¿Cuáles los enfoques de decisión novedosos para hacer frente a los múltiples riesgos e incertidumbres en la gestión de los recursos forestales?
¿Cuáles son los enfoques de decisión novedosos para hacer frente a los múltiples riesgos e incertidumbres en la gestión de los recursos forestales?
La optimización de la asignación de los bosques requiere no solo la integración de múltiples servicios, sino también tener en cuenta los múltiples riesgos que afectan a los procesos y funciones forestales (Yousefpour et al. 2017). Además, el cambio climático está desafiando la resiliencia de los bosques y se espera que varíe la gravedad y la frecuencia de las perturbaciones bióticas y abióticas. La evaluación multiriesgo del ecosistema forestal es la clave para adaptar los recursos forestales a las condiciones futuras y a las demandas de la sociedad de servicios ecosistémicos. Además, los procesos forestales están sujetos a la incertidumbre debido a la dinámica de los sistemas naturales y a la profunda incertidumbre inherente al futuro cambio climático, ya que no somos capaces de asignar probabilidades al conjunto de todos los escenarios plausibles de cambio climático. Por lo tanto, los enfoques basados en procesos son esenciales para considerar los cambios en el clima y crear expectativas sobre los resultados de la gestión forestal basados en la dinámica de los ecosistemas forestales y el calendario de las intervenciones de gestión en el horizonte de planificación. Cualquier expectativa económica deberá tener en cuenta los flujos de caja futuros (costes e ingresos) y descontarlos a un tiempo de referencia para decidir sobre soluciones alternativas de gestión forestal. Los conceptos de Valor Actual Neto y Valor de Expectativa de la Tierra se utilizan en la silvicultura para tener en cuenta las preferencias temporales utilizando un tipo de descuento.
Los enfoques de toma de decisiones son necesarios para hacer frente a los problemas señalados anteriormente. La toma de decisiones robusta (RDM) ofrece una oportunidad única para optimizar los resultados forestales bajo una profunda incertidumbre (Yousefpour et al. 2018). Cambia la optimización nominal por la robustez en las peores condiciones sujetas a un conjunto de escenarios de cambio climático, opciones de gestión y condiciones forestales. Sin embargo, el estudio de Hörl et al. (2020) que revisa las recomendaciones actuales para la gestión forestal adaptativa bajo el cambio climático reveló que la mayoría de las estrategias están lejos de ser robustas, especialmente en lo que respecta a los múltiples objetivos de la gestión forestal. El RDM es adecuado también para la búsqueda de políticas directas de decisiones eficientes sobre el pago de los servicios ecosistémicos. La integración de las actitudes y percepciones de las partes interesadas en el proceso de toma de decisiones es otra ventaja del RDM.
Hörl J., Keller K., Yousefpour R., 2020. Reviewing the performance of adaptive forest management strategies with robustness analysis. Forest Policy and Economics 102289. 10.1016/j.forpol.2020.102289
Yousefpour R., Augustynczik A. L. D., Reyer Ch. P. O., Lasch-Born P., Suckow F., Hanewinkel M., 2018. Realizing Mitigation Efficiency of European Commercial Forests by Climate Smart Forestry. Scientific Reports 8:345, doi:10.1038/s41598-017-18778-w
Yousefpour R., Temperli Ch., Jacobsen J. B., Thorsen B. J., Meilby H., Lexer M. J., Lindner M., Bugmann H., Borges J. G., Palma J. H. N., Ray D., Zimmermann N. E., Delzon S.,Kremer A., Kramer K., Reyer Ch. P. O., Lasch-Born P., Garcia-Gonzalo J., Hanewinkel M., 2017b. A framework for modelling adaptive forest management and decision-making under climate change. Ecology and Society 22(4):40; doi.org/10.5751/ES-09614-220440
Par: Rasoul Yousefpour, Universidad de Toronto1 & Universitad de Freiburg2
1Cátedra de Economía Forestal y Planificación Forestal, Tennenbacherstr. 4, 79106 Freiburg,
2Instituto de Silvicultura y Conservación, John Daniels, Facultad de Arquitectura, Paisaje y Diseño, Universidad de Toronto, 22 Ursula Franklin Street, Toronto, ON M5S 3H