofcgold.wur.nl/REDD+/sourcebook/GOFC-
Gregoire, T.G., Ståhl, G., Næsset, E., Gobakken, T., Nelson, R. y Holm, S. (2011). Model-assisted
estimation of biomass in a LiDAR sample survey in Hedmark County, Norway. Canadian Journal of
Forest Research, 41(1): 83-95.
Heikkinen, J., Tomppo, E., Freidemschuss, A., Weiss, P., Hylen, G., Kušar, G., McRoberts, R.,
Kändler, G., Cienciala, E., Petersson, H. y Ståhl, G. (2012). Interpolating and extrapolating
information from periodic forest surveys for annual greenhouse gas reporting, Forest Science,
58(3): 236-247.
Henry, M., Besnard, A., Asante, W.A., Eshun, J., Adu-Bredu, S., Valentini, R., Bernoux, M. y SaintAndré, L. (2010). Wood density, phytomass variations within and among trees, and allometric
equations in a tropical rainforest of Africa, Forest Ecology and Management, 260(8): 1375–1388.
Hirata, Y., Takao, G., Sato, T. y Toriyama, J. (eds.), (2012). REDD++ Cookbook. REDD+ Research
and Development Center, Forestry and Forest Products Research Institute, Tsukuba (Japón).
Disponible en: htpp://www.ffpri.affrc.go.jp/REDD+-rdc/ja/index.html
115
Hoekman, D. (2012). Key Science Questions: Optimising information extraction from C-band SAR.
Arusha (República Unida de Tanzanía): III Cumbre sobre Datos y Ciencia del Equipo especial
sobre el rastreo del carbono forestal del GEO.
Holecz, F., Barbieri, M., Cantone, A., Pasquali, P. y Monaco, S. (2010). K&C Science Report – Phase
1 Forest Theme – Synergistic use of ALOS PALSAR, ENVISAR ASAR and Landsat TM/ETM+ data
for land cover and change mapping. Japón: JAXA, 2010. The ALOS Kyoto & Carbon Initiative –
Science Team Reports Phase 1 (2006-2008).
Houghton, R. A., F. Hall, F. y Goetz, S.J. (2009). Importance of biomass in the global carbon cycle,
Journal of Geophysical Research, 114(G2), G00E03, doi:10.1029/2009JG000935.
IPCC (1997). Houghton J.T., Meira Filho L.G., Lim B., Tréanton K.,Mamaty I., Bonduki Y., Griggs D.J.
y Callander B.A. (eds.). Directrices del IPCC para los inventarios nacionales de gases de efecto
invernadero - versión revisada en 1996. IPCC/OCDE/AIE, París (Francia).
IPCC (2000). Penman J., Kruger D., Galbally I., Hiraishi T., Nyenzi B.,Emmanuel S., Buendia L.,
Hoppaus R., Martinsen T., Meijer J., Miwa K. y Tanabe K. (Eds). Orientación del IPCC sobre las
buenas prácticas y la gestión de la incertidumbre en los inventarios nacionales de gases de efecto
invernadero. IPCC/OCDE/AIE/IGES, Hayama (Japón).
IPCC (2003). Penman J., Gytarsky M., Hiraishi T., Krug, T., Kruger D., Pipatti R., Buendia L., Miwa K.,
Ngara T., Tanabe K. y Wagner F (Eds). Orientación sobre las buenas prácticas para uso de la
tierra, cambio de uso de la tierra y silvicultura. IPCC/IGES, Hayama (Japón).
IPCC (2003). Penman J., Gytarsky, M., Hiraishi, T., Krug, T., Kruger, D., Pipatti, R., Buendia, L.,
Miwa, K., Ngara, T., Tanabe, K. y Wagner, R. (eds.). Orientación sobre las buenas prácticas para
uso de la tierra, cambio de uso de la tierra y silvicultura, capítulo 3.2, Tierras forestales. Hayama,
Kanagawa (Japón), Instituto de Estrategias Ambientales Mundiales.
IPCC (2006). Eggleston, S., Buendia L., Miwa K., Ngara T. y Tanabe K.,(Eds). Directrices del IPCC de
2006 para los inventarios nacionales de gases de efecto invernadero. IPCC/IGES, Hayama
(Japón).
Jensen, J. R. (2005). Introductory digital image processing: a remote sensing perspective (3ª ed.)
Prentice-Hall Inc.
Jochem, A., Hollaus, M., Rutzinger, M., Hofle, B., Schadauer, K. y Maier, B. (2010). Estimation of
aboveground
biomass
using
airborne
LiDAR
data.
http://koenigstuhl.geog.uniheidelberg.de/publications/2010/Hoefle/Jochem_et_al_2010_Biomass_Silvilaser.pdf
Kandel, P.N., Awasthi, K, Shrestha, S.M., Hawkes, M., Kauranne, T., Gautam, B., Gunia, K y
Dinerstein, E. (2013). Monitoring aboveground forest biomass: a comparison of cost and accuracy
between LiDAR-Assisted Multisource Programme (LAMP) and field-based Forest Resource
Assessment (FRA) in Nepal. International Conference on Forest, People and Climate: Changing
Paradigm, 28 a 30 de agosto, Pokhara (Nepal).
Kellndorfer, J., Walker W., Nepstad, D., Stickler, C., Brando, P., Lefebvre, P., Rosenqvist, A. y
Shimada M. (2008). Implementing REDD: The potential of ALOS/PALSAR for forest mapping and
monitoring. Documento presentado en la segunda reunión de Asia y el Pacífico de la Red mundial
de sistemas de observación de la Tierra.
116
Kennedy, R.E., Cohen, W.B. y Schroeder, T.A. (2007). Trajectory-based change detection for
automated characterization of forest disturbance dynamics, Remote Sensing of Environment,
110(3), 370–386.
Kohl, M., Magnussen, S.S. y Marchetti, M. (2006). Tropical Forestry: Sampling methods, Remote
Senseing and GIS multi-resource forest inventory. Springer, Berlín.
Lambin, E.F. y Strahlers, A.H. (1994). Change-vector analysis in multitemporal space: a tool to detect
and categorize land-cover change processes using high temporal-resolution satellite data, Remote
Sensing of Environment, 48(2), 231-244.
Lehmann, E.A., Wallace, J.F., Caccetta, P.A., Furby, S.L. y Zdunic, K. (2013). Forest cover trends
from time series Landsat data for the Australian continent. International Journal of Applied Earth
Observation and Geoinformation, 21: 453-462.
Lucas, R.M. y otros. (2010). An evaluation of the ALOS PALSAR L-band backscatter-above ground
biomass relationship Queensland, Australia: Impacts of surface moisture condition and vegetation
structure, IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 3:
576-593.
de Mesquita Junior, H.N. (2011). Law enforcement deforestation assessment. Japón: The ALOS
Kyoto and Carbon Initiative - Science Tema Reports Phase 2 (2009-2011).
Margono, B.A., Turubanova, S., Zhuravleva, I., Potapov, P., Tyukavina, A., Baccini, A., Goetz, S. y
otros. (2012). Mapping and monitoring deforestation and forest degradation in Sumatra (Indonesia)
using Landsat time series data sets from 1990 to 2010. Environmental Research Letters, 7(3),
034010. doi:10.1088/1748-9326/7/3/034010.
McRoberts, R.E. (2010). Probability- and model-based approaches to inference for proportion forest
using satellite imagery as ancillary data, Remote Sensing of Environment, 114: 1017-1025.
McRoberts, R. E. (2011). Satellite image-based maps: Scientific inference or pretty pictures?, Remote
Sensing of Environment, 115(2): 715–724.
McRoberts, R.E. (2014). Post-classification approaches to estimating change in forest area, Remote
Sensing of Environment, 151: 149-156. doi:10.1016/j.rse.2013.03.036.
McRoberts, R.E., Gobakken, T. y Næsset, E. (2013). Inference for LiDAR-assisted estimation of forest
growing stock volume, Remote Sensing of Environment, 128: 268-275.
McRoberts, R.E., Holden, G.R., Nelson, M.D., Liknes, G.C. y Gormanson, D.D. (2006). Using satellite
imagery as ancillary data for increasing the precision of estimates for the Forest Inventory and
Analysis program of the USDA Forest Service, Canadian Journal of Forest Research, 36: 29682980.
McRoberts, R.E. y Walters, B.F. (2012). Statistical inference for remote sensing-based estimates of
net deforestation, Remote Sensing of Environment, 124: 394-401.
117
Mitchard, E.T.A., Saatchi S.S., White, L.J.T., Abernethy, K.A., Jeffery, K.J., Lewis, S.L., Collins, M.,
Lefsky, M.A., Leal, M.E., Woodhouse, I.H. y Meir, P. (2012). Mapping tropical forest biomass with
radar and spaceborne LiDAR: overcoming problems of high biomass and persistent cloud,
Biogeosciences, 9: 179-191. doi:10.5194/bg-9-179-2012.
Mitchell, A.L., Tapley, I., Milne, A.K., Willaims, M. y Lowell, K. (2012). GEO Forest Carbon Tracking
Tasmania National Demonstrator: Radar Processing Methodologies for the Generation of Wall-toWall Mosaics Technical document prepared for the Department of Climate Change and Energy
Efficiency (DCCEE), Vol II. (http://www.crcsi.com.au/Documents/1-IFCIRA_SARproc-pdf.aspx)
Molto, Q., Rossi, V. y Blanc, L., (2013). Error propagation in biomass estimation in tropical forests,
Methods in Ecology and Evolution, 4(2): 175-183.
Margono, B. A., Turubanova, S., Zhuravleva, I., Potapov, P., Tyukavina, A., Baccini, A., Goetz, S. y
otros (2012). Mapping and monitoring deforestation and forest degradation in Sumatra (Indonesia)
using Landsat time series data sets from 1990 to 2010, Environmental Research Letters, 7(3),
034010. doi:10.1088/1748-9326/7/3/034010,
Muraleedharan, T.R., Radojevic, M., Waugh, A. y Caruana, A. (2000). Emissions from the combustion
of peat: an experimental study, Atmospheric Environment, 34: 3033-3035.
Næsset, E., Bollandsås, O.M., Gobakken, T., Gregoire, T.G. y Ståhl. G. (2013). Model-assisted
estimation of change in forest biomass over an 11 year period in a sample survey supported by
airborne LiDAR: A case study with post-stratification to provide activity data, Remote Sensing of
Environment, 128: 299-34.
Olofsson, P., Foody, G.M., Stehman, S.V. y Woodcock, C.E. (2013). Making better use of accuracy
data in land change studies: estimating accuracy and area and quantifying uncertainty using
stratified estimation, Remote Sensing of Environment, 129:122-131.
Pandey, D. (2008). India's biennial forest cover mapping program - National Forest Inventory in India.
París (Francia): COMIFAC Workshop on Monitoring of reduction of emissions from forest
degradation.
Peat & GHG Group (2011). A review of the science underpinning a methodology for GHG accounting
in tropical peat lands. Indonesia Australia Forest Carbon Partnership Working Paper No.1.
Powell, S. L., Cohen, W. B., Healey, S. P., Kennedy, R. E., Moisen, G. G., Pierce, K. B. y Ohmann, J.
L. (2010). Quantification of live aboveground forest biomass dynamics with Landsat time series and
field inventory data: A comparison of empirical modelling approaches, Remote Sensing of
Environment, 114(5): 1053-1068
Raison, R.J. y Squire, R.O. (eds.) (2010). Forest management in Australia: Implications for carbon
budgets. Informe técnico Nº 32 del Sistema nacional de contabilidad del carbono. Australian
Greenhouse Office. 380 pp.
Rein, G., Cohen, S. y Simeoni, A. (2009). Carbon emissions from smouldering peat in shallow and
strong fronts, Proceedings of the Combustion Institute, 32: 2489-2496.
118
Sannier, C., McRoberts, R.E., Fichet, L.-V. y Makaga, E. (2014). Application of the regression
estimator to estimate Gabon forest cover area and net deforestation at national level, Remote
Sensing of Environment, doi:10.1016/j.rse.2013.09.015.
Särndal, C.-E., Swensson, B. y Wretman, J. (1992). Model assisted survey sampling. Springer, Nueva
York. 693 pp.
Siqueira, P., Ahmed, R., Chapman, B. (2010). K&C Science Report – Phase 1 Forest Theme – SAR,
InSAR and LiDAR studies for measuring vegetation structure over the Harvard forest region.
Sengen (Japón): JAXA, 2010. The ALOS Kyoto & Carbon Initiative – Science Team Reports Phase
1 (2006-2008).
Souza Junior, C. (2006). Brazil's PRODES system - Mapping and monitoring deforestation and forest
degradation in the Brazilian Amazon. Jena (Alemania): GOFC-GOLD Symposium on Forest and
Land Cover Observations.
Souza Junior, C., Siqueira J.V., Sales, M.H., Fonseca, A.V., Ribeiro J.G., Numata, I., Cochrane, M.A.,
Barber, C.P., Roberts, D.A. y Barlow. J. (2013). Ten-Year Landsat Classification of Deforestation
and Forest Degradation in the Brazilian Amazon, Remote Sensing, 5(11): 5493-5513;
doi:10.3390/rs5115493.
Stehman, S.V. (2009). Model-assisted estimation as a unifying framework for estimating the area of
land cover and land-cover change from remote sensing. Remote Sensing of Environment , 113:
2445-2462.
Stehman, S. V. y Foody, G. M., 2009. Accuracy assessment, en Warner, T.A., Nellis, M.D y Foody,
G.M. (eds.). The SAGE Handbook of Remote Sensing, Sage, Londres, 297-309.
Tomppo, E., Gschwantner, T., Lawrence, M. y McRoberts, R.E. (eds.). (2010). National forest
inventories: pathways for common reporting. Heidelberg, Springer, 611 pp.
Walker, W.S., Stickler, C.M., Kellndorfer, J.M., Kirsch, K.M. y Nepstad, D.C. (2010). Large-area
classification and mapping of forest and land cover in the Brazilian Amazon: a comparative analysis
of ALOS/PALSAR and Landsat data sources, IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth
Observations and Remote Sensing, 3: 594-604. Disponible en: http://ibcperu.org/doc/isis/13447.pdf
Williams, M L. (2009). Tropical forest biomass recovery using GeoSAR observations. Cape Town,
South Africa. International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS).
Winrock International (2012). A Pilot Study to Assess Forest Degradation Surrounding New
Infrastructure. Informe presentado a la Comisión Forestal de Guyana, febrero de 2012.
Woodcock, C. E., Macomber, S. A., Pax-Lenney, M. y Cohen, W. B. (2001). Monitoring large areas for
forest change using Landsat: Generalization across space, time and Landsat sensors, Remote
Sensing of Environment, 78(1): 194-203.
119
Woodcock, C. E., Allen, R., Anderson, M., Belward, A., Bindschadler, R., Cohen, W. y Wynne, R.
(2008). Free access to Landsat imagery. Science, 320(5879): 1011.
Verbesselt, J., Hyndman, R., Newnham, G. y Culvenor, D.(2010). Detecting trend and seasonal
changes in satellite image time series, Remote Sensing of Environment, 114: 106-115.
Yokelson, R.J., Susott, R., Ward, D.E., Reardon, J. y Griffith, D.W.T. (1997). Emissions from
smouldering combustion of biomass measured by open-path Fourier transform infrared
spectroscopy, Journal of Geophysical Research, 102: 18865-18877.
Zeng, Y., Zhang, J. y Van Genderen, J.L. (2005). Change detection approach to SAR and optical
image integration. VII Comisión de la Sociedad Internacional de Fotogrametría y Teledetección,
Grupo de trabajo VII/6.
Zhuravleva, I., Turubanova, S., Potapov, P., Hansen, M., Tyukavina, A., Minnemeyer, S., Laporte, N.
y otros (2013). Satellite-based primary forest degradation assessment in the Democratic Republic
of the Congo, 2000–2010, Environmental Research Letters, 8(2), 024034. doi:10.1088/17489326/8/2/024034
120
Anexo A Resumen detallado de las Directrices del IPCC
El objetivo de las Directrices del IPCC es proporcionar métodos a todos los países a fin de que
puedan estimar las emisiones y las absorciones antropógenas de gases de efecto invernadero para
presentar informes internacionales. El IPCC publicó por primera vez las directrices del inventario de
gases de efecto invernadero (GEI) en 1995 y 1996, basándose en el trabajo previo de la
Organización de Cooperación y Desarrollo Económicos. El IPCC elaboró las directrices más recientes
en 2006 (Directrices del IPCC de 2006), si bien en la Orientación sobre las buenas prácticas de 2003,
según la Decisión 2/CP.17, se indicaba que era para que los países en desarrollo pudieran utilizarlas
en la elaboración de inventarios nacionales de gases de efecto invernadero en el marco de los
informes bienales de actualización. En 2013, el IPCC acordó elaborar un suplemento109 a las
Directrices del IPCC de 2006 para ampliar la cobertura a los humedales y los suelos orgánicos y
reflejar la nueva información científica en esos ámbitos.
Los métodos del IPCC aspiran a adaptarse a todas las circunstancias nacionales proporcionando
métodos para aumentar los niveles de complejidad. Estos abarcan desde los métodos del Nivel 1,
que establecen procesos simples y parámetros por defecto, hasta los del Nivel 3, para los que
pueden utilizarse modelos específicos del país y métodos de medición. Para las categorías
esenciales es preciso aplicar los niveles superiores (Nivel 2 y 3), a menos que los recursos solicitados
sean desproporcionados. Se consideran categorías esenciales aquellas que contribuyen en mayor
medida a las emisiones totales del país o a la tendencia de las emisiones. Si se aplican
correctamente, se espera que la exactitud y precisión mejorarán al pasar del Nivel 1 al Nivel 3.
A1.1 Orientación sobre las buenas prácticas
Atendiendo a una petición del Órgano Subsidiario de Asesoramiento Científico y Tecnológico
(OSACT) de la CMNUCC, el IPCC definió el concepto de orientación sobre las buenas prácticas.110
Los inventarios acordes con las buenas prácticas son los que no contienen estimaciones por encima
o por debajo de las emisiones reales en la medida en que puede determinarse y en los que las
incertidumbres se reducen lo más posible (Penman y otros, 2000; Eggleston y otros, 2006).
Cinco principios subyacen en la orientación sobre buenas prácticas del IPCC:
a)
Transparencia: existe suficiente documentación clara para que las personas o los grupos
que no sean de los compiladores del inventario entiendan cómo se compiló el inventario y
puedan asegurarse de que cumple con los requisitos de buenas prácticas.
b)
Exhaustividad: se declaran las estimaciones con cobertura nacional para todas las
categorías pertinentes de fuentes y sumideros, y de gases. En los casos en los que falten
elementos, se debe documentar claramente su ausencia junto con la respectiva justificación
de la exclusión.
109
2013 Supplement to the 2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories: Wetlands (Suplemento de 2013
de las Directrices del IPCC de 2006 para los inventarios nacionales de gases de efecto invernadero: Humedales). Se puede
consultar en http://www.ipcc-nggip.iges.or.jp/
110
CMNUCC, Informe del Órgano Subsidiario de Asesoramiento Científico y Tecnológico en su octavo período de sesiones,
Bonn, 2 a 12 de junio de 1998 (FCCC/SBSTA/1998/6).
121
c)
Coherencia: se realizan las estimaciones para diferentes años, gases y categorías de
inventarios, de tal forma que las diferencias de resultados entre los años y las categorías
reflejan las diferencias reales en las emisiones. Las tendencias anuales de los inventarios,
en la medida de lo posible, deben calcularse por el mismo método y las mismas fuentes de
datos en todos los años, y deben tener por objeto reflejar las fluctuaciones anuales reales de
emisiones o absorciones, sin estar sujetas a los cambios resultantes de las diferencias
metodológicas.
d)
Comparabilidad: se declara el inventario nacional de gases de efecto invernadero de forma
tal que permite su comparación con los inventarios nacionales de gases de efecto
invernadero correspondientes a otros países. Esta comparabilidad debe verse reflejada en la
selección adecuada de categorías principales y en la utilización de la orientación y cuadros
para generación de informes, y en el uso de la clasificación y definición de categorías de
emisiones y absorciones que figuran en las directrices.
e)
Exactitud: el inventario nacional de gases de efecto invernadero no contiene estimaciones
excesivas ni insuficientes, en la medida en la que pueda juzgarse. Esto significa que es
necesario seguir las directrices aun para identificar las categorías esenciales.
Actualmente, muchos países en desarrollo disponen de datos y estimaciones que no se ajustan
plenamente a los principios de elaboración de informes mencionados.111 Las deficiencias más
comunes se describen a continuación:

Las opiniones de expertos, las evaluaciones independientes o las estimaciones obtenidas
mediante modelos se utilizan comúnmente como fuentes de información para elaborar datos
del carbono forestal y ello puede provocar una falta de transparencia.

La falta de datos adecuados para medir periódicamente la variación de la superficie forestal y
las variaciones del carbono almacenado en los bosques de muchos países es evidente. Los
datos del carbono almacenado encima y debajo del suelo generalmente se basan en
estimaciones o conversiones que utilizan los datos por defecto del IPCC y son pocos los
países capaces de proporcionar información sobre los cinco depósitos de carbono o
estimaciones de la combustión de la biomasa. Por ello, los inventarios están a menudo
incompletos.

Las estimaciones proporcionadas por muchos países se basan en mediciones realizadas en
una sola fecha o que integran fuentes de datos heterogéneas, en lugar de utilizar una
metodología de medición y supervisión sistemática y coherente y, por ello, la coherencia no
puede garantizarse.

Pocos países han utilizado o utilizan actualmente la orientación sobre buenas prácticas del
IPCC como enfoque común para realizar las tareas de estimación y supervisión.

La información sobre las fuentes de error y los grados de incertidumbre de las estimaciones
presentadas por los países, así como sobre los enfoques para analizar, reducir y manejar
esas fuentes para presentar informes internacionales es limitada.
111
Documento técnico de la CMNUCC de 2009 (FCCC/TP/2009/1) El costo de la aplicación de las metodologías y los
sistemas de vigilancia relacionados con la estimación de las emisiones debidas a la deforestación y la degradación forestal,
la evaluación de las reservas de carbono y las emisiones de gases de efecto invernadero a partir de los cambios en la
cubierta forestal y el aumento de las reservas forestales de carbono.
122
El documento sobre métodos y orientación tiene por objeto asesorar sobre la utilización conjunta de
datos de teledetección y datos terrestres para ayudar a subsanar esas deficiencias.
A1.2 Representación de la tierra
A1.2.1 Tierra gestionada
Los inventarios de GEI solo incluyen las emisiones o las absorciones para la tierra gestionada a fin de
cumplir con el requisito de incluir únicamente las emisiones y las absorciones antropógenas. Si bien
es cierto que este enfoque para diferenciar las emisiones naturales de las emisiones y las
absorciones antropógenas es indirecto, es el único método práctico que los autores de las directrices
han sido capaces de identificar como de aplicación general.112 Las Directrices del IPCC requieren que
las tierras de los países se dividan en seis categorías principales, a saber, tierras forestales, tierras
agrícolas, praderas, humedales, asentamientos y otras tierras. Las definiciones detalladas utilizadas
con este objetivo son específicas de cada país para que reflejen las circunstancias nacionales. Estas
categorías pueden subdividirse (estratificarse) según las necesidades del país, por ejemplo, según el
tipo de clima, ecosistema o gestión.
A1.2.2 Clasificación de la tierra113
i) Tierras forestales
Esta categoría comprende toda la tierra con vegetación leñosa coherente con umbrales utilizados
para definir las tierras forestales en el inventario nacional de GEI subdivididas a nivel nacional y
cultivadas y no cultivadas, y también por tipo de ecosistema, según se especifica en las Directrices
del IPCC.114 También comprende sistemas con vegetación actualmente inferior al umbral de la
categoría de tierras forestales, pero que se espera que lo rebase.
ii) Tierras de cultivo
Esta categoría comprende tierras de cultivo y labranza, y sistemas agroforestales donde la
vegetación no llega al umbral utilizado para la categoría de tierra forestal, con arreglo a la selección
de definiciones nacionales.
iii) Praderas
Esta categoría comprende los pastizales y la tierra de pastoreo que no se considera tierra agrícola.
También comprende sistemas con vegetación inferior al umbral utilizado en la categoría de tierras
forestales y no se espera que rebase, sin intervención humana, los umbrales utilizados en la
categoría de tierras forestales. Esta categoría comprende asimismo todas las praderas, desde las
112
Documento técnico de 2010 del IPCC Revisión de la Utilización de las Tierras Administradas como alternativa para
Estimar las Emisiones y Remociones Antropógenas Nacionales.
113
Las definiciones de las categorías se han extraído de la sección 2.2 de la Orientación del IPCC sobre las buenas
prácticas de 2003.
114
Los tipos de ecosistemas forestales a los que se hace referencia para los ecosistemas tropicales son: húmedo, húmedo
con estación seca corta, húmedo con estación seca larga, seco, montano húmedo y montano seco.
123
tierras incultas hasta las zonas recreativas, así como los sistemas agrícolas y de silvopastoreo,
subdivididos en gestionados y no gestionados, de acuerdo con las definiciones nacionales.
iv) Humedales
Esta categoría comprende la tierra cubierta o saturada por agua durante la totalidad o parte del año
(p. ej., turbera) que no entra en las categorías de tierras forestales, tierras agrícolas, pastizales o
asentamientos. Esta categoría puede subdividirse en gestionados y no gestionados, según las
definiciones nacionales. Comprende embalses como subdivisión gestionada y ríos y lagos naturales
como subdivisiones no gestionadas.
v) Asentamientos
Esta categoría comprende toda la tierra desarrollada, con inclusión de la infraestructura de transporte
y los asentamientos humanos de todo tamaño, a menos que estén ya incluidos en otras categorías.
Esto debe ser coherente con la selección de definiciones nacionales.
vi) Otras tierras
Esta categoría comprende suelo desnudo, roca, hielo y todas las áreas de tierra no gestionadas que
no entran en ninguna de las otras cinco categorías. Cuando se dispone de datos, permite equiparar el
total de las áreas de tierra identificadas con el área nacional.
A1.2.3 Identificación de áreas de tierra y cambios en las mismas
La sección 2.3 de la Orientación sobre las buenas prácticas de 2003 ofrece tres procedimientos para
identificar las áreas de tierra y los cambios en su superficie y en su estado, que pueden resumirse
como sigue:
a)
El procedimiento 1 requiere estimaciones nacionales de las superficies que presentan distintas
categorías de uso de la tierra en épocas diferentes pero no precisa información sobre la
proporción de cada tipo de tierra convertida a otro tipo de uso de la tierra. Este procedimiento
tiene importantes limitaciones cuando se producen cambios de uso de la tierra, como sucede en
muchos países en desarrollo.
b)
El procedimiento 2 precisa una matriz de conversión de la tierra que indique la superficie de
cada categoría de uso de la tierra que se ha modificado y cómo se ha distribuido este cambio
entre los otros tipos de uso de la tierra, pero no es necesario proporcionar la ubicación del
cambio.
c)
El procedimiento 3 requiere que se elaboren series temporales del uso de la tierra y de los
cambios significativos del uso de la tierra que pueden obtenerse mediante un muestreo de
puntos situados geográficamente, una compilación completa (cartografía total) o una
combinación de ambos métodos.
El IPCC proporciona métodos para estimar las emisiones de las tierras que permanecen en una
categoría determinada y de las que se convierten de una categoría a otra. En el cuadro A.1.1 se
muestran las conversiones posibles y los códigos utilizados convencionalmente para esos métodos.
Convencionalmente, se supone que la tierra mantendrá su categoría como tierra convertida durante
20 años después de la conversión al nuevo uso de la tierra. Esta hipótesis puede ser más flexible en
124
el Nivel 3. En general, los países han aplicado los métodos del IPCC utilizando datos sobre el uso de
la tierra que se actualizan cada pocos años.
Cuadro A.1.1. Conversiones del uso de la tierra y definiciones del mismo que se utilizan para
la emisión de informes de conformidad con la Orientación del IPCC sobre las buenas prácticas
para uso de la tierra, cambio de uso de la tierra y silvicultura
TFTF = tierras forestales que siguen siendo tierras
convertidas
forestales
TTF = tierras
forestales
en
tierras
TATA = tierras agrícolas que siguen siendo tierras
TTF = tierras convertidas en tierras agrícolas
agrícolas
PP = praderas que siguen siendo praderas
TP = tierras convertidas en praderas
HH = humedales que siguen siendo humedales
TH = tierras convertidas en humedales
AA = asentamientos que siguen siendo asentamientos
TA = tierras convertidas en asentamientos
OTOT= otras tierras que siguen siendo otras tierras
TOT = tierras convertidas en otras tierras
A1.3 Estimación de las emisiones de CO2.
En cada categoría, las variaciones de las reservas de carbono se estiman para todos los estratos o
subdivisiones de la superficie de la tierra (p. ej., la zona climática, el ecotipo, el tipo de suelo, el
régimen de gestión, etc.) elegidos para una categoría de uso de la tierra. Las variaciones de las
reservas de carbono dentro de un estrato se estiman teniendo en cuenta los procesos del ciclo de
carbono entre los cinco depósitos de carbono, como se describe en el cuadro A.1.2. El diagrama de
flujo general del ciclo del carbono (figura A.1) muestra los cinco depósitos y los flujos asociados con
las entradas y las salidas del sistema, así como todas las transferencias posibles entre los depósitos.
Este diagrama de flujo corresponde a las Directrices del IPCC de 2006, pero se aplica igualmente a la
Orientación sobre las buenas prácticas de 2003. En general, las variaciones de las reservas de
carbono de un estrato se estiman mediante la suma de las variaciones de todos los depósitos.
Además, las variaciones del carbono almacenado en el suelo pueden desglosarse en variaciones de
las reservas de carbono en suelos minerales y emisiones procedentes de suelos orgánicos. Las
existencias de productos de madera en uso, o productos de madera recolectada (PMR), se incluyen
en un depósito aparte. La Conferencia de las Partes podrá establecer reglas especiales para la
contabilidad de los PMR. La Decisión 2/CMP.7 vela por esto para el segundo período de compromiso
del Protocolo de Kyoto.
125
Cuadro A1.2 Definiciones de los depósitos de carbono (adaptadas a partir del cuadro 3.1.2,
115
Orientación sobre las buenas prácticas de 2003)
Depósito
Biomasa
Descripción
Biomasa
por
encima
Toda la biomasa viva (en toneladas de peso en seco) que se encuentra
sobre el suelo, con inclusión de tallos, tocones, ramas, corteza, semillas
y follaje.
del suelo
Nota: cuando el sotobosque es un componente relativamente pequeño
del depósito de carbono de biomasa sobre el suelo se puede excluir de
las metodologías y datos asociados utilizados en algunos niveles,
siempre y cuando los niveles se utilicen de manera coherente en todas
las series cronológicas de inventarios.
Materia
orgánica
Biomasa
por debajo
del suelo
Toda la biomasa viva de raíces vivas. A veces se excluyen raíces finas
de menos de 2 mm de diámetro (tamaño sugerido) porque con
frecuencia no se pueden distinguir empíricamente de la materia orgánica
del suelo o mantillo.
Madera
Comprende toda la biomasa boscosa no viva no contenida en el mantillo,
ya sea en pie, superficial o en el suelo. La madera muerta comprende la
que se encuentra en la superficie, raíces muertas y tocones de 10 cm de
diámetro o más o de cualquier otro diámetro utilizado por el país.
muerta
muerta
Suelos
Mantillo
Comprende toda la biomasa no viva con un diámetro inferior a un
diámetro mínimo elegido por el país (por ejemplo, 10 cm), que yace
muerta, en varios estados de descomposición sobre el suelo mineral u
orgánico. Comprende las capas de detritos, fúmica y húmica. Las raíces
finas vivas (de tamaño inferior al límite de diámetro sugerido para la
biomasa bajo el suelo) se incluyen en el mantillo cuando no se pueden
distinguir empíricamente de él.
Materia
Comprende el carbono orgánico en suelos minerales y orgánicos
(incluida la turba) a una profundidad especificada elegida por el país y
aplicada coherentemente mediante las series cronológicas. Las raíces
finas vivas (de tamaño inferior al límite de diámetro sugerido para la
biomasa bajo el suelo) se incluyen con la materia orgánica del suelo
cuando no pueden distinguirse empíricamente de ella.
orgánica
del suelo
Nota: Las circunstancias de cada país pueden obligar a modificar ligeramente las definiciones de
depósito aquí utilizadas. Cuando se utilicen definiciones modificadas, es una buena práctica
notificarlas claramente, para asegurarse de que las definiciones modificadas se utilizan de manera
coherente a lo largo del tiempo y para demostrar que los depósitos no son omitidos ni objeto de doble
cómputo.
115
El cuadro 1.1 , volumen 4, sección 1.3, contiene las definiciones de los depósitos de carbono correspondientes utilizados
en las Directrices de 2006
126
Figura A.1. Ciclo de carbono generalizado de los ecosistemas terrestres donde se aprecian los flujos
de carbono al y del sistema, así como entre los cinco depósitos de carbono (más los PMR) dentro del
sistema (figura 2.1 del volumen 4 de las Directrices del IPCC de 2006).
La figura A.1 muestra que algunas de las variaciones en los depósitos se deben a transferencias a
otros depósitos, por lo que no todos los cambios reflejan la absorción o la liberación directa de GEI en
el reservorio desde de la atmósfera. Por esta razón, es importante tener en cuenta todos los
depósitos para estimar el intercambio neto con la atmósfera (emisiones y absorciones o ganancias y
pérdidas netas). Para estimar estos cambios puede utilizarse tanto el método de la variación del
carbono almacenado como de la ganancia-pérdida. El primero está vinculado generalmente a un
inventario forestal nacional y tiene en cuenta las diferencias entre las estimaciones del carbono total
almacenado en un estrato del principio al final de un período. El segundo resta las pérdidas de
carbono (por ejemplo, debidas a recolecciones y perturbaciones) de las absorciones de carbono (por
ejemplo, debidas al crecimiento).
127
Los tres niveles previstos en las directrices se distinguen por el grado de detalle y precisión necesario
para convertir los cambios forestales en estimaciones a nivel de país de los flujos de GEI. Conforme a
las características generales establecidas en el recuadro 1 del texto principal del documento sobre
métodos y orientación para la Orientación sobre las buenas prácticas de 2003 y las Directrices del
IPCC de 2006:
a)
El Nivel 1 presupone que

los depósitos de madera muerta y de detritos se pueden agrupar bajo la denominación
común de “materia orgánica muerta”

la materia orgánica muerta almacenada se mantiene constante para las categorías de uso
no forestal de la tierra. Para las tierras forestales convertidas a otro uso de la tierra, se
proporcionan valores predeterminados a fin de estimar el carbono almacenado en la
materia orgánica muerta.
b)
El Nivel 2 generalmente utiliza las mismas ecuaciones de Nivel 1, pero requiere información
específica de cada país, que sustituye a los parámetros por defecto y también ofrece una
cobertura completa de los cinco depósitos.
c)
El Nivel 3 casi siempre utiliza complejos métodos de elaboración de modelos calibrados para
los ecosistemas y las circunstancias nacionales específicas, generalmente a partir de datos
obtenidos por teledetección, para proporcionar estimaciones espacialmente explícitas.
La creciente disponibilidad de datos de teledetección facilita el acceso al procedimiento 3 (datos
espacialmente explícitos) y en principio puede utilizarse en cualquiera de los niveles. Cómo utilizar el
procedimiento 3, el objetivo del documento sobre métodos y orientación. Un sistema nacional basado
en el procedimiento 3 y el Nivel 3, aunque puede que potencialmente sea el más exacto, utiliza mayor
profusión de datos y plantea mayores exigencias en materia de recursos, infraestructura, datos y
capacidad nacional. El Nivel 2 y el procedimiento 3, si se estratifican lo suficiente, pueden
proporcionar resultados comparables en la práctica. Existe también la posibilidad de utilizar los
Niveles 2 y 3 combinados. El concepto gradual, tal y como está contemplado en las decisiones de la
Conferencia de la Partes, permitiría a los países progresar a través de los niveles.
A1.6 Garantía de la calidad y control de la calidad
Los requisitos fundamentales son la participación de un encargado del inventario que sea también
responsable de la coordinación de la garantía de la calidad y el control de la calidad (GC/CC) y de las
actividades de verificación, así como de la definición de funciones y responsabilidades dentro del
inventario. La sección 5.5.2 de la Orientación sobre las buenas prácticas de 2003 introduce la idea de
elaborar un plan de GC/CC, que se describe con más detalle en la sección 6.5 del volumen 1 de las
Directrices del IPCC de 2006 y que se basa en los siguientes principios:

oportunidad

exhaustividad

coherencia (coherencia interna y coherencia de la serie temporal)

comparabilidad
128

exactitud

transparencia

mejora

procedimientos generales de control de calidad aplicables a todas categorías de inventarios
(véase el cuadro A.1.3);

procedimientos específicos de control de calidad para cada categoría

procedimientos de revisión y garantía de calidad

interacción del sistema de GC/CC con los análisis de incertidumbre

actividades de verificación

procedimientos de notificación, documentación y archivo
Un plan de GC/CC y de verificación consta normalmente de los elementos mencionados
anteriormente. Los procedimientos generales de CC deberían aplicarse sistemáticamente a todas las
categorías y a la compilación del inventario en su conjunto. La sección 5.5 de la Orientación sobre las
buenas prácticas de 2003 trata de la GC y el CC y las partes correspondientes de las Directrices de
2006 del IPCC son el capítulo 6 del volumen 1, que analiza la GC y el CC en general, y el capítulo 4
del volumen 4, que proporciona material adicional sobre cuestiones de GC/CC relacionadas con los
bosques.
El organismo encargado del inventario debería, siempre que sea posible, confrontar las estimaciones
de todas las áreas de tierra gestionadas con fuentes independientes. Si la fuente principal fuera la
base de datos de la FAO, esta debería contrastarse con otras fuentes. Deberían tenerse en cuenta
las causas de las diferencias en las estimaciones de las superficies, tomarse medidas en caso
necesario y documentarse los resultados para puedan someterse a revisión. Las áreas utilizadas para
calcular los datos de actividad totales deberían sumarse para todas las categorías de uso de la tierra
a fin de garantizar que la superficie total abarcada por el inventario y su estratificación en función de
los tipos de clima y de suelo permanezca constante a lo largo del tiempo. Con ello, se tendrá la
certeza de que no se “crean” ni se “pierden” tierras a lo largo del tiempo y podrán evitarse errores
importantes en el inventario.
129
Cuadro A.1.3: Procedimientos generales de control de calidad para los inventarios
Actividad de CC
Comprobar que se
documentan los
supuestos y criterios de
selección de datos de
actividad, factores de
emisión y demás
parámetros de
estimación.
Comprobar si hay
errores de trascripción
en las entradas de
datos y referencias.
Comprobar que las
emisiones y
absorciones se han
calculado
correctamente.
Comprobar que los
parámetros y las
unidades de emisión se
han registrado
correctamente y que se
usan factores de
conversión apropiados.
Procedimientos
Confrontar las descripciones de datos de actividad,
factores de emisión y demás parámetros de estimación
con información sobre las categorías y asegurarse de
que se registran y archivan correctamente.
Confirmar que las referencias de datos bibliográficos se
citan correctamente en la documentación interna.
Analizar una muestra de datos de entrada de cada
categoría (mediciones y parámetros usados en los
cálculos) para comprobar si hay errores de trascripción.
Reproducir una muestra de los cálculos de las emisiones
o las absorciones.
Utilizar un método simple de aproximación que
proporcione resultados similares a los del original y un
cálculo más complejo para garantizar que no hay errores
de ingreso de datos o de cálculo.
Comprobar que las unidades
rotuladas en las hojas de cálculo.
están
debidamente
Comprobar que las unidades se transportan
correctamente desde el principio hasta el final de los
cálculos.
Comprobar que los factores de conversión son correctos.
Comprobar que se usan correctamente los factores de
ajuste temporal y espacial.
130
Actividad de CC
Procedimientos
Examinar la documentación inherente incluida para:
Comprobar la integridad
de los archivos de la
base de datos.
Comprobar la
coherencia de los datos
entre categorías de
fuentes.
Comprobar que es
correcto el movimiento
de datos del inventario
entre las etapas del
proceso.

confirmar que las etapas apropiadas del
tratamiento de los datos están correctamente
representadas en la base de datos.

confirmar que las relaciones entre los datos están
representadas correctamente en la base de
datos.

asegurarse de que los campos de datos están
debidamente
rotulados
y
tienen
las
especificaciones de diseño correctas.

asegurarse de que se ha archivado suficiente
documentación de la base de datos y estructura y
operación del modelo.
Identificar parámetros (p. ej., datos de actividad
constantes) comunes para múltiples categorías y
confirmar que hay coherencia entre los valores usados
para esos parámetros en los cálculos de las emisiones y
las absorciones.
Comprobar que los datos de emisiones y absorciones
están correctamente agregados desde niveles inferiores
de presentación hasta niveles superiores de
presentación cuando se preparan resúmenes.
Comprobar que los datos de emisiones y absorciones se
transcriben correctamente entre diferentes productos
intermedios.
131
Actividad de CC
Procedimientos
Comprobar que son apropiadas las calificaciones de las
personas que aportan dictamen de expertos para las
estimaciones
de
la
incertidumbre.
Comprobar que se
estiman y calculan
correctamente las
incertidumbres de las
emisiones y
absorciones.
Comprobar que se registran las calificaciones, los
supuestos y los dictámenes de expertos.
Comprobar que las incertidumbres calculadas están
completas y han sido calculadas correctamente.
Si es necesario, repetir los cálculos de incertidumbre
sobre una muestra reducida de las distribuciones de
probabilidad usadas en los análisis de Monte Carlo (por
ejemplo, utilizando los cálculos de incertidumbre de
conformidad con el procedimiento 1).
Comprobar la coherencia temporal en los datos de
entrada de las series temporales para cada categoría.
Comprobar la
coherencia de las series
temporales.
Comprobar la coherencia del algoritmo/método utilizado
en los cálculos en todas las series temporales.
Comprobar los cambios de metodología y de datos que
conllevan la realización de nuevos cálculos.
Comprobar que los efectos de las actividades de
mitigación se han reflejado en los cálculos de las series
temporales.
132
Actividad de CC
Comprobar la
exhaustividad.
Procedimientos

Confirmar que se presentan las estimaciones
para todas las categorías y para todos los años a
partir del año de base apropiado para el período
del inventario en curso.

Para las subcategorías, confirmar que se abarca
toda la categoría.

Proporcionar una definición
categorías de "otro tipo".

Comprobar que se documentan las lagunas
conocidas en datos que dan por resultado
estimaciones incompletas, en particular la
evaluación cualitativa de la importancia de la
estimación en relación con las emisiones totales
(p. ej., las subcategorías clasificadas como “no
estimadas”, véase el capítulo 8 del volumen 1 de
las Directrices de 2006, Directrices y cuadros
para la presentación de informes).
133
clara
de
las
Actividad de CC
Procedimientos

Para cada categoría, deberían compararse las
estimaciones actuales del inventario con las
estimaciones anteriores, si se dispone de ellas. Si
hay cambios o desviaciones importantes con
respecto a las tendencias previstas, es necesario
examinar de nuevo las estimaciones y explicar
cualquier diferencia. La existencia de variaciones
significativas de las emisiones y absorciones
comparadas con años anteriores puede indicar
posibles errores de ingreso o de cálculo.

Comprobar el valor de los factores de emisión
implícitos (las emisiones totales divididas por los
datos de la actividad) en todas las series
temporales.

¿Algún año muestra valores atípicos que no se
explican?

Si los valores permanecen estáticos en todas las
series temporales, ¿se están detectando las
variaciones de las emisiones o las absorciones?

Comprobar si se detectan tendencias inusuales o
inexplicables en los datos de actividad u otros
parámetros en toda la serie temporal.
Comprobar las
tendencias.
134
Actividad de CC
Revisar la
documentación y el
archivo internos.
Procedimientos

Comprobar que existe documentación interna
detallada para sustentar las estimaciones y
permitir la reproducción de las estimaciones de
las emisiones y de las absorciones y de la
incertidumbre.

Comprobar que los datos del inventario, los datos
de apoyo y los registros del inventario están
archivados y almacenados para facilitar una
revisión detallada.

Comprobar que el archivo está cerrado y se
guarda en un lugar seguro tras la realización del
inventario.

Comprobar la integridad de todos los arreglos
para archivar los datos de las organizaciones
externas que participan en la preparación del
inventario.
Las estimaciones están influidas por la calidad y la coherencia de los datos y de la información
disponible en cada país, así como por las lagunas de conocimientos. Además, en función del nivel
elegido por cada país, las estimaciones pueden verse afectadas por diferentes fuentes de error, por
ejemplo en el muestreo, la evaluación o la clasificación de las imágenes de teledetección y por
errores en el modelo que pueden propagarse a la estimación total.
A1.7 Validación y verificación
Las revisiones internas y externas son actividades de validación y verificación importantes que
pueden formar parte de los procedimientos de GC/CC. Los procesos se describen en el capítulo 5 de
la Orientación sobre las buenas prácticas de 2003 y el capítulo 6 del volumen 1 de las Directrices del
IPCC de 2006. La revisión debería ser realizada por expertos que, a ser posible, no participen
directamente en la elaboración del inventario. Dada la complejidad y la singularidad de los
parámetros utilizados para calcular los factores específicos de un país para ciertas categorías,
debería contarse con especialistas en la materia para realizar las revisiones. Cuando los factores del
suelo estén basados en mediciones directas, estas deberían examinarse para asegurar que son
representativas de las posibles condiciones del medio ambiente y la gestión del suelo, así como de la
variabilidad climática interanual, y que han sido desarrolladas con arreglo a unas pautas reconocidas.
Debería considerarse también el protocolo de GC/CC aplicado en los lugares examinados, y las
estimaciones resultantes se deberían comparar entre lugares y con las basadas en valores por
defecto.
135
Una comparación de las diferentes estimaciones, ya sean estimaciones independientes o aquellas
realizadas a partir de los niveles superior e inferior, puede proporcionar medios adicionales de
verificación. Esto puede aplicarse para estimar las emisiones y las absorciones o para introducir
datos intermedios, especialmente datos de superficie.
Actualmente es difícil verificar las estimaciones de las emisiones y las absorciones de forma
independiente. En principio, las mediciones de las concentraciones atmosféricas pueden proporcionar
estimaciones completamente independientes por medio de métodos como la modelización inversa a
escala continental, nacional o regional o la utilización de emisiones representativas. 116 Se están
logrando avances en las mediciones obtenidas por satélite de la concentración de GEI, pero todavía
son demasiado inciertas como para verificar con precisión las emisiones nacionales.
116
Las emisiones representativas se establecen a partir de las mediciones de un contaminante cuyo índice de emisión y
coeficientes de emisión son conocidos y se han comparado con los del contaminante cuyas emisiones se quieren estimar. A
continuación, pueden utilizarse mediciones atmosféricas para deducir el índice de emisión del contaminante desconocido.
Véase Utilización de bases de datos de emisiones representativas, Directrices de 2006 del IPCC, volumen 1, página 6.23.
136
Anexo B
Datos de teledetección que se prevé que estén
disponibles mediante el convenio con el Grupo de coordinación
de datos espaciales del Comité sobre Satélites de Observación
de la Tierra (CEOS)
Los cuadros B1.1 y B1.2 proporcionan una visión de conjunto de los principales datos ópticos y de
radar que se prevé que estén disponibles en el momento de elaborar la presente publicación (Grupo
de coordinación de datos espaciales del Comité sobre Satélites de Observación de la Tierra, 2013).
El cuadro B1.3 proporciona detalles para otras misiones de satélites ópticos y SAR de posible interés
que actualmente no se consideran fuentes de datos básicos bien porque están en fase de
planificación o porque no están disponibles gratuitamente.
Estos cuadros permiten seleccionar conjuntos de datos apropiados que pueden ser útiles para
obtener datos de actividad. Para muchos de los satélites incluidos en estos cuadros no existe una
estrategia de recopilación de datos mundiales, por lo que será necesario confirmar que se dispone de
datos para la región de interés. Puede obtenerse información sobre las capacidades de los satélites a
través de la base de datos en línea del CEOS sobre misiones, instrumentos y mediciones. Un enlace
de interés es el manual sobre la base de datos del CEOS: http://database.eohandbook.com/. Puede
consultarse información sobre la cobertura de sensores a través de la herramienta Ambiente de
Visualización CEOS (COVE): http://www.ceos-cove.org/index.php/es/covetool/.
Cuadro B1.1: Misiones ópticas básicas previstas
Agencia
Misión
Lanzamiento
Resolución
Barrido
Revisita
Duración
prevista
USGS/NASA
Landsat-7
1999
15 m, 30 m
185 km
16 días
5 años
USGS/NASA
Landsat-8
2013
15 m, 30 m
185 km
16 días
5 años
INPE/
CBERS-4
2015
5 m 10 m, 20
60-866 km
26 días
3 años
290 km
10 días
7 años
290 km
10 días
7 años
CRESDA
ESA
m, 40 m, 64 m
Sentinel
2014
2A
ESA
Sentinel
2B
10 m, 20 m,
60 m
2015
10 m, 20 m,
60 m
137
Cuadro B1.2: Misiones básicas de radares de apertura sintética previstas
Agencia
Misión
Lanza-
Banda
miento
(longitud
Polarización
Resolu-ción
Revisita
Duración
de onda)
ESA
CSA
Sentinel-1A
2014 y
C (5,6
Polarización
9 m, 20 m,
y 1B
2015
cm)
simple y dual
50 m
Misión
2018
C (5,6
Polarización
1 m, 3 m, 5
cm)
simple, dual y
m, 16 m, 50
completa
m, 100 m
Constelación
Radarsat
12 días
7 años
12 días
7 años
16 días
5 años
(3 satélites)
CONAE/AS
SAOCOM-1A
2015 y
L (23,5
Polarización
10 m, 30 m,
I
y 1B
2016
cm)
simple, dual y
50 m, 100 m
completa
Para obtener más información, puede consultar el sitio web del CEOS sobre misiones, instrumentos y
mediciones: http://database.eohandbook.com. http://database.eohandbook.com.
138
Cuadro B1.3: Otras misiones no básicas que pueden ser de interés
Ópticas
Agencia
Misión
Lanzamiento
Resolución
Barrido
Revisita
Duración
prevista
CNES
SPOT-5
2002
2,5 m, 5 m, 10
m, 20 m
60 km
26 días
Está previsto
que se ponga
fuera de
servicio en
2014.
DLR/
asociación
públicoprivada
RapidEye
2008
5 m, 6,5 m
77 km
5,5 días
Hasta 2019,
según las
últimas
informaciones
facilitadas por
RapidEye
INPE
Amazonia1
2014
40 m
740 km
26 días
3 años
ISRO
Resource
Sat-2
AWiFS
2012
56 m
740 km
26 días
3 años
CNES
SPOT-6/7
2012 y 2014
1,5 m y 8m
60 km
26 días
10 años
CNES
Pleiades
1A,1B
2011 y2012
0,7 m y 2 m
20 km
26 días
5 años
DMCii,
Deimos
Imaging,
117
NASRDA
UK-DMC2,
Deimos-1
NigeriaSA
T-2
2009 2009 2011
22 m 22 m 2,5
my5m
660 km
660 km 20
km
Cada día
(DMC-2 y
Demios-1)
5 años +
(diariamente
respecto del
nadir)
117
DMCii forma parte de Airbus (anteriormente Astrium), una compañía aeroespacial multinacional europea. Deimos
Imaging es una entidad comercial española. NASRDA es la Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo Espaciales de
Nigeria. DMC (Constelación de Vigilancia de Desastres) hace referencia en conjunto a todas esas fuentes de datos
obtenidos por satélite.
139
Radar de apertura sintética
Agencia
Misión
Lanza-miento
Banda
(longitud
de onda)
Polarización
Resolución
Revisita
Duración
CSA
RADARS
AT-2
2007
C (5,6
cm)
Polarización
simple, dual y
completa
3 m, 5 m, 8 m,
10 m, 25m
24 días
7 años
DLR
TerraSA
R-X
(TanDEM
-X)
2007 y 2010
X (3,1
cm)
Polarización
simple, dual y
completa
1 m, 3 m, 16
m
11 días
8 años
ASI
COSMOSkyMed
(4
satélites)
2007x,2008 y
2010
X (3,1
cm)
Polarización
simple, dual y
completa
1 -100 m
16 días
JAXA
ALOS
PALSAR
2006 (finaliza en
2011)
L (23,6
cm)
Polarización
simple, dual y
completa
10 m, 20 m,
100 m
46 días
5 años
Ya no está
operativo
JAXA
ALOS-2
2014
L (23,8
cm)
Polarización
simple, dual y
completa
3 m, 6 m, 10
m, 60 m, 100
m
14 días
5-7 años
UKSA
NovaSA
R-S
2015 (TBC)
S (9,4
cm)
Polarización
simple, dual,
triple y
completa (no
coherente)
6-30 m
14 días
7 años
ESA
BIOMAS
S
2020 (TBC)
P (69,0
cm)
Polarización
completa
50 m
Variable
5 años
Referencia: Grupo de coordinación de datos espaciales del Comité sobre Satélites de Observación de la Tierra
(CEOS), 2013. Estrategia global de adquisición de datos de referencia de la Iniciativa Global de Observaciones
Forestales (GFOI), pág. 59.
140
Anexo C
Métodos del Nivel 3
En este anexo se describen con mayor detalle las aplicaciones posibles del método de ganancias y
pérdidas del Nivel 3 descritas en la sección 2.1.
C1.1 Modelos representativos
En lugar de utilizar los factores de emisión/absorción, el enfoque basado en modelos representativos
recurre a datos de gestión y curvas de crecimiento regionales o específicos de una especie
procedentes de sitios de investigación o de datos del inventario forestal. Estos modelos pueden
representar mejor las variaciones del carbono almacenado provocadas por actividades que no estén
contempladas en los factores de emisión/absorción (como cosechas parciales o incendios). De este
modo, puede realizarse un seguimiento del destino de los materiales (por ejemplo, los productos de la
madera) y ampliarse fácilmente a otras reservas como los residuos y el carbono del suelo.
La aplicación de modelos representativos es similar a como se usan los factores de
emisión/absorción. Se elaboran los modelos y se identifica la zona donde se aplican por medio de la
estratificación. A continuación, los modelos se ejecutan y la suma de las variaciones del carbono
almacenado cada año para todos los modelos equivale a la estimación nacional.
C1.2 Sistemas integrados
Los sistemas totalmente integrados tienen por objetivo representar determinadas superficies de tierra
y estimar las emisiones utilizando el conocimiento de las condiciones y la gestión particulares de cada
emplazamiento. Estos sistemas suelen ser más complejos que los factores de emisión/absorción o
los modelos representativos, pero tienen importantes ventajas, como una mayor capacidad para
analizar los efectos de la gestión sobre las emisiones y facilitar análisis detallados de escenarios.
Algunos abarcan una combinación de sistemas forestales y agrícolas que permiten representar de
una forma más completa las emisiones procedentes del uso de la tierra y del cambio de uso de la
tierra.
Los sistemas totalmente integrados son de Nivel 3 y por regla general utilizan modelos de balance de
masas que computan la totalidad de los depósitos de carbono y los movimientos entre ellos (recuadro
C1). Los sistemas operativos actuales utilizan diferentes modelos, desde modelos totalmente
empíricos hasta modelos híbridos basados en procesos y empíricos. En la actualidad no hay
ejemplos operativos que apliquen métodos basados únicamente en procesos debido a la gran
cantidad de datos que se requieren para calibrar y poner en marcha estos modelos y el carácter
generalmente abierto de sus resultados.
Actualmente, en los sistemas integrados se utilizan dos métodos específicos: los modelos basados
en rodales y en píxeles. La elección depende de la disponibilidad de datos (por ejemplo, de
teledetección, cartográficos o procedentes de inventarios forestales nacionales), los resultados
necesarios y los costos.
141
Recuadro C1: Métodos de balance de masas
En los métodos de balance de masas (también conocidos como métodos "contables" o de "conservación de la masa”), las
reservas y las variaciones en las reservas de cada reservorio se basan en las transferencias entre depósitos y los
conocimientos del ciclo del carbono (figura A. 1 Diagrama del ciclo de carbono). Los sistemas de balance de masas son
adecuados para estimar las emisiones/absorciones anuales y hacer el seguimiento de las emisiones/absorciones debidas a
fenómenos específicos como recolecciones o incendios.
Para su aplicación en sistemas de inventarios nacionales es necesario que los métodos de balance de masas plenamente
integrados:

tengan la capacidad de representar con precisión los flujos claves de carbono, como los flujos provocados por
procesos naturales (crecimiento y descomposición), recolecciones, incendios o ataques de plagas

se parametricen utilizando datos disponibles o datos fáciles de recopilar

dispongan de medidas de control para evitar resultados poco realistas

incorporen pruebas para garantizar el balance de masas en todas las etapas del modelo

incorporen flujos de entrada y de salida que concuerden con la variación de las reservas de carbono.
C1.2.1 Modelos basados en rodales
Los modelos basados en rodales son similares a los métodos que aplican los organismos de
silvicultura para evaluar el crecimiento de las reservas madereras. En esta configuración, los modelos
se ejecutan a partir de información de rodales representados individualmente que se corresponden
con los estratos forestales. Esta información incluye las tasas de crecimiento, la descomposición de
los residuos y los parámetros del modelo del carbono en el suelo. El modelo se ejecuta para cada
rodal y los resultados agregados de toda la zona forestal.
Los modelos basados en rodales se adaptan bien a los países que disponen de cartografías
detalladas de las actividades forestales en forma, por ejemplo, de registros de las recolecciones y las
replantaciones. Estas cartografías no suelen derivarse de datos obtenidos por teledetección, si bien
puede utilizarse la teledetección.
C1.2.2 Modelos basados en píxeles
Los modelos basados en píxeles se basan en el seguimiento de píxeles individuales como unidades
terrestres en lugar de rodales. Los modelos basados en píxeles están diseñados para aprovechar
todo el potencial de los datos de teledetección a lo largo del tiempo y son adecuados en situaciones
en las que hay múltiples variaciones en el uso de la tierra o en la cubierta terrestre a lo largo del
tiempo (por ejemplo, por desplazamiento de la agricultura). También resultan muy adecuados para
evaluar la deforestación y en los casos en los que no existen registros históricos de actividades
forestales o estos son insuficientes para aplicar modelos basados en rodales.
Los modelos basados en píxeles estiman las emisiones y las absorciones modelando cada uno de los
píxeles en función de sus antecedentes de uso de la tierra a partir de datos obtenidos por
teledetección. Estos modelos utilizan datos espaciales y no espaciales a fin de parametrizar el
modelo para cada píxel integrando la información obtenida por teledetección con otras series de
datos espaciales (como el clima, la productividad, el tipo de suelo o el tipo de bosque) y con bases de
datos referenciadas espacialmente que proporcionan información específica de cada especie e
información de gestión. La suma de los resultados de todos los píxeles constituye la estimación
nacional.
142
C1.3 Ejemplos operativos
C1.3.1 Métodos basados en rodales (Canadá)
Resumen
Canadá aplica una metodología del Nivel 3 para estimar las emisiones y las absorciones de sus
tierras forestales. El sistema de vigilancia, contabilidad y notificación forestal nacional de Canadá
(Kurz y Apps, 2006) incorpora el modelo CBM-CFS3118 (Kull y otros, 2006; Kurz y otros, 2009;
Stinson y otros, 2011). Este modelo combina curvas del inventario forestal y de rendimiento con datos
de actividades referenciados espacialmente relativos a la gestión forestal y alteraciones naturales
(incendios, plagas de insectos) para estimar el carbono forestal almacenado, las variaciones de las
reservas de carbono, las emisiones y las absorciones de CO2 y las emisiones de CH4 y N2O.
El modelo CBM-CFS3 utiliza una serie de parámetros ecológicos y climáticos regionales para simular
las transferencias de carbono entre depósitos, al sector de los productos forestales y a la atmósfera.
Este modelo hace un seguimiento de las emisiones y las absorciones a medida que se producen. La
recolección y las perturbaciones naturales conllevan transferencias significativas de carbono de la
biomasa muerta a los depósitos de detritos y materia orgánica muerta. El modelo CBM-CFS3 simula
la descomposición lenta de la biomasa que da lugar a emisiones durante años o incluso decenios
después de una recolección o una alteración natural en función de las tasas de descomposición, así
como las absorciones que se producen a medida que las extensiones forestales se regeneran
después de una alteración.
Como consecuencia de este enfoque, que tiene por objeto estimar las emisiones y las absorciones en
el momento en que se producen, el modelo puede realizar estimaciones más exactas del impacto de
las alteraciones a largo plazo y proporcionar proyecciones precisas, que son necesarias para
construir un nivel proyectado de referencia. Para obtener más información, véase el capítulo 7 y el
anexo 3.4 de los informes del inventario nacional de Canadá de 2010 y 2011119.
Zona en gestión de bosques
La superficie en gestión de bosques de Canadá (229 millones de hectáreas) representa alrededor del
66% de los bosques del país. La superficie sometida a gestión de bosques se define utilizando un
método basado en zonas descritas por el IPCC (IPCC, 2003) e incluye:
i.
tierras gestionadas para la recolección sostenible de fibra de madera
ii. tierras que gozan de buena protección contra las alteraciones naturales (por ejemplo, por
medio de sistemas de extinción de incendios destinados a proteger los recursos forestales)
iii. zonas protegidas, como parques nacionales y provinciales que se gestionan con el objetivo de
conservar los valores ecológicos forestales
118
Modelo de balance de carbono del sector forestal canadiense.
El documento puede descargarse en la siguiente dirección:
http://unfccc.int/national_reports/annex_i_ghg_inventories/national_inventories_submissions/items/5888.php
119
143
Bases de datos de clasificación de tierras
El sistema de vigilancia de Canadá se basa en la estrecha colaboración entre científicos y expertos
de diferentes disciplinas. Desde el principio se ha reconocido que los enfoques, métodos,
herramientas y datos que están disponibles y que son los más adecuados para supervisar las
actividades humanas en una categoría de tierras no siempre son apropiados para otras. Existen
diferencias importantes entre los marcos espaciales específicos para cada una de las categorías de
tierra y por ello existe el riesgo de que los datos y las estimaciones de actividad sean incoherentes en
términos espaciales.
En los bosques gestionados, las unidades de análisis que se tienen en cuenta para elaborar el
inventario son las unidades de gestión descritas en los inventarios forestales provinciales y
territoriales. A los efectos de la presente evaluación, los bosques gestionados de las 12 provincias y
territorios se han clasificado en alrededor de 523 unidades de análisis. Las unidades de análisis
corresponden normalmente con la intersección de las zonas administrativas utilizadas para la gestión
maderera y los límites ecológicos.
El marco espacial de estimación de GEI más adecuado para la categoría de tierras agrícolas es la
base de datos nacional sobre suelos de la Clasificación de Suelos del Sistema Canadiense que se
sirve de una gama completa de atributos para describir un determinado tipo de suelo y sus paisajes
asociados, como la forma de la superficie, la pendiente, el contenido típico de carbono del suelo para
los usos agrícolas nativos y dominantes de la tierra y la profundidad de la capa freática.
Características de los bosques
Clase de edad
La distribución del bosque gestionado por clase de edad se recopila en los datos del inventario
forestal y la información de la variación anual (a causa de la recolección, los incendios y las plagas de
insectos) utilizados en el CBM-CFS3. El bosque gestionado se compone de extensiones
relativamente antiguas, de las cuales la mitad tenía una edad de 80 años o más en 2009. Esta
estructura de clase de edad refleja las alteraciones naturales y la gestión del pasado.
Incrementos
Los datos de entrada del CBM-CFS3 incluyen información sobre las tasas de crecimiento forestal
para los diferentes tipos de bosques, la clasificación de los emplazamientos y las regiones. Puede
consultarse una descripción de la forma como se representan los datos de crecimiento por especie y
región en el modelo y las fuentes de la información en los informes del inventario nacional del Canadá
de 2010 y 2011 (capítulo 7 y anexo 3.4) (Kurz y otros, 2009; Stinson y otros, 2011). Se utilizan las
mismas curvas de crecimiento y rendimiento tanto para las absorciones previstas como para las
estimaciones de las absorciones reales.
Duración de la rotación
Los bosques gestionados de Canadá están compuestos por grandes extensiones forestales de
crecimiento lento y relativamente antiguas. Las decisiones en materia de recolección forestal están
reguladas mediante políticas y reglamentaciones provinciales y territoriales y tienen en cuenta la edad
de los bosques, la proximidad de las instalaciones de procesamiento, una serie de consideraciones
relativas al medio ambiente y otros factores. Sobre la base de informaciones provinciales y
territoriales, el CBM-CFS3 simula la recolección en la edad adecuada, que varía según la especie y la
144
región y que puede incluir la tala de troncos en extensiones alteradas por incendios o plagas de
insectos.
Actividades habituales de gestión de bosques
Comprenden las siguientes actividades de gestión previstas: cortas rasas, cortas de entresaca, cortas
de zonas alteradas, cortas por aclareos sucesivos, aclareos comerciales y cortas y quemas. El
porcentaje de la corta total que representan los diversos métodos de recolección se proyecta
utilizando la proporción media reciente de las recolecciones sobre las recolecciones totales. El
impacto de otras actividades silvícolas, como la plantación de árboles, las fertilizaciones y los
aclareos precomerciales no se contabilizan expresamente por ser actividades que no suelen
realizarse (fertilizaciones, aclareos precomerciales) o sus repercusiones se contabilizan
implícitamente en los datos de crecimiento y rendimiento utilizados en el CBM-CFS3.
Productos de madera recolectada
Canadá informa sobre el depósito de productos de madera recolectada (PMR) utilizando
tres categorías (madera aserrada, tableros y papel) y un método del Nivel 2 a partir de datos de la
Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO) y factores de
densidad específicos del país. Esta información se convierte en carbono utilizando estimaciones del
Nivel 2 de las emisiones de los PMR exportados y los PMR producidos y consumidos dentro del país.
Perturbaciones en situaciones de fuerza mayor
Los bosques de Canadá tiene dimensiones continentales: su tamaño es tal que casi todos los años
alguna parte se ve afectada por alteraciones naturales graves (incendios y plagas de insectos).
Canadá predice con un alto grado de confianza el nivel mínimo de incendios que se produce cada
año. El valor de fondo de los bosques gestionados que se queman cada año es de 95 000 hectáreas
y está basado en los datos de los últimos 51 años (1959-2009), que indican que esa es la superficie
mínima que ha ardido cada año en el 90% de los casos. Los efectos de las plagas endémicas de
insectos se reflejan en los datos del inventario forestal y los datos incrementales.
Emisiones procedentes de incendios
Las emisiones de fondo procedentes de incendios forestales se calculan utilizando un factor de
emisiones directas de 0,132 kt CO2e por hectárea quemada. Este factor se deriva de los datos
subyacentes del informe del inventario nacional de Canadá de 2011 y corresponde al factor medio de
las emisiones de los incendios en los bosques gestionados durante el período 1990-2009. Las
emisiones de gases distintos del CO2 son importantes y representan el 19% de las emisiones directas
procedentes de incendios.
145
Referencias
Kurz WA, Apps MJ (2006) Developing Canada’s national forest carbon monitoring, accounting and
reporting system to meet the reporting requirements of the Kyoto Protocol. Mitigation and
Adaptation Strategies for Global Change, págs. 11, 33 a 43.
Kurz WA, Dymond CC, White TM, Stinson G, Shaw CH, Rampley GJ, Smyth C, Simpson BN, Neilson
ET, Trofymow JA, Metsaranta J, Apps MJ. 2009. CBM-CFS3: A model of carbon-dynamics in
forestry and land-use change implementing IPCC standards. Ecological Modelling 220: págs. 480 a
504.
Kull SJ, Kurz WA, Rampley GJ, Banfield GE, Schivatcheva RK, Apps MJ (2006) Operational-scale
Carbon Budget Model of the Canadian Forest Sector (CBM-CFS3) Version 1.0: User’s Guide.
Natural Resources Canada, Canadian Forest Service. Northern Forestry Centre, Edmonton.
Stinson, G., Kurz, W.A., Smyth, C.E., Neilson, E.T., Dymond, C.C., Metsaranta, J.M., Boisvenue, c.,
Rampley, G.J., White, Q.L., Blains, D. (2011) An inventory-based analysis of Canada’s managed
forest carbon dynamics, 1990 to 2008. Global Change Biology 17: págs. 2227 a 2244.
C1.3.2 Métodos basados en píxeles (Australia)
La superficie terrestre de Australia suma alrededor de 760 millones de hectáreas. Aproximadamente
el 25% del total de las emisiones de gases de efecto invernadero inducidas por los seres humanos en
Australia son el resultado de actividades como la producción agrícola y el desbroce de la tierra. Dado
el tamaño de Australia, no es factible económicamente ni práctico desde el punto de vista logístico
medir las emisiones y absorciones de gases de efecto invernadero en un área tan grande utilizando
únicamente métodos de estimación de las emisiones directas como, por ejemplo, los muestreos
sobre el terreno. Teniendo en cuenta estas circunstancias nacionales, el diseño del sistema del
inventario nacional de Australia para el sector de la tierra depende en gran medida de la aplicación de
un marco de la modelización para estimar la variación del carbono almacenado en la biomasa (sobre
el suelo y bajo el suelo) y el carbono del detritos y el suelo resultante de actividades de uso y la
gestión de la tierra.
En 1998, Australia puso en marcha un programa para desarrollar un sistema completo con el fin de
estimar las emisiones y las absorciones del sector de la tierra del país.120 El sistema integra datos
referenciados espacialmente en un modelo de ecosistema limitado empíricamente del ciclo del
carbono basado en el balance de masas (FullCAM) (Richards y Evans, 2000; Richards, 2001) para
estimar las variaciones del carbono almacenado y las emisiones y absorciones de gases de efecto
invernadero (incluidos todos los depósitos de carbono, los gases, las tierras y las actividades de uso
de la tierra). FullCAM es un modelo de ecosistema que calcula las emisiones y las absorciones de
gases de efecto invernadero de los bosques y las tierras agrícolas mediante un enfoque del ciclo del
carbono basado en el balance de masas. Debido a que una cantidad significativa de las emisiones y
las absorciones de gases de efecto invernadero se producen durante la transición de tierras
forestales a tierras agrícolas, se considera esencial integrar la modelización agrícola y la forestal.
Actualmente, el sistema es compatible con la enumeración espacial de los cálculos de las emisiones
y las absorciones del Nivel 3 y el procedimiento 3 para las siguientes subcategorías:
120
Para
más
información,
http://www.climatechange.gov.au/sites/climatechange/files/documents/05_2013/AUS_NIR_2011_Vol2.pdf
146
véase

Tierras forestales convertidas en tierras agrícolas.

Tierras forestales convertidas en praderas.

Praderas convertidas en tierras forestales.

Los componentes del sistema agrícola de tierras agrícolas que siguen siendo tierras agrícolas
y praderas que siguen siendo praderas.
Representación de las tierras
Australia utiliza una combinación de datos explícitos geográficamente para representar las áreas de
tierra, de conformidad con los procedimientos 2 y 3 descritos en la Orientación sobre las buenas
prácticas de 2003. Los datos sobre las zonas en gestión de bosques para las tierras forestales que
siguen siendo tierras forestales se extraen del inventario forestal nacional de Australia. La información
espacial complementaria del programa de cartografía de uso de la tierra de la Oficina Australiana de
Economía y Ciencias Agrícolas y de los Recursos se utiliza para identificar las zonas de tierra en las
categorías de las tierras agrícolas que siguen siendo tierras agrícolas, las praderas que siguen siendo
praderas, los humedales y los asentamientos.
Vigilancia de la conversión forestal
La enumeración espacial se logra utilizando una serie temporal (que empieza en 1972) de datos del
satélite Landsat para determinar la variación en la extensión de los bosques. La información sobre las
variaciones de la cubierta forestal se cruza con los datos climáticos de las series temporales y las
bases de datos referenciadas espacialmente de las prácticas de gestión de la tierra. Australia controla
la cubierta forestal utilizando las coberturas nacionales de los datos del satélite Landsat (MSS, TM y
ETM+) recopilados durante 21 períodos entre 1972 y 2012 (las fechas para las que se dispone de
datos de teledetección) cuyas variaciones se han analizado. Estos mapas nacionales de la cubierta
forestal son anuales desde 2004 y se utilizan para detectar variaciones de la cubierta forestal a
escala fina con una resolución de 25 x 25 m. En los períodos en los que se identifican variaciones de
la cubierta forestal, la fecha real de la variación en cada píxel de 25 x 25 m se asigna aleatoriamente
dentro la secuencia de las fechas de paso del satélite.
Cuando se detectan variaciones en la superficie forestal, operadores expertos las inspeccionan para
determinar si se deben a la actividad humana (p. ej., recolecciones, talas o creación de bosques) o a
fenómenos naturales (p. ej., incendios, muerte regresiva del bosque, regeneración natural). Estos
operadores expertos tienen formación para aplicar criterios estándar a fin de distinguir los fenómenos
producidos por la actividad humana de los naturales y utilizan durante el proceso bases de datos de
información de apoyo relacionada con la tenencia de la tierra y los incendios.
FullCAM
FullCAM modeliza tanto los procesos biológicos como los procesos de gestión que afectan a los
depósitos de carbono y a las transferencias entre depósitos de los sistemas forestales y agrícolas. Se
trata de un modelo completo de balance de masas y ciclo cerrado que comprende todos los depósitos
presentes en la biomasa, los detritos y el suelo y contabiliza los intercambios de carbono y las
147
pérdidas y las absorciones entre el sistema biológico terrestre y la atmósfera. Las actividades de
análisis y presentación de informes incluyen todos los depósitos de carbono (biomasa, materia
orgánica muerta y suelo) y los gases de efecto invernadero (CO2, CH4 y N2O) y abarca los usos de
tierras forestales y no forestales. FullCAM es una serie integrada de los siguientes modelos:

3PG – el modelo de crecimiento fisiológico de los bosques (Landsberg y Wareing, 1997;
Landsberg y otros, 2000; Coops y otros, 1998; Coops y otros, 2000)

CAMFor – el modelo de contabilización del carbono de los bosques (Richards y Evans,
2000a),

Camag – el modelo de contabilización del carbono de los sistemas de cultivo y pastoreo
(Richards y Evans, 2000b)

GENDEC – el modelo de descomposición microbiana GENDEC (Moorhead y Reynolds, 1991;
Moorhead y otros, 1999).

Roth C – el modelo del carbono en el suelo de Rothamsted (Jenkinson, y otros, 1987;
Jenkinson, y otros, 1991).
Lecciones aprendidas en materia de desarrollo
El objetivo del sistema del inventario nacional (anteriormente denominado sistema de contabilización
del carbono nacional) de proporcionar capacidades que permitan realizar contabilizaciones y
proyecciones del carbono para las actividades basadas en la tierra ha requerido el desarrollo
estratégico de una serie de conjuntos de datos y herramientas de modelización y contabilización
claves. El sistema y los datos y fundamentos científicos de apoyo subyacentes se han documentado
en numerosos informes que están a disposición del público. Los primeros estudios indicaban
claramente que los enfoques basados en mediciones no eran viables y que era necesario calibrar los
modelos pertinentes. El valor más significativo de FullCAM es que permite que la calidad de los datos
de entrada evolucione continuamente, ya sea para períodos de contabilización futuros como para
mejorar los datos de entrada fundamentales o la calibración del modelo. Estas mejoras en curso no
se habían aplicado en los enfoques regionales previstos con anterioridad. FullCAM proporciona
también una mayor capacidad de respuesta para satisfacer los diferentes requisitos de presentación
de informes internacionales. La modelización cronológica de FullCAM se caracteriza por su
resolución espacial fina orientada a actividades y es útil para presentar informes tanto a nivel de
proyecto como de continentes, en respuesta a actividades específicas, y sensible al momento en el
que se realiza de la actividad.
Referencias:
Coops, N.C., Wareing, R.H. y Landsberg, J.J., 1998: Assessing forest productivity in Australia and
New Zealand using a physiologically-based model driven with averaged monthly weather data and
satellite derived estimates of canopy photosynthetic capacity. Forest Ecology and Management
104: págs. 113 a 127.
Coops, N.C., Wareing, R.H. Brown, S. y Running, S.W.,2000: Predictions of Net Primary Production
and seasonal patterns in water use with forest growth models using daily and monthly time-steps in
south-eastern Oregon. Ecological Modelling (en imprenta).
148
Jenkinson, D.S., Hart, P.B.S., Rayner, J.H. y Parry, L.C., 1987: Modelling the Turnover of Organic
Matter in Long-Term Experiments at Rothamsted. INTERCOL Bulletin 15: págs. 1 a 8.
Jenkinson, D.S., Adams, D.E. y Wild, A., 1991: Model Estimates of CO2 Emissions from Soil in
Response to Global Warming. Nature 351: págs. 304 a 306.
Landsberg, J.J., Johnson, K.H., Albaugh, T.J., Allen, H.L. y McKeand, S.E., 2000: Applying 3-PG, a
simple process-based model designed to produce practical results, to data from loblolly pine
experiments. Forest Science.
Landsberg, J.J. y Wareing, R.H., 1997: A generalized model of forest productivity using simplified
concepts of radiation-use efficiency, carbon balance, and partitioning. Forest Ecology and
Management, 95: págs. 209 a 228.
Moorhead, D.L., Currie, W.S., Rastetter, E.B., Parton, W.J. y Harmon, M.E., 1999: Climate and Litter
Quality Controls on Decomposition: An Analysis of Modeling Approaches. Global Biogeochemical
Cycles 13: págs. 575 a 589.
Moorhead, D.L. y Reynolds, J.F., 1991: A General Model of Litter Decomposition in the Northern
Chihuahuan Desert. Ecological Modelling 59: págs. 197 a 219.
Richards, G.P. ed., 2001: Biomass Estimation: Approaches for Assessment of Stocks and Change.
National Carbon Accounting System Technical Report No. 27. Australian Greenhouse Office,
Canberra.
Richards, G.P. y Evans, D.W., 2000a: CAMFor User Manual v 3.35. National Carbon Accounting
System Technical Report No. 26 (pág. 47), Australian Greenhouse Office, Canberra.
Richards, G.P. y Evans, D.W., 2000b: CAMAg National Carbon Accounting System, Australian
Greenhouse Office, Canberra.
149
Anexo D
Muestreo
D1.1 Principios del diseño de muestreo
Cualquier estimación sólida y fiable del carbono de los sistemas forestales basada en métodos de
muestreo debe tener en cuenta los siguientes principios:
D1.1.1 Identificación de los individuos de la población que pueden ser objeto de muestreo
En un sistema de muestreo, los individuos pueden ser parcelas, árboles o puntos. Cualquiera que sea
el tipo elegido, debe poderse identificar con claridad qué individuos de la población se muestrean y
señalar cualquier exclusión y su tratamiento. Por ejemplo, en los muestreos destinados a calibrar
un modelo alométrico, la unidad lógica es un árbol, pero hay que prestar atención a las distintas
partes (por ejemplo, las raíces ¿cuál es el diámetro mínimo que debe tenerse en cuenta en la
práctica?). El tamaño de las parcelas para medir las características de un rodal puede variar desde
0,02 hectáreas hasta más de 1 hectárea y también pueden comprender grupos de subparcelas
(relacionadas entre sí por su ubicación espacial) o diseños de parcela dividida (para medir
subpoblaciones basadas en su tamaño solo en algunas partes de una parcela). La forma de la
parcela puede estar determinada por los atributos de los datos obtenidos por teledetección (por
ejemplo, el tamaño de píxel de los sensores ópticos) y generalmente es rectangular, cuadrada o
circular. El tamaño y la forma óptimos de las parcelas pueden variar según las condiciones forestales,
por ejemplo, se utilizan normalmente parcelas pequeñas para las poblaciones relativamente
homogéneas y parcelas más grandes para los bosques tropicales, donde los árboles altos dan lugar a
mucha variación espacial de la biomasa (véase la sección 3.9.1.1).
D1.1.2 Selección de los ejemplares de la población para el muestreo
Los ejemplares se seleccionan utilizando una de las dos metodologías generales, la metodología
basada en diseños y la basada en modelos. Las metodologías basadas en diseños (también
denominadas metodologías basadas en la probabilidad) dependen de la capacidad de asignar una
probabilidad de selección a cada individuo de la población con el objetivo de hacer deducciones
imparciales extensibles al conjunto de la población (tamaño medio o total y varianza). Por ejemplo, el
muestreo aleatorio simple, el más básico de estos diseños, asigna la misma probabilidad a cada
individuo. Pueden utilizarse metodologías más eficientes basadas en diseños cuando se identifique
alguna estructura en la población. Por ejemplo, en el muestreo estratificado se utilizan estratos de
subpoblaciones relativamente homogéneas para mejorar las deducciones de un trabajo de muestreo
determinado.
En los muestreos basados en modelos se seleccionan individuos para facilitar la parametrización de
un modelo que se supone que existe. Por tanto, no es necesario utilizar un sistema basado en la
probabilidad en la selección de individuos para que las deducciones sean fiables y en su lugar estos
seleccionan para cubrir el rango de aplicación del modelo. Los individuos pueden seleccionarse para
representar las posiciones más importantes del dominio del modelo, por ejemplo, los extremos, los
puntos de inflexión o allí donde se prevean relaciones lineales. El modo en que se identifican y
localizan los individuos que se utilizarán para realizar las mediciones debe ser transparente y estar
exento de sesgos personales.
150
En la sección D1.2 se describen más detalladamente los dos métodos, que no son mutuamente
excluyentes, es decir, los métodos basados en modelos se han utilizado dentro del marco de
métodos basados en diseños, como en el muestreo aleatorio estratificado (Wood y Schreuder, 1986).
D1.1.3 Selección del número de individuos del muestreo
El número de individuos del muestreo generalmente está predeterminado (tamaño de la muestra, n).
Las metodologías predeterminadas basadas en el tamaño de la muestra incluyen aquellas en las que:

el número de muestras esté determinado por el presupuesto disponible o la necesidad de que
haya una coherencia histórica,

se adopte un enfoque sistemático para seleccionar las muestras (por ejemplo, mediante el uso
de una reticulación espacial de resolución predeterminada)

se haya realizado una estimación predeterminada del número de individuos necesarios para
hacer estimaciones exactas y útiles.
A fin de que los tamaños predeterminados de la muestra sirvan para elaborar estimaciones exactas y
útiles para la población, subpoblación o estrato que se quiere analizar, o para estimar parámetros en
el caso de muestreos basados en modelos, deben basarse en estimaciones de la variabilidad de las
poblaciones o subpoblaciones realizadas a partir de los datos existentes (sección 1.3.3) o exámenes
de reconocimiento. Las estimaciones exactas y útiles generalmente se definen en función de los
errores de muestreo que se desean obtener, que en muchos casos es un valor predeterminado del
10%. En muestreos aleatorios simples, el número de muestras necesarias para lograr ese nivel de
error de muestreo es:
n = CV% * t / √(10%)
…A1
donde CV% o coeficiente de variación es la desviación estándar de la muestra dividida por el
promedio de la muestra, expresado como un porcentaje; la t se obtiene de la distribución t con grados
de libertad equivalentes a n menos el número de parámetros que se estiman, en el nivel de confianza
deseado, donde 0,05 generalmente corresponde a una confianza del 95%.
La variabilidad del muestreo basado en diseños se refiere al grado en que los ejemplares varían en
relación con su propio promedio, mientras que en el muestreo basado en modelos la variabilidad
hace referencia al grado en que los modelos que pueden parametrizarse a partir de muestras
diversas varían en torno al modelo verdadero desde el punto de vista teórico.
Para detectar anomalías en los diseños de muestreo aleatorio simple o muestreo estratificado (por
ejemplo, alteraciones en los bosques como la deforestación), puede ser necesario que el tamaño de
la muestra sea relativamente mayor. Por ejemplo, se requiere una muestra de tamaño n > 300 si se
prevé que los niveles anuales de la alteración forestal del bosque serán solo del 1% de los individuos
cuando estos se seleccionen mediante un muestreo aleatorio simple.
151
D1.1.4 Muestreo variable y complementario
Las metodologías de tamaño variable de la muestra son poco comunes en los inventarios a nivel
nacional, pero puede variarse la cantidad de individuos muestreados en algunos casos, en los que se
deja de hacer mediciones una vez se han obtenido pruebas suficientes para tomar una decisión de
gestión determinada, o cuando un conjunto de reglas predefinidas especifican una condición final.
Algunos ejemplos son las metodologías basadas en diseños como los muestreos secuenciales (en
los que se siguen seleccionando individuos aleatoriamente hasta que se decide, por ejemplo, si una
plaga de insectos es suficientemente grave como para justificar su tratamiento), o los muestreos por
conglomerados adaptativos (por ejemplo, para estimar la cantidad de árboles que son poco comunes
pero tienden a crecer en grupos, de manera que si se observa uno de estos árboles en un punto la
posibilidad de que haya más en el zona inmediata aumenta).
Por otro lado, puede ser necesario realizar muestreos complementarios cuando exista un inventario
forestal nacional u otro sistema de medición extensivo basado en parcelas con un tamaño de muestra
predefinido (sección 1.3.3), pero que no abarca adecuadamente el conjunto de la población o que
tiene una precisión deficiente que no es fiable para el sistema de monitoreo forestal propuesto.
Habida cuenta del requisito indispensable de que la selección sea aleatoria (capaz de determinar la
probabilidad de que se seleccionen los ejemplares) en el muestreo basado en diseños, en algunas
circunstancias será difícil seleccionar muestras adicionales. En los casos en los que inicialmente se
utilizó una metodología sistemática para tomar las muestras (por ejemplo, cuando las zonas de
muestreo estén ubicadas en la intersección de una retícula espaciada de forma regular que se
superpone aleatoriamente en la población), se pueden asignar puntos de muestreo complementarios
a modo de extensión de la retícula en zonas que inicialmente estaban excluidas.
Dicha extensión es particularmente pertinente en los casos en los que se hayan excluido individuos
de la muestra original debido a la tenencia (por ejemplo, debido a que el inventario forestal nacional
no abarcaba las tierras administradas por el Departamento de Agricultura o Conservación a pesar de
que por definición incluyera los bosques nacionales). Las áreas extendidas deben mantener una
identidad diferenciada cuando se utilice una metodología estratificada (recuadro 4), pero la retícula
sistemática puede manipularse (por ejemplo, puede seleccionarse una de cada dos intersecciones)
para asegurar que el tamaño de la muestra del nuevo estrato es adecuado (no es necesario que el
número de muestras por hectárea sea constante entre estratos). Como alternativa, cuando los límites
del estrato no hayan variado desde la muestra original pero se considere que la precisión de las
estimaciones de los parámetros del estrato es insuficiente, se pueden seleccionar muestras
complementarias mediante el método de muestreo original (por ejemplo, aleatoriamente o, más
comúnmente, aplicando de nuevo la misma retícula sistemática pero eligiendo aleatoriamente puntos
de intersección complementarios).
Si la muestra original no fuera sistemática y los límites de la población o los estratos variaran,
resultará muy difícil añadir muestras en una metodología basada en diseños. En estos casos, puede
ser más apropiado utilizar una metodología basada en modelos. Los datos originales de la muestra
pueden utilizarse para parametrizar el modelo hipotético, para el cual se seleccionarán muestras
complementarias con el objetivo de mejorar la precisión de las deducciones sobre el mismo. Por
ejemplo, la muestra original se puede utilizar para parametrizar un modelo que relacione datos LIDAR
o las características de la cubierta forestal con mediciones del carbono de las parcelas. Deberán
establecerse parcelas adicionales en los estratos no incluidos en la muestra original para asegurar
que el modelo hipotético es adecuado para la población ampliada. En un sistema basado en modelos,
no es necesario utilizar el método de selección original de muestras para las muestras
complementarias, debido a que las deducciones no estarán basadas en el diseño de la selección. Por
152
consiguiente, si las deducciones acerca del modelo fueran deficientes (por ejemplo, si los límites de
confianza del modelo alrededor del promedio de los estratos fuera demasiado amplio) entonces
podrán añadirse puntos de muestreo complementarios ad hoc, siempre que utilicen los mismos
protocolos de medición de las parcelas que la muestra original. En una metodología basada en
modelos, las muestras adicionales que añaden la mayor cantidad de información tienden a ser
aquellas que se miden en los extremos del intervalo de valores independientes (por ejemplo, los
bosques más altos determinados por el LIDAR), aunque los muestreos que abarcan toda la gama de
variables dependientes, independientemente de cómo se agrupa la población subyacente dentro la
gama, sirven para garantizar si el modelo es adecuado.
D1.1.5 Utilización de las mediciones de muestra para hacer deducciones sobre la población
analizada
La cantidad de ejemplares seleccionados para realizar las mediciones sobre el terreno debe ser
suficiente para que sea probable que las estimaciones de los promedios de la población y los errores
de muestreo no tengan sesgos (por ejemplo, suficiente para permitir la aplicación del teorema
estadístico del límite central y abarcar la variabilidad de la población analizada).
Si se calculan los parámetros de la población total a partir de la suma de las submuestras o de
modelos o relaciones diferenciados, debe evitarse el doble cómputo de los depósitos. En la medida
de lo posible, todos los errores deben identificarse, cuantificarse y gestionarse. Estos errores pueden
ser de muestreo, medición y modelización.
D1.2 Muestreos basados en diseños y en métodos
El muestreo basado en diseños, denominado también muestreo probabilístico, es un sistema de
muestreo ampliamente conocido. En este sistema, se seleccionan los puntos de muestra mediante un
proceso aleatorio predeterminado (basado en la probabilidad). Los ejemplos más frecuentes de este
sistema son el muestreo aleatorio simple y el muestreo aleatorio estratificado (o restringido), pero
también son comunes las metodologías de muestreo por grupos, doble y secuencial. El muestreo
sistemático, si el punto de partida se define aleatoriamente, también pertenece a este grupo.
El proceso aleatorio determina la probabilidad de selección para cada ubicación posible, que debe ser
mayor que cero. Estas probabilidades son el único fundamento para extraer conclusiones o hacer
“deducciones” – por lo general formuladas como indicaciones de probabilidad – a partir de la muestra
sobre el tamaño de la población (total o promedio), la proporción de la población que comparte
determinadas características (como alteraciones o la aparición de una especie rara) o la varianza.
Esto significa que, si la muestra se ha seleccionado correctamente de acuerdo con el diseño aleatorio
elegido, cualquier deducción basada en estas probabilidades será válida y los cálculos no
dependerán de ninguna suposición sobre la distribución espacial u otro patrón de la población. Aparte
de los errores en la medición, el muestreo es la única fuente de estocasticidad prevista y este error
puede calcularse fácilmente. Los inventarios forestales nacionales son sistemas típicos de muestreo
basados en diseños en los que las parcelas se establecen sobre retículas sistémicas (con o sin
estratificación) donde se conoce la probabilidad de selección para cada una de las parcelas (dentro
de un estrato), que es la misma para todas ellas. Las muestras basadas en diseños también pueden
incluir aquellas donde la probabilidad de selección es aleatoria, pero no es igual para todas sino
proporcional al tamaño (como en el muestreo por puntos o el muestreo de radio variable) o a una
153
predicción (el volumen o la altura estimados del muestreo 3P o muestreo de la probabilidad
proporcional a la predicción).
Los sistemas de muestreo basados en modelos presuponen la existencia un modelo que relaciona
las variables predictoras (X o independientes) con las variables de respuesta (Y o dependientes) de
interés. Se toma una muestra para facilitar la realización de inferencias sobre el modelo y la
distribución de los datos en torno a los valores medios. Por lo tanto, en un muestreo basado en
modelos se hacen dos tipos de inferencias relacionadas con: i) los valores en los puntos que no han
sido muestreados; y ii) los parámetros del modelo, por ejemplo los intervalos de confianza del modelo
parametrizado. En un sistema basado en modelos, las estimaciones de la media Y estarían basadas
en las inferencias sobre el modelo correspondientes al valor de la media X.
Por ejemplo, un sistema basado en modelos que utilice datos LIDAR como una variable predictora
puede partir de la suposición de que la biomasa se relaciona de forma lineal con la altura media por
encima del suelo del retorno por unidad de área. Se podría tomar una muestra intencional en ciertos
lugares para parametrizar este modelo, que facilitaría las estimaciones de la biomasa media y el
retorno medio de LIDAR en todo el bosque. La precisión de estas estimaciones dependerá de la
legitimidad del modelo adoptado y de los lugares reales del muestreo (en el espacio del modelo).
También pueden hacerse inferencias en lugares específicos, aunque estas serán menos exactas que
las estimaciones medias de la población. Los sistemas basados en modelos no presuponen que las
probabilidades de cualquier lugar de la muestra (par de variables X y Y) están determinadas por el
diseño, sino que resultan del modelo aleatorio elegido – para cualquier valor de X dado, es probable
los valores de Y estén situados alrededor de la media del modelo. Si la variación en Y en torno de la
predicción del modelo es menor que la variación total en Y, los sistemas basados en modelos pueden
proporcionar estimaciones más exactas.
154
Anexo E
Elección y uso de factores de emisión y absorción
para cada actividad de REDD+
A los efectos de estimar los GEI, las actividades de REDD+ descritas en la sección 2.2 pueden
agruparse en las tres categorías siguientes:

conversión de bosques a tierras no forestales (deforestación). Para ello será necesario
estimar las emisiones de GEI derivadas directamente de la deforestación en sí, así como las
emisiones y absorciones derivadas del nuevo uso de la tierra (por ejemplo, agrícola).

conversión de tierras no forestales a bosques, que provoca un aumento de las reservas
forestales de carbono (forestación o reforestación de tierras que anteriormente se habían
convertido de uso forestal a otro uso de la tierra). Para ello es necesario estimar la diferencia
de las emisiones y las absorciones de GEI entre los antiguos usos de la tierra y los nuevos.

variaciones en las emisiones y las absorciones de GEI de los bosques que siguen siendo
bosques. Aquí se incluyen la degradación de los bosques, la gestión sostenible de los
bosques, el aumento de las reservas forestales de carbono (en un bosque existente) y la
conservación de las reservas forestales de carbono. El resultado de los GEI puede ser
positivo (por ejemplo, la protección de las reservas de carbono de los bosques existentes o el
aumento de las reservas de carbono de los bosques cuya gestión ha cambiado; la reducción
de las emisiones procedentes de la descomposición de la turba o de incendios en bosques de
turba degradados) o negativo (por ejemplo, la pérdida progresiva del carbono de la biomasa
debida a la degradación de los bosques, la conversión de bosques nativos con altos niveles
de biomasa a bosques plantados o la pérdida del carbono de suelo debido al drenaje de los
suelos orgánicos).
E1.1 Deforestación
Haciendo uso de las clases de tierras definidas en la Orientación sobre las buenas prácticas de 2003,
la deforestación se estima como la suma total de las transiciones del uso forestal a otros usos de la
tierra. Después de realizar la clasificación básica en bosques primarios, bosques naturales
modificados y bosques plantados, es recomendable que se lleve a cabo una subestratificación de los
datos por ecosistemas forestales en vías de conversión y por usos de la tierra después de una
conversión, incluida la distinción entre zonas de suelo orgánico y suelo mineral. Como alternativa, los
países pueden realizar la estratificación en primer lugar por tipos de ecosistema. Los países también
pueden estratificar los datos según los factores impulsores de la deforestación, ya que esto puede
contribuir comprender mejor las relaciones causales entre los factores impulsores y las tasas de
deforestación. La estratificación debería permitir la identificación de los bosques naturales, una
información que podría requerirse en virtud de las disposiciones relativas a las salvaguardas
acordadas en Cancún.
155
E1.1.1 Factores de emisión/absorción
1.
Depósitos de carbono
Los factores de emisión y absorción son necesarios para que exista carbono en la biomasa, la
materia orgánica muerta y los suelos. Para las estimaciones del Nivel 1 pueden consultarse los
valores o hipótesis por defecto indicados en la Orientación sobre las buenas prácticas de 2003 y
2006. Respecto de las estimaciones del Nivel 2, deberán definirse estos factores para todas las
combinaciones importantes de transiciones de bosque a nuevos usos de la tierra. Será necesario
realizar estudios sobre el terreno para estimar la biomasa y la materia orgánica muerta existente en
los bosques más representativos antes de iniciar la tala y prever su destino después de la
deforestación. Los depósitos de biomasa forestal de las áreas en riesgo de deforestación pueden ser
menores que los de los bosques no perturbados del mismo ecosistema, pues la mayor accesibilidad
de las primeras puede haber provocado que se degraden progresivamente. Debería realizarse un
muestreo de estas áreas según lo descrito en la sección 2.2 y el anexo D. Los depósitos de materia
orgánica muerta deberían medirse en el mismo momento en que se realicen otros muestreos.
La biomasa puede recolectarse y retirarse del emplazamiento, dejarse en el lugar para que se
descomponga o quemarse, aunque deben conocerse las cantidades relativas con el objetivo de
reflejar el patrón de la pérdida de carbono y estimar las emisiones de gases distintos del CO 2
procedentes de la quema. En función del nuevo uso de la tierra, puede haber absorciones de carbono
en la biomasa o la materia orgánica muerta recién creadas y será necesario realizar estudios sobre el
terreno para estimar su cuantía.
La deforestación provoca una pérdida de carbono del suelo que puede durar varias décadas y esta
pérdida depende del tipo de suelo y el nuevo uso de la tierra. En el Nivel 2 es necesario realizar
estudios extensos sobre el terreno para definir la magnitud del cambio y en el Nivel 3 pueden
utilizarse modelos calibrados y probados para estimar la variación. Siendo realistas, a menos que se
haya hecho ya una labor importante, los nuevos estudios de campo requieren muchos años de
trabajo y su realización es costosa. La única opción a corto plazo es utilizar la metodología por
defecto existente respecto de la variación del carbono en el suelo usando valores adecuados para los
suelos, las transiciones de uso de la tierra y las condiciones climáticas donde ocurre la deforestación.
Las fuentes de información por defecto son la Orientación sobre las buenas prácticas de 2003 y las
Directrices del IPCC de 2006, la base de datos de los factores de emisiones del IPCC y los estudios
científicos publicados. Es importante realizar un análisis crítico de la aplicabilidad de los valores por
defecto seleccionados a las condiciones del país.
2.
Emisiones de GEI distintos del CO2
Los efectos de la deforestación en las emisiones de GEI distintos del CO2 se deben principalmente a:
•
la combustión de la biomasa y la materia orgánica muerta que permanecen en el lugar,
•
las emisiones a lo largo del tiempo procedentes de suelos bajo un nuevo uso de la tierra,
incluidas las emisiones resultantes de la aplicación de fertilizantes nitrogenados,
•
las emisiones resultantes de la fermentación entérica y la gestión del estiércol en las tierras
que se han convertido a la agricultura.
La sección 3.8 contiene consejos para estimar estas emisiones utilizando las metodologías del IPCC.
156
E1.1.2 Datos de apoyo
Para la estratificación se precisa información sobre el tipo de bosque y el historial de alteraciones con
el objetivo de que puedan seleccionarse los factores de emisión y absorción y los modelos
alométricos, entre otros aspectos. También se necesita información sobre el nuevo uso de la tierra,
ya que este factor afecta considerablemente las emisiones futuras. Será necesario distinguir entre
suelos minerales y orgánicos (principalmente de turba) y siempre que sea posible deberán utilizarse
mapas del suelo locales y nacionales. Es muy poco probable que los mapas de suelos
internacionales sean fiables para la escala espacial en la que se produce la deforestación.
E1.2 Forestación y reforestación
Las emisiones y las absorciones provocadas por la forestación y la reforestación pueden estimarse
utilizando el método de ganancias y pérdidas o una combinación de este y el método de variación de
reservas (para estimar la variación de la biomasa), siempre que el inventario forestal nacional del país
aplique una estrategia de muestreo diseñada para detectar variaciones en estas actividades
(sección 2.2).
E1.2.1 Factores de emisión
1. Depósitos de carbono
Las tasas de acumulación de la biomasa como una función del tipo de bosque y la edad de la
población arbórea pueden tomarse de las orientaciones del IPCC sobre las tierras convertidas en
tierras forestales del Nivel 1. En los niveles superiores se precisan datos específicos del país sobre
las tasas de crecimiento de los bosques para cada especie y ubicación pertinente (las condiciones de
crecimiento del emplazamiento). La fuente principal de estos datos son los inventarios forestales de
calidad y otros muestreos. Estos datos también pueden utilizarse en la obtención de modelos de
crecimiento, que son necesarios para realizar estimaciones espaciales y temporales de la variación
de las reservas de carbono en la biomasa y para calcular la pérdida de biomasa provocada por
incendios, enfermedades o explotaciones parciales (por ejemplo, aclareos) y los efectos de estos
sobre las tasas de crecimiento. Una vez se hayan establecido unos modelos de crecimiento fiables,
estos pueden combinarse con las estimaciones de pérdida de biomasa (por ejemplo, las estadísticas
de la madera recolectada) con el objetivo de aplicar la metodología de ganancias y pérdidas que se
utilizará para estimar la variación neta de la biomasa. Las variaciones de la materia orgánica muerta
son generalmente pequeñas en comparación con la variación de la biomasa después de una
forestación o reforestación, pero posteriormente a la recolección de bosques plantados pueden
generarse cantidades importantes de residuos que deben calcularse mediante muestreos sobre el
terreno.
Deberá tenerse en cuenta la pérdida de carbono del suelo como consecuencia de alteraciones
durante el establecimiento de zonas forestales, así como cualquier alteración a largo plazo
(ganancias o pérdidas) del bosque. Pueden consultarse los factores de variación del carbono del
suelo por defecto (Nivel 1) en la Orientación sobre las buenas prácticas de 2003 y las Directrices del
157
IPCC de 2006. El desarrollo de los factores de emisión y absorción para las metodologías del Nivel 2
requerirá la realización de un extenso trabajo de campo o un estudio científico.121
2. Emisiones de GEI distintos del CO2
Es probable que las emisiones de GEI distintos del CO2 procedentes de este tipo de actividades sean
pequeñas, pero podrían ocurrir si se añadiera fertilizante a bosques recientemente establecidos o en
caso de incendio forestal (espontáneo o controlado). En los casos en los que posteriormente se
recolecte el bosque (esto no ocurre cuando se establecen plantaciones con valores ambientales), no
habrá emisiones de CO2 si el incendio se utiliza para facilitar la regeneración natural o la preparación
del lugar para una nueva plantación.
En la sección 3.8 se proporcionan recomendaciones sobre cómo estimar estas emisiones.
E1.2.2 Datos de apoyo
Se precisarán los datos sobre el uso de la tierra anterior, el tipo de plantación y el año de su creación,
la ubicación (a modo de guía de los tipos de suelo y las tasas de crecimiento potencial) y el régimen
de gestión aplicado (en particular en caso de recolecciones).
E1.3 Degradación forestal
Desde la perspectiva del inventario de GEI, degradación significa la reducción sostenida del carbono
forestal almacenado (en la biomasa, la materia orgánica muerta o el suelo) sin superar los umbrales
de la deforestación, o la disminución de la capacidad de los bosques para recuperarse después de
una alteración. En la sección 2.2 se ofrecen métodos para estimar la variación de las emisiones de
GEI.
E1.3.1 Factores de emisión
1. Depósitos de carbono
El efecto sobre las emisiones puede estimarse a partir de las tasas de expansión o contracción (en el
caso de los bosques rehabilitados) de las áreas degradadas, ya se estimen las zonas directamente o
a partir de indicadores de degradación. Es necesario establecer los factores de emisión y absorción
apropiados para su aplicación a estas zonas. A menos que se haya probado la fiabilidad de los
factores de emisión y absorción, las emisiones estimadas de gases de efecto invernadero provocadas
por alteraciones en los bosques o las absorciones que se produzcan durante la recuperación después
de la perturbación serán sumamente inciertas.
A fin de calcular la variación de las reservas de biomasa, es preciso establecer los factores de
emisión y absorción para las combinaciones importantes de tipos de bosque y alteraciones
(recolecciones, incendios, drenajes o enfermedades). Si existen, los inventarios forestales pueden ser
una fuente de información útil, pero tal vez sea necesario complementarlos con muestreos selectivos
adicionales sobre el terreno en lugares específicos (véase la sección 2.2). El volumen de la madera
extraída (si se conoce) puede utilizarse para estimar la pérdida potencial de la biomasa almacenada
comparándolo con las tasas de rebrote del bosque en las áreas degradadas. Para el Nivel 1, las
121
El Centro Internacional de Referencia e Información en Suelos (ISRIC) tiene una base de datos internacional de las
propiedades de los suelos, incluido el carbono orgánico en el suelo, que puede ser pertinente para apoyar las evaluaciones
del carbono en el suelo. http://www.isric.org/
158
tasas de rebrote (factor de absorción) se pueden tomar de las Directrices del IPCC o los datos
específicos del país. La zona donde se aplica el rebrote debe ser la zona que realmente está
rebrotando y no el total de la superficie de bosque, ya que, de lo contrario, se sobrestimará en gran
medida el carbono secuestrado durante el rebrote. Respecto de la materia orgánica muerta, es
probable que sea necesario aplicar programas de muestreo específicos con el fin de determinar los
factores de emisión y absorción para los tipos de bosque y las alteraciones importantes. Para los
incendios, las emisiones de carbono se estiman a partir de la cantidad de combustible quemado. En
el Nivel 1, los valores por defecto para facilitar las estimaciones de la biomasa y la materia orgánica
muerta se presentan en las Directrices del IPCC de 2006. Se sugiere a los países que determinen
sus propios factores de emisión para incendios, si bien esto requiere una extensa investigación sobre
el terreno y en laboratorio por lo que, entre tanto, deberían utilizar los valores por defecto del Nivel 1.
Para estimar las variaciones del carbono del suelo debe utilizarse la metodología descrita
anteriormente para los suelos minerales. En los suelos orgánicos alterados, la pérdida del carbono
almacenado puede ser muy significativa y continuada, especialmente después de un drenaje o donde
un incendio haya quemado materia orgánica. Tras el drenaje, pueden utilizarse los factores de
emisión descritos en el suplemento de 2013 de las Directrices del IPCC sobre los humedales.
Después de una rehumidificación (rehabilitación de una turbera) deben utilizarse los factores de
emisión del suplemento sobre humedales o puede suponerse que las emisiones de CO2 del suelo se
reducirán a cero. En la sección 3.9.4 del texto principal del documento sobre métodos y orientación
se indica dónde consultar los factores de emisión relacionados con la estimación de las emisiones
procedentes de incendios de turba.
2.
Emisiones de GEI distintos del CO2
La degradación de los bosques se debe a múltiples factores, algunos de los cuales pueden afectar a
las emisiones de gases de efecto invernadero distintos del CO2, por ejemplo, la combustión de la
biomasa y la materia orgánica muerta por incendios o quemas controladas demasiado frecuentes, la
inundación del suelo provocada por prácticas que alteren la hidrología local y el drenaje de los suelos
orgánicos (turberas), que también los hace susceptibles a incendios.
La degradación es compleja, es relativamente desconocida y tiene consecuencias locales muy
diversas para las emisiones y las absorciones de GEI distintos del CO2. Si bien se describen
recomendaciones genéricas para estimar algunas de estas emisiones en la Orientación sobre las
buenas prácticas de 2003, las Directrices del IPCC de 2006 y el suplemento sobre humedales del
IPCC, es necesario conocer los datos de actividad y los factores de emisión correspondientes, por
ejemplo, sobre la cantidad de combustible consumido por el fuego en los bosques degradados por
talas parciales, las superficies que han sufrido inundaciones y las zonas de bosques de turba
drenadas o quemadas.
Es necesario seguir investigando para fortalecer los fundamentos de los factores de emisión por
defecto en los incendios de turberas tropicales, ya que tienen una gran incidencia en la estimación de
las emisiones de CO2 (Peat y GHG Group, 2011).
159
E1.3.2 Datos de apoyo
Es necesario estratificar los bosques en categorías de bosques importantes en función de las
diferentes densidades de biomasa y tasas de crecimiento después de una alteración. La información
sobre la naturaleza y la distribución cronológica de la alteración forestal (por ejemplo, la magnitud e
intensidad del fuego y el tipo de drenaje y su extensión) es importante para interpretar la distribución
temporal de las emisiones y las absorciones de gases de efecto invernadero. Los mapas de suelos
son importantes para calcular el carbono almacenado y su vulnerabilidad a sufrir pérdidas
(especialmente la extensión de los suelos de turba). Las estimaciones de la madera recolectada en
áreas específicas será útil para estimar la variación de las reservas de biomasa en el bosque.
E1.4 Restauración de turberas tropicales degradadas
A nivel mundial existen grandes extensiones de bosques de turba que se han degradado a causa de
la tala intensiva o la deforestación, el drenaje o los incendios recurrentes. Las emisiones de GEI
procedentes de estos bosques que sufren alteraciones graves pueden ser muy elevadas,
particularmente en los trópicos, y continuar durante decenios, en el transcurso de los cuales la turba
se descompone o sigue ardiendo de forma irregular. Para rehabilitar estos bosques puede ser
necesario realizar tareas de humectación (bloqueando los sistemas de drenaje), prevención y lucha
contra incendios y restablecer la vegetación. La rehabilitación ayuda a frenar y revertir gradualmente
los procesos de degradación causantes de emisiones. Las emisiones pueden estimarse de la misma
manera que para la forestación o la reforestación, prestando una atención especial a las emisiones
del suelo antes y después de la conversión. En el capítulo 3 del suplemento del IPCC sobre
humedales se ofrecen orientaciones del Nivel 1 para evaluar las emisiones y las absorciones de
gases de efecto invernadero (CO2, CH4 y N2O) de los suelos orgánicos rehumedecidos por regiones
climáticas y orientaciones generales para utilizar las metodologías de los niveles superiores).
Será necesario disponer de datos espaciales sobre el tipo y la superficie de los bosques degradados
a causa de recolecciones, drenajes o incendios en el año de base antes del inicio de la
rehabilitación. A continuación, se precisarán los datos de los cambios temporales ocurridos en la
zona de bosque afectada por incendios y la cantidad de combustible y turba quemada sobre el suelo,
así como de las zonas de bosque reinundadas, protegidas contra incendios o restablecidas por medio
de regeneraciones naturales o plantaciones.
E1.4.1 Factores de emisión
1.
Depósitos de carbono
En el apartado anterior se proporciona orientación sobre cómo estimar la variación del carbono en los
bosques degradados. Para los suelos de turba tropicales, puede consultarse el suplemento del IPCC
sobre humedales. La sección 2.2.1 del suplemento está dedicada a las tierras que conservan la
misma categoría de uso y la sección 2.3.1 a las tierras convertidas a otra categoría de uso.
2.
Emisiones de GEI distintos del CO2
En el suplemento del IPCC sobre humedales se proporciona asesoramiento sobre cómo estimar las
emisiones distintas del CO2 procedentes de suelos orgánicos drenados. La sección 2.2.2 del
suplemento está dedicada a las tierras que conservan la misma categoría de uso y la sección 2.3.2 a
las tierras convertidas a otra categoría de uso.
160
E1.4.2 Datos de apoyo
La elaboración de un mapa histórico de las alteraciones forestales ayudará a establecer las causas
del actual estado de degradación de los bosques y la respuesta probable a las intervenciones en
materia de gestión.
E1.5 Conservación, gestión sostenible de los bosques y aumento del
carbono almacenado (en los bosques existentes)
Para cuantificar los efectos generales de las nuevas prácticas de gestión debe estimarse la totalidad
de las reservas y los flujos. Las emisiones y las absorciones pueden estimarse utilizando el método
de ganancias y pérdidas, o una combinación de este y el método de variación de reservas (para
estimar la variación de la biomasa). Solo será posible aplicar el método de variación de reservas de la
biomasa si el país dispone de un inventario forestal nacional con una estrategia de muestreo
diseñada para detectar variaciones en estas actividades y el inventario se actualiza sistemáticamente.
De no ser así, los países deberían utilizar el método de ganancias y pérdidas (véase la sección 2.2).
Los planes de gestión regionales y a escala más fina deberían indicar las zonas en las que el objetivo
es la gestión sostenible, la conservación o la mejora del carbono almacenado. Estas zonas deberían
compararse con los registros de la aplicación real de las prácticas de gestión previstas. Es necesario
que la cobertura de los bosques sea completa para que comprenda las tierras gestionadas por los
gobiernos y por el sector privado. Las zonas sometidas a deforestación o degradación forestal no
deberían incluirse en las áreas de bosque sujetas a procesos de conservación, gestión sostenible o
gestión para mejorar el carbono almacenado.
E1.5.1 Factores de emisión
1.
Depósitos de carbono
Véanse las secciones anteriores.
2.
Emisiones de GEI distintos del CO2
Si se mejoran las prácticas de gestión es posible reducir las emisiones de GEI distintos del CO 2,
especialmente aquellas derivadas del drenaje de los bosques de turba, de incendios o del uso de
fertilizantes.
E1.5.2 Datos de apoyo
Es necesario disponer de un mapa de los tipos de bosque y la tenencia de la tierra y poder acceder a
los planes de gestión de los bosques a nivel regional y a escala más fina. Asimismo, será útil
disponer de un mapa histórico de las alteraciones forestales que proporcione orientación sobre la
situación actual de los bosques (por ejemplo, la edad del rebrote) y, por tanto, sobre las posibilidades
de que con la nueva gestión aumenten las reservas de biomasa. En caso de que un país no disponga
161
de un inventario forestal nacional, se necesitarán modelos para estimar las tasas de crecimiento
forestal con la nueva gestión.
E1.6 Conversión de bosques naturales
Aunque esta no es una actividad de REDD+, puede ser necesario que los países identifiquen por
separado la conversión de los bosques naturales de conformidad con las disposiciones relativas a las
salvaguardas de REDD+.
En el apartado dedicado a la deforestación se describen los métodos para estimar las emisiones
asociadas a la etapa de eliminación de los bosques naturales. Los métodos para estimar las
emisiones y las absorciones durante el establecimiento y el crecimiento de las nuevas plantaciones
forestales se describen en la sección 2.2.
En las primeras etapas de la conversión puede resultar difícil distinguir esta actividad de la
deforestación, ya que ambas provocan una pérdida de la cubierta de copas. El establecimiento de
plantaciones forestales puede ser difícil de controlar por teledetección durante los primeros años. Por
lo tanto, es probable que sea necesario disponer de los datos obtenidos sobre el terreno por las
autoridades forestales y el sector privado en las zonas de tierra donde se desarrolla la actividad. Si
esta información no estuviera disponible, la eliminación de los bosques naturales debería estimarse
inicialmente como si se tratara de una deforestación. Los principales datos de actividad y los factores
de emisión y absorción correspondientes necesarios son la zona y el tipo de bosque convertido, la
superficie drenada, la superficie quemada durante la preparación del lugar y la cantidad de
combustible consumido por unidad de superficie, el tipo y la tasa de crecimiento de la nueva
plantación y la cantidad de fertilizantes nitrogenados aplicada en el bosque plantado.
E1.6.1 Factores de emisión
1.
Depósitos de carbono
Véanse las secciones anteriores sobre la eliminación de los bosques naturales y el establecimiento y
crecimiento de nuevas plantaciones.
2.
Emisiones de GEI distintos del CO2
Durante la eliminación de los bosques naturales y el establecimiento y la gestión de las plantaciones
pueden producirse emisiones de CO2. El método de preparación del lugar tiene un efecto importante
en las emisiones de GEI distintos del CO2, por ejemplo, en los casos en los que se recurre al drenaje
y/o a quemas, las emisiones pueden ser muy elevadas. También pueden producirse emisiones
continuadas en los casos en los que se añadan fertilizantes nitrogenados para estimular el
crecimiento de los árboles plantados.
E1.6.2 Datos de apoyo
Se precisarán datos sobre el tipo de bosque natural convertido y las reservas de biomasa (afectadas
por alteraciones previas) en el momento de la conversión, el tipo de plantación y el año de su
establecimiento, así como su ubicación, ya que estos factores afectarán las tasas de crecimiento
potencial. También será necesario disponer de un mapa de suelos que pueda utilizarse para deducir
el carbono almacenado en el suelo y la posibilidad de drenaje de los suelos orgánicos.
162
Anexo F
Breve examen de las posibilidades de estimación
directa de la biomasa mediante teledetección
Se están realizando labores activas de investigación sobre los métodos para estimar la biomasa de
los bosques tropicales basados en técnicas de teledetección, en particular mediante el análisis de
índices espectrales y el uso de radares y lidares. Por regla general, estos métodos requieren
calibraciones con datos medidos sobre el terreno. También puede haber problemas de saturación,
especialmente en los países tropicales, ya que la correlación entre la biomasa y los datos de
teledetección puede ser ineficaz donde existen densidades altas de biomasa.
Una cuestión fundamental que debe tenerse en cuenta en los casos en los que se utiliza la altura de
los árboles (estimada mediante lidares o radares) para estimar la biomasa es que es probable que la
relación entre la altura y la biomasa difiera notablemente en función del tipo de bosque (por ejemplo,
entre bosques primarios y secundarios), la edad de los árboles, la especiación y tras producirse
alteraciones forestales. Es necesario comprender y tener en cuenta estas diferencias para obtener
mejores estimaciones de la biomasa forestal y la variación de la biomasa en el marco de los procesos
de MRV.
Este examen lleva a la conclusión de que no deberían utilizarse los mapas de biomasa a gran escala
existentes elaborados a partir de los datos de teledetección hasta que se hayan probado
ampliamente en el país para garantizar la fiabilidad de su aplicación a los distintos tipos de bosque y
en las diferentes escalas espaciales. Las estimaciones de la biomasa mediante teledetección
presentan niveles altos de error a nivel de parcela (< 1 ha) y hasta 1 kilómetro cuadrado (100
hectáreas) (Saatchi y otros, 2011). Por lo tanto, para realizar adecuadamente estas pruebas se
necesitan estimaciones fiables de la biomasa sobre el terreno en parcelas del tamaño apropiado,
muestreos espaciales suficientes y ecuaciones alométricas adecuadas (p. ej. Chave y otros, 2004;
Avitabile y otros, 2011). Esto significa que es poco probable que este método sea rentable en la
actualidad.
A continuación se incluye un breve examen de trabajos recientes que pueden ser útiles para elaborar
estimaciones de la biomasa de los bosques tropicales.
F1.1 Utilización de datos LIDAR para estimar la biomasa
Por lo general, las estimaciones de la biomasa se obtienen combinando datos LIDAR con
observaciones sobre el terreno y en ocasiones también datos ópticos como, por ejemplo, datos de
reflectancia de la superficie MODIS que permiten obtener una cartografía integral de la biomasa a
partir de estimaciones puntuales (Baccini y otros, 2011).
Baccini y otros (2008) elaboraron un mapa espacial de la biomasa de África combinando datos de
teledetección y estimaciones de la biomasa sobre el terreno procedentes de diferentes fuentes. Este
mapa ha recibido críticas de Mitchard y otros (2011), al considerar que los datos obtenidos sobre el
terreno utilizados para calibrar la teledetección no eran adecuados y, en consecuencia, las
estimaciones infravaloraban la estimación de la biomasa, especialmente en las zonas con alta
densidad de biomasa. Asimismo, Avitabile y otros (2011) informaron de que la correspondencia entre
163
siete mapas de biomasa de Uganda (generados a partir de extrapolaciones de las estimaciones de
biomasa o mediante teledetección) era insuficiente, tanto en términos de las densidades medias de la
biomasa como de los patrones espaciales. Concluyeron que para mejorar los mapas de la biomasa era
fundamental recopilar datos más fiables sobre la biomasa para los tipos de bosque clave.
Saatchi y otros (2011) utilizaron la teledetección para obtener un mapa de la biomasa de los bosques
tropicales con una resolución de 1 km y evaluar los errores en las estimaciones de la biomasa en
diferentes escalas espaciales. Los autores establecieron relaciones entre la altura de los rodales y la
biomasa en 493 ubicaciones de todo el trópico. Esta relación ha servido para realizar estimaciones de
la biomasa sobre el terreno en otros lugares con una incertidumbre media de alrededor del 24%.
También se ha utilizado la altura de los bosques estimada mediante un LIDAR espacial para estimar
la biomasa de muchos otros lugares. Las estimaciones de la biomasa calculadas a partir de
mediciones sobre el terreno y mediante LIDAR se han extrapolado a todo el bosque tropical utilizando
un modelo de fusión de datos e imágenes obtenidas por satélite procedentes de diversas fuentes. No
parece haberse realizado ninguna validación de estas nuevas estimaciones de la biomasa. Los
autores suponían que las estimaciones iniciales de la biomasa sobre el terreno estaban libres de
errores, pero han reconocido que podía haber importantes errores sistemáticos no aleatorios en las
estimaciones utilizadas. El estudio realizado por Chave y otros (2004) sobre las fuentes de error
presentes en la estimación de biomasa de los bosques tropicales a escala de parcela y de paisaje
parece indicar que estos errores eran muy probables. Chave y otros (2004) aportaron orientaciones
sobre cómo reducir al mínimo los errores de estimación de la biomasa y determinaron que es
fundamental seleccionar modelos alométricos apropiados ya que, de lo contrario, estos pueden
generar un alto grado de incertidumbre.
Baccini y otros (2012) utilizaron la teledetección para generar un mapa de la biomasa de los bosques
tropicales con una resolución de 500 metros. Asimismo, utilizaron modelos alométricos
(pantropicales) para convertir los datos del inventario forestal en biomasa para diferentes ubicaciones
de varios países y, a continuación, relacionaron la biomasa con la altura de los árboles utilizando
lidares espaciales. La utilización de mediciones alométricas generalizadas para estimar la biomasa
puede provocar errores en las estimaciones en determinados lugares (Basuki y otros, 2010) y se
desconoce la magnitud de los errores sistemáticos de calibración del modelo descrito en el estudio de
Baccini y otros (2012). Una vez más, no se ha realizado ninguna validación independiente, pero las
comparaciones con varias estimaciones a nivel de país de las de reservas de biomasa estimadas por
Saatchi y otros (2011) han arrojado diferencias de hasta un 50%.
F1.2 Fuentes LIDAR
El método más viable para obtener estimaciones de la biomasa a partir de datos de teledetección
consiste en utilizar mediciones LIDAR de la estructura de la vegetación. Los sistemas LIDAR emiten
pulsos de láser cuyos retornos, una vez medidos en duración e intensidad, permiten deducir la
información tridimensional de la vegetación y predecir los atributos de la estructura forestal que están
relacionados con la biomasa existente sobre el suelo. Hay dos fuentes principales de datos LIDAR: 1)
los datos LIDAR aéreos de pequeño alcance y 2) los datos LIDAR espaciales de ondas completas.
En el momento de elaborar la presente publicación no hay ningún satélite LIDAR operativo y los
únicos datos disponibles son los que se tomaron entre 2003 y 2009 por medio del instrumento GLAS
a bordo del ya desaparecido satélite ICESat.
164
F1.2.1 Datos LIDAR aéreos
Los datos LIDAR aéreos pueden utilizarse para estimar la biomasa si existen para una muestra de la
zona que se desee estudiar. Los datos LIDAR proporcionan información tridimensional de la
estructura de la vegetación que pueden compararse por regresión con las mediciones de la biomasa
existente sobre el suelo a nivel de parcela con el objetivo de realizar estimaciones de la biomasa para
cada observación LIDAR. Aunque se aplican modelos alométricos en una gran variedad de
condiciones para estimar la biomasa sin necesidad de recolectar la biomasa in situ, las mediciones de
la biomasa del área cubierta por las trayectorias de vuelo LIDAR pueden contribuir a que se incluyan
las variaciones regionales y locales de la relación entre los datos LIDAR y la biomasa (Asner, 2009).
Existen varios ejemplos de la utilización combinada de datos LIDAR aéreos y parcelas para estimar la
biomasa, como los propuestos por Asner y otros (2010) (estimaciones de las reservas de carbono y
las emisiones de la Amazonía peruana de conformidad con la directrices del IPCC); Nelson y otros
(2004) (estimación de la biomasa de Delaware, Estados Unidos); Næsset y otros (2013)
(estimaciones de la variación de la biomasa de los bosques boreales de Noruega); y Lefsky y otros
(1999) (estimación de la biomasa de los bosques caducifolios de Maryland, Estados Unidos de
América).
F1.2.2 Datos LIDAR satelitales
Las observaciones LIDAR espaciales se limitan actualmente a los datos procedentes del sistema de
altímetro por láser para ciencias de la Tierra (GLAS), que está instalado a bordo del satélite ICESat
(satélite de observación del hielo, la nubosidad y la elevación terrestre). Entre 2003 y 2009 el sensor
recopiló datos LIDAR que pueden su descargarse gratuitamente desde el sitio web de NASA Reverb:
http://reverb.echo.nasa.gov. El lanzamiento del satélite ICESat-2, que llevará a bordo instrumentos
LIDAR, está previsto a principios de 2016. En el momento de elaborar la presente publicación no
están previstas otras misiones. Por estos motivos, no existen datos procedentes de observaciones
LIDAR espaciales para el período 2009 -2015.
Las investigaciones indican que, si bien es posible estimar la altura de los árboles a partir de los
datos del ICESat/GLAS y que estos, a su vez, pueden utilizarse para obtener estimaciones de la
biomasa mediante regresión (Sun y otros, 2007), la estimación de la altura de los árboles a partir de
datos GLAS es más compleja que con datos LIDAR aéreos de pequeño alcance. En las zonas con
pendiente, se precisa información topográfica para estimar la altura de los árboles debido a la forma
elíptica de la cobertura del GLAS (Lefksy y otros, 2005). Varias fuentes describen la utilización de los
datos GLAS para estimar altura de los árboles y la biomasa, a saber, Baccini y otros (2012); Saatchi y
otros (2011); Nelson y otros (2008); Boudreau y otros (2008) y Lefksy y otros (2005).
Los productos para calcular la biomasa a gran escala son:

El conjunto de datos del carbono almacenado a nivel nacional (para los trópicos). El Centro
de Investigación Woods Hole ha elaborado mapas de la biomasa boscosa viva existente
sobre el suelo de los trópicos. Utilizando una combinación de mediciones sobre el terreno y
observaciones LIDAR espaciales con una resolución espacial de 70 m procedentes del
GLAS instalado a bordo del satélite ICESat e imágenes ópticas del sensor MODIS con una
resolución espacial de 500 m, el conjunto de datos del carbono almacenado a nivel nacional
contiene datos de la biomasa boscosa viva existente sobre el suelo en 2007-2008 con una
165
resolución de 500m para los trópicos (Baccini y otros, 2012). Los datos pueden consultarse
en Internet en: http://www.whrc.org/mapping/pantropical/carbondataset_form.htm

El conjunto nacional de datos de biomasa y carbono. El Centro de Investigación Woods Hole
ha elaborado un mapa de la biomasa de los Estados Unidos de América continentales con
una resolución de 30 m. Este mapa no cubre las zonas tropicales, pero proporciona un
modelo para combinar los datos de las parcelas del inventario forestal nacional con datos de
teledetección y elaborar mapas de la biomasa. El conjunto nacional de datos de biomasa y
carbono se basa en una combinación de los datos del inventario y análisis forestal del
Servicio Forestal de los Estados Unidos, la misión de topografía por radar del transbordador
espacial de 2000 y el satélite Landsat-7 con el sensor ETM+. Proporciona información sobre
la altura del dosel ponderada con el área basimétrica, la biomasa seca viva sobre el suelo y
las existencias de carbono almacenado para el año 2000 (Kellndorfer y otros, 2012). Puede
accederse a través de: http://www.whrc.org/mapping/nbcd/nbcd_reg.html

Los mapas de carbono del Laboratorio de Retropropulsión. El Laboratorio de Retropropulsión
de la NASA y el Instituto de Tecnología de California ofrecen un producto para calcular la
biomasa que es similar al conjunto nacional de datos de biomasa y carbono del Centro de
Investigación Woods Hole. Los mapas proporcionan información sobre el carbono y la
biomasa existentes sobre el suelo en el África Subsahariana, las Américas al sur de la latitud
30° N y Asia Sudoriental y Australia entre las latitudes 40° N y 30° S con una resolución de 1
km. Las estimaciones puntuales de la biomasa calculadas a partir de una combinación de
datos sobre el terreno y datos LIDAR espaciales obtenidos mediante GLAS desde el satélite
ICESat se extrapolaron utilizando datos ópticos MODIS y datos de radar SRTM y
QuickSCAT
(Saatchi
y
otros,
2011)
y
pueden
consultarse
en:
http://carbon.jpl.nasa.gov/data/dataMain.cfm
F1.3 Utilización de radares de apertura sintética para estimar la biomasa
Aunque el radar de apertura sintética ha demostrado su potencial para estimar la biomasa sobre el
suelo, tiene limitaciones derivadas de:

la rápida saturación de la señal cuando las reservas de biomasa sobre el suelo son bajas

el terreno

los efectos de las precipitaciones y la humedad del suelo

el desarrollo localizado del algoritmo, que se centra en un único bioma o en rodales de una
sola especie

la falta de coherencia en las estimaciones en función de los parámetros del sensor.
La calibración del algoritmo de recuperación depende de la fiabilidad de los datos obtenidos sobre el
terreno, que deben recopilarse en un conjunto representativo de condiciones ambientales. Esto
significa que la transferibilidad de los algoritmos dentro de un tipo de estructura forestal y entre
diferentes tipos es limitada y que, hasta el momento, no se conoce ningún método fiable para estimar
la biomasa existente sobre el suelo (Lucas y otros, 2010). La estimación de la biomasa sobre el suelo
basada en datos de radares de apertura sintética ha sido más fructífera para los bosques templados
que para los tropicales, debido fundamentalmente a que en aquellos el número de especies y la
166
biomasa es menor (Castro y otros, 2003). Se ha logrado aumentar la sensibilidad utilizando la
relación o la correlación entre la retrodispersión multifrecuencia y multipolarización y los componentes
de la biomasa (Castro y otros, 2003). Las investigaciones en curso centran su atención en métodos
alternativos como la interferometría a partir de imágenes radar de apertura sintética, la interferometría
polarimétrica, la tomografía computarizada y la integración con lidares y otros datos.
El radar de apertura sintética ha demostrado su capacidad para cuantificar la biomasa hasta un
determinado nivel, dependiendo de la frecuencia utilizada. Una vez se satura la señal, los datos ya no
son útiles para estimar la biomasa (Böttcher, y otros, 2009; Gibbs, y otros 2007). Se ha demostrado
que la retrodispersión por polarización cruzada es más sensible a la biomasa forestal que la
retrodispersión copolarizada. Se recomienda utilizar polarizaciones múltiples con los algoritmos de
recuperación (Castro y otros, 2003). El radar de apertura sintética en banda L es útil para detectar la
fase de rebrote y estimar la biomasa de los bosques que tienen niveles bajos de biomasa (40-150
t/ha) y requiere una polarización dual y una cobertura estacional dual. El radar de apertura sintética
en banda C solo es útil para bosques que tienen niveles muy bajos de biomasa (30-50 t/ha). La
longitud de onda más corta no penetra a través de la cubierta frondosa de copas (Castro y otros,
2003). El análisis de la textura de los datos multitemporales de alta resolución en banda C puede
aportar datos valiosos (Castro y otros, 2003).
La Agencia Espacial Europea (ESA) ha aprobado recientemente la misión BIOMASA, consistente un
interferómetro en banda P que proporcionará estimaciones a escala mundial de la biomasa sobre el
suelo antes de 2020. El radar de apertura sintética en banda P puede facilitar estimaciones de la
biomasa de los bosques que tienen niveles altos de biomasa (100-300 t/ha).
Demostraciones subnacionales
Para estimar la biomasa mediante radares de apertura sintética es necesario aplicar un proceso
sofisticado y una calibración amplia sobre el terreno y, a pesar de los avances en las investigaciones,
no existen apenas demostraciones del mismo a nivel subnacional. El éxito de las demostraciones ha
dependido en gran medida de que se recopilaran los flujos de datos complementarios de la Iniciativa
Global de Observaciones Forestales, con inclusión de radares aéreos (GEOSAR) y radares
satelitales (ALOS PALSAR, ENVISAT ASAR). Cabe destacar los siguientes casos:

Este de Australia: las relaciones establecidas entre la retrodispersión de datos del radar
ALOS PALSAR con polarizaciones L-HH y HV y la biomasa medida sobre el terreno han
permitido elaborar un mapa provisional de la biomasa sobre el suelo (Lucas y otros, 2010),
cuya validación está en curso. Es posible que se logren mejoras por medio de la integración
de los productos de datos de los satélites Landsat e ICESat.

México: se ha elaborado una cartografía total de la biomasa sobre el suelo utilizando datos
ALOS PALSAR con una resolución espacial de 15 m obtenidos en 2008 (GEO, 2011).

Nordeste de los Estados Unidos de América: se ha realizado una inversión del modelo
semiempírico calibrado para imágenes ALOS PALSAR de haz fino dual para estimar la
biomasa (Cartus y otros, 2012). La precisión de la recuperación de los datos de intensidad
HV fue sistemáticamente mayor que con los datos EH. Las combinaciones ponderadas de
167
las estimaciones de la biomasa para una sola fecha en una serie multitemporal produjo una
mejora significativa del rendimiento. La precisión expresada como la raíz cuadrada del error
cuadrático medio ha sido de 12,9 t/ha (R2 = 0,86) comparada con las estimaciones del
inventario forestal.

Bosques boreales: las estimaciones basadas en modelos del volumen de la madera en pie
mediante imágenes hipertemporales ENVISAT ASAR ScanSAR han sido de hasta 300 m3/ha
(Santoro, y otros, 2011). La precisión expresada como la raíz cuadrada del error cuadrático
medio ha sido del 34,2- 48,1% a un tamaño de píxel de 1 km. Se han mejorado las
estimaciones del volumen de madera en pie calculando los promedios de los píxeles
vecinos. Son necesarios más estudios para transferir este método a los bosques tropicales.

Queensland (Australia): se ha determinado la congruencia de la relación entre el Satélite
Avanzado de Observación Terrestre (ALOS), el radar de apertura sintética con arreglo de
fase y banda L (PALSAR), los coeficientes de retrodispersión de las bandas HH y HV y la
biomasa existente sobre el suelo de las distintas formaciones estructurales de Queensland y
entre estas (bosques, zonas arboladas y bosques abiertos, incluidos matorrales) (Lucas, R
M, y otros, 2010).
Referencias
Avitabile, V., Herold, M., Henry, M. and C. Schmullius (2011). Mapping biomass with remote sensing:
a comparison of methods for the case study of Uganda. Carbon Balance and Management 2011,
6:7 doi:10.1186/1750-0680-6-7.
Baccini y otros, 2012. Estimated carbon dioxide emissions from tropical deforestation improved by
carbon-density maps. Nature Climate Change, Vol. 2, págs. 182 a 185.
Böttcher, H, y otros, 2009. An assessment of monitoring requirements and costs of "Reduced
Emissions from Deforestation and Degradation"., Carbon Balance and Management, Vol. 4.
Cartus, O, Santoro, M and Kellndorfer, J. 2012. Mapping forest aboveground biomass in the
Northeastern United States with ALOS PALSAR dual-polarisation L-band., Remote Sensing of
Environment, Vol. 124, págs. 466 a 478.
Castro, K L, Sanchez-Azofeifa, G A, Rivard, B. 2003. Monitoring secondary tropical forests using
space-borne data: implications for Central America.. International Journal of Remote Sensing, 24,
págs. 1853 a 1894.
Chave, J., Condit, R., Aguilar, S., Herandez, A., Lao, S. and R. Perez (2004). Error propogation and
scaling of tropical forest biomass estimates. Phil. Trans. R. Soc. Lond. B 359,409-420.
GEO, 2011. Observations, Group on Earth.GEO-FCT Product Development Team Technical Status
Report v2.0. s.l. : GEO, 2011.
Gibbs, H K, y otros 2007. Monitoring and estimating tropical forest carbon stocks: making REDD a
reality., Environmental Research Letters, Vol. 2.
168
Lucas, R M, y otros 2010 An evaluation of the ALOS PALSAR L-band backscatter-above ground
biomass relationship Queensland, Australia: Impacts of surface moisture condition and vegetation
structure., IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing.3:
págs. 576 a 593.
Mitchard, E. T. A., Saatchi, S. S., Lewis, S. L., Feldpausch, F. F., Woodhouse, I. H. and P. Meir
(2011). Comment on a ‘First map of tropical forest biomass derived from satellite imagery’.
Environmental Research Letters 6:049001
Næsset, E., Bollandsås, O.M., Gobakken, T., Gregoire, T.G. & Ståhl. G. 2013. Model-assisted
estimation of change in forest biomass over an 11 year period in a sample survey supported by
airborne LIDAR: A case study with post-stratification to provide “activity data”. Remote Sensing of
Environment, 128: págs. 299 a 314.
Saatchi, S S, y otros 2007. Distribution of aboveground live biomass in the Amazon basin., Global
Change Biology, Vol. 13, págs. 816 a 837.
Santoro, M, y otros 2011. Retrieval of growing stock volume in boreal forest using hyper-temporal
series of Envisat ASAR ScanSAR backscatter measurements. Remote Sensing of Environment,
Vol. 115, págs. 490 a 507.
169
Anexo G
Desarrollo y utilización de modelos alométricos
para estimar la biomasa
G1.1 Introducción
En un determinado estrato forestal, el carbono de la biomasa puede estimarse utilizando métodos
terrestres que requieren la elaboración de un inventario de los diámetros y/o las alturas de los tallos y
la aplicación de modelos alométricos que relacionen la biomasa sobre el suelo y bajo el suelo con las
mediciones del inventario. Pueden consultarse análisis detallados de cuestiones importantes
relacionadas en Picard y otros (2012) y Chave, y otros (2004). La estratificación es una fase decisiva
para definir el dominio apropiado en el que se aplica y desarrolla un modelo alométrico.
Los modelos alométricos para estimar la biomasa utilizan habitualmente el diámetro del tallo como
variable explicativa o alternativamente la altura de los árboles y, en menor medida, la anchura del
dosel y la densidad de la madera. Cada vez son más los investigadores que han demostrado que el
diámetro del tallo puede ser un buen predictor de la biomasa a nivel local o regional, si bien la altura y
la densidad de la madera no contribuyen a la eficiencia de las predicciones alométricas de la biomasa
sobre el suelo o bajo el suelo (Brown y otros, 1989; Ketterings y otros, 2001; Jenkins y otros 2003;
Chave, y otros, 2005; Basuki y otros, 2009; Xiang y otros 2011; Paul y otros, en imprenta). Esto hace
suponer que el diámetro del tallo es representativo de los principios geométricos, biomecánicos e
hidrodinámicos comunes que regulan el transporte de la materia esencial en los árboles (West y
otros, 1999; Enquist y Niklas 2001). Sin embargo, se ha demostrado que, en algunos bosques
tropicales, la altura y la densidad de la madera son variables importantes y, por lo tanto, debería
examinarse su capacidad explicativa (Chave, 2005; Feldpausch y otros, 2011 y 2012). Feldpausch y
otros, (2011 y 2012) han demostrado que la altura de los árboles es un factor alométrico importante
que debe tenerse en cuenta para estimar la biomasa forestal en el futuro con el objetivo de reducir el
margen de error en las estimaciones de las reservas de carbono y las emisiones tropicales
provocadas por la deforestación. La altura a la que se miden los diámetros generalmente varía entre
bosques y depende de la altura de los árboles, la forma del tallo y la altura media en la que los
árboles se dividen en varios tallos. Por regla general, los diámetros deben medirse tan arriba como
sea posible (hasta 130 cm del suelo), pero por debajo del punto de división del tallo, ya que de este
modo se reducen los errores de medición. Para las especies arbustivas, los diámetros se miden
generalmente a una altura de 10 cm.
G1.2 Número de árboles de muestra que se recolectan para deducir
modelos alométricos
Los errores de muestreo pueden ser significativos cuando se seleccionan y recolectan árboles o
arbustos con el objetivo de elaborar modelos alométricos. En un análisis a nivel mundial de la
utilización de modelos alométricos basados en el diámetro del tallo para determinar la biomasa de
diferentes especies de árboles, Zapata-Cuartas y otros (2012) constataron que al ampliar tamaño de
la muestra mejoraba exponencialmente la exactitud de las predicciones de la biomasa arbórea.
Roxburgh y otros (2013) obtuvieron resultados similares al analizar datos de la biomasa sobre el
suelo en 23 especies para cuantificar los errores de muestreo asociados a la elaboración de
mediciones alométricas. Descubrieron que existía una variabilidad significativa entre diferentes
alometrías en cuanto al número de individuos que eran necesarios para alcanzar un determinado
nivel de exactitud. Este número oscilaba entre 17 y 95 individuos para obtener estimaciones de la
biomasa con una desviación estándar de un máximo del 5% sobre el promedio para el mejor
170
algoritmo de selección del diámetro del tallo y entre 25 y 166 individuos para el peor. Esta variabilidad
se derivaba de a) la incertidumbre de la relación alométrica entre el diámetro y la biomasa, y b) las
diferencias entre la distribución por diámetros de los individuos utilizados para elaborar una ecuación
alométrica y la distribución por diámetros de la población en la que se aplicaba la ecuación. Para los
bosques pantropicales, Chave, et al (2004) descubrieron una disminución exponencial del coeficiente
de variación cuando se ampliaba el tamaño de la muestra, donde el coeficiente de variación
aumentaba por encima del 10% cuando el tamaño de la muestra no superaba 20 árboles.
G 1.3 Corrección del contenido de humedad
La biomasa total sobre el suelo o debajo del suelo se pesa en fresco sobre el terreno y se utilizan
submuestras para determinar el peso en seco equivalente. Estas deben ser representativas con el fin
de reducir los errores en la estimación del peso en seco. Lo ideal sería que el submuestreo
discriminara cada uno de los componentes del árbol (follaje, corteza, ramitas, ramas grandes y tallos
etc.). Los árboles seleccionados deberían dividirse como mínimo en dos partes: la copa (todo el
follaje y las ramitas de hasta unos 5 mm de diámetro) y el fuste restante (tallo y ramas). Estos dos
componentes se pesan en fresco sobre el terreno y, a continuación, se toman submuestras (por lo
menos tres de 2-3 kg) de cada uno de los componentes. A continuación, se pesan y transportan al
laboratorio para su secado (a 70oC) hasta que el peso en seco se estabilice. Para muestras del fuste,
este proceso puede durar varias semanas. Utilizando el contenido medio de humedad de las
muestras de cada uno de los componentes, puede determinarse la media ponderada del contenido
de humedad de todo el árbol a partir de la contribución relativa al peso en fresco total de los
componentes. Para los arbustos que no tienen un tallo evidente, no es necesario que se analice
separadamente el componente fuste.
Estudios recientes (Ximenes y otros, 2006; Paul y otros, 2013) de los bosques templados evidencian
que el contenido de humedad varía más entre diferentes emplazamientos que entre las especies
presentes en un mismo emplazamiento. Existen pruebas de que el contenido de humedad varía entre
los diferentes hábitos de crecimiento de un mismo emplazamiento, (por ejemplo, entre árboles y
arbustos), pero en individuos con el mismo hábito de crecimiento de un emplazamiento determinado
la variabilidad era tan alta como entre especies diferentes (Paul y otros, 2013). Por lo tanto, parece
innecesario discriminar el contenido de humedad de cada especie. En su lugar, puede obtenerse el
contenido medio de humedad para los principales géneros y hábitos de crecimiento de cada
emplazamiento. Para los bosques tropicales se dispone de pocos datos, por lo que deben llevarse a
cabo nuevos ensayos.
G1.4 Selección de la forma de un modelo alométrico
El modelo alométrico tradicional se basa en la ley de potencias y se expresa por medio de una
función exponencial simple. El equivalente lineal de dicha función exponencial es ln(y)= a + b × ln(x),
donde y es la variable dependiente (biomasa, kg MS árbol-1), x es la variable independiente (diámetro
del tallo expresado en cm), a es el coeficiente de intersección y b es el exponente de escala. Los
parámetros a y b se calculan por regresión mediante mínimos cuadrados.
171
La transformación logarítmica, además de linearizar la relación, corrige la heterocedasticidad. Las
regresiones de este tipo producen estimaciones objetivas de la transformación logarítmica de la
biomasa. Sin embargo, la transformación directa a la escala original produce estimaciones sesgadas
de la biomasa. Existen varias alternativas para corregir errores sistemáticos. Un método muy usado
consiste en multiplicar las estimaciones por un factor de corrección basado en el cociente de la media
aritmética muestral y la media de los valores transformados por regresión previstos (Snowdon, 1991).
Para árboles de gran tamaño, existen indicios de que los modelos exponenciales no son los más
adecuados, ya que normalmente sobreestiman la biomasa si el DAP es >50 cm (Niklas, 1995;
Chambers y otros, 2001; Chave y otros, 2005; Fatemi y otros, 2011) debido a que el daño, el
deterioro y la senescencia de los árboles aumentan a medida que estos maduran. En estos casos,
como una alternativa a los modelos alométricos exponenciales tradicionales, debe considerarse la
utilización de modelos no lineales o métodos ponderados combinados que tengan en consideración
otras variables explicativas como la altura del árbol (Brown y otros, 1989; Parresol, 1999; Bi y otros,
2004; Ketterings y otros, 2001).
G1.4.1 Eficacia de los modelos alométricos
Para evaluar la eficacia de modelos alométricos se utilizan métodos estadísticos basados en las
recomendaciones propuestas por Parresol (1999), siendo el más importante el índice de ajuste,
denominado también de eficiencia del modelo (EF) (Soares y otros, 1995). Se considera que una
eficiencia de >0,70 permite predecir razonablemente bien la biomasa, pero lo ideal es que la
eficiencia sea >0,9.
La eficiencia del modelo está vinculada con la relación entre la suma total de cuadrados y la suma de
cuadrados de los residuos.
donde Oi son los valores observados, Pi los valores previstos y Ō el promedio de los datos
observados. Un valor positivo indica que los valores simulados describen mejor la tendencia en los
datos medidos que el promedio de las observaciones, siendo 1 el valor que indica un ajuste perfecto.
Un valor negativo indica que los valores simulados describen peor los datos que el promedio de las
observaciones. El coeficiente de variación (CV) porcentual también puede calcularse para cada ajuste
del modelo.
donde
N es el número de observaciones y p es el número de parámetros utilizados en el modelo.
172
G1.4.2 Modelos alométricos (genéricos) generalizados
Para los bosques nativos que pueden contener muchas especies diferentes, no resulta práctico
elaborar modelos alométricos para cada una de las especies en cada lugar de control. Los modelos
alométricos genéricos pueden obtenerse utilizando los datos de la biomasa o el hábito de crecimiento
de una especie concreta en diferentes lugares de una región o un dominio determinados.
Dominio apropiado de los modelos alométricos genéricos
Varios estudios recientes sobre tierras arboladas (Williams y otros, 2005), bosques de eucaliptos
(Montague y otros, 2005) y plantaciones de especies mixtas (Paul y otros, 2013) han demostrado
que, si bien se han encontrado diferencias significativas entre especies en un mismo emplazamiento,
el grado de variación de estos factores era reducido y, por lo tanto, adecuado para la aplicación de
modelos alométricos generalizados que, si bien son menos precisos, ofrecen un grado de
certidumbre mucho mayor. Varios autores han propuesto que se apliquen estos modelos alométricos
generalizados a gran escala para una serie especies de árboles o arbustos (Pastor y otros, 1984
(nordeste de los Estados Unidos de América); y Mencuccini Zianis 2003 (norte de Grecia); Jenkins y
otros, 2003 (Estados Unidos de América); Williams y otros, 2005 (norte de Australia); Montagu y
otros, 2005 (Australia); Muukkonen 2007 (Europa); Dietze y otros, 2008 (sureste de los Estados
Unidos de América; Xiang y otros, 2011 (China); Vieilledent y otros, 2012 (Madagascar); Kuyah y
otros, 2012a (Kenya).
Los modelos alométricos genéricos no deberían aplicarse fuera de sus dominios correspondientes,
dado que las variaciones significativas en factores como la topografía, la hidrología y la disponibilidad
de nutrientes en el suelo podrían dar lugar a errores sistemáticos (Clark y Clark 2000; Clark 2005).
Por esta razón, es necesaria cautela al aplicar métodos alométricos generalizados que conlleven la
utilización de conjuntos de datos más extensos a escala continental (Cannell 1984; Brown y otros,
1989; Brown, 1997; Chave y otros, 2005; Zapata-Cuartas y otros, 2012). La verificación a escala fina
de estos métodos alométricos generalizados a nivel continental generalmente acaba en fracaso
(Basuki y otros, 2009; Vieilledent y otros, 2012). Madgwick y otros (1991) han concluido que los
métodos alométricos elaborados en un país para las diferentes especies del género Eucalyptus
puede que no sean útiles en otros países para el mismo género.
Clasificación de modelos alométricos genéricos (por especie o por hábito de crecimiento)
Existen pruebas claras de que la alometría de la biomasa sobre el suelo para los arbustos difiere
notablemente de la de los árboles (Keith y otros, 2000; Bi y otros, 2004; Paul y otros, 2013). Las
diferencias alométricas son menos acusadas dentro de estas categorías de hábito de crecimiento. No
obstante, si se dispone de suficientes recursos, lo ideal es que los modelos alométricos genéricos
sean específicos para cada especie (Paul y otros, 2013).
Además de las especies y las formas de vida, el clima también es un factor importante que influye en
los modelos alométricos para estimar la biomasa sobre el suelo. El promedio anual de precipitaciones
también puede ser un factor importante (Brown y otros, 1989; Sternberg y Shoshany, 2001; Drake y
otros, 2003; Chave y otros, 2005; De Walt y Chave, 2004).
173
La elaboración de métodos alométricos para estimar la biomasa bajo el suelo requiere el desarrollo
de relaciones genéricas en lugar de relaciones específicas para cada emplazamiento y especie
biológica debido a la limitada información disponible sobre la biomasa de las raíces (Barton y
Montagu, 2006; Ouimet y otros, 2008; Peichl y Arain, 2007; Xiang y otros, 2011; Paul y otros, 2013).
G1.4.3 Verificación de modelos alométricos
Los modelos alométricos siempre deberían contrastarse con las mediciones directas de la biomasa
sobre el suelo y bajo el suelo de toda la región de interés. Algunos ejemplos son los bosques
boreales de especies frondosas de Nueva Hampshire (Estados Unidos de América) (Arthur y otros,
2001), las diferentes especies del desierto de Sonora (Búquez y Martínez-Yrízar, 2011) y las
plantaciones de especies mixtas de Australia (Paul y otros, 2013).
Para hacer una medición directa de la biomasa sobre el suelo, se recolecta y pesa una muestra de
árboles individuales que abarque toda la variedad de tamaños del bosque en el que vaya a aplicar la
medición alométrica o parcelas enteras de 20 x 20 m (probablemente mayores si se trata de bosques
pluviales). Dentro de estas parcelas, se seleccionan subparcelas para excavar las raíces existentes.
En los bosques con una densidad demasiado baja (<500 tallos/ha) como para que excavar las raíces
en toda la parcela resulte eficiente, se excavan las raíces alrededor de árboles o arbustos
individuales. El límite de cada excavación varía en función del tamaño y la distancia de los árboles
colindantes (Picard y otros, 2012). La profundidad de la excavación depende de la distancia del suelo
a la que se encuentran de las raíces primarias. Los estudios previos indican que excavar a 2 m de
profundidad es suficiente (Mokany y otros, 2006; Paul y otros, 2013). Schenk y Jackson (2002)
llegaron a la conclusión de que, a nivel mundial, el 50% de las raíces se encuentran en los 0,3 m por
debajo del suelo y el 95% en los 2 m por debajo del suelo. La mayor parte de la masa radicular
corresponde a la fracción gruesa (>2 mm), por lo que las raíces más finas pueden ignorarse cuando
el objetivo sea medir la biomasa total del árbol.
Referencias
Arthur, M.A., S.P. Hamburg y T.G. Siccama.(2001). The accuracy of allometric estimates of
aboveground living biomass and nutrient contents of a northern hardwood forest. Can. J. For. Res.
31, págs. 11 a 17.
Barton, C.V.M. y Montagu, K.D. (2006). Effect of spacing and water availability on root: shoot ratio in
Eucalyptus camaldulensis. Forest Ecology and Management, 221, págs. 52 a 62.
Basuki, T.M., van Laake, P.E. Skidmore, A.K. Hussin, Y.A. (2009). Allometric equations for estimating
the above-ground biomass in tropical lowland Dipterocarp forests. Forest Ecology and
Management, 257, págs. 1684 a 1694.
Bi, H., Turner, J., Lambert, M.J. (2004). Additive biomass equations for native eucalypt forest trees of
temperate Australia. Trees, 18, págs. 467 a 479.
Brown, S. (1997). Estimating Biomass and Biomass Change of Tropical Forests: A Primer. FAO,
Roma.
Brown, S., Gillespie, A.J.R., Lugo, A.E. (1989). Biomass estimation methods for tropical forests with
applications to forest inventory data. Forest Science, 35, págs. 881 a 902.
174
Clark, D.B., Clark, D.A. (2000). Landscape-scale variation in forest structure and biomass in a tropical
rain forest. Forest Ecology and Management, 137, págs. 185 a 198.
Clark, J.S. (2005). Why environmental scientists are becoming Bayesians. Ecology Letters, 8, págs. 2
a 14.
Cannell, M.G.R. (1984). Woody biomass of forest stands. Forest Ecology and Management, 8, págs.
299 a 312.
Chambers, J.Q., Santos, J., Riberio, R.J., Higuchi, N. (2001). Tree damage, allometric relationships,
and above-ground net primary production in central Amazon forest. Forest Ecology and
Management, 152, págs. 73 a 84.
Chave, Jerome, Richard Condit, Salomon Aguilar, Andres Hernandez, Suzanne Lao and Rolando
Perez. (2004). Error propogation and scaling for tropical forest biomass estimates. Phil. Trans. R.
Soc. Lond. B 359, págs. 409 a 420.
Chave, J., Andalo, C., Brown, S., Cairns, M.A., Chambers, J.Q., Eamus, D., Fölster, H., Fromard, F.,
Higuchi, N., Kira, T., Lescure, J.-P., Nelson, B.W., Ogawa, H., Puig, H., Riéra, B., Yamakura, T.
(2005). Tree allometry and improved estimation of carbon stocks and balance in tropical forests.
Oecologia, 145, págs. 78 a 99.
De Walt, S.J., Chave, J. (2004). Structure and biomass of four lowland neotropical forests. Biotropica,
36, págs. 7 a 19.
Dietze, M.C., Wolosin, M.S., Clark, J.S. (2008). Capturing diversity and interspecific variability in
allometries: A hierarchical approach. Forest Ecology and Management, 256, págs. 1939 a 1948.
Drake, J.B., Knox, R.G., Dubayah, R.O., Clark, D.B., Condit, R., Blair, B,m Hofton, M. (2003) Aboveground biomass estimation in closed canopy Neotropical forest using LIDAR remote sensing:
factors affecting the generality of relationships. Global Ecology and Biogeography, 12, págs. 147 a
159.
Fatemi, F.R., Yanai, R.D., Hamburg, S.P., Vadeboncoeur, H.A., Arthur, M.A., Briggs, R.D., Levine,
C.R. (2011). Allometric equations for young northern hardwoods: the importance of age-specific
equations for estimating aboveground biomass. Canadian Journal of Forest Research, 41, págs.
881 a 891.
Feldpausch, T. R., L. Banin, y otros (2011). "Height-diameter allometry of tropical forest trees."
Biogeosciences 8(5): págs. 1081 a 1106.
Feldpausch, T. R., J. Lloyd, y otros (2012). "Tree height integrated into pantropical forest biomass
estimates." Biogeosciences 9(8): págs. 3381 a 3403.
Enquist, B., Niklas, K. (2001). Invariant scaling relations across tree-dominated communities. Nature,
410, págs. 655 a 660.
175
Jenkins, J.C., Chojnacky, D.C., Heath, L.S., Birdsey, R.A. (2003). National-Scale Biomass Estimators
for United States Tree Species. Forest Science, 49, págs. 12 a 35.
Keith, H., Barrett, D., Keenan, R. (2000). Review of allometric relationships for estimating woody
biomass for NSW, ACT, Victoria, Tasmania and SA. National Carbon Accounting System Technical
Report No. 5b, Australian Greenhouse Office, Canberra, pág. 111.
Ketterings, Q., Coe, R., van Noordwijk, M., Ambagau, Y., Palm, C.A. (2001). Reducing uncertainty in
the use of allometric biomass equations for predicting above-ground tree biomass in mixed
secondary forests. Forest Ecology and Management, 146, págs. 119 a 209.
Kuyah, S., Dietz, J., Muthuri, C., Jamnadass, R., Mwangi, P., Coe, R., Neufeldt, H. (2012a). Allometric
equations for estimating biomass in agricultural landscapes: I. Aboveground biomass . Agriculture,
Ecosystems and Environment, 158, págs. 216 a 224.
Mokany, K., Raison, R.J., Prokushkin, A.S. (2006). Critical analysis of root:shoot ratios in terrestrial
biomes. Global Change Biology, 12, págs. 84 a 96.
Montagu, K.D., Dűttmer K., Barton, C.V.M., Cowie, A.L. (2005). Developing general allometric
relationship for regional estimates of carbon sequestration—an example using Eucalyptus pilularis
from seven contrasting sites. Forest Ecology and Management, 204, págs. 113 a 127.
Muukkonen, P. (2007). Generalized allometric volume and biomass equations for some tree species
in Europe. European Journal of Forest Research, 126, págs. 157 a 166
Nikilas, K.J. (1995). Size-dependent allometry of tree height, diameter and trunk-taper. Annals of
Botany, 75, págs. 217 a 227.
Ouimet, R., Camiré, C., Brazeau, M., Moore, J.D. (2008). Estimation of coarse root biomass and
nutrient content for sugar maple, jack pine, and black spruce using stem diameter at breast height.
Canadian Journal of Forest Research, 38, págs. 92 a 100.
Picard N., Saint-André L., Henry M. 2012. Manual for building tree volume and biomass allometric
equations: from field measurement to prediction. Organización de las Naciones Unidas para la
Alimentación y la Agricultura, Roma, y Centre de Coopération Internationale en Recherche.
Agronomique pour le Développement, Montpellier, pág. 215.
Parresol, B.R. (1999). Assessing tree and stand biomass: A review with examples and critical
comparisons. Forest Science, 45, págs. 573 a 593
Pastor, J., Aber, J.D. y Melillo, J.M. (1984). Biomass prediction using generalized allometric
regressions for some northeast tree species, Forest Ecology and Management, 7, págs. 265 a 274.
Paul, K.I., Roxburgh, S.R. et.al. (2013).Testing allometric equations for prediction of above-ground
biomass of mallee eucalypts in southern Australia. Forest Ecology and Management (en imprenta).
Paul, K., Roxburgh, S., Raison, J., Lamour, J., England, J. y otros 36 autores (2013). Improved
estimation of biomass accumulation by environmental plantings and mallee plantings using
FullCAM. Final report to the Department of Climate Change and Energy Efficiency, CSIRO,
Australia.
176
Peichl M., Arain M.A. (2007). Allometry and partitioning of above- and below ground tree biomass in
an age-sequence of white pine forests. Forest Ecology and Management, 253, págs. 68 a 80.
Roxburgh, S.H, Paul, K.I, Clifford, D, England, J.R. y R.J. Raison (en revisión). Guidelines for
constructing allometric models for prediction of biomass and carbon sequestration by woody
vegetation. J. Applied Ecology
Schenk, HJ, RB Jackson. (2002). Rooting depths, lateral root spreads, and belowground/aboveground
allometries of plants in water limited ecosystems. Journal of Ecology 90:480-494,
dx.doi.org/10.1046/j.1365-2745.2002.00682.x.
Soares P., Tome M., Skovsgaard J.P., Vanclay, J.K. (1995). Evaluating a growth model for forest
management using continuous forest inventory data. Forest Ecology and Management, 71, págs.
251 a 265.
Snowdon, P. (1991). A ratio estimator for bias correction in logarithmic regressions. Canadian Journal
of Forest Research, 21, págs. 720 a 724.
Sternberg, M., Shoshany, M. (2001) Influence of slope aspect on Mediterranean woody formations: a
comparison of a semiarid and an arid site in Israel. Ecological Research, 16, págs. 335 a 345
Vieilledent, G., Vaudry, R., Andriamanohisoa, S.F., Rakotonarivo, O.S., Randrianasolo, H.Z.,
Razafindrabe, H.N., Rakotoarivony, C.B., Ebeling, J., Rasamoelina, M. (2012). Universal approach
to estimate biomass and carbon stock in tropical forests using generic allometric models.
Ecological Applications, 22, págs. 572 a 583.
West, G.B., Brown, J.H., Enquist, B.J. (1999). A general model for the structure and allometry of plant
vascular systems. Letters to Nature, 400, págs. 664 a 667.
Williams, R.J., Zerihum, A., Montagu, K.D., Hoffman, M., Hutley, L.B., Chen, X. (2005). Allometry for
estimating aboveground tree biomass in tropical and subtropical eucalypt woodlands: towards
general predictive equations. Australian Journal of Botany, 53, págs. 607 a 619.
Xiang, W., Liu, S., Deng, X., Shen, A., Lei, X., Tian, D., Zhao, M., Peng, C. (2011) General allometric
equations and biomass allocation of Pinus massoniana trees on a regional scale in southern China.
Ecological Research, 26, págs. 697 a 711.
Ximenes, F, Gardner, WD & Kathuria, A. (2008). Proportion of above-ground biomass in commercial
logs and residues following the harvest of five commercial forest species in Australia. Forest
Ecology and Management, 256, págs. 335 a 346.
Zapata-Cuartas, M., Sierra, C.A., Alleman, L. (2012). Probability distribution of allometric coefficients
and Bayesian estimation of aboveground tree biomass. Forest Ecology and Management, 277,
págs. 173 a 179
Zianis, D., Mencuccini, M. (2004). On simplifying allometric analyses of forest biomass. Forest
Ecology and Management, 187, págs. 311 a 332.
177
Anexo H
Consideraciones financieras
H1.1 Introducción
Actualmente existen diferentes alternativas para recibir ayuda, ya sea en especie o financiera, con el
fin de contribuir a establecer la preparación para REDD+. En este anexo se abordan las diversas
técnicas y los costos administrativos asociados al establecimiento de un sistema nacional de
vigilancia forestal y a la presentación de informes pertinentes. También se reseñan dos estudios que
describen los costos de establecimiento de los sistemas nacionales de vigilancia forestal de Nepal y
Australia y se describen brevemente los escenarios de apoyo para desarrollar la preparación para
REDD+.
H. 1.1 Elementos de costo
Los costos de establecimiento y funcionamiento de un sistema nacional de vigilancia forestal y los
beneficios de los incentivos financieros de REDD+ a partir de los resultados pueden ser muy
diversos. En general, los costos pueden dividirse en costos de establecimiento (o iniciales) y costos
de funcionamiento (u operacionales o corrientes). Si un país ha mantenido un inventario forestal
nacional durante muchos años, sus necesidades de datos satelitales pueden variar
considerablemente respecto de un país que carece un inventario forestal nacional. Por este y otros
motivos los costos varían mucho en función de las circunstancias nacionales.
A continuación se detallan los elementos de costo de la preparación para REDD+:
a)
Inversión inicial de capital
Los costos de la infraestructura nacional necesarios para establecer la preparación para REDD+
pueden ser difíciles de cuantificar, especialmente debido a que algunos programas de ayudas exigen
pruebas del compromiso del país, como la promulgación de nueva legislación. El Fondo Cooperativo
para el Carbono de los Bosques del Banco Mundial ha estimado los costos de las actividades de
preparación y en promedio superan los 10 millones de dólares de los Estados Unidos por país
(cuadro H1.1).
Los elementos socioeconómicos y de políticas que se desarrollan en el programa del Fondo
Cooperativo para el Carbono de los Bosques de preparación para REDD+ constituyen
aproximadamente dos tercios de estos costos, mientras que el nivel de referencia, el sistema de
vigilancia y la gestión de programas representan un tercio de los costos de establecimiento.
178
Cuadro H1.1. Costos estimados de las actividades de preparación122
Componente de preparación
África
Organización y consulta
Estrategia REDD+
Nivel de referencia
Sistema de vigilancia
Gestión de programas
Presupuesto total medio de la
propuesta de preparación (R-PP)
2286
3889
1319
2572
453
10 518
Costos de preparación
(en miles de USD)
Asia
Américas
1762
3324
1574
5833
126
12 619
2380
2715
1306
2811
31
9244
Porcentaje del presupuesto (%)
Promedio
21
32
13
32
2
-
Máximo
45
60
34
77
17
-
Algunos de los costos asociados a los aspectos técnicos del establecimiento pueden corresponder a:

Instalaciones/espacios/laboratorio para albergar las actividades técnicas (puede utilizarse un
espacio existente). Costo estimado de hasta 1 millón de dólares de los Estados Unidos.

Equipos y programas informáticos (estaciones de trabajo) de teledetección y sistemas de
información geográfica (SIG) (por ejemplo, entre 5 y15 estaciones de trabajo dependiendo de
la zona geográfica, programas informáticos de teledetección como Idrisi/medio/ESRI y
sistema de gestión ArcGIS). Costo estimado de hasta 200 000 dólares de los Estados
Unidos.

Equipos necesarios para realizar mediciones sobre el terreno como vehículos, GPS,
sensores espectrales y grabadoras de datos. Costo estimado de hasta 500 000 dólares de
los Estados Unidos.
Como se indica más adelante, en el apartado de estudios de casos nacionales, los países pueden
encargar a empresas u organizaciones técnicas la elaboración de informes periódicos en lugar de
tener personal dedicado.
b)
Datos de teledetección (datos de uso público, LIDAR aéreo, imágenes de satélite
comerciales)
Este concepto conlleva costos de establecimiento y costos recurrentes. A través del Grupo de
coordinación de datos espaciales del Comité de Satélites de Observación de la Tierra (CEOS), puede
consultarse un gran volumen de datos satelitales sin coste alguno para el usuario (véase el anexo B).
Los datos pueden obtenerse bajo petición o, en algunos casos, descargarse directamente de Internet.
Otros datos pueden encargarse o adquirirse por un precio que depende de diferentes factores, por
ejemplo, un proveedor de datos comerciales puede estar dispuesto a ofrecer descuentos en función
de la cantidad de datos adquiridos. En la experiencia del FCPF, la compra de datos de teledetección
para establecer un nivel de referencia nacional supone alrededor del 10% del costo total de la
preparación para REDD+.
122
De la presentación de A. Lotsch durante la reunión de los autores del documento sobre métodos y orientación y el grupo
consultivo de la Iniciativa Global de Observaciones Forestales celebrada el 7 de febrero de 2013 en Sydney (Australia).
179
Tanto si la utilización de los datos de la teledetección de un país se limita a datos que estén a
disposición del público como a una combinación de datos comerciales y públicos, es probable que
sea necesario disponer de un gran volumen de datos durante la fase inicial para establecer un punto
de referencia y determinar la combinación de datos que mejor se adapta a las necesidades del país.
También es probable que las mismas necesidades anuales de datos se repitan en los años
sucesivos.
c)
Datos terrestres
Este concepto conlleva costos de establecimiento y costos recurrentes. Si un país ha establecido un
inventario forestal nacional, la realización de inversiones adicionales dependerá de si dicho inventario
satisface las necesidades de REDD+ en materia de MRV. Por lo general, para el establecimiento de
un conjunto de datos de referencia a nivel nacional se necesita una combinación de datos satelitales
de alta resolución y mediciones sobre el terreno a fin de validar las extrapolaciones que resulten de la
utilización de datos satelitales de resolución media. Dependiendo de la información existente, puede
ser necesario realizar una cantidad considerable de observaciones nuevas sobre el terreno. Estos
costos se incorporan a los costos correspondientes al nivel de referencia del FCPF indicados
anteriormente.
d)
Costos recurrentes
Los costos recurrentes son, en general, los que se originan para cualquier programa operativo. Será
necesario disponer de:

personal administrativo,

personal para recopilar datos sobre el terreno,

especialistas en sistemas de información geográfica y teledetección (incluida la integración de
la teledetección en las observaciones sobre el terreno).
No es necesario que el personal o los contratistas trabajen en cuestiones de REDD+ de un modo
continuado.
Además, es probable que las instalaciones conlleven gastos de alquiler, suministros, mantenimiento y
seguros.
Los costos de desarrollar un sistema de MRV varían con el tiempo. Los costos de establecimiento
son mayores al principio y pueden variar considerablemente en función del enfoque adoptado y la
cantidad de infraestructura y datos ya disponibles. Los costos corrientes son importantes porque es
necesario repetir las estimaciones para determinar los efectos de las actividades de REDD+ sobre la
variación de las emisiones de gases de efecto invernadero. Durante el diseño inicial del sistema
deben tenerse en cuenta los gastos corrientes, que pueden reducirse mediante una combinación
adecuada de teledetección y observaciones sobre el terreno. Es necesario tener una visión a largo
plazo de los costos y los beneficios para evitar diseños que son más económicos a corto plazo, pero
que resultan más costosos o insostenibles a largo plazo.
180
H1.2 Estudios de casos nacionales
Debido a que las circunstancias pueden variar ampliamente entre los diferentes países participantes,
puede ser útil conocer estudios de casos concretos. Se incluyen dos estudios de casos nacionales.
El primer caso corresponde a la experiencia reciente de Nepal, que ha estimado la biomasa sobre el
suelo utilizando lidares aéreos, datos de teledetección disponibles en el mercado (RapidEye) y
técnicas convencionales sobre el terreno. El estudio de caso fue elaborado inicialmente por el
Departamento de Investigaciones y Estudios Forestales como un análisis de la relación costobeneficio de los enfoques metodológicos diseñados para ayudar a seleccionar una metodología de
REDD+ para la presentación de informes.
El segundo es un resumen de los costos asociados al sistema del inventario nacional de Australia
(anteriormente denominado sistema de contabilización del carbono nacional). Debido a que este
sistema a) hace un amplio uso de datos de teledetección por satélite que podrían obtenerse a través
de Grupo de coordinación de datos espaciales de la Iniciativa Global de Observaciones Forestales y
b) habitualmente supera con éxito los rigurosos exámenes de la CMNUCC, constituye un buen
ejemplo para los países que planean utilizar los recursos de teledetección de la Iniciativa Global de
Observaciones Forestales.
Estudio de caso de Nepal: rentabilidad y exactitud de los inventarios forestales basados en
datos sobre el terreno y LIDAR.
En el marco de REDD+ es importante analizar los costos de vigilancia de los bosques y la exactitud
de las estimaciones de la variación del carbono almacenado en los bosques, ya que el sistema de
MRV se considera una inversión destinada a generar beneficios financieros para los propietarios o los
administradores de los bosques. Las dos consideraciones más importantes son la magnitud de la
inversión y la exactitud de las estimaciones de la variación del carbono almacenado. La selección de
los métodos más rentables y precisos todavía debe mejorarse y requiere estudios comparativos entre
los diferentes métodos de vigilancia forestal.
El Departamento de Investigaciones y Estudios Forestales de Nepal aplicó estos dos métodos de
vigilancia forestal como parte del proyecto de Evaluación de Recursos Forestales (ERF) de Nepal
financiado por Finlandia.
En el primer método, el Departamento de Investigaciones y Estudios Forestales aplicó un programa
de fuentes múltiples asistido por LIDAR (LAMP, por sus siglas en inglés) que estaba basado en
modelos y que integraba una muestra de un 5% de LIDAR, imágenes integrales del satélite RapidEye
y mediciones in situ en 738 parcelas de 12,62 m de radio cada una (situadas en zonas de muestreo
de LIDAR) del Paisaje del Arco Terai de Nepal, una zona de 23 300 km2, entre los meses de marzo y
mayo de 2011 para estimar la biomasa sobre el suelo.
El segundo método, iniciado en enero de 2011, era una Evaluación de Recursos Forestales (ERF) a
partir de fuentes múltiples sobre el terreno. Se trata de un método de vigilancia forestal basado en
diseños que utiliza tecnología espacial, datos auxiliares e inventarios amplios sobre el terreno. Se
designaron sistemáticamente un total de 676 parcelas circulares concéntricas con radios de 20 m, 15
181
m, 8 m y 4 m en la zona del Paisaje del Arco Terai para medir las características de los árboles,
incluidos los atributos necesarios para calcular la biomasa sobre el suelo. También se midieron otras
variables en las parcelas de muestreo.
Los costos de realizar un inventario dependen de los gastos variables y los gastos administrativos o
fijos. Los costos variables dependen de factores como el área de inventario, el grado de exactitud
deseado, el diseño o los métodos aplicados en el inventario y los materiales cartográficos
utilizados. Los costos administrativos o fijos dependen en gran parte de las capacidades financieras,
técnicas, operativas y de gestión de los organismos nacionales que se encargan de la vigilancia
forestal periódica.
Los costos administrativos e iniciales variables de referencia de los dos métodos se calcularon por
separado y se convirtieron a costos unitarios para su comparación. Para la ERF, los costos
administrativos (0,26 USD/ha=54%) eran superiores a los costos iniciales variables (46%), mientras
que para el LAMP los costos administrativos (0,06 USD/ha=21%) eran significativamente inferiores.
Los costos variables iniciales de referencia para la ERF fueron de 0,22 USD/ha mientras que los
costos del LAMP fueron de 0,28 USD/ha.
La ERF resultó comparativamente más rentable que el LAMP en el momento de recopilar datos de
referencia. Sin embargo, posteriormente es necesario acometer tareas de vigilancia de los bosques
en los ciclos sucesivos para actualizar los mapas de los recursos forestales, el estado de los bosques
y las estadísticas conexas. Los costos de los tres ciclos sucesivos de cinco años se obtuvieron a
partir de los conceptos y los gastos variables iniciales actuales calculados. El costo acumulativo de la
ERF de múltiples fuentes aumenta de forma significativa a partir del primer ciclo del inventario y
alcanza 0,88 USD/ha, que es más del doble del costo de 0,43 USD por hectárea del LAMP en el
tercer ciclo. Por lo tanto, el LAMP es el método más rentable para realizar la vigilancia de los bosques
exigida para MRV.
El error medio de un estimador ME (θ) evalúa la calidad de un estimador en términos de su variación
y de la ausencia de errores sistemáticos. Pueden compararse dos o más modelos o enfoques
estadísticos aplicados con la misma finalidad utilizando los valores ME (θ) para verificar la fiabilidad
de dos series de observaciones. A efectos de este estudio, se comparó el método de la ERF basado
en parcelas con el método del LAMP asistido por LIDAR para evaluar su exactitud en la estimación
del promedio de la biomasa sobre el suelo de la región en diferentes escalas espaciales.
Los cálculos de error de los dos métodos demuestran la importancia de tener en cuenta las
circunstancias de cada país a la hora de elaborar criterios nacionales. El error medio de la ERF
estimado para 1 ha es de 6 243,95 toneladas/ha, una cifra increíblemente elevada, aunque disminuye
lentamente con el aumento de la zona estimada y se reduce a 10,6 toneladas/ha cuando la zona
estimada alcanza un tamaño de 350 000 hectáreas. El error medio del método del LAMP es de 13,21
toneladas/ha por cada 100 hectáreas de bosque y este demuestra una exactitud aceptable para
estimar las reservas de biomasa de los bosques en régimen de gestión forestal, como en el caso de
los bosques del Paisaje del Arco Terai, donde el tamaño medio de los bosques comunitarios es de
150 hectáreas. Los resultados ponen de relieve que la diferencia más importante entre los dos
métodos es la resolución espacial. El método del LAMP es más fiable y exacto para extensiones
espaciales menores que los inventarios forestales de fuentes múltiples convencionales.
La conclusión de este estudio es que la elección del método de inventario debería depender de
cuáles son el objetivo del inventario (por ejemplo, MRV o gestión de una industria forestal) y las
variables forestales que se quieren medir. El método de la ERF permite recopilar información sobre
182
un gran número de variables objetivo, desde las características de los árboles hasta la biodiversidad y
el suelo. El método del LAMP comprende muchas menos variables forestales y no puede reemplazar
un inventario de fuentes múltiples. Sin embargo, el LAMP genera estimaciones de las reservas de
biomasa y carbono con alta resolución espacial. Para estimar la biomasa forestal y el carbono
almacenados y establecer una base de referencia para MRV, es preferible utilizar el inventario
asistido por LIDAR porque los costos de seguimientos posteriores son bajos.
Estudio de caso de Australia: el sistema de inventario nacional australiano
En 1998, el Gobierno de Australia estableció el sistema de contabilización del carbono nacional123
para instituir un sistema de contabilidad completa y predicción de las fuentes y los sumideros de las
emisiones de gases de efecto invernadero antropógenas procedentes de las actividades terrestres
del país. El sistema de contabilización del carbono nacional actualmente se denomina sistema del
inventario nacional y estima las emisiones y las absorciones de gases de efecto invernadero a través
de un sistema que combina:

miles de imágenes de satélite que hacen seguimiento del uso y el cambio de uso de la tierra
en toda Australia desde 1972 y que se actualizan anualmente,

mapas mensuales de información climática que registran, entre otros aspectos, las
precipitaciones, la temperatura y la humedad,

mapas de tipos de suelo y de carbono en el suelo,

bases de datos que contienen información sobre las especies de plantas, la gestión de la
tierra y los cambios en la gestión de la tierra a lo largo tiempo,

la modelización de los ecosistemas: el modelo completo de contabilidad del carbono
(FullCAM).
El sistema de MRV australiano utiliza el sistema del inventario nacional para estimar las emisiones de
gases de efecto invernadero relacionadas con el sector de la tierra en sus informes anuales para la
CMNUCC y Kyoto. El conocimiento de los costos de funcionamiento de un sistema nacional de
contabilidad está bien establecido y es conforme con los estrictos requisitos de presentación de
informes de la CMNUCC.
Se necesitan aproximadamente 220 imágenes Landsat para cubrir totalmente las áreas de bosque de
Australia. Aunque los datos pueden utilizarse gratuitamente, existen costos asociados a las fases de
tratamiento previo como el registro y la calibración, el enmascaramiento de nubes y la garantía de
calidad de cada escena Landsat. A continuación, estas imágenes se unen en un mosaico de piezas
del tamaño apropiado y se clasifican para generar una serie cronológica coherente de datos de las
zonas forestales y no forestales. Los costes anuales asociados al proceso ascienden a
aproximadamente 400 000 dólares de los Estados Unidos. Estos trabajos se subcontratan, ya que no
es necesario disponer de capacidades especializadas de teledetección a tiempo completo para un
trabajo que se concentra en un período de aproximadamente tres meses.
123
http://www.climatechange.gov.au/sites/climatechange/files/files/climate-change/nger/nga-factsheet1.pdf
183
A continuación, el producto se procesa para reflejar las variaciones de anteriores evaluaciones
nacionales utilizando los recursos proporcionados por los asociados del programa y los
programadores informáticos de la Organización de Investigaciones Científicas e Industriales del
Commonwealth (CSIRO) de Australia. La relación con esta organización se ha mantenido de forma
continuada y contribuye en diferentes productos; sin embargo, se estima que este componente
requiere 0,5 en equivalente a tiempo completo por año.
La extensión de los bosques y el cambio en los datos se comunican al Gobierno australiano y, a
continuación, estos se analizan para identificar las variaciones de origen antropógeno. Esta tarea
requiere un conocimiento sólido de la normativa en materia de presentación de informes
internacionales. Cuando se necesita más información para confirmar estas conclusiones, el Gobierno
subcontrata evaluaciones sobre el terreno o la adquisición de datos de teledetección de alta
resolución. Hasta la fecha, el programa ha adquirido datos de alta resolución para realizar
comprobaciones de validación de zonas de alta prioridad y coberturas aparte para obtener imágenes
que se utilizan en una serie de programas de gestión de la tierra relacionados. El acceso a estos
datos permite realizar las tareas cruciales de control de calidad y verificación de superficies extensas
de un modo rentable.
Actualmente, en el sistema del inventario nacional australiano trabajan más de 20 empleados que
también participan en una amplia gama de programas y políticas nacionales relacionados que se han
diseñado utilizando el mismo marco. Australia ha elaborado un sistema de modelización compatible
con las estimaciones descritas en el procedimiento 3 del Nivel 3 que requiere la participación de
programadores informáticos y el apoyo de funcionarios científicos y oficiales de políticas con
experiencia en la modelización del carbono de los bosques, así como técnicos expertos que hacen
aportaciones espaciales al modelo.
El equipo mínimo necesario en una institución de MRV para elaborar una contabilidad de las
emisiones de gases de invernadero para el sector de la tierra sería de alrededor de 7 empleados a
tiempo completo. Sin embargo, como en cualquier institución, también sería necesario disponer de
acuerdos generales de gobernanza, incluido apoyo para la gestión de contratos y adquisiciones.
Los costos de establecimiento inicial entre 1998 y 2000 se estimaron en 10,5 millones de dólares de
los Estados Unidos. Los costos de establecimiento comprendían la elaboración y la documentación
de directrices, metodologías y programas informáticos a cargo de instituciones de investigación, así
como la adquisición de datos de alta resolución y estudios sobre el terreno para establecer una base
de referencia.
H1.3 Apoyo internacional para la preparación para REDD+
La base de datos de coordinación de voluntarios de REDD+ establecida por la Asociación
REDD+124 en 2008 contiene una lista de los países donantes y los países receptores, así como las
organizaciones internacionales que actualmente prestan apoyo activo a las actividades de REDD+,
entre ellas las dos iniciativas en las que han participado el mayor número de países hasta la fecha.
Estas son:
124
http://reddpluspartnership.org/es/
184
Reducción de Emisiones causadas por la Deforestación y la Degradación de Bosques de las
Naciones Unidas (ONU-REDD). El programa ONU-REDD (http://www.un-REDD.org/) fue
establecido en 2008 por la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la
Agricultura, el Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo y el Programa de
Naciones Unidas para el Medio Ambiente. Actualmente, el programa apoya las actividades
de preparación para REDD+ en 46 países asociados de África, Asia y el Pacífico y América
Latina.
Fondo Cooperativo para el Carbono de los Bosques del Banco Mundial
El
Fondo
Cooperativo
para
el
Carbono
de
los
Bosques
(FCPF)
(http://www.forestcarbonpartnership.org/) es un organismo multinacional que elabora métodos de
demostración conceptual para los países que se preparan para REDD+. El FCPF proporciona apoyo
financiero y en especie a un conjunto de países dotados de bosques que se han comprometido a
participar en un proceso gradual de preparación para REDD+. Hasta la fecha, 36 países han suscrito
un acuerdo con el FCPF.
En el 19º período de sesiones de la Conferencia de las Partes, los países reconocieron que el Fondo
Verde para el Clima desempeñará un papel crucial en la canalización de recursos financieros hacia
los países en desarrollo y en la catalización de financiación para el clima y alentaron la celebración de
reuniones voluntarias anuales de los países y las organizaciones en asociación con las reuniones de
la CMNUCC a partir de diciembre de 2014.
185
Figuras
Capítulo 1
Decisiones sobre el diseño
Servicios de la GFOI
Suministro de datos
Responsabilidad de los países
Capítulo 2
Estimación de las emisiones y
absorciones
Orientación metodológica
Desarrollo de la capacidad
Transparencia
Exactitud
Capítulo 3
Suministro de datos para estimar
las emisiones y absorciones
Investigación y desarrollo
Integridad
Coherencia
Capítulo 4
Presentación de informes
Comparabilidad
Figura 1: Estructura del documento
Las flechas grises indican que los países continuarán mejorando y adaptando sus procesos de
incorporación e integración de datos a medida que evolucionen las tecnologías y las capacidades, en un
proceso de mejora constante, por ejemplo, mediante el cambio hacia métodos más sofisticados (de
nivel superior) del IPCC.
1.
Esto dependerá de la proporción de emisiones del sector agrícola (véase el análisis de categorías
esenciales en la sección 1.2). Se puede realizar un ensayo para determinar si será un sector esencial el
que utilizará métodos de nivel 1.
2.
Probablemente se necesite un sistema más avanzado que el de nivel 1 para promover los
objetivos de mitigación y generación de créditos.
3.
Además de la presentación de informes concernientes a la CMNUCC, existen otros motivos
para desarrollar un sistema de medición, notificación y verificación (por ejemplo, medición y
notificación de la eficacia de la política medioambiental u otros requisitos internacionales de
notificación). En caso de que el sector agrícola no fuera una categoría esencial y no se necesitara un
sistema de medición, notificación y verificación para otros fines, se aplicaría el nivel 1.
4.
La notificación subnacional y a nivel de proyecto debería ser coherente con las estimaciones
nacionales, y documentar de qué manera se obtienen y se calculan los datos en apoyo mutuo.
186
5.
Algunos ejemplos de requisitos generales (además de los especificados en la nota 3) incluyen:
consideración de la posibilidad de incorporar actividades del sector agrícola más amplias;
salvaguardias medioambientales y sociales, planificación del uso de la tierra, etc.
¿Es el sector agrícola una fuente esencial de emisiones en su país? (1)
¿Se podrá utilizar alguna reducción para lograr los objetivos de mitigación o como créditos en el
futuro? (2)
¿Necesita usted un sistema más avanzado por otros motivos? (3)
¿Desea usted que el sistema notifique las estimaciones nacionales y los proyectos de apoyo? (4)
¿Desea usted que el sistema sea más amplio que las emisiones? (5)
¿Desea usted realizar análisis de situaciones hipotéticas? (por ejemplo, para los niveles de referencia,
REDD+)
Considere el enfoque 3, nivel 3
Considere el enfoque 2, nivel 2, o el enfoque 3 nivel 2
Nivel 1
(véanse las directrices del IPCC 2006)
Figura 2: Resumen de los factores esenciales pertinentes al diseño del sistema y a la selección del nivel
y el enfoque que se utilizarán para estimar los gases de efecto invernadero.
Inicio
¿Planea usted realizar
un seguimiento o
localización de
actividades o factores
impulsores de REDD+
¿Cuenta su país con un inventario forestal
nacional?
187
¿Planea usted realizar
un seguimiento o
localización de
actividades o factores
impulsores de REDD+
mediante datos
espacialmente
explícitos?
¿Permiten los datos del
inventario forestal
nacional consignar las
actividades de REDD+
y los reservorios de
carbono con la
precisión necesaria?
mediante datos
espacialmente
explícitos?
¿Desea usted establecer
un inventario forestal
nacional para otros
fines de gestión de
recursos forestales?
Considere el inventario
forestal nacional como
una fuente de factores y
otros parámetros de
emisión y absorción, o
como datos para
evaluar la exactitud de
los mapas de los
bosques y ecosistemas
típicos de su país
Obtenga datos de la
actividad
¿Puede ser eficaz en
función de los costos el
muestreo conjunto para
identificar las
actividades de REDD+
y los datos sobre
reservorios de carbono?
Obtenga factores y
otros parámetros de
emisión y absorción
correspondientes a los
estratos de datos de la
actividad
Desarrolle un
inventario forestal
nacional sobre esta base
Utilice el método de
variación de las
reservas para
cuantificar las
emisiones y
absorciones de CO2-e
Utilice el método de
ganancias y pérdidas
para cuantificar las
emisiones y
absorciones de CO2-e
188
Figura 3: Árbol de decisión para orientar la selección del método de estimación de las emisiones y
absorciones de CO2, dependiente de la existencia o no de un inventario forestal nacional en un país.
Obsérvese que, generalmente, un inventario forestal nacional solo admitirá la estimación de variaciones
en los reservorios de carbono en la biomasa y no en otros reservorios de carbono.
Estratificar la superficie forestal
nacional (por ejemplo, bosque
primario, bosque natural
modificado y bosque plantado, y
cualquier sustrato)
Secciones 3.5/3.6 del
documento sobre métodos y
orientación
Obtener densidades medias de
carbono en la biomasa para el
estrato identificado
Sección 3.9 del documento
sobre métodos y orientación
Estimar la superficie convertida
de un estrato/uso de la tierra, a
otro
Secciones 3.5/3.6/3.7 del
documento sobre métodos y
orientación
Deforestación
¿Ha habido un cambio de uso de
las tierras?
Desarrolle una estimación de
emisión por deforestación
Véanse las respectivas
secciones de las Directrices del
IPCC de 2006 para los
Degradación
Estime el cambio anual en
CBMNF
Sección 3.7 del documento
sobre métodos y orientación
Estime el cambio anual a largo
plazo (LR) de la densidad media
de carbono en los bosques
plantados.
Recuadro 5 del documento
189
inventarios nacionales de gases
de efecto invernadero
enumeradas en el cuadro 1
sobre métodos y orientación
Estime la transferencia anual de
superficies de bosque primario a
bosque natural modificado:
ΔAPF>MNF
Sección 3.5 del documento
sobre métodos y orientación
Estime la transferencia anual de
superficies de bosque primario a
bosque plantado: ΔAPF>PlantF
Sección 3.5 del documento
sobre métodos y orientación
Estime la transferencia anual de
superficies de bosque natural
modificado a bosque plantado:
ΔAMNF>PlantF
Sección 3.5 del documento
sobre métodos y orientación
Estime las emisiones anuales de
CO2 derivadas de la degradación
(CO2degrad)
Ecuación 1 del MGD
documento sobre métodos y
orientación
Figura 4: diagrama del proceso para estimar las emisiones derivadas de la deforestación y la
degradación
190

TUNE IN & TUNE UP - San Joaquin Valley Air Pollution Control District

La capacidad de carga

descargar aquí

Tríptico - Universidad Juárez del Estado de Durango

Anuncio de 29 de enero de 2015 por el que se hace pública la

8-dayINTER:Maquetación 1.qxd

Instrucciones - Universidad de Pamplona

jornada de puertas

Lista de información para INDCs Partes Conviene en que la

REGISTRO DE HUELLA DE CARBONO