La Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO) de las Naciones Unidas, en su última “Situación de los Bosques en el mundo” estima que la tasa de deforestación es aún “alarmantemente alta”. En algunas regiones, como América Latina y África ha promediado 0.5% anual en la última década. América Latina abriga más de la mitad (57%) de los bosques primarios en el mundo. En los últimos 20 años, África ha perdido cerca de 75 millones de hectáreas de área forestal que casi equivale al área de Texas – el segundo estado más grande de los Estados Unidos – o a España e Italia juntas.
La deforestación y degradación en los países en desarrollo es una de las causas principales de cambio climático. La deforestación tropical representa entre una cuarta y una quinta parte del total de emisión de gases de invernadero. Es claro que dado los limitados recursos para enfrentar la deforestación, las intervenciones tienen que ser efectivas y eficientes y su evaluación rigurosa. Hasta hace un par de años, casi no existían evaluaciones rigurosas principalmente porque dependían de recolección de información y mediciones de campo muy costosas. El advenimiento de imágenes y datos generados con sensores remotos – y basados en sistemas satelitales – aunado al crecimiento de sistemas GPS con su capacidad de almacenar y analizar esta información, ha reducido dramáticamente estos costos.
Así con costes más bajos, es muy útil contar con una guía práctica que aproveche estos datos para evaluaciones rigurosas que mejoren la formulación y la calidad de políticas en esta área crítica. Este paper, que hace parte de nuestra serie de Guías de evaluación de impacto, escrito por Allen Blackman Resources from the Future, provee una introducción no técnica y una guía práctica para realizar evaluaciones ex post rigurosas de programas de conservación de bosques usando información y data generada remotamente
Es informativa, práctica y rigurosa ….
El documento ofrece una revisión completa de:
(i) El acercamiento empírico al uso de datos de sensores remotos para la evaluación de esfuerzos de conservación, incluyendo sus características y la terminología correspondiente
(ii) La literatura técnica relevante
(iii) Los datos que típicamente se usan para analizar conservación de bosques, incluyendo variables de resultado, tratamiento y control, y un conjunto completo de fuentes de información
(iv) Los principales desafíos metodológicos para la evaluación de esfuerzos de conservación de bosques, incluyendo la estimación creíble, de contra-fácticos
(v) Las estrategias empíricas cuasi experimentales (regresión y pareo) que se pueden usar en este tipo de evaluaciones, prestando atención a aquellos aspectos que son particularmente relevantes en la evaluación de la conservación de bosques
(vi) La selección de criterios de modelaje incluyendo la construcción de los datos, la unidad de análisis, muestreo, las definiciones del área a estudiar, la medición y corrección de “spillovers”, y las estrategias empíricas que pueden ser más apropiadas
El documento también provee dos ejemplos de análisis ex post de conservación de bisques en áreas protegidas en Costa Rica y Tailandia. El ejemplo de Costa Rica usa técnicas de pareo para concluir que la protección reduce la deforestación. Aproximadamente el 10% de las áreas protegidas habrían sido deforestadas, de no haber sido protegidas. Sin embargo, la medición rigurosa muestra como los métodos más convencionales sobreestiman significativamente el impacto de las medidas de conservación y protección de áreas forestales en casi un 65%. Igualmente, se encontró que prácticamente no hay “spillovers” de áreas protegidas hacia áreas que no lo están. El ejemplo de Tailandia usa el método de regresiones y concluye que la protección tiene un impacto significativo sobre la deforestación en el norte del país, con efectos que varían entre un 7% y 19%.
Claramente hay un campo fértil para que este tipo de análisis se utilice más intensivamente en la evaluación de las políticas de conservación y protección de bosques.
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