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Revista Chapingo serie ciencias forestales y del ambiente

versión On-line ISSN 2007-4018versión impresa ISSN 2007-3828

Rev. Chapingo ser. cienc. for. ambient vol.23 no.1 Chapingo ene./abr. 2017

https://doi.org/10.5154/r.rchscfa.2015.09.045 

Artículos

Distribución espacial de las plantaciones forestales al sur de Chile, zona con presencia de una planta de celulosa

Gastón Vergara-Díaz1  * 

Víctor A. Sandoval-Vásquez2 

Miguel A. Herrera-Machuca3 

1Universidad Austral de Chile, Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas, Instituto de Estadística. Casilla 567, Valdivia, Chile.

2Universidad Austral de Chile, Facultad de Ciencias Forestales, Instituto de Bosque y Sociedad, Laboratorio de Geomática. Casilla 567, Valdivia, Chile.

3Universidad de Córdoba, Departamento de Ingeniería Forestal, Campus de Rabanales, Edificio Leonardo Da Vinci. Carretera nacional IV, km 396. C. P. 14071. Córdoba, España.


Resumen

El incremento de las plantaciones forestales industriales en el sur de Chile y la alteración del paisaje, han sido una preocupación permanente para los investigadores. En este trabajo se utilizaron técnicas estadísticas espaciales para describir la composición de los patrones territoriales de las plantaciones forestales en una zona con presencia de una planta de celulosa y con alta demanda de especies exóticas como Pinus radiata y Eucalyptus. El software GeoDa se utilizó para calcular los índices de Moran global y local. Se utilizaron los datos de cobertura de uso del suelo y la superficie de los polígonos de plantaciones forestales actualizadas en el periodo 2006-2013. El índice de Moran global indica que la distribución de las plantaciones ocurre como un fenómeno aleatorio en todo el territorio. En su interior se observan distintas estructuras representadas por enclaves de grandes superficies, polígonos pequeños rodeados por otros de gran tamaño y polígonos grandes rodeados por pequeños, además de una fragmentación a través de todo el territorio, compuesta por polígonos de diversos tamaños y sin vecindad. La dinámica del cambio en el periodo 2006-2013 indica que la cobertura de plantaciones presentó el mayor incremento (6,578 ha) a causa del desmedro de las coberturas de bosque nativo y praderas-matorrales.

Palabras clave: Índice Moran; autocorrelación; cluster territorial; uso del suelo

Abstract

The increase in industrial forest plantations in southern Chile and the alteration of the landscape have been an ongoing concern of researchers. In this paper, spatial statistical techniques were used to describe the composition of the territorial patterns of forest plantations, in an area with a pulp mill and with high demand for exotic species such as Pinus radiata and Eucalyptus. GeoDa software was used to calculate global and local Moran indexes. Land-use cover data and the area of the forest plantation polygons updated in the period 2006-2013 were used. The global Moran index indicates that plantation distribution occurs as a random phenomenon throughout the territory. In its interior there are different structures, represented by enclaves of large areas, small polygons surrounded by others of great size and large polygons surrounded by small ones, as well as a fragmentation throughout the territory, composed of polygons of various sizes and neighborless. The dynamics of change in the period 2006-2013 indicates that plantation cover presented the largest increase (6,578 ha) due to the reduction in native forest and grassland-shrubland covers.

Keywords: Moran’s Index; autocorrelation; territorial cluster; land use

Introducción

Los subsidios otorgados a las plantaciones forestales en Chile se incrementaron a partir de 1974 con la creación del Decreto Ley 701, cuyo objetivo principal fue desarrollar plantaciones de alta productividad, cubriendo entre 75 y 90 % de los costos de plantación. Inicialmente, los principales beneficiados fueron grandes terratenientes, posteriormente en 1998, el Decreto Ley 19.561 reformuló el sistema de subsidios para que los pequeños propietarios pudieran obtener los beneficios y fortalecer en alguna medida la conservación de los suelos. Debido a la falta de disponibilidad de grandes extensiones de tierra e incremento de su valor comercial, se crearon las granjas forestales incentivando a las ocupaciones de terrenos marginales del sector agrícola con plantaciones de tipo forestal. De esta forma, en el 2004, los pequeños propietarios tenían más de 40,000 ha plantadas y estaban organizados para aprovechar economías de escala durante los procesos de plantación, manutención y cosecha (Organización de Cooperación y Desarrollo Económico [OCDE] & Comisión Económica para América Latina y el Caribe [CEPAL], 2005).

Las exportaciones de productos forestales ocupan el tercer lugar con 13 %, después de la minería y la industria de alimentos con sus derivados, constituyendo 3.5 % del producto interno bruto (Donoso & Otero, 2005). La celulosa representa 47.5 % de las exportaciones forestales, seguida por la madera aserrada con 43.1 %, y papeles y cartones con 9.4 % (Banco Central de Chile, 2015; OCDE & CEPAL, 2005). La demanda de productos forestales generó el incremento de las plantaciones exóticas de pino y eucalipto, es así como las plantaciones forestales en Chile crecieron a una tasa anual de 2.17 % en los últimos 14 años (Corporación Nacional Forestal [CONAF], 2011). Estas plantaciones ocupaban 2,119,005 ha en 1997, que representaban 13.55 % de la cubierta boscosa; en 2011, la superficie aumentó a 2,872,007 ha, representando 17.22 % de la cubierta (CONAF, 2011).

El principal demandante de plantaciones forestales es la industria de celulosa y papel. Esta industria abarca desde la Región del Maule hasta la Región de los Ríos con un total de nueve plantas productoras con una capacidad de producción de 6 millones de toneladas anuales. La región del Maule se caracteriza por concentrar la mayor actividad forestal con presencia de industrias de celulosa. Por otra parte, la Región de los Ríos, declarada zona turística y caracterizada por su riqueza en bosque nativo y biodiversidad, no ha estado fuera del proceso de instalación de plantas de celulosa. En 1995 comenzó el proyecto de construcción de la planta Valdivia en la comuna de Mariquina, a 10 km del centro de la ciudad. La planta inició en el 2004 con una capacidad de 550,000 t∙año-1 de celulosa Kraft blanqueada, derivada de pino radiata y eucalipto, demandando grandes extensiones de plantaciones de bosque como materia prima (Comisión Regional del Medio Ambiente de la Región de los Lagos, 1998).

Los bosques templados lluviosos al sur de Chile constituyen la única muestra del bioma de bosques templados de Sudamérica, transformándose en uno de los lugares más importantes de la biodiversidad a nivel mundial, debido al endemismo de sus especies (Armesto, Rozzi, Smith-Ramirez, & Arroyo, 1998; Smith- Ramírez, 2004). Otros factores importantes de estos bosques se relacionan con la provisión de servicios ecosistémicos como la producción y calidad del agua, regulación de la temperatura, protección del suelo, producción de oxígeno, sumideros de CO2 y belleza del paisaje.

Según Donoso y Otero (2005), Chile aún tiene una tarea pendiente respecto a los niveles de sustentabilidad ambiental por falta de una institucionalidad fuerte que regule el buen manejo de plantaciones industriales y bosque nativo, resguardando la biodiversidad, productividad y servicios domésticos. En la presente investigación se describe el uso del suelo de plantaciones forestales de pino y eucalipto en una zona al sur de Chile con presencia de una planta de celulosa que opera desde el 2005. Los objetivos fueron a) realizar un análisis espacial para probar la hipótesis de que los polígonos que fragmentan el uso del suelo con plantaciones forestales no se relacionan espacialmente, lo cual explicaría que la industria forestal realiza reconversiones de uso del suelo sin seguir un patrón sobre el uso existente y que los propietarios privados realizan esta acción en forma aislada; b) construir indicadores locales para determinar la relevancia de los polígonos de plantaciones con similitudes en su entorno; c) explicar el efecto de las plantaciones en la dinámica del cambio de uso del suelo, que probaría la presión a la que los diferentes usos del territorio, en especial los bosques nativos, han estado sometidos a través de la sustitución por plantaciones forestales con especies exóticas.

Materiales y métodos

Área de estudio

El área de estudio corresponde a la comuna de Mariquina, situada en la Región de los Ríos al sur de Chile (Figura 1). La comuna se localiza entre los 39° 31” 0’ LS y 72° 58” 0’ LO, a una altitud promedio de 1,430 m; limita al norte con las comunas de Lanco y Loncoche, al sur con la comuna de Valdivia, al oeste con el océano Pacífico y al este con la comuna de Máfil. La población es de 19,823 habitantes en una superficie de 132,100 ha (Instituto Nacional de Estadísticas [INE], 2002). La zona se caracteriza por tres unidades fisiográficas representadas por la cordillera de los Andes, la Depresión Intermedia y la cordillera de la Costa, orientadas de norte a sur. El clima es lluvioso con influencia mediterránea y las temperaturas anuales oscilan entre 9 y 10 ºC en la costa y las zonas cordilleranas. El área se caracteriza por un gradiente de precipitación oeste-este que varía entre 1,200 y 1,600 mm promedio anual, concentrándose principalmente entre los meses de marzo a agosto, existiendo un periodo más seco entre enero y febrero, donde la precipitación no sobrepasa los 60 mm.

Figura 1 Ubicación de la comuna de Mariquina (área de estudio). A la izquierda se muestra la localización de la Región de los Ríos al sur de Chile y a la derecha la comuna en estudio. 

Los bosques nativos del tipo templado-lluvioso se caracterizan por la presencia de especies arbóreas endémicas con dominancia de especies clasificadas como bosque del tipo forestal siempre verde; su mayor presencia es transversal entre la cumbre andina y la cordillera de la Costa. Existen además bosques mixtos compuestos por especies nativas y exóticas. Las condiciones ambientales del territorio han permitido el aprovechamiento para la proliferación de plantaciones forestales, basadas en especies exóticas de rápido crecimiento como el eucalipto y el pino. En la Depresión Intermedia se encuentra una superficie importante (45 %) constituida por praderas y matorrales (CONAF et al., 1999).

Bases de datos

Los datos se obtuvieron a partir de un proyecto más amplio que consistió en la actualización de la cobertura del uso del suelo de la Región de los Ríos en el periodo 2006-2013. Se utilizaron imágenes de alta resolución disponibles en Google Earth (http://earth.google.com); en la georreferenciación se usaron puntos de control obtenidos de las coberturas vectoriales provenientes del catastro y monitoreo nacional de uso de suelo (CONAF, 2008). Los polígonos con la clasificación de los usos se digitalizaron sobre las imágenes georreferenciadas del año 2013, asignando un número de identificación único a cada nuevo polígono, además del número de la cobertura del periodo anterior.

La tipología para la clasificación de la cobertura de uso del suelo se basó en la metodología desarrollada por el Centro de Estudios Fitosociológicos y Ecológicos Louis Emberger (CEPE/CNRS de Montpellier, Francia), conocida como Carta de Ocupación de la Tierra (Etienne & Prado, 1982). Esta carta se adaptó y validó en Chile, ampliándola a 44 subcategorías en el catastro y evaluación de los recursos vegetacionales nativos de Chile (CONAF et al., 1999). Las tipologías principales de uso corresponden a las áreas urbanas e industriales, terrenos agrícolas, praderas y matorrales, plantaciones forestales, bosque nativo, bosque mixto, humedales, áreas desprovistas de vegetación, nieves, glaciales y cuerpos de agua.

Las visitas a terreno permitieron ratificar la clasificación cartográfica de los polígonos y describirlos con cambios de uso del suelo. Se utilizaron formularios para describir cada polígono con relación al uso actual, causales de cambio y presencia de especies (Sandoval, 2008). Los formularios se ingresaron en un sistema de información construido para el monitoreo y actualización del cambio de uso del suelo (Vergara & Sandoval, 2010). La información de terreno se validó y posteriormente se unió a la base de datos gráfica a través del identificador único poligonal, utilizando el software ArcMap 10.1 (Environmental Systems Research Institute [ESRI], 2016). Se cruzaron ambas coberturas y se incluyó además una cobertura con los límites administrativos, obteniendo una base alfanumérica y gráfica con el uso actual del suelo en la Región de los Ríos. También se generó una cobertura de polígonos en formato “Shape file” para el área de estudio. Los datos en cada polígono con la superficie de plantación forestal se usaron para medir autocorrelación espacial a través del índice de Moran, utilizando el software GeoDa (Anselin, 2003). La vecindad entre polígonos de plantaciones se definió en primer orden de contigüidad por el criterio tipo reina; es decir, si cualquier parte de los bordes o vértices que conforman los polígonos irregulares de plantaciones se tocan, entonces se consideran vecinos.

Análisis espacial

El coeficiente de autocorrelación de superficie de Moran global (I) (Moran, 1950) es similar al coeficiente de correlación propuesto por Pearson (1896), pero incluye el concepto espacial, indicando la covarianza entre diferentes zonas en el numerador, varianza en el denominador y una matriz con ponderaciones de distancia o contigüidad que define las zonas vecinas. El índice varía entre -1 y 1, donde los valores cercanos a 0 indican falta de relación espacial o presencia de un patrón aleatorio, lo que probaría nuestra hipótesis; otros valores indican la presencia de autocorrelación. Los valores negativos indican un conglomerado espacial de unidades territoriales con valores de análisis distintos, y los valores positivos indican un conglomerado espacial de unidades territoriales con valores de análisis similares, sean altos o bajos. El índice Moran global (I) se obtuvo a partir de:

I=ni=1nj=1nwijdxi-x-xj-x-i=jnj=1nwijdi=1nxi-x-2

donde:

n

Número de caso

x i

Valor de la variable en un lugar determinado

x j

Valor de la variable en otro lugar (i ≠ j)

𝑥

Media de la variable de análisis

w ij (d)

Peso aplicado a la comparación entre la distancia de localización i y la localización j, determinada por d

El valor de wij (d) es igual a 1 si la localización j está dentro de la distancia de localización medida a partir del punto i, mientras que wij (d) es igual a 0 si no se cumple el supuesto anterior. La matriz de pesos espaciales {wij (d)} tiene una diagonal que vale 0 y los elementos fuera de ésta valen 0 o 1, dependiendo de si se encuentra dentro o fuera de la distancia d (Anselin, 2003).

El índice de Moran global representa un resumen estadístico, indicando la intensidad de autocorrelación entre grupos territoriales, pero no identifica el patrón de las relaciones espaciales. El índice de Moran local (Ii), índice local de asociación espacial (LISA), se calculó para conocer la relevancia de los valores similares con respecto a su entorno. Para caracterizar la configuración espacial de las plantaciones, el índice que permite evaluar el grado de agrupación de las observaciones similares y disímiles se define como:

Ii=xi-x-i=1nxi-x-2j=1j=1nwijdxj-x-

Este índice permite identificar polígonos en el territorio donde los valores de análisis (superficie de plantaciones [ha]) altos o bajos se agrupan espacialmente, así también polígonos con superficie de plantaciones muy distinta a las de las áreas circundantes (Anselin, 1995).

Análisis temporal

Los cambios del uso del suelo en el periodo 2006-2013 se cuantificaron con una matriz de transición de doble entrada, donde las filas y columnas representan los tipos de uso del suelo para ambos periodos; cada celda, la superficie de las áreas que presentaron cambios en el periodo; y la diagonal queda representada por la superficie de los tipos de usos que no presentaron cambios (Aguayo, Pauchard, Azocar, & Parra, 2009). La matriz se construyó con un sistema de información desarrollado en el laboratorio de geomática de la Universidad Austral de Chile (Vergara & Sandoval, 2010). La tasa de cambio en el periodo se calculó utilizando la fórmula propuesta por Puyravaud (2003):

P=100t2-t1In A2A1

P = Tasa de cambio anual (%)

A 1 = Superficie de la clase de uso en el tiempo inicial (ha)

A 2 = Superficie de la clase de uso en el tiempo final (ha)

t 1 = Año de evaluación inicial

t 2 = Año de evaluación final

Resultados y discusión

Los resultados muestran que las plantaciones forestales se extienden a través de todo el territorio, con énfasis hacia el sector norte (comunas de Lanco y Loncoche) y el sector este con el límite de la comuna de Máfil, donde se encuentra la mejor red caminera y hay cercanía con la planta de celulosa. Se observaron plantaciones cercanas a humedales y en algunos casos deslindan sin corredores de separación; existe una penetración en forma de espina de pescado hacia el interior del bosque nativo, generando degradación, donde el uso de bosque permanece como tal, pero pierde densidad en su cobertura de copa (v. g. de bosque nativo pasó a matorral arborescente y a bosque mixto), y además está fragmentado con polígonos de diferentes tamaños (Figura 2). Nahuelhual, Carmona, Lara, Echeverría, y González (2012) realizaron un estudio en el centro sur de Chile, para evaluar la vulnerabilidad de los bosques nativos en áreas no protegidas y propensas para su conversión en plantaciones forestales. Los autores determinaron que las plantaciones forestales no tienen un patrón de distribución, sino que se expanden en diferentes direcciones, estableciéndose en el bosque nativo secundario, generando además pérdida de biodiversidad. Coincidente con los resultados en esta investigación, Wilson, Newton, Echeverría, Weston, y Burgman (2005) determinaron que el clima, topografía, suelo, cercanía a caminos, ciudades y áreas industriales son factores de distribución espacial relevantes en la sustitución.

Figura 2 Coberturas de uso del suelo y curvas de elevación en la comuna de Mariquina, Chile. 

En la Figura 3 se puede apreciar que el índice de Moran global para las plantaciones forestales es de 0.06 (P < 0.01), indicando presencia de un patrón aleatorio a través de todo el territorio con la existencia de muchos polígonos aislados de diversos tamaños y sin vecindad. Van Holt, Binford, Portier, y Vergara (2016) analizaron una zona amplia de dos regiones del sur de Chile y comprobaron que las plantaciones se establecieron en cuencas esencialmente agrícolas, en cuencas hidrográficas dominadas por bosque nativo y en zonas planas dedicadas a la agricultura.

Figura 3 a) Fragmentación territorial y tamaño de los polígonos de plantaciones forestales en la comuna de Mariquina, Chile, b) Índice de Moran global para la variable polígono de plantación, c) Mapa de conglomerados de los polígonos de plantaciones, d) Mapa de significancia de los polígonos de plantaciones. 

La distribución aleatoria de especies exóticas por regeneración natural ocurrió también en la Patagonia chilena, donde inicialmente se establecieron plantaciones exóticas para controlar la erosión causada por los incendios y la ganadería. Posteriormente dichas plantaciones se introdujeron para fines comerciales, y por la facilidad de adaptación a las condiciones locales se produjo una regeneración natural que invadió los bosques nativos y generó diferentes patrones espaciales (Langdon, Pauchard, & Aguayo, 2010). Una situación similar se reportó en la Patagonia argentina, donde las especies exóticas con fines productivos como el pino murrayana mostró una expansión invasora sobre la estepa, y el pino oregón sobre los cipresales (Sarasola, Rusch, Schllichter, & Ghersa, 2006).

Como el índice de Moran global es solo un resumen estadístico que indica la intensidad de autocorrelación entre los grupos territoriales, es necesario identificar algunos patrones de relaciones espaciales. Por tal motivo, el índice de Moran local se construyó para identificar las unidades territoriales (polígonos de plantaciones) que se agrupan. Los valores de análisis altos (polígonos grandes) o bajos (polígonos pequeños) se agrupan espacialmente, así como también polígonos con valores muy distintos a las áreas circundantes. De esta forma en nuestro estudio podemos distinguir los siguientes tipos de conglomerados espaciales:

Alto-Alto. Polígonos de plantaciones con superficie sobre la media, rodeados significativamente por polígonos vecinos que también tienen una superficie sobre la media; corresponden a superficies de empresas forestales que ocupan espacios grandes del territorio con plantaciones forestales en la comuna (Figura 3). También aparecen algunos conglomerados de este tipo, extendiéndose hacia los límites de las comunas de Máfil en sentido Este y Valdivia hacia el Sur. Altamirano y Lara (2010) estudiaron la zona precordillerana del centro sur de Chile y determinaron que 63 % de las plantaciones forestales se encontraron en coberturas que correspondían a bosque nativo, zonas con niveles de elevación intermedia y a corta distancia de la red de caminos. González, Lara, Urrutia, y Bosnich (2011) advierten que las superficies extensas de plantaciones forestales y los ecosistemas altamente fragmentados e invadidos por especies exóticas, junto a la disminución de las precipitaciones y el aumento de sequías recurrentes, generan una alta continuidad de combustible propensa a incendios forestales.

Bajo-Alto. Polígonos de plantaciones con una pequeña superficie, rodeada significativamente por polígonos vecinos con superficie con un tamaño superior a la media (Figura 3). Esta situación se presenta cuando los pequeños propietarios, vecinos a las plantaciones forestales, quedan rodeados por las empresas forestales y deciden dedicar sus tierras a la actividad forestal, producto de la degradación previa de bosque nativo por la extracción de leña. El estudio de Aguayo et al. (2009), en el centro sur de Chile, explica la transformación de bosque nativo en matorrales y, posteriormente, un gran porcentaje de estos últimos en plantaciones forestales. Otras investigaciones atribuyen un gran porcentaje del reemplazo del bosque nativo a las plantaciones forestales directamente (Lara, Solari, Prieto, & Peña, 2012; Nahuelhual et al., 2012).

Alto-Bajo. Se refiere a la presencia de polígonos con plantaciones de gran superficie, rodeados significativamente por polígonos de plantaciones vecinas con superficie inferior a la media; es decir, pequeños propietarios que orbitan y deslindan con los grandes propietarios de plantaciones y deciden dedicar su propiedad al uso forestal.

Sin vecinos. Al considerar en el análisis solamente los polígonos con plantaciones forestales, se produce una fragmentación territorial, existiendo muchos polígonos de diferente tamaño sin vecindad. Lo anterior está ratificado por el índice de Moran global, que indica un patrón aleatorio de las plantaciones; asimismo coincide con el estudio de Nahuelhual et al. (2012), quienes mencionan la proliferación de una serie de polígonos fragmentados en diferentes tamaños y distribuidos a través de todo el paisaje.

Relación no significativa. Se produce por la presencia de polígonos de plantaciones, donde la variable superficie del polígono no se relaciona significativamente con los valores que presentan sus vecinos. Esto sucede por la fragmentación y la presencia de otros usos como vecindad.

El análisis espacial, utilizando el índice de Moran, es una técnica no usada ampliamente en el ámbito de los recursos naturales; sin embargo, es necesario destacar investigaciones relacionadas con el análisis espacial de los incendios forestales (Ávila-Flores, Pompa-García, & Vargas-Pérez, 2010; Pompa-García, & Hernández-González, 2012) y de los cambios en la cobertura vegetal (Rodríguez, Pompa-García, Hernández-Díaz, & Juárez-Reyes, 2010). La matriz de cambio revela que las coberturas de uso de suelo que presentaron mayores transformaciones correspondieron a las áreas urbanas e industriales, plantaciones forestales, terrenos agrícolas y praderas-matorrales, dinámica coincidente con la encontrada por Aguayo et al. (2009). Las áreas urbanas e industriales crecieron a una tasa anual de 12.5 %, seguida por las plantaciones forestales con 2.7 % anual (Cuadro 1), lo cual coincide con lo expresado en las cifras oficiales de CONAF (2011). La cobertura de praderas y matorrales tuvo una tasa anual negativa (-1.7 %) (Cuadro 1), siendo su mayor pérdida en superficie (4,412 ha) derivada del uso de plantaciones forestales (Cuadro 2). La cobertura de bosque nativo presentó de igual forma una tasa negativa; la mayor pérdida de superficie (2,168 ha) también fue derivada de las plantaciones forestales. Las situaciones anteriores justifican el incremento de superficie que obtuvieron las plantaciones, pasando de una representación territorial del 23.6 al 28.6 % con una ganancia de 6,666 ha en el periodo 2006-2013. Aguayo et al. (2009) estudiaron la dinámica del cambio de uso del suelo, entre los años 1979 y 2000, en dos regiones vecinas a la región de los Ríos. Los autores determinaron que las principales transformaciones del paisaje se debieron a la actividad forestal, agropecuaria y al crecimiento urbano; sin embargo, la principal pérdida del bosque nativo la atribuyeron a la expansión de la actividad forestal hacia la cordillera andina y la costera. La tendencia de las transformaciones de uso del suelo y la dirección del cambio en este trabajo también es coincidente con las encontradas por Vergara, Sandoval, y Miranda (2010) en un estudio que abarca toda la Región de los Ríos para el periodo 1998-2007.

Cuadro 1 Superficie y tasa de cambio de coberturas de uso de suelo entre los años 2006 y 2013 en la comuna de Mariquina, Chile. 

Tipos de uso Superficie 2006 Superficie 2013 Tasa de cambio Pérdida Ganancia Cambio
(ha) (%) (ha) (%) (%) (ha) (ha) (ha)
Áreas urbanas e industriales 256 0.2 613 0.5 12.5 0 357 357
Terrenos agrícolas 962 0.7 1,108 0.8 2.0 84 230 146
Praderas y matorrales 45,211 34.2 40,182 30.4 -1.7 5,091 61 -5,030
Plantaciones forestales 31,242 23.6 37,820 28.6 2.7 88 6,666 6,578
Bosque nativo 48,532 36.7 46,481 35.2 -0.6 2,219 169 -2,050
Bosque mixto 288 0.2 288 0.2 0.0 0 0 0
Humedales 4,484 3.4 4,482 3.4 0.0 2 0 -2
Áreas desprovistas de vegetación 510 0.4 510 0.4 0.0 0 0 0
Cuerpos de agua 650 0.5 650 0.5 0.0 0 0 0
Total 132,134 100 132,134 100

Cuadro 2 Matriz de cambio de cobertura de uso del suelo entre los años 2006 y 2013 en la comuna de Mariquina, Chile. 

Año 2006 Año 2013
Cobertura (ha) Áreas urbanas Terrenos agrícolas Praderas y matorrales Plantaciones forestales Bosque nativo Bosque mixto Humedales Áreas sin vegetación Cuerpos de agua Total 2006 (ha)
Áreas urbanas-industriales 256 0 0 0 0 0 0 0 0 256
Terrenos agrícolas 0 878 0 84 0 0 0 0 0 962
Praderas y Matorrales 280 230 40,120 4,412 169 0 0 0 0 45,211
Plantaciones Forestales 75 0 14 31,153 0 0 0 0 0 31,242
Bosque nativo 3 0 48 2,168 46,312 0 0 0 0 48,532
Bosque mixto 0 0 0 0 0 288 0 0 0 288
Humedales 0 0 0 2 0 0 4,482 0 0 4,484
Áreas sin vegetación 0 0 0 0 0 0 0 510 0 510
Cuerpos de agua 0 0 0 0 0 0 0 0 650 650
Total 2013 (ha) 613 1,108 40,182 37,820 46,481 288 4,482 510 650 132,134

Conclusiones

El análisis espacial utilizando técnicas estadísticas, a través del índice de Moran, ratifica que la distribución de las plantaciones de especies exóticas como P. radiata y Eucalyptus en una zona al sur de Chile, y con presencia de una planta de celulosa, es aleatoria. Al interior del territorio se forman conglomerados de distinta forma y tamaño, además de fragmentos de superficies con plantaciones de diferente magnitud y sin vecindad. La dinámica del cambio en el periodo 2006-2013 indicó que las plantaciones forestales presentaron el mayor incremento (6,578 ha) en desmedro de la superficie del bosque nativo y praderas-matorrales. Las técnicas usadas en la investigación generan información relevante para las instituciones encargadas de la protección de los bosques y aplicación de la legislación. Es recomendable a futuro, la incorporación de técnicas de análisis espacial sistematizadas, con periodos más cortos, que permitan detectar los cambios de usos de suelo de manera temprana y así detener la degradación de los bosques nativos en forma oportuna.

Agradecimientos

Los autores agradecen en forma especial al Laboratorio de Geomática de la Universidad Austral de Chile por permitir procesar la información de las coberturas vegetativas de la zona estudiada, a la Corporación Nacional Forestal (CONAF) y también a la Dirección de Investigación y Desarrollo (DID) de la Universidad Austral de Chile.

REFERENCIAS

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Recibido: 23 de Septiembre de 2015; Aprobado: 11 de Noviembre de 2016

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