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Introducción
Después del Amazonas, la Selva Maya de la Península de Yucatán forma parte del segundo macizo más grande de bosque tropical en América. Se extiende por el sur de México, Belice y el norte de Guatemala, y constituye una región biogeográfica única que ocupa una superficie de más de 14 millones de hectáreas (Rodstrom et al., 1999). Históricamente, ha estado sujeta al aprovechamiento forestal maderable y ha sido el sustento de los pobladores mayas por más de 300 años (Navarro-Martínez, 2011).
En la actualidad, la extracción selectiva de recursos forestales de la selva en la región forma una parte importante en la economía y subsistencia de la población rural de alrededor de 150 ejidos ubicados en los estados de Campeche, Quintana Roo y Yucatán (información proporcionada por la Secretaría de Medio Ambiente y Recursos Naturales). Además, frecuentemente están sujetas a la ocurrencia de fenómenos meteorológicos como huracanes, tormentas y depresiones tropicales con diferente magnitud y grado de afectación, así como a incendios forestales por la acumulación de materiales combustibles después de los vientos huracanados y las lluvias (Vester y Navarro, 2007). Dichos fenómenos impactan a la vegetación y al arbolado, ocasionando daños como descopado, defoliación, desenraizado y quebrado (Navarro y Granados, 1997; Navarro-Martínez et al., 2012), lo que genera cambios en la cobertura forestal.
Por su importancia económica y ecológica para la conservación de la región, en los últimos años se ha incrementado sustancialmente el interés por estudiar la dinámica de cambios en la cobertura forestal por efecto de factores humanos de perturbación en la Selva Maya (Dupuy et al., 2012; Hernández-Gómez et al., 2019, 2020), por deforestación (Ellis et al., 2017; Huchin et al., 2022) y degradación (Ellis et al., 2020, 2021), asimismo se han abordado aspectos como la estimación y dinámica de cambio en la biomasa y carbono forestal (Dai et al., 2014; Hernández-Stefanoni et al., 2018, 2020, 2021; Hernández y Ellis, 2023), entre otros. Pero las investigaciones sobre la salud de la vegetación (Huechacona-Ruiz et al., 2020) han sido poco consideradas.
Para evaluar la salud del bosque se han propuesto diversas metodologías, entre las más usadas están la estimación de índices de vegetación mediante técnicas de teledetección (Gilabert et al., 1997). La teledetección es una herramienta clave en el manejo forestal, ya que proporciona información valiosa sobre la cobertura forestal, estructura y sus cambios en el tiempo (Moizo, 2004; Torres-Rojas et al., 2016).
Evaluación de la calidad y vigor de la vegetación
El Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) es uno de los índices más usados para medir la cantidad y la salud de la vegetación forestal en un área determinada (Manrique, 1999; Vázquez et al., 2013), también permite monitorear cambios estacionales e interanuales tanto en la actividad fotosintética como en el crecimiento de la vegetación. El NDVI resulta del cociente normalizado entre bandas espectrales que, al mostrar un claro contraste entre las visibles (0.6 a 0.7 μm) y el infrarrojo cercano (0.7 a 1.1 μm), hacen posible identificar la vegetación de ciertas superficies (Chuvieco, 2010). Dicho índice se correlaciona con el contenido de clorofila en el follaje, la radiación fotosintéticamente activa, la productividad neta de la vegetación y el Índice de Área Foliar, entre otros (Chuvieco, 2010).
El NDVI tiene aplicaciones múltiples, sobre todo si se tienen observaciones en distintas fechas (series de tiempo). Mediante el análisis de estas series se facilita el monitoreo de la vegetación y la detección de cambios en la cobertura y uso del suelo (Vázquez et al., 2013; Hernández-Ramos et al., 2020), la caracterización de la fenología de la vegetación y el seguimiento de fenómenos como la sequía (Manrique, 1999), además es factible estudiar la sucesión ecológica en áreas perturbadas (Ruiz et al., 2017; Díaz et al., 2021). El NDVI es un indicador numérico que cuantifica la diferencia espectral entre los intervalos rojo e infrarrojo cercano del espectro electromagnético, es decir, en una escala de -1 a 1, con valores cercanos a 1 que indican vegetación densa y saludable, y valores cercanos a -1 que sugieren la presencia de zonas áridas carentes de vegetación o baja actividad fotosintética (Alcaraz-Segura et al., 2008; Millano-Tudare et al., 2017).
El presente estudio tuvo la finalidad de analizar la dinámica espacio-temporal de los cambios en el NDVI en una región con aprovechamiento forestal maderable en el estado de Quintana Roo y determinar sus posibles causas durante el periodo 1985-2022.
Materiales y Métodos
Zona de estudio
El área de estudio cubrió una superficie de 1 200 000 ha y se localiza en la zona central de Quintana Roo, en los municipios Felipe Carrillo Puerto, Bacalar, José María Morelos y Othón P. Blanco. Geográficamente se ubica en las coordenadas UTM zona 16: 341172.21 E y 2176773.48 N (punto 1), 341124.94 E y 2130846.12 N (punto 2), 386219.6 E y 2177180.19 N (punto 3), y 385929.44 E y 2131213.15 N (punto 4) (Conabio, 2023) (Figura 1).
La numeración corresponde a cada punto en la esquina del área de estudio. Elaboración propia a partir de Conabio (2023).
Figura 1 Ubicación del área de estudio.
El principal tipo de vegetación es la selva mediana subperennifolia que forma una gran matriz en la que se intercalan manchones de selva baja inundable, sabanas y zonas agrícolas (Conabio, 2023), los cuales se desarrollan sobre suelos de tipo litosol, vertisol y gleysol (Bautista et al., 2011). En la región, la precipitación y la temperatura promedio anuales son 1 290 mm y 26 °C, respectivamente (García, 2004).
La agricultura de roza-tumba-quema y el aprovechamiento de productos forestales (madera para aserrío, palizada y carbón) de manera comercial tienen un lugar importante en la economía local (Tobasura, 2017). Actualmente, en la zona de estudio se aprovechan 23 especies arbóreas, pero la más extraída es la caoba (Swietenia macrophylla King). Además, se cosechan otros productos forestales maderables como la palizada, el carbón y la leña (Navarro et al., 2000).
Obtención y procesamiento de las imágenes satelitales
Para calcular el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) se utilizaron dos imágenes espectrales de los sensores de los satélites Landsat 5, 7 y 8 para cada año de estudio, con un total de diez imágenes (Cuadro 1). Se seleccionó dicha área para el estudio porque en ella se encuentran ejidos forestales que iniciarán una nueva forma de manejo forestal cuyos criterios están fuertemente basados en la ecología y la dinámica de la selva, incluidos los regímenes naturales de perturbación natural. Cabe mencionar que todas las imágenes se obtuvieron para la época de secas.
Cuadro 1 Principales características de las imágenes satelitales empleadas para el análisis del NDVI.
| Fecha | Sensor | Path* | Row* | Fecha | Sensor | Path* | Row* |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 14/01/1985 | Landsat 5 | 19 | 46 | 09/02/2000 | Landsat 5 | 19 | 47 |
| 14/01/1985 | Landsat 5 | 19 | 47 | 28/02/2010 | Landsat 7 | 19 | 46 |
| 21/02/1993 | Landsat 5 | 19 | 46 | 28/02/2010 | Landsat 7 | 19 | 47 |
| 21/02/1993 | Landsat 5 | 19 | 47 | 25/03/2022 | Landsat 8 | 19 | 46 |
| 09/02/2000 | Landsat 5 | 19 | 46 | 25/03/2022 | Landsat 8 | 19 | 47 |
* Número de fila y columna dentro del catálogo de escenas del Sistema de Referencia Mundial (Worldwide Reference System en inglés) de Landsat que permite identificar el fragmento de imagen, respectivamente.
Las imágenes se descargaron de la plataforma The Copernicus Open Access Hub (https://scihub.copernicus.eu/) con una resolución de 30×30 m (900 m2) por pixel, una nubosidad menor a 5 % y con las correcciones radiométricas y atmosféricas; se usaron las bandas de espectro visible e infrarrojo cercano (Vega et al., 2008).
El análisis de las imágenes se hizo con el software ArcGIS TM v.10.4 (ESRI, 2015) mediante distintas escalas establecidas de acuerdo con la resolución de las imágenes ópticas del sensor Landsat para la elaboración de la cartografía requerida (Lemma et al., 2021).
Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI)
Para la estimación del NDVI se utilizaron las bandas espectrales infrarrojo cercano y rojo visible de los sensores de los satélites Landsat antes indicadas, para ello se usó la siguiente ecuación (Tecuapetla-Gómez et al., 2022):
Donde:
NDVI = Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada
NIR = Infrarrojo cercano
RED = Rojo visible
Los análisis se realizaron con base en las diez imágenes señaladas en el Cuadro 1, que incluyen el área de estudio. Estas se unieron por pares y fecha para cubrir toda la superficie del área de estudio y generar los NDVI para los años 1985, 1993, 2000, 2010 y 2022, debido a la mayor ocurrencia de huracanes y fenómenos similares en la zona. Los NDVI se estandarizaron considerando 11 clases para tener una mejor claridad de los cambios del índice. La clasificación se obtuvo dividiendo el valor total del NDVI en valores que aumentan cada 0.05.
Para obtener una tendencia en los valores del NDVI por periodo de tiempo, se dividió el área en parcelas de una hectárea, es decir 1 200 000 parcelas. Se consideró como el tamaño total de la muestra la superficie del área de estudio, y se eligieron 385 parcelas al azar de las que se estimaron los valores del NDVI. El tamaño de muestra se definió buscando una confiabilidad de 95 %, con base en la fórmula siguiente (Daniel, 1991):
Donde:
z = Puntuación
p = 0.5
e = Margen de error
Análisis de las causas de los cambios en el NDVI
Se realizó una revisión bibliográfica para determinar las posibles causas de las modificaciones en el NDVI, entre ellas las derivadas de fenómenos naturales y actividades antropogénicas como el aprovechamiento forestal, la ocurrencia de huracanes, sequías e incendios tanto en la zona de estudio como en la Península de Yucatán (Hammond, 1982; Suárez et al., 1994; Boose et al., 2003; Snook, 2005; Vester y Navarro, 2007; Navarro-Martínez, 2011; Navarro-Martínez et al., 2012; Márdero et al., 2012; Estrada-Medina et al., 2016; Rivera-Monroy et al., 2020; Sánchez-Rivera y Gómez-Mendoza, 2022). Asimismo, se revisaron los documentos técnicos unificados (DTU) de los ejidos Chan Santa Cruz y Betania, municipio Felipe Carrillo Puerto, además de tener un estudio previo sobre la clasificación de la cobertura de uso de suelo en el área de estudio.
De todos los factores considerados, solo los huracanes mostraron incidencia sobre la pérdida de cobertura vegetal a mayor escala de análisis captada en su reflectancia, por lo tanto, en el NDVI.
El análisis de los huracanes consistió en elaborar su mapa de trayectorias. Para ello, se descargaron sus rutas de la página oficial de la NOAA (https://www.ncei.noaa.gov/data/international-best-track-archive-for-climate-stewardship-ibtracs/v04r00/access/shapefile/), así como un archivo con extensión (.shp) que muestra todas las trayectorias de los huracanes ocurridos en la región desde 1972 hasta la actualidad. Se ejecutó un corte de estas para obtener solo la zona de estudio. Posteriormente, se procedió a calcular los radios de los segmentos de las trayectorias de los huracanes mediante la fórmula publicada en la guía básica para la elaboración de atlas estatales de peligros y riesgos (SSPC-Cenapred, 2021).
Para estimar el valor R del radio de máximo viento (en km), se empleó la siguiente ecuación (SSPC-Cenapred, 2021):
Donde:
p0 = Presión central
e = Base del logaritmo natural (e=2.71828)
Resultados
Los valores del NDVI variaron entre -0.59 y 0.5 de acuerdo con la categoría y el año de evaluación (Figura 2), así para 1985, 1993, 2000, 2010 y 2022, el valor más bajo (primera categoría) fue -0.58, -0.26, -0.59, -0.49 y -0.34, respectivamente. Los valores negativos representan escasa vegetación o vegetación menos vigorosa que aquellos sitios con valores positivos de NDVI: entre más cercanos a 1, la condición de la vegetación es más saludable.
A = 1985; B = 1993; C = 2000; D = 2010; E =2022.
Figura 2 Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada por año para 1 200 000 ha en la Selva Maya de Quintana Roo.
Para todos los años, el valor más alto fue de 0.5. Esto indica una diferencia significativa en el cambio de dichos valores, particularmente en los años de 1985 a 1993 (Figura 3A) y de 1993 a 2000 (Figura 3B). Esos datos se corroboran al hacer el análisis por periodos, en el cual se observó que para 1985 y 1993 hubo una disminución de 79.1 %, y de 1993 a 2000, los valores en el NDVI disminuyeron en 57.1 %, mientras que en el periodo de 2000 a 2010, los NDVI aumentaron en 83.7 %, lo que sugiere una recuperación de la vegetación y una mejor calidad de esta (Cuadro 2, Figura 4).
Figura 3 Promedio de NDVI por periodo y fecha de ocurrencia de fenómenos ciclónicos en la Selva Maya de Quintana Roo.
Cuadro 2 Cambio en la cobertura forestal perdida y recuperada por periodo en el área de estudio en hectáreas y porcentaje.
| Periodo | Superficie pérdida (ha) |
% | Superficie recuperada (ha) |
% |
|---|---|---|---|---|
| 1985-1993 | 960 468 | 79.1 | 253 045 | 20.9 |
| 1993-2000 | 693 509 | 57.1 | 520 005 | 42.9 |
| 2000-2010 | 197 882 | 16.3 | 1 015 632 | 83.7 |
| 2010-2022 | 619 896 | 51.1 | 593 617 | 48.9 |
Figura 4 Cambios anuales en los valores promedio del NDVI para la zona central de la Selva Maya quintanarroense de 1985 a 2020.
Con relación a la ocurrencia de fenómenos ciclónicos en el área de estudio, durante 1988 y 2017 tocaron tierra quintanarroense, particularmente en la zona centro-sur, un total de diez eventos (Figura 5A): cinco huracanes, dos de Categoría 3 (Roxanne y Dean), dos de Categoría 1 y Gilberto de Categoría 5, además de dos tormentas y tres depresiones tropicales (Cuadro 3). Previo a esos fenómenos meteorológicos, durante 1972 y 1986 ocurrieron siete eventos tropicales (Figura 5B). Como puede observarse en las Figuras 5C y 5D, todos estos eventos cubrieron un área de impacto muy amplia que comprende el área de estudio, por lo que es razonable pensar que tales fenómenos pueden ser la causa de las grandes diferencias en los valores del NDVI por defoliación, quebrado y derribo de árboles grandes.
A = 1988-2017; B = 1972-1986; C = Área de afectación entre 1988 y 1996; D = Periodo 2005-2017.
Figura 5 Trayectoria y amplitud de fenómenos meteorológicos en la zona de estudio.
Cuadro 3 Ocurrencia de fenómenos ciclónicos en el área de estudio durante el periodo 1988-2017.
| Nombre | Año | Intensidad | Km h-1 |
|---|---|---|---|
| Gilberto | 1988 | H5 | 259 |
| Diana | 1990 | H1 | 140 |
| Ópalo | 1995 | DT | 55 |
| Roxanne | 1995 | H3 | 185 |
| Dolly | 1996 | H1 | 120 |
| Cindy | 2005 | DT | 55 |
| Stan | 2005 | TT | 74 |
| Dean | 2007 | H3 | 203 |
| Harvey | 2017 | DT | 46 |
| Franklin | 2017 | TT | 95 |
H = Categoría del Huracán; TT = Tormenta tropical; DT = Depresión tropical.
Cabe mencionar que, como es bien sabido, los efectos de tales fenómenos sobre la dinámica de pérdida y recuperación de la cobertura forestal son inmediatos, a largo plazo y a una escala espacial amplia; el análisis consideró todo el periodo de estudio.
Discusión
Cambios en los valores del NDVI
Los valores del NDVI de 1993 disminuyeron en 960 468 ha, correspondiente a 79.1 % de la superficie total bajo estudio, con respecto a los valores de 1985, y para 1993, 693 509 ha, que representaron 57.1 % en relación al 2000. Los NDVI del 2000 redujeron sus valores en 197 882 ha (6.3 %) para 2010, pero hubo un aumento en 1 015 632 ha, es decir, 83.7 %, lo que constituyó una importante recuperación de la cobertura forestal. Finalmente, de 2010 a 2022, el NDVI disminuyó 619 896 ha (51.1 %) y continuó la revegetación con un aumento en 593 617 ha (48.9 %) con relación a la superficie total del área de estudio. Estos cambios en los valores del NDVI coinciden con los hallazgos de Sánchez-Rivera y Gómez-Mendoza (2022), quienes registraron para el periodo de 2000 a 2010 que 67 % de los ciclones tropicales ocurridos en la Península de Yucatán, impactaron de manera negativa la vegetación de la región y ocasionaron una disminución en los valores del NDVI.
El NDVI disminuyó en el área de estudio entre 57 y 79 % de las 1 200 000 ha totales en los periodos antes mencionados. Los valores negativos corresponden a cuerpos de agua naturales o zonas encharcadas, mientras que valores positivos cercanos a cero identifican áreas con escasa vegetación, y a medida que el índice alcanza valores positivos más cercanos a 0.5, corresponden a vegetación selvática y densa (Inegi, 2022).
Análisis de las posibles causas de cambios en el NDVI
Con relación a las posibles causas de los cambios en el NDVI en el área y el periodo de estudio (1993-2022), diversos estudios han mostrado que la selva en los ejidos con aprovechamiento forestal maderable es la más conservada del estado de Quintana Roo (Navarro-Martínez, 2011; Navarro, 2015; Rivera-Monroy et al., 2020). No obstante que durante más de tres siglos se ha extraído madera, la intensidad de corta es tan baja (1-2 %) (Flachsenberg y Galletti, 1999), que el impacto sobre la cobertura forestal es prácticamente imperceptible y la recuperación del dosel es muy rápida, así que este aspecto no tiene ninguna influencia sobre los valores del NDVI. De hecho, Bray et al. (2004) y Durán-Medina et al. (2007) sugieren que una de las causas del mantenimiento de la cobertura forestal en la zona maya quintanarroense es la silvicultura comunitaria que se practica desde los inicios de 1980.
Con relación a los fenómenos meteorológicos, se ha documentado en la región su efecto sobre la selva dada su intensidad y área de influencia. Los resultados que aquí se presentan coinciden con los hallazgos de algunos autores, quienes concluyen que el impacto y amplitud de los huracanes, generalmente, se incrementa por la ocurrencia posterior de incendios forestales, como sucedió en los casos de Gilberto, Ópalo, Roxanne y Dean (Navarro y Granados, 1997; Navarro-Martínez et al., 2012). Para la Península de Yucatán, Snook (1993) y Vester y Navarro (2007) concluyen que los huracanes crean condiciones favorables para la regeneración de la selva, ya que las hacen altamente resilientes tanto a su presencia como al fuego. Además, dichos factores determinan la dinámica de estos ecosistemas (Vester y Navarro, 2007).
En el área de estudio, el NDVI pudo ser afectado por los impactos sobre el arbolado y la vegetación con la pérdida de cobertura vegetal debido al derribo, descopado, defoliación y muerte del arbolado dañado por esos fenómenos meteorológicos, ya que este índice se relaciona con el contenido de clorofila en el follaje y la radiación fotosintéticamente activa (Pettorelli et al., 2005; Chuvieco, 2010). Estos fenómenos pueden defoliar las copas de los árboles hasta en 100 % (Navarro-Martínez et al., 2012; Pat-Aké et al., 2018), lo cual afecta de manera negativa los valores del NDVI y los hace muy bajos (Parenti, 2015).
Conclusiones
Las diferencias en los valores del NDVI fueron amplias y parecen seguir la recurrencia de huracanes en la región. La tala forestal no explica los patrones al alza ni a la baja en los valores del NVDI, tampoco coinciden con los cambios en la vegetación, ya que no cambian las características de la cobertura del suelo. Estos resultados proporcionan evidencia parcial de que cambios significativos en las características de la vegetación solo pueden ocurrir después de perturbaciones importantes y extensas como los huracanes.
