Área de estudio

La cuenca del río Copalita cubre alrededor de 152 945 ha (^{Blancas-Díaz et al., 2022}) y pertenece a la Región Hidrológica 21, zona administrativa de la Región V, Pacífico Sur, en la zona sur del estado de Oaxaca, México (Figura 1). La cuenca está integrada por cuatro subcuencas y comprende 19 municipios (siete de la región Costa y 12 de la región Sierra Sur). La altitud máxima es de 3 500 m y hay presencia de 26 de los 34 tipos de vegetación del país (^{Mansourian et al., 2020}). En la cuenca de Zimatán, contigua a Copalita, se han identificado 1 384 especies botánicas y 70 infraespecies, abarcando 668 géneros y 144 familias, lo que subraya la importancia de la región debido a su diversidad vegetal, presencia de especies en riesgo y no identificadas (^{Salas-Morales et al., 2003}).

Figura 1 a) Localización del estado de Oaxaca, México; b) ubicación de la cuenca del río Copalita respecto a las regiones que integran el estado de Oaxaca; c) localización de los municipios que se encuentran total o parcialmente dentro de la cobertura de la cuenca del río Copalita y corrientes principales de agua. 

Análisis de cambios en las coberturas y usos de suelo

Las CUS de la cuenca se analizaron con imágenes satelitales del Landsat 7 para la clasificación del año 2000 y Landsat 8 para 2020 (https://earthexplorer.usgs.gov/). Las imágenes fueron captadas por el satélite durante la primavera de sus años respectivos, debido a que, en esa temporada, las firmas espectrales de las categorías de coberturas terrestres se pueden discernir (^{Fahad et al., 2021}) y se evitan los efectos estacionales (^{Morshed et al., 2021}). Estas imágenes con resolución de 30 m se analizaron con el complemento Semi-automatic Classification Plugin (SCP), disponible en el programa QGIS (^{Belenok et al., 2021}). Este hizo la clasificación supervisada con base en el entrenamiento generado con puntos de muestreo para cada tipo de cobertura (^{Congedo, 2021}).

La precisión general y coeficiente kappa se consideraron como mecanismos de validación de los mapas de CUS para los años 2000 y 2020. El coeficiente kappa se utiliza ampliamente en análisis de CCUS para medir la precisión y evaluar la clasificación comparando los datos observados (reales) con los clasificados (simulados) (^{Rwanga & Ndambuki, 2017}). Se puede encontrar más información sobre estas herramientas de validación en ^{Saputra y Lee (2019)}.

Posteriormente, mediante las herramientas disponibles en QGIS, se obtuvo la matriz de conversión que resume el cambio de las coberturas del periodo (^{Feng et al., 2020}). Las diagonales de la matriz representan la persistencia, mientras que las posiciones fuera de la diagonal representan las conversiones de una categoría a otra (^{Anley et al., 2022}).

Análisis de intensidad de los cambios en las coberturas y usos de suelo

Con base en la matriz de conversión se analizó la variación en las transiciones de las coberturas de la cuenca en un intervalo de 20 años, para definir si se apartan de un proceso aparentemente uniforme (^{Aldwaik & Pontius, 2012}), con base en tres niveles: intervalo, categoría y transición. Los cambios observados en cada nivel con cambios uniformes hipotéticos se comparan con medidas cuantitativas (^{Akinyemi & Mashame, 2018}).

El análisis de intensidad a nivel de intervalo examina el tamaño y la velocidad del cambio del área de la cuenca. A nivel de categoría, el cambio en cada tipo de cobertura y uso del suelo se analiza para determinar si la variación observada es principalmente cuantitativa o está relacionada con la relocalización espacial. A nivel de transición se estudia el área y la intensidad de las pérdidas y ganancias entre categorías de CUS. En este último nivel, cuando el valor se ubica por encima del valor de la línea de intensidad uniforme, significa que la categoría muestra una transición dirigida y cuando se ubica por debajo de la línea se entiende que la categoría muestra una transición evitada. Una transición dirigida implica que la categoría de CUS experimenta una pérdida o ganancia de área que es más pronunciada de lo que se esperaría si el cambio hubiera sido uniforme en todas las categorías. Esta transición puede ser indicativa de procesos específicos que están impulsando los CCUS en el área. Una transición evitada experimenta una pérdida o ganancia de área que es menos pronunciada de lo que se esperaría si el cambio hubiera sido uniforme en todas las categorías. Esta transición puede ser indicativa de factores que mitigan o limitan el cambio de cobertura del suelo en la categoría en cuestión. Se pueden encontrar descripciones detalladas del análisis de intensidad en ^{Huang et al. (2012)} y ^{Aldwaik y Pontius (2012)}.

Cálculo del valor económico de los servicios ecosistémicos

Las CUS detectadas se agruparon y definieron con base en recorridos por la cuenca, el trabajo de ^{Salas-Morales et al. (2007)} y la información de la Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad (^{CONABIO, 2023}). En este estudio se utilizaron los coeficientes de VSE de ^{Costanza et al. (2014)} que proporcionan estimaciones para los 16 biomas principales y 17 funciones de servicios ecosistémicos. De estos se seleccionaron aquellos que, a criterio de los investigadores, tuvieran mayor similitud con los identificados en el área de estudio (Cuadro 1).

Los coeficientes de valor económico de los biomas seleccionados fueron adoptados y asignados como el valor económico aproximado de los servicios ecosistémicos de la cobertura o uso de suelo más similar dentro de la cuencas. El Cuadro 2 muestra la sustitución de los coeficientes de valor monetario de ^{Costanza et al. (2014)} con los tipos de CUS de la cuenca. En dicho cuadro se observa que los humedales tienen valor monetario más alto por hectárea al año, mientras que el bosque y la selva tienen los valores más bajos.

Finalmente, se aplicó el modelo de evaluación de ^{Costanza et al. (1997)}, utilizando el método de transferencia de beneficios para estimar el VSE. Este método ha sido usado en estudios recientes (^{Akhtar et al., 2020}; ^{Arowolo et al., 2018}; ^{Morshed et al., 2021}) y su aplicación aumenta gracias a la disponibilidad de herramientas tecnológicas e información sobre el valor de los ecosistemas (^{Acharya et al., 2019}; ^{Khan et al., 2019}). A pesar de las críticas por no considerar las variaciones locales de los ecosistemas (^{Schmidt et al., 2016}), el método de transferencia de beneficios permite una evaluación rápida y proporciona información útil para la gestión de recursos naturales (^{Tolessa et al., 2021}).

El VSE de las seis CUS de la cuenca para los años 2000 y 2020 se calculó con la ecuación siguiente:

donde,

VSE_t = estimación del VSE total en el momento t

A_kt = área (ha) de un tipo de cobertura o uso del suelo de tipo k en el momento t

V_ck = coeficiente del valor de los servicios ecosistémicos (USD·ha^-1·año^-1) de alguna cobertura o uso del suelo k.

El cambio en el periodo del VSE se calculó a manera de tasa de crecimiento con la ecuación siguiente:

donde,

VSE_cr = tasa de cambio del VSE durante el intervalo de tiempo analizado, desde el periodo t ₁ hasta el periodo t ₂

VSEt1 y VSEt2 = VSE estimados al principio y al final del periodo t ₁ y t ₂ , respectivamente.

Cálculo del valor económico de las funciones de los servicios ecosistémicos

Se estimó el VSE de cada una de las funciones de los servicios ecosistémicos en 2000 y 2020 con la ecuación siguiente:

donde,

VSE_ft = VSE estimado de una función f en el momento t

A_kt = área (ha) de un tipo de cobertura o uso del suelo de tipo k en el momento t

VC_fk = coeficiente de valor del servicio ecosistémico de la función f (USD·ha^-1·año^-1) para cada tipo de cobertura y uso del suelo k.

Cambios de cobertura y usos de suelo en la cuenca del río Copalita

La Figura 2 muestra los resultados de la clasificación para el análisis de los CCUS mediante el complemento SCP en QGIS. Se reportó una precisión general de 88.24 % (2000) y 86.06 % (2020) y un coeficiente kappa de 0.76 (2000) y 0.70 (2020). La distribución espacial de las categorías de CUS en la cuenca exhibió variaciones notables en el periodo estudiado. En el 2000, los bosques dominaron las zonas norte, noroeste, noreste y central, la cobertura de selva predominó en la zona sur (Figura 2a), mientras que en la desembocadura al mar se localizan los dos humedales de la cuenca. En el 2020, las áreas de tierras de baja cobertura y construcción (norte, noreste y sur) muestran tendencia creciente, a diferencia de la selva en la zona sur de la cuenca (Figura 2b).

Figura 2 Distribución espacial de cambios de coberturas y usos de suelo en la cuenca del río Copalita, Oaxaca, en los años 2000 (a) y 2020 (b). 

De acuerdo con el Cuadro 3, los bosques cubren aproximadamente 62.61 % del área total de la cuenca en el 2000, mientras que la selva y las tierras de baja cobertura abarcaron 35.20 % y 1.69 %, respectivamente. Durante el periodo 2000-2020, la tasa promedio anual de los bosques aumentó 0.62 %, la selva disminuyó 3.22 % y las tierras de baja cobertura aumentaron 9.32 %. La construcción se expandió a una tasa promedio anual de 2.85 %.

Análisis de intensidad de cambios de coberturas y usos de suelo

Nivel de intervalo

El análisis de intensidad a nivel de intervalo arrojó un cambio observado de 25.98 % del territorio de la cuenca durante el periodo; es decir, un cambio anual de aproximadamente 1.30 % de la cobertura y uso de suelo. Al ser un único intervalo analizado, en este nivel de análisis, el valor de la intensidad uniforme (línea horizontal punteada de la Figura 3) es igual al cambio porcentual anual.

Figura 3 Intensidad de cambio anual por categoría de uso de suelo en la cuenca del río Copalita durante el periodo 2000-2020. 

Nivel de transición

Las coberturas de selva y cuerpos de agua redujeron su área total en la cuenca. En el nivel de transición se evaluó cómo estas categorías se transformaron hacia las áreas más relacionadas con la actividad humana: tierras de baja cobertura y construcción, respectivamente.

En la Figura 4a, cuando la categoría de tierras de baja cobertura ganó extensión, la transición anual bruta provino principalmente de selva (586.65 ha) y bosque (119.46 ha). En términos de porcentaje, la Figura 4b muestra que cuando las tierras de baja cobertura ganan extensión, lo hacen intensivamente a partir de las categorías de selva (1.09 %), cuerpos de agua (0.98 %) y construcción (0.91 %), mientras que se evita una transición intensiva desde bosque y humedales.

Las Figuras 4c y 4d muestran los resultados de transiciones de la categoría selva hacia las demás categorías. En la Figura 4c, cuando la selva pierde extensión, la transición es principalmente hacia bosque (923.63 ha) y tierras de baja cobertura (586.64 ha). La Figura 4d muestra que la pérdida de selva mostró una transición dirigida hacia tierras de baja cobertura (3.79 %) y construcción (1.94 %). Hacia el resto de las categorías, la selva muestra una transición evitada.

Figura 4 Análisis de intensidad de cambios de coberturas y usos de suelo a nivel de transición en la cuenca del río Copalita durante el periodo 2000-2020. A) Área de transición anual bruta (ha) de cada categoría hacia tierras de baja cobertura; b) Intensidad de transición anual (%) de cada categoría hacia tierras de baja cobertura; c) Área de transición anual bruta (ha) de la selva hacia las demás categorías; d) Intensidad de transición anual (%) de la selva hacia las demás categorías. TD: transición dirigida y TE: transición evitada. 

La construcción ganó extensión principalmente a costa de la disminución de selva (22.93 ha), tierras de baja cobertura (10.79 ha) y bosque (8.98 ha) (Figura 5a). Los cuerpos de agua (0.82 %), tierras de baja cobertura (0.41 %), humedales (0.08 %) y selva (0.04 %) muestran transición dirigida hacia construcción, mientras que el bosque (0.01 %) presenta transición evitada (Figura 5b).

Figura 5 Análisis de intensidad de cambios de coberturas y usos de suelo a nivel de transición en la cuenca del río Copalita durante el periodo 2000-2020. a) Área de transición anual bruta (ha) de cada categoría hacia construcción; b) intensidad de transición anual (%) de cada categoría hacia construcción; c) área de transición anual bruta (ha) de cuerpos de agua hacia el resto de las categorías; d) intensidad de transición anual (%) de cuerpos de agua hacia las demás categorías. TD: transición dirigida y TD: transición evitada. 

Los cuerpos de agua perdieron extensión destinada principalmente a bosque (7.83 ha), tierras de baja cobertura (7.43 ha) y construcción (6.23 ha) (Figura 5c). Los cuerpos de agua muestran transición dirigida hacia construcción (0.53 %) y humedales (0.53 %) y transición evitada hacia bosque (0.01 %) y selva (0.01 %) (Figura 5d).

Valor económico de los servicios ecosistémicos

El Cuadro 4 indica que, en la cuenca del río Copalita, el VSE proporcionado por las CUS disminuyó 2.21 % entre 2000 y 2020, pasando de 692 775 885.42 USD a 677 442 417.84 USD. El bosque y la selva fueron las coberturas que más contribuyeron al VSE en ambos años, representando conjuntamente 94.46 % (2000) y 83.16 % (2020). Durante el mismo periodo, el valor del bosque aumentó 13.23 %, mientras que el de la selva y los cuerpos de agua disminuyeron 48.02 % y 32.7 %, respectivamente. Las tierras de baja cobertura y la construcción, categorías más relacionadas con la actividad antrópica, incrementaron su valor en 494.41 % y 75.35 %, respectivamente, con tasas promedio anuales de 9.32 % y 2.84 %.

Valor económico de las funciones de los servicios ecosistémicos

De acuerdo con el Cuadro 5, los servicios ecosistémicos de regulación y soporte son los que más contribuyeron al valor económico total de la cuenca Copalita en un periodo de 20 años. En el año 2000 y 2020, ambos servicios representaron 65.95 % y 70.16 % del valor total, respectivamente, aunque su aporte relativo disminuyó en el tiempo. En contraste, los servicios ecosistémicos de provisión tuvieron menor contribución al valor total, aunque experimentaron aumento de 49.1 % en su aporte relativo en 2020.

Las funciones de regulación y soporte de los servicios ecosistémicos, específicamente la regulación climática y recursos genéticos, contribuyen más al valor total de la cuenca; sin embargo, el valor económico de la cuenca muestra tendencia decreciente. Nueve funciones de servicios ecosistémicos disminuyeron su valor económico, mientras que ocho funciones experimentaron aumento.

Cambios de cobertura y usos de suelo e intensidad

De 2000 a 2020, la extensión de bosques, tierras de baja cobertura y construcción en la cuenca del río Copalita aumentó a un ritmo anual del 0.62 %, 9.32 % y 2.85 % respectivamente, desafiando las tendencias de reducción de bosques documentadas en otros estudios. Tal es el caso de la cuenca superior del Nilo Azul en Etiopía, donde ^{Anley et al. (2022)} reportaron que, en las últimas dos décadas, los bosques pasaron de representar 6.8 % a 3.5 % del territorio y la tierra cultivada (en este estudio se incluyó en la categoría de tierras de baja cobertura) pasó de 63.7 % a 78.2 %. En dicho estudio, la tendencia de transición de territorio boscoso fue opuesta con respecto a los resultados del presente estudio, aunque la proporción de bosques en la cuenca del Nilo Azul es inferior, mientras que la tendencia de las tierras cultivadas sí va en el mismo sentido. Esta cobertura ya ocupaba la mayor proporción del territorio en la cuenca Copalita en el 2000, lo que puede explicar que el incremento no sea, en comparación, tan significativo. Por otra parte, ^{Qiu et al. (2021)} analizaron la región de Guangxi, China, y encontraron que la tendencia general del CCUS en el periodo 1990-2020 fue que los humedales, bosques y pastizales disminuyeron, y las tierras secas y de construcción aumentaron, mientras que la tierra desnuda permaneció básicamente sin cambios. Entre ellos, los bosques y las tierras secas tuvieron el mayor cambio, con un cambio neto de -6 573.578 km²y 5 883.295 km², respectivamente. Con el paso del tiempo, la superficie de suelo edificable siguió creciendo con un incremento de 2 309.883 km²a un ritmo del 1.84 % en los últimos 30 años. Asimismo, en la cuenca de Andassa, Etiopía, el estudio de ^{Gashaw et al. (2018)} reveló expansión continua de las tierras cultivadas y del área edificada, y pérdida de bosques, matorrales y pastizales durante el periodo 1985-2015, tendencia que se espera continúe durante las próximas tres décadas. El estudio de ^{Gao et al. (2021)} indicó aumento del área de pastizales, tierras desnudas, cuerpos de agua y área urbana, y la disminución de tierras de cultivo, bosques y humedales ocasionada principalmente por el crecimiento de áreas urbanas. El estudio de ^{Ziaul-Hoque et al. (2022)} en la costa de Bangladesh señaló disminución de las áreas agrícolas y tierra desnuda y aumento de las áreas urbanizadas, bosques de manglares, cuerpos de agua y áreas salinas/acuicultura. Estos resultados contrastan con la expansión creciente de tierras de baja cobertura en Copalita.

En el caso de Copalita, el aumento de bosques se atribuye a la reforestación local y al cultivo de café bajo sombra (^{García Alvarado et al., 2017}). El aumento de las tierras de baja cobertura y construcción se debe a que es un área intervenida constantemente por la actividad antrópica como el cambio continuo de uso de la tierra hacia la agricultura, ganadería, actividades turísticas y urbanización (^{Maass et al., 2009}).

En contraste, la selva experimentó la mayor disminución (-48.02 %) en la cuenca Copalita en consonancia con estudios realizados en cuencas como Rib (^{Anley et al., 2022}) y Andassa (^{Gashaw et al., 2018}). El análisis de estas cuencas podría ser de utilidad para comprender la pérdida de selva en Copalita; sin embargo, algunos estudios reportan reducciones menos pronunciadas durante periodos similares, como en el lago Taihu, China (-4.76 %; ^{Gao et al., 2021}) y en Pakistán y Nigeria (^{Aziz, 2021}). La exploración del contexto de estas pérdidas puede dilucidar las causas de las disminuciones aceleradas en ciertas cuencas.

El valor de los servicios ecosistémicos

Se estima disminución de 2.21 % en el VSE en la cuenca durante el periodo, con una tasa promedio anual de 0.11 %. Esto concuerda con investigaciones sobre CCUS que también muestran tendencia a la disminución del VSE en periodos similares, con reducción de 13.5 % (^{Anley et al., 2022}), 4.01 % (^{Ziaul Hoque et al., 2022}), 23.1 % (^{Aziz, 2021}), 3.8 % (^{Liu et al., 2020}), 6.99 % (^{Gashaw et al., 2018}) y 21.41 % (^{Gao et al., 2021}).

La disminución del valor económico de la cuenca se relaciona con la transición de coberturas naturales como la selva y los cuerpos de agua, hacia usos de suelo intensamente alterados por la actividad humana como la construcción y las tierras de baja cobertura. Esto puede deberse al aumento de la extracción pétrea para la construcción en la zona turística de Santa Cruz Huatulco y la expansión de tierras para ganado y cultivo. El incremento poblacional y la urbanización no planificada también contribuyen a esta pérdida de valor económico como señalan ^{Hasan et al. (2017)} y ^{Morshed et al. (2021)}.

En el caso de los humedales se observa aumento del VSE, respaldando su conservación en zonas costeras, como mencionan ^{Ziaul Hoque et al. (2022)}. No obstante, la disminución en la cobertura y en el valor económico de los cuerpos de agua coincide con investigaciones que indican que la expansión de la urbanización, la agricultura y la deforestación impactan negativamente en el ciclo del agua (^{Fahad et al., 2021}; ^{Liverman & Cuesta, 2008}; ^{Loveland & Mahmood, 2014}).

Para mejorar la precisión de las estimaciones del VSE se sugiere realizar estudios locales de valoración que involucren diversas partes interesadas, para evitar sesgos. Además, se podría complementar con un análisis más detallado de las tipologías de vegetación en la cuenca mediante trabajo de campo con especialistas en vegetación, para comprender mejor la importancia ecológica y el nivel de degradación de cada tipo de cobertura.

El valor de las funciones de los servicios ecosistémicos

Los resultados destacan la predominancia de los servicios ecosistémicos de regulación y soporte en la contribución al valor total de la cuenca, a pesar de que disminuyeron su aportación relativa durante el periodo de estudio. Esto contrasta con el estudio de ^{Qiu et al. (2021)}, donde los componentes principales fueron la regulación climática y del agua. ^{Sannigrahi et al. (2020)}, en un enfoque sin el método de transferencia de beneficios, encontraron que la función más valiosa era el hábitat (30 780.00 USD·año^-1), seguida por el ciclo de nutrientes (12 626.00 USD·año^-1) y la regulación de gases (7 228.81 USD·año^-1).

Los resultados son comparables con la disminución en el valor de funciones como la producción de alimentos, materias primas y el control biológico en ^{Ziaul Hoque et al. (2022)}. En el trabajo de ^{Akhtar et al. (2020)} también disminuyeron la regulación climática, regulación de agua y producción de alimentos; sin embargo, a diferencia de dicho estudio, el valor de las funciones de tratamiento de desechos, formación de suelos y control biológico en la cuenca de Copalita aumentó. Nueve funciones de servicios ecosistémicos disminuyeron su valor económico, mientras que ocho funciones experimentaron aumento. Ese resultado hace que el balance general de los cambios en el VSE tenga tendencia decreciente en la cuenca.

Un enfoque de prioridad en la protección ecológica tiende a aumentar los servicios de regulación y soporte, mientras que un enfoque en el desarrollo económico los disminuye drásticamente (^{Liu et al., 2020}). La disminución en el valor de las funciones de regulación y soporte (65 % a 70 %), junto con el aumento en los servicios de provisión (49 %), destaca la demanda creciente de los habitantes de la cuenca, impulsada por actividades como el turismo; por tanto, la planificación de estas necesidades es crucial para evitar impactos ambientales a largo plazo. El análisis de las tendencias en el valor económico de las funciones de los ecosistemas y su ubicación espacial, a largo plazo, se convierte en un indicador valioso para tales planificaciones y enfoques.

Limitaciones del estudio

Se necesita mayor investigación para entender el mecanismo subyacente de los CCUS y su impacto económico. Es importante destacar que los valores económicos no representan el valor de los ecosistemas con precisión, sino que funcionan como indicadores compuestos para comprender las alteraciones en ellos. En este sentido, el análisis en intervalos más pequeños mejoraría la precisión para interpretar el comportamiento de los servicios ecosistémicos; además, la valoración de estos y sus funciones requeriría simulaciones de escenarios futuros.

Asimismo, serían beneficiosos análisis más detallados a nivel local, especialmente en regiones con similitudes geográficas y culturales como la zona sur-sureste de México y Centroamérica; sin embargo, es importante considerar que estas investigaciones pueden requerir recursos significativos. A pesar de ello, los estudios proporcionarían información más específica y facilitarían la toma de decisiones de política pública en relación con la sostenibilidad de los ecosistemas.