PROGRAMA NACIONAL DE DESARROLLO HUMANO - DEPARTAMENTO NACIONAL DE PLANEACIÓN
INSTITUTO DE INVESTIGACIÓN DE RECURSOS BIOLÓGICOS ALEXANDER VON HUMBOLDT
PROGRAMA DE LAS NACIONES UNIDAS PARA EL DESARROLLO
Convenio de Cooperación Técnica IAVH 05-008CE - PNUD SUBCOl01350001
PROGRAMA
NACIONAL
DE DESARROLLO
HUMANO
Departamento Nacional de Planeación
PONTIFICIA
UNIVERSIDAD
lA VERIANA
Departamento de Economía
INSTITUTO DE INVESTIGACIÓN
DE RECURSOS
BIOLÓGICOS
ALEXANDER
VON HUMBOLDT
Proyecto Conservación y Uso Sostenible de la Biodiversidad de los Andes Colombianos
Sistema de Indicadores de Seguimiento de la Política de Biodiversidad
Laboratorio de Biogeografla y Análisis Espacial
Estudio sobre Indicadores Sintéticos de la Biodiversidad
Informe Final
Ecosistemas en los Andes Colombianos:
Conservación y degradación del bosque natural subandino
Alfredo Sarmiento": Guillermo Rudasb.J Darwin Marcelo: Liliana Claudia Delgado"
Indicadores biogeográficos: Dolors Armenteras" Nelly Rodriguez" Mónica Morales"
Asesoría en política de biodiversidad: Francisco Alberto Galánf
Apoyo estadístico: Claudia Chacon' Carlos Eduardo Alonso'
Apoyo en indicadores: Nestor Ortiz" Alexander Rincán" Néstor Ricardo Bemal'
Bogotá,
[O de julio de 2006
"Director del estudio bCoordinador técnico 'Investigadores Programa Nacional de Desarrollo Humano
dInvestigador Universidad Javeriana "lnvestígadores Instituto Humboldt 'Consultor
Ecosistemas en los Andes Colombianos:
Conservación y degradación del bosque natural subandino
Tabla de Contenido
l.
In trod u cción
2.
Ecosistemas
2.1.
2.2.
2.3.
3.
humana:
1
antecedentes
5
analíticos ...................•..........................................................
5
7
La afectación de la biodiversidad y el bienestar humano
El paisaje, lafragmentación de los ecosistemas y la resiliencia
Crecimiento económico, instituciones y medio ambiente
Los ecosistemas
3.1.
3.2.
3.3.
4.
y actividad
'" ......................................................................................................•....•.......
y la biodiversidad
en Colom bia
14
La btodtversidad y la degradación de los ecosistemas
La política de conservación y uso sostenible de la biodiversidad
La política de conservación de la biodiversidad y las áreas protegidas
Relación entre ecosistemas
4.1.
1O
naturales
y actividades
humanas:
marco metodológico ..............•............•...... 24
Medición y análisis de ecosistemas
24
4.2.
Indicadores sintéticos de estado de los fragmentos
4.2.1.
Indicadores sintéticos y análisis de componentes principales
4.2.2.
Indicador de estado e indicador de cambio de estado del fragmento
a)
Indicador de estado del fragmento
en un momento t determinado
b}
Indicador de cambio en el estado del fragmento en un período
tI;:/' J
IIi~t·~;I)J
4 3.
Modelos de impacto de actividades antropicas
4.3. l.
Modelos de análisis previos
a)
Curva ambiental de Kuznets
b)
Modelos logísticos m ult inomiales
c)
Modelos jerárqu icos multinivel
4.3.2.
Modelos seleccionados para el análisis
a)
Modelos lineales en primeras diferencias
b)
Modelos jerárquicos lineales en primeras diferencias
e)
Modelosjerárquicos
de corte transversal
S.
Indicadores
14
19
21
sintéticos del bosque natural
subandino
25
26
29
29
30
31
31
31
34
35
35
35
37
38
en Colombia
40
5.1.
Variables constitutivas (componentes) de los índices sintéticos del bosque subandino
40
5.2.
Índice de estado de los fragmentos
40
5.3.
Índice de cambio de estado de losfragmentos
5.4.
Comportamiento
(/985 y 2000)
entre 1985 y 2000
44
del índice de estado del ecosistema (/985-2000)
46
6.
Análisis de relaciones
funcionales:
aplicación
de modelos y resultados ..•....•...............................................
6.1.
Variables explicativas de los modelos analíticos
6.1.1.
Indicadores de presión antrópica
6.1.2.
Indicadores de respuesta de política
6.1. 3.
Indicadores de contexto geográfico y socioeconómico
52
52
54
56
58
6.2.
Modelos de corte transversal: índice de cambio de estado vs. presiones. respuestas y contexto .. 61
6.2. J.
Variables asociadas al índice de cambio en el estado de losfragmentos (/CEF)
61
6.2.2.
Resultados econométricos de los modelos de corte transversal..
64
a)
Efectos de las variables de presión antrópica en la conservación del bosque natural.
64
b)
Efectos de las variables de contexto en la conservación del bosque natural.
67
e)
Efecto de las variables de respuesta de política
68
6.3.
Modelos en primeras diferencias: índice de estado vs. presiones, respuestas y contexto
6.3. J.
Variables de los modelos en primeras diferencias
6.3.2.
Resultados econométricos de los modelos en primeras diferencias
a)
Efectos de las variables de presión antrópica en la conservación del bosque natural
b)
Efectos de fas variables de contexto en el deterioro del bosque natural.
c)
Efecto de las variables de respuesta de política
7.
Síntesis de resultados,
conclusiones
y recomendaciones
69
69
72
72
74
75
.........•.......................................•..............................
76
7. J.
Síntesis metodológica
76
7.2.
Conclusiones sobre conservación y degradación del bosque natural.:
79
7. 3.
Conclusiones y recomendaciones
83
7.4.
Comentarios y recomendaciones finales
metodológicas
85
Refe ren cías B ibliográ ficas
87
Anexos
Anexo
Anexo
Anexo
Anexo
1.
II.
IIJ.
IV.
Síntesis de las variables empleadas en los modelos de análisis (Bases completas)
Pruebas de linealidad de las variables explicativas de los modelos de análisis
Pruebas normalidad de los residuos
Base de datos indicadores sintéticos
ii
Ecosistemas en los Andes Colombianos:
Conservación y degradación del bosque natural subandino
1. Introducción
Dentro de los objetivos fijados por el Convenio sobre la Diversidad Biológica se destaca la
conservación in situ de la biodiversidad. En esta dirección se propone combinar el
establecimiento de sistemas de áreas protegidas, la fijación de medidas especiales para
conservar la diversidad biológica, la protección de ecosistemas y hábitat naturales, el
mantenimiento de las especies en entornos naturales y la promoción de un desarrollo
sostenible en zonas adyacentes a las áreas protegidas. El Convenio resalta también la
necesidad de identificar y hacer seguimiento a los procesos y actividades que puedan tener
efectos perjudiciales importantes sobre la conservación y utilización sostenible de la
diversidad biológica (Naciones Unidas. 1992)
A su tumo el Órgano Subsidiario de Asesoramiento Científico, Técnico y Tecnológico del
mismo Convenio recomienda que se adelanten procesos de investigación científica sobre la
biodiversidad con base en modelos de análisis de los diferentes factores que la afectan, con
miras a entender los acontecimientos y orientar las decisiones de política a partir de las
predicciones que se puedan hacer en distintos escenarios futuros (CBD-SBSTTA, 1997)
En consistencia con estos mandatos universales, el Instituto Alexander von Humboldt se ha
comprometido con la estructuración de un Sistema de Indicadores de Seguimiento de la
Politica de Biodiversidad en Colombia y en la consolidación de su Laboratorio de
Biogeografia y Análisis Espacial. Iniciativas éstas orientadas a asumir, entre otros, aquellos
retos relacionados con la evaluación de los factores antrópicos que afectan las condiciones
de existencia de los ecosistemas naturales y de la biodiversidad contenida en ellos. Y a
aportar elementos de juicio soportados en el conocimiento científico que propendan por la
consolidación en el país de los distintos componentes de la Política Nacional de
Biodiversidad.
Por otra parte el Programa Nacional de Desarrollo Humano ha concentrado sus esfuerzos
en consolidar la capacidad nacional y regional de diseñar y evaluar los programas sociales
dentro de la óptica del desarrollo humano. En particular ha dedicado especial atención a la
evaluación de los logros y resultados de las políticas públicas mediante la medición
científica y la valoración política.
Aunando esfuerzos alrededor de su mutuo interés por avanzar el desarrollo del
conocimiento sobre temas ambientales y sociales, el Instituto Humboldt y el Programa
Nacional de Desarrollo Humano han venido trabajando conjuntamente en dirección a la
estructuración de sistemas de indicadores y métodos analíticos que aporten al seguimiento y
la evaluación de la Política Nacional de Biodiversidad en el país. En esta oportunidad, en el
marco del Proyecto Conservación y Uso Sostenible de la Biodiversidad de los Andes
Colombianos auspiciado por el Global Environmental Facility (GEF) y el Banco Mundial,
se comprometieron a trabajar en función de un objetivo básico: avanzar en la construcción
metodológica de un sistema de indicadores sintéticos que reflejen el estado y los cambios
de los ecosistemas naturales; y probar la capacidad de estos indicadores para ser
incorporados dentro de procesos de modelación analítica de relaciones funcionales entre las
actividades antrópicas y el comportamiento de los ecosistemas como soportes de la
biodi versidad.
A partir de los resultados del análisis biogeográfico condensados en el Mapa de
Ecosistemas del los Andes en Colombia (1985 y 2000) elaborado por el Laboratorio de
Biogeografía y Análisis Espacial del Instituto Humboldt, con los aportes del Sistema de
Indicadores de Seguimiento de la Política de Biodiversidad del mismo Instituto, y con el
apoyo técnico del Departamento de Economía de la Universidad Javeriana, el Programa
Nacional de Desarrollo Humano se concentró en los siguientes procesos requeridos para
alcanzar el objetivo planteado:
•
Revisión de antecedentes metodológicos centrados en el análisis del
comportamiento de los ecosistemas y de las relaciones existentes entre la
actividad humana y los procesos de conservación y degradación de la
biodiversidad.
•
Articulación de información georreferenciada del Mapa de Ecosistemas de los
Andes en Colombia (1985-2000) disponible para medir el estado del bosque
natural subandino, construyendo índices que sintetizan en una sola medida
diversas característica de tamaño, forma y calidad del ecosistema natural y de
las intervenciones antrópicas que lo transforma.
• Identificación
y medición de indicadores de presiones antrópicas que se ejerce
sobre el ecosistema natural, tendiendo a generar procesos de degradación del
bosque natural; e indicadores de respuestas de política orientadas a atenuar las
presiones negativas y propender por la protección y la conservación del
ecosistema en su estado natural.
•
Construcción y aplicación de modelos analíticos susceptibles de ser
empleados para medir y analizar las relaciones existentes entre las presiones
antrópicas y las respuestas de política, y el comportamiento de los
ecosistemas naturales y la evolución de su estado a lo largo del tiempo.
Aplicando métodos estadísticos de análisis de componentes principales se procedió a la
construcción de dos tipos de indicadores sintéticos asociados a los fragmentos de bosque
subandino: indicadores que reflejan el estado de los distintos fragmentos de este
2
ecosistema en cada uno de los momentos del periodo de análisis (los años 1985 y 2000); e
indicadores que reflejan los cambios en el estado de cada fragmento durante el mismo
período.
Para la construcción de estos indicadores se partió de identificar como unidad básica de
análisis cada uno de los fragmentos de bosque natural existentes en el momento inicial del
período (año 1985) Se identificó en primer lugar el tamaño de cada uno de estos fragmentos
en este año base, para compararlo con su tamaño al final del período (año 2000); e
identificar el área de bosque natural que había sido intervenida por actividades humanas
durante este período. Por otra parte se analiza en qué porción de esta área intervenida se
encuentran algunos relictos de bosque natural o actividades orientadas a la reforestación,
para construir un indicador de intensidad de la intervención humana: la relación entre esta
área con algún remanente y el área total intervenida. Finalmente se construyó un indicador
de forma del fragmento de bosque natural, antes y después de la intervención antrópica,
expresado como la relación entre el perímetro y el área del fragmento. Este indicador es
recomendado por la literatura especializada para reflejar una condición menos favorable
para la biodiversidad, a medida que se incrementa la irregularidad del borde del fragmento
de hábitat natural en donde viven las especies: a mayor irregularidad del borde, se presenta
una menor posibilidad de movimiento de las especies que allí viven por la menor
conectividad del territorio con cobertura vegetal natural.
De esta forma se establecieron indicadores de estado del fragmento para cada uno de los
dos momentos del período de estudio, sintetizando en una sola medida el tamaño del
bosque natural, el índice de forma y el índice de intensidad de la intervención antrópica en
cada uno de estos momentos. Por otra parte se construyeron indicadores de cambio de
estado del fragmento, sintetizando en una sola medida el cambio en el tamaño de bosque
natural durante el período, el cambio en el índice de forma y el cambio en la intensidad de
la intervención antrópica.
Los indicadores de estado y de cambio de estado de los fragmentos se modelaron entonces
pare analizar su comportamiento, en relación con las variaciones en los índices de presión
antrópica y de las medidas de respuesta de la política orientada a la conservación del
ecosistema natural. Igualmente se incluyeron dentro de estos modelos otros factores
geográficos y socioeconómicos, los cuales pueden incidir para atenuar o acelerar las
variaciones en el estado de los fragmentos. Y finalmente, teniendo en cuenta los distintos
niveles de agregación de la información disponible (a nivel de fragmento, a nivel municipal
ya nivel departamental), se optó por aplicar modelos relacionales de tipo jerárquico.
Teniendo en cuenta estas consideraciones se procedió entonces a aplicar modelos
jerárquicos de corte transversal para analizar la relación existente entre los índices de
cambio de estado de los fragmentos de bosque natural durante el período de estudio, por
una parte, y los índices que reflejan las presiones antrópicas, las medidas de respuesta y
otros factores de contexto en un momento determinado, por otra. Además se aplicaron
modelos jerárquicos en primeras diferencias, los cuales relacionan el cambio en los
indicadores de estado de los fragmentos al pasar del inicio al final del período de análisis,
con las diferencias de cada uno de los indicadores de presión antrópica, de respuesta de
política y de contexto entre estos dos mismos momentos.
3
Dentro de los principales resultados de esta rnodelación analítica se destaca un menor valor
esperado de los índices de degradación del bosque natural subandino en aquellos
fragmentos de bosque que se encuentran localizados en un área protegida dentro del
Sistema de Parques Naturales Nacionales. Además se prueba la hipótesis de que el valor
esperado de la degradación de este bosque natural es menor en aquellas regiones de mayor
consolidación de las empresas de agua potable y saneamiento básico, encargadas de velar
por la protección y conservación de las cuencas hidrográficas que las abastecen. Por otra
parte se confirma el hecho de que existe mayor posibilidad de encontrar mayores niveles de
degradación del bosque natural en aquellos municipios en donde se concentran las mayores
áreas de cultivos ilícitos. Y por último se detecta que la probabilidad de encontrar
fragmentos de bosque degradado es menor en los municipios con mayor intensidad de los
conflictos violentos; esto posiblemente explicado por la disminución de las presiones sobre
los bosques naturales al presentarse problemas de desplazamiento de la población y
recesión de la actividad productiva en las áreas rurales.
*
*
*
Los resultados de este ejercicio analítico se presentan a continuación en la siguiente
secuencia: inicialmente, en las secciones segunda y tercera, se reseñan algunos aspectos de
contexto del objeto de estudio, en términos del análisis de las relaciones entre los
ecosistemas naturales y la acción humana y la forma como se han abordado estas relaciones
en el caso específico de Colombia; en la siguiente sección se presenta el modelo
metodológico aplicado en este estudio, tanto para la construcción de los indicadores
sintéticos del estado de la biodiversidad como para la estructuración de los modelos
analíticos finalmente aplicados; a continuación, en la sección quinta, se presentan los
procesos metodológicos aplicados y los resultados obtenidos para la construcción tanto de
los indicadores de estado del bosque subandino, como de las variables explicativas
requeridas para la construcción de los modelos de análisis; y la sección sexta presenta a su
tumo los resultados estadísticos de los distintos tipos de modelos de análisis aplicados,
contrastando los alcances y limitaciones de cada una de las alternativas metodológicas
seleccionadas. Finalmente en la última sección se presenta una síntesis del proceso
metodológico aplicado para llevar a cabo el estudio, acompañada de una síntesis de
resultados, conclusiones y recomendaciones derivadas del mismo.
4
2. Ecosistemas y actividad humana: antecedentes analíticos
El estudio de las relaciones entre el estado de los ecosistemas y la actividad antrópica ha
ocupado la atención de un gran número de analistas a nivel mundial durante los últimos
años. Este creciente interés ha gestado un proceso analítico en el que es de particular
importancia identificar y construir indicadores que reflejen el estado y los cambios de los
ecosistemas naturales, al tiempo que permitan medir indirectamente las condiciones de
existencia de la biodiversidad.
Esta sección hace referencia a los esfuerzos realizados en esta dirección. En primer lugar se
reseña brevemente cómo ha venido evolucionando la percepción sobre las relaciones
existentes entre la biodiversidad, los servicios que brindan los ecosistemas naturales y el
bienestar humano. A continuación se identifican algunos aspectos de carácter técnico
relacionados con las formas de medir y analizar el comportamiento de los ecosistemas.
Finalmente se enmarca este trabajo de investigación en una discusión central: las relaciones
existentes entre la calidad del medio ambiente, y de la biodiversidad en particular, con los
procesos de desarrollo económico.
2.1. La afectación de la biodiversidad y el bienestar humano
La Comisión Brundtland postula la necesidad de propender por un desarrollo sostenible,
desde entonces, se ha insistido en que el medio ambiente y el desarrollo no son desafíos
independientes y que, por el contrario, estos dos conceptos están inexorablemente
vinculados entre sí: de un lado, el desarrollo no puede mantenerse sin tener en cuenta el
deterioro de su base natural; y de otro lado, el medio ambiente no puede ser protegido si el
crecimiento económico no permite asumir los costos derivados de este deterioro (WCED,
1987)
La biodiversidad" puede considerarse como el fundamento de la vida humana en el sentido
en que la supervivencia del ser humano y de todas las demás especies depende de ella.
Actividades productivas como la agricultura, la ganadería, la pesca y la acuicultura, la
producción marina, la madera, la producción de medicinas y el turismo son algunos
ejemplos de la importancia de la biodiversidad en la vida del ser humano. Sumado a los
incontables beneficios directos que de ella emanan, la biodiversidad genera una gran
cantidad de beneficios indirectos al manifestarse, por ejemplo, en la actividad biológica de
Definida por el Convenio sobre la Diversidad Biológica como "la variabilidad de organismos vivos de
cualquier fuente, incluidos entre otras cosas, los ecosistemas terrestres y marinos y otros ecosistemas
acuáticos y los complejos ecológicos de los que forman parte; comprende la diversidad dentro de cada
especie, entre las especies y de los ecosistemas" (Naciones Unidas, /992)
a
5
hongos y microorganismos del suelo, procesos esenciales para el desarrollo de plantas y los
ciclos de vida que sustentan (Ferreira y Fandiño, 1998)
De otro lado, el ecosistema se define corno una porción de espacio geográfico definido e
identificado corno la confluencia de una asociación de clima, geoformas, substratos,
comunidades, biotas y usos antrópicos específicos (Chaves y Arango, 1998/. Este concepto
de ecosistema implica una unidad funcional materializada en un territorio la cual se
caracteriza por presentar una homogeneidad en sus condiciones biofisicas y antrópicas;
puede ser representada en un mapa como un paisaje fisiográfico y su concepto es aplicable
en diferentes niveles de resolución.
Millennium Ecosystem Assessment" resalta que los ecosistemas summistran múltiples
servicios a la población: servicios de provisión de alimentos, fibras, recursos genéticos,
productos bioquímicos yagua; servicios de regulación de la calidad del aire, el clima, el
agua, las enfermedades, la polinización y los riesgos naturales; servicios culturales tales
como los valores espirituales y religiosos, estéticos y recreativos. Insiste entonces en que el
bienestar humano se relacione con la biodiversidad en la medida que los cambios en la
biodiversidad afectan la capacidad de los ecosistemas para suministrar estos servicios y
para recuperarse de las perturbaciones generadas por la actividad humana (MA, 2005)
Tornando como punto de partida el reconocimiento de que todas las personas del mundo
dependen por completo de los ecosistemas del planeta y de los servicios que éstos
proporcionan, Millennium Ecosystem Assessment formula las siguientes conclusiones
básicas (MA, 2005):
•
En los últimos 50 años los seres humanos han transformado los ecosistemas
más rápida y extensamente que en ningún otro período de tiempo comparable
de la historia humana, en gran parte para resolver rápidamente las
demandas crecientes de alimento, agua dulce, madera, fibra y combustible
(..) generado una pérdida considerable y en gran medida irreversible de la
diversidad de la vida sobre la Tierra.
• Los cambios realizados en los ecosistemas han contribuido a obtener
considerables beneficios netos en el bienestar humano y el desarrollo
económico, pero estos beneficios se han obtenido con crecientes costos
consistentes en la degradación de muchos servicios de los ecosistemas, un
mayor riesgo de cambios no lineales, y la acentuación de la pobreza de
algunos grupos de personas (..)
El Convenio sobre la Diversidad Biológica define el ecosistema como un complejo de comunidades
vegetales. animales y de microorganismos, y su medio no viviente que interactúan como unidad funcional.
b
Iniciativa que congrega un panel de expertos convocados por Naciones Unidas para revisar el estado del arte
en el manejo de la biodiversidad mundial
e
6
•
La degradación de los servicios de los ecosistemas podría empeorar
considerablemente durante la primera mitad del presente siglo y ser un
obstáculo para la consecución de los Objetivos de Desarrollo del Mileniod
•
El desafio de revertir la degradación de los ecosistemas y al mismo tiempo
satisfacer las mayores demandas de sus servicios puede ser parcialmente
resuelto (...) pero ello requiere que se introduzcan cambios significativos en
las políticas, instituciones y prácticas. cambios que actualmente no están en
marcha (...)
En el contexto de estas preocupaciones, el presente trabajo está orientado a aportar
elementos de juicio sobre los factores que han incidido sobre los procesos de degradación
del ecosistema de bosque natural en los Andes de Colombia y sobre los efectos de las
políticas de conservación de la biodiversidad en esta región del país.
2.2. El paisaje, lafragmentación
de los ecosistemas y la resiliencia.
Los conceptos de paisaje y de ecología del paisaje juegan un papel fundamental en el
análisis de los ecosistemas y de la biodiversidad. Forman & Godron (1981) definen el
paisaje como un área terrestre heterogénea compuesta de un conjunto de ecosistemas
interactivos que se repiten en forma similar, a lo largo de un área dada. En términos de
Zonneveld (1995) el paisaje es la unidad mínima cartografiable que permite indicar
espacialmente los principales componentes de un ecosistema.
Siguiendo a Forman & Godron (1981), a la ecología del paisaje corresponde el estudio de
los atributos de la tierra en su calidad de elementos del ecosistema y de los procesos que los
relacionan, incluyendo e! estudio de variables claves que pueden ser controladas por e!
hombre. De cuerdo a estos autores, la ecología de! paisaje o geoecología abarca como
objeto de estudio la identificación de los patrones de heterogeneidad espacial, su
caracterización y los cambios a través del tiempo.
Según McGarigal & Marks (1995) la ecología del paisaje analiza los patrones del paisaje,
la interacción entre los fragmentos existentes en el paisaje y la manera en que los patrones y
las interacciones cambian en el tiempo. Según los autores, en lo fundamental el estudio de
la ecología del paisaje parte de la premisa que los patrones de los elementos del paisaje
(fragmentos) influyen fuertemente los procesos ecológicos y se ven influidos por éstos.
Al caracterizar el paisaje, McGarigal & Marks (1995) subrayan la importancia de entender
que éste no se define necesariamente por su tamaño sino por un mosaico de fragmentos en
interacción que resultan relevantes para determinado fenómeno objeto de estudio. De allí
d Los Estados Miembros de las Naciones Unidas se han comprometido
a cumplir para el año 2015 los
siguientes Objetivos del Milenio: erradicar la pobreza extrema y el hambre; lograr la enseñanza primaria
universal; promover la igualdad entre los géneros y la autonomía de la mujer; reducir la mortalidad infantil;
mejorar la salud materna; combatir el VIH/SrDA, el paludismo y otras enfermedades; garantizar la
sostenibilidad del medio ambiente; y fomentar una asociación mundial para el desarrollo (Naciones Unidas.
2000)
7
que definan la fragmentacián como la división de un hábitat, originalmente continuo, en
relictos remanentes inmersos en una matriz transformada. Los principales resultados de la
fragmentación son la reducción del área total del hábitat, la reducción del tamaño de los
fragmentos de hábitat y el aumento del aislamiento en las poblaciones que los habitan.
La fragmentación de ecosistemas es considerada entonces como una de las principales
causantes de grandes cambios en el ambiente físico-biótico, en donde la composición,
estructura y función original de un ecosistema se han alterado (por ejemplo la pérdida en la
conectividad, la creación de bordes sobre el hábitat, o el aislamiento de fragmentos),
provocando dinámicas muy diferentes sobre las poblaciones biológicas que allí se
sustentan. Estos factores modifican la composición y abundancia de las especies de un
ecosistema e incrementan su vulnerabilidad, lo que en última instancia representa una
pérdida de biodiversidad (Sarmiento et al., 2002)
Según Primack (1998) citado por Troche (sf), el proceso de fragmentación no ocurre al
azar. Las áreas más accesibles, de topografía poco accidentada, y con alta productividad
son las primeras en ser alteradas para utilizar las tierras en agricultura, asentamientos
humanos o extracción forestal.
La fragmentación del paisaje puede ocasionar entonces, entre otros procesos de deterioro
ambiental, la extinción local o regional de especies, la pérdida de recursos genéticos, el
aumento en la ocurrencia de plagas, la disminución en la polinización de cultivos y la
alteración de los procesos de formación y mantenimiento de los suelos (Bustamante y Grez,
1995 citado por Troche, sI)
Según Theobald (1998) una buena parte de los trabajos orientados a medir la fragmentación
del paisaje han sido aportados por las disciplinas de biología de la conservación y de
ecología del paisaje. Estas disciplinas estudian cómo los patrones del paisaje influyen y se
ven influidos por los procesos ecológicos. En otras palabras, estudian las interacciones
entre los patrones espaciales y los procesos ecológicos.
Los índices de fragmentación reflejan los patrones espaciales de los ecosistemas y ofrecen
una visión de la composición y configuración de éstos, a través de medidas de área, forma o
borde de los fragmentos. Dichos índices pueden ser usados para describir de manera
indirecta la dinámica de procesos ecológicos al interior de los ecosistemas. Se convierten
así en una herramienta de análisis que deben ser tenida en cuenta en la toma decisiones de
política para el manejo de los recursos naturales (Sarmiento el al., 2002)
El crecimiento demográfico, la demanda de recursos naturales y la expansión de la frontera
agrícola generan una serie de trastornos sobre los ecosistemas expresados primordialmente
en cambios en la cobertura vegetal de los suelos. Etter et al. (2005), citando a autores como
Barbier & Burgess (2001] y Bilsborrow & Ogendo (1992), argumentan que la creciente
población humana y la cada vez más globalizada economía ocasionan gran deterioro de los
ecosistemas debido a la presión sobre el recurso suelo. En particular sostienen, con base en
FAO (1997) y WRI (2001), que la transformación de los ecosistemas naturales aumenta de
manera acelerada especialmente en las zonas tropicales y subtropicales, Por otra parte,
soportados en Geist & Lambin (2001) y Laurance (1999) llaman la atención sobre los
8
impactos acumulativos de la destrucción de los bosques tropicales sobre la biodiversidad,
sobre el clima regional y global, y sobre la productividad de los suelos tEtter el al., 2005)
Experimentos con fragmentos forestales realizados en la Amazonía brasilera (Lovejoy el
al., 1986, citado por Sánchez, 2002) muestran que en respuesta a los cambios de las
condiciones ambientales verificados en los bordes de un fragmento, ocurren significativas
alteraciones biológicas: elevada mortalidad de árboles, caída acentuada de las hojas,
reducción de la población de aves cerca a los bordes, abarrotamiento de las mismas al
interior del fragmento, y aumento de la población de insectos."
Desde la perspectiva del desarrollo económico, la base de recursos de la cual depende la
actividad económica incluye los sistemas ecológicos y la amplia variedad de servicios que
ellos prestan. Según Arrow el al. (1996) esta base de recursos es finita, de tal forma que su
uso puede irreversiblemente reducir la capacidad para generar la producción material en el
futuro. Ello implica que hay límites a la capacidad de carga del planeta. Sin embargo, es
posible mejorar esta capacidad de carga, con un adecuado manejo de los sistemas,
permitiendo un crecimiento económico y de la población a pesar del carácter finito de los
recursos naturales (Arrow el al., J 996)
La capacidad de carga en la naturaleza no es una relación fija, estática o simple. Es una
combinación de tecnología, preferencias y estructuras de producción y consumo; y esta
combinación va cambiando el estado de las interacciones entre los ambientes fisicos y los
bióticos. Para este tipo de enfoque un índice útil de medida de la sostenibilidad ambiental
es la resiliencia del ecosistema. Este enfoque se centra en dinámicas del ecosistema donde
hay (localmente) múltiples equilibrios estables. En este sentido la resiliencia es una medida
de la magnitud de los disturbios que puede absorber un sistema para pasar de un equilibrio
a otro. De esta forma se argumenta que las actividades económicas son sostenibles
solamente si los ecosistemas que soporten de vida, y de los cuales son dependientes, tienen
un adecuado nivel de resiliencia (Arrow et al., 1996)
Desde el enfoque de ecosistemas se define resiliencia como el grado de recuperación o
retorno de un sistema a su estado anterior ante la acción de un estímulo (Arrow el al.,
J 996). Esta definición alude a la capacidad de respuesta que los ecosistemas naturales
pueden tener frente a determinados cambios producidos por factores o agentes externos. Si
las actividades humanas son sostenibles, se necesita asegurar que los sistemas ecológicos
de los cuales depende la economía mantengan un adecuado nivel de resiliencia. Aunque la
resiliencia ecológica es dificil de medir, y aunque varía de sistema a sistema y a partir de
una clase de disturbio a otra, puede ser posible identificar indicadores y señales tempranas
de peligro de la tensión ambiental. Por ejemplo, la diversidad de organismos o la
heterogeneidad de funciones ecológicas se han sugerido como señales de resistencia del
ecosistema. El problema consiste entonces en diseñar políticas ambientales y asegurarse
que la resiliencia sea mantenida, aunque los límites de la naturaleza y la escala de las
actividades económicas sean inciertos.
La relación entre el número de especies y las dimensiones del área es conocida en la literatura especializada
como la curva especies-áreas (MacArthur & Wilson, ¡967; Wilson, 1985)
e
9
Construir indicadores directos del nivel de sostenibilidad de los ecosistemas o del grado de
resiliencia de los mismos no siempre es posible, en especial cuando se trabaja a escala de
regiones relativamente extensas, o no se cuenta con la posibilidad de analizar el
comportamiento específico de las especies, o no se dispone de información de detalle que
permita analizar directamente los diversos componentes de la biodiversidad.
Para enfrentar esta restricción, en el presente trabajo se recurre al análisis de indicadores de
fragmentos de ecosistemas de los cambios en el hábitat de las especies. Para construir
indicadores de cambio de uso del suelo, pasando de un ecosistema en su estado natural a
uno transformado, se combinan tres tipos de medidas: cambio del área del ecosistema
natural, cambio en la forma de los fragmentos del ecosistema y diferencias en la intensidad
de la intervención humana. Con base en estas medidas se construyen indicadores que
reflejan el estado del ecosistema natural y su cambio en el tiempo, para usarlos como
medidas variables proxy de los cambios en el hábitat de las especies que constituyen la base
de ecosistemas biodiversos.
2.3. Crecimiento económico, instituciones y medio ambiente
La inclusión del tema del medio ambiente dentro del concepto de desarrollo no sólo nos
limita a construir e implementar indicadores ambientales. También nos remite a una
concepción propia de lo que se entiende por bienestar. Como señalan Dasgupta & Maler
(1995), dado que existe una distorsión de precios (subvaluación) en los recursos
ambientales, existe poco incentivo a desarrollar tecnologías que economicen su uso. Las
personas pobres en los países pobres dependen en gran parte de la base de recursos
ambientales locales. Así, pérdidas en el bienestar debido a la subvaloración de esta base las
absorben de modo desproporcionado las personas pobres de estos países. Por este motivo,
la estimación de los precios cuenta (sombra) de los recursos ambientales debe estar en la
agenda de investigación en la economía de los países pobres (Dasgupta & Maler, 1995).
Diversas investigaciones han avanzado en el estudio de la relación entre el crecimiento
económico, la capacidad de soporte y la calidad ambiental analizando los patrones de
transformación ambiental en países con diferentes niveles de ingresos. La literatura sobre la
relación entre la actividad económica y el ambiente ha logrado avances significativos. A
continuación se presenta una breve síntesis.
La propuesta general de que el crecimiento econormco está relacionado con el medio
ambiente ha motivado el debate según el cual existe una relación empírica entre el ingreso
de las naciones y algunos indicadores de la calidad ambiental. En algunos países se ha
observado que con el aumento de los ingresos también ha aumentado la degradación
ambiental. Después de cierto punto a partir la calidad ambiental mejora pese al incremento
en los ingresos. Esta relación, con una forma de U invertida, ha sido denominada como la
curva ambiental de Kuznets.
En las primeras fases del desarrollo económico, la contaminación creciente se observa
como un efecto secundario aceptable del crecimiento económico. Sin embargo, cuando un
país ha logrado elevar suficientemente su estándar de vida, la gente brinda mayor atención
lO
a las condiciones ambientales. Esto conduce al desarrollo de una legislación ambiental
destinada a crear nuevas instituciones para la protección del ambiente (Arrow et al.. 1996;
Shafik & Bandyopadhyay, 1992)
De acuerdo con los estudios relacionados anteriormente, la curva en forma de U invertida
se aplicaría solamente a un número restringido de agentes que deterioran el ambiente.
Según Arrow et al. (1996), el crecimiento económico se puede asociar con el mejoramiento
de algunos indicadores ambientales. No obstante, este crecimiento no siempre es suficiente
para inducir la mejora ambiental en general: los efectos negativos sobre el medio ambiente
derivados del crecimiento no se pueden omitir, ni la base de los recursos naturales son
capaces de soportar un crecimiento económico indefinido. Si esta base es degradada
irreversiblemente, la misma actividad económica podría estar en riesgo (Arrow et al., 1996)
De este tipo de análisis es posible destacar que, detrás de la relación planteada por la curva
ambiental de Kuznets entre ingreso y deterioro ambiental, existen interesantes
implicaciones en términos de políticas económicas, ambientales y sociales. Saravia (2002)
señala, por ejemplo, que los países en vías de desarrollo tienen dos opciones: asumir una
actitud pasiva y esperar el tiempo necesario hasta que sus habitantes sean lo
suficientemente ricos para incorporarse en el sector virtuoso de la curva ambiental de
Kuznets; o esforzarse en hacer más corto este tiempo para alcanzar el viraje en su dirección
de desarrollo. Siguiendo a Saravia (2002), lo que realmente importa no es el momento de
viraje calculado, sino el entendimiento del mecanismo oculto detrás de él, es decir, las
características económicas, políticas, ambientales y sociales específicas de cada país, las
cuales definen la posición de este punto de inflexión a lo largo de la curva ambiental de
Kuznets. Detrás del posible reduccionismo de la relación propuesta por la curva ambiental
de Kuznets, se llama entonces la atención principalmente sobre la existencia de factores y
políticas específicas que, de acuerdo a cada caso particular, podrían conducir a un mayor o
menor tiempo de viraje, o a un mayor o menor deterioro ambiental (Saravia, 2002)
Lo que no es posible observar claramente en los trabajos relacionados con la curva
ambiental de Kusnetz es la relación entre la distribución de los ingresos y la calidad
ambiental. Este es un tema que merece ser considerado dado que un elevado porcentaje de
los países en vías de desarrollo tienen como rasgo común Índices de inequídad en la
distribución de ingresos mayores que en la de los países desarrollados.
Si se quiere propender entonces por mejorar la calidad ambiental, la curva ambiental de
Kuznets implícitamente acepta la desigualdad en la distribución del ingreso como un mal
necesario (Saravia. 2002). Este argumento lo mencionaba ya Beckerman (1992), quien
concluía que la solución para afrontar los problemas ambientales podría reducirse
simplemente a ser más rico. Es decir, gente con mayor riqueza cuenta con más ingreso y
con mayor disponibilidad para gastarlo (invertirlo) en un bien de lujo como es la calidad
ambiental, aceptando en general la idea de que los sectores más pobres son los que cuidan
menos el medio ambiente.
De allí la necesidad de analizar la otra cara de la moneda: la relación pobreza y deterioro
ambiental. Según Dasgupta & Maler (1995) la pobreza puede ser una causa de la
degradación ambiental, en la medida que para muchas personas pobres en los países pobres
11
un número de recursos ambientales son complementarios en la producción y el consumo a
otros bienes y servicios. Mientras que un número de recursos ambientales suplementen el
ingreso, mayoritariamente en tiempos de crisis económicas, esto puede conducir a una
fuente de causalidad acumulativa donde la pobreza, las altas tasas de fertilidad y la
degradación ambiental se retroalimentan. En este sentido, es necesario diferenciar tanto las
clases de pobreza como los daños al medio ambiente.
El Banco Mundial (1992) en su Informe sobre el Desarrollo Mundial 1992, presentó un
análisis sobre los vínculos que existen entre el desarrollo económico y el medio ambiente.
Los análisis, aunque evidencian que el crecimiento a menudo ha causado un deterioro grave
del ambiente, señalan que estos efectos pueden reducirse si las políticas y las instituciones
son eficaces. Se aduce que es sostenible un desarrollo económico y de los recursos
humanos continuo, e incluso más acelerado, y que ese desarrollo puede ser coherente con la
mejora de las condiciones ambientales si se da un cambio profundo en las políticas,
acompañado de un cambio en las relaciones de poder. Así mismo, se asegura que no es que
los pobres tengan necesariamente una visión de corto alcance, sino que por la misma
limitación de recursos no pueden invertir en protección ambiental, existiendo una sinergia
considerable entre el alivio de la pobreza y la protección del medio ambiente
Hay una tendencia en la literatura económica que disputa la teoría convencional y discute
que existe un sistema más complejo de variables en juego y que las generalizaciones
simples de este problema multidimensional son a menudo erróneas por una falta de muchos
otros puntos importantes (Leach & Mearns, 1995 citado por Duraiappah, 1998)
Por otra parte Dasgupta y Maler (1995) al referirse a los aspectos básicos requeridos para
abordar el problema de la pobreza y su relación con los recursos del medio ambiente,
señalan que los países pobres muestran marcadas debilidades y fallas institucionales. Según
estos autores, los patrones de deterioro ambiental han sido más el resultado de políticas
gubernamentales inapropiadas, y no tanto por fallas del mercado. Dada la debilidad y hasta
ausencia de instituciones apropiadas, en los países pobres la relación pobreza-deterioro se
reafirma.
Mientras algunos autores se concentran en el circulo vicioso de la relación entre pobreza y
degradación ambiental, estudios como el de Reardon & Vosti (1995) analizan la posibilidad
de romper ese círculo por medio de la inversión, el cambio tecnológico, o por medio de la
corrección de fallas de mercado que no dejan reflejar el valor social de los recursos
naturales.
De acuerdo con Arrow el al. (1996) el crecmuento econorruco no es suficiente para
garantizar la calidad ambiental. Según estos autores, en cada momento del tiempo el
crecimiento de la actividad económica está caracterizada por una determinada composición
de insumas (incluyendo los recursos naturales) que se expresa en la composición del
producto (incluyendo los residuos generados por la actividad productiva) Esta composición
se determina, entre otras cosas, por el tipo de instituciones que rigen la actividad
económica. Concluyen entonces que el crecimiento por sí mismo no conlleva a la
protección ambiental. Se requieren por tanto medidas institucionales que proporcionen
incentivos adecuados para proteger la resiliencia de los ecosistemas. Tales medidas
12
promoverán no sólo mayor eficacia en la asignación de recursos naturales en todos los
niveles de ingresos, sino que también asegurarán una escala sostenible de propias
actividades económicas dentro de un contexto ecológico. Finalmente resaltan los autores
que los esfuerzos y medidas institucionales requeridos para garantizar la sostenibilidad de
los ecosistemas, son relevantes no solo en los países en vía de desarrollo sino también en
los propios países ya desarrollados.
Los vínculos entre el crecimiento econormco y la aplicación de políticas economicas
relacionadas con los problemas ambientales han sido estudiados empíricamente a partir del
trabajo pionero de Shafik & Bandyopadhyay (1992) Los autores se centran en el análisis de
recursos renovables, considerando el aire, el agua y los bosques como indicadores básicos
de los cambios de calidad del medio ambiente. Los resultados sugieren que las economías
que experimentan un rápido crecimiento económico e inversión pueden tener una mala
calidad ambiental relativa promedio para su nivel de ingresos, si las regulaciones y las
respuestas son lentas a las circunstancias cambiantes. Se cita como ejemplo el caso de
Corea, que consiguió crecimiento económico e industrialización de manera rápida, pero
también con un número considerable de problemas ambientales. Pero si los costos de
tecnologías limpias son bajos para las nuevas inversiones, las altas inversiones y el
crecimiento económico pueden darse con una calidad ambiental mayor que la media (Shafik
& Bandyopadhyay, 1992)
En síntesis, es claro que los diversos estudios que abordan la discusión sobre las relaciones
entre el crecimiento económico y la calidad del medio ambiente, formalizada mediante la
denominada curva ambiental de Kuznets, no son del todo concluyentes. Aunque en algunos
casos los estudios empíricos muestran que, a partir de cierto nivel, el crecimiento
económico se puede asociar al mejoramiento de algunos indicadores ambientales, se suele
argumentar que el solo crecimiento no es suficiente para inducir la mejora ambiental. Se
sugiere que el crecimiento debe estar acompañado de políticas e instituciones fuertes, que
controlen y compensen las acciones e impactos del desarrollo económico sobre la calidad
ambiental. Políticas que también corrijan las fallas en los mercados asociados a los bienes y
servicios ambientales, especialmente aquellas relacionadas con la falta de definición de los
derechos de propiedad.
Sigue entonces abierto el debate en torno a la relación entre el crecimiento económico y el
deterioro ambiental. En esta dirección, el presente trabajo busca contribuir en alguna
medida a este debate, incorporando en sus mediciones variables que relacionen los cambios
en la actividad económica y en la calidad de vida de la población, con la conservación o el
deterioro de los ecosistemas naturales.
13
3. Los ecosistemas y la biodiversidad en Colombia
Uno de los objetivos centrales del presente estudio es brindar elementos de juicio que
contribuyan a la evaluación de la política de conservación de la biodiversidad en el país,
con especial énfasis en su implementación en los Andes colombianos. Se debe destacar que
dos de los principales componentes de la mencionada política tienen que ver con la
declaratoria de parte del territorio Nacional como áreas de manejo especial incorporadas al
Sistema de Parques Naturales Nacionales (SPNN) y con las acciones de las autoridades
ambientales regionales, en particular, en lo concerniente a los procesos de ordenamiento del
territorio asumidos conjuntamente con los municipios como entidades de manejo territorial.
Para ubicar los aportes que se puedan derivar de los resultados de este estudio, a
continuación se presenta una breve reseña de algunas características especiales de la
biodiversidad y de los servicios que prestan los ecosistemas naturales en el contexto
nacional. Igualmente se hará mención de las principales características de la política de
conservación y uso sostenible de la biodiversidad en Colombia y, especialmente, al
desarrollo de la capacidad institucional con que cuenta el país para su implementación.
3.1. La biodiversidad y la degradación de los ecosistemas
Con una superficie continental de un millón 142 mil kilómetros cuadrados, que equivale al
0.77% de las tierras emergentes del mundo, se estima que en Colombia hay 1.754 especies
de aves (19.4% del total mundial), alrededor de 55.000 plantas fanerógamas y 155 especies
de quirópteros (17.22% del total mundial). De allí que el país sea reconocido como uno de
los doce países con mayor diversidad biológica en el mundo (Chaves y A rango, 1998;
Myers, 1988, citado por Etter et a!., 2005; Hernández, et a!., 1992)
Aunque no existen inventarios biológicos detallados y completos, hay evidencia suficiente
que permite establecer que la biodiversidad en el territorio colombiano se concentra
principalmente en el área de piedemonte y en las estribaciones inferiores de las cordilleras.
Según Hernández et al. (1992) existe una marcada relación entre los niveles de
biodiversidad y los niveles de precipitación: a mayor humedad mayor riqueza biológica. Se
asume que en Colombia el denominado óptimo altitudinal de lluvia (entre los 600 y los
1200 msnrn, correspondiente al cinturón inferior de selva nublada) presenta las cifras más
elevadas de especies de flora y fauna tHemández et al., 1992)
Los Andes tropicales son considerados por Myers (1988/ como una de las ecorregiones
terrestres prioritarias a nivel mundial. Colombia, como parte integrante de esta región
(junto con Venezuela, Perú, Ecuador y Bolivia) contribuye con cerca del 23% del área
f
Citado por Rodríguez
el
al. (2004)
14
andina total (28,771 km"), exhibiendo un complejo mosaico de ecosistemas producto de la
diversidad del clima, geología, geomorfología y suelos (Rodríguez et al.. 2004)
Teniendo condición de combinar altos niveles de diversidad con elevados índices de
amenaza de la misma, los Andes tropicales han sido catalogados bajo el calificativo de
hotspot que congrega a las diez áreas mundiales más amenazadas del planeta (Mittermeier
el al., 1999)
Se estima que dentro de los Andes se presentan un gran número de hábitat y ecotonos que
permiten la presencia, en escalas relativamente pequeñas, de grupos taxonómicos
exclusivos y altos números de especies con rangos de distribución que están restringidos a
elevaciones específicas u otras unidades biogeográficas. En este sentido esta ecorregión
alberga una gran variedad de hábitat que ha propiciado la evolución de un número
considerablemente elevado de especies animales y plantas (Mittermeier et al., 1999, citado
por Rodríguez et al., 2004)
El país vive un proceso acelerado de transformación de su hábitat y de los ecosistemas
naturales. Al formular la Política Nacional de Biodiversidad (MMA, DNP e JAvH, 1995) se
señaló que el proceso de colonización ha ampliado la frontera agropecuaria mediante la
ocupación de vastas regiones del país con marcados conflictos entre el uso efectivo del
suelo y su vocación natural. Al respecto se señala que el 45% del territorio nacional se
utiliza para fines distintos a su vocación; con un 50% de los suelos presentando algún grado
de erosión, nivel que alcanza un 80% de tierras afectadas en la región andina (MMA, DNP e
IAvH, 1995)
Dentro de las causas directas la pérdida de biodiversidad se identifican las políticas de
estímulo a la ocupación y uso del territorio, el surgimiento y consolidación de los cultivos
ilícitos, la construcción de obras de desarrollo e infraestructura sin las debidas
consideraciones ambientales, la actividad minera, el consumo de leña, los incendios y la
introducción de especies foráneas. Así mimo, la explotación maderera bajo prácticas
ineficientes y de baja productividad ha afectado amplias áreas de bosque y ha generando
una situación en la que se estima que un 42% de la explotación forestal del país es ilegal,
Sumado a estos factores, es notable el desconocimiento del potencial estratégico de la
biodiversidad. Este fenómeno se manifiesta en la escasa investigación con las consecuentes
deficiencias en el conocimiento científico del patrimonio natural del país. Este conjunto de
causas, sumado a la débil capacidad institucional y la baja presencia del Estado en las zonas
de alta biodiversidad, conduce a una situación de pérdida, en muchos casos irreversible, de
biodiversidad en el país (MMA, DNP e IAvH, 1995)
De otro lado, en el diagnóstico que sirve de línea de base para la formulación de la Política
Nacional de Biodiversidad (MMA, DNP e IAvH, 1995) se estima que la región andina ha
perdido más del 74% de la cobertura forestal, mientras que de los bosques secos tropicales
solo queda el 1.5% de le extensión original. Algunas de las causas a las cuales se atribuye
este grado de deforestación son la expansión de la frontera agropecuaria y la colonización
(73%), la producción maderera, (12%), el consumo de leña (11 %), los incendios forestales
(2%) y los cultivos ilícitos (2%)
15
Los procesos de deterioro y fragmentación de los ecosistemas, y la consecuente pérdida de
biodiversidad, han sido poco analizados en Colombia y, en particular, en la región andina.
En buena medida este rezago obedece a las limitaciones de información que impiden
identificar con detalle la evolución y los cambios en los ecosistemas. En consecuencia, son
pocos los elementos de juicio sustentados en la evidencia empírica que aportan a la
formulación de políticas orientadas frenar o detener procesos de degradación.
Vergara y Velasco (1892) sientan las bases para efectuar un esquema de división
Colombia en pisos climáticos. Por su parte, Van der Hammeny Rangel (1997) presentan
recuento detallado de los distintos acercamientos formales y no formales para el estudio
la vegetación en el país. En esta misma dirección, el Ideam (1996) realizó un mapa
coberturas vegetales, uso y ocupación del territorio, reconociendo y caracterizando
forma preeliminar 37 clases de cobertura asociadas a pisos altitudinales y región natural.
de
un
de
de
de
Los adelantos tecnológicos y la incorporación de herramientas de sensores remotos y los
sistemas de información geográfica han cobrado cada día mayor importancia en esta área.
Mediante su uso es posible delimitar áreas con condiciones uniformes de los componentes
de un territorio como elevación, pendiente, clima, suelos vegetación, en polígonos que se
pueden considerar ecosistemas, donde ocurren patrones de distribución, estructura y
procesos de diferenciación de especies o comunidades que interactúan espacialmente a
varias escalas.
En este escenario son notorios los avances que se vienen logrando para analizar el
comportamiento de los ecosistemas en el país. Dentro de estos esfuerzos se destacan las
contribuciones del Instituto Humboldt con la construcción de mapas de ecosistemas, con
base un esquema metodológico estandarizado para definir e identificar unidades de
ecosistemas que ha sido aplicado en distintas regiones del país (Armenteras et al., 2001,
2002, 2003, 2005 Y 2006; Armenteras, 2002; Romero y Súa, 2002; Rodríguez et al., 2004 y
2004a)
Inicialmente el Instituto Humboldt publicó el Mapa General de Ecosistemas de Colombia
(Etter, 1998) a escala 1:2000.000 basado en los criterios de Walter (1980) Allí se utiliza el
concepto de bioma para definir ambientes grandes y uniformes de la geobiosfera. Estas
unidades corresponden a un área homogénea en términos biofísicos, ubicada dentro de un
tipo general de bioma y dentro del cual se presentan distintos ecosistemas. En total se
identificaron 21 biomas y 62 ecosistemas naturales a nivel nacional.
Con la publicación de Metodología para la Definición de Ecosistemas (Romero y Súa,
2002), Ecosistemas de los Andes Colombianos (Rodríguez et al., 2004) y Ecosistemas de la
Cuenca del Orinoco Colombiano (Rodríguez et al. 2004a) el Instituto Humboldt plantea un
enfoque metodológico basado en las aproximaciones anteriormente planteadas. Pero
adicionalmente recoge un esquema compatible y comparable tanto a nivel temporal como a
nivel de escala, nacional y regional, con el agregado de ser una metodología aplicada con
especificidades de acuerdo con las características propias de cada región del país
(Amazonia, Andes y Orinoquia)
16
Las nuevas técnicas de identificación y medición del estado y evolución de los ecosistemas
ha permitido el avance reciente del conocimiento sobre las tendencias de la biodiversidad y
los ecosistemas en el país, con especial énfasis en la identificación de las tendencias de
deforestación. Etter el al. (200Sa) analizan la deforestación en Caquetá, el frente de
colonización
más significativo en el Amazonas colombiano.
Mediante análisis
multitemporales y usando imágenes de satélite de los años 1989, 1996, 1999 Y 2002,
identifican tasas de deforestación y patrones de regeneración altamente variables: una
media anual regional de deforestación del 2.6%, variando localmente entre -1.8%
(regeneración) y 5.3%, con tasas máximas en paisajes con cubierta de bosque entre 40-60%
Por otra parte identifican el efecto de las políticas y cambios institucionales en el proceso
del despeje de tierras, tal como fue el fallido proceso de paz entre el gobierno y las
guerrillas entre 1999-2002 que cambia la dirección del proceso de deforestación y aumenta
la regeneración del bosque. Igualmente deducen importantes relaciones entre crecimiento
económico y deforestación, a partir del contexto histórico, político y económico (Etter et al.
200Sa)
Armenteras el al. (2006) por su parte, en un estudio que cubre alrededor del 10% del
Amazonas colombiano (4.2 millones de hectáreas), muestran que los patrones de
deforestación no se producen paralelos a las vías de acceso terrestre. En su lugar el patrón
típico de la colonización improvisada sigue la única red del transporte que existe en muchas
áreas de la Amazonía colombiana: los ríos. Por otra parte señalan que el grado y la tasa de
cambio de los ecosistemas naturales varían en función de la densidad demográfica de cada
región, con tasas anuales de deforestación entre 3.73% y 0.97% en áreas con alta densidad
demográfica y entre 0.01 % Y 0.31% en áreas relativamente despobladas. Estos cambios
están relacionados con la historia del uso del suelo así como con factores socioeconómicos,
ambientales e históricos tales como la extracción del aceite, la deforestación, las haciendas
ganaderas o cultivos ilícitos. La situación actual en la región sugiere que las tasas de
deforestación del Amazonas colombiano son sustancialmente más altas en los trópicos que
en el resto del Amazonas, acorde con lo encontrado en estudios anteriores (Armenteras el
al., 2006)
Por otra parte, Etter el al. (2005) plantean que los bosques húmedos tropicales de las tierras
bajas experimentan varias etapas de cambio de la cubierta del suelo en frentes de
colonización en Colombia. La apertura de bosques comienza a menudo, en reducida escala,
con la agricultura de subsistencia, seguido por la plantación de pastos introducidos para
proteger la tierra descubierta. Los cultivos de subsistencia han sido sustituidos
recientemente por cultivos ilegales más rentables, pero el patrón de campos pequeños y
aislados persiste. En una fase posterior del proceso de deforestación, las áreas grandes son
directamente descubiertas para el pasto y el establecimiento de ganadería semi-intensiva.
Cuando la infraestructura y la accesibilidad a los mercados mejoran, mejoran también los
precios de la tierra, de tal manera que las áreas de pasto pueden ser sustituidas parcialmente
por una agricultura mecanizada e intensiva de cultivos perennes (palma de aceite y cítricos)
y anuales (arroz y soya)
Las más recientes y más significativas amenazas para las montañas de los Andes y las
tierras bajas adyacentes del Amazonas parecen ser los cultivos ilícitos. Se estima que los
culti vos de coca en los Andes, en particular en Perú, Bolivia y Colombia, se han
17
incrementado aceleradamente durante los últimos 20 años, dando como resultado la
destrucción de unos 2.4 millones de hectáreas de bosque tropical (US-DS, 1999). Los
cultivos ilegales están situados sobre todo en áreas de bosque tropical y terrenos
montañosos alejados del control gubernamental. Los cultivos ilícitos, por tanto, se
extienden más allá de las fronteras tradicionales de bosques, convirtiéndose en una
amenaza seria para las áreas vírgenes aisladas donde no existe fácil acceso de transporte
terrestre. Sin embargo parece ser que de todas formas grandes extensiones del Amazonas
colombiano han sido protegidos pasivamente debido a su relativa inaccesibilidad
(Armenteras et al., 2006)
Adicionalmente en el año 2002 el Instituto Humboldt, conjuntamente con el Programa de
Desarrollo Humano del DNP dio inició a la implementación de una metodología de
construcción y seguimiento de índices sintéticos de estado de los ecosistemas y de
estimación de su relación con índices de presión antrópica y de respuesta de política de
protección y conservación (Sarmiento et al., 2002). El objetivo este estudio, antecedente
directo de la investigación que aquí se presenta, fue analizar las relaciones existentes entre
los cambios en el estado de la biodiversidad (áreas e índices de fragmentación de los
ecosistemas) y los factores de acciones humanas que inciden sobre estos cambios de estado
de la biodiversidad.
Para tal objetivo se implementó un método de cálculo de indicadores sintéticos
(compuestos por indicadores simples) que permitieran medir las diferencias en el tiempo
(cambios temporales) y en el espacio (corte transversal) de distintos estados de la
biodiversidad y de las presiones que sobre ella ejercen las acciones humanas.
En primera instancia se delimitaron los fragmentos de paisajes de manera que
correspondieran a las áreas de definición de la diversidad con las divisiones político
administrativas. Se seleccionaron entonces, de acuerdo con los avances analíticos y la
información aportada por la Unidad SIG del Instituto Humboldt, los índices de
fragmentación más relevantes y se estimaron los valores que corresponden a las áreas
definidas. Con la aplicación de análisis factorial y de componentes principales se agruparon
los índices en dimensiones y se seleccionó un grupo de variables socioeconómicas Proxy de
presiones antrópicas sobre el ecosistema. Por último se estimó, a través del análisis de
regresión múltiple, el efecto de cada variable socioeconómica sobre el índice de
fragmentación generado. Las unidades de observación para este estudio fueron el
municipio, en lo concerniente a las variables socioeconómicas, y los fragmentos del paisaje,
en la definición de variables definidas de fragmentación en la región Andina (Sarmiento et
al., 2002)
Entre los logros de este estudio se cuentan la construcción de un índice sintético a partir de
índices simples de fragmentación, así como la identificación de varias dimensiones para el
indicador, lo cual muestra la complejidad del fenómeno de fragmentación en Colombia. Por
otra parte, el análisis de la relación entre los índices de fragmentación y las variables
socioeconómicas mostró que el manejo del agua y su relación con el número de habitantes
es el principal factor de presión sobre los dos ecosistemas analizados. (Sarmiento et al.,
2002)
18
3.2. La política de conservación y uso sostenible de la biodiversidad
Las políticas ambientales como disposiciones de ley surgen en Colombia a principios del
siglo pasado y adquieren especial importancia en la década de los años setenta con la
promulgación del Código Nacional de Recursos Naturales Renovables y de Protección al
Medio Ambiente." En los últimos años, con la inclusión de principios de protección del
medio ambiente en la Constitución Política de 1991 y la creación del Sistema Nacional
Ambiental (SINA) en 1993, se dan importantes avances en la estructuración de una
institucionalidad para el manejo de la política ambiental en el país.
En 1994 se define la Política Ambiental Nacional - El salto social hacia el desarrollo
humano sostenible, la cual establece que en las políticas de crecimiento urbano, industrial y
agrario, así como en el comercio exterior y las relaciones internacionales se deben tener en
cuenta consideraciones ambientales. En esta dirección, la Política Nacional Ambiental fijó
cuatro objetivos básicos: promover una nueva cultura del desarrollo, mejorar la calidad de
vida, realizar una gestión ambiental sostenible e impulsar la producción más limpia (MMA,
1998). Como parte integral de dicha política, Colombia ratifica en el mismo año el
Convenio sobre la Biodiversidad suscrito en Río de Janeiro en 1992 comprometiéndose a
implementar políticas orientadas a la conservación de la biodiversidad, su uso sostenible y
la distribución justa y equitativa de los beneficios derivados de este uso.
En cumplimiento del mandato del Convenio sobre la Biodiversidad se estructura una
Política Nacional de Biodiversidad fundamentada en cuatro principios: (i) la biodiversidad
es patrimonio de la nación y tiene un valor estratégico para el desarrollo presente y futuro
del país; (ii) la diversidad biológica tiene componentes tangibles (moléculas, genes y
poblaciones, especies y comunidades, ecosistemas y paisajes) e intangibles (conocimiento,
innovaciones y prácticas culturales asociadas); (iii) la biodiversidad tiene un carácter
dinámico en el tiempo y el espacio, y se deben preservar sus componentes y procesos
evolutivos; y (iv) los beneficios derivados del uso de los componentes de la biodiversidad
deben ser utilizados de manera justa y equitativa en forma concertada con la comunidad.
Estos principios tienen en cuenta el hecho de que la biodiversidad es vital para la existencia
humana por los servicios ambientales que se derivan de ella y por sus múltiples usos, entre
los que se destacan la alimentación, los combustibles fósiles así como subproductos de ella,
y las fibras naturales (MMA. DNP e IAvH, 1995)
A su vez, la Política Nacional de Biodiversidad se basa en tres estrategias: la conservación,
el desarrollo del conocimiento y la utilización sostenible de la biodiversidad. Se identifican
también los instrumentos para facilitar la implementación de la política a través de acciones
relacionadas con la educación, la participación ciudadana, el desarrollo legislativo e
institucional, y los incentivos e inversiones económicas (MMA, DNP e IAvH, 1995)
g
Ley 23 de 1973 y Decreto Ley 2811 de 1974.
19
La estrategia de conservación incluye medidas de conservación in situh a través del sistema
de áreas protegidas, la reducción de los procesos y actividades que causan pérdida o
deterioro de la biodiversidad y la recuperación de ecosistemas degradados y especies
amenazadas. La estrategia de conocimiento abarca la caracterización de componentes de la
biodiversidad en los niveles ecosistémico, de poblaciones, especies y genético, y la
recuperación del conocimiento y de las practicas tradicionales. Y la estrategia de utilización
busca impulsar el uso de sistemas sostenibles de manejo, apoyar y promover el
establecimiento de bancos de germoplasma y programas de biotecnología, diseñar e
implementar sistemas de valoración multicriterio de la biodiversidad y mecanismos para la
distribución equitativa de beneficios derivados de su uso (MMA, DNP e IAvH, 1995)
Por otra parte se plantea la ejecución de ésta política mediante un Plan de Acción Nacional,
en el cual se definen los responsables de las diferentes acciones y los recursos humanos,
institucionales, de infraestructura y financieros para la implementación de las estrategias e
instrumentos. Este Plan de Acción Nacional se diseñó para ser acompañado de planes de
acción regionales liderados por las Corporaciones Autónomas Regionales y de Desarrollo
Sostenible, en donde se definirían las actividades prioritarias para las regiones y sus
mecanismos específicos de implementación (Ferreira y Fandiño, 1998)
En el marco de las políticas antes mencionadas, las autoridades ambientales nacionales y
regionales asumen el reto de frenar los procesos de fragmentación y degradación de
ecosistemas. Se plantea en esta dirección ejecutar planes de ordenamiento territorial,
regionales y locales, e incorporar criterios técnicos sobre el manejo adecuado de la
biodiversidad en la asignación de licencias ambientales (MMA, DNP e JAvH, 1995). En este
contexto cobra una gran importancia el territorio; elemento que incorpora la dimensión
espacial de la problemática ambiental y que es fundamental en la coordinación de estas
políticas con otras del nivel sectorial. El punto de encuentro de los procesos de
ordenamiento territorial y ordenamiento ambiental del territorio se da en la planificación
del uso del territorio, como factor básico para avanzar hacia el desarrollo sostenible
(Andrade, 1996)
El Plan de Acción Nacional de Biodiversidad es consistente con uno de los principios
básicos de la política de ordenamiento territorial al contemplar: (i) el Sistema Nacional de
Áreas Naturales Protegidas (SINAP); (ii) los ejes interrnodales que se proponen en
desarrollo de la estrategia de reducir los procesos de deterioro de la biodiversidad; (iii) los
sistemas de manejo sostenible; y (iv) las áreas prioritarias para la restauración y
recuperación de especies (Ferreira y Fandiño, 1998)
Por otra parte, la formulación de la política ambiental en general, y de la política de
biodiversidad en particular, ha estado acompañada de importantes avances en la
estructuración de un sistema institucional orientado a su implementación. En un comienzo
el énfasis recayó en entidades como el Inderena y el Himat y la política ambiental se
identificó principalmente como una política del manejo de los recursos naturales
h Por conservación
in si/u se entiende la conservación de los ecosistemas y el hábitat natural y el
mantenimiento y recuperación de poblaciones viables de especies en sus entornos naturales y, en el caso de
las especies domesticadas y cultivadas, en los entornos en que hayan desarrollado sus propiedades específicas.
20
renovables. Posteriormente las corporaciones autónomas fueron transformadas en un
instrumento para el manejo ambiental territorial en las regiones. Se fue perfilando así un
proceso de descentralización del marco institucional ambiental, dirigido por el Ministerio
del Medio Ambiente como ente rector y centralizador de esta política. Se deja entonces un
amplio margen para la ejecución descentralizada y para una participación política y fiscal
local en el manejo específico del medio ambiente en cabeza de las corporaciones
autónomas regionales y de desarrollo sostenible, de las autoridades ambientales de grandes
centros urbanos y de los departamentos y los municipios como entidades territoriales
básicas.
Sin embargo, a juicio de algunos autores el desarrollo de dicha institucionalidad no ha
estado a la altura de las expectativas. Se argumenta que la concepción institucional con la
cual se formuló esta política subestimó las restricciones de economía política y de poder de
los agentes políticos, quienes asignaron mayor prioridad a sus intereses particulares que a la
protección del medio ambiente en general (Wiesner, 1997). De otro lado, se señala que,
aunque las inversiones del Estado en el medio ambiente tienen la potencialidad de
contribuir al alivio de la pobreza y al desarrollo económico, los hechos muestran que esas
contribuciones han sido poco frecuentes, indirectas y de bajo impacto (Ibáñez y Uribe,
2003)
3.3. La política de conservación de la biodiversidad y las áreas protegidas
El Sistema de Parques Nacionales Naturales (SPNN) se ha venido consolidando en el país
durante las últimas tres décadas como uno de los componentes básicos de la Política
Nacional de Biodiversidad. Está conformado actualmente por 49 áreas protegidas que
cubren alrededor de 10 millones de hectáreas, cerca de la décima parte del territorio
continental del país. Los principales objetivos del SPNN se orientan a garantizar la
preservación de los recursos naturales en las áreas protegidas, mediante la conservación de
la diversidad biológica y de los procesos ecológicos necesarios para el desarrollo humano.
La conformación de áreas protegidas pretende, en síntesis, prevenir el deterioro de los
recursos naturales y evitar así asumir un papel restaurador.
La definición de un manejo especial para el territorio del SPNN parte de reconocer que la
biodiversidad provee servicios ambientales básicos a la economía del país, dentro de los
cuales se destacan entre otros la regulación del recurso hídrico, el ecoturismo, la
conservación de la diversidad biológica y la captura de dióxido de carbono.
Las características de las áreas protegidas del SPNN difieren dependiendo de sus
particularidades intrínsecas y de su localización geográfica. La región Andina reune el
mayor número de áreas protegidas. Ellas se caracterizan por exhibir altos índices de
biodiversidad al tiempo que son de vital importancia en la preservación de la oferta hídrica.
Así mismo, tienen una considerable presencia de comunidades indígenas y son las áreas
mejor dotadas en cuanto a capacidad instalada y servicios recreativos. Finalmente, en la
región Andina están las áreas protegidas que presentan los mayores niveles de presión
poblacional y de las actividades productivas (Carriazo et al., 2003)
21
La región Caribe, con la quinta parte de las áreas protegidas y 5% del área del SPNN, atrae
el mayor número de visitantes y enfrenta una alta presión de la población; No obstante, sus
municipios aledaños reportan altos índices de pobreza. Los parques de la región de la
Amazonía y Orinoquia cubren la mayor extensión de territorio, tienen los índices de
biodiversidad más altos y cerca de 75 por ciento de sus áreas cuentan con presencia
indígena. Por último, la región Pacífica es la zona con menor presencia de áreas protegidas
tanto en número como en extensión y reporta los mayores índices de pobreza (Carriazo et
al., 2003)
Un estudio reciente de la Universidad de los Andes (Carriazo et al., 2003) estimó los
beneficios del aporte económico del SPNN a la economía colombiana, mediante la
conservación del recurso hídrico, la generación de ecoturismo, la regulación del clima y la
conservación de la biodiversidad in situ. Se estimó que el SPNN abastece de agua de forma
directa; mediante la protección de cuencas y otros cuerpos de agua, al 31 % de la población
colombiana, e indirectamente a otro 50% de la población. Así mismo se identificó que el
recurso hídrico proveniente del SPNN es indispensable para la generación de energía
hidroeléctrica, la oferta de distritos de riego y la producción industrial. Además resaltan que
la relación entre el recurso hídrico y los ecosistemas es bidireccional: el agua cumple un
papel esencial en el funcionamiento de los ecosistemas y, a su vez, los ecosistemas son
determinantes en el comportamiento, almacenamiento, disponibilidad, calidad y regulación
de los sistemas hídricos. Le asignan entonces al SPNN un papel fundamental en la
dinámica, disponibilidad y calidad del recurso. En especial resaltan que los ecosistemas
asociados a la alta montaña y al páramo, los sistemas cenagosos y los humedales, las zonas
de recarga de acuíferos y los bosques densos y húmedos son estratégicos por su gran
potencial de almacenamiento y regulación hídrica.
De otro lado, el citado estudio muestra que los ecosistemas naturales protegidos por el
SPNN; con 18 áreas habilitadas para el turismo y un promedio anual de más de 400 mil
visitantes, proveen un flujo constante de servicios turísticos que generan beneficios
económicos y sociales a los visitantesi. Así mismo, el SPNN contribuye a la protección
contra el cambio climático y a la salvaguardia de la biodiversidad, mejora el medio
ambiente global al conservar la biodiversidad in situ y al capturar dióxido de carbono. Las
áreas protegidas albergan 28 de los 41 distritos biogeográficos, protegen cerca de 40% de
los centros de endemismo identificados y contiene dos de las más importantes zonas de alta
biodiversidad mundial: el corredor del Chocó Biogeográfico y los Bosques Amazónicos
(UAESPNN, 2001a, citado por Carriazo el al., 2003)
Aplicando técnicas de valoración mediante la transferencia de beneficios/ el estudio estima
los aportes económicos del SPNN a la economía nacional y los contrasta con la baja
asignación de recursos financieros para su administración y mantenimiento. Resalta
algunos ejemplos elocuentes de estos aportes: el aumento de caudales del SPNN deriva en
Destacan que el Sistema de Parques provee una amplia gama de servicios recreativos que van desde las
actividades pasivas de observación del paisaje, de flora y fauna y las caminatas, hasta la pesca, el
montañismo. el rafting y muchas otras actividades propias de la recreación activa.
J La transferencia de beneficios es el traspaso del valor monetario de un bien ambiental --denominado sitio de
estudio-- a otro bien ambiental --denominado sitio de intervención (Brouwer, 2000 citado por Carriazo el al.,
2003)
l
22
beneficios por 91 mil millones de pesos; los beneficios recreativos anuales oscilan entre 2.3
y 6.9 mil millones de pesos; y la conservación de la diversidad biológica significa
beneficios para la economía global de 6.5 mil millones de pesos. En contraste, muestran
que el presupuesto asignado al SPNN para su administración y conservación, más las rentas
propias generadas por el eco turismo, están alrededor de los diez mil millones de pesos
anuales, es decir cerca de 13% de los beneficios generados solo por el aumento de caudales
(Carriazo el al., 2003)
23
4. Relación entre ecosistemas naturales
y actividades
humanas;
marco metodológico
La descripción del estado y los cambios en los ecosistemas se lleva a cabo a partir de
diversos tipos de indicadores geográficos orientados a medir su forma, tamaño y calidad.
Sin embargo, para incorporar en el análisis la incidencia de las acciones humanas es
necesario construir índices que sinteticen la información sobre los ecosistemas, así como
esquemas analíticos que permitan establecer su relación con diferentes tipos de presiones
antrópicas y medidas de política orientadas a la conservación y el uso sostenible de la
biodiversidad.
Esta sección se centra en la metodología de construcción de indicadores de estado y de
cambio de los fragmentos del ecosistema natural de bosque subandino," y en la selección de
modelos analíticos adecuados para identificar las relaciones entre estos indicadores y las
acciones antrópicas. Igualmente se hace referencia a algunos de los más importantes
estudios sobre medición y análisis de ecosistemas, y en particular aquellos que tienen que
ver con la pérdida de cobertura vegetal o deforestación.
4.1.
Medición y análisis de ecosistemas
Las últimas décadas se han caracterizado por mostrar un creciente interés en el análisis de
las causas de la deforestación producto de diferentes factores geográficos y antrópicos. Sin
embargo, las investigaciones sobre el tema se han hecho a partir de una gran variedad de
mediciones y niveles de agregación. Los estudios a nivel macro sobre pérdida de cobertura
vegetal que han tomado como unidad de análisis el país se han basado principalmente en la
tasa de deforestación' (Bhattarai & Hamming, 2001; Koop & Tole, 1998; Shajik &
Bandyopadhyay, 1992) o en categorizaciones de ésta tasa: deforestación baja, media o alta
en Mahapatra & Kant (2002) y deforestación alta o baja en Rudel & Roper (1997) De otro
lado, las investigaciones micro a nivel de ejido," parcela, hogar o pixel han hecho uso de
variables proxy de deforestación de tipo dicotómico, politórnico y continuo. En el primer
caso, se ha definido de forma dicotómica el uso de la tierra como bosque natural
transformado (deforestado) o no transformado (Vanee & lovanna, 2005; Geoghengan et
al., 2001; Apan & Peterson, 1998; Etter el al. 2005); o como tierra para pastura y
agricultura (implica bosque deforestado) versus bosque natural (Alaix-Garcia et al., 2002)
De forma politómica el uso de la tierra es definido en Agarwal el al. (2004) como bosque
deforestado, degradado o maduro; y en Chomizt & Gray, (1995) como vegetación natural,
granja de semisubsistencia o granja comercial. Finalmente, variables continuas como el
Elfragmento hace referencia a la unidad mínima de observación. Para efectos del presente estudio estas
unidades básicas son los fragmentos del bosque natural subandino, localizado entre los 1100 y los 2200 msnm
en la cordillera de los Andes en Colombia, y que fueron identificados y caracterizados por el Laboratorio de
Biogeografla y Análisis Espacial del Instituto Humboldt para el año 1985 (Rodríguez et al., 2004)
I Cambio en el área de bosque de un país en un período determinado.
m Campo de uso comunitario por parte de los aldeanos de un pueblo.
k
24
porcentaje de tierras de labranza en zonas boscosas (Muñoz 1992; Pichón, 1997)n y el
cambio en la distancia de los centros poblados a los bosques (Casse et al., 2002) son
algunos ejemplos, entre otras medidas, de las variables proxy empleadas en los análisis
sobre deforestación.
Además de que ha sido característico el uso de un gran número de variables proxy para
medir la deforestación, los análisis sugieren también que en su determinación incide una
amplia variaedad de factores. Por una parte se consideran factores geográficos tales como la
altitud, la pendiente y las condiciones del terreno para la agricultura (Vanee & Iovanna ,
2005; Agarwal et al., 2004; Chomizt & Gray, 1995); y factores socioeconómicos como la
población", el producto interno bruto (PIB),P las vías de comunicación y la cercanía de
mercados locales (Vanee & Iovanna, 2005; Mahapatra & Kant, 2002; Agarwal et al. 2004;
Chomizt & Gray, 1995; Bhattarai & Hamming, 2001; Koop & Tole, 1998; Rudel & Roper,
1997; Shafik & Bandyopadhyay, 1992; Geoghengan et al., 2001; Etter et al. 2005).
Finalmente, en algunos estudios a nivel de país se ha comprobado que la deuda externa está
significativamente relacionada con la tasa de deforestación (Mahapatra & Kant, 2002;
Bhattarai & Hamming, 2001)
4.2.
Indicadores sintéticos de estado de los fragmentos
En las etapas previas al presente estudio (Sarmiento el al., 2002) se puntualizó que las
características deseables de un índice son su validez y su relevancia. La validez hace
referencia a que el indicador tenga significado dentro de los objetivos del estudio; la
relevancia a que tenga sentido en el contexto de toma de decisiones. Desde el punto de vista
de su aplicación, un indicador debe ser ante todo calculable (factible), fácilmente entendible
(simple), objetivo (científicamente replicable), y debe permitir comparaciones geográficas
y temporales (comparable)
Así mismo, los indicadores pueden ser clasificados como simples o complejos. Los
indicadores simples resultan de un determinado tipo de medición o aproximación a un
fenómeno. En contraste, los indicadores complejos se derivan de la síntesis de un conjunto
de mediciones sobre un fenómeno particular. La conveniencia de usar uno u otro tipo de
indicador depende de la complejidad del fenómeno a analizar.
En aquellos casos en los cuales la aproximación al fenómeno de estudio se hace a partir de
varios tipos de medición, es conveniente sintetizar la información disponible en un
indicador o conjunto de indicadores de tal forma que la pérdida de información original sea
mínima y la lectura; a nivel agregado de la nueva variable de síntesis, guarde la más
cercana relación con el sentido original de las mediciones.
Uno de los objetivos centrales del presente estudio es estructurar indicadores que den
cuenta del estado y de los cambios de los fragmentos de bosque natural; y desarrollar
n
o
P
Citados por Kaimowitz & Angelsen (1998)
Expresada como densidad poblacional o tasa de crecimiento de la población en un período de tíempo.
Expresado como PIB total, tasa de crecimiento del PIB o PIB per cápita.
25
modelos de análisis de los cambios en estos fragmentos ante presiones antrópicas y
acciones de política pública. Se seleccionaron como unidades de análisis los fragmentos de
un tipo de cobertura vegetal (bosque natural subadino), en un momento inicial (mediados
de la década de los años ochenta), para contrastarlos con su estado en un momento posterior
(inicios de la primera década de los años dos mil) De otro lado, las variables explicativas de
los cambios en los fragmentos fueron clasificadas en tres grandes categorías: variables de
características intrínsecas de los fragmentos, variables de presión antrópica y variables de
respuestas de política. La medición de estás variables se hace a nivel de fragmento,
municipio y departamentos.
4.2.1.
Indicadores sintéticos y análisis de componentes principales
Para el presente estudio se seleccionó como unidad de análisis el fragmento de bosque
natural localizado en el ecosistema subandino de la cordillera de los Andes, definido como
la unidad continua de este tipo de bosque existente en 1985. El bosque subandino" ha sido
caracterizado por el Instituto Humboldt como una de las múltiples formaciones vegetales
originadas en el "complejo mosaico de ecosistemas producto de la diversidad de clima,
geología, geomorfología y suelos" de la ecorregión de los Andes tropicales en Colombia,
las cuales "han cobrado importancia en el contexto nacional y mundial por ser ecosistemas
únicos, frágiles y estratégicos, en donde las presiones antrópicas han reducido el hábitat
para las especies que allí se desarrollan" (Rodríguez et al., 2004) Este tipo de bosque se
localiza primordialmente en el piso bioclimático subandino de las tres cordilleras andinas
colombianas (Occidental, Central y Oriental) aproximadamente entre los 1.100 y los 2.200
metros sobre el nivel del mar (Rodríguez et al., 2004)
Por otra parte, para efectos de analizar el cambio de estado de cada fragmento durante el
período de estudio (1985-2000) se identifican en el área ocupada por cada fragmento en
1985, tres estados de cobertura vegetal en 2000: cobertura de bosque natural, caracterizada
por no haber sido intervenido durante el período de estudio; cobertura siminatural, con
presencia de bosques remanentes y vegetación secundaria; y cobertura antrápica, con
monocultivos, vegetación dominada por el café tradicional o en asocio, cultivos semestrales
en general, pastizales y plantaciones forestales (Rodríguez et al., 2004)
Para describir los fragmentos se dispone de una amplia gama de índices de estado medidos
por el Laboratorio de Biogeografia y Análisis Espacial del Instituto Humboldt mediante
sistemas de información geográfica y aplicando el programa Fragstats,' Para este trabajo
fueron seleccionados aquellos índices que se refieren a la forma y la calidad de un
fragmento de bosque en particular (McGarigal et al., J 995) Respecto a la forma de los
fragmentos se obtuvieron mediciones de área, perímetro, la razón entre perímetro y área
(PARA), el índice de forma (SHAPE) y el índice de dimensión fractal (FRAC). La
"Los bosques subandinos se caracterizan por la presencia de hemiepíficas, y en ellas las familias
predominantes son Araceae, Moraceae y Orchidaceae" (Rodríguez el al, 2004, con base en Wolf 1989, 1993)
r Los sistemas de información georreferenciada
(SIC) constituyen la herramienta más utilizada como base de
análisis de la fragmentación de los ecosistemas y de los patrones de paisaje. La información provista por estos
sistemas se trabajó a través del software especializado Fragslats (McGarígal el al., 2002) con el cuál se
calcularon los diversos métricos de paisaje que se emplean en el presente estudio
q
26
aproximación a calidad, entendida como el deterioro en el área natural de los fragmentos
entre 1985 y 2000, se hace a través del área del fragmento en bosque natural en 1985 y en
el 2000, el área del fragmento en el 2000 en bosque natural semi-intervenido y el área del
fragmento transformado a actividad antrópica. Todas estas mediciones de estado de los
fragmentos plantean la necesidad de establecer un método de síntesis de información que
permitiera construir uno o más indicadores susceptibles de ser incorporados dentro de
modelos de análisis relacionales.
Aplicando el método estadístico de análisis de componentes principales (A CP) es posible
avanzar en esta dirección. Se obtienen variables de síntesis que explican la mayor parte de
la variación total de un conjunto de información de origen, a través de una o más
combinaciones lineales de un grupo de variables (Pearson, 1901)
Para el caso del presente estudio, la primera componente principal de las variables de
tamaño, forma y calidad de los fragmentos constituye el indicador de estado de los
fragmentos, al ser la representación lineal más simple de los datos y la que explica la mayor
parte de la variabilidad de la información original. Del mismo modo, al aplicar la misma
transformación a las variables de tamaño, forma y calidad de los fragmentos expresadas en
términos de cambios porcentuales, es posible generar también un indicador de cambio en el
estado de los fragmentos.
A continuación se explica en detalle el método de construcción del índice de estado de los
fragmentos. Posteriormente se adapta esta misma metodología para construir el índice de
cambio en el estado de los fragmentos.
En términos generales la primera componente principal de las variables de tamaño, forma y
calidad de los fragmentos, es decir el indicador de estado de los fragmentos (hFijÜ, está
representado por
¡'
1¡"¡"
l"lk
= ~r
¿
P
X PIJ k
(1)
p~1
donde las ponderaciones yp corresponden a los pesos de cada una de las variables p de
forma y calidad de los fragmentos (Xpuk) en el indicador sintético del fragmento i del
municipio j en el departamento k.
Las relaciones entre la forma y el tamaño de los fragmentos son medidos a través de tres
indicadores obtenidos directamente por el programa Fragstats: relación perímetro/área
(PARA), índice de forma (SHAPE) e índice de dimensión fractal (FRAC)
El índice de forma más simple, denominado (PARA), corresponde a la razón entre el
perímetro del fragmento y su área, tal como se enuncia en la ecuación
(2)
27
donde Pu" denota el perímetro en metros del fragmento i del municipio j en el departamento
k, y ay" el área en metros cuadrados del fragmento ijk.
La principal debilidad de este indicador es que es muy sensible al tamaño del fragmento. En
fragmentos con la misma forma pero con distinto tamaño, el índice PARA puede tomar
diferentes valores. Esta sensibilidad al tamaño de los fragmentos hace del índice PARA un
indicador inconveniente de estado, en especial cuando las diferencias en los tamaños de los
fragmentos son muy grandes'. Por estas razones este indicador no será tenido en cuenta en
la construcción del índice de estado de los fragmentos.
El índice de forma SHAPE mide la complejidad de la forma del fragmento, comparada con
una forma estándar cuadrada o casi cuadrada del mismo tamaño. Este método de medición
permite corregir en parte el problema de dependencia del tamaño del indicador más simple
(PARA) En formas muy compactas (cuadradas o casi cuadradas) el valor del indicador es 1
y está definido por
SHAPE
"k
::::_PUk
.
mm
(3)
PI/k
donde PlJk denota el perímetro del fragmento en términos de número de celdas y min Pijk el
perímetro minimo del fragmento en términos de número de celdas para un fragmento de
referencia de forma compacta (cuadrada o casi cuadrada)
Finalmente, otro tipo de índice basado en la relación área-perímetro es el índice de
dimensión fractal (FRAC) Al estar basado en la geometría fractal (Mandelbrot, 1982) este
tipo de indicador puede ser aplicado a formas planas espaciales a diferentes escalas. En
términos generales, el índice de dimensión fractal, es una versión más elaborada de los
índices PARA y SHAPE. Permite medir el grado de complejidad de formas planas,
estandarizado la relación entre perímetro y área en un rango de 1 a 2, al tiempo que
minimiza el efecto del tamaño del fragmento. Estas características lo hacen idóneo en la
construcción de los indicadores de estado y cambio en los fragmentos. Para formas planas
muy simples, tales como CÍrculos o cuadrados, el valor del indicador es 1; Y para formas
muy complejas es 2. El índice de dimensión fractal (FRAC) está definido como
2Ln(O.25 Pi/k)
FRAC"k = -----
(4)
Lna"k
donde Pijk denota el perímetro en metros del fragmento ijk y aijk el área en metros cuadrados
del fragmento ijk.
De otro lado, para tener en cuenta el grado de deterioro de un fragmento en un momento
determinado se calcularon dos índices: un índice de pérdida del bosque natural (IPN) y un
índice de intensidad de la actividad antrópica (lAN)
En el presente estudio hacen parte del mismo análisis fragmentos
hectáreas y fragmentos de menos de 100 hectáreas
s
con áreas que superan las 200 mil
28
Para calcular estos índices se identifican en cada fragmento tres tipos de estados: área de
bosque natural no intervenido (Nat), área de bosque parcialmente intervenido o en estado
semi natural (SNat) y área totalmente intervenida por acción antrópica (Ant)
De esta forma el índice de pérdida del bosque natural (lPN) mide en un momento t la
porción del fragmento que se encuentra en un estado distinto al de bosque natural no
intervenido. Queda así definido, en una escala de O a 100, por la expresión
11,
:=
IN'J"
(SNat ~Ic + Ant ~Ic )
]
~-------~
*100
[_ (Nat :¡Ic+ SNat :¡Ic+ Ant :,k)
(5)
donde las variables Nat:,k' SNat:,k y Ant'~k miden respectivamente la porción del fragmento
ijk en bosque no intervenido, parcialmente
período t.
intervenido y totalmente intervenido en el
De otro lado, el índice de intensidad de la actividad antrópica (JAN) mide la proporción del
área del fragmento que ha sido completamente transformada por la actividad antrópica. El
peor escenario posible es cuando en un fragmento ha sido eliminado todo vestigio de
bosque natural y su área se ha transformado totalmente a actividades antrópicas. De esta
forma, el índice de intensidad de la actividad antrápica (JAN) en un momento t queda
definido en una escala de O a 100 por la expresión
(Ant
:=
I
~
)
[_(Nat ~k + SNat :,k + Ant ~k)_
*100
(6)
donde las variables Nat:,k' SNat~k y Ant:¡k miden respectivamente la porción del fragmento
ijk en bosque no intervenido, parcialmente
período t.
4.2.2.
intervenido y totalmente intervenido en el
Indicador de estado e indicador de cambio de estado de/fragmento
A partir de la información correspondiente al tamaño, la forma y la calidad del fragmento
se plantean dos tipos de indicador para reflejar el estado de los fragmentos: índices de
estado del fragmento; e índice de cambio en el estado del fragmento.
a) Indicador de estado del fragmento en un momento t determinado
lI~F J
Este indicador se construye en dos etapas. En la primera se calcula el indicador de estado
del fragmento (hF) a partir del análisis de componentes principales (tal como se indicó en
la sección 4.2.1) tomando como punto de referencia el cálculo en el momento f de las
variables de calidad y forma para todos los fragmentos. De esta forma el Ier queda definido
como
29
/E/F
IJk
= cS.,' FRA C.1k + e5.2' ¡P'Noo + e5.31
'l
donde las ponderaciones
a/
IJk
t;
'N
(7)
Ijk
corresponden a los pesos de cada una de las variables 1 de
al momento
t
En la introducción de esta sección se señaló que una de las propiedades deseables en
indicador es que sea comparable a través del tiempo (Sarmiento et. al., 2002) Este es
requisito que exige escoger un año base para realizar las comparaciones. Para construir
ler de un año cualquiera t ;f. f preservando esta propiedad, se aplican las ponderaciones
las variables obtenidas a través del análisis de componentes principales (ACP) para
año f a las variables de calidad y forma en cualquier otro año t :t i , así:
un
un
el
de
el
forma, calidad y tamaño de los fragmentos en el 1EF correspondiente
'Jk
seleccionado.
1
I~FI'k
~
-
= 81 FRAC~'k + 82/
+ 8]/ I~Nijk
I~Nijk
(8)
A través de esta alternativa se garantiza la propiedad del indicador de que sea comparable
en el tiempo y se dispone de una medición replicable para períodos pasados o futuros,
manteniendo como año de referencia el año t :
b) Indicador de cambio en el estado del (fagmento en un período l((~I;~.~I)
J
Se construye a partir de las variaciones entre el año (y el año (-1 de las variables de forma y
calidad de los fragmentos. El JeEF está definido como la primera componente principal de
las variables FRAC, lPN e IpN expresadas en términos de los cambios ocurridos durante el
período en cuestión, así:
1
Ie(IE"p-l)
yk
=Y[ 1_1
~%FRACr"k ~ +Y2
1
1
~IpN·ok
1-1
1]
+Y3
~IAN"k
1-1
(9)
1]
donde
{
tl%
1-1
cambio porcentual en la variable X: ~%X=(I{-1
XI )*100,
XH
(O::;;X<oo)
I
cambio absoluto del índice Y: ~ Y
=o:
(y, -
Y,-I ),
(O:::;
r s 100)
1-1
En la ecuación (9) el peso de cada una de las variables 1 de cambio en el indicador sintético
está resumido en los coeficientes y,.
Para el caso particular del presente estudio se seleccionó como año de referencía
1= 1985.
1
--, = 2000 Y como afio
30
4.3.
Modelos de impacto de actividades antrópicas
En esta sección se presenta una breve reseña de los principales aspectos metodológicos
tenidos en cuenta la modelación, estimación y análisis de la deforestación en trabajos de
investigación previos (ver Recuadro) Tomando como referencia estos antecedentes, se
presentan a continuación los modelos finalmente seleccionados para el presente estudio.
4.3.1.
Modelos de análisis previos
La revisión de experiencias nacionales e internacionales sobre el tema aporta elementos que
serán tenidos en cuenta en las estimaciones propuestas en las secciones siguientes.
a) Curva ambiental de Kuznets
En los modelos de mínimos cuadrados ordinarios se asume que la relación entre las
variables independientes y la variable dependiente es lineal. Este supuesto, aunque facilita
la lectura de los coeficientes del modelo, puede conducir a interpretaciones herradas de los
efectos marginales de los regresares en el modelo a estimar. Como se reseñó en las
secciones iniciales del presente trabajo, varios estudios han analizado la relación entre
crecimiento económico y distintas mediciones de calidad ambientaL u En muchos casos se
ha encontrado que esta relación parece seguir una trayectoria de U invertida, motivando la
discusión conceptual y la comprobación empírica de lo que se ha denominado como curva
ambiental de Kuznets (Mahapatra & Kant, 2002) Una forma de verificar esta hipótesis,
manteniendo la especificación lineal entre variable dependiente y variables explicativas, es
teniendo en cuenta en las estimaciones transformaciones tipo spline" de la variable de
ingreso (Soumyananda, 2004)
También es frecuente el uso de modelos de regresión logística binomial y multinomial para
explicar los determinantes de la deforestación (Mahapatra & Kant, 2002; Geoghengan et
al., 2001; Apan & Peterson, 1998; Chomizt & Gray, 1995; Rudel & Roper, 1997; Etter et
al. 2005). En esta línea de análisis se destacan los estudios de Vanee & Iovanna (2005) y
Agarwal et al. (2004), los cuales además tienen en cuenta la naturaleza espacial de la
deforestación introduciendo estructuras jerárquicas en sus estimaciones. A continuación se
una breve referencia a las ventajas analíticas que ofrecen los modelos multinomiales y
jerárquicos.
Uno de los estudios empíricos pioneros que analiza la relación entre los resultados de las acciones del ser
humano y los procesos de deterioro ambiental y, en especial, la relación entre el crecimiento económico y la
degradación del ambiente, fue el realizado por Shafik & Bandyopadhyay (1992).
v Por ejemplo, utilizando en los modelos de regresión la variable de ingreso en nivel, al cuadrado y al cubo.
u
31
Recuadro.
Principales
estudios
Estudio
Vanee & Iovanna,
2006
Casse et al., 2004
Mahapatra
&
Kant, 2005
que
tnuoiucrari
modelos
de deforestocion
Nivel de
Variable
Tipo de variable
Agregación
dependiente
devendiente
Tres niveles: pixel.
parcela, Ejidos. Sólo
se modelan los 2
primeros. península
de Yucatán
Uso de de la tierra
Hogares de
Madagascar
Con tíuua: expresada
Cambio en la
como diferencia de
distancia del hogar
logaritmos entre
al bosque
1985/95 o 1985/98
País
Tipo de modelo
Dicotómica:
eptxel de
Logít Multíruvel,
bosque convertido en un
Estimado a través de
periodo de 7-15 anos.
RlGLS
O=Pixel no convertido.
í
Tasa de
deforestación
Polttonuca: 3 categorías
de orden de
deforestación
(baja,
media y alta)
Geoghengan
et aí., 200 I
Pixel (25m) en el
primer modelo.
Parcela en el segundo.
Deforestación
Polítomíca:
Agarwal et al., 2005
Apan & Peterson,
1998
Pixel (lKm), municipio
Pixel (l420mx1350ml
Uso de la tierra
~ so de la tierra
sígnljlcativas
(en
Pendiente del Pixel 1-)
Elevación del Pixel (-)
Suelo de Altiplano (+}
Tamaño parche píxeles l-]
Distancia entre el hogar
y la parcela (-)
Población del ejido (+J
Vehículos propios en el
ejido 1-)
Modelo logístico
multmomíal
Primer modelo. Logít
Bínorníal.
Segundo
MeO.
Modelo:
Grupo control: Deforestación
baja.
Porcentaje del país en bosque (-)
Tasa de crecímíento de la
población (+)
Tasa de crecimiento de la deuda públtca 1+)
Tasa de crecimiento anual del sector agricultor
Porcentaje de vías pavimentadas
(+)
Observaciones
Fueron identificadas incongruencias en el
modelo de referencia (sin estructura multínrvel
que se atribuyen al hecho de no tener en cuem
la estructura
de cluster.
El estudio combina variables
variación en el tiempo,
estáticas
y de
se discriminan
causas directas e indirectas de
deforestación a través de la esurnaeíón de
modelos para la variable dependiente y para la
variables independientes.
Causas directas:
MCO. Estimadores
en
Agricultura "Producción Maíz'f-s]
primeras diferencias
Extracción de leña (+J Débil
En el prímer modelo.
Dícotómíca: l=pixel de
bosque convertido
deforestado.
O=Pixel no
defores tado
En el segundo modelo.
Cantidad de
deforestación
reportada
por cada granjero.
Variables dependientes
paréntesís el siano del coeficiente estimado)
La tasa de crecnruento del GDP no es
estadísticamente
sígníficatíva.
{+J
En el primer modelo:
Altura (-J. distancia hasta la carretera (-l, cercanía al
mercado 1+). distancia a las cosechas (-). pendiente (-l.
El estudio combina variables
Densidad ganado (-)
variación en el tiempo.
En el segundo modelo.
Altura (-). Educación del jefe de hogar (-), ingreso fuera de
la parcela (-)
estáticas
y de
3 categorías
de orden de
deforestación
(deforestado, degradado
bosque maduro)
Dicotómica; l =pixel de
bosque convertido o
parcialmente
eforestado. O=Pixel no
eforcstado.
Modelo jerárquico
bayestano,
Población 1-1
Vías (-)
Altura (+J
Se estimaron simultáneamente
dos modelos:
uno para uso de la tierra y otro para población
El efecto de la población es débil
Logtt Binomial
A diferencia de otros estudios se encuentra
una débil
relación con fertilidad del suelo, propiedad sobre la tierra.
altura. pendiente. distancia a las fuentes de agua,
distancia a las vías
En el análisis se hace uso de variables
cualitativas
y variables deñrudas en un ínterva
de tiempo.
32
Recuadro.
Principales
estudios que involucran
Estudio
modelos de deforestación
Nívelde
Variable
Tipo de variable
Aareaocton
dependiente
dependiente
(continuación)
Uso de la tierra
Pohtonuca: 3 categorías
de orden de
deforestacíón ¡Vejetación
Natural. Granja de senusubsistencia, Granja
comercial)
País
Koop&Tok,1999
Rudel & Roper. 1997
Bhattarai
Ahx-García
& Hanuning.
200 I
Shaflk & Bandyopadhyay,
1992
significativas
(en
ObservacÍDnes
el síqno del coeficiente estimado)
No se emplearon
Tasa de
deforestación
Continua: Cambio en el
área de bosque para
varios años
Mínimos Cuadrados
Generalizados
P18I+)
Instituciones
polilicas (-1
Deuda externa (+l
Crecínuento de la población l,)
Densidad de la población rural (+)
El paper hace énfasis en probar la exístencia d
curva ambiental de Kuznets (EKC). Se encuent
evidencia fuerte de este comportamiento
en
Amértca Latina y Afrtca, En Asia el
comportamiento
es inverso,
Pais
Tasa de
deforestación
Continua: Cambio en el
área de bosque para
vanos anos
Pooled, Panel de
efectos fijos y
aleatorios
PlB per cápita (+/-)
Densidad de Población
No hay evidencias concluyentes de existencia
curva ambiental de Kuznets IEKC)
País
Tasa de
deforestación
Dicotómica: l e'Tasa de
deforestación al tao
O=Tasa de deforestación
baja.
Regresión Logística
Crecimiento
Crecínuerito
Vías 1+)
Primer Modelo.
Probit binomial.
Segundo modelo
MCO
Primer modelo.
Tamaño de la parcela (Ha'adultol(-)
Tamaño de la parcela 2 l+)
Proporción de líderes con ed. Primaria (. J
Segundo Modelo.
Arca total del ejido 1-). A1lidud (+J. área de bosque (+J.
Promedio de edad de los líderes del ejido l-I.
Pixel
100m xlOOm
Etter et al. 2006
dependienles
Modelo logístico
multtnomial
Primer Modelo
Hogares.
Segundo Modelo
Ejido.
et.al., 2005
Variables
paréntesis
Vegetación natural es el grupo control.
Acceso a mercados (.)
Acceso a vías l·)
Suelo Arenoso (+J
Nivel de PH (+)
Pendiente mayor a 25 grados (-)
Pixel
13km x 3krn)
Chomízt & Gray, 1995
Tipo de modelo
País.
Uso de de la tierra
Uso de de la tierra
iTasa de
deforestación
Primer modelo.
Dicotómica: l e Uso de la
tierra en pastura o
agricultura.
O=Otro caso
Segundo modelo.
Dicotómica: I=Bosque.
O"Otro caso
Dicotómica: ]=Calnbio
en el pixel de bosque.
O=No cambio en el Pixel.
Continua.
Logit bínonual,
Panel
l+1 Excepto en Asia
poblacional rural (+J
del PIB per cápíta l-)
No hay evidencia
Fertilidad del suelo 1+)
Costo/Distancia:
Costo de acceso a infraestructura
mercados 1-)
Arca rodeada por bosque (-)
Arca rodeada por vegetaCión secundaria
(+)
PlB per cápita. Significativo
en algunos
casos.
variables socío-econórnícas.
(
de EKC
y
Se trata de un modelo de predicción
deforestación
para Colombia.
de
Aunque el análisis se realiza para 8 mdícadore
ambientales
esta reseña está centrada en el de
deforestación.
No hay evidencia
EKC
concluyente
sobre la exrstenc
33
b) Modelos logísticos multinomiales"
Mahapatra & Kant (2002) presentan una discusión de tipo metodológico sobre la
conveniencia de emplear modelos logísticos multinomiales en el estudio de las causas de la
deforestación. Esta metodología se presenta como alternativa a los análisis tradicionales a
través de mínimos cuadrados ordinarios por dos razones:
-
En primer lugar porque en un modelo lineal, cuando existen efectos causales indirectos
que se trasmiten a través una o más variables explicativas, los coeficientes que resumen
los efectos marginales de las variables independientes pueden estar sesgados. En estos
casos, el efecto total de un regresor X sobre la variable dependiente Y corresponde a la
suma del efecto directo y de los efectos indirectos. Allí, el efecto directo es resumido
por el coeficiente asociado a la variable explicativa X; y los efectos indirectos son una
proporción de los coeficientes de las demás variables explicativas (Mahapatra & Kant,
2002)
-
En segundo lugar, son comunes los problemas de heteroscedasticidad, sobre todo en
estudios de corte transversal. En presencia de heteroscedasticidad se tiende a aceptar
efectos de variables que pueden no ser relevantes en la explicación del fenómeno de
estudio. De otro lado, en este tipo de ejercicios se tiende a asumir que la relación entre
la variable dependiente y las variables explicativas es lineal; y que los efectos de las
variables explicativas son los mismos a través de las diferentes regiones para las cuales
se dispone de información. Estos supuestos, dependiendo del fenómeno de estudio,
pueden ser muy restrictivos o muy poco realistas.
Para corregir estos problemas, Mahapatra & Kant (2002) proponen estimar un modelo
logístico multinomial en donde la variable dependiente sea una variable cualitativa
construida a partir de la tasa anual de deforestación para cada uno de los países de la
muestra de estudio. La razón por la cual no se toma directamente la tasa de deforestación
como variable dependiente es que se desconoce la exactitud de su medición. En casos como
éste, la mejor alternativa de estimación consiste en categorizar la variable dependiente. Así
mismo, el modelo logístico multinomial es heteroscedásticamente consistente, es decir,
estima una matriz de varianzas y covarianzas eficiente; y, además, no supone, a priori, que
la relación entre la variable explicada y las variables dependientes sea lineal.
Sin embargo, cuando la información asociada a cada una de las observaciones proviene de
diferentes niveles de agregación, o cuando se presentan efectos espaciales de
conglomerado, este tipo de aproximaciones puede distorsionar los niveles de significancia
de las variables explicativas y, por lo tanto, la interpretación de sus efectos marginales de
los regresares en el modelo. En estos casos, los modelos jerárquicos o multinivel son los
más apropiados.
En el contexto de los modelos econométricos donde la variable dependiente es de tipo categórico, el término
multinomial se refiere a que la variable dependiente puede tomar más de dos valores posibles.
W
34
e) Modelos jerárquicos multinivel
Agarwala
el
al. (2004) subrayan la importancia de tener en cuenta en los modelos de
análisis relativos a la deforestación y uso de la tierra su naturaleza fundamentalmente
espacial. Esta característica hace más apropiado el uso de modelos econornétricos que
involucren patrones espaciales o interacciones de tipo espacial, así como información con
diferentes niveles de desagregación. En particular se hace énfasis en las ventajas que
ofrecen los modelos en niveles, o modelos jerárquicos, cuando la información a analizar
está caracterizada por procesos complejos.
Así mismo, frente a los modelos de mínimos cuadrados ordinarios para ecuaciones
estructurales, los estimadores bayesianos permiten solucionar los problemas de sobreidentificación asociados a un gran número de variables explicativas.
4.3.2. Modelos seleccionados para el análisis
Los trabajos arriba reseñados no se hacen referencia a la fragmentación ni a otras medidas
que dan cuenta de la calidad de los ecosistemas. La deforestación es un fenómeno
complejo, que va más allá de la pérdida neta de área en bosque naturaL El paso de un
estado de bosque natural no intervenido a la total ausencia de cobertura vegetal está
mediado por un proceso de degradación complejo, el cual no se puede identificar
simplemente con base en las tradicionales mediciones de deforestación que sólo miden la
disminución del área cubierta por bosque natural. Por tal razón en este trabajo se hace uso
de la riqueza descriptiva que ofrecen los indicadores de fragmentación (FRA C) y calidad de
los ecosistemas (lPN, hv) antes mencionados. A través de dichos indicadores se generaron
índices sintéticos de estado y cambio en los fragmentos de bosque natural, los cuales son
objeto de modelación y análisis en las siguientes secciones.
Una limitación que se presentan los modelos descritos arriba, y en general todo tipo de
modelo econornétrico que emplee datos de corte transversal, es que no siempre es posible
aislar el efecto de las variables omitidas sobre la variable explicada y los demás regresores
del modelo. Este problema es posible corregirlo más fácilmente cuando se tiene
información para cada observación en más de un momento en el tiempo y cuando los
efectos de las variables no observables son constantes a través del tiempo.
Teniendo en cuentas estas consideraciones, para estimar el valor esperado del ler y el ICEF
en presencia de variables de presión y respuesta antrópica se proponen tres tipos de
modelos de análisis: modelos lineales en primeras diferencias; modelos jerárquicos lineales
en primeras diferencias; y modelos jerárquicos de corte transversal. A continuación se
presenta el desarrollo metodológico de cada uno de estos modelos.
a) Modelos lineales en primeras diferencias.
Uno de los principales objetivos del estudio es desarrollar un modelo analítico que permita
estimar el impacto de las acciones antrópicas (presiones que inducen un deterioro y
35
medidas que inducen una conservación o recuperación) en el estado de los ecosistemas. Al
contar con información completa para más de un período es posible modelar la relación
entre el el ler y variables de presión y respuesta antrópica entre el año t y el año (-1, así:
donde
r - t'<,
M¡;Fijk
/<'''''IJ
cambio absoluto entre t y (-1 en el índice de estado del
1:.'1< IJ
fragmento i perteneciente al conjunto de municipios j en el departamento k.
!1X'ijk
=
X:yk
-
X:,~;: cambio absoluto entre 1 y 1-1 en cada una de las variables del
vector de variables geográficas y ecológicas de los fragmentos ijk
!1X2jk
=
X~J'- X~:l: cambio entre t y (-1 en cada una de las variables del vector de
variables de presión del conjunto de municipios j en el departamento k.
cambio entre y (-1 en cada una de las variables del vector de
X;jk - X;:l :
!1X3}k
1
variables de respuesta del conjunto de municipios j en el departamento k.
X~¡ - X~~I:cambio entre
!1X4k
t
y 1-1 en cada una de las variables del vector de
variables de presión del departamento k.
X~¡ - X~~l: cambio entre t y (-1 en cada una de las variables del vector de
!1X5k
variables de respuesta del departamento k.
sc.,
=
CI~k -
C~~1: donde
Cijk
es un vector de variables no observables durante el
período de análisis (1, (-1) que pueden explicar el estado de los fragmentos
ij"k.
Si asumimos que la relación entre la variable dependiente y las variables explicativas es
lineal) y que las variables no observables se mantienen constantes durante el período de
análisis) podemos reescribir la ecuación (10) así:
M
MCFllk
= 130+ I13mÓXnll/k
m;l
N
+ I13nÓXII/k
n;M+l
J'
+ I13pÓXp/k
p;N+l
Q
H
+ I13qÓXqk
+ I13,ÓX'k
q;l'+1
+ !:léijk
r;Q+1
(11)
= C' -C,-I = o
!:le
Ijk
donde
ÓC!/k ~
lik
ük
N(O, cr;) es un término de perturbación estocástico también conocido como
error idiosincrásico que cambia entre fragmentos y el período de tiempo. En la ecuación
(11) /30 mide el cambio en el intercepto entre (y 1-1, mientras que los /3i (para todo ;>0) los
efectos marginales de cada una de las variables explicativas en el valor esperado del Ist.
La ecuación (11) corresponde a un modelo lineal de efectos fijos para dos períodos de
tiempo) calculado a partir de la metodología de primeras diferencias (Wooldridge, 2002) La
principal ventaja de los modelos lineales en primeras diferencias, y la razón por la que se
36
consideraría idóneo para los propósitos del presente estudio, es que permiten obtener
estimadores consistentes en presencia de variables omitidas. Los regresares omitidos, los
cuales están resumidos en el vector C,/k en la ecuación (11), corresponden a todas aquellas
variables que pueden explicar el estado de los fragmentos en el momento t = 2000 Y (t-I) =
1985 de las cuales no se tiene información. Ignorar el efecto de estas variables omitidas en
un modelo lineal, y en especial cuando dicha información puede también afectar el
comportamiento de los demás regresares del modelo, puede conducir a sesgos en los
parámetros estimados y, por lo tanto, a errores de interpretación.
Las condiciones necesarias para garantizar la consistencia de los estimadores en la ecuación
(l1)son:
-
condición
de ortogonalidad
E(M' ~é) ::::O:
~é
tiene media cero y no esta
correlacionada con los regresares del modelo; y
-
condición de rango completo (RANGO
E(M' M) ::::P ): Ningún regresor puede
escribirse como la combinación lineal de otros regresares.
b)
Modelos jerárquicos lineales en primeras diferencias.
Siguiendo a Mahapatra & Kant (2002), dado que la información correspondiente a las
variables explicativas está desagregada a nivel de fragmento, municipio y departamento, y
que la naturaleza del problema objeto de estudio es de tipo espacial, se puede reescribir la
ecuación (ll) para tener en cuenta la estructura jerárquica de los datos así:
-
En primer lugar, es posible descomponer la varianza de los residuos Ei.Jk de la
ecuación (11) en términos de varianzas residuales atribuibles a efectos aleatorios a
nivel de los fragmentos (nivel 1), de conglomerado a nivel municipal (nivel 2) y de
conglomerado a nivel departamental (nivel 3) Los efectos aleatorios de nivel 2 y 3
en el modelo de efectos fijos de la ecuación (11) estarían representado por:
-
La ecuación (12) introduce un comportamiento aleatorio en el intercepto de la
ecuación (11) entre municipios Ca través del término de error estocástico ~Ujk) y
entre departamentos Ca través del término de error estocástico ~WJk) Esta es una
forma de capturar el efecto espacial de la ubicación de los fragmentos. Al
reemplazar (12) en (11) se obtiene el modelo lineal en primeras diferencias con
intercepto aleatorio de tipo jerárquico
37
M
N
Q
l'
MEF,lk =c 13+ ¿f3",6x"'ijk + ¿f3n6xnjk + ¿f3p6xpJk + ¿f3~6xqk
n=M+1
1'1'I=1
p::::N+1
R
+ ¿f3,6x'k
q=P+l
+6t'lk +6uJk +ÓWk
t=Q+1
ÓCijk =c C~k -C¡~;I=c O
(13)
"-1
A
utijk = t/Jk - &'Ik
A
uU
jk
8.ClJk ~
N(O,a;),
8.U¡k ~
N(O, a;)
y
8.wk
I
6w. = W~ -
y
donde
= U1k-
~
N(O, af)
U/-1jk
W~-I
son los efectos
aleatorios atribuibles a los niveles 1, 2 Y 3 respectivamente.
La descomposición jerárquica de la ecuación (13), además incorporar las
recomendaciones de Mahapatra & Kant (2002), permite obtener información sobre
el peso de cada una de las jerarquías en la explicación de la variabilidad del
indicador de estado de los fragmentos I Hf;;,k
e) Modelos jerárquicos de corte transversal.
La construcción de una base de datos con información completa para los años 1985 y 2000
es un primer insumo para desarrollar las anteriores propuestas. Sin embargo, es posible que
una parte de la información esté disponible solo para uno de los dos años. El acceso a
información anterior a la década de 1980 es limitado en Colombia. En consideración a esta
reflexión, se propone un último modelo de análisis el cual relaciona el IeEF con variables de
nivel para el año 2000 (período en el que se dispone la mayor cantidad de información) y
de cambio en el período 1985-2000 así:
M
IU;¡'-~k=6+¿Ó",X""'k+
m=¡
N
¿ÓnXn1k+
I'l=Mtl
/'
¿b'I'Xp1k+
p::.N+1
o
¿6qXqk+
q=/' •.I
R
¿6,X'k+e,jk+Ujk+Wk
r=Q"'¡
(14)
e~k - N(O,(J";)
UJk
y
Wk
-
N(O,(J",;)
-
N(O, (J";)
En la ecuación (14) los .si miden los efectos marginales de cada una de las variables
independientes en el ICEF esperado. Los efectos de conglomerado de nivel 2 y 3 son
capturados por las variables Ujk y Wk que ahora están expresadas en niveles, mientras que
cijk representa el efecto aleatorio debido únicamente a las diferencias entre fragmentos.
Sin embargo, una de las principales debilidades de los modelos de regresión lineal (de tipo
jerárquico o no) definidos para un único momento del tiempo, tiene que ver con el efecto
que sobre la variable endógena y las variables explicativas pueden tener las variables no
observables. En particular, en el modelo (14) al no tener en cuenta la información para
1985 es posible que se generen sesgos sobre los parámetros O. OL Oy Y Ojjk estimados si las
variables omitidas guardan relación con los regresares del modelo. Este escenario exigió un
38
trabajo previo de selección de regresores apoyado principalmente en los resultados de las
investigaciones antes reseñadas para minimizar los efectos de las variables no observables.
39
5. Indicadores sintéticos del bosque natural subandino en Colombia
En esta sección se presentan los cálculos de los índices sintéticos de estado, y de cambio de
estado, de los fragmentos bosque natural subandino en el país para el período 1985-2000,
siguiendo la metodología descrita en la sección 4.2.2. Inicialmente se describe la
información disponible para efectuar los cálculos y los indicadores de forma y calidad de
los fragmentos. Posteriormente se aplica el método de cálculo del índice sintético de estado
de los fragmentos, en cada uno de los dos momentos de análisis: el año final (t = 2000) en
el cual los fragmentos han sido transformados; y el año inicial (t-1 = 1985) o linea de base,
donde los fragmentos de bosque se encuentran en su estado naturaL A continuación se lleva
a cabo la medición del índice sintético de cambio en el estado de los fragmentos para el
período 1985-2000. Finalmente se presenta una síntesis descriptiva de los índices
calculados para cada uno de los dos años objeto de análisis.
5.1.
Variables constitutivas
subandino
(componentes) de los índices sintéticos del bosque
Un fragmento de bosque natural subandino se define como una porción independiente de
éste ecosistema, en un momento determinado: el año 1985.x Dicho fragmento puede ser
contrastado con su estado en un momento posterior (año 2000) Para la construcción del
índice de estado, y del índice de cambio de estado, de cada fragmento se dispone de las
siguientes mediciones realizadas por el Laboratorio de Biogeografia y Análisis Espacial
del Instituto Humboldt para los años 1985 y 2000:
•
•
•
•
Área del fragmento correspondiente a bosque natural no intervenido
Área que se identifica como bosque intervenido o corno bosque secundario, y que
por tanto no puede clasificarse como bosque natural
Área que ha sido totalmente transformada por la actividad antrópica y no tiene
bosque alguno
Igualmente se identificó el indicador de forma del fragmento (FRAC) basado en la
relación de su perímetro con su área.
5.2.
Índice de estado de los fragmentos (1985 y 2000)
Siguiendo la definición metodológica de los indicadores sintéticos presentada en la sección
4.2.2, en la construcción de los índices es necesario tomar como punto de referencia un
momento en el tiempo. De esta forma es posible hacer comparaciones con mediciones
En el caso de este estudio en particular se asume como línea base, o momento inicial, el área en bosque
natural existente en el año 1985. No obstante si se dispusiera de información de las características de los
fragmentos en momentos anteriores, o incluso en su estado prístino, este método permitiría tomar como punto
de partida para el análisis algún otro estado previo.
x
40
realizadas en otros años. Teniendo en cuenta esta consideración, la construcción del Índice
de Estado de los Fragmentos en 1985 y 2000 se efectuó a partir de las ponderaciones
calculadas en 2000.
Con base en las mediciones realizadas para cada uno de los fragmentos en el año 2000
sobre el área en bosque natural (Nat~~OO
),el área en bosque intervenido o secundario
(SNati~~oo),y el área en actividades antrópicas (Ant~~oo), se calcularon el índice de pérdida
del bosque natural lJ;~ooJ y el índice de intensidad de la actividad antrópica
/jl.:
lJ;~o J.Y
l)k
A
J,
partir de estos dos últimos indicadores y el índice de forma lFRAC~~oO se aplicó el análisis
de componentes principales (ACP) como método de síntesis de información. Mediante este
procedimiento se calculó el peso relativo de cada uno de los índices que componen el
Índice de estado del fragmento
ln·~?O
J
",
tomando año de referencia (f) el año 2000,
obteniéndose el siguiente resultado:"
I~~~~= 0.62512
Según los resultados,
>1<
IJ~~,~+ 0.52845
la participación
>1<
I.~~,~+ 0.57442
porcentual
* FRACJ~oO
(15)
de cada una de las variables que
componen el índice sintético de estado del fragmento en el año 2000
lI~~r:
J
es:"
Índice de pérdida del bosque natural (JPN) = 39.1%
Índice de intensidad de la intervención antrópica (JAN) = 27.9%
Índice deforma de/fragmento (FRAC) = 33.0%
De otro lado, para establecer el estado de los fragmentos en 1985 se aplicaron los mismos
ponderadores calculados para el año de referencia (2000) presentados en la ecuación (15)bb
así:
n·~.~~
0.62512 * I;.~,,~+ 0.52845 * I~~,~ + 0.57442 * FRAC~~85
=
(16)
En este estudio los fragmentos de bosque natural se definen como aquellas porciones de bosque existentes
en 1985. De esta forma, por definición se asume que cada uno de los fragmentos es exclusivamente de bosque
natural en dicho año y no presenta por tanto ninguna intervención humana. Teniendo en cuenta esta
condición, para aplicar el método de análisis de componentes principales se selecciona como punto de
referencia en año 2000, año para el cual los fragmentos de bosque natural originales (los existentes en 1985)
ya han sido afectados por las actividades antrópicas.
Z Para este estudio se restringió
el análisis a los fragmentos que, en su estado original, tuviesen como mínimo
90 hectáreas Esto en razón al nivel de precisión requerido para medir cambios significativos en los métricos
de forma (FRAC), con el tamaño de pixel disponible (150 m x 150 m).
aa El peso porcentual
de la variación de cada uno de los componentes del índice de estado hF sobre la
variación total de este índice, se obtiene del cuadrado de cada uno de los ponderadores del respectivo
componente en la ecuación (15)
bb Como en este caso se definen como fragmentos aquellas áreas que estaban completamente
en bosque
natural en el año 1985, se toma entonces como referencia del peso de cada una de las variables incluidas en el
índice que resulta para el año 2000.
y
41
Teniendo en cuenta que en el presente estudio se asume como fragmento cada porción
independiente de bosque natural existente en el año 1985, los valores que toman el índice
de pérdida natural
Y el índice de intensidad de la intervención antrópica
(/~~5)
~
(/~~5)
~
son, en ambos casos, iguales a cero para todos los fragmentos en 1985. De allí que el Índice
de estado de los fragmentos resultante para este año inicial, sea igual a una fracción del
índice de forma de cada fragmento (FRAC~~8S) puesto que los otros dos componentes son
constantes e iguales a cero.
Una vez calculados los índices de estado de los fragmentos para los dos años
V~~:e li~~),
se estandarizaron los índices obtenidos para llevarlos a una escala homogénea entre O y
100. De esta forma, el índice sintético estandarizado del estado de degradación de cada
fragmento en cada uno de los años
J se define como
1I;,~~;,
donde
I;"';'k =
1t;¡'~'i"
=
Índice no estandarizado del fragmento ijk en el año t (para t
=
1985, 2000)
Índice no estandarizado con mínimo valor del conjunto de todos los índices
de los fragmentos en los dos momentos (1985 y 2000)
IfI'~'áx
=
Índice no estandarizado con máximo valor del conjunto de todos los índices
de los fragmentos en los dos momentos (1985 y 2000)
Empleando el método de estandarización definido en la ecuación (17) se obtienen los
índices estandarizados de estado de los fragmentos en el año 1985 y en el año 2000,
expresados todos en una misma escala de escala de O a 100.
En la tabla 5.1. se presenta un resumen de la información básica de cada uno de los
componentes del índice sintético de estado para los dos años con información disponible
(1985 Y 2000), correspondiente a los fragmentos que en el año 1985 tenían 90 o más
hectáreas. En la misma tabla se sintetizan los valores resultantes de los índices de estado de
cada fragmento en los dos años, tanto en su valor original corno en el valor estandarizado
en la escala de O a 100.
42
lndice de pérdida de bosque natural (1985)
0.00
Indice de pérdida de bosque natural (2000)
46.62
Indice de intensidad de intervención
antrópica (1985)
0.00
Indice de intensidad de intervención
antroplca (2000)
27.72
0.00
0.00
35.27
0.00
0.00
0.00
25.64
0.00
0.00
100.00
0.00
100.00
Indice de forma del fragmento·
FRAC (1985)
1.11
FRAC (2000)
1.18
0.04
0.08
1.03
1.02
1.27
Indice de forma del fragmento·
Indice de estado del fragmento
- No estandarizado
(1985)
0.64
0.02
0.59
0.73
(2000)
44.47
32.53
0.60
116.13
Indice de estado del fragmento
- No estandarizado
Indice de estado del fragmento
- Estandarizado
(1985)
0.04
Indice de estado del fragmento·
Estandarizado
(2000)
37.98
0.02
28.16
1.44
0.00
0.12
0.01
100.00
Como puede observarse, el índice de pérdida de cobertura en bosque natural para todos los
fragmentos fue en promedio del 46.6% entre 1985 y 2000. Este es el resultado de agregar el
promedio de los índices del área original totalmente sustituida por una actividad antrópica
en todos los fragmentos (27.7%), más el promedio de los índices de de área parcialmente
intervenida y que mantiene algún tipo de bosque transformado (l8.9%tC
De otro lado, una forma de evaluar la capacidad del lsr para reflejar las variaciones de cada
uno sus componentes es constatando si variaciones positivas en el índice ler corresponden
con variaciones igualmente crecientes y significativas en cada uno de las variables que 10
componen. Para evaluar este comportamiento se parte de ordenar todos los fragmentos, de
menor a mayor, de acuerdo con el valor del índice sintético de estado de cada fragmento.
Con base en este ordenamiento, se calcula para cada decil de fragmentos el valor promedio
del componente a ser evaluado. Se compara entonces el valor medio de cada componente,
entre parejas de deciles consecutivos: si el índice sintético de estado está reflejando
adecuadamente las variaciones de sus componentes, la media cada componente en un
determinado decil debe ser significativamente mayor (a través de una prueba de igualdad de
medias) a la media del componente en el decil inmediatamente inferior.dd
Aplicando este método se comprobó la capacidad efectiva del índice sintético de estado
para reflejar adecuadamente las variaciones de sus componentes. El gráfico 5.1 ilustra la
correspondencia positiva entre los deciles de ler (ordenados de menor a mayor) y las
medias de cada uno de los componentes (índice de pérdida de bosque natural, índice de
intensidad antrópica e índice de forma) por decil de le».
Estos valores promedio de los índices corresponden, en cada caso, a un promedio simple del respectivo
índice. No reflejan por tanto pérdidas totales de estas áreas en la zona de estudio. Para obtener los valores
totales se requeriría calcular un promedio ponderado por el área de cada fragmento, tal como se presenta en
secciones posteriores de este trabajo.
dd En caso de obtenerse un resultado inverso, se detectaría la incapacidad del índice sintético de reflejar las
variaciones del respectivo componente. En efecto, podría suceder que el valor medio del componente para el
decil de fragmentos con mayor valor del índice de estado, fuese significativamente menor que la respectiva
media del decil inmediatamente menor. En este caso una disminución del valor medio del respectivo
componente. estaría reflejándose a una variación creciente del valor medio del índice de estado resultante.
ce
43
8
j-
rili-
¡~8
~g-
lgs15-
!\
lii
o
o
a Prorredio
•OtJantilO
o
,
,
2
group
10
e
b. Prorredio
de índice de pérdida natural (lpN)
4
2
O
QuantiIO
group
6
de índice de intensidad
10
antrópica
(I/IN)
por decil de IEF, 2000
por decil de IEF, 2000
'""!-
·
O
•Ouantile
c. Prorredio
auantilO
(FRAC)
d. Prorredío
por decíl de IEF, 2000
Gráfico 5.1
5.3.
.
•
10
e
de índice de torrra
.
,
,
"ouP
e
\0
group
de índice de forma (FRAC)
pordecildelEF,1985
Valores medios de cada componente del índice de estado vs. valores medios del índice de estado (IEF),
según deciles de fragmentos ordenados por el índíce de estado
Índice de cambio de estado de losfragmentos
entre 1985 y 2000
Adicionalmente, se construyó un índice que mide el cambio en el estado de los fragmentos,
entre dos momentos del tiempo (1985 y 2000) Este indicador se construye con base en los
mismos componentes del indicador de estado descritos en la sección anterior, pero
expresados cada uno en forma cambio en un período determinado.
Aplicando el método presentado en el capítulo anterior, el índice de cambio de estado de
los fragmentos entre el año 1985 y el 2000 se calcula con base en el cambio porcentual del
índice de forma
[I~\
%FRAClJk ], y los cambios absolutos de los índices de pérdida natural
[1_\~ 1P'V• JIk] Y de intensidad de la actividad antrópica [~1_\ 1AN IJ'k-]
44
Con base en esta información y aplicando el método de análisis de componentes
principales, se obtiene el índice de cambio entre 1985 y 2000 para los fragmentos iguales o
mayores de 90 hectáreas
)
l/~~~:~~}5)
J de la forma
woo
~o
Ic(~/5 =0.62272* D. IPNk+O.52073*
1985
'Jk
~o
D. IANk+0.58400*
1985
IJ
IJ
tl
1985
(18)
%FRAC'ljk
Según la ecuación (18), la participación porcentual de cada una de las variables que
componen el índice sintético de cambio en el estado del fragmento entre 1985 y 2000
/(??,,85)J es:ee
l
Cff'JI
Índice de cambio en la pérdida de bosque natural (IJ./PN)
Índice de cambio en la intensidad de intervención antrépica (IJ.IAN)
Índice de cambio porcentual en laforma delfragmento (IJ.%FRAC)
Así mismo, el índice sintético estandarizado
fragmento en el período 1985-2000
38.8%
27./%
34.1%
de cambio del estado de degradación cada
l/1~~/:~?
J está representado
por la siguiente expresión:
donde
Índice no estandarizado de cambio entre 1985 y 2000 del fragmento ijk
Índice no estandarizado
de cambio entre 1985 y 2000 del fragmento con
mínimo valor entre todos los fragmentos
Índice no estandarizado
de cambio entre 1985 y 2000 del fragmento con
máximo valor entre todos los fragmentos
A continuación se presenta una síntesis descriptiva del índices de cambio aplicando el
método descrito, con base en la información disponible para los fragmentos que en el año
1985 tenían 90 o más hectáreas.
Tabla 5.2 Caracterísitcas
del índice de cambio del estado del fragmento
(1CEF) Y sus componentes
Variable
- 1278 obselYaciones (1985 - 2(00)
Mean
Sld. Dev.
Min
Max
Cambio en el índice de pérdida de bosque natural (1985-2000)
Cambio en el índice de intensidad
Cambio porcentual
de intervención
antrópica
en el índice de forma del fragmento
Indice de cambio de estado del fragmento
lndice de cambio de estado del fragmento·
(1985-2000)
- FRAC (1985-2000)
- No estandarizado
Estandarizado
(1985-2000)
(1985-2000)
El peso porcentual de la variación de cada uno de los componentes del índice de cambio estado IcEr sobre la
variación total de este índice, se obtiene del cuadrado de cada uno de los ponderadores del respectivo
componente en la ecuación (18)
ee
45
Así mismo se evaluó la capacidad del /CEF para diferenciar las variaciones experimentadas
por cada uno de sus componentes. Se ordenaron los fragmentos de bosque subandino de
menor a mayor según el ICEF . A continuación se decilizaron los fragmentos y se comprobó
que el valor medio de cada uno de los componentes del /CEF (cambio en el índice de pérdida
de bosque natural, cambio en el índice de intensidad antrópica y cambio en el índice de
forma) aumenta cuando aumentan los deciles de /CEF. Los resultados se ilustran en el
gráfico ver gráfico 5.2.
§-
~.
¡j.
~.
l~'
~
Il.if-
!l.
g~-
g
lil
¡¡j.
o
Q
2
.
4
o
,
6
,
.
4
6
Ouonlll. I10UP
10
Q..¡an1iIeQlo"",,
a. CaniJío en el indice de pérdida natural (Ip,y)
b. Can1:lio en el indice de intensidad
10
antrópica
(1..,).
por decíl dellcEF
por decil dellcEF
~-
o
.
,
•
Ouantile
B
10
group
e Can1:lio en el indice de terma
(FRAC),
por decil dellcEF
Gráfico 5.2
Valores medios de cada componente del índice de cambio de estado vs. valores medios del índice de
cambio de estado (ICEF). según deciles de fragmentos ordenados por el índice de estado
5.4.
Comportamiento del indice de estado del ecosistema (1985-2000)
Una vez construidos los índices de estado del ecosistema de bosque natural subandino en el
país, es posible formarse una primera idea de la evolución de este ecosistema durante el
46
período de análisis entre los años 1985 y 2000. En esta sección se muestra cómo se
comporta en las distintas regiones de la cordillera de los Andes tanto el índice sintético de
estado como algunos de los componentes del mismo. Adicionalmente se ilustra este
comportamiento para el caso de los fragmentos de bosque que se encuentran localizados
dentro del Sistema de Parques Nacionales Naturales (SPNN)
Para el año 1985 en la cordillera de los Andes se identificaron 1.278 fragmentos de bosque
natural subandino mayores de 90 hectáreas (ver tabla 5.3), para un total de 3.3 millones de
hectáreas ocupadas por este tipo de ecosistema. El 45% de éste área se encontraba
localizada en la cordillera Oriental, el 28% en la cordillera Occidental, el 12% en el Macizo
Colombiano (Nariño-Putumayo), el 11% en la cordillera Central y el 4% restante en la
Serranía de San Lucas. ff
5.3 Cambio del bosque subandino según tipo de bioma y localización geográfica· Total Nacional(") (1985-2000)
Area total
bosque natural
No. de
fragmentos
Bioma
Orobioma
subandino
Cordillera
Central
Orobioma
subandino
Cordillera
Oriental
Orobioma
subandino
Serranía
Orobioma
subandino
Nariño-Putumayo
de San Lucas
Orobioma
subandino
Cordillera
Occidental
Fragmento de gran tamaño: C.Oriental(61.41%),
Nariño-Putumayo(38.44%)y C.Central (0.15%)
468
540
1985
Miles
Has
357
1,148
8
137
31
175
230
943
563
1
Cambia de
uso
Miles
Has
Has
%
-119
-33%
-250
-22%
238
897
116
156
861
545
lndlcs de estado del
del cambio
fragmento
(/EFf")
de usan
%
%
1985-2000
2000
Miles
Distribución
Parcial
·22 ·16%
-18 -11%
-82
-9%
-18
-3%
35%
42%
47%
71%
48%
66%
Total
65%
58%
53%
29%
52%
34%
Cambio
1985-
1985
0.06
0.08
0.07
0.09
0.09
0.12
2000
28.0
17.7
12.5
7.2
28.0
17.6
12.4
7.1
6.9
6.8
2.4
2.2
Total Nacional
1278
3,322 2,813 ·510 -15%
44% 56% 0.09
12.4
(.)Fragmentosde bosque subandino mayores de 90 hectáreas
I"ICambio Parcial: % del área con cambio de uso que mantiene parcialmentealgún tipo de bosque. Cambio Total: % del área con cambio a uso
totalmente antrópico
(""IEF:
2000
12,3
Indice de degradaciónde Oa 100, donde O=totalmenteconservadoy 100=totalmentedegradado(promedioponderadopor tamaño del fragmento-
Fuente: Este trabajo con base en IAvH. 2005. Mapa cleecosistema de los AnclesColombianos 1985-2000
De las 3.3 millones de hectáreas de bosque natural identificadas en 1985, para el año 2000
se detectaron 510 mil hectáreas con algún grado de afectación, equivalentes al 15.3% del
total del área originalmente en bosque. Este resultado representa una tasa promedio de
deforestación del 1.1% anual, con una marcada diferenciación entre las distintas regiones:
2.7% anual en la cordillera Central, en contraste con una tasa del 0.6% y del 0.7% anual en
la Cordillera Occidental y el macizo Colombiano, respectivamente; y 0.2% anual en el
fragmento de gran tamaño, distribuido en tres de las cinco localizaciones identificadas (ver
tabla 5.4)
Para ésta distribución se tienen en cuenta que un fragmento de gran tamaño (563 mil hectáreas) se encuentra
localizado en tres de las cinco regiones mencionadas.
ff
47
5.4 Tasa de cambio del bosque subandino (1985-2000)
Area (miles has) Tasa
1985
2000
Localización
357
238
Cordillera Central
1,148
897
Cordillera Oriental
137
116
Serranía de San Lucas
175
156
Nariño-Putumayo
943
861
Cordillera Occidental
563
545
Fragmento de gran tamaño
3,322
2,813
Total Nacional
de cambio
anual
-2.7%
-1.6%
-1 .1%
-0.7%
-0.6%
-0.2%
-1.1%
Fuente: Tabla 5"3
Otra característica de diferenciación entre regiones se refiere al grado de intensidad de la
intervención humana que genera la deforestación. Para el total del ecosistema se identifica
que el 56% del área deforestada presenta un cambio total hacia usos completamente
distintos a cualquier tipo de bosque. En contraste, el 44% restante del área transformada
mantiene pequeños fragmentos de bosque natural, o presenta algún nivel de regeneración
de bosque natural, o bien incluye dentro de su área algún tipo de bosque plantado (ver tabla
5.3) Nuevamente en la cordillera Central se presenta no solo la más alta tasa de
deforestación, sino también el cambio más intenso en el uso del suelo. En efecto, el 65%
del área deforestada en esta cordillera no presenta ningún tipo de relicto de bosque natural
ni plantado. En contraste, en el Macizo Colombiano (Nariño-Putumayo) el 71 % del área
deforestada presentan algún tipo de bosque remanente o plantado.
Como se describe en las secciones previas, el índice de estado de los fragmentos (lEF)
presenta de manera sintética los cambios en los fragmentos de bosque natural, reflejando
conjuntamente la tasa de deforestación, la intensidad del cambio en el uso del suelo y las
modificaciones de forma de cada fragmento. Con base en este índice se observa que, para el
total nacional de los fragmentos del ecosistema de bosque subandino, se presenta una
pérdida de calidad de 12 puntos (promedio ponderado según el tamaño de cada fragmento)
dentro de los 100 puntos posibles que reflejarían una pérdida total del bosque natural. Y
aquí también se refleja la heterogeneidad regional antes descrita. Los fragmentos de la
cordillera Central presentan el mayor nivel de degradación en su conjunto, con una pérdida
en promedio de 28 puntos en el índice sintético de estado de cada fragmento. En contraste
los fragmentos del Macizo Colombiano, junto con el fragmento de gran tamaño,
representan los mayores niveles de conservación con una pérdida promedio de tan solo 7 y
2 puntos respectivamente (ver tabla 5.3)
Por otra parte aparece una ventaja clara para la conservación de los fragmentos de bosque
natural localizados dentro del Sistema de Parques Nacionales Naturales (SPNN) Del total
del bosque subandino identificado para este estudio en el año 1985, cerca de la mitad del
área se encuentra representada por fragmentos parcial o totalmente localizados dentro del
actual SP NN.
Como puede observarse en las tablas 5.5a y 5.5b, hay una diferencia notoria entre la
deforestación en los fragmentos parcial o totalmente localizados dentro del Sistema de
48
Parques, en contraste que aquellos localizados por fuera de este sistema.P Los fragmentos
de bosque subandino sin contacto con este Sistema de Parques perdieron durante el período
de estudio el 24% de su área natural, presentando una tasa promedio de deforestación del
1.8% anual. En contraste, aquellos fragmentos asociados al Sistema de Parques solo
perdieron el 6% de su área, presentando una tasa promedio de deforestación de apenas el
0.4% anual.
Desde la perspectiva de la localización del bosque subandino dentro del Sistema de Parques
Nacionales, la tabla 5.6 presenta una distribución de los fragmentos de este ecosistema
dentro del SPNN. En primer lugar se observa que los fragmentos de bosque subandino
asociados al Sistema de Parques Nacionales se encuentran total o parcialmente localizados
en 16 áreas protegidas de este sistema. Además se puede observar que cerca de tres cuartas
partes del área en bosque subandino dentro del SPNN se encuentra en cuatro parques
nacionales: Farallones de Cali, Cordillera de los Picachos, Paramillo y el Cocuy.
Además se observa que, de las cerca de 105 mil hectáreas de bosque subandino que se
pierden en los fragmentos localizados total o parcialmente en el Sistema de Parques
Nacionales, solo menos de la cuarta parte (25 mil hectáreas) se pierden efectivamente
dentro de este sistema de áreas protegidas; y que más del 80% de éstas corresponde a
pérdidas en cuatro áreas protegidas: el Cocuy, los Farallones de Cali, Paramillo y Tama
(ver tabla 5.6)
Finalmente es notoria la relativamente baja tasa anual de deforestación de bosque
subandino en las distintas áreas del SPNN. Con excepción de los parques de Las Hermosas
y del Nevado del Huila, que pierden en todo el período de estudio bastante menos de mil
hectáreas cada uno, el resto de áreas del Sistema de Parques Nacionales presentan tasas
anuales de deforestación que no sobrepasan la media de 1.1% de pérdida bosque subandino
(ver tablas 5.4 y 5.6)
gg
Dentro de los sistemas regionales de áreas protegidas existen otras modalidades de manejo especial
distintas al SPNN. Sin embargo no se dispone de información adecuada para incluir este típo de estrategias de
protección dentro de este análisis.
49
5.5a Cambio del bosque subandino según tipo de bíoma y localización· Fragmentos sín área en SPNN("} (1985-2000)
Area total
Cambio de
Distribución
tnciee de estado del
bosque natural
uso
del cambio
fragmento (lEFfu,
1985
2000
1985-2000
de usol"")
Cambio
No. de
Miles
Miles
Miles
%
%
1985frag8ioma
Has
Has
Has
% Parcial Total 1985 2000
2000
mentos
Orobioma subandino Cordillera Central
461
349
231 -118 -34%
36% 64% 0.06
28.3
28.3
Orobioma subandino Cordillera Oriental
518
584
388 -195 -33%
42% 58% 0.07
27.1
27.1
Orobioma subandino Serranía de San Lucas
137
116
-22 -16%
47% 53% 0.07
12.5
12.4
8
Orobioma subandino Cordillera Occidental
447
395
-52 -12%
45% 55% 0.08
9.3
9.2
201
Orobioma subandino Nariño-Putumayo
175
156
-18 -11%
71% 29% 0.09
7.2
7.1
30
Fragmento de gran tamaño: C.Oriental (61.41%), NariñoPutumayo (38.44%) y C.Central (0.15%)
Total Nacional sin área en SPNN
1218
1,690
1,286
-405 -24%
42%
5.5b Cambio del bosque subandino según tipo de bioma y localización - Fragmentos con área
Biorna
Orobioma subandino Cordillera Central
Orobioma subandino Cordillera Oriental
Orobioma subandino Serranía de San Lucas
Orobioma subandino Cordillera Occidental
Orobioma subandino Nariño-Putumayo
Fragmento de gran tamaño: C.Oriental (61.41%),
No. de
fragmentos
7
22
Nariño-
Area
bosque
1985
Miles
Has
8
564
29
496
1
O
1
60
total
natural
2000
Miles
Has
7
509
58%
en SPNN("}
0.07
19.4
19.3
(1985-2000)
Cambio de
Distribución
Indice de estado del
uso
del cambio
fragmento (lEFf'")
1985-2000
de uson
Cambio
Miles
%
%
1985Has
% Parcial Total 1985 2000
2000
-1 -16%
8% 92% 0.07
15.8
15.7
-55 -10%
44% 56% 0.10
7.9
7.8
-30
563
466
O
545
1,632
1,527
52% 48%
0% 100%
66% 34%
0.10
0.04
0.12
4.7
-18
-6%
-8%
-3%
-105
-6%
50%
0.10
5.1
-O
4.6
8.3
8.4
2.4
2.2
Putumayo (38.44%) y C.Central (0.15%)
Total Nacional con área en SPNN
o Fragmentos
50%
5.0
de bosque subandino mayores de 90 hectáreas
("¡Cambio Parcial: % del área con cambio de uso que mantiene parcialmente algún tipo de bosque. Cambio Total: % del área con cambio a uso totalmente
antrópico
rn)IEF: Indice de degradación de O a 100, donde O=totalmente conservado y 100=totalmente degradado (promedio ponderado por tamaño del fragmento - 1985)
Fuente: Este trabajo con base en IAvH. 2005. Mapa de ecosistema de los Andes Colombianos
1985-2000
50
Tabla 5.6 Cambio del bosque subandino en el Sistema de Parques Naturales Nacionales
Indice de estado del
(lEF¡i"')
fragmento
Area total del fragmento
bosque natural
Cambio
No. de
fragArea Protegida
del SPNN
PNN El Cocuy
PNN Los Farallones de Cali
PNN Paramillo
PNN Tama
PNN Catatumbo-Bari
PNN Sumapaz
PNN Nevado del Huila
PNN Cordillera de Los Picachos
PNN Las Orquideas
PNN Chingaza
PNN Tatama
PNN Cueva de Los Guacharos
PNN Las Hermosas
PNN Sierra de La Macarena
SFF Otun-Quimbaya
SFF Galeras
Total fragmentos en SPNN(U')
n Fragmentos
de bosque subandino
1")lEF: Indice de degradación
l''')
Del total de 60 fragmentos
mentos
1985
2000
4
0.11
0.10
0.09
0.08
0.09
0.07
0.06
0.11
0.09
0.09
0.10
0.12
0.03
0.04
0.08
0.04
0.10
11.6
4.9
3.4
16.2
21.9
3.0
26.0
1.4
14.1
6.6
1.8
2.4
47.9
2.1
7.4
8.4
16
8
1
8
4
5
1
3
2
3
2
1
1
2
1
62
5.7
mayores de 90 hectáreas
de O a 100, donde O=totalmente
con territorio en áreas proteidas
Cambio
85-00
11.5
4.8
3.3
16.2
21.8
2.9
25.9
1.2
14.0
6.5
1.7
2.3
47.8
2.0
7.3
8.3
5.6
1985
Miles Has
2000
Miles Has
153.2
193.7
119.9
21.8
75.7
66.7
3.3
216.0
52.4
24.6
130.2
564.1
0.2
5.2
4.7
0.1
1631.8
131.5
181.2
114.7
17.5
55.9
64.1
2.4
212.1
42.4
21.9
127.8
545.8
0.1
5.1
4.3
0.1
1527.1
(SPNN) (.) 1985-2000
Area de bosque natural en
SPNN (has)
de
1985-2000
Miles
Has
-21.7
-12.4
-5.3
-4.2
-19.7
-2.6
-0.8
-4.0
-10.0
-2.7
-2.3
-18.3
-0.1
-0.1
-0.4
0.0
-104.7
%
-14.2%
-6.4%
-4.4%
-19.5%
-26.1%
-3.9%
-25.9%
-1.8%
-19.1 %
-10.9%
-1.8%
-3.2%
-47.9%
-2.0%
-8.3%
-8.3%
-6.4%
Cambio
1985
Miles
Has
2000
Miles
Has
57.4
101.1
83.6
17.1
21.3
27.3
2.1
85.8
12.6
7.3
20.5
1.2
0.1
2.7
0.3
0.0
440.6
49.5
95.6
79.3
14.4
19.4
26.5
1.6
85.3
12.2
7.1
20.4
1.2
0.0
2.6
0.3
0.0
415.6
Miles
Has
-7.8
-5.5
-4.3
-2.6
-1.9
-0.8
-0.6
-0.5
-0.4
-0.2
-0.1
-0.1
0.0
0.0
0.0
0.0
-25.0
1985-2000
%
-13.7%
-5.4%
-5.1%
-15.5%
-9.0%
-3.0%
-26.3%
-0.6%
-3.6%
-3.3%
-0.5%
-6.7%
-37.5%
-0.8%
-1.6%
0.0%
-5.7%
Tasa de
cambio
anual
-1.0%
-0.4%
-0.4%
-1.1%
-0.6%
-0.2%
-2.0%
0.0%
-0.2%
-0.2%
0.0%
-0.5%
-3.1%
-0.1%
-0.1%
0.0%
-0.4%
con parte o todo su territorio en el SPNN
conservado
y 100=totalmente
degradado
(promedio
ponderado
por tamaño del fragmento
- 1985)
del SPNN, dos tienen territorio en más de un área protegida
Fuente: Este trabajo con base en IAvH. 2005. Mapa de ecosistema de los Andes Colombianos 1985-2000
5]
6. Análisis de relaciones funcionales:
aplicación de modelos y resultados
El índice estado de los fragmentos de bosque natural, el cual es susceptible de ser calculado en
diferentes momentos del tiempo, es empleado para analizar los factores antrópicos que inciden en
la transformación del bosque natural. Dichos factores pueden ser clasificados entre aquellos que
generan presiones que se traducen finalmente en un proceso de degradación o agotamiento del
bosque natural, y las acciones que de una u otra forma propenden por la conservación de los
bosques en su estado natural, tales como las políticas públicas ambientales. No obstante, existen
situaciones igualmente antrópicas que, sin proponérselo explícitamente, pueden generar un
impacto favorable en la conservación del bosque en su estado natural. Así mismo, algunas de las
características naturales de los fragmentos pueden tener alguna incidencia sobre la forma en que
se produce la afectación del bosque como resultado de las acciones humanas, tales como la
ubicación geográfica o la topografía del terreno.
Con miras a analizar la incidencia de distintos factores (geográficos y antrópicos) en la
degradación del bosque, se estimaron modelos econométricos que relacionan el índice sintético
de estado de los fragmentos con variables de la geografía de los fragmentos y las características
de las poblaciones circunvecinas.
En esta sección se presentan inicialmente los factores que, dependiendo de la disponibilidad de
información, pudieron ser usados como indicadores o variables proxy de las presiones antrópicas
que deterioran el estado de los bosques; así como de las acciones que deliberadamente inciden
sobre la conservación del ecosistema natural (respuestas de política) o que tienen un efecto
similar por efecto indirecto. A continuación de se presentan los resultados de los modelos
analíticos empleados para establecer los niveles de significancia de las relaciones propuestas,
aplicando los métodos descritos en la sección metodológica previa. Finalmente se presenta un
análisis interpretativo de los resultados obtenidos y una discusión de los alcances y limitaciones
de los mismos.
6.1.
Variables explicativas de los modelos analíticos
El Órgano Subsidiario de Asesoramiento Cientifico, Técnico y Tecnológico del Convenio sobre
la Diversidad Biológica (CBD-SBSTTA, por sus siglas en inglés) propone un método de
clasificación de los factores que inciden en el deterioro de los bosques, así: se definen las
presiones como los factores socioeconómicos y otras fuerzas que afectan la diversidad biológica;
el estado como las condiciones propiamente dichas de la misma biodiversidad; y las respuestas
como las medidas que se toman para cambiar el estado de la biodiversidad de su situación actual
hacia un estado deseado. Así mismo, el CBD-SBS1T A recomienda que la investigación científica
sobre la biodiversidad se desarrolle a partir de esta clasificación de indicadores (presión-estadorespuesta) y de modelos de análisis de los diferentes factores que afectan la biodiversidad, con
52
miras a entender los acontecimientos y orientar a las decisiones de política a partir de las
predicciones que se puedan hacer de distintos escenarios futuros (CBD-SBSTTA, 1997)
En esta dirección y para la construcción de los modelos de análisis previstos por este estudio, se
seleccionaron las variables de presión antrópica que reflejan aquellos factores socioeconómicos
que se asumen tienen alguna incidencia sobre el estado del ecosistema de bosque natural,
generando o acelerando procesos de degradación del mismo. Se supone que estas variables
tendrán un efecto positivo sobre el índice de estado de los fragmentos (!EF) En otras palabras,
asume que generan degradación de los bosques. De otro lado, se seleccionaron aquellas variables
que reflejan medidas o respuestas de politica orientadas a contrarrestar o prevenir los niveles de
degradación del ecosistema de bosque natural y que por tanto se espera que tengan un impacto
negativo sobre el nivel de degradación de los bosques. Finalmente se ubican algunos factores de
contexto socioeconómico y geográfico que de alguna manera se espera que contribuyan a la
conservación del ecosistema, a pesar de no estar deliberadamente orientados en esta dirección.
Por otra parte, las variables empleadas en los modelos econométricos pueden estar desagregadas
en una de tres escalas posibles: a nivel de fragmento, a nivel municipal y a nivel departamental.
Esta diferenciación se aplica para efectos de la aplicación de los modelos jerárquicos o multinivel
descritos en las secciones precedentes.
Las unidades básicas de análisis son los fragmentos de bosque natural. Para cada uno de los
fragmentos fue calculado su respectivo índice de estado en los años 1985 y 2000; Y su índice de
cambio de estado entre los años 1985 y 2000. Sin embargo, las variables de presión antrópica o
de respuesta de política asociadas a los fragmentos se encuentran en niveles de agregación
departamental o municipal. Por tanto fue necesario tener en cuenta las siguientes situaciones
posibles en la conformación de la base de datos del trabajo:
i)
Cuando uno o más fragmentos de bosque natural hacen parte de un único departamento y
la variable de presión o de respuesta asociada se encuentra agregada a nivel
departamental. En este caso todos los fragmentos que hacen parte de un único
departamento comparten la información agregada de presión o respuesta a nivel
departamental.
ii) Cuando uno o más fragmentos de bosque natural hacen parte de un único municipio y la
variable de presión o de respuesta asociada se encuentra agregada a nivel municipal. En
este caso todos los fragmentos que hacen parte de un único municipio comparten la
información agregada de presión o respuesta a nivel municipal.
iii) Cuando un fragmento de bosque está localizado en más de un departamento y la variable
de presión o de respuesta asociada se encuentra agregada a nivel departamental. En este
caso se calculó el promedio (ponderado por el porcentaje del área del fragmento en cada
departamento) de la información correspondiente a los departamentos donde tiene
presencia el fragmento y dicho promedio se asignó al fragmento de bosque.
iv) Cuando un fragmento de bosque está localizado en más de un municipio y la variable de
presión o de respuesta asociada se encuentra agregada a nivel municipal. En este caso la
53
variable asociada al fragmento resulta de la sumatoria de los valores que toma la variable
en cada municipio.
v) Finalmente, cuando la información disponible a nivel de fragmento asigna directamente al
fragmento correspondiente.
A continuación se presenta de manera detallada cada una de estas variables, especificando la
forma de construcción de la misma (incluyendo las fuentes de información empleadas) y el nivel
de desagregación de acuerdo con la disponibilidad de información (fragmento, municipio o
departamento)
6.1.1.
Indicadores de presión antrópica
En esta sección se describen las variables que miden los factores socioeconómicos relacionados
directamente con el nivel de degradación del ecosistema de bosque natural. En términos
generales y mientras no se señale lo contrario, se asume que cada uno de estos indicadores
presenta una relación positiva con los índices de estado y de cambio del estado de los fragmentos
(la e IcEF): a medida que cada uno de estos indicadores de presión antrópica sea mayor, se espera
que estos dos índices que miden el nivel de degradación del bosque natural presenten también
mayores valores (reflejando una mayor degradación del bosquej'"
i)
Indicadores demográficos
Densidad de población total (DPTOT)
Se calcula como la población total municipal sobre el área del municipio, expresada en
habitantes por krrr', Se asume que a medida que las áreas aledañas a los fragmentos de
bosque natural tienen una mayor densidad de población, serán mayores las presiones de
diversa naturaleza que se ejercerán sobre el bosque. Para relacionar esta variable con el
momento inicial del período de estudio (1985) se toman los datos del censo del mismo
año; para el momento final del período, se toma como variable proxy la información del
censo de 1993.ii Nivel de jerarquía: información municipal. Fuente de datos: Dane,
Censos de Población y Vivienda, 1985 y 1993; IAvH, Informar Andes (2005)
Como se verá más adelante, la excepción de esta dirección se da para el caso del Índice de condiciones de vida
(ICV) de materiales de paredes de la vivienda. En este caso se espera que un mayor valor de este índice corresponda
con una menor degradación del bosque natural.
jj Entre los años 1985 y 2000 se presentan procesos de creación de nuevos municipios
a partir de la segregación de
territorio de municipios preexistentes. Para realizar análisis de población asociada a un determinado territorio (el área
municipal) es necesario ajustar los datos censales a los cambios en las áreas municipales. Aunque hay información
disponible de proyecciones de población municipal para el año 2000, no se dispone de información apropiada para
hacer los ajustes por segregación municipal para este año. De allí que se tome como variable proxy los datos del
censo de 1993, para los cuales se dispone del respectivo ajuste mediante el aplicativo Informar del Instituto
Humboldt (lAvH. 2005)
hh
54
ii) Indicadores de actividad económica
,
2
Area total en cultivos por km (ICULK)
Se calcula como el número de hectáreas en cultivos en el departamento sobre el área del
departamento, expresada en hectáreas por km". Se asume que a mayor densidad de
cultivos, crece la presión de la actividad agrícola sobre los bosques naturales. Se dispone
de información anual para el período 1992-2004. Ante la carencia de datos consolidados
para la década de los años ochenta, se asume como proxy para el momento inicial del
período de estudio (1985) el promedio anual de los primeros años con información
disponible (1992~ 1997); Y para el final del período (2000), se toma el promedio anual del
período disponible (1998-2003) Nivel de jerarquía: información departamental. Fuente de
datos: Ministerio de Agricultura. Anuario Estadístico del Sector Agropecuario,
Información Agrícola (En: www.dnp.gov.co. Indicadores Agropecuarios)
Área máxima en cultivos ilícitos (CIMAX)
Se calcula como el área de cultivos de coca y amapola en cada municipio, expresada en
hectáreas. Se asume que los cultivos ilícitos constituyen una presión directa sobre el
bosque natural, toda vez que se estima que buena parte de estos cultivos se localizan en
áreas alejadas de la actividad productiva convencional y camufladas en áreas boscosas. Se
dispone de información generada por el Sistema Integrado de Monitoreo de Cultivos
Ilícitos (SIMCI) para los años 1999 a 2004, con base en interpretación de imágenes de
satélite. Puesto que no se dispone de información relativamente cercana al inicio del
período de estudio (1985), se toma únicamente como indicador para el momento final del
período de estudio (2000) el área máxima anual detectada en cada municipio desde 1999
hasta el 2002. Nivel de jerarquía: información municipal. Fuente de datos: Oficina de las
Naciones Unidas contra la Droga y el Delito - Gobierno de Colombia. Sistema Integrado
de Monitoreo de Cultivos llicitos (SIMCI)
iii) Indicadores de uso de madera
Porcentaje de personas que cocinan con leña (PCLENA)
Se calcula como número de personas que cocinan con leña en cada municipio sobre el
total de la población del respectivo municipio, expresado como porcentaje. Se asume que
a mayor participación de personas usando leña se reflejará en una mayor presión sobre los
bosques del municipio. Se dispone de información de los censos de 1985 y 1993, la cual
se asigna respectivamente al inicio y al final de período de estudio. Nivel de jerarquía:
información municipal. Fuente de datos: Dane, Censos de Población y Vivienda, 1985 y
1993.
Índice de condiciones de vida (ICV) de materiales de paredes de la vivienda (ICVP ARED)
Uno de los componentes del IeV se refiere a los materiales usados en la vivienda por
parte de las familias del municipio: a medida que los materiales son más elaborados, este
componente del Iev adquiere un mayor puntaje. Dado que la madera no procesada se
55
incluye dentro de los materiales que arrojan menor puntaje, se asume que a medida que
este puntaje es menor, será mayor el nivel de degradación de los bosques por una mayor
presión sobre los mismos para obtener esta madera.l' Nivel de jerarquía: información
municipal. Fuente de datos: PNDH-DNP, con base en Dane, Censos de Población y
Vivienda, 1985 y 1993.
iv) Indicadores de vías de acceso
Índice de cobertura de carreteras (ICT)
Mide la relación entre la longitud total de carreteras (pavimentadas y sin pavimentar)
construidas en cada municipio y el área del mismo, expresada en metros por km2• Se
asume que el crecimiento de la red vial genera mejores posibilidades de acceso a áreas no
ocupadas por actividad humana, incrementando la presión antrópica sobre el bosque
natural. Con base en un estudio realizado por el Cede de la Universidad de los Andes para
el DNP, se dispone de información para distintos tipos de vías en cada municipio del país
correspondiente a los años 1980 y 1995 (la cual se toma respectivamente para los
momentos inicial y final del período de estudio) Nivel de jerarquía: información
municipal. Fuente de datos: Cede - Universidad de los Andes, Proyecto recopilación de
estadísticas geográficas departamentales y municipales, Contrato DNP-CEDE 174-98
6.1.2.
Indicadores de respuesta de política
Se describen a continuación las variables que miden las políticas directamente relacionadas con el
mejoramiento de la calidad ambiental en general, y en particular con la protección de la
biodiversidad y del bosque natural. Se asume que cada uno de estos indicadores presenta una
relación negativa con los índices de estado y de cambio del estado de los fragmentos (hF e ICEF):
a medida que cada uno de estos indicadores de respuesta de política sea mayor, se espera que
estos dos índices que miden el nivel de degradación del bosque natural presenten menores valores
(reflejando una mayor conservación del bosque)
i)
Indicadores de intensidad de la política ambiental
Inversión directa de las autoridades ambientales (ICARHB)
Se define como el ingreso total anual por habitante de cada corporacion autónoma
regional, aplicable a cada uno de los municipios bajo jurisdicción de dicha corporación,
expresado en pesos constantes del 2001 por habitante. Se calcula para cada municipio
como el promedio del ingreso per cápita de la corporación en la que está localizado,
ponderando por la participación del área de los fragmentos de bosque natural del
A diferencia de los demás indicadores de presión aquí considerados, en este caso se espera una relación negativa
entre este indicador y el comportamiento de los índices de estado del fragmento (I;,'l') y de cambio de estado de los
fragmentos (lcEr) que reflejan la degradación del bosque: a mayor rev en materiales de las paredes del hogar, se
espera menor degradación del bosque (un menor valor del hF y dellc¡.;¡.) por corresponder una situación de uso de
materiales más elaborados en la vivienda con un menor uso de materiales tomados directamente del bosque.
.lJ
56
municipio (en 1985) dentro del área total de bosque natural en la respectiva corporación.
Esta variable es una proxy de la capacidad de cada corporación para ejercer sus funciones
de autoridad ambiental y de entidad encargada de realizar inversiones orientadas a la
protección y conservación de los ecosistemas naturales (en proporción a la participación
de cada municipio en el total del área de bosque natural a proteger). Para el momento
inicial del período de estudio (1985) se calcula como el promedio anual de ingresos de la
corporación entre 1990 y 1992, relacionado con la población del censo de 1985; y para el
momento final del período (2000) se calcula como el promedio anual de ingresos de 1997
a 1999, relacionado con la población del censo de 1993. En el momento inicial del
período de estudio no existían aquellas corporaciones autónomas regionales que fueron
creadas a partir de la entrada en vigencia de la ley 99 de 1993kk. Para reflejar esta
situación la variable ICARHB se fracciona en dos variables mutuamente excluyentes:
ICARHBv e ICARHBn. La variable fCARHBv tiene un valor positivo en los dos momentos
del período de estudio (1985 y 2000) para aquellos municipios localizados bajo
jurisdicción de las corporaciones autónomas regionales que ya existían en el año 1985; y
se asume un valor de cero en ambos años para todos los municipios localizados bajo
jurisdicción de las corporaciones que fueron creadas a partir de la ley 99 de 1993. A su
vez la variable fCARHBn adquiere un valor positivo para el año final del período (y cero
en el momento inicial del mismo) para aquellos municipios bajo jurisdicción de las
corporaciones creadas a partir del año 1993; y se asume un valor de cero para ambos
momentos del período estudiado en el caso de los municipios localizados en las
corporaciones que ya existían en el año 1985. Nivel de jerarquía: información municipal.
Fuente de datos: Universidad Javeriana - Dane, Proyecto Indicadores de Financiación de
la Política Ambiental en Colombia, 2004 (con base en Dane, Bases de datos de Ingresos
públicos por variable económica de ingresos)
Valor agregado per cápita en agua potable y saneamiento básico (AASBHB)
Mide el valor agregado departamental per cápita de las empresas del sector de agua
potable y saneamiento básico, expresado en pesos constantes del 1994 por habitante. Una
de las obligaciones de las empresas del sector de agua potable y saneamiento básico es
conservar las cuencas hidrográficas que abastecen los acueductos municipales. Por esta
razón, se asume que las empresas más consolidadas deberán ejercer con mayor efectividad
las acciones de protección y conservación de los ecosistemas de bosque en estas cuencas.
Se asume además que el valor agregado per cápita de las empresas de un departamento es
una buena aproximación para medir el nivel de consolidación de las mismas. Se calcula
esta variable con base en las cifras reportadas por las cuentas departamentales del Dane
para el sector de agua potable, alcantarillado y servicios de saneamiento para el período
1990-2002. El valor reportado para el año 1990, asociado a la población de 1985, se
asimila al momento inicial del período de estudio (1985); y el valor reportado para el año
kk La ley 99 de 1993 reforma
el régimen de corporaciones autónomas regionales, transformando aquellas
corporaciones existentes en autoridades ambientales regionales y creando nuevas corporaciones autónomas
regionales o de desarrollo sostenible en aquellas regiones que no quedaban bajo jurisdicción de alguna de las
corporaciones previamente existentes. De esta forma cada uno de los municipios del país (y por tanto todo el
territorio nacional continental) queda a partir de esta reforma bajo jurisdicción de una única corporación autónoma
regional o de desarrollo sostenible que ejerce las funciones de autoridad ambiental regional.
57
2000 se asocia al momento final del período de estudio (2000) Nivel de jerarquía:
información departamental. Fuente de datos: Dane, Información Estadística, Cuentas
Departamentales - Colombia, 1990-2003 (En: www.dane.gov.co, PIB - Crecimiento
económico)
ii) Indicador de política de conservación de la biodiversidad
Porcentaje del fragmento de bosque dentro del Sistema de Parques Nacionales Naturales
(PASPNN)
Mide el porcentaje del área del fragmento de bosque natural (medida en 1985) que se
encuentra localizado de manera efectiva dentro de alguna de las áreas protegidas del
Sistema de Parques Nacionales Naturales, sobre el área total del respectivo fragmento.
Esta variable se toma como una medida directa de la decisión de política de conservación
de los ecosistemas de bosque natural, toda vez que refleja la decisión de declarar como
área protegida dentro del Sistema de Parques Nacionales una porción del ecosistema de
bosque natural. Se asume que un ecosistema de bosque natural perteneciente a un área
protegida debe reportar un estado de mayor conservación del bosque, en comparación con
un área por fuera de este sistema de protección. Nivel de jerarquía: información por
fragmento. Fuente de datos: Información suministrada por el IAvH (2005)
6. J. 3.
Indicadores de contexto geográfico y soctoeconámico
Se incluyen aquí indicadores de carácter geográfico y socioeconómico que, sin representar
presiones antrópicas que tienden a degradar el ambiente ni medidas de política tendientes a
prevenir o mitigar esta degradación, pueden tener alguna incidencia en sobre el deterioro o
conservación del bosque. Fueron tenidas en cuenta variables típicamente geográficas, tales como
el tamaño y la pendiente de los fragmentos de bosque natural. Además se incluyen variables de
tipo socioeconómico, tales como el ingreso per cápita de la población, como variable proxy del
nivel de crecimiento económico, y los índices de mortalidad por causas violentas como variable
proxy de los niveles de conflicto armado.
i)
Indicadores de contexto geográfico
Tamaño de/fragmento
de bosque (AREA)
Mide el tamaño del fragmento de bosque natural en el momento de inicio del período de
estudio, expresado en hectáreas. Se asume que el tamaño original tiene una incidencia
sobre el índice de estado del fragmento de bosque natural: el índice de forma (FRAC) es
menos sensible a cambios de perímetro cuando el tamaño del fragmento es mayor. Nivel
de jerarquía: información por fragmento. Fuente de datos: Información suministrada por
el IAvH (2005)
58
Proporción del área delfragmento
según rangos de pendiente del terreno (P#)
Mide la proporción del área del fragmento que se encuentra en cada uno de cuatro rangos
de pendiente, sobre el área total del fragmento. Se considera que un área de bosque natural
será menos propensa ser degradada por efecto de las diversas presiones antrópicas a
medida que tenga una mayor dificultad de acceso y una menor propensión para ser
empleada en un uso alterno. Se asume que los bosques en áreas que tengan mayores
pendiente serán menos propensos a ser degradados que los que se encuentran en terrenos
con pendientes menores. Para la construcción de estas variables, de cinco rangos de
pendiente posible se asignaron cuatro variables que representan la participación del área
en cada rango de pendiente, así:
P 12
P25
P50
P75
PM75
proporción del área del fragmento con pendiente entre 0% y 12%
proporción
proporción
proporción
proporción
del
del
del
del
área
área
área
área
del
del
del
del
fragmento
fragmento
fragmento
fragmento
con
con
con
con
pendiente
pendiente
pendiente
pendiente
entre 12%
entre 25%
entre 50%
mayor del
y 25%
a 50%
a 75%
75%
Al incluir estas variables en los modelos se excluye el rango de pendiente de 0% a 12%,
ya que la proporción de área en este rango queda implícitamente expresado por defecto al
definirse los otros cuatro rangos de pendiente. Nivel de jerarquía: información por
fragmento. Fuente de datos: Información suministrada por el IAvH (2005)
ii) Indicadores de contexto socioeconómico
Valor agregado per cápita ponderado por ingresos tributarios municipales (VA TIHB)
Mide el ingreso per cápita municipal, calculado con base en el valor agregado
departamental, ponderado según la participación de los ingresos tributarios de cada
municipio en el total departamental y expresado en miles de pesos constantes del 2001 por
habitante. Se construye esta variable como medida proxy del ingreso per cápita del
municipio, asumiendo que cada municipio participa en la generación de valor agregado
del departamento de manera aproximadamente proporcional a la magnitud de los ingresos
tributarios totales del municipio. No se incluye esta variable como una medida de presión,
ya que trabajos previos la han empleado como una forma de medir la incidencia positiva y
negativa del crecimiento económico sobre el nivel de degradación del bosque natural. De
esta forma esta medida se emplea aquí para probar la hipótesis de existencia de una
relación en forma de U invertida (curva ambiental de Kuznets) entre el crecimiento y la
degradación del bosque. Según esta hipótesis, en las primeras etapas de crecimiento se
daría una relación positiva entre este crecimiento y el índice de degradación (o índice de
estado de los fragmentos): a mayor crecimiento, mayor degradación del sistema natural.
Pero según esta misma hipótesis, a partir de cierto nivel de crecimiento se invertiría la
tendencia de tal forma que a mayores niveles de crecimiento se presentaría una menor
degradación del ecosistema natural. Nivel de jerarquía: información municipal. Fuente de
datos: Dane, Información Estadística, Cuentas Departamentales - Colombia, 1990-2003
59
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_
(En: www.dane.gov.co, PIB - Crecimiento económico)
ingresos públicos por variable económica de ingresos.
y Dane, Bases de datos de
Índice de condiciones de vida (ICV) según tipo de eliminación de excretas (JCVEXC)
Uno de los componentes del rcv se refiere al nivel de desarrollo de los sistemas de
eliminación de excretas, con un valor inferior cuando no se dispone de ningún sistema de
letrinas ni servicio de alcantarillado y un valor superior cuando se dispone de servicios
sanitarios conectados a la red de alcantarillado. Es este caso se emplea esta variable como
una medida aproximada del nivel de desarrollo de las condiciones de vivienda según los
patrones de vida propios de los conglomerados urbanos. Se asume que a medida que se
consolidan los procesos de urbanización, se disminuyen las presiones directas sobre los
bosques naturales (sin que esto sea una medida de política orientada de manera directa
hacia este fin) Nivel de jerarquía: información municipal. Fuente de datos: PNDH-DNP,
con base en Dane, Censos de Población y Vivienda, 1985 y 1993.
Índice de muertes violentas (JMVIO)
Mide el número de muertes en cada municipio, por cada 100 mil habitantes. Se asume que
los procesos de violencia pueden disminuir las presiones antrópicas sobre las áreas de
bosque natural. Esto en virtud de que los niveles de violencia están directamente
relacionados con procesos de desplazamiento de la población de áreas rurales, así como
con el abandono de actividades productivas en las zonas rurales. A mayor población y
mayor actividad económica rural hay mayores presiones sobre el bosque natural. Por
tanto, se puede esperar que el abandono de las tierras por parte de la población pueda
asociarse con una disminución de las presiones que ejercen un impacto degradador del
bosque natural. Sin ser la violencia un fenómeno deseable, es posible que ésta ejerza un
impacto indirecto que disminuya los niveles de degradación del bosque natural. Para el
inicio del período de análisis (año 1985) se toma el promedio anual de muertes violentas
en cada municipio desde 1981 hasta 1985, relacionado con la población del respectivo
municipio en el censo de 1985. Para el momento final del período (año 2000) se toma el
promedio de muertes violentas en el municipio desde 1996 hasta el año 2000, relacionado
con la población del municipio reportada por el censo de 1995. Nivel de jerarquía:
información municipal. Fuente de datos: Dane, Estadísticas Vitales, 1979-2002
(procesadas por el Centro de Recursos para el Análisis de Conflictos - CERA C)
Con base en las variables antes definidas, se estimaron los modelos econométricos
correspondientes a las ecuaciones (lO), (11) Y (13). A continuación se presentan en detalle los
resultados obtenidos.
60
6.2. Modelos de corte transversal: índice de cambio de estado vs. presiones, respuestas y
contexto
Con base en las variables antes definidas, se estimó el modelo econométrico correspondiente a la
ecuación (13) A continuación se presentan en detalle los resultados obtenidos.
6.2.1.
Variables asociadas al índice de cambio en el estado de los fragmentos (/CEF)
Para el análisis de los factores asociados al cambio del estado de los fragmentos se estimó la
ecuación (13) teniendo en cuenta, previamente, las siguientes consideraciones:
i)
Dado que las variables que reflejan el ingreso per
nuevas (ICARHBOOv e /CARHBOOn) son variables
ser analizadas simultáneamente en un mismo
particularidad, se estimaron dos modelos usando
variables.
ii) Se aplicaron pruebas
variables explicativas
y 807 observaciones
antiguas (existentes
respectivamente.
cápita de las autoridades antiguas y
mutuamente excluyentes, no pueden
modelo. Teniendo en cuenta esta
alternativamente cada una de estas
de detección de observaciones atípicas (outliers) en cada una de las
los modelos. De esta forma, se conservaron de manera efectiva 823
cuando se aplican los modelos para las autoridades ambientales
antes de 1993) y para las nuevas (creadas después de 1993),
iii) En las estimaciones se utilizaron variables en nivel (sin transformación alguna) y
expresadas en forma logarítmica o al cuadrado. Las transformaciones se aplicaron, en
cada caso, para preservar la linealidad entre la variable dependiente y las variables
explicativas. Se examinó la linealidad de la relación entre cada uno de los regresares y las
variables dependientes siguiendo la estrategia de Mallows (l896/'
En las estas primeras estimaciones se empleó la variable de estado del ecosistema (ICEF) como
variable dependiente, y las variables explicativas de presión, respuesta y contexto que se
describen en las tablas 6.1a y 6.1 b (para los modelos con autoridades ambientales antiguas y
nuevas, respectivamente )mm
Las pruebas correspondientes se presentan en el anexo Jl
En el anexo 1 se presenta una síntesis de los respectivos valores de todas las observaciones disponibles de estas
variables, antes de aplicar el proceso de exclusión de observaciones atípicas (outliers), tanto para el momento inicial
del período de estudio (1985) como para el momento final del mismo (2000)
11
mm
61
Tabla 6.1a. Estadísticas de variables del modelo de corte transversal del índice de Cambio Estado de los Fragmentos (Corporaciones antiguas)
Descripción
Variable
Típo
Obs
Mean
Std. Dev.
Indice de cambio de estado del fragmento (1985-2000)
41.1
ICEF
Estado
823
27.9
32.4
21.1
Densidad de población total (1993, hab/km2)
Presión
823
DPTOT93
Porcentaje de personas que cocinan con leña (1993, %)
823
61.0
PCLENA93
Presión
19.2
índice de condiciones de vida (ICV) de materiales de paredes de la vivienda (1993)
823
ICVPARED93
Presión
3.2
0.8
.
2
Indice de cobertura de carreteras (1995, metros/km )
823
ICTOO
Presión
800.0
532.3
6.437
Ln(JCTOO)
Presión
823
0.769
LnlCTOO
2.4
Área total en cultivos (1998-2003, has/km 2 )
Presión
823
5.7
TCULKOO
0.429
Ln(TCULKOO)
Presión
1.655
LnTCULKOO
823
Áree máxima en cultivos ilícitos (Has, 1999-2002)
Presión
43
70
CIMAX9902
823
Ln(CIMAX9902)
Presión
823
1.937
2.132
LnCIMAX9902
576.4
Valor agregado per cápita municipal (2000-2002, miles$/hab)
442.6
VATIHBOO
Contexto
823
Tamaño del fragmento de bosque (1985, has)
401
408
AREA85
Contexto
823
Ln(AREA85)
LnAREA85
Contexto
823
5.613
0.829
Proporción del área del fragmento con pendiente entre 0% y 12% (1985, O a 1)
P1285
Contexto
823
0.06
0.10
Proporción del área del fragmento con pendiente entre 12% y 25% (1985, O a 1)
Contexto
0.17
P2585
823
0.14
0.44
Proporción del área del fragmento con pendiente entre 25% a 50% (1985, O a 1)
Contexto
823
0.16
P5085
Proporción del área del fragmento con pendiente entre 50% a 75% (1985, O a 1)
Contexto
823
0.27
0.17
P7585
Proporción del área del fragmento con pendiente mayor del 75% (1985, Oa 1)
Contexto
823
0.07
PM7585
0.08
íñdice de muertes violentas (1996-2000, U/100mil hab)
Contexto
823
457.9
354.5
IMVIOOO
Ln(lMVIOOO)
Contexto
0.792
LnlMVIOOO
823
5.830
índice de condiciones de vida (lCV) según tipo de eliminación de excretas (1993)
ICVEXC93
Contexto
823
4.0
1.3
13.4
Porcentaje del fragmento de bosque dentro del SPNN (1985, %)
823
2.1
Respuesta
PASPNN85
Valor agregado per cápita en agua potable y saneamiento básico (2000, $Ihab)
Respuesta
9107
AASHBOO
823
5191
Inversión directa de las autoridades ambientales, corporaciones antiguas (1997-99, $/hab)
Respuesta
823
ICARHBOOv
6775
8222
Ln(/CARHBOOv)
LnlCARHBOOv Respuesta
823
5.351
4.548
Min
0.0
2.5
10.6
1.2
31.6
3.454
0.9
-0.118
O
0.000
43.7
90
4.500
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
32.9
3.495
1.0
0.0
150
O
0.000
Max
100.0
98.2
96.4
5.7
4016.0
8.298
10.5
2.352
340
5.828
2496.4
2185
7.689
0.97
0.67
0.92
0.80
0.41
1859.2
7.528
7.1
100.0
19457
30962
10.341
62
Tabla 6.1 b. Estadísticas de variables del modelo de corte transversal del índice de Cambio Estado de los Fragmentos (Corporaciones nuevas)
Tipo
Obs
Mean
Std. Dev.
Variable
Descripción
Estado
ICEF
807
41.6
27.8
Indice de cambio de estado del fragmento (1985-2000)
Densidad de población total (1993, hablkm2)
Presión
807
32.7
21.2
OPTOT93
Presión
807
19.2
PCLENA93
60.8
Porcentaje de personas que cocinan con leña (1993, %)
Presión
807
ICVPARED93
3.2
0.8
índice de condiciones de vida (ICV) de materiales de paredes de la vivienda (1993)
índice de cobertura de carreteras (1995, meiros/kmí )
Presión
807
797.3
ICTOO
533.9
Presión
6.432
0.772
807
LnlCTOO
Ln(ICTOO)
2
807
2.4
Área total en cultivos (1998-2003, haslkm )
TCULKOO
Presión
5.7
Presión
807
1.652
0.431
Ln(TCULKOO)
LnTCULKOO
Presión
807
44
71
CIMAX9902
Área máxima en cultivos ilícitos (Has, 1999-2002)
1.976
2.135
LnCIMAX9902
Presión
807
Ln(CIMAX9902)
Contexto
807
567.1
433.7
VATIHBOO
Valor agregado per cápita municipal (2000-2002, miles$lhab)
Contexto
403
807
399
A REA 85
Tamaño del fragmento de bosque (1985, has)
Contexto
807
5.613
0.826
Ln(AREA85)
LnAREA85
Contexto
807
0.06
0.10
P1285
Proporción del área del fragmento con pendiente entre 0% y 12% (1985, O a 1)
Contexto
807
0.17
0.14
P2585
Proporción del área del fragmento con pendiente entre 12% y 25% (1985, Oa 1)
0.44
Contexto
807
0.16
Proporción del área del fragmento con pendiente entre 25% a 50% (1985, O a 1)
P5085
Contexto
0.17
P7585
807
0.26
Proporción del área del fragmento con pendiente entre 50% a 75% (1985, O a 1)
Contexto
807
0.07
0.08
Proporción del área del fragmento con pendiente mayor del 75% (1985, O a 1)
PM7585
Contexto
807
462.5
356.2
índice de muertes violentas (1996-2000, #1100mil hab)
IMVIOOO
Contexto
0.796
LnlMVIOOO
807
5.840
Ln(IMVIOOO)
1.3
Contexto
807
4.1
ICVEXC93
índice de condiciones de vida (ICV) según tipo de eliminación de excretas (1993)
Respuesta
807
Porcentaje del fragmento de bosque dentro delSPNN (1985, %)
PASPNN85
2.1
13.6
Respuesta
9207
5191
Valor agregado per cápita en agua potable y saneamiento básico (2000, $/hab)
AASHBOO
807
Respuesta
807
3272
iCARHBOOn
4669
inversión directa de las autoridades ambientales, corporaciones nuevas (1997-99, $/hab)
Ln(fCARHBOOn)
LnlCARHBOOn Respuesta
807
3.597
4.372
Min
0.0
2.5
10.6
1.2
31.6
3.454
0.9
-0.118
O
0.000
43.7
90
4.500
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
32.9
3.495
1.0
0.0
150
O
0.000
Max
100.0
98.2
96.4
5.7
4016.0
8.298
10.5
2.352
340
5.828
2496.4
2185
7.689
0.97
0.67
0.92
0.80
0.41
1859.2
7.528
7.1
100.0
19457
13890
9.539
63
6.2.2.
Resultados econométricos de los modelos de corte transversal
En las tablas 6.2a y 6.2b son presentados los resultados de las estimaciones para el ICEF, en
primer lugar teniendo en cuenta la inversión directa de las autoridades ambientales antiguas
(lCARHBOOv) y, en segundo lugar, empleando la inversión directa de las autoridades
ambientales nuevas (lCARHBOOn) Así mismo, dado que las variables explicativas están
expresadas en diferentes niveles de agregación (fragmento, municipio y departamento) se
realizaron análisis comparativos de dos tipos de modelos: modelos de mínimos cuadrados
ordinarios (MCO) y modelos lineales jerárquicos (JERARQ). Se hace esta distinción para evaluar
las ventajas analíticas que ofrecen los modelos jerárquicos frente a las aproximaciones comunes a
través de MCo.
En primera instancia se comprueba la existencia de efectos de conglomerado en el ICEF. Por 10
tanto, los modelos estimados a través de MCO pueden conducir a errores en la interpretación de
la significancia de los coeficientes estimados. Existen patrones de variabilidad en el ICEF que son
significativos entre municipios y entre departamentos. La variabilidad del ICEF se debe, en un
17%, a diferencias entre municipios y, en un 37%, a diferencias entre departamentos.
a) Efectos de las variables de presión antropica en la conservación del bosque natural.
En las secciones previas se argumentó que ante presiones de tipo antrópico se espera un mayor
deterioro del bosque natural. Los resultados mostraron la validez de esta hipótesis tan sólo para
las presiones generadas por la densidad poblacional, la calidad de las viviendas medidas a través
del material de las paredes y el área en cultivos ilícitos.
ICEF VS DPTOT93 entre
Oepartamentos
I
101
Densidad de Población Municipal
En primera instancia, la densidad poblacional tiene
un efecto positivo en el ICEF esperado; coincidiendo
con los hallazgos de Vance & Iovanna (2006),
Mahapatra & Kant (2005) y Agarwal et al. (2005),
aunque marginalmente decreciente. Si la densidad
poblacional media fuera de 32.4 hab/krn'', el efecto
marginal sería positivo del orden de 0.4 puntos en el
ICEF esperado. Densidades poblacionales superiores
a los 60 hab/krrr' estarían relacionadas con menores
cambios en el estado de los fragmentos de bosque
natural.
Tolal·1993 (DPTOT93)
64
Tabla 6.2a. Indice de Cambio de Estado de Fragmentos (ICEF): modelo de
mínimos cuadrados ordinarios (MeO) vs modelo jerárquico (JERARQ), para
corporaciones antiguas
JERAROvacío_a
JERAROant
MCOant
Varo Indep: ICEF Tipo
72.69
(•••)
39.49 ("')
106.47 (U')
Constante
C·)
P
DPTOT93_2
P
PCLENA93
P
0.048
ICVPARED93
P
1.75
LnlCTOO
P
3.71
LnTCULKOO
P
-16.21
p
2.47
LnCIMAX9902
0.56
0.94
-0.0084 (•••)
DPTOT93
-0.0047
(U)
-0.058
-5.97 (")
r')
1.54
r")
-6.53
2.05
0.013 (')
-0.003
r")
(U')
VATIHBOO
VATIHBOO_2
x
x
LnAREA85
x
-5.19
P2585
-9.72
,0.20
P5085
x
x
-17.02
-10.17
P7585
x
-14.95
PM7585
x
x
-19.12
LnlMVIOOO
-1.35
-35.68 n
-5.13 (")
ICVEXC93
X
-3.73
-0.0000041
0.0000015
r")
-6.41 ("')
(
(
PASPNN
R
-5.04
...
...
)
AASHBOO
R
AASHBOO_2
R
-0.0000002 (...)
LnlCARHBOOv
R
LnlCARHBOOn
R
1.08
0.0016
-0.0000001
("')
-0.05
402.6
E
r")
365.7
r")
2
153.2 (•..)
140.1 (•••)
2
321.9 (•••)
314.6 (•••)
G ¡Ji
G¡Jk
0.46
PI
P2
0.17
0.37
P3
0.029
7602
7701
823
Varo omitida: prob>F
aic
bic
N
R2(§)
Tipo de indicador:
r")
1.58
-0.26 (•••)
)
-0.26
0.0058 (.•.)
G 2
7517
7630
823
0.26
P: Presión;
Nivel de significancia:
(§)
(U')
R: Respuesta;
(') p-e.t:
X: Contexto (geográficO!socioeconómico)
n p<.05;
En los Modelos Jerárquicos R
2
823
0.07
(U')
p<.01
corresponde al R2 del nivel 1
65
Tabla 6.2b. Indice de Cambio de Estado de Fragmentos (ICEF): modelo de
mínimos cuadrados ordinarios (MeO) vs modelo jerárquico (JERARQ), para
corporaciones nuevas
JERA ROvacío_n
MCOnuevas
VaL Indep: ICEF
Tipo
JERA ROnuevas
78.53 (...)
Constante
106.31 (•.•)
...
(
p
DPTOT93_2
P
0.91
-0.0083
PCLENA93
P
0.072
/CVPARED93
P
1.55
LnlCTOO
p
4.10
r")
1.69
LnTCULKOO
p
-15.74
rOO)
-6.80
2.07
VATIHBOO
x
x
LnAREA85
x
-0.0000033
-5.39
P2585
x
-8.83
P5085
x
-15.47
P7585
x
PM7585
x
-13.93
-16.20
LnlMVIOOO
x
x
PASPNN
R
AASHBOO
R
AASHBOO_2
R
Ln/CARHBOOv
R
Ln/CARHBOOn
R
-0.046
-6.45 (''')
("')
VATIHBOO_2
ICVEXC93
r")
2.38
0.013 (')
P
(
...
)
(
-10.16
-1.13
-35.43 (•.)
-5.26 (OO)
...
)
1.95
-0,27 ("')
r")
0.0017
-0,0000001
r")
r")
-1.07 ("')
405.3 ("')
2
159.8
2
311.7
P,
0.46
P2
P3
0.18
0.04
368.5 (...)
(U')
144,5 (''')
r")
312,8 (''')
0.36
0.049
Varo omitida: prob>F
7459
7558
807
aic
bic
N
R2(§)
7380
7492
807
0.26
P: Presión;
Nivel de significancia:
)
-0.42
O¡Jk
Tipo de indicador:
...
-0,003
ol 2
o ¡Jj
(
0.0000021
-5.14 ("')
-6.31
-3.63 (...)
-0.25
0.0057
-0.0000002
)
0,56
-0.0047 (..)
DPTOT93
LnCIMAX9902
(§)
39.74 (..•)
r")
R: Respuesta;
807
0.06
X: Contexto (geográfico/socioeconómico)
o pc, l ;n p<.05; (...) p<.01
En Jos Modelos Jerárquicos
R2 corresponde al R2 del nivel 1
66
Por construcción, el índice de calidad de las paredes
de los hogares ICVPARED93
tiene una mayor
calificación cuando el material de las paredes es
más elaborado (menos intensivo en el uso de
materiales de origen vegetal como madera burda).
Por lo tanto, la presión antrópica medida a través de
esta variable se genera cuando el ICVPARED93 es
menor. Los resultados confirman este supuesto en
los modelos jerárquicos." Por cada punto adicional
en el ICVPARED93
el ICEF esperado disminuye
alrededor de 6 puntos.
Finalmente, las estimaciones permitan confirmar la
existencia de una relación positiva y significativa
entre el área de cultivos ilícitos y el cambio en el
estado del bosque natural entre 1985 y 2000. Si el
área total en cultivos de amapola y coca se
incrementara un 1%, ellcEF esperado aumentaría 2
puntos.
Lf1 ArlJ'.Il,4:;11l(,
fr¡IIlJl1l(ipóll
1 999·2002
Cultl'ffl$lIí~I'05
H~:2'
(LnCl'IrAAX99 02)
b) Efectos de las variables de contexto en la conservación del bosque natural.
ICEF Vs LnAREA entre Municipios
105
El tamaño del fragmento de bosque natural está
relacionado negativamente en el ICEF. Este hallazgo
concuerda con las estimaciones realizadas por
Vance & lovanna (2006) Los resultados sugieren
que los fragmentos de bosque natural más pequeños
tienden a mostrar índices de cambio (procesos de
deforestación) más acentuados. El efecto esperado
por hectárea adicional de parche de bosque natural
es de 5 puntos menos en el IcEF.
Ln del Area Total del fragmento
(LnAREAl
Nótese que la misma variable tiene un efecto positivo (contra intuitivo) a través de MCO. Así mismo, variables
como el índice de carreteras JCT y el número de hectáreas en cultivos en el departamento TCULK dejan de ser
significativas cuando se tiene en cuenta la estructura jerárquica de los datos. No obstante, el efecto de la variable
TCULK en el modelo MCO es contraintiutivo.
nn
67
ICEF Vs PM7585 entre Municipios
I
04
Porcentaje Area Total Fragmento
Pendiente> 75%
ICEF Vs IMVIOOO entre
Departamentos
11i
,,~
so
~
.<
~
.s
3<
I
'.5
I~I
5S
61
1.8
Ln Indice Municipal Muertes Violentas
100mil Hab-1993 (lnlMVIOOO)
En la sección anterior se argumentó que pendientes
pronunciadas del terreno pueden dificultar el acceso
a los bosques, constituyendo está característica una
barrera natural a los procesos de degradación del
bosque natural. Nuestras estimaciones permiten
confirmar que el ICEF es sensible a las pendientes
muy pronunciadas del terreno. El ICEF es menor, en
promedio, cerca 35.5 puntos en los fragmentos de
bosque con pendientes mayores al 75%00, siendo
esta característica el principal atenuante de la
deforestación del bosque natural. Chomizt & Gray,
(1995) y Vance & Iovanna (2006) confirman este
supuesto en estudios similares sobre deforestación.
Pese a que la violencia es un fenómeno social
indeseable, está relacionado significativamente con
menores índices de degradación. Si el índice de
muertes violentas se incrementa en un 1% se espera
que el /CEF disminuya cerca de 5 puntos.
Naturalmente este hallazgo plantea la necesidad de
profundizar en el estudio de las consecuencias de la
violencia en el país. Es posible que el resultado esté
reflejando indirectamente el efecto del abandono de
tierras y de la menor actividad productiva producto
de los mayores índices de violencia.
c) Efecto de las variables de respuesta de política.
Anteriormente se relacionó un conjunto de variables que reflejan políticas de mejoramiento de la
calidad ambiental. Una forma de evaluar la efectividad de dichas políticas es comprobando si
están asociadas a índices más bajos de degradación.
ICEF VS PASPNN
"8
~
entre Municipios
I
o
110
Porcentaje Area Total Fragmento
SPNN (PASPNNj
en
Respecto a este punto, el resultado de mayor interés
tiene que ver con la degradación en las áreas
protegidas por el Sistema de Parques Nacionales
Naturales; se comprobó las zonas protegidas están
relacionadas con menores índices de cambio en los
fragmentos,
en otras palabras,
con menor
degradación. Si el porcentaje de área de fragmento
de bosque protegido aumenta en un punto
porcentual se espera que el /CEF disminuya 0.2
puntos.
00 Nótese
que este resultado tan solo es válido cuando se tiene en cuenta en las estirnacíones el efecto de las
jerarquías municipales y departamentales.
68
El segundo resultado, no obstante, llama la atención sobre la efectividad de los recursos de las
corporaciones autónomas regionales y de las empresas del sector de agua potable y saneamiento
básico en la conservación del bosque subandino; no se encontraron efectos significativos sobre el
/CEF ni de los ingresos per cápita de las corporaciones ni del valor agregado de las empresas del
sector de agua potable y saneamiento básico.
6.3. Modelos en primeras diferencias: índice de estado vs. presiones, respuestas y contexto
A continuación se presentan en detalle los resultados de las estimaciones de los modelos en
primeras diferencias correspondientes a las ecuaciones (10) Y (11)
6.3.1.
Variables de los modelos en primeras diferencias
Para analizar los factores asociados al estado de los fragmentos se estimaron las ecuaciones (10)
Y(11) teniendo las siguientes consideraciones:
i)
Del universo inicial de fragmentos fueron excluidas 34 observaciones dado que sólo en
los 1244 fragmentos restantes se tiene información completa de cada una de las variables
referidas en la tabla 5.2. De otro lado, al aplicar las pruebas de detección de observaciones
atípicas (outliers) a cada una de las variables explicativas se conformó una muestra
efectiva de 736 observaciones.
ii) Para efectuar las estimaciones fue calculada la diferencia absoluta (primera diferencia)
entre el año 2000 y 1985 de la variable dependiente y cada una de las variables
explicativas. Esta metodología permite aislar el posible efecto de las variables omitidas
que se mantuvieron constantes durante el período de análisis.
iii) Sin embargo, al calcular la primera diferencia también se anulan todas aquellas variables
que no hayan cambiado durante el período de análisis. Tal es el caso de variables como la
pertenencia del fragmento de bosque a un área protegida del SPNN, el tamaño de los
fragmentos originales de bosque natural y sus respectivas pendientes. Así mismo,
tampoco es posible hacer uso de la información reportada en un único momento del
tiempo. Por ejemplo, no se dispone de información sobre cultivos ilícitos en la década de
1980.
iv) Al calcular
autoridades
mutuamente
en primeras
la primera diferencia, las variables que reflejan el ingreso per cápita de las
antiguas y nuevas (/CARHBOOv e /CARHBOOn) dejan de ser variables
excluyentes, lo cual hace posible probarlas simultáneamente en los modelos
diferencias.
69
En la tabla 6.3 se presenta una breve reseña estadística de las variables empleadas en los modelos
en primeras diferencias.
70
Tabla 6.3 Estadísticas de las variables del modelo de índice de Estado de los Fragmentos,
Descripción
Cambio en el índice de estado del fragmento
Cambio en densidad de población total (hablkm 2 )
Cambio en porcentaje de personas que cocinan con leña (%)
Cambio en índice de condiciones de vida (ICV) de materiales de paredes de la vivienda
2
Cambio en índice de cobertura de carreteras (metros/km )
en primeras diferencias
Tipo
Variable
Estado
6JEF
tJ.DPTOT
Presión
tJ.PCLENA
Presión
tJ.ICVPARED
Presión
tJ.ICT
Presión
Cambio en área total en cultivos (has/km 2 )
Cambio en valor agregado per cápita municipal (miles$/hab)
tJ. TCULK
tJ. VATIHB
tJ. VATlHB_2
Cambio
Cambio
Cambio
Cambio
Cambio
Cambio
en
en
en
en
en
en
2
(VATlHB)
índice de muertes violentas (#1100mil hab)
ICV según tipo de eliminación de excretas
vr. agregado per cápita en agua potable y saneamiento básico ($Ihab)
inversión de las autoridades ambientales, corporaciones antiguas ($Ihab)
inversión de las autoridades ambientales, coporaciones nuevas ($Ihab)
tJ.IMVIO
tJ.ICVEXC
tJ.AASHB
tJ.ICARHBv
tJ.ICARHBn
Presión
Contexto
Contexto
Contexto
Contexto
Respuesta
Respuesta
Respuesta
Obs
736
736
736
736
736
736
736
736
736
736
736
736
736
Std. Dev.
Mean
26.4
39.1
3.7
2.3
-8.4
8.2
1.1
-0.5
151
-0.7
-863
-2.2E+06
183
0.6
69
-118
3707
322
0.5
775
Min
0.0
-9.3
-41.7
-3.9
-708
-1.6
-3361
Max
99.9
15.6
16.8
1.3
1035
0.8
1051
2.9E+06 -1.6E+07 2.9E+06
885
-455
267
-0.6
1.6
0.5
4262
-3563
2599
-6723
5521
2175
13890
4778
O
71
Resultados econométricos de los modelos en primeras diferencias
6.3.2.
En la tabla 6.4 se presentan los resultados de los modelos en primeras diferencias. Como en
las estimaciones anteriores, se realizó un análisis comparativo de dos tipos de modelos:
modelos de mínimos cuadrados ordinarios (MeO) y modelos lineales jerárquicos
(JERARQ). Esta distinción se realizó principalmente para evaluar las ventajas de tener en
cuenta en los modelos estimados la estructura espacialmente dependiente (jerárquica) de
los datos.
Los resultados permiten comprobar que existen de efectos de conglomerado a nivel de
municipio y departamento sobre el ltr. lo cual constituye en claro indicio de la
conveniencia de emplear modelos jerárquicos en las estimaciones. La variabilidad del Isr se
debe en un 28% y un 27% a diferencias entre municipios y departamentos respectivamente.
Así mismo, la prueba de Ramsey (1969) sugiere que no hay variables omitidas en el
modelo Meo propuesto para el hF (ver tabla 6,4). Este es un resultado que se esperaba
obtener gracias a que se calcularon las primeras diferencias de los regresores y de la
variable dependiente" entre el año 2000 y 1985.
a) Efectos de las variables de presión
natural.
IEF Vs DPTOT entre departamentos
fIl
o
~Ú:
"'Ow
0-:::;;
"'OfIl
~o
fIl-
WC~
QI
E
"'OOl
QI
<G
o ''ül.L.
E
Densidad de Población Municipal hb/k2
(DPTOT)
antropica en la conservación
del bosque
Pese a que las pruebas de linealidad (ver
anexo JI) no mostraron comportamientos
cuadráticos (o de orden superior) entre el lsr
y la densidad poblacional; como en las
anteriores estimaciones (ver tablas 6.23 y
6.2b), se observa una relación positiva,
altamente significativa, entre la densidad
poblacional y la degradación de los bosques
naturales. Estos resultados confirman los
hallazgos de otras investigaciones sobre el
tema (Vanee & lovanna, 2006; Mahapatra
& Kant, 2005 y Agarwal et al., 2005). Se
espera que el ler aumente 1.1 puntos por
cada
punto
adicional
de
densidad
poblacional.
En contraste, se tiene un resultado adverso para los modelos en que la variable dependiente es el IcEF• En
general, los problemas por variables omitidas son frecuentes en los modelos de corte transversal.
PP
72
Tabla 6.4 Indice de Estado de los Fragmentos (fEF): modelo de mínimos
cuadrados ordinarios (MCO) vs modelo jerárquico (JERARQ)
JERARO
VaL lndep: IEF
Típo
MCO
JERAROvacío
22.09
Constante
32.00 r
33.84 (*")
h
)
DPTOT
P
1.11
r")
PCLENA
P
0.33
(h')
ICVPARED
P
-6.57
(h'J
P
-0.0007
-8.28
ICT
TCULK
P
VATlHB
P
VATIHB_2
P
-0.0201
-0.0031
(h')
-0.0029
ICARHBv
R
0.0030
('h)
0.0037
(h')
ICARHBn
R
-0.0008
r")
('h)
8.54 ("')
8.20
(U')
(h)
a/
354.3
(h')
-0.0003
354.0
(h')
2
215.9
(h')
159.2
(h')
2
206.4
(h')
71,5
(h')
Pl
0.46
P2
P3
0.28
0.27
Varoomitida: prob>F
0.678
aie
6733
bic
6792
6655
736
736
0.24
6729
736
0.25
P: Presión; R: Respuesta; X: Contexto (geográfico/socioeconómico)
n p-e.t:
En el Modelo Jerárquico
(h)
2
R
p<.05; ("') p<.01
corresponde
IEF Vs ICVPARED entre
departamentos
h ~
.=
-0.0000013
-0.0100 (')
R
Nivel de significancia:
i'i u,
0.0039
(')
AASHB
Tipo de indicador:
•..
(h')
X
R2(§)
GJ'"
(h')
ICVEXC
N
(,)
0.0007
-15.78
x
a ¡Jk
~~
0.20
-6.30 (''')
0.0038
-0.0000019
(h')
IMVIO
a ¡Jj
(§)
1.10
(h')
•.......... ~
-~~
.
.
,~
Punlaje ICV Municipal Material de
Paredes (ICVPARED)
al R2 del nivel 1
En segundo lugar, el uso de materiales más
elaborados (y por lo tanto, menos intensivos
en materiales de origen vegetal como
madera burda)
esta asociado a una menor
presión en el estado del bosque subandino.
Cada punto adicional en la calificación del
material de las paredes de los hogares
ICVP ARED se espera que genere una
reduccción en el ler de más de 6 puntos, Este
es un efecto muy similar al obtenido en las
estimaciones previas sobre el IcEF,
73
IEF Vs TCULK
'"
o
dlii:
"'OW
O~
"'O'"
~o
"'-
W~
dl
E
"'OC)
..,V ~'"
'tille:
Area Total en Cultivos Departamental.
Ha/k2 (TCULK)
Contrario a 10 que se anticipaba, el
porcentaje de hectáreas del departamento
destinadas a la agricultura está relacionado
negativamente con la degradación de los
fragmentos. El hF esperado disminuye cerca
de 16 puntos por cada punto porcentual
adicional en hectáreas de cultivos en el
departamento. Pese a lo contraintuitivo del
resultado, no se puede perder de vista que no
se dispuso de información para la década de
1980 y que la variable fue construía a partir
de una aproximación con los datos de la
primera parte de la década de 1990.
b) Efectos de las variables de contexto en el deterioro del bosque natural.
IEF Vs IMVIO entre departamentos
o
'"
vii:
"'Ow
o,=-
"'O
l/l
-
~ o
'"
w~
dl
~
-----~---------_.-
~
¡::
"'Oc.
dl III
~u:
E
~~
Indice Municipal de Muertes Violentas
por 100 Mil Habitantes (IMVIO)
IEF Vs ICVEXC entre
departamentos
Puntaje
rcv
Algunos efectos directos de la violencia en
Colombia son el desplazamiento forzoso y el
abandono de actividades productivas, en
especial,
las de tipo agrícola y pecuario.
Ambas situaciones significan una menor
presión sobre los bosques naturales. De
acuerdo a los resultados, la relación entre el
índice de muertes violentas y el índice de
estado de los fragmentos es significativa
aunque bastante débil; se pronosticaría una
reducción en el lsr de 0.01 puntos por cada
punto adicional en el IMVIO.
Las estimaciones evidencian una relación
significativa y directa entre el grado de
desarrollo de los sistemas de eliminación de
excretas y la degradación de los bosques.
Este resultado indicaría un trade-off entre las
condiciones sanitarias de los hogares y la
degradación ambiental de los bosques. Sin
embargo, se anticipaba el efecto contrario.
De acuerdo a los resultados, se espera que el
le» aumente más de 8 puntos por cada punto
adicional en el ICVEXC.
Municipal Eliminacion de
Excretas Hogar (ICVEXC)
74
c) Efecto de las variables de respuesta de política.
IEF Vs AASHB
Valor Agregado Departamental Per Cáplta en
Agua Potable y Saneamiento (AASH8)
hF disminuiría
Una de las obligaciones de las empresas del
sector de agua potable y saneamiento básico
es conservar las cuencas hidrográficas que
abastecen los acueductos municipales. Se
espera que el valor agregado per cápita de
las empresas del sector (al representar
indirectamente su capacidad de inversión en
conservación
de
las
cuencas)
esté
relacionado inversamente con el lsr. Los
resultados permiten confirmar este supuesto.
Puesto en perspectiva, si el valor agregado
promedio de las empresas del sector, el cual
está alrededor de los 9 mil pesos per cápita
(ver tabla 6.1a) alcanzara los 10 mil pesos el
cerca de tres puntos.
IEF Vs ICARHBv
o
'"
lllÚ:::
"Ow
o~
"O'"
~o
"'w~
III
~
"05J
III ti>
~u:
c::
Ingreso Per Cápita Municipal CARs
Antiguas (ICARHBn)
qq
Finalmente, no se encontró evidencia que
apoyara la hipótesis de que la inversión
directa de las corporaciones nuevas estuviera
relacionada
con menores
índices
de
degradación. qq De otro lado, contrario a lo
que se esperaba, la inversión directa de las
corporaciones
viejas está positivamente
relacionada con el hF. El valor esperado del
lsr disminuiría un punto con un incremento
en los ingresos per cápita de las
corporaciones viejas en cerca de 335 pesos.
Nótese que se puede concluir que la variable es significativa si se estima a través de MeO.
75
7. Síntesis de resultados, conclusiones y recomendaciones
El análisis de las relaciones que puedan existir entre la degradación de un ecosistema de
bosque natural, por una parte, y las decisiones humanas que inciden sobre la conservación o
deterioro de este ecosistema, por otra, arroja resultados en dos direcciones básicas. En
primer lugar permite dilucidar incógnitas recurrentes alrededor de la incidencia de ciertos
factores propios de la actividad humana, sobre el estado y las tendencias de conservación o
degradación del bosque natural. Pero también aporta elementos de juicio para evaluar, con
base en evidencia empírica de primera mano, la efectividad de distintas medidas de política
orientadas a la protección y conservación de la biodiversidad.
En esta sección se presenta en primer lugar una breve síntesis del proceso analítico
abordado en el presente estudio. En seguida se resumen las principales conclusiones
derivadas de los resultados obtenidos, organizadas en dos niveles. Por una parte se reseñan
aquellos aspectos concernientes con el comportamiento de las acciones antrópicas y su
relación con los niveles de conservación y degradación del ecosistema natural analizado;
especial énfasis se pone en los resultados obtenidos en términos de la evaluación de la
política ambiental en marcha. Por otra parte se hace referencia a las principales
conclusiones que, desde el punto de vista metodológico, se deriva del proceso analítico
aplicado y que pueden contribuir a su posterior desarrollo y consolidación. Por último se
presentan algunas recomendaciones que se desprenden de estas conclusiones alcanzadas,
orientadas principalmente a fortalecer los sistemas de seguimiento y evaluación de la
política de biodiversidad en el país.
7.1. Síntesis metodológica
Para abordar el proceso de evaluación de los factores que inciden sobre la conservación y
degradación del ecosistema de bosque natural subandino, el presente trabajo se adelantó a
partir de información generada por el Laboratorio de Biogeografia y Análisis Espacial del
Instituto Humboldt sobre los ecosistemas en los Andes Colombianos, mediante la
interpretación de imágenes de satélite correspondientes a los años 1985 y 2000. Con base
en esta información se identificaron aquellos fragmentos del ecosistema de bosque natural
subandino que en 1985 tenían un tamaño superior a 90 hectáreas. Para cada uno de estos
fragmentos se construyó entonces una serie de indicadores que reflejan sus propias
características: el área en bosque de cada fragmento, al inicio y al final del período, y en
consecuencia el área del bosque original intervenida por actividades humanas durante el
período de estudio; la intensidad de esta afectación antrópíca, diferenciando las áreas
totalmente transformadas por una actividad antrópica, de aquellas que presentan bosque
secundario, algún proceso de recomposición natural (vegetación secundaria temprana), o
algún tipo de rastrojos; la forma de cada uno de los fragmentos de bosque natural,
76
expresada en términos de la relación entre el perímetro y el área del bosque antes y después
de la intervención humana; la pendientes del terreno para cada uno los fragmentos; su
localización dentro de cada uno de los distintos biomas presentes en la cordillera de Andes;
su localización en términos de la división político-administrativa del país, asociándola al
territorio de cada uno de los municipios y corporaciones autónomas regionales como
entidades ejecutoras de la política ambiental en las regiones; y finalmente su participación
directa en la política de conservación de la biodiversidad, mediante la declaratoria de áreas
protegidas dentro del Sistema de Parques Nacionales.
Tomando como base esta información se estructuraron, en primer lugar, indicadores
sintéticos que resumen distintas características del estado de conservación o degradación de
cada fragmento de bosque natural. Para tal efecto se procedió inicialmente a sintetizar en un
solo indicador, aplicando el método estadístico de análisis de componentes principales,
aquellas características que reflejan el nivel de degradación de cada fragmento de bosque:
el tamaño original del bosque en 1985, el tamaño remanente en el año 2000 y, por tanto, el
área afectada por actividades antrópicas como expresión del nivel de degradación del
bosque; el índice de forma al inicio y al final del período, con valor creciente a medida que
los bordes del fragmento son más irregulares y deterioran el hábitat de las especies locales
al romper la continuidad del territorio boscoso; y la intensidad de la actividad antrópica,
medida como la porción del área intervenida que no conserva ningún tipo de relicto de
bosque natural remanente, ni de recomposición mediante plantación forestal.
Con este procedimiento se construyó un primer indicador sintético del nivel de degradación
del bosque natural: el índice de estado del fragmento en un determinado momento. Este
índice expresa, en una sola media y en una escala de cero a cien, la asociación de diversos
elementos que reflejan de manera independiente características propias del nivel de
degradación en que se encuentra un fragmento de bosque en un momento determinado. Con
este índice se mide entonces el nivel de la degradación de cada fragmento de bosque natural
al inicio y al final del período de análisis. Este índice adquiere entonces un primer valor que
refleja el estado de cada fragmento de bosque al inicio del período, antes de la intervención
humana dicho fragmento. Refleja por tanto el grado de conservación al inicio del período,
con un valor muy cercano a cero que refleja un nivel de degradación nula del fragmento de
baque no intervenido en ese momento. Por otra parte este índice adquiere para el mismo
fragmento de bosque un valor distinto al final del período, reflejando las transformaciones
que sufre el fragmento original después de la intervención humana. Expresa entonces el
nivel de degradación del fragmento durante el período de análisis, adquiriendo un valor
proporcionalmente mayor para aquellos fragmentos que han sufrido un mayor deterioro
como resultado de la intervención antrópica.
Adicionalmente se construyó otra medida que sintetiza los mismos componentes que
reflejan las condiciones de deterioro del bosque natural, pero expresados ahora de manera
dinámica: el índice de cambio de estado del fragmento de bosque durante un período de
tiempo. Este índice, en lugar de reflejar el estado de cada fragmento en cada momento
determinado, mide ahora de manera directa el cambio del nivel de afectación del fragmento
durante el período de análisis. Para su construcción se empleó el mismo método de análisis
de componentes principales, pero aplicado ahora sobre el cambio en un período de tiempo
de cada una de las características que reflejan el nivel de afectación del fragmento de
77
bosque natural: el cambio durante el período en el área transformada por la actividad
humana; el cambio en el índice de forma del fragmento de bosque entre un momento y el
otro; y el cambio en la intensidad de la intervención humana, medida como el cambio en el
área totalmente transformada en relación con el área total intervenida.
Una vez identificados y caracterizados cada uno de estos índices de estado y de cambio en
el estado de la degradación del bosque, se procedió entonces a asociar cada fragmento con
aquellos factores que se asume pueden estar incidiendo sobre el proceso de degradación.
Esto con el fin de asociar analíticamente los índices que reflejan el estado del ecosistema,
con indicadores que reflejan las presiones antrópicas que se ejercen sobre ellos, las medidas
de respuesta de política orientada a su protección y conservación, y otros factores de
contexto geográfico y socioeconómico que inciden sobre la evolución de la conservación o
deterioro del bosque natural.
En primer lugar, y usando como punto de referencia los municipios y los departamentos de
localización de cada fragmento, se identificaron distintos factores de presión que pueden
conducir a la degradación de un fragmento de bosque. Para reflejar el comportamiento de
estos factores se construyeron los siguientes indicadores: la densidad de población en el
municipio o municipios en donde está localizado cada fragmento; la intensidad en el uso
del suelo para actividades agrícolas, expresada en términos de hectáreas cultivadas por
kilómetro cuadrado del territorio; la intensidad de uso de madera como leña, expresada en
términos del porcentaje de población que cocina con este tipo de combustible; el nivel de
utilización de madera como material para la construcción de viviendas, expresado de
manera indirecta en términos del componente del Índice de condiciones de vida (Icvt que
refleja el tipo de materiales empleados en las paredes de las viviendas; y la facilidad de
acceso a las áreas de bosque natural, expresada en términos de la densidad de la red de
carreteras.
Por otra parte se identificaron factores asociados de manera directa con la política
ambiental en general y con su componente específico de conservación de la biodiversidad y
los ecosistemas naturales. Para tal efecto se usaron tres medidas básicas: la capacidad de
ejecución de las acciones de política por parte de las corporaciones autónomas, principales
entidades ejecutoras de la política ambiental en el contexto regional, medida a través de la
disponibilidad de recursos financieras; la capacidad de las empresas del sector de agua
potable y saneamiento básico de asumir su responsabilidad de protección y conservación de
las cuencas que las abastecen de recursos hídricos; y finalmente la pertenencia del
fragmento de bosque a un área protegida del Sistema de Parques Nacionales Naturales.
Finalmente se identificaron otros factores geográficos y socioeconómicos que de una u otra
manera pueden condicionar los efectos de las presiones antrópicas y las medidas de política
sobre el estado de los ecosistemas. En esta dirección se incluyeron aspectos tales como el
tamaño de los fragmentos de bosque, su nivel de pendiente y los niveles de violencia en las
áreas en donde están localizados. Además se incluye dentro de este tipo de factores una
medida del nivel de crecimiento económico local, para probar la hipótesis de la existencia
Índice desarrollado por el Programa Nacíonal de Desarrollo Humano (PNDH) del Departamento Nacional
de Planeación (DNP)
rr
78
de una relación entre el crecimiento y la degradación del bosque de la forma expresada por
la denominada curva ambiental de Kuznets: una relación directa entre el crecimiento de la
actividad económica y la degradación de los ecosistemas naturales durante las primeras
etapas de crecimiento económico, derivada de una alta dependencia de esta actividad de los
recursos suministrados por la naturaleza; pero una reversión de esta tendencia a partir de
cierto nivel de la consolidación de la actividad económica, correspondiendo menor
degradación a mayores niveles de ingreso, corno resultado de una mayor posibilidad de
asignar mayores recursos a la protección de estos ecosistemas.
Una vez identificados estos indicadores de presión, respuesta y contexto se procedió a la
aplicación de modelos analíticos para evaluar las relaciones funcionales entre estos factores
y los niveles de conservación o degradación del ecosistema de bosque natural. Para tal
efecto se seleccionaron dos modalidades básicas de análisis: mediante la aplicación de
modelos jerárquicos de corte transversal; y mediante la aplicación de modelos jerárquicos
en primeras diferencias.
Con los modelos jerárquicos de corte transversal se relacionaron los factores de presión,
respuesta y contexto en su respectivo nivel en un momento determinado, con el índice de
cambio en el estado de conservación y degradación del bosque natural. Por otra parte, con
los modelos en primeras diferencias se relacionaron las variaciones en los niveles de las
presiones, de las respuestas y de los factores de contexto durante un período determinado,
con las variaciones en el índice de estado de conservación y degradación del bosque
natural, durante el mismo período.
En ambos casos se trabajó con modelos de tipo jerárquico, con lo cual se logra incorporar
el efecto derivado de los distintos niveles de agregación (departamental, municipal ya nivel
del fragmento de bosque), propios de la información disponible para medir las distintas
variables explicativas. De esta manera fue posible evaluar las distorsiones analíticas que se
generan cuando se realizan estas modelaciones sin tener en cuenta estas diferencias de nivel
de agregación de las variables, comparando los resultados obtenidos con los que se
hubieran generado al no aplicar modelos jerárquicos.
7.2. Conclusiones sobre conservación y degradación del bosque natural
La aplicación de los modelos jerárquicos de corte transversal y en primeras diferencias
arrojaron los resultados que se sintetizan en la tabla 7.1 En primer lugar se relacionan los
resultados de los modelos jerárquicos de corte transversal aplicados al índice de cambio
estado de los fragmentos (lCEF) bajo dos modalidades:
un primer modelo,
JERARQan(ICEF), en el cual aparece dentro de las variables explicativas la capacidad de
respuesta de las autoridades ambientales regionales que ya existían cuando se inicia el
período de análisis (1985); y un segundo modelo, JERARQnuevas(ICEF), en donde solo se
incluyen aquellas autoridades ambientales regionales que inician su gestión a partir de la
creación del Sistema Nacional Ambiental (SINA) en el año 1993. Por otra parte se
relacionan los resultados del modelo jerárquico en primeras diferencias, JERA R Q(IEF),
aplicado para el análisis del índice de estado de los fragmentos (IEF)
79
Tabla 7.1 Síntesis comparativa de los modelos jerárquicos del Indice de Cambio de los
Fragmentos (/EF) y dellndice de Cambio del Estado de los Fragmentos (/CEF)
Tipo
JERAROant
Constante
OPTOT
p
OPTOT_2
p
PCLENA
p
ICVPAREO
p
ICT
p
(''')
0.56
-0.0047 (")
-0.058
-5.97
("*)
JERAROnuevas
(ICEF)
106.31
r"}
JERARO
0.56 r")
-0.0047 ("")
1.10 e"}
-0.046
-6.45 ("')
0.20
-6.30 ("')
0.0007
LnlCT
TCULK
p
LnTCULK
p
LnCIMAX9902
p
2.05
-0.003
-0.003
0.0039
0.0000015
-5.04
0.0000021
-5.14
-0.0000013
LnlMVIO
x
x
x
x
x
x
x
x
x
ICVEXC
x
PASPNN
R
AASHB
R
AASHBOO_2
R
ICARHBv
R
LnlCARHBOOv
R
ICARHBn
R
LnlCARHBOOn
R
VATIHB_2
LnAREA85
P2585
P5085
P7585
PM7585
1M VIO
1.54
Nivel de significancia:
1.69
-15.78 ('''}
-6.53
-6.80
rOO)
rO')
2.07
("')
(OO')
-0.20
-0.42
-10.17
-10.16
-1.35
-35.68 (..)
-1.13
-35.43 (")
-0.0100
-5.13
tU)
1.58
-0.26 ("')
0.0016
-0.0000001
n
-5.26 ("}
1.95
-0.27 ("')
0.0017
8.20
("')
-0.0029
(OO)
-0.0000001
0.0037 ("')
-0.05
-0.0003
0.04
N
R¿t&)
Tipo de indicador: P: Presión;
(IEF)
22.09 e"}
p
VATIHB
(§)
(ICEF)
106.47 ("')
R: Respuesta;
823
807
736
0.07
0.06
0.25
X: Contexto (geográfico / socioeconómico)
n pe.t: (..) p<.05; ("') p<.01
Modelos Jerárquicos:
R2 corresponde
al R2 del nivel 1
De los resultados obtenidos se derivan diversas conclusiones que aportan elementos de
juicio en dos direcciones: en primer lugar en términos del análisis de los factores que
afectan la conservación y la degradación del ecosistema de bosque natural subandino; y en
segundo lugar en relación con los procesos de evaluación de la efectividad de las políticas
públicas orientadas a la conservación de estos ecosistemas.
.
80
Dentro de estas conclusiones se destacan las siguientes:
i)
En los modelos jerárquicos de corte transversal arrojaron como resultado que los
procesos de degradación del bosque subandino son significativamente menores en
aquellos fragmentos de bosque natural que se encuentran localizados dentro de las
áreas protegidas (PASP NN) del Sistema de Parques Naturales Nacionales. ss De este
resultado se concluye que, a medida que un fragmento de bosque natural tenga una
mayor porción de su área dentro del Sistema de Parques Nacionales Naturales, se
puede esperar que el incremento en el estado de degradación del bosque será menor.
De esta manera, por cada punto porcentual adicional que tenga un fragmento de
bosque dentro de un área protegida, se puede esperar que el índice de cambio en la
degradación del bosque bajará entre 0.26 y 0.27 puntos.
Esta relación se refleja también de manera muy notoria en términos de la magnitud
del proceso de degradación de las áreas en bosque natural subandino durante el
período de estudio (1985-2000) Los fragmentos de este tipo de bosque localizados
por fuera de un área de manejo especial del Sistema de Parques Nacionales Naturales
sufrieron durante el período una perdida del 26% de su área en bosque, a una tasa
deforestación del 1.8% anual. En contraste, los fragmentos localizados parcial o
totalmente dentro de una de estas áreas de manejo especial solo perdieron durante el
período un 6% de su área en bosque, a una tasa de deforestación de apenas un 0.4%
anuaI.tt
ii) Para el caso de los modelos de primeras diferencias que explican el comportamiento
de los índices de estado del ecosistema, se encontró que la degradación del bosque y
la consolidación de las empresas de agua potable y saneamiento básico, medida en
términos de su valor agregado per cápita (AASHB), están relacionadas de manera
significativa e inversa. De allí se concluye que, a mayor desarrollo de estas empresas
se espera encontrar un menor índice de degradación de los bosques. Este resultado
confirma la hipótesis inicialmente formulada, en términos de que las empresas de
acueducto y alcantarillado
más consolidadas inciden efectivamente
en la
conservación de las cuencas hidrográficas que las abastecen de agua.
iii) La degradación del bosque natural subandino está directa y significativamente
relacionada con el número de hectáreas en cultivos ilícitos en los municipios donde
está localizado cada fragmento de bosque (CIMAX9902), tal como se desprende de
los modelos de corte transversal." De allí se concluye que, a mayor presencia de
cultivos ilícitos en un municipio, se espera que el índice de incremento de la
degradación los fragmentos de bosque natural será menor.
En términos generales las áreas protegidas en donde se encuentra localizado el ecosistema de bosque
subandino no sufrieron modificaciones durante el período de estudio. Por tal motivo esta varíable no fue
posible incorporarla dentro de los modelos en primeras diferencias
n Ver tablas 5.5a y 5.5b. en el capítulo 5 del presente estudio.
uu En este caso tampoco
se pudo incorporar esta variable dentro de los modelos en primeras diferencias,
puesto que solo hay información del área en cultivos ilícitos en cada municipio a partir del año 1999.
ss
81
iv) El bosque natural tiende a degradarse menos en áreas con mayores índices de
violencia. Tanto los modelos de corte transversal (ICEF) como el modelo en
primeras diferencias (IEF) muestran una relación inversa y significativa entre el
índice de muertes violentas (IMVIO) y los índices de degradación del bosque natural.
De allí se puede esperar que los índices de degradación del bosque, y del incremento
de estos niveles, será menor en aquellos municipios que presenten mayor nivel de
conflicto violento. Esto se puede explicar por un posible efecto indirecto de la
violencia sobre los niveles de afectación de los bosques: a mayores niveles de
violencia se puede esperar que se intensifique el desplazamiento de la población y se
frene la actividad económica, con una disminución de las presiones sobre el bosque
natural y la consecuente caída en la tasa de deforestación.
v) La mayor degradación del bosque está significativa y positivamente relacionada con
las áreas con mayor densidad de población total (DPTOT). Tanto en los modelos de
corte transversal (ICEF) corno en los modelos en primeras diferencias se observa una
relación directa y significativa entre la densidad de población en los municipios en
donde están localizados los fragmentos y los niveles de degradación de bosque
natural. De allí se puede concluir que el valor esperado del índice de degradación de
un fragmento de bosque será menor para los fragmentos localizados en municipios
con menor densidad de población.
Adicionalmente los modelos de corte transversal sugieren un comportamiento
particular de la relación entre el crecimiento de la densidad de población y el cambio
en la degradación del bosque. A medida que un fragmento de bosque natural esté
localizado en un municipio con mayor densidad de población, el valor esperado del
índice de incremento de la degradación del bosque será mayor. Pero también a partir
que se sobrepasen ciertos niveles de densidad de población, el valor esperado del
índice de incremento de la degradación comenzará a decrecer. Al respecto podría
formularse una posible explicación: en los municipios pequeños, a medida que se
está en un municipio con mayor densidad de población es posible que se presenten
mayores presiones que afectan el bosque natural. Pero cuando los fragmentos están
localizados en municipios de tamaño relativo de población muy elevado (expresado
en mayor densidad de población por efectos de la alta urbanización) es posible que la
mayor población coincida con la consolidación de actividades menos dependientes
directas de los recursos del bosque natural.
vi) Cuando la pendiente del terreno en donde está localizado el fragmento de bosque es
muy pronunciada, es más probable que el respectivo fragmento aparezca con un
menor incremento de las tasas de degradación. Esto se refleja en los modelos de corte
transversal, en donde se observa que cuando crece el porcentaje del fragmento
localizado en terrenos con una pendiente superior al 75% (PM7585) hay una
tendencia menor a la degradación del bosque. En contraste, no hay ninguna relación
significativa entre la pendiente del bosque y los cambios en la degradación para
ningún otro rango de pendientes menores. En conclusión, se puede afirmar que un
factor geográfico como la pendiente del terreno se constituye en una barrera natural
al proceso de degradación del bosque subandino, cuando esta pendiente es mayor del
75%.
82
vii) Por último los modelos aplicados rechazan la hipótesis de una relación significativa
entre una medida general de crecimiento económico, el ingreso per cápita (VATIHB),
y la degradación del bosque natural. Sin embargo llama la atención cómo en los
modelos en primeras diferencias se detectan algunos componentes específicos,
relacionados con la actividad productiva y el desarrollo económico, que sí presentan
relaciones significativas con el estado de los fragmentos. Es el caso de la relación
entre los niveles de degradación del bosque con el área en cultivos, la cual presenta
un comportamiento en distintas direcciones dependiendo del tipo de cultivos a que se
refiera.
Tal como era de esperarse, la degradación del bosque tiene una relación directa y
significativa con el área en cultivos ilícitos: a mayor área en cultivos ilícitos, mayor
degradación del bosque. Sin embargo la relación entre el nivel de degradación del
bosque y el área en cultivos agrícolas en general (excluidos los cultivos ilícitos) es
también significativa, pero en dirección contraria: a mayor porción del territorio
usada en actividades agrícolas (TCULK), menor degradación del bosque. Aunque no
fue posible demostrarlo con estos modelos, esto podría sugerir una hipótesis
complementaria: que los cultivos ilícitos sí tienden a ocupar áreas anteriormente
ocupadas por el bosque natural. Pero que los cultivos convencionales pueden estar
incrementando sus áreas mediante la ocupación de territorios anteriormente
dedicados a la actividad pecuaria. O a la inversa, se pueden estar incrementando las
áreas en pastos cuando las áreas cultivadas disminuyen por factores recesivos en la
actividad agrícola."
Sin embargo, aún siendo cierta, esta hipótesis no explicaría la relación significativa y
negativa entre el crecimiento de los cultivos y la degradación del bosque. Esto más
bien podría sugerir que, a mayor consolidación de la actividad agrícola (expresada en
un mayor porcentaje del área total dedicada a cultivos), podría existir un mayor nivel
de ingreso dedicado a la protección de los ecosistemas naturales. De todas formas,
con los modelos aquí aplicados no es posible probar esta hipótesis, y por tanto sería
un tema de análisis de especial interés para continuar los procesos de investigación al
respecto.
7. 3. Conclusiones y recomendaciones metodológicas
La construcción de índices sintéticos que reflejen el comportamiento del estado de los
ecosistemas naturales, así como su incorporación dentro de modelos jerárquicos de corte
transversal y en primeras diferencias, arrojó una serie de avances metodológicos que
aportan a la consolidación de procesos de seguimiento y evaluación de la política de
conservación de la biodiversidad. Dentro de los aspectos de especial interés en este terreno
se destacan las siguientes:
W De todas formas la información
disponible de áreas en pastos para los dos períodos no permitió incorporar
esta variable en estos modelos. De todas formas se abre la posibilidad de analizar este tipo de relaciones en
estudios futuros.
83
i)
El comportamiento de los ecosistemas naturales está geográficamente determinado.
Esta condición es de especial interés para abordar el análisis de los efectos de las
acciones humanas que tienden a degradar estos ecosistemas, así como de las medidas de
respuesta de política orientada a su protección y conservación. Por una parte por la
importancia que tienen los vínculos de estas presiones y respuestas con los ecosistemas
naturales en un contexto geográfico determinado (vías de acceso, centros poblados,
actividades productivas, etc.) Pero además por la incidencia que las ciertas
características del propio contexto geográfico pueda tener sobre la forma en que actúan
estas relaciones entre las acciones humanas y el comportamiento del ecosistema natural.
ii) La aplicación de modelos jerárquicos, tanto en el caso de modelos de corte transversal
como de modelos en primeras diferencias, permiten diferenciar efectos espaciales
específicos derivados de los distintos niveles de agregación geográfica de la
información disponible (por ejemplo a nivel de fragmento de bosque, de municipio y de
departamento) Las pruebas que se realizaron en este ejercicio muestran cómo la
aplicación de estos modelos jerárquicos permiten corregir errores de interpretación que
se generaría si no incorporan dentro de los modelos el efecto de estos distintos niveles.
iii) En términos generales los efectos de las variables omitidas se pueden eliminar mediante
la aplicación modelos panel de efectos fijos. En este caso particular, a través de la
aplicación de modelos en primeras diferencias se eliminan los efectos de las variables
omitidas. Claro está que esto sólo es aplicable cuando se dispone de información para
construir estos modelos para al menos dos momentos en el tiempo.
iv) Es recomendable
estudio (modelos
transversal) Esto
complementarios
Recuadro.
usar de manera simultánea los dos tipos de modelos aplicados en este
jerárquicos en primeras diferencias y modelos jerárquicos de corte
en virtud de que ambos presentan alcances y limitaciones que son
entre sí, tal como se resume en el recuadro adjunto.
Ventajas comparativas
Tipo de Modelo
Modelos jerárquicos en
primeras diferencias
Modelos jerárquicos de
corte transversal
entre distintos
tipos de modelos
Ventajas
Elimina efectos de sesgo
en los coeficientes por
variables omitidas
Desventajas
Exige disponibilidad de
información para al menos dos
momentos en el tiempo
Permite incorporar a 105
modelos información
disponible solo para un
momento en el tiempo
Puede generar sesgos en los
coeficientes por variables
omitidas
v) Los modelos jerárquicos de corte transversal y en primeras diferencias aplicados en este
ejercicio son replicables para abordar el análisis del comportamiento de otros
ecosistemas en el país. Al respecto se destaca que se cuenta con información geográfica
y socioeconómica adecuada para abordar estos análisis en diversos escenarios. Además
se dispone de información de imágenes remotas que pueden ser codificadas para
construir indicadores retrospectivos del estado de los ecosistemas.
r información
retrospectiva de ecosistemas. Y se dispone de herramientas econométricas poderosas y
de fácil acceso para estimar modelos espaciales, jerárquicos y de tipo panel.
84
vi) Los métodos desarrollado y aplicados para este estudio permiten explorar efectos de
variables aún no contempladas en el análisis de los efectos de las presiones antrópicas y
las respuestas de política sobre el comportamiento de los ecosistemas naturales. De esta
forma se abren nuevas puertas para aportar al conocimiento de los efectos de la
actividad humana sobre el patrimonio natural sobre una sólida base empírica y analítica
que permite superar los obstáculos del análisis puramente intuitivo.
7.4. Comentarios y recomendaciones finales
La construcción de indicadores sintéticos que reflejen el estado de los ecosistemas naturales
y su evolución en el tiempo, abre importantes horizontes para el análisis de los factores que
inciden sobre la conservación y el uso sostenible de la biodiversidad. Por definición, los
ecosistemas naturales tienen una amplia gama de características que permiten diferenciarlos
entre sí y analizarlos en sus distintas composiciones. A su vez las acciones humanas que
inciden sobre el entorno natural se caracterizan también por una amplia gama de factores
que afectan el estado de estos los ecosistemas. De esta forma el análisis de comportamiento
de unos y otros, y de la interacción entre ellos, demanda del desarrollo de técnicas que
permitan conjugar múltiples factores que actúan simultáneamente.
Los esfuerzos que viene adelantando el Instituto Humboldt para avanzar en esta dirección,
se fortalecen con este nuevo avance en la definición de métodos de medición de indicadores
de estado de los ecosistemas y del análisis de relaciones entre el comportamiento de estos
indicadores y los diversos factores antrópicos. De los resultados del presente trabajo se
derivan algunas reflexiones que se sugiere deben ser tenidas en cuenta en la consolidación
de las acciones del Laboratorio Biogeográfico de Análisis Espacial del Instituto Humboldt,
y en de sus aportes al Sistema de Indicadores de Seguimiento y evaluación de la Política de
Biodiversidad en Colombia.
i)
La conservación y el uso sostenible de la biodiversidad, componentes significativos
de la Política Nacional Ambiental en Colombia, deben estar íntimamente vinculados
con las políticas de desarrollo económico y social. En particular estos dos
componentes de la política pública deben ser abordados de manera integral, como
condición para incrementar las oportunidades de satisfacción de las necesidades
humanas y de incremento de los niveles de bienestar de la población actual y de las
generaciones futuras.
ii) El desarrollo del conocimiento y comprensión de las características de los
ecosistemas y de los factores que inciden sobre el estado de la biodiversidad se
amplía notablemente con el desarrollo de modelos analíticos que, de manera
simplificada, permitan probar hipótesis sobre la intensidad y dirección de estas
relaciones.
iii) La construcción sistemática de sistemas de medición y análisis de las características
de los ecosistemas naturales y antrópicos, aplicando las técnicas disponibles de
seguimiento temporal y especial aportadas por los sistemas de información
85
geográfica, se constituye en un componente
conocimiento de la biodiversidad.
ineludible
para el desarrollo
del
iv) La articulación de información biogeográfica y espacial con indicadores de
comportamiento de las actividades económicas, de las tendencias demográficas y de
las decisiones del sector público aporta significativos avances en la compresión de
los fenómenos que afectan la biodiversidad. El conocimiento de estos fenómenos y
su articulación es imprescindible para lograr una adecuada articulación de las
políticas ambientales con las políticas económicas y sociales.
v) Los resultados obtenidos en el presente estudio de caso, circunscrito a la cordillera
de los Andes y a un ecosistema particular de este contexto geográfico, ilustran sobre
la capacidad analítica soportada en indicadores biogeográficos y especiales y de sus
relaciones con factores económicos, sociales e institucionales. Para continuar en
esta dirección y consolidar la capacidad analítica que de ella se deriva, se propone
continuar en dos direcciones básicas:
•
La ampliación de los análisis para garantizar la cobertura nacional y su
capacidad de para contrastar la situación nacional con fenómenos equivalentes
en otras regiones del planeta.
•
Desarrollar la capacidad de trabajar a escalas más detalladas para resolver
interrogantes específicos que orienten la toma de decisiones particulares para la
Política Nacional de Biodiversidad en particular y para la Política Ambiental y
la Política Social en general el país.
86
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93
Anexo 1
Síntesis de las variables empleadas en los modelos de análisis
(Bases completas)
Estadísticas
de variables del modelo de corte transversal del indice de Cambio Estado de los Fragmentos
Variable
Descripción
ICEF
Indice de cambio de estado del fragmento (1985-2000)
Densidad
total (1985, hab/km2)
de población
Densidad de población total (1993, hab/km2)
Porcentaje de personas que cocinan con leña
(Base corroleta,
Tipo
Estado
DPTOT8S
Presión
Presión
Porcentaje de personas que cocinan con leña (1993, %)
índice de condiciones
de vida (ICV) de materiales de paredes
de la vivienda
(1985)
DPTOT93
PCLENA85
PCLENA93
ICVPARED85
indice de condiciones
de la vivienda
(1993)
ICVPARED93
Presión
Presión
Presión
Presión
(198S, %)
de vida (ICV) de materiales
de paredes
1985-2000)
Std. Dev.
000
Mean
38.2
28.2
1271
77.4
305.9
1271
1271
95.2
65.0
1269
56.8
1271
1265
3.7
3.4
1271
Min
0.0
Max
100.0
1.3
3865.6
393.6
24.6
24.2
1.4
2.1
0.5
0.4
4791.3
1.0
0.6
0.6
100.0
98.7
9.2
5.9
indice de cobertura
de carreteras
(1980, metroslkm2)
ICT8S
Presión
1252
626.2
553.3
0.0
4015.3
indice de cobertura
Ln(lCT8S)
de carreteras
(1995, metroslkm2)
ICroO
Presión
1262
LnlCT85
Presión
1205
619.7
0.818
0.0
2.954
4629.9
8.298
8.440
LnlCTOO
Presión
1220
830.1
6.180
6.461
0.868
2.043
)
TCULK90
Presión
1271
6.6
3.9
0.8
)
TCULKOO
Presión
1271
3.4
Ln(TCULK90)
Presión
1271
5.9
1.729
0.580
0.6
-0.173
Ln(TCULKOO)
CIMAX9902
Presión
Presión
Presión
Contexto
1263
1.626
177.9
0.568
851.3
-0.589
2.162
2075
1013
2499
2.498
3933
2770
0000
127
44
19969
5.906
0.05
0.17
0.45
1.290
0.09
0.14
0.16
90
4.500
0.26
0.07
224
0.16
0.00
0.93
0.80
0.09
149
341
0.00
O
0.74
1332
O
2.352
1882
7.195
2.912
0.0
0.1
0.0
7.540
7.1
7.1
100.0
L n(IC TOO)
Area total en cultivos
(/992-1997,
has/km
Area total en cultivos
Ln(TCULK90)
(1998-2003,
has/km
2
2
Ln(TCULKOO)
Area máxima
en cultivos
ilicitos (Has, 1999-2002)
Ln(CIMAX9902)
Valor agregado
per cápita municipal
(1990-1992,
miles$/hab)
Valor agregado
per cápita municipal
(2000-2002,
mites$/hab)
LnCIMAX9902
VA TlHB85
VA TlHBOO
AREA85
LnAREA85
Tamaño del fragmento de bosque (1985, has)
L n(AREA 85)
Proporción del área del fragmento con pendiente
Proporción del área del fragmento con pendiente
entre 0% y 12% (1985, O a 1)
entre 12% y 25% (1985, O al)
Proporción
Proporción
entre 25% a 50% (1985, O a 1)
entre 50% a 75% (1985, O a 1)
del área del fragmento
del área del fragmento
con pendiente
con pendiente
P1285
P2585
P5085
P7585
Proporción del área del fragmento con pendiente mayor del 75% (1985, O al)
índice de muertes violentas (1981-1985, #1100míl hab)
índice de muertes
violentas
(1996-2000,
#1100míl hab)
Ln(IMVI085)
Ln(tMVIOOO)
indice de condiciones
de vida (ICV) según tipo de eliminación de excretas
indice de condiciones
de vida (ICV) según tipo de eliminación de excretas
Porcentaje del fragmento de bosque dentro del SPNN (1985, %)
(1985)
(1993)
Valor agregado per cápita en agua potable y saneamiento básico (1990, $/hab)
Valor agregado per cápita en agua potable y saneamiento básico (2000, $/hab)
Inversión directa de las autoridades ambientales, corporaciones
antiguas (1990-92,
Inversión
directa de las autoridades
ambientales,
corporaciones
antiguas
$Ihab)
(1997-99, $Ihab)
Ln(ICARHB85v)
Ln(tCARHBOOv)
Inversión directa de las autoridades
ambientales,
corporaciones
nuevas
(1990-92,
Inversión
ambientales,
corporaciones
nuevas
(1997-99, $/hab)
directa de las autoridades
Ln(tCARHB85n)
Ln(lCARHBOOnI
$/hab)
1271
1271
1258
Contexto
1257
Contexto
Contexto
Contexto
Contexto
1271
Contexto
Contexto
1271
1271
1271
1271
1271
0.0
0.00
0.00
0.00
24.7
21.3
3.207
3.061
19509.3
9.879
87608
37955
562964
13.241
0.97
0.75
PM7585
IMVI085
IMVIOOO
LnlMVI085
Contexto
1271
Contexto
Contexto
Contexto
1271
1271
453
1255
LnlMVlOOO
Contexto
1267
ICVEXC85
ICVEXC94
PASPNN85
AASHB85
AASHBOO
ICARHB85v
Contexto
Contexto
Respuesta
1271
5.205
5.839
3.6
4.2
2.9
0.680
0.778
1.6
1.6
6797
5411
60070
126
150
O
19906
19457
233325
8900
4.750
4.551
O
0.000
0.000
30962
12.360
10.341
O
O
1269
1271
15.0
Respuesta
1271
9081
8941
22986
ICARHBOOv
LnlCARHB85v
LnlCARHBOOv
Respuesta
Respuesta
Respuesta
1271
7528
1271
5.708
5.544
ICARHB85n
Respuesta
1271
O
O
ICARHBOOn
LnlCARHB85n
LnlCARHBOOn
Respuesta
Respuesta
Respuesta
1271
3653
0.000
3.559
7041
0.000
4.380
Respuesta
Respuesta
1271
1271
1271
1271
1271
0.000
0.000
O
62716
0.000
11.046
Estadísticas de las variables del modelo de índice de Estado de los Fragmentos, en primeras diferencias (Base completa)
Variable
Tipo
Descripción
61EF
Estado
Cambio en el índice de estado del fragmento
tJDPTOT
Presión
Cambio en densidad de población total (neo/km" )
tJPCLENA
Presión
Cambio en porcentaje de personas que cocinan con leña (%)
Presión
tJ ICVPA RED
Cambio en índice de condiciones de vida (ICV) de materiales de paredes de la vivienda
Presión
act
Cambio en índice de cobertura de carreteras (metros/km 2 )
2
tJTCULK
Presión
Cambio en área total en cultivos (has/km )
tJVATlHB
Contexto
Cambio en valor agregado per cápita municipal (miles$/hab)
tJVATlHB_2
Contexto
Cambio en (VATlHB)2
tJfMVfO
Contexto
Cambio en índice de muertes violentas (#/100mil hab)
tJfCVEXC
Contexto
Cambio en ICV según tipo de eliminación de excretas
tJAASHB
Respuesta
Cambio en vr. agregado per cápita en agua potable y saneamiento básico ($!hab)
tJfCARHBv
Respuesta
Cambio en inversión de las autoridades ambientales, corporaciones antiguas ($!hab)
tJfCARHBn
Respuesta
Cambio en inversión de fas autoridades ambientales, corporaciones nuevas ($!hab)
Obs
1271
1271
1269
1269
1252
1271
1258
1258
1271
1269
1271
1271
1271
Mean
Std. Dev.
38.1
28.1
17.7
88.6
-8.2
10.3
-0.4
1.1
205
-0.7
-1058
-1.1 E+07
229
0.6
-139
-15458
3653
555
0.6
4171
2.8E+08
328
0.7
2415
54332
7041
Min
Max
100.0
925.7
45.0
2.5
3393
-2517
-3.4
0.8
35790
-75654
-7.5E+09 1.4E+09
-1284
1746
-4.6
5.5
4262
-5092
13804
-206562
62716
O
0.0
-52.3
-50.0
-5.2
Anexo II
Pruebas de linealidad de las variables explicativas de los modelos de análisis
1. Prueba de linealídad de las variables explicativas en los modelos de corte transversal.
Variable independiente: Índice de cambio del estado de los fragmentos (leEFl
Prueba de Linealidad DPTOT93_2
Prueba de Linealidad PCLEÑA93
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Cuadrado
de densidad de población
total municipal·
1993 (OPTOT93_2)
Porcentaje
de personas que consumen
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Porcenlaje
de ICV municipal
•
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ln del indice municipal de densidad de carreteras mlkm2 • 2000 ILnICTOO)
material paredes - 199311CVPAAE093)
Prueba de Linealidad TCULK_OO
Prueba de Linealidad LnCIMAX99_02
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1993 (PCLEÑA93)
Prueba de Linealidad LnlCTOO
Prueba de Linealidad ICVPARED93
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lena en el municipio·
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Área tolal cultivos departamental
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Halkm2 - 2000 (TCUlK_OO)
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ln del áreo máximo mun<Clpol en curuvos ilicitos Halkm2 1999·2002
(LnCIMAX99_02)
Prueba de Linealidad
Prueba de Linealidad
LnAREA
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Ln del
área
total dellra~mento
Prueba de Linealidad
Porcentaje
(LnAREA)
del área total del fragmento
con pendiente
Prueba de Linealidad
P5085
entre 12
y 25""(P2585)
P7585
8-
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8
°
°
'7
Porcentaje
del área 101al del fragmenlo
con pendiente
Prueba de Linealidad
entre 25
Porcentaje
y 5O'I'~P50B5)
:>
u
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con pendienle
Prueba de Linealidad
PM7585
8-
••
del área tOlal del 'ra~menlo
entre 50 y 75""(P7565)
LnlMVIOOO
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Porcentaje
del área total dellragmento
con pendiente
mayor de 75·/~PM7585)
Ln del indiCe muniCipal de muertes violentas
por l00mil
habitantes·
2000 (LnIMVIOOOI
Prueba de Linealidad
ICVEXC93
Prueba de Linealidad PASPNN
8-
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excretas
Prueba de Linealidad
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Porcenlaje del área 101a1dellragmento
1993 (ICVEXC93)
AASHBOO_2
en SPNN (PASPNN}
Prueba de Linealidad LnlCARHBOOv
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Cuadrado
de vr.agreg
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(AASHBOO.2l
Prueba de Linealidad
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Ln del ingreso per cápíta municipal de ras CARs antiguas'
LnlCARHBOOn
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8
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Ln del ingreso per cápita municipal de las CARs nuevas-
2000 (LnICARHBOOn)
2000 (LnICARHBOOv)
2. Prueba de linealidad de las variables explicativas en los modelos en primeras
diferencias.
Variable indeoendiente: índice de estado de los fragmentos (h:Fl
Prueba de linealidad
DPTO
Prueba de linealidad
8-
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••
,
Porcentaje
Den$idad
de Población
Total Mut'licipal
Prueba de linealidad
PCLEÑA
do Per!KIMa
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en
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(OPTOT)
ICVPARED
Prueba de linealidad
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ICV Municipal
Materitil
Prueba de linealidad
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Indíce
(ICVPAREO)
de Paredes
TCULK
Municipal
de Densidad
de
CarretBfaI fl\/krn2 (leT)
Prueba de linealidad
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AJea Total en Cultivos DepartamenlaJ Ha'k2(TCULK)
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Prueba de Linealidad ICVEXC
Prueba de Linealidad AA5HB
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Punl"'9 lCV Municipal Elimínac~ónElllcr6tM
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Valor Agregado Departamlll1lai Per C6pita en Agua Potable y SlII'lNmlento (AASHB)
(ICVEXC)
Prueba de Linealidad ICARHBv
8.
Prueba de Linealidad ICARHBn
•
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Municipal
C.4R$
An1igUIIs
(ICARHBv)
Ingre50 PM C.tpila Mun;cipal CARa
Nuft\lu
(ICARHBn)
Anexo III
Pruebas normalidad de los residuos
1. Prueba de normalidad
de los residuos en los modelos de corte transversal.
Variable independiente: índice de cambio del estado de los fragmentos {/cEFl
Normal Probability Plot
Normal Probability Plot
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Normal Score
Normal Probability Plot
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oo
Normal Score
0.6
13
19
2;
15
2.3
30
2. Prueba de normalidad de los residuos en los modelos en primeras diferencias.
Variable independiente: índice de estado de los fragmentos (lf.fl
Normal Probability Plot
Normal Probability Plot
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·21
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35
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Normal Score
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08
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Normal Probability Plot
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Normal Score
06
1.2
i
a
H
15
2.)
30
Anexo VI
Base de Datos Indicadores Sintéticos
(Ver CD adjunto con base en Stata v.8)
JUNIO DE 2006
CUENTA
71405
72125
71620
71610
72205
72205
71405
71620
72130
71405
71405
71405
cuenta carmen
DESCHIPCION
? HOS S.6._t..#162::!, UL T P C()Nwn.11 <;0014
71405 SAA# I 622, ULT P OS#266106
72125 SISBEN
71620 SAA#I625. 80% VIAT. ARMENIA
7161 OWM~QE;
72205 SAA# I 627, 1 50% OS#267 JUN 7/06
72205 SAA#1624, F#80389. OC#21. MAY
71405 SAA# 1628. 3ERP CON#02031S0035
71620 SAA#I629. 20% VIAT, ARMENIA
72130 SAA.,630, F#79016. OS#258104
VALOR
USD
PNUD p-iiOYE
DIFERENCIA
BENEFICIARIO
IOFNTIFICACI
4.031 00
4.031.17
165 LUIS EDMUNDO SUAREZ SOTO
17336455
1,50000000
61500
615.26
(O 26) MARIA ALCIRA BONILLA BERNAL
41679813
¡¡j':r'M07.l00,OO;i(
¡l'l¡:i1'!'4j3,Q(l:
413.08 ~i.;;¡nY1!?{O.08)MUNJO®qJ:ll$.$¡i:'¡,CO!'I~íO:.SlS8f;N
1;8000956134
407.03000
167,00
166,95
0,05 FRANCISCO JAVIER PUENTES CUELlAR
10546179
([[i&¡g329.sao.OO;}:;I'iW~13Mo':'i/i:135.31
(O.31! E;XfflEi~)1¡(;1l;$;jl;rtlAI$M~l¡F!!K'~::::" l. 8002069792
1,250,00000
51300,'
"512.72
028 EDGAR ALFONSO DIAZ
19287034
127,60000
5200 ""',/1.'*152.34
(O 34) PAPElERIA GUMAHER
8605092289
5,640.00000
2,31300 . ·!12,313.37
(O 37) MARIO JULlAN CASTRO MARTINEZ
80133748
378,474,00
155,00 :::'If.:,K1hJSS.24¡
(O 24) FRANCISCO JAVIER PLENTES CUELlAR
10546179
171.000 00
7000;,:.;J;';\"¡'~;¡'./;O.j4.i
(O 14) ADMINISTRACION POSTAL NACIONAL
8999994865
982800000
coeao~.:27l15,;¡¿¡,&,:rf~
71405 PAGO CONSUlT JUNIO 2006
71405SM#1631,
IPOS#268/06
71405 SAA#1518. ULT 50% OS#1937
!j.1,';,1l;;X;b'
•••••
1,500.00000
7,314.000.00
93,704,084 00
.A'oPOSTAL
VIATICOS
VIAJES
1§~:~K~%J51~~);tt~;
MUNICIPIOS
NOMINA
PAGO SGP BIRF TAL
OTROS PAGOS
171.000 00
785,50400
329.88000
1007.10000
64,251,00000
15,468,00000
11,691.60000
93,704,08400
I•••••
I)y;jfif.4¡~.353.9tl;: •••••
61500,Y-':¡;i'i.;'t:615;2!li'
3.000 OO. }'/'3,OOO;.OO;
38,43300
70 14
322
19
13531
413.08
26,35398
6,34454
4,79557
38.43482
88.434.82
il••••••••••••••
(026) MARIAALCIRA BONILLA BERNAL
GElKHA BUITRAGO APARICIO
(1 82)
999999999
41679813
DIRECCION
ljQücH~!ÜPaymIDate
00075572
00070573
00075664
SIPI
00075827
BOGOTA
00075916
CALLE
8S NO 20-:32
00076172
CU. 43 BIS SUR 923
00076188
BOGOTA
00076886
Cll 87 1 96
00077433
BOGOTA
MURlllO TORRO CLl 12 13 CRA 7 8 00077430
00077654
PROYECTOS COL 10
00077633
CLL261319
00077699
KAHlAISCHc STRASSE 10 O 07745
eRA 15 7969
02-Jun-OG
CLL;¿b1:Jl~
DS-Jun-OG
üG-Jun-06
ü7-Jun-06
"¡2-Jun-06
12-Jun-D6
20-Jun-06
27·Jun-06
27-Jun-06
28-Jun-06
28-Jun-Qf3
29-Jun-Q6
I

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