La publicación de un nuevo mapa que muestra toda la biomasa aérea de la Amazonía brasileña es una buena noticia en el contexto de la grave crisis que afecta a la selva tropical contigua más grande del mundo.
por José Tadeu Arantes, FAPESP
Utilizando escaneo láser aéreo e imágenes satelitales calibradas mediante inventarios forestales de campo e integradas por procesamiento informático de alta potencia y aprendizaje automático, el mapa refleja el estudio más grande del mundo sobre la biomasa de los bosques tropicales jamás realizado.
Los resultados del estudio se presentan en un artículo publicado en Scientific Data .
«Estimamos la biomasa total de la selva amazónica sobre la base de estudios que mapearon 3.600 kilómetros cuadrados en transectos [secciones transversales que atraviesan el área, a lo largo de las cuales se realizaron mediciones estandarizadas] distribuidos en todas las categorías de vegetación de la región. Los resultados mostraron un promedio de 174 toneladas métricas de biomasa por hectárea y un máximo de 518 toneladas por hectárea», afirmó Jean Ometto, primer autor del artículo. Ometto es investigador principal del Instituto Nacional de Investigaciones Espaciales (INPE) de Brasil y miembro del comité directivo del Programa de Investigación sobre Cambios Climáticos Globales ( RPGCC ) de la FAPESP.
El estudio principal utilizó escaneo láser aéreo en dos campañas consecutivas (2016-17 y 2017-18), recopilando datos de 901 transectos en todas las partes del bosque. Cada transecto correspondió a al menos 375 hectáreas y tenía 12,5 km de largo por 300 m de ancho.
El principal instrumento de reconocimiento fue un sensor LIDAR (detección y alcance de luz) a bordo de un avión Cessna que volaba a baja altura, que emitía un promedio de ocho pulsos láser por metro cuadrado. La biomasa aérea se estimó en kg, con base en el diámetro del árbol a la altura del pecho, la altura total y la densidad de la madera.
«Los números obtenidos en estos 901 transectos se integraron con datos de un instrumento llamado PALSAR [Phased Array L-band Synthetic Aperture Radar] en el ALOS [Advanced Land Observing Satellite]; índices de vegetación obtenidos del sensor satelital MODIS [Moderate- Espectrorradiómetro de imágenes de resolución] y datos de precipitación de TRMM [Misión de medición de lluvia tropical]».
«Los resultados se extrapolaron a toda la región. El tratamiento matemático nos permitió estimar con precisión satisfactoria el contenido de biomasa del bosque en pie en aproximadamente 75 mil millones de toneladas», afirmó Ometto, señalando que se trata de biomasa aérea y no Incluye raíces de árboles.
La cantidad total de biomasa en la Amazonía debe ser menor ahora, dada la importante deforestación que se produjo en el período 2019-22. Las pérdidas de biomasa y las correspondientes emisiones de dióxido de carbono en áreas deforestadas se pueden calcular cruzando el mapa con datos del Servicio de Monitoreo Satélite de Deforestación ( PRODES ) del INPE.
«No nos propusimos crear un mapa estático, sino producir una serie temporal. Si repetimos el estudio dentro de uno o dos años, descubriremos si se está ganando o perdiendo biomasa», afirmó Ometto.
En un momento de fuertes advertencias de que la Amazonia podría estar cerca de un punto de inflexión en el que dejará de ser un sumidero de carbono y se convertirá en un emisor neto de carbono, y cuando su biomasa corre el riesgo de degradarse en un tipo diferente de estructura forestal, el mapa Proporciona información clave para apoyar decisiones sobre planificación, conservación y gestión sostenible.
Además, los estudios produjeron varios descubrimientos muy interesantes, incluidos geoglifos precolombinos que muestran que el Amazonas estuvo relativamente densamente poblado en el pasado. También confirmaron que el árbol más alto del bosque es una majestuosa Dinizia excelsa (Angelim vermelho en portugués), cuyo dosel se eleva 88,5 m sobre el suelo del bosque .
Más información: Ometto, JP et al, Un mapa de biomasa de la Amazonia brasileña a partir de sensores remotos de múltiples fuentes, Scientific Data (2023). DOI: 10.1038/s41597-023-02575-4
