biodiversidad y actividad humana: relaciones en...

BIODIVERSIDAD Y ACTIVIDAD HUMANA: RELACIONES EN ECOSISTEMAS DE BOSQUE SUBANDINO EN COLOMBIA

Guillermo Rudas Darwin Marcelo

Dolors Armenteras Nelly Rodríguez

Mónica MoralesLiliana Claudia Delgado

Alfredo Sarmiento

Colombia, diversa por naturaleza

InstItuto de InvestIgacIón de RecuRsos BIológIcos alexandeR von HumBoldtUnidad de Sistemas de Información Geográfica

Sistema de Indicadores de Seguimiento de la Política de Biodiversidad

PRogRama nacIonal de desaRRollo Humano

Departamento Nacional de Planeación

PontIfIcIa unIveRsIdad JaveRIana Departamento de Economía

BIoDIvErSIDaD y actIvIDaD hUmaNa: rElacIoNES EN EcoSIStEmaS DE BoSqUE SUBaNDINo EN colomBIa(*)

Guillermo rudas Darwin marcelo

Dolors armenteras Nelly rodríguez

mónica moralesliliana claudia Delgado

alfredo Sarmiento

colombia, diversa por naturaleza

Fernado Gast HardersDirector General

Instituto Humboldt

Se permite copiar, reproducir y utilizar esta obra, siempre y cuando se cite la fuente de manera correcta y no se utilice

para fines comerciales sin la previa autorización del titular.

Contribución IAvH # 392

Coordinación editorialClaudia María Villa G.

María Margarita Gaitán U.

Revisión de estilo Andrea Torres P.

Claudia María Villa G.

CartografíaMónica Morales RivasUnidad de SIG - IAvH

Diseño y diagramaciónLiliana P. Aguilar Gallego

ImpresiónEdiprint E.U.

Impreso en Bogotá - ColombiaJulio de 2007

1.000 ejemplares

Cítación sugerida para toda la obraRudas G., Marcelo D., Armenteras D., Rodríguez N., Morales M., Delgado L.C. y Sarmiento A. 2007. Biodiversidad y actividad humana: relaciones en ecosistemas de bosque subandino en Colombia. Instituto de Investigación de Recursos Biológicos Alexander von Humboldt. Bogotá D. C., Colombia. 128 p.

ISBN: 978-958-8151-98-4

Palabras clave1. Ecosistemas2. Indicadores3. Estado4. Bosque subandino

©Instituto de Investigación de Recursos Biológicos Alexander von Humboldt - 2007

Consejo Editorial

Javier Alejandro Maldonado O.Dolors Armenteras P.Guillermo Rudas Ll.

José Antonio Gómez D.Rocío Polanco O.

Este trabajo es resultado del “Estudio sobre indicadores sintéticos de la biodiversidad” adelantado por el Instituto de Investigación de Recursos Biológicos Alexander von Humboldt y el Programa Nacional de Desarrollo Humano (Convenio de Cooperación Técnica IAvH 05-008CE - PNUD SUBCO101350001), con el apoyo técnico del Departamento de Economía de la Universidad Javeriana, en el marco del proyecto “Conservación y uso sostenible de la biodiversidad de los Andes colombianos” (Instituto Humboldt - Banco Mundial – Embajada del Reino de los Países Bajos - Global Environmental Facility, GEF).

ÍNDIcE DE aUtorES

Guillermo rudas llerasEconomista, Universidad Externado de ColombiaMagister en Environmental and Natural Resource EconomicsUniversity College LondonSubdirector TécnicoPatrimonio Natural [email protected]

Darwin marcelo GordilloEconomista, Universidad Nacional de Colombia Magíster en Economía, Universidad Nacional de ColombiaConsultorPrograma Nacional de Desarrollo HumanoDepartamento Nacional de Planeació[email protected]

Dolors armenteras PascualBióloga, Universitat de BarcelonaMaestría en Environmental Tropical Forestry, University of WalesDoctorado, King´s College London, University of London

Información actualInvestigadora asociada Instituto [email protected]

Nelly rodríguez ErasoIngeniera forestal, Universidad Distrital Francisco José de CaldasEspecialista en Estadística, Universidad Nacional de ColombiaEspecialista en Sistemas de Información Geográfica, Universidad DistritalFrancisco José de CaldasCoordinadora Unidad SIG, Instituto [email protected]

mónica morales rivasIngeniera forestal, Universidad Nacional de Colombia.Sede MedellínInvestigadora senior, Unidad SIG, Instituto [email protected]

liliana claudia Delgado Economista, Universidad Javeriana Maestría en Geografía (c), Instituto Agustín Codazzi - UPTCConsultoraPrograma Nacional de Desarrollo HumanoDepartamento Nacional de Planeació[email protected]

alfredo Sarmiento GómezFilósofo, Seminario Mayor de BogotáMaestría en Economía, Universidad de los AndesDoctorado en Economía, Universidad Erasmo de RotterdamDirectorPrograma Nacional de Desarrollo HumanoDepartamento Nacional de Planeació[email protected]

taBla DE coNtENIDo

PrESENtacIóN .............................................................................................................................................. 7

aGraDEcImIENtoS ....................................................................................................................................... 9

INtroDUccIóN ......................................................................................................................................... 11

1. EcoSIStEmaS y actIvIDaD hUmaNa: aNtEcEDENtES aNalÍtIcoS .................................................... 15

1.1. La alteración de la biodiversidad y el bienestar humano ................................................................ 17

1.2. El paisaje, la fragmentación de los ecosistemas y la resiliencia ..................................................... 19

1.3. Crecimiento económico, instituciones y medio ambiente .............................................................. 21

2. loS EcoSIStEmaS y la BIoDIvErSIDaD EN colomBIa....................................................................... 25

2.1. La biodiversidad y la degradación de los ecosistemas ................................................................... 27

2.2. La política de conservación y uso sostenible de la biodiversidad .................................................. 31

2.3. La política de conservación de la biodiversidad y las áreas protegidas ......................................... 33

3. rElacIóN ENtrE EcoSIStEmaS NatUralES y actIvIDaDES hUmaNaS: árEa DE EStUDIo y marco mEtoDolóGIco .................................................................................. 35

3.1. Área de estudio: los ecosistemas boscosos subandinos .................................................................. 37

3.2. Medición y análisis de ecosistemas ................................................................................................ 41

3.3. Indicadores sintéticos de estado de los fragmentos ....................................................................... 42

5.3.1. Indicadores sintéticos y análisis de componentes principales ...............................................................42 5.3.2. Indicador de estado e indicador de cambio de estado del fragmento .....................................................45

3.4. Modelos de impacto de actividades antrópicas .............................................................................. 47

4.4.1. Modelos de análisis previos ...................................................................................................................47 4.4.2. Modelos seleccionados para el análisis ................................................................................................52

4. INDIcaDorES SINtétIcoS DEl BoSqUE NatUral SUBaNDINo EN colomBIa ................................ 57

4.1. Variables constitutivas (componentes) de los índices sintéticos del bosque subandino................. 59

4.2. Índice de estado de los fragmentos (1985 y 2000) ........................................................................ 59

4.3. Índice de cambio de estado de los fragmentos entre 1985 y 2000 ................................................ 63

4.4. Comportamiento del índice de estado del ecosistema (1985-2000) .............................................. 64

5. aNálISIS DE rElacIoNES FUNcIoNalES: aPlIcacIóN DE moDEloS y rESUltaDoS ........................ 73

5.1. Variables explicativas de los modelos analíticos ........................................................................... 75

6.1.1. Indicadores de presión antrópica .........................................................................................................77 6.1.2. Indicadores de respuesta de política ....................................................................................................79 6.1.3. Indicadores de contexto geográfico y socioeconómico ........................................................................81

5.2. Modelos de corte transversal: índice de cambio de estado vs. presiones, respuestas y contexto ..................................................................................................................... 83

6.2.1. Variables asociadas al índice de cambio en el estado de los fragmentos (ICEF) ...................................83 6.2.2. Resultados econométricos de los modelos de corte transversal ..........................................................83

5.3. Modelos en primeras diferencias: índice de estado vs. presiones, respuestas y contexto ............. 91 6.3.1. Variables de los modelos en primeras diferencias ...............................................................................91 6.3.2. Resultados econométricos de los modelos en primeras diferencias ....................................................91

6. SÍNtESIS DE rESUltaDoS, coNclUSIoNES y rEcomENDacIoNES ................................................... 97

6.1. Síntesis metodológica .................................................................................................................... 99

6.2. Conclusiones sobre conservación y degradación del bosque natural .......................................... 102

6.3. Conclusiones y recomendaciones metodológicas ........................................................................ 106

6.4. Comentarios y recomendaciones finales ...................................................................................... 107

rEFErENcIaS BIBlIoGráFIcaS .................................................................................................................. 109

aNExoS ..................................................................................................................................................... 117

I. Síntesis de las variables empleadas en los modelos de análisis .................................................. 119 II. Pruebas de linealidad de las variables explicativas de los modelos de análisis ........................... 122

III. Pruebas de normalidad de los residuos ........................................................................................ 127

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BIoDIvErSIDaD y actIvIDaD hUmaNa: rElacIoNES EN EcoSIStEmaS DE BoSqUE SUBaNDINo EN colomBIa

PrESENtacIóN

E l Convenio sobre la Diversidad Biológica, ratificado por Colombia en 1994, establece dentro de sus mandatos la necesidad de identificar y hacer seguimiento a los procesos y actividades que puedan tener

efectos perjudiciales importantes sobre la conservación y utilización sostenible de la diversidad biológica.

En consistencia con este mandato universal, el Instituto de Investigación de Recursos Biológicos Alexander von Humboldt se ha comprometido con la estructuración de un Sistema de Indicadores de Seguimiento de la Política de Biodiversidad en Colombia y con la consolidación del Sistema de Información Geográfica con su línea de investigación en Biogeografía y Análisis Espacial. Estas iniciativas están orientadas a asumir, entre otros, aquellos retos relacionados con la evaluación de los factores antrópicos que afectan las condiciones de existencia de los ecosistemas naturales y de la biodiversidad contenida en ellos, y a aportar elementos de juicio soportados en el conocimiento científico que propendan por la consolidación en el país de los distintos componentes de la Política Nacional de Biodiversidad.

Por su parte, el Programa Nacional de Desarrollo Humano ha concentrado sus esfuerzos en consolidar la capacidad nacional y regional de diseñar y evaluar los programas sociales dentro de la óptica del desarrollo humano. En particular ha dedicado especial atención a la evaluación de los logros y resultados de las políticas públicas mediante la medición científica y la valoración política.

Aunando esfuerzos alrededor de su mutuo interés por avanzar en el desarrollo del conocimiento sobre temas ambientales y sociales, el Instituto Humboldt y el Programa Nacional de Desarrollo Humano, con el apoyo técnico del Departamento de Economía de la Universidad Javeriana, han venido trabajando conjuntamente en la estructuración de sistemas de indicadores y métodos analíticos que aporten al seguimiento y la evaluación de la Política Nacional de Biodiversidad en el país. En esta oportunidad, en el marco del ProyectoConservaciónyUsoSostenibledelaBiodiversidaddelosAndesColombianosauspiciado por el Global Environmental Facility (GEF), la Embajada del Reino de los Países Bajosy el Banco Mundial,se comprometieron a trabajar en función de un objetivo básico: avanzarenlaconstrucciónmetodológicadeunsistemadeindicadoressintéticosquereflejen el estado y los cambios de los ecosistemas naturales; y probar la capacidad de estos indicadores para serincorporadosdentrodeprocesosdemodelaciónanalíticaderelacionesfuncionalesentrelasactividadesantrópicasyelcomportamientodelosecosistemascomosoportesdelabiodiversidad.

Ponemos hoy a consideración de la comunidad técnica y académica, y de los encargados del diseño e implementación de la Política Nacional de Biodiversidad en el país, los resultados de este esfuerzo conjunto. Confiamos en que estos resultados estimulen debate y fortalezcan el compromiso de propender por una adecuada conservación de la biodiversidad y de su uso adecuado en el marco de una política de desarrollo humano

sostenible.

Fernando Gast HardersInstituto de Investigación de recursos Biológicos alexander von humboldtDirector General

Alfredo Sarmiento GómezDirector

Programa Nacional de Desarrollo humanoDepartamento Nacional de Planeación

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aGraDEcImIENtoS

a Néstor Ortiz, Alexander Rincón, Néstor Ricardo Bernal y Juan Carlos Betancourth, del Sistema de Indicadores de Seguimiento de la Política de Biodiversidad del Instituto Humboldt, por su permanente

apoyo y seguimiento al estudio. A Francisco Alberto Galán, por sus oportunas sugerencias y en especial por su asesoría en aspectos relativos a la Política Nacional de Biodiversidad. A Sonia Sua, Milton Romero, Ederson Cabrera, Carol Franco y demás investigadores de la Unidad SIG del Instituto Humboldt, por su sistemática labor en la interpretación y procesamiento de imágenes remotas. A Claudia Chacón y Carlos Eduardo Alonso, del Programa Nacional de Desarrollo Humano, por su participación en la construcción del material estadístico. A Patricia Toro, por el apoyo administrativo. A todos quienes participaron en discusiones alrededor del estudio, por sus comentarios y sugerencias. Aunque las ideas aquí expresadas y las limitaciones del trabajo son de exclusiva responsabilidad de los autores, a todos ellos un especial agradecimiento por sus aportes.


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INtroDUccIóN

D entro de los objetivos fijados por el Convenio sobre la Diversidad Biológica se destaca la conservación insitu de la biodiversidad. En esta dirección, el Convenio propone combinar el

establecimiento de sistemas de áreas protegidas, la fijación de medidas especiales para conservar la diversidad biológica, la protección de ecosistemas y hábitats naturales, el mantenimiento de las especies en entornos naturales y la promoción de un desarrollo sostenible en zonas adyacentes a las áreas protegidas. El Convenio resalta también la necesidad de identificar y hacer seguimiento a los procesos y actividades que puedan tener efectos perjudiciales importantes sobre la conservación y utilización sostenible de la diversidad biológica (Naciones Unidas 1992).

A su turno, el Órgano Subsidiario de Asesoramiento Científico, Técnico y Tecnológico del mismo Convenio recomienda que se adelanten procesos de investigación científica sobre la biodiversidad, con base en modelos de análisis de los diferentes factores que la afectan, con miras a entender los acontecimientos y orientar las decisiones de política a partir de las predicciones que se puedan hacer en distintos escenarios futuros (CBD-SBSTTA 1997).

A partir de los resultados del análisis biogeográfico, originados a partir del Mapa de ecosistemas de los Andes colombianos 2000 (IAvH 2004, 2006) (IAvH 2006) elaborado por la Unidad de SIG del Instituto Humboldt en su línea de Biogeografía y Análisis, con los aportes del Sistema de Indicadores de Seguimiento de la Política Nacional de Biodiversidad del mismo Instituto, y con el apoyo técnico del Departamento de Economía de la Universidad Javeriana, el Programa Nacional de Desarrollo Humano abordó la presente investigación alrededor de los siguientes objetivos básico: avanzar en la construcción metodológica de un sistema de indicadores sintéticos que reflejen el estado y los cambios de los ecosistemas naturales y probar la capacidad de estos indicadores para ser incorporados dentro de procesos de modelación analítica de relaciones funcionales entre las actividades antrópicas y el comportamiento de los ecosistemas como soportes de la biodiversidad.

Para tal efecto se adelantaron los siguientes procesos analíticos:

• Revisión de antecedentes metodológicos centrados en el análisis del comportamiento de los ecosistemas y de las relaciones existentes entre la actividad humana y los procesos de conservación y degradación de la biodiversidad.

• Articulación y análisis de información geográfica del Mapa de ecosistemas de los Andes colombianos (1985-2000) disponible para medir el estado del bosque natural subandino, construyendo índices que sintetizan en una sola medida diversas características de tamaño, forma y calidad del ecosistema natural y de las intervenciones antrópicas que lo transforman.

• Identificación y medición de indicadores de presiones antrópicas que se ejercen sobre el ecosistema natural, tendiendo a generar procesos de degradación del bosque natural; e indicadores de respuestas de política orientados a atenuar las presiones negativas y propender por la protección y la conservación del ecosistema en su estado natural.

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• Construcción y aplicación de modelos analíticos susceptibles de ser empleados para medir y analizar las relaciones existentes entre las presiones antrópicas y las respuestas de política, y el comportamiento de los ecosistemas naturales y la evolución de su estado a lo largo del tiempo.

Aplicando métodos estadísticos de análisis de componentes principales, se procedió a la construcción de dos tipos de indicadores sintéticos asociados a los fragmentos de bosque subandino: indicadores que reflejan el estado de los distintos fragmentos de este ecosistema en cada uno de los momentos del período de análisis (años 1985 y 2000) e indicadores que reflejan los cambios en el estado de cada fragmento durante el mismo período.

Para la construcción de estos indicadores se partió de identificar como unidad básica de análisis cada uno de los fragmentos de ecosistema de bosque natural subandinos existentes en el momento inicial del período (año 1985). Se midió en primer lugar el tamaño de cada uno de estos fragmentos en este año base, para compararlo con su tamaño al final del período (año 2000) e identificar el área de bosque natural que había sido intervenida durante este período. Por otra parte, se analizaron los ecosistemas no naturales asociados a este cambio (pastos, cultivos, vegetación secundaria, bosque secundario o actividades orientadas a la revegetación), para construir un indicador de intensidad de la intervención. Finalmente se construyó un indicador de forma del fragmento de bosque natural, antes y después de la intervención, expresado como la relación entre el perímetro y el área del fragmento. Este indicador es recomendado por la literatura especializada porque puede evidenciar, junto con otras métricas del paisaje, un cambio en el estado de la biodiversidad a este nivel, ya que a medida que se incrementa la irregularidad del borde del fragmento de hábitat en donde se establecen las especies se presentaría un aumento en el efecto que las diferentes coberturas vecinas ejercen sobre el fragmento, especialmente en aspectos como el microclima y los ecotonos, fenómeno que en conjunto suele denominarse como “efecto de borde”.

De esta forma se establecieron indicadores de estado del fragmento para cada uno de los dos momentos del período de estudio (1985 y 2000), sintetizando en una sola medida el tamaño (área) del fragmento de ecosistema boscoso natural, el índice de forma y el índice de intensidad de la intervención. Por otra parte, se construyeron indicadores de cambio de estado del fragmento, sintetizando en una sola medida el cambio en el tamaño de bosque natural durante el período, el cambio en el índice de forma y el cambio en la intensidad de la intervención.

Los indicadores de estado y de cambio de estado de los fragmentos se modelaron para analizar su comportamiento, en relación con las variaciones en los índices de presión antrópica y de las medidas de respuesta de la política orientada a la conservación de los ecosistemas naturales. Igualmente se incluyeron dentro de estos modelos otros factores geográficos y socioeconómicos, los cuales pueden incidir para atenuar o acelerar las variaciones en el estado de los fragmentos. Finalmente, teniendo en cuenta los distintos niveles de agregación de la información disponible (a nivel de fragmento, a nivel municipal y a nivel departamental), se optó por aplicar modelos relacionales de tipo jerárquico.

Teniendo en cuenta estas consideraciones se procedió entonces a aplicar modelos jerárquicos de cortetransversal para analizar la relación entre los índices de cambio de estado de los fragmentos de bosque natural durante el período de estudio, por una parte, y los índices que reflejan las presiones antrópicas, las medidas de respuesta y otros factores de contexto en un momento determinado, por otra. Además se aplicaron modelos jerárquicos en primeras diferencias, los cuales relacionan el


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cambio en los indicadores de estado de los fragmentos al pasar del inicio al final del período de análisis, con las diferencias de cada uno de los indicadores de presión antrópica, de respuesta de política y de contexto entre estos dos mismos momentos.

Dentro de los principales resultados de esta modelación analítica se destaca un menor valor esperado de los índices de degradación de los ecosistemas boscosos naturales subandinos en aquellos fragmentos de bosque que se encuentran localizados en un área protegida dentro del Sistema de Parques Nacionales Naturales. Además, los resultados indican que el valor esperado de la degradación de este bosque natural es menor en aquellas regiones de mayor consolidación de las empresas de agua potable y saneamiento básico, encargadas de velar por la protección y conservación de las cuencas hidrográficas que las abastecen. Por otra parte se confirma el hecho de que existe mayor posibilidad de encontrar mayores niveles de degradación del bosque natural en aquellos municipios en donde se concentran las mayores áreas de cultivos ilícitos. Y por último, se detecta que la probabilidad de encontrar fragmentos de bosque degradado es menor en los municipios con mayor intensidad de los conflictos violentos; esto posiblemente se explica por la disminución de las presiones sobre los bosques naturales al presentarse problemas de desplazamiento de la población y recesión de la actividad productiva en las áreas rurales.

Los resultados de este ejercicio analítico se presentan en la siguiente secuencia: inicialmente, en las secciones primera y segunda, se reseñan algunos aspectos de contexto del objeto de estudio, en términos del análisis de las relaciones entre los ecosistemas naturales y la acción humana y la forma como se han abordado estas relaciones en el caso específico de Colombia; en la siguiente sección se introduce el modelo metodológico aplicado en este estudio, tanto para la construcción de los indicadores sintéticos del estado de la biodiversidad a nivel ecosistémico como para la estructuración de los modelos analíticos finalmente aplicados; a continuación, en la sección cuarta, se describen el ecosistema de estudio, los procesos metodológicos aplicados y los resultados obtenidos para la construcción tanto de los indicadores de estado de los ecosistemas boscosos naturales subandinos, como de las variables explicativas requeridas para la construcción de los modelos de análisis. La sección quinta presenta a su turno los resultados estadísticos de los distintos tipos de modelos de análisis aplicados, contrastando los alcances y limitaciones de cada una de las alternativas metodológicas seleccionadas. Finalmente en la última sección se muestra una síntesis del proceso metodológico aplicado para llevar a cabo el estudio, acompañada de una síntesis de resultados, conclusiones y recomendaciones derivadas del mismo.

1EcoSIStEmaS y actIvIDaD hUmaNa: aNtEcEDENtES aNalÍtIcoS

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IcoEcoSIStEmaS y actIvIDaD hUmaNa:

aNtEcEDENtES aNalÍtIcoS

E l estudio de las relaciones entre el estado de los ecosistemas y la actividad antrópica ha ocupado la atención de un gran número de analistas en el mundo durante los últimos años. Este creciente

interés ha gestado un proceso analítico en el que es de particular importancia identificar y construir indicadores que reflejen el estado y los cambios de los ecosistemas naturales, y que permitan, al mismo tiempo, medir indirectamente las condiciones de existencia de la biodiversidad.

Esta sección hace referencia a los esfuerzos realizados en esta dirección. En primer lugar se reseña brevemente cómo ha venido evolucionando la percepción sobre las relaciones entre la biodiversidad, los servicios que brindan los ecosistemas naturales y el bienestar humano. A continuación se identifican algunos aspectos de carácter técnico relacionados con las formas de medir y analizar el comportamiento de los ecosistemas. Finalmente se enmarca este trabajo de investigación en una discusión central: las relaciones existentes entre la calidad del medio ambiente, y de la biodiversidad en particular, y los procesos de desarrollo económico.

1.1. la alteración de la biodiversidad y el bienestar humano

La Comisión Mundial del Ambiente y el Desarrollo (WCED 1987) -también conocida como Comisión Brundtland- postuló la necesidad de propender por un desarrollo sostenible. Desde entonces se ha insistido en que el medio ambiente y el desarrollo no son desafíos independientes y que, por el contrario, estos dos conceptos están inexorablemente vinculados entre sí. De un lado, el desarrollo no puede mantenerse sin tener en cuenta el deterioro de su base natural; y de otro, el medio ambiente no puede ser protegido si el crecimiento económico no permite asumir los costos derivados de este deterioro (WCED 1987).

La biodiversidad1 puede considerarse como el fundamento de la vida humana en el sentido en que la supervivencia del ser humano y de todas las demás especies depende de ella. Actividades productivas como la agricultura, la ganadería, la pesca y la acuicultura, la producción marina, la madera, la producción de medicinas y el turismo son algunos ejemplos de la importancia de la biodiversidad en la vida del ser humano. Sumado a los incontables beneficios directos que de ella emanan, la biodiversidad genera una gran cantidad de beneficios indirectos al manifestarse, por ejemplo, en la actividad biológica de hongos y microorganismos del suelo, procesos esenciales para el desarrollo de plantas y los ciclos de vida que sustentan (Ferreira y Fandiño 1998).

1 DefinidaporelConveniosobrelaDiversidadBiológicacomo“lavariabilidaddeorganismosvivosdecualquierfuente,incluidosentreotrascosas,losecosistemasterrestresymarinosyotrosecosistemasacuáticosyloscomplejosecológicosdelosqueformanparte;comprendeladiversidaddentrodecadaespecie,entrelasespeciesydelosecosistemas”(NacionesUnidas1992).

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El ecosistema se describe como una unidad relativamente homogénea (distinguible a la escala de funcionamiento) de organismos que obran recíprocamente, de procesos ecológicos, y de elementos geofísicos tales como suelo, clima, y régimen del agua, y está definido principalmente por el aspecto físico (geoforma) y la estructura (fisionomía) del estrato dominante, donde operan procesos ecológicos particulares (Vreugdenhil etal. 2002).

Millennium Ecosystem Assessment2 resalta que los ecosistemas suministran múltiples servicios a la población: provisión de alimentos, fibras, recursos genéticos, productos bioquímicos y agua; regulación de la calidad del aire, el clima, el agua, las enfermedades, la polinización y los riesgos naturales; culturales tales como los valores espirituales y religiosos, estéticos y recreativos. Insiste en que el bienestar humano se relaciona con la biodiversidad en la medida en que los cambios en la biodiversidad afectan la capacidad de los ecosistemas para suministrar estos servicios y para recuperarse de las perturbaciones generadas por la actividad humana (MA 2005).

Tomando como punto de partida el reconocimiento de que todas las personas del mundo dependen por completo de los ecosistemas del planeta y de los servicios que estos proporcionan, Millennium Ecosystem Assessment formula las siguientes conclusiones básicas (MA 2005):

• En los últimos 50 años los seres humanos han transformado los ecosistemas más rápida y extensamente que en ningún otro período de tiempo comparable de la historia humana, en gran parte para resolver rápidamente las demandas crecientes de alimento, agua dulce, madera, fibra y combustible (...) generando una pérdida considerable y en gran medida irreversible de la diversidad de la vida sobre la Tierra.

• Los cambios realizados en los ecosistemas han contribuido a obtener considerables beneficios netos en el bienestar humano y el desarrollo económico, pero estos beneficios se han obtenido con crecientes costos consistentes en la degradación de muchos servicios de los ecosistemas, un mayor riesgo de cambios no lineales, y la acentuación de la pobreza de algunos grupos de personas (...)

• La degradación de los servicios de los ecosistemas podría empeorar considerablemente durante la primera mitad del presente siglo y ser un obstáculo para la consecución de los Objetivos de Desarrollo del Milenio3

• El desafío de revertir la degradación de los ecosistemas y al mismo tiempo satisfacer las mayores demandas de sus servicios puede ser parcialmente resuelto (...) pero ello requiere que se introduzcan cambios significativos en las políticas, instituciones y prácticas, cambios que actualmente no están en marcha (...)

2 IniciativaquecongregaunpaneldeexpertosconvocadosporNacionesUnidasparaproporcionarinformaciónalostomadoresdedecisionessobrelasconsecuenciasparaelbienestarhumanodelcambioenlosecosistemas.

3 LosEstadosmiembrosde lasNacionesUnidassehancomprometidoacumplirparaelaño2015 lossiguientesObjetivosdelMilenio:erradicarlapobrezaextremayelhambre;lograrlaenseñanzaprimariauniversal;promoverlaigualdadentrelosgénerosylaautonomíadelamujer;reducirlamortalidadinfantil;mejorarlasaludmaterna;combatirelVIH/SIDA,elpaludismoyotrasenfermedades;garantizarlasostenibilidaddelmedioambiente;yfomentarunaasociaciónmundialparaeldesarrollo(NacionesUnidas2000).

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IcoEn el contexto de estas preocupaciones, el presente trabajo está orientado a aportar elementos de

juicio sobre los factores que han incidido en los procesos de degradación de los ecosistemas naturales en los Andes de Colombia y sobre los efectos de las políticas de conservación de la biodiversidad en esta región del país.

1.2. El paisaje, la fragmentación de los ecosistemas y la resiliencia

Los conceptos de paisaje y de ecología del paisaje juegan un papel fundamental en el análisis de los ecosistemas y de la biodiversidad. Forman y Godron (1981) definen el paisaje como un área terrestre heterogénea compuesta por un conjunto de ecosistemas interactivos que se repiten en forma similar, a lo largo de un área dada. Para Zonneveld (1995) el paisaje es la unidad mínima cartografiable que permite indicar espacialmente los principales componentes de un ecosistema.

Siguiendo a Forman y Godron (1981), a la ecología del paisaje le corresponde el estudio de los atributos de la tierra en su calidad de elementos del ecosistema y de los procesos que los relacionan, incluyendo el estudio de variables claves que pueden ser controladas por el hombre. De acuerdo con estos autores, la ecología del paisaje o geoecología, abarca como objeto de estudio la identificación de los patrones de heterogeneidad espacial, su caracterización y los cambios a través del tiempo.

Según McGarigal y Marks (1995) la ecología del paisaje analiza los patrones del paisaje, la interacción entre los fragmentos existentes en él y la manera en que los patrones y las interacciones cambian en el tiempo. Según los autores, en lo fundamental, el estudio de la ecología del paisaje parte de la premisa de que los patrones de los elementos del paisaje (fragmentos) influyen fuertemente los procesos ecológicos y se ven influidos por éstos.

Al caracterizar el paisaje, McGarigal y Marks (1995) subrayan la importancia de entender que éste no se define necesariamente por su tamaño sino por un mosaico de fragmentos en interacción que resultan relevantes para determinado fenómeno objeto de estudio. De allí que definan la fragmentación como la división de un hábitat, originalmente continuo, en relictos remanentes inmersos en una matriz transformada. Los principales resultados de la fragmentación son la reducción del área total del hábitat, la reducción del tamaño de los fragmentos de hábitat y el aumento del aislamiento en las poblaciones que los habitan.

La fragmentación de ecosistemas es considerada como una de las principales causantes de grandes cambios en el ambiente físico-biótico, en donde la composición, estructura y función original de un ecosistema se han alterado (por ejemplo la pérdida en la conectividad, la creación de bordes sobre el hábitat, o el aislamiento de fragmentos), provocando dinámicas muy diferentes sobre las poblaciones biológicas que allí se sustentan. Estos factores modifican la composición y abundancia de las especies de un ecosistema e incrementan su vulnerabilidad, lo que en última instancia representa una mayor pérdida de biodiversidad (Sarmiento etal. 2002).

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Según Primack (1998) citado por Troche (s. f.), el proceso de fragmentación no ocurre al azar. Las áreas más accesibles, de topografía poco accidentada, y con alta productividad son las primeras en ser alteradas para utilizar las tierras en agricultura, asentamientos humanos o extracción forestal. La fragmentación del paisaje puede ocasionar, entre otros procesos de deterioro ambiental, la extinción local o regional de especies, la pérdida de recursos genéticos, el aumento en la ocurrencia de plagas, la disminución en la polinización de cultivos y la alteración de los procesos de formación y mantenimiento de los suelos (Bustamante y Grez 1995 citados por Troche, s. f.).

Según Theobald (1998) una buena parte de los trabajos orientados a medir la fragmentación del paisaje han sido aportados por las disciplinas de biología de la conservación y de ecología del paisaje. Estas disciplinas estudian cómo los patrones del paisaje influyen y se ven influidos por los procesos ecológicos. En otras palabras, estudian las interacciones entre los patrones espaciales y los procesos ecológicos. Los índices de fragmentación reflejan los patrones espaciales de los ecosistemas y ofrecen una visión de la composición y configuración de éstos, a través de medidas de área, forma o borde de los fragmentos. Dichos índices pueden ser usados para describir de manera indirecta la dinámica de procesos ecológicos al interior de los ecosistemas. Se convierten así en una herramienta de análisis que debe ser tenida en cuenta en la toma decisiones de política para el manejo de los recursos naturales (Sarmiento etal. 2002).

El crecimiento demográfico, la demanda de recursos naturales y la expansión de la frontera agrícola generan una serie de trastornos sobre los ecosistemas expresados primordialmente en cambios en la cobertura vegetal de los suelos. Etter etal. (2005), citando a autores como Barbier y Burgess (2001) y Bilsborrow y Ogendo (1992), argumentan que la creciente población humana y la cada vez más globalizada economía ocasionan gran deterioro de los ecosistemas debido a la presión sobre el recurso suelo. En particular sostienen, con base en FAO (1997) y WRI (2001), que la transformación de los ecosistemas naturales aumenta de manera acelerada especialmente en las zonas tropicales y subtropicales. Por otra parte, soportados en Geist y Lambin (2001) y Laurance (1999) llaman la atención sobre los impactos acumulativos de la destrucción de los bosques tropicales sobre la biodiversidad, sobre el clima regional y global, y sobre la productividad de los suelos (Etter etal. 2005).

Experimentos con fragmentos forestales realizados en la Amazonía brasilera (Lovejoy etal. 1986, citado por Sánchez 2002) muestran que en respuesta a los cambios de las condiciones ambientales verificados en los bordes de un fragmento, ocurren significativas alteraciones biológicas: elevada mortalidad de árboles, caída acentuada de las hojas, reducción de la población de aves cerca a los bordes, abarrotamiento de las mismas al interior del fragmento, y aumento de la población de insectos.

Desde la perspectiva del desarrollo económico, la base de recursos de la cual depende la actividad económica incluye los sistemas ecológicos y la amplia variedad de servicios que ellos prestan. Según Arrow etal. (1996) esta base de recursos es finita, de tal forma que su uso puede irreversiblemente reducir la capacidad para generar la producción material en el futuro. Ello implica que hay límites a la capacidad de carga del planeta. Sin embargo, es posible mejorar esta capacidad de carga, con un adecuado manejo de los sistemas, permitiendo un crecimiento económico y de la población a pesar del carácter finito de los recursos naturales (Arrow etal. 1996).

La capacidad de carga en la naturaleza no es una relación fija, estática o simple. Es una combinación de tecnología, preferencias y estructuras de producción y consumo; y esta combinación va cambiando el estado de las interacciones entre los ambientes físicos y los bióticos. Para este tipo de enfoque un índice útil de medida de la sostenibilidad ambiental es la resiliencia del ecosistema. Este enfoque se

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Icocentra en dinámicas del ecosistema donde hay (localmente) múltiples equilibrios estables. En este

sentido la resiliencia es una medida de la magnitud de los disturbios que puede absorber un sistema para pasar de un equilibrio a otro. De esta forma se argumenta que las actividades económicas son sostenibles solamente si los ecosistemas que soporten la vida, y de los cuales son dependientes, tienen un adecuado nivel de resiliencia (Arrow etal. 1996).

Desde el enfoque de ecosistemas se define resiliencia como el grado de recuperación o retorno de un sistema a su estado anterior ante la acción de un estímulo (Arrow etal. 1996). Esta definición alude a la capacidad de respuesta que los ecosistemas naturales pueden tener frente a determinados cambios producidos por factores o agentes externos. Si las actividades humanas son sostenibles, se necesita asegurar que los sistemas ecológicos de los cuales depende la economía mantengan un adecuado nivel de resiliencia. Aunque la resiliencia ecológica es difícil de medir, y aunque varía de sistema a sistema y a partir de una clase de disturbio a otra, puede ser posible identificar indicadores y señales tempranas de peligro de la tensión ambiental. Por ejemplo, la diversidad de organismos o la heterogeneidad de funciones ecológicas se han sugerido como señales de resistencia del ecosistema. El problema consiste entonces en diseñar políticas ambientales y asegurarse que la resiliencia sea mantenida, aunque los límites de la naturaleza y la escala de las actividades económicas sean inciertos.

Construir indicadores directos del nivel de sostenibilidad de los ecosistemas o del grado de resiliencia de los mismos no siempre es posible, en especial cuando se trabaja a escala de regiones relativamente extensas, o no se cuenta con la posibilidad de analizar el comportamiento específico de las especies, o no se dispone de información de detalle que permita analizar directamente los diversos componentes de la biodiversidad.

Para enfrentar esta restricción, en el presente trabajo se recurre al análisis de indicadores de fragmentos de ecosistemas de los cambios en el hábitat de las especies. Para construir indicadores de cambio de uso del suelo, pasando de un ecosistema en su estado natural a uno transformado, se combinan tres tipos de medidas: cambio del área del ecosistema natural, cambio en la forma de los fragmentos del ecosistema y diferencias en la intensidad de la intervención humana. Con base en estas medidas se construyen indicadores que reflejan el estado del ecosistema natural y su cambio en el tiempo, para usarlos como medidas variables proxy de los cambios en el hábitat de las especies que constituyen la base de ecosistemas biodiversos.

1.3. crecimiento económico, instituciones y medio ambiente

La inclusión del tema del medio ambiente dentro del concepto de desarrollo no sólo nos limita a construir e implementar indicadores ambientales. También nos remite a una concepción propia de lo que se entiende por bienestar. Como señalan Dasgupta y Mäler (1995), dado que existe una distorsión de precios (subvaluación) en los recursos ambientales, existe poco incentivo para desarrollar tecnologías que economicen su uso. Las personas pobres en los países pobres dependen en gran parte de la base de recursos ambientales locales. Así, pérdidas en el bienestar debido a la subvaloración de esta base las absorben de modo desproporcionado las personas pobres de estos países. Por este motivo, la estimación de los precios cuenta (o precios sombra) de los recursos ambientales debe estar en la agenda de investigación en la economía de los países pobres (Dasgupta y Mäler 1995).

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Diversas investigaciones han avanzado en el estudio de la relación entre el crecimiento económico, la capacidad de soporte y la calidad ambiental analizando los patrones de transformación ambiental en países con diferentes niveles de ingresos. La literatura sobre la relación entre la actividad económica y el ambiente ha logrado avances significativos. A continuación se presenta una breve síntesis.

La propuesta general de que el crecimiento económico está relacionado con el medio ambiente ha motivado el debate según el cual existe una relación empírica entre el ingreso de las naciones y algunos indicadores de la calidad ambiental. En algunos países se ha observado que con el aumento de los ingresos también ha aumentado la degradación ambiental. Después de cierto punto, la calidad ambiental mejora pese al incremento en los ingresos. Esta relación, con una forma de U invertida, ha sido denominada como la curva ambiental de Kuznets.

En las primeras fases del desarrollo económico, la contaminación creciente se observa como un efecto secundario aceptable del crecimiento económico. Sin embargo, cuando un país ha logrado elevar suficientemente su estándar de vida, la gente brinda mayor atención a las condiciones ambientales. Esto conduce al desarrollo de una legislación ambiental destinada a crear nuevas instituciones para la protección del ambiente (Arrow etal. 1996; Shafik y Bandyopadhyay 1992)

De acuerdo con los estudios mencionados en el párrafo anterior, la curva en forma de U invertida se aplicaría solamente a un número restringido de agentes que deterioran el ambiente. Según Arrow etal. (1996), el crecimiento económico se puede asociar con el mejoramiento de algunos indicadores ambientales. No obstante, este crecimiento no siempre es suficiente para inducir la mejora ambiental en general: los efectos negativos sobre el medio ambiente derivados del crecimiento no se pueden omitir, ni la base de los recursos naturales son capaces de soportar un crecimiento económico indefinido. Si esta base es degradada irreversiblemente, la misma actividad económica podría estar en riesgo (Arrow etal. 1996).

De este tipo de análisis es posible destacar que, detrás de la relación planteada por la curvaambientalde Kuznets entre ingreso y deterioro ambiental, existen implicaciones en términos de políticas económicas, ambientales y sociales. Saravia (2002) señala, por ejemplo, que los países en vías de desarrollo tienen dos opciones: asumir una actitud pasiva y esperar el tiempo necesario hasta que sus habitantes sean lo suficientemente ricos para incorporarse en el sector virtuoso de la curva ambiental de Kuznets; o esforzarse en hacer más corto este tiempo para alcanzar el viraje en su dirección de desarrollo. Siguiendo a Saravia (2002), lo que realmente importa no es el momento de viraje calculado, sino el entendimiento del mecanismo oculto detrás de él, es decir, las características económicas, políticas, ambientales y sociales específicas de cada país, las cuales definen la posición de este punto de inflexión a lo largo de la curva ambiental de Kuznets. Detrás del posible reduccionismo de la relación propuesta por la curva ambiental de Kuznets, se llama entonces la atención principalmente sobre la existencia de factores y políticas específicas que, de acuerdo con cada caso particular, podrían conducir a un mayor o menor tiempo de viraje, o a un mayor o menor deterioro ambiental (Saravia 2002).

Lo que no es posible observar claramente en los trabajos relacionados con la curva ambiental de Kusnetz es la relación entre la distribución de los ingresos y la calidad ambiental. Éste es un tema que merece ser considerado dado que un elevado porcentaje de los países en vías de desarrollo tiene como rasgo común índices de inequidad en la distribución de ingresos mayores que en la de los países desarrollados.

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IcoSi se quiere propender entonces por mejorar la calidad ambiental, la curva ambiental de Kuznets

implícitamente acepta la desigualdad en la distribución del ingreso como un mal necesario (Saravia 2002). Este argumento lo mencionaba ya Beckerman (1992), quien concluía que la solución para afrontar los problemas ambientales podría reducirse simplemente a ser más rico. Es decir, gente con mayor riqueza cuenta con más ingreso y con mayor disponibilidad para gastarlo (invertirlo) en un bien de lujo como es la calidad ambiental, aceptando en general la idea de que los sectores más pobres son los que cuidan menos el medio ambiente.

De allí la necesidad de analizar la otra cara de la moneda: la relación entre la pobreza y el deterioro ambiental. Según Dasgupta y Mäler (1995) la pobreza puede ser una causa de la degradación ambiental, en la medida en que los recursos naturales sean complementarios en la producción y el consumo de muchos otros bienes y servicios. Cuando estos recursos extraídos de la naturaleza suplementan el ingreso, se puede generar una relación de causalidad acumulativa donde la pobreza, las altas tasas de fertilidad y la degradación ambiental se retroalimentan, especialmente en momentos de crisis económica. En este sentido, es necesario diferenciar tanto las clases de pobreza como los tipos de daño al medio ambiente.

El Banco Mundial (1992) en su Informe sobre el Desarrollo Mundial 1992, presentó un análisis sobre los vínculos que existen entre el desarrollo económico y el medio ambiente. Los análisis, aunque evidencian que el crecimiento a menudo ha causado un deterioro grave del ambiente, señalan que estos efectos pueden reducirse si las políticas y las instituciones son eficaces. Se aduce que el desarrollo económico y de los recursos humanos puede sostenerse o acelerarse, y que ese desarrollo puede ser coherente con la mejora de las condiciones ambientales, si se generan cambios consistentes tanto en las políticas públicas como en las relaciones de poder. Así mismo, se asegura que no es que los pobres tengan necesariamente una visión de corto alcance, sino que por la misma limitación de recursos no pueden invertir en protección ambiental, existiendo una sinergia considerable entre el alivio de la pobreza y la protección del medio ambiente.

Hay una tendencia en la literatura económica que disputa la teoría convencional y discute que existe un sistema más complejo de variables en juego y que las generalizaciones simples de este problema multidimensional son a menudo erróneas por una falta de muchos otros puntos importantes (Leach y Mearns 1995 citados por Duraiappah 1998).

Por otra parte Dasgupta y Mäler (1995), al referirse a los aspectos básicos requeridos para abordar el problema de la pobreza y su relación con los recursos del medio ambiente, señalan que los países pobres muestran marcadas debilidades y fallas institucionales. Según estos autores, los patrones de deterioro ambiental han sido más el resultado de políticas gubernamentales inapropiadas, que de fallas del mercado. Dada la debilidad y hasta ausencia de instituciones apropiadas, en los países pobres la relación pobreza-deterioro se reafirma.

Mientras algunos autores se concentran en el círculo vicioso de la relación entre pobreza y degradación ambiental, estudios como el de Reardon y Vosti (1995) analizan la posibilidad de romper ese círculo por medio de la inversión, el cambio tecnológico, o por medio de la corrección de fallas de mercado que no dejan reflejar el valor social de los recursos naturales.

De acuerdo con Arrow etal. (1996) el crecimiento económico no es suficiente para garantizar la calidad ambiental. Según estos autores, en cada momento del tiempo el crecimiento de la actividad económica está caracterizada por una determinada composición de insumos (incluyendo los recursos naturales)

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que se expresa en la composición del producto (incluyendo los residuos generados por la actividad productiva). Esta composición se determina, entre otras cosas, por el tipo de instituciones que rigen la actividad económica. Concluyen entonces que el crecimiento por sí mismo no lleva a la protección ambiental. Se requieren por tanto medidas institucionales que proporcionen incentivos adecuados para proteger la resiliencia de los ecosistemas. Tales medidas promoverán no sólo mayor eficacia en la asignación de recursos naturales en todos los niveles de ingresos, sino que también asegurarán una escala sostenible de actividades económicas dentro de un contexto ecológico. Finalmente, resaltan que los esfuerzos y medidas institucionales requeridos para garantizar la sostenibilidad de los ecosistemas, son relevantes no sólo en los países en vías de desarrollo sino también en los propios países ya desarrollados.

Los vínculos entre el crecimiento económico y la aplicación de políticas económicas relacionadas con los problemas ambientales han sido estudiados empíricamente a partir del trabajo pionero de Shafik y Bandyopadhyay (1992). Los autores se centran en el análisis de recursos renovables, considerando el aire, el agua y los bosques como indicadores básicos de los cambios de calidad del medio ambiente. Los resultados sugieren que las economías que experimentan un rápido crecimiento económico e inversión pueden tener una mala calidad ambiental relativa promedio para su nivel de ingresos, si las regulaciones y las respuestas son lentas frente a las circunstancias cambiantes. Se cita como ejemplo el caso de Corea, que consiguió crecimiento económico e industrialización de manera rápida, pero también con un número considerable de problemas ambientales. Pero si los costos de tecnologías limpias son bajos para las nuevas inversiones, las altas inversiones y el crecimiento económico pueden darse con una calidad ambiental mayor que la media (Shafik y Bandyopadhyay 1992).

En síntesis, es claro que los diversos estudios que abordan la discusión sobre las relaciones entre el crecimiento económico y la calidad del medio ambiente, formalizada mediante la denominada curvaambientaldeKuznets, no son del todo concluyentes. Aunque en algunos casos los estudios empíricos muestran que, a partir de cierto nivel, el crecimiento económico se puede asociar al mejoramiento de algunos indicadores ambientales, se suele argumentar que el sólo crecimiento no es suficiente para inducir la mejora ambiental. Se sugiere que el crecimiento debe estar acompañado de políticas e instituciones fuertes, que controlen y compensen las acciones e impactos del desarrollo económico sobre la calidad ambiental. Políticas que también corrijan las fallas en los mercados asociados a los bienes y servicios ambientales, especialmente aquellas relacionadas con la falta de definición de los derechos de propiedad.

Sigue entonces abierto el debate en torno a la relación entre el crecimiento económico y el deterioro ambiental. En esta dirección, el presente trabajo busca contribuir en alguna medida a este debate, incorporando en sus mediciones variables que relacionen los cambios en la actividad económica y en la calidad de vida de la población, con la conservación o el deterioro de los ecosistemas naturales.

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Uno de los objetivos centrales del presente estudio es brindar elementos de juicio que contribuyan a la evaluación de la política de conservación de la biodiversidad en el país, con especial

énfasis en su implementación en los Andes colombianos. Se debe destacar que dos de los principales componentes de la mencionada política tienen que ver con la declaratoria de parte del territorio nacional como áreas de manejo especial incorporadas al Sistema de Parques Nacionales Naturales (SPNN) y con las acciones de las autoridades ambientales regionales, en particular, en lo concerniente a los procesos de ordenamiento del territorio, asumidos conjuntamente con los municipios como entidades de manejo territorial.

Para ubicar los aportes que se puedan derivar de los resultados de este estudio, a continuación se presenta una breve reseña de algunas características especiales de la biodiversidad y de los servicios que prestan los ecosistemas naturales en el contexto nacional. Igualmente se hace mención de las principales características de la política de conservación y uso sostenible de la biodiversidad en Colombia y, especialmente, al desarrollo de la capacidad institucional con que cuenta el país para su implementación.

2.1. la biodiversidad y la degradación de los ecosistemas

Con una superficie continental de un 1.142.000 km2, que equivale al 0,77% de las tierras emergentes del mundo, se estima que en Colombia hay 1.754 especies de aves (19,4% del total mundial), alrededor de 55.000 plantas fanerógamas y 155 especies de quirópteros (17,22% del total mundial). De allí que el país sea reconocido como uno de los doce países con mayor diversidad biológica en el mundo (Chaves y Arango 1998; Myers 1988, citado por Etter etal. 2005; Hernández etal. 1992).

Aunque no existen inventarios biológicos detallados y completos, hay evidencia suficiente que permite establecer que la biodiversidad en el territorio colombiano se concentra principalmente en el área de piedemonte y en las estribaciones inferiores de las cordilleras. Según Hernández etal. (1992) existe una marcada relación entre los niveles de biodiversidad y los niveles de precipitación: a mayor humedad mayor riqueza biológica. Se asume que en Colombia el denominado óptimo altitudinal de lluvia (entre los 600 y los 1.200 msnm, correspondiente al cinturón inferior de selva nublada) presenta las cifras más elevadas de especies de flora y fauna (Hernández etal. 1992).

Los andes tropicales son considerados por Myers (1988, citado por Rodríguez etal. 2004) como una de las ecorregiones terrestres prioritarias en el mundo. Colombia, como parte integrante de esta región (junto con Venezuela, Perú, Ecuador y Bolivia) contribuye con cerca del 23% del área andina total (280.000 km2), exhibiendo un complejo mosaico de ecosistemas producto de la diversidad del clima, geología, geomorfología y suelos (Rodríguez etal. 2006). Al combinar altos niveles de

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diversidad con elevados índices de amenaza de la misma, los Andes Tropicales han sido catalogados bajo el calificativo de hotspot que congrega a las diez áreas mundiales más amenazadas del planeta (Mittermeier etal. 1999).

Se estima que dentro de los Andes se presenta un gran número de hábitat y ecotonos que permiten la presencia, en escalas relativamente pequeñas, de grupos taxonómicos exclusivos y altos números de especies con rangos de distribución que están restringidos a elevaciones específicas u otras unidades biogeográficas. En este sentido, esta ecorregión alberga una gran variedad de hábitats que ha propiciado la evolución de un número considerablemente elevado de especies animales y plantas (Mittermeier etal. 1999, citados por Rodríguez etal. 2004).

El país vive un proceso acelerado de transformación de su hábitat y de los ecosistemas naturales. Al formular la Política Nacional de Biodiversidad (MMA, DNP e IAvH, s. f.) se señaló que el proceso de colonización ha ampliado la frontera agropecuaria mediante la ocupación de vastas regiones del país con marcados conflictos entre el uso efectivo del suelo y su vocación natural. Al respecto se señala que el 45% del territorio nacional se utiliza para fines distintos a su vocación; con un 50% de los suelos presentando algún grado de erosión, nivel que alcanza un 80% de tierras afectadas en la región andina (MMA, DNP e IAvH, s. f.).

Dentro de las causas directas de la pérdida de biodiversidad se identifican las políticas de estímulo a la ocupación y uso del territorio, el surgimiento y consolidación de los cultivos ilícitos, la construcción de obras de desarrollo e infraestructura sin las debidas consideraciones ambientales, la actividad minera, el consumo de leña, los incendios y la introducción de especies foráneas. Así mimo, la explotación maderera bajo prácticas ineficientes y de baja productividad ha afectado amplias áreas de bosque y ha generando una situación en la que se estima que un 42% de la explotación forestal del país es ilegal. Adicional a estos factores, es notorio el desconocimiento del potencial estratégico de la biodiversidad. Este fenómeno se manifiesta en la escasa investigación con las consecuentes deficiencias en el conocimiento científico del patrimonio natural del país. Este conjunto de causas, sumado a la débil capacidad institucional y la baja presencia del Estado en las zonas de alta biodiversidad, conduce a una situación de pérdida, en muchos casos irreversible, de biodiversidad en el país (MMA, DNP e IAvH, s. f.)

De otro lado, en el diagnóstico que sirve de línea de base para la formulación de la PolíticaNacionaldeBiodiversidad (MMA, DNP e IAvH 1995) se estima que la región andina ha perdido más del 74% de la cobertura forestal, mientras que de los bosques secos tropicales sólo queda el 1,5% de la extensión original. Algunas de las causas a las cuales se atribuye este grado de deforestación son la expansión de la frontera agropecuaria y la colonización (73%), la producción maderera, (12%), el consumo de leña (11%), los incendios forestales (2%) y los cultivos ilícitos (2%).

Los procesos de deterioro y fragmentación de los ecosistemas, y la consecuente pérdida de biodiversidad, han sido poco analizados en Colombia y, en particular, en la región andina. En buena medida este rezago obedece a las limitaciones de información que impiden identificar con detalle la evolución y los cambios en los ecosistemas. En consecuencia, son pocos los elementos de juicio sustentados en la evidencia empírica que aportan a la formulación de políticas orientadas a frenar o detener procesos de degradación. Van der Hammen y Rangel (1997) presentan un recuento detallado de los distintos acercamientos formales y no formales para el estudio de la vegetación en el país.

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aLos adelantos tecnológicos y la incorporación de herramientas de sensores remotos y los sistemas de información geográfica han cobrado cada día mayor importancia en el área de evaluación y monitoreo de los ecosistemas. Mediante su uso es posible delimitar áreas con condiciones uniformes de los componentes de un territorio como elevación, pendiente, clima, suelos y/o vegetación, en unidades que se pueden considerar ecosistemas, donde ocurren patrones de distribución, estructura y procesos de diferenciación de especies o comunidades que interactúan espacialmente a varias escalas.

En este escenario son notorios los avances que se vienen logrando para analizar el comportamiento de los ecosistemas en el país. Dentro de estos esfuerzos se destacan las contribuciones del Ideam (1996) a través del mapa de coberturas vegetales, uso y ocupación del territorio, que reconoce y caracteriza de forma preeliminar 37 clases de cobertura asociadas a pisos altitudinales y región natural. El Instituto Humboldt, con la construcción de mapas de ecosistemas basados en un esquema metodológico estandarizado para definir e identificar unidades, ha sido aplicado en distintas regiones del país, para diferentes escalas espaciales y temporales (Etter 1998, Armenteras etal. 2001, 2002, 2003, 2005 y 2006; Armenteras 2002; Romero y Súa, 2002 en Rudas etal. 2002; Rodríguez etal. 2004 y Romero etal. 2004).

El Instituto Humboldt publicó el MapageneraldeecosistemasdeColombia (Etter 1998) a escala 1:2’000.000. Con la publicación de Metodología para la definición de ecosistemas (Romero y Súa 2002), EcosistemasdelosAndescolombianos (Rodríguez etal. 2004) y EcosistemasdelaCuencadel Orinoco colombiano (Romero et al. 2004) el Instituto Humboldt se aproxima a un esquema compatible y comparable tanto a nivel temporal como a nivel de escala, nacional y regional, con el agregado de ser una metodología aplicada con especificidades de acuerdo con las características propias de cada región del país (Amazonia, Andes y Orinoquia).

Las nuevas técnicas de identificación y medición del estado y evolución de los ecosistemas ha permitido el avance reciente del conocimiento sobre las tendencias de la biodiversidad y los ecosistemas en el país, con especial énfasis en los procesos de deforestación. Etter etal. (2005) analizaron la deforestación en Caquetá, el frente de colonización más significativo en el Amazonas colombiano, para los años 1989, 1996, 1999 y 2002, estimando tasas de deforestación y patrones de regeneración altamente variables: una media anual regional de deforestación del 2,6%, variando localmente entre -1,8% (regeneración) y 5,3%, con tasas máximas en paisajes con cubierta de bosque entre 40-60%. Por otra parte identificaron el efecto de las políticas y cambios institucionales en el proceso del despeje de tierras, como el fallido proceso de paz entre el gobierno y las guerrillas entre 1999-2002 que cambió la dirección del proceso de deforestación y aumentó la regeneración del bosque. Igualmente deducieron importantes relaciones entre crecimiento económico y deforestación, a partir del contexto histórico, político y económico (Etter etal. 2005).

Armenteras etal. (2006) por su parte, en un estudio que cubre alrededor del 10% del Amazonas colombiano (4,2 millones de hectáreas), muestran que los patrones de deforestación no se producen paralelos a las vías de acceso terrestre. En su lugar, el patrón típico de la colonización improvisada sigue la única red del transporte que existe en muchas áreas de la Amazonia colombiana: los ríos. Por otra parte, señalan que el grado y la tasa de cambio de los ecosistemas naturales varían en función de la densidad demográfica de cada región, con tasas anuales de deforestación entre 3,73% y 0,97% en áreas con alta densidad demográfica y entre 0,01% y 0,31% en áreas relativamente despobladas. Estos cambios están relacionados con la historia del uso del suelo así como con factores socioeconómicos, ambientales e históricos tales como la extracción del aceite, la deforestación, las haciendas ganaderas o los cultivos ilícitos.

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Por otra parte, Etter etal. (2005) plantean que los bosques húmedos tropicales de las tierras bajas experimentan varias etapas de cambio de la cubierta del suelo en frentes de colonización en Colombia. La apertura de bosques comienza a menudo, en reducida escala, con la agricultura de subsistencia, seguido por la plantación de pastos introducidos para proteger la tierra descubierta. Los cultivos de subsistencia han sido sustituidos recientemente por cultivos ilegales más rentables, pero el patrón de campos pequeños y aislados persiste. En una fase posterior al proceso de deforestación, las áreas grandes son directamente descubiertas para el pasto y el establecimiento de ganadería semiintensiva. Cuando la infraestructura y la accesibilidad a los mercados mejoran, mejoran también los precios de la tierra, de tal manera que las áreas de pasto pueden ser sustituidas parcialmente por una agricultura mecanizada e intensiva de cultivos perennes (palma de aceite y cítricos) y anuales (arroz y soya).

Las más recientes y más significativas amenazas para las montañas de los Andes y las tierras bajas adyacentes al Amazonas parecen ser los cultivos ilícitos. Se estima que los cultivos de coca en los Andes, en particular en Perú, Bolivia y Colombia, se han incrementado aceleradamente durante los últimos 20 años, dando como resultado la destrucción de unos 2,4 millones de hectáreas de bosque tropical (US-DS 1999). Los cultivos ilegales están situados sobre todo en áreas de bosque tropical y terrenos montañosos alejados del control gubernamental. Los cultivos ilícitos, por tanto, se extienden más allá de las fronteras tradicionales de bosques, convirtiéndose en una amenaza seria para las áreas vírgenes aisladas donde no existe fácil acceso de transporte terrestre. Sin embargo, parece ser que de todas formas grandes extensiones del Amazonas colombiano han sido protegidas pasivamente debido a su relativa inaccesibilidad (Armenteras etal. 2006).

Adicionalmente, en el año 2002 el Instituto Humboldt, conjuntamente con el Programa de Desarrollo Humano del DNP, dio inició a la implementación de una metodología de construcción y seguimiento de índices sintéticos de estado de los ecosistemas y de estimación de su relación con índices de presión antrópica y de respuesta de política de protección y conservación (Sarmiento etal. 2002). El objetivo de este estudio, antecedente directo de la investigación que aquí se presenta, fue analizar las relaciones existentes entre los cambios en el estado de la biodiversidad (áreas e índices de fragmentación de los ecosistemas) y los factores de acciones humanas que inciden sobre estos cambios de estado de la biodiversidad.

Para tal objetivo se implementó un método de cálculo de indicadores sintéticos (compuestos por indicadores simples) que permitieran medir las diferencias en el tiempo (cambios temporales) y en el espacio (corte transversal) de distintos estados de la biodiversidad y de las presiones que sobre ella ejercen las acciones humanas.

En primera instancia se delimitaron los fragmentos de paisajes de manera que correspondieran a las áreas de definición de la diversidad con las divisiones político administrativas. Se seleccionaron entonces, de acuerdo con los avances analíticos y la información aportada por la Unidad de SIG del Instituto Humboldt, los índices de fragmentación más relevantes y se estimaron los valores que corresponden a las áreas definidas. Con la aplicación de análisis factorial y de componentes principales se agruparon los índices en dimensiones y se seleccionó un grupo de variables socioeconómicas proxyde presiones antrópicas sobre el ecosistema. Por último se estimó, a través del análisis de regresión múltiple, el efecto de cada variable socioeconómica sobre el índice de fragmentación generado. Las unidades de observación para este estudio fueron el municipio, en lo concerniente a las variables socioeconómicas, y los fragmentos del paisaje, en la definición de variables definidas de fragmentación en la región andina (Sarmiento etal. 2002).

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aEntre los logros de este estudio se cuentan la construcción de un índice sintético a partir de índices simples de fragmentación, así como la identificación de varias dimensiones para el indicador, lo cual muestra la complejidad del fenómeno de fragmentación en Colombia. Por otra parte, el análisis de la relación entre los índices de fragmentación y las variables socioeconómicas mostró que el manejo del agua y su relación con el número de habitantes es el principal factor de presión sobre los dos ecosistemas analizados (Sarmiento etal. 2002).

2.2. la política de conservación y uso sostenible de la biodiversidad

Las políticas ambientales como disposiciones de ley surgen en Colombia a principios del siglo pasado y adquieren especial importancia en la década de los años setenta con la promulgación del Código Nacional de Recursos Naturales Renovables y de Protección al Medio Ambiente4. En los últimos años, con la inclusión de principios de protección del medio ambiente en la Constitución Política de 1991 y la creación del Sistema Nacional Ambiental (SINA) en 1993, se dan importantes avances en la estructuración de una institucionalidad para el manejo de la política ambiental en el país.

En 1994 se define la Política Ambiental Nacional - El salto social hacia el desarrollo humanosostenible, la cual establece que en las políticas de crecimiento urbano, industrial y agrario, así como en el comercio exterior y las relaciones internacionales se deben tener en cuenta consideraciones ambientales. En esta dirección, la Política Nacional Ambiental fijó cuatro objetivos básicos: promover una nueva cultura del desarrollo, mejorar la calidad de vida, realizar una gestión ambiental sostenible e impulsar la producción más limpia (MMA 1998). Como parte integral de dicha política, Colombia ratificó en el mismo año el Convenio sobre la Biodiversidad suscrito en Río de Janeiro en 1992 comprometiéndose a implementar políticas orientadas a la conservación de la biodiversidad, su uso sostenible y la distribución justa y equitativa de los beneficios derivados de este uso.

En cumplimiento del mandato del Convenio sobre la Diversidad Biológica se estructura una Política Nacional de Biodiversidad fundamentada en cuatro principios: (i) la biodiversidad es patrimonio de la Nación y tiene un valor estratégico para el desarrollo presente y futuro del país; (ii) la diversidad biológica tiene componentes tangibles (moléculas, genes y poblaciones, especies y comunidades, ecosistemas y paisajes) e intangibles (conocimiento, innovaciones y prácticas culturales asociadas); (iii) la biodiversidad tiene un carácter dinámico en el tiempo y el espacio, y se deben preservar sus componentes y procesos evolutivos; y (iv) los beneficios derivados del uso de los componentes de la biodiversidad deben ser utilizados de manera justa y equitativa en forma concertada con la comunidad. Estos principios tienen en cuenta el hecho de que la biodiversidad es vital para la existencia humana por los servicios ambientales que se derivan de ella y por sus múltiples usos, entre los que se destacan los alimentos y los combustibles fósiles (MMA, DNP e IAvH, s. f.).

4 Ley23de1973yDecretoLey2811de1974.

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A su vez, la Política Nacional de Biodiversidad se basa en tres estrategias: la conservación, el desarrollo del conocimiento y la utilización sostenible de la biodiversidad. Se identifican también los instrumentos para facilitar la implementación de la política a través de acciones relacionadas con la educación, la participación ciudadana, el desarrollo legislativo e institucional, y los incentivos e inversiones económicas (MMA, DNP e IAvH, s. f.).

La estrategia de conservación incluye medidas de conservación in situ5 a través del sistema de áreas protegidas, la reducción de los procesos y actividades que causan pérdida o deterioro de la biodiversidad y la recuperación de ecosistemas degradados y especies amenazadas. La estrategia de conocimiento abarca la caracterización de componentes de la biodiversidad en los niveles ecosistémico, de poblaciones, especies y genético, y la recuperación del conocimiento y de las practicas tradicionales. Y la estrategia de utilización busca impulsar el uso de sistemas sostenibles de manejo, apoyar y promover el establecimiento de bancos de germoplasma y programas de biotecnología, diseñar e implementar sistemas de valoración multicriterio de la biodiversidad y mecanismos para la distribución equitativa de beneficios derivados de su uso (MMA, DNP e IAvH 1995).

Por otra parte se plantea la ejecución de esta política mediante un Plan de Acción Nacional, en el cual se definen los responsables de las diferentes acciones y los recursos humanos, institucionales, de infraestructura y financieros para la implementación de las estrategias e instrumentos. Este Plan de Acción Nacional se diseñó para ser acompañado de planes de acción regionales liderados por las corporaciones autónomas regionales y de desarrollo sostenible, en donde se definirían las actividades prioritarias para las regiones y sus mecanismos específicos de implementación (Ferreira y Fandiño 1998).

En el marco de las políticas antes mencionadas, las autoridades ambientales nacionales y regionales asumen el reto de frenar los procesos de fragmentación y degradación de ecosistemas. Se plantea en esta dirección ejecutar planes de ordenamiento territorial, regionales y locales, e incorporar criterios técnicos sobre el manejo adecuado de la biodiversidad en la asignación de licencias ambientales (MMA, DNP e IAvH, s. f.). En este contexto cobra una gran importancia el territorio; elemento que incorpora la dimensión espacial de la problemática ambiental y que es fundamental en la coordinación de estas políticas con otras del nivel sectorial. El punto de encuentro de los procesos de ordenamiento territorial y ordenamiento ambiental del territorio se da en la planificación del uso del territorio, como factor básico para avanzar hacia el desarrollo sostenible (Andrade 1996).

El Plan de Acción Nacional de Biodiversidad es consistente con uno de los principios básicos de la política de ordenamiento territorial al contemplar: (i) el Sistema Nacional de Áreas Naturales Protegidas (Sinap); (ii) los ejes intermodales que se proponen en desarrollo de la estrategia de reducir los procesos de deterioro de la biodiversidad; (iii) los sistemas de manejo sostenible; y (iv) las áreas prioritarias para la restauración y recuperación de especies (Ferreira y Fandiño 1998).

Por otra parte, la formulación de la política ambiental en general, y de la política de biodiversidad en particular, ha estado acompañada de importantes avances en la estructuración de un sistema institucional orientado a su implementación. En un comienzo el énfasis recayó en entidades como

5 Por conservación in situ se entiende la conservación de los ecosistemas y el hábitat natural y el mantenimiento y recuperación depoblacionesviablesdeespeciesensusentornosnaturalesy,enelcasodelasespeciesdomesticadasycultivadas,enlosentornosenquehayandesarrolladosuspropiedadesespecíficas.

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ael Inderena y el Himat y la política ambiental se identificó principalmente como una política del manejo de los recursos naturales renovables. Posteriormente las corporaciones autónomas fueron transformadas en un instrumento para el manejo ambiental territorial en las regiones. Se fue perfilando así un proceso de descentralización del marco institucional ambiental, dirigido por el Ministerio del Medio Ambiente como ente rector y centralizador de esta política. Se dejó entonces un amplio margen para la ejecución descentralizada y para una participación política y fiscal local en el manejo específico del medio ambiente en cabeza de las corporaciones autónomas regionales y de desarrollo sostenible, de las autoridades ambientales de grandes centros urbanos y de los departamentos y los municipios como entidades territoriales básicas.

Sin embargo, a juicio de algunos autores, el desarrollo de dicha institucionalidad no ha estado a la altura de las expectativas. Se argumenta que la concepción institucional con la cual se formuló esta política subestimó las restricciones de economía política y de poder de los agentes políticos, quienes asignaron mayor prioridad a sus intereses particulares que a la protección del medio ambiente en general (Wiesner 1997). De otro lado, se señala que, aunque las inversiones del Estado en el medio ambiente tienen la potencialidad de contribuir al alivio de la pobreza y al desarrollo económico, los hechos muestran que esas contribuciones han sido poco frecuentes, indirectas y de bajo impacto (Ibáñez y Uribe, 2003).

2.3. la política de conservación de la biodiversidad y las áreas protegidas

El Sistema de Parques Nacionales Naturales (SPNN) se ha venido consolidando en el país durante las últimas tres décadas como uno de los componentes básicos de la Política Nacional de Biodiversidad. Está conformado actualmente por 49 áreas protegidas que cubren alrededor de 10 millones de hectáreas, cerca de la décima parte del territorio continental del país. Los principales objetivos del SPNN se orientan a garantizar la preservación de los recursos naturales en las áreas protegidas, mediante la conservación de la diversidad biológica y de los procesos ecológicos necesarios para el desarrollo humano. La conformación de áreas protegidas pretende, en síntesis, prevenir el deterioro de los recursos naturales y evitar así asumir un papel restaurador.

La definición de un manejo especial para el territorio del SPNN parte de reconocer que la biodiversidad provee servicios ambientales básicos a la economía del país, dentro de los cuales se destacan entre otros la regulación del recurso hídrico, el ecoturismo, la conservación de la diversidad biológica y la captura de dióxido de carbono.

Las características de las áreas protegidas del SPNN difieren dependiendo de sus particularidades intrínsecas y de su localización geográfica. La región andina reúne el mayor número de áreas protegidas. Ellas se caracterizan por exhibir altos índices de biodiversidad al tiempo que son de vital importancia en la preservación de la oferta hídrica. Así mismo, tienen una considerable presencia de comunidades indígenas y son las áreas mejor dotadas en cuanto a capacidad instalada y servicios recreativos. Finalmente, en la región andina están las áreas protegidas que presentan los mayores niveles de presión poblacional y de las actividades productivas (Carriazo etal. 2003).

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La región Caribe, con la quinta parte de las áreas protegidas y el 5% del área del SPNN, atrae el mayor número de visitantes y enfrenta una alta presión de la población; No obstante, sus municipios aledaños reportan altos índices de pobreza. Los parques de la región de la Amazonia y Orinoquia cubren la mayor extensión de territorio, tienen los índices de biodiversidad más altos y cerca de 75% de sus áreas cuentan con presencia indígena. Por último, la región Pacífica es la zona con menor presencia de áreas protegidas tanto en número como en extensión y reporta los mayores índices de pobreza (Carriazo etal. 2003).

Un estudio reciente de la Universidad de los Andes (Carriazo etal. 2003) estimó los beneficios del aporte económico del SPNN a la economía colombiana, mediante la conservación del recurso hídrico, la generación de ecoturismo, la regulación del clima y la conservación de la biodiversidad insitu. Se estimó que el SPNN abastece de agua de forma directa mediante la protección de cuencas y otros cuerpos de agua, al 31% de la población colombiana, e indirectamente a otro 50% de la población. Así mismo, identificó que el recurso hídrico proveniente del SPNN es indispensable para la generación de energía hidroeléctrica, la oferta de distritos de riego y la producción industrial. Además resaltaron que la relación entre el recurso hídrico y los ecosistemas es bidireccional: el agua cumple un papel esencial en el funcionamiento de los ecosistemas y, a su vez, los ecosistemas son determinantes en el comportamiento, almacenamiento, disponibilidad, calidad y regulación de los sistemas hídricos. Le asignaron al SPNN un papel fundamental en la dinámica, disponibilidad y calidad del recurso. En especial destacaron que los ecosistemas asociados a la alta montaña y al páramo, los sistemas cenagosos y los humedales, las zonas de recarga de acuíferos y los bosques densos y húmedos son estratégicos por su gran potencial de almacenamiento y regulación hídrica.

De otro lado, el citado estudio muestra que los ecosistemas naturales protegidos por el SPNN, con 18 áreas habilitadas para el turismo y un promedio anual de más de 400 mil visitantes, proveen un flujo constante de servicios turísticos que generan beneficios económicos y sociales a los visitantes6. Así mismo, el SPNN contribuye a la protección contra el cambio climático y a la salvaguardia de la biodiversidad, mejora el medio ambiente global al conservar la biodiversidad insitu y al capturar dióxido de carbono. Las áreas protegidas albergan 28 de los 41 distritos biogeográficos, protegen cerca de 40% de los centros de endemismo identificados y contiene dos de las más importantes zonas de alta biodiversidad mundial: el corredor del Chocó Biogeográfico y los bosques amazónicos (UAESPNN 2001, citado por Carriazo etal. 2003)

Aplicando técnicas de valoración mediante la transferencia de beneficios7, el estudio estima los aportes económicos del SPNN a la economía nacional y los contrasta con la baja asignación de recursos financieros para su administración y mantenimiento. Resalta algunos ejemplos elocuentes de estos aportes: el aumento de caudales del SPNN deriva en beneficios por 91 mil millones de pesos; los beneficios recreativos anuales oscilan entre 2,3 y 6,9 mil millones de pesos; y la conservación de la diversidad biológica significa beneficios para la economía global de 6,5 mil millones de pesos. En contraste, muestran que el presupuesto asignado al SPNN para su administración y conservación, más las rentas propias generadas por el ecoturismo, están alrededor de los diez mil millones de pesos anuales, es decir cerca de 13% de los beneficios generados sólo por el aumento de caudales (Carriazo etal. 2003).

6 DestacanqueelSistemadeParquesproveeunaampliagamadeserviciosrecreativosquevandesdelasactividadespasivasdeobservacióndelpaisaje,deflorayfaunaylascaminatas,hastalapesca,elmontañismo,elraftingymuchasotrasactividadespropiasdelarecreaciónactiva.

7 Latransferenciadebeneficioseseltraspasodelvalormonetariodeunbienambientaldenominadositiodeestudioaotrobienambientaldenominadositiodeintervención(Brouwer,2000citadoporCarriazo et al.,2003).

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rElacIóN ENtrE EcoSIStEmaS NatUralES y actIvIDaDES hUmaNaS: árEa DE EStUDIo y marco mEtoDolóGIco

l a descripción del estado y los cambios en los ecosistemas se lleva a cabo a partir de diversos tipos de indicadores geográficos orientados a medir su forma, tamaño y calidad. Sin embargo,

para incorporar en el análisis la incidencia de las acciones humanas es necesario construir índices que sinteticen la información sobre los ecosistemas, así como esquemas analíticos que permitan establecer su relación con diferentes tipos de presiones antrópicas y medidas de política orientadas a la conservación y el uso sostenible de la biodiversidad.

Esta sección introduce primero brevemente los ecosistemas de estudio (bosque subandino) y posteriormente se centra en la metodología de construcción de indicadores de estado y de cambio de los fragmentos del ecosistema natural boscoso del piso subandino, y en la selección de modelos analíticos adecuados para identificar las relaciones entre estos indicadores y las acciones antrópicas. Igualmente, hace referencia a algunos de los más importantes estudios sobre medición y análisis de ecosistemas, y en particular a aquellos que tienen que ver con la pérdida de cobertura vegetal o deforestación.

3.1. área de estudio: los ecosistemas boscosos subandinos

En los Andes colombianos el piso bioclimático subandino se distribuye, de manera general, entre los 1.050 y 2.400 msnm para las tres cadenas montañosas principales. Sin embargo estos rangos varían de acuerdo con la vertiente y la cordillera, como puede observarse en la Figura 1 (Rodríguez etal., 2006). En la cordillera Occidental el rango varia entre 1.100-2.200 msnm para la vertiente occidental, y entre 1.200-2.400 msnm para la oriental. En el caso de la cordillera Central, la distribución del piso bioclimático subandino en ambas vertientes se da en el rango de 1.200 a 2.200 msnm. Finalmente para la cordillera Oriental, estos rangos varían en la vertiente occidental entre 1.050-2.400 msnm y entre 1.100-2.300 msnm para la vertiente oriental.

Con excepción de algunos sectores donde la cantidad de precipitación es decididamente inferior, como las cercanías a la ciudad de Cúcuta y los cañones de los ríos Dagua (Valle del Cauca) y Chicamocha (Santander), esta región presenta climas húmedos, muy húmedos y pluviales, que en condiciones de no intervención favorecen el establecimiento de coberturas boscosas densas y de porte alto (Rodríguez etal., 2006).

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Figura 1. Distribución del piso bioclimático subandino en los andes colombianos

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De las cerca de 9.500.000 hectáreas (ha) de los Andes colombianos localizadas en este rango altitudinal, al año 2000 Rodríguez et al. (2006) reportan alrededor de 2.750.000 ha en ecosistemas naturales remanentes, que corresponden al 9,6% de la región andina8. Tal grado de intervención humana es producto, especialmente, de las condiciones ambientales favorables para el establecimiento de cultivos como el café y pastos para ganadería. De hecho, IAvH (2004) indica que los agroecosistemas más extendidos en el piso bioclimático subandino son los pastos y sus asociaciones con vegetación secundaria y cultivos, el café y otros cultivos, que juntos sumaban para el año 2000 unas 5.600.000 ha.

Desde el punto de vista biogeográfico, los ecosistemas boscosos del piso bioclimático subandino pueden agruparse en cinco biomas, cuya extensión se detalla en la Tabla 1. De estas estadísticas se concluye que las cordilleras Central y Oriental están en los extremos inferiores y superiores en cuanto a la proporción de área en ecosistemas naturales remanentes.

tabla 1. Biomas del piso bioclimático subandino para los andes colombianos (rodríguez et al. 2006)

Bioma Área (ha) % (con respecto al total de los Andes colombianos)

orobioma subandino cordillera occidental 770.754 2,68

orobioma subandino cordillera central 269.973 0,94

orobioma subandino serranía de San lucas 131.651 0,5

orobioma subandino cordillera oriental 1.254.572 4,36

orobioma subandino Nariño-Putumayo 336.674 1,17

En términos ecológicos, lo que suele llamarse la selva subandina (Cuatrecasas, 1951 en Rodríguez etal. 2006) se constituye en una transición entre el trópico propiamente dicho y los ambientes de alta montaña, razón por la cual comparte una buena proporción de sus especies con ambas formaciones vegetales. El dosel del bosque puede alcanzar alturas de hasta 35 metros, y en ellos es común la presencia de palmas y especies de las familias Lauraceae y Sapotaceae; así como variadas epífitas, orquídeas y helechos arbóreos. En cuanto a fauna, esta zona es bastante rica en endemismos de aves, así como variedad de anfibios, reptiles y mamíferos (Rodríguez etal. 2006).

Durante el período 1985-2000, lapso de los análisis contemplados en esta publicación, los ecosistemas naturales boscosos del piso bioclimático subandino perdieron casi 400.000 ha. De éstas, una considerable proporción corresponde a cambio a agroecosistemas (coberturas antrópicas), aunque también se registra un ligero aumento de ecosistemas asociados a coberturas del suelo de carácter seminatural como la vegetación secundaria. Este cambio se observa a lo largo de las tres cordilleras y la serranía de San Lucas, sin que exista un sitio donde estos se concentren (Figura 2).

8 Enestecaso,losAndescolombianoscorrespondenalazonaporencimadelos400msnmqueincluyelostresramalescordilleranosenlosquesedividelacadenamontañosa,yqueabarcauntotalde280.000km2(28.000.000ha).

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Figura 2. cambio en los ecosistemas naturales del piso subandino durante el período 1985-2000

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3.2. medición y análisis de ecosistemas

Las últimas décadas se han caracterizado por mostrar un creciente interés en el análisis de las causas de la deforestación producto de diferentes factores geográficos y antrópicos. Sin embargo, las investigaciones sobre el tema se han hecho a partir de una gran variedad de mediciones y niveles de agregación. Los estudios a nivel macro sobre pérdida de cobertura vegetal que han tomado como unidad de análisis el país se han basado principalmente en la tasa de deforestación9 (Bhattarai y Hamming 2001; Koop y Tole 1999; Shafik y Bandyopadhyay 1992) o en categorizaciones de ésta tasa: deforestación baja, media o alta en Mahapatra y Kant (2005) y deforestación alta o baja en Rudel y Roper (1997). De otro lado, las investigaciones micro a nivel de ejido10, parcela, hogar o pixel han hecho uso de variables proxy de deforestación de tipo dicotómico, politómico y continuo. En el primer caso, se ha definido de forma dicotómica el uso de la tierra como bosque natural transformado (deforestado) o no transformado (Vance y Iovanna 2006; Geoghengan etal. 2001; Apan y Peterson 1998; Etter etal. 2005); o como tierra para pastura y agricultura (implica bosque deforestado) versus bosque natural (Alaix-García etal. 2005). De forma politómica el uso de la tierra es definido en Agarwal etal. (2004) como bosque deforestado, degradado o maduro; y en Chomizt y Gray (1995) como vegetación natural, granja de semisubsistencia o granja comercial. Finalmente, variables continuas como el porcentaje de tierras de labranza en zonas boscosas (Muñoz 1992; Pichón 1997)11 y el cambio en la distancia de los centros poblados a los bosques (Casse etal. 2002) son algunos ejemplos, entre otras medidas, de las variables proxy empleadas en los análisis sobre deforestación.

Además de que ha sido característico el uso de un gran número de variables proxy para medir la deforestación, los análisis sugieren también que en su determinación incide una amplia variaedad de factores. Por una parte se consideran factores geográficos tales como la altitud, la pendiente y las condiciones del terreno para la agricultura (Vance y Iovanna 2006; Agarwal etal. 2005; Chomizt y Gray 1995); y factores socioeconómicos como la población12, el producto interno bruto (PIB)13, las vías de comunicación y la cercanía de mercados locales (Vance y Iovanna 2006; Mahapatra y Kant 2002; Agarwal etal. 2004; Chomizt y Gray 1995; Bhattarai y Hamming 2001; Koop y Tole 1999; Rudel y Roper 1997; Shafik y Bandyopadhyay 1992; Geoghengan et al. 2001; Etter et al. 2005). Finalmente, en algunos estudios a nivel de país se ha comprobado que la deuda externa está significativamente relacionada con la tasa de deforestación (Mahapatra y Kant 2005; Bhattarai y Hamming 2001).

8 Cambioeneláreadebosquedeunpaísenunperíododeterminado.

9 Campodeusocomunitarioporpartedelosaldeanosdeunpueblo.

10 CitadosporKaimowitzyAngelsen(1998).

11 Expresadacomodensidadpoblacionalotasadecrecimientodelapoblaciónenunperíodo.

12 ExpresadocomoPIBtotal,tasadecrecimientodelPIBoPIBpercápita.

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3.3. Indicadores sintéticos de estado de los fragmentos

En las etapas previas al presente estudio (Sarmiento etal. 2002) se puntualizó que las características deseables de un índice son su validez y su relevancia. La validez hace referencia a que el indicador tenga significado dentro de los objetivos del estudio; la relevancia a que tenga sentido en el contexto de toma de decisiones. Desde el punto de vista de su aplicación, un indicador debe ser ante todo calculable (factible), fácilmente entendible (simple), objetivo (científicamente replicable), y debe permitir comparaciones geográficas y temporales (comparable).

Así mismo, los indicadores pueden ser clasificados como simples o complejos. Los indicadores simples resultan de un determinado tipo de medición o aproximación a un fenómeno. En contraste, los indicadores complejos se derivan de la síntesis de un conjunto de mediciones sobre un fenómeno particular. La conveniencia de usar uno u otro tipo de indicador depende de la complejidad del fenómeno que se va a analizar.

En aquellos casos en los cuales la aproximación al fenómeno de estudio se hace a partir de varios tipos de medición, es conveniente sintetizar la información disponible en un indicador o conjunto de indicadores. De esta forma se minimiza la pérdida de información original, logrando que la lectura del nuevo indicador agregado guarde la más cercana relación con el sentido original de las mediciones.

Uno de los objetivos centrales del presente estudio es estructurar indicadores que den cuenta del estado y de los cambios de los fragmentos de bosque natural; y desarrollar modelos de análisis de los cambios en estos fragmentos ante presiones antrópicas y acciones de política pública. Se seleccionaron como unidades de análisis los fragmentos de un tipo de cobertura vegetal (bosque natural subadino), en un momento inicial (mediados de la década de los años ochenta), para contrastarlos con su estado en un momento posterior (inicios de la primera década de los años dos mil). De otro lado, las variables explicativas de los cambios en los fragmentos fueron clasificadas en tres grandes categorías: variables de características intrínsecas de los fragmentos, variables de presión antrópica y variables de respuestas de política. La medición de estas variables se hace a nivel de fragmento, municipio y departamentos.

3.3.1. Indicadores sintéticos y análisis de componentes principales

Para el presente estudio se seleccionó como unidad de análisis el fragmento de bosque natural localizado en el ecosistema subandino de la cordillera de los Andes, definido como la unidad continua de este tipo de bosque existente en 1985. El bosque subandino14 ha sido caracterizado por el Instituto Humboldt como una de las múltiples formaciones vegetales originadas en el “complejo mosaico de ecosistemas producto de la diversidad de clima, geología, geomorfología y suelos” de la ecorregión de los Andes Tropicales en Colombia, las cuales “han cobrado importancia en el contexto nacional y mundial por ser ecosistemas únicos, frágiles y estratégicos, en donde las presiones antrópicas han reducido el hábitat para las especies que allí se desarrollan” (Rodríguez etal. 2004). Este tipo de bosque se localiza primordialmente en el piso bioclimático subandino de las tres cordilleras andinas colombianas (Occidental, Central y Oriental) aproximadamente entre los 1.100 y los 2.200 metros sobre el nivel del mar (Rodríguez etal. 2004).

14 “Losbosquessubandinossecaracterizanporlapresenciadehemiepíficas,yenellaslasfamiliaspredominantessonAraceae,MoraceaeyOrchidaceae”(Rodríguez et al.2004,conbaseenWolf1989,1993)

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Por otra parte, para efectos de analizar el cambio de estado de cada fragmento durante el período de estudio (1985-2000) se identificaron en el área ocupada por cada fragmento en 1985, tres estados de cobertura vegetal en 2000: cobertura de bosque natural, caracterizada por no haber sido intervenida durante el período de estudio; cobertura seminatural, con presencia de bosques y vegetación secundaria; y cobertura antrópica, con monocultivos, vegetación dominada por el café tradicional o en asocio, cultivos semestrales en general, pastizales y plantaciones forestales (Rodríguez etal. 2004).

Para describir los fragmentos se dispone de una amplia gama de índices de estado medidos mediante sistemas de información geográfica y aplicando el programa Fragstats15. Para este trabajo fueron seleccionados aquellos índices que se refieren a la forma y la calidad de un fragmento de bosque en particular (McGarigal y Marks 1995). Respecto a la forma de los fragmentos se obtuvieron mediciones de área, perímetro, la razón entre perímetro y área (PARA), el índice de forma (SHAPE) y el índice de dimensión fractal (FRAC). La aproximación a calidad, entendida como el deterioro en el área natural de los fragmentos entre 1985 y 2000, se hace a través del área del fragmento en bosque natural en 1985 y en el 2000, el área del fragmento en 2000 en bosque natural semi intervenido y el área del fragmento transformado a actividad antrópica. Todas estas mediciones de estado de los fragmentos plantean la necesidad de establecer un método de síntesis de información que permita construir uno o más indicadores susceptibles de ser incorporados dentro de modelos de análisis relacionales.

Aplicando el método estadístico de análisis de componentes principales (ACP) es posible avanzar en esta dirección. Se obtienen variables de síntesis que explican la mayor parte de la variación total de un conjunto de información de origen, a través de una o más combinaciones lineales de un grupo de variables (Pearson 1901).

Para el caso del presente estudio, la primera componente principal de las variables de tamaño, forma y calidad de los fragmentos constituye el indicador de estado de los fragmentos, al ser la representación lineal más simple de los datos y que explica la mayor parte de la variabilidad de la información original. Del mismo modo, al aplicar la misma transformación a las variables de tamaño, forma y calidad de los fragmentos expresadas en términos de cambios porcentuales, es posible generar también un indicador de cambio en el estado de los fragmentos.

A continuación se explica en detalle el método de construcción del índice de estado de los fragmentos. Posteriormente se adapta esta misma metodología para construir el índice de cambio en el estado de los fragmentos.

En términos generales la primera componente principal de las variables de tamaño, forma y calidad de los fragmentos, es decir el indicador de estado de los fragmentos (I

EFijk), está representado por

(1)

donde las ponderaciones γ

p corresponden a los pesos de cada una de las variables pde forma y calidad

de los fragmentos (Xpijk

) en el indicador sintético del fragmento i del municipio j en el departamento k.

15 Lossistemasdeinformacióngeorreferenciada(SIG)constituyenlaherramientamásutilizadacomobasedeanálisisdelafragmentacióndelosecosistemasydelospatronesdepaisaje.LainformaciónprovistaporestossistemassetrabajóatravésdelsoftwareespecializadoFragstats(McGarigalet al.,2002)conelcualsecalcularonlosdiversosmétricosdepaisajequeseempleanenelpresenteestudio.

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44


Las relaciones entre la forma y el tamaño de los fragmentos son medidos a través de tres indicadores obtenidos directamente por el programa Fragstats (McGarigal y Marks 1995): relación perímetro/área (PARA), índice de forma (SHAPE) e índice de dimensión fractal (FRAC)

El índice de forma más simple, denominado (PARA), corresponde a la razón entre el perímetro del fragmento y su área, tal como se enuncia en la ecuación

(2)

donde pijk

denota el perímetro en metros del fragmento idel municipio j en el departamento k,y aijk

el área en metros cuadrados del fragmento ijk.

La principal debilidad de este indicador es que es muy sensible al tamaño del fragmento. En fragmentos con la misma forma pero con distinto tamaño, el índice PARA puede tomar diferentes valores. Esta sensibilidad al tamaño de los fragmentos hace del índice PARA un indicador inconveniente de estado, en especial cuando las diferencias en los tamaños de los fragmentos son muy grandes. Por estas razones este indicador no será tenido en cuenta en la construcción del índice de estado de los fragmentos.

El índice de forma SHAPE mide la complejidad de la forma del fragmento, comparada con una forma estándar cuadrada o casi cuadrada del mismo tamaño. Este método de medición permite corregir en parte el problema de dependencia del tamaño del indicador más simple (PARA) En formas muy compactas (cuadradas o casi cuadradas) el valor del indicador es 1 y está definido por

(3)

donde pijk

denota el perímetro del fragmento en términos de número de celdas y min pijk

el perímetro mínimo del fragmento en términos de número de celdas para un fragmento de referencia de forma compacta (cuadrada o casi cuadrada).

Finalmente, otro tipo de índice basado en la relación área-perímetro es el índice de dimensión fractal (FRAC). Al estar basado en la geometría fractal (Mandelbrot 1982) este tipo de indicador puede ser aplicado a formas planas espaciales a diferentes escalas. En términos generales, el índice de dimensión fractal, es una versión más elaborada de los índices PARA y SHAPE.Permite medir el grado de complejidad de formas planas, estandarizado la relación entre perímetro y área en un rango de 1 a 2, al tiempo que minimiza el efecto del tamaño del fragmento. Estas características lo hacen idóneo en la construcción de los indicadores de estado y cambio en los fragmentos. Para formas planas muy simples, tales como círculos o cuadrados, el valor del indicador es 1; y para formas muy complejas es 2. El índice de dimensión fractal (FRAC) está definido como:

(4)

16 Enelpresenteestudiohacenpartedelmismoanálisisfragmentosconáreasquesuperanlas200.000hectáreasyfragmentosdemenosde100hectáreas.

45


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donde pijk

denota el perímetro en metros del fragmento ijk y aijk

el área en metros cuadrados del fragmento ijk.

De otro lado, para tener en cuenta el grado de deterioro de un fragmento en un momento determinado se calcularon dos índices: un índicedepérdidadelbosquenatural (I

PN) y un índice de intensidad de

la actividad antrópica (IAN

)

Para calcular estos índices se identifican en cada fragmento tres tipos de estados: área de bosque natural no intervenido (Nat), área de bosque parcialmente intervenido o en estado seminatural (SNat) y área totalmente intervenida por acción antrópica (Ant).

De esta forma el índice de pérdida del bosque natural (IPN

) mide en un momento t la porción del fragmento que se encuentra en un estado distinto al de bosque natural no intervenido. Queda así definido, en una escala de 0 a 100, por la expresión:

(5)

donde las variables miden respectivamente la porción del fragmento ijk en bosque no intervenido, parcialmente intervenido y totalmente intervenido en el período t.

De otro lado, elíndice de intensidad de la actividad antrópica (IAN

) mide la proporción del área del fragmento que ha sido completamente transformada por la actividad antrópica. El peor escenario posible es cuando en un fragmento ha sido eliminado todo vestigio de bosque natural y su área se ha transformado totalmente a actividades antrópicas. De esta forma, el índicede intensidadde laactividadantrópica (I

AN) en un momento t queda definido en una escala de 0 a 100 por la expresión:

(6)

donde las variables miden respectivamente la porción del fragmento ijk en bosque no intervenido, parcialmente intervenido y totalmente intervenido en el período t.

3.3.2. Indicador de estado e indicador de cambio de estado del fragmento

A partir de la información correspondiente al tamaño, la forma y la calidad del fragmento se plantean dos tipos de indicador para reflejar el estado de los fragmentos: índices de estado del fragmento; e índice de cambio en el estado del fragmento.

a) Indicador de estado del fragmento en un momento t determinado

Este indicador se construye en dos etapas. En la primera se calcula el indicador de estado del fragmento (I

EF) a partir del análisis de componentes principales (tal como se indicó en la sección 3.2.1) tomando

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46


como punto de referencia el cálculo en el momento de las variables de calidad y forma para todos los fragmentos. De esta forma el I

EF queda definido como

(7)

donde las ponderaciones corresponden a los pesos de cada una de las variables l de forma, calidad y tamaño de los fragmentos en el correspondiente al momento seleccionado.

En la introducción de esta sección se señaló que una de las propiedades deseables en un indicador es que sea comparable a través del tiempo (Sarmiento etal. 2002). Éste es un requisito que exige escoger un año base para realizar las comparaciones. Para construir el I

EF de un año cualquiera

preservando esta propiedad, se aplican las ponderaciones de las variables obtenidas a través del análisis de componentes principales (ACP) para el año t a las variables de calidad y forma en cualquier otro año , así:

(8)

A través de esta alternativa se garantiza la propiedad del indicador de que sea comparable en el tiempo y se dispone de una medición replicable para períodos pasados o futuros, manteniendo como año de referencia el año 17.

b) Indicador de cambio en el estado del fragmento en un período

Se construye a partir de las variaciones entre el año t y el año t-1 de las variables de forma y calidad de los fragmentos. El I

CEF está definido como la primera componente principal de las variables FRAC,

IPN

eIPN

expresadas en términos de los cambios ocurridos durante el período en cuestión, así:

(9)

donde

= cambio porcentual en la variable X:

= cambio absoluto del índice Y:

En la ecuación (9) el peso de cada una de las variables lde cambio en el indicador sintético está resumido en los coeficientes .

17 Paraelcasoparticulardelpresenteestudioseseleccionócomoañodereferencia ycomoaño .

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3.4. modelos de impacto de actividades antrópicas

En esta sección se presenta una breve reseña de los principales aspectos metodológicos tenidos en cuenta la modelación, estimación y análisis de la deforestación en trabajos de investigación previos (ver Tabla 2). Tomando como referencia estos antecedentes, se presentan a continuación los modelos finalmente seleccionados para el presente estudio.

3.4.1. modelos de análisis previos

La revisión de experiencias nacionales e internacionales sobre el tema aporta elementos que serán tenidos en cuenta en las estimaciones propuestas en las secciones siguientes.

a) curva ambiental de Kuznets

En los modelos de mínimos cuadrados ordinarios se asume que la relación entre las variables independientes y la variable dependiente es lineal. Este supuesto, aunque facilita la lectura de los coeficientes del modelo, puede conducir a interpretaciones erradas de los efectos marginales de los regresores en el modelo a estimar. Como se reseñó en las secciones iniciales del presente trabajo, varios estudios han analizado la relación entre crecimiento económico y distintas mediciones de calidad ambiental18. En muchos casos se ha encontrado que esta relación parece seguir una trayectoria de U invertida, motivando la discusión conceptual y la comprobación empírica de lo que se ha denominado como curva ambiental de Kuznets (Mahapatra y Kant 2005). Una forma de verificar esta hipótesis, manteniendo la especificación lineal entre variable dependiente y variables explicativas, es teniendo en cuenta, en las estimaciones, transformaciones tipo spline19 de la variable de ingreso (Soumyananda 2004).

También es frecuente el uso de modelos de regresión logística binomial y multinomial para explicar los determinantes de la deforestación (Mahapatra y Kant 2002; Geoghengan 2001; Apan y Peterson 1998; Chomizt y Gray 1995; Rudel y Roper 1997; Etter etal. 2005). En esta línea de análisis se destacan los estudios de Vance y Iovanna (2006) y Agarwal etal. (2005), los cuales además tienen en cuenta la naturaleza espacial de la deforestación introduciendo estructuras jerárquicas en sus estimaciones. A continuación se presenta una breve referencia a las ventajas analíticas que ofrecen los modelos multinomiales y jerárquicos.

18 Unodelosestudiosempíricospionerosqueanalizalarelaciónentre losresultadosdelasaccionesdelserhumanoy losprocesosdedeterioroambientaly,enespecial,larelaciónentreelcrecimientoeconómicoyladegradacióndelambiente,fueelrealizadoporShafikyBandyopadhyay(1992).

19 Porejemplo,utilizandoenlosmodelosderegresiónlavariabledeingresoennivel,alcuadradoyalcubo.

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b) modelos logísticos multinomiales20

Mahapatra y Kant (2005) presentan una discusión de tipo metodológico sobre la conveniencia de emplear modelos logísticos multinomiales en el estudio de las causas de la deforestación. Esta metodología se muestra como alternativa a los análisis tradicionales a través de mínimos cuadrados ordinarios por dos razones:

− En primer lugar porque en un modelo lineal, cuando existen efectos causales indirectos que se trasmiten a través de una o más variables explicativas, los coeficientes que resumen los efectos marginales de las variables independientes pueden estar sesgados. En estos casos, el efecto total de un regresor Xsobre la variable dependiente Ycorresponde a la suma del efecto directo y de los efectos indirectos. Allí, el efecto directo es resumido por el coeficiente asociado a la variable explicativa X; y los efectos indirectos son una proporción de los coeficientes de las demás variables explicativas (Mahapatra y Kant 2005).

− En segundo lugar, son comunes los problemas de heteroscedasticidad, sobre todo en estudios de corte transversal. En presencia de heteroscedasticidad se tienden a aceptar efectos de variables que pueden no ser relevantes en la explicación del fenómeno de estudio. De otro lado, en este tipo de ejercicios se tiende a asumir que la relación entre la variable dependiente y las variables explicativas es lineal; y que los efectos de las variables explicativas son los mismos a través de las diferentes regiones para las cuales se dispone de información. Estos supuestos, dependiendo del fenómeno de estudio, pueden ser muy restrictivos o muy poco realistas.

Para corregir estos problemas, Mahapatra y Kant (2005) proponen estimar un modelo logístico multinomial en el que la variable dependiente sea una variable cualitativa construida a partir de la tasa anual de deforestación para cada uno de los países de la muestra de estudio. La razón por la cual no se toma directamente la tasa de deforestación como variable dependiente es que se desconoce la exactitud de su medición. En casos como éste, la mejor alternativa de estimación consiste en categorizar la variable dependiente. Así mismo, el modelo logístico multinomial es heteroscedásticamente consistente, es decir, estima una matriz de varianzas y covarianzas eficiente y, además, no supone, a priori, que la relación entre la variable explicada y las variables dependientes sea lineal.

Sin embargo, cuando la información asociada a cada una de las observaciones proviene de diferentes niveles de agregación, o cuando se presentan efectos espaciales de conglomerado, este tipo de aproximaciones puede distorsionar los niveles de significancia de las variables explicativas y, por lo tanto, la interpretación de sus efectos marginales de los regresores en el modelo. En estos casos, los modelos jerárquicos o multinivel son los más apropiados.

c) modelos jerárquicos multinivel

Agarwala etal. (2005) destacan la importancia de tener en cuenta en los modelos de análisis relativos a la deforestación y uso de la tierra su naturaleza fundamentalmente espacial. Esta característica hace más apropiado el uso de modelos econométricos que involucren patrones espaciales o interacciones

20 Enelcontextodelosmodeloseconométricosdondelavariabledependienteesdetipocategórico,eltérminomultinomialserefiereaquelavariabledependientepuedetomarmásdedosvaloresposibles.

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de tipo espacial, así como información con diferentes niveles de desagregación. En particular se hace énfasis en las ventajas que ofrecen los modelos en niveles, o modelos jerárquicos, cuando la información que se va a analizar se caracteriza por procesos complejos.

Así mismo, frente a los modelos de mínimos cuadrados ordinarios para ecuaciones estructurales, los estimadores bayesianos permiten solucionar los problemas de sobre-identificación asociados a un gran número de variables explicativas.

3.4.2. modelos seleccionados para el análisis

Los trabajos arriba reseñados no hacen referencia a la fragmentación ni a otras medidas que dan cuenta de la calidad de los ecosistemas. La deforestación es un fenómeno complejo, que va más allá de la pérdida neta de área en bosque natural. El paso de un estado de bosque natural no intervenido a la total ausencia de cobertura vegetal está mediado por un proceso de degradación complejo, el cual no se puede identificar simplemente con base en las tradicionales mediciones de deforestación que sólo miden la disminución del área cubierta por bosque natural. Por tal razón en este trabajo se hace uso de la riqueza descriptiva que ofrecen los indicadores de fragmentación (FRAC) y calidad de los ecosistemas (I

PN,I

AN) antes mencionados. A través de dichos indicadores se generaron índices

sintéticos de estado y cambio en los fragmentos de bosque natural, los cuales son objeto de modelación y análisis en las siguientes secciones.

Una limitación que presentan los modelos descritos arriba, y en general todo tipo de modelo econométrico que emplee datos de corte transversal, es que no siempre es posible aislar el efecto de las variables omitidas sobre la variable explicada y los demás regresores del modelo. Este problema es posible corregirlo más fácilmente cuando se tiene información para cada observación en más de un momento en el tiempo y cuando los efectos de las variables no observables son constantes a través del tiempo.

Teniendo en cuentas estas consideraciones, para estimar el valor esperado del IEF

y el ICEF

en presencia de variables de presión y respuesta antrópica se proponen tres tipos de modelos de análisis: modelos lineales en primeras diferencias; modelos jerárquicos lineales en primeras diferencias; y modelos jerárquicos de corte transversal. A continuación se presenta el desarrollo metodológico de cada uno de estos modelos.

a) modelos lineales en primeras diferencias

Uno de los principales objetivos del estudio es desarrollar un modelo analítico que permita estimar el impacto de las acciones antrópicas (presiones que inducen un deterioro y medidas que inducen una conservación o recuperación) en el estado de los ecosistemas. Al contar con información completa para más de un período es posible modelar la relación entre el el I

EF y variables de presión y respuesta

antrópica entre el año t y el año t-1, así:

(10)

donde

= : cambio absoluto entre t y t-1 en el índice de estado del fragmento i perteneciente al conjunto de municipios j en el departamento k.

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∆X1ijk

= : cambio absoluto entre t y t-1 en cada una de las variables del vector de variables geográficas y ecológicas de los fragmentos ijk.

∆X2jk

= : cambio entre t y t-1 en cada una de las variables del vector de variables de presión del conjunto de municipios j en el departamento k.

∆X3jk

= : cambio entre t y t-1 en cada una de las variables del vector de variables de respuesta del conjunto de municipios j en el departamento k.

∆X4k

= : cambio entre t y t-1 en cada una de las variables del vector de variables de presión del departamento k.

∆X5k

= : cambio entre t y t-1 en cada una de las variables del vector de variables de respuesta del departamento k.

∆Cijk

= : donde Cijk

es un vector de variables no observables durante el período de análisis (t,t-1) que pueden explicar el estado de los fragmentos ijk.

Si asumimos que la relación entre la variable dependiente y las variables explicativas es lineal, y que las variables no observables se mantienen constantes durante el período de análisis, podemos reescribir la ecuación (10) así:

(11)

donde es un término de perturbación estocástico también conocido como erroridiosincrásico que cambia entre fragmentos y el período de tiempo. En la ecuación (11)

0 se mide

el cambio en el intercepto entre t y t-1, mientras que los i (para todo i>0) los efectos marginales de

cada una de las variables explicativas en el valor esperado del IEF.

La ecuación (11) corresponde a un modelo lineal de efectos fijos para dos períodos de tiempo, calculado a partir de la metodología de primeras diferencias (Wooldridge 2002). La principal ventaja de los modelos lineales en primeras diferencias, y la razón por la que se consideraría idóneo para los propósitos del presente estudio, es que permiten obtener estimadores consistentes en presencia de variables omitidas. Los regresores omitidos, los cuales están resumidos en el vector C

ijk en la ecuación

(11), corresponden a todas aquellas variables que pueden explicar el estado de los fragmentos en el momento t=2000 y (t-1)=1985 de las cuales no se tiene información. Ignorar el efecto de estas variables omitidas en un modelo lineal, y en especial cuando dicha información puede también afectar el comportamiento de los demás regresores del modelo, puede conducir a sesgos en los parámetros estimados y, por lo tanto, a errores de interpretación.

Las condiciones necesarias para garantizar la consistencia de los estimadores en la ecuación (11) son:

− condición de ortogonalidad: tiene media cero y no está correlacionada con los regresores del modelo; y

− condición de rango completo ( ): ningún regresor puede escribirse como la combinación lineal de otros regresores.

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b) modelos jerárquicos lineales en primeras diferencias

Siguiendo a Mahapatra y Kant (2005), dado que la información correspondiente a las variables explicativas está desagregada a nivel de fragmento, municipio y departamento, y que la naturaleza del problema objeto de estudio es de tipo espacial, se puede rescribir la ecuación (11) para tener en cuenta la estructura jerárquica de los datos así:

− En primer lugar, es posible descomponer la varianza de los residuos εijk de la ecuación (11) en

términos de varianzas residuales atribuibles a efectos aleatorios a nivel de los fragmentos (nivel 1), de conglomerado a nivel municipal (nivel 2) y de conglomerado a nivel departamental (nivel 3). Los efectos aleatorios de nivel 2 y 3 en el modelo de efectos fijos de la ecuación (11) estarían representado por:

(12)

− La ecuación (12) introduce un comportamiento aleatorio en el intercepto de la ecuación (11) entre municipios (a través del término de error estocástico ∆u

jk) y entre departamentos (a

través del término de error estocástico ∆wjk). Ésta es una forma de capturar el efecto espacial

de la ubicación de los fragmentos. Al reemplazar (12) en (11) se obtiene el modelo lineal en primeras diferencias con intercepto aleatorio de tipo jerárquico.

(13)

donde , y son los efectos aleatorios atribuibles a los niveles 1, 2 y 3 respectivamente.

La descomposición jerárquica de la ecuación (13), además de incorporar las recomendaciones de Mahapatra y Kant (2005), permite obtener información sobre el peso de cada una de las jerarquías en la explicación de la variabilidad del indicador de estado de los fragmentos .

c) modelos jerárquicos de corte transversal

La construcción de una base de datos con información completa para los años 1985 y 2000 es una primera base para desarrollar las anteriores propuestas. Sin embargo, es posible que una parte de la información esté disponible sólo para uno de los dos años. El acceso a información anterior a la década de 1980 es limitado en Colombia. Considerando a esta reflexión, se propone un último modelo de análisis que relaciona el ICEF con variables de nivel para el año 2000 (período en el que se dispone la mayor cantidad de información) y de cambio en el período 1985-2000 así:

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(14)

En la ecuación (14) los dimiden los efectos marginales de cada una de las variables independientes

en el ICEF esperado. Los efectos de conglomerado de nivel 2 y 3 son capturados por las variables u

jky w

k que ahora están expresadas en niveles, mientras que ε

ijk representa el efecto aleatorio debido

únicamente a las diferencias entre fragmentos.

Sin embargo, una de las principales debilidades de los modelos de regresión lineal (de tipo jerárquico o no) definidos para un único momento del tiempo, tiene que ver con el efecto que sobre la variable endógena y las variables explicativas pueden tener las variables no observables. En particular, en el modelo (14), al no tener en cuenta la información para 1985 es posible que se generen sesgos sobre los parámetros d,d

i,d

ij yd

ijkestimados si las variables omitidas guardan relación con los regresores del

modelo. Este escenario exigió un trabajo previo de selección de regresores apoyado principalmente en los resultados de las investigaciones antes reseñadas para minimizar los efectos de las variables no observables.

4INDIcaDorES SINtétIcoS DEl BoSqUE NatUral SUBaNDINo

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En esta sección se presentan los cálculos de los índices sintéticos de estado, y de cambio de estado, de los fragmentos de bosque natural subandino en el país para el período 1985-2000, siguiendo

la metodología descrita en la sección 3.2.2. Inicialmente se describe la información disponible para efectuar los cálculos y los indicadores de forma y calidad de los fragmentos. Posteriormente se aplica el método de cálculo del índice sintético de estado de los fragmentos, en cada uno de los dos momentos de análisis: el año final (t=2000) en el cual los fragmentos han sido transformados; y el año inicial (t-1=1985) o línea de base, cuando los fragmentos de bosque se encuentran en su estado natural. A continuación se lleva a cabo la medición del índice sintético de cambio en el estado de los fragmentos para el período 1985-2000. Finalmente se presenta una síntesis descriptiva de los índices calculados para cada uno de los dos años objeto de análisis.

4.1. variables constitutivas (componentes) de los índices sintéticos del bosque subandino

Un fragmento de bosque natural subandino se define como una porción independiente de este ecosistema, en un momento determinado: el año 198521. Dicho fragmento puede ser contrastado con su estado en un momento posterior (año 2000). Para la construcción del índice de estado y del índice de cambio de estado de cada fragmento, se dispone de las siguientes mediciones realizadas en la Unida de SIG del Instituto Humboldt para los años 1985 y 2000:

• Área del fragmento correspondiente a bosque natural no intervenido.• Área que se identifica como bosque intervenido o como bosque secundario, y que por tanto

no puede clasificarse como bosque natural .• Área que ha si do totalmente transformada por la actividad antrópica y no tiene bosque alguno. • Indicador de forma del fragmento (FRAC) basado en la relación de su perímetro con su área.

4.2. Índice de estado de los fragmentos (1985 y 2000)

Siguiendo la definición metodológica de los indicadores sintéticos presentada en la sección 3.2.2, en la construcción de los índices es necesario tomar como punto de referencia un momento en el tiempo. De esta forma es posible hacer comparaciones con mediciones realizadas en otros años. Teniendo en cuenta esta consideración, la construcción del Índice de estado de los fragmentos en 1985 y 2000 se efectuó a partir de las ponderaciones calculadas en 2000.

21 Enelcasodeesteestudioenparticularseasumecomolíneabase,omomentoinicial,eláreaenbosquenaturalexistenteenelaño1985.Noobstante,sisedispusierade informaciónde lascaracterísticasde los fragmentosenmomentosanteriores,o inclusoensuestadoprístino,estemétodopermitiríatomarcomopuntodepartidaparaelanálisisalgúnotroestadoprevio.

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Con base en las mediciones realizadas para cada uno de los fragmentos en el año 2000 sobre el área en bosque natural ( ), el área en bosque intervenido o secundario ( ), y el área en

actividades antrópicas ( ), se calcularon el índicedepérdidadelbosquenatural y el

índicedeintensidaddelaactividadantrópica 22. A partir de estos dos últimos indicadores y el

índice de forma , se aplicó el análisis de componentes principales (ACP) como método

de síntesis de información. Mediante este procedimiento se calculó el peso relativo de cada uno de

los índices que componen el índicedeestadodelfragmento tomando como año de referencia

( ) el año 2000, obteniéndose el siguiente resultado23:

(15)

Según los resultados, la participación porcentual de cada una de las variables que componen el índice

sintético de estado del fragmento en el año 2000 es24:

Índicedepérdidadelbosquenatural(IPN

) = 39,1% Índicedeintensidaddelaintervenciónantrópica(I

AN) = 27,9%

Índicedeformadelfragmento(FRAC) = 33,0%

De otro lado, para establecer el estado de los fragmentos en 1985 se aplicaron los mismos ponderadores calculados para el año de referencia (2000) presentados en la ecuación (15) 25así:

(16)

Teniendo en cuenta que en el presente estudio se asume como fragmento, cada porción independiente de bosque natural existente en el año 1985, los valores que toman el índice de pérdida natural y el índice de intensidad de la intervención antrópica son, en ambos casos, iguales a cero para todos los fragmentos en 1985. De allí que el índice de estado de los fragmentos resultante para este año inicial sea igual a una fracción del índice de forma de cada fragmento , puesto que los otros dos componentes son constantes e iguales a cero.

22 Enesteestudiolosfragmentosdebosquenaturalsedefinencomoaquellasporcionesdebosqueexistentesen1985.Deestaforma,pordefiniciónseasumequecadaunodelosfragmentosesexclusivamentedebosquenaturalendichoañoynopresentaportantoningunaintervenciónhumana.Teniendoencuentaestacondición,paraaplicarelmétododeanálisisdecomponentesprincipalesseseleccionacomopuntodereferenciaelaño2000,añoparaelcuallosfragmentosdebosquenaturaloriginales(losexistentesen1985)yahansidoafectadosporlasactividadesantrópicas.

23 Paraesteestudioserestringióelanálisisalosfragmentosque,ensuestadooriginal,tuviesencomomínimo90hectáreas.Estoenrazónalniveldeprecisiónrequeridoparamedircambiossignificativosenlosmétricosdeforma(FRAC),coneltamañodepíxeldisponible(150mx150m).

24 ElpesoporcentualdelavariacióndecadaunodeloscomponentesdelíndicedeestadoIEFsobrelavariacióntotaldeesteíndice,seobtienedelcuadradodecadaunodelosponderadoresdelrespectivocomponenteenlaecuación(15).

25 Comoenestecasosedefinencomofragmentosaquellasáreasqueestabancompletamenteenbosquenaturalenelaño1985,setomaentoncescomoreferenciadelpesodecadaunadelasvariablesincluidasenelíndicequeresultaparaelaño2000.

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Una vez calculados los índices de estado de los fragmentos para los dos años , se estandarizaron los índices obtenidos para llevarlos a una escala homogénea entre 0 y 100. De esta forma, el índice sintético estandarizado del estado de degradación de cada fragmento en cada uno de los años se define como:

(17)

donde

= Índice no estandarizado del fragmento ijk en el año t (para t=1985,2000) = Índice no estandarizado con mínimo valor del conjunto de todos los índices de los fragmentos

en los dos momentos (1985 y 2000) = Índice no estandarizado con máximo valor del conjunto de todos los índices de los fragmentos

en los dos momentos (1985 y 2000)

Empleando el método de estandarización definido en la ecuación (17) se obtienen los índices estandarizados de estado de los fragmentos en el año 1985 y en el año 2000, expresados todos en una misma escala de escala de 0 a 100.

En la Tabla 1 se presenta un resumen de la información básica de cada uno de los componentes del índice sintético de estado para los dos años con información disponible (1985 y 2000), correspondiente a los fragmentos que en el año 1985 tenían 90 o más hectáreas. En la misma tabla se sintetizan los valores resultantes de los índices de estado de cada fragmento en los dos años, tanto en su valor original como en el valor estandarizado en la escala de 0 a 100.

tabla 3. caracterísitcas del índice de estado del fragmento (IEF) y sus componentes - 1.278 observaciones (1985 - 2000)

Variable Mean Std. Dev. Min Max

Índice de pérdida de bosque natural (1985) IPN1985 0,00 0,00 0,00 0,00

Índice de pérdida de bosque natural (2000) IPN2000 46,62 35,27 0,00 100,00

Índice de intensidad de intervención antrópica (1985) IaN1985 0,00 0,00 0,00 0,00

Índice de intensidad de intervención antrópica (2000) IaN2000 27,72 25,64 0,00 100,00

Índice de forma del fragmento - Frac (1985) Frac1985 1,11 0,04 1,03 1,27

Índice de forma del fragmento - Frac (2000) Frac2000 1,18 0,08 1,02 1,44

Índice de estado del fragmento - No estandarizado (1985) IEF1985(ne) 0,64 0,02 0,59 0,73

Índice de estado del fragmento - No estandarizado (2000) IEF2000(ne) 44,47 32,53 0,60 116,13

Índice de estado del fragmento - Estandarizado (1985) IEF1985 0,04 0,02 0,00 0,12

Índice de estado del fragmento - Estandarizado (2000) IEF2000 37,98 28,16 0,01 100,00

Como puede observarse, el índice de pérdida de cobertura en bosque natural para todos los fragmentos fue en promedio del 46,6% entre 1985 y 2000. Éste es el resultado de agregar el promedio de los índices del área original totalmente sustituida por una actividad antrópica en todos los fragmentos (27,7%), más el promedio de los índices de área parcialmente intervenida y que mantiene algún tipo de bosque transformado (18,9%)26.

26 Estosvalorespromediode los índicescorresponden,encadacaso,aunpromediosimpledel respectivo índice.No reflejanpor tantopérdidastotalesdeestasáreasenlazonadeestudio.Paraobtenerlosvalorestotalesserequeriríacalcularunpromedioponderadoporeláreadecadafragmento,talcomosepresentaenseccionesposterioresdeestetrabajo.

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De otro lado, una forma de evaluar la capacidad del IEF

para reflejar las variaciones de cada uno sus componentes es constatando si variaciones positivas en el índice I

EFcorresponden con variaciones igualmente crecientes y

significativas en cada una de las variables que lo componen. Para evaluar este comportamiento se parte de un ordenamiento de todos los fragmentos, de menor a mayor, de acuerdo con el valor del índice sintético de estado de cada fragmento. Con base en este ordenamiento, se calcula para cada decil de fragmentos el valor promedio del componente a ser evaluado. Se compara entonces el valor medio de cada componente, entre parejas de deciles consecutivos: si el índice sintético de estado está reflejando adecuadamente las variaciones de sus componentes, la media cada componente en un determinado decil debe ser significativamente mayor (a través de una prueba de igualdad de medias) a la media del componente en el decil inmediatamente inferior27.

Aplicando este método se comprobó la capacidad efectiva del índice sintético de estado para reflejar adecuadamente las variaciones de sus componentes. La Figura 3 ilustra la correspondencia positiva entre los deciles de I

EF (ordenados de menor a mayor) y las medias de cada uno de los componentes (índice de pérdida

de bosque natural, índice de intensidad antrópica e índice de forma) por decil de IEF

.

27 Encasodeobtenerseunresultadoinverso,sedetectaríalaincapacidaddelíndicesintéticodereflejarlasvariacionesdelrespectivocomponente.En efecto, podría suceder que el valor medio del componente para el decil de fragmentos conmayor valor del índice de estado, fuesesignificativamentemenorquelarespectivamediadeldecilinmediatamentemenor.Enestecasounadisminucióndelvalormediodelrespectivocomponente,estaríareflejándoseenunavariacióncrecientedelvalormediodelíndicedeestadoresultante.

Figura 3. valores medios de cada componente del índice de estado vs. valores medios del índice de estado (IEF), según deciles de fragmentos ordenados por el índice de estado

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BIa4.3. Índice de cambio de estado de los fragmentos entre 1985 y

2000

Adicionalmente, se construyó un índice que mide el cambio en el estado de los fragmentos, entre dos momentos del tiempo (1985 y 2000). Este indicador se construye con base en los mismos componentes del indicador de estado, descritos en la sección anterior, pero expresados cada uno en forma cambio en un período determinado.

Aplicando el método presentado en el capítulo anterior, el índice de cambio de estado de los fragmentos entre los años 1985 y 2000 se calcula con base en el cambio porcentual del índice de forma

, y los cambios absolutos de los índices de pérdida natural y de intensidad de la

actividad antrópica .

Con base en esta información y aplicando el método de análisis de componentes principales, se obtiene el índice de cambio entre 1985 y 2000 para los fragmentos iguales o mayores de 90 hectáreas

de la forma:

(18)

Según la ecuación (18), la participación porcentual de cada una de las variables que componen el

índice sintético de cambio en el estado del fragmento entre 1985 y 2000 es28:

Índice de cambio en la pérdida de bosque natural (∆IPN) = 38,8%Índice de cambio en la intensidad de intervención antrópica (∆IAN) = 27,1% Índice de cambio porcentual en la forma del fragmento (∆%FRAC) = 34,1%

Así mismo, el índice sintético estandarizado de cambio del estado de degradación cada fragmento en

el período 1985-2000 está representado por la siguiente expresión:

(19)

donde:

= Índice no estandarizado de cambio entre 1985 y 2000 del fragmento ijk.

= Índice no estandarizado de cambio entre 1985 y 2000 del fragmento con mínimo valor entre todos los fragmentos.

= Índice no estandarizado de cambio entre 1985 y 2000 del fragmento con máximo valor entre todos los fragmentos.

28 ElpesoporcentualdelavariacióndecadaunodeloscomponentesdelíndicedecambioestadoICEFsobrelavariacióntotaldeesteíndice,seobtienedelcuadradodecadaunodelosponderadoresdelrespectivocomponenteenlaecuación(18).

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64


A continuación se presenta una síntesis descriptiva de índices de cambio aplicando el método descrito, con base en la información disponible para los fragmentos que en el año 1985 tenían 90 o más hectáreas.

tabla 4. caracterísitcas del índice de cambio del estado del fragmento (IcEF) y sus componentes - 1.278 observaciones (1985 - 2000)

Variable Mean Std. Dev. Min Max

cambio en el índice de pérdida de bosque natural (1985-2000)

ΔIPN00-8546,62 35,27 0,00 100,00

cambio en el índice de intensidad de intervención antrópica (1985-2000)

ΔIAN00-8627,72 25,64 0,00 100,00

cambio porcentual en el índice de forma del fragmento - Frac (1985-2000)

Δ%FRAC00-860,06 0,08 -0,07 0,27

Índice de cambio de estado del fragmento - No estandarizado (1985-2000)

IcEF00-85(ne)43,50 32,28 0,00 114,49

Índice de cambio de estado del fragmento - Estandarizado (1985-2000)

IcEF00-8538,00 28,20 0,00 100,00

Así mismo se evaluó la capacidad del ICEF

para diferenciar las variaciones experimentadas por cada uno de sus componentes. Se ordenaron los fragmentos de bosque subandino de menor a mayor según el I

CEF . A continuación se decilizaron los fragmentos y se comprobó que el valor medio de cada uno

de los componentes del ICEF

(cambio en el índice de pérdida de bosque natural, cambio en el índice de intensidad antrópica y cambio en el índice de forma) aumenta cuando se incrementan los deciles de I

CEF. Los resultados se ilustran en la Figura 2.

4.4. comportamiento del índice de estado del ecosistema (1985-2000)

Una vez construidos los índices de estado del ecosistema de bosque natural subandino en el país, es posible formarse una primera idea de la evolución de este ecosistema durante el período de análisis entre los años 1985 y 2000. En esta sección se muestra cómo se comporta en las distintas regiones de la cordillera de los Andes tanto el índice sintético de estado como algunos de los componentes del mismo. Adicionalmente se ilustra este comportamiento para el caso de los fragmentos de bosque que se encuentran localizados dentro del Sistema de Parques Nacionales Naturales (SPNN).

Para el año 1985 en la cordillera de los Andes se identificaron 1.278 fragmentos de bosque natural subandino mayores de 90 hectáreas (ver Tabla 3), para un total de 3,3 millones de hectáreas ocupadas por este tipo de ecosistema. El 45% de esta área se encontraba localizada en la cordillera Oriental, el 28% en la cordillera Occidental, el 12% en el Macizo Colombiano (Nariño-Putumayo), el 11% en la cordillera Central y el 4% restante en la serranía de San Lucas29.

29 Paraestadistribuciónsetieneencuentaqueunfragmentodegrantamaño(563.000hectáreas)seencuentralocalizadoentresdelascincoregionesmencionadas.

65


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Figura 4. valores medios de cada componente del índice de cambio de estado vs. valores medios del índice de cambio de estado (IcEF), según deciles de fragmentos ordenados por el índice de estado

De las 3,3 millones de hectáreas de bosque natural identificadas en 1985, para el año 2000 se detectaron 510.000 hectáreas con algún grado de afectación, equivalentes al 15,3% del total del área originalmente en bosque. Este resultado representa una tasa promedio de deforestación del 1,1% anual, con una marcada diferenciación entre las distintas regiones: 2,7% anual en la cordillera Central, en contraste con una tasa del 0,6% y del 0,7% anual en la cordillera Occidental y el Macizo Colombiano, respectivamente; y 0,2% anual en el fragmento de gran tamaño, distribuido en tres de las cinco localizaciones identificadas (ver Tabla 4).

Otra característica de diferenciación entre regiones se refiere al grado de intensidad de la intervención humana que genera la deforestación. Para el total del ecosistema se identifica que el 56% del área deforestada muestra un cambio total hacia usos completamente distintos a cualquier tipo de bosque. En contraste, el 44% restante del área transformada mantiene pequeños fragmentos de bosque natural, o presenta algún nivel de regeneración de bosque natural, o bien incluye dentro de su área algún tipo de bosque plantado (ver Tabla 3). Nuevamente en la cordillera Central resulta no sólo la más alta tasa de deforestación, sino también el cambio más intenso en el uso del suelo. En efecto, el 65% del área deforestada en esta cordillera no presenta ningún tipo de relicto de bosque natural ni plantado. En contraste, en el Macizo Colombiano (Nariño-Putumayo), el 71% del área deforestada presenta algún tipo de bosque remanente o plantado.

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Como se describe en las secciones previas, el índice de estado de los fragmentos (IEF) indica de manera sintética los cambios en los fragmentos de bosque natural, reflejando conjuntamente la tasa de deforestación, la intensidad del cambio en el uso del suelo y las modificaciones de forma de

tabla 5. cambio del bosque subandino según tipo de bioma y localización geográfica - total Nacional(1) (1985-2000)

Bioma No. de fragmentos

Area total en bosque natural

Cambio de uso 1985-2000

Distribución del cambio de uso(2)

Indice de estado del fragmento (IEF)(3)

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28,03 27,97

orobioma subandino cordillera oriental

540 1.148 897 -250 -22% 42% 58% 0,08

17,68 17,59

orobioma subandino serranía de San lucas

8 137 116 -22 -16% 47% 53% 0,07

12,47 12,40

orobioma subandino Nariño-Putumayo

31 175 156 -18 -11% 71% 29% 0,09 7,20 7,11

orobioma subandino cordillera occidental

230 943 861 -82 -9% 48% 52% 0,09 6,87 6,78

“Fragmento de gran tamaño: C. Oriental (61,41%), Nariño-Putumayo (38,44%) y C. Central (0,15%) “

1 563 545 -18 -3% 66% 34% 0,12 2,37 2,25

total nacional 1278 3.322 2.813 -510 -15% 44% 56% 0,09 12,36 12,27

(1) Fragmentosdebosquesubandinomayoresde90hectáreas

(2) Parcial:%deláreaconcambiodeusoquemantieneparcialmentealgúntipodebosque.Total:%deláreaconcambioausototalmenteantrópico

(3) IEF:Índicededegradacióndelbosquede0a100,donde0=totalmenteconservadoy100=totalmentedegradado(promedioponderadopor

eltamañodelfragmentoen1985)

Fuente:EstetrabajoconbaseenIAvH.2005.MapadeecosistemadelosAndescolombianos1985-2000

tabla 6. tasa de cambio del bosque subandino (1985-2000)

LocalizaciónArea (miles ha) Tasa de cambio

anual1985 2000

orobioma subandino cordillera central 357 238 -2,7%

orobioma subandino cordillera oriental 1.148 897 -1,6%

orobioma subandino serranía de San lucas 137 116 -1,1%

orobioma subandino Nariño-Putumayo 175 156 -0,7%

orobioma subandino cordillera occidental 943 861 -0,6%

Fragmento de gran tamaño 563 545 -0,2%

total nacional 3.322 2.813 -1,1%

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BIacada fragmento. Con base en este índice se observa que, para el total nacional de los fragmentos

del ecosistema de bosque subandino, se presenta una pérdida de calidad de 12 puntos (promedio ponderado según el tamaño de cada fragmento) dentro de los 100 puntos posibles que reflejarían una pérdida total del bosque natural. Y aquí también se refleja la heterogeneidad regional antes descrita. Los fragmentos de la cordillera Central tienen el mayor nivel de degradación en su conjunto, con una pérdida en promedio de 28 puntos en el índice sintético de estado de cada fragmento. En contraste los fragmentos del Macizo Colombiano, junto con el fragmento de gran tamaño, representan los mayores niveles de conservación con una pérdida promedio de tan sólo 7 y 2 puntos, respectivamente (ver Tabla 5).

Por otra parte aparece una ventaja clara para la conservación de los fragmentos de bosque natural localizados dentro del Sistema de Parques Nacionales Naturales (SPNN). Del total del bosque subandino identificado para este estudio en el año 1985, cerca de la mitad del área se encuentra representada por fragmentos parcial o totalmente localizados dentro del actual SPNN.

Como puede observarse en las tablas 7a y 7b, hay una diferencia notoria entre la deforestación en los fragmentos parcial o totalmente localizados dentro del Sistema de Parques, en contraste con aquellos localizados por fuera de este sistema30. Los fragmentos de bosque subandino sin contacto con éste Sistema de Parques perdieron durante el período de estudio el 24% de su área natural, presentando una tasa promedio de deforestación del 1,8% anual. Por el contrario, aquellos fragmentos asociados al Sistema de Parques sólo perdieron el 6% de su área, presentando una tasa promedio de deforestación de apenas el 0,4% anual.

Desde la perspectiva de la localización de los ecosistemas boscosos subandinos dentro del Sistema de Parques Nacionales, la Tabla 6 presenta una distribución de los fragmentos de este grupo de ecosistemas en el SPNN. En primer lugar se observa que los fragmentos se localizan en 18 áreas protegidas de este sistema y cerca de tres cuartas partes del área se encuentra en cuatro parques nacionales: Farallones de Cali, Cordillera de los Picachos, Paramillo y el Cocuy. Además se observa que, de las cerca de 105.000 hectáreas de bosque subandino que se pierden en los fragmentos localizados total o parcialmente en el Sistema de Parques Nacionales, sólo menos de la cuarta parte (25.000 hectáreas) se pierden efectivamente dentro de este sistema de áreas protegidas y que más del 80% de éstas corresponde a pérdidas en cuatro áreas protegidas: el Cocuy, los Farallones de Cali, Paramillo y Tamá (ver Tabla 6).

Finalmente, es notoria la relativamente baja tasa anual de deforestación de los ecosistemas boscos subandinos en las distintas áreas del SPNN. Con excepción de los parques Las Hermosas y Nevado del Huila, que pierden en todo el período de estudio bastante menos de 1.000 hectáreas cada uno, el resto de áreas del Sistema de Parques Nacionales presentan tasas anuales de deforestación que no sobrepasan la media de 1,1% de pérdida (ver tablas 6 y 8).

30 DentrodelossistemasregionalesdeáreasprotegidasexistenotrasmodalidadesdemanejoespecialdistintasalSPNN.Sinembargo,nosedisponedeinformaciónadecuadaparaincluirestetipodeestrategiasdeproteccióndentrodeesteanálisis.

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E l índice de estado de los fragmentos de bosque natural, el cual es susceptible de ser calculado en diferentes momentos del tiempo, es empleado para analizar los factores antrópicos que inciden en

la transformación del bosque natural. Dichos factores pueden ser clasificados entre aquellos que generan presiones que se traducen finalmente en un proceso de degradación o agotamiento del bosque natural, y las acciones que de una u otra forma propenden por la conservación de los bosques en su estado natural, tales como las políticas públicas ambientales. No obstante, existen situaciones igualmente antrópicas que, sin proponérselo explícitamente, pueden generar un impacto favorable en la conservación del bosque en su estado natural. Así mismo, algunas de las características naturales de los fragmentos pueden tener alguna incidencia sobre la forma en que se produce la afectación del bosque como resultado de las acciones humanas, tales como la ubicación geográfica o la topografía del terreno.

Con miras a analizar la incidencia de distintos factores (geográficos y antrópicos) en la degradación del bosque, se estimaron modelos econométricos que relacionan el índice sintético de estado de los fragmentos con variables de la geografía de los fragmentos y las características de las poblaciones circunvecinas.

En esta sección se presentan inicialmente los factores que, dependiendo de la disponibilidad de información, pudieron ser usados como indicadores o variables proxy de las presiones antrópicas que deterioran el estado de los bosques. También se exponen las acciones que deliberadamente inciden sobre la conservación del ecosistema natural (respuestas de política) o que tienen un efecto similar por efecto indirecto. A continuación se muestran los resultados de los modelos analíticos empleados para establecer los niveles de significancia de las relaciones propuestas, aplicando los métodos descritos en la sección metodológica previa. Finalmente, se introduce un análisis interpretativo de los resultados obtenidos y una discusión de los alcances y limitaciones de los mismos.

5.1. variables explicativas de los modelos analíticos

El Órgano Subsidiario de Asesoramiento Científico, Técnico y Tecnológico del Convenio sobre la Diversidad Biológica (CBD-SBSTTA, por sus siglas en inglés) propone un método de clasificación de los factores que inciden en el deterioro de los bosques, de la siguiente manera: se definen las presiones como los factores socioeconómicos y otras fuerzas que afectan la diversidad biológica; el estado como las condiciones propiamente dichas de la misma biodiversidad; y las respuestas como las medidas que se toman para cambiar el estado de la biodiversidad de su situación actual hacia un estado deseado. Así mismo, el CBD-SBSTTA recomienda que la investigación científica sobre la biodiversidad se desarrolle a partir de esta clasificación de indicadores (presión-estado-respuesta) y de modelos de análisis de los diferentes factores que afectan la biodiversidad, con miras a entender los acontecimientos y orientar las decisiones de política a partir de las predicciones que se puedan hacer de distintos escenarios futuros (CBD-SBSTTA 1997).

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En esta dirección, y para la construcción de los modelos de análisis previstos por este estudio, se seleccionaron las variables de presión antrópica que reflejan aquellos factores socioeconómicos que se asume, tienen alguna incidencia sobre el estado del ecosistema de bosque natural, generando o acelerando procesos de degradación del mismo. Se supone que estas variables tendrán un efecto positivo sobre el índice de estado de los fragmentos (I

EF). En otras palabras, asume que generan

degradación de los bosques. De otro lado, se seleccionaron aquellas variables que reflejan medidas o respuestas de política orientadas a contrarrestar o prevenir los niveles de degradación del ecosistema de bosque natural y que por tanto se espera que tengan un impacto negativo sobre el nivel de degradación de los bosques. Finalmente, se ubican algunos factores de contexto socioeconómico y geográfico que de alguna manera se espera que contribuyan a la conservación del ecosistema, a pesar de no estar deliberadamente orientados en esta dirección.

Por otra parte, las variables empleadas en los modelos econométricos pueden estar desagregadas en una de tres escalas posibles: a nivel de fragmento, a nivel municipal y a nivel departamental. Esta diferenciación se realiza para efectos de la aplicación de los modelos jerárquicos o multinivel descritos en las secciones precedentes.

Las unidades básicas de análisis son los fragmentos de bosque natural. Para cada uno de los fragmentos fue calculado su respectivo índice de estado en los años 1985 y 2000; y su índice de cambio de estado entre los años 1985 y 2000. Sin embargo, las variables de presión antrópica o de respuesta de política asociadas a los fragmentos se encuentran en niveles de agregación departamental o municipal. Por tanto, fue necesario tener en cuenta las siguientes situaciones posibles en la conformación de la base de datos del trabajo:

i) Cuando uno o más fragmentos de bosque natural hacen parte de un único departamento y la variable de presión o de respuesta asociada se encuentra agregada a nivel departamental. En este caso todos los fragmentos que hacen parte de un único departamento comparten la información agregada de presión o respuesta a nivel departamental.

ii) Cuando uno o más fragmentos de bosque natural hacen parte de un único municipio y la variable de presión o de respuesta asociada se encuentra agregada a nivel municipal. En este caso todos los fragmentos que hacen parte de un único municipio comparten la información agregada de presión o respuesta a nivel municipal.

iii) Cuando un fragmento de bosque está localizado en más de un departamento y la variable de presión o de respuesta asociada se encuentra agregada a nivel departamental. En este caso se calculó el promedio (ponderado por el porcentaje del área del fragmento en cada departamento) de la información correspondiente a los departamentos donde tiene presencia el fragmento y dicho promedio se asignó al fragmento de bosque.

iv) Cuando un fragmento de bosque está localizado en más de un municipio y la variable de presión o de respuesta asociada se encuentra agregada a nivel municipal. En este caso la variable asociada al fragmento resulta de la sumatoria de los valores que toma la variable en cada municipio.

v) Finalmente se contempla como situación posible cuando la información disponible a nivel de fragmento se asigna directamente al fragmento correspondiente.

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SA continuación se presentan de manera detallada cada una de estas variables, especificando la forma de construcción de la misma (incluyendo las fuentes de información empleadas) y el nivel de desagregación de acuerdo con la disponibilidad de información (fragmento, municipio o departamento).

5.1.1. Indicadores de presión antrópica

En esta sección se describen las variables que miden los factores socioeconómicos relacionados directamente con el nivel de degradación del ecosistema de bosque natural. En términos generales y mientras no se señale lo contrario, se asume que cada uno de estos indicadores presenta una relación positiva con los índices de estado y de cambio del estado de los fragmentos (I

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CEF): a medida que

cada uno de estos indicadores de presión antrópica sea mayor, se espera que estos dos índices que miden el nivel de degradación del bosque natural presenten también mayores valores (reflejando una mayor degradación del bosque)31.

i) Indicadores demográficos

Densidad de población total (DPtot)

Se calcula como la población total municipal sobre el área del municipio, expresada en habitantes por kilómetro cuadrado. Se asume que a medida que las áreas aledañas a los fragmentos de bosque natural tienen una mayor densidad de población, serán mayores las presiones de diversa naturaleza que se ejercerán sobre el bosque. Para relacionar esta variable con el momento inicial del período de estudio (1985) se toman los datos del censo del mismo año; para el momento final del período, se toma como variable proxy la información del censo de 199332. [Nivel de jerarquía: información municipal. Fuente de datos: Dane, Censosdepoblaciónyvivienda 1985 y 1993; IAvH, InformarAndes (2005)].

ii) Indicadores de actividad económica

área total en cultivos por km2 (tcUlK)

Se calcula como el número de hectáreas en cultivos sobre el área del departamento, expresada en hectáreas por km2. Se asume que a mayor densidad de cultivos, crece la presión de la actividad agrícola sobre los bosques naturales. Se dispone de información anual para el período 1992-2004. Ante la carencia de datos consolidados para la década de los años ochenta, se asume como proxy para el momento inicial del período de estudio (1985) el promedio anual de los primeros años con información disponible (1992-1997); y para el final del período (2000), se toma el promedio

31 Comoseverámásadelante,laexcepcióndeestadirecciónsedaparaelcasodelÍndice de condiciones de vida (ICV) de materiales de paredes de la vivienda.Enestecasoseesperaqueunmayorvalordeesteíndicecorrespondaconunamenordegradacióndelbosquenatural.

32 Entrelosaños1985y2000sepresentanprocesosdecreacióndenuevosmunicipiosapartirdelasegregacióndeterritoriodemunicipiospreexistentes.Pararealizaranálisisdepoblaciónasociadaaundeterminadoterritorio(eláreamunicipal)esnecesarioajustarlosdatoscensualesaloscambiosenlasáreasmunicipales.Aunquehayinformacióndisponibledeproyeccionesdepoblaciónmunicipalparaelaño2000,nosedisponedeinformaciónapropiadaparahacerlosajustesporsegregaciónmunicipalparaesteaño.Deallíquesetomecomovariableproxylosdatosdelcensode1993,paraloscualessedisponedelrespectivoajustemedianteelaplicativoInformardelInstitutoHumboldt(IAvH,2005).

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anual del período disponible (1998-2003) [Nivel de jerarquía: información departamental. Fuente de datos: Ministerio de Agricultura. Anuario estadísticodel sectoragropecuario, Información Agrícola (En: www.dnp.gov.co, Indicadores Agropecuarios)].

área máxima en cultivos ilícitos (cimax)

Se calcula como el área de cultivos de coca y amapola en cada municipio, expresada en hectáreas. Se asume que los cultivos ilícitos constituyen una presión directa sobre el bosque natural, ya que se estima que buena parte de estos cultivos se localizan en áreas alejadas de la actividad productiva convencional y camufladas en áreas boscosas. Se dispone de información generada por el Sistema Integrado de Monitoreo de Cultivos Ilícitos (Simci) dese el año 1999 hasta 2004, con base en interpretación de imágenes de satélite. Puesto que no se dispone de información relativamente cercana al inicio del período de estudio (1985), se toma únicamente como indicador para el momento final del período de estudio (2000) el área máxima anual detectada en cada municipio desde 1999 hasta el 2002. [Nivel de jerarquía: información municipal. Fuente de datos: Oficina de las Naciones Unidas contra la Droga y el Delito - Gobierno de Colombia. Sistema Integrado de Monitoreo de Cultivos Ilícitos (Simci)].

iii) Indicadores de uso de madera

Porcentaje de personas que cocinan con leña (PclENa)

Se calcula como el número de personas que cocinan con leña en cada municipio sobre el total de la población del respectivo municipio, expresado como porcentaje. Se asume que a mayor participación de personas usando leña se reflejará en una mayor presión sobre los bosques del municipio. Se dispone de información de los censos de 1985 y 1993, la cual se asigna respectivamente al inicio y al final de período de estudio. [Nivel de jerarquía: información municipal. Fuente de datos: Dane, Censosdepoblaciónyvivienda 1985 y 1993].

Índice de condiciones de vida (Icv) de materiales de paredes de la vivienda (IcvParED)

Uno de los componentes del ICV se refiere a los materiales usados en la vivienda por parte de las familias del municipio: a medida que los materiales son más elaborados, este componente del ICV adquiere un mayor puntaje. Dado que la madera no procesada se incluye dentro de los materiales que arrojan menor puntaje, se asume que a medida que este puntaje es menor, será mayor el nivel de degradación de los bosques por una mayor presión sobre los mismos para obtener esta madera33. Nivel de jerarquía: información municipal. [Fuente de datos: PNDH-DNP, con base en Dane, Censos de población y vivienda 1985 y 1993].

33 Adiferenciadelosdemásindicadoresdepresiónaquíconsiderados,enestecasoseesperaunarelaciónnegativaentreesteindicadoryelcomportamientodelosíndicesdeestadodelfragmento(IEF)ydecambiodeestadodelosfragmentos(ICEF)quereflejanladegradacióndelbosque:amayorICVenmaterialesdelasparedesdelhogar,seesperamenordegradacióndelbosque(unmenorvalordelIEFydelICEF)porcorresponderunasituacióndeusodematerialesmáselaboradosenlaviviendaconunmenorusodematerialestomadosdirectamentedelbosque.

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Siv) Indicadores de vías de acceso

Índice de cobertura de carreteras (Ict)

Mide la relación entre la longitud total de carreteras (pavimentadas y sin pavimentar) construidas en cada municipio y el área del mismo, expresada en metros por km2. Se asume que el crecimiento de la red vial genera mejores posibilidades de acceso a áreas no ocupadas por actividad humana, incrementando la presión antrópica sobre el bosque natural. Con base en un estudio realizado por el Cede de la Universidad de los Andes para el DNP, se dispone de información para distintos tipos de vías en cada municipio del país correspondiente a los años 1980 y 1995 (la cual se toma respectivamente para los momentos inicial y final del período de estudio). [Nivel de jerarquía: información municipal. Fuente de datos: Cede – Universidad de los Andes, proyecto “recopilación de estadísticas geográficas departamentales y municipales”, Contrato DNP-CEDE 174-98].

5.1.2. Indicadores de respuesta de política

Se describen a continuación las variables que miden las políticas directamente relacionadas con el mejoramiento de la calidad ambiental en general, y en particular con la protección de la biodiversidad y del bosque natural. Se asume que cada uno de estos indicadores presenta una relación negativa con los índices de estado y de cambio del estado de los fragmentos (I

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CEF): a medida que cada

uno de estos indicadores de respuesta de política sea mayor, se espera que estos dos índices, que miden el nivel de degradación del bosque natural, presenten menores valores (reflejando una mayor conservación del bosque).

i) Indicadores de intensidad de la política ambiental

Inversión directa de las autoridades ambientales (IcarhB)

Se define como el ingreso total anual por habitante de cada corporación autónoma regional, aplicable a cada uno de los municipios bajo jurisdicción de dicha corporación, expresado en pesos constantes del año 2001 por habitante. Se calcula para cada municipio como el promedio del ingreso per cápita de la corporación en la que está localizado, ponderando por la participación del área de los fragmentos de bosque natural del municipio (en 1985) dentro del área total de bosque natural en la respectiva corporación. Esta variable es una proxy de la capacidad de cada corporación para ejercer sus funciones de autoridad ambiental y de entidad encargada de realizar inversiones orientadas a la protección y conservación de los ecosistemas naturales (en proporción a la participación de cada municipio en el total del área de bosque natural por proteger). Para el momento inicial del período de estudio (1985) se calcula como el promedio anual de ingresos de la corporación entre 1990 y 1992, relacionado con la población del censo de 1985; y para el momento final del período (2000) se calcula como el promedio anual de ingresos de 1997 a 1999, relacionado con la población del censo de 1993. En el momento inicial del período de estudio no existían aquellas corporaciones autónomas regionales que fueron creadas a partir de la entrada en vigencia de la Ley 99 de 1993. Para reflejar esta situación la variable ICARHB se fracciona en dos variables mutuamente excluyentes: ICARHBv e ICARHBn. La variable ICARHBv tiene un valor positivo en los dos momentos del período de estudio (1985 y 2000) para aquellos municipios localizados bajo jurisdicción de las corporaciones autónomas regionales que ya existían en el

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año 1985; y se asume un valor de cero en ambos años para todos los municipios localizados bajo jurisdicción de las corporaciones que fueron creadas a partir de la Ley 99 de 199334. A su vez la variable ICARHBn adquiere un valor positivo para el año final del período (y cero en el momento inicial del mismo) para aquellos municipios bajo jurisdicción de las corporaciones creadas a partir del año 1993, y se asume un valor de cero para ambos momentos del período estudiado en el caso de los municipios localizados en las corporaciones que ya existían en el año 1985. [Nivel de jerarquía: información municipal. Fuente de datos: Universidad Javeriana – Dane, proyecto “Indicadores de Financiación de la Política Ambiental en Colombia”, 2004 (con base en Dane, Bases de datos de ingresos públicos por variable económica de ingresos)].

valor agregado per cápita en agua potable y saneamiento básico (aaSBhB)

Mide el valor agregado departamental per cápita de las empresas del sector de agua potable y saneamiento básico, expresado en pesos constantes de 1994 por habitante. Una de las obligaciones de las empresas del sector de agua potable y saneamiento básico es conservar las cuencas hidrográficas que abastecen los acueductos municipales. Por esta razón, se asume que las empresas más consolidadas deberán ejercer con mayor efectividad las acciones de protección y conservación de los ecosistemas de bosque en estas cuencas. Se asume además que el valor agregado per cápita de las empresas de un departamento es una buena aproximación para medir el nivel de consolidación de las mismas. Se calcula esta variable con base en las cifras reportadas por las cuentas departamentales del Dane para el sector de agua potable, alcantarillado y servicios de saneamiento para el período 1990-2002. El valor reportado para el año 1990, asociado a la población de 1985, se asimila al momento inicial del período de estudio (1985); y el valor reportado para el año 2000 se asocia al momento final del período de estudio (2000) [Nivel de jerarquía: información departamental. Fuente de datos: Dane, Información Estadística, Cuentas Departamentales – Colombia 1990-2003 (En: www.dane.gov.co, PIB – Crecimiento económico)].

ii) Indicador de política de conservación de la biodiversidad

Porcentaje del fragmento de bosque dentro del Sistema de Parques Nacionales Naturales (PaSPNN)

Mide el porcentaje del área del fragmento de bosque natural (medida en 1985) que se encuentra localizado de manera efectiva dentro de alguna de las áreas protegidas del Sistema de Parques Nacionales Naturales, sobre el área total del respectivo fragmento. Esta variable se toma como una medida directa de la decisión de política de conservación de los ecosistemas de bosque natural, ya que refleja la decisión de declarar como área protegida dentro del Sistema de Parques Nacionales una porción del ecosistema de bosque natural. Se asume que un ecosistema de bosque natural perteneciente a un área protegida debe reportar un estado de mayor conservación del bosque, en comparación con un área por fuera de este sistema de protección. [Nivel de jerarquía: información por fragmento. Fuente de datos: Información suministrada por el IAvH (2005)]

34 LaLey99de1993reformaelrégimendecorporacionesautónomasregionales,transformandoaquellascorporacionesexistentesenautoridadesambientalesregionalesycreandonuevascorporacionesautónomasregionalesodedesarrollosostenibleenaquellasregionesquenoquedabanbajojurisdiccióndealgunadelascorporacionespreviamenteexistentes.Deestaformacadaunodelosmunicipiosdelpaís(yportantotodoelterritorionacionalcontinental)quedaapartirdeestareformabajojurisdiccióndeunaúnicacorporaciónautónomaregionalodedesarrollososteniblequeejercelasfuncionesdeautoridadambientalregional.

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S5.1.3. Indicadores de contexto geográfico y socioeconómico

Se incluyen aquí indicadores de carácter geográfico y socioeconómico que, sin representar presiones antrópicas que tienden a degradar el ambiente ni medidas de política tendientes a prevenir o mitigar esta degradación, pueden tener alguna incidencia en el deterioro o conservación del bosque. Fueron tenidas en cuenta variables típicamente geográficas, tales como el tamaño y la pendiente de los fragmentos de bosque natural. Además se incluyen variables de tipo socioeconómico, tales como el ingreso per cápita de la población, como variable proxy del nivel de crecimiento económico, y los índices de mortalidad por causas violentas como variable proxyde los niveles de conflicto armado.

i) Indicadores de contexto geográfico

tamaño del fragmento de bosque (área)

Mide el tamaño del fragmento de bosque natural en el momento de inicio del período de estudio, expresado en hectáreas. Se asume que el tamaño original tiene una incidencia en el índice de estado del fragmento de bosque natural: el índice de forma (FRAC) es menos sensible a cambios de perímetro cuando el tamaño del fragmento es mayor. [Nivel de jerarquía: información por fragmento. Fuente de datos: Información suministrada por el IAvH (2005)].

Proporción del área del fragmento según rangos de pendiente del terreno (P#)

Mide la proporción del área del fragmento que se encuentra en cada uno de cuatro rangos de pendiente, sobre el área total del fragmento. Se considera que un área de bosque natural será menos propensa a ser degradada por efecto de las diversas presiones antrópicas a medida que tenga una mayor dificultad de acceso y una menor propensión para ser empleada en un uso alterno. Se asume que los bosques en áreas que tengan mayores pendientes, serán menos propensos a ser degradados que los que se encuentran en terrenos con pendientes menores. Para la construcción de estas variables, de cinco rangos de pendiente posible se asignaron cuatro variables que representan la participación del área en cada rango de pendiente, así:

P12 = proporción del área del fragmento con pendiente entre 0% y 12% P25 = proporción del área del fragmento con pendiente entre 12% y 25% P50 = proporción del área del fragmento con pendiente entre 25% a 50% P75 = proporción del área del fragmento con pendiente entre 50% a 75% PM75 = proporción del área del fragmento con pendiente mayor del 75%

Al incluir estas variables en los modelos se excluye el rango de pendiente de 0 a 12%, ya que la proporción de área en este rango queda implícitamente expresado por defecto al definirse los otros cuatro rangos de pendiente [Nivel de jerarquía: información por fragmento. Fuente de datos: Información suministrada por el IAvH (2005)].

ii) Indicadores de contexto socioeconómico

valor agregado per cápita ponderado por ingresos tributarios municipales (vatIhB)

Mide el ingreso per cápita municipal, calculado con base en el valor agregado departamental, ponderado según la participación de los ingresos tributarios de cada municipio en el total

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departamental y expresado en miles de pesos constantes de 2001 por habitante. Se construye este indicador como medida proxy del ingreso per cápita del municipio, asumiendo que cada municipio participa en la generación de valor agregado del departamento de manera aproximadamente proporcional a la magnitud de los ingresos tributarios totales del municipio. No se incluye como una medida de presión, ya que trabajos previos la han empleado como una forma de medir la incidencia positiva y negativa del crecimiento económico sobre el nivel de degradación del bosque natural. De esta forma, esta medida se emplea aquí para probar la hipótesis de existencia de una relación en forma de U invertida (curva ambiental de Kuznets) entre el crecimiento y la degradación del bosque. Según esta hipótesis, en las primeras etapas de crecimiento se daría una relación positiva entre este crecimiento y el índice de degradación (o índice de estado de los fragmentos): a mayor crecimiento, mayor degradación del sistema natural. Pero según esta misma hipótesis, a partir de cierto nivel de crecimiento se invertiría la tendencia de tal forma que a mayores niveles de crecimiento se presentaría una menor degradación del ecosistema natural [Nivel de jerarquía: información municipal. Fuente de datos: Dane, Información estadística, cuentas departamentales – Colombia, 1990-2003 (En: www.dane.gov.co, PIB – Crecimiento económico) y Dane, Bases de datos de ingresos públicos por variable económica de ingresos].

Índice de condiciones de vida (Icv) según tipo de eliminación de excretas (IcvExc)

Uno de los componentes del ICV se refiere al nivel de desarrollo de los sistemas de eliminación de excretas, con un valor inferior cuando no se dispone de ningún sistema de letrinas ni servicio de alcantarillado y un valor superior cuando se dispone de servicios sanitarios conectados a la red de alcantarillado. Es este caso se emplea esta variable como una medida aproximada del nivel de desarrollo de las condiciones de vivienda según los patrones de vida propios de los conglomerados urbanos. Se asume que a medida que se consolidan los procesos de urbanización, se disminuyen las presiones directas sobre los bosques naturales (sin que esto sea una medida de política orientada de manera directa hacia este fin) [Nivel de jerarquía: información municipal. Fuente de datos: PNDH-DNP, con base en Dane, Censos de población y vivienda 1985 y 1993].

Índice de muertes violentas (ImvIo)

Mide el número de muertes en cada municipio, por cada cien mil habitantes. Se asume que los procesos de violencia pueden disminuir las presiones antrópicas sobre las áreas de bosque natural. Esto en virtud de que los niveles de violencia están directamente relacionados con procesos de desplazamiento de la población de áreas rurales, así como con el abandono de actividades productivas en las zonas rurales. A mayor población y mayor actividad económica rural, hay mayores presiones sobre el bosque natural. Por tanto, se puede esperar que el abandono de las tierras por parte de la población pueda asociarse con una disminución de las presiones que ejercen un impacto degradador del bosque natural. Sin ser la violencia un fenómeno deseable, es posible que ejerza un impacto indirecto que disminuya los niveles de degradación del bosque natural. Para el inicio del período de análisis (año 1985) se toma el promedio anual de muertes violentas en cada municipio desde 1981 hasta 1985, relacionado con la población del respectivo municipio en el censo de 1985. Para el momento final del período (año 2000) se toma el promedio de muertes violentas en el municipio desde 1996 hasta el año 2000, relacionado con la población del municipio reportada por el censo de 1993 [Nivel de jerarquía: información municipal. Fuente de datos: Dane, Estadísticas vitales, 1979-2002 (procesadas por el Centro de Recursos para el Análisis de Conflictos - Cerac)].

Con base en las variables antes definidas, se estimaron los modelos econométricos correspondientes a las ecuaciones (10), (11) y (13). A continuación se presentan en detalle los resultados obtenidos.

83


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S5.2. modelos de corte transversal: índice de cambio de estado vs. presiones, respuestas y contexto

Con base en las variables antes definidas, se estimó el modelo econométrico correspondiente a la ecuación (13). A continuación se presentan en detalle los resultados obtenidos.

5.2.1. variables asociadas al índice de cambio en el estado de los fragmentos (IcEF)

Para el análisis de los factores asociados al cambio del estado de los fragmentos se estimó la ecuación (13) teniendo en cuenta, previamente, las siguientes consideraciones:

i) Dado que las variables que reflejan el ingreso per cápita de las autoridades antiguas y nuevas (ICARHB00veICARHB00n) son mutuamente excluyentes, no pueden ser analizadas simultáneamente en un mismo modelo. Teniendo en cuenta esta particularidad, se estimaron dos modelos usando alternativamente cada una de estas variables.

ii) Se aplicaron pruebas de detección de observaciones atípicas (outliers) en cada una de las variables explicativas de los modelos. De esta forma, se conservaron de manera efectiva 823 y 807 observaciones cuando se aplicaron los modelos para las autoridades ambientales antiguas (existentes antes de 1993) y para las nuevas (creadas después de 1993), respectivamente.

iii) En las estimaciones se utilizaron variables en nivel (sin transformación alguna) y expresadas en forma logarítmica o al cuadrado. Las transformaciones se aplicaron, en cada caso, para preservar la linealidad entre la variable dependiente y las variables explicativas. Se examinó la linealidad de la relación entre cada uno de los regresores y las variables dependientes siguiendo la estrategia de Mallows (1896) 35.

En estas primeras estimaciones se empleó la variable de estado del ecosistema (I

CEF) como variable

dependiente, y las variables explicativas de presión, respuesta y contexto que se describen en las tablas 7a y 7b (para los modelos con autoridades ambientales antiguas y nuevas, respectivamente)36.

5.2.2. resultados econométricos de los modelos de corte transversal

En las tablas 8a y 8b se presentan los resultados de las estimaciones para el ICEF

, en primer lugar teniendo en cuenta la inversión directa de las autoridades ambientales antiguas (ICARHB00v) y, en segundo lugar, empleando la inversión directa de las autoridades ambientales nuevas (ICARHB00n).Así mismo, dado que las variables explicativas están expresadas en diferentes niveles de agregación (fragmento, municipio y departamento) se realizaron análisis comparativos de dos tipos de modelos: modelos de mínimos cuadrados ordinarios (MCO) y modelos lineales jerárquicos (JERARQ). Se hace esta distinción para evaluar las ventajas analíticas que ofrecen los modelos jerárquicos frente a las aproximaciones comunes a través de MCO.

35 LaspruebascorrespondientessepresentanenelAnexoII.

36 EnelAnexoIsepresentaunasíntesisdelosrespectivosvaloresdetodaslasobservacionesdisponiblesdeestasvariables,antesdeaplicarelprocesodeexclusióndeobservacionesatípicas(outliers),tantoparaelmomentoinicialdelperíododeestudio(1985)comoparaelmomentofinaldelmismo(2000).

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S86


En primera instancia se comprueba la existencia de efectos de conglomerado en el ICEF

. Por lo tanto, los modelos estimados a través de MCO pueden conducir a errores en la interpretación de la significancia de los coeficientes estimados. Existen patrones de variabilidad en el I

CEF que son significativos entre

municipios y entre departamentos. La variabilidad del ICEF

se debe, en un 17%, a diferencias entre municipios y, en un 37%, a diferencias entre departamentos.

a) Efectos de las variables de presión antrópica en la conservación del bosque natural

En las secciones previas se argumentó que ante presiones de tipo antrópico, se espera un mayor deterioro del bosque natural. Los resultados mostraron la validez de esta hipótesis tan sólo para las presiones generadas por la densidad poblacional, la calidad de las viviendas medidas a través del material de las paredes y el área en cultivos ilícitos.

En primera instancia, la densidad poblacional tiene un efecto positivo en el I

CEFesperado (Figura

3); coincidiendo con los hallazgos de Vance y Iovanna (2006), Mahapatra y Kant (2005) y Agarwal et al. (2005), aunque marginalmente decreciente. Si la densidad poblacional media fuera de 32,4 hab/km2, el efecto marginal sería positivo del orden de 0,4 puntos en el I

CEF

esperado. Densidades poblacionales superiores a los 60 hab/km2 estarían relacionadas con menores cambios en el estado de los fragmentos de bosque natural.

Figura 4. Efecto de la calidad de las paredes de los hogares sobre el índice de cambio en el estado del fragmento entre departamentos.

Por construcción, el índice de calidad de las paredes de los hogares ICVPARED93 tiene una mayor calificación cuando el material de las paredes es más elaborado (menos intensivo en el uso de materiales de origen vegetal como madera burda). Por lo tanto, la presión antrópica medida a través de esta variable se genera cuando el ICVPARED93 es menor (Figura 4). Los resultados confirman este supuesto en los modelos jerárquicos37. Por cada punto adicional en el ICVPARED93el I

CEF esperado disminuye

alrededor de 6 puntos.

Figura 5. Efecto de la densidad de población municipal sobre el índice de cambio en el estado del fragmento entre departamentos.

37 Nótesequelamismavariabletieneunefectopositivo(contraintuitivo)atravésdeMCO.Asímismo,variablescomoelíndicedecarreterasICTyelnúmerodehectáreasencultivoseneldepartamentoTCULKdejandesersignificativascuandosetieneencuentalaestructurajerárquicadelosdatos.Noobstante,elefectodelavariableTCULKenelmodeloMCOescontraintuitivo.

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tabla 10a. Índice de cambio de estado de fragmentos (IcEF): modelo de mínimos cuadrados ordinarios (mco) vs. modelo jerárquico (JErarq), para corporaciones antiguas

var. Indep: ICEF Tipo MCOant JERARQvacío_a JERARQant

Constante 72,69 (***) 39,49 (***) 106,47 (***)

DPTOT93 P 0,94 (***) 0,56 (***)

DPTOT93_2 P -0,0084 (***) -0,0047 (**)

PCLENA93 P 0,048 -0,058

ICVPARED93 P 1,75 -5,97 (**)

LnICT00 P 3,71 (**) 1,54

LnTCULK00 P -16,21 (***) -6,53

LnCIMAX9902 P 2,47 (***) 2,05 (***)

vatIhB00 X 0,013 (*) -0,003

vatIhB00_2 X -0,0000041 0,0000015

LnAREA85 X -5,19 (***) -5,04 (***)

P2585 X -9,72 -0,20

P5085 X -17,02 -10,17

P7585 X -14,95 -1,35

PM7585 X -19,12 -35,68 (**)

LnIMVIO00 X -6,41 (***) -5,13 (**)

ICVEXC93 X -3,73 (***) 1,58

PASPNN R -0,26 (***) -0,26 (***)

AASHB00 R 0,0058 (***) 0,0016

AASHB00_2 R -0,0000002 (***) -0,0000001

LnICARHB00v R 1,08 (***) -0,05

LnICARHB00n R

σε2 402,6 (***) 365,7 (***)

σμj2 153,2 (***) 140,1 (***)

σμk2 321,9 (***) 314,6 (***)

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tipo de indicador: P: Presión; R: Respuesta; X: Contexto (geográfico/socioeconómico)

Nivel de significancia: (*) p<.1; (**) p<.05; (***) p<.01(§) En los Modelos Jerárquicos R2 corresponde al R2 del nivel 1

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tabla 10b. Índice de cambio de estado de fragmentos (IcEF): modelo de mínimos cuadrados ordinarios (mco) vs. modelo jerárquico (JErarq), para corporaciones nuevas

var. Indep: ICEF Tipo MCOnuevas JERARQvacío_n JERARQnuevas

Constante 78,53 (***) 39,74 (***) 106,31 (***)

DPTOT93 P 0,91 (***) 0,56 (***)

DPTOT93_2 P -0,0083 (***) -0,0047 (**)

PCLENA93 P 0,072 -0,046

ICVPARED93 P 1,55 -6,45 (***)

LnICT00 P 4,10 (***) 1,69

LnTCULK00 P -15,74 (***) -6,80

LnCIMAX9902 P 2,38 (***) 2,07 (***)

vatIhB00 X 0,013 (*) -0,003

vatIhB00_2 X -0,0000033 0,0000021

LnAREA85 X -5,39 (***) -5,14 (***)

P2585 X -8,83 -0,42

P5085 X -15,47 -10,16

P7585 X -13,93 -1,13

PM7585 X -16,20 -35,43 (**)

LnIMVIO00 X -6,31 (***) -5,26 (**)

ICVEXC93 X -3,63 (***) 1,95

PASPNN R -0,25 (***) -0,27 (***)

AASHB00 R 0,0057 (***) 0,0017

AASHB00_2 R -0,0000002 (***) -0,0000001

LnICARHB00v R

LnICARHB00n R -1,07 (***) 0,04

σε2 405,3 (***) 368,5 (***)

σμj2 159,8 (***) 144,5 (***)

σμk2 311,7 (***) 312,8 (***)

ρ1 0,46

ρ2 0,18

ρ3 0,36


aic 7459 7380

bic 7558 7492

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R2 (§) 0,26 0,06


Nivel de significancia: (*) p<.1; (**) p<.05; (***) p<.01(§) En los Modelos Jerárquicos R2 corresponde al R2 del nivel 1

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SFigura 7. Efecto del área de cultivos ilícitos sobre el índice de cambio en el estado del fragmento entre departamentos.

Finalmente, las estimaciones permiten confirmar la existencia de una relación positiva y significativa entre el área de cultivos ilícitos y el cambio en el estado del bosque natural entre 1985 y 2000 (Figura 5). Si el área total en cultivos de amapola y coca se incrementara un 1%, el I

CEF

esperado aumentaría 2 puntos.

b) Efectos de las variables de contexto en la conservación del bosque natural

Figura 8. Efecto del área total del fragmento sobre el índice de cambio en el estado del fragmento entre municipios.

El tamaño del fragmento de bosque natural está relacionado negativamente en el I

CEF (Figura 6).

Este hallazgo concuerda con las estimaciones realizadas por Vance y Iovanna (2006). Los resultados sugieren que los fragmentos de bosque natural más pequeños tienden a mostrar índices de cambio (procesos de deforestación) más acentuados. El efecto esperado por hectárea adicional de parche de bosque natural es de 5 puntos menos en el I

CEF.

Figura 9. Efecto del porcentaje del área total fragmento con pendientes superiores al 75% sobre el índice de cambio en el estado del fragmento entre municipios.

En la sección anterior se argumentó que pendientes pronunciadas del terreno pueden dificultar el acceso a los bosques, constituyendo esta característica una barrera natural frente a los procesos de degradación del bosque natural. Nuestras estimaciones permiten confirmar que el I

CEF es sensible a las pendientes muy

pronunciadas del terreno (Figura 7). El ICEF

es menor, en promedio, cerca 35,5 puntos en los fragmentos de bosque con pendientes mayores al 75%38, siendo esta característica el principal atenuante de la deforestación del bosque natural. Chomizt y Gray, (1995) y Vance y Iovanna (2006) confirman este supuesto en estudios similares sobre deforestación.

38 Nótesequeesteresultado tansóloesválidocuandose tieneencuentaen lasestimacioneselefectode las jerarquíasmunicipalesydepartamentales.

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Figura 10. Efecto del índice municipal de muertes violentas sobre el índice de cambio en el estado del fragmento entre departamentos.

Pese a que la violencia es un fenómeno social indeseable, está relacionado significativamente con menores índices de degradación (Figura 8). Si el índice de muertes violentas se incrementa en un 1% se espera que el I

CEF disminuya cerca

de 5 puntos. Naturalmente este hallazgo plantea la necesidad de profundizar en el estudio de las consecuencias de la violencia en el país. Es posible que el resultado esté reflejando indirectamente el efecto del abandono de tierras y de la menor actividad productiva, resultado de los mayores índices de violencia.

c) Efecto de las variables de respuesta de política.

Anteriormente se expuso un conjunto de variables que reflejan políticas de mejoramiento de la calidad ambiental. Una forma de evaluar la efectividad de dichas políticas es comprobando si están asociadas a índices más bajos de degradación.

Figura 11. Efecto del porcentaje del área total del fragmento en SPNN sobre el índice de cambio en el estado del fragmento entre municipios

Respecto a este punto, el resultado de mayor interés tiene que ver con la degradación en las áreas protegidas por el Sistema de Parques Nacionales Naturales; se comprobó que las zonas protegidas están relacionadas con menores índices de cambio en los fragmentos, en otras palabras, con menor degradación (Figura 9). Si el porcentaje de área de fragmento de bosque protegido aumenta en un punto porcentual se espera que el I

CEF disminuya 0,2 puntos.

El segundo resultado, no obstante, llama la atención sobre la efectividad de los recursos de las corporaciones autónomas regionales y de las empresas del sector de agua potable y saneamiento básico en la conservación del bosque subandino; no se encontraron efectos significativos sobre el I

CEF

ni de los ingresos per cápita de las corporaciones ni del valor agregado de las empresas del sector de agua potable y saneamiento básico.

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S5.3. modelos en primeras diferencias: índice de estado vs. presiones, respuestas y contexto

A continuación se presentan en detalle los resultados de las estimaciones de los modelos en primeras diferencias correspondientes a las ecuaciones (10) y (11).

5.3.1. variables de los modelos en primeras diferencias

Para analizar los factores asociados al estado de los fragmentos se estimaron las ecuaciones (10) y (11) teniendo en cuenta las siguientes consideraciones:

i) Del universo inicial de fragmentos fueron excluidas 34 observaciones dado que sólo en los 1.244 fragmentos restantes se tiene información completa de cada una de las variables referidas en la Tabla 2. De otro lado, al aplicar las pruebas de detección de observaciones atípicas (outliers) a cada una de las variables explicativas, se conformó una muestra efectiva de 736 observaciones.

ii) Para efectuar las estimaciones, se calculó la diferencia absoluta (primera diferencia) entre los años 2000 y 1985 de la variable dependiente y cada una de las variables explicativas. Esta metodología permite aislar el posible efecto de las variables omitidas que se mantuvieron constantes durante el período de análisis.

iii) Sin embargo, al calcular la primera diferencia también se anulan todas aquellas variables que no hayan cambiado durante el período de análisis. Tal es el caso de variables como la pertenencia del fragmento de bosque a un área protegida del SPNN, el tamaño de los fragmentos originales de bosque natural y sus respectivas pendientes. Así mismo, tampoco es posible hacer uso de la información reportada en un único momento del tiempo. Por ejemplo, no se dispone de información sobre cultivos ilícitos en la década de 1980.

iv) Al calcular la primera diferencia, las variables que reflejan el ingreso per cápita de las autoridades antiguas y nuevas (ICARHB00veICARHB00n) dejan de ser variables mutuamente excluyentes, lo cual hace posible probarlas simultáneamente en los modelos en primeras diferencias.

En la Tabla 9 se presenta una breve reseña estadística de las variables empleadas en los modelos en primeras diferencias.

5.3.2. resultados econométricos de los modelos en primeras diferencias

En la Tabla 10 se presentan los resultados de los modelos en primeras diferencias. Como en las estimaciones anteriores, se llevó a cabo un análisis comparativo de dos tipos de modelos: modelos de mínimos cuadrados ordinarios (MCO) y lineales jerárquicos (JERARQ). Esta distinción se realizó principalmente para evaluar las ventajas por tener en cuenta en los modelos estimados la estructura espacialmente dependiente (jerárquica) de los datos.

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SLos resultados permiten comprobar que existen efectos de conglomerado a nivel de municipio y departamento sobre el I

EF, lo cual se constituye un claro indicio de la conveniencia de emplear modelos

jerárquicos en las estimaciones. La variabilidad del IEF

se debe en un 28 y un 27% a diferencias entre municipios y departamentos, respectivamente.

Así mismo, la prueba de Ramsey (1969) sugiere que no hay variables omitidas en el modelo MCO propuesto para el I

EF (ver tabla 10). Éste es un resultado que se esperaba obtener gracias a que se

calcularon las primeras diferencias de los regresores y de la variable dependiente39 entre los años 2000 y 1985.

39 Encontraste,setieneunresultadoadversopara losmodelosenquelavariabledependienteesel ICEF.Engeneral, losproblemasporvariablesomitidassonfrecuentesenlosmodelosdecortetransversal.

Pese a que las pruebas de linealidad (Anexo II) no mostraron comportamientos cuadráticos (o de orden superior) entre el I

EFy la densidad

poblacional; como en las anteriores estimaciones (ver tablas 8a y 8b), se observa una relación positiva, altamente significativa, entre la densidad poblacional y la degradación de los bosques naturales (Figura 10). Estos resultados confirman los hallazgos de otras investigaciones sobre el tema (Vance y Iovanna 2006; Mahapatra y Kant 2005 y Agarwal etal. 2005). Se espera que el I

EF aumente 1,1 puntos por cada punto

adicional de densidad poblacional.

a) Efectos de las variables de presión antrópica en la conservación del bosque natural

Figura 12. Efecto de la densidad de población municipal sobre el índice de estado de los fragmentos entre departamentos.

Figura 13. Efecto del material de paredes sobre el índice de estado del fragmento entre departamentos.

En segundo lugar, el uso de materiales más elaborados (y por lo tanto, menos intensivos en materiales de origen vegetal como madera burda) está asociado a una menor presión en el estado del bosque subandino (Figura 11). Cada punto adicional en la calificación del material de las paredes de los hogares ICVPARED se espera que genere una reduccción en el I

EF de

más de 6 puntos. Éste es un efecto muy similar al obtenido en las estimaciones previas sobre el I

CEF.

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tabla 12. Índice de estado de los fragmentos (IEF): modelo de mínimos cuadrados ordinarios (mco) vs. modelo jerárquico (JErarq)

var. Indep: IEF Tipo MCO JERARQvacío JERARQ

Constante 32,00 (***) 33,84 (***) 22,09 (***)

DPTOT P 1,11 (***) 1,10 (***)

PCLENA P 0,33 (***) 0,20

ICVPARED P -6,57 (***) -6,30 (***)

ICT P -0,0007 0,0007

TCULK P -8,28 (***) -15,78 (***)

VATIHB P 0,0038 0,0039

VATIHB_2 P -0,0000019 (*) -0,0000013

IMVIO X -0,0201 (***) -0,0100 (*)

ICVEXC X 8,54 (***) 8,20 (***)

AASHB R -0,0031 (***) -0,0029 (**)

ICARHBv R 0,0030 (***) 0,0037 (***)

ICARHBn R -0,0008 (***) -0,0003

σε2 354,3 (***) 354,0 (***)

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σμk2 206,4 (***) 71,5 (***)

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R2 (§) 0,24 0,25


Nivel de significancia: (*) p<.1; (**) p<.05; (***) p<.01

(§) En el Modelo Jerárquico R2 corresponde al R2 del nivel 1

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SFigura 14. Efecto del área en cultivos ilícitos sobre el índice de estado del fragmento entre departamentos.

Contrario a lo que se anticipaba, el porcentaje de hectáreas del departamento destinadas a la agricultura está relacionado negativamente con la degradación de los fragmentos (Figura 12). El I

EF esperado disminuye cerca de 16 puntos por

cada punto porcentual adicional en hectáreas de cultivos en el departamento. Pese a lo contraintuitivo del resultado, no se puede perder de vista que no se dispuso de información para la década de 1980 y que la variable fue construida a partir de una aproximación con los datos de la primera parte de la década de 1990.

b) Efectos de las variables de contexto en el deterioro del bosque natural

Figura 15. Efecto de las muertes violentas sobre el índice de estado del fragmento entre departamentos

Algunos efectos directos de la violencia en Colombia son el desplazamiento forzoso y el abandono de actividades productivas, en especial, las de tipo agrícola y pecuario. Ambas situaciones significan una menor presión sobre los bosques naturales (Figura 13). De acuerdo con los resultados, la relación entre el índice de muertes violentas y el índice de estado de los fragmentos es significativa aunque bastante débil; se pronosticaría una reducción en el I

EF

de 0,01 puntos por cada punto adicional en el IMVIO.

Figura 16. Efecto de la eliminación de excretas hogar sobre el índice de estado del fragmento entre departamentos

Las estimaciones evidencian una relación significativa y directa entre el grado de desarrollo de los sistemas de eliminación de excretas y la degradación de los bosques (Figura 14). Este resultado indicaría un trade-offentre las condiciones sanitarias de los hogares y la degradación ambiental de los bosques. Sin embargo, se anticipaba el efecto contrario. De acuerdo con los resultados, se espera que el I

EF aumente más de 8 puntos por cada punto

adicional en el ICVEXC.

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c) Efecto de las variables de respuesta de política

Figura 17. Efecto del valor agregado departamental per capita en agua potable y saneamiento sobre el índice de estado del fragmento

Una de las obligaciones de las empresas del sector de agua potable y saneamiento básico es conservar las cuencas hidrográficas que abastecen los acueductos municipales. Se espera que el valor agregado per cápita de las empresas del sector (al representar indirectamente su capacidad de inversión en conservación de las cuencas) esté relacionado inversamente con el I

EF.

Los resultados permiten confirmar este supuesto (Figura 15). Puesto en perspectiva, si el valor agregado promedio de las empresas del sector, el cual está alrededor de los nueve mil pesos per cápita (Tabla 7a), alcanzara los diez mil pesos el I

EF disminuiría cerca de tres puntos.

Figura 18. Efecto del ingreso per cápita municipal de las cars antiguas sobre el índice de estado del fragmento entre departamentos

Finalmente, no se encontró evidencia que apoyara la hipótesis de que la inversión directa de las corporaciones nuevas estuviera relacionada con menores índices de degradación40. De otro lado, contrario a lo que se esperaba, la inversión directa de las corporaciones viejas está positivamente relacionada con el I

EF(Figura 16).

El valor esperado del IEF

disminuiría un punto con un incremento en los ingresos per cápita de las corporaciones viejas en cerca de 335 pesos.

40 NótesequesepuedeconcluirquelavariableessignificativasiseestimaatravésdeMCO.

6SÍNtESIS DE rESUltaDoS, coNclUSIoNES y

rEcomENDacIoNES

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ESSÍNtESIS DE rESUltaDoS, coNclUSIoNES y rEcomENDacIoNES

E l análisis de las relaciones que puedan existir entre la degradación de un ecosistema de bosque natural, por una parte, y las decisiones humanas que inciden sobre la conservación o deterioro

de este ecosistema, por otra, arroja resultados en dos direcciones básicas. En primer lugar permite dilucidar incógnitas recurrentes alrededor de la incidencia de ciertos factores propios de la actividad humana, sobre el estado y las tendencias de conservación o degradación del bosque natural. Pero también aporta elementos de juicio para evaluar, con base en evidencia empírica de primera mano, la efectividad de distintas medidas de política orientadas a la protección y conservación de la biodiversidad.

En esta sección se presenta inicialmente una breve síntesis del proceso analítico abordado en este estudio. En seguida se resumen las principales conclusiones derivadas de los resultados obtenidos, organizadas en dos niveles. Por una parte se reseñan aquellos aspectos concernientes al comportamiento de las acciones antrópicas y su relación con los niveles de conservación y degradación del ecosistema natural analizado; se pone especial énfasis en los resultados obtenidos en términos de la evaluación de la política ambiental en marcha. Por otra parte, se hace referencia a las principales conclusiones que, desde el punto de vista metodológico, se derivan del proceso analítico aplicado y que pueden contribuir a su posterior desarrollo y consolidación. Por último se indican algunas recomendaciones que se desprenden de estas conclusiones alcanzadas, orientadas principalmente a fortalecer los sistemas de seguimiento y evaluación de la política de biodiversidad en el país.

6.1. Síntesis metodológica

Para abordar el proceso de evaluación de los factores que inciden en la conservación y degradación de los ecosistemas boscosos naturales subandinos, el presente trabajo se adelantó a partir de información generada por la Unidad de SIG del Instituto Humboldt sobre la mapificación de los ecosistemas en los Andes colombianos, correspondientes a los años 1985 y 2000. Con base en esta información se identificaron aquellos fragmentos del ecosistema de bosque natural subandino que en 1985 tenían un tamaño superior a 90 hectáreas. Para cada uno de estos fragmentos se construyó entonces una serie de indicadores que reflejan algunas características: el área en bosque de cada fragmento al inicio y al final del período, y en consecuencia el área del bosque original intervenida durante el período de estudio; la intensidad de esta afectación, diferenciando las áreas totalmente transformadas por una actividad antrópica, de aquellas que presentan algún proceso de recomposición natural (vegetación secundaria temprana) o algún tipo de rastrojos; la forma de cada uno de los fragmentos de bosque natural, expresada en términos de la relación entre el perímetro y el área del bosque antes y después de la intervención humana; la pendiente del terreno para cada uno los fragmentos; su localización dentro de cada uno de los distintos biomas presentes en la cordillera de los Andes; su localización en términos de la división político-administrativa del país, asociada al territorio de cada uno de los municipios

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y corporaciones autónomas regionales como entidades ejecutoras de la política ambiental en las regiones; y, finalmente, su participación directa en la política de conservación de la biodiversidad, mediante la declaratoria de áreas protegidas dentro del Sistema de Parques Nacionales Naturales.

Tomando como base esta información se inició por la estructuración de indicadores sintéticos que resumen distintas características del estado de conservación o degradación de cada fragmento de bosque natural. Para tal efecto se procedió inicialmente a sintetizar en un solo indicador, aplicando el método estadístico de análisis de componentes principales, aquellas características que reflejan el nivel de degradación de cada fragmento de bosque. Éstas son las siguientes: el tamaño original del bosque en 1985, el tamaño remanente en el año 2000 y, por tanto, el área afectada por actividades antrópicas como expresión del nivel de degradación del bosque; el índice de forma al inicio y al final del período, con valor creciente a medida que los bordes del fragmento son más irregulares y deterioran el hábitat de las especies locales al romper la continuidad del territorio boscoso; y la intensidad de la actividad antrópica, medida como la porción del área intervenida que no conserva ningún tipo de relicto de bosque natural remanente, ni de recomposición mediante plantación forestal.

Con este procedimiento se construyó un primer indicador sintético del nivel de degradación del bosque natural: el índice de estado del fragmento en un determinado momento. Este índice expresa, en una sola media y en una escala de cero a cien, la asociación de diversos elementos que reflejan de manera independiente, características propias del nivel de degradación en que se encuentra un fragmento de bosque en un momento determinado. Con este índice se mide el nivel de la degradación de cada fragmento de bosque natural al inicio y al final del período de análisis. Este índice adquiere un primer valor que refleja el estado de cada fragmento de bosque al inicio del período, antes de la intervención humana sobre dicho fragmento. Indica por tanto el grado de conservación al inicio del período, con un valor muy cercano a cero que refleja un nivel de degradación nula del fragmento de boque no intervenido en ese momento. Por otra parte este índice adquiere para el mismo fragmento de bosque un valor distinto al final del período, manifestando las transformaciones que sufre el fragmento original después de la intervención humana. Expresa en tal caso el nivel de degradación del fragmento durante el período de análisis, adquiriendo un valor proporcionalmente mayor para aquellos fragmentos que han sufrido un mayor deterioro como resultado de la intervención antrópica. Adicionalmente se construyó otra medida que sintetiza los mismos componentes que reflejan las condiciones de deterioro del bosque natural, pero expresados ahora de manera dinámica: el índice de cambio de estado del fragmento de bosque durante un período de tiempo. Este índice, en lugar de reflejar el estado de cada fragmento en cada momento determinado, mide ahora de manera directa el cambio del nivel de afectación del fragmento durante el período de análisis. Para su construcción se empleó el mismo método de análisis de componentes principales, pero aplicado ahora al cambio en un período de tiempo de cada una de las características que reflejan el nivel de afectación del fragmento de bosque natural: el cambio durante el período en el área transformada por la actividad humana; el cambio en el índice de forma del fragmento de bosque entre un momento y el otro; y el cambio en la intensidad de la intervención humana, medida como el cambio en el área totalmente transformada en relación con el área total intervenida.

Una vez identificados y caracterizados cada uno de estos índices de estado y de cambio en el estado de la degradación del bosque, se procedió entonces a asociar cada fragmento con aquellos factores que, se asume, pueden estar incidiendo en el proceso de degradación. Esto con el fin de relacionar analíticamente los índices que reflejan el estado del ecosistema, con indicadores que reflejan las

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ESpresiones antrópicas que se ejercen sobre ellos, las medidas de respuesta de política orientada a su protección y conservación, y otros factores de contexto geográfico y socioeconómico que repercuten en la evolución de la conservación o deterioro del bosque natural.

En primer lugar, y usando como punto de referencia los municipios y los departamentos de localización de cada fragmento, se identificaron distintos factores de presión que pueden conducir a la degradación de un fragmento de bosque. Para reflejar el comportamiento de estos factores se construyeron los siguientes indicadores: la densidad de población en el municipio o municipios donde está localizado cada fragmento; la intensidad en el uso del suelo para actividades agrícolas, indicada en términos de hectáreas cultivadas por kilómetro cuadrado del territorio; la intensidad de uso de madera como leña, en términos del porcentaje de población que cocina con este tipo de combustible; el nivel de utilización de madera como material para la construcción de viviendas, manifestado de manera indirecta en términos del componente del índice de condiciones de vida (ICV)41 que refleja el tipo de materiales empleados en las paredes de las viviendas; y la facilidad de acceso a las áreas de bosque natural, expresada en términos de la densidad de la red de carreteras.

Por otra parte, se identificaron factores asociados de manera directa con la política ambiental en general y con su componente específico de conservación de la biodiversidad y los ecosistemas naturales. Para tal efecto se usaron tres medidas básicas: la capacidad de ejecución de las acciones de política por parte de las corporaciones autónomas, principales entidades ejecutoras de la política ambiental en el contexto regional, medida a través de la disponibilidad de recursos financieros; la capacidad de las empresas del sector de agua potable y saneamiento básico de asumir su responsabilidad de protección y conservación de las cuencas que las abastecen de recursos hídricos; y finalmente, la pertenencia del fragmento de bosque a un área protegida del Sistema de Parques Nacionales Naturales.

Finalmente, se identificaron otros factores geográficos y socioeconómicos que de una u otra manera, pueden condicionar los efectos de las presiones antrópicas y las medidas de política sobre el estado de los ecosistemas. En esta dirección se incluyeron aspectos tales como el tamaño de los fragmentos de bosque, su nivel de pendiente y los niveles de violencia en las áreas en donde están localizados. Además se incluyó dentro de este tipo de factores una medida del nivel de crecimiento económico local, para probar la hipótesis de la existencia de una relación entre el crecimiento y la degradación del bosque de la forma expresada por la denominada curva ambiental de Kuznets: una relación directa entre el crecimiento de la actividad económica y la degradación de los ecosistemas naturales durante las primeras etapas de crecimiento económico, derivada de una alta dependencia de esta actividad de los recursos suministrados por la naturaleza; pero una reversión posterior de esta tendencia a partir de cierto nivel de la consolidación de la actividad económica, al que corresponde menor degradación a mayores niveles de ingreso, como resultado de una mayor posibilidad de asignar mayores recursos a la protección de estos ecosistemas.

Una vez identificados estos indicadores de presión, respuesta y contexto, se procedió a la aplicación de modelos analíticos para evaluar las relaciones funcionales entre estos factores y los niveles de conservación o degradación del ecosistema de bosque natural. Para tal efecto se seleccionaron dos modalidades básicas de análisis: mediante la aplicación de modelos jerárquicos de corte transversal, y mediante la aplicación de modelos jerárquicos en primeras diferencias.

41 ÍndicedesarrolladoporelProgramaNacionaldeDesarrolloHumano(PNDH)delDepartamentoNacionaldePlaneación(DNP).

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Con los modelos jerárquicos de corte transversal se relacionaron los factores de presión, respuesta y contexto en su respectivo nivel en un momento determinado, con el índice de cambio en el estado de conservación y degradación del bosque natural. Por otra parte, con los modelos en primeras diferencias se relacionaron las variaciones en los niveles de las presiones, de las respuestas y de los factores de contexto durante un período determinado, con las variaciones en el índice de estado de conservación y degradación del bosque natural, durante el mismo período.

En ambos casos se trabajó con modelos de tipo jerárquico, con lo cual se logró incorporar el efecto derivado de los distintos niveles de agregación (departamental, municipal y del fragmento de bosque), propios de la información disponible para medir las distintas variables explicativas. De esta manera fue posible evaluar las distorsiones analíticas que se generan cuando se realizan estas modelaciones sin tener en cuenta las diferencias de nivel de agregación de las variables, comparando los resultados obtenidos con los que se hubieran generado al no aplicar modelos jerárquicos.

6.2. conclusiones sobre conservación y degradación del bosque natural

La aplicación de los modelos jerárquicos de corte transversal y en primeras diferencias arrojaron los resultados que se sintetizan en la Tabla 11. En primer lugar se relacionan los resultados de los modelos jerárquicos de corte transversal aplicados al índice de cambio de estado de los fragmentos (ICEF) bajo dos modalidades: un primer modelo, JERARQan(ICEF), en el cual aparece dentro de las variables explicativas la capacidad de respuesta de las autoridades ambientales regionales que ya existían cuando se inicia el período de análisis (1985); y un segundo modelo, JERARQnuevas(ICEF), en el que sólo se incluyen aquellas autoridades ambientales regionales que inician su gestión a partir de la creación del Sistema Nacional Ambiental (SINA) en el año 1993. Por otra parte, se relacionan los resultados del modelo jerárquico en primeras diferencias, JERARQ(IEF), aplicado para el análisis del índice de estado de los fragmentos (IEF).

De los resultados obtenidos se derivan diversas conclusiones que aportan elementos de juicio en dos direcciones: en primer lugar, en términos del análisis de los factores que afectan la conservación y la degradación del ecosistema de bosque natural subandino; y en segundo lugar, en relación con los procesos de evaluación de la efectividad de las políticas públicas orientadas a la conservación de estos ecosistemas.

Dentro de estas conclusiones se destacan las siguientes:

i) Los modelos jerárquicos de corte transversal se obtuvo como resultado que los procesos de degradación del bosque subandino son significativamente menores en aquellos fragmentos de bosque natural que se encuentran localizados dentro de las áreas protegidas (PASPNN) del Sistema de Parques Nacionales Naturales. De este resultado se concluye que, a medida que un fragmento de bosque natural tenga una mayor porción de su área dentro del Sistema de Parques Nacionales Naturales, se puede esperar que el incremento en el estado de degradación del bosque sea menor. De esta manera, por cada punto porcentual adicional que tenga un fragmento de bosque dentro de un área protegida, se puede esperar que el índice de cambio en la degradación del bosque bajará entre 0,26 y 0,27 puntos.

42 Engenerallasáreasprotegidasendondeseencuentralocalizadoelecosistemadebosquesubandinonosufrieronmodificacionesduranteelperíododeestudio.Portalmotivoestavariablenofueposibleincorporardentrodelosmodelosenprimerasdiferencias

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EStabla 13. Síntesis comparativa de los modelos jerárquicos del Índice de cambio de los fragmentos (IEF) y del Índice de cambio del estado de los fragmentos (ICEF)

Tipo JERARQant (ICEF) JERARQnuevas (ICEF) JERARQ (IEF)

Constante 106,47 (***) 106,31 (***) 22,09 (***)

DPTOT P 0,56 (***) 0,56 (***) 1,10 (***)

DPTOT_2 P -0,0047 (**) -0,0047 (**)

PCLENA P -0,058 -0,046 0,20

ICVPARED P -5,97 (**) -6,45 (***) -6,30 (***)

ICT P 0,0007

LnICT P 1,54 1,69

TCULK P -15,78 (***)

LnTCULK P -6,53 -6,80

LnCIMAX9902 P 2,05 (***) 2,07 (***)

vatIhB X -0,003 -0,003 0,0039

vatIhB_2 X 0,0000015 0,0000021 -0,0000013

LnAREA85 X -5,04 (***) -5,14 (***)

P2585 X -0,20 -0,42

P5085 X -10,17 -10,16

P7585 X -1,35 -1,13

PM7585 X -35,68 (**) -35,43 (**)

IMVIO X -0,0100 (*)

LnIMVIO X -5,13 (**) -5,26 (**)

ICVEXC X 1,58 1,95 8,20 (***)

PASPNN R -0,26 (***) -0,27 (***)

AASHB R 0,0016 0,0017 -0,0029 (**)

AASHB00_2 R -0,0000001 -0,0000001

ICARHBv R 0,0037 (***)

LnICARHB00v R -0,05

ICARHBn R -0,0003

LnICARHB00n R 0,04

N 823 807 736

R2 (§) 0,07 0,06 0,25

tipo de indicador: P: Presión; R: Respuesta; X: Contexto (geográfico / socioeconómico)

Nivel de significancia: (*) p<.1; (**) p<.05; (***) p<.01

(§) Modelos Jerárquicos: R2 corresponde al R2 del nivel 1

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Esta relación se refleja también de manera muy notoria en la magnitud del proceso de degradación de las áreas en bosque natural subandino durante el período de estudio (1985-2000). Los fragmentos de este tipo de bosque, localizados por fuera de un área de manejo especial del Sistema de Parques Nacionales Naturales, sufrieron durante el período una pérdida del 26% de su área en bosque, a una tasa deforestación del 1,8% anual. En contraste, los fragmentos localizados parcial o totalmente dentro de una de estas áreas de manejo especial sólo perdieron durante el período un 6% de su área en bosque, a una tasa de deforestación de apenas un 0,4% anual43.

ii) Para el caso de los modelos de primeras diferencias que explican el comportamiento de los índices de estado del ecosistema, se encontró que la degradación del bosque y la consolidación de las empresas de agua potable y saneamiento básico, medida en términos de su valor agregado per cápita (AASHB), están relacionadas de manera significativa e inversa. De allí se concluye que, a mayor desarrollo de estas empresas se espera encontrar un menor índice de degradación de los bosques. Este resultado confirma la hipótesis inicialmente formulada, sobre el hecho de que las empresas de acueducto y alcantarillado más consolidadas inciden efectivamente en la conservación de las cuencas hidrográficas que las abastecen de agua.

iii) La degradación del bosque natural subandino está directa y significativamente relacionada con el número de hectáreas en cultivos ilícitos en los municipios donde está localizado cada fragmento de bosque (CIMAX9902), tal como se desprende de los modelos de corte transversal44. De allí se concluye que, a mayor presencia de cultivos ilícitos en un municipio, se espera que el índice de incremento de la degradación de los fragmentos de bosque natural sea menor.

iv) El bosque natural tiende a degradarse menos en áreas con mayores índices de violencia. Tanto los modelos de corte transversal (ICEF) como el modelo en primeras diferencias (IEF) muestran una relación inversa y significativa entre el índice de muertes violentas (IMVIO) y los índices de degradación del bosque natural. De allí se puede esperar que los índices de degradación del bosque, y del incremento de estos niveles, sea menor en aquellos municipios que presenten mayor nivel de conflicto violento. Esto se puede explicar por un posible efecto indirecto de la violencia sobre los niveles de afectación de los bosques: a mayores niveles de violencia se puede esperar que se intensifique el desplazamiento de la población y se frene la actividad económica, con una disminución de las presiones sobre el bosque natural y la consecuente caída en la tasa de deforestación.

v) La mayor degradación del bosque está significativa y positivamente relacionada con las áreas con mayor densidad de población total (DPTOT). Tanto en los modelos de corte transversal (ICEF) como en los modelos en primeras diferencias se observa una relación directa y significativa entre la densidad de población en los municipios donde están localizados los fragmentos y los niveles de degradación de bosque natural. De allí se puede concluir que el valor esperado del índice de degradación de un fragmento de bosque será menor para los fragmentos localizados en municipios con menor densidad de población.

43 Vertablas5ay5b.enelcapítulo5delpresenteestudio.

44 Enestecasotampocosepudoincorporarestavariabledentrodelosmodelosenprimerasdiferencias,puestoquesólohayinformacióndeláreaencultivosilícitosencadamunicipioapartirdelaño1999.

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ESAdicionalmente los modelos de corte transversal sugieren un comportamiento particular de la relación entre el crecimiento de la densidad de población y el cambio en la degradación del bosque. A medida que un fragmento de bosque natural esté localizado en un municipio con mayor densidad de población, el valor esperado del índice de incremento de la degradación del bosque será mayor. Pero también a partir de la superación de ciertos niveles de densidad de población, el valor esperado del índice de incremento de la degradación comenzará a decrecer. Al respecto podría formularse una posible explicación: en los municipios pequeños, a medida que se está en un municipio con mayor densidad de población, es posible que se presenten mayores presiones que afectan el bosque natural. Pero cuando los fragmentos están localizados en municipios de tamaño relativo de población muy elevado (expresado en mayor densidad de población por efectos de la alta urbanización) puede suceder que la mayor población coincida con la consolidación de actividades menos dependientes directamente de los recursos del bosque natural.

vi) Cuando la pendiente del terreno donde está localizado el fragmento de bosque es muy pronunciada, es más probable que el respectivo fragmento aparezca con un menor incremento de las tasas de degradación. Esto se refleja en los modelos de corte transversal, donde se observa que cuando crece el porcentaje del fragmento localizado en terrenos con una pendiente superior al 75% (PM7585) hay una tendencia menor a la degradación del bosque. En contraste, no hay ninguna relación significativa entre la pendiente del bosque y los cambios en la degradación para ningún otro rango de pendientes menores. En conclusión, se puede afirmar que un factor geográfico como la pendiente del terreno se constituye en una barrera natural al proceso de degradación del bosque subandino, cuando esta pendiente es mayor del 75%.

vii) Por último, los modelos aplicados rechazan la hipótesis de una relación significativa entre una medida general de crecimiento económico, el ingreso per cápita(VATIHB), y la degradación del bosque natural. A pesar de ello llama la atención cómo en los modelos en primeras diferencias se detectan algunos componentes específicos, relacionados con la actividad productiva y el desarrollo económico, que sí presentan relaciones significativas con el estado de los fragmentos. Es el caso de la relación entre los niveles de degradación del bosque con el área en cultivos, la cual presenta un comportamiento en distintas direcciones dependiendo del tipo de cultivos al que se refiera.

Tal como era de esperarse, la degradación del bosque tiene una relación directa y significativa con el área en cultivos ilícitos: a mayor área en cultivos ilícitos, mayor degradación del bosque. Sin embargo la relación entre el nivel de degradación del bosque y el área en cultivos agrícolas en general (excluidos los cultivos ilícitos) es también significativa, pero en dirección contraria: a mayor porción del territorio usada en actividades agrícolas (TCULK), menor degradación del bosque. Aunque no fue posible demostrarlo con estos modelos, ésto podría sugerir una hipótesis complementaria: que los cultivos ilícitos sí tienden a ocupar áreas anteriormente ocupadas por el bosque natural, pero que los cultivos convencionales pueden estar incrementando sus áreas mediante la ocupación de territorios anteriormente dedicados a la actividad pecuaria. O a la inversa, se pueden estar incrementando las áreas en pastos cuando las áreas cultivadas disminuyen por factores recesivos en la actividad agrícola45.

45 Detodasformaslainformacióndisponibledeáreasenpastosparalosdosperíodosnopermitióincorporarestavariableenestosmodelos.Encualquiercaso,seabrelaposibilidaddeanalizarestetipoderelacionesenestudiosfuturos.

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No obstante, aun siendo cierta, esta hipótesis no explicaría la relación significativa y negativa entre el crecimiento de los cultivos y la degradación del bosque. Esto más bien podría sugerir que, a mayor consolidación de la actividad agrícola (expresada en un mayor porcentaje del área total dedicada a cultivos), podría existir un mayor nivel de ingreso dedicado a la protección de los ecosistemas naturales. De todas formas, con los modelos aquí aplicados no es posible probar esta hipótesis, y por tanto sería un tema de análisis de especial interés para continuar los procesos de investigación al respecto.

6.3. conclusiones y recomendaciones metodológicas

La construcción de índices sintéticos que reflejen el comportamiento del estado de los ecosistemas naturales, así como su incorporación dentro de modelos jerárquicos de corte transversal y en primeras diferencias, arrojó una serie de avances metodológicos que aportan a la consolidación de procesos de seguimiento y evaluación de la política de conservación de la biodiversidad. Dentro de los aspectos de especial interés en este terreno se destacan los siguientes:

i) El comportamiento de los ecosistemas naturales está geográficamente determinado. Esta condición es de especial interés para abordar el análisis de los efectos de las acciones humanas que tienden a degradar estos ecosistemas, así como de las medidas de respuesta de política orientada a su protección y conservación. Por una parte por la importancia que tienen los vínculos de estas presiones y respuestas con los ecosistemas naturales en un contexto geográfico determinado (vías de acceso, centros poblados, actividades productivas, etc.) Pero además, por la incidencia que ciertas características del propio contexto geográfico puedan tener sobre la forma en que actúan estas relaciones entre las acciones humanas y el comportamiento del ecosistema natural.

ii) La aplicación de modelos jerárquicos, tanto en el caso de modelos de corte transversal como de modelos en primeras diferencias, permite diferenciar efectos espaciales específicos derivados de los distintos niveles de agregación geográfica de la información disponible (por ejemplo a nivel de fragmento de bosque, de municipio y de departamento). Las pruebas que se realizaron en este ejercicio muestran cómo la aplicación de estos modelos jerárquicos permiten corregir errores de interpretación que se generarían si no se incorpora dentro de los modelos el efecto de estos distintos niveles.

iii) En términos generales los efectos de las variables omitidas se pueden eliminar mediante la aplicación modelos panel de efectos fijos. En este caso particular, a través de la aplicación de modelos en primeras diferencias se eliminan los efectos de las variables omitidas. Claro está que ésto sólo es aplicable cuando se dispone de información para construir estos modelos para al menos dos momentos en el tiempo.

iv) Es recomendable usar de manera simultánea los dos tipos de modelos aplicados en este estudio (modelos jerárquicos en primeras diferencias y modelos jerárquicos de corte transversal). Esto en virtud de que ambos presentan alcances y limitaciones que son complementarios entre sí, tal como se resume en el recuadro adjunto.

Tipo de Modelo Ventajas Desventajas

modelos jerárquicos en primeras diferencias Elimina efectos de sesgo en los coeficientes por variables omitidas

Exige disponibilidad de información para al menos dos momentos en el tiempo

modelos jerárquicos de corte transversal Permite incorporar a los modelos información disponible sólo para un momento en el tiempo

Puede generar sesgos en los coeficientes por variables omitidas

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Sv) Los modelos jerárquicos de corte transversal y en primeras diferencias aplicados en este ejercicio son replicables para abordar el análisis del comportamiento de otros ecosistemas en el país. Al respecto se destaca que se cuenta con información geográfica y socioeconómica adecuada para abordar estos análisis en diversos escenarios. Además se dispone de información de imágenes remotas que pueden ser codificadas para construir indicadores retrospectivos del estado de los ecosistemas. Además, se dispone de herramientas econométricas poderosas y de fácil acceso para estimar modelos espaciales, jerárquicos y de tipo panel.

vi) Los métodos desarrollados y aplicados para este estudio permiten explorar efectos de variables aún no contempladas en el análisis de los efectos de las presiones antrópicas y las respuestas de política sobre el comportamiento de los ecosistemas naturales. De esta forma se abren nuevas puertas para aportar al conocimiento de los efectos de la actividad humana sobre el patrimonio natural a partir de una sólida base empírica y analítica que permita superar los obstáculos del análisis puramente intuitivo.

6.4. comentarios y recomendaciones finales

La construcción de indicadores sintéticos que reflejen el estado de los ecosistemas naturales y su evolución en el tiempo, abre importantes horizontes para el análisis de los factores que inciden sobre la conservación y el uso sostenible de la biodiversidad. Por definición, los ecosistemas naturales tienen una amplia gama de características que hacen posible diferenciarlos entre sí y analizarlos en sus distintas composiciones. A su vez, las acciones humanas que inciden sobre el entorno natural se caracterizan también por una amplia gama de factores que afectan el estado de estos ecosistemas. De esta forma, el análisis de comportamiento de unos y otros, y de la interacción entre ellos, demanda del desarrollo de técnicas que permitan conjugar múltiples factores que actúan simultáneamente.

Los esfuerzos que viene adelantando el Instituto Humboldt para avanzar en esta dirección, se fortalecen con este nuevo avance en la definición de métodos de medición de indicadores de estado de los ecosistemas y del análisis de relaciones entre el comportamiento de estos indicadores y los diversos factores antrópicos. De los resultados del presente trabajo se derivan algunas reflexiones que se sugiere deben ser tenidas en cuenta en la consolidación de las acciones de la Unidad de SIG del Instituto Humboldt, y en sus aportes al Sistema de Indicadores de Seguimiento y evaluación de la Política de Biodiversidaden Colombia.

i) La conservación y el uso sostenible de la biodiversidad, componentes significativos de la Política Nacional Ambiental en Colombia, deben estar íntimamente vinculados con las políticas de desarrollo económico y social. En particular estos dos componentes de la política pública deben ser abordados de manera integral, como condición para incrementar las oportunidades de satisfacción de las necesidades humanas y de incremento de los niveles de bienestar de la población actual y de las generaciones futuras.

ii) El desarrollo del conocimiento y comprensión de las características de los ecosistemas y de los factores que inciden sobre el estado de la biodiversidad se amplía notablemente con el desarrollo de modelos analíticos que, de manera simplificada, permitan probar hipótesis sobre la intensidad y dirección de estas relaciones.

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iii) La construcción sistemática de sistemas de medición y análisis de las características de los ecosistemas naturales y antrópicos, aplicando las técnicas disponibles de seguimiento temporal y espacial aportadas por los sistemas de información geográfica, se constituye en un componente ineludible para el desarrollo del conocimiento de la biodiversidad.

iv) La articulación de información sobre biodiversidad a nivel espacial con indicadores de comportamiento de las actividades económicas, de las tendencias demográficas y de las decisiones del sector público aporta significativos avances en la compresión de los fenómenos que afectan la biodiversidad. El conocimiento de estos fenómenos y su articulación es imprescindible para lograr una adecuada articulación de las políticas ambientales con las políticas económicas y sociales.

v) Los resultados obtenidos en el presente estudio de caso, circunscrito a la cordillera de los Andes y a un ecosistema particular de este contexto geográfico, ilustran sobre la capacidad analítica soportada en indicadores biogeográficos y especiales y de sus relaciones con factores económicos, sociales e institucionales. Para continuar en esta vía y consolidar la capacidad analítica que de ella se deriva, se propone continuar en dos direcciones básicas:

• Ampliar los análisis para garantizar la cobertura nacional y su capacidad para contrastar la situación nacional con fenómenos equivalentes en otras regiones del planeta.

• Desarrollar la capacidad de trabajar a escalas más detalladas para resolver interrogantes específicos que orienten la toma de decisiones particulares para la Política Nacional de Biodiversidad, en particular, y para la Política Ambiental y la Política Social, en general del país.

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6-20

00, #

/100

mil

hab)

ImvI

o00

con

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o12

7145

334

10

1882

ln(Im

vIo

85)

lnIm

vIo

85c

onte

xto

1265

5,20

50,

680

2,35

27,

195

ln(Im

vIo

00)

lnIm

vIo

00c

onte

xto

1267

5,83

90,

778

2,91

27,

540

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s de

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a (Ic

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ión

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xcre

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(198

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vExc

85c

onte

xto

1271

3,6

1,6

0,0

7,1

Índi

ce d

e co

ndic

ione

s de

vid

a (Ic

v) s

egún

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de

elim

inac

ión

de e

xcre

tas

(199

3)Ic

vExc

94c

onte

xto

1269

4,2

1,6

0,1

7,1

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je d

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ento

de

bosq

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entro

del

SPN

N (1

985,

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1271

2,9

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0,0

100,

0

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r ag

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do p

er c

ápita

en

agua

pot

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y s

anea

mie

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990,

$/h

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aaSh

B85

resp

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a12

7190

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619

906

valo

r ag

rega

do p

er c

ápita

en

agua

pot

able

y s

anea

mie

nto

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000,

$/h

ab)

aaSh

B00

resp

uest

a12

7189

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rsió

n di

rect

a de

las

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mbi

enta

les,

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Icar

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5vre

spue

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1271

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660

070

023

3325

Inve

rsió

n di

rect

a de

las

auto

ridad

es a

mbi

enta

les,

cor

pora

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(199

7-99

, $/h

ab)

Icar

hB0

0vre

spue

sta

1271

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arh

B85v

)ln

Icar

hB8

5vre

spue

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1271

5,70

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750

0,00

012

,360

ln(Ic

arh

B00v

)ln

Icar

hB0

0vre

spue

sta

1271

5,54

44,

551

0,00

010

,341

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rsió

n di

rect

a de

las

auto

ridad

es a

mbi

enta

les,

cor

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cion

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s (1

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92, $

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arh

B85n

resp

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710

00

0

Inve

rsió

n di

rect

a de

las

auto

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es a

mbi

enta

les,

cor

pora

cion

es n

ueva

s (1

997-

99, $

/hab

)Ic

arh

B00n

resp

uest

a12

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5370

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6271

6

ln(Ic

arh

B85n

)ln

Icar

hB8

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spue

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1271

0,00

00,

000

0,00

00,

000

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arh

B00n

)ln

Icar

hB0

0nre

spue

sta

1271

3,55

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380

0,00

011

,046

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121


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392

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%)

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cam

bio

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eria

les

de p

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aΔ

ICVP

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Pres

ión

1269

-0,4

1,1

-5,2

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cam

bio

en ín

dice

de

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de

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eter

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ros/

km2)

ΔIC

TPr

esió

n12

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cam

bio

en á

rea

tota

l en

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2)Δ

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esió

n12

71-0

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8

cam

bio

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icip

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)Δ

VATI

HB

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ΔVA

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con

text

o12

58-1

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8E+

08-7

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09

cam

bio

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de

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/100

mil

hab)

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cam

bio

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cam

bio

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y s

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mie

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)Δ

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1271

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242

62

cam

bio

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ión

de la

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s, c

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resp

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a12

71-1

5458

5433

2-2

0656

213

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cam

bio

en in

vers

ión

de la

s au

torid

ades

am

bien

tale

s, c

orpo

raci

ones

nue

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($/h

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1271

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aS D

E lIN

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DE

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DEl

oS

DE

aNál

ISIS

12

2


II. Pruebas de linealidad de las variables explicativas de los modelos de análisis

1. Prueba de linealidad de las variables explicativas en los modelos de corte transversal.

variable independiente: índice de cambio del estado de los fragmentos (IcEF)

123


aNEx

o II

- Pr

UEB

aS D

E lIN

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aD D

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S va

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lES

ExPl

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DE

loS

mo

DEl

oS

DE

aNál

ISIS


variable independiente: índice de cambio del estado de los fragmentos (IcEF) (continuación)

aNEx

o II

- Pr

UEB

aS D

E lIN

EalID

aD D

E la

S va

rIaB

lES

ExPl

Icat

IvaS

DE

loS

mo

DEl

oS

DE

aNál

ISIS

12

4



variable independiente: índice de cambio del estado de los fragmentos (IcEF) (continuación)

125


aNEx

o II

- Pr

UEB

aS D

E lIN

EalID

aD D

E la

S va

rIaB

lES

ExPl

Icat

IvaS

DE

loS

mo

DEl

oS

DE

aNál

ISIS

2. Prueba de linealidad de las variables explicativas en los modelos en primeras diferencias.

variable independiente: índice de estado de los fragmentos (IEF)

aNEx

o II

- Pr

UEB

aS D

E lIN

EalID

aD D

E la

S va

rIaB

lES

ExPl

Icat

IvaS

DE

loS

mo

DEl

oS

DE

aNál

ISIS

12

6


2. Prueba de linealidad de las variables explicativas en los modelos en primeras diferencias.

variable independiente: índice de estado de los fragmentos (IEF) (continuación)

12�


aNEx

o II

I - P

rUEB

aS N

orm

alID

aD D

E lo

S rE

SID

Uo

S III. Pruebas normalidad de los residuos

1. Prueba de normalidad de los residuos en los modelos de corte transversal. variable independiente: índice de cambio del estado de los fragmentos (IcEF)

aNEx

o II

I - P

rUEB

aS N

orm

alID

aD D

E lo

S rE

SID

Uo

S 12

8


2. Prueba de normalidad de los residuos en los modelos en primeras diferencias. variable independiente: índice de estado de los fragmentos (IEF)

BIO

DIVE

RSID

AD Y

ACT

IVID

AD H

UMAN

A: R

ELAC

ION

ES E

N E

COSI

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AS D

E BO

SQUE

SUB

ANDI

NO

EN

CO

LOM

BIA

BIODIVERSIDAD Y ACTIVIDAD HUMANA: RELACIONES EN ECOSISTEMAS DE BOSQUE SUBANDINO EN COLOMBIA

Guillermo Rudas Darwin Marcelo

Dolors Armenteras Nelly Rodríguez

Mónica MoralesLiliana Claudia Delgado

Alfredo Sarmiento

Colombia, diversa por naturaleza

biodiversidad y actividad humana: relaciones en...

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