C A R B O N
D E C I S I O N S
I N T E R N A T I O N A L
Taller de Expertos Forestales
28‐29 de febrero , 2012
San Salvador, El Salvador
Aplicación
del
enfoque
por
niveles
en
el
Perú
Lucio Pedroni
MESA INTERNACIONAL DE EXPERTOS EN MECANISMOS DE COMPENSACION, MERCADOS DE CARBONO Y FUENTES DE FINANCIAMIENTO PARA LA IMPLEMENTACIÓN DE
C A RBO N
D E C I S I O N S
I N T E R N A T I O N A L
Aligning interests of local people,
governments and investors to protect
and restore tropical forest landscapes
www.carbondecisions.com
Somos una empresa consultora especializada en proyectos forestales y de carbono. C A R B O N D E C I S I O N S I N T E R N A T I O N A L ARR IFM REDD+ MDL CCBS VCS
Trabajamos con gobiernos, bancas de desarrollo, agencias de
cooperación internacional, organizaciones no‐gubernamentales
y empresas privadas. C A R B O N D E C I S I O N S I N T E R N A T I O N A L América Latina Estados Unidos África Asia Europa
R
E
D D
y Degradación de los Bosques
Reducción de Emisiones por Deforestación
Conservación de Bosques
Manejo Sostenible de Bosques
Aumento de Existencias de Carbono
+
(Foto: Conservación Internacional)
¿A
qué
debe
preparase
un
país?
Sistema internacional de REDD+ País X (Forestlandia) Gobierno Nacional Gobiernos Sub‐Nacionales Sociedad Civil & Comunidades Locales Mecanismo REDD+ CMNUCC Esquemas regulados fuera de CMNCCC Mercados voluntarios PROGRAMA REDD+ NACIONAL PROYECTOS REDD+EN ÁRAS DEL ESTADO
NACIONAL PROGRAMAS REDD+ SUB‐NACIONALES PROYECTOS REDD+ EN ÁRAS DE JURISDICCIONES SUB‐NACIONALES PROYECTOS EN ÁREAS PRIVADAS O EN ÁREAS PÚBLICAS CONCESIONADAS
Distribución de los incentivos
internacionales para REDD+
Gobierno nacional Incentivos internacionales para REDD+ 1 Gobiernos sub‐nacionales Proyectos 5 4 6 Modelo CMNUCC: Los incentivos llegarían a los gobiernos centrales (“sub‐nacional” = opción interina).
Distribución de los incentivos
internacionales para REDD+
Proyectos Incentivos internacionales para REDD+ Modelo Mercados Voluntarios (hasta ahora) 3
Gobierno nacional Gobiernos sub‐nacionales Proyectos 5 Incentivos internacionales para REDD+ 1 2 3 4 6 Modelo “Nested Appraoch” o “Enfoque por Niveles” VCS: Jurisdictional and Nested REDD
Initiative (JNRI)
Distribución de los incentivos
Con
tantas
iniciativas
REDD
en
los
niveles
¿Cómo se puede asegurar la
integridad ambiental del esquema
REDD+ de un país?
‐ local (“proyectos”),
‐ regional (“jurisdicción sub‐nacional”) ‐ y nacional …
Integridad
ambiental
‐ Nivel de referencia de emisiones
‐ Sistema de medición, reporte y
verificación (MRV)
‐ Fugas
‐ Permanencia
‐ Contabilidad de los créditos por
Región
La “región” es la escala a la cual se
establecen los Niveles Referenciales de
Emisiones (NREs).
País
El Nivel Referencial de Emisiones (NRE)
nacional se crea con un enfoque de abajo
hacia arriba, a partir de los NREs regionales.
Proyecto
A la escala local, los NREs se derivan del NRE
regional mediante un enfoque de arriba
hacia abajo (método “cookie cut”).
Establecimiento de
Perú
• País muy diverso
• ~68 Mha de bosque
• Competencia sobre
bosques repartida entre
MINAM, MINAG y
regiones
Perú
• Descentralización
• Escenarios refernciales de
emisiones se están
estableciendo a nivel regional:
‐ Madre de Dios (8.52 Mha)
‐ San Martin (5.16 Mha)
‐ Selva Central (10.36 Mha)
‐ Cusco (6.60 Mha)
• Casi 50% (30.64 Mha) del área
con cubierta forestal.
• 100% financiado por sociedad civil • Más de 40 iniciativas de proyecto REDD+. • Gobiernos participando y aprendiendo.
Perú:
San
Martin
3 iniciativas de
Perú: San Martin Cobertura forestal 2000 No‐Bosque Bosque
Perú: San Martin Cobertura forestal 2007 Deforestado 2000‐2007 No‐Bosque Bosque
Perú: San Martin Cobertura forestal 2010 Deforestado 2000‐2010 No‐Bosque Bosque
• 466 parcelas.
• 433 parcelas consideradas.
• Existencias de carbono en biomasa arbórea aérea: (CO2‐e/ha): 317.0 ± 12.8 267.2 ± 11.0 253.3 ± 53.5 261.4 ± 96.4 201.8 ± 78.7 Parcela Perú:
San Martin Existencias de carbono
• Estratificación según
tasas de deforestación.
• Factores para calcular
probabilidad de deforestación: ‐ Distancia a caminos ‐ Elevación ‐ Pendiente ‐ Distancia a poblados ‐ etc. • Modelación calibrada
con datos históricos.
Perú:
San Martin Proyección de la
deforestación
Stratum Historical rate Projected rate
2000‐2005 2005‐2010 2010‐2030
1 0.19% 0.23% Historical average 0.21% 2 0.19% 0.32% Historical average 0.25% 3 0.58% 0.65% Historical average 0.61% 4 0.23% 0.20% Historical average 0.22%
2010‐2011
Peru:
San Martin Projected
2010‐2012
Peru:
San Martin Projected
2010‐2013
Peru:
San Martin Projected
2010‐2014
Peru:
San Martin Projected
2010‐2015
Projected
deforestation Peru:
2010‐2016
Peru:
San Martin Projected
2010‐2017
Peru:
San Martin Projected
2010‐2018
Peru:
San Martin Projected
2010‐2019
Peru:
San Martin Projected
2010‐2020
Peru:
San Martin Projected
2010‐2021
Peru:
San Martin Projected
2010‐2022
Peru:
San Martin Projected
2010‐2023
Peru:
San Martin Projected
2010‐2024
Peru:
San Martin Projected
2010‐2025
Peru:
San Martin Projected
2010‐2026
Peru:
San Martin Projected
2010‐2027
Peru:
San Martin Projected
2010‐2028
Peru:
San Martin Projected
2010‐2029
Peru:
San Martin Projected
2010‐2030
Peru:
San Martin Projected
Bajo Pavimentación de la IOS = Reducción de costos de transporte Construcción de vías secundarias
Estimación de la tasa de deforestación: Madre de Dios (Perú)
+
=
Aumento de costos de
oportunidad
Aumento del riesgo
de deforestación Minería
La deforestación muchas veces obedece a una lógica económica
De ser eso cierto, en Madre de Dios deberíamos
encontrar una relación entre tasa de deforestación y
Relación entre tasa de deforestación
y costo de oportunidad en Madre de Dios
8% 4% 2% 6% 0% ‐50 0 50 100 Observaciones Tasa de deforestación anual
Costo de oportunidad $/ha/año
Modelo de regresión • A mayor costo de oportunidad, mayor deforestación. • Esta relación no se observa donde: a) Existen concesiones mineras b) El costo de oportunidad es negativo
Estratos:
1) ÁREAS CERCANAS A CAMINOS
(con costos de oportunidad positivos) Tasa = f (costo de oportunidad)
(tasa variable)
2) ÁREAS ALEJADAS
(con costos de oportunidad negativos) Tasa = Promedio histórico
(tasa histórica muy baja)
3) ÁREAS CON CONCESIONES MINERAS
Tasa = Promedio histórico
(tasa histórica alta)
4) ÁREAS MUY ALEJADAS
Tasa = 0
Estratificación de Madre de Dios
para modelar la tasa de deforestación
Área sin amenazas
San Martín Selva Central Cusco Madre de Dios Deforestación proyectada 2010‐2020
San Martín Selva Central Cusco Madre de Dios Deforestación proyectada 2010‐2030
Lecciones
aprendidas
1. Existen diferencias notables en la velocidad de los
procesos de toma de decisión en los diferentes niveles
(internacional, nacional, sub‐nacional, local).
2. La existencia de iniciativas de REDD+ a diferentes
escalas ya es una realidad. Eso genera retos
metodológicos, legales y políticos que solo podrán
solucionarse adoptando un “enfoque anidado”.
3. La integridad ambiental de REDD+ solamente se podrá
mantener si se definen y aplican reglas claras para los
temas metodológicos y la articulación entre las escalas
de implementación de REDD+.
4. Las iniciativas locales (proyectos) y de las jurisdicciones
sub‐nacionales pueden dar un aporte significativo a la
construcción de un esquema nacional de REDD+. 5. REDD+ es un tema complejo!
www.carbondecisions.com
Jurisdicción inactiva (sin iniciativa REDD+)
Un
escenario
posible
(
“sub‐national as an interim option”)Proyecto independiente
Jurisdicción sub‐nacional con esqu. REDD+ Jurisdicción nacional con esquema REDD+ Proyecto “grandfathered”
Proyectos y jurisdicciones anidadas Solo jurisdicciones anidadas Esquema nacional sin anidamiento
