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Introducción
Se estima que, a nivel global, cada día se pierden 20 000 ha de selvas por el fuego en la zona intertropical del planeta, incluyendo extensas regiones de África, Asia, Oceanía, y América. Entre las causas principales destacan la deforestación y las quemas agropecuarias (Estrada y Coates-Estrada, 2003; Manzo-Delgado y López-García, 2020).
El fuego desempeña un papel crucial en el funcionamiento de los ecosistemas, permitiendo su renovación siempre que se mantenga dentro de los límites de sus regímenes naturales (Rodríguez Trejo, 2014). Sin embargo, los cambios en los regímenes de incendios forestales pueden afectar negativamente las funciones y servicios proporcionados por los ecosistemas (Moghli et al., 2021). Actualmente las condiciones atmosféricas están cambiando a nivel global, por lo que se esperan cambios en el comportamiento y régimen del fuego del planeta (Monzón Alvarado, 2018).
En condiciones naturales, las selvas se caracterizan por tener una baja frecuencia de incendios, con intervalos de uno cada 100 años o incluso varios siglos (Rodríguez-Trejo et al., 2019). No obstante, la combinación de diversos factores derivados del uso del fuego por parte del ser humano y la variabilidad de las condiciones meteorológicas, como la temperatura y la precipitación, como parte de los efectos del cambio climático (González et al., 2011) y el fenómeno de El Niño-Oscilación del Sur (ENOS) (Manzo-Delgado y López-García, 2020; Pazmiño, 2019), ha alterado el patrón de ocurrencia de incendios en las selvas, convirtiéndolos en una perturbación significativa (Pagan et al., 2021; Zamora-Crescencio et al., 2017).
Dentro de este marco, las selvas son consideradas sensibles al fuego debido a la alta tasa de mortalidad que se produce en ellas (Rodríguez Trejo, 2014). Además, la sucesión ecológica puede tardar décadas o incluso siglos en restablecer la composición y estructura previas a un incendio (Rodríguez Trejo et al., 2019). Ante esta situación, es primordial conservar la gran biodiversidad de estos ecosistemas tropicales (Rodríguez-Trejo et al., 2011; Román-Cuesta y Martínez-Vilalta, 2006).
La estimación del área afectada por el fuego ha sido llevada a cabo mediante la observación en el terreno, empleando GPS y mapas topográficos para obtener mediciones precisas. Sin embargo, este método suele ser muy puntual y dificulta la evaluación de grandes áreas. Por esta razón, se ha procurado integrar el uso de imágenes multiespectrales obtenidas de sensores remotos para desarrollar métodos estandarizados basados en índices espectrales. Estos índices permiten identificar la superficie afectada por el fuego, logrando disminuir el tiempo de análisis y los recorridos en campo (Flores-Rodríguez et al., 2021; Pérez et al., 2022). Uno de estos índices que ha presentado buenos resultados es el Normalizado de Área Quemada (NBR, por sus siglas en inglés Normalized Burn Ratio) (Arellano et al., 2017). Asimismo, el Índice de Superficie Quemada (BAI, por sus siglas en inglés Burnt Area Index) también ha demostrado ser efectivo (Wu et al., 2022). La combinación de ambos índices ha logrado un buen desempeño con imágenes Landsat (Manzo Delgado y López García, 2013).
Estas herramientas son particularmente relevantes cuando consideramos que la transformación de las selvas del sureste de México, ya sea por prácticas agrícolas o quemas intencionadas, ha sido un factor perturbador significativo en el último siglo (Alonso Velasco y Velázquez Torres, 2019), con distintos factores humanos y ambientales que influyen en ello, como las sequías provocadas por el fenómeno El Niño-Oscilación del Sur (ENOS), la acumulación de combustible por huracanes (Rodríguez-Trejo et al., 2011) y recientemente en 2019, la implementación del programa ‘Sembrando Vida’ (Pagan et al., 2021).
En este contexto, el estado de Campeche, ubicado en el sureste del país, destaca por contar con una de las redes más extensas de áreas naturales protegidas, las cuales se superponen en gran medida con vastas extensiones de tierras ejidales. Esto ha originado una escasa vigilancia, lo cual ha propiciado el cambio de uso de suelo, conflictos agrarios por la expansión de la frontera agropecuaria, tala, caza furtiva, invasión por asentamientos humanos y extracción de recursos maderables (Pérez Rodríguez et al., 2018).
La contribución de esta investigación radica en su capacidad para proporcionar una comprensión más profunda de las causas que han incrementado los incendios en las selvas del sureste de México, con énfasis en las condiciones meteorológicas y el uso del fuego antrópico. Al examinar ambos factores, se podrían desarrollar estrategias más efectivas de prevención y manejo. Además, al entender mejor la distribución actual de las áreas quemadas, también sería posible analizar la severidad del incendio, el impacto del fuego en la diversidad vegetal de la selva y dirigir recursos hacia la conservación y restauración de estos valiosos ecosistemas.
El objetivo de esta investigación es analizar la distribución de las áreas quemadas en las selvas de la región oriental del municipio de Escárcega, en el estado de Campeche, durante el período 2013-2020 considerando la variabilidad de las condiciones meteorológicas y el uso del fuego antrópico, para sentar una base para desarrollar estrategias efectivas de prevención de incendios a nivel ejidal. Los objetivos particulares son: 1) conocer la ubicación, extensión y vegetación afectada en las áreas quemadas, así como la frecuencia de incendios; 2) analizar las condiciones meteorológicas asociadas a los incendios en la región y (3) examinar los factores de origen humano que contribuyen a los incendios asociados a los ejidos. El análisis se basa en la utilización de puntos de calor derivados de imágenes VIIRS e índices BAI y NBR generados con imágenes de satélite Landsat 8 OLI, datos de temperatura, precipitación y eventos extremos, además de entrevistas semiestructuradas con los actores locales.
Materiales y métodos
El municipio Escárcega, Campeche, se divide de manera destacada en dos partes, una al este y otra al oeste (Figura 1). La zona occidental cuenta con mayor población y ha sido transformada fuertemente por las actividades humanas. Esta investigación se centra en la zona oriental, con menos densidad de población y con amplias superficies de vegetación natural. Esta zona se ubica a -90°00’ y -90°40’ Longitud Oeste y 18°20’ y 19°00’ Latitud Norte y tiene una superficie de 280 339.60 ha. Contiene 19 núcleos agrarios de tipo ejido distribuidos en la zona este del municipio. Cabe mencionar que algunos de estos núcleos agrarios se extienden también hacia los municipios Calakmul y Hecelchakán. En esta región predomina la selva mediana subperennifolia y la selva baja espinosa subperennifolia, en combinación con vegetación secundaria arbórea y arbustiva, derivada de ambas selvas, y agroecosistemas (INEGI, 2018). En la porción sur se ubica una parte del área natural protegida de Reserva de la Biosfera de Balam Kú con 110 417 ha de un total de 417 355.86 ha, en el norte se encuentra una pequeña extensión del área protegida Balam Kin con 3787 ha de un total de 102 344.15 ha. Al este, la región colinda con la Reserva de la Biosfera de Calakmul (Figura 1). El área en estudio cubre un intervalo altitudinal entre 0 y 250 m.s.n.m., con topografía plana, algunos lomeríos y llanuras de depósitos lacustres formados por suelos de tipo gleysol y leptosol (INEGI, 2001, 2010; INIFAP y CONABIO, 2008; IUSS Working Group WRB, 2015). El clima es cálido subhúmedo (Aw1), con una temperatura media anual entre 24 °C y 26 °C (García y CONABIO, 2001) y una precipitación anual entre 1000 mm y 1500 mm (Cuervo-Robayo et al., 2014).
Recopilación de información
Para conocer la distribución espacial y temporal de las áreas quemadas se descargaron los puntos de calor del sistema de información de incendios para la gestión de recursos FIRMS (por sus siglas en inglés) de la Administración Nacional de Aeronáutica y el Espacio (NASA por sus siglas en inglés) (FIRMS, 2022), que se generan a partir del sensor Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) del satélite Suomi-National Polar-orbiting Partnership (S-NPP), con resolución de 375 m. De esta manera, se reunieron 7398 puntos de calor para el periodo en estudio (2013-2020), los cuales fueron organizados en formato vectorial con apoyo de un sistema de información geográfica.
Las imágenes Landsat OLI (Path/Row 20/47) se descargaron con apoyo del Visualizador Global del Servicio Geológico de Estados Unidos (USGS 2018). Se utilizaron 8 imágenes con cobertura de nubes menor a 10% de las fechas (año, mes, día): 20130729, 20140427, 20150617, 20160705, 20170606, 20180727, 20190425 y 20200513, en formato Geotiff, corregidas geométrica y radiométricamente (Level-1), en proyección UTM (Universal Transverse Mercator). Las imágenes se calibraron radiométricamente para obtener los valores de reflectancia en la parte superior de la atmósfera (TOA) de las bandas ópticas; así mismo, se construyó una máscara de nubes y cuerpos de agua.
La distribución de la vegetación y uso del suelo del área en estudio se determinó mediante interpretación de la cartografía nacional de vegetación y usos del suelo (serie VII) a escala 1:250 000 correspondiente del año 2018 (INEGI, 2018). Los tipos de vegetación son los siguientes: selva mediana subperennifolia (SMQ) y selva baja espinosa subperennifolia (SBQ), vegetación secundaria, incluye vegetación secundaria arbórea de selva mediana subperennifolia (VSA/SMQ), vegetación secundaria arbórea de selva baja espinosa subperennifolia (VSA/SBQ), vegetación secundaria arbustiva de selva de selva mediana subperennifolia (VSa/SMQ), vegetación secundaria arbustiva de selva baja espinosa subperennifolia (VSa/SBQ).
Los datos de temperatura máxima promedio anual y precipitación acumulada anual del estado de Campeche, correspondientes al periodo 2013-2020, fueron obtenidos del Servicio Meteorológico Nacional (SMN, 2020). Además, se recopiló información sobre los episodios históricos ENOS (Golden Gate Weather Services, 2024; NOAA, 2020) y se registraron datos del monitor de sequía en México para el municipio de Escárcega (SMN, 2021).
Detección y delimitación de las áreas quemadas
El análisis de las bandas espectrales sensibles para la detección de áreas quemadas ha sido utilizado ampliamente para el desarrollo de diversos índices para agilizar la delimitación del perímetro, estimación de los niveles de daño, caracterización de la vegetación afectada y análisis del patrón espacial y temporal (Manzo-Delgado y López-García, 2020; Valdez-Zavala et al., 2019). Los índices más utilizados para estos fines son el NBR y BAI (Flores-Rodríguez et al., 2021), los cuales fueron seleccionados para el presente estudio.
A partir del análisis de bandas de las imágenes de satélite Landsat 8 OLI se generaron los índices espectrales NBR y BAI para evaluar la vegetación afectada por el fuego (Figura 2). BAI (Ecuación 1) utiliza los valores de reflectancia (ρ) de ρNIR (Infrarrojo Cercano) y ρRed (Rojo). Las bandas empleadas para el cálculo del índice BAI son la banda 4 Red (0.64 - 0.67 µm) y la banda 5 NIR (0.85 - 0.88 µm). En BAI los umbrales obtenidos para las áreas quemadas de selva cubren un intervalo de valores de 1 a 847.
Figura 2 Procesamiento de áreas quemadas. En las imágenes A (pre incendio, 24 de marzo de 2019) y B (posincendio, 25 de abril de 2019) se muestran los compuestos de falso color RGB 754 en Landsat 8. En rojo se muestran los puntos de calor (VIIRS). En las imágenes C y D se muestran los índices NBR y BAI generados con la imagen posincendio del 25 de abril de 2019. La línea naranja muestra el límite final del área quemada.
El índice NBR (Ecuación 2) maneja la región espectral de reflectancia del ρNIR (Infrarrojo cercano) y el ρSWIR (Infrarrojo de longitud de onda corta). Las bandas utilizadas en este índice fueron la banda 5 NIR (0.85 - 0.88 µm) y la banda 7 SWIR (2.11 - 2.29 µm). En NBR los umbrales obtenidos para las áreas quemadas de selva cubren un intervalo de valores de 0 a 1.
Cartografía anual del área quemada
La representación espacial del área quemada se generó utilizando las capas vectoriales de los polígonos NBR y BAI. Se agruparon todas las correspondientes al mismo año, y se eliminaron las superficies con una extensión menor a dos hectáreas. Esta exclusión se realizó debido a la resolución espacial de los datos, ya que incluir áreas muy pequeñas podría introducir confusión y ruido en el análisis (Manzo-Delgado y López-García, 2020). Las áreas quemadas anuales fueron caracterizadas por tipo de vegetación (selvas y la vegetación secundaria) y ejidos.
Evaluación de la confiabilidad de las áreas quemadas
Para evaluar la confiabilidad de la cartografía de las áreas quemadas, se seleccionó el año 2019, dado que fue un año representativo del periodo en estudio con el mayor número de puntos de calor. Se utilizó una imagen Sentinel-2 con resolución espacial de 10 metros, superior a la del Landsat 8 OLI que tiene 30 metros (Anaya y Chuvieco, 2012). La fecha de la imagen Sentinel-2 fue captada diez días después (05 de mayo de 2019) que la imagen Landsat 8 OLI (25 de abril de 2019) que se utilizó para delimitar el área quemada.
La delimitación de los polígonos de las áreas quemadas en las imágenes Sentinel-2 se realizó mediante la aplicación del índice NBR. Posteriormente, las áreas quemadas se convirtieron a formato vectorial. La validación consistió en sobreponer ambos polígonos de áreas quemadas derivados de las imágenes y seleccionar 31 regiones al azar con área quemada en selva tropical superior a dos ha, representando una superficie de 885.80 ha. En cada región se cuantificó la superficie interceptada y las diferencias entre ambos polígonos. Los resultados se organizaron en matrices de confusión para estimar la precisión, los errores de omisión, los errores de comisión y el coeficiente Kappa (Manzo Delgado y López García, 2013).
Entrevistas semiestructuradas
Se llevaron a cabo entrevistas semiestructuradas (Hammer y Wildavsky, 1990), focalizadas en las actividades y costumbres locales potencialmente relacionadas con la ignición y propagación de incendios. Estas entrevistas se realizaron entre junio de 2022 y enero de 2023. El acercamiento con la autoridad ejidal fue clave para dar a conocer el interés de la investigación e identificar a los participantes de las entrevistas. Se llevaron a cabo 26 entrevistas en nueve de los 19 núcleos agrarios seleccionados: Justicia Social, Adolfo López Mateos, Silvituc, Constitución, Xbonil, El Lechugal, El Centenario, Laguna Grande y Benito Juárez. Se entrevisto a ejidatarios (10), autoridades locales (comisarios) (9) y brigadistas o voluntarios que combaten incendios forestales (7). Las preguntas planteadas eran de naturaleza abierta. Estas se ajustaron para reflejar las variadas experiencias y puntos de vista de los participantes. En todas las entrevistas se aplicaron las guías de consentimiento previo, libre e informado. Las respuestas obtenidas fueron transcritas y analizadas cuantitativamente. En este proceso, las respuestas fueron codificadas en temas clave, y se identificaron patrones y tendencias emergentes en las respuestas.
Resultados
Validación de la superficie de las áreas quemadas
Las 31 áreas utilizadas para la validación cubrieron una superficie de 885.80 hectáreas, que se distribuyeron en cinco tipos de selva, cinco áreas en SBQ, tres en SMQ, tres en VSA/SBQ, tres en VSa/SMQ y 17 en VSA/SMQ (Figura 3).
El valor promedio del índice Kappa obtenido fue de 88.75% con un error de omisión promedio de 1.72% y un error de comisión del 12.86%. La precisión obtenida en promedio fue de 95.91%, entre las áreas quemadas de Sentinel-2 y Landsat 8 OLI (Tabla 1). Los errores de omisión promedio se debieron al desfase en la fecha de adquisición de la imagen Sentinel-2 con 10 días posteriores a la imagen Landsat 8 OLI, lo que sugiere que los incendios continuaron avanzando, cubriendo más superficie quemada.
Tabla 1 Resultado de la validación de las áreas seleccionadas con la imagen Sentinel-2.
| Área | Superficie ha
(Landsat 8 OLI) |
Superficie ha
(Sentinel 2) |
Superficie de
intersección (ha) |
Tipos de
selva |
Precisión | Error de
omisión % |
Error de
comisión % |
Índice
Kappa |
| 1 | 36.09 | 33.65 | 31.43 | SBQ | 96.94 | 7.22 | 12.94 | 88.03 |
| 2 | 15.55 | 14.69 | 14.61 | SBQ | 98.26 | 5.25 | 5.74 | 93.47 |
| 3 | 113.04 | 101.89 | 94.74 | SMQ | 91.73 | 10.5 | 16.16 | 80.61 |
| 4 | 8.70 | 8.79 | 7.88 | VSA/SMQ | 98.02 | -1.16 | 9.43 | 94.3 |
| 5 | 4.05 | 3.60 | 3.46 | VSA/SMQ | 95.27 | 10.36 | 13.5 | 85.1 |
| 6 | 17.69 | 17.02 | 16.17 | VSA/SBQ | 98.47 | 4.04 | 8.64 | 92.74 |
| 7 | 30.78 | 31.16 | 29.97 | VSA/SBQ | 99.73 | -1.22 | 2.69 | 99.06 |
| 8 | 18.27 | 18.84 | 17.08 | VSA/SMQ | 99.42 | -3.26 | 6.67 | 97.71 |
| 9 | 5.27 | 4.38 | 3.62 | VSA/SMQ | 94.39 | 20.26 | 31.7 | 70.46 |
| 10 | 8.64 | 8.01 | 7.69 | VSA/SMQ | 98.49 | 7.13 | 10.58 | 90.29 |
| 11 | 8.47 | 8.63 | 8.22 | VSa/SMQ | 99.85 | -1.61 | 3.29 | 99.01 |
| 12 | 153.96 | 144.54 | 132.77 | VSA/SBQ | 96.62 | 6.65 | 13.79 | 87.62 |
| 13 | 74.52 | 72.20 | 70.95 | SMQ | 97.22 | 3.14 | 4.77 | 93.9 |
| 14 | 91.34 | 101.99 | 84.33 | VSa/SMQ | 100.83 | -14.52 | 7.63 | 102.76 |
| 15 | 3.66 | 3.08 | 2.67 | VSA/SMQ | 92.53 | 18.84 | 27.84 | 71.98 |
| 16 | 3.69 | 3.45 | 3.12 | VSA/SMQ | 94.67 | 7.42 | 15.68 | 84.82 |
| 17 | 2.62 | 2.12 | 2.03 | VSA/SMQ | 93.35 | 19.12 | 21.92 | 75.49 |
| 18 | 30.06 | 27.56 | 24.75 | SBQ | 94.77 | 9.31 | 17.77 | 83.03 |
| 19 | 4.32 | 4.01 | 3.13 | SBQ | 96.6 | 8.48 | 27.21 | 79.25 |
| 20 | 34.38 | 47.78 | 14.33 | VSa/SMQ | 103.41 | -68.2 | 4.07 | 123.88 |
| 21 | 32.09 | 36.57 | 11.98 | VSA/SMQ | 101.62 | -16.63 | 2.34 | 107.23 |
| 22 | 7.64 | 7.90 | 7.60 | VSA/SMQ | 100.41 | -4.11 | 0 | 102.24 |
| 23 | 5.95 | 7.96 | 5.70 | VSA/SMQ | 103.77 | -56.59 | 3.39 | 121.45 |
| 24 | 49.21 | 36.33 | 35.29 | VSA/SMQ | 92.14 | 26.72 | 28.27 | 67.91 |
| 25 | 17.41 | 17.80 | 17.00 | VSA/SMQ | 100 | -2.41 | 2.3 | 100 |
| 26 | 41.35 | 37.53 | 37.21 | VSA/SMQ | 94.03 | 9.42 | 10.12 | 85.93 |
| 27 | 16.38 | 16.43 | 14.21 | SBQ | 97.3 | 0 | 13.35 | 91.19 |
| 28 | 2.61 | 2.59 | 2.32 | SMQ | 98.57 | 0.43 | 10.77 | 93.31 |
| 29 | 13.95 | 12.32 | 11.12 | VSA/SMQ | 81.43 | 13.13 | 20.57 | 62.64 |
| 30 | 18.72 | 15.66 | 14.32 | VSA/SMQ | 80.17 | 17.51 | 23.42 | 60.34 |
| 31 | 15.41 | 12.75 | 12.00 | VSA/SMQ | 83.22 | 18.09 | 22.08 | 65.49 |
| Total | 885.80 | 861.22 | 741.71 | Promedio | 95.91 | 1.72 | 12.86 | 88.75 |
Distribución de las áreas quemadas
En el periodo 2013-2020 se delimitaron 2182 polígonos de área quemada que cubren una superficie total de 29 151.82 ha en la región oriental del municipio de Escárcega. En 2013, se presentó la menor superficie afectada con 926.75 ha que representan 0.77 % de la vegetación de selva en el área en estudio (241,720 ha); en tanto que, 2019 acumuló el máximo de superficie con 11 027.91 ha (4.56 %), seguidos por 2020 y 2016 con 5812.86 ha (2.40 %) y 5120.16 ha (2.12 %). El área quemada de mayor tamaño se registró en 2019 con 2203.14 ha (Tabla 2).
Tabla 2 Distribución anual de las áreas quemadas en la región oriental del municipio de Escárcega, Campeche.
| Año | Polígonos
de áreas quemadas |
Superficie
quemada total (ha) |
Promedio de
áreas quemadas (ha) |
Máxima
superficie quemada (ha) |
Mínima
superficie quemada (ha) |
% Relativo
a la vegetación de selva |
| 2013 | 137 | 1860.20 | 10.28 | 310.27 | 2.07 | 0.77 |
| 2014 | 187 | 1191.70 | 4.97 | 104.4 | 2.04 | 0.49 |
| 2015 | 146 | 926.75 | 4.98 | 117.28 | 2.05 | 0.38 |
| 2016 | 316 | 5120.16 | 12.74 | 987.92 | 2.00 | 2.12 |
| 2017 | 228 | 1835.13 | 6.7 | 104.21 | 2.01 | 0.76 |
| 2018 | 281 | 1377.11 | 3.98 | 86.74 | 2.01 | 0.57 |
| 2019 | 405 | 11 027.91 | 18.98 | 2203.14 | 2.02 | 4.56 |
| 2020 | 482 | 5812.86 | 9.29 | 312.25 | 2.01 | 2.40 |
| Total | 2,182 | 29 151.82 | 10.28 | 2203.14 | 2 | 12.06 |
Áreas quemadas por tipos de vegetación de selva
En el periodo estudiado, la SMQ y sus variantes de vegetación arbórea (VSA/SMQ) y arbustiva (VSa/SMQ) acumularon un total de 23 958 ha quemadas. Esto representa el 82.19% de la superficie total quemada. Por otro lado, la Selva Baja Espinosa Subperennifolia (SBQ) y sus variantes de vegetación arbórea (VSA/SBQ) y arbustiva (VSa/SBQ) registraron 5193 ha quemadas, lo que equivale al 17.81% de la superficie total quemada (Tabla 3).
Table 3 Distribution of the total burned area by vegetation type
| Tipo de vegetación | Superficie
(ha) |
Área quemada
(ha) |
Proporción de
vegetación quemada (%) |
| Selva mediana subperennifolia (SMQ) | 99 220 | 10 924 | 11 |
| Selva baja espinosa subperennifolia (SBQ) | 81 877 | 4280 | 5 |
| Vegetación secundaria arbórea de selva mediana subperennifolia (VSA/SMQ) | 39 809 | 6935 | 17 |
| Vegetación secundaria arbórea de selva baja espinosa subperennifolia (VSA/SBQ) | 5511 | 882 | 16 |
| Vegetación secundaria arbustiva de selva de selva mediana subperennifolia (VSa/SMQ) | 14 868 | 6099 | 41 |
| Vegetación secundaria arbustiva de selva baja espinosa subperennifolia (VSa/SBQ) | 435 | 31 | 7 |
| Total | 241 720 | 29 151 |
Análisis de quemas en áreas ejidales
Los mayores valores de áreas quemadas se encontraron para los ejidos de El Centenario (4907 ha) y El Lechugal (9409 ha). Por otro lado, el ejido Silvituc, con una extensión de 58 121.20 ha de selva, acumuló una escasa superficie de área quemada (522 ha). Esto se atribuye a que forma parte del Área Natural Protegida Balam-Kú, donde el uso del fuego está restringido.
Xbonil, que es una extensión del municipio de Calakmul, registró una superficie quemada de 974 ha, de un total de 1046 ha. Por otro lado, el ejido Hecelchakán, que también pertenece al mismo municipio, se encuentra en último lugar con 871 ha quemadas. En 2019, la mayoría de los ejidos alcanzaron el máximo de área quemada de todo el periodo en estudio (Tabla 4), lo que indica que la superficie quemada ha ido aumentando en los últimos años. Es importante mencionar que, dentro del área de estudio, se encuentra una superficie considerada como Zona Federal. Esta ha experimentado un incremento del área quemada en los últimos años. Una verificación en campo permitió constatar que esta es un área quemada frecuentemente para el establecimiento de asentamientos humanos.
Tabla 4 Distribución de las áreas quemadas por ejido.
| Municipio | Ejido | Población | Superficie
del ejido (ha) |
Superficie
de selva (ha) |
Año (ha) | |||||||
| 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | |||||
| Calakmul | Constitución | 1386 | 1947 | 1923 | 0 | 0 | 3 | 4 | 8 | 5 | 5 | 48 |
| Xbonil | 587 | 4648 | 4622 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 2 | 786 | 184 | |
| Total | 0 | 0 | 3 | 4 | 10 | 7 | 791 | 231 | ||||
| Escárcega | Chan Laguna | 582 | 3323 | 1057 | 0 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 |
| El Centenario | 1038 | 35 148 | 32 067 | 117 | 57 | 99 | 276 | 363 | 575 | 2034 | 1386 | |
| El Lechugal | 635 | 27 690 | 25 814 | 1411 | 773 | 181 | 2256 | 282 | 75 | 3392 | 1039 | |
| Flor De Chiapas | 357 | 2619 | 2312 | 0 | 0 | 5 | 56 | 12 | 18 | 310 | 84 | |
| Haro | 1231 | 8197 | 8054 | 0 | 0 | 3 | 10 | 26 | 15 | 0 | 0 | |
| El Jobal | 189 | 501 | 128 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | |
| La Libertad | 469 | 7520 | 12 065 | 0 | 0 | 8 | 202 | 7 | 2 | 12 | 179 | |
| Laguna Grande | 998 | 3900 | 3020 | 24 | 21 | 98 | 110 | 339 | 77 | 639 | 143 | |
| Lic. Benito Juárez | 304 | 3460 | 2931 | 27 | 7 | 19 | 4 | 48 | 21 | 195 | 216 | |
| Lic. José López Portillo | 363 | 2733 | 1823 | 8 | 0 | 7 | 0 | 6 | 160 | 101 | 115 | |
| Luna | 884 | 17 109 | 17 012 | 0 | 0 | 0 | 74 | 31 | 75 | 58 | 13 | |
| N.C.P.A. Justicia Social | 775 | 11 558 | 8998 | 6 | 10 | 36 | 384 | 259 | 44 | 461 | 293 | |
| N.C.P.E. Altamira De Zinaparo | 1,167 | 18 359 | 8113 | 0 | 4 | 21 | 284 | 11 | 62 | 204 | 222 | |
| N.C.P.E. Lic. Adolfo López Mateos | 371 | 8,03 | 4569 | 8 | 28 | 34 | 475 | 166 | 53 | 440 | 432 | |
| N.C.P.E. Zona Chiclera Las Maravillas | 79 | 3326 | 1879 | 0 | 0 | 0 | 82 | 3 | 77 | 22 | 226 | |
| Silvituc | 985 | 58 121 | 56 294 | 8 | 2 | 72 | 141 | 12 | 25 | 190 | 72 | |
| Total | 1610 | 905 | 582 | 4,54 | 1565 | 1278 | 8059 | 4422 | ||||
| Hecelchakán | Hecelchakán | 9974 | 34 244 | 32 320 | 0 | 0 | 5 | 334 | 2 | 4 | 64 | 462 |
| Total | 0 | 0 | 5 | 334 | 2 | 4 | 64 | 462 | ||||
| Sin categoría (Zona Federal) | Sin categoría (Zona Federal) | 27 532 | 23 601 | 250 | 286 | 337 | 428 | 258 | 88 | 2114 | 698 | |
| Total | 250 | 286 | 337 | 428 | 258 | 88 | 2114 | 698 | ||||
| Total general | 1860 | 1192 | 927 | 5120 | 1835 | 1377 | 11 028 | 5,13 | ||||
En general, parece que hay una tendencia de aumento en los incendios en 2019 y 2020 en todos los ejidos, independientemente de la población o la superficie de selva. Esto podría sugerir que otros factores, como cambios en las políticas de manejo del fuego o condiciones climáticas, podrían estar influyendo en esta tendencia.
La Figura 4 muestra la distribución de las áreas quemadas por año, así como el número de años que un ejido ha experimentado un incendio durante el periodo de estudio. Se evidencia ejidos afectados por incendios de manera recurrente, así como pequeñas regiones que no ha habido incendios o que han sido poco frecuentes. Los intervalos de incendios varían entre dos y ocho años (Figura 4). De acuerdo con el análisis, los ejidos ubicados en la región norte y en la Zona Federal mostraron una incidencia constante de incendios a lo largo del periodo estudiado.
Análisis de las variables meteorológicas asociadas a los incendios
El análisis anual de la temperatura máxima promedio y el área quemada (Figura 5), revela que los años con mayor superficie quemada en la selva corresponden a 2016, 2019 y 2020. Estos años coinciden con un aumento en la temperatura máxima promedio (SMN, 2021).
Además, se observó una reducción en la precipitación acumulada durante los años 2016 y 2019, como se muestra en la Figura 6. Esta disminución en la lluvia podría estar relacionada con fenómenos como el ENOS fuerte (2015-2016) y débil (2018-2019) y la sequía, lo cual aumenta la probabilidad de incendios, como señalan Manzo-Delgado y López-García (2020). El monitor de sequía en México indica que el municipio de Escárcega experimentó su mayor sequía de enero a mayo, particularmente en los años 2015, 2016 y 2019, cuando las categorías de sequía fluctuaron entre anormalmente seca y sequía moderada (SMN, 2021). Los años de mayor sequía estuvieron influenciados por el ENOS fuerte y débil (Golden Gate Weather Services, 2024; NOAA, 2020). Además, en el periodo en estudio se reportaron para el Golfo de México y el Mar del Caribe diez huracanes entre los que destacan por su proximidad Barry (2013), Hanna (2014) y Cristóbal (2020) (NOAA, 2021). Estos fenómenos pudieron haber contribuido al incremento del material combustible seco debido al derribo de árboles, ramas y hojas.
Causas locales que influyen en la distribución de incendios
Las entrevistas, revelan que la causa principal de incendios se atribuye a la cacería furtiva (38%), las quemas agropecuarias (38%), y en menor medida al cambio de uso de suelo (24%) (Figura 7). Los actores que mencionaron la cacería furtiva indicaron que esta práctica se realiza principalmente por motivos de subsistencia (77%) y para la comercialización entre los mismos miembros de los ejidos (33%).
Figura 7 Clasificación de incendios ubicados en 2019: (A) quemas en selva vinculadas a terrenos agropecuarios; (B y C) incendios derivados de cacería furtiva y (D y E) incendios destinados al cambio de uso de suelo.
En el caso de las quemas agropecuarias, el origen del fuego puede ser tanto por parte de los mismos ejidatarios (41%) como por ejidos vecinos (59%). Esto se debe principalmente a la falta de respeto al calendario de quemas del estado y la ausencia de participación en las jornadas de concientización.
Además de estas actividades, algunas personas queman la selva de la Zona Federal, con el objetivo de apropiarse de nuevas áreas de aprovechamiento. Ello fue reportado por el 24% de los entrevistados. Durante las entrevistas realizadas en 2022 y 2023, los habitantes percibieron una disminución significativa de los incendios (90%), la cual atribuyen al programa ‘Sembrando Vida’. No obstante, mencionaron que en 2019 se provocaron incendios para la incorporación de parcelas a este programa, siendo este el año en que se quemó la mayor superficie de selva. La tendencia decreciente de los incendios en 2020 puede atribuirse a que las personas que participan en el programa ya no están autorizadas a utilizar el fuego.
Discusión
El uso de los índices BAI y NBR ha demostrado ser eficiente en la delimitación de las superficies quemadas, tal como mencionaron Manzo-Delgado y López-García, (2020), especialmente para las regiones tropicales. Los puntos de calor obtenidos de FIRMS han proporcionado un apoyo significativo para la detección y validación de las áreas quemadas. Esto ha permitido confirmar que son una alternativa confiable para conocer la distribución espacial y temporal de los incendios en la región oriental de Escárcega, Campeche.
Basándonos en los resultados de validación de las imágenes Sentinel-2, su confiabilidad es aceptable, similar a lo reportado por Anaya y Chuvieco, (2012), con un valor Kappa promedio de 88.75%, un error de omisión de 1.67% y un error de comisión de 12.86%. Los errores de omisión se atribuyen al desfase de 10 días entre la adquisición de las imágenes Sentinel-2 y Landsat 8 OLI.
El análisis de los incendios revela un incremento en las áreas quemadas, pasando de 926.75 hectáreas en 2013 a 11 027.91 hectáreas en 2019. La tendencia ascendente de la superficie quemada en las selvas del sureste del México, según Manzo-Delgado y López-García, 2020 y Pagan et al. (2021), tiene un origen multifactorial donde se combina la presencia de fenómenos meteorológicos, el uso del fuego por parte de los agricultores y la falta de atención de las dependencias gubernamentales.
En relación con la distribución por tipos de vegetación, la mayoría de las áreas quemadas están en la selva mediana subperennifolia (SMQ) y sus variantes arbóreas (VSA/SMQ) y arbustivas (VSa/SMQ), representando el 82.19% de la superficie total afectada y la que predomina en la mayoría en los ejidos. Esto sugiere que las selvas han estado sometidas a constantes presiones antrópicas relacionadas con el uso tradicional del fuego sin precaución, lo cual ha generado incendios, como lo menciona Pagan et al. (2021). Asimismo, se confirma que las áreas con vegetación secundaria son más propensas a registrar incendios por la presencia de herbáceas y la acumulación de biomasa tras la perturbación, su proximidad a áreas agrícolas o cambio de uso de suelo forestal destinadas a actividades agropecuarias de acuerdo con lo reportado por Zamora-Crescencio et al. (2017).
Los ejidos El Lechugal y El Centenario, con extensas áreas de selva (25,814 ha y 32,067 ha) y terrenos agropecuarios (1876 ha y 3081 ha), registraron la mayor cantidad de área quemada durante el período de estudio. Esta situación podría indicar: intensa actividad agropecuaria dependiente del uso del fuego con técnicas deficientes para evitar que se propague a la selva, incumplimiento o desconocimiento de la NOM-015 y posible relación con prácticas de cacería furtiva de acuerdo con Pérez Rodríguez et al. (2018). En contraste, el ejido Silvituc, y su estatus como área natural protegida, que restringe el uso del fuego en la parte sur del área en estudio. Esto subraya la importancia de la supervisión, como se ilustra en el análisis de la distribución de áreas quemadas por ejidos. Se observa que algunos ejidos han experimentado incendios a lo largo de todo el período de estudio, mientras que otros han sido afectados cuatro veces, dos veces o ninguna. La información presentada resulta crucial, ya que sirve como un indicador valioso para evaluar la incidencia de incendios en los ejidos. Esta evaluación permite identificar aquellos ejidos que demandan una mayor atención en términos de prevención y combate de incendios en la selva (Rodríguez Trejo, 2014). Además, parece que hay una tendencia de aumento en los incendios en 2019 y 2020 en todos los ejidos, independientemente de la población o la superficie de selva. Esto podría sugerir que otros factores, como cambios en las políticas de manejo del fuego o condiciones climáticas, podrían estar influyendo en esta tendencia (Pagan et al., 2021).
Los años 2016, 2019 y 2020, que registraron la mayor superficie de área quemada, coincidieron con las temperaturas más elevadas y la menor cantidad de precipitaciones del período estudiado. Estos años también se caracterizaron por la presencia del fenómeno El Niño-Oscilación del Sur (ENOS), conocido por su impacto en el aumento de la temperatura y disminución de las precipitaciones, que pudieron haber favorecido la propagación de los incendios de acuerdo con Manzo-Delgado y López-García, (2020). El aumento de la temperatura y la disminución de las precipitaciones, propiciaron una reducción de la humedad del suelo, creando un entorno susceptible para la propagación de incendios de acuerdo con Withey et al. (2018).
En este contexto, el municipio de Escárcega experimentó su peor sequía de enero a mayo durante los años 2015, 2016 y 2019 (SMN, 2021). Estas condiciones climáticas extremas aumentaron la vulnerabilidad de la región a los incendios forestales, evidenciando que un aumento en la temperatura y una disminución en las precipitaciones pueden intensificar los incendios (González et al., 2011; Pazmiño, 2019). Sin embargo, Monzón Alvarado, (2018) estableció en su investigación que no existe una correlación evidente entre la precipitación acumulada y la frecuencia de incendios, lo que contradice la suposición común de que los años más secos conllevan una mayor ocurrencia de incendios.
Esto nos lleva a considerar otros factores que pueden influir en la frecuencia y la intensidad de los incendios. Es importante considerar que la actividad humana, en particular las prácticas agropecuarias, puede variar significativamente de un año a otro. Factores como las políticas agrícolas, culturales y las condiciones económicas pueden influir en estas variaciones. Esto se evidencia en el hecho de que, aunque el año 2015 fue un año seco, registró la menor superficie de área quemada (926 ha), porque muy probablemente hubo un menor uso del fuego y menos quemas agropecuarias. En contraste, el año 2019 también fue un año seco, con condiciones meteorológicas similares a 2015; sin embargo, presentó la mayor área quemada, asociadas al notable incremento del uso del fuego agrícola documentado por Pagan et al. (2021).
Además, en el año 2016, a pesar de que la temperatura alcanzó su punto máximo y la precipitación registró su mínimo durante el período estudiado, la superficie afectada por el fuego no fue tan alta como en 2019. Esto subraya la idea de que las condiciones climáticas por sí solas no pueden proporcionar una predicción precisa de la frecuencia y la intensidad de los incendios. Resulta crucial reconocer la interacción compleja entre las condiciones climáticas y las actividades humanas al intentar comprender y prevenir los incendios (Monzón Alvarado, 2018; Pagan et al., 2021).
En este sentido, el programa gubernamental ‘Sembrando Vida’ inicialmente incentivó el uso del fuego para limpiar terrenos con vegetación, sin cumplimiento de la NOM-015, lo que causó escapes de incendios en los años 2019 y 2020, en condiciones meteorológicas que favorecieron el inicio y propagación de incendios en la selva (Pagan et al., 2021). Por lo tanto, se podría concluir que la actividad humana en esos años influyó en el incremento del área quemada de la selva.
Las entrevistas realizadas revelaron que la caza furtiva (Pérez Rodríguez et al., 2018), las quemas agropecuarias y el cambio de uso de suelo son las principales causas de los incendios en la selva. Estos factores, junto con el aumento de la temperatura y los periodos prolongados de sequía por el ENOS, contribuyen al incremento de áreas quemadas (Manzo-Delgado et al., 2009). La falta de conocimiento, participación y cumplimiento de las normativas resalta la necesidad imperante de fortalecer la difusión y el acatamiento de regulaciones para prevenir incendios forestales, particularmente bajo condiciones meteorológicas adversas de temperatura y precipitación que generan cambios en el comportamiento y régimen del fuego (Monzón Alvarado, 2018). La interacción entre acciones humanas y variables meteorológicas influye en la frecuencia de los incendios, donde un manejo inapropiado del fuego puede derivar en quemas descontroladas y las condiciones climáticas pueden favorecer su propagación.
Conclusiones
Podemos concluir que se ha cumplido el objetivo de esta investigación. Los índices BAI y NBR han probado ser herramientas eficaces para analizar la distribución de las áreas quemadas en las selvas de la región oriental de Escárcega, en el estado de Campeche, durante el período 2013-2020. Factores climáticos, como la temperatura y la precipitación, han sido esenciales para entender la variabilidad en el área quemada. Los años con un aumento de temperatura y una disminución de la precipitación han coincidido con un incremento en las áreas afectadas por el fuego.
Además, los períodos marcados de ENOS, que generan eventos de sequía, también han tenido un impacto en la propagación de incendios. Esto, junto con las actividades humanas, como el uso del fuego para la limpieza de terrenos agropecuarios, el cambio de uso de suelo o la cacería furtiva, ha facilitado la propagación de incendios.
Esta compleja relación subraya la importancia de implementar estrategias de prevención de incendios que aborden tanto las acciones humanas como las condiciones climáticas. Estas estrategias deben permitir la flexibilidad necesaria para adaptarse a los cambios en los regímenes de fuego de las selvas debido al cambio climático. Este conocimiento sienta las bases para desarrollar estrategias efectivas de prevención y adaptación del uso del fuego en los ejidos de la región, especialmente en aquellos que requieran una mayor atención.
Conflictos de interés
Los autores de este trabajo declaran que no tienen ningún conflicto de interés con respecto la temática y los resultados de este trabajo.
