Análisis de regresión logística aplicado al modelamiento espacial de las causas de deforestación en el departamento del Guaviare durante el periodo 2005-2020 y proyección de escenarios de deforestación a 2030

• Camacho Peña, John Fredy ^[1]
  1. [1] ONF Andina
• Localización: Cuadernos de Geografía: Revista Colombiana de Geografía, ISSN-e 2256-5442, ISSN 0121-215X, Vol. 31, Nº. 2, 2022 (Ejemplar dedicado a: Geotecnologías, geografía y sociedad), págs. 255-280
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Análise de regressão logística aplicada à modelagem espacial das causas do desmatamento no departamento de Guaviare para o período 2005-2020 e projeção de cenários de desmatamento até 2030
  • Logistic Regression Analysis Applied to Spatial Modeling of Deforestation Drivers in Guaviare Department for the Period 2005-2020 and Projection of Deforestation Scenarios to 2030
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• Resumen
  • español

    Si bien la identificación de causas y agentes de deforestación en la Amazonía colombiana ha sido abordada en diversos estudios bajo un enfoque histórico relacional, existen pocas investigaciones orientadas a modelar sus relaciones espaciales y la proyección de escenarios futuros a través de la estadística espacial. Como contribución a dicho campo, se realizó un análisis en el cual se aplicó la regresión logística a deforestación ocurrida en el departamento del Guaviare durante el periodo 2005-2020, se buscó identificar y modelar el comportamiento espacial de sus factores explicativos y, con base en ello, proponer tres escenarios de deforestación probable para el área de estudio a 2030. En este último caso se combinó dicho análisis con tres tasas de deforestación distintas para determinar la cantidad de deforestación esperada a 2030 y dos métodos (soft y hard) para asignar su localización en el espacio. Mientras que el estado de fragmentación del bosque, la ganadería extensiva, los cultivos de coca y la accesibilidad del área son considerados fuertes determinantes de deforestación, las áreas protegidas y los resguardos ejercen un efecto protector entre leve y nulo. A 2030 se proyectó la pérdida de entre el 4,4 % y el 8,8 % del área de bosque existente en 2020, lo que afectó el resguardo Nukak y el Parque Nacional Natural Chiribiquete.

  • português

    Embora a identificação das causas e agentes do desmatamento na Amazônia colombiana tenha sido abordada em vários estudos sob uma abordagem histórica relacional, há poucas pesquisas geoestatísticas voltadas para modelar sua relação espacial com o fenômeno e a projeção de cenários futuros. Como contribuição a este campo, realiza-se uma análise geoestatística, usando regressão logística, do desmatamento ocorrido no departamento de Guaviare no período 2005-2020, buscando identificar e modelar o comportamento espacial de seus fatores explicativos e, com base nisso, propor três cenários prováveis de desmatamento para a área até 2030. Neste último caso, essa análise foi combinada com três diferentes taxas de desmatamento para determinar a quantidade de desmatamento esperada até 2030 e dois métodos (soft e hard) para atribuir sua localização no espaço. Enquanto o estado de fragmentação florestal, a pecuária extensiva, o cultivo de coca e a acessibilidade da área são em grande parte determinantes do desmatamento, as áreas protegidas e reservas exercem um efeito protetor entre pouco e nulo. Até 2030, projeta-se uma perda entre 4,4 % e 8,8 % da área florestal existente em 2020, afetando particularmente a reserva Nukak e o Parque Nacional Natural Chiribiquete.

  • English

    Although the identification of causes and agents of deforestation in the Colombian Amazon has been addressed in various studies under a historical-relational approach, there is little geostatistical research aimed at modeling its spatial relationship with the phenomenon and the projection of future scenarios. As a contribution to this field, a geostatistical analysis of the deforestation that occurred in the Colombian Guaviare during the period 2005-2020 is carried out, seeking to identify and model the spatial behavior of its explanatory factors, and based on this, propose three probable deforestation scenarios for the area to 2030 using logistic regression. In the latter case, this analysis was combined with three different deforestation rates to determine the amount of deforestation expected by 2030 and two methods (soft and hard) to assign its location in space. While the degree of forest fragmentation, extensive cattle ranching, coca crops, as well as the accessibility of the area, are largely determinants of deforestation, protected areas and resguardos exert a slight protective effect and in some cases none. By 2030, is expected the loss of between 4.4 % and 8.8 % of the existing forest area on 2020 with a particular impact on the Resguardo Nukak and the Parque Nacional Natural Chiribiquete.