Carta de lineamientos ambientales - parte 2
Monterrey (Casanare)
Agrosolidaria Monterrey - Casanare
Con el apoyo de Center for International Migration and Development CIM
Elaborado por Erika Arias y Fabio Castro - Sobre ellos
Datos de contacto:
direccionfederacion@agrosolidaria.org / fabio.castro@coreounivalle.edu.co
Análisis multivariado de las métricas del paisaje
Con la finalidad de sintetizar todas estas métricas del paisaje, se optó por aplicar un análisis de componentes principales para las distintas métricas, por un lado las de a nivel parche y las de a nivel de clase.
A nivel de clase
En la siguiente figura se ilustra el comportamiento de las métricas del paisaje para los distintos índices y horizontes de tiempo.
Tal como se ilustra en la anterior figura, el comportamiento de cada métrica para los distintos años es ligeramente similar, por ejemplo se indica que mientras el valor del perimetro fractal aumental el índice de algomeración disminuye, o en otras palabras, va en direción opuesta; de otro lado, existe cierta correlación en las clases, para todos los años, de borde total, porcentaje de clase del paisaje, porcentaje de área del núcleo, y el índice del parche más largo van en la misma dirección. Otro aspecto a tener presente dentro de este análisis es que en todos los años se presenta una representación de más del 75% para las dos primeras componentes dentro del análisis del PCA.
A nivel de parche
En la siguiente figura se ilustra el comportamiento de las métricas del paisaje para los distintos índices y horizontes de tiempo.
Tal como se ilustra en la anterior figura el comportamiento para estas métricas es relativamente similar en los distintos años, por ejemplo, las métricas de índice de dimensión fractal, índice de forma, y relación perimetro van en la misma dirección; de otro lado, se puede visualizar que mientras los datos del índice de contigüidad aumentan los datos de la relación perimetro disminuyen. De igual manera, similar a lo sucedido con el análisis PCA a nivel de clase, se tiene que las dos componentes en cada año representan más de tres terceras partes del comportamiento total de los datos. Al igual que con el análisis a nivel de clase, se tiene que para todos los años se tiene una representación de más del 75% de la variabilidad para todas las métricas del paisaje, este valor se visualiza en los ejes x & y de la anterior figura.
Por último, una característica del comportamiento de este PCA, es que la variable CV patch presenta poca contribución dentro de los cuatro periodos de tiempo, con lo cual se puede concluir que esta variable presenta poca importancia dentro del presente análisis, o lo que es lo mismo, no existe mayor variabilidad de esta métrica dentro de las distintas clases.
Cambio climático
Para el análisis del cambio climático se hizo uso de los datos del quinto informe del Panel Intergubernamental de Cambio Climático IPCC, haciendo además uso de dos escenarios futuros del clima, como lo son el RCP 4.5 y el RCP 8.5, estos RCP son modelos que van en función de la cantidad de aumento del forzamiento radiactivo en watts por metro cuadrado. Los datos de línea base fueron tomados de la base de datos de Worldclim v2.0 Hijmans et al., 2017; ahora bien, los datos del futuro se descargaron del portal de CCAFS ver aquí. Estos datos utilizados refieren a resolución de 30 arcos de segundo, es decir, aproximadamente 1 km2 en la línea del Ecuador. Como comentario adicional, se tienen que las variables climáticas utilizadas fueron la temperatura máxima (tmax), temperatura media (tmean), temperatura mínima (tmin), y precipitación (prec), con base en estas variables se estimó la evapotranspiración potencial, y con ello, el balance hídrico.
Siguiendo con la descripción de los datos, se tiene que los datos climáticos futuros referente a los RCP 4.5 y 8.5 están compuestos internamente por varios modelos, conocidos como GCM (Modelos de Circulación Generalizados), los cuales presentan distintas miradas del comportamiento del clima, siendo un total de 19 GCM. Todos estos datos fueron promediados (conocido como ensemble), y con esta media se hizo el cálculo de la diferencia entre el clima actual y el clima futuro.
Todo este análisis fue realizado dentro del lenguaje de programación de R, y con ayuda de las siguientes librerías: raster, rgdal, rgeos, stringr, sf, tidyverse, terra, fs, glue.
Mapas de línea base y diferencias con el clima futuro para el municipio de Monterrey
De acuerdo a los resultados obtenidos, en este informe se representan los datos de precipitación, temperatura máxima, temperatura mínima y temperatura promedio para línea base y las diferencias obtenidas tras cruzar la información de los escenarios futuros. Estas diferencias expresan las variaciones visualizadas en mapas, para detallar espacialmente y temporalmente la probabilidad de ocurrencia de cambios de temperatura y precipitación tanto para el RCP 4.5 como para el RCP 8.5, años 2030, 2050 y 2080. El análisis de datos se aplicó para el Municipio de Monterrey Casanare considerando un escenario de ‘business as usual’ en el cual las actividades económicas, políticas y sociales actuales se mantienen en el tiempo sin modificar la tendencia de los usos del suelo, este es el caso del RCP 4.5. Pero otro escenario muy usado internacionalmente es el más dinámico respecto a la implementación de una economía basada en negocios emitiendo CO2 (fuentes fósiles y extracción minera) e intervención de los servicios ambientales a mayor velocidad, el cual es el caso del RCP 8.5.
En el caso de la pluviosidad, en la línea base se registran valores picos de hasta 600 mm mes-1 durante los meses de Mayo, Junio y Julio y épocas de disminución de lluvias que pueden variar entre los 50 a 100 mm mes-1 (ver climogramas) durante los meses de Diciembre, Enero, Febrero y Marzo, denotando un sistema monomodal, un período de lluvias de 8 meses seguido de 4 meses de época seca. Las diferencias asociadas a los tres períodos de estudio presentes en cada RCP, es decir, año 2030, 2050 y 2080 son ligeramente variadas. Por tal motivo, se decide mostrar el gráfico del final del período, es decir las diferencias entre la línea base y el año 2080.
La gráfica muestra que hay variaciones negativas o disminución de precipitación de hasta 50 mm durante los meses de Enero, Febrero y Marzo. En contraste, durante la estación de picos de lluvia, se observa que la intensidad de lluvias aumenta sobre todo en la zona de recarga hídrica del municipio, con hasta 400 mm, siendo esta la parte Noreste y de mayor altitud en el gradiente geográfico, y donde hay mayor ocurrencia de deslizamiento de tierra. Opuesto a lo que sucede en épocas de menor precipitación, donde los momentos geográficos más secos se presentan al centro y sur oriente del municipio.
Tal como se ilustra en la anterior figura, los meses más secos van de noviembre a diciembre, mientras que los más húmedos, van de abril a septiembre; teniendo además presente que el rango de la precipitación va desde los 0 hasta los 550 mm aproximadamente; en adicción, los meses de agosto septiembre y octubre se presenta el caso que en la zona alta, al noroccidente, se presenta mayor sequía que en la parte baja.
Para el caso de la temperatura, los análisis se efectuaron tanto para tres variables de temperatura mínima, media y máxima con sus correspondientes líneas base y los escenarios futuros de RCP4.5 y 8.5, igual que en el análisis de precipitación, se presentan los gráficos finales para la serie del año 2080. Ahora bien, en la siguiente figura, se ilustra el comportamiento de la temperatura mínima
Temperatura mínima: la línea base presenta una escala que varia entre 10 a 23°C, en la que las temperaturas más bajas se presentan en las altitudes más altas del municipio y el paisaje de lomerío que llega hasta los 500 msnm. Hay ocurrencia de menor temperatura durante los meses de septiembre-diciembre, cuando hay un fenómeno de nubes bajas en el gradiente. Las temperaturas mínimas son más estables durante los meses de precipitación, en la cual no hay gran variación a nivel mensual. Sin embargo, en época de baja pluviosidad se registran momentos más cálidos en el territorio del municipio. Las diferencias registradas para el año 2080 en el RCP 4.5 varían entre 0.75 a 2°C pero para RCP 8.5 la temperatura se modifica entre 3.5°C a 5.5°C respecto a la línea base. Si bien estas variaciones tienden a situarse en la mediana de las escalas presentadas a lo largo del gradiente geográfico, los meses de mayor afectación se muestran en la época seca, repercutiendo en fenómenos de evapotranspiración más altos a nivel ecosistema.
Ahora bien, en la siguiente figura, se ilustra el comportamiento de la temperatura media, para la línea base y datos futuros.
Temperatura media: en términos generales a lo largo del año Monterrey presenta una línea base de temperatura que oscila entre los 15°C a 27°C. Una vez más las zonas más altas registran valores más bajos de temperatura y las zonas de valles y planicies los momentos más cálidos en términos de temperatura con la estacionalidad monomodal anteriormente mencionada.
En comparación con los escenarios futuros, la temperatura media registra diferencias respecto a la línea base para el RCP 4.5 de 2 a 3,2°C y para el RCP 8.5 entre 4 a 5,5°C. Nótese que a medida que se desmejoran las prácticas de conservación y regulación de emisiones de CO2, las diferencias a nivel municipal se hacen más evidentes.
En este caso, las zonas geográficamente más calientes serán aquellas asociadas a la pérdida de bosque denso en la zona de recarga hídrica del municipio de Monterrey.
Siguiendo con el análisis de temperatura, en las siguientes figuras se presenta la variable de temperatura máxima.
Temperatura máxima: la línea base registra un clima cálido para el municipio, característico de la zona tropical en la Orinoquia Colombiana donde se encuentra el municipio de Monterrey bajo la franja de piedemonte llanero. La escala varía entre 17°C a 35°C, pero que se distribuyen estacionalmente, por ejemplo, en los picos de lluvia de junio y julio, la temperatura máxima de mantiene discreta en promedio a 25°C, sin embargo, el gradiente sufre un significativo aumento para la franja de diciembre a marzo, donde más del 70% del territorio alcanza temperaturas pico de hasta 35°C.
Comparativamente se muestra las diferencias de temperatura respecto a los escenarios futuros para el año 2080, el final de la década de análisis. En ella RCP 4.5 registra una escala de variación de la temperatura máxima variante entre 1.5 a 3.7°C y alarmante para el caso del RCP 8.5 con variaciones entre 4 a 6°C. Un escenario supremamente caliente para dar por expectativa una adaptación de las producciones agrícolas y más aún la apuesta ecológica a la que esta destinado el Municipio por un turismo sostenible.
Índice estándarizado de precipitación (SPEI)
Este cálculo del SPEI incluyó también el análisis de la Evapotranspiración Potencial, esto a partir del método de Hargreaves, para el cálculo de estas variables se hizo uso principalmente de la librería SPEI. Luego el balance se calculó a partir de la diferencia entre la precipitación y la evapotranspiración. Este índice es muy usado en la ciencia para detectar períodos de tiempo anormalmente secos, que estacionalmente perduren lo suficiente para que exista un desequilibrio en la relación de la evapotranspiración normal o estrés hídrico que pueda sufrir una planta, ya sea de uso agrícola o de presencia endémica. Este se deriva de variables climáticas, en especial de la precipitación, respecto a las condiciones normales y el valor adimensional indica la severidad de la sequía. El período de estudio se efectuó para 33 años de datos correspondientes entre 1983 a 2016.
Representando la desviación estándar de cada observación mensual alejada respecto a su histórico (valor 0), los valores negativos indican déficit y valores positivos excedentes. Para este caso, se efectuó el análisis SPI 3, analizando la precipitación acumulada trimestralmente, identificando la frecuencia, intensidad y duración de manera más sencilla según la estacionalidad de Monterrey.
En la siguiente figura se ilustra el comportamiento mes a mes para el balance hídrico.
El balance hídrico multi-promedio para los 33 años muestra para la región hay una ocurrencia de déficit hídrico que oscila entre 0 a -100 mm mes-1 durante los meses de diciembre a marzo. El mes con mayor déficit hídrico se registra para el mes de enero. Este déficit en el histórico de precipitación se registra homogéneamente dentro del gradiente geográfico, es decir, independiente de la altitud, estacionalmente existe en estos períodos un estrés hídrico. En contraste, los meses de mayo a julio representan una precipitación pico que puede alcanzar hasta los 500 mm mes-1, picos que están diferenciados esta vez espacialmente, es decir, en mayor proporción en la región central y Norte.
En la siguiente figura se ilustra el SPEI con brecha de tres meses, esto para la temporalidad desde 1983 hasta el año 2016.
De acuerdo a los resultados, es posible establecer no solo los momentos en que se producen sequía sino picos históricos de precipitación. Estos fenómenos que se presentan de manera regular debido a dos situaciones meteorológicas que influyen en el clima de esta región. Ligeramente los fenómenos ENSO de la Niña ‘intensas lluvias’ y el Niño ‘intensa sequía’ y, por otra parte, las dinámicas que influyen desde la selva amazónica, quién es determinante y regula la humedad que puede haber a lo largo del año en la Orinoquia Colombiana.
Pero también se evidencian momentos de La Niña, sin embargo, con picos de menor intensidad que el presentado para la sequía. En la serie de tiempo se observa que el período más lluvioso respecto al histórico trimestral sucede en los años 2004 y 2008.
Explicado lo anterior, para la serie de tiempo analizada, se presentan años de sequía con repercusiones agrícolas durante los años 1985, 1989, 1992, 2001, 2007, 2011, 2013, 2014 y 2015 siendo este último año el único momento dentro de la serie que presenta una intensidad tal que tiene valores inferiores a SPEI -2, siendo una sequía ecológica, es decir, donde la vegetación endémica o adaptada a las condiciones geográficas se pudo ver gravemente afectada.
En la siguiente figura se ilustra el comportamiento del SPEI para el año 2015; se visualiza en colores las zonas con un valor menor a -1, es decir, zonas con sequía.
El índice SPEI también es usado para determinar geográficamente las zonas que pudieron verse con mayor afectación durante los momentos climáticos más intensos, en este caso, el más extremo para el período de estudio en la región, que sucede en el año 2015. El fenómeno de Niño inicia para el mes de mayo y se suaviza por las lluvias que ocurren entre el mes de junio y noviembre. Sin embargo, por ser un fenómeno que puede permanecer por varios meses en el país, lo que se advierte es que para los meses en que inicia el tiempo seco en condiciones normales en la región, el fenómeno, aunque saldría alcanzo a afectar fuertemente los meses De diciembre del año 2015 y los meses de enero a marzo del año 2016. La incidencia del efecto de salida del Niño y las condiciones topográficas incidió para que el fenómeno estuviera presente en la zona centro y norte del Municipio, dejando un espacio de no repercusión en las zonas más bajas de Monterrey. Sin embargo, el hecho que se ubique geográficamente la situación de sequía ecológica en la parte Norte repercute en todo el municipio, debido a que es la zona de recarga hídrica de las cuencas de los ríos presentes en el municipio.
Erosión
En la siguiente figura se ilustra el tipo de erosión y la cantidad de hectáreas representadas en el municipio de Monterrey.
Clasificación supervisada para detección de análisis de coberturas (Año 2020)
Esta clasificación supervisada se realizó a partir del siguiente insumo:
Imagen Satelital Sentinel 2020 Nivel 2A con correcciones atsmoférica y 37 bandas a una resolución de 10 m. La metodología utilizada para la elaboración del mapa de coberturas actualizado al 2020 siguió los siguientes pasos:
Cálculo de variables descriptivas de las distintas bandas del producto Sentinel Nivel 2A para la región de estudio dentro de la plataforma de Google Earth Engine (GEE).
Levantamiento de puntos de entrenamiento a partir del uso de Google Earth Pro y con conocimiento experto del territorio del municipio.
Eliminación de coberturas conocidas de las bandas satélitales, estas fueron: drenaje sencillo, drenaje doble, centros urbanos y vías, estas capas se obtuvieron a partir de la aplicación del Sistema de Información Geográfico para el Ordenamiento Territorial (SIG-OT) del IGAC.
Entrenamiento de clasificación a partir del uso de la técnica de Machine Learning Random Forest, para este se realizaron el uso de 50 bosques cada uno con 500 árboles, y un total de diez modelos disitntos para la aplicación de la validación cruzada.
Como paso final se calcularon los indicadores de porcentaje de área de las cobertuas más importantes a nivel veredal.
La siguiente figura comprende los puntos utilizados para el análisis de coberturas
En la siguiente figura se ilustran los resultados obtenidos de esta modelación.
Los resultados de esta modelación indican un indice Kappa de 0.89, lo cual indica un acierto de aproximadamente 90% de las cobertuas para el municipio, seguido además del índice de error ASE (Approximate Stiffness Element) cercano al 0, con un valor de 0.0090.
Esta representación muestra la aproximación inicial a la actualización de cobertura del suelo a nivel municipal de Monterrey mediante el uso de imagen satelital Sentinel-2A, con las categorías de la estructura ecológica principal y adicionalmente, por primera vez en el municipio, una aproximación de los espejos de agua construidos para las piscícolas, una economía del sector agropecuario que es relativamente nueva dentro del territorio.
De acuerdo al análisis de coberturas de las 21 veredas a nivel municipal, tres coberturas comparten el 85% de presencia, estas corresponden a 23 127 ha de vegetación secundaria, 21 993 ha de bosque denso y 21 676 ha de pastos. El restante 15% está representado por las 7 clases restantes, 4302 ha de bosque ripario, 3526 ha de ríos y quebradas superficiales, 2037 ha de suelo desnudo, 973 ha de cultivos, 142 ha de zonas urbanas (excluyendo casco urbano principal), 174 ha de piscícolas y 19 ha de vías.
Este comportamiento es interesante desde el punto de vista de las dinámicas asociadas a la vegetación secundaria, es decir, en el territorio hay una práctica denominada roza, tumba, quema para establecer procesos agrícolas, que generalmente finalizan con el establecimiento de pastos para ganadería. Cuando los pastos no son aprovechados en su totalidad, hay un descanso del suelo que permite la sucesión de la vegetación secundaria. Por esto, estas dos clases son estrechamente relacionadas y cíclicas, en donde probablemente la vegetación secundaria puede ser transformada rápidamente a pastos más que permitir la formación de bosque denso (ver capítulo de ecología del paisaje). Si se analiza desde esta configuración, las dinámicas asociadas a la economía ganadera representan un 57% de cobertura en el territorio. Por otra parte, el bosque ripario analizado desde el margen legal de protección sobre la Ronda hidráulica de ríos y quebradas, 50 m a cada lado del drenaje de agua superficial, solo superan un 1.2% el área de los drenajes.
De acuerdo con el mapa, se evidencia que es mayor la estabilidad del bosque ripario en cuanto área de protección cuando este asociado al bosque denso que cuando esté vinculado a cualquiera de las otras clases de cobertura presentes.
En cuanto al suelo desnudo, que representa el 2.8% en el territorio, la observación en campo deduce tres fenómenos que representan estas categorías, la primera representa las áreas de riesgo geológico donde hay deslaves o aluviones de tierra. La segunda hace referencia a las zonas de inundación y sedimentación de los drenajes dobles, es decir, ríos principales. Finalmente, se encuentran los suelos desnudos asociados a excavaciones, zonas de relleno y/o canteras para material de construcción. Los cultivos y las piscícolas son clases de coberturas que no se habían caracterizado y mapeado en el municipio. Si bien, la resolución disponible de 10 m es un avance, jardines o unidades agrícolas pequeñas no alcanzan a ser caracterizadas con esta herramienta.
En consecuencia, se representan aquellas unidades agropecuarias de gran escala en el territorio, cifra no despreciable considerando la esfera económica asociada a estas dos actividades, que suman 1.4% de cobertura en el territorio, y a las que son atribuidas importantes contribuciones en la escala de ocupación laboral local.
Análisis de cobertuas especiales
Debido a que este insumo esta dirigido a tomadores de decisiones para efectuar estrategias frente a los lineamientos ambientales medidos en está Carta Ambiental, se efectuó un posterior análisis mapeado para informar cómo se están comportando a nivel veredal las presencias de la estructura ecológica vegetal principal y las categorías con más presencia dentro del territorio para el año 2020.
Para esto, fueron seleccionadas las clases de bosque denso, bosque ripario, vegetación secundaria y pastos que suman el 90.5% (sin considerar casco urbano principal) correspondientes a 71 098 ha del territorio de Monterrey. La información se presenta como distribución porcentual y permite evidenciar las zonas más estables y las más críticas en términos de presencia de cobertura a nivel geográfico.
La mayor presencia de esta cobertura representada con valores entre el 40% y el 68% del área veredal ocurre en las veredas de Guayabal, Piñalera, Guadualito y Tigrana. El máximo valor esta representado por Guayabal con 3451 ha de bosque denso. La menor presencia designada a valores inferiores al 20% y que alcanzan un mínimo de 12% del área de la vereda, se ubica en La Palmira, Palo Negro, Guafal, La Vigia, Caño Rico, Marenao, Iguaro, Bellavista y Buenavista. El mínimo valor veredal lo alcanza la vereda la Vigia con 205 ha de bosque.
En contraste con el bosque denso, esta participación porcentual dentro de cada vereda oscila entre el 4% al 7%, ya que la presencia esta asociada a las zonas de la ronda hidráulica de los drenajes. Las veredas con mayor participación de esta clase, están asociadas al área de la vereda y el número de drenajes presentes, no necesariamente son directamente proporcionales, por ejemplo, la vereda Tigrana con un área más pequeña respecto a Palo negro, presenta mayor porcentaje de bosque de galería que una vereda de las proporciones de Palo negro.
En consecuencia, son nueve veredas denominadas Tigrana, Tacuya, Bellavista, Isimena, Guayabal, Garrabal, Caño rico, Buen vista y Brisas del llano las que predominan con mayor cantidad de bosque ripario. Caño rico representa la vereda con mayor bosque de galería, siendo aproximadamente 564 ha y en con la menor área se ubica la Vigia con 57 ha.
La variación porcentual en el conjunto de las 21 veredas del municipio oscila entre el 15% y el 50%. Las veredas con mejores tazas porcentuales de esta cobertura son Guaneyes, Isimena, Marenao y el Porvenir. Sin embargo, en cuanto a área de vegetación secundaria, es la vereda La Palmira quien tiene mayor extensión con 2034 ha. En contraste, encontramos que Buenavista, Guayabal y Bellavista ocupan valores porcentuales inferiores al 20% y es precisamente Buenavista quién contiene la menor área de vegetación secundaria con 322 ha.
En términos de proporción la amplitud del rango es mayor para esta clase, esto quiere decir que los valores porcentuales varían entre el 4% al 46% dentro de las 21 veredas evaluadas. Mayor presencia de pastos a nivel veredal se haya en Buenavista, el Guafal, Bellavista y la Palmira con valores superiores al 40%. Es la vereda la Palmira quién posee en área mayor extensión de pastos con 3398 ha. Finalmente, las veredas con valores porcentuales inferiores al 10% equivalen a Guaneyes, Guayabal y la Piñalera. Respecto al menor área se registra en la Piñalera con 146 ha de pastos para el año 2020.