Introducción

El uso imágenes satelitales de alta precisión en los últimos años ha permitido hacer un seguimiento y un inventario a las masas de bosque que se encuentran en determinadas regiones del continente, con el objetivo de identificar como las dinámicas antrópicas afectan la distribución de los ecosistemas, para ello es imprescindible hacer uso de los sistemas de información geográfica (SIG), los cuales permiten localizar las regiones que necesitan una acción o atención más prioritaria. Dentro del campo de los SIG se han encontrado diferentes formas de agilizar la realización de procesos que requieren mucho tiempo de ejecución, en donde en varias ocasiones pueden ser procesos repetitivos, es por ello que se crean modelos con herramientas previamente definidas para que puedan ser aplicables en la creación de diferentes mapas, como es el caso de los “Model Builder”, sin embargo el avance en la creación y aplicación de los lenguajes de programación como  Python, ofrece una gran variedad de herramientas aplicables en los SIG , ya que permite la manipulación y transformación de datos a través de extensiones en softwares como lo es ArcPy en ArcGIS, facilitando el procesamiento de datos desde el panel de programación sin perjudicar el producto final en forma de mapa para una apropiada interpretación.

Antecedentes

En los últimos años se ha visto el constante crecimiento de eventos relacionados con la quema de diferentes ecosistemas o áreas de cobertura boscosa, dentro de este campo de investigación el uso de información satelital ha sido de gran importancia, ya que por medio del seguimiento multitemporal de diferentes regiones se han podido identificar las reducciones en distribución geográfica de la cobertura vegetal, permitiendo identificar las causas de estos cambios por medio de comparaciones espacio-temporales.

Sur América ha sido objeto de críticas en los últimos años por el creciente numero de incendios en ecosistemas importantes, generalmente estas problemáticas tienen una relación directa con la deforestación de la cobertura vegetal, en donde el aumento de la influencia humana ha hecho que se vean afectados importantes ecosistemas por acciones antrópicas como la concesión para ejercer la minería a cielo abierto, aumento de represas hidroeléctricas, construcción de carreteras, expansión de la frontera agrícola y los cambios en la implementación de políticas que protegen áreas protegidas.

El grafico anterior muestra como ha sido el comportamiento del número de incendios durante el año 2021, en donde Brasil ha sido portador del mayor número de casos, también debido a su vasta extensión territorial, por medio de la recolección estadística de información se puede hacer un seguimiento a los países con más casos reportados, con el fin de evaluar la efectividad de sus políticas ambientales. América del Sur cuenta con dos regiones muy importantes en donde se concreta gran parte de los reportes de incendios, siendo la primera la región Amazónica, la cual se ha visto afectada desde diferentes frentes, como el minero y el agrícola, en donde la quema de bosques modifica la cobertura para que sea apta al uso de actividades agrícolas, por otro lado se encuentra el humedal mas grande del mundo “ Pantanal” el cual sufre los efectos de la expansión antrópica en la afectación directa  de su cobertura. 

Descripción del área de estudio

América del sur hace referencia a la porción del conteniente americano que se encuentra al sur del hemisferio, rodeado por el océano pacifico al occidente, el atlántico al Oriente y el océano Antártico al sur, el bloque subcontinental de América (América del sur), se encuentra en su mayoría en el hemisferio sur del planeta, puesto que la línea ecuatorial hace que una parte de Colombia, Ecuador y Brasil se encuentre en el hemisferio norte, mientras que países como Venezuela , Guayana y Surinam se encuentran en su totalidad en el hemisferio norte. 

América del sur conforma cerca del 45% de superficie del continente americano y cerca de un 13% de de la superficie continental del planeta, el subcontinente cuanta aproximadamente con una población de 450 millones de habitantes y está conformado por 13 países de mayoría hispanohablante a excepción de Brasil, los cuales son: Argentina, Bolivia, Brasil, Chile, Colombia, Ecuador, Guayana, Paraguay, Perú, Surinam, Uruguay y Venezuela.

Objetivos

. Crear una secuencia de códigos (Scripts) por medio de Python para la aplicación de diferentes geoprocesos, con el fin de generar un código capaz de automatizar la generación de mapas de de una misma temática para países Sudamericanos.

. Analizar la distribución de puntos de calor para el ultimo trimestre del año 2022 en América de Sur.

. Identificar los principales factores que generan puntos de calor en la región de estudio.

Procedimiento

Durante el proceso de elaboración del proyecto fue necesario la realización de diferentes flujogramas que permitieran mediante su cumplimiento dar un adecuando seguimiento de los diferentes procesos realizados para alcanzar los objetivos planteados.

Por medio del seguimiento del flujograma se procedió a descargar la información base, la cual se obtuvo por medio de la plataforma QUEIMADAS del Instittuto Nacional de Pesquisas Espaciais, de la cual se descargaron el SHP tipo punto de los puntos de calor de América del sur para el ultimo trimestre del año 2022, para la descarga de cartografía base para la elaboración del mapa, se descargó a través de la página de EFRAIN MAPS, donde de descargaron los SHP de países, ciudades y ríos de América del Sur.

La elaboración del proyecto fue dividida en tres secciones fundamentales para la organización de datos de este.

La creación de carpetas donde serán almacenados las salidas graficas en formato png, pdf y mxd, además de una carpeta de insumos, donde se tendrán guardados los SHP de focos de calor, países, ríos y ciudades, además de una carpeta de simbología, esta con el objetivo de tener una gama de colores y símbolos que representen de manera correcta lo que se quiere mostrar dentro de las salidas graficas.

Con base a lo anterior, se procedió a iniciar la sección número tres, donde se crearon tres plantillas con diferente grillado de acuerdo con el tamaño de los países, esto con el objetivo de salidas graficas con escalas apropiadas para la correcta ilustración del país y sus puntos de calor, además mostrar la ubicación del país mediante un mapa de ubicación de este dentro del continente. 

Como ultima sección se inicia la elaboración del código por medio del lenguaje de programación Python con el objetivo de crear una función bucle que genere de manera automatizada el mapa de focos de calor para cada país, para la elaboración de este código es necesario importar dentro del mismo las funciones de Arcpy y OS, ya que estas nos permitirán acceder a diferentes funciones dentro del Script. La creación de una función que sea parte de un bucle es necesaria para la optimización de procesos, ya que estos pueden ser repetitivos dentro del proyecto, para la creación del código es necesario usar las funciones “Mapping” ya que esta nos permite listar el número de “Layers” y “Data frames” que se usaran dentro del código, la asignación de variables para los elementos anteriormente nombrados, facilitaran la creación de “Querys”, los cuales nos ayudaran a filtrar la información que se necesita para la elaboración de los mapas. Dentro de la elaboración de las líneas de código se hace uso de las funciones de “Data Access”, permitiendo el control de la sección de edición de la tabla de una capa, para este proyecto una de las aplicaciones de esta función, fue para crear un cursor que contuviera los nombres de los países, esto con el objetivo de facilitar los procesos posteriores a la creación de listas.

La aplicación de “Querys” permite la visualización de cada país, para que de esta forma se pueda visualizar una escala, la cual será definida de manera entera mediante códigos, para posteriormente hacer uso de condicionales que permitan hacer la selección de las plantillas de mapas creadas en la sección dos de la elaboración del proyecto, ya que estas tienen intervalos definidos según el tamaño de los países, el uso de condicionales es una herramienta útil ya que por medio de la fijación de parámetros hace uso de elementos dentro del mapa para la mejor interpretación y clasificación de la información ilustrada, como por ejemplo la aplicación de parámetros específicos de tamaño de letra, posición y selección de imágenes, dentro del código de hizo uso de un condicional que permita la selección de una imagen adecuada cuando el numero de casos sea inferior a 5000, en caso de ser así, la condicional posicionara una imagen con un texto de alarma, mientras si el número de casos es superior a 5000, la condicional posicionara la imagen de una flama con una señal de alerta 

Como ultimas líneas del código se asignaron las rutas de guardado para cada uno de los archivos producto de la ejecución del código.

Resultados

Como resultado final se obtuvieron doce mapas en formato png, pdf y mxd de cada país de América del sur bajo la temática propuesta por el curso, donde se muestra la mayor concentración en diferentes países de puntos de calor.

Conclusiones

. La concentración de puntos de calor se encuentra en su mayoría en regiones de baja altitud o alejada de las cordilleras, esto debido a que las comunidades buscan cambiar la cobertura vegetal de las grandes planicies del continente para expandir las actividades humanas como lo es la ampliación la frontera agrícola sobre diferentes ecosistemas, se puede destacar que el número de casos es proporcional al desarrollo agrícola del país, ya que en este caso Brasil es el país con mayor número de casos, mientras que países como Guyana, Uruguay, Paraguay, etc. presentan un menor numero de casos, esto también se desarrolla con la extensión territorial de cada país.

. La obtención de información satelital de alta resolución permite el análisis espacio temporal de diferentes variables, y como las actividades humanas afectan la distribución de los ecosistemas conforme pasa el tiempo,

. La aplicación de lenguajes de programación facilita la elaboración de mapas, puesto que la creación de líneas de código genera facilidades en el rendimiento de los geoprocesos por medio de la ejecución de Scripts.

Recomendaciones

. Hacer uso de herramientas que permitan de ver manera Rasterizada la información de variables grandes, esto se puede lograr por medio de herramientas como Kernel o mapas de calor.

. Hacer uso de estos mapas de distribución ya que permiten hacer un seguimiento de casos puntuales y como se desarrollan en diferentes regiones de cada país, por ende, es un insumo base para la elaboración de políticas ambientales.

Referencias

BBC. (s.f.). BBC. Obtenido de BBC: https://www.bbc.com/mundo/noticias-america-latina-54249424

Efrain Maps. (s.f.). Efrain Maps. Obtenido de Efrain Maps: https://www.efrainmaps.es/descargas-gratuitas/sudamérica/

IDIGER. (s.f.). Instituto Distrital de Gestion de RIesgos y Cambio Climatico. Obtenido de Instituto Distrital de Gestion de RIesgos y Cambio Climatico: https://www.idiger.gov.co/rincendiof

Intituto Nacional de Pesquisas Espaciais. (s.f.). BDQUIMADAS. Obtenido de BDQUIMADAS: https://queimadas.dgi.inpe.br/queimadas/portal

Ministerio de Ambiente y Desarrollo sostenible. (s.f.). Ministerio de Ambiente y Desarrollo sostenible. Obtenido de Ministerio de Ambiente y Desarrollo sostenible: https://www.minambiente.gov.co/bosques-biodiversidad-y-servicios-ecosistemicos/reduccion-del-34-en-el-arco-de-la-deforestacion-de-la-amazonia/#:~:text=Reducción%20del%2034%20%25%20en%20el,de%20Ambiente%20y%20Desarrollo%20Sostenible

STATISTA. (s.f.). STATISTA. Obtenido de STATISTA: https://es.statista.com/estadisticas/1268107/america-del-sur-numero-de-incendios-forestales/

WWF. (s.f.). WWF. Obtenido de WWF: https://www.wwf.org.co/_donde_trabajamos_/amazonas/las_seis_grandes_amenazas_de_la_amazonia/?ads_cmpid=17331651301&ads_adid=143890419984&ads_matchtype=b&ads_network=g&ads_creative=600301379201&utm_term=amazonia&ads_targetid=kwd-300509807645&utm_campaign=&