Memoria descriptiva cambios cobertura bosque 2014 by Spidy9

Memoria Descriptiva de los Cambios de la Cobertura de Bosques en la Amazonía Peruana, 2011-2014

2015

CUANTIFICACION Y ANALISIS DE LA DEFORESTACION EN LA AMAZONIA PERUANA EN EL PERIODO 2010-2011-2013-2014

Agosto, 2015 pág. 0

Cuantificación y Análisis de la Deforestación en la Amazonía Peruana en el Periodo 2010-2014

CUANTIFICACION Y ANALISIS DE LA DEFORESTACION EN LA AMAZONIA PERUANA EN EL PERIODO 20102011-2013-2014

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Cuantificación y Análisis de la Deforestación en la Amazonía Peruana en el Periodo 2010-2014

MANUEL GERARDO PULGAR-VIDAL OTALORA Ministro del Ambiente GABRIEL QUIJANDRIA ACOSTA Viceministro de Desarrollo Estratégico de los Recursos Naturales ADRIAN FERNANDO NEYRA PALOMINO Director General de Ordenamiento Territorial

Equipo Técnico DGOT- MINAM William Llactayo León - Ingeniero Geógrafo, Responsable Eloy Victoria Ayala - Ingeniero Geógrafo, Análisis de Sensores Remotos Kelly Salcedo Padilla - Ingeniero Ambiental, Procesamiento de imágenes German Marchand Laynes - Ingeniero Geógrafo, Análisis de Sensores Remotos Alex Montero Pérez - Geógrafo, Base de Datos y Programación Witman García Correa - Ingeniero Ambiental, Especialista SIG Angélica Sauñe Ferrel – Especialista Forestal

Asesoramiento Técnico-Científico Instituto CARNEGIE para la Ciencia – Departamento de Ecología Global Gregory P. Asner, Investigador Principal

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ÍNDICE INTRODUCCION ……………………………………………………………………….. 4 OBJETIVOS………………………………………………………………………………. 5 ANTECEDENTES………………………………………………………………………… 6 UBICACIÓN DEL AREA DE ANÁLISIS………………………………………………… 8 MARCO NORMATIVO………………………………………………………………… 10 MARCO CONCEPTUAL Y OPERATIVO…………………………………………….

RESULTADOS Y DISCUSION Deforestación a nivel Bosque Amazónico…………………………….

Deforestación en nivel local………………………………………………. 23 Deforestación en Áreas Naturales Protegidas y ZA…………………… 24 Deforestación en Comunidades Nativas……………………………….. 27 Deforestación en Bosques de Producción Permanente…………….

Deforestación por Minería ilegal e informal……………………………. 29 Deforestación por cultivos de palma aceitera………………………..

Deforestación a áreas principalmente no categorizadas………….

TENDENCIAS DE LA DEFORESTACION AL 2015…………………………………… 43 CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES………………………………………… 45 METODOLOGÍA APLICADA…………………………………………………………

ANEXOS

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INTRODUCCIÓN Contar con datos sobre los cambios en la cobertura de los bosques en la Amazonía Peruana es sin duda una de las tareas que MINAM ha avanzado mucho en los últimos años desde su creación, ha estado ligado a compromisos internacionales pero también a necesidades nacionales relacionadas a temas como aprovechamiento sostenible de recursos naturales, diversidad biológica, valoración del patrimonio natural, REDD y ordenamiento Territorial, todos estos aspectos forman parte de las líneas de acción de sector ambiente y tiene alcances con otros sectores como agricultura, transporte, minería, etc., por lo tanto los datos generados se constituyen en insumos que se ponen a disposición por ser un esfuerzo del Estado Peruano. La información que se provee en el presente informe, corresponde a los cambios de la cobertura boscosa en la Amazonía Peruana debido a pérdidas por la intervención humana, lo que en términos conceptuales significa “deforestación”, es decir la transformación o conversión del bosque a otro uso de la tierra o la reducción de la cubierta por debajo de un umbral (FAO, 2005, CNUCC, 2002). En el País aún no hay una conclusión final sobre cuál es el umbral por debajo de cual se clasificaría un bosque o una porción de él como deforestación, lo cierto es que se ha avanzado en métodos de análisis para medir las pérdidas a partir de sensores remotos y cuantificar estas pérdidas a una resolución determinada ligada a la capacidad de los sensores que utilizamos siendo en la mayoría de casos de 30 metros del sistema LANSAT, lo cual provee una buena aproximación para cuantificar la deforestación a escala nacional. A parte de ello están los métodos de validación y medición de la exactitud temática, medio por el cual se consigna un índice o nivel de incertidumbre y ello es suficiente para utilizar los datos y tomar decisiones. En este caso, los resultados obtenidos fueron procesados siguiendo una de las metodologías que MINAM viene aplicando, basado en el uso de la herramienta CLASlite y una combinación de otras herramientas y procesos desarrollados por el equipo técnico de la DGOT. Producto de ello se ha encontrado que la pérdida de bosques amazónicos en el periodo del 2010-2014 fue de 415,278 has, esto significó una tasa de pérdida de 103,819 has/año. Asimismo, históricamente la superficie deforestada en los últimos14 años (2000-2014) es de 1’315,673 has.

En el presente informe, por tanto, se reporta el marco normativo, el marco conceptual, el marco operativo, los resultados obtenidos y una discusión de los mismos con una interpretación inicial que puede contribuir a la discusión más exhaustiva de esta problemática para lo cual también se hace referencia a otros informes y documentos técnicos generados por otras entidades. pág. 4

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OBJETIVOS Objetivo General Presentar los resultados de la cuantificación y análisis de la pérdida de bosque por deforestación, teniendo en cuenta su evolución temporal a partir del año 2010 hasta el 2014 en los diferentes espacios geográficos y categorías de uso que forman parte de la situación territorial del ámbito amazónico; desarrollado por el equipo de la Dirección General de Ordenamiento Territorial usando el método CLASlite. Objetivos Específicos 

Contribuir a la discusión sobre la problemática de la deforestación en el Perú y el entendimiento de este proceso en términos de dónde ocurre, el nivel de las pérdidas, áreas críticas, principales agentes y comparación entre los diferentes espacios geográficos del país.



Brindar insumos de información para su incorporación en los procesos de los niveles subnacionales que desarrollan instrumento técnicos de planificación territorial como la zonificación ecológica y económica, estudios especializados de dinámica de cambios de la cobertura de la tierra, servicios ecosistémicos, vulnerabilidad y riesgos, etc., como parte del proceso de ordenamiento territorial.



Brindar insumos de información como aporte al grupo de trabajo de pérdida de bosque que se viene desarrollando como iniciativa para conformar un Sistema Nacional de Monitoreo de la Cobertura de Bosques.



Apoyar la tarea de implementación del Sistema de Detección Temprana de las Áreas Degradadas y Contaminadas por minería ilegal e informal en el marco del Programa Presupuestal 136.



Aportar a los Gobiernos Regionales y Locales con las herramientas de análisis que posibiliten la implementación del servicio de monitoreo territorial que requieren como parte del proceso ordenador que deben implementar de acuerdo a la regulación actual.



Contribuir a las iniciativas de investigación de grupos nacionales e internacionales que requieren datos actualizados y consistentes sobre la deforestación en el país.

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ANTECEDENTES En Mayo del 2009, mediante el Oficio Nº 169-2009-DVMDERN/MINAM, el MINAM solicita al instituto CARNEGIE la realización de un estudio piloto para la aplicación de la tecnología de sensores remotos en la evaluación del contenido o stocks de carbono en la región de Madre de Dios; solicitud realizada en virtud del interés de trabajar conjuntamente en la zona priorizada por el Ministerio del Ambiente como un área ambientalmente crítica afectada por la deforestación y la minería informal; teniendo en consideración la aplicación de imágenes multiespectrales, LIDAR y software, y de fortalecer las capacidades de los especialista en sistemas de información geográfica y teledetección espacial de la Dirección General de Ordenamiento Territorial, siendo su función la administración del SIGMINAM y de realizar estudios especializados. Desde finales del año 2009, a través del Convenio de Colaboración Interinstitucional entre el Ministerio del Ambiente y el Instituto CARNEGIE para la Ciencia del Departamento de Ecología Global1, los equipos técnicos de la Dirección General de Ordenamiento Territorial y del Departamento de Ecología Global de CARNEGIE, desarrollaron actividades técnicas y de fortalecimiento de capacidades para contar con los fundamentos técnicos y metodológicos que sustenten el Monitoreo de la Cobertura de Bosques, Deforestación y Degradación Forestal. En el marco de esta colaboración se desarrolló una primera etapa de trabajo con el análisis para el periodo 2000-2005-2009, que represento un proceso de aprendizaje y adaptación que comprendió el mejoramiento del sistema de análisis de imágenes y su adaptación a las condiciones de la Amazonía, el desarrollo de protocolos de clasificación y validación, así como el empleo de las campañas de sobre vuelos del Observatorio Aéreo de Carnegie (CAO) que apoyó enormemente en la validación de los resultados. Una segunda etapa, comprendió la generación de información sobre la cuantificación de los cambios de la cobertura de bosque, deforestación y degradación de la Amazonía Peruana para el periodo 2009-2010-2011, que fue posible gracias a la aplicación de una herramienta de análisis más robusta y precisa como CLASlite 3.0 (Asner et. al, 2009)2, la selección e integración de un número considerable de imágenes LANDSAT y MODIS para la obtención de mosaicos casi libres de nubes; así como, la incorporación de procedimientos de auditoría de procesamiento de 1

El Convenio MINAM-CARNEGIE fue firmado el 28 de Noviembre del 2009 con el objetivo de realizar tareas de investigación y aplicación de tecnologías de sistemas de información geográfica y teledetección espacial en favor del estudio de la situación territorial y los procesos de ordenamiento territorial en el país. 2

Asner, G.P., D.E. Knapp, A. Balaji, and G. Paez-Acosta. 2009. Automated mapping of tropical deforestation and forest degradation: CLASlite. Journal of Applied Remote Sensing 3:033543. CLASlite ha sido proporcionado por el Equipo CLASlite del Departamento de Ecología Global de la Institución Carnegie para la Ciencia. CLASlite ha sido posible gracias al soporte de la Fundación Gordon y Betty Moore, la Fundación John D. y Catherine T. MacArthur y el fondo de la Institución Carnegie para la Ciencia.

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imágenes para mejorar el nivel de confianza en los resultados. CLASlite 3.0 es un software de base satelital desarrollado por Carnegie para el análisis de la cobertura, deforestación y degradación del bosque, el cual de manera continua y colaborativa ha sido desarrollado junto con MINAM para su mejor adaptación a la realidad del Perú. Los resultados de los análisis de los periodos 2000-2005-2009-2010-2011 fueron publicados oficialmente en febrero del 2014. Actualmente, la Dirección General de Ordenamiento Territorial (DGOT) tiene en cuenta un enfoque de análisis continuo para el monitoreo y reporte de los cambios de la cobertura y uso de la tierra que incluye la Amazonía Peruana y el resto del territorio nacional en diferentes niveles de aproximación espacial y temporal, teniendo en consideración el trabajo conjunto con los equipos técnicos regionales y locales en un marco de colaboración y fortalecimiento de capacidades para el ordenamiento territorial, Tabla 1. Tabla 1. Enfoque de trabajo para el Monitoreo de los Cambios de la Cobertura de la Tierra, Deforestación y Degradación Forestal.

Nivel

Alerta Temprana

Cuantificación Resolución Media

Cuantificación Resolución Alta

Escala

Macro

Meso

Micro

Herramien ta/sensor

TERRA-I PERU

CLASLite

Sensores ópticos de alta resolución .

Recurrencia

Objetivo

Ámbito Acción

Trimestral y mensual

Generar alertas sobre los cambios de cobertura en tiempo casi real y sus tendencias

Nacional

Anual

Cuantificar los cambios en la cobertura de la tierra y la deforestación

Nacional/ Subnacional

Anual

Cuantificar los cambios en la cobertura de la tierra y la deforestación en ámbitos priorizados

Productos

Actores/Beneficia rios (Según PLANAA)

Areas de cambio Series históricas Mapas y estadísticas

MINAM,MINAG GR,SERNANP COFOPRI,GL, PCM, PNP, OEFA, OSINFOR, SUNARP, Sociedad Civil

Areas de cambio Series históricas Mapas y estadísticas Áreas priorizadas Mapas Imágenes

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UBICACIÓN DEL AREA DE ANALISIS Extensión y división política El área de estudio abarca una superficie aproximadamente de 78,456,483.05 ha., políticamente se divide en los departamentos de Amazonas, Ayacucho, Cajamarca, Cusco, Huánuco, Huancavelica, Junín, La Libertad, Loreto, Madre de Dios, Pasco, Piura, Puno, San Martín y Ucayali. Tabla 2. Geográficamente, se ubica entre los paralelos 0° 2' 20,76'' y 14° 30' 55,80'' de Latitud y los meridianos 68° 39'12,24'' y 79° 29' 00,96'' de Longitud Oeste, como se puede observar en la Figura N° 01.

Figura 01.- Ámbito de la Amazonía Peruana pág. 8

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Tabla 02.- Superficie de los departamentos que corresponden la Amazonía Peruana Departamento

Superficie (ha.)

Porcentaje %

Amazonas

3,724,462.38

4.75

Ayacucho

341,935.93

0.44

Cajamarca

771,252.15

0.98

3,710,086.30

4.73

70,735.27

0.09

Huánuco

2,359,170.04

3.01

Junín

2,515,024.60

3.21

84,805.33

0.11

Loreto

37,503,942.56

47.80

Madre de Dios

8,503,657.79

10.84

Pasco

1,761,419.48

2.25

Piura

69,515.33

0.09

Puno

1,600,459.14

2.04

San Martín

4,907,221.14

6.25

Ucayali

10,532,795.61

13.43

78,456,483.05

100.00

Cusco Huancavelica

La Libertad

Total Fuente: DGOT 2015

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MARCO NORMATIVO Las actividades realizadas por la Dirección General de Ordenamiento Territorial, en relación al análisis territorial sobre cobertura de bosques y deforestación son consistentes y concordantes con el siguiente marco normativo: 

Ley 28611, Ley General del Ambiente (Artículo 133), la vigilancia y el monitoreo ambiental tienen como fin generar la información que permita orientar la adopción de medidas que aseguren el cumplimiento de los objetivos de la política y normativa ambiental. La Autoridad Ambiental Nacional establece los criterios para el desarrollo de las acciones de vigilancia y monitoreo.



Decreto Legislativo N° 1013, Ley de Creación, Organización y Funciones del Ministerio del Ambiente, señala como una de sus funciones específicas “Establecer las política, los criterios, las herramientas y los procedimientos de carácter general para el ordenamiento territorial nacional, en coordinación con las entidades correspondientes, y conducir su proceso”.



R.M 026-2010-MINAM, Lineamientos de Política para el Ordenamiento Territorial, señala acciones de prevención y mitigación de los conflictos por el cambio de uso del suelo (lineamiento 1.4), evitar el cambio de uso y la deforestación en las tierra de protección (lineamiento 3.3), contar con un sistema permanente de monitoreo para la prevención y disuasión de la ocupación en zonas patrimoniales y áreas vulnerables (lineamiento 5.1); promover la recuperación de áreas en proceso de desertificación y áreas deterioradas por el mal uso de la tierra (lineamiento 5.2); diseño y operación de un sistema de monitoreo y evaluación de procesos de ocupación y uso del territorio (Lineamiento de control y monitoreo).



El D.S. 007-2008-MINAM (Art. 37, inciso b), señala que la Dirección General de Ordenamiento Territorial conduce, promueve, asesora y avalúa los procesos de ordenamiento territorial, a nivel nacional, en el contexto del desarrollo sostenible, supervisando que se sustenten en la normatividad y de conformidad con los instrumentos técnicos aprobados para estos procesos.



El D.S. 007-2008-MINAM (Art. 37, inciso c), señala que la Dirección General de Ordenamiento Territorial es la dirección encargada de conducir y dirigir la ZEE, así como la elaboración de estudios especializados.



El D.S. 007-2008-MINAM (Art. 37, inciso f), señala que la Dirección General de Ordenamiento Territorial es la encargada de administrar, organizar y actualizar pág. 10

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el Sistema de Información Geográfica del Ministerio para proveer información técnica especializada que contribuya a la toma de decisiones en coordinación con los viceministerios, direcciones de línea e instituciones adscritas, entre otras, suministrando información al SINIA. 

DCD-010-2006-CONAM, normativa metodológica que señala como insumos para la elaboración de la propuesta de ZEE los estudios y mapas de deforestación, cobertura de la tierra, uso actual y vegetación.



La Resolución Ministerial N° 135-2013-MINAM, que aprueba la Guía Metodológica para la elaboración de los Instrumentos Técnicos Sustentatorios (ZEE, EE, DIT y POT) para el Ordenamiento Territorial, definiendo estos instrumentos y estableciendo los procedimientos para su validación, previo a su aprobación. Comprende el EE de Cambios de la Cobertura y Uso de la Tierra.



La R.D. N°007-2013-EF-63.01, que aprueba los nuevos lineamientos para la formulación de Proyectos de Inversión Pública en materia de Ordenamiento Territorial. Se señala que los PIP tendrán en consideración el establecimiento del monitoreo territorial como parte del proceso ordenador que permita el seguimiento a la implementación de los instrumentos del OT, así como las presiones sobre el territorio, sus efectos o impactos y las respuestas y actuaciones que se concretan en el marco del proceso ordenador.

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MARCO CONCEPTUAL Y OPERATIVO Definiciones conceptuales a. Bosque Según la FAO, “bosque” es definido por tierras que se extienden por más de 0.5 hectáreas dotadas de árboles de una altura superior a 5 mt. y una cubierta de copas superior al 10%, o de árboles capaces de alcanzar esta altura in situ. No incluye la tierra sometida a un uso predominantemente agrícola o urbano. (FAO, 2005) De otro lado, la CNUCC en el informe de la Conferencia de las Partes celebrado en Marrakech Anexo de definiciones señala: “bosque” es la superficie mínima de tierras de entre 0,05 y 1,0 hectáreas (ha) con una cubierta de copa (o una densidad de población equivalente) que excede del 10 al 30% y con árboles que pueden alcanzar una altura mínima de entre 2 y 5 metros (m) a su madurez in situ. (CNUCC, 2002) En junio del 2012 en la reunión de representantes de las DDGGs y Adscritos del MINAM acordó la siguiente definición: “Bosque” es el ecosistema natural complejo de seres vivos, microorganismos, vegetales y animales, que se influyen y relacionan al mismo tiempo y se subordinan al ambiente dominante de los árboles; que se extiende por más de 0.5 has dotadas de árboles de una altura superior a 2 metros o de árboles capaces de alcanzar esta altura in situ, y una cubierta superioral10%. (Acta MINAM, 2012). b. Deforestación Para F AO, “Deforestación” es la transformación del bosque en otro uso de la tierra o reducción de la cubierta de copa por debajo del umbral mínimo del 10%. (FAO, 2005) Por otro lado, Según CNUCC define “deforestación” como la conversión por actividad humana directa de tierras boscosas en tierras no forestales. (CNUCC, 2002). Definiciones Operativas No obstante las definiciones conceptuales, la elaboración de una información sobre bosque y deforestación depende de construir definiciones operativas que permita trabajar con las imágenes producidas por los sensores remotos teniendo en cuenta aspectos como la respuesta espectral, resolución espacial, resolución radiométrica y un método de análisis consistente que permita generar datos a partir del cual se tenga una aproximación consistente sobre las definiciones conceptuales de bosque y deforestación. pág. 12

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Al respecto, para el trabajo realizado por la DGOT se ha desarrollado definiciones operativas tanto para “bosque” como para “deforestación” a partir del análisis de mezcla espectral de cada uno de los píxeles de una imagen, mezcla que comprende la característica de la actividad fotosintética, no fotosintética y del suelo descubierto contenida en dicho pixel; este es el insumo primario para que los píxeles de la imagen posteriormente sean clasificados como Bosque, No Bosque y los Cambios de Bosque a No Bosque. El proceso metodológico es explicado en detalle más adelante en el presente informe. a. Bosque La definición operativa de “bosque” es: Porcentaje de la fracción de actividad fotosintética (VF) y Suelo descubierto (S) a nivel de un pixel de la imagen (0.09 has con LANDSAT) que puede ser extraído de las Imágenes satelitales que cumpla con la siguiente condición: Si VF ≥ 80 y S < (umbral ~15%-20%), entonces es bosque b. Deforestación La definición operativa de “deforestación” es: La reducción en las fracciones de vegetación fotosintética (VF) ó un incremento de la actividad no fotosintética (NVF) o del suelo descubierto (S) que corresponde a un cambio desde bosque a No bosque, conocido también como “pérdida de bosque”. Entonces, se clasificará un píxel que ha cambiado de bosque a no bosque por deforestación u otro fenómeno si: (((PV1 – PV2) ≥ 25) ó ((S1 ≤ 5) y ((S2 – S1) ≥ 15)) ó ((PV2 < 80) y ((NPV2 – NPV1) ≥ 20)))

Caso aparte son las capacidades de la herramienta CLASlite para el procesamiento de las imágenes y calcular la superficie de bosque y deforestación ya que esto permite también medir la perturbación a nivel de los pixeles de una imagen, aspecto que está directamente relacionado con la degradación de los bosques. En este sentido se tiene: Definición conceptual de degradación Según FAO, “degradación” son cambios dentro del bosque que afectan negativamente la estructura o función del rodal o sitio y, por lo tanto, disminuyen la capacidad de suministrar productos y/o servicios.

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Definición operativa de degradación La degradación de bosque desde la aplicación de los sensores remotos y los métodos de análisis espectral puede ser medida en términos de la “perturbación” provocada por actividad humana y/o fenómenos naturales propios del ecosistema. Siendo que la perturbación provocada por intervenciones humanas como tala selectiva, construcción de caminos y otras alteraciones por debajo del dosel del bosque, este provoca la perturbación que es detectada por los sensores. En tal sentido, en términos operativos la “degradación” considerará un cambio de las

fracciones de cobertura menos intensivo, que corresponde a un cambio de bosque a bosque perturbado o degradado por el incremento del porcentaje de la actividad no fotosintética (VNF), reducción del porcentaje de actividad fotosintética (VF) ó un incremento de la superficie descubierta (S). Por lo tanto, operativamente un píxel es clasificado como degradado en términos de perturbación si: ((((VNF1-VNF0) ≥ 10) AND (VF0-VF1) > 10)) OR ((S0 ≤ 5) AND ((S1-S0) > 10) AND (S1 ≤ 15)))

Fundamentos físicos El fundamento para analizar las imágenes de sensores remotos con fines de determinar cobertura boscosa y los cambios en la cobertura que pueden reflejar procesos de deforestación o cambios por procesos naturales, se basa en el Análisis de Mezcla Expectral (SMA). El SMA es un medio para extraer desde los datos de reflectancia de una imagen, información que modela la cobertura de la tierra a nivel de pixel que sea representativo de las propiedades físicas de la superficie de la tierra en fracciones de tipos puros de cobertura denominado endmembers que quedan definidos por las longitudes de ondas detectadas y el número de bandas del sensor. Algunos estudios demuestran (Small 2004) que la mayoría de las variaciones en imágenes LANDSAT (mayor al 98%) se pueden representar como una combinación de 03 miembros más puros (endmembers); de esta manera se puede representar 03 medidas o fracciones (análisis de coberturas fraccionales) que puedan caracterizar estas variaciones espectrales a nivel de 01 pixel en una imagen satelital. El análisis de cobertura fraccional es un proceso realizado por CLASlite 3.0, a través de la aplicación del algoritmo de mezcla conocido como AutoMCU (Montecarlo) desarrollado por CARNEGIE, que es un análisis de mezcla espectral basado en un

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enfoque probabilístico de las características del dosel del bosque3. Este análisis se realiza para cada pixel de la imagen (Figura 2), en donde se definen fracciones o porcentajes de Vegetación Fotosintética (VF); Vegetación No Fotosintética (VNF) y Superficie Descubierta o Suelo (S). CLASlite se apoya en una amplia librería de firmas espectrales, que fueron recogidas en diferentes trabajos de campo en diferentes partes de la Amazonía peruana y brasileña, así como en otras regiones boscosas del mundo. Pixel

Figura 2. El análisis de cobertura fraccional, a través del proceso asistido CLASlite, determina las fracciones de cobertura dentro de un pixel de la imagen satelital. Estas fracciones son expresadas en porcentaje de Vegetación Fotosintética (VF), Vegetación no fotosintética (VNF) o Superficie descubierta (S).

Todos los sistemas de análisis espectral se basan en la siguiente ecuación:

Donde, R pixel es el valor de reflectancia del píxel y que es registrado por el sensor, Cx es la cobertura fraccional de Vegetación Fotosintética (VF), No Fotosintética (VNF) o Superficie Descubierta (S) de cada material de la superficie (x), en cada caso los valores van de 0.0 a 1.0. Rx son las propiedades de reflectancia y está representado por una librería de firmas espectrales de cada material; y finalmente e es el error. El Sistema de procesamiento de imágenes para el análisis de cobertura de bosque, deforestación y degradación forestal se basa en 02 componentes: Las Bibliotecas espectrales y el algoritmo de mezcla espectral Montecarlo o AUTOMCU; ambos se encuentran comprendidos en la herramienta Claslite 3.0, que es el software desarrollado para estos propósitos.

El AutoMCU se basa en un algoritmo desarrollado para ecosistemas boscosos, de sabana y matorrales (Asner 1998, Asner y Lobell 2000, Asner y Heidebrecht 2002) modificado para bosques tropicales (Asner et al. 2004, 2005) con una fuerte herencia metodológica en CLAS (Carnegie Landsat System), el sistema que le antecedió. El método utiliza librerías espectrales, derivados de extensas bases de datos de campo e imágenes híper espectrales.

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Claslite tiene 03 bibliotecas de firmas espectrales para VF (vegetación Fotosintética), VNF (Vegetación No Fotosintética) y S (Suelo). La biblioteca de VF fue desarrollada usando imágenes colectadas por el sensor hiperespectral llamado Hyperion, las bibliotecas de VNF y S fueron colectadas desde 1996 usando espectrómetros de campo (alrededor de 400,000 firmas) que miden la reflectancia de la superficie en bandas cada 2 nanómetros desde los 400-2500 nm. Teniendo en consideración estos componentes, el enfoque de análisis de mezcla espectral Monte Carlo, selecciona aleatoriamente espectros de la biblioteca de VF, VNF y S y los compara con el registro espectral proveniente del pixel de la imagen satelital para resolver la ecuación de combinación espectral (Figura 3).

Figura 3. El análisis de mezcla espectral es un enfoque probabilístico que descifra el pixel de una imagen en fracciones a nivel de sub pixel que representa cuantitativamente la actividad fotosintética, no fotosintética y de suelo.

El proceso de selección aleatorio de VF, VNF y S de cada biblioteca es repetido muchas veces en cada pixel, solucionando así la ecuación. Tanto la media y la desviación estándar de cada iteración es registrado como la respuesta para cada pixel (Figura 4 y 5).

Figura 4. El análisis de mezcla espectral también arroja resultados cuantitativos de la Desviación Estándar y el Error Medio Cuadrático (RMS); lo cual es una medida de la certidumbre de los resultados.

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Figura 5. La precisión del análisis y de su sistema de procesamiento está ligado al número de veces que un pixel es analizado, en nuestro caso se ha demostrado que 50 iteraciones en cada pixel reduce significativamente la Desviación Estándar y la Media.

El resultado de la aplicación del análisis de mezcla espectral con el uso de CLASlite, provee de una serie de resultados, los mismos que se mencionan a continuación: 

Imágenes de reflectancia calibrada; provee de bandas espectrales calibradas de datos brutos a datos de reflectancia de superficie en donde se ha corregido tanto radiométrica como atmosféricamente la imagen.



Imágenes de cobertura fraccional; constituyen el insumo principal para la clasificación de bosque-no bosque; deforestación y degradación forestal. Cada imagen de cobertura fraccional indica la presencia de vegetación viva (VF), vegetación muerta (VNF) y superficie descubierta (S) a nivel subpixel.



Imágenes de incertidumbre, que contiene a nivel de pixel las desviaciones estándar del porcentaje de cobertura promedio de las tres fracciones VF, VNF y S.



Imagen de Error Total, que es expresado como el error promedio cuadrático (RMS). Un pixel con un error total menor o igual a la solución CLASlite probablemente es buena, en tanto que un Error Total mayor o igual que la solución de CLASlite no es buena y se debe descartar o usarse con cuidado.



Imagen de Cobertura Boscosa, identifica áreas de bosque-no bosque a través de la aplicación de un árbol de decisión. pág. 17

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

Imagen de Deforestación, detecta el cambio entre 2 o más imágenes de cobertura fraccional identificando la pérdida de cobertura boscosa (deforestación o cambios naturales);



Imagen de Degradación, detecta cambios entre 2 o más imágenes producidos por la perturbación forestal.

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RESULTADOS Y DISCUSION Deforestación a nivel Bosque Amazónico Los resultados para el periodo 2010-2014 revelan que la conversión de la cobertura de bosques a otros usos en ese periodo ha sido de 415,278 has. (103,819 has/año) 4 Comparativamente a otros años con los datos generados por la DGOT, se tiene que la superficie de pérdidas en el periodo 2000-2005 fue 329,005 has, en el periodo 2005-2010 fue de 571,390 has, siendo el total de área deforestada en los últimos 14 años de 1’315,674.67 has5. (Figura 6)

Figura 6. Evolución de las pérdidas de bosque por deforestación del 2000 al 2014

A nivel de pérdidas por departamentos dentro del ámbito amazónico en el periodo de análisis 2010-2014 se tiene que los departamentos con mayor superficie deforestada son en orden de magnitud: San Martín, Loreto, Ucayali, Huánuco y Madre de Dios, juntos representan el 86% del total de deforestación acumulada en los últimos 5 años. De igual forma estos departamentos acusan lógicamente las mayores tasas de deforestación (Figura 7 y Tabla 3).

Ta tasa es la razón entre la superficie deforestada y el número de periodos de cambio. La cifra final de superficie deforestada a partir del año base 2000 fue procesada masivamente con el uso de la última versión de CLASlite. Asimismo, en comparación con otras cifras, esto corresponde a las pérdidas de cobertura boscosa por deforestación, eliminando los cambios naturales. 4 5

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Cuantificación y Análisis de la Deforestación en la Amazonía Peruana en el Periodo 2010-2014

Figura 7 . Magnitud de la superficie deforestada en los 05 departamentos más deforestados en el periodo 2010-2014 Tabla 3 . Superficie deforestada, deforestación acumulada y tasa de deforestación en en el periodo 20102014 Superficie Deforestada por Periodo 2010 2011

2011 - 2013

2013 - 2014

Deforestación Acumulada 2010 - 2014 (ha.)

Amazonas

4,047.05

3,942.90

3,424.04

11,413.99

Ayacucho

120.32

1,088.90

362.23

1,571.45

392.86

Cajamarca

535.11

3,336.80

1,288.14

5,160.05

1,290.01

1,371.76

9,484.87

4,997.41

15,854.04

3,963.51

Departamento

Cusco Huancavelica

Tasa Deforestación 2010 - 2014 2,853.50

0.54

10.81

4.20

15.55

3.89

Huanuco

7,283.60

25,859.21

23,577.06

56,719.87

14,179.97

Junin

1,391.75

3,220.57

3,709.47

8,321.79

2,080.45

0.00

9.45

2.36

Loreto

34,449.75

35,057.39

26,350.05

95,857.19

23,964.30

Madre de Dios

5,638.99

9,135.75

10,653.58

25,428.32

6,357.08

Pasco

3,628.51

4,770.90

5,430.43

13,829.84

3,457.46

Piura

227.17

226.30

4.14

457.61

114.40

Puno

335.54

680.22

2,073.71

3,089.47

772.37

27,180.20

21,541.90

48,478.48

97,200.58

24,300.15

La Libertad

San Martin Ucayali Total

9,303.06

52,692.59

18,353.78

80,349.43

20,087.36

95,513.35

171,049.11

148,716.17

415,278.63

103,819.66

Elaboración propia

En la Figura 8 se muestra el Mapa de Deforestación del periodo 2010-2014 y en la Figura 9 el Mapa de Deforestación acumulada para el periodo 2000-2014. En el Anexo 1, se presenta un consolidado de la deforestación por años desde el 2010 y las superficies deforestadas en términos relativos.

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Cuantificación y Análisis de la Deforestación en la Amazonía Peruana en el Periodo 2010-2014

Figura 8 . Mapa de deforestación del periodo 2010-2014

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Cuantificación y Análisis de la Deforestación en la Amazonía Peruana en el Periodo 2010-2014

Figura 9 . Mapa de deforestación del periodo 2000-2014

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Cuantificación y Análisis de la Deforestación en la Amazonía Peruana en el Periodo 2010-2014

Deforestación a nivel local En este caso nos referimos a lo que viene ocurriendo en los ámbitos provinciales respecto a la deforestación, para lo cual se ha procesado los resultados del análisis por cada una de las 64 provincias del país comprendidas en el área amazónica, siendo un aspecto de interés en el nivel local. Los datos indican que en el último periodo 2010-2014 las 05 provincias más deforestadas en orden de magnitud son: Padre Abad (Ucayali), Puerto Inca (Huánuco), Alto Amazonas (Loreto), Coronel Portillo (Ucayali), Ucayali (Loreto) y Lamas (San Martín); juntas representan el 44% de toda la superficie deforestada en el ámbito amazónico. Se ha preparado un ranking de las 20 provincias más deforestadas que se muestra en la Tabla 4. En el Anexo 2 pueden ser revisados los resultados para el universo de provincias del área amazónica. Tabla 4. Ranking de las 20 provincias más deforestadas y el departamento al que corresponde en el periodo 2010-2014.

PADRE ABAD PUERTO INCA ALTO AMAZONAS CORONEL PORTILLO UCAYALI LAMAS

2010-2014 (has) 45,635.76 44,922.45 33,125.53 26,675.20 15,897.27 15,241.25

TAMBOPATA

15,101.01

MARISCAL CACERES LA CONVENCION MAYNAS OXAPAMPA MARISCAL RAMON CASTILLA BELLAVISTA SAN MARTIN HUALLAGA MOYOBAMBA REQUENA ATALAYA PICOTA DATEM DEL MARAÑON

14,639.33 14,274.08 13,579.41 13,145.39

Departamento UCAYALI HUANUCO LORETO UCAYALI LORETO SAN MARTIN MADRE DE DIOS SAN MARTIN CUSCO LORETO PASCO LORETO SAN MARTIN SAN MARTIN SAN MARTIN SAN MARTIN LORETO UCAYALI SAN MARTIN LORETO

Provincia

12,965.39 12,461.04 12,014.33 9,862.55 9,460.76 8,290.72 7,791.74 7,376.91 7,072.34

Elaboración propia

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Deforestación en Áreas Naturales Protegidas y Zonas de Amortiguamiento En las 37 Áreas Naturales Protegidas distribuidas en el ámbito amazónico, se han cuantificado 6271 has de superficie deforestada en el periodo 2010-2014, de los cuales 05 de ellas representan el 76% de la superficie deforestada del total de ANP analizadas, estas son en orden de magnitud la RN Pacaya Samiria, el BP Alto Mayo, RC El Sira, ZR Sierra del Divisor y el PN Río Abiseo. El ranking de las 10 ANP con mayor deforestación se presente la Tabla 5. Tabla 5. Ranking de las 10 Áreas Naturales Protegidas con mayor superficie deforestada en el periodo 2010-2014 Categoría

Reserva Nacional Bosque de Protección Reserva Comunal Zona Reservada Parque Nacional Bosque de Protección Parque Nacional Parque Nacional Reserva Nacional Parque Nacional

Nombre

2010-2014

Pacaya Samiria

2034.04

Alto Mayo

1086.77

El Sira Sierra del Divisor Río Abiseo

1015.65 433.64 220.05

de San Matias San Carlos

190.00

del Manu Bahuaja Sonene Allpahuayo Mishana Yanachaga-Chemillén

160.89 156.87 113.27 103.61

Elaboración propia

Es importante señalar que en todas las ANP analizadas se ha detectado pérdidas de cobertura boscosa en niveles relativamente mínimos originado por algún tipo de intervención humana, la misma que debe ser verificada con un análisis de mayor detalle. En el Anexo 3 presenta el ranking completo de las ANP y sus superficies de deforestación detectadas. No obstante la relativa baja magnitud de la deforestación al interior de las diferentes ANPs, lo que ocurre en sus Zonas de Amortiguamiento define un escenario totalmente opuesto. Para el periodo 2010-2014 la superficie de pérdida de bosques por deforestación en estas zonas fue de 89,726 has. De acuerdo a los datos generados se tiene que las 06 ANP que tienen Zonas de Amortiguamiento con mayor pérdida de bosques en los últimos 5 años son en orden de magnitud: PN Cordillera Azul, RC El Sira, PN Bahuaja Sonene, RN Pacaya Samiria, PN Río Abiseo y BP Alto Mayo; juntas representan el 80% del total de las pérdidas de bosque en Zona de Amortiguamiento. En la mayoría de los casos, la deforestación en Zonas de Amortiguamiento ha ido en aumento tal como podemos apreciar el siguiente gráfico (Figura 10): pág. 24

Cuantificación y Análisis de la Deforestación en la Amazonía Peruana en el Periodo 2010-2014

Figura 10. Evolución de la deforestación en las Zonas de Amortiguamiento de las ANP en el periodo 20102014

Si se observa el siguiente gráfico de la Figura 11, podemos apreciar la difícil situación en la que se encuentran algunas Áreas Naturales Protegidas, dada la fuerte presión que reciben por el avance del frente de deforestación que actúa alrededor de ellos, en todo caso es posible corroborar la afirmación de que las ANP se comportan también “barreras” frente a este proceso. En esta situación se encuentran notoriamente el PN Cordillera Azul que en el periodo 2010-2014 la deforestación en la Zona de Amortiguamiento fue de más de 39 mil hectáreas frente apenas 71 has de pérdida que se registró al interior de esta ANP.

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Cuantificación y Análisis de la Deforestación en la Amazonía Peruana en el Periodo 2010-2014

Figura 11 . Deforestación en las Zonas de Amortiguamiento versus deforestación en el interior de las ANP

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Deforestación en Comunidades Nativas En las 1064 Comunidades Nativas Analizadas, se ha cuantificado un total de 52,791 has de pérdida de bosque por deforestación durante el periodo 2010-2014 (Anexo 4). De este universo, 20 comunidades presentan en cada caso un nivel de pérdidas superior a 350 has y representan en total el 30% de la deforestación en comunidades nativas (Tabla 6). En su mayoría estas CCNN se encuentran distribuidas en los departamentos de San Martín, Loreto, Ucayali, luego están en menor proporción Huánuco, Amazonas, Madre de Dios, Cusco y Pasco.

Tabla 6. Ranking de las 20 Comunidades Nativas con superficie deforestada mayor a 350 has en el periodo del 2010-2014 Comunidad Nativa

PUERTO NUEVO ALTO MAYO HUASCAYACU PUERTO AZUL MARISCAL CACERES SHIMPIYACU MATSES SINCHI ROCA CACHIYACU SINCHI ROCA II SAN JOSE DE KARENE PISTËN BENAVIDES BAJO NARANJILLO GRAN SHINONGARI ATAHUALPA Y ANEXOS SANTA ROSA Y SACHAPAPA SANTA MARTHA NUEVA ESPERANZA MORROYACU SANTA ROSA EL DORADO

2010-2014

1715.78 1628.05 1257.80 1001.21 990.29 988.12 873.55 851.95 704.45 658.83 644.25 557.11 512.96 499.54 498.35 479.39 451.28 400.51 386.22 382.92

Elaboración propia

La relación completa de Comunidades Nativas con sus respectivas áreas deforestadas se muestra en el Anexo 4.

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Deforestación en los Bosques de Producción Permanente Los Bosques de Producción Permanente en el ámbito amazónico ocupan una extensión de 17.8 millones de hectáreas, dentro de los cuales se han otorgado diferentes tipos de concesiones maderables, no maderables, de reforestación, ecoturismo, para castaña y siringa, etc. Las pérdidas de bosque por deforestación en el periodo 2010-2014 en los BPP ha sido de 88,165 has , tal como se puede observar en la Tabla 7. Los departamentos con mayor deforestación dentro de los BPP son Ucayali, San Martín, Loreto, Huánuco y Madre de Dios, juntos representan el 99% de la superficie deforestada de total de departamentos amazónicos.

Tabla 7. Ranking de los departamentos con mayor deforestación en BPP

Departamento

2010-2014

Ucayali

24,527.71

San Martín

24,473.09

Loreto

18,626.96

Huánuco

15,723.44

Madre de Dios

3,942.53

Cusco

510.35

Ayacucho

309.59

Puno

26.12

Pasco

20.89

Junín

3.62

Amazonas

0.72

Total

88,165.02

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Deforestación por minería ilegal e informal La minería ilegal e informal está presente en todas partes del territorio nacional. Recientemente a propósito de sustentar acciones del Estado Peruano respecto al Programa Presupuestal 136 denominado “Recuperación de Áreas Degradadas y Contaminadas por Minería Ilegal e Informal” que el Ministerio del Ambiente implementa a partir del 2015, se dio cuenta de que el 20% del país tiene alguna presencia de actividades de minería ilegal e informal en términos de los ámbitos político-administrativos que involucra, pero su delimitación aún es una tarea pendiente (Figura 12) y sus efectos sobre el ambiente se vienen estudiando a mayor profundidad.

Figura 12. Mapa de los ámbitos con presencia de minería ilegal e informal

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Cuantificación y Análisis de la Deforestación en la Amazonía Peruana en el Periodo 2010-2014

Respecto a la deforestación en la Amazonía Peruana, la minería aurífera se puede considerar como uno de los agentes de deforestación muy dinámico que toma gran impulso y mayor grado de informalidad a partir de la década del 80 (MINAM, 2011), dado el contexto de violencia política y recesión económica durante esa década, produciéndose la ocupación de las áreas con yacimientos auríferos aluviales en ámbitos como Madre de Dios, hoy principal enclave de esta actividad. Las elevadas tasas de extracción de oro en la Amazonía, específicamente en Madre de Dios, fueron reveladas por un reporte científico preparado por el Instituto CARNEGIE (Asner, et al.; 2013) en la que se señala que tanto las tasas y los impactos ecológicos de la minería siguen siendo poco conocidos y potencialmente subestimados. En dicho reporte se da cuenta que en el Departamento de Madre de Dios desde 1999 hasta 2012 la extensión geográfica de la minería de oro aumentó en 400%, la tasa media anual de la pérdida de bosques como resultado de la extracción de oro se triplicó a partir del 2008 relacionado a la recesión económica mundial y estrechamente asociado al aumento del precio de oro. Los resultados del análisis efectuados por CARNEGIE mostraron un incremento de la extensión de minería de oro de 10.000 hectáreas en 1999 a más de 50.000 hectáreas en septiembre de 2012 (Figura 13).

Fig. 13. Muestra el alcance regional y la aparición de minería de oro en Madre de Dios a través del tiempo hasta el 2012. Lugar: (i) Huepetuhe, (ii) Delta-1,(iii) Guacamayo. (Fuente: Asner, et al, 2013) pág. 30

Cuantificación y Análisis de la Deforestación en la Amazonía Peruana en el Periodo 2010-2014

De acuerdo al estudio de CARNEGIE, se calculó que la tasa anual de expansión de la superficie minera se ha triplicado de 2166 ha/año antes de la recesión económica mundial de 2008 a 6145 ha/año después 2008 y hasta el 2012. En este período, el incremento medio anual en el área de la minería de oro fue de 14% y esta tasa alcanzó el 20 % en el año 2011 en la que las áreas geográficas donde se concentra esta actividad minera ha ido variando a través del tiempo tal como se puede apreciar en la Figura 14, donde hay una claro incremento de las pequeñas y difusas operaciones mineras y del sector Guacamayo frente a las áreas más reconocidas como Huaypetue y Delta-1

Figura 14: A) Area deforestada por minerías confirmadas y supuestas de 1999 a 2012. (B) Contribución de los tres grandes sectores de minería en comparación con las pequeñas operaciones de 1999 a 2012. (C) Contribución relativas de las minas grandes y pequeñas para el total regional (huella en el tiempo).

Fuente, CARNEGIE 2013

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Cuantificación y Análisis de la Deforestación en la Amazonía Peruana en el Periodo 2010-2014

Para el periodo 2010-2014 trabajados para el presente informe, existe una concordancia respecto a la evolución y tendencias identificados estudiadas, determinándose que en el periodo 2010-2014se perdieron en total 10,139 has de bosque por deforestación a causa de la actividad de minería aurífera: 2640 has de en el periodo 2010-2011, 4660 has en el periodo 2011-2013 y 2838 hectáreas para el último periodo 2013-2014. Esta información ha sido presentada en el primer reporte del Sistema de Detección Temprana y Vigilancia de las áreas afectadas por minería ilegal e informal que MINAM viene implementando (Figura 15).

Figura 15. Muestra el avance de la deforestación por minería ilegal e informal de oro aluvial en Madre de Dios para el periodo 2011-2014. (Fuente: DGOT, 2015)

Periodo

Superficie (ha.)

2010-2011

2640.44

2011-2013

4660.38

2013-2014

2838.6

Total

10139.42

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Deforestación por el Cultivo de palma aceitera En el ámbito amazónico hay un notorio proceso de conversión de los bosques a tierras de uso para cultivos agroindustriales entre ellos el de palma aceitera, aun cuando en un inicio estos cultivos ocupaban áreas ya deforestadas, en los últimos años este frente de deforestación se produce en bosques primarios. El crecimiento del cultivo de la Palma Aceitera se ha venido incrementando a partir del año 2000 en la que se registraron unos 14,667.00 ha cultivadas y al 2010 se incrementó a 44,396.00 ha 6 (MINAGRI). Asimismo un reciente estudio de SPDA da cuenta que para el año 2012 existirían un aproximado de 65,000 ha7. Esta expansión del cultivo se relaciona con las grandes demandas globales de aceite y las políticas de promoción para cultivos agroindustriales y alternativos vigentes en el país sustentado en un marco legal que se ha recogido y colocado en el Anexo 5 para mayor detalle. De otro lado hay una necesidad de orientar adecuadamente la expansión de cultivos de palma en áreas ya deforestadas con capacidad de uso mayor agropecuario, ya que en los últimos años esta expansión se viene dando áreas con presencia de bosques en su mayoría primarios. Según estudios realizados en países como Brasil y Colombia está demostrado que los proyectos de gran escala, como la palma aceitera, afectan directamente los bosques primarios, más allá del anuncio de promover este cultivo únicamente en áreas deforestadas. En la actualidad Perú, Ecuador y Colombia empiezan a aparecer como países productores de palma aceitera y nuestro país hoy ocupa el puesto 16. La Tabla 8 muestra la situación respecto a las superficies con palma aceitera en el 2012 para los principales departamentos con presencia de este cultivo agroindustrial, de los cuales San Martín, Ucayali y Loreto concentran el 78% de la superficie total. El crecimiento de las áreas de cultivo de palma aceitera ha ido en aumento a partir del año 2006; de acuerdo a los datos de las Agencias Agrarias, el departamento de San Martín duplicó el área de palma entre el 2006 y el 2012, Ucayali triplicó su superficie en ese periodo y departamentos como Loreto y Huánuco muestran un crecimiento casi exponencial de las áreas de palma.

Plan Nacional de Palma Aceitera 2000-2010; Oficina de Estudios Económicos y Estadísticos MINAGRI 7 SPDA, 6

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Cuantificación y Análisis de la Deforestación en la Amazonía Peruana en el Periodo 2010-2014

Tabla 8. Situación de la Palma Aceitera en el Perú al 2012 En Producción (Ha.)

En Crecimiento (Ha.)

Superficie total (Ha.)

1. San Martín

16,191.00

12,466.00

29,657.00

Tocache

5,724.00

5,120.00

10,844.00

633

1,300.00

1,933.00

Uchiza

8,500.00

4,260.00

12,760.00

Pólvora

1,334.00

1,486.00

2,820.00

300

2. Ucayali

10.035,0

7.759,6

17794,7

Aguaytía

1.600,0

1.000,0

2600,0

Irazola

3.981,5

2.214,0

6195,6

25,0

800,0

825,0

Curimana

1.262,0

469,2

1731,2

Campo Verde

3.166,5

3.276,4

6442,9

400

1,000.00

1,400.00

500

400

500

900

4. Loreto

2,800.00

6,543.00

8,343.00

Yurimaguas

1,800.00

6,043.00

7,843.00

Contamana

300

Nauta

200

29,373.00

27,718.00

57,111.60

Región

Caynarachi

Nuevo Progreso

Nueva Requena

3. Huánuco Honoria Tournavista

TOTAL

Fuente: MINAG 2011: AA - Tocache, ASPASH, Caynarachi, INDUPALSA, Diagnóstico palma

Tabla 9. Evolución de los Cultivos de Palma Aceitera en Has cultivadas Año/ Región

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

San Martín

15,880

20,994

21,179

25,661

28,658

29,650

29657,0

Ucayali

6,641

3,214

10,573

12,102

12,699

14,168

17794,7

Huánuco

250

750

1,000

1400,0

Loreto

1,250

1,750

5,900

7,844

9,343

8343,0

Total

23,771

25,708

34,252

44,663

50,201

54,181

57,194,7

Fuente: Agencia Agraria de Tocache, Aguaytia, Pucallpa, Yurimaguas

pág. 34

Cuantificación y Análisis de la Deforestación en la Amazonía Peruana en el Periodo 2010-2014

La información sobre pérdidas de bosques por deforestación en el periodo 2010-2014 del presente informe ayuda a tener una idea concreta y espacialmente explícita de las estadísticas y las tendencias mostradas por los datos consultados. Para ello se enfocaron las áreas donde se encuentran las grandes extensiones de cultivos de Palma Aceitera que se vienen dando en la Amazonía Peruana, siendo áreas deforestadas en bosques primarios. Zona Alto Amazonas y Barranquita (Loreto y San Martín) El departamento de Loreto ocupa el tercer lugar en superficie total de palma aceitera (superficies en producción, en crecimiento, en vivero y por rehabilitar), con alrededor de 67,00 ha. al 2010, luego de San Martín (27,225 ha.) y Ucayali (9804 ha.). El principal monocultivo de la región se encuentra en su zona limítrofe con el departamento de San Martín (Distrito Barranquita) y en la provincia de Alto Amazonas del departamento de Loreto, corresponde al proyecto Palmas del Shanusi emprendido por el Grupo Romero en el año 2006. Para este proyecto la empresa adjudicó del Estado 7029 hectáreas, pero también ha comprado alrededor de 1829 hectáreas adicionales a propietarios de la zona, por lo que el proyecto tiene una extensión total de 8858 hectáreas. Como se muestra en la Figura 16, en el año 2005 aun no existían rastros de la deforestación causada para el cultivo de palma por el grupo Romero.

Figura 16. Imagen Landsat TM5 año 2005 de la Zona Alto Amazonas y Barranquita

pág. 35

Cuantificación y Análisis de la Deforestación en la Amazonía Peruana en el Periodo 2010-2014

En el año 2006 ya se puede visualizar el área deforestada para el cultivo de Palma (1,970 hectáreas) Figura 17.

Figura17. Imagen Landsat TM5 año 2006 de la Zona Alto Amazonas y Barranquita

En la actualidad las áreas deforestadas en la Zona de Palma de Shanusi suman 18,253 hectáreas (Figura 18).

Zona Tamshiyacu (Loreto) Otra de las áreas deforestadas en la región Loreto es la zona conocida como Tamshiyacu, empresa en la que sus tierras fueron adquiridas en febrero del 2013 y comenzó sus actividades agrícolas en mayo del 2013. El análisis de las imágenes muestran que la deforestación en la Zona de Tamshiyacu comenzó en junio del 2013 deforestando 1400 ha y para el 2014 se han cuantificado un aproximado de 1800 ha deforestadas por la empresa Cacao Melka del Perú (Figura 19, 20, 21).

pág. 36

Cuantificación y Análisis de la Deforestación en la Amazonía Peruana en el Periodo 2010-2014

1,970 Has. 3,153 Has. 1,672 Has. 1,253 Has. 3,463 Has. 3,721 Has. 2,619 Has. 402 Has.

Figura 18. Imagen Landsat TM5 año 2006 de la Zona Alto Amazonas y Barranquita

Figura 19. Imagen Landsat TM5 año 2011 Zona de Tamshiyacu

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Cuantificación y Análisis de la Deforestación en la Amazonía Peruana en el Periodo 2010-2014

Figura 20. Imagen Landsat TM5 año 2013 Zona de Tamshiyacu

Figura 21. Imagen Landsat TM5 año 2014 Zona de Tamshiyacu

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Cuantificación y Análisis de la Deforestación en la Amazonía Peruana en el Periodo 2010-2014

Zona de Nueva Requena (Ucayali) El departamento de Ucayali es una de las regiones que también ha presentado crecimiento del cultivo de palma aceitera específicamente en el distrito Nueva Requena de la provincia de Coronel Portillo, quien a través de una compañía afiliada al grupo Melka vienen deforestando grandes superficies de bosques. Del análisis realizado a través de las imágenes satelitales muestran que en el periodo 2010 - 2014, han sido deforestadas un aproximado de 10,162.57 ha, siendo el periodo más alto del 2011-2013 con 9630.36 ha de bosques. Figura 22

2011

2013

2014

Figura 22. Serie de imágenes que muestran la evolución de las áreas de pérdida de bosques por la expansión de cultivos de palma aceitera en Ucayali.

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Cuantificación y Análisis de la Deforestación en la Amazonía Peruana en el Periodo 2010-2014

Deforestación en áreas principalmente no categorizadas Las áreas principalmente no categorizadas comprende en este análisis la diferencia entre el total de las pérdidas entre los años 2010-2014 y las pérdidas contabilizadas en ese periodo para las áreas categorizadas como Comunidades Nativas, Bosques de Producción Permanente y Áreas Naturales Protegidas. De acuerdo al proceso de los datos tenemos la siguiente Tabla 10.

Tabla 10. Superficie deforestada en áreas categorizadas y no categorizadas en el periodo 2010-2014

CATEGORIAS ANALIZADAS

Has

% Categorizado y No Categorizado

Comunidades Nativas

52791.73

12.7

Bosques de Producción Permanente

88165.02

21.2

7317.71

1.8

267004.17

64.3

415278.63

100.0

Áreas Naturales Protegidas Otras Áreas Principalmente No Categorizadas TOTAL

35.7

Elaboración Propia

Sobre estas cifras se debe precisar que en “otras áreas principalmente no categorizadas” se ha mantenido algunos espacios reconocidos como comunidades campesinas, cuya superficie en la Amazonía es mínima, Reservas Territoriales para indígenas en aislamiento voluntario. La contribución porcentual de cada una de estas categorías analizadas se puede ver en la siguiente Figura 23.

Figura 23. Contribución porcentual de la superficie deforestada en áreas categorizadas y no categorizadas

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Cuantificación y Análisis de la Deforestación en la Amazonía Peruana en el Periodo 2010-2014

Históricamente, la proporción de deforestación en estos dos grandes grupos casi se ha mantenido a lo largo de los años. Un cálculo realizado para el presente informe nos revela que el en periodo 2000-2014 (14 años) las pérdidas de bosque por deforestación en las áreas no categorizadas es de 75% frente al 25% de las pérdidas contabilizadas en la áreas con alguna categoría de manejo. Las actividades que mayormente predominan y contribuyen a la pérdida de bosques por deforestación en las áreas no categorizadas son las actividades agrícolas de pequeños agricultores cuya relevancia es descrita con mayor profundidad en un reciente diagnóstico preliminar elaborado por ICRAF en el 20158. De acuerdo a ello, los productores familiares son un agente clave en la ampliación de la frontera agrícola sobre áreas con cobertura boscosa pero también son elementos claves para la conservación a través de un manejo sostenible y la implementación de actividades de reforestación en las tierras sin bosque. De acuerdo al último censo agrario 2012 realizado por el Instituto Nacional de Estadística e Informática-INEI, del total de superficie agrícola del país (7’125,007 ha.) la región de Selva tiene un total de 2’142,222 ha., de este universo el cultivo de café es el de mayor superficie con 425,400 ha. (Figura 24 y Figura 25)

Figura 24 . Principales cultivos en Selva. Fuente: INEI- Censo Nacional Agropecuario 2012

Diagnóstico de los productores familiares en la Amazonía Peruana. Valentina Robiglio, M. Reyes, E. Castro. ICRAF 2015 (Preliminar). 8

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Cuantificación y Análisis de la Deforestación en la Amazonía Peruana en el Periodo 2010-2014

Figura 25. Departamentos de la Amazonía con superficie de café. Fuente: INEI- IV Censo Nacional Agropecuario 2012

En esa misma línea de cultivos de mayor superficie le siguen al café otros cultivos como cacao, arroz, plátano, maíz amarillo, yuca, pasto y naranjos entre otros. El Diagnóstico de ICRAF (2015) refiere que estas proporciones de cultivos y su importancia en términos de superficie varía de acuerdo al tipo de ambiente geográfico (Yunga, Selva Alta, Selva Baja) y pisos altitudinales (Figura 26).

Figura 26. Balance entre el incremento y reducción de la superficie de los cultivos según piso altitudinal (Fuente ICRAF 2015)

pág. 42

Cuantificación y Análisis de la Deforestación en la Amazonía Peruana en el Periodo 2010-2014

TENDENCIAS DE LA DEFORESTACIÓN AL 2015 Se cuenta con una proyección a setiembre del 2015 sobre las tendencias de las pérdidas de área de bosques basada en el Sistema Terra-i Perú, sistema de alerta temprana que se viene gestionando en el marco del convenio MINAM-CIAT. Dado que este sistema de detección trabaja a una resolución de 250 mts, los datos que aquí se presentan tienen un mayor margen de error respecto al análisis a 30 mt con imágenes LANDSAT que obtenemos con CLASlite, sin embargo marcan definitivamente las tendencias de la pérdida de bosques a nivel nacional. Las tendencias de deforestación se presentan a continuación:

Figura 27. Detección de pérdida de cobertura vegetal en tiempo casi real. Se expresa en días julianos, en este caso es el reporte al 13 de setiembre del 2015 que es el día juliano 257. (Fuente TERRA I- Perú, 2015)

De acuerdo a la figura 27, se observa que a partir de abril del 2015 se viene incrementando la deforestación siguiendo un patrón más o menos regular comparando el comportamiento de la deforestación de otros años como 2010 y 2014; sin embargo las curva del 2010 y 2014 viene a

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Cuantificación y Análisis de la Deforestación en la Amazonía Peruana en el Periodo 2010-2014

ser más pronunciada respecto de lo que viene ocurriendo en el presente año 2015 (ver Terra-i Perú en http://geoservidor.minam.gob.pe/intro/monitoreo/alerta-temprana-terra-i-5.html ).

La superficie de pérdida de cobertura vegetal, principalmente en los bosques amazónicos de acuerdo a nuestro sistema de detección temprana Terra-i Perú desde enero a setiembre 2015 es de 46, 068 has. Históricamente podemos ver la evolución desde el 2004 hasta el 2015 en términos de la tasa anual de pérdida de cobertura según este Sistema. (Figura 28)

Figura 28. Tasa anual de pérdida de cobertura vegetal desde el 2004 a julio 2015. (Fuente TERRA I- Perú, 2015)

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Cuantificación y Análisis de la Deforestación en la Amazonía Peruana en el Periodo 2010-2014

CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES 

El reporte sobre la cuantificación y análisis de la deforestación en la amazonia peruana actualiza la información al 2014 respecto a las pérdidas de la cobertura boscosa por deforestación, es decir la conversión de áreas de bosque a otros usos de la tierra debida a la intervención humana.



La superficie deforestada a partir de la línea de base año 2000 hasta el 2014 ha sido de 1’315,673 has de los cuales en el periodo 2010-2014 se deforestaron 415,278 has, esto significa una tasa de pérdida de 103,819 has/año.



Los departamentos con mayor superficie deforestada en el periodo 2010-2014 son en orden San Martín, Loreto, Ucayali, Huánuco y Madre de Dios, este ranking se mantiene más o menos regular históricamente desde el año 2000, juntos estos departamentos concentran el 86% de la superficie deforestada en este periodo de análisis.



A nivel local, la distribución geográfica de la deforestación cambia notoriamente. Según los resultados las provincias de Padre Abad en Ucayali, Puerto Inca en Huánuco, Alto Amazonas en Loreto, Coronel Portillo en Ucayali y la provincia de Ucayali en Loreto son las provincias más deforestadas en el país, juntas concentran el 44% de toda la deforestación.



Los datos encontrados también reflejan situaciones características de la deforestación según las diferentes categorías territoriales analizadas. En el caso de las ANP donde la deforestación es mínima, sin embargo en 05 Zonas de Amortiguamiento se concentra el 76% de la superficie deforestada del total de las ZA de las ANP del ámbito amazónico.



Los resultados obtenidos muestran la dinámica de cambio del uso de los bosques amazónicos ligada a las actividades humanas. De acuerdo a un balance general para el periodo 2010-2014, el 64.3% de la deforestación se produce en áreas principalmente no categorizadas, en estas áreas se encuentran los cultivos agroindustriales en franca expansión como palma, café, cacao, en menor proporción los cultivos de papaya; asimismo se encuentra el grueso de los cultivos de pequeños agricultores y de la minería ilegal e informal.



Dentro de las áreas con alguna categoría con derecho de tierras, de uso, manejo o de conservación, el 21.2% de la deforestación total se da en los Bosques de Producción Permanente, el 12.7% en Comunidades Nativas y 1.8% en ANP.



La información generada: base de datos, mapas y estadísticas se ponen a disposición para contribuir a la discusión sobre la problemática de la deforestación en el Perú y el entendimiento de este proceso en términos de dónde ocurre, el nivel de las pérdidas, áreas críticas, principales agentes y comparación entre diferentes espacios geográficos.



Existe un marco normativo y de política que dan sustento necesario para que esta información sobre deforestación pueda ser utilizada no sólo en el campo de la elaboración pág. 45

Cuantificación y Análisis de la Deforestación en la Amazonía Peruana en el Periodo 2010-2014

de instrumentos técnicos del ordenamiento territorial, sino también como insumo de otros procesos e iniciativas al interior del MINAM, como también en los esfuerzos que se desarrollan en los diferentes niveles de gobierno y entidades de investigación y de la sociedad civil. 

La metodología empleada está basada en el análisis de mezcla espectral que se aplica desde la herramienta CLASlite que el MINAM desde el 2009 viene aplicando, asimismo ha comprendido el uso de definiciones operativas para cumplir con las definiciones conceptuales de bosque y deforestación. Asimismo, los resultados fueron editados con el fin de obtener las pérdidas referidas a deforestación.



De acuerdo al proceso de validación con imágenes de alta resolución y trabajo de campo realizado se ha obtenido valores de índice de Kappa 98.3 para el caso de imágenes y de 98.6 para la medición en campo.

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Cuantificación y Análisis de la Deforestación en la Amazonía Peruana en el Periodo 2010-2014

METODOLOGIA Los materiales que se utilizaron para determinar y analizar las áreas de cambios de la cobertura de bosque ha no bosque en la Amazonia peruana al año 2014 son los siguientes:

Cartografía digital La cartografía digital utilizada fue la siguiente:

Capas Temáticas

Fuente

Año

Límites Políticos

INEI

2007

Red Vial

MTPE

2014

Red Hidrográfica Centros Poblados Límite Amazónico

MINAM

Áreas Naturales Protegidas

SERNANP

2015

ANP Amortiguamiento

SERNANP

2015

Áreas de Conservación Regional

SERNANP

2015

Áreas de Conservación Privada

SERNANP

2015

Bosques de Producción Permanente

OSINFOR

2014

IBC

2014

Comunidades Nativas Concesiones Forestales

2014

Fuente: SIGMINAM - DGOT

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Cuantificación y Análisis de la Deforestación en la Amazonía Peruana en el Periodo 2010-2014

Imágenes de Satélite LANDSAT Se trabajó con imágenes de satélite Landsat 5 para el año 2011, Landsat 8 LT1 (Nivel 1) para los años 2013 y 2014 todas correspondientes a la Amazonía Peruana. Imágenes LANDSAT

Path/Row 2011 - L5

2013 - L8

2014 - L8

002_068

27/08/2011

16/08/2013 - 01/09/2013

19/08/2014

002_069

27/08/2011

16/08/2013

19/08/2014

002_070

08/08/2011

16/08/2013

19/08/2014

003_068

03/09/2011

06/07/2013 - 22/07/2013

10/08/2014

003_069

03/09/2011

06/07/2013

13/10/2014

004_062

09/08/2011

30/08/2013

18/09/2014

004_063

09/08/2011

30/08/2013

18/09/2014

004_067

09/08/2011

29/07/2013

17/08/2014

004_068

09/08/2011

29/07/2013

17/08/2014

004_069

09/08/2011

27/06/2013

17/08/2014

005_062

31/07/2011

21/08/2013 - 09/11/2013

14/12/2014

005_063

31/07/2011

22/09/2013

09/09/2014

005_066

16/08/2011

22/09/2013

21/06/2014 - 25/09/2014

005_067

16/08/2011

22/09/2013

24/08/2014

005_068

16/08/2011

22/09/2013

24/08/2014

005_069

16/08/2011

06/09/2013

24/08/2014

006_061

07/08/2011

24/05/2013 - 28/08/2013

31/08/2014 - 18/10/2014

006_062

07/08/2011

28/08/2013 - 24/05/2013

31/08/2014 - 18/10/2014

006_063

07/08/2011

28/08/2013 - 16/11/2013

18/10/2014 - 19/11/2014

006_064

07/08/2011

12/08/2013 - 28/08/2013

31/08/2014 - 18/10/2014

006_065

07/08/2011

27/07/2013 - 28/08/2013

31/08/2014 - 18/10/2014

006_066

07/08/2011

27/07/2013 - 13/09/2013

15/08/2014 - 18/10/2014

006_067

07/08/2011

27/07/2013 - 12/08/2013

11/05/2014 - 30/07/2014

006_068

07/08/2011

11/07/2013

14/07/2014

006_069

07/08/2011

11/07/2013

14/07/2014

007_060

30/08/2011

25/12/2013

31/03/2014

007_061

30/08/2011

25/12/2013

31/03/2014

007_062

30/08/2011

25/12/2013 - 06/10/2013

26/01/2014 - 31/03/2014

007_063

30/08/2011

19/08/2013 - 04/09/2013

26/01/2014 - 22/08/2014

007_064

29/07/2011

19/08/2013 - 04/09/2013

22/08/2014 - 07/09/2014

007_065

29/07/2011

19/08/2013 - 04/09/2013

22/08/2014 - 07/09/2014

007_066

14/08/2011

29/04/2013 - 16/06/2013

22/08/2014 - 07/09/2014

007_067

14/08/2011

29/04/2013 - 19/08/2013

22/08/2014

007_068

29/07/2011

29/04/2013

22/08/2014 - 07/09/2014

008_060

21/08/2011

11/09/2013

03/12/2014

008_061

21/08/2011

11/09/2013 - 30/11/2013

03/12/2014

008_062

21/08/2011

27/09/2013 - 29/10/2013

30/09/2014 - 03/12/2014

008_063

21/08/2011

27/09/2013 - 29/10/2013

30/09/2014 - 19/12/2014

008_064

20/07/2011

27/09/2013 - 23/06/2013

26/06/2014 - 30/09/2014

008_065

20/07/2011

23/06/2013 - 23/06/2013

12/07/2014 - 30/09/2014

008_066

05/08/2011

27/09/2013 - 11/09/2013

26/06/2014 - 12/07/2014

009_062

12/08/2011

02/09/2013

04/08/2014

009_063

12/08/2011

02/09/2013 - 20/10/2013

04/08/2014 - 20/08/2014

009_064

12/08/2011

27/04/2013 - 16/07/2013

04/08/2014

009_065

09/06/2011

27/04/2013 - 16/07/2013

04/08/2014

010_063

28/11/2013 - 08/08/2013

14/10/2014 - 30/10/2014

010_064

28/11/2013

28/09/2014 - 30/10/2014

Fuente: SIGMINAM - DGOT pág. 48

Cuantificación y Análisis de la Deforestación en la Amazonía Peruana en el Periodo 2010-2014

Equipos Los equipos utilizados para el análisis de los cambios de la cobertura de bosque por deforestación fueron: Tabla 11.- Descripción de Equipo utilizados en el análisis de los cambios de la cobertura

Equipo

Cantidad

Workstation

Características - Procesador 2.00 GHz - Tipo de Sistema - Memoria RAM128 GB - Impresiones a Color y hasta A0

Plotters

- Memoria Incorporada serie 384 MB - Disco duro integrado 80 GB

Fuente: SIGMINAM - DGOT

Programas Informáticos El procesamiento de las imágenes satelitales y el análisis de los resultados se realizan utilizando diferente software, como se detalla en el siguiente cuadro. Tabla 12.- Descripción de Software utilizados en el análisis de los cambios de la cobertura

Software

Características

Uso

CLASlite

Versión 3.2

Utilizado para unión de bandas, Corrección Radiométrica y Atmosférica, Generación de imágenes de Cobertura Fraccional, Mapas de Cobertura de Bosque y No Bosque; y Mapas de Cambio de Cobertura de Bosque.

ENVI

Versión 5.0

Utilizado para la generación de mosaicos y re proyección de las imágenes

ARCGIS

Versión 10.1

Utilizado para la verificación y eliminación de ruidos (Sombras de nubes, bordes de nubes)

Fuente: SIGMINAM - DGOT

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Memoria Descriptiva de los Cambios de la Cobertura de Bosques en la Amazonía Peruana, 2011-2014

PROCEDIMIENTO METODOLÓGICO Los procesos técnicos y los resultados obtenidos del análisis de los cambios de la cobertura de bosque a no bosque para el ámbito de la Amazonía Peruana entre los años 2011 y 2014, corresponden al uso de imágenes landsat procesadas a través del software CLASlite, el proceso metodológico es el siguiente:

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Selección y Descarga de Imágenes Satelitales Selección de imágenes LANDSAT 5 y 8 La selección de las imágenes satelitales de Landsat 8 se realizó teniendo en cuenta su distribución de Path y Raw (Figura 25) y siguiendo los criterios de:  Imágenes satelitales con 20% de nubosidad.  Imágenes satelitales del mismo año de estudio 2011, 2013 y 2014  Imágenes satelitales con niveles de corrección Nivel 1T. Tabla 13. Especificaciones de Productos LDCM a Nivel 1

Tabla 14. Distribución de las bandas en OLI y TIRS

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Memoria Descriptiva de los Cambios de la Cobertura de Bosques en la Amazonía Peruana, 2011-2014

Figura 25.- Catálogo de Imágenes Landsat en la Amazonía

Fuente: SIGMINAM - DGOT

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Selección y descarga de las imágenes Landsat 8 Para la descarga de las imágenes satelitales Landsat 8 – LT1 se realizó a través del servidor de USGS, siendo 46 imágenes correspondientes a la Amazonía Peruana. Figura 26. Proceso de descarga de las imágenes landsat 8 desde USGS

Figura 27.- Imágenes descargadas en formato TIFF

Generación de imágenes compuestas (RAW, Therm, QA) Después de la descarga de las imágenes satelitales Landsat 8 - LT1estas son descomprimidas y con el software CLASlite, que en la última versión ha incorporado la herramienta “Prepare Landsat”, quien al ubicar y seleccionar la carpeta que contiene los archivos TIF, procederá el apilamiento y preparará: a. Un archivo _raw, está compuesta por las bandas 2 (azul), 3 (verde), 4 (rojo), 5, 6(onda corta infrarroja 1) y 7 (infrarroja de onda corta (infrarrojo cercano)2). b. Un archivo _therm, está compuesto por las bandas térmicas banda 10 y 11. c. Un archivo _QA, está compuesto por la banda de evaluación de la calidad. d. Un archivo _MTL.txt.: contiene la Metadata de la imagen.

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Figura 28.- Proceso de preparación de los archivos para ingresar en CLASlite

Acondicionamiento de las imágenes Los archivos compuestos por “Prepare Landsat” se corren en cada carpeta de la imagen descargada.

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Calibración Radiométrica (Paso 1-CLASlite) El sensor satelital cuando registra datos, detecta la energía reflejada de la superficie terrestre y de la atmosfera, estos datos son colectados a través del sistema de imágenes y almacenados de forma digital; sin embrago para usar las imágenes de manera cuantitativa, los datos registrados en cada pixel deben calibrase con unidades de números digitales a unidades de energía reflejada, es en este paso que CLASlite utiliza factores de conversión para la calibración radiométrica (ganancia y compensación) suministrados por los proveedores de sensores satelitales, obteniendo como resultado una imagen en unidades de radiancia (vatios por metro cuadrado por unidad de ángulo sólido), también conocida como la energía medida por el sensor satelital. Corrección atmosférica (Paso 1-CLASlite) Los datos radiométricos contienen información de la superficie terrestre y de su atmósfera. De esta forma, para trabajar las áreas de vegetación, es necesario minimizar la contribución de la atmósfera a los valores de cada píxel en la imagen de satélite. Esto se logra a través de un proceso llamado corrección atmosférica, que minimiza el efecto del vapor de agua (humedad), aerosoles (del polvo, volcanes, etc.) y otros factores. CLASlite usa el modelo 6S de transferencia radiativa, que simula la atmósfera de la Tierra en cada imagen de satélite, que con la información de MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer), modela el efecto de la atmósfera sobre la luz solar a medida que pasa a través de la atmósfera, interactúa con la superficie terrestre y regresa a través de la atmósfera al sensor satelital. Para cada imagen, CLASlite ha automatizado completamente la integración de los promedios mensuales de los datos de MODIS, correspondientes a la fecha de adquisición de la imagen, en el código de 6S. Generación de Imágenes de Cobertura Fraccional (Paso 2-CLASlite) Para este proceso se utiliza las imágenes previamente calibradas y por la corrección atmosférica, ingresan en CLASlite (paso2) para generar las imágenes de cobertura fraccional de cada escena, esto implica realizar una clasificación de mezcla espectral a través del método AutoMCU, o Segregación Espectral Automatizada Monte Carlo (Asner 1998, Asner y Heidebrecht 2002, Asner et al. 2004), que ofrece un análisis cuantitativo de la cobertura fraccional o porcentual (0‐100%) de la vegetación viva y muerta y el sustrato expuesto dentro de cada píxel satelital. Nota: CLASlite tiene dos pasos para enmascaramiento: el primer paso está en el Paso 1 de calibración de la imagen, y el segundo está en el Paso 2 para el mapa de cobertura fraccional. El enmascaramiento del Paso 1 elimina las nubes, sombras de nubes, sombras del terreno y agua. El segundo elimina los errores de la MCU basados en valores del RMSE (el producto de la séptima banda) en la imagen de cobertura fraccional. pág. 55

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Reproyección de las imágenes calibradas y de cobertura fraccional Este proceso es realizado en ENVI, donde se las imágenes calibradas, generadas en el paso 1 de CLASlite, y las imágenes de cobertura fraccional, generadas en el paso 2 de CLASlite, son reproyectadas a la zona 18S. Generación de escenas con menor cobertura de nubes Al encontrar escenas con mayor cobertura de nubes, se procede a generar mosaicos con las escenas de menor cobertura de nubes que correspondan al mismo año de estudio, este proceso es realizado a través de ENVI y se realiza para las imágenes calibradas y las imágenes de cobertura fraccional, ya que ambas ingresan en CLASlite para generar los mapas de cambio de cobertura de bosque. Generación de mosaicos por departamento Obtenido las escenas con menor cobertura de nubes se procede a generar los mosaicos de los 15 departamentos que comprenden la Amazonía Peruana, generándose un total de 15 mosaicos de los departamentos de imágenes calibradas y 15 de las imágenes de cobertura fraccional, todo este proceso es realizado a través de las herramientas del software ENVI. Generación de mapas de cobertura de bosque (Paso 3-CLASlite) Al obtenerse los mosaicos por departamento de imágenes de cobertura fraccional, se ingresa en CLASlite y a través de los árboles de decisión definidos convierten los resultados del Auto MCU de un solo año a estimados de Cobertura de Bosque y No Bosque. Generación de mapas de cambios de cobertura de bosque (Paso 4 -CLASlite) La generación de los mapas de cambios de cobertura de bosque, se ingresa en CLASlite los mosaicos por departamento de las imágenes calibradas y de las imágenes de cobertura fraccional de dos años a más y a través de los árboles de decisión, generan los más de cambio de cobertura de bosque por cada departamento.

Nota: Los resultados obtenidos del mapa de Bosque y no bosque, como del mapa de cambio de cobertura de bosque, se encuentran en formato ráster las cuales son convertidas en información vectorial para el proceso de verificación y eliminación de datos sobrantes, este proceso es realizado en ARCGIS.

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Verificación y eliminación de ruidos Este proceso es realizado en ARCGIS, donde se visualiza los resultados de cobertura de bosque y no bosque, asimismo los datos de cambio de cobertura de bosque cada uno de ellos en formato vector (shape), se comienza a verificar los resultados con las imágenes analizadas, procediendo a eliminar los bordes y sombras de nubes y los artefactos sal y pimienta, generados en el proceso. Validación y Evaluación de los resultados Obtenidos La validación de los resultados obtenidos, deforestación y cobertura de bosque, son validados a través de trabajo de campo, imágenes de mayor resolución (RapidEye, Ikonos, QuikBird, entre otros) y datos LIDAR, este último que es información generada de los sobrevuelos realizados en colaboración con el Instituto Carnegie para la Ciencia del Departamento de Ecología Global. La evaluación de los resultados obtenidos se da para conocer la exactitud de los datos con los obtenidos en campo o con las imágenes de mayor resolución, este proceso se da a través de una matriz de confusión, donde se obtienen las diversas medidas de exactitud, precisión y error. Generación de estadísticas Este proceso es realizado de la información de deforestación y cobertura de bosque con las diversas capas temáticas:        

Bosques de Producción Permanente Comunidades Nativas Concesiones Forestales Reservas Territoriales Áreas Naturales Protegidas Zona de Amortiguamiento de las ANP´s Áreas de Conservación Regional Áreas de Conservación Privada

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REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS Valentina Robiglio, Martín Reyes Acevedo y Elena Castro Simauchi, 2015. Diagnóstico de los productores familiares en la Amazonía Peruana. ICRAF Oficina Regional para América Latina, Lima, Perú. (Preliminar) MINAM, 2015. Documento Base de la Estrategia Nacional de Bosques y Cambio Climático (Preliminar). Llactayo, W; Salcedo, K; Victoria, E. 2013. Memoria Técnica de la Cuantificación de la Cobertura de Bosque y Cambio de Bosque a no Bosque de la Amazonia Peruana Periodo 2000-2005-2009. Ministerio del Ambiente, Dirección General Llactayo, W; Salcedo, K; Victoria, E. 2013. Memoria Técnica de la Cuantificación de la Cobertura de Bosque y Cambio de Bosque a no Bosque de la Amazonia Peruana Periodo 2009-2010-2011. Ministerio del Ambiente, Dirección Generalde Ordemaniento Territorial. Lima - Perú. Gregory P. Asner, W. llactayo, R. Tupayachi y E. Ráez. 2013. Elevated rates of gold mining in the Amazon revealed through high-resolution monitoring. PNAS. J.L Dammert, C. Cárdenas, E. Canziani. 2012. Potenciales Impactos Ambientales y Sociales del Establecimiento de Cultivos de Palma Aceitera en el Departamento de Loreto. SPDA, Cuadernos de Investigación N° 08. Lima-Perú. Asner G., Páez G., Knapp D., Balaji A. y Clark J. 2009. Sistema Amigable de Monitoreo de la Deforestación y Perturbación de Bosques Tropicales CLASlite®. Guía del usuario, versión 2.0. Departamento de Ecología Global. Institución Carnegie para la Ciencia. 260 Panama Street, Stanford,CA 94305 USA. Asner, G., Keller M., Pereira R., Z weede J. & Silva J. 2004. Canopy damage and recovery following selective logging in an Amazon forest: Integrating field and satellite studies. Ecological Applications 14(4):280-298. Asner, G. & Heidebrecht K. 2002. Spectral unmixing of vegetation, soil and dry carbon in arid regions: Comparing multi-spectral and hyperspectral observations. International Journal of Remote Sensing 23:3,939-3,958. E. F . Vermote, D. Tanre, J. L. Deuze, M. Herman, and J.-J. Morcrette, “Second simulation of the satellite signal in the solar spectrum, 6S: An overview,” IEEE Trans. Geosci. Rem. Sens. 35, 675-686 (1997).

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ANEXOS

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CARACTERISTICAS DEL AREA DE ESTUDIO Infraestructura Vial Las principales vías de acceso que recorren a la región amazónica peruana son: la carretera Central, la Marginal de la Selva, la carretera Federico Basadre, la carretera Iquitos – Nauta, la carretera Tarapoto – Moyobamba, Tarapoto – Yurimaguas y la carretera Interoceánica, principalmente. Así mismo con el propósito de integrar el país, se vienen desarrollando más proyectos de infraestructura vial. Infraestructura Vial

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Cobertura Vegetal La Amazonía Peruana presenta una cobertura vegetal de Bosques de Zonas Húmeda, de acuerdo al Diagrama Bioclimático del Mapa Ecológico del Perú (ONERN, 1976), estas zonas contemplan valores de evapotranspiración potencial entre 1.00 y 0.0635; precipitaciones pluviales anuales mayores de 500 mmm y temperaturas medias anuales mayores a 6o C. Esto es, involucra a los bosques de la gran llanura aluvial amazónica (Selva Baja) considerada por debajo de los 600-800 msnm y a los extensos bosques de paisajes colinosos y montañosos de la vertiente oriental (Selva Alta o Yunga) y a los bosques relictos mesoandinos y altoandinos9. Descripción de los tipos de cobertura vegetal identificados en la Amazonía Peruana según el Mapa de Cobertura Vegetal (MINAM 2015). Bosque Húmedo de Terraza Baja y Media (BHTbm) Comprende al bosque húmedo ubicado en la llanura aluvial de la Selva Amazónica, tanto en las terrazas bajas como en las terrazas medias. Este bosque presenta un gran potencial de recursos forestales maderables y no maderables, así como de servicios ambientales. Su cercanía a los ríos y quebradas hace que este bosque esté más expuesto a las actividades que implican la deforestación del bosque original. Aguajal (Ag) Ecosistema ubicado en la gran llanura de la Selva Amazónica, desde el nivel más bajo de los grandes ríos hasta aproximadamente los 750 msnm, con una gran concentración en la grandes depresiones como el “Abanico del Pastaza” y “Ucamara”, en el departamento de Loreto. El aguajal se encuentra inundado en forma permanente durante el año, producto de las inundaciones que generan los ríos durante su creciente y por la precipitación pluvial. Los suelos presentan un pobre drenaje y abundante materia orgánica con lenta descomposición. Asimismo, constituye un importante sumidero de carbono del suelo, entre los ecosistemas amazónicos. Bosque Húmedo de Terraza Alta (BHTA) Se encuentra ubicado en una plataforma compuesta por acumulación fluvial antigua con pendiente de 0-15% y aproximadamente sobre los 10 m de altura respecto al nivel de las aguas; también existen terrazas de origen tectónico, muchas de ellas alejadas de los ríos y pueden ser planas, onduladas o disectadas; esta última, representa el segundo proceso erosivo originado por la precipitación pluvial, la cual produce disecciones en diferentes grados de intensidad traduciéndose en cauces desde superficiales hasta profundos.

Memoria Descriptiva del Mapa de Cobertura Vegetal del Perú, pág. 21.

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Este bosque presenta un gran potencial de recursos forestales maderables y no maderables, así como de servicios ambientales. Debido a la cercanía de algunas áreas, éstas son más expuestas a las actividades de deforestación. Bosque Húmedo de Colina Baja y Lomada (BHCbl) El bosque ubicado en las lomadas, se ubica en aquellas formas de tierra originadas por acumulación fluvial antigua, presentando una superficie ondulada con pendiente de 8 a 15% y una elevación topográfica menor de 20 m de altura con respecto a su base. En cuanto al bosque ubicado en las colinas bajas, se desarrolla en tierras originadas por acumulación fluvial muy antigua y que se presenta con diferentes grados de disección o erosión, cuya pendiente varía de 15-75% y una elevación topográfica menor de 80 m de altura con respecto a su base. Bosque Húmedo de Colina Alta (BHCa) Este bosque se desarrolla en el paisaje dominado por colinas altas, comprendida por debajo de los 300 m de altura respecto al nivel de su base y con pendiente generalmente superior a 50%. Ha sido originada por erosión de la antigua acumulación aluvial (anteriores niveles de terraza) y se extiende en 3’125,099 ha, que representa el 2.4% de la superficie nacional. Bosque Húmedo de Superficie Plana Inclinada (BHSpi) Este bosque se encuentra ubicado en planicies inclinadas muy antiguas que forman parte del macizo montañoso andino comprendido en el ámbito de las cuencas de los ríos Urubamba, Inambari y Pachitea. Esta superficie inclinada antigua presenta una cubierta coluvial con pendiente entre 25% y 50%. La naturaleza propia de su litología le hace resistente a los procesos erosivos causado por la fuerte precipitación pluvial. Bosque Húmedo de Montaña (BHM) Este bosque húmedo de montaña se extiende a través de todo el flanco oriental andino desde el pie de montaña hasta aproximadamente 3,800 msnm en las zona central y sur del país (límite del pajonal alto-andino) y hasta los 3,000 msnm en la zona norte del país (límite del páramo).

Áreas Naturales Protegidas Las ANP son espacios continentales y/o establecidos y protegidos legalmente importancia para la conservación de asociados de interés cultural, paisajístico desarrollo sostenible del país.

marinos del territorio nacional reconocidos, por el Estado como tales, debido a su la diversidad biológica y demás valores y científico, así como por su contribución al

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En el Perú se han establecido al 2015:   

76 ANP de administración nacional, que conforman el Sistema Nacional de Áreas Naturales Protegidas por el Estado - SINANPE. 16 ANP de conservación regional. 80 ANP de conservación privada.

Dentro de la Amazonía Peruana se tiene:   

37 ANP de Administración Nacional 54 ANP de Conservación Privada 6 ANP de Conservación Regional

Áreas Naturales Protegidas de Administración Nacional en la Amazonía Categoría Bosque de Protección

Parque Nacional

Nombre

Uso

Área (ha.)

Pui Pui

Junín

Uso Directo

14,365.77

de San Matías San Carlos

Pasco

Uso Directo

148,760.13

Alto Mayo

San Martín

Uso Directo

182,000.00

Otishi

Junín y Cusco

Uso Indirecto

305,973.05

Tingo María

Huánuco

Uso Indirecto

4,777.50

Río Abiseo

San Martín

Uso Indirecto

211,236.91

del Manu

Madre de Dios y Cusco

Uso Indirecto

1,688,890.04

Alto Purús

Ucayali y Madre de Dios

Uso Indirecto

2,514,691.91

Bahuaja Sonene

Madre de dios y Puno

Uso Indirecto

1,101,483.22

Ichigkat Muja - Cordillera del Cóndor

Amazonas

Uso Indirecto

88,346.27

Gueppí-Sekime

Loreto

Uso Indirecto

203,521.70

Yanachaga-Chemillún

Pasco

Uso Indirecto

113,358.40

Cordillera Azul

San Martín, Loreto, Ucayali y Huánuco

Uso Indirecto

1,353,190.82

Ashaninka

Junín y Cusco

Uso Directo

184,467.41

Machiguenga

Uso Directo

218,905.63

Uso Directo

616,417.14

Amarakaeri

Cusco Huánuco, Pasco y Ucayali Madre de Dios

Uso Directo

403,814.25

Purus

Ucayali y Madre de Dios

Uso Directo

202,592.94

Tuntanain

Amazonas

Uso Directo

94,986.61

Chayu Naín

Amazonas

Uso Directo

23,618.67

Huimeki

Loreto

Uso Directo

141,234.46

El Sira Reserva Comunal

Ubicación

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Reserva Nacional

Santuario Histórico Santuario Nacional

Airo Pai

Loreto

Uso Directo

247,849.57

Yanesha

Pasco

Uso Directo

33,674.70

Pacaya Samiria

Loreto

Uso Directo

2,170,247.45

Tambopata

Madre de Dios

Uso Directo

280,196.82

Matsés

Loreto

Uso Directo

420,635.34

Pucacuro

Loreto

Uso Directo

637,953.83

Allpahuayo Mishana

Loreto

Uso Directo

58,069.90

Machupicchu

Cusco

Uso Indirecto

15,377.78

Megantoni

Cusco

Uso Indirecto

215,868.96

Pampa Hermosa

Junín

Uso Indirecto

10,458.20

Tabaconas Namballe

Cajamarca

Uso Indirecto

32,274.07

Cordillera de Colán

Amazonas

39,237.61

Santiago Comaina

Amazonas, Loreto

Río Nieva

Amazonas

Yaguas

Loreto

Sierra del Divisor

Loreto y Ucayali

Uso Indirecto Zona Reservada Zona Reservada Zona Reservada Zona Reservada

Zona Reservada

Total

398,449.44 36,348.30 871,389.29 1,477,401.59 16,762,065.68

Fuente: SIGMINAM-DGOT

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Memoria Descriptiva de los Cambios de la Cobertura de Bosques en la Amazonía Peruana, 2011-2014

Mapa de Áreas Naturales Protegidas en la Amazonía Peruana

Fuente: SIGMINAM-DGOT / ANP: SERNANP 2015

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Memoria Descriptiva de los Cambios de la Cobertura de Bosques en la Amazonía Peruana, 2011-2014

Áreas de Conservación Regional En el Perú a la fecha se tiene 15 áreas de conservación regional y que representan una extensión de 2,405,558.82 ha, de las cuales dentro de la Amazonía Peruana se tiene 6 como se muestra en el Cuadro 03 y con una extensión de 2,123,147.51 ha; siendo el área de conservación regional de mayor extensión Alto Nanay-Pintuyacu Chambira, ubicada en la región de Loreto. Tabla

.- Áreas de Conservación Regional en la Amazonía

Área de Conservación Regional

Ubicación

Área (ha.)

Comunal Tamshiyacu Tahuayo

Loreto

420,080.24

Imiria

Ucayali

135,737.52

Ampiyacu Apayacu

Loreto

434,129.54

Choquequirao

Cusco

28,695.04

Alto Nanay- Pintuyacu Chambira

Loreto

954,635.48

Cordillera Escalera

San Martín

149,869.69

Total

2,123,147.51

Fuente: SIGMINAM-DGOT

Áreas de Conservación Privada En el Perú a la fecha se tiene 66 áreas de conservación privada y que representan una extensión de 259,333.51 ha, de las cuales 54 se encuentran dentro de la Amazonía Peruana se muestra en el Cuadro 04 y tienen una extensión de 123,128.70 ha; siendo el área de conservación privada de mayor extensión Los Chilchos, ubicada en la región de Amazonas. Tabla

.- Áreas de Conservación Privada en la Amazonía

Área de Conservación Privada

Ubicación

Tipo

Área (ha.)

Abra Málaga

Cusco

Privado

600.15

Abra Patricia-Alto Nieva

Amazonas

Privado

1,414.99

Amazon Natural Park

Loreto

Privado

62.66

Amazon Shelter

Madre de Dios

Privado

9.69

Bahuaja

Madre de Dios

Privado

5.63

Berlin

Amazonas

Privado

59.09

Boa Wadack Dari

Madre de Dios

Privado

23.04 pág. 66

Memoria Descriptiva de los Cambios de la Cobertura de Bosques en la Amazonía Peruana, 2011-2014

Bosque Benjamín I

Madre de Dios

Privado

28.68

Bosque Benjamín II

Madre de Dios

Privado

29.27

Bosque Benjamín III

Madre de Dios

Privado

26.24

Bosque de Palmeras de la Comunidad Campesina Taulia Molinopampa

Amazonas

Comunal

10,920.84

Bosque Nublado

Cusco

Privado

3,365.09

Camino Verde Baltimore

Madre de Dios

Privado

21.26

Cavernas de Leo

Amazonas

Privado

12.50

Copallín

Amazonas

Comunal

El Gato

Madre de Dios

Privado

45.41

Espíritu del Monte

Madre de Dios

Privado

40.38

Habana Rural Inn

Madre de Dios

Privado

28.07

Herman Dantas

Loreto

Privado

49.07

Hierba Buena - Allpayacu

Amazonas

Comunal

2,282.12

Huaylla Belén - Colcamar

Amazonas

Comunal

4,315.56

Huiquilla

Amazonas

Privado

867.19

Inotawa-1

Madre de Dios

Privado

59.48

Inotawa-2

Madre de Dios

Privado

15.73

Japu - Bosque Ukumari Llaqta

Cusco

Comunal

Juningue

San Martín

Privado

39.12

Kakiri Uka

Loreto

Privado

12.15

La Pampa del Burro

Amazonas

Comunal

Larga Vista I

San Martín

Privado

22.32

Larga Vista II

San Martín

Privado

22.51

Las Panguanas 1

Loreto

Privado

1.91

Las Panguanas 2

Loreto

Privado

0.62

Las Panguanas 3

Loreto

Privado

6.87

Las Panguanas 4

Loreto

Privado

5.12

Llamapampa - La Jalca

Amazonas

Comunal

17,502.93

Los Chilchos

Amazonas

Privado

44,475.61

Milpuj - La Heredad

Amazonas

Privado

16.57

Nuevo Amanecer

Madre de Dios

Privado

28.65

Panguana

Huánuco

Privado

130.19

11,558.74

13,765.35

2,776.96

pág. 67

Memoria Descriptiva de los Cambios de la Cobertura de Bosques en la Amazonía Peruana, 2011-2014

Paraíso Natural Iwirati

Loreto

Comunal

100.00

Pillco Grande- Bosque de Pumataki

Cusco

Comunal

116.80

Pucunucho

San Martín

Privado

23.50

Refugio K'erenda Homet

Madre de Dios

Privado

34.76

Refugio K'erenda Homet

Madre de Dios

Privado

0.99

Sagrada Familia

Pasco

Privado

125.19

San Antonio

Amazonas

Privado

357.39

San Juan Bautista

Madre de Dios

Privado

23.29

San Marcos

Huánuco

Comunal

671.63

Selva Botánica

Loreto

Privado

170.45

Selva Virgen

Loreto

Privado

24.51

Tambo Ilusión

San Martín

Privado

14.29

Tilacancha

Amazonas

Comunal

Tutusima

Madre de Dios

Privado

5.48

Wacan Numi

Loreto

Privado

12.18

Total

6,800.48

123,128.70

Fuente: SIGMINAM-DGOT

pág. 68

Memoria Descriptiva de los Cambios de la Cobertura de Bosques en la Amazonía Peruana, 2011-2014

Comunidades Nativas En la Amazonía Peruana existen 1,291 Comunidades Nativas con una extensión de 12’739,836.82 ha.

Figura .- Superficie de las CCCNN por Departamento Fuente: SIGMINAM-DGOT

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Memoria Descriptiva de los Cambios de la Cobertura de Bosques en la Amazonía Peruana, 2011-2014

Mapa de Comunidades Nativas en la Amazonía

Fuente: SIGMINAM-DGOT / CCNN: IBC 2014

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Bosques de Producción Permanente Los Bosques de Producción Permanente están distribuidas en una extensión de 17,790,122.83 ha en la Amazonía Peruana, de las cuales la mayor extensión se encuentra en la región de Loreto.

Figura 03.- Superficie de los Bosques de Producción Permanente por Departamento

Fuente: SIGMINAM-DGOT; MINAGRI

pág. 71

Memoria Descriptiva de los Cambios de la Cobertura de Bosques en la Amazonía Peruana, 2011-2014

Mapa de Bosques de Producción Permanente en la Amazonía Peruana

Fuente: SIGMINAM-DGOT / BPP: MINAGRI-DGFFS 2014

pág. 72

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Anexo 1: DEFORESTACION POR AÑOS DEL PERIODO 2010 AL 2014 Y SUPERFICIE RELATIVA DE DEFORESTACION Superficie Deforestada por Periodo Ámbito Estudio Amazonía Peruana

2010 2011

2011 2013

2013 2014

95,513.35

171,049.11

148,716.17

Deforestada Acumulada 2010- 2014 (ha.)

Tasa Deforestación 2010 - 2014 (ha./año)

415,278.63

103,819.66

Superficie Departamento en la Amazonía (ha.)

Deforestación Acumulada 2010- 2014 (ha.)

Superficie Total Relativa 2000 - 2014 (ha.)

Amazonas

3,724,462.38

11,413.99

0.31%

Ayacucho

341,935.93

1,571.45

0.46%

Cajamarca

771,252.15

5,160.05

0.67%

3,710,086.30

15,854.04

0.43%

70,735.27

15.55

0.02%

Huanuco

2,359,170.04

56,719.87

2.40%

Junin

2,515,024.60

8,321.79

0.33%

84,805.33

9.45

0.01%

Loreto

37,503,942.56

95,857.19

0.26%

Madre de Dios

8,503,657.79

25,428.32

0.30%

Pasco

1,761,419.48

13,829.84

0.79%

Piura

69,515.33

457.61

0.66%

Puno

1,600,459.14

3,089.47

0.19%

San Martin

4,907,221.49

97,200.58

1.98%

10,532,795.61

80,349.43

0.76%

78,456,483.40

463,591.35

Departamento

Cusco Huancavelica

La Libertad

Ucayali Total

pág. 73

Memoria Descriptiva de los Cambios de la Cobertura de Bosques en la Amazonía Peruana, 2011-2014

Departamento

Deforestación Acumulada 2010- 2014 (ha.)

San Martin

97,200.58

Loreto

95,857.19

Ucayali

80,349.43

Huanuco

56,719.87

Madre de Dios

25,428.32

Cusco

15,854.04

Pasco

13,829.84

Amazonas

11,413.99

Junin

8,321.79

Cajamarca

5,160.05

Puno

3,089.47

Ayacucho

1,571.45

Piura

457.61

Huancavelica

15.55

La Libertad

9.45

TOTAL

Departamento

415,278.63

Deforestación Acumulada 2000- 2014 (ha.)

San Martin

318,974.00

Loreto

299,211.50

Ucayali

219,132.23

Huanuco

168,871.46

Madre de Dios

69,934.53

Cusco

57,269.22

Amazonas

53,107.51

Junin

53,045.41

Pasco

48,749.32

Cajamarca

12,973.56

Puno

7,551.77

Ayacucho

5,299.17

Huancavelica

603.90

Piura

600.04

La Libertad

351.05

TOTAL

1,315,674.67

pág. 74

Memoria Descriptiva de los Cambios de la Cobertura de Bosques en la Amazonía Peruana, 2011-2014

Anexo 2: DEFORESTACION EN AMBITOS LOCALES (PROVINCIAS) EN LA AMAZONIA PERUANA Departamento

Provincia

2010-2014

UCAYALI

PADRE ABAD

45,635.76

HUANUCO

PUERTO INCA

44,922.45

LORETO

ALTO AMAZONAS

33,125.53

UCAYALI

CORONEL PORTILLO

26,675.20

LORETO

UCAYALI

15,897.27

SAN MARTIN

LAMAS

15,241.25

MADRE DE DIOS TAMBOPATA

15,101.01

SAN MARTIN

MARISCAL CACERES

14,639.33

CUSCO

LA CONVENCION

14,274.08

LORETO

MAYNAS

13,579.41

PASCO

13,145.39

SAN MARTIN

OXAPAMPA MARISCAL RAMON CASTILLA BELLAVISTA

SAN MARTIN

12,014.33

SAN MARTIN

HUALLAGA

9,862.55

SAN MARTIN

MOYOBAMBA

9,460.76

LORETO

REQUENA

8,290.72

UCAYALI

ATALAYA

7,791.74

SAN MARTIN

PICOTA

7,376.91

LORETO

DATEM DEL MARAÑON

7,072.34

JUNIN

SATIPO

6,311.95

HUANUCO

LEONCIO PRADO

6,162.78

SAN MARTIN

EL DORADO

5,824.60

LORETO

12,965.39 12,461.04

MADRE DE DIOS TAHUAMANU

5,343.86

SAN MARTIN

RIOJA

5,285.56

SAN MARTIN

TOCACHE

5,034.25

AMAZONAS

CONDORCANQUI

4,996.40

MADRE DE DIOS MANU

4,983.45

LORETO

4,926.54

CAJAMARCA

SAN IGNACIO

4,602.91

HUANUCO

MARAÑON

3,046.21

AMAZONAS

RODRIGUEZ DE MENDOZA

2,396.14

PUNO

CARABAYA

1,841.95

JUNIN

CHANCHAMAYO

1,474.41

HUANUCO

1,452.74

pág. 75

Memoria Descriptiva de los Cambios de la Cobertura de Bosques en la Amazonía Peruana, 2011-2014

PUNO

SANDIA

1,236.95

AMAZONAS

LUYA

1,181.74

AYACUCHO

LA MAR

969.84

AMAZONAS

BONGARA

902.96

AMAZONAS

BAGUA

888.15

CUSCO

PAUCARTAMBO

883.15

AMAZONAS

CHACHAPOYAS

777.07

PASCO

684.45

HUANUCO

HUAMALIES

611.76

AYACUCHO

HUANTA

601.61

CAJAMARCA

JAEN

557.14

PIURA

HUANCABAMBA

456.48

CUSCO

QUISPICANCHI

424.81

HUANUCO

PACHITEA

384.14

JUNIN

JAUJA

368.87

AMAZONAS

UTCUBAMBA

271.53

CUSCO

CALCA

270.85

UCAYALI

PURUS

246.73

HUANUCO

HUACAYBAMBA

119.62

JUNIN

63.40

JUNIN

HUANCAYO

48.85

JUNIN

TARMA

43.85

HUANUCO

DOS DE MAYO

20.17

HUANCAVELICA TAYACAJA

15.55

PUNO

SAN ANTONIO DE PUTINA

10.57

JUNIN

CONCEPCION

10.46

LA LIBERTAD

PATAZ

9.45

CUSCO

URUBAMBA

1.15

PIURA

AYABACA

1.13

pág. 76

Memoria Descriptiva de los Cambios de la Cobertura de Bosques en la Amazonía Peruana, 2011-2014

Anexo 3: DEFORESTACION EN AREAS NATURALES PROTEGIDAS Y ZONAS DE AMORTIGUAMIENTO

ANP Categoría

Reserva Nacional Bosque de Protección Reserva Comunal Zona Reservada Parque Nacional Bosque de Protección Parque Nacional Parque Nacional Reserva Nacional Parque Nacional Reserva Nacional Reserva Comunal Santuario Nacional Parque Nacional Zona Reservada Reserva Comunal Reserva Comunal Reserva Nacional Reserva Comunal Parque Nacional Parque Nacional Parque Nacional Zona Reservada Parque Nacional Reserva Comunal Reserva Comunal Santuario Nacional Reserva Comunal Santuario Nacional Zona Reservada Parque Nacional Reserva Comunal

Nombre

2010-2014

Pacaya Samiria

2034.04

Alto Mayo

1086.77

El Sira Sierra del Divisor Río Abiseo

1015.65 433.64 220.05

de San Matias San Carlos

190.00

del Manu Bahuaja Sonene Allpahuayo Mishana Yanachaga-Chemillén Tambopata Machiguenga Megantoni Cordillera Azul Santiago Comaina Ashaninka Yanesha Matsés Amarakaeri Tingo María Otishi Alto Purús Río Nieva Gueppi-Sekime Huimeki Purus Cordillera de Colán Airo Pai Tabaconas Namballe Yaguas Ichigkat Muja - Cordillera del Cóndor Tuntanain

160.89 156.87 113.27 103.61 91.86 82.15 74.25 71.49 70.13 57.19 56.44 43.76 34.93 34.14 28.53 26.46 19.52 9.09 7.92 7.38 7.31 6.64 6.06 5.40 4.87 4.59

pág. 77

Memoria Descriptiva de los Cambios de la Cobertura de Bosques en la Amazonía Peruana, 2011-2014

Reserva Nacional Santuario Histórico Reserva Comunal Bosque de Protección Santuario Nacional

Pucacuro Machupicchu Chayu Naín

4.05 1.15 1.08

Pui Pui

0.27

Pampa Hermosa

0.03

TOTAL

6271.48

ZA Zona Amortiguamiento

2010-2014

Cordillera Azul El Sira Bahuaja Sonene - Tambopata Pacaya Samiria Río Abiseo Alto Mayo Otishi Megantoni Machiguenga Yanesha - de San Matias San Carlos Amarakaeri Ashaninka Yanachaga-Chemillén Yanesha Allpahuayo Mishana Matsés del Manu Santiago Comaina Tabaconas Namballe Ampiyacu Apayacu Ichigkat Muja - Cordillera del Cóndor Tuntanain Tingo María Machupicchu Purus Alto Purús Cordillera de Colán Pucacuro Pui Pui Pampa Hermosa

39,027.80

TOTAL

89,726.02

10,410.83 8,267.81 7,007.44 4,201.76 3,278.87 3,071.85 2,097.02 2,056.66 2,040.38 1,750.07 1,152.93 846.76 822.78 759.12 678.24 583.57 403.92 305.20 230.21 156.78 153.92 141.29 95.07 88.21 54.94 16.04 15.48 6.99 4.08

pág. 78

Memoria Descriptiva de los Cambios de la Cobertura de Bosques en la Amazonía Peruana, 2011-2014

Área de Conservación Regional

2010-2014

Cordillera Escalera

590.74

Imiria

205.27

Choquequirao

42.55

Comunal Tamshiyacu Tahuayo

27.49

Ampiyacu Apayacu

19.26

Alto Nanay- Pintuyacu Chambira

13.92

Área de Conservación Privada

2010-2014

Los Chilchos

56.53

Bosque de Palmeras de la Comunidad Campesina Taulia Molinopampa

55.67

La Pampa del Burro

9.06

Llamapampa - La Jalca

7.43

Tambo Ilusion

3.85

Tilacancha

3.81

Bosque Nublado

3.60

Herman Dantas

1.56

Abra Patricia-Alto Nieva

1.11

Juningue

1.11

Larga Vista II

1.02

ParaÝso Natural Iwirati

0.79

Selva Virgen

0.74

Kakiri Uka

0.40

Las Panguanas 4

0.10

Panguana

0.09

Pucunucho

0.09

Huaylla BelÚn - Colcamar

0.04

TOTAL

147.00

pág. 79

Memoria Descriptiva de los Cambios de la Cobertura de Bosques en la Amazonía Peruana, 2011-2014

Anexo 4: DEFORESTACION EN COMUNIDADES NATIVAS Comunidad Nativa

PUERTO NUEVO ALTO MAYO HUASCAYACU PUERTO AZUL MARISCAL C┴CERES SHIMPIYACU MATSES SINCHI ROCA CACHIYACU SINCHI ROCA II SAN JOSE DE KARENE PISTËN BENAVIDES BAJO NARANJILLO GRAN SHINONGARI ATAHUALPA Y ANEXOS SANTA ROSA Y SACHAPAPA SANTA MARTHA NUEVA ESPERANZA MORROYACU SANTA ROSA EL DORADO MENCORIARI BELLAVISTA BARRANCO CHICO EL NARANJAL CAHUAPANAS LIBERTAD SHAMPUYACU SAN ROQUE DE YAHUARH ESPERANZA DE YURACYACU SIETE DE JUNIO BETEL SEASMI YURILAMAS TICUMPINIA KOTSIMBA PUERTO PORVENIR SANTA TERESA ENOC FLOR DE UN D═A LAS AMAZONAS ANEXO SHAPAJA

20102014

1715.78 1628.05 1257.80 1001.21 990.29 988.12 873.55 851.95 704.45 658.83 644.25 557.11 512.96 499.54 498.35 479.39 451.28 400.51 386.22 382.92 374.02 365.24 355.27 343.65 341.90 341.51 337.54 335.11 324.78 317.28 310.33 287.58 279.07 276.44 269.54 267.52 260.17 257.06 253.16 pág. 80

Memoria Descriptiva de los Cambios de la Cobertura de Bosques en la Amazonía Peruana, 2011-2014

YARINA CHAYAHUITA SHAWIT TUNDUZA ALTO NARANJILLO NUEVO UNIDOS TAHUANTINSUYO MATORIATO NUEVE DE OCTUBRE CANAPISHTEA CUTIVIRENI VILLA HERMOSA ANEXO NUEVO ALIANZA SABALOYACU CLEYTON CHAMIKAR Limatambo NUEVA VIDA Y ANEXOS LOS ANGELES Y GALLINAZO YACU BUFEO COCHA CENTRO TSOMAVENI TIPESHIARI SAN ROM┴N DE SINAR MONTE CARMELO PAOYHAN PITIRINKINI ALIANZA PROGRESO MOYOBAMBILLO URAKUZA SOLEDAD DE HUITOYACU CANDUNGOS SAN ANTONIO DE SANIYACU PANDORA ANEXO SINCHI ROCA VILLA GONZALO YARAU QUEMPIRI PACHACUTEC CAUP┴N BARRANQUITA ANEXOS BUENOS AIRES Y AICHIYACU YAMINO MAMAYAQUE NUEVO PARAISO CATUNGO QUIMPIRI PUCALLPILLO NUEVA ESPERANZA Y ANEXOS TRES ISLAS

251.15 245.05 244.36 241.75 235.27 232.38 227.06 220.66 219.64 217.09 212.50 211.71 210.64 206.25 205.36 204.01 201.83 200.80 200.78 198.64 193.40 192.92 181.53 181.32 174.15 171.97 171.73 170.82 169.07 167.49 167.27 166.94 164.46 162.95 162.45 159.91 157.29 150.38 146.48 144.52 144.46 144.13 137.97 pág. 81

Memoria Descriptiva de los Cambios de la Cobertura de Bosques en la Amazonía Peruana, 2011-2014

SACHAVACA SEPAHUA OCULIZA YUTUPIS SAN JACINTO SHIMAA CAYAMAS ACHU BETANIA NUEVO PROGRESO NUEVO CAN┴N NUEVO ARICA PARINARI SHIVANKORENI BAJO ARUYA CARPINTERO INFIERNO ACHUAL TIPISHCA SANTO TORIBIO DE MOGROVEJO PITSA SAN GABRIEL DE VARADERO HUACAMAYO OBRERO CHURUYACU NUEVO JUN═N NUEVA ESPERANZA Y ANEXOS NUEVA JERUSAL╔N Y URCO MIRAÐO PAATAN ENTSA PALOMETAYACU PROGRESO TRES UNIDOS DE MATERENI MONTERRICO BUENOS AIRES CONDOR SHIMPENCHARIATO BEL╔N QUITENI SEPTIMO UNIDOS DE SANTA F╔ DE AGUACHINI NUEVA YARINA Y ANEXOS LORETO FRAY MART═N EL SOL NUEVO MUNDO SEGAKIATO

135.17 134.90 134.67 133.91 132.69 131.66 128.87 122.18 121.35 121.31 118.68 118.19 114.77 114.54 113.97 112.06 110.59 108.12 107.98 107.89 107.06 106.98 106.77 106.71 106.03 105.80 105.54 105.30 105.15 104.58 102.68 101.48 101.11 99.26 99.06 97.60 96.95 96.30 95.00 94.67 94.31 93.75 93.74 pág. 82

Memoria Descriptiva de los Cambios de la Cobertura de Bosques en la Amazonía Peruana, 2011-2014

TUUTIN TRES HERMANOS Y ANEXOS PORVENIR TONIROMASHE SAN RAFAEL CUSHILLO COCHA SAN FRANCISCO CHURINASHI SHIMPE SAN JOS╔ DE KORIBENI DULCE GLORIA PARATOSHARI HANSWALD UNINI NUEVA LUZ T┌PAC AMARU CAMANA IMPAMEQUIARI MAYAPO PUERTO ESPERANZA PUYENTIMARI PANAN SANTA CLARA SANTA ISABEL DE PACHITEA PUERTO ALEGRE SAN FRANCISCO ANEXO PIJUAYAL SAN JUAN DE ARMANAYACU APINIHUA NUEVO MUNDO DE PAVAYACU SAN PABLO DE LA CRUZ IRAPAY PUERTO LUZ TIWIYACU SHIPURI MONTE ALEGRE CHIRIK SACHA WAWAIM TSIROTZIRE NUEVO MAMBUYACU VILLA ALEGRE DE QUIRISHARI WIJINT FLOR DE UCAYALI SHARARA

92.63 91.17 90.19 88.12 87.48 87.24 87.08 86.23 85.67 85.35 85.22 85.15 84.48 83.71 83.53 83.28 82.39 82.24 81.94 81.87 81.87 81.21 80.47 79.68 79.16 79.03 78.90 77.59 76.94 76.91 76.76 76.73 75.97 75.87 75.86 73.83 73.83 73.26 73.23 72.61 72.10 71.75 71.65 pág. 83

Memoria Descriptiva de los Cambios de la Cobertura de Bosques en la Amazonía Peruana, 2011-2014

SANTA MAR═A OLVIDO CHIPE CUZU AVIACIËN MANITINKIARI LIMATAMBO CHAPIS Y ANEXO NUEVA ALEGRIA Y AJACH═N JUANCITO SAN LUIS DE CHINCHIHUANI PUERTO ESPERANZA DE SHESHEA ALTO PAJAKUS NUEVA ALIANZA SANTA MERCEDES DE PILLINGUE PUERTO BEL╔N TAHUANTY PAMPA HERMOSA CACO MACAYA FERNANDO STHAL Kipachiari ALTO LAGARTO SAMPANTUARI DAPIKAT KAJEKUI SAN LORENZO DE ARMANAYACU NAPURUK CASHIRIARI SANTA ROSA DE DINAMARCA SHIRINGAYOC ARAZAIRE CHUMBAQUIHUI Santa_Rosa CUBANTIA COPAL SACHA PUERTO OCOPA SANTA ROSA DE RUNUYA VISTA ALEGRE PICHANA MAPALJA YOQUIRI QUEMPITIARI KUSU SAN JUAN DE PAVAYACU SHIMABENZO ALFONSO UGARTE

71.06 70.93 70.30 69.51 69.20 69.17 69.11 68.62 68.62 68.42 66.92 66.78 66.20 66.13 65.52 65.41 65.12 64.12 63.13 62.94 61.89 61.81 61.70 61.11 60.86 60.31 60.08 60.07 59.96 59.12 58.55 58.24 57.89 57.75 57.73 57.64 57.12 56.97 56.78 56.43 55.97 55.69 55.65 pág. 84

Memoria Descriptiva de los Cambios de la Cobertura de Bosques en la Amazonía Peruana, 2011-2014

SAN LUIS DE CHARASMANA SANTA ROSA DE CHUCHURRAS POYENI NUEVO TRIUNFO SHEREMASHE JAVIROSHI DUSHIP BOBINSANA ALTO ISCOZAC═N CENTRO SELVA CORINTONI SAN RAFAEL (1) QUIMAROPITARI ISOLAYA ESTRELLA ANEXO NUEVO LAUREL BALSAPUERTO TAMISH NAMAK WAISIM UNIËN SAN FRANCISCO CHICOSA VILLA NUEVA ALIANZA MIRAFLORES TRES UNIDOS CHENI MARANATHA MAZARONQUIARI DIOBAMBA SAN PEDRO PUERTO HUALLANA OTICA SANKIROSI COLONIA CACO NUEVA ERA PUNCHANA SAN MART═N DE PORRES NARANJOS NUEVO NAUTA SAN JUAN DE UNGURAHUAL NUEVO BARRANQUITA METENI MAIRIDICAI HUAO KAYAKUSHA SAN LUIS DE CUMANCAY

55.03 54.89 54.68 54.57 54.56 54.47 54.36 54.06 53.45 53.38 53.38 53.12 52.77 51.90 51.60 51.56 51.31 51.09 50.91 50.83 50.65 50.41 50.02 49.75 49.48 49.45 49.45 49.14 49.08 48.88 48.85 48.74 48.73 48.70 48.25 47.78 47.35 47.15 46.77 46.76 46.67 46.66 45.95 pág. 85

Memoria Descriptiva de los Cambios de la Cobertura de Bosques en la Amazonía Peruana, 2011-2014

CHAMIRIARI MASAROVENI SAN FRANCISCO DEL ALGODONAL BELLAVISTA DE CALLARU PAPAYACU O SAN MART═N HUARACAYO SAN ANTONIO DE RUMIYACU KACHIPAMPA PIJUAYAL SOLEDAD SELVA TANGOSHIARI OREJONES PALMICHE:ZAPOTE, CHACAT┴N PUERTO AMISTAD WISUN RAMËN CASTILLA PUERTO ARTURO SAN JOS╔ DE YANAYACU NUEVA VIDA PANINTZA SHENONTIARI JAPAIME ESCUELA NUEVA JERUSAL╔N KOCHIRI BRASILIA MANCOITE ANGAIZA LOMA LINDA - LAGUNA NUEVA ALIANZA DE BAÐOS VENCEDOR KASHAP Ti±ovancani ACHUAGA SEMPAYA QUIPACHARI SIETE DE AGOSTO JERUSAL╔N DE MIÐARO HORTENCIA COCHA Y ANEXOS SAN FERNANDO, CHIMARA, NUEVO PROGRESO Y NUEVO UCAYALI CENTRO SELVA QUIRISHARI SHEVOJA BOCA DEL INAMBARI

45.50 45.27 45.24 45.20 45.20 45.16 45.08 45.05 44.95 44.91 44.55 44.37 44.14 43.68 43.62 43.43 43.06 42.81 42.67 42.50 42.44 42.38 42.35 42.35 42.24 42.17 42.01 41.86 41.85 41.24 41.07 40.92 40.84 40.78 40.61 40.42 40.14 40.05 39.75 39.68 39.61 39.57 pág. 86

Memoria Descriptiva de los Cambios de la Cobertura de Bosques en la Amazonía Peruana, 2011-2014

CHUNCHIWI PAMPA SACHA ATALAYA CAMPO SERIO CHEMBO AMANBAY TSOROJA NUEVA SHAHUAYA TSACHOPEN SUIKAI SHOROYACOCHA - PUERTO PIJUAYAL SAN ALBERTO DE MORONA PUERTO LIBRE SAN JOS╔ DE SANTARIANI SHAANI SAN PEDRO DE POROTOYACU NUEVO LORETO EL MILAGRO NUEVO CHAZUTA SAN PABLO PANCHO COCHA YUJAGKIM OVIRI HUANCAYO GALILEA MAJANU ENTSA BASHUTAK GUAYABAL SHIMPUENTS - BAKANTS MIARIA ÐAGAZU BETIJAY NUEVO HAHUAYPA NUEVO SAN ANTONIO SHANKIMENTIARI PUCABARRANCA CUSU PAGATA OJEAYO SAN JORGE DE PACHITEA CHACHIBAI CHINCHENI CANOA PUERTO PUERTO CHINGANA

39.57 39.32 38.51 38.12 38.06 37.34 37.31 37.15 36.89 36.85 36.75 36.66 36.52 36.40 36.22 36.16 36.11 36.02 35.62 35.57 35.39 35.36 35.00 34.59 34.58 34.47 34.43 34.43 34.34 34.32 33.86 33.48 33.44 33.25 33.19 33.03 32.94 32.78 32.66 32.17 32.11 31.91 31.89 pág. 87

Memoria Descriptiva de los Cambios de la Cobertura de Bosques en la Amazonía Peruana, 2011-2014

LIBERTADOR NUEVO CAJAMARCA ANEXO NUEVO ALIANZA WAWIK (NUEVO BEL╔N) SHEYAMASHYA CENTRO PUCAN═ CHINGAMAR NUEVO CLAVERO PUERTO ADELINA NUEVO NAZARETH CANAMPA BORAS DE BRILLO NUEVO SAPANI TIVORIARI PUERTO LIMËN NUEVO PER┌ EBRËN PUERTO LETICIA ALTO SHAMBOYAKU GLORIABAMBA NUEVA UNIËN WEE REMANSO CANGA TIPISHCA OCHO DE OCTUBRE WACHAPEA SAWAWO - HITO 40 SANTA URSULA SANTA ROSA DE OROSA SUA SAN ANTONIO SHIRINGAMAZU NARANJAL NUEVO SAN JUAN PUERTO DAVIS SANTA CLARA DEL AMAZONAS SAASA SAN JUAN SHARAHUAJA NUEVA ESPERANZA DE CUMARIA QUECHUA DE SAN FERNANDO NUEVO IRASOLA PUCALLPA SANTA ROSA DE CHIVIS

31.76 31.67 31.40 31.33 31.30 30.98 30.78 30.67 30.66 30.63 30.61 30.34 30.30 30.18 30.17 30.16 30.07 30.05 29.88 29.73 29.35 29.28 29.22 29.15 29.12 29.05 28.86 28.82 28.81 28.58 28.54 28.44 28.40 28.19 28.10 27.86 27.84 27.83 27.73 27.53 27.47 27.41 27.38 pág. 88

Memoria Descriptiva de los Cambios de la Cobertura de Bosques en la Amazonía Peruana, 2011-2014

PAVOTE PUERTO GRAU FLOR DE CHENGARI AJACH═N PARANTARI SUPAYACU SARGENTO LORENZ CORITENI TARSO HUAMBRA COCHA HUITOTOS DE FORTALEZA CHURUNTSA JATITZA SAN FRANCISCO O TZINQUIATO EL PORVENIR PAYOROTE NUEVO POZO CHEQUITAVO ALTO ARUYA SABALUYO MAMORIARI UUT DOS DE MAYO NUEVA LUZ DE ARARA NUEVO PORVENIR INCA ROCA Marankiari TRES HERMANOS DEL SIRA SAN ENRIQUE MAMAYAKIM NUEVO ROCA FUERTE SANTA ELENA - R═O TAMBOR YACU QUEMPORIQUISHI CANA┴N UTUCURO REFORMA NUEVO LIBERTADOR PUEBLO NUEVO DEL CACO SANTA ROSITA DE SHIRINTIARI ESTIRËN DE SANTA MAR═A CENTRO SELVA TZIPANI NUEVA ALEGRIA ANEXOS TRIUNFO, KUSUIMI Y TRES DE MAYO ANACAYALI TUYANKUWAS (SIJIAK) NUEVO SHETEVO

27.32 27.22 27.09 26.89 26.76 26.73 26.34 26.26 26.25 26.22 26.19 25.98 25.69 25.33 24.78 24.65 24.57 24.39 24.33 24.11 24.03 23.79 23.77 23.62 23.30 23.22 23.19 23.09 22.87 22.79 22.75 22.36 22.31 22.30 22.28 22.21 22.19 22.07 21.94 21.85 21.81 21.41 21.37 pág. 89

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AMAQUIRIA ADSACUSA NUEVO SUCRE SAN JOS╔ DE AZUPIZU CHIRUMBIA ZAPOTE SAN LUIS SAN CARLOS NUEVA ANGUSILLA MAYNI UGARTE YANKUNTICH KUITH NUEVO ITALIA SAN GABRIEL DE SHEVORIATO JUN═N PABLO MAPIATO SANTA ROSA DE HUACARIA SHUMAHUANI SHIMA YABUYANOS CAMUNGUY SAN JOS╔ DE TUNUYA SHAIM NUEVO UCHIZA JAPAIME QUEBRADA QUEMARIJA UNIËN CANUJA PENSYLVANIA MUSHUCK LLACTA DE CHIPAOTA NUEVO OLAYA SANTA ELENA DEL PATOYACU LIMËN COCHA PUERTO IRENE LAGARTO MILLAR ROABOYA ESTIRËN DEL CUSCO CENTRO JANTENI NUEVA ALIANZA DE SHESHEA MAJONTONI CHIRIKYAKU MARSELLA NUEVO HORIZONTE

21.22 21.14 21.08 21.00 20.99 20.90 20.87 20.85 20.74 20.66 20.63 20.63 20.62 20.52 20.49 20.44 20.43 20.43 20.25 20.16 20.16 20.15 20.04 19.98 19.91 19.52 19.26 19.22 19.14 19.09 18.98 18.97 18.92 18.91 18.85 18.82 18.81 18.73 18.65 18.64 18.53 18.44 18.39 pág. 90

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TSIRIARI DINAMARCA NUEVO SAMARIA CHAKOPISHIATO KUJI SANTA ANA TAINI NUEVO SAN FRANCISCO DE ROMPEO DE TIPISHCA KAGKAS NUEVA JERUSAL╔N DE SHESHEA VILLA NUEVA VIDA CHURINGAVENI CANAAN DE CHIA TIPISHCA NUEVO TUTINO NUEVA CONQUISTA SECTOR A BAJO PUPUNTAS EL PILAR BELGICA PANDISHARI BUFEO POZO POTSOTENI NUEVO AR═CA AERIJA GUINEAL ERE ROYA PROGRESO DE NUCURAY SANTA LUCIA DE PRO ED╔N DE LA FRONTERA Siwin INGANO LLACTA KUNCHAI PAULA COCHA SAN JOS╔ DE PACACHE SANTA ROSA DE SHESHEA CUZCO KAWIT ATAHUALPA DE TABACOA KUSUIM RUMITUNI CURIACA SANTA ELENA KAWANA SISA

18.25 18.15 18.15 18.12 18.06 18.05 17.96 17.92 17.76 17.53 17.44 17.36 17.30 17.26 17.24 17.04 17.04 17.02 17.01 16.95 16.92 16.84 16.56 16.50 16.48 16.43 16.39 16.30 16.28 16.28 16.25 16.03 15.75 15.64 15.54 15.44 15.42 15.31 15.31 15.18 15.15 15.13 15.11 pág. 91

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8 DE DICIEMBRE UNIDAD YANESHA KUNCH═N PEAS UNIËN BARRANQUITA NUEVO TOCACHE SAN LORENZO ANEXO PUERTO RICO SANTA ROSA DE PICHANAZ ALTO CUYANI PALMA REAL SOL DE ORIENTE PAVENI PEÐA NEGRA SHINGUITO SAN JUAN DE CHENI MATERIATO CAFETAL PAANTAN ENTSA SAN FRANCISCO Y ANEXO PUERTO ALEGRE SAN ANTONIO DE SONOMORO ALTO SUNGAROYALI BARRANCUYOC TZIAVENTENI SAN MATEO Mazokiato SUMAC ALLPA PURANCHIN SHANKIVIRONI CENTRO CAPAROCIA BOCA DEL KIATARI MANCO CAPAC QUECHUA DE ARGENTINA SANTA ISABEL PAITITI TAQUILA PUCAYACU TUMBUYA SAN FERNANDO BORAS DE PUCAURQUILLO TSHONY INKAARE YUPICUSA PERUANITO

15.01 14.98 14.95 14.89 14.80 14.76 14.72 14.67 14.63 14.60 14.58 14.47 14.47 14.47 14.42 14.14 14.08 13.95 13.94 13.72 13.61 13.53 13.50 13.34 13.30 13.30 13.06 13.06 13.02 12.96 12.95 12.94 12.91 12.81 12.80 12.73 12.67 12.66 12.56 12.56 12.53 12.49 12.46 pág. 92

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CENTRO APINIHUA NUEVA IPIRANGA SAN MARCOS SANTA ELISA LA PETROLERA Y ANEXO BELLAVISTA TORRES CAUSANO ZAMBEL═N DE YARICAYA BOCA PARIAMANU INAYUA - MARAÐËN QUEROS ONCONASHARI NUEVO PROGRESO DEL R═O AMAZONAS FLOR DE UN D═A DE ANACAYALI SANTA MERCEDES TAMARATE YAGUAS DE CATAL┴N COPAL URCO SANTA ROSA DE CAUCHILLO SANTA CLARA II SAKE ESHCORMES TEMPESTAD SHUSHUI YAGUAS DE NUEVA ESPERANZA DE AT┌N CAÐO HUIRIRIMA LAGARTO COCHA SANIVENI KIVINAKI SHINTUYA JORD┴N ALIANZA CRISTIANA CAMANTAVISHI BAGAZ┴N GRAN PUNTA MAYURIAGA NEVATI SAN JOS╔ ALTO KUVIRIANI TAHUARAPA NUMPATKAIM CHIKAIS SAN MIGUEL DE CHAMBIRA SANTA ROSA DE LAULATE BOCA DEL COPAL

12.41 12.40 12.38 12.33 12.32 12.24 12.23 12.14 12.08 12.01 11.96 11.81 11.78 11.77 11.75 11.75 11.73 11.70 11.64 11.61 11.56 11.52 11.50 11.35 11.25 11.19 11.14 11.10 11.09 11.05 11.04 11.04 10.89 10.79 10.76 10.75 10.74 10.63 10.56 10.51 10.48 10.26 10.20 pág. 93

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Puerto Linda KITEPAMPANI TZIVETARI PAIZA NUJAGKIN SHAMBO PORVENIR NUEVA CLARIDAD DE BAMBU ZOTZIKI CERRO PICAFLOR ORITO PUIJA ANAPATE PUERTO CONSUELO BAJO ALDEA PICHANAKI SAN PABLO DE TOTOLLA HUITOTOS DEL ESTIRËN NUEVO AR═CA DE KACHIYAKU SANTA ROSA DE TAMAYA TIPISHCA AINTAM SAN FRANCISCO DE CUSHIRENI UNIËN PUMPUSHAK JUN═N DE PAVAYACU NANCHIK ENTSA PUERTO PIJUAYAL SANTA RITA DE GALLINAZO EL SOLITARIO SANTA ISABEL DE COPAL ALTO CHURUMAZU DOS UNIDOS YAGUAS DE URCO MIRAÐO Naranjal UNIËN MIRAFLORES CAPIRONA SHUSHUG SAN JUAN DE PALOMETAYACU ANEXO JUN═N BICHANAK PUERTO PER┌ ALTO TUNTUS NUEVO JERUSAL╔N SAN JUAN DE YANAYACU SANTA ISIDORA SAN JOS╔ DE PIRI PASHKUS PRIMAVERA LAS PALMERAS

10.14 10.10 10.05 9.92 9.87 9.85 9.82 9.79 9.78 9.77 9.77 9.75 9.55 9.53 9.53 9.53 9.49 9.49 9.46 9.45 9.38 9.36 9.33 9.12 9.11 9.05 8.96 8.93 8.93 8.87 8.86 8.81 8.79 8.69 8.68 8.64 8.63 8.59 8.57 8.52 8.41 8.41 8.35 pág. 94

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BOCA DEL CHENIC SABABANTIARI SAN FERNANDO DE VAINILLA CHAYUYAKU WINCHU TEMASHNUM NUEVA REFORMA DEL PATOYACU SOPL═N LOBOYACU SAN PEDRO DE TIPISHCA AWANANCH KUSHILLA ANEXO SANTA MAR═A PREFERIDA DE CHARASMANA MONKIRENSHI PIITUG SUNGACHI BOCA DEL IPOKI SANTA BELITA DE SHESHEA PUERTO RICO SANTANIARI AIPENA SAN EMILIANO DE CACHINGARANI SAN JOS╔ DE QUIRICHARI CENTRO ARENAL MAÐARINI PUERTO MILAGRO SAN JOS╔ DE NUEVA ESPERANZA SANTA ROSA DE PANAKIARI SAN JORGE Aendoshiari TEORIA PUCACURO NUEVA VICTORIA DIAMANTE AZUL TIAHUANASQUI HUANTASHIRI CUSHUSCAYA UNIËN PUERTO ASHANINKA SENSA NUEVO GALILEA CRUZ DE PLATA ALTO VISTA ALEGRE DE SHITARIYAKU HUAMAN URCO PALOTOA

8.34 8.33 8.33 8.21 8.21 8.19 8.18 8.15 8.04 7.97 7.92 7.92 7.90 7.88 7.88 7.87 7.87 7.84 7.84 7.83 7.83 7.83 7.82 7.81 7.77 7.76 7.72 7.67 7.61 7.53 7.45 7.43 7.42 7.40 7.39 7.31 7.29 7.22 7.20 7.18 7.17 7.17 7.15 pág. 95

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NUEVO SAN RAFAEL FORTALEZA CAPITIRI KASURTSA SANTA EMILIA R═O BERTHA MADRE DE DIOS TITIYACU HUAHUARI ROCA FUERTE WAJAI TIERRA FIRME TINCABENI PAMPA CAÐO PIJUAYAL Y ANEXO NUEVO ZAPOTAL BAJO CAPIRI Huagramona ONCONOSHARI NUEVA BELICE PUERTO AURORA NUEVO DEFENSOR WAMPIENTSA SANTA CARMELA PARIJARO PAJACUSA NUEVO ED╔N CONTA VISTA HERMOSA - R═O TAMBOR YACU COMANDANCIA SAN ANTONIO CHOCHOQUIARI KUYUNTSA RAYA CAIMITO SANTA ROSA DE PIROCOCHA SHINTORIATO LAUREANO CUMBRE SAN ROM┴N DE SATINAKI Shora de Alto Coriri SAN ANTONIO DE BANCAL SOMONTONARI INKARE NUEVO SAN PABLO

7.13 7.07 6.98 6.91 6.90 6.87 6.80 6.80 6.77 6.75 6.74 6.71 6.71 6.58 6.58 6.49 6.47 6.44 6.42 6.40 6.35 6.35 6.34 6.28 6.27 6.26 6.23 6.23 6.21 6.21 6.19 6.19 6.19 6.18 6.12 6.10 6.06 5.99 5.99 5.95 5.94 5.92 5.92 pág. 96

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VILLA MAR═A DE CUMARILLO PUERTO ORLANDO Cocha Purahua OWAY POROTOBANGO PRESBY FLOR DE MAYO HUAMPAMI CHENCARI KAYAMAS WEE KUYUMATAK CATOTENI SANTO BARATO AGKAIS BUKUIG MUWAIM UMUKAI NUEVA UNION DEL MARAÐON VILLA NUEVA ESPERANZA DE CABALLO COCHA - SECTOR B ATAHUALPA TUNAS LA TUNA MASHUNTA SAN FRANCISCO DE CHOROYACU SHIRARINE DIVISORIA RUBINA TSEKUNTSA ESPERANZA SANTA ROSA DE UBIRIKE BAJO QUIMIRIKI NUEVO CUNSHAMAY SAN JERONIMO NUEVA ALIANZA DE CAPAHUARI SAWIENTSA BICHANAK VILLA MONTE ALEGRE AOTI BOCA ISIRIWE NAZARETH SAN JACINTO DE SHAURIATO SUHAYA ALVA CASTRO SETENTA SECTOR "B" UMANAVANTI

5.91 5.87 5.84 5.84 5.83 5.78 5.77 5.74 5.74 5.69 5.68 5.68 5.67 5.67 5.67 5.67 5.65 5.65 5.64 5.62 5.61 5.60 5.58 5.58 5.57 5.52 5.50 5.49 5.49 5.48 5.47 5.47 5.42 5.39 5.36 5.31 5.30 5.28 5.25 5.25 5.21 5.21 5.18 pág. 97

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PUERTO ISANGO CAMANTARO KUSU-NUMPATKEIM Numpatkaim Parceleros Nevati BOLA DE ORO YARINA LLACTA BOCA COCANI NUEVO MAYORUNA SHIMOYANI-KOKARI AUTUKAI MATZURINIARI CORIMANI SAN FAUSTO ANTIGUO KANAM PUERTO ELVIRA SAN RAMËN DE PANGOA SANTA TERESITA COCANI SARGENTO LORES YAMAKENTZA SAN JUAN DE SANGARENI SUWANTS IMPITATO CASCADA TSUNTSUNTSA TUTUMBEROS CAMAJINI NUEVA BELLA SANTAVANCORI (1) ALTO KIATARI ALTO SHIMUTAS CARAPAIRO F┴TIMA BichatÝn Entsa ESTRELLA DE ALTO SANGOBATEA NUEVA VALENCIA UNION CENTRO FUERTE PUERTO GEN GEN CHECHERTA BUCHIGKIM PUERTO PRADO PANGA INCHATINGARI HUITOTOS DE PUCAURQUILLO

5.11 5.10 5.04 4.98 4.96 4.95 4.95 4.91 4.89 4.88 4.87 4.83 4.82 4.79 4.75 4.75 4.69 4.64 4.50 4.50 4.50 4.47 4.44 4.41 4.41 4.41 4.39 4.36 4.35 4.33 4.33 4.22 4.17 4.10 4.04 4.03 4.00 3.99 3.96 3.96 3.94 3.91 3.85 pág. 98

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SAN JOS╔ DE TOPAL DEQUENTEI PUERTO AURORA Y ANEXO COSTA AZUL HUACAMAYO DE NEGUACHE NUEVO ANTIOQU═A SHIJAP CAPAHUARI DEL HUASAGA SAN BERNARDO SAN LORENZO Nuevo Sabaloyacu 28 DE JULIO BASHUIN GASTA BALA CATAY Compiroshiato SAWIENTSA ACHUAR ANATICO LA PERLA DE ANANGARI Mapitziviaari MARONTOARI PLATANILLO DE GETARINE YAHUAR HUACA NUEVO SAN JOSE NUEVO SARAMIRIZA SANCHEZ CERRO BALTA SHIMPU LOS SIETE HERMANOS PAUJIL ALTO CHENCORENI BUEN JARD═N DEL CALLARU PAICHE PLAYA SAN PEDRO DEL ESTRENO SAN JOS╔ DE ANAPIARI KATIRA LOS OCHO YERNOS DE OPOQUIARI NUEVO SAPOSOA VISTA ALEGRE DE BOCA DEL PACHITEA

3.82 3.78 3.76 3.74 3.69 3.68 3.66 3.65 3.63 3.61 3.60 3.60 3.59 3.58 3.55 3.53 3.51 3.51 3.45 3.42 3.42 3.36 3.35 3.34 3.33 3.32 3.32 3.29 3.29 3.28 3.27 3.21 3.19 3.17 3.16 3.15 3.15 3.14

ALTO YURINAKI

3.13

7 DE MAYO Y ANEXO BAGAZ┴N TSAMAJA═N NUEVA LIBERTAD DE PAUCARILLO

3.12 3.12 3.08 pág. 99

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PUERTO AUXILIO TARISA CUCHARA SANTO DOMINGO DE ALTO AZUPIZU SHAPIJIM WASHIENTSA PUERTO FIRMEZA SUNULLACTA TIMPIÐARI POSHONARI-SHEJAROTENI SHAHUAYA UNIËN ALTO SANIVENI Andoas Viejo KACHI SAN MART═N POZO SAN MART═N NUEVO BELLAVISTA LAS GOLONDRINAS SAN JUAN DE INUYA CAÐETE PAMPA JULI┴N PUERTO GALILEO INDEPENDENCIA PER┌ BUENAVENTURA CENTRO SHEBOJA NUEVA BELLAVISTA PAÐAYACU TAYU FLOR NACIENTE FLORIDA UWINTSA Y ANEXO TSUVATENTSA ALTO NUMPATKAIM BORAS DE COLONIA NUEVO CANA┴N METENI L-A NUEVO NARANJAL IPOKIARI NUEVA BETANIA NUEVO AMANECER YANAYACU KUSUIM (AMPLIACION) SHAMATAK SHIPETIARI SANTA ROSA DEL CAÐO

3.08 3.07 3.06 3.06 3.05 3.04 2.97 2.97 2.97 2.94 2.94 2.94 2.93 2.93 2.88 2.87 2.86 2.80 2.79 2.78 2.78 2.76 2.66 2.66 2.64 2.63 2.61 2.57 2.56 2.55 2.54 2.54 2.53 2.52 2.52 2.48 2.48 2.48 2.47 2.46 2.43 2.41 2.35 pág. 100

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MAMUS FLOR DE AGOSTO SAMANIATO CAPAHUARIYACU COMITARINCANI SANTA RITA DE MOCHILA UNIËN DE LA SELVA CACAZU SABALILLO PAMPA-ENTSA CAPAJERIATO NUEVO MILAGRITOS TSAMASH SAN JOS╔ DE PARINARI OTARI SHIMPI Sabaloyacu WAMPINTSA PUERTO VICTORIA BAJO CHIRANI SANCHUM 02 DE MAYO PALOMETILLO YAMAKAI ALTO INCARIADO PANGUINTSA YARONI CENTRO KITERIARO NUEVO LIBERTAD NUEVO CEYLAN SOLTERITO PINTUYACU BOLOGNESI NUEVO SAN MART═N PITOCUNA SAN FRANCISCO PIKINIKI BUFEO METENI L-B MONTE SALVADO PAIK SHINTZIJAROQUI HUITOTOS DE NEGRO URCO SAN ANTONIO DE YANAYACU SELVA DE ORO COPALILLO

2.34 2.30 2.30 2.28 2.28 2.23 2.21 2.20 2.18 2.16 2.16 2.16 2.15 2.14 2.11 2.08 2.07 2.06 2.05 2.05 2.04 2.03 2.03 1.99 1.97 1.93 1.92 1.89 1.87 1.86 1.81 1.80 1.80 1.79 1.79 1.78 1.75 1.74 1.73 1.71 1.71 1.71 1.68 pág. 101

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ACHUIM MARANKIARI BAJO CAPIRUSHARI SAMAR╔N UMPUNCHIG UNIËN ALTO SANCACHARI SAN ALEJANDRO PINDUYACU NUEVA CONQUISTA SECTOR B SARGENTO LORES DE CAMOTE ISLA KAYAMAS CAJOCUMA Yanacita NUEVO SAN FRANCISCO FLOR DE ROSAS DE NAZARATEGUI NUEVO SAN ANTONIO DE LANCHA POZA UWINTSA IWANCH-UJUGMAMU LA FLORIDA MORËN ISLA SAN JUAN DE COTOYACU SANTA CECILIA YAHUMA I ZONA NUEVO MAMAYAQUE TAHUANTINSUYO SANTA BEATRIZ KUNT ENTSA LOROYACU NUEVA YARINA SANTA ANA ALTO PAKICHARI PAGKI MIGUEL GRAU SHAPAJILLA PUNCHANA ANEXO SANTA ROSA ARIZONA PORTILLO SAN FRANCISCO DE YAHUMA BUENA VISTA ANEXO COPAL CANTAGALLO NUEVA UNIËN PIEROLA CHINGANA PUCHARINI PUERTO SINAI SANTA ISABEL DE BAHUANISHO

1.67 1.67 1.62 1.62 1.62 1.62 1.55 1.54 1.53 1.53 1.52 1.50 1.49 1.45 1.44 1.44 1.44 1.35 1.35 1.35 1.35 1.35 1.35 1.32 1.30 1.29 1.26 1.26 1.26 1.26 1.22 1.19 1.18 1.17 1.16 1.14 1.13 1.11 1.10 1.08 1.08 1.08 1.08 pág. 102

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SHACHAM ENTSA UCHI SHAMATAK PUERTO PUR═N PONCHONI JAIRIQUISHI SANTA LUCIA TATANKUS ORO BLANCO PUERTO PASCUALA PAMPA MICHI PUMPURIANI INAYUAM MAPITAMANI SAN ANDR╔S SAN FERNANDO DE MACHURIANI SEGUNDO SAN JUAN NUEVO SOPL═N YAGUAS DE TIPISHCA BAJO CHENCORENI BAJO ESPERANZA PUERTO HUAM┴N TAGKEGIP PACUY CHINARI ALTO SAURENI ALVARENGA - SECTOR A BOLIVAR SAN MIGUEL SAN MIGUEL CENTRO MARANKIARI SAN PEDRO DE PICHANAZ YARINA FRONTERA TOPAL CUZU CHICO CHUINTAR EL TRIUNFO SONENE TRES ESQUINAS CAPACHARI SHABASHIPANGO SAN JUAN DE CHIVIS SAN PEDRO SOTANI TRIUNFO TUNIM UYU ENTSA

1.08 1.08 1.03 1.02 1.00 0.99 0.99 0.98 0.94 0.93 0.93 0.90 0.90 0.90 0.90 0.90 0.88 0.84 0.83 0.81 0.81 0.81 0.80 0.78 0.74 0.73 0.72 0.72 0.72 0.72 0.71 0.69 0.63 0.63 0.63 0.63 0.59 0.55 0.54 0.54 0.54 0.54 0.54 pág. 103

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QUITERIAVO ALTO SONDOVENI CAMISEA CUSHIVIANI PATRIA NUEVA SAN PASCUAL CHINIM CURANJILLO DIAMANTE LA PAZ DE GETARINE PAURELI PAURIALI PUEBLO NUEVO PUELLAS YUNCULLMAS RUNUYA SAN LORENZO DE AUTIKI UCHI NUMPATKAIM UGKUM JUAN SANTOS ATAHUALPA WAWAS AJUNTAI ENTSA LA CURVA NUEVO ORIENTE DE CHANAJAO QUIMPICHARI YORINI NUEVA SANTA ROSA MANGUAL SAN JUAN ANEXOS SANTA CRUZ, SHAPAJA Y SHINKATAN GAMBOA COLOMBIANA JOS╔ G┴LVEZ NAYUMP═N PATRIA NUEVA DE MEDIACIËN CALLER═A SAN JOS╔ DE PANAMA SAN NICOLAS DE PALMA PAMPA ALTO PICHANAKI VALLE CARHUAZ LA ESPERANZA SAN MART═N DE ARAHUANA TOTAL

0.48 0.45 0.45 0.45 0.45 0.45 0.39 0.36 0.36 0.36 0.36 0.36 0.36 0.36 0.36 0.36 0.36 0.36 0.32 0.30 0.27 0.27 0.27 0.27 0.25 0.22 0.21 0.18 0.16 0.10 0.09 0.09 0.09 0.09 0.09 0.07 0.04 0.01 52791.73

pág. 104

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Anexo 6: DEFORESTACION PERMANENTE

BOSQUES

PRODUCCION

Deforestación Periodos 2010-2011

2011-2013

2013-2014

0.00

0.72

0.00

50.96

163.15

95.48

52.07

102.20

356.08

1,834.80

6,965.98

6,922.66

0.00

3.62

0.00

3,865.42

9,084.17

5,677.37

671.58

1,158.53

2,112.42

2.00

10.95

7.94

0.00

4.86

21.26

5,218.19

4,176.92

15,077.98

2,777.83

15,172.02

6,577.86

14,472.85

36,843.12

36,849.05

pág. 105

Memoria Descriptiva de los Cambios de la Cobertura de Bosques en la Amazonía Peruana, 2011-2014

Anexo 5: MRCO LEGAL VINCULADO A LA PROMOCION DE CULTIVO DE PALMA En el Perú existe un marco legal por la cual se da promoción al cultivo de Palma Aceitera. 1. Ley Nº 27037, "Ley de Promoción de la Inversión en la Amazonía" Promueve el desarrollo sostenible e integral de la Amazonía, exonera, de impuestos por 50 años, a las inversiones privadas y públicas: Impuesto General a la Ventas-IGV, Impuesto Selectivo al Consumo-ISC, Impuesto a la Renta-IR, Crédito Fiscal y Reintegro Tributario, vence el año 2048. 2. Decreto Supremo 015-2000 – AG, "Declara de Interés Nacional la Instalación de plantaciones de Palma aceitera", afín de promover el desarrollo socioeconómico de la región amazónica y contribuir a la recuperación de suelos deforestados por la agricultura migratoria y los cultivos ilícitos de hoja de coca. 3. RM Nº 0155-2001-AG, Aprueba el "Plan Nacional de Promoción de la Palma Aceitera", con la finalidad de incentivar las plantaciones de palma aceitera afín de incrementar las fuentes internas de aceite vegetal y contribuir a la sustitución competitiva de las importaciones y ahorro de divisas. 4. RM Nº 0488-2005-AG Constituyen Comité Técnico de Coordinación para la Promoción de la Cadena Productiva Palma Aceitera, con la finalidad de implementar los lineamientos de política y alcanzar los objetivos del Plan Nacional de Palma Aceitera. 5. Ley Nº 27308, "Ley de Forestal y Fauna Silvestre", en el artículo 29°, reconoce a la palma aceitera, como especie de reforestación, al igual que a otras especies como el palmito, la castaña, el caucho, los árboles y arbustos medicinales y el camu camu, promoviendo su producción, con el fin de estimular su futuro aprovechamiento industrial. 6. DL Nº 653, "Ley de Promoción de las Inversiones en el Sector Agrario", otorga garantías para el libre desarrollo de actividades agrarias, realizadas por personas naturales o jurídicas, nacionales o extranjeras, regula las adjudicaciones de tierras en la selva y ceja de selva. Cuando se trate de proyectos de interés nacional o regional, podrán adjudicarse superficies que no excedan los limites siguientes: Proyectos agrícolas hasta 3,000 ha; Proyectos pecuarios hasta 6,000 ha; Proyectos agroindustriales hasta 10,000 ha, los trámites para la solicitud de adjudicación, se inician en la Región Agraria, donde se ubique el predio solicitado, para la adjudicación a titulo oneroso. 7. Ley Nº Ley Nº 28575, "Ley de eliminación de las exoneraciones e incentivos tributarios", exonera del Impuesto General a las Ventas-IGV y el Impuesto a la Renta, a las empresas instaladas en la Amazonía" pág. 106

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8. Decreto Legislativo Nº 1020 Promoción de la Organización de los Productores Agrarios y la Consolidación de la Propiedad Rural para el Crédito Agrario – Autoriza la Constitución de Fondos Fideicomisos Regionales como garantías para préstamos agrarios. 9. Decreto de Urgencia Nº 027-2009, Crea el Fondo AGROPERU, modifica los Fondos Fideicomisos Regionales, destinado para garantizar prestamos agrarios. 10. Decreto Legislativo Nº 1077, crea el Programa de Compensación para la Competitividad – PCC, con el objeto de elevar la competitividad de la producción agraria, mediante el fomento de la asociatividad y la adopción de tecnologías agropecuarias, ambientalmente adecuadas. 11. Decreto Legislativo Nº 1077, crea el Programa de Compensación para la Competitividad – PCC. 12. Ley Nº 29337, "Ley que establece disposiciones para apoyar la competitividad productiva" –PROCOMPITE, autoriza a los gobiernos regionales a destinar hasta el 10 % de su presupuesto de inversiones para el desarrollo, adaptación, mejora, transferencia de tecnología, mediante fondos concursables. 13. Ley Nº 28054 "Ley de Promoción del mercado de Biocombustibles", dispuso el año 2010 el uso de Biodiesel DB 2% (2% biocombustibles y 98% petróleo), pero a partir del 2011 es obligatorio usar 5% la mezcla B5, para cumplir con la ley se está importando 180,000 TM de biodiesel /año.( Cita original del Ing. Roberto Del Aguila Lomas / Promotor Cadenas Productivas – DPCA)

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