Modelización ambiental y uso de inteligencia artificial para el pronóstico de la deforestación: el caso de Rebio do Gurupi-MA
DOI:
https://doi.org/10.33448/rsd-v10i2.11609Palabras clave:
Análisis espacial; Deforestación; Amazonas.Resumen
Las áreas protegidas fueron creadas principalmente para la conservación de la biodiversidad en la Amazonía. Sin embargo, existen altos índices de deforestación dentro de ellos, provocados por la concesión de caminos, asentamientos y ocupaciones. El uso de técnicas de geoprocesamiento es de suma importancia para detectar cambios en el uso y ocupación del suelo. Este estudio tiene como objetivo modelar escenarios futuros en la Reserva Biológica Gurupi-MA utilizando el software DYNAMICS EGO, utilizando el método de transición para simular trayectorias de deforestación hasta 2030, en base a las variables: altitud, pendiente, caminos, asentamiento y área hidrográfica. Como resultado de la matriz de transición, se calcularon cuatro transiciones: bosque para deforestación, bosque para tala ilegal, tala ilegal para deforestación y tala ilegal. Las áreas de clase forestal presentaron el mayor número de celdas con cambios, con un porcentaje de 0.25% de deforestación y 6.08% de celdas para explotación ilegal. Se encontró que varios factores contribuyen al aumento de la deforestación cerca de caminos y asentamientos: tala ilegal, ganadería, caza y ocupación humana, comprometiendo la fauna y la flora de la región. A partir de la simulación del escenario futuro (2030), se observó que la clase de deforestación tiende a crecer al norte de REBIO. Para el 2030, puede haber una reducción total de 9.17% en la cobertura forestal en esta UC. A través de la modelización ambiental, junto con los planes de comando, control y seguimiento, es posible orientar el desarrollo socioeconómico y ambiental en las áreas protegidas de la región amazónica de Maranhão, para el mantenimiento y protección de sus riquezas naturales.
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