1
ANÁLISIS ESPACIAL PARA LA CLASIFICACIÓN DE LOS ECOSISTEMAS TERRESTRES DEL PARQUE NACIONAL NATURAL TAYRONA Y SU
RELACIÓN CON LA VARIABILIDAD CLIMÁTICA
AUTORES:
LINA MARIA GONZÁLEZ OSORIO JORGE DANIEL TORRES LUNA
TRABAJO DE GRADO
DIRECTOR:
MIGUEL ANGEL CAÑON RAMOS INGENIERO AMBIENTAL MsC(c). HIDROSISTEMAS
UNIVERSIDAD SANTO TOMAS DIVISIÓN DE INGENIERIAS
FACULTAD DE INGENIERIA AMBIENTAL SEDE CENTRAL- BOGOTÁ D.C.
2
ANÁLISIS ESPACIAL PARA LA CLASIFICACIÓN DE LOS ECOSISTEMAS TERRESTRES DEL PARQUE NACIONAL NATURAL TAYRONA Y SU
RELACIÓN CON LA VARIABILIDAD CLIMÁTICA
LINA MARIA GONZÁLEZ OSORIO JORGE DANIEL TORRES LUNA
Proyecto de grado para optar al título de Ingenieros Ambientales
Director
MIGUEL ANGEL CAÑON RAMOS INGENIERO AMBIENTAL MsC(c). HIDROSISTEMAS
Codirector
DARWIN MENA RENTERÍA
INGENIERO AMBIENTAL Y SANITARIO
UNIVERSIDAD SANTO TOMAS DIVISIÓN DE INGENIERIAS
FACULTAD DE INGENIERIA AMBIENTAL SEDE CENTRAL- BOGOTÁ D.C.
3
Nota de Aceptación _____________________________
_____________________________
Firma del jurado __________________________________________________________________ Firma del jurado
4
Dedicamos especialmente este trabajo a nuestra familia quienes son incondicionales brindándonos siempre todo su amor y apoyo. A Tomás, Oliva y Otilia por ser nuestros ángeles.
5
CONTENIDO
RESUMEN... 10
1. INTRODUCCIÓN ... 11
2. OBJETIVOS ... 12
2.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS ... 12
3. MARCO DE REFERENCIA ... 13
3.1. Marco Contextual ... 13
3.2. Marco Teórico ... 13
3.3. Marco Conceptual ... 14
3.4. Marco Institucional ... 15
3.5. Marco Legal ... 15
4. METODOLOGÍA ... 16
4.1. Recolección y procesamiento de la Información ... 20
4.1.1. Ubicación del Parque Nacional Natural Tayrona ... 20
4.1.2. Cartografía ... 22
4.1.3. Imágenes satelitales Landsat ... 22
4.2. CRITERIO A. DISMINUCIÓN DE LA DISTRIBUCIÓN GEOGRÁFICA. ... 26
4.2.1. Clasificación Imágenes Satelitales ... 26
4.2.2. Cálculo del área por Ecosistema ... 26
4.2.3. Determinación Tasas de Disminución de un Ecosistema ... 27
4.3. CRITERIO B. DISMINUCIÓN GEOGRÁFICA RESTRINGIDA ... 28
4.3.1. Cálculo de la Extensión de la Presencia (EOO) ... 28
4.3.2. Cálculo del Área de ocupación (AOO) ... 29
4.4. CRITERIO C. DEGRADACIÓN AMBIENTAL ... 30
4.4.1. Selección de Variables Abióticas ... 30
4.4.2. Variabilidad Climática ... 30
4.4.3. Interpolación del Periodo de Referencia... 39
4.4.4. Interpolación escenarios futuros ... 46
6
4.5. CRITERIO D. INTERRUPCIÓN DE LOS PROCESOS O LAS INTERACCIONES
BIÓTICAS. ... 53
4.5.1. Selección de variable biótica ... 53
4.5.2. Caracterización de los ecosistemas de PNN Tayrona ... 58
5. RESULTADOS Y ANÁLISIS DE RESULTADOS ... 59
5.1. Resultados Criterio A ... 59
5.2. Resultados Criterio B ... 66
5.3. Resultado Criterio C ... 68
5.3.1. Calculo severidad relativa PNN Tayrona ... 68
5.3.2. Porcentaje de disminución ... 68
5.4. Resultados Criterio D. ... 70
6. CLASIFICACIÓN FINAL DE CATEGORIZACIÓN PARA LOS CRITERIOS LRE ... 71
7. MAPA CATEGORIZACIÓN ECOSISTEMAS DEL PNN TAYRONA... 73
8. CONCLUSIONES ... 75
9. RECOMENDACIÓNES ... 76
10. BIBLIOGRAFIA ... 77
LISTAS DE GRAFICAS Gráfica 1. Precipitación mensual para el año 1982 ... 31
Gráfica 2. Precipitación vs Temperatura 1982 ... 33
Gráfica 3. Precipitación vs Humedad relativa 1982 ... 34
Gráfica 4. Temperatura vs Humedad relativa 1982 ... 34
Gráfica 5. Precipitación mensual para el año 2007 ... 35
Gráfica 6. Precipitación vs Temperatura 2007 ... 37
Gráfica 7. Precipitación vs Humedad relativa 2007 ... 37
Gráfica 8. Temperatura vs Humedad relativa 2007 ... 38
Gráfica 9: Precipitación mensual multianual de las estaciones del IDEAM 1978-2014. .... 40
Gráfica 10. Precipitación mensual multianual para el escenario RCP2.6 en el periodo 2015-2050 en el PNN Tayrona. ... 48
Gráfica 11. Precipitación mensual multianual para el escenario RCP8.5 en el periodo 2015-2050 en el PNN Tayrona. ... 50
Gráfica 12.Porcentaje de especies con alguna categoría de amenaza. ... 55
7
Gráfica 14. Tasas ARD y PRD para el ecosistema Bosques naturales del zonobioma seco
tropical del Caribe. ... 61
Gráfica 15. Tasas ARD y PRD para el ecosistema Vegetación secundaria del orobioma bajo de la Sierra Nevada de Santa Marta y Macuira. ... 61
Gráfica 16. Tasas ARD y PRD para el ecosistema de Vegetación secundaria del zonobioma seco tropical del Caribe. ... 62
Gráfica 17.Tasas ARD y PRD para el ecosistema Arbustales del zonobioma seco tropical del Caribe ... 62
Gráfica 18. Tasas ARD y PRD para el ecosistema Arbustales del halobioma del Caribe. 63 Gráfica 19. Tasas ARD y PRD para el ecosistema de Áreas agrícolas heterogéneas del zonobioma seco tropical. ... 63
Gráfica 20. Tasas ARD y PRD para el ecosistema Pastos del orobioma bajo de la Sierra Nevada de Santa Marta. ... 64
Gráfica 21. Tasa ARD y PRD para el ecosistema de Pastos del zonobioma seco tropical del Caribe. ... 64
Gráfica 22. Tasa ARD y PRD para el ecosistema Bosques naturales del orobioma bajo de la Sierra Nevada de Santa Marta ... 65
Gráfica 23. Tasas ARD y PRD de ecosistemas para Áreas agrícolas heterogéneas de la Sierra Nevada de Santa Marta . ... 65
LISTA DE TABLAS Tabla 1.Criterio A: Disminución en la distribución geográfica. ... 16
Tabla 2.Criterio B. Disminución geográfica restringida. ... 16
Tabla 3.Criterio C: Degradación Ambiental ... 18
Tabla 4.Criterio D. Interrupción de los procesos o interacciones bióticas. ... 19
Tabla 5. Periodos de tiempo para cada Criterio. ... 20
Tabla 6.Características de imágenes satelitales. ... 23
Tabla 7: Tipo de estaciones meteorológicas. ... 25
Tabla 8.Ecosistemas del PNN Tayrona y su respectiva área en km2.... 26
Tabla 9.Estimación de la extensión de la presencia EOO a través de un polígono convexo mínimo para el ecosistema arbustales del zonobioma del desierto tropical del caribe. ... 29
Tabla 10. Estimación del área de ocupación AOO en una cuadrícula común de 0.5km x 0.5km para el ecosistema Arbustales del zonobioma del desierto tropical del Caribe. ... 29
Tabla 11.Cambios porcentuales en la precipitación (%) con sus incertidumbres (%) en el periodo 2011-2040 para Colombia y sus regiones hidroclimáticas ... 46
Tabla 12. Clasificación de taxones del PNN Tayrona. ... 54
Tabla 13.Especies endémicas del PNN Tayrona. ... 56
Tabla 14. Caracterización de los ecosistemas de PNN Tayrona. ... 58
8
Tabla 16. Resultados de la disminución geográfica de los ecosistemas que conforman el
PNN Tayrona. ... 66
Tabla 17. Porcentaje de disminución de los ecosistemas ... 68
Tabla 18.Clasificación ecosistemas Criterio C. ... 69
Tabla 19: Clasificación ecosistemas Criterio D. ... 70
Tabla 20. Clasificación final de los ecosistemas del PNN ... 71
LISTA DE MAPAS Mapa 1. Ubicación del PNN Tayrona ... 21
Mapa 2. Ecosistemas del PNN Tayrona ... 22
Mapa 3. Estaciones área de estudio ... 24
Mapa 4. Estaciones seleccionadas área de estudio. ... 25
Mapa 5. Interpolación del fenómeno de El Niño 1982. ... 32
Mapa 6.Interpolación del fenómeno de La Niña 2007 ... 36
Mapa 7. Precipitación mensual multianual para el escenario de referencia 1978-2014. ... 41
Mapa 8 . Interpolación de la precipitación mensual multianual para el escenario RCP2.6 en el periodo 2015-2050 en el PNN Tayrona. ... 48
Mapa 9.Precipitación mensual multianual para el escenario RCP8.5 en el periodo 2015-2050 en el PNN Tayrona. ... 50
Mapa 10. Categorización de los ecosistemas del PNN Tayrona. ... 73
DIAGRAMAS Diagrama 1 Diagrama de cajas y bigotes para la estación A. ... 42
Diagrama 2. Diagrama de cajas y bigotes para la estación B. ... 43
Diagrama 3. Diagrama de Cajas y bigotes para la estación C. ... 43
Diagrama 4. Diagrama de cajas y bigotes para la estación D. ... 44
Diagrama 5. Diagrama de cajas y bigotes para la estación E. ... 44
9 ACRÓNIMOS
Acrónimo Definición
AOO Área de Ocupación
ARD Tasa de disminución absoluta
CR En peligro crítico
EN En peligro
EOO Extensión de la presencia
IPCC Panel Intergubernamental de expertos
sobre el Cambio Climático
UICN Unión internacional para la
conservación de la naturaleza
LC Preocupación menor
LRE Lista Roja de Ecosistemas
PRD Tasa de disminución proporcional
PNN Parque Nacional Natural
RCP Caminos representativos de
Concentración
VU Vulnerable
10 RESUMEN
El siguiente proyecto pretende realizar un análisis espacial para determinar la situación en que se encuentran los ecosistemas del Parque Nacional Natural Tayrona de Colombia, es decir si se encuentran degradados o seriamente transformados, principalmente por los ecosistemas que suministran los servicios ecosistémicos básicos para el bienestar humano.
Con el fin de evaluar el estado de amenaza de los ecosistemas la Unión Internacional para la Conservación de la Naturaleza (UICN), planteó y diseño una metodología cuantitativa y estandarizada a nivel mundial, la cual se implementara en el caso de estudio Tayrona, dando como resultado una Lista Roja de Ecosistemas (LRE) la cual incluye criterios tales como la reducción geográfica (criterios A, B) y la degradación de proceso esenciales y de los componentes bióticos (criterio C,D) [1], agregando en el criterio C la relación climática como un valor agregado a los criterios.
La aplicación regional de la LRE se realiza sobre un mapa base de los ecosistemas potenciales, en el que se distinguen 11 ecosistemas terrestres; el análisis revelo que el 100% de los ecosistemas identificados se encuentran en categoría de riesgo, siendo la reducción del área un aspecto influyente en la caracterización, además de esto la causa de reducción se debe a la expansión de la frontera agrícola, cambios en los ecosistemas originales a vegetación secundaria, y otras amenazas como la variabilidad climática la cual tiene un efecto en la disponibilidad del recurso hídrico.
11
1. INTRODUCCIÓN
El cambio en la cobertura vegetal asociados a la fragmentación de ecosistemas, es uno de los efectos de las actividades antrópicas que generan la mayor cantidad de pérdidas en los ecosistemas en todo el mundo. Estas pérdidas producen ciertos efectos que tienen incidencia en la estructura y composición del ecosistema y por lo tanto se reconoce una influencia directa de las pérdidas de cobertura vegetal sobre los procesos funcionales de los ecosistemas [2]. Es por lo anterior que es importante realizar seguimiento y diagnóstico del proceso de degradación de los ecosistemas para frenar la disminución de estos a nivel mundial.
La (UICN) ha planteado metodologías y criterios, basados en la ecología y biogeografía en el marco de la conservación, la cual ha propiciado la evaluación y diagnóstico del riesgo de los ecosistemas frente a la degradación antrópica y considerando el cambio del uso del suelo como una de las principales causas de la pérdida de cobertura en los ecosistemas [3]. A nivel teórico, los criterios y categorías planteados por la UICN se identifican cuatro criterios conformados por subcriterios los cuales son: Criterio A: Disminución de la distribución geográfica, Criterio B: Distribución geográfica restringida, Criterio C: Degradación ambiental, Criterio D: Interrupción de procesos bióticos [4]. Los cuales son la metodología principal para la elaboración del este estudio, debido a que lo criterios llegan a ser indicadores ambientales los cuales brindan información para realizar un diagnóstico del estado del ecosistema.
La variable fundamental para la elaboración de este estudio es la precipitación debido a que es un elemento climatológico que caracteriza el estado del tiempo atmosférico en el medio y de su disponibilidad depende la mayoría de actividades económicas del país. El exceso o déficit de precipitación afecta de forma directa la actividad humana y el medio ambiente. La mejor manera de mitigar y reducir los impactos es a través del
previo conocimiento de las tendencias y comportamiento de ella. A partir de este escenario surge la idea del presente proyecto de grado,
12
2. OBJETIVOS
2.1. OBJETIVO GENERAL
Realizar un análisis espacial de los ecosistemas terrestres del Parque Nacional Natural Tayrona y su relación con la variabilidad climática.
2.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS
Caracterizar los ecosistemas del Parque Nacional Natural Tayrona a una escala espacial.
Explorar la relación entre los ecosistemas evaluados y la variabilidad climatológica.
13
3. MARCO DE REFERENCIA
3.1. Marco Contextual
La unidad administrativa especial denominada Parques Nacionales Naturales de Colombia fue creada por el Departamento Administrativo de la función pública, mediante el decreto número, 3572 de 27 de septiembre de 2011, considerando necesario contar con un organismo técnico con autonomía administrativa y financiera que se encargue de la administración y manejo del sistema de parques naturales y la coordinación del sistema nacional de áreas protegidas [5].
Esta entidad define distintas categorías de áreas protegidas las cuales son; Reserva Natural, Área Natural Única, Santuario de Flora, Santuario de Fauna y Parque Nacional. En el caso del parque nacional es considerado así a cualquier área de extensión que permita su autorregulación ecológica y cuyos ecosistemas en general no han sido afectados sustancialmente por cualquier impacto antrópico, y en donde las especies vegetales de animales, complejos geomorfológicos y manifestaciones históricas o culturales tienen valor científico, educativo, estético y recreativo Nacional y para su perpetuación se somete a un régimen adecuado de manejo [5].
Actualmente Colombia cuenta con 59 áreas naturales pertenecientes al sistema de parque nacionales naturales, siendo parte de estas el Tayrona catalogada así desde el año 1964, debido a su mosaico ecosistémico y a las especies asociadas, que incluyen el bosque seco tropical, húmedo y nublado, sumado a esto existe una gran diversidad cultural compuesta por cuatro etnias indígenas (Kankuamo, kogui, WIwa y Archuaco) que habitan actualmente en la Sierra [5].
3.2. Marco Teórico
14
fundamento para la conservación de ecosistemas discutiendo los criterios para dicha conservación, este estudio se basó en el nivel de peligro de la desaparición de especies y los niveles de población [7] , en este mismo año Alemania realizó una propuesta de un sistema de criterios para un libro rojo nacional de biotopos, incluyendo dos criterios, el primero la amenaza de destrucción, el segundo por la amenaza de ciertas variables cualitativas y el tercero la evaluación de la capacidad de regeneración [8].
3.3. Marco Conceptual
Lista Roja de Ecosistemas (LRE): proporciona un estándar unificado de carácter global, para evaluar el estado de los ecosistemas del mundo que se encuentran en riesgo, y puede ser aplicado a nivel global, regional, nacional o local. La metodología se basa en los criterios para la evaluación basados en las evidencias de riesgo de los ecosistemas, medidos a través de la degradación de procesos clave y componentes bióticos [9].
Vulnerabilidad: Susceptibilidad o fragilidad física, económica, social, ambiental o institucional que tiene una comunidad de ser afectada o de sufrir efectos adversos en caso de que un evento físico peligroso se presente. Corresponde a la predisposición a sufrir pérdidas o daños de los seres humanos y sus medios de subsistencia, así como de sus sistemas físicos, sociales, económicos y de apoyo que pueden ser afectados por eventos físicos peligrosos [10].
Riesgo: Corresponde a los daños o pérdidas potenciales que pueden presentarse debido a los eventos físicos peligrosos de origen natural, socio-cultural tecnológico, biosanitario o humano no intencional, en un periodo de tiempo específico y que son determinados por la vulnerabilidad de los elementos expuestos; por consiguiente, el riesgo de desastres se deriva de la combinación de la amenaza y la vulnerabilidad [10].
Servicios Ecosistémicos: Se entiende como servicios ecosistémicos a la multitud de beneficios que la naturaleza aporta a la sociedad. Los servicios ecosistémicos hacen posible la vida humana, al proporcionar alimentos, al regular las enfermedades y el clima, al apoyar la polinización de los cultivos y formación de los suelos, recreativos y espirituales. Estos servicios son de vital importancia para las actividades de los seres humanos y actualmente se realizan acciones para su conservación y ordenamiento [11].
15
sistema climático (variabilidad interna) o a variaciones en el forzamiento externo natural o antropógeno (variabilidad externa) [12].
Imágenes LandSat: Son imágenes satelitales compuestas por 7 u 8 bandas, que al combinarse producen imágenes de color la cual tiene como objetivo brindar información sobre la superficie terrestre con mayor precisión y detalle. Las imágenes son tomadas por satélites a cargo de la NASA. [13].
3.4. Marco Institucional
Las instituciones que se beneficiaran directamente con el proyecto de grado son los institutos de investigación como el Instituto Alexander von Humboldt, Instituto de Investigaciones Marinas y Costeras, José Benito Vives de Andréis (INVEMAR), Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales IDEAM e instituciones forestales gubernamentales como Unidad Administrativa Especial del Sistema de Parques Nacionales Naturales (UAESPNN) , Corporación Autónoma Regional del Magdalena (CORPAMAG) y por último entidades internacionales como UICN (Unión Internacional para la Conservación de la Naturaleza).
3.5. Marco Legal
El PNN Tayrona acoge la siguiente normativa:
Resolución 0653 de 16 diciembre de 2016 mediante la cual se ordena un cierre temporal y se prohíbe el ingreso a visitantes.
Resolución 0161 de 24 de agosto de 2009 por medio de la cual se adoptan medidas de control en el PNN Tayrona.
Resolución 026 de 26 de enero de 2007 por la cual se adopta el plan de manejo del PNN Tayrona.
Resolución 0234 de 17 diciembre de 2004 por medio de la cual se determina la zonificación del PNN Tayrona y su régimen de usos y actividades como componentes del plan de manejo del área.
Resolución 0177 de 19 de julio 2002 por la cual se determina la zonificación, la capacidad de carga del PNN Tayrona y se adopta un estudio de caso de Biodiversidad y Turismo en el Marco del Convenio de Diversidad Bilógica.
Acuerdo 04 de 24 de abril de 1969 por la cual se delimitan y reservan como PNN dos áreas de tierras ubicadas en el departamento del Magdalena [5]. Ley 1523 de 2012: Política nacional de gestión del riesgo de desastres y se
16
4. METODOLOGÍA
La metodología implementada en el presente trabajo de grado se centró en la clasificación de los ecosistemas del PNN Tayrona, para ellos se implementó la metodología planteada por la UICN LRE, el cual consta de cuatro criterios los cuales fueron aplicados para las necesidades del proyecto. Los criterios mencionados son los siguientes:
Tabla 1.Criterio A: Disminución en la distribución geográfica.
Subcriterio Período de tiempo CR EN VU
A1 Pasado(durante los últimos 50 años) ≥ 80% ≥ 50% ≥ 30% A2a Futuro (durante los próximos 50
años)
≥ 80% ≥ 30% ≥ 30%
A2b Cualquier periodo de 50
años(incluyendo pasado, presente y futuro)
≥ 80% ≥ 30% ≥ 30%
A3 Histórico (desde aproximadamente 1750)
≥ 90% ≥ 70% ≥ 50%
FUENTE: [4].
El propósito del criterio A es identificar los ecosistemas que están sufriendo disminuciones en el área, con gran frecuencia debido amenazas que resultan en la pérdida y fragmentación de los ecosistemas [4]. Un ecosistema puede listarse bajo el Criterio A si cumple los umbrales para cualquiera de los siguientes subcriterios (A1, A2a, A2b, A3), cuantificando la disminución de la distribución en diferentes periodos de tiempo. Ver Tabla 1.
Tabla 2.Criterio B. Disminución geográfica restringida.
Subcriterio Medida de la distribución
geográfica
CR EN VU
B1
La extensión de un polígono convexo mínimo (km2) que encierra todas las ocurrencias de EOO es: Y por lo menos uno de los siguientes (a-c)
A. Una disminución continua observada o inferida en cualquiera de:
i. Una medida de extensión espacial apropiada para el ecosistema.
17 ii. Una media de la
calidad ambiental apropiada de la biota nativa característica del ecosistema.
iii. Una medida
apropiada de la interrupción de las interacciones
bióticas de la biota nativa característica del ecosistema. B. Procesos de amenaza
observados o inferidos que probable causen una disminución continua en la distribución geográfica, la calidad ambiental o las interacciones abióticas dentro de los próximos 20 años.
C. El ecosistema existe en:
1 localidad
< 5 localidades
< 10 Localidad
Subcriterio Medida de distribución
geográfica CR EN VU
B2
El número de celdas ocupadas dentro de una cuadrícula de celdas 0.5km x 0,5
km y el área de ocupación es: <2 <20 <50
B3
Un número de localidades muy pequeño (generalmente menor a 5) y propenso a los efectos de actividades humanas o eventos estocásticos dentro de un periodo de tiempo muy corto en un futuro incierto, y por lo tanto capaz de colapsar o de convertirse CR dentro de un periodo de un tiempo muy corto(B3 solo puede conllevar a un listado de Vulnerable VU)
VU
FUENTE: [4]
18
Tabla 3.Criterio C: Degradación Ambiental
Subcriterio Periodo de tiempo Severidad relativa (%)
C1
Los últimos 50 años, basado en el cambio de una variable abiótica que afecta una fracción de la extensión del ecosistema y con severidad relativa, como se indica en la siguiente tabla:
Extensión
(%) ≥80 ≥50 ≥30
≥80 CR EN VU
≥50 EN VU
≥30 VU
C2
C2a. Los próximos 50 años, basado en el cambio de una variable abiótica que afecta una fracción de la extensión del ecosistema y con severidad relativa, como se indica en la siguiente tabla:
Extensión
(%) ≥80 ≥50 ≥30
≥80 CR EN VU
≥50 EN VU
≥30 VU
C2b. Cualquier periodo de 50 años incluyendo pasado, presente y futuro, basado en un cambio en una variable abiótica que afecta una fracción de la extensión del ecosistema y con severidad relativa, como se indica en la siguiente tabla:
C3
Desde 1750, basado en el cambio de una variable abiótica que afecta una fracción de la extensión del ecosistema y con severidad relativa, como se indica en la siguiente tabla:
Extensión
(%) ≥90 ≥70 ≥50
≥90 CR EN VU
≥70 EN VU
≥50 VU
FUENTE: [4]
19
Tabla 4.Criterio D. Interrupción de los procesos o interacciones bióticas.
Subcriterio Periodo de tiempo Severidad relativa (%)
D1
Los últimos 50 años, basado en el cambio de una variable biótica que afecta una fracción de la extensión del ecosistema y con severidad relativa, como se indica en la siguiente tabla:
Extensión (%)
≥80 ≥50 ≥30
≥80 CR EN VU
≥50 EN VU
≥30 VU
D2
D2a. Los próximos 50 años, basado en el cambio de una variable biótica que afecta una fracción de la extensión del ecosistema y con severidad relativa, como se indica en la siguiente tabla:
Extensión (%)
≥80 ≥50 ≥30
≥80 CR EN VU
≥50 EN VU
≥30 VU
D2b. Cualquier periodo de 50 años incluyendo pasado, presente y futuro, basado en un cambio en una variable biótica que afecta una fracción de la extensión del ecosistema y con severidad relativa, como se indica en la
siguiente tabla:
D3
Los últimos 50 años, basado en el cambio de una variable biótica que afecta una fracción de la extensión del ecosistema y con severidad relativa, como se indica en la siguiente tabla:
Extensión (%)
≥90 ≥70 ≥50
≥90 CR EN VU
≥70 EN VU
≥50 VU
FUENTE. [4].
Identifica los ecosistemas que estén sufriendo perdida o interrupción de los procesos e interacciones bióticas [4].
20
de energía a través de cadenas tróficas, la descomposición de la materia orgánica, y hasta la regulación del clima pueden estar influenciados por las interacciones bióticas [14].
En la aplicación de cada criterio se utilizaron diferentes periodos de tiempo, siguiendo la metodología planteada por la UICN y contemplando la disponibilidad de información requerida para el desarrollo del trabajo.
Tabla 5. Periodos de tiempo para cada Criterio.
Criterio Periodo de tiempo
Criterio A 1973 – 2016
Criterio B 2016
Criterio C 2014-2050
Criterio D N/A
FUENTE: Autores
4.1. RECOLECCIÓN Y PROCESAMIENTO DE LA INFORMACIÓN
4.1.1. Ubicación del Parque Nacional Natural Tayrona
El PNN Tayrona, se localiza en la jurisdicción del municipio de Santa Marta, Magdalena, Colombia, entre el oriente de la localidad de Taganga y el tramo terminal del cauce del río piedras, con una longitud de 35km y un ancho máximo de 6,5km a partir del borde del mar caribe. Actualmente posee alrededor de 15 mil hectáreas de extensión albergando importantes ecosistemas como el matorral espinoso y los bosques seco, húmedo y nublado en donde habitan una gran diversidad de especies, dentro de las cuales se encuentran 27 especies endémicas (2 algas, 7 artrópodos, 1 nidario, 2 equinodermos, 2 peces, 8 poríferos, incluyendo variedades de plantas peces y mamíferos, además se protegen 56 especies con algún grado de amenaza.
21
Mapa 1. Ubicación del PNN Tayrona
22
Mapa 2. Ecosistemas del PNN Tayrona
Fuente: Autores 4.1.2. Cartografía
La información geográfica disponible para cada ecosistema evaluado, se incorporó en un sistema de información geográfica SIG, en donde se realizaron operaciones básicas como cálculo de áreas, intersecciones y reclasificaciones de la información cartográfica y geográfica. En la cartografía base se utilizó: los mapas de ecosistemas de la zona de estudio proporcionado por el Instituto Alexander von Humboldt al igual que el mapa general de ecosistemas de Colombia, el modelo digital de elevación, cartografía base digital (límites departamentales, municipales, ríos, vías, cuerpos de agua) suministrados por el IGAC, parques nacionales naturales cartografía suministrada por UAESPNN (Unidad Administrativa Especial del Sistema de Parques Nacionales Naturales).
4.1.3. Imágenes satelitales Landsat
23
el uso del suelo y la disponibilidad de agua. En la Tabla 6 se muestran los satélites utilizados junto a las imágenes satelitales descargadas por año, además del número de las bandas que se combinaron para dar mejor resolución a la imagen.
Tabla 6.Características de imágenes satelitales.
Fuente: [15].
4.1.4. Información Meteorológica
Para el presente trabajo fueron utilizados los datos meteorológicos de las estaciones pertenecientes al IDEAM, las cuales hacen parte de la red meteorológica oficial de Colombia. Una vez realizado el inventario de las estaciones se obtuvo una red de 25 estaciones meteorológicas las cuales se pueden observar en el Mapa 3.
Satélite Características Año Bandas
Landsat 1 MSS (Escáner multiespectral)
Fecha funcionamiento: 1972-1978
Altitud: 900km Primer satélite observador de
la tierra.
1973
4 -Azul 5 - Verde
6 - Roja
Landsat 8 OLI/TIRS
Fecha de funcionamiento: 1999-2017 Altitud 705km
2016
2 -Azul 3- verde
24
Mapa 3. Estaciones área de estudio
Fuente
: Autores25
Mapa 4. Estaciones seleccionadas área de estudio.
Fuente: Autores
Para el desarrollo del proyecto se hizo uso de distintos tipos de estaciones las cuales se pueden observar en la Tabla 7.
Tabla 7: Tipo de estaciones meteorológicas. Estación Tipo de Estación
F Estación Climatológica Ordinaria
(CO)
D Estación Pluviográfica(PG)
A,B,C Estación Pluviométrica (PM)
E Estación Sinóptica Principal (SP)
26
4.2. CRITERIO A. DISMINUCIÓN DE LA DISTRIBUCIÓN GEOGRÁFICA.
Para el desarrollo del Criterio A fue necesario realizar los numerales descritos a continuación. Como medida principal se realizó la identificación de los ecosistemas a través de ArcGIS, basándose en conjuntos de datos suministrados por capas (shapesfiles) de ecosistemas generales de Colombia y Parques Nacionales Naturales de Colombia los cuales fueron adquiridos a través de institutos como le SIGOT, IDEAM y el Alexander von Humboldt.
4.2.1. Clasificación Imágenes Satelitales
El procedimiento anterior se realizó con el fin de realizar una clasificación de imágenes, realizando una combinación de las bandas dependiendo del satélite, la clasificación consiste en comparar y relacionar las clases espectrales de las categorías que se desean, en este caso las categorías son los diferentes ecosistemas que conforman el PNN Tayrona y en donde las imágenes posibilitan la trasformación de imágenes crudas (imágenes satelitales) en mapas que muestran información para analizar el cambio de la cobertura vegetal en diferentes periodos de tiempo. La técnica de clasificación de imágenes es la clasificación supervisada.
4.2.2. Cálculo del área por Ecosistema
Para determinar el área del ecosistema en km2, en primer lugar, se utilizaron herramientas estadísticas para determinar el área por cada ecosistema del parque en ArcGIS. Ver Tabla 8.
Tabla 8.Ecosistemas del PNN Tayrona y su respectiva área en km2.
Ecosistema Área km
2
1973
Área km2
2016 Arbustales del zonobioma del desierto tropical del
caribe. 23.050 15.268
Bosques naturales del zonobioma seco tropical
del caribe. 10.557 6.470
Vegetación secundaria del orobioma bajo de la
sierra nevada de Santa Marta y Macuira. 80.055 67.922 Vegetación secundaria del zonobioma seco
tropical del caribe. 27.209 19.235
Arbustales del zonobioma seco tropical del
caribe. 28.025 23.598
Arbustales del halobioma del caribe. 11.877 22.583 Áreas agrícolas heterogéneas del zonobioma
seco tropical del caribe. 3.329 19.984
27 Santa Marta.
Pastos del zonobioma seco tropical del caribe. 7.940 5.954 Bosques naturales del orobioma bajo de la Sierra
Nevada de Santa Marta y Macuira. 15.429 29.880
Área agrícola heterogénea orobioma bajo de la
Sierra Nevada de Santa Marta y Macuira. 9.391 7.895
Área Total Tayrona 222.550 222.550
Fuente: Autores
4.2.3. Determinación Tasas de Disminución de un Ecosistema
Utilizando las directrices de la LRE en donde se determinan las tasas de distribución de un ecosistema a través del índice de disminución proporcional (PRD) es el descenso es una fracción de la superficie restante del año anterior, mientras que en la tasa absoluta de declinación (ARD) es el área restante de cada año es una fracción constante del área del ecosistema. De esta manera, el cálculo de los índices de disminución permite la evaluación completa de 50 años [14]. Se aplicaron las siguientes ecuaciones.
Cálculo de la tasa absoluta de disminución
i. 𝐴𝑅𝐷 = −(Á𝑟𝑒𝑎.𝑡2−𝑍𝑜𝑛𝑎.𝑡1)
(𝐴ñ𝑜.𝑡2−𝑡1)
Cálculo de la tasa de disminución proporcional
ii. 𝑃𝑅𝐷 = 100 ∗ (1 − (𝑍𝑜𝑛𝑎 𝑍𝑜𝑛𝑎. 𝑡2/𝑇1)⁄ ( 1 𝑎ñ𝑜.𝑡2−𝑎ñ𝑜.𝑡1)
Área.t2: Área en km2 del tiempo inicial.
Zona.t1: Área en km2 del tiempo final.
Año.t2: Tiempo final.
Año.t1: Tiempo Inicial
La tasa de disminución se calculó utilizando la hoja de cálculo de Excel proporcionada por la uicnlre.org.
28
iii. % 𝑝𝑒𝑟𝑑𝑖𝑑𝑜 = (Á𝑟𝑒𝑎.𝑡1−𝑡2
( Á𝑟𝑒𝑎
Á𝑟𝑒𝑎.𝑡1)
) ∗ 100
iv. Á𝑟𝑒𝑎. 𝑡𝑓. 𝑃𝑅𝐷 = Á𝑟𝑒𝑎. 𝑡1 ∗ (1 − (𝑃𝑅𝐷
100)) 𝑛 𝐴ñ𝑜𝑠
v. Á𝑟𝑒𝑎. 𝑡𝑓. 𝐴𝑅𝐷 = Á𝑟𝑒𝑎. 𝑡1 − (𝐴𝑅𝐷 ∗ 𝑛 𝐴ñ𝑜𝑠)
Área.t2: Área en km2 del tiempo inicial.
Zona.t1: Área en km2 del tiempo final.
Año.t2: Tiempo final. Año.t1: Tiempo Inicial
n Años: Años proyectados (50 años)
4.3. CRITERIO B. DISMINUCIÓN GEOGRÁFICA RESTRINGIDA
Para la aplicación del Criterio B, fue necesario utilizar mapas precisos de la distribución actual de los ecosistemas e información sobre la dirección de las tendencias actuales de los ecosistemas. Por otro lado, la distribución geográfica de un ecosistema es evaluado bajo el Criterio B con dos métricas estandarizadas: la extensión de presencia (EOO) y el área de ocupación (AOO).
4.3.1. Cálculo de la Extensión de la Presencia (EOO)
29
Tabla 9.Estimación de la extensión de la presencia EOO a través de un polígono convexo mínimo para el ecosistema arbustales del zonobioma del desierto tropical del caribe.
La distribución del ecosistema
arbustales del zonobioma seco tropical del caribe, es representada por un conjunto de datos en formato vector. El
área del ecosistema es de 15,7km2.
Un polígono convexo mínimo, el cual es un polígono más pequeño que abarca todas las ocurrencias conocidas
del ecosistema. El polígono fue
aplicado para estimar la extensión de la
presencia EOO para evaluar el
ecosistema bajo el subcriterio B1. El área del polígono convexo es de 329,5
km2. Cumpliendo con los
requerimientos iniciales para ser
clasificado en Peligro Crítico. FUENTE: Autores
4.3.2. Cálculo del Área de ocupación (AOO)
El AOO de un ecosistema está determinado por el conteo del número de celdas ocupadas por el ecosistema dentro de una cuadrícula de celdas de 0.5km x 0.5km. Ya que las medidas de la AOO son altamente sensibles a la resolución del pixel a la cual la distribución es mapeada. Aunque el tamaño de la cuadricula es relativamente grande fue aplicado por que las celdas más grandes permiten la estimación del AOO incluso cuando la resolución del mapa es limitada [4]. Ver Tabla 10.
Tabla 10. Estimación del área de ocupación AOO en una cuadrícula común de 0.5km x 0.5km para el ecosistema Arbustales del zonobioma del desierto tropical del Caribe.
Para la estimación del área de ocupación AOO, bajo el criterio B2. En primer lugar, se aplicó al ecosistema una cuadrícula de 0.5km x 0.5km (mostradas en amarillo), lo que permitió la comparación entre ecosistemas. En segundo lugar, se excluyeron el número de celdas que contenidos trozos muy
pequeños (<1km2) que no contribuyen
30 FUENTE: Autores
4.4. CRITERIO C. DEGRADACIÓN AMBIENTAL
Para el desarrollo de este criterio fue necesario realizar los numerales descritos a continuación. Dentro de este criterio se incluye el análisis y relación con la variabilidad climática.
4.4.1. Selección de Variables Abióticas
Para evaluar el Criterio C, fue necesario seleccionar una variable abiótica adecuada que representaran los rasgos característicos de los ecosistemas, basándose en información secundaria y en datos hidrometeorológicos. La variable seleccionada fue Cambios del régimen Meteorológico cual fue la base para evaluar la severidad de la degradación ambiental.
4.4.2. Variabilidad Climática
Es importante enmarcar la definición de variabilidad climática dentro del desarrollo del proyecto de grado, para evitar confusiones con el concepto de cambio climático. La variabilidad es una medida en el rango en el que los elementos climáticos como temperatura y precipitación varían de un año a otro, ya que a través de los años se han presentado fluctuaciones en el clima en diversas escalas de tiempo, estas se generan por la forma de interacción entre los distintos componentes del sistema climático y por cambios en los sistemas radiativos forzantes [16].
La variabilidad climática se refiere a las fluctuaciones observadas en el clima durante periodos de tiempo relativamente cortos. Es por esto que se utiliza un valor normal para definir y comparar el clima, el cual generalmente representa el valor promedio de una serie continua de mediciones de una variable en un periodo de 30 años. En diferentes años, los valores de las variables climatológicas ya sea precipitación o temperatura, varían por debajo o encima de la normal y la secuencia de estas oscilaciones alrededor de los valores normales, se conoce como variabilidad climática y se determina mediante las anomalías [16].
31
eventos más intensos de este siglo de El Niño, presentado valores por encima de lo normal. El fenómeno en 1982 produjo gran impacto socioeconómico en diferentes países. Este año se seleccionó basándose según la intensidad y duración de los eventos registrados identificados tanto TSM (temperatura de la superficie del mar), como los IOS (Índice de Oscilación del Sur), en donde la intensidad fue muy fuerte y la duración 18 meses [16]. Por otro lado, la segunda interpolación fue para La Niña en el año 2007 en donde según el ONI su intensidad fue moderada, sumado a esto, aunque existan años donde se registren intensidades más fuertes o años históricos donde los impactos fueron más puntuales para Colombia como es el caso de los 90s, se optó por escoger estos dos años debido a la disponibilidad de información que registra cada uno y por el intervalo de tiempo que existe entre los dos años, para así poder realizar de un análisis más óptimo de la relación de la degradación de la cobertura del suelo y la variabilidad climática.
Gráfica 1. Precipitación mensual para el año 1982
Fuente: Autores
0 100 200 300 400 500 600 700
(mm)
A B C
32
Fuente
: AutoresEn la Grafica 1 y en el Mapa 5, se puede evidenciar el comportamiento de la precipitación media sobre el PNN Tayrona, presentando los valores más elevados de precipitación en dos periodos, comprendidos por los meses de mayo - junio y septiembre – noviembre, donde se resaltan los mayores valores en el mes de septiembre, con valores superiores a los 500mm. Por otra parte, los valores de precipitación más bajos se presentaron en el primer trimestre del año, en el cual el mes de marzo registra los valores más bajos con una precipitación de 59mm. Con respecto al PNN Tayrona y la localización del país se puede establecer que los fenómenos de El Niño y La Niña tienen una influencia directa. Se puede identificar que cuando se presenta el fenómeno de El Niño hay una clara tendencia hacia la disminución generalizada de los volúmenes de precipitación, particularmente en la región del caribe donde se encuentra el parque y en la región andina, también considerando que durante el fenómeno de El Niño debido a la reducción de precipitación y al aumento de la evaporación y evapotranspiración, se produce una disminución de la disponibilidad hídrica en la región hidroclimática de Cesar donde se encuentra el parque según la clasificación del IDEAM implementada en todo el territorio nacional, dividiéndola en 24 regiones hidroclimáticas, siendo esta la metodología para plantear los escenarios de cambio climático para la Tercera Comunicación Nacional sobre Cambio Climático. Como bien se observó esta situación en el evento intenso de El Niño en 1982-83. Se puede resaltar El Niño
33
ocurrido en 1991-92, el cual tuvo un impacto significativo en el sector económico particularmente en el sector hidro- energético del país.
En la siguiente grafica se muestra la relación existente de la precipitación con la temperatura en el año 1982, lo que nos demuestra que no existe una relación tan marcada en los datos de este año, ya que la temperatura muestra una tendencia clara que se mantiene en un intervalo de 24-28 C, mientras que la precipitación muestra variaciones más marcadas, registrando su pico más alto en el mes de noviembre.
Gráfica 2. Precipitación vs Temperatura 1982
Fuente
: Autores25,5 26,4 27,3 28,2
0,0 50,0 100,0 150,0 200,0 250,0 300,0 350,0 400,0
Te
m
p
era
tu
ra
(C
)
Prec
ip
ita
ción
(m
m
)
34
Gráfica 3. Precipitación vs Humedad relativa 1982
Fuente:
AutoresEn la Grafica 3 se evidencia que la humedad relativa y le precipitación tiene una relación casi directa, debido a que hay una mayor cantidad de agua en el aire. Los comportamientos de ambas variables muestran un comportamiento similar marcado por dos picos, uno en el mes de mayo y otro en el trimestre que acoge los meses de septiembre – octubre.
Gráfica 4. Temperatura vs Humedad relativa 1982 74 76 78 80 82 84 86 0,0 50,0 100,0 150,0 200,0 250,0 300,0 350,0 400,0 Prec ip ita ción (m m ) Precipitación Humeda relativa 25,5 26 26,5 27 27,5 28 28,5 70 72 74 76 78 80 82 84 86 Te m p era tu ra (C ) H u m ed ad r elat iv a(% )
35
Fuente
: AutoresAl realizar un contraste entre la temperatura con la humedad relativa, se puede observar que existe una relación inversamente proporcional, ya que al aumentar la temperatura el vapor de agua presente en el aire se reduce. Los meses de marzo, junio y octubre registran los valores más bajos de humedad, lo que resalta más fácilmente el contrate entre las dos variables.
Gráfica 5. Precipitación mensual para el año 2007
Fuente
: Autores0 100 200 300 400 500 600 700 800
(mm)
A B C
36
Mapa 6.Interpolación del fenómeno de La Niña 2007
FUENTE: Autores
37
Gráfica 6. Precipitación vs Temperatura 2007
Fuente
: AutoresEl año 2007 muestra un comportamiento similar al año 1982, demostrando que no existe una relación sigificativa entre la pricipitación y la temperatura, sin embargo se puede evidenciar que el año 2007 se registran temperaturas más elevadas que el año 1982, presentando mayores temperaturas en el primer cuatrimestre del año, ademas de un pico que supera los 28,5 C.
Gráfica 7. Precipitación vs Humedad relativa 2007
26 26,5 27 27,5 28 28,5 29 0,0 50,0 100,0 150,0 200,0 250,0 300,0 350,0 400,0 450,0 Te m p era tu ra (° C) Prec ip ita ción Precipitación Temperatura 78 79 80 81 82 83 84 0,0 50,0 100,0 150,0 200,0 250,0 300,0 350,0 400,0 450,0 H u m ed ad r elat iv a(% ) Prec ip ita ción (m m )
38
Fuente
: AutoresPara el año 2007 se observa una relacion directa entre la precipitación y la humedad relativa mostrando los picos mas altos en los meses de mayo y octubre y su valores mas bajos en los meses de febrero y diciembre.
Gráfica 8. Temperatura vs Humedad relativa 2007
Fuente
: AutoresAl realizar una comparación entre la temperatura y la humedad relativa se observo que existe una relación inversamente proporcional, mostrando diferencias mas marcadas en los meses de mayo y octubre, sin embargo en el primer trimestre del año y en los meses de noviembre y diciembre se muestra una similitud en el comportamiento de estas dos variables.
Como se evidencia en los mapas 5 y 6, el comportamiento fenómeno de La Niña como el de El Niño en los dos años seleccionados, indica años marcados por perturbaciones naturales a causa de estos dos fenómenos. Aunque no se observen fluctuaciones de gran significancia, se evidencia que en el año 2007 se registran variaciones en el primer trimestre del año en contraste al año 1982, donde sobresale el mes de enero el cual muestra una clara disminución en su precipitación, en comparación al año 1982 donde dicho mes presenta los mayores valores para ese trimestre, también se pueden observar fluctuaciones en el último
26 26,5 27 27,5 28 28,5 29
68 70 72 74 76 78 80 82
Te
m
p
era
tu
ra
(C
)
Prec
ip
ita
ción
(m
m
)
39
trimestre del año, para el cual el mes de noviembre presenta las menores precipitaciones en el año 1982, caso contrario al año 2007 donde el mes de noviembre incrementa sus precipitaciones, registrando valores más elevados que el mes de octubre.
Aunque los cambios de estas variables meteorológicas no sean considerados como extremos, es importante mencionar que las condiciones del país, región y área de estudio hacen que el Tayrona sea más susceptible a sufrir efectos adversos por cualquier impacto antrópico o natural como alguno de estos dos fenómenos, debido a que no está en la capacidad de adaptarse y enfrentar cualquier cambio de sus condiciones climáticas, ya que no cuentan con condiciones económicas, tecnológicas, educativas e informativas, además de capacidades administrativas que pueden hacerle frente a cualquier suceso que se pueda presentar por alguno de estos dos fenómenos.
Es importante considerar que un gran porcentaje de las especies que habitan actualmente en los ecosistemas del PNN Tayrona presentan un alto endemismo, lo que las hace más vulnerables a cualquier cambio en su entorno. Un ejemplo claro de esto es el porcentaje de especies que se encuentran en algún grado de amenaza como se enmarca en la Grafica 12. Algunas de las causas que han ocasionado este tipo de impactos es la conversión de los ecosistemas que muchas veces van asociados a variabilidades climáticas, como puede ser el caso de la década de los 80, donde se registraron valores promedio de temperatura más elevados en algunos trimestres de los presentes años, lo que probablemente pudo ser el detonante de incendios forestales causando así una degradación de la cobertura vegetal y por lo tanto una conversión del mismo, además estas fluctuaciones pueden incidir directamente en las etapas de sucesión de algunas especies pertenecientes al parque, haciendo que inhiba en el crecimiento y el comportamiento de estas especies.
4.4.3. Interpolación del Periodo de Referencia
Las interpolaciones realizadas en el trabajo se hicieron mediante el método de IDW ( Distancia Inversa Ponderada)el cual es un método matemático que permite determinar los valores de las celdas faltantes utilizando combinación lineal ponderada de un conjunto de puntos ya conocidos [17].
40
Con información meteorológica suministrada por las estaciones cercanas al parque se realizaron las interpolaciones de la precipitación tomando datos mensuales multianual de cada estación desde 1978 al 2015 cada cinco años. Este periodo de tiempo fue seleccionado ya que corresponde a un tiempo en el que existe una robustez estadística en los datos observados.
Gráfica 9: Precipitación mensual multianual de las estaciones del IDEAM 1978-2014.
FUENTE: Autores 0
50 100 150 200 250 300 350 400 450
P
re
c
ipi
ta
c
ión
(mm)
A
B
C
D
41
Mapa 7. Precipitación mensual multianual para el escenario de referencia 1978-2014.
FUENTE: Autores
De esta manera, en la gráfica 10 y mapa 7 se observan fluctuaciones marcadas en la variabilidad estacional que evidencian la alternancia de temporadas lluviosas y secas, demostrándose un comportamiento bimodal, que distingue dos periodos con niveles de precipitación más bajos (como lo son el cuatrimestre comprendido de diciembre a marzo y el leve cese de junio – julio) y dos periodos de altas precipitaciones (comprendidos por abril – mayo y el cuatrimestre de agosto a noviembre). Sin embargo, y debido a que se podría presentar una variación interestacional marcada en el mes de julio, que es donde se presentan los valores más bajos de precipitación dentro de la estación lluviosa, este sistema también podría llegarse a asociar con un comportamiento monomodal.
42
todas las estaciones, en el mes de octubre a excepción de la estación E, y variables anómalas negativas para todas las estaciones en los meses de febrero a marzo, a excepción de la estación D en este último mes. Lo que sugiere que efectivamente hay eventos de variación climática, que influenciaron estos resultados, como lo puede ser la aparición de ciclos de El Niño y La Niña durante los periodos de estudio.
Ahora bien, cabe aclarar que la precipitación de referencia, utilizada como la representación del estado actual de la precipitación, se usó para comparar con los escenarios futuros.
4.4.3.1. Diagramas de cajas y bigotes para el cálculo de los valores atípicos del periodo de referencia
Para determinar los valores atípicos por cada estación, se realizaron los diagramas de cajas y bigotes para las seis estaciones seleccionadas. En los siguientes gráficas se señalan los valores atípicos asociados a los años donde se presentan los fenómenos de La Niña (Rojo) y El Niño (Azul).
Fuente : Autores
43
Diagrama 2. Diagrama de cajas y bigotes para la estación B.
Fuente: Autores
Fuente: Autores
44
Fuente : Autores
Fuente: Autores
Diagrama 4. Diagrama de cajas y bigotes para la estación D.
45
Diagrama 6. Diagrama cajas y bigotes para la estación F.
Fuente: Autores
46
4.4.4. Interpolación escenarios futuros
Para analizar los posibles cambios futuros de la precipitación en el PNN Tayrona fue necesario realizar proyecciones para dos escenarios diferentes RCP2.6 Y RCP 8.5. Denominados “Caminos representativos de Concentración” Los cuales se caracterizan por su forzamiento radiativo.
El forzamiento radiativo hace referencia a un cambio en el balance radiativo de la tierra, lo que se traduce a cualquier cambio de la radiación entrante o saliente de un sistema climático; el forzante negativo significa que tiende a enfriar el sistema, y un forzante positivo tiende a calentarlo. Las causas de este fenómeno pueden ser por la radiación solar incidente, incrementos en la concentración de gases efecto invernadero o a cambios en las propiedades reflectivas superficiales de la tierra.
Según lo anterior, el IPCC plantea diferentes escenarios futuros que pudiera afectar la climatología de un área, basándose en la identificación de cambios en el forzamiento radiativo, aclarando que las trayectorias de forzamiento radiativo están asociadas a una combinación de diferentes factores futuros económicos, tecnológicos, escenarios socioeconómicos y de emisión. Dentro de las metodologías del IPCC que con contienen los modelos climáticos globales son RCP.2.6, RCP 4.5, RCO6.0 y RCP8.5, los cuales han sido aceptados para Colombia. En el presente trabajo de grado se utilizará los modelos RCP2.6 y RCP 8.5. Estos RCPs contienen una serie de suposiciones socioeconómicas, tecnológicas y biofísicas diferentes adaptadas para el contexto nacional y regional en Colombia, utilizando el método de Ensamble Promedio de Fiabilidad Conjunta, en la cual se tuvieron en cuenta dos criterios el primero es el desempeño de los modelos con respecto a la climatología de referencia y la convergencia de los modelos futuros [17].
Para Colombia se proyecta que la precipitación aumente o disminuya según las diferentes regiones hidriclimáticas para los respectivos escenarios RCP 2.6 y RCP8.5. Ver Tabla 11.
Tabla 11.Cambios porcentuales en la precipitación (%) con sus incertidumbres (%) en el periodo 2011-2040 para Colombia y sus regiones
hidroclimáticas
Región RCP2.6 RCP8.5
47
Litoral Central -10,0 ± 1 -10,1 ± 0,9 Medio Cauca 7,4 ± 1 10,4 ± 1,2 Medio Magdalena 2,3 ± 0,8 4,6 ± 1,3 Nariño 9,1 ± 1,5 13,3 ± 1,9 Pacífico Norte y Central 4,9 ± 1,1 5,8 ± 1 Pacífico Sur 8,7 ± 1,5 9,7 ± 1,5 Sabana de Bogotá 5,6 ± 1,5 8,7 ± 2,1 San Andrés -30,7 ± 0,8 -31,4 ± 0,8 Sinú-San Jorge -7,2 ± 0,7 -6,4 ± 0,8 Sogamoso 4,5 ± 0,9 7,2 ± 1,2
FUENTE: [18].
El PNN Tayrona se encuentra ubicado en la región del Cesar (según la clasificación del IDEAM para los escenarios de la Tercera Comunicación Nacional ante la Convención Marco de las Naciones Unidas sobre Cambio Climático) lo que indica que la precipitación entre el periodo 2001-2040 podría tener una variación de 22,5 % ± 1,2 para el escenario RCP 2.6. y de 22,7% ± 1,1 para el escenario RCP 8.5.
4.4.4.1. Escenario RCP 2.6
Por los estándares internacionales IPCC el periodo comprendido entre los años 1976 y 2005 han sido adaptados como el clima de referencia, es decir, la representación del estado actual de lima frente al que se compara cualquier escenario futuro, en este caso el escenario RCP 2.6 [19].
Las proyecciones son para finales del siglo XXI (2081-2100) en relación el escenario de referencia. La proyección del RCP2.6 está basada en un escenario con emisiones relativamente limitadas de gases efecto invernadero. RCP2.6 proyecta un aumento de 0,3 a 1,7°C de la temperatura media de la superficie en comparación con la era preindustrial [20].
48
Mapa 8 . Interpolación de la precipitación mensual multianual para el escenario RCP2.6 en el periodo 2015-2050 en el PNN Tayrona.
FUENTE: Autores
Gráfica 10. Precipitación mensual multianual para el escenario RCP2.6 en el periodo 2015-2050 en el PNN Tayrona.
0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500
P
re
c
ipi
ta
c
ión
(mm)
A
B
C
D
E
F
49
Fuente: Autores
El comportamiento evidenciado en la gráfica 11 para el escenario RCP2.6, demuestra que los mayores registros de precipitación se encontrarán en el mes de septiembre, alcanzando valores de hasta 464mm, a diferencia del mes de enero que supone unos valores mínimos desde 0,89mm, experimentando mayores sequias.
Entonces, si se hace una comparación entre este escenario y la precipitación de referencia, se hallaría que, las diferencias porcentuales plantean que todas las estaciones registrarán cambios en las precipitaciones, algunas de ellas con valores positivos y otras con valores negativos, dando a entender que algunos meses tendrán mayores lluvias que en el pasado, tales como julio y diciembre, mientras que otros como abril, mayo y agosto experimentarán bajas. Cosa en que, podría ser contradictorio con lo deducido la gráfica 9, con respecto a la presencia de valores anómalos, pues, aunque efectivamente se incrementaron las lluvias en la mayoría de meses que había un valor anómalo positivo, algunos meses como los ya explicados, mayo y agosto decrecieron, y esto se puede deber a que los escenarios RCP no solo tienen en cuenta la precipitación, sino también otras variables, como la temperatura.
Además, cabe notar, que la gráfica 10 también muestra un ligero movimiento de las lluvias hacia el segundo periodo del año, si se compara con la gráfica 9, evidenciando un comportamiento bimodal más débil, que sugiere la posible existencia de periodos lluviosos y menos lluviosos.
4.4.4.2. Escenario RCP 8.5
El escenario RCP 8.5 está basado en emisiones muy altas de gases de efecto invernadero, en donde a diferencia del escenario anterior proyecta un aumento de 2,6 a 4, para el periodo de los años 2081-2100.
50
Mapa 9.Precipitación mensual multianual para el escenario RCP8.5 en el periodo 2015-2050 en el PNN Tayrona.
FUENTE: Autores
Gráfica 11. Precipitación mensual multianual para el escenario RCP8.5 en el periodo 2015-2050 en el PNN Tayrona.
FUENTE: Autores 0
50 100 150 200 250 300 350 400 450
P
re
c
ipi
ta
c
ión
(mm)
A
B
C
D
E
G
51
Con respecto a la interpolación del escenario RCP 8.5 la precipitación máxima estimada, como se muestra en la gráfica 11, será en la estación A con un valor aproximado de 400 mm de precipitación, y el mínimo en la estación E , con un valor de 0,70 mm; apuntando, además, a que cada vez es más notoria la concentración de lluvias en el segundo semestre del año.
Por otra parte, comparando la precipitación de referencia con el escenario 8.5, se conoce que, según el porcentaje de diferencia, todos los meses registrarán reducciones de las precipitaciones, en la mayoría de estaciones, a excepción del mes de julio, que es el único mes que posee incrementos; diferente a lo sucedido en la comparación con el escenario 2.6, donde septiembre, octubre y diciembre también los poseerían, recalcando de alguna manera que este escenario proyecta menores valores anómalos positivos y negativos.
4.4.5. Severidad Relativa
El concepto clave para evaluar la disminución funcional de cualquiera de las variables abióticas y bióticas es la severidad relativa. La severidad relativa describe el cambio proporcional observado en una variable ambiental entre dos valores, el primero describe el estado inicial del ecosistema 0%, y la segunda describe el estado colapsado 100%. La información sobre la severidad relativa es combinada con información sobre la proporción del ecosistema que se ve afectada es decir la extensión y así determinar la categoría de riesgo bajo el Criterio C [4]. La severidad puede calcularse por medio de la estandarización de los valores en crudo de la variable abiótica en su valor inicial y en su valor de colapso. De esta forma en el presente proyecto de grado se estima: el valor de la variable abiótica en estado inicial, el valor esperado en el estado colapsado y por último medir el valor presente o futuro de la variable seleccionada.
A través de siguientes ecuaciones se calcula de forma adecuada el Criterio C.
vi. 𝑆𝑒𝑣𝑟𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑡𝑖𝑣𝑎(%) = (𝐷𝑖𝑠𝑚𝑖𝑛𝑢𝑐𝑖ó𝑛 𝑜𝑏𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑎 𝑜 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑐ℎ𝑎 𝐷𝑖𝑠𝑚𝑖𝑛𝑢𝑐𝑖ó𝑛 𝑚á𝑥𝑖𝑚𝑎)⁄
vii. 𝐷𝑖𝑠𝑚𝑖𝑛𝑢𝑐𝑖ó𝑛 𝑜𝑏𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑎 𝑜 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑐ℎ𝑎𝑉𝑎𝑙𝑜𝑟 𝑖𝑛𝑖𝑐𝑖𝑎𝑙 − 𝑉𝑎𝑙𝑜𝑟 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑜 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 𝑓𝑢𝑡𝑢𝑟𝑜
viii. 𝐷𝑖𝑠𝑚𝑖𝑛𝑢𝑐𝑖ó𝑛 𝑚á𝑥𝑖𝑚𝑎 = 𝑉𝑎𝑙𝑜𝑟 𝑖𝑛𝑖𝑐𝑖𝑎𝑙 – 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 𝑑𝑒 𝑐𝑜𝑙𝑎𝑝𝑠𝑜
Arbustales del zonobioma del desierto tropical del caribe.
𝑆𝑒𝑣𝑟𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑡𝑖𝑣𝑎(%) = (139,99 – 132,44 139,99 − 0)⁄
= 0,053%
52
𝑆𝑒𝑣𝑟𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑡𝑖𝑣𝑎(%) = (139,99 – 141,10 139,99 − 0)⁄
= −0,009%
Vegetación secundaria del orobioma bajo de la sierra nevada de Santa Marta y Macuira
𝑆𝑒𝑣𝑟𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑡𝑖𝑣𝑎(%) = (139,99 – 144,06 139,99 − 0)⁄
= −0,029%
Vegetación secundaria del zonobioma seco tropical del caribe
𝑆𝑒𝑣𝑟𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑡𝑖𝑣𝑎(%) = (139,99 – 139,10 139,99 − 0)⁄
= 0,006%
Arbustales del zonobioma seco tropical del caribe
𝑆𝑒𝑣𝑟𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑡𝑖𝑣𝑎(%) = (139,99 – 142,12 139,99 − 0)⁄
= −0,015%
Arbustales del Halobioma del caribe
𝑆𝑒𝑣𝑟𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑡𝑖𝑣𝑎(%) = (139,99 – 13,29 139,99 − 0)⁄
= 0,90%
Áreas agrícolas heterogéneas del zonobioma seco tropical del caribe
𝑆𝑒𝑣𝑟𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑡𝑖𝑣𝑎(%) = (139,99 – 144,89 139,99 − 0)⁄
= −0.035%
Pastos del orobioma bajo de la Sierra Nevada de Santa Marta
𝑆𝑒𝑣𝑟𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑡𝑖𝑣𝑎(%) = (139,99 – 146,34 139,99 − 0)⁄
= −0,045%
Pastos del zonobioma seco tropical del caribe
𝑆𝑒𝑣𝑟𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑡𝑖𝑣𝑎(%) = (139,99 – 145,09 139,99 − 0)⁄
53
Bosques naturales del orobioma bajo de la Sierra Nevada de Santa Marta y Macuira
𝑆𝑒𝑣𝑟𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑡𝑖𝑣𝑎(%) = (139,99 – 140,99 139,99 − 0)⁄
= −0,007%
Área agrícola heterogénea orobioma bajo de la Sierra Nevada de Santa Marta y Macuira
𝑆𝑒𝑣𝑟𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑡𝑖𝑣𝑎(%) = (139,99 – 138,94 139,99 − 0)⁄
= 0,007%
El cálculo de la severidad relativa se hizo en función de dos variables; la primera disminución observada o predicha, que a su vez está dada por un valor inicial y un valor presente, al valor inicial se le asignó un valor de 139,99 mm proveniente de la media total de la precipitación de todos los años, para el valor presente o valor futuro se asigna el valor de la precipitación del año al cual se le está calculando la severidad relativa. El segundo es la disminución máxima que hace referencia al valor de precipitación que puede llevar al colapso del ecosistema, para esta variable se contempló un valor de 0, ya que, algunos de los ecosistemas del PNN Tayrona son altamente resistentes a temporadas de estiaje por lo que se consideró este valor.
4.5. CRITERIO D. INTERRUPCIÓN DE LOS PROCESOS O LAS
INTERACCIONES BIÓTICAS.
Para el desarrollo del criterio D es necesario una lista de requisitos para la selección de la variable biótica, los cuales llegan a ser los mismos requisitos que fueron utilizados para el criterio C con la única diferencia que ahora no es una variable abiótica.
4.5.1. Selección de variable biótica
54
interacciones; cambio en la identidad y frecuencia del movimiento de las especies; medidas de diversidad y complejidad estructural del nicho.
La evaluación de este criterio al igual que el criterio C, es esencial el cálculo de la severidad relativa la cual va de un estado inicial (0%), y otra que describe un estado de colapso (100%). La información de la severidad relativa es combinada con información sobre la proporción del ecosistema que se ve afectada (extensión), para la clasificación entre los umbrales, se puede estimar valorando si excede el umbral de la severidad relativa o estimar la severidad promedio de la degradación a través de toda la distribución del ecosistema.
Basados en los datos y la información necesaria para el desarrollo del criterio D, se pudo determinar que el criterio D no se puede desarrollar debido a la escasez de los datos, ya que, no se cuenta con información tal como: datos cuantitativos, ya sea, del número de especies o de individuos por especie y registros históricos que sean de apoyo para determinar la curva de disminución o aumento de los individuos por especie o de especie por taxón. Por lo tanto, sin esta información se dificultad realizar cálculos como; disminución observada, disminución máxima y severidad relativa, sumado a esto sin un registro histórico se imposibilita el desarrollo de una regresión lineal múltiple para determinar si existe alguna relación entre la degradación de la cobertura del suelo y la disminución de las especies dentro del parque.
Por la razón mencionada anteriormente, el Criterio D se clasifico en función del número de especies registradas hasta el momento con algún grado de amenaza en los listados del instituto Alexander Von Humboldt, los libros rojos y cites para el parque nacional Tayrona.
Tabla 12. Clasificación de taxones del PNN Tayrona.
Grupo taxonómico N° de especies registradas N° de especies en alguna categoría de amenaza
Amphibia 11 1
Artrópoda 909 4
Aves 428 61
Cnidaria 289 12
Echinodermata 165 3
Mammalia 71 12
Mollusca 1176 12
Pisces 773 25
Plantas terrestres 1086 58
Reptilia 42 8
Total 4950 196
