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Í di d P ió E ó iÍndice de Presión Económica -Probabilidad Riesgo- de-Probabilidad, Riesgo- de
Deforestación
C l M ñ PiñCarlos Muñoz PiñaSeminario sobre Metodologías para la Planificación y Gestión de
Impactos Ambientales de Proyectos de inversión en Energía, p y gTransporte, Minería y Petróleo.
Iquitos 2012
~60 millones de hectáreas de bosques y selvas en México
Tasas de Cambio de Uso del Suelo en México1993-2000-
5
1993-2000
3
4
2
e C
ambi
o %
0
1
Tasa
s de
- 1
- 3
- 2
B S l Matorral Vegetación Otros tipos de P ti l P ti l C ltiBosques Selvas Matorral Vegetación
hidrófila
Otros tipos de
vegetaciónPastizalesnaturales
Pastizalesinducidos y
cultivados
Cultivos
Fuente: Velázquez A. et al., 2002
Poblaciones de alta o muy alta marginalidad
3 maneras de predecir deforestación:pNaives: 1. Será la misma tasa de antes.2 Serán las mismas hectáreas de antes2. Serán las mismas hectáreas de antes.
Sofisticada: 3 Seguirá el mismo patrón que antes3. Seguirá el mismo patrón que antes
(mismos coeficientes pero con variables t li d )actualizadas).
La Realidad y el Problema.
• La realidad siempre difiere de la predicción, pero puede ser por una diferencia pequeña si hay un buen p q ymodelo.
• Sin embargo, el verdadero problema de usar líneas base naives es que sólo sirven para grandes agregados (nivelsirven para grandes agregados (nivel nacional, nivel estatal).
Una 4ta manera: ex postp
• En la evaluación de programas socialesEn la evaluación de programas sociales (p.ej. Oportunidades) se utiliza el análisis de regresión comparando un grupo deregresión comparando un grupo de participantes en el programa con un grupo de no participantes.
• Controlando por el resto de las variables que i fl l lt d tifi linfluyen en el resultado, se cuantifica el efecto específico del programa sobre la conducta o el estado que se busca cambiar.
Expresado matemáticamente
• Resultado= A + B1(variable) + B2(programa) + e, donde( ) (p g ) ,– A es el comportamiento mínimo base– B1 es la influencia de las características del sitio/hogar/persona– B2 es la influencia del programa en cuestión– e representa los fenómenos aleatorios que pudiera haber
• Para aquellos que no hayan participado en el programa su resultado sería igual a A + B1(variable) + esu resultado sería igual a A + B1(variable) + e
• Para aquellos que sí participaron en el programa su• Para aquellos que sí participaron en el programa, su resultado es igual sería A + B1(variable) + B2 + e
“All d l b t“All models are wrong, but some are useful.”are useful.
(G B t d b K d 1992 73(George Box, quoted by Kennedy 1992: 73; quoted by Kaimowitz & Angelsen: 1998; and here).
PATRONES DE DEFORESTACIÓN
• La principal fuerza de la deforestación es el cambio de
d luso de suelo.
• Ocurre cuando son más• Ocurre cuando son más rentables las actividades agropecuarias que el bosque .
• Perspectiva a corto plazo forzada l b (G 2002)por la pobreza (Guevara:2002)
• Tiene patrones específicos por• Tiene patrones específicos, por el costo de transporte, la pendiente y la productividad agropecuaria potencial.
El modelo básico• El uso de suelo se determina al elegir el/los
propietarios entre las distintas alternativas aquellaq e tenga el ma or alor presente de los fl jos deque tenga el mayor valor presente de los flujos deganancias netas (Von Thunnen) (Chomitz), entreellas los bosques y selvas en uso o enellas los bosques y selvas en uso o enconservación.
• Estos modelos explican la deforestación b d i d dobservada en un periodo como causada por:
– Rentabilidad relativa previa de lo agropecuario en sitios d f t daun no deforestados.
– Incremento general de la rentabilidad agropecuaria, afectando a todos los sitiosafectando a todos los sitios.
La información• Base de datos:
– Muestra aleatoria del Inventario Forestal 2000:Muestra aleatoria del Inventario Forestal 2000: 153,764 mil pixeles de bosque, cada 2 kms.
– 4,419 de ellos con PSAH, 149,345 sin PSAH., , ,– Variación en:
• Pendiente• Tipo de Ecosistema• Distancia a las poblaciones y mercados• Nivel de Marginación• ANP, actividad forestal, etc…
Mismos pixeles observados de nuevo en el Inventario– Mismos pixeles observados de nuevo en el Inventario Forestal 2007.
Una rejilla para puntos de muestreo
Los posibles resultadosCartografía serie III de uso
del suelo y vegetación 2000Cartografía serie IV de uso del suelo y vegetación 2007del suelo y vegetación 2000 del suelo y vegetación 2007
Bosque Primario (bien conservado)
Bosque Primario (bien conservado)
B S d iBosque Secundario (degradado)
Bosque Secundario (degradado)
(degradado)
Uso Agropecuario o Urbano
Los posibles resultadosCartografía serie III de uso
del suelo y vegetación 2000Cartografía serie IV de uso del suelo y vegetación 2007del suelo y vegetación 2000 del suelo y vegetación 2007
Bosque Primario (bien conservado)
Bosque Primario (bien conservado)
B S d iBosque Secundario (degradado)
Bosque Secundario (degradado)
(degradado)
Uso Agropecuario o Urbano
Modelo para saber: ¿Qué explica la deforestación?deforestación?
Variables explicativas (y sus proxies):Variables explicativas (y sus proxies): 1. Costos de acceso del propietario y trabajadores 2. Costos de traslado a mercados urbanos3. Pobreza y marginación de los propietariosy g p p4. Áreas Naturales Protegidas5 Pendiente y productividad de la tierra (Ag/For)5. Pendiente y productividad de la tierra (Ag/For) 6. PSAH o no PSAH7. Precios del maíz, ganado, etc.8. Aprovechamiento Forestal, EFCp ,
MEXICO: Cambios de uso de suelo y distancia al poblado más cercano-observaciones de satélite-
100%
obse ac o es de saté te
80%
60%
40%
20%
15 75 135 195 255 315 375 435 495 555 615 675+
Primario conservado Secundario regenerado Primario degradado
0%
MINUTOSAL POBLADO
45 105
Secundario sin cambio Secundario deforestado
Primario conservado Secundario regenerado Primario degradado
Primario deforestado
Modelo econométrico de predicción de deforestación
Donde:PDEF: Probabilidad de deforestaciónBMM: Bosque Mesófilo de Montaña
0.36 *BP0.49*BPE0.52*BEO q
BP: Bosque de PinoBPE: Bosque de Pino-EncinoBEO: Bosque de Encino y otrosSB: Selva Baja
0.703*SB0.49*SM0.60*SA j
SM: Selva MediaSA: Selva AltaVS: Vegetación SecundariaALT: Altitud
0.34*VS0.02*ALT-0.01*ALT2ΣPDEF ALT2: Altitud al cuadrado
PEND: PendienteACC20: Tiempo a localidades > 20mil habitantesACC250: Tiempo a centros urbanos > 250mil habitantes
-0.07*PEND-0.04*ACC20-0.01*ACC250
ΣPDEF=
pDAGR: Densidad AgrícolaRMAIZ: Rendimiento del MaízMARG: Promedio del nivel de marginación por AGEBANP: Área Natural Protegida
0.76*DAGR0.15*RMAIZ0.13*MARG g
PMAIZ: Promedio de precios de maíz blanco por zona regionalPGAN: Promedio de precios de ganado en pie por zona regional
-0.24*ANP0.06*PGAN0.17*PMAIZ-4.28
Índice de riesgo (presión económica) a la deforestación
Probabilidad de Deforestar depende de:
Variable Unidad Coeficiente estimado
Cambio mrg en probabilidad
Signif> 90%
Constante -3 60 SíConstante -3.60 SíLN Distancia a poblado más cercano Minutos -0.201 -0.008 Sí
LN Distancia a ciudadLN Distancia a ciudad más cercana Minutos -0.079 -0.003 Sí*
Marginación de población local
Nivel[0 , 5.5] 0.13 0.006 Sí
Productividad media del maíz en AGEB Tons/ha 0.142 0.006 Sí
LN Pendiente del % -0 073 -0 003 Síterreno % 0.073 0.003 Sí
Frontera Agrícola Proporción de píxeles alrededor 0.669 0.028 Sí
ÁÁNP Está en una -0.226 -0.008 Sí
PROGAN Monto promedio por hectárea 0.001 0.00004 Si
PSAH Participa Si/ No -0.246 -0.008 Sí
Modelo econométrico de predicción de deforestación
Donde:PDEF: Probabilidad de deforestaciónBMM: Bosque Mesófilo de Montaña
0.36 *BP0.49*BPE0.52*BEO q
BP: Bosque de PinoBPE: Bosque de Pino-EncinoBEO: Bosque de Encino y otrosSB: Selva Baja
0.703*SB0.49*SM0.60*SA j
SM: Selva MediaSA: Selva AltaVS: Vegetación SecundariaALT: Altitud
0.34*VS0.02*ALT-0.01*ALT2ΣPDEF ALT2: Altitud al cuadrado
PEND: PendienteACC20: Tiempo a localidades > 20mil habitantesACC250: Tiempo a centros urbanos > 250mil habitantes
-0.07*PEND-0.04*ACC20-0.01*ACC250
ΣPDEF=
pDAGR: Densidad AgrícolaRMAIZ: Rendimiento del MaízMARG: Promedio del nivel de marginación por AGEBANP: Área Natural Protegida
0.76*DAGR0.15*RMAIZ0.13*MARG g
PMAIZ: Promedio de precios de maíz blanco por zona regionalPGAN: Promedio de precios de ganado en pie por zona regional
-0.24*ANP0.06*PGAN0.17*PMAIZ-4.28
Índice de riesgo (presión económica) a la deforestación
¿Qué tan buena es la¿Qué tan buena es la predicción?predicción?
Interpretación básica de resultados:
• ¿Cómo cambia la probabilidad de que un d t i d i l d 9 h tá h iddeterminado pixel de 9 hectáreas haya sido deforestado entre 2000 y 2007 ante cambios en las variables explicativas?
• Tasas de d f ió
Probabilidades d d f ió deforestación
en agregadode deforestaciónpor pixel g g
• Es un índice de presión económica a la pdeforestación
RelativaRelativa“Primero se deforestará estaárea luego esta otra” o “Estaárea, luego esta otra , o Estazona sufrirá mayor deforestaciónque esta otra en los próximos 10 años”
Predicciónaños .
Absoluta“Esta zona tendrá una tasa deEsta zona tendrá una tasa de deforestación de x% en los próximos 10 años. Se perderanxx hectáreas en ese lapso”xx hectáreas en ese lapso .
¿Que tan buena es la predicción?
Índice de Riesgo de Deforestación (Presión económica a la Deforestación) en Mexicof )
Quintiles .Versión 1.01 (usó coefic 97‐00)
Muy Bajo Bajo Medio Alto Muy AltoMuy Bajo Bajo Medio Alto Muy Alto
¿Que tan buena es la predicción?
Índice de Riesgo de Deforestación (Presión económica a la Deforestación) en Mexicof )
Quintiles .Versión 1.01 (usó coefic 97‐00)
Muy Bajo Bajo Medio Alto Muy AltoMuy Bajo Bajo Medio Alto Muy Alto
Tasa observada deobservada de deforestación(2000‐2007)
¿Que tan buena es la predicción?
Índice de Riesgo de Deforestación (Presión económica a la Deforestación) en Mexicof )
Quintiles .Versión 1.01 (usó coefic 97‐00)
Muy Bajo Bajo Medio Alto Muy AltoMuy Bajo Bajo Medio Alto Muy Alto
Tasa observada de 0 3% 0 9% 1 8% 3 4% 7 8%observada de deforestación(2000‐2007)
0.3% 0.9% 1.8% 3.4% 7.8%
Usos del Índice de PresiónUsos del Índice de Presión Económica a la DeforestaciónEconómica a la Deforestación
Usos del Índice de Riesgo de Deforestación
Mapas de Impacto AmbientalMapas de Presión(Probabilidad)
Impacto Ambiental(Ej:construcción de nuevas carreteras)
-antes y despúes-(Probabilidad) -antes y despúes-
Usos para medir el impacto ambiental
Impacto AmbientalImpacto Ambiental
Mapas deEjemplos:
CMapas de Presión(Probabilidad)
• Carreteras• Ductos PEMEX
P M i(Probabilidad) • Puertos y Marinas• Centros de población• …
Modelo de Accesibilidad
65 min
50 min
35 min
Hectáreas inducidas a la deforestación
Esperanza Matemática
Usos para evaluar programas
Evaluación de Programasg(ej: PSA, Parques Nacionales)
Focalización de programasMapas de (Ej: donde hay mayor probabilidad de cambio)Mapas de Presión(Probabilidad)(Probabilidad)
Usos para medir cambios macro
Mapas deMapas de Presión(Probabilidad) Diseño de Políticas(Probabilidad)
(ej: subsidios agropecuarios)
• Efecto de cambios ó imacroeconómicos
• (ej: liberalización del comercio)
Usos para Evaluación de Programas
• Evaluación de Programas, g ,Proyectos.
Mapas de Ejemplos: Mapas de Presión(Probabilidad)
j p
• PSAHANPs(Probabilidad) • ANPs
• Subsidios Agropecuarios• …
Midiendo el efecto del PSAH: paso 1
Hectáreas Índice de RiesgoPSAH
Hectáreas Totales(miles)
Índice de Riesgo(Presión Eco) de
Deforestación
Participantes 1,886 0.009
N ti i t 63 868 0 034No participantes 63,868 0.034
Midiendo el efecto del PSAH: paso 2
Hectáreas Índice de Riesgo Deforestación
PSAHHectáreas
Totales(miles)
Índice de Riesgo(Presión Eco) de
Deforestación
observada2000-2007
k-has %
Participantes 1,886 0.009
N ti i t 63 868 0 034 2 372 3 7%No participantes 63,868 0.034 2,372 3.7%
• Por la realidad de costos de oportunidad más altos, y errores de focalización del programa se incorporaronsuperficies de medio y bajo riesgo de deforestación. p y j g
• Esta prueba es para los ejidos y comunidades queti i t 2003 2007 t t d 5 ñparticiparon entre 2003 y 2007, contratos de 5 años que
en la ventana observada llevaban 2.4 años de operación
Midiendo el efecto del PSAH: paso 3
Hectáreas Índice de Riesgo Deforestación
PSAHHectáreas
Totales(miles)
Índice de Riesgo(Presión Eco) de
Deforestación
observada2000-2007
k-has %
?Participantes 1,886 0.009 ~ 1.0%
N ti i t 63 868 0 034 2 372 3 7%
?No participantes 63,868 0.034 2,372 3.7%
• Por la realidad de costos de oportunidad más altos, y errores de focalización del programa se incorporaronsuperficies de medio y bajo riesgo de deforestación. p y j g
• Esta prueba es para los ejidos y comunidades queti i t 2003 2007 t t d 5 ñparticiparon entre 2003 y 2007, contratos de 5 años que
en la ventana observada llevaban 2.4 años de operación
Midiendo el efecto del PSAH: paso 4
Hectáreas Índice de Riesgo Deforestación
PSAHHectáreas
Totales(miles)
Índice de Riesgo(Presión Eco) de
Deforestación
observada2000-2007
k-has %
Participantes 1,886 0.009 12 0.6%
N ti i t 63 868 0 034 2 372 3 7%No participantes 63,868 0.034 2,372 3.7%
• Por la realidad de costos de oportunidad más altos, y errores de focalización del programa se incorporaronsuperficies de medio y bajo riesgo de deforestación. p y j g
• Esta prueba es para los ejidos y comunidades queti i t 2003 2007 t t d 5 ñparticiparon entre 2003 y 2007, contratos de 5 años que
en la ventana observada llevaban 2.4 años de operación
Construyendo el contrafactual: lo que hubiera habido
Deforestación observada
PSAHobservada2000-2007
k-has %
Participantes 12 0.6%
La diferencia se debe a los diferentes niveles iniciales p
No participantes 2,372 3.7%de presión económica a la deforestación y al efectod l PSAHdel PSAH
Usos del Índice de Presión
• Focalización deFocalización de programas y proyectos
Mapas de Ejemplos: Mapas de Presión(Probabilidad)
j p
• PSAHCutzamala(Probabilidad) • Cutzamala
• Reforestamos México• …
Proveyendo informacion
• InformaciónInformación
Mapas deEjemplos:
O GMapas de Presión(Probabilidad)
• Agenda ONGs, • Investigación (Probabilidad) g• Democracia y Rendición de CuentasCuentas.
Compartiendo información y formas de resolver
Tu sección electoral pertenece al municipio
Amealco De Bonfil, en el distrito 02 del estado de Querétaro el cual tiene unaestado de Querétaro, el cual tiene una superficie en Ha(s) por nivel de riesgo deforestación de:
Muy bajo 1,635
Bajo 3,812
Medio 6,107
Alto 6 546Alto 6,546
Muy alto 7,714Siempre haciendo referencia al estudio y y ,
Superficie total forestal: 25,814 (ha) .
Siempre haciendo referencia al estudio y su metodología…
Liga hacia los estudios que analizan el problema en cuestiónproblema en cuestión…
Ligas de interés
