Análisis de la fiscalización en el periodo 2018-2024 efectuada por la corporación nacional forestal a las principales leyes sectoriales

Abstract

El modelo de gestión “Fiscalización Oportuna para la Protección de Ecosistemas Boscosos y Xerofíticos” es una nueva medida para el objetivo de reducción de superficie infraccionada que posee el Departamento de Fiscalización de la Corporación Nacional Forestal. Este modelo permite no solo ejecutar acciones de fiscalización de manera oportuna, y considera en materia de infracción no solo la pérdida de bosque. También, sino el daño ambiental y la falta de recuperación in situ del ecosistema asociado. La implementación del modelo se inicia en el mes de junio del año 2023 en las regiones del Maule y Ñuble. Luego, gradualmente, se incorporan las regiones de O’Higgins y Biobío. En este informe se evalúa la eficiencia del modelo para el objetivo mencionado, considerando el periodo 2018-2024. El análisis se basa en 1.226 informes técnicos. Contempla distintas variables que afectan en el comportamiento del modelo como la superficie infraccionada, el número de infracciones, el tiempo de detección, y el uso de la pauta de fiscalización oportuna. Además, este informe estudia el uso de distintos programas informáticos, como QGis, complemento Planet, Excel y la plataforma SAFF. Ellos se utilizan para la obtención y creación de la base de datos, así como para los respectivos cálculos. Estos permiten observar el comportamiento previo y posterior a la aplicación del modelo. El análisis efectuado encontró hallazgos significativos. Por una parte, reveló que existe una posible mejora en la detección oportuna y temprana para las regiones de Maule y Ñuble. Por el contrario, se encontró que estas eran indeterminadas en las regiones de O’Higgins y Biobío. El análisis permite establecer que esto se debe a una baja implementación del modelo, consecuencia de distintos factores que van desde recursos humanos, factores climáticos, hasta presupuestarios. Para un resultado más realista de la eficiencia del modelo, se sugiere realizar futuros análisis con una mayor base de datos para reducir las diferencias encontradas. También, se sugiere contemplar otras variables sociales, climáticas y económicas, en base a comportamientos que no se lograron explicar. En conclusión, el informe reveló importantes hallazgos y sugerencias para mejorar la gestión de fiscalización.

The creation of the management model "Fiscalización Oportuna para la Protección de Ecosistemas Boscosos y Xerofíticos" is a measure aimed for achieving the goal of reducing the area of infractions held by the Departamento de Fiscalización of the Corporación Nacional Forestal. This model not only allows for the timely execution of inspection actions but also considers, in terms of violations, not only forest loss but also environmental damage and the lack of on-site recovery of the associated ecosystem. The implementation of the model began in june 2023 in la Región del Maule and Ñuble. Later, the Región de O'Higgins and Biobío were gradually incorporated. This report evaluates the efficiency of the model for the mentioned goal, considering the period from 2018 to 2024. The analysis is based on 1,226 technical reports and various variables affecting the model's performance, such as the infraction area, the number of infractions, the time to detect the infraction, and the use of the timely inspection guide. Additionally, this report studies the use of various software programs, such as QGis, Planet plugin, Excel, and the SAFF platform. These are used for obtaining and creating the database, as well as for the respective calculations. These tools allow for observing the behaviour before and after the implementation of the model. The analysis found significant findings. On one hand, it revealed a potential improvement in the timely and early detection in the regions of Maule and Ñuble. On the other hand, it was found that the regions of O'Higgins and Biobío were indeterminate. The analysis concludes that this is due to a low implementation of the model, and a result of several factors ranging from human resources to climatic and budgetary issues. For a more realistic result regarding the model's efficiency, it is suggested to conduct future analyses with a larger database to reduce the differences found, and to consider other social, climatic, and economic variables, as there are behaviours that could not be explained. In conclusion, the report revealed important findings and suggestions for improving inspection management.