Análisis de la deforestación ocasionada por incendios forestales en el periodo 2010-2020 en el distrito de Ccatcca, Quispicanchis, Cusco - Guevara Velazco, Brenda Raisa (2021)
La importancia de la conservación de los ecosistemas forestales, recae en los múltiples servicios ecosistémicos que brindan los bosques. Cada año, se presentan eventos de fuego que perturban la biodiversidad e integridad de los mismos. El presente trabajo de investigación muestra el análisis de la deforestación ocasionada por efecto de los incendios forestales en el periodo 2010-2020, en el distrito de Ccatcca, provincia de Quispicanchis, región Cusco. Las áreas con cicatrices de quema fueron identificadas a través del procesamiento, en el software ArcMap 10.5, de las imágenes obtenidas del satélite Landsat. Para la identificación de los incendios, se empleó el producto denominado focos de calor que proporciona el sensor MODIS. El reporte de los focos de calor, muestra una tendencia creciente, lo que permite suponer que este incremento se debe a las prácticas de quema. La determinación de las áreas deforestadas por efecto de los incendios forestales, se realizó utilizando el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) y se corroboró la información en campo. De igual forma, el reporte de los focos de calor, obtenido del sensor MODIS, fue contrastado con la información de ocurrencia de incendios proporcionada por portales web de noticias y entidades competentes como el Sistema Nacional de Información para la Prevención y Atención de Desastres (SINPAD). El área afectada por los incendios en el bosque y en los pastizales en los años 2013, 2019 y 2020 fueron de 31.90 has., 29.12 has. y 116 has. respectivamente, siendo estos los años con mayor pérdida de cobertura vegetal. De igual forma, el análisis estadístico mostró una correlación fuerte y positiva entre el área deforestada y los incendios forestales, con un valor de coeficiente de Pearson de 0.982 y el P-valor de 0.00 menor a 0.05; por lo tanto, fue estadísticamente significativo con un nivel de significancia de 99%.