Artículos Científicos Número 2 Volumen 4

Priorización y optimización económica de los incentivos públicos para la restauración de bosques riparios

Acceso libre | Artículo revisado por pares

René Zamora-Cristales1, Marie Andrée Liere2, Ebal Abdiel Sales Hernández3

1 World Resources Institute, 10 G Street NE Suite 800, Washington, DC 20002, USA. Email: Rene.zamora@wri.org
2 South Pole, Urbanstrasse 71, 10967 Berlin, Germany. Email: liere.ma@gmail.com
3 Departamento de Análisis y Planificación Sectorial, Dirección de Coordinación y Cooperación Sectorial, Instituto Nacional de Bosques, ebal.sales@inab.gob.gt

Cita: Zamora-Cristales, R., Liere, M. A. y Sales Hernández, E. A. (2020). Priorización y optimización económica de los incentivos públicos para la restauración de bosques riparios. Revista Mesoamericana de Biodiversidad y Cambio Climático–Yu’am, 4(2): 23-43.
Recibido: 25/10/2020
Aceptado: 03/11/2020
Publicado: 30/11/2020

Resumen

     Las áreas de bosque ripario o de ribera constituyen zonas importantes y estratégicas ya que son ecotonos entre dos tipos de ecosistemas: acuático y terrestre. Los bosques riparios presentan una amplia gama de beneficios a nivel económico, social y ambiental; además, éstos pueden proveer áreas de conectividad en ecosistemas fragmentados. Sin embargo, a pesar de su importancia estratégica, los bosques riparios han sufrido degradación extrema debido a diferentes tipos de perturbaciones, principalmente la pérdida de la cobertura forestal por el cambio de uso de la tierra, lo que ha aumentado el nivel de vulnerabilidad y los impactos económicos y sociales en áreas aledañas a estas zonas afectando cultivos y comunidades locales. Los esfuerzos de restauración de los bosques riparios pueden ayudar a mejorar los procesos ecológicos e hidrológicos de las áreas de ribera y proveer corredores para la vida silvestre; así mismo, pueden proporcionar distintos tipos de beneficios a los propietarios o poseedores de la tierra tales como la mitigación de inundaciones y potencial de captura de carbono. El presente artículo tiene como objetivo proponer un marco de referencia para la optimización económica en la priorización y asignación de los incentivos forestales de la Ley de fomento al establecimiento, recuperación, restauración, manejo, producción y protección de bosques de Guatemala—PROBOSQUE—para la restauración de bosques riparios. Para lograr dicho objetivo se desarrolló un modelo de optimización basado en programación lineal que maximiza el valor presente neto (VPN) de la inversión pública en restauración de bosques riparios sujeta a dos estrategias de inversión: área equivalente (inversión en el mismo número de hectáreas cada año) y flujo de inversión equivalente (mismos recursos financieros invertidos cada año). Este trabajo se desarrolló en dos áreas en las cuencas de los ríos Coyolate y Acomé, en la región del pacífico de Guatemala. Para la construcción del modelo se implementó una metodología innovadora basada en un análisis de la cobertura actual del suelo y evaluación de los beneficios privados de la restauración tales cómo mitigación de inundaciones y potencial de captura de carbono, así como los costos de establecimiento y mantenimiento y de oportunidad de las actividades agrícolas comunes en el área. Los resultados muestran que la inversión del Estado de Guatemala en restauración de bosques riparios para el Acomé y Coyolate puede generar un VPN de US $ 267,047 cuando se prioriza el inicio de la restauración en una misma cantidad de hectáreas cada año por cinco años. Alternativamente, si se prioriza flujos de inversión equivalentes para priorizar el inicio de la restauración en los primeros cinco años, el VPN tiene un valor de US $ 234,404. Este estudio resalta la importancia de la restauración de bosques riparios para mejorar la conectividad en paisajes agrícolas altamente fragmentados y provee el argumento económico para la inversión de las autoridades de Gobierno en dichas actividades.

Palabras claves: adaptación, bosque ripario, economía forestal, optimización de inversión, restauración de paisajes, valor presente neto.

Abstract

     Riparian zones are strategic areas that serve as a transitional ecotone between water and terrestrial communities. These areas provide a wide range of economic, social, and environmental benefits. Also, they can serve as areas for connectivity in fragmented ecosystems. However, despite their strategic importance, these areas have suffered high degradation due to different disturbances, particularly land-use changes, from forest to agriculture. These changes have increased riparian zones vulnerability and impacts on surrounding areas affecting crops and local communities. Restoration efforts in riparian zones can improve ecological and hydrological processes in these zones and provide corridors for wildlife. The restoration can also provide different private benefits to landowners, such as flood mitigation and soil erosion reduction. The present study had the objective of how to economically optimize and prioritize the resource allocation of the incentives of “Ley de fomento al establecimiento, recuperación, restauración, manejo, producción y protección de bosques de Guatemala”—PROBOSQUE—to restore riparian zones in Guatemala. To achieve this objective, we developed an optimization model based on linear programming to maximize the net present value (NPV) of the public investment in riparian zones restoration, subject to two investment strategies: even flow area (same number of hectares under restoration every year for five years) and even flow investment (same investment amount every year for five years). The study focuses on areas in the watersheds of Coyolate and Acomé river basins, in the Pacific Coast of Guatemala. For the optimization model’s construction, an innovative methodology was implemented based on the analysis of the current land uses and assessment of potential private benefits of the restoration such as flood mitigation and potential for carbon capture. We also assessed the costs of establishing and maintaining restoration and the opportunity cost of agricultural crops common in the area. The results show that the restoration of riparian forests in the Acomé and Coyolate rivers could generate a NPV of US $ 267,047 when the incentives are prioritized in the same number of hectares every year for five years. On the other hand, if even flow investments are prioritized in five years, the NPV is US $ 234,404. The study provides an economic case to restore riparian zones and their importance in improving connectivity in highly fragmented agricultural landscapes.

Keywords: adaptation, forest economics, landscape restoration, net present value, investment optimization, riparian forest.

Introducción

    Dentro de una cuenca hidrográfica1, los bosques riparios o bosques de ribera (de aquí en adelante BR) son zonas arbóreas que se encuentran a lo largo de las corrientes de agua permanentes,comoríosyarroyos(Ceccon,2003). Los BR constituyen espacios estratégicos para los ecosistemas fluviales puesto que representan una frontera (ecotono) entre el sistemas acuático y terrestre; por lo tanto, presentan alta riqueza biológica (Goodwin et al., 1997; ICC, 2012). En Guatemala, particularmente en las cuencas de la vertiente del Pacífico, los BR son espacios que permiten la interconectividad de paisajes naturales fragmentados entre distintos ecosistemas, por ejemplo, entre los bosques en la parte alta de las cuencas—importantes en la regulación hidrológica—y los bosques de manglares ubicados generalmente en la parte baja de la cuenca—bosques importantes, entre otras cosas, para la protección de la línea de costa, la prevención de inundaciones, el mantenimiento de la calidad del agua (Valilea et al., 2001; Paterson and Boyle, 2005). Los BR también favorecen la biodiversidad al proveer de hábitat para especies de flora y fauna en paisajes altamente fragmentados (Valle et al., 2013; Fremier et al., 2015).

    A pesar de la importancia y los servicios que los bosques de ribera prestan, han sido sujetos a acelerada degradación dentro del paisaje. En la costa sur de Guatemala, por ejemplo, estos bosques han sido eliminados para cambiar su uso por la agricultura, debido a la alta productividad agrícola de los suelos. Sin embargo, estas alteraciones en la parte alta de  las  cuencas han aumentado los impactos a comunidades y cultivos cercanos a los ríos de la parte baja, principalmente favoreciendo inundaciones, aunque también existe degradación de la tierra, erosión del suelo, etc. Por lo anterior, la restauración de BR es importante para promover y favorecer la interconectividad de las áreas fragmentadas dentro de las cuencas hidrográficas desde las partes altas de cuencas hasta el ecosistema manglar en las partes bajas.

     Este artículo tiene como objetivo proponer un marco metodológico de optimización económica en  la  priorización  y  asignación de los incentivos de la “Ley de fomento al establecimiento, recuperación, restauración, manejo, producción y protección de bosques de Guatemala—PROBOSQUE (Decreto Legislativo No. 2-2015)—para la restauración de bosques riparios. Se busca responder dos preguntas clave en la asignación de recursos a través del incentivo: (1) ¿en dónde priorizar los incentivos para la restauración de bosques riparios para maximizar los beneficios?; (2) ¿cuándo priorizar los incentivos en el tiempo en las áreas prioritarias? Se pretende que esta herramienta favorezca la planificación por parte del Instituto Nacional de Bosques (INAB) en la restauración de los BR, ya que los incentivos forestales en Guatemala han demostrado ser una herramienta efectiva con beneficios positivos para el Estado de Guatemala (Monterroso y Sales, 2012).

   Se  utilizaron  como   estudios   de   caso las cuencas de los ríos Acomé y Coyolate, Región del  Pacífico  de  Guatemala,  dentro de las cuales se identificaron las áreas que cumplen con las condiciones y características requeridas para aplicar a los incentivos que ofrece la Ley PROBOSQUE, en la modalidad de “Restauración de tierras forestales degradadas” (Artículo 36 del Reglamento de la Ley PROBOSQUE, Acta No. JD.09.2020). Asimismo, el estudio usó como base la metodología de restauración de áreas de ribera que es utilizada por el Instituto Privado de Investigación sobre Cambio Climático (ICC), el cual  sigue  lineamientos  establecidos  por el Código de Salud2, en donde  se  prohíbe talar árboles en 25 metros de la ribera del río (Artículo 84).

Modelos de restauración y estrategias

     Desde el 2012 y con el apoyo y liderazgo del ICC se han trabajado en aspectos relacionados a la restauración de bosques de ribera en la costa sur, desde la elaboración de los lineamientos técnicos para identificar y establecer áreas de BR hasta la implementación de proyectos en campo para su manejo. Los lineamientos iniciaron con la “Propuesta, diseño e implementación de bosques de ribera como primer paso para la restauración de corredores biológicos en las cuencas de los ríos Coyolate, Achiguate y Acomé en la costa sur de Guatemala” (ICC, 2012), donde se realizó el primer análisis de cobertura boscosa dentro de áreas con cultivos de caña y la identificación de áreas potenciales para la restauración y protección de bosques de ribera. Posteriormente, y con base en los estudios de caso, se desarrolló la “Propuesta de estrategia de conservación y restauración de los bosques en la vertiente del Pacífico como un aporte a la mitigación y adaptación del cambio climático” (ICC, 2014). En el caso específico para la conservación y restauración de los bosques de ribera se planteó la reforestación de los cauces de los ríos con especies nativas. Las áreas de protección son franjas que son obligatorias a la orilla del cauce del río y que deben contar con un mínimo de 8 m y un máximo de 25 m. Se utilizan como mínimo 3 especies nativas (e.g., Gliricidia sepium, madrecacao; Tabebuia rosea, matilisguate; Schizolobium parahybum, plumillo; Salix babylonica sauce, entre otros) a 2 m de separación y una brecha cortafuegos de 5 m adicionales (Figura 1). En cuanto a las especies nativas a utilizarse, se recomienda que se tomen en cuenta los siguientes criterios:

  • Asegurar que la especie que se encuentra dentro de su área de distribución natural u original (histórica o actual), acorde con su potencial de dispersión natural (CONAP, 2011),
  • La especie forma parte de las comunidades bióticas naturales del área (Lever, 1985; IUCN, 2000),
  • Que las especies se encuentren bajo amenaza o en peligro de extinción (de acuerdo a listados emitidos por autoridades competentes en el tema forestal),
  • Que las especies puedan propiciar alimentos para la fauna del lugar por medio de frutos o semillas, así como que contribuyan a la conectividad entre ecosistemas,

Figura 1. Ejemplo de áreas de protección. Fuente: ICC, 2015.

Experiencias de restauración de bosques de ribera en las cuencas Acomé y Coyolate

     El ICC, en conjunto con sus distintos socios locales (ingenios, fincas, comunidades del área, gobiernos locales), ha llevado a cabo diferentes proyectos de restauración y manejo de BR tanto en cauces principales como secundarios en la costa sur, que incluyen las cuencas Acomé y Coyolate. En la Figura 2, se presenta un área de restauración de BR en la aldea Canoguitas, Nueva Concepción, Escuintla, a orillas del río Coyolate, donde se puede observar el área recién establecida en 2011 (Figura 2A) y este mismo bosque en el año 2016 (Figura 2B). Esta experiencia de BR fue establecida al lado de una obra de contención/mitigación de inundaciones (también conocida como borda).

Importancia de la planificación estratégica de la inversión pública en los bosques riparios

     Existen varios retos en  la  restauración de BR que, a pesar de ser muy importantes para los ecosistemas fluviales, tienen muchas restricciones en cuanto a su protección, manejo y establecimiento;  de  esta  manera los incentivos públicos que se les pueden otorgar a los propietarios de la tierra para implementar prácticas de restauración forestal son importantes. Por lo anterior, es necesario planificar estratégicamente dónde, cuándo y cuánto es posible invertir en la restauración de BR, dependiendo de los beneficios, costos y recursos disponibles. Dado que los recursos del Estado son limitados es importante maximizar el posible retorno en un horizonte de planificación definido, a través de la elaboración de planes estratégicos que permiten desarrollar escenarios de inversión pública de acuerdo con las condiciones del área de interés. Los múltiples beneficios públicos de la restauración son bien conocidos en especial dentro del marco de la década de Naciones Unidad para la Restauración de Ecosistemas (ONU, 2020) y la Iniciativa 20×20 en América Latina (Iniciativa 20×20, 2020); sin embargo, existe la necesidad de identificar cuáles de esos beneficios tienen un impacto monetizable para el propietario o poseedor de la tierra.

Figura 2. Restauración de ribera del río Coyolate en aldea Canoguitas, Nueva Concepción, Escuintla. A: establecimiento de las plántulas en el año 2011. B: bosque de ribera en regeneración en 2016.

Metodología

     Para  el  presente  estudio   desarrollamos un modelo de optimización basado en programación lineal que maximiza el valor presente neto (VPN) de la inversión pública en restauración de bosques riparios sujeta a dos estrategias de inversión: área equivalente (inversión en el mismo número de hectáreas cada año) y flujo de inversión equivalente (mismos recursos financieros invertidos cada año). Estas estrategias son comunes en planes estratégicos ya que tanto el área como el monto invertido representan variable donde el Estado tiene incidencia. Nos enfocamos en aquellos beneficios privados que podrían recibir los propietarios o poseedores de la tierra, esto porque reconocemos que para asegurar la adicionalidad y permanencia de los incentivos forestales es necesario que los propietarios y poseedores de tierra perciban los beneficios de la restauración en sus economías. Por consiguiente, este análisis hace un esfuerzo por monetizar servicios ecosistémicos clave, como la mitigación a inundaciones y fijación de carbono, para que puedan ser reconocidos los propietarios y poseedores de la tierra. En los siguientes párrafos se explican a detalle los métodos utilizados para monetizar los servicios potenciales que puede ofrecer la restauración de los BR a sus propietarios.

Área de estudio

     El estudio se concentró en las cuencas de los ríos Coyolate y Acomé, a lo largo de los cauces principales de los ríos con los mismos nombres, las cuales se encuentran ubicadas en la vertiente del Pacífico guatemalteco. Las cuencas fueron seleccionadas porque se contaba con la información base necesaria para su evaluación, la cual fue facilitada por el ICC. Sin embargo, la metodología aquí propuesta puede aplicarse para la evaluación de otras cuencas del país y la región a medida que la información base sea generada (Figura 3).

Figura 3. División administrativa del área de estudio, indicada con círculos rojos, que abarca las cuencas Coyolate y Acomé, departamento de Escuintla, Guatemala. Elaborado por: ICC, 2016.

     Las cuencas de los ríos Coyolate y Acomé se caracterizan por tener suelos de origen volcánico y ser de alta productividad agrícola. Los cultivos que abarcan mayor extensión son, en primer lugar, la caña de azúcar, seguida por plantaciones de banano, palma africana y granos básicos (e.g., frijol y maíz). En menor extensión, se encuentran pastizales para alimentación de ganado. En las partes bajas de las cuencas existe cobertura de bosque manglar (Figura 4).

Figura 4. Mapa de uso actual de la tierra 2010 dentro de las cuencas bajo estudio, departamento de Escuintla, Guatemala. Elaborado por ICC, 2016.

Análisis de los datos

En esta sección se describen los procesos y el análisis realizado para la generación de la información geoespacial que sirvió de base para el análisis económico y de optimización. El estudio tuvo cuatro fases: (1) colecta de datos geoespaciales disponible para el área de estudio; (2) delimitación del área de bosque de ribera de cada cuenca (i.e., Coyolate y Acomé) con base a información espacial y dentro de un área buffer de 25 m de ancho a lo largo del cauce principal de los ríos Acomé y Coyolate análisis de cobertura de la tierra dentro de dicha áreas de ribera; y (3) desarrollo del modelo de planificación y análisis económico que incluyó la estimación de los costos y beneficios así como un análisis comparativo del valor presente neto con restauración y sin restauración. La planificación incluyó el desarrollo de modelo de optimización para la priorización de la inversión pública basado en programación lineal como herramienta de apoyo en la toma de decisiones para la priorización de incentivos forestales bajo la ley PROBOSQUE.

Colecta de datos geoespaciales

     Se colectaron las siguientes bases de datos (capas de información geoespacial) para el análisis.

  • Mapa de delimitación territorial digital (en formato vectorial shapefile3) de las cuencas bajo estudio: cuencas Coyolate y Acomé (MAGA, 2008),
  • Mapa de uso de la tierra en formato raster4 a nivel de país (MAGA, 2010),
  • Delimitación de los polígonos de ríos principales de Coyolate y Acomé (capa producto de la digitalización a partir de ortofotos del área, año 2006; ICC, 2012),
  • Mapa de delimitación de las áreas de bosque de ribera existentes, en formato shapefile, para las cuencas bajo estudio (capa producto de la digitalización a partir de ortofotos del área, año 2006; ICC, 2012),
  • Mapa de delimitación de las áreas potenciales para bosques de ribera (donde no existe cobertura), en formato shapefile, para las cuencas bajo estudio (capa producto de la digitalización a partir de ortofotos del área, año 2006; ICC, 2012),
  • Modelo digital de elevación5 para el país (MAGA, 2008),
  • Mapa de inundación potencial para ambas cuencas en formato de vector (ICC, 2015),
  • Mapa de tenencia de la tierra a orillas de los ríos Coyolate y Acomé (ICC, 2016),
  • Fotografías aéreas de aeronave no tripulada del cauce principal del río Acomé (Pantaleón, 2016),

     Para cada una de las cuencas, el análisis se basó en la información disponible durante el estudio, por lo cual los procesos fueron diferentes para cada una de las cuencas y se llevó a cabo de la siguiente manera.

Figura 5. Imagen aérea del cauce principal del río Acomé tomada por dron, (Pantaleon, 2016).

Delimitación y cuantificación de áreas de ribera

     Se verificó y actualizó el polígono para el cauce del río Acomé, utilizando las imágenes de barrido por un avión no tripulado del cauce principal para el año 2016 (Figura 5). Una vez delimitado y actualizado el cauce del río Acomé, se estableció un área buffer de 25 metros a lo largo del mismo, para establecer la franja correspondiente a las zonas de ribera. Dentro de dicha zona de ribera se realizó una clasificación de los usos de la tierra por medio de fotointerpretación y posterior digitalización de los contornos de cobertura por categoría (Figura 6). Se establecieron las siguientes categorías: (1) con cobertura (boscosa, caña de azúcar, pasturas) y (2) sin uso (todas aquellas áreas que se identificaron como potenciales para restauración).

     Finalmente, se cuantificó  las  áreas  de cada tipo de categoría y se verificó que dicha clasificación con imágenes recientes. Para esta cuenca también se contaba con información geoespacial de manejo de la tierra, proveída por las empresas, por lo cual se pudo identificar quiénes serían los actores a ubicar para las áreas que se identificaron como potenciales.

Figura 6. Clasificación por medio de fotointerpretación de cobertura y uso de la tierra dentro de áreas de ribera (área buffer 25 m de ancho) del río Acomé, departamento de Escuintla, Guatemala. Elaborado por ICC, 2016.

     Para el río Coyolate, primero, se delimitó un área buffer de 25 metros al polígono del cauce principal, para establecer las zonas de ribera. Segundo,  se  realizó  una  extracción de la información de uso de la tierra dentro del área abarcada por la zona de ribera de la cuenca, a partir de la capa de Uso de la Tierra para Guatemala (MAGA, 2010) y en base a esta capa se identificaron las categorías de uso de la tierra definidas para este estudio (i.e., categorías: “con cobertura” (boscosa, o caña de azúcar) y “sin uso”, áreas potenciales para restauración). Puesto que la capa de uso de la tierra utilizada (MAGA, 2010) es un archivo ráster con resolución de 30 m (pixeles de 30 m x 30 m) se tuvieron que editar las áreas con vacíos de información dentro de la franja de buffer en la ribera usando la información disponible en Google Earth Pro para el año 2016. Finalmente, se cuantificó el área de cada categoría.

Modelo de planificación y análisis económico de la restauración de bosques de ribera

Se desarrolló un modelo de planificación estratégica de cinco años para estimar el valor presente neto (VPN) de la restauración de las zonas riparios de los dos ríos y distribuir la asignación de recursos a lo largo del tiempo. Los modelos de planificación estratégica tienen una duración promedio de cinco años y buscan apoyar la toma de decisiones, pero no constituyen la solución absoluta. El modelo está dirigido al INAB como institución a cargo de los programas de incentivos forestales que permiten priorizar las inversiones en BR. Las preguntas clave desde un punto de vista estratégico fueron: ¿cuántas hectáreas se deben incentivar cada año por cinco años para iniciar la restauración en la totalidad del área?, y ¿cómo podría distribuirse en el tiempo y priorizarse la inversión de acuerdo con los diferentes usos de suelo?.

     Se realizó un análisis económico para determinar los costos y beneficios asociados a la restauración de BR en los cauces principales de las cuencas Coyolate y Acomé, en un horizonte de planificación a 25 años iniciando en el 2020. El horizonte fue seleccionado en función de la vigencia de la Ley PROBOSQUE, que es de 30 años a partir del 2015; sin embargo, es importante acotar que el incentivo es otorgado a una determinada área por un período de 10 años. Para este análisis se utilizó la estimación del VPN como parámetro financiero, utilizado en diferentes análisis de costo beneficio y permite calcular un valor de la restauración durante el período de vigencia de la ley. El VPN del estado actual fue calculado y comparado con el VPN con el área en proceso de restauración.

     Con estos valores se  desarrolló  un  modelo de asignación de recursos que permite, en función de ciertos parámetros y restricciones, maximizar el valor presente de los incentivos priorizando las áreas para restauración. En el análisis económico los costos son monetizados a valores de mercado. El modelo de asignación se basa en optimización matemática a través de la programación lineal que permite maximizar el uso de los recursos cuando hay limitaciones de presupuesto y se quiere analizar el impacto de diferentes estrategias  de  planificación. Esto con el fin de poder diseñar políticas que permitan cambios en los patrones actuales de uso de suelo basados en su gran mayoría por efectos de renta del suelo. El establecimiento del vínculo entre los potenciales beneficios monetarios de la restauración de BR permitirá en su medida asegurar el éxito en el aumento de cobertura forestal en dichas áreas.

Analísis de costos

     Para el análisis de los costos asociados a la recuperación de los BR, se establecieron dos categorías de costos. La primera incluye los costos de establecimiento y mantenimiento de la cobertura forestal en el área de BR a largo plazo. La segunda categoría se basa en los costos de oportunidad de usos actuales del suelo y el valor que implica cambiar el uso actual del suelo a una cobertura forestal en favor del BR. El tipo de cambio utilizado en este estudio es de 7.8 Quetzales por 1 dólar de Estados Unidos a octubre del 2020.

1.- Costos de establecimiento y mantenimiento:

Los costos de establecimiento y mantenimiento  en  la  zona  de  la  costa sur de Guatemala fueron estimados con base a parámetros en campo recabados de propietarios privados por el ICC en los últimos años y que consideran los criterios técnicos requeridos por PROBOSQUE para acceder a los incentivos de restauración de bosques de ribera. Las actividades de establecimiento incluyen: (1) primera limpia manual; (2) control de plagas; (3) trazado y estaquillado;(4) ahoyado; (5) siembra; (6) fertilización; y (7) limpieza. Los costos consideran el valor del salario mínimo para actividades económicas agrícolas y para actividades de reforestación, establecido en el 2020 por el gobierno de Guatemala y el cual es de US$11.30 (90.16 GTQ 90.16) por día. Los costos fueron estimados en base a la densidad típica en reforestaciones, siendo de 1,111 árboles por hectárea con distanciamiento de 3x3m entre árboles (Figura 7).

2.- Costos de oportunidad:

La restauración de BR requerirá el cambio de uso de suelo en terrenos donde el área esté siendo usada para otros fines productivos, y por lo tanto podemos identificar estrategias prácticas para estimar los costos reales de la restauración para un productor. Los costos de oportunidad se establecieron de acuerdo al costo del uso actual de la actividad y fueron calculados mediante costos locales de producción. Se identificaron dos usos productivos de la tierra para el área de BR: ganadería y caña de azúcar. Para el cultivo de caña de azúcar se estimó un beneficio económico anual de US $ 1000/ ha/año (comunicación con productores locales de caña de azúcar). Dicho beneficio asume un costo de producción por hectárea de US $ 13.20 y que el productor percibe un retorno de US $ 25.00 por tonelada de caña, donde la productividad promedio es de 85 toneladas de caña de azúcar por hectárea. Para el caso de ganado vacuno se asume un beneficio anual de aproximadamente US $ 200 por hectárea por año (consulta con productor local).

Figura 7. Proyección de los costos de restauración (establecimiento y mantenimiento) de bosques de ribera en la costa sur de Guatemala a 30 años.

Analísis de beneficios

     Los beneficios considerados en este estudio fueron: (1) la capacidad de captura de carbono que el BR puede aportar, (2) el aporte monetario a través del programa de incentivos forestales PROBOSQUE y (3) la capacidad de los BR, una vez establecidos, de mitigar los riegos de inundaciones en las áreas potenciales a sufrir dicho fenómeno.

1.- Captura de Carbono

El carbono fue estimado a partir de la biomasa por hectárea y su crecimiento. Para la estimación de la captura de carbono se utilizó un modelo de crecimiento para palo blanco (Tabebuia donnell-smithii) desarrollado por Larrea et al. (2008). Arreglos de múltiples especies requerirán la estimación de las diferentes tasas de crecimiento de cada una y su dinámica conjunta; en todo caso, la clave en la estimación del carbono es la medición del crecimiento en biomasa de una o varias especies. En el caso de palo blanco como especie autóctona de la zona se estimó un crecimiento de 4.5 m3/ha/año. Dado que no se espera realizar ningún tipo de raleo o poda en las áreas de BR, se asume que el bosque alcanza el máximo de crecimiento y empieza a decrecer a medida que se produzca el cierre de copas y la competencia entre individuos y mortalidad asociada aumente (Figura 8).

Para la  estimación  de  los  beneficios  de la captura de carbono se asumió que el contenido de carbono es el 50% de la materia seca. A su vez se asumió una densidad de palo blanco de 0.5 t/m3. Con estos valores se determinó un total de 0.25 toneladas de carbono por cada metro cúbico. En conjunto con el modelo de crecimiento, se determinó la cantidad de carbono capturado por año (Figura 9). Para dicho modelo se asume que no habrá manejo dentro de la masa forestal establecida por lo que el crecimiento y captura se irá reduciendo a medida que el bosque alcance su madurez. Dado que en el mercado internacional el carbono se vende por carbón equivalente, se convirtió el valor utilizando usando el factor de 3.67 toneladas de carbono equivalente (CO2 Eq) por 1 tonelada de carbón (Solomon et al., 2007).

Figura 8. Incremento medio anual en metros cúbicos por hectárea por año para plantaciones de palo blanco (Tabebuia donnell-smithii). Modelo adaptado de Larrea et al., 2008.

Figura 9. Toneladas de CO2 equivalente por hectárea capturadas en función del crecimiento de palo blanco (Tabebuia donnell-smithii) calculado a partir de la curva de crecimiento en volumen y considerando solo la biomasa aérea.

Figura 10. Monto incentivado por PROBOSQUE anualmente para la restauración de bosques riparios (INAB resolución No. JD.0.37.2016), tasa de cambio de 7.8 Q por cada dólar de Estado Unidos.

2.- Beneficios del incentivo PROBOSQUE

Los beneficios económicos de la Ley PROBOSQUE para la restauración de BR fueron extraídos de la publicación por parte del Instituto Nacional de Bosque en el Diario de Centroamérica con base a la última actualización en 2019 (INAB 2019). En dicha publicación se establece que el incentivo a la restauración de BR (bosques riparios según la publicación) será otorgado anualmente por un plazo de 10 años (Figura 10).

3.- Control de inundaciones

El BR tiene el potencial de disminuir el riesgo y daño debido a inundaciones puesto que tienen la capacidad de retener y capturar el exceso de agua durante una inundación (Calgary, 2013). A su vez, los BR pueden ayudar a disminuir la velocidad y el volumen de descarga río abajo durante un evento de precipitación extremo. Para la estimación de los beneficios del control de inundaciones se utilizó un modelo hidrológico desarrollado por el ICC que muestra las áreas inundables y los períodos de retorno de la inundación en intervalos de 2, 10 y 30 años (Figura 11). No se encontraron estudios que hagan relación entre la capacidad de retención de agua y la reducción de área inundable, por lo que se asume en este estudio que el BR tendrá un potencial de reducción de inundaciones en 10% del área total inundable estimada en el modelo hidrológico (ecuación 1).

(1) Ap = At × %Ac × %Ui10%

Donde:

Ap , Área     inundable     mitigada     como producto del BR, en hectáreas

At    Área potencial inundable cada 2 años, en hectáreas

%Ac Porcentaje de área en uso productivo, c dentro del área inundable

El área potencial inundable se estimó de acuerdo con los siguientes valores para un tiempo de retorno de 2 años: área Acomé de 2,038 ha; área Coyolate de 7,587 ha; siendo un total en área de 9,625 ha. A su vez, estos datos permitieron calcular el área potencial mitigada.

Figura 11. Modelo hidrológico de inundaciones en río Coyolate, con períodos de retorno de 2 años (morado), 10 (verde) y 30 años (rojo). Elaboración propia en base al modelo hidrológico del ICC (2015).

Dado que las inundaciones son eventos estocásticos que no tienen una ocurrencia fija de cada dos años, se utilizó un generador de números al azar entre 0 y 1 con distribución normal de tal forma que si el número al azar es mayor de 0.5, se asume que el evento de inundación ocurrirá. De la misma manera si el número es menor de 0.5 se asume que el evento no ocurrirá. Esto es una manera aproximada de estimar ya que no se cuentan con distribuciones probabilísticas de eventos históricos de inundaciones para los ríos de interés en este estudio.

Modelo para la optimización y priorización de incentivos forestales en zonas de ribera

     Uno de los objetivos de la Ley PROBOSQUE es  la  restauración  de  zonas de ribera  degradadas;  sin  embargo,  dado que los recursos son limitados, el proceso de restauración no puede ser iniciado al mismo tiempo en todas las áreas. Por otro lado, cada cobertura actual de suelo tiene diferente costo de oportunidad y beneficios haciendo necesario analizar su impacto al momento de planificar. Se desarrolló un modelo de programación lineal de planificación con el fin de iniciar la restauración de BR en todas las áreas disponibles en los ríos de interés (río Acomé y río Coyolate). El modelo de planificación tiene como objetivo maximizar el VPN de los beneficios privados de la restauración de los bosques riparios sujeto a diferentes estrategias de inversión: (1) asignación de recursos a un número equivalente de hectáreas cada año, para mantener un proceso continuo de restauración en una misma área; (2) mantener una inversión constante anual en restauración de BR, con el fin de distribuir un monto equivalente del presupuesto asignado cada año. Otros escenarios se pueden modelar en función de las necesidades de planificación; sin embargo, para efectos de este estudio nos enfocamos en estas dos estrategias con el fin de mostrar los resultados y el potencial de la inversión. En los casos donde el bosque ripario está presente se proponen ciertas actividades que permitan recuperar el bosque remanente y evitar su degradación. El modelo se presenta a continuación (ecuaciones 2–7):

Donde:

Xij Área a restaurar con uso de suelo i en el periodo j, en hectáreas

Cij Valor presente neto de la restauración en el uso de tierra i que inicia la restau- ración en el período j, US$ por hectárea

hi Área disponible en uso de suelo i

di Área a priorizar el incentivo de PRO- BOSQUE anualmente para restaura- ción de BR a

δ Máximo  aumento  permitido  de  inversión entre cada año

γ Máximo  reducción  permitida  de  inversión entre cada año

H Número de años en el horizonte de planificación, (5 en total)

k Año correspondiente al pago de incen- tivos en PROBOSQUE

     La ecuación 2 maximiza el valor presente neto de la restauración en el uso de la tierra i en el año j. La ecuación 3 garantiza que no se prioricen superficies más grandes de las disponibles. La ecuación 4 y 5 aplican para la estrategia de priorización de flujos de inversión equivalente, en otras palabras, asegura que la misma cantidad de recursos deben ser invertido cada año por los 5 años de planificación estratégica. La ecuación 6 aplica para la estrategia de inversión de área equivalente en el cual se inicia el proceso de restauración en el mismo número de hectáreas anuales distribuidas en 5 años. La ecuación 7 se refiere al valor actual neto de cada uso de suelo que se decida priorizar para la restauración. La optimización se realizó utilizando el programa LINGO (LINDO SYSTEMS, 2020).

Análisis de sensibilidad

     Dado que los costos y beneficios pueden ser muy variables en la restauración afectando los resultados, se realizó un análisis de sensibilidad para identificar el efecto de las principales variables que afectan el VPN. El análisis de sensibilidad incluye la variabilidad de VPN a los costos y beneficios, así como los parámetros de valoración. Las variables consideradas fueron: la tasa de descuento (rango de 4% a 22%), los costos de establecimiento y mantenimiento (rango desde -30% a 30%), el precio del carbono (0 a 30 US $/tonelada), el área potencial de mitigación ante una inundación (0% a 30%).

Cuadro 1.
Superficies identificadas de acuerdo a cada uso de suelo en la franja de 25 metros desde el borde del río

Resultados y discusión

     Se estimó el área en cada uso de suelo para la franja de 25 metros desde la orilla a ambos lados de cada río, río Acomé y río Coyolate (Cuadro 1). Los resultados muestran un total de 455.7 hectáreas potenciales para restaurar siendo el mayor uso actual el cultivo de caña de azúcar.

Estrategia de inversión en función del área equivalente

     El valor presente neto de la restauración en un horizonte de planificación de 25 años, hasta el final del programa de incentivos y asumiendo que se invierte en la misma cantidad de hectáreas (91.1 hectáreas por año  aproximadamente para un total de 455.7 ha total) cada año hasta completar toda el área, en el año 5 nos da un valor presente neto de US$ 267,047. Esto significa que el iniciar el proceso de restauración en el área de interés y distribuirlo en los primeros 5 años priorizaría la restauración en los bosques degradados existentes al inicio, seguido de las áreas que no tienen un uso actual y después las áreas que están siendo utilizadas para ganadería, y terminar en las áreas actualmente cultivadas con caña de azúcar (Figura 12).

     Para lograr la inversión en el mismo número de hectáreas anuales por 5 años el Estado deberá destinar US $ 1,430,712 en total para el pago de incentivo dentro de los períodos establecidos en la ley. Esta estrategia de inversión implica gastos ascendentes en los primeros 5 años para poder establecer la restauración en 91 hectáreas anuales por 5 años (Figura 13).

Figura 12. Distribución de las áreas priorizadas para invertir el incentivo PROBOSQUE para cada uso del suelo a lo largo de un período de cinco años.

Figura 13. Estimación del flujo del incentivo económico para iniciar la restauración de bosques riparios en los ríos Acomé y Coyolate a razón de 91.1 hectáreas por año.

Estretegia de inversión económica con flujo constante

     La inversión de flujo constante para iniciar la restauración en la totalidad del área en un plazo de cinco años da como resultado un valor presente neto de US $234,404. Los usos de la tierra que se priorizan en este esquema se presentan en la figura 14.

    Al igual que en la estrategia de inversión de superficie equivalente, se priorizan los usos sin costos de oportunidad altos (sin uso y bosque riparios). Sin embargo, al enfocarse en una misma cantidad invertida cada año, es necesario incluir hectáreas de caña de azúcar en el año 3 comparado a la estrategia de área equivalente donde la restauración en zonas de caña de azúcar se da en los años 4 y 5. Al tener la caña de azúcar costos de oportunidad altos, hace que disminuya el VPN de esta estrategia comparada a la de área equivalente. Esta estrategia permite mayor control en la ejecución del gasto anual que puede incidir en una mejor coordinación con el Ministerio de Finanzas al momento del INAB solicitar los recursos pero puede ser una barrera para su aplicación real dado que los costos de oportunidad del uso agrícola en cana son altos (Figura 15).

Análisis de sensibilidad

     Se realizó un análisis de sensibilidad para entender el efecto de las principales variables (i.e., tasa de descuento, costos de establecimiento y mantenimiento, precio del carbono, área inundable y costos de oportunidad de la caña de azúcar) en el VPN para las dos estrategias de inversión pública presentadas anteriormente. La primera variable analizada fue la tasa de descuento para examinar el efecto de modificar la tasa de descuento en el rango de 4% a 22% (Figura 16).

     Para la sensibilidad del VPN a los costos de establecimiento se analizó un rango de -30% (costos establecimiento y mantenimiento 30% más bajos) a +30%. Para la estrategia de inversión de área equivalente se puede observar que el VPN se vuelve negativo cuando los costos de establecimiento y mantenimiento se elevan en un 30% del costo actual. De manera similar para la Estrategia de inversión de flujo constante el VPN se vuelve negativo al aproximadamente alcanzar una tasa de descuento de alrededor de 25% (Figura 17).

Figura 14. Distribución de las áreas priorizadas para invertir el incentivo PROBOSQUE para cada uso del suelo a lo largo de un período de cinco años con la estrategia de flujos equivalentes.

Figura 15. Monto estimado a incentivar anualmente para iniciar la restauración de bosques riparios en los ríos Acomé y Coyolate, Departamento de Escuintla, Guatemala, a con un flujo equivalente de US $164,300 por año en 5 años.

Figura 16. Sensibilidad del valor presente neto (VPN) a diferentes tasas de descuento.

Figura 17. Sensibilidad del valor presente neto (VPN) a los costos de establecimiento y mantenimiento en los primeros cinco años de la restauración en bosques de ribera, en la costa sur de Guatemala.

Al analizar la sensibilidad del VPN a cambios en el precio del CO2 Eq, se observó que a medida que el precio cambia de 0 a 30 US $ /t CO2Eq, el VPN incrementa en más del 100% (Figura 18). Se espera que las discusiones climáticas con respecto a la “venta y compra” de carbono puedan llevar a la creación de mercados formales (adicionalmente a los voluntarios) de carbono que permitan tener precios competitivos. Como mencionamos anteriormente, en el análisis se usó un precio de US $ 5 por tonelada de carbono equivalente. Es importante resaltar que el VPN es positivo a pesar de no tener ingresos por carbono lo cual indica que no es un factor determinante en los beneficios a dichos precios. Sin embargo el área potencial sin cobertura forestal a ser restaurada (364 hectáeas) puede contribuir en la captura de 32,050 toneladas de carbono equivalente en un período de 25 años.

Figura 18. Sensibilidad del valor presente neto (VPN) a cambios en el precio del carbono (CO2Eq).

     Por último, se observó que el porcentaje del área productiva (e.g., caña de azúcar o ganadería) que podría ser protegida de inundaciones por el BR, una vez establecido en toda la cuenca, es una de las variables que más impactan el VPN (Figura 18). Asumiendo que el BR no protege el área productiva de inundaciones, el VPN tiende a ser negativo (US $ -391,293 y US $- 423,936 respectivamente). Por el contrario, a medida que los BR incrementan el área de protección de inundaciones (con período de retorno de dos años), se incrementan también los beneficios y el VPN alcanza un valor de US $ 1, 583, 728 y US $ 1, 151, 084 respectivamente cuando logra la protección en el 30% del área productiva con potencial a inundaciones (Figura 19).

Figura 19. Sensibilidad del valor presente neto (VPN) a cambios en el porcentaje del área productiva protegida de inundaciones por los BR (basado en períodos de retorno de inundaciones cada 2 años), en la costa sur de Guatemala.

Implicaciones para el manejo

     La planificación estratégica de los incentivos debe considerar diversos factores. Los recursos son limitados y las áreas deben ser priorizadas. La metodología y resultados presentados pueden servir de guía al Instituto Nacional de Bosques para desarrollar sus planes estratégicos de los incentivos. El presente análisis se basó en beneficios monetizables, pero se sabe que existen muchos beneficios ambientales y sociales que no han sido incluidos en este estudio como criterios, pero que pueden ser componentes importantes. En ese sentido, puede asignarse un valor hipotético monetizarle basado en el nivel de prioridad y con ellos correr el análisis nuevamente. Una de las mejoras a este modelo puede ser el incluir factores de “adyacencia” y “conectividad” entre ecosistemas. Dada las características naturales de los bosques riparios es importante restaurar su conectividad lineal en los ecosistemas fragmentados. Nuestras sugerencias generales relacionadas a políticas de incentivos forestales se resumen a continuación:

  • Los bosques riparios tienen el potencial de generar beneficios privados tales como la mitigación de inundaciones y, aun cuando no puedan mitigar las inundaciones, reducción de erosión y la captura de carbono, en su totalidad, dichos  bosques  pueden  ayudar a mitigar sus efectos en cultivos agrícolas aledaños.
  • El modelo de priorización basado en programación matemática ofrece una herramienta para el apoyo en la toma de decisiones que puede ayudar al INAB a priorizar áreas no sólo en la modalidad de bosques riparios sino en otras modalidades.
  • La planificación  estratégica  también puede permitir mantener una asignación presupuestaria ordenada, priorizar los recursos para cada modalidad en las áreas con mayor retorno social y privado para el Estado y facilitar el monitoreo de las metas del programa.

Preguntas clave para avanzar la agenda de restauración de bosques riparios

  1. ¿Qué otros beneficios consideran se deberían incluir en la metodología desarrollada en el presente estudio? De estos beneficios, ¿cuáles pueden ser lo métodos de evaluación?
    • En el tema de su contribución a la conectividad en el territorio, habría que investigar de qué manera desarrollar un modelo donde la priorización de un área se basa en función de las zonas adyacentes.
    • El valor de los recursos genéticos existentes dentro de las cuencas.
    • Explorar cómo los bosques de ribera contribuyen a  la  calidad  de  vida  de las poblaciones cercanas, así como su contribución a la generación de empleos para estos (indirecto y directo).
  2. ¿Cuáles son los vacíos de investigación más importantes  que  podrían  ampliar y profundizar los resultados que aquí se presentan? ¿Qué información primaria se puede/debe generar para obtener mejores resultados?
    • Existe un vacío entre la relación de bosques de ribera y su contribución a la mitigación de inundaciones que sería importante investigar y conocer más a detalle y aportar en el debate del rol de la infraestructura verde en la adaptación al cambio climático.
    • También,  se  sugiere  ahondar  más  en el tema de utilizar palmas (plantas no leñosas) en los bosques de ribera para ser utilizadas como uno de los beneficios que puedan proveer estos bosques. Conocer el mercado existente para estas especies y desarrollar cadenas de valor sostenibles. Aún hay desconocimiento de cómo podría ser aprovechado este tipo de recurso en la costa sur y otras zonas de Guatemala.
    • Conocer el vínculo existente  o  hasta qué punto los BR contribuyen al control biológico de plagas existentes en el cultivo de caña de azúcar y otros cultivos agrícolas en la zona. Este factor permitiría darle una mayor relevancia para que se implementen estos en áreas de zonas agrícolas.
    • Medir el impacto social en las poblaciones cercanas y el  potencial  de  mitigación de inundaciones y erosión de suelos. Establecer mecanismos de compensación en  base  al  carbono   capturado   para las zonas riparias pero también en la mitigación en las actividades productivas locales.

Otras sugerencias

  • Los mercados de carbono pueden  ser una fuente importante de beneficios para los propietarios de tierra sin embargo es necesario analizar las tendencias de los precios, la evolución de los mercados voluntarios y los costos de certificación y monitoreo de los proyectos.
  • Se desconoce cuánto aportan los bosques de ribera a la retención de sedimentos en Guatemala, por lo cual sería interesante que se pudiera realizar investigación en el tema.
  • Realizar este tipo de análisis para los ríos de la parte alta de estas cuencas. Incluso realizarlo para el resto de las cuencas que existe dentro de la vertiente para la generación de más insumos.

Agradecimientos

     Agradecemos al Ing. M.Sc. Roberto  del Cid por sus importantes aportes en el análisis de costos de la restauración de bosques de galería y su experiencia en el establecimiento de zonas riparias. Agradecemos también al ICC y su liderazgo nacional e internacional en el tema de restauración de paisajes, en especial el Dr. Alex Guerra, al Ing. Luis Reyes, y el Ing. Juan Andres Nelson, por aportar en el análisis y proveer información valiosa que sirvió de base para realizar este estudio. También al departamento de restauración del Instituto Nacional de Bosques, en especial el Lic. Rafael Avila, por su apoyo a través de la mesa nacional. Este estudio  fue  posible  gracias  al  apoyo del Ministerio Federal de Medio Ambiente, Conservación de la Naturaleza y Seguridad Nuclear de Alemania a través de la Iniciativa Internacional del Clima IKI y el proyecto 15_ III_072_Lateinamerika_A_Initiative 20 by 20 (Supporting Initiative 20 by 20: A country-led effort to bring 20 million hectares of degraded lands in Latin America and the  Caribbean into restoration by 2020) y a la Fundación Good Energies, proyecto “Accelerating Front Runners in Restoration Implementation” y The Grand Duchy of Luxembourg, represented by the Ministry of the Environment, Climate and Sustainable Development.

Referencias:

  1. Cuenca hidrográfica es un área natural (unidad fisiográfica) limitada y definida por el relieve (e.g., partes más altas de las montañas, colinas y laderas), que conforman un sistema de drenaje superficial concentrando el agua proveniente de la precipitación hacia un curso principal de agua (e.g., ríos; Heathcore and Isobel, 1998).
  2. Decreto Legislativo 90-97.
  3. Shapefile es una base de datos en un formato de vector que almacena la localización (i.e., varios archivos que contienen datos de coordenadas, índice y otros atributos) de los elementos geográ- ficos y los atributos asociados a ESRI, 2020.
  4. Una imagen en formato raster es aquella que posee una estructura de datos representada por una matriz de celdas (pixeles) en la que cada celda contiene un valor que representa información específica dentro de la
  5. Un modelo de elevación digital es una representación visual y matemática de los valores de altura con respecto al nivel medio del mar, que permite caracterizar y describer el relieve y los ele- mentos presentes en el mismo (Burrough, 1986; Petrie y Kennie, 1990; Felicísimo, 1994).

Literatura citada

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