Efectividad de la reserva estatal Sierra del Tentzo como estrategia de conservación de ecosistemas y recursos naturales.

Abstract

Las Áreas Naturales Protegidas (ANP) son sistemas complejos, en los que están vinculados el ecosistema y el sistema social. Sin embargo, la forma en que se aborda su estudio e intervención es convencionalmente disciplinaria y sectorial. Como resultado, el logro de los objetivos para las que son creadas las ANP son difíciles de alcanzar. La alternativa es estudiar y manejar a las ANP como sistemas complejos, más específicamente, como sistemas socioecológicos o socioambientales. En este estudio se tuvo como objetivo aplicar el enfoque de sistemas complejos para comprender la dinámica ecológica y los factores socioeconómicos que determinan el estado y funcionamiento de la Reserva Estatal Sierra del Tentzo (REST). Las transformaciones ecológicas de la reserva se explican desde una perspectiva de la teoría de la Panarquía, la cual describe procesos de cambios socio-ecológicos en cuatro ciclos adaptativos: crecimiento (r), conservación (k), liberación (Ω) y reorganización (α). Se utilizaron imágenes Landsat 4-5, de 1999, 2009 y 2018 para identificar las áreas correspondientes a cada ciclo adaptativo. La cuantificación de pérdidas y ganancias espacio-temporales de las áreas de la reserva se obtuvo con el módulo “Land Change Modeler” del programa TerrSet, que utiliza una red neuronal como algoritmo de aprendizaje automático, utilizando mapas de clasificación, pendiente, distancia a caminos, zonas urbana y agrícola; de transición potencial y el Modelo Digital de Elevación. También se obtuvo con este módulo la superficie con mayor probabilidad de cambio y proyecciones de cambios para los años 2030, 2050 y 2100. Para el análisis de las causas y factores que se asocian al cambio y vulnerabilidad se utilizaron datos del censo agropecuario de 2007. Se utilizaron los índices de Moran Global y de Moran Bivariado para estimar la autocorrelación espacial de variables y la correlación espacial de las variables con la vulnerabilidad al cambio ecológico. Los resultados indican que en la reserva existe una mayor probabilidad de cambio de vegetación primaria (k) a zonas agrícolas y urbanas (Ω), la menor probabilidad fue de vegetación primaria (k) a zonas agrícolas y urbanas (Ω). Mientras que para la proyección a futuro presenta un incremento para áreas agrícolas y urbanas. Las principales variables socioeconómicos relacionadas con los cambios ecológicos fueron el tipo de tenencia de la tierra, los subsidios gubernamentales y los usos agrícola y pecuario. Se concluyó que la tendencia actual de la REST es de reorganización a crecimiento, con una tendencia futura de destrucción o liberación (deterioro del ecosistema), asociada a las actividades humanas de la población local. _______________ EFFECTIVENESS OF THE “SIERRA DEL TENTZO” STATE RESERVE AS A STRATEGY FOR ECOSYSTEMS AND NATURAL RESOURCES CONSERVATION. ABSTRACT: Protected Natural Areas (PNA) are complex systems, in which the ecosystem and the social system are linked. However, the way in which its study and intervention is conventionally disciplinary and sectoral. As a result, the achievement of the objectives for which the PNA are created are difficult to achieve. The alternative is to study and manage PNA as complex systems, such as socio-ecological or socio-environmental systems. The objective of this study was to apply the complex systems approach to understand the ecological dynamics and the socioeconomic factors that determine the status and functioning of the Sierra del Tentzo State Reserve (STSR). The ecological transformations of the reserve are explained from the perspective of the Panarchy theory, which describes processes of socio-ecological change in four adaptive cycles: growth (r), conservation (k), liberation (Ω) and reorganization (α). Landsat 4-5 images from 1999, 2009 and 2018 were used to identify the areas corresponding to each adaptive cycle. The quantification of space-time gains and losses of the reserve areas was obtained with the "Land Change Modeler" module of the TerrSet program, which uses a neural network as an automatic learning algorithm, using classification maps, slope, distance to roads, urban and agricultural areas; potential transition and the Digital Elevation Model. Also, with this module, the area with the greatest probability of change and projections of changes for the years 2030, 2050 and 2100 were obtained. For the analysis of the causes and factors associated with change and vulnerability, data from the 2007 agricultural census were used. The Moran Global and Moran Bivariate indices were used to estimate the spatial autocorrelation of variables and the spatial correlation of variables with vulnerability to ecological change. The results indicate that in the reserve there is a greater probability of change from primary vegetation (k) to agricultural and urban areas (Ω), the lowest probability was from primary vegetation (k) to agricultural and urban areas (Ω). While for the future projection it presents an increase for agricultural and urban areas. The main socioeconomic variables related to ecological changes were the type of land tenure, government subsidies, and agricultural and livestock uses. It was concluded that the current trend of STRS is from reorganization to growth, with a future trend of destruction or release (deterioration of the ecosystem), associated with human activities of the local population.