Metsien suojelu: Ovatko ennakkovaroitusjärjestelmät tehokkaita?

Metsillä on korvaamaton rooli biologisen monimuotoisuuden vahvistamisessa, vakaan ilmaston tukemisessa ja kestävän toimeentulon tarjoajana. Silti maapallo menettää nopeasti metsiään. Viimeisten 30 vuoden aikana maailma on menettänyt 180 miljoonaa hehtaaria metsää – enemmän kuin Libyan kokonaispinta-ala. Laittomat toimijat raivaavat usein metsiä, erityisesti trooppisia sademetsiä, hankkiakseen avointa maata laajamittaista maataloutta ja kaivostoimintaa varten, mikä on vakava uhka maailmanlaajuisille ponnisteluille metsien hävittämisen vähentämiseksi.





Varhainen havaitseminen on kriittinen osa metsäkadon valvontatoimia. Keinotekoisilla satelliiteilla on ollut tässä ratkaiseva rooli. Säännöllisesti päivitettävien optisten satelliittitietojen, kuten LANDSATin, joka kaappaa auringonvalon heijastuksen maanpinnalta, avulla on 2000-luvulta lähtien otettu käyttöön useita metsien hävittämisen varhaisvaroitusjärjestelmiä (EWS), jotka tarjoavat oikea-aikaista tietoa metsien muutoksista sääntelijöille ja kansalaisyhteiskunnan ryhmille. . EWS:tä käytetään nykyään laajalti trooppisissa maissa metsien suojelun seurantaan. The Maailmanlaajuinen maan analyysi ja löytö (GLAD) laboratorio Marylandin yliopiston maantieteellisten tieteiden laitoksessa ylläpitää yhtä EWS:ää, jossa on julkisesti saatavilla olevia metsien hävitystietoja. Valitettavasti optisella satelliittidatalla on vakava haittapuoli. Kuten käsittelemme tulevan kirjan Breakthrough: The Promise of Frontier Technologies for Sustainable Development luvussa, optisten satelliittien aiheuttaman metsäkadon havaitseminen on huomattavasti vaikeampaa sadekauden aikana, kun pilvipeitto on korkea. Tämä on vakava ongelma, koska suurin osa laittomasta tuhosta tapahtuu sadekauden aikana Brasilian Amazonissa havaitsemisen välttämiseksi, Brasilian laittoman metsäkadon sääntelyviraston mukaan.



Yksi ratkaisu on käyttää tutkasilmiä optisten silmien sijaan. Tutkasatelliitit ottavat kuvan maan pinnasta vangitsemalla satelliitin itsensä tuottamien tutka-aaltojen heijastuksen. Nämä aallot voivat tunkeutua paksuihin pilviin, jolloin tutkijat voivat tunnistaa, onko maassa puita pilvipeitosta riippumatta. Esimerkiksi japanilainen ALOS-2-tutkasatelliitti pystyy havaitsemaan 1,5-10 kertaa enemmän metsien häviämistä kuin optiset satelliitit sadekauden aikana Amazonin alueella (marraskuusta maaliskuuhun). Näihin teknologisiin edistysaskeliin perustuen uusi EWS nimeltään JJ-NOPEA (JICA-JAXA Forest Early Warning System in the Tropics), joka hyödyntää ALOS-2-tutkatietoja, lanseerattiin vuonna 2016 antamaan tietoja metsien hävittämisestä trooppisissa maissa.



Vaikka tutkapohjainen EWS voi tallentaa metsäkadon ajoissa ja tarkemmin sadekauden aikana, onko se vähentänyt trooppisten metsien häviämistä? Vastataksemme tähän kysymykseen tarkastelemme Brasilian Amazonin tietoja, joka on tähän mennessä ainoa maakunta, joka on käyttänyt tutkapohjaista EWS:ää metsäkadon seurantaan. Toivomme, että tässä esitetyt määrälliset todisteet motivoivat muita maita käyttämään tätä menetelmää metsien hävittämisen torjuntaan.



Kuvassa 1 esitetään, kuinka tutkasatelliittien EWS voi auttaa estämään metsien häviämistä. Oletetaan, että Amazonissa on kaksi samankokoista metsäaluetta. Viimeisen kolmen kuukauden aikana, esimerkiksi helmi-huhtikuussa, alueella 1 ja alueella 2 on hakattu yhtä paljon metsiä pinta-alakohtaisesti mitattuna optisten tietojen (GLAD) mukaan. Tutkatietojen (JJ-FAST) tuottamat kuvat kuitenkin osoittavat, että alueella 1 oli laajempaa metsähakkua kuin alueella 2. Metsävirastojen analysoiessa tietoja alue 1 herättää todennäköisesti enemmän huomiota, mikä tarkoittaa, että alueen 1 laittomat toimijat kohtaavat suurempi pidätyksen todennäköisyys, mikä kannustaa laittomia toimijoita lopettamaan hakkuut ja pakenemaan. Tämän seurauksena alueen 1 metsäkadon pitäisi olla pienempi toukokuussa. Siksi, jos tutkapohjainen EWS vähentää metsäkadon määrää, tutkan havaitseman metsäkadon määrän (JJ-FAST) ja seuraavien kuukausien metsäkadon välillä pitäisi olla negatiivinen korrelaatio.



Kuva 1. Varhaisvaroitusjärjestelmät ja lainvalvonta

Varhaisvaroitusjärjestelmät ja lainvalvonta

Tietomme ovat peräisin kolmesta rasterikuvasta, jotka kattavat Brasilian Amazonin vuonna 2019 – kuukausittaiset tutkatiedot (JJ-FAST), kuukausittaiset optiset tiedot (GLAD) ja keskimääräinen kuukausittainen pilvipeitto.



Kuva 2.1. GLAD Alerts rasterikuva

GLAD Alerts rasterikuva

Kuva 2.2. JJ-FAST rasterikuva

JJ-FAST rasterikuva



Tutkiaksemme, voidaanko havaita tilastollisesti merkitsevä negatiivinen korrelaatio tutkasatelliitin havaitseman metsäkadon ja seuraavien kuukausien metsäkadon välillä, arvioimme seuraavan yhtälön OLS:n (tavallisten pienimmän neliösumman) avulla:



Yhtälö käyttäen OLS:ia (tavallisia pienimpiä neliöitä)

Missä Yet ai on metsän hakkuualue solussa j kuukaudessa t , raportoi GLAD. JJjs on JJ-FASTin havaitsema metsäkato kuukauden aikana s solussa j . ILOINENjs on GLADin kirjaama metsien hävitys. PILVIet ai on pilvipeitto. Korkokertoimemme on b , joka on korrelaatio JJ-FASTin kolmen edellisen kuukauden metsien hävittämisen välillä t ja Yet ai . Jos b on negatiivinen ja tilastollisesti merkitsevä, tämä tarkoittaa, että JJ-FAST:n viimeisten kolmen kuukauden aikana kirjaamat korkeammat metsäkatot ovat systemaattisesti alentaneet kuluvan kuukauden metsähakkuennätystä.



Taulukko 1 raportoi tulokset. Yhteenvetona voimme todeta, että JJ-FAST-seuranta vähentää merkittävästi Brasilian Amazonin metsien häviämistä. Ensimmäinen sarake näyttää OLS-estimaatin tulokset. Kuten odotettiin, arvio pilven peiton vaikutuksesta, d , on negatiivinen ja merkittävä, mikä osoittaa, että korkeampi pilvipeitto liittyy GLAD:n suorittamaan pienempään metsien hävittämiseen. Arvio β i tarkoittaa, että 1 kmkaksiJJ-FAST:n havaitsema metsäkadon lisääntyminen kolmen edellisen kuukauden aikana vähentää kuluvan kuukauden metsäkadon määrää 0,024 kmkaksi. Näiden tulosten luotettavuuden vahvistamiseksi raportoimme myös kiinteiden vaikutusten tulokset toisen sarakkeen solussa. Kiinteän vaikutuksen estimoinnilla JJ-FASTin vaikutuksen suuruus kasvaa arvoon 0,120.



Kvantitatiivinen tutkimuksemme viittaa siihen, että tutkapohjainen EWS vähentää tehokkaasti metsien häviämistä Brasilian Amazonissa. Vaikka lisäanalyysiä muilta maantieteellisiltä alueilta saatujen tietojen perusteella tarvitaan, tuloksemme korostavat sitä tärkeää roolia, joka uusilla teknologioilla voi olla globaalien julkishyödykkeiden suojelemisessa.

mikä on viikko

JJ-FAST EWS:n vaikutus metsäkadon vähentämiseen