agentes de deforestacion de manglar en maja

8/3/2019 Agentes de Deforestacion de Manglar en Maja

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Hirales-Cota, M; Espinoza-Avalos, J; Schmook, B; Ruiz-Luna, A; Ramos-Reyes, R

Drivers of mangrove deforestation in Mahahual-Xcalak, Quintana Roo, southeast

Mexico

Ciencias Marinas, Vol. 36, Nm. 2, 2010, pp. 147-159

Universidad Autnoma de Baja California

Mxico

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Ciencias Marinas

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Ciencias Marinas (2010), 36(2): 147159

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CM

INTRODUCTION

Mangroves are found worldwide in protected sites such asbays and coastal lagoons, as well as in low energy locationsexposed to the open sea, where they form a well-definedfringe of vegetation along the coasts in tropical and subtro-pical regions (Lugo and Snedaker 1974, Trejo-Torres et al.

INTRODUCCIN

Los manglares se encuentran alrededor del mundo ensitios protegidos como bahas y lagunas costeras, as como ensitios de baja energa expuestos a mar abierto, donde formanuna franja de vegetacin bien definida a lo largo de las costasde las regiones tropicales y subtropicales (Lugo y Snedaker

Drivers of mangrove deforestation in Mahahual-Xcalak, Quintana Roo,southeast Mexico

Agentes de deforestacin de manglar en Mahahual-Xcalak, Quintana Roo,sureste de Mxico

M Hirales-Cota1*a, J Espinoza-Avalos1, B Schmook1, A Ruiz-Luna2, R Ramos-Reyes3

1 El Colegio de la Frontera Sur, Unidad Chetumal, Avenida Centenario km 5.5, Colonia Pacto Obrero,Chetumal, CP 77014, Quintana Roo, Mxico. * E-mail: [email protected]

2 Centro de Investigacin en Alimentacin y Desarrollo A.C. Av. Sbalo-Cerritos s/n, Estero del Yugo,Mazatln, CP 82000, Sinaloa, Mxico.

3 El Colegio de la Frontera Sur, Unidad Villahermosa, Carretera Villahermosa-Reforma km 15.5, RancheraGuineo seccin II, Villahermosa, CP 86280, Tabasco, Mxico.

a Current address: Sociedad de Historia Natural Niparaj, AC, Revolucin de 1910 #430, E.V. Guerrero yColegio Militar, Col. Esterito, La Paz, CP 23020, Baja California Sur, Mxico.

ABSTRACT. Mangroves occur in coastal areas and are therefore vulnerable to anthropogenic disturbance and exhibit high rates ofdeforestation. Mexico is among the countries with the highest degree of mangrove deforestation in America; however, precise data on nationalmangrove coverage in Mexico is incomplete, making it impossible to accurately ascertain the rate of mangrove loss over time. Preciseinformation is necessary to assess changes at local and regional scales to detect the magnitude, trends, and drivers of the transformation. Thisstudy aimed to estimate the loss of mangrove cover in the area of Mahahual-Xcalak (Quintana Roo, Mexico) between 1995 and 2007, tocalculate the annual deforestation rate and to identify the drivers of deforestation. Landsat TM and ETM+ images from 1995 and 2007 wereused to estimate the loss of mangrove cover using a multitemporal analysis. Semi-structured interviews with local residents of Mahahual andXcalak were undertaken to identify and validate the drivers of deforestation. The image analysis for the 12-year period showed that 1070 ha ofmangrove forest have been lost, with an annual deforestation rate of 0.85%a relatively high value compared with other mangrove regions inMexico. The main factor that has triggered the reduction of mangrove coverage is the expansion of anthropogenic land uses (e.g., settlementsand roads). This study concludes that conservation and rehabilitation programs need to be implemented so that the Mahahual-Xcalak mangroveenvironment can continue to provide key ecosystem services.

Key words: mangroves, drivers of deforestation, deforestation rate, Mexican Caribbean, Landsat imagery.

RESUMEN. Debido a su localizacin en la zona costera, los manglares son vulnerables a disturbios antropognicos y presentan tasas dedeforestacin altas. Mxico est entre los pases con mayor grado de deforestacin de manglar en Amrica; sin embargo, faltan datos precisosde la cobertura nacional de manglar, haciendo imposible estimar con exactitud la tasa de prdida de manglar en el paso del tiempo. Se necesitaobtener informacin precisa para evaluar los cambios en las escalas local y regional, y as detectar la magnitud, tendencias y agentes de latransformacin del manglar. Por lo tanto, los objetivos de este estudio son estimar la prdida de cobertura de manglar en la zona Mahahual-Xcalak (Quintana Roo, Mxico) entre 1995 y 2007, calcular la tasa de deforestacin anual e identificar los agentes de deforestacin. Paraestimar la prdida de cobertura de manglar se hizo un anlisis multitemporal usando imgenes satelitales Landsat TM y ETM+ de 1995 y 2007.Para identificar y validar los agentes de deforestacin se llevaron a cabo entrevistas semiestructuradas a residentes locales de Mahahual yXcalak. El anlisis de las imgenes por el periodo de 12 aos demostr que se han perdido 1070 ha de bosque de manglar, con una tasa anual dedeforestacin de 0.85%, tasa relativamente alta en comparacin con otras regiones de Mxico. El principal factor que ha disparado ladisminucin de la cobertura de manglar es la expansin de los usos antropognicos del suelo (e.g., la construccin de poblados y caminos). Esteestudio concluye que para segurar que los manglares de Mahahual-Xacalak continen proporcionando servicios ambientales claves, se necesita

la implementacin de programas dirigidos a su conservacin y rehabilitacin.Palabras clave: manglares, agentes de deforestacin, tasa de deforestacin, Caribe Mexicano, imgenes Landsat.


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1993). Because of this, mangroves are vulnerable to naturaldisturbances like hurricanes and storms (Smith et al. 1994),and they are also exposed to anthropogenic disturbanceagents such as urbanization, road construction, pollution,tourism, and aquaculture (Ellison and Fearnsworth 1996,Valiela et al. 2001).

The lack of appreciation for the ecological, economic,and social importance of this vegetation has promoteddevelopment activities that are leading to the loss of theecosystem services they provide, such as preventing soil andbeach erosion, providing habitat for wildlife, protecting thecoastline from storm surges, waves and floods, and enablingrecreational opportunities(UNEP-WCMC 2006). Moreover,while it is claimed that mangroves are rapidly disappearingwith an annual loss of 1% to 2% worldwide (Duke et al.2007), there are few studies on this issue at a local scale,especially in countries such as Mexico, where, even thoughthey are protected by law, mangroves have been threatened by the rapid development of the coastal areas in the last

decades.Precise data on national mangrove coverage for Mexico isincomplete, making it impossible to ascertain accurately therate of mangrove loss over time or to evaluate the majorthreats they are facing (Ruiz-Luna et al. 2008, CONABIO2008). Mexico is considered among the countries with thehighest degree of mangrove deforestation in North andCentral America (Yez-Arancibia and Lara-Domnguez1999, FAO 2007, Ruiz-Luna et al. 2008), with an estimatedannual loss of between 1% and 2.5% (INE 2005). However,this cannot be confirmed just based on the contrastingnational statistics, and it is necessary to assess changes atlocal and regional scales to detect the magnitude, trends, and

drivers of the transformation.In this regard, based on the growing tourism and urban

development along the Caribbean coast of Mexico, aresearcher from the National Autonomous University ofMexico (cited by Lpez-Portillo and Ezcurra 2002)suggested that the annual rate of mangrove loss is higher inthis part of the country than in the Mexican Pacific and Gulfof Mexico. Mangrove deforestation in the area of theMexican Caribbean has been detected mainly in the northern part of the state of Quintana Roo (Perz-Villegas andCarrazal 2000), but tourism and urban development in thesouthern part have increased in localities such as theMahahual-Xcalak coastal area, affecting the coastal ecosys-tems, like the mangrove forests, as well as the benefits andenvironmental services they provide.

Considering these factors and the sparse and incompleteinformation for the Yucatan Peninsula and the MexicanCaribbean, it is necessary to have a baseline for futuresustainable mangrove management. This study aimed toestimate the recent extent and loss in mangrove cover in theMahahual-Xcalak area between 1995 and 2007, by calcula-ting the annual deforestation rate and identify the drivers ofdeforestation.

1974, Trejo-Torres et al. 1993). Debido a su ubicacin, losmanglares son vulnerables a agentes de disturbio naturalescomo los huracanes y tormentas (Smith et al. 1994), ytambin estn expuestos a agentes de disturbio antropog-nicos como la urbanizacin, la construccin de carreteras, lacontaminacin, el turismo y la acuacultura (Ellison yFearnsworth 1996, Valiela et al. 2001).

La falta de un reconocimiento cabal de la importanciaecolgica, econmica y social de los manglares, ha fomen-tado que actividades antropognicas estn llevando a la prdida de los servicios ambientales que estos ecosistemas proveen, como prevenir la erosin del suelo y las playas,proveer hbitat a fauna silvestre, proteger la lnea de costa detormentas, oleaje e inundaciones, y permitir actividadesrecreativas (UNEP-WCMC 2006). Aunque en general se hadocumentado que los manglares del mundo estn desapare-ciendo rpidamente con una prdida anual de 1% a 2% (Dukeet al. 2007), hay pocos estudios en este mbito a escala local,especialmente en pases como Mxico, donde a pesar de estar

protegidos por la ley, los manglares han sido amenazados porel desarrollo acelerado de las ltimas dcadas en las zonascosteras.

En Mxico hay una carencia de datos precisos en lacobertura nacional de manglar, por consecuencia es impo-sible conocer con certeza la tasa de prdida de manglares a lolargo de los aos y evaluar las principales amenazas a las quese enfrentan (Ruiz-Luna et al. 2008, CONABIO 2008).Mxico es uno de los pases con ms altos niveles de defores-tacin de manglar en la regin de Amrica del Norte yAmrica Central (Yez-Arancibia y Lara-Domnguez 1999,FAO 2007, Ruiz-Luna et al. 2008), con una tasa de prdida

anual estimada entre 1% y 2.5% (INE 2005). Sin embargo, loanterior no puede ser vlido contrastando estadsticas nacio-nales y por tanto es necesario evaluar los cambios en lasescalas local y regional para detectar la magnitud, la tenden-cia y los agentes de la transformacin de los manglares.

En ese sentido, y basndose en el crecimiento urbano yturstico en la zona costera del Caribe Mexicano, un investi-gador de la Universidad Nacional Autnoma de Mxico(citado por Lpez-Portillo y Ezcurra 2002) sugiri que la tasaanual de prdida de manglar en esta zona es ms alta que enel Pacfico Mexicano y el Golfo de Mxico. La deforestacinde manglar en la zona del Caribe mexicano ha sido registrada principalmente para la parte norte del estado de Quintana

Roo (Perz-Villegas y Carrazal 2000), pero en lugares comola zona costera Mahahual-Xcalak, al sur del estado, reciente-mente se ha incrementado el desarrollo turstico y urbano,afectando a los ecosistemas costeros como los bosques demanglar y a los beneficios y servicios ambientales que estosproveen.

Considerando los factores mencionados, as como lainformacin escasa e incompleta para la pennsula deYucatn y el Caribe mexicano, es necesario tener una lneabase para el futuro manejo sustentable del manglar. En este


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MATERIALANDMETHODS

Study area

The Mahahual-Xcalak area is located in the municipalityof Othn P. Blanco, in the southern part of the state ofQuintana Roo, Mexico (18151845N , 87408755W;

fig. 1). Like other parts of the Mexican Caribbean, it has seenrapid tourism development that has led to the environmentalmodification of mangroves and other coastal environments(Arriaga-Cabrera et al. 1998).

The study area includes much of the Protected NaturalArea Xcalak National Reef Park, a declared Ramsar site(Camarena-Luhrs 2003, CONANP 2004). In addition, it fallswithin Sian Kaan-Xcalak, considered a priority mangrovesite because of its biological relevance and the need toundertake immediate ecological rehabilitation in the area(CONABIO 2008).

estudio se estima la extensin actual y la prdida de lacobertura de manglar en la zona Mahahual-Xcalak entre 1995y 2007, calculando la tasa de deforestacin anual e identifi-cando los agentes de deforestacin.

MATERIALESYMTODOS

rea de estudio

El rea Mahahual-Xcalak est localizada al sur del estadode Quintana Roo, en el Municipio de Othn P. Blanco, entrelas coordenadas 18151845 N y 87408755 O (fig. 1).Igual que otras partes del Caribe mexicano, presenta un desa-rrollo turstico acelerado que ha llevado a la modificacinambiental de los manglares y otros ambientes costeros(Arriaga-Cabrera et al. 1998).

El rea de estudio incluye gran parte del rea NaturalProtegida Parque Nacional Arrecifes de Xcalak, consideradaun sitio Ramsar (Camarena-Luhrs 2003, CONANP 2004).

Adems, est ubicada dentro del sitio prioritario de manglarSian Kaan-Xcalak, determinado por su relevancia biolgicay por tener necesidad de una inmediata rehabilitacin ecol-gica (CONABIO 2008).

Varios ecosistemas coexisten con los manglares en el reade estudio, como los arrecifes de coral, los ceibadales, laslagunas costeras, las playas, la vegetacin de duna costera ylas selvas (Snchez-Snchez et al. 1991, CONANP 2004).De acuerdo a la clasificacin de Lugo y Snedaker (1974),los tipos de manglar encontrados en la zona son manglarenano, ribereo, de franja, de cuenca y de isla. Las especiesde mangle presentes son: Rhizophora mangle (L.) (mangle

rojo), Laguncularia racemosa (L.) Gaertn. f. (mangleblanco), Avicennia germinans (L.) Stearn (mangle negro) yConocarpuserectus (L.) (mangle botoncillo).

Respecto a la poblacin humana, hay poblaciones de bajadensidad en el rea, incluyendo Mahahual y Xcalak, con unnmero total de residentes de 252 y 282, respectivamente(INEGI 2005). Mahahual fue fundado a principios de 1990 ysu poblacin se increment en un 89% a partir del ao 2000.La poblacin de Xcalak se ha mantenido estable desde 1980(INEGI 2000, 2005). Actualmente, la principal actividadeconmica promovida por el gobierno en la zona es elturismo, lo cual est cambiando rpidamente el paisaje local,transformando ecosistemas como los bosques de manglar y

daando ambientes marinos, con el aumento de la infraes-tructura turstica (caminos, cuartos de hospedaje y puertos).Adems de las fuentes antropognicas de degradacin, elmanglar de la zona de estudio est expuesto a agentes dedisturbio naturales, como las tormentas y los huracanes, queson frecuentes en las temporadas de lluvia, de junio anoviembre (Vidal-Zepeda 2005). El huracn ms reciente queafect el rea de estudio fue Dean (21 de agosto de 2007), elcual da severamente a los bosques de manglar cercanos ala localidad de Mahahual.

Figure 1. Study area on the Caribbean coast of Mexico(Mahahual-Xcalak area, Quintana Roo).Figura 1. rea de estudio, en la costa caribea de Mxico(zona de Mahahual-Xcalak, Quintana Roo).

Xcalak

Mahahual

8736'W8745'W8754'W883'W

1845'N

1836'N

1827'N

1818'N

189'N

Chetumal Bay

Caribbean Sea

0 105 km

N

8730'W900'W9230'W

QuintanaRoo

CaribbeanSeaGulf of

Mexico

Peninsula of Yucatan

N

2000'N


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Several ecosystems coexist with mangroves in the studyarea, including coral reefs, seagrass meadows, coastallagoons, beaches, coastal dune vegetation, and rainforests(Snchez-Snchez et al. 1991, CONANP 2004). Accordingto the mangrove classification proposed by Lugo andSnedaker (1974), the types of mangrove forests found inthe area are dwarf, riverine, fringe, basin, and overwash.The species found in the area are:Rhizophora mangle (L.)(red mangrove), Laguncularia racemosa (L.) Gaertn. f.(white mangrove), Avicennia germinans (L.) Stearn (blackmangrove), and Conocarpus erectus (L.) (buttonwoodmangrove).

Regarding the human population, low-density settlementsare found in the area, including Mahahual and Xcalak, whichhave a resident population of 252 and 282, respectively(INEGI 2005). Mahahual was founded in the early 1990s andits population has grown by 89% since 2000. The populationof Xcalak has remained stable since 1980 (INEGI 2000,2005). Tourism is currently the main economic activity. It is

promoted by the government and is rapidly changing thelocal landscape, transforming ecosystems like mangroveforests, and damaging marine environments due to the build-ing of tourism infrastructure (roads, rooms, harbors). In addi-tion to anthropogenic degradation, mangroves in the studyarea are exposed to natural disturbance agents, such as stormsand hurricanes, which are common in the rainy season, fromJune to November (Vidal-Zepeda 2005). The most recenthurricane to hit the study area was Dean (21 August 2007),and it severely damaged the mangrove forests nearMahahual.

Deforestation rate

To estimate the loss of mangrove cover in the study area,a multitemporal analysis was carried out using two Landsatimages (path 19, row 47), one collected in 1995 by theThematic Mapper (TM) and the other in 2007 by theEnhanced Thematic Mapper-Plus (ETM+) sensors. Althoughhigh resolution images are now available (Satellite PourlObservation de la Terre [SPOT], IKONOS, Quickbird), wechose Landsat scenes because they provide the longest recordof usable satellite imagery for comparisons, particularly forpixel to pixel analysis. The two images were geometricallycorrected and projected to UTM 16 N (WGS84), and maskedto a polygon of the study area, using ERDAS Imagine 9.1software.

The windowed images were classified using a standardsupervised method, with the maximum likelihood decisionrule. To classify the 1995 image, calibration training siteswere obtained with the aid of vegetation and land use mapsobtained from the Mexican National Institute of Statistics,Geography, and Informatics (INEGI), scale 1:250,000 (seriesII, 19982000), and ground data that was collected in 1995with a Trimble GeoExplorer Global Positioning System(GPS, 50-cm typical position accuracy) by the Costa Maya

Tasa de deforestacin

Para estimar la prdida de cobertura del manglar en elrea de estudio, se llev a cabo un anlisis multitemporalusando dos imgenes Landsat (path 19, row 47); una fuetomada en 1995 con el sensor Thematic Mapper (TM) y laotra en 2007 con el sensor Enhanced Thematic Mapper-Plus(ETM+). Aunque existen imgenes de alta resolucin(Satellite Pour lObservation de la Terre [SPOT], IKONOS,Quickbird), nosotros escogimos las del sensor Landsat, yaque estas tienen el registro temporal ms grande de imgenesde satlite que puede usarse para hacer comparaciones, parti-cularmente para anlisis de pixel a pixel. Las imgenesfueron corregidas geomtricamente y proyectadas a UTM16 N (WGS84), y de ellas se extrajo el polgono del rea deestudio, usando el software ERDAS Imagine 9.1.

Los cortes extrados de las imgenes fueron clasificadosusando el mtodo supervisado, con la regla de decisinmxima verosimilitud. Para clasificar la imagen de 1995,

los sitios de entrenamiento fueron obtenidos con la ayuda deuna carta de uso de suelo y vegetacin (escala 1:250,000)tomada del Instituto Nacional de Estadstica y Geografa(INEGI; serie II, 19982000), y datos obtenidos en tierra en1995 a travs del Programa de Ordenamiento EcolgicoTerritorial de Costa Maya, con un Sistema de Posiciona-miento Global (SPG) Trimble Geo Explorer (exactitud tpicade 50 cm). Para la clasificacin de la imagen de 2007, lossitios de entrenamiento fueron extrados de imgenes de altaresolucin (SPOT 5, de enero 2006, e IKONOS-2, deseptiembre 2006) que cubran el 70% del rea de estudio, loanterior basado en la experiencia en campo de los autores.Adicionalmente, se usaron datos de campo obtenidos en 2005

y 2007 por la Secretara de Marina (SEMAR) con un SPGGarmin (exactitud tpica de 15 m).

Las clases de cobertura terrestre que se identificaronen las imgenes Landsat fueron: manglar, otra vegetacin(bosque tropical caducifolio y vegetacin de duna costera),otros usos de suelo (caminos y suelo desnudo), pueblos(asentamientos humanos), agua y manglar daado por elhuracn Dean (MDHD). La clase MDHD representa reasdonde el manglar fue afectado por el huracn pero quepermaneca vivo y, al igual que la clase pueblos, fue digitali-zada en la imagen de 2007 despus de interpretacin visual.Despus de la clasificacin de las imgenes, se aplic unfiltro de mayora (3 3 pixeles) para disminuir el efectode pixeles aislados de algunas clases de cobertura en lasimgenes clasificadas.

La exactitud de la clasificacin de la imagen de 2007 seobtuvo calculando la exactitud total y un estimado del coefi-ciente Kappa (^), descrito por Congalton y Green (1999),usando un grupo de datos de referencia. La evaluacin de laexactitud fue calculada usando 288 puntos de referencia entierra seleccionados al azar. Los sitios ms accesibles(49) fueron visitados y el resto de los sitios (239) fueronverificados en imgenes Quickbird (DigitalGlobe) del 13 de


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Territorial Ecological Ordering Program. For the 2007 imageclassification, training sites were extracted, based on theauthors field experience, from high resolution images(SPOT 5 from January 2006 and IKONOS-2 from September2006) that covered 70% of the study area. In addition, grounddata were collected with a Garmin GPS (15-m typical posi-tion accuracy) in 2005 and 2007 by the Navy Ministry(SEMAR).

The land cover classes identified in both Landsat imageswere: mangroves, other vegetation (tropical dry forest,coastal dune vegetation), other land uses (roads, exposedsoils), villages (human settlements), water, and mangrovesdamaged by Hurricane Dean (MDHD). The MDHD classrepresents areas where mangrove stands were disturbed bythe hurricane but remained alive and, like villages, it wasdigitized on the 2007 image after visual image interpretation.Once the classification was done, a majority filter (3 3pixels) was applied to reduce the speckled pattern effect ofsome land cover classes in the classified image.

The accuracy of the 2007 final classification was assessed by calculating the overall accuracy and an estimate of theKappa coefficient (^), as described by Congalton and Green(1999), using a set of reference data. The accuracy assess-ments was calculated using 288 randomly-selected groundreference points. The more accessible sites (49) were visitedand the remaining sites (239) were verified based on theQuickbird (DigitalGlobe) images recorded on 13 February2007 using the Google Earth Pro software. Regarding thequality of the reference data for the 1995 image, it was notpossible to assess the accuracy for this output but consideringthat the classification process was the same for the two satel-

lite scenes, we presumed an error level similar to that for the2007 output.A further multitemporal post-classification analysis was

done to determine the magnitude and direction of land coverchanges (Mas 1999, Lu et al. 2004). The analysis produced achange detection matrix with all land cover class combina-tions from the 1995 and 2007 maps and a thematic map withthe resulting land use and land cover changes, providing avisual depiction of changes from one class to another.

Finally, an average estimate of the deforestation rate (r)was obtained using the formula provided by FAO (1996) thatexpresses the annual change in mangrove cover at the begin-ning of each year. To visualize it as percentage, the resulting

value must be multiplied by 100. The formula provided byFAO (1996) is expressed as follows:

where r is the rate of change, A1 is the mangrove area attime 1, A2 is the mangrove area at time 2, and tis the periodof time analyzed (years).

r 1 1A1 A2

A1------------------

1 t=

febrero de 2007, usando el programa Google Earth Pro.Respecto a la calidad de los datos de referencia para laimagen de 1995, no fue posible evaluar la exactitud de suclasificacin, pero considerando que el proceso de clasifica-cin fue el mismo para las escenas satelitales, supusimos queel nivel de error fue similar al resultado del 2007.

Posteriormente, se llev a cabo un anlisis multitemporalpost-clasificatorio para determinar la magnitud y direccin delos cambios de cobertura de suelo (Mas 1999, Lu et al. 2004).Este anlisis produjo una matriz de deteccin de cambio contodas las combinaciones de las clases de cobertura de suelode los mapas de 1995 y 2007, y un mapa temtico con losresultados de los cambios de uso de suelo y de cobertura,proporcionando una representacin visual de los cambios deuna clase a otra.

Finalmente, se obtuvo una estimacin promedio de la tasade deforestacin (r) del manglar, por medio de la frmulapropuesta por la FAO (1996), que expresa el cambio anual enla cobertura de manglar al inicio de cada ao. Para expresarla

en porcentaje, el valor resultante debe ser multiplicado por100. La frmula propuesta por la FAO (1996) se expresacomo:

donde res la tasa de cambio, A1 es la superficie de manglaren la fecha 1,A2 es la superficie de manglar en la fecha 2 y tes el periodo de tiempo analizado (aos).

Agentes de deforestacin de manglar

Se realizaron 56 entrevistas semi-estructuradas (conte-niendo preguntas abiertas y cerradas) en Mahahual (n = 29) yen Xcalak (n = 27) a residentes locales, para conocer cmo perciben los agentes que afectan el manglar. Debido altamao de la poblacin, aproximadamente el 10% de los resi-dentes locales fueron entrevistados en ambas localidades, yparticiparon 11 mujeres y 45 hombres, con 49 aos de edadpromedio (intervalo de 22 a 77 aos). Para obtener informa-cin que coincidiera lo ms posible con el periodo de estudio(1995 a 2007), las personas seleccionadas para entrevistar

tenan al menos 10 aos de residencia en la zona de estudio.La tcnica de muestreo utilizada sigui el enfoque Bola denieve, el cual consiste en entrevistar a un informante clavequien provea nombre de otras personas con el criterioestablecido, y as sucesivamente se va obtenido la lista de lasposibles personas a entrevistar (Berg 1963, De Vaus 2002).Adicionalmente, se realizaron visitas de campo a los sitiosde manglares daados para identificar los agentes de defo-restacin y complementar la informacin obtenida de lasentrevistas.

r 1 1A1 A2

A1------------------

1 t=


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Drivers of mangrove deforestation

To determine how the local residents perceive the agentsaffecting mangroves, 56 semi-structured interviews (contain-ing open-ended and closed questions) were conducted inMahahual (n = 29) and Xcalak (n = 27). Due to the popula-tion size, approximately 10% of locals were interviewed inboth localities. By gender, 11 women and 45 men, averaging49 years of age (ranging from 22 to 77), participated in thisphase of the study. To obtain information that coincided withthe study period (19952007), the people selected for inter-views had to have been living in the area for at least 10 years.The sampling technique employed the Snowball approach,interviewing first a key informant who then provided namesof other people who met the interview criteria, and these inturn provided more names and so on (Berg 1963, De Vaus2002). Additionally, field visits to damaged mangrove siteswere conducted to identify drivers of deforestation in order tocomplement the information obtained from interviews.

A chi-square test was used to analyze differences in thefrequency of drivers of deforestation between the villages.The test was performed with Statistica 6.0 (StatSoft 1998).

RESULTS

Mangrove deforestation rate

The final classification output for 2007 produced valuesof 85% and 0.79 for the overall accuracy and Kappa coeffi-cient estimate, respectively. The observed overall accuracyfulfills the standards for an overall accuracy assessment(Anderson et al. 1976, Strahler et al. 2006). The resulting

Kappa coefficient also suggests a good map classification,considering that ^= 1 indicates full accordance between themap and reality (Chuvieco 2002). In addition, the ^ valuefrom our analysis is within the almost perfect agreementbetween the map and reality with regards to the value range proposed by Landis and Koch (1977). Hence, we assumedthat the results from both classifications satisfactorilyexplained the spatial distribution of the selected classes bydate (fig. 2), even when some detected changes were clearlycommission errors (misclassification of one class overanother). These areas were corrected to have a better assess-ment for the 2007 mangrove cover and to estimate a morereliable annual deforestation rate, taking into account theMDHD surface (920 ha), which only had structural damagebut did not disappear as an ecosystem. After this correction,the 2007 mangrove cover was around 6620 ha, contrastingwith 7690 ha in 1995, and the final estimate for mangroveloss was approximately 1070 ha. With these benchmarkresults, the average annual deforestation rate was 0.85%,though it is recognized that mangrove loss was not nece-ssarily linear in time.

Though the study focused on the loss of mangrove cover,the change detection matrix at landscape level showed that

Para conocer si haba diferencias entre las localidades,respecto a la frecuencia de cada agente de disturbio, se aplicla prueba Chi-cuadrada de Pearson. La prueba estadstica sehizo con el software Statistica 6.0 (StatSoft 1998).

RESULTADOS

Tasa de deforestacin del manglar

La exactitud total y el coeficiente Kappa obtenidos para laclasificacin de 2007 fueron 85% y 0.79, respectivamente.La exactitud total observada satisface los valores estndaresde una evaluacin de exactitud total (Strahler et al. 2006).El coeficiente Kappa calculado tambin sugiere una buenaclasificacin de la imagen, considerando que un valor de^= 1 indica un acuerdo pleno entre el mapa y la realidad(Chuvieco 2002). Adicionalmente, el valor de ^obtenido denuestro anlisis est en el rango de concordancia casiperfecta entre el mapa y la realidad, con respescto al inter-

valo de valores propuesto por Landis y Koch (1977). Consi-derando lo anterior, suponemos que los resultados de ambasclasificaciones explican satisfactoriamente la distribucinespacial de las clases de cobertura seleccionadas por fecha(fig. 2), incluso cuando algunos cambios detectados clara-mente son errores de comisin (clasificacin errnea de unaclase en otra). Las reas fueron corregidas para una mejorevaluacin de la cobertura de manglar de 2007 y para estimaruna tasa anual de deforestacin confiable, tomando en cuentala superficie del MDHD (920 ha), la cual solo tuvo daosestructurales pero no desapareci como ecosistema. Despusde esta correccin, la extensin de manglar en 2007 fue dealrededor de 6620 ha, contrastando con las 7690 ha en 1995,

con una estimacin final de prdida de aproximadamente1070 ha. Con estos resultados como punto de referencia, latasa de deforestacin anual promedio fue de 0.85%, aunquese reconoce que la prdida de manglar no fue necesariamentelineal en el tiempo.

Aunque el estudio se enfoc en la prdida de cobertura demanglar, en el nivel de paisaje la matriz de deteccin decambio mostr que las clases agua y otravegetacin mantu-vieron un alto grado de estabilidad (>80%), con crecimientosen la superficie de agua (tabla 1). Tambin, la clase otros usosde suelo increment cerca del 40% de su extensin original, principalmente a las clases otra vegetacin y manglar. Elporcentaje de cambio entreMDHD y manglarfue 12%. Engeneral, el cambio total represent alrededor del 25% del paisaje analizado, y los principales usos de suelo y loscambios de cobertura terrestre se muestran en la figura 3.

Agentes de deforestacin de manglar

La percepcin de reduccin en la superficie de manglarfue mayor entre los habitantes entrevistados de Mahahual quelos de Xcalak (2 = 5.91; g.l. = 1; P < 0.05). El 76% de losentrevistados de Mahahual mencionaron que han notado


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the water and other vegetation classes maintained a highdegree of stability (>80%), with increased water surface(table 1). Also, the other land uses class increased above 40%of its original extent, mainly onto the other vegetation andmangrove classes. The percentage of change between theMDHD and mangrove classes was 12%. In general, there wasan overall change representing around 25% of the analyzedlandscape, and the main land use and land cover changes areshown in figure 3.

Drivers of mangrove deforestation

The loss of mangrove cover was perceived as higher bythe residents of Mahahual than by those of Xcalak (2 = 5.91;d.f. = 1; P < 0.05). Thus, 76% of the Mahahual residentsinterviewed noticed losses of mangrove area, in contrast to30% from Xcalak. Nine drivers of mangrove deforestationwere identified from the interviews (table 2), though therewas no consensus on the local perception about mangrove

disturbances since 8 interviewees from Mahahual and 18from Xcalak did not mention drivers of deforestation. Theresidents interviewed claimed that the deforested mangrove

prdida de manglar, mientras que entre los de Xcalak el 30%dijo notar prdida. A partir de las entrevistas, fueron identifi-cados 9 agentes de deforestacin de manglar (tabla 2),aunque no hubo un consenso en la percepcin local, ya que8 personas entrevistadas de Mahahual y 18 de Xcalak nomencionaron agentes de deforestacin. Los entrevistados deambas localidades mencionaron que los sitios donde se haperdido manglar se ubican a lo largo del camino costero ydetrs de los poblados.

Los agentes de deforestacin ms frecuentementemencionados fueron la construccin de caminos y la tala parala construccin de casas (tabla 2). En contraste, durante lasvisitas a la zona de estudio se observ que los principalesagentes de disturbio para el manglar fueron: lmites de pro-piedad (lneas angostas trazadas dentro de la zona de manglar para delimitar propiedades privadas), tala para la construc-cin de hoteles, construccin de caminos y el impacto delhuracn Dean (fig. 4).

Comparando entre localidades, el nmero de agentes

mencionados por los entrevistados fue mayor en Mahahualque en Xcalak. Los agentes contaminacin, delimitacin depredios, extraccin de lea e interrupcin de flujos de agua,

Figure 2. Land cover classes for the Mahahual-Xcalak area in 1995 and 2007. Note the increase in cover corresponding to other landuses (mainly roads) and villages.Figura 2. Clases de cobertura terrestre de la zona Mahahual-Xcalak en 1995 y 2007. Ntese el aumento de cobertura en las clases otrosusos de suelo (principalmente caminos) ypueblos.

Land cover classes

Water

Other land uses

Mangrove

Mangrove by Hurricane Deandamaged

Other vegetation

Villages

Quintana Roo State

8730' W900'W9230'W

Quintana

Roo

CaribbeanSeaGulf of

Mexico

Peninsula of Yucatan

N

2000'N

8744'W8752'W

1840'N

1832'N

1824'N

1816'N

Land cover classes in 1995 Land cover classes in 2007

1: 370 502

N N

Xcalak

Mahahual

Caribbean Sea

8744'W8752'W

1: 370 502Xcalak

Caribbean Sea

Mahahual


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sites were generally located on the road running along thecoast and behind towns.

The most frequently mentioned drivers of mangrove losswere road construction and clear cutting to build houses(table 2). In contrast, the field work in the study area indi-cated that the main drivers of mangrove deforestation were:delineation of property boundaries (narrow lines traced insidethe mangrove zone to mark out private properties), clearcutting to build hotels, road construction, and the impact ofHurricane Dean (fig. 4).

Comparison between localities indicated that more typesof drivers of mangrove deforestation were mentioned by thelocal residents of Mahahual than by those of Xcalak. Somedrivers were mentioned only by the Mahahual residents, suchas pollution, property boundaries, firewood extraction, andthe disruption of waterways. As mentioned, road constructionwas quoted more frequently in Mahahual than in Xcalak(2 = 13.2; d.f. = 1; P < 0.05), but in general there were nosignificant differences between the perception of the otherdrivers (table 2).

DISCUSSION

The thematic map output from the satellite imagery clas-sification showed accuracies that fulfill the standards foraccuracy assessments (Chuvieco 2002, Strahleret al. 2006),with ^ values indicating high agreement between the mapand reality, which is classified as almost perfect accordingto the scale proposed by Landis and Koch (1977). Similarstudies that include mangrove cover have calculated overallaccuracies from 78% to 92% and ^values from 0.69 to 0.90(Alonso-Prez et al. 2003; Hernndez-Cornejo et al. 2005;Berlanga-Robles and Ruiz-Luna 2006, 2007).

fueron mencionados nicamente en Mahahual. El agentedeforestacin para construccin de caminos fue significa-tivamente ms mencionado en Mahahual que en Xcalak(2 = 13.2; g.l. = 1; P < 0.05), pero en general no hubo dife-rencias significativas entre la percepcin de los otros agentes(tabla 2).

DISCUSIN

Lo mapas temticos resultantes de la clasificacin deimgenes tuvieron exactitudes que cumplen con los estn-dares de las evaluaciones de exactitud (Chuvieco 2002,Strahler et al. 2006), con un valor de ^ indicando un altoacuerdo entre el mapa y la realidad, el cual es clasificadocomo casi perfecto de acuerdo con la escala propuesta porLandis y Koch (1977). Trabajos similares que abordan eltema de cobertura de manglar han obtenido exactitudes tota-les de 78% a 92% y valores de ^ de 0.69 a 0.90 (Alonso-Prez et al. 2003, Hernndez-Cornejo et al. 2005, Berlanga-Robles y Ruiz-Luna 2006, 2007).

Las inexactitudes son, en su mayora, atribuidas a la hete-rogeneidad de hbitat en el rea de estudio, donde una mezcla

de suelo inundable, manglar chaparro y disperso, as comovariaciones en la profundidad y caractersticas del agua,impiden la identificacin exacta de clases en las imgenesLandsat de 30 m de resolucin espacial. Esas limitantespodran llevar a errores de clasificacin de sitios de manglar,como lo ha documentado Daz-Gallegos y Acosta-Velzquez(2009), pero algunos de estos errores pueden ser detectados ycorregidos para obtener un producto final mejor.

Diferentes mtodos para estudiar manglares medianteel uso de imgenes Landsat han sido aplicados en Mxico,as como en latitudes tropicales similares, obteniendo altos

Table 1. Landscape change detection matrix in the Mahahual-Xcalak area. Land cover classes: (1) mangroves, (2) other vegetation,(3) other land uses, (4) water, (5) villages, and (6) mangroves damaged by Hurricane Dean. Figures in hectares (rounded to the nearest ten).Underlined figures are considered errors in the image classifications that affected the mangrove cover calculated for 2007.Tabla 1. Matriz de deteccin de cambio en la zona Mahahual-Xcalak. Clases de cobertura terrestre: (1) manglar, (2) otra vegetacin,(3) otros usos de suelo, (4) agua, (5) pueblos y (6) manglar daado por el huracn Dean. Cifras en hectreas (redondeado a la decena mscercana). Las cifras subrayadas son consideradas errores en la clasificacin de las imgenes que afectan la cobertura de manglar estimadaen 2007.

2007 1995 Total in 2007

Class 1 2 3 4 5 6

1 4980 470 110 40 0 0 5600

2 450 7870 600 0 0 0 8920

3 650 1070 690 110 10 0 2530

4 770 50 20 1710 0 0 2550

5 10 90 30 0 30 0 160

6 830 50 30 0 0 0 910

Total in 1995 7690 9600 1480 1860 40 0 20670

Location stability 64.8 82.0 46.6 91.9 75.0 n.d.Residence stability 37.3 7.6 41.5 27.1 75.0 n.d.


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8730'W900'W9230'W

Quintana

Roo

CaribbeanSeaGulf of

Mexico

Peninsula of YucatanN

2000'N

5 0 52.5 km

Mangrove cover without changes

Mangrove to other land uses

Mangrove to villages

Mangrove to mangrove damaged by Hurricane Dean

Other land cover changes

Land cover without changes

Land use and land cover ch anges

from 1995 to 2007

N

8744'W8752'W

184

0'N

1832'N

1824'N

1816'N

Xcalak

Mahahual

Caribbean Sea

Figure 3. Main land use and land cover changes in the Mahahual-Xcalak area.Figura 3. Principales cambios de usos y cobertura de suelos en la zona Mahahual-Xcalak.

Table 2. Number of times that drivers of mangrove deforestation were mentioned by the residents of Mahahual and Xcalak. Mahahual,n = 29; Xcalak, n = 27; d.f. = 1; n.s. = statistically not significant.Tabla 2. Nmero de veces que los agentes de deforestacin del manglar fueron mencionados por residentes de Mahahual y Xcalak.Mahahual n = 29, Xcalakn = 27, g.l. = 1, n.s. = no significativo.

Drivers of mangrove deforestation Mahahual Xcalak 2 P

Road building 14 1 13.20


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The inaccuracies are mostly attributable to the habitatheterogeneity across the study area, where a mixture offlooded soils, dwarf and sparse mangroves, and variations inwater depth and quality hinder the accurate identificationof the classes in the Landsat imagery at 30-m spatial resolu-tion. These constraints could lead to the misidentificationof mangrove sites, as documented by Daz-Gallegos andAcosta-Velzquez (2009), but some of them can be detectedand corrected to obtain a better final product.

Different methods for studying mangroves using Landsatimagery have been applied in Mexico, as well as in manyother tropical latitudes, with high accuracy levels (Mas 1999;Green et al. 1998; Muttitanon and Tripathi 2005; Berlanga-Robles and Ruiz-Luna 2006, 2007). Landsat images,especially those from the TM and ETM+ sensors, producesatisfactory outputs in spite of their spatial resolution. More-over, recent studies using radar technologies acknowledgethat conventional optical sensors, such as Landsat, are stillpreferred for change detection studies because they provide

several advantages, such as low acquisition costs, large timeseries and spatial coverage, and they are easy to use (Kovacset al. 2008). Finally, although Landsat images have a spatialresolution lower than other satellite platforms (e.g., SPOT),their high spectral resolution enables them to discriminatemangroves from other kinds of coverage; high spatial resolu-tion by itself does not necessarily produce more accurateresults (Green et al. 1998, Gao 1999, Green and Mumby2000).

Considering these factors, the final classification outputsfor 1995 and 2007 adequately represent the landscape struc-ture in the study area, since it was possible to improve themangrove classification by visual analysis and produce a

better estimate of mangrove deforestation in the area(0.85%). This annual rate of deforestation is high, even withthe mangrove area adjustment in 2007, compared with other places in Mexico, where annual deforestation rates rangefrom 0.03% to 0.64% (Alonso-Prez et al. 2003; Berlanga-Robles and Ruiz-Luna 2006, 2007).

The estimated rate of deforestation (0.85%) is just belowthe value calculated by Perz-Villegas and Carrazal (2000)for northern Quintana Roo during the period 19701990(1.05%), and also lower than that estimated by Ellison andFearnsworth (1996) for the Caribbean region in general (1%), but differs significantly from the value cited by Lpez-Portillo and Ezcurra (2002) for the Mexican Caribbean(around 12%). As in the previous studies, we calculated thedeforestation rate for a relatively long period (19952007),and while it is not possible to detect critical periods betweendates, we presume that deforestation strongly increased since2001, considering the urban development in the study area.

Local knowledge helps to confirm and identify the driversof deforestation or mangrove disturbance (Kovacs 2000), andin the study area, road construction was the major source ofmangrove deforestation. This was frequently mentioned bythe interviewees and observed during the field work and

niveles de exactitud (Mas 1999, Green et al. 1998,Muttitanon y Tripathi 2005, Berlanga-Robles y Ruiz-Luna2006, 2007). Las imgenes Landsat, especialmente aquellasde los sensores TM y ETM+, producen resultados satisfacto-rios a pesar de su resolucin espacial. Sin embargo, recientesestudios con tecnologa de radar reconocen que sensorespticos convencionales, como Landsat, son los preferidos para estudios de deteccin de cambio dado varias ventajascomo el bajo costo de adquisicin, largas series de tiempo ycobertura espacial, y por ser fciles de usar (Kovacs et al.2008). Finalmente, aunque las imgenes Landsat tienen unaresolucin espacial ms baja que otros satlites (e.g., SPOT)su alta resolucin espectral las hace capaces de discriminar alos manglares de otros tipos de cobertura, en tanto que altaresolucin espacial no necesariamente produce resultadosms exactos (Green et al. 1998, Gao 1999, Green y Mumby2000).

Considerando los factores anteriores, los resultados de laclasificacin final de 1995 y 2007 representan adecuada-

mente la estructura del paisaje en el rea de estudio, pues fueposible mejorar la clasificacin de manglares por medio deanlisis visual y producir una mejor estimacin de la defores-tacin del manglar en el rea (0.85%). Esta tasa anual dedeforestacin es alta (a pesar del ajuste del rea de manglaren 2007), comparada con otros lugares de Mxico, donde latasa de deforestacin anual varia de 0.03% a 0.64% (Alonso-Prez et al. 2003; Berlanga-Robles y Ruiz-Luna 2006, 2007).

La tasa de deforestacin de manglar calculada (0.85%)est justo debajo de los valores calculados por Prez-Villegasy Carrazal (2000) para el periodo 19701990 en el norte deQuintana Roo (1.05%), y por Ellison y Fearnsworth (1996)para toda la regin del Caribe (1%), pero difiere significati-

vamente del valor mencionado por Lpez-Portillo y Ezcurra(2002) para el Caribe Mexicano (alrededor del 12%). Comoen los estudios previos, nosotros calculamos la tasa de defo-restacin para un periodo relativamente largo (19952007),y aunque no es posible detectar periodos crticos entre lasfechas, suponemos que la deforestacin aument considera-blemente desde 2001, considerando el desarrollo urbano en elrea de estudio.

Se ha reconocido que el conocimiento local ayuda aconfirmar e identificar agentes de deforestacin o de distur-bio de manglares (Kovacs 2000). Para el rea de estudio, laconstruccin de caminos fue el principal agente de deforesta-cin, el cual fue frecuentemente registrado en las entrevistas,observado durante las visitas de campo y fue verificado en elanlisis de las imgenes. El impacto de la construccin decaminos entre zonas de manglar ya ha sido reportada previa-mente para el estado de Quintana Roo (Trejo-Torres et al.1993), y su alteracin en los hidroperiodos y regmenes desalinidad de los manglares se han reportado como los efectosnegativos que llevan a la muerte lenta de grandes extensionesde manglar (Lopz-Portillo y Ezcurra 2002).

La construccin de caminos como agente de disturbio delmanglar fue percibido con ms frecuencia en Mahahual que


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Another important driver of deforestation is the clearanceof mangrove areas to build houses and hotel infrastructure asa consequence of the growth of tourism in the area, especiallyin Mahahual. The Mahahual population grew by 89% from2000 to 2005 when a cruise ship dock began operating in2001 and the expectations of local development led toincreased immigration and, consequently, greater construc-tion to provide housing and accommodation for immigrantsand tourists.

In conclusion, this study demonstrates that mangrovedeforestation in the Mahahual-Xcalak area is reaching levelssimilar to those recorded for northern Quintana Roo, wheretourism and urban development pressure are much higher. Itis also remarkable that the mangrove deforestation rates inthis area are higher in comparison to other Mexican regions, particularly the Pacific. The results of our interviews andchange analysis indicate that the main deforestation driversare related to the development of tourism facilities, ratherthan merely to population growth.

It is clear that the ecosystem services provided bymangroves, including those related to tourism (with implica-tions for the regional economy), can be lost if the current rateof deforestation continues. To avoid and reduce the impact ofdeforestation agents, it is necessary to conduct research onthe damages caused by anthropogenic and natural factors inorder to propose and apply conservation and rehabilitationprograms, and thus maintain the integrity of the mangrovesand other coastal ecosystems, such as coral reefs, whileachieving sustainable development in the Mahahual-Xcalakarea.

ACKNOWLEDGEMENTS

The authors thank PADI Foundation and My Community,Our Earth (MyCOE) for funding this project. We also thankSEMAR, the Costa Maya Territorial Ecological OrderingProgram, the GeoEye Foundation, and the Quintana RooDepartment of Urban Development and the Environment(SEDUMA) for the information and imagery provided.Thanks to Xcalak National Reef Park (CONANP) and CostaMaya Coastal Development Research Station (EIMCCM) for providing accommodation. Special thanks to AM RamrezM, FD Lpez M, and R Herrera P for their assistance in thefield, as well as to the residents of Mahahual and Xcalak fortheir valuable cooperation, and Z Christman, G Islebe, and

AJ Navarrete for their valuable comments to early drafts ofthe paper.

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En conclusin, este estudio demuestra que la deforesta-cin de manglar en la zona Mahahual-Xcalak est alcanzadoniveles similares a aquellos registrados para el norte deQuintana Roo, donde el desarrollo urbano y turstico esmucho ms alto. Tambin, es notable que la tasa de deforesta-cin en el rea de estudio es ms alta comparada con otrasregiones de Mxico, particularmente del Pacfico. Los resul-tados de nuestras entrevistas y del anlisis de cambiosindican que los principales agentes de deforestacin estnrelacionados al desarrollo de instalaciones tursticas, ms queal crecimiento poblacional.

Es claro que los servicios ambientales que el manglarprovee, incluyendo aquellos ofrecidos a turistas (con implica-ciones para la economa regional), pueden perderse si la tasade deforestacin actual continua. Para evitar y reducir losimpactos de los agentes de deforestacin, es necesario llevar

a cabo estudios acerca de los daos derivados de causas natu-rales y antropognicas para proponer y aplicar programas deconservacin y rehabilitacin, que permitan mantener laintegridad de los manglares con otros ecosistemas costeros,como los arrecifes coralinos, con la finalidad de lograr undesarrollo sustentable en la zona Mahahual-Xcalak.

AGRADECIMIENTOS

Los autores agradecen a la Fundacin PADI y a MyCommunity, Our Earth (MyCOE) el financiamiento a este proyecto. Tambin agradecen a SEMAR, al Programa deOrdenamiento Ecolgico Territorial de Costa Maya, la

Fundacin GeoEYE y SEDUMA (Secretara de DesarrolloUrbano y Medio Ambiente del estado de Quintana Roo) elhaber proporcionado imgenes satelitales e informacin aeste estudio. Gracias al personal del Parque NacionalArrecifes de Xcalak (CONANP) y de la Estacin de investi-gacin para el Manejo Costero Costa Maya (EIMCCM) por proporcionar alojamiento. Un agradecimiento especial para AM Ramrez M, FD Lpez M y R Herrera P por laayuda en los viajes de campo, tambin a las personas de lazona Mahahual-Xcalak por su valiosa cooperacin y a ZChristman , G Islebe y AJ Navarrete por sus valiosos comen-tarios a las versiones de este trabajo durante su desarrollo.

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Received October 2009;

accepted April, 2010.

agentes de deforestacion de manglar en maja

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