Estudio revela gran discrepancia en mapas globales de bosques

Solo el 26% de la superficie forestal identificada globalmente es reconocida por todas las fuentes. Una comparación de diez conjuntos de datos satelitales muestra desacuerdos sobre la ubicación de los bosques. Las diferencias afectan a estimaciones de carbono, pobreza y pérdida de hábitat.

Definiciones y métodos generan divergencias

La investigación, dirigida por Sarah Castle, Peter Newton, Johan Oldekop, Kathy Baylis y Daniel Miller, atribuye la falta de consenso a umbrales de dosel arbóreo distintos y a diferentes resoluciones. Algunos mapas consideran bosque con un 10% de cobertura, otros exigen un 70%. La metodología y el tipo de sensor introducen más variación.

Las zonas secas y fragmentadas muestran mayor desacuerdo

Los bosques húmedos tropicales presentan consistencia relativamente alta. Por el contrario, en bosques secos y paisajes fragmentados el consenso puede ser de solo el 12%. Estas son regiones donde las decisiones de conservación suelen ser más controvertidas.

Repercusión directa en políticas y financiación

Las discrepancias se traducen en estimaciones muy variables para indicadores clave. En Kenia, el carbono almacenado en bosques oscila entre el 2% y el 37% del total nacional según el mapa usado. En India, la cifra de personas en pobreza próximas a bosques varía de 23 a más de 250 millones. En Brasil, productos diseñados para monitorizar la deforestación coinciden en menos de la mitad de la pérdida mapeada.

Un problema fundamental para la gobernanza ambiental

Los mapas forestales satelitales sirven como base empírica para compromisos climáticos, prioridades de conservación y evaluación de riesgos. Los autores advierten que, sin una mayor estandarización, una elección técnica puede influir en la distribución de recursos y la evaluación del progreso hacia metas globales.

Recomendación: tratar las estimaciones como rangos

El estudio no señala un conjunto de datos como «correcto». Recomienda tratar las estimaciones de bosques como rangos y no como cifras precisas. Los investigadores piden probar los resultados con múltiples conjuntos de datos y abogan por definiciones compartidas y protocolos armonizados para una monitorización creíble.