Impacto del Fuego en el Parque Nacional Cañón del Sumidero, México: Cartografía de su Probabilidad de Ocurrencia
DOI:
https://doi.org/10.21829/myb.2025.312664Palabras clave:
antrópicas, área natural protegida, incendios forestales, modelo espacial, pesos de evidencia, riesgo, variablesResumen
Los incendios forestales, ya sean de origen natural o antropogénico, son un fenómeno disruptivo que afecta a diversos ecosistemas forestales tanto en México como en el mundo. Su incidencia ha ido en aumento, principalmente debido a las complejas interacciones entre el uso del suelo y el cambio climático. Este incremento se traduce en una mayor frecuencia, intensidad y extensión de áreas quemadas, lo que provoca pérdidas económicas, aumenta la vulnerabilidad social y contribuye a la degradación ambiental. Por lo tanto, resulta crucial identificar las zonas con mayor riesgo de incendios forestales, especialmente en áreas destinadas a la conservación. Con este fin, se desarrolló un modelo de probabilidad espacialmente explícito para incendios forestales, empleando el método de los pesos de evidencia y un conjunto de variables socioambientales. El área de estudio fue el Parque Nacional Cañón del Sumidero (PNCS), una región con importante valor turístico y una rica biodiversidad en el estado de Chiapas, México. Para evaluar el modelo, se comparó con los incendios ocurridos en 2009 utilizando la prueba ROC, obteniendo valores de área bajo la curva aceptables entre 0.66 y 0.70. El tipo de vegetación con mayor probabilidad de sufrir incendios forestales fue la selva baja caducifolia, con un promedio de 161 hectáreas por año quemadas en el período de 2016 a 2021. Finalmente, el mapa de probabilidad se clasificó en cuatro categorías de riesgo: bajo, medio, alto y muy alto. Esta cartografía es esencial para gestionar integralmente el riesgo de incendios forestales en el PNCS.
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Ayala-Carrillo, M., Farfán, M., Cárdenas-Nielsen, A., & Lemoine-Rodríguez, R. (2022). Are wildfires in the wildland-urban interface increasing temperatures? A land surface temperature assessment in a semi-arid Mexican city. Land, 11(12), 2105. https://doi.org/10.3390/land11122105 DOI: https://doi.org/10.3390/land11122105
Bonham-Carter, G. (1994). Geographic information systems for geoscientists: Modelling with GIS. Elsevier.
Calán Osejos, S. D. (2022). Identificación de zonas con susceptibilidad y amenaza a incendios forestales en la Sierra Norte del Ecuador [Tesis de licenciatura, Universidad Central del Ecuador].
Camacho-Sanabria, J. M., Juan-Pérez, J. I., & Pineda-Jaimes, N. B. (2015). Modeling of land use/cover changes: Prospective scenarios in the Estado de Mexico. Case study - Amanalco de Becerra. Revista Chapingo Serie Ciencias Forestales y del Ambiente, 21(2), 203-220. https://doi.org/10.5154/r.rchscfa.2014.10.049 DOI: https://doi.org/10.5154/r.rchscfa.2014.10.049
Carrillo García, R. L., Rodríguez Trejo, D. A., Tchikoué, H., Monterroso Rivas, A. I., & Santillan Pérez, J. (2012). Análisis espacial de peligro de incendios forestales en Puebla, México. Interciencia, 37(9), 678-683.
Comité Estatal de Información Estadística y Geográfica [Ceieg] (2020). Geoweb Chiapas. https://geoweb.chiapas.gob.mx/geoweb/
Chuvieco, E., Aguado, I., Yebra, M., Nieto, H., Vilar, L., Martinez-Vega, J., Padrón, D., Martín, S., & Salas, J. (2007). Generación de un modelo de peligro de incendios forestales mediante teledetección y SIG. En R. E. Rivas, A. O. Grisotto, & M. B. Sacido (Eds.), Teledetección. Hacia un mejor entendimiento de la dinámica global y regional (pp. 19-26). Editorial Martín.
Comisión Nacional de Áreas Naturales Protegidas [Conanp] (2012). Estudio previo justificativo para modificar el decreto del Área Natural Protegida Parque Nacional Cañón del Sumidero, Chiapas. https://docplayer.es/40045735-Para-modificar-la-declaratoria-del-area-natural-protegida.html
Comisión Nacional Forestal [Conafor] (2021). Adaptación de ecosistemas al fuego. https://idefor.cnf.gob.mx/layers/geonode%3Aadaptacion_de_ecosistemas
Comisión Nacional Forestal [Conafor] (2022). Estadísticas de incendios. Sistema Nacional de Información Forestal. https://snif.cnf.gob.mx/estadisticas-de-incendios/
Comisión Nacional de Áreas Naturales Protegidas [Conanp] (2023). Programa de manejo del fuego. Parque Nacional Cañón del Sumidero.
Diario Oficial de la Federación [DOF] (2023). Norma Oficial Mexicana NOM-015-Semarnat/Agricultura-2023, Que establece las especificaciones técnicas de métodos de uso del fuego en los terrenos forestales, temporalmente forestales, preferentemente forestales, en los terrenos de uso agropecuario y colindantes. https://www.gob.mx/profepa/documentos/norma-oficial-mexicana-nom-015-semarnat-sagarpa-2007.
Durán, L.; Villalobos, R.; Ruiz, N., & Carrea, F (Eds.) (2023). Gobernanza del fuego: Experiencias desde las plataformas de gobernanza de la Red Latinoamericana de Bosques Modelo. Serie restauración, Turrialba, Costa Rica, CATIE. No. 10. https://intranet.catie.ac.cr/flipbook/EB051185/go/pdf/Gobernanza-fuego-LDuran.
Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación [FAO] (1996). Forest resources assessment 1990: Survey of tropical forest cover and study of change processes. FAO Forestry paper no.130.
Farfán Gutiérrez, M., Flamenco Sandoval, A., Rodríguez Padilla, C. R., Rodrigues de Sousa Santos, L., González Gutiérrez, I., & Gao, Y. (2020). Cartografía de la probabilidad de ocurrencia a incendios forestales para el estado de Guanajuato: Una aproximación antrópica de sus fuentes de ignición. Acta Universitaria, 30, 1-15. https://doi.org/10.15174/au.2020.2953 DOI: https://doi.org/10.15174/au.2020.2953
Farfán, M., Dominguez, C., Espinoza, A., Jaramillo, A., Alcántara, C., Maldonado, V., Tovar, I., & Flamenco, A. (2021). Forest fire probability under ENSO conditions in a semi-arid region: A case study in Guanajuato. Environmental Monitoring and Assessment, 193(10), 684. https://doi.org/10.1007/s10661-021-09494-0 DOI: https://doi.org/10.1007/s10661-021-09494-0
Farfán Gutiérrez, M., Pérez-Salicrup, D. R., Flamenco-Sandoval, A., Nicasio-Arzeta, S., Mas, J.-F., & Ramírez Ramírez, I. (2018). Modeling anthropic factors as drivers of wildfire occurrence at the Monarch Butterfly Biosphere. Madera y Bosques, 24(3), e2431591. https://doi.org/10.21829/myb.2018.2431591 DOI: https://doi.org/10.21829/myb.2018.2431591
González Gutiérrez, I., Farfán Gutiérrez, M., Morales Manilla, L. M., Pérez Salicrup, D. R., Garza Saldaña, J. J., & Medina Puente, A. (2023). Índices y modelos para la predicción de la ocurrencia de incendios forestales: una revisión para México. Revista Geográfica de América Central, 2(71), 193–219. https://doi.org/10.15359/rgac.71-2.7 DOI: https://doi.org/10.15359/rgac.71-2.7
Hamilton, L. S. (2008). Forests and water: A thematic study prepared in the framework of the global forest resources assessment 2005. Food and Agriculture Organization of the United Nations.
Ibarra-Montoya, J. L., & Huerta-Martínez, F. M. (2016). Modelado espacial de incendios: una herramienta predictiva para el Bosque La Primavera, Jalisco México. Ambiente e Agua - An Interdisciplinary Journal of Applied Science, 11(1), 35-49. https://doi.org/10.4136/ambi-agua.1536 DOI: https://doi.org/10.4136/ambi-agua.1536
Ibnousaih, S. (2021). Análisis de incendios forestales a partir de imágenes Sentinel en Las Palmas de Gran Canaria en agosto de 2019. [Tesis de maestría, Universidad de Jaén].
Instituto Nacional de Estadística y Geografía [Inegi] (2013). Continuo de elevaciones mexicano y modelos digitales de elevación. https://www.inegi.org.mx/app/geo2/elevacionesmex/
Instituto Nacional de Estadística y Geografía [Inegi] (2020). Espacio y datos de México https://www.inegi.org.mx/app/mapa/espacioydatos/default.aspx
Intergovernmental Panel on Climate Change [IPCC] (2021). Summary for Policymakers. En V. Masson Delmotte, P. Zhai, A. Pirani, S. L. Connors, C. Péan, S. Berger, N. Caud, Y. Chen, L. Goldfarb, M. I. Gomis, M. Huang, K. Leitzell, E. Lonnoy, J. B. R. Matthews, T. K. Maycock, T. Waterfield, O. Yelekçi, R. Yu, & B. Zhou (Eds.) Climate Change 2021: The physical science basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge University Press (pp. 3-34). https://www.ipcc.ch/report/ar6/wg1/downloads/report/IPCC_AR6_WGI_SummaryVolume.pdf
Jaafari, A., Gholami, D. M., & Zenner, E. K. (2017). A Bayesian modeling of wildfire probability in the Zagros Mountains, Iran. Ecological Informatics, 39, 32-44. https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2017.03.003 DOI: https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2017.03.003
León Rojas, G. I. (2014). Evaluación de la susceptibilidad a incendios forestales en San Luis Potosí, México, una contribución a la gestión del riego [Tesis de maestría, Universidad Autónoma de San Luis Potosí]. https://repositorioinstitucional.uaslp.mx/xmlui/bitstream/handle/i/3839/MCA1LRG201401.pdf?sequence=3&isAllowed=y
López Alegría, A., José Ríos, M., Flamenco Sandoval, A., & Farfán Gutiérrez, M. (2018). Análisis y modelación espacial de los patrones de deforestación (2005-2025) en la microcuenca La Unión del municipio de Chiapa de Corzo, Chiapas. Sociedad y Ambiente, 18, 117–143. https://doi.org/10.31840/sya.v0i18.1878 DOI: https://doi.org/10.31840/sya.v0i18.1878
Mamani Choque, S. J. (2018). Susceptibilidad de incendios en laderas del proyecto Misicuni [Tesis de maestría no publicada]. Universidad Mayor de San Simón.
Martínez Torres, H. L., & Pérez Salicrup, D. R. (2018). El papel del campesinado ante la regulación de los incendios forestales en México: Consecuencias inesperadas. Perspectivas Rurales Nueva Época, 30. https://doi.org/10.15359/prne.16-31.5 DOI: https://doi.org/10.15359/prne.16-31.5
Mas, J., & Flamenco-Sandoval, A. (2011). Modelación de los cambios de coberturas/uso del suelo en una región tropical de México. GeoTrópico, 5(1), 1-24.
Mas, J.-F., Soares Filho, B., Pontius, R. G., Farfán Gutiérrez, M., & Rodrigues, H. (2013). A suite of tools for ROC analysis of spatial models. ISPRS International Journal of Geo-Information, 2(3), 869–887. https://doi.org/10.3390/ijgi2030869 DOI: https://doi.org/10.3390/ijgi2030869
Méndez Barrera, A. (2019). Atención de un incendio forestal en el Parque Nacional Cañón del Sumidero de la Región Frontera Sur Istmo y Pacifico Sur, Chiapas (Informe final SNIB-CONABIO, Proyecto No. RR003). http://www.conabio.gob.mx/institucion/proyectos/resultados/InfRR003.pdf
Méndez Barrera, A. (2021). Atención a un incendio forestal en el Parque Nacional Cañón del Sumidero. Comisión Nacional de Áreas Naturales Protegidas. Parque Nacional Cañón del Sumidero. Informe final SNIB-CONABIO, proyecto No. TR007. http://www.conabio.gob.mx/institucion/proyectos/resultados/InfTR007.pdfMenénde
Menéndez, E., & Jamed, L. O. (2023). Una propuesta para el cálculo de la potencia en el ANOVA. Investigación Operacional, 27(2), 194-205. https://revistas.uh.cu/invoperacional/article/view/6412
Milanović, S., Kaczmarowski, J., Ciesielski, M., Trailović, Z., Mielcarek, M., Szczygieł, R., Kwiatkowski, M., Bałazy, R., Zasada, M., & Milanović, S. D. (2023). Modeling and mapping of forest fire occurrence in the Lower Silesian Voivodeship of Poland based on machine learning methods. Forests, 14(1), 46. https://doi.org/10.3390/f14010046 DOI: https://doi.org/10.3390/f14010046
Moraga Peralta, J. C. (2010). Evaluación del riesgo ante incendios forestales en la Cuenca del Río Tempisque, Costa Rica. Revista Geográfica de América Central, 2(45), 33-64.
Muñoz Robles, C. A., Treviño Garza, E. J., Verástegui Chávez, J., Jiménez Pérez, J., & Aguirre Calderón, O. A. (2005). Desarrollo de un modelo espacial para la evaluación del peligro de incendios forestales en la Sierra Madre Oriental de México. Investigaciones Geográficas, 56, 101. https://doi.org/10.14350/rig.30099 DOI: https://doi.org/10.14350/rig.30099
Myers, R. L. (2006). Convivir con el fuego—Manteniendo los ecosistemas y los medios de subsistencia mediante el Manejo del Fuego. TNC. Iniciativa Global para el Manejo del Fuego. https://www.conservationgateway.org/Documents/el_manejo_integral_ del_fuego.pdf.
Pausas, J. G., & Keeley, J. E. (2019). Wildfires as an ecosystem service. Frontiers in Ecology and the Environment, 17(5), 289-295. https://doi.org/10.1002/fee.2044 DOI: https://doi.org/10.1002/fee.2044
Pérez-Verdín, G., Márquez-Linares, M. A., Cortés-Ortiz, A., & Salmerón-Macías, M. (2013). Análisis espacio-temporal de la ocurrencia de incendios forestales en Durango, México. Madera y Bosques, 19(2), e1922339. https://doi.org/10.21829/myb.2013.192339 DOI: https://doi.org/10.21829/myb.2013.192339
Reyes-Bueno, F., & Balcazar-Gallegos, C. (2021). Factores que inciden en la probabilidad de ocurrencia de incendios forestales en Ecuador. FIGEMPA: Investigación y Desarrollo, 11(1), 50–60. https://doi.org/10.29166/revfig.v11i1.2634 DOI: https://doi.org/10.29166/revfig.v11i1.2634
Salazar Salazar, D. N., Farfán Gutiérrez, M., & Arellano Reyes, M. A. (2019). Cartografía de la severidad de los incendios forestales (2017, 2018, 2019) en el estado de Guanajuato empleando imágenes Sentinel-2. Jóvenes en la Ciencia, 5(1). http://repositorio.ugto.mx/handle/20.500.12059/3587
Secretaría de Medio Ambiente y Recursos Naturales [Semarnat] (2023). Temporadas de incendios forestales en México. Semarnat. http://www.gob.mx/semarnat/articulos/temporadas-de-incendios-forestales-en-mexico
Secretaría de Protección Civil (2023). Programa estatal de Protección Civil para la temporada de estiaje 2023. https://proteccioncivil.chiapas.gob.mx/programas-especiales/Temporada_Estiaje/2023
Silvestrini, R. A., Soares-Filho, B. S., Nepstad, D., Coe, M., Rodrigues, H., & Assunção, R. (2011). Simulating fire regimes in the Amazon in response to climate change and deforestation. Ecological Applications: A publication of the Ecological Society of America, 21(5), 1573–1590. https://doi.org/10.1890/10-0827.1 DOI: https://doi.org/10.1890/10-0827.1
Sinergise (2017). EO Browser. Sentinel Hub. https://apps.sentinel-hub.com/eo-browser/
Sistema Nacional de Monitoreo Forestal [Samof] (2020). Cobertura del suelo. Comisión Nacional Forestal. https://snmf.cnf.gob.mx/cobertura-del-suelo/
Soares Filho, B. S., Rodrigues, H. O., & Costa, W. L. S. (2009). Modelamiento de dinámica ambiental con Dinamica EGO (p. 119). http://www.csr.ufmg.br/dinamica/
Soares-Filho, B. S., Coutinho Cerqueira, G., & Lopes Pennachin, C. (2002). dinamica—a stochastic cellular automata model designed to simulate the landscape dynamics in an Amazonian colonization frontier. Ecological Modelling, 154(3), 217–235. https://doi.org/10.1016/s0304-3800(02)00059-5 DOI: https://doi.org/10.1016/S0304-3800(02)00059-5
Suryabhagavan, K., Alemu, M., & Balakrishnan, M. (2016). GIS-Based multicriteria decision analysis approach for forest fire susceptibility mapping: A case study in Harenna Forest, southwestern Ethiopia. Tropical Ecology, 57, 33-43.
Torres-Rojo, J. M. (2020). Índice para la estimación de ocurrencia de incendios forestales en superficies extensas. Revista Chapingo Serie Ciencias Forestales y del Ambiente, 26(3), 433-449. https://doi.org/10.5154/r.rchscfa.2019.11.082 DOI: https://doi.org/10.5154/r.rchscfa.2019.11.082
Vilchis-Francés, A. Y., Díaz-Delgado, C., Magaña-Lona, D., Bâ, K. M., & Gómez-Albores, M. Á. (2015). Modelado espacial para peligro de incendios forestales con predicción diaria en la cuenca del río Balsas. Agrociencia, 49(7), 803-820.
Villar-Hernández, B. de J., Pérez-Elizalde, S., Rodríguez-Trejo, D. A., & Pérez-Rodríguez, P. (2022). Análisis espacio temporal de la ocurrencia de incendios forestales en el estado mexicano de Oaxaca. Revista Mexicana de Ciencias Forestales, 13(74), 120-144. https://doi.org/10.29298/rmcf.v13i74.1274 DOI: https://doi.org/10.29298/rmcf.v13i74.1274
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