Modelación económica con información espacialmente explicíta de la deforestación en Urabá, Colombia, 1980-2000

La deforestación tropical contribuye al cambio climático por ser la segunda fuente neta deemisión a la atmósfera de gases con efecto de invernadero. El objetivo del artículo fue laidentificación de la importancia relativa de los determinantes de la deforestación observadaen Urabá, 1980-2000. Para ello se usaron modelos conceptuales basados en teoría económicadel uso de la tierra rural, junto con modelos estadísticos discretos dicotómicos en los que seempleó información espacialmente explícita. Los resultados indican que la especialización enpasto, la especialización en maíz, la distancia a centros de importancia regional y la distanciaa los principales ríos de la región fueron los principales determinantes de la deforestación enUrabá. Información sobre la importancia relativa de los determinantes de la deforestación,constituye información valiosa para el diseño de política pública y proyectos de cambioclimático en Colombia

Modelación económica con información espacialmente explicíta de la deforestación en Urabá, Colombia, 1980-2000

La deforestación tropical contribuye al cambio climático por ser la segunda fuente neta deemisión a la atmósfera de gases con efecto de invernadero. El objetivo del artículo fue laidentificación de la importancia relativa de los determinantes de la deforestación observadaen Urabá, 1980-2000. Para ello se usaron modelos conceptuales basados en teoría económicadel uso de la tierra rural, junto con modelos estadísticos discretos dicotómicos en los que seempleó información espacialmente explícita. Los resultados indican que la especialización enpasto, la especialización en maíz, la distancia a centros de importancia regional y la distanciaa los principales ríos de la región fueron los principales determinantes de la deforestación enUrabá. Información sobre la importancia relativa de los determinantes de la deforestación,constituye información valiosa para el diseño de política pública y proyectos de cambioclimático en Colombia

Modelación económica con información espacialmente explícita de la deforestación en Urabá, Colombia, 1980-2000

Tropical deforestation contributes to climate change due to the fact that it�s the second source of greenhouse gas net emissions. The objective of this article is to identify the relative importance of the deforestation determinants that were observed in Urabá, 1980-2000. Conceptual models based on economic theory on rural land use where used together with discrete dichotomy statistic models in were the especially explicit information was used. The results indicate that specialization on pastures, corn, the distance from the main regional centers and main rivers of the region where the main determinants of deforestation in Urabá. The information about the relative importance of the deforestation determinants constitutes valuable information for designing public policies and climate change projects in Colombia.A deflorestação tropical contribui as alterações climáticas dado que é a segunda fonte neta de emissão à atmosfera de gases com efeito de estufa. O objetivo do artigo foi identificar a importância relativa dos determinantes de deflorestação observada em Urabá, 1980- 2000. Para este objetivo, usaram-se modelos conceptuais baseados na teoria econômica da utilização de terra rural, junto com modelos estatísticos discretos dicotômicos nos que empregou-se a informação especialmente explicita. Os resultados indicam que a especialização nos pastagens, a especialização em milho, a distancia aos centros de importância regional e a distancia aos principais rios da região, foram as principais determinantes da deflorestação em Urabá. Informação sobre a importância relativa dos determinantes da deflorestação constitui informação valiosa para desenhar políticas públicas e projetos em alterações climáticas na Colômbia.La deforestación tropical contribuye al cambio climático por ser la segunda fuente neta de emisión a la atmósfera de gases con efecto de invernadero. El objetivo del artículo fue la identificación de la importancia relativa de los determinantes de la deforestación observada en Urabá, 1980-2000. Para ello se usaron modelos conceptuales basados en teoría económica del uso de la tierra rural, junto con modelos estadísticos discretos dicotómicos en los que se empleó información espacialmente explícita. Los resultados indican que la especialización en pasto, la especialización en maíz, la distancia a centros de importancia regional y la distancia a los principales ríos de la región fueron los principales determinantes de la deforestación en Urabá. Información sobre la importancia relativa de los determinantes de la deforestación, constituye información valiosa para el diseño de política pública y proyectos de cambio climático en Colombia

Existencias y tasas de incremento neto de la biomasa y del carbono en bosques primarios y secundarios de Colombia

En 33 parcelas permanentes de 1000 m2 (0,1 ha) en bosques primarios y 77 parcelas permanentes de 500 m (0,05 ha) en bosques secundarios, para un área de muestreo de 7,15 ha, se estimaron las existencias de biomasa y del carbono almacenado en los siguientes compartimientos: biomasa aérea, necromasa, biomasa subterránea y suelo. La biomasa aérea total viva en los bosques primarios promedió 246,542 t/ha, representada 92,42% por árboles y arbustos dicotiledóneos, 5,93% en palmas (3,58% la palma mil pesos), 1,41 % bejucos y sólo 0,24% en hierbas. Los bosques secundarios tuvieron en este compartimiento una biomasa aérea viva 5 veces inferior a los primarios, 46,491 t/ha. En cuanto a la necromasa total alcanzó 13,197 t/ha en los bosques primarios y 5,749 t/ha en los bosques secundarios. La biomasa radical en los bosques primarios fue 85,002 t/ha correspondiendo a las raíces finas 21,10% Y 78,90% a las gruesas. En los bosques secundarios la biomasa radical fue de 20,648 t/ha, representada en forma muy equitativa entre las ralees gruesas y las finas (48,09% y 51,91 %, respectivamente). Para los primeros 30 cm de suelo se registraron 99,544 t/ha de carbono orgánico en los bosques primarios y una cifra similar para los secundarios (93,600 t/ha). Una segunda medición de todas las parcelas permitió estimar la tasa anual de incremento neto de la biomasa aérea en 11,665 t ha- a-1 (5,220 tC ha- a-) en los bosques primarios, y 6,233 t ha-1 a­(2,789 tC ha"l a-1 ) en los bosques secundarios. Las tasas anuales de incremento neto equivalen a 3,051 t ha-1 a- (1,365 tC ha-1 a- ) y 1,862 t ha1 a-1 (0,833 tC ha-1 a-) para los bosques primarios y secundarios, respectivamente. Con estos resultados e información secundaria es posible estimar la productividad primaria neta (PPN) de los bosques primarios en 26,715 t ha"l a-1 de biomasa seca, y en 13,982 t ha"l a-1 de biomasa seca para los bosques secundarios. El estudio también evaluó las tasas de acumulación de biomasa y carbono en coberturas de rastrojos bajos y altos, determinando la biomasa viva y la necromasa por el método de la cosecha en 38 parcelas de 25 m 2 cada una. La biomasa aérea viva sólo registra 7,687 ± 3,849 t/ha (± es la desviación estándar) de biomasa seca, y 3,075 t ha"l a-1 (1,376 tC ha-1 a"l) de tasa media anual de incremento neto con edad promedia de los rastrojos de 2,5 años. Una cifra muy superior se obtuvo para la biomasa muerta: 13,933 ± 11,381 t/ha y 5,573 t ha"la"l (2,494 tC ha•1 a'l) de tasa media anual de incremento./Abstract. Data from permanent plots were used for estimating above-ground biomass, below-ground biomass, necromass and soil carbono Primary forests were sampled through 33 plots of 0.1 ha, while secondary forests were sampled through 77 plots of 0.05 ha. The above­ground biomass, including trees, lianas, palms and herbaceous vegetation, was about 246.5 ± 180.8 t ha,l (± standard deviation). For this same pool, secondary forests reached 46.5 ± 30.5 t ha'l, an amount approximately five times lower than the value obtained for primary forests. A necromass of 13.2 ± 5.6 t ha,l and 5.7 ± 1.9 t ha,l are reported for primary and secondary forests, respectively. The root biomass, which comprises both fine and coarse roots, was equivalent to 85.0 ± 72.6 t ha,1 for primary forests. A below-ground biomass of 20.6 ± 9.3 t ha,l was associated with secondary forests. To determine soil carbon a 30 cm depth was analyzed. Values between 99.5 ± 16.8 and 93.6 ± 21 .7 t ha'l were estimated for primary and secondary forests, respectively. 'Net increments of 11 .7 ± 4.3 and 6.2 ± 3.5 t ha,l y(l for the above-ground biomass were estimated for primary and secondary forests, respectively. If additional information is added to these findings, a net primary productivity ranged between 13.9 and 26.7 t ha,l y(l can reports for tropica'l forests are considered. be assumed for the forests studied. However, the productivity is likely to be low i

Valoración económica de bienes ambientales.

El trabajo describe los distintos métodos de valoración económica de bienes ambientales y su utilización en estudios de impacto sobre el entorno para obtener estimaciones monetarias de los efectos negativos sobre la calidad ambiental de recursos naturales específicos

Valoración económica de los beneficios recreacionales proporcionados por el Parque de las Aguas en el Área Metropolitana del Valle de Aburrá

Estudios realizados por la Corporación Autónoma Regional del Centro de Antioquia (Corantioquia) concluyen que los bosques y páramos localizados en el noroccidente del departamento de Antioquia constituyen un ecosistema estratégico, al actuar como oferentes de bienes y servicios ambientales. Además, el sistema natural garantiza la provisión de agua para el desarrollo de actividades recreativas en el Parque de las Aguas, localizado en el Área Metropolitana del Valle de Aburrá (Antioquia, Colombia). Con el método del costo de viaje y modelos econométricos que corrigen los sesgos de truncación y estratificación endógena se valoraron económicamente los beneficios asociados con la recreación en el Parque

Identifying Drivers and Spatial Pattern of Deforestation in the Rio Grande Basin, Colombia

Abstract Identifying the spatial patterns and drivers of deforestation is a critical task in geographic research. In addition to mapping deforestation, it’s important to determine the statistical effects of the spatial configuration of tropical landscapes on current deforestation trends. In order to model drivers of deforestation is important to take into account the spatial structure of data (i.e., whether observed deforestation is spatially clustered or not). We calculated deforestation rates at the village level in the Rio Grande basin, Colombia, using land cover information derived from Landsat TM/ETM satellite imagery (1986-2012). We used econometric models to understand the deforestation patterns using a set of socioeconomic, biophysical, and accessibility variables. Exploratory Spatial Data Analysis shows the existence of globally and locally positive spatial autocorrelation. The Spatial Lag Model, which considers spatial data autocorrelation, explained most of the variability in deforestation patterns. The main drivers of deforestation for the region over a 26-year period were annual average temperature, population density, road density, and distance to main rivers. Results show that observed deforestation is closely related to dairy farming; this is due to the long history of human intervention in the watershed. We found that forest recovery in recent years occurred, however forest loss continues to be the dominant land transition of Andean landscapes, with positive spatial interdependencies. The identification of drivers of deforestation using methods that account for spatial autocorrelation can inform national conservation policy and programs aimed at the provision of ecosystem services. Resumen La identificación de patrones espaciales y determinantes de la deforestación es una tarea crítica en la investigación geográfica. Además de mapificar la deforestación, es importante determinar los efectos estadísticos de la configuración espacial de los paisajes tropicales en las tendencias actuales de deforestación. Para modelar los determinantes de la deforestación es importante considerar la estructura espacial de los datos (es decir, si la deforestación observada está agrupada espacialmente o no). Calculamos tasas de deforestación a nivel de vereda en la cuenca del Rio Grande, Colombia, usando información de coberturas terrestres derivada de imágenes Landsat TM/ETM (1986-2012). Usamos modelos econométricos para entender los patrones de deforestación, usando un conjunto de variables socioeconómicas, biofísicas y de accesibilidad. El Análisis Exploratorio de Datos Espaciales indicó la existencia de autocorrelación espacial global y local positiva. El modelo de rezago espacial, el cual considera la autocorrelación espacial de los datos, fue el modelo que mejor explicó la variabilidad en los patrones de deforestación. La temperatura promedio anual, la densidad de población, la densidad de vías y la distancia a ríos principales, fueron los determinantes más relevantes de la deforestación observada en un período de 26 años. Los resultados muestran que la deforestación observada está muy relacionada con la ganadería para la producción de leche, debido a la larga historia de intervención humana en la cuenca. Encontramos que ocurrió recuperación forestal en años recientes, aunque la deforestación continua siendo la transición dominante en los paisajes Andinos, con interdependencias espaciales positivas. La identificación de los determinantes usando métodos que tienen en cuenta la autocorrelación espacial podría ser útil para suministrar información a políticas de conservación nacional y programas dirigidos a la provisión de servicios ecosistémicos

Valoración económica de bienes ambientales.

El trabajo describe los distintos métodos de valoración económica de bienes ambientales y su utilización en estudios de impacto sobre el entorno para obtener estimaciones monetarias de los efectos negativos sobre la calidad ambiental de recursos naturales específicos

Evidencia empirica de dualidad en valoracion contingente con formato binario

El artículo presenta la comparación de las medidas de bienestar, obtenidas mediante dos interpretaciones teóricas para el método de valoración contingente (VC) con formato binario. En primer lugar se discute el enfoque de diferencia de la función de utilidad indirecta. Posteriormente se desarrolla la alternativa conocida como función de variación. Se estiman dos formas funcionales (lineal y logarítmica) para cada estructura teórica, y se calculan las respectivas medias y medianas como medidas de bienestar. Para estimar sus varianzas, se utiliza un procedimiento de simulación que genera una distribución empírica de las medidas de bienestar para la definición de los intervalos de confianza. Alternativamente se utiliza el método delta, el cual aproxima lineal mente las medidas de bienestar usando la expansión de la serie de Taylor de primer orden.Valoracion contingente; Econometria - Analisis;

The economic valuation of the recreational benefits of Dichato Beach (Tome-Chile)

Evaluacion economica; Ocio; Viajes;