ABSTRACT
Protected areas (PAs) are a commonly used strategy to confront forest conversion and biodiversity loss. Although determining drivers of forest loss is central to conservation success, understanding of them is limited by conventional modeling assumptions. We used random forest regression to evaluate potential drivers of deforestation in PAs in Mexico, while accounting for nonlinear relationships and higher order interactions underlying deforestation processes. Socioeconomic drivers (e.g., road density, human population density) and underlying biophysical conditions (e.g., precipitation, distance to water, elevation, slope) were stronger predictors of forest loss than PA characteristics, such as age, type, and management effectiveness. Within PA characteristics, variables reflecting collaborative and equitable management and PA size were the strongest predictors of forest loss, albeit with less explanatory power than socioeconomic and biophysical variables. In contrast to previously used methods, which typically have been based on the assumption of linear relationships, we found that the associations between most predictors and forest loss are nonlinear. Our results can inform decisions on the allocation of PA resources by strengthening management in PAs with the highest risk of deforestation and help preemptively protect key biodiversity areas that may be vulnerable to deforestation in the future.
Identificación de los factores biofísicos y socioeconómicos que impulsan la pérdida de bosques en las áreas protegidas Resumen Las áreas protegidas son una estrategia de uso común para hacer frente a la conversión forestal y la pérdida de biodiversidad. Aunque determinar los factores que impulsan la pérdida de bosques es fundamental para el éxito de la conservación, su comprensión se ve limitada por los supuestos de modelación convencionales. Utilizamos la regresión de bosques aleatorios para evaluar los posibles impulsores de la deforestación en las áreas protegidas de México, considerando las relaciones no lineales y las interacciones de orden superior que subyacen a los procesos de deforestación. Los impulsores socioeconómicos (densidad de carreteras, densidad de población humana) y las condiciones biofísicas subyacentes (precipitaciones, distancia al agua, elevación, pendiente) fueron predictores más fuertes de la pérdida de bosques que las características de las áreas protegidas, como la edad, el tipo y la efectividad de la gestión. Dentro de las características de las áreas protegidas, las variables que reflejan una gestión colaborativa y equitativa y el tamaño del área protegida fueron los predictores más potentes de la pérdida de bosques, aunque con menor poder explicativo que las variables socioeconómicas y biofísicas. A diferencia de los métodos utilizados anteriormente, que suelen basarse en el supuesto de relaciones lineales, observamos que las asociaciones entre la mayoría de los predictores y la pérdida de bosques no son lineales. Nuestros resultados pueden servir de base para la toma de decisiones sobre la asignación de los recursos para las áreas protegidas, reforzando la gestión en las zonas protegidas con mayor riesgo de deforestación y ayudando a proteger de forma preventiva zonas clave para la biodiversidad que pueden ser vulnerables a la deforestación en el futuro.