Recuperación de la cobertura forestal y la conectividad en un ecosistema de montaña: evidencia del Parque Nacional Cofre de Perote
Resumen
Objetivo del estudio: Evaluar los cambios en el uso del suelo y la conectividad del paisaje en el Parque Nacional Cofre de Perote (PNCP), México, entre 2017 y 2024, y comprender como las diferentes subzonas de gestión influyen en la dinámica del uso de suelo y la conectividad forestal. Conocer más sobre estos cambios es fundamental para orientar la gestión adaptativa en áreas protegidas que enfrentan dinámicas del paisaje derivadas de actividades antrópicas. Área de estudio: El estudio se llevó a cabo en el PNCP, un área natural protegida de alta montaña ubicada en el centro del estado de Veracruz, México, así como su zona de amortiguamiento. Material y métodos: Se clasificó el uso del suelo y la cobertura vegetal del PNCP utilizando imágenes satelitales Sentinel-2 a 10 m de los años 2017 y 2024, aplicando el algoritmo Random Forest. Se evaluaron los cambios en el uso y la cobertura del suelo, así como la conectividad forestal, en las subzonas de manejo interno del parque (22.330,47 ha), incluyendo áreas de restauración forestal, zonas de uso tradicional y de uso público, así como una zona de amortiguamiento ubicada fuera de los límites del parque, utilizando el Índice Integral de Conectividad. Resultados principales: Entre 2017 y 2024, la cobertura forestal aumentó en 1.290 ha dentro del parque y 386 ha en la zona de amortiguamiento, reemplazando principalmente pastizales y, en menor medida, tierras agrícolas. El análisis de conectividad mostró mejoras significativas en los valores de conectividad de la cobertura forestal en el parque, especialmente en la subzona de recuperación forestal. Sin embargo, las zonas de uso tradicional y de amortiguamiento mostraron tendencias de conectividad dispares, con algunas áreas experimentando disminuciones debido a los cambios en la cobertura del suelo. Aspectos destacados de la investigación: El aumento de la cobertura forestal y la mejora de la conectividad en subzonas clave representan una oportunidad para aumentar la integridad y la resiliencia de los ecosistemas ante las amenazas que representan las actividades humanas en el parque. Sin embargo, la situación en la zona de amortiguamiento subraya la urgente necesidad de implementar estrategias integradas de gestión del paisaje que incluyan el PNCP y las áreas adyacentes para garantizar la sostenibilidad a largo plazo y la resiliencia ante la dinámica actual del paisaje.
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Almeida-Rocha JM, Peres CA, 2021. Nominally protected buffer zones around tropical protected areas are as highly degraded as the wider unprotected countryside. Biol Conserv 256: 109068. https://doi.org/10.1016/j.biocon.2021.109068
ACRI-ST, 2024. Sen2Cor 2.12.03 Configuration and User Manual (Versión 1.1). European Space Agency. https://step.esa.int/thirdparties/sen2cor/2.12.0/docs/OMPC.TPZ.SUM.002%20-%20i1r1%20-%20Sen2Cor%202.12.03%20Configuration%20and%20User%20Manual.pdf [02 September 2025].
Barnett K, Belote RT, 2021. Modeling an aspirational connected network of protected areas across North America. Ecol Appl 31(6): e02387. https://doi.org/10.1002/eap.2387
Belgiu M, Drăguţ L, 2016. Random forest in remote sensing: A review of applications and future directions. ISPRS J Photogramm Remote Sens 114: 24-31. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2016.01.011
Belote RT, Dietz MS, Jenkins CN, McKinley PS, Irwin GH, Fullman T, Leppi JC, Aplet GH. 2017. Wild, connected, and diverse: building a more resilient system of protected areas. Ecol Appl 27(4): 1050-1056. https://doi.org/10.1002/eap.1527
Bonilla-Moheno M, Mitchell AT, 2020. Beyond deforestation: Land cover transitions in Mexico, Agric Sys 178, 102734. https://doi.org/10.1016/j.agsy.2019.102734
CBD, 2020 Update of the Zero Draft of the Post-2020 Global Biodiversity Framework. CBD/POST2020/PREP/2/1, 17 August 2020. CBD Secretariat, Montreal, Canada.
CLARKU [Clark University] (2025). Center for Geospatial Analytics. https://www.clarku.edu/centers/geospatial-analytics/about/
Collinge SK, 1996. Ecological consequences of habitat fragmentation: implications for landscape architecture and planning. Landscape Urban Plann 36(1): 59-77. https://doi.org/10.1016/S0169-2046(96)00341-6
CONAFOR, 2021. Proyectos Aprobados del Programa de Pago por Servicios Ambientales (PSA) 2021. https://snif.cnf.gob.mx/programas-y-apoyos/ [28 August 2025]
CONANP, 2024. Áreas Naturales Protegidas decretadas. http://sig.conanp.gob.mx/website/pagsig/datos_anp.htm [15 April 2025].
CONANP, 2025. Áreas Naturales Protegidas decretadas. https://sig.conanp.gob.mx/General#:~:text=ANP%20Decretadas&text=De%20la%20superficie%20total%20del,23.78%25%20de%20superficie%20marina%20protegida. [15 April 2025].
Congedo L, 2021. Semi-Automatic Classification Plugin: A Python tool for the download and processing of remote sensing images in QGIS. Journal of Open Source Software 6(64): 3172. https://doi.org/10.21105/joss.03172
DeFries R, Karanth KK, Pareeth S, 2010. Interactions between protected areas and their surroundings in human-dominated tropical landscapes. Biol Conserv 143: 2870-2880. https://doi.org/10.1016/j.biocon.2010.02.010
DOF, 1937. Decreto que declara “Parque Nacional la montaña denominada Cofre de Perote o Nauhcampatépetl”. DOF 04-05-1937. https://www.conanp.gob.mx/sig/decretos/parques/Cofreperote.pdf [15 July 2024]
DOF, 2024. Última Reforma DOF 01-04-24, Ley General del Equilibrio Ecológico y la Protección al Ambiente. https://www.diputados.gob.mx/LeyesBiblio/pdf/LGEEPA.pdf [15 April 2025].
Donaldson L, Wilson RJ, Maclean IMD, 2017. Old concepts, new challenges: adapting landscape-scale conservation to the twenty-first century. Biodiversity and Conservation 26: 527-552. https://doi.org/10.1007/s10531-016-1257-9
Dudley N, 2008. Guidelines for Applying Protected Area Management Categories. IUCN, Gland, Switzerland. 143 pp.
Escobar-Ocampo MC, Castillo-Santiago MA, Escobar-Flores RE, Chanona-Pérez SP, 2023. Cambios en el uso del suelo y su impacto en la conectividad del paisaje en el corredor Selva El Ocote-Finca El Corinto. Rev Mex Biodiv 94: e945151. https://doi.org/10.22201/ib.20078706e.2023.94.5151
Espinoza-Guzmán MA, Aragonés BD, Sahagún-Sánchez FJ, 2023. Evaluation of recent land-use and land-cover change in a mountain region. Trees, Forests and People 11: 100370. https://doi.org/10.1016/j.tfp.2023.100370
ESRI (2014). ArcGIS 10.3 for Desktop. https://www.esri.com
FAO (1995). Forest resources assessment: Survey of tropical forest cover and study of change processes. Rome, Italy: FAO
Galindo-Cruz A, Rojas-Soto O, 2023. The effect of topographic complexity on species range size estimation and its conservation implications: a subtle oversight. Biodiv Conserv 32: 1839–1856. https://doi.org/10.1007/s10531-023-02580-4
Galindo-Cruz A, Sahagún-Sánchez FJ, López-Barrera F, Rojas-Soto O, 2024. Recent changes in tropical-dry-forest connectivity within the Balsas Basin Biogeographic Province: potential effects on endemic-bird distributions. NC 55: 177-199. https://doi.org/10.3897/natureconservation.55.120594
García-Alaniz N, Hernandez-Matus L, Camacho E, 2017. Conectando Voluntades. Una historia sobre innovación, cooperación y desarrollo sustentable dentro del CESMO - Sistema Nacional de Monitoreo de la Biodiversidad. Comisión Nacional de Áreas Naturales Protegidas (CONANP) - Cooperación Alemana al Desarrollo (GIZ): México. 40 pp. https://www.researchgate.net/publication/342259992_CONECTANDO_VOLUNTADES_Una_historia_sobre_innovacion_cooperacion_y_desarrollo_sustentable_dentro_del_CESMO_-_Sistema_Nacional_de_Monitoreo_de_la_Biodiversidad [15 April 2025].
García-Cuevas LM, Yerena-Yamalle JI, Cuéllar-Rodríguez LG, Alanís-Rodríguez E, Treviño-Garza EJ, 2024. Cambio de uso de suelo asociado al manejo forestal sustentable en áreas de conservación: Caso Nevado de Toluca. Investigación y Ciencia de la Universidad Autónoma de Aguascalientes 32: e4514. https://doi.org/10.33064/iycuaa2024924514
Geissert D, Meza E, 2016. Los suelos del Cofre de Perote: calidad y servicios ecosistémicos. In: Narave Flores HV, Garibay Pardo L, Chamorro Zárate M. de los Á, Álvarez Oseguera LR, de la Cruz Elizondo Y (Coords.). El Cofre de Perote: Situación, perspectivas e importancia. Universidad Veracruzana, México.
Genuer R, Poggi JM, Tuleau-Malot C, 2010. Variable selection using random forests, Pattern Recognit Lett 31: 2225-2236. https://doi.org/10.1016/j.patrec.2010.03.014
Ghandehari M, Buttenfield BP, Farmer CJQ, 2019. Comparing the accuracy of estimated terrain elevations across spatial resolution. Int J Remote Sens 40:5025–5049. https://doi.org/10.1080/01431161.2019.1577581
Gillingham PK, Bradbury RB, Roy DB, Anderson BJ, Baxter JM, Bourn NAD, Crick HQP, Findon RA, Fox R, Franco A et al., 2015. The effectiveness of protected areas in the conservation of species with changing geographical ranges. Biol J Linn Soc 115(3): 707–717. https://doi.org/10.1111/bij.12506
Gutiérrez-Hernández R, Sahagún-Sánchez FJ, Delgado-Sánchez P, Castillo-Lara P, Fortanelli-Martínez F, Reyes-Hernández H, De-Nova JA, 2021. Reevaluación de los bosques tropicales estacionalmente secos de la Reserva de la Biosfera Sierra del Abra Tanchipa y áreas con potencial para su conservación. Bot Sci 99: 735-751. https://doi.org/10.17129/botsci.2771
Hämäläinen S, Fey K, Selonen V. (2019). The effect of landscape structure on dispersal distances of the Eurasian red squirrel. Ecol Evol 9: 1173-1181. https://doi.org/10.1002/ece3.4806
Hernández-Romero PC, Von Thaden Ugalde JJ, Muench C, Magaña Rodríguez D, Del Coro Arizmendi M, Botello F, Prieto-Torres DA, 2024. Species richness and ecological connectivity of the mammal communities in urban and peri-urban areas at Mexico City. Urban Ecosyst 27: 1781–1794. https://doi.org/10.1007/s11252-024-01553-x
Hoechstetter S, Walz U, Dang LH, Thinh NX, 2008. Effects of topography and surface roughness in analyses of landscape structure - A proposal to modify the existing set of landscape metrics. Landsc Online 3: 1–14. https://doi.org/10.3097/LO.200803
INEGI, 2013. Continuo de Elevaciones Mexicano ver.3.0. https://www.inegi.org.mx/app/geo2/elevacionesmex/ [15 April 2025].
Jensen JR, 1996. Introductory digital image processing: a remote sensing perspective. Prentice-Hall Inc.
Leberger R, Rosa IMD, Guerra CA, Wolf F, Pereira HM, 2020. Global patterns of forest loss across IUCN categories of protected areas. Biol Conserv 241: 108299. https://doi.org/10.1016/j.biocon.2019.108299
Leija EG, Mendoza ME, 2021. Estudios de conectividad del paisaje en América Latina: retos de investigación. Madera y Bosques, 27(1): e2712032. https://doi.org/10.21829/myb.2021.2712032
Li G, Fang C, Watson JEM, Wei Qi SS, Wang Z, Liu J, 2024. Mixed effectiveness of global protected areas in resisting habitat loss. Nat Commun 15: 8389. https://doi.org/10.1038/s41467-024-52693-9
López-Mendoza A, Oyama K, Pineda-García F, Aguilar-Romero R, 2022. Defining Conservation Priorities for Oak Forests in Central Mexico Based on Networks of Connectivity. Forests 13:1085. https://doi.org/10.3390/f13071085
Maiorano L, Falcucci A, Boitani L, 2008. Size-dependent resistance of protected areas to land-use change. Proc R Soc B 275: 1297–1304. https://doi.org/10.1098/rspb.2007.1756
Nathan R, 2006. Long-distance dispersal of plants. Science 313(5788): 786-788. https://doi.org/10.1126/science.1124975
Neel M, Tumas H, Marsden B, 2014. Representing connectivity: quantifying effective habitat availability based on area and connectivity for conservation status assessment and recovery. PeerJ 2: e622. https://doi.org/10.7717/peerj.622
Olofsson P, Foody GM, Herold M, Stehman SV, Woodcock CE, Wulder MA, 2014. Good practices for estimating area and assessing the accuracy of land change. Remote Sens Environ 148: 42–57. https://doi.org/10.1016/j.rse.2014.02.015
Pineda-López M del R, Ruelas-Inzunza E, Sánchez-Velásquez LR, Espinoza-Guzmán MA, Rojo-Alboreca A, Vásquez-Morales SG, 2017. Dynamics of land use and land cover in a Mexican national park. Madera y Bosques 23: 87–99. https://doi.org/10.21829/myb.2017.233149
Puyravaud JP, 2003. Standardizing the Calculation of the Annual Rate of Deforestation. For Ecol Manag 177: 593–596. https://doi.org/10.1016/S0378-1127(02)00335-3
Román-Jiménez AR, Mendoza-Briseño MA, Velázquez-Martínez A, Martínez-Ménez MR, Torres-Rojo JM, Ramírez-Maldonado H, 2016. Usos y riesgos del agua en la cuenca La Antigua. Veracruz, México. Madera y Bosques 17: 29–48. https://doi.org/10.21829/myb.2011.1731141
Román-Jiménez AR, Mendoza-Briseño MA, Velázquez-Martínez A, Martínez-Ménez MR, Torres-Rojo JM, Ramírez-Maldonado H, 2016. Usos y riesgos del agua en la cuenca La Antigua. Veracruz, México. Madera y Bosques 17: 29–48. https://doi.org/10.21829/myb.2011.1731141
Sánchez-Velásquez LR, Pineda-López M del R, Avendaño L, Lara-González R, Pensado-Fernández JA, Ortega-Solis R, Domínguez-Hernández D, Ramírez-Bamonde E, 2016. Ecología, restauración y regeneración de bosques en la región del Cofre de Perote. In: Narave-Flores HV, Garibay-Pardo L, Chamorro-Zárate M de los A, Álvarez-Oseguera LR, Cruz-Elizondo Y, El Cofre de Perote Situación, perspectivas e importancia. Universidad Veracruzana. https://www.uv.mx/mgas/files/2016/09/COFRE-DE-PEROTE-Final.pdf
Santini L, Saura S, Rondinini C, 2016. Connectivity of the global network of protected areas. Divers Distrib 22: 199–211. https://doi.org/10.1111/ddi.12390
Saura S, Torné J, 2009. Conefor Sensinode 2.2: A software package for quantifying the importance of habitat patches for landscape connectivity. Environ Modell Software 24: 135-139. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2008.05.005
Saura S, Bertzky B, Bastin L, Battistella L, Mandrici A, Dubois G, 2018. Protected area connectivity: Shortfalls in global targets and country-level priorities. Biol Conserv 219: 53-67. https://doi.org/10.1016/j.biocon.2017.12.020
Saura S, Bertzky B, Bastin L, Battistella L, Mandrici A, Dubois G, 2019. Global trends in protected area connectivity from 2010 to 2018. Biol Conserv 238: 108183. https://doi.org/10.1016/j.biocon.2019.07.028
Saura S, Rubio L, 2010. A common currency for the different ways in which patches and links can contribute to habitat availability and connectivity in the landscape. Ecography 33: 523-537. https://doi.org/10.1111/j.1600-0587.2009.05760.x
Sawyer SC, Epps CW, Brashares JS, 2011. Placing linkages among fragmented habitats: Do least-cost models reflect how animals use landscapes? J Appl Ecol 48(3): 668–678. https://doi.org/10.1111/j.1365-2664.2011.01970.x
Schonlau M, Zou RY, 2020. The random forest algorithm for statistical learning. Stata J 20: 3-29. https://doi.org/10.1177/1536867X2090968
SEMARNAT, CONANP, 2015. Programa de Manejo Parque Nacional Cofre de Perote o Nauhcampatéptl. 188pp. https://simec.conanp.gob.mx/pdf_libro_pm/112_libro_pm.pdf [15 April 2025].
Sheykhmousa M, Mahdianpari M, Ghanbari H, Mohammadimanesh F, Ghamisi P, Homayouni S, 2020. Support Vector Machine Versus Random Forest for Remote Sensing Image Classification: A Meta-Analysis and Systematic Review. IEEE J Sel Top Appl Earth Obs Remote Sens 13: 6308-6325. https://doi.org/10.1109/JSTARS.2020.3026724
Stolton S, Shadie P, Dudley N, 2013. IUCN WCPA Best Practice Guidance on Recognising Protected Areas and Assigning Management Categories and Governance Types, Best Practice Protected Area Guidelines Series No. 21. IUCN: Gland, Switzerland. 143 pp.
SUHET, 2015. Sentinel-2 User Handbook. European Space Agency. 64 pp. https://sentinel.esa.int/documents/247904/685211/Sentinel-2_User_Handbook [15 April 2025].
Thomas CD, Gillingham PK, 2015. The performance of protected areas for biodiversity under climate change. Biol J Linn Soc 115: 718–730. https://doi.org/10.1111/bij.12510
Tiang DCF, Morris A, Bell M, Gibbins CN, Azhar B, Lechner AM, 2021. Ecological connectivity in fragmented agricultural landscapes and the importance of scattered trees and small patches. Ecol Process 10: 20. https://doi.org/10.1186/s13717-021-00284-7
Ward C, Stringer LC, Holmes G, 2018. Protected area co-management and perceived livelihood impacts. Journal of Envionmental Management 228(15): 1-12. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2018.09.018
Williams JC, ReVelle CS, Levin S, 2005 Spatial attributes and reserve design models: A review. Environ Model Asses 10: 163-181. https://doi.org/10.1007/s10666-005-9007-5
Yin L, Chen K, Jiang Z, Xu X, 2023. A Fast Parallel Random Forest Algorithm Based on Spark. Appl Sci 13: 6121. https://doi.org/10.3390/app13106121
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