Modelos espacio temporales de factores de deterioro del recurso hídrico para la gestión integral de la cuenca del río mayo, san martin, 2006 2007

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ESCUELA DE POSTGRADO

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Tesis para optar el grado de Doctor en Ciencias Ambientales

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ERGARA

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EDRANO

ASESOR:

DR. FREDDY MEJÍA COICO

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Autor: Segundo Edilberto Vergara Merano iii

In memoriam a:

…, mi Madre, María Inés Medrano Tambo,

Génesis vital y de todo éxito y cuanto bueno me acontece...

A mi padre:

Edilberto E. Vergara Manrique visión sabiamente edificada

...a mis hermanos:

Adriana Soledad,

Julio Antonio y,

María Elena,

por la dimensión objetiva y sólida de sus principios...

…a mis sobrinos:

María Inés, Tricia Vania, Amil Melanie,

Henry Gareth, Nelson Onésimo, Diana Jesús, Marie Ann Otily,

Marco Antonio, Ariane Dolibeth,

Betty Adriana y Maria Fernanda...

(4)

y, en especial a

(5)

(6)

No existe expresión suficiente,

…tampoco dimensión,

…menos límites para significar mi gratitud a:

Mi madre, padre, hermanos, hijo y sobrinos

…así como también a:

Al Dr. Freddy Mejía Coico por las oportunas sugerencias, al Dr. José Mostacero León por su crítica, acuciosa y permanente asesoría…,

A la Universidad Nacional de San Martín-Tarapoto.

A mis colegas de la Facultad de Ecología, en particular, a Jorge Torres Delgado, por su genuino ánimo y motivación.

A los alumnos de la UNSM-Tarapoto, en especial, a los alumnos de la Facultad de Ecología que contribuyeron en los trabajos de campo

Finalmente,

(7)

Autor: Segundo Edilberto Vergara Merano vii

JURADO

--- --- ---

Dr. Federico Gonzáles

Veintimilla Dr: José Mostacero León Dr. Freddy Mejia Coico

(8)

(9)

Autor: Segundo Edilberto Vergara Merano ix

R

ESUMEN

xxii

A

BSTRACT

xxiiiiii

I INTRODUCCIÓN 1

II MATERIAL Y MÉTODOS 14

2.1 MATERIAL DE ESTUDIO (DIMENSIÓN ESPACIAL DEL ÁREA DE ESTUDIO) 14

2.2 ZONAS DE VIDA 24

2.3 CARACTERÍSTICAS CLIMÁTICAS 24

2.4 MÉTODOS Y TÉCNICAS 27

2.4.1 ASPECTOS ESPACIALES:GEOREFERENCIACIÓN Y ESCALAS 27

A) Escala espacial 27

B) Escala temporal 27

C) Fuente de datos e información 28

D) Data e información para el análisis espacial 29

E) Sistemas SIG para el manejo de data e

información espacial 30

F) Modelo para el control de calidad de data 31

2.4.2 PERFILES Y ENFOQUES METODOLÓGICOS 31

2.4.2.1 Perfil 31

2.4.2.2 Enfoque 33

2.4.3 CONSIDERACIONES PARA SELECCIÓN DE FACTORES 33

2.4.4 FACTORES DE DETERIORO CONSIDERADOS 34

2.4.4.1 Población 35

a. Patrones de distribución 35

b. Presión de los factores sobre el agua 36

24.4.2 Erosion 37

a. Delimitación del ámbito de estudio 37

b. Localización, observación y registro de datos 38

c. Determinación y categorización 39

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2.4.5.1 Transferencia y control de data e información 41

2.4.5.2 Organización de la data e información en base de

dato 41

2.4.5.3 Desarrollo de modelos espaciales 42

III RESULTADOS 43

3.1 DISTRIBUCIÓN FACTOR POBLACIÓN 46

3.3 DISTRIBUCIÓN GENERACIÓN DE RESIDUOS SÓLIDOS 59

3.4 DISTRIBUCIÓN DEL FACTOR EROSIÓN 62

3.5 DISTRIBUCIÓN DE LA EROSIÓN HÍDRICA 67

IV DISCUSIÓN 69

VI PROPUESTA 80

VI CONCLUSIONES 83

VII REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICA 85

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Modelos espacio-temporales de factores de deterioro del recurso hídrico para la Gestión Integral de la cuenca del río Mayo, San Martín, 2006-2007.

Vergara Medrano, Segundo E Universidad Nacional de San Martín

La presente investigación, sobre modelos espacio-temporales de factores de deterioro del recurso hídrico para la gestión integrada de la cuenca del río Mayo es, en alguna forma, una continuación de anteriores estudios y experiencias realizadas en el ecosistema Mayo. En base a estas experiencias, se planteó realizar una aproximación sobre el comportamiento espacial de algunos factores que impactan sobre los recursos hídricos en la cuenca del río Mayo. Se utilizó los sistemas SIG ILWIS, ArcViewGIS v.3.3 y ArcGIS v.9.2 en el análisis y modelización de los factores. El modelo de distribución espacial de los centros poblados en la cuenca del río Mayo, obtenido según el análisis con referencia al área, es de una distribución arracimada o agrupada, lo que significa en genera quel, estos se encontrarían más próximos o más cercanos uno del otro. De acuerdo a la técnica de medidas del arreglo, excepto los centros poblados que se encuentran en el orden 4, los mismos que se encuentran distribuidos regularmente (debido a que la frecuencia observada es mayor que la esperada), los demás órdenes de centros poblados (1, 2, 3 5 y 6) se encuentran dispersos en forma arracimada o agrupada. La distancia media observada, en todos los casos, es menor que la distancia media esperada, significando esto que los centros poblados en la cuenca del río Mayo, se encontraron distribuidos en forma arracimada o aglutinada. La erosión de las franjas marginales en el sector del río Mayo estudiado (cueca alta) presenta una alta erosión con una media de 4.1 dentro de una escala de 0-5. Debido a las condiciones de geo-morfo-hidrológicas de la cuenca media, en esta no se realizaron estudios de erosión. Similarmente ocurrió en la cuenca baja. La generación de residuos sólidos dentro de la cuenca se presenta primero en el conglomerado urbano de San Martín con una generación aproximada de 278 tn/día

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Space-temporal models of water resources damage factors for integrated Mayo river watershed management, San Martin, 2006-2007.

Segundo E. Vergara Medrano

Universidad Nacional de San Martín

Space-temporal models of water resources disturb factors for integrated Mayo river watershed management were evaluate. In some way, this is a continuation of past expertise and earlier studies. Base on these experiences, it was proposed to value the spatial behavioural of factors that disturbed or influence on a negative way, the water resources of Mayo river. It was used the GIS; ILWIS v 3.6, Arc View GIS v 3.3 and Arc GIS v 9.2 to model and analysis of factors. The model of settlements spatial arrangement obtained from the analysis in relation to the area is cluster form arrangement, it means from a general point of view, they are closer each other. According to the technical of measure of arrangement and except to the settlements that match order four are distribute in a regular way (observed frequency is higher than the expected). The others settlement are dispersing in a cluster way. The observed media distance was shorter than the media distance expected in all cases. This does mean that settlements were found in a group arrangement way. The erosion on the riverside area in the Mayo River fluvial resulted in a high values (media of 4.1) within the 0-5 scale. Because of the geo morfo hydrological conditions of media basin, the erosion estimation at media watershed have not taken into consideration. Similar result did occur in lower basin. The highest solid waste generation was in San Martin with a production of 278 tn/day.

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Autor: Segundo Edilberto Vergar Medrano 1

INTRODUCCION

La presente investigación sobre modelos espacio-temporales de factores de deterioro del recurso hídrico, para la gestión integrada de la cuenca del río Mayo es, de algún modo, una continuación de anteriores estudios y experiencias puntuales realizadas en el ecosistema Mayo, principalmente en la cuenca alta. En base a estas experiencias, se planteó realizar un análisis sobre el comportamiento espacial de algunos factores de deterioro o de impacto sobre los recursos hídricos en la cuenca del río Mayo.

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trans-disciplinario y el de paisaje aunque, se reconoce, que el tema de recurso agua tiene diversidad de enfoques y métodos para encararlo (Aqua-LAC, 2009).

Primeramente, dentro de la dimensión sistémica, Friedlander (2007), por ejemplo, nos dice que “el pensamiento sistémico es de extrema importancia para resolver problemas globales, ya que el reto es mundial”. Con esta aseveración, se reconoce que el concepto de sistema es ampliamente utilizada para describir y explicar una gran diversidad de fenómenos, hechos, ideas, problemas, etc., y a diferentes escalas e implicancia; similarmente, Moran, D y Sabrina, Dan (2008), emplean la definición de sistema para explicar aspectos de costos en la infraestructura de regadío; Semenov, D.A, (2008), utiliza el concepto para comprender la relación Biosfera–clima; Cloquell-Ballester, et al., (2008) utilizan la definición de sistema al abordar temas en educación ambiental; Bar-Yam, Y. (2003), hace un análisis sobre la complejidad en el concepto de sistema y establece además, que todo los macro ecosistemas, sean estos simples o complejos, están formados por un gran número de componentes; Wu et al., (2006), se asiste del concepto, cuando analiza la complejidad de los sistemas especiales denominados humedales; Bakker, M.H.N (2006), “define” a un sistema, por ejemplo, como una descripción del dominio social y físico dentro del cual, emergen y son manejados los riesgos. Por otra parte, en la dimensión de la salud, ésta es la resultante de exitosos mecanismos adaptativos a los estímulos y agresiones del ambiente, en ese sentido, tanto la enfermedad como los agentes, los huéspedes y los restantes eslabones de una cadena o red epidemiológica, son susceptibles de un estudio de tipo ecológico y de sistemas. (Bennett y R.U Carcavallo, 1979).

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Autor: Segundo Edilberto Vergara Medrano 3

incrementado la riqueza de información semántica, llamando a esto como antroposistema”, planteamiento, que nos lleva a proponer o reconocer que existen sistemas naturales (los ecosistemas) y los sistemas construidos (los no naturales o antropogénicos).

La perspectiva descrita anteriormente, nos demuestra sólo algunos de las muchas aplicaciones de la teoría de sistema para explicar y comprender una diversidad de hechos, fenómenos tanto del mundo real natural como entrópico y, en relación a este estudio, se considera el concepto para analizar y comprender algunos factores que permitan obtener una mejor comprensión de la naturaleza y dinámica del ecosistema río Mayo. Por consiguiente, si consideramos a la cuenca del río Mayo como sistema y, además, asumimos que en dicha cuenca se han presentado, se realizan y se llevarán a cabo procesos ecológicos (naturales) y no naturales (antrópicos) entonces, el río Mayo no sólo es un sistema ecológico o ecosistema sino también un antroposistema debido a que, en este, se han construido procesos y sistemas antropogénicos (ciudades, infraestructura, procesos de desarrollo, culturas, etc.), por tanto, fue necesario tener presente esta dualidad conceptual inherente en el desarrollo de la experiencia.

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Seguidamente, respecto a la teoría de la complejidad, se abordará enfocándola desde el punto de vista de la cuenca (ecosistema), Dourojeanni, Axel R. (2005) por ejemplo, es uno de los que admite la complejidad en el manejo de cuencas; Durán, et al (2002), en su estudio sobre agua y tierra, reconoce que los problemas y procesos envueltos en las formas de uso del agua y de la tierra son complejos, y que para resolverlos, es necesario un enfoque interdisciplinario y el soporte de tecnología de la información; no obstante, PNUD, (2007) al referirse a los sistemas de información como instrumentos de desarrollo local, admite los niveles de complejidad de estos y el costo que acarrean desarrollarlos y HEIPKE Christian, Peter A. Woodsford & Markus Gerke (2008), tipifica un tipo de información, la información geo-espacial, (la información sobre objetos y hechos con referencia espacial) y establece que esta es “parte esencial de la infraestructura nacional e internacional para la información de la sociedad”.

En efecto, quienes investigan algún fenómeno, proceso, hecho, etc., a diferente nivel de complejidad, bajo diferentes condiciones, escalas espacio-temporales, características organizacionales (estructuras sencillas y complejas), las interacciones de los componentes, propiedades, dinámica de los fenómenos,

etc., acuden al uso, entre otros, de diferentes elementos o conceptos racionales desde las teorías hasta diferentes tipos de recursos, herramientas como por ejemplo los modelos, sean estos cuantitativos o cualitativos.

Estos modelos son útiles para generar, sintetizar, representar, explicar, y en cierto modo, “pronosticar, predecir, proyectar y hasta conjeturar” la dinámica de los sistemas complejos (Borrett, et al., 2007) como es el caso de los espacios naturales, llámese ecosistemas, hábitats, paisajes, una cuenca, un rio, etc.

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organización), (Stanfor Encyclopedia of Philosophy, 2009). En el contexto de esta teoría y dentro del marco de análisis teórico y a escala mayor de factores que tienen alguna implicancia en el deterioro del recurso hídrico (cambio climático por ejemplo), como estos, existen otros cuyas manifestaciones son más localizadas y/o de escala mayor como por ejemplo la deforestación, que ocurre en el nivel de la cuenca Amazónica o como el que se presenta en un contexto más regional como es el caso de San Martín que hasta el 2004, se estima que supera los dos millones de hectáreas de bosques deforestados (CONAM, 2005).

En ese sentido, para describir (medir) e investigar sobre procesos ambientales, es necesario que, si no todos, al menos los principales factores de deterioro y/o sus componentes del recurso hídrico sean susceptibles de asignarles un atributo o propiedad y magnitud y a partir de esto explicar niveles mayores de organización. Este es importante pues por ejemplo, la FAO (2005) en su sistema taxonómico “Land Cover Classification System”, establece que para lograr mayor información de la clase o categoría cobertura de suelo, se debe asignar atributos que, para su caso, clasifica dos tipos de atributos: los ambientales (el suelo, la erosión, clima, etc.) y los específico-técnicos como por ejemplo el aspecto florístico, tipo de cultivo, etc.

En el marco de estas premisas conceptuales y de realidad global, nos acercamos a una escala de mayor detalle como la regional de la cuenca del río Mayo. En este contexto, uno de los principales componentes estructurales de un ecosistema, considerado como factor de deterioro del recurso agua, es la

población1_{(UNEP, 2004; Wallace, et al 1996; Gonzales et al, 2006, GRSM, 2008}

y World Water Assessment Programme, 2009) y puesto que la cuenca del río Mayo es un ecosistema y además dentro de éste se encuentra establecida la mayoría de la población de San Martín, entonces, el ecosistema Mayo viene siendo impactado por la población y las diferentes actividades inherentes que

1_{La población de la cuenca del río Mayo, según el censo del 2005, sería de aproximadamente 391 726 habitantes. Constituyendo}

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ésta desarrolla. Por tanto, la necesidad de comprender de cómo se comportan, en el espacio y tiempo, los factores que influyen sobre y dentro del mismo ecosistema Mayo (en particular el recurso hídrico), sus propiedades estructurales, funcionales y las interacciones entre estas, es explicita.

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Cuencas implementando tecnología automatizadas que faciliten los procesos de evaluación y monitoreo (TCA, 1997) como por ejemplo, los sistemas de Información Geográfica que permita la toma de decisiones integrales, coherentes y oportunas.

El proceso de erosión hídrica del suelo de orilla de las comunidades ribereñas2

del sistema Mayo, también se considera como factor físico de deterioro del agua, (PEAM-GRSM, 2007, Vergara, M. 2007), el cual, resulta de la interacción de varios factores entre otros, al cambio en el uso de la tierra, procesos de inmigración (crecimiento de la población, políticas locales de desarrollo, infraestructura vial, etc., este enfoque, es reconocido por muchos como por ejemplo (Bennett y R.U Carcavallo, 1979, GRSM, 2008 y Borrrett., et al., 2007).

Por tanto, en la cuenca del ríoMayo, existen factores de deterioro del recurso hídrico y de los procesos asociados a este y, precisamente, uno de estos, sino el principal, es la población, sus inherentes características y actividades (como el incremento de la población, corrupción, etc.), (UNEP, 2004; Wallace, et al, 1996; Gonzales et al, 2006, GRSM, 2008 y World Water Assessment Programme, 2009). Por ejemplo, en el informe sobre “Environment and Economic Accounting” de las Naciones Unidas (2000), menciona que “está claro que las actividades humanas pueden afectar profundamente las funciones de los sistemas ambientales básicos con significantes implicancias para las economías nacionales y la humanidad en su conjunto”. Transparencia Internacional (2008) en su informe global de la corrupción en el sector del agua, sentencia que la corrupción, llevará aún más el agudizamiento en el recurso agua; pero además, una de las manifestaciones de deterioro de los diferentes ecosistemas a nivel global, a causa de la actividad antropogénica, es el cambio climático al mismo tiempo que tal como menciona Landle et al (2005), la inadecuada intervención humana está causando transformaciones

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en los rangos de distribución de ciertos grupos de animales y plantas.3.De

modo que, existen por tanto, factores y procesos de deterioro que se presentan a diferente magnitud espacio-temporal, tal como lo señala Mortberg (2004), al referirse a los impactos del proceso de infraestructura urbanística, los cambios en el uso de la tierra y otros tipos de actividades los cuales deben ser considerados en una escala de paisaje y regional de tal manera que permita contribuir a lograr el desarrollo sostenible. Goswami (2006), se refiere también a procesos como formaciones geológicas frágiles, sismicidad, tasa acelerada de erosión, deforestación masiva, intensa presión en el uso de la tierra y un crecimiento acelerado de la población. (GRSM, 2008).

En efecto, el uso de la tierra, es decir el uso del recurso suelo, es otro de los factores que ejercen presión sobre el recurso hídrico World Water Assessment Programme. (2009), y es parte de los temas importantes para la gestión de los recursos naturales por ello (GLCN, 2005) destaca, que la información sobre la cobertura del suelo es requisito esencial para la gestión sostenible de los recursos naturales y para la protección ambiental, no obstante, GLCN (2005) al mismo tiempo, admite que los actuales programas de monitoreo no tienen acceso a datos de línea de base comparables y/o disponibles sobre cobertura de suelo.

De hecho, los cambios en el uso del suelo y la manera mediante la cual tales cambios se presentan (por ejemplo, incrementando el uso del suelo, Netherlands Environmental Assessment Agency, 2009), pueden ser detectados principalmente mediante el uso de mapas de cobertura y manejados mediante los Sistemas de Información Geográfica, (SIG), Peña., et .al. (2005) es decir, el uso de estas tecnologías SIG puede permitirnos tener una mejor percepción y comprensión espacio-temporal de los fenómenos procesos y condiciones de sus cambios y, por ende su estudio, lo cual, puede conllevar a realizar o dar soporte a la toma de mejores decisiones. Lo anterior es corroborado por

3_{Increasing human population growth and achieving many of the Millennium Development Goals set forth in 2002 will place}

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Wasson, (2006) al reportar, en un estudio sobre el agua en los Hymalayas, que el diseño de la investigación sufre los problemas de representación espacial de los sitios y/o lugares de estudio.

Sin embargo, no es suficiente tener en cuenta a los factores que deterioran al recurso agua, sino también, a la información y conocimiento que de estos se genera los mismos, que son generados por diferente metodología y herramientas. Al respecto, DE LA VILLE (2002), plantea una propuesta metodológica para promover la importancia que tiene el análisis espacial, como base para la formulación de políticas de manejo para el uso eficiente de los recursos naturales. Se trata del análisis de imágenes de satélite Landsat Thematic Mapper que, en conjunto con el uso de Sistemas de Información Geográfica (GIS), generan herramientas eficientes para la evaluación de cambios de uso y cobertura de tierra y permiten el análisis integrado de variables bióticas y abióticas, mediante el uso combinado de Sensores Remotos y GIS lo que permite obtener como producto finales modelos espaciales.

Respecto a los SIG, Nebert, (2001), destaca su importancia al sostener que la información geográfica es vital para tomar decisiones acertadas a escala local, regional y global. En ese sentido, las soluciones a la delincuencia, el desarrollo empresarial, la reducción de daños por inundaciones, la recuperación medioambiental, las valoraciones de terrenos de uso comunitario y la recuperación después de desastres, son sólo algunos ejemplos de las áreas en las que los encargados de tomar las decisiones oportunas pueden beneficiarse de esta información. De manera semejante, según (Matteucci, 1998), el espacio geográfico conceptual puede ser incorporado al ambiente computacional para su análisis y tratamiento, previa transformación conceptual que lo asimilará a las entidades digitales que una computadora es capaz de manejar.

Respecto al factor socioeconómico, la pobreza y la inseguridad son realidades

(24)

países, regiones u otras unidades administrativas y/o geográficas sino también al interior de los mismos. Para el caso de San Martín, en relación a factor socioeconómico la región, de acuerdo a COSUDE, (2001) se ven expresados por los siguientes indicadores: índices de pobreza regional al 2000 fueron de 42.1; el Índice de Desarrollo Humano (IDH) fue de 0.58, población sin agua y sin desagüe con el 54.9 % y 74.8 % respectivamente. Aún cuando existe estas limitaciones, también la generación de aguas residuales (per cápita) y residuos sólidos domiciliarios o municipales per cápita) son factores que deterioran al recurso hídrico (en su calidad y cantidad). Esto, como producto del uso de recursos inherentes que cada persona, y por ende las ciudades y comunidades, realiza dentro del proceso de vivencia y desarrollo personal.

La inmigración ha sido intensa en los últimos años no solo de poblaciones mestizas sino también étnica asentada tanto en la margen derecha como izquierda del río Mayo, estos inmigraron desde del área del Marañon y, en la actualidad, se cuenta con 14 comunidades nativas que ocupan un territorio extenso; la población ha crecido en los últimos años y se ha iniciado procesos industriales (cemento), el incremento del cultivo de café, etc.

En relación a los procesos político-administrativos, por ejemplo en Latinoamérica, la alta tasa de rotación del staff, la cual tiende a ser típica en los países Latino Americanos y Caribeños, hace aún más necesario tener un marco legal más claro y bien establecido. (ECLAC, 2006). Sobre la base del presente aserción, se puede decir que, en Latinoamérica, casi todas las organizaciones de cuenca necesitan una evolución significante antes de que puedan llegar a convertirse en unidades efectivas para la gestión y la planificación, (Tortajada, 2001).

La institucionalidad local mediante sus diferentes instrumentos de gestión

como, planes concertados de desarrollo, planes de acción y agendas

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la consideración del recurso hídrico y su manejo entre otros factores dentro de un marco de desarrollo de la gestión ambiental local (Vergara, 2006). Debido a esto, la dimensión local, tiene la posibilidad de identificar y jerarquizar los problemas ambientales, de planificar, de elaborar estrategias específicas para cada caso, de ejecutar y controlar la evolución de los fenómenos y los procesos (Matteucci, 1998). Similarmente, Tortajada (2001) menciona que las consideraciones geográficas, económicas, políticas, sociales, legales e institucionales han sido los principales factores para la mejora de las prácticas de gestión del agua en diferentes países latinoamericanos. En ese sentido, el enfoque integral es de importancia para abordar los problemas y lograr el desarrollo sostenible, en especial, del recurso agua en el marco de cuenca tal como lo establece Rahaman y Varis (2005).

Como factor natural, el riesgo de desastres es inherente en cada comunidad y territorio y está definido por el grado de vulnerabilidad y exposición a los fenómenos naturales. (ECLAC, 2006). Estos aspectos son factores que nos recuerdan permanentemente tanto de la fuerza destructiva del agua y la miseria que se deriva de la carencia de esta en muchas regiones del mundo, United Nations (2006). El progreso de la región en relación con el riesgo de desastres está limitado por la ausencia de perspectiva y bajo interés político electorales con relación a los desastres, la pobreza en la gobernanza y la falta de continuidad de algunas políticas debido al cambio de autoridades. (ECLAC, 2006).

(26)

Así, el recurso hídrico, actualmente, se constituye en un tema de preocupación en diferente escala y escenarios a causa de que, este recurso, es de vital importancia para el desarrollo y la base para el funcionamiento de los ecosistemas; su uso impacta sobre el componente social, económico, político y natural, lo cual es también reconocido por (Naciones Unidas, 2006; Transparency International, 2008 y Stancich, 2003), al definir, al agua, como un elemento esencial que soporta la vida, es inherente a nuestras vidas y está profundamente internalizado en nuestra cultura. Además, las necesidades humanas básicas y el suministro alimentario seguro y libre de enfermedades, dependen de este recurso y enfatiza además, que el desarrollo económico requiere fuentes energéticas y actividades industriales y ambas, son dependientes del agua.

En relación al recurso agua en el Alto Mayo, se encuentran la alteración del régimen hidrológico que, de acuerdo a Preparing for Minnesota Water Plan 2000, (1999), los recursos hídricos son un factor clave para la salud de los ecosistemas; y los niveles de los cuerpos de agua, que están cambiando constantemente, por las condiciones naturales y presiones de las actividades humanas

(27)

Finalmente, mediante la presente experiencia se conseguirá elaborar modelos espacio-temporales de los principales factores de deterioro del recurso hídrico en la cuenca del río Mayo; para ello, se realizará la estimación de la distribución espacio-temporal de los factores de deterioro del recurso como son: la población (en la forma de centros poblados y habitantes por centro poblado y sus patrones de distribución en la cuenca), y sus inherentes actividades como producto del “proceso de desarrollo” como la generación de

residuos sólidos, generación de aguas servidas4, la determinación del

comportamiento espacio-temporal del proceso erosivo en las comunidades ribereñas o franjas marginales.

(28)

II MATERIAL

Y

METODO

DISEÑO

DE

LA

EXPERIENCIA:

2.1

Dimensión espacial dentro de la cual se realizó el estudio: breve

descripción de la cuenca y una aproximación al enfoque de cuenca.

(29)

San Martín (Fig. 05) e incluye, el territorio de aproximadamente, 37 de los 77 distritos de la región (Fig. 06) Vergara, (2002) y el distrito de Vista Alegre de la provincia de Rodríguez de Mendoza (región Amazonas) (PEAM, 2003; Moreno y Reneer, 2007 y MINAM, 2009).

Los límites del mapa base de la cuenca, para el caso particular del estudio, (ver Fig. 3), están basados, por un lado, en el mapa base de cuencas generado en la Zonificación Ecológica Económica de la región San Martín (ZEE-GRSM, 2006) la cual, no consideró el criterio ecosistémico en su delimitación sino más bien asumió un criterio político -administrativo a escala Macro (1/250 000); y, por otro, se consideró el criterio eco-sistémico y enfoque de cuenca, (Vergara, 2002, 2004, 2007 y MINAM, 2009), lo cual, implicó incluir al territorio del distrito de Vista Alegre de la provincia de Rodríguez de Mendoza y, por ende, al espacio territorial que comprende las dos sub-cuencas; rio Salas y río Tonchimillo las mismas que, al confluir forman el río Tonchima y al mismo tiempo conforman la parta alta de la cuenca del río Tonchima.

Dado a que no se dispone de información regional oficial (no al menos de los factores de estudio) de estos espacios territoriales de las sub-cuencas Tonchimillo y Salas, no fue posible considerarlos en la modelización, aún así, se tuvieron en cuenta en la representación del mapa base referencial (Fig. 02).

(30)

proyecto “Evaluación del deterioro de los recursos naturales por el Cambio Climático, de la cuenca del río Mayo y sub cuenca Yuracyacu” (EDRN CC CM y SY)5_{, (2008) plantearon el enfoque}

eco-sistémico, es decir de cuenca, no sólo para establecer los límites del mapa base de la cuenca del río Mayo6_{sino también, para}

desarrollar el proyecto y, principalmente, la modelización de escenarios de precipitación y temperatura (MINAM, 2009).

Más aún, para el caso del presente estudio se ha tenido en cuente, para la delimitación de la cuenca río Mayo, los principios y criterios de delimitación de cuencas considerados en el estudio de delimitación y codificación de unidades hidrográficas del Perú (Ruíz, R., et al, 2007), cuyos códigos y niveles se muestra el cuadro o tabla 1 siguiente.

Tabla 1. Sistema referente de codificación y delimitación de la cuenca del río Mayo.

NIVEL 1 NIVEL 2 NIVEL 3 NIVEL 4 NIVEL 5 NIVEL 6

4 49 498 4984 49844 49844…

Cuenca Hidrográfica del río Amazonas

Unidad Hidrográfica 49

Cuenca hidrográfica del río Marañón (incluye el río Huallaga)

Cuenca del río Huallaga

Cuenca del río Mayo

Tonchima, Negro?, etc.

Fuente: Elaborado por el autor, basado en estudio de unidades hidrográficas del Perú (Ruíz, R., et al, 2007).

5_{Evaluación del deterioro de los recursos naturales por el Cambio Climático, de la cuenca del río Mayo y sub cuenca Yuracyacu”}

(EDRN CC CM y SY)

(31)

Por otra parte, a lo largo de la divisoria izquierda de aguas (límite norte) de la cuenca alta del río Mayo, se extiende la Cordillera Cahuapanas (Moreno y Reneer, 2007), la cual forma parte de la Cordillera Oriental, en donde se origina, (PEAM, 2003) y se constituye en la barrera natural entre la cuenca alta del río Mayo y la cuenca (margen derecha) del río Marañón. El sistema de drenaje de la cuenca, si consideramos una escala menor pero de mayor complejidad, forma parte del sistema hidrográfico del Amazonas -vertiente del Atlántico.

Sin embargo, a escala de mayor detalle, el sistema de drenaje de la cuenca del río Mayo, está conformado por el río Mayo - eje fluvial principal de 3007_{Km de longitud aproximada (correspondiendo a la}

cuenca alta 200 Km)- y sus tributarios localizados tanto en la margen izquierda como derecha. Este sistema está constituido por 27 sub-cuencas en la margen derecha y 25 en la margen izquierda haciendo un total de 52 sub-cuencas categorizadas como de tercer orden8_{según la}

Zonificación Ecológica Económica (ZEE), San Martín, ZEE (2006). (Ver Fig. 3).

Respecto a la longitud total aproximada del río Mayo, existen diversos datos que difieren mucho de lo estimado en el mapa de cuencas de la ZEE nivel macro. En ese sentido, el autor, luego de una verificación, comparación, corrección y edición del mapa de cuencas, ha estimado la longitud total del río Mayo (longitud SIG) en 697. 12 Km. Sin embargo, se reconoce la necesidad de corroborar dicha estimación.

7 S_{egún el Plan Maestro del Bosque de Protección Alto Mayo (INRENA, 2008), el río Mayo tiene una longitud total de 300 Km;}

correspondiendo al Alto Mayo 200 Km.

(32)

Figura 01. Ubicación de la cuenca del río Mayo respecto a la región San Martín y, ésta, en relación al país.g

La ubicación geográfica de la región la privilegia, no sólo en un sentido estratégico para el desarrollo y conectividad interregional sino también, le otorga las condiciones ecológicas que permite tener ecosistemas o pisos ecológicos diversos desde llanura amazónica hasta puna inclusive páramo (Veco, G.C.D, (2009)

Cuenca R io M_{a yo}

SAN MARTIN

Lago Titicaca

Limites mapa base cuenca río Mayo Limites San Martin

Límites Perú

1:13845066

N

E W

(33)

Figura 02. Ubicación de la cuenca del río Mayo respecto a la región San Martín.

Se incluye en este mapa base, el territorio que pertenece al distrito de Vista Alegre (provincia de Rodríguez de Mendoza al sur este de la región de Amazonas. La

inclusión de este territorio está basado en el enfoque de cuenca y eco-sistémico.9_{. A}

parte de lo anterior, la propuesta de mapa base, obedece a la categorización de cuencas del país (Tabla 1). Fuente, ZEE, (2005). Elaborado y modificado por el autor

9_{Informe preliminar de Estudio: Evaluación de los recursos naturales por el cambio climático en la cuenca del río Mayo y}

(34)

Figura 03. Cuenca del río Mayo y su sub-división en cuenca alta, media y baja.

La delimitación del territorio total de la cuenca, como ya se mencionó, se sustenta en el enfoque de cuenca (eco-sistémico). Sin embargo, para su sub-división en cuenca alta, media y baja se ha basado en la “delimitación político–administrativo” coincidiendo con lo asumido por (Vergara 2008 y MINAM, 2009).

Para el caso del límite entre la cuenca alta y media se consideró el límite provincial, es decir entre el límite este de la provincia de Moyobamba y el límite noroeste de la provincia de Lamas y, respecto al límite de la cuenca baja, se estableció el límite distrital (límite este entre el distrito

de Pinto Recodo y Tabalosos10_{y los límites oeste de los distritos de San}

Roque de Cumbaza, Shanao y Lamas11_{. Fuente, ZEE, (2005). Elaborado y}

modificado por el autor. Note que las ciudades capitales provinciales están distribuidas dos, Lamas y Tarapoto, en la cuenca baja y margen izquierda y, Rioja y Moyobamba, margen derecha de la cuenca alta.

La delimitación de las sub-cuencas de sistema Mayo, no tiene el carácter de oficial, sino más bien son aproximaciones realizadas en base a

10_{Según el anuario geográfico del departamento de San Martín (2007), el Bajo Majo se inicia en Tabalosos.}

11_{Esta delimitación está basada en los estudios realizados en el marco del proyecto “Evaluación del deterioro de los recursos}

naturales por el cambio climático en la cuenca del río Mayo y Sub cuenca Yuracyacu, San Martín 2008.”

#

# #

#

Cu e n ca Alt a

Cu e n ca M e d ia

Cu e n ca Ba ja RIO J A

M O Y OB A M BA

LA M A S

TA RA P O TO

# Capital de provincias

Rio mayo

Limites cuenca del río Mayo Cuenca Alta Cuenca Media Cuenca Baja

1:1315418

N

E W

(35)

Autor: Segundo Edilberto Vergara Medrano 21 instrumentos de gestión ya generados y aspectos político-administrativos.

Figura 04. Cuenca de río Mayo y su sub-división en sub-cuencas de 6to_{orden en} adelante.

Aún falta establecer y definir los códigos de las sub-cuencas de la cuenca del río Mayo. Por ejemplo la del río Tonchima, río Negro, Yuracyacu, etc.

El atributo “otros” se refiere a vacíos de información respecto a la delimitación de las demás cuencas existentes en el marco de la ZEE así como otros factores. LA cuenca alta y la media al parecer son los espacios que carecen de información. Fuente, ZEE, (2006). Elaborado y modificado por el autor.

Cu e n c a A lt a

Cu e n c a M e d ia

Cu e n c a B a ja D

is trito de_V

is ta A le

gre

Sa n M a rtin

Rio Nar anjos

Rio Nar anjillo

Rio Negr o Otros

Rio A vis ado

Otros Rio Indoc he Rio Indoc he Otros

Rio Tonc him a Rio Tonc him a

Rio Cum baza Otros

Otros Otros

Otros

Otros Otros

Rio Huas ta

Lim ite s cue nca d e l río M a yo Cu en ca Alta Cu en ca M e dia Cu en ca Baja

Sub cu en ca s d e l río M a yo

1:1315418

N

E W

(36)

Figura 05. Delimitación provincial de la cuenca del río Mayo.

La cuenca del río Mayo comprende principalmente cuatro provincias. San Martín, Lamas (que conforman la cuenca media y baja), Rioja y Moyobamba (que constituyen la Cuenca Alta y que además comparten un límite común que es el río Mayo). Las dos provincias, en cuyo territorio se localizan las áreas o sistemas de captación de las nacientes del rio son, Moyobamba y Rioja. Es importante hacer notar que las nacientes de la cuenca del río Mayo están en su totalidad en territorio san martinense. Fuente, ZEE, (2006). Elaborado y modificado por el autor.

Cuenca A lt a

Cuenca M edia

Cuenca B aja Dis

trito_de V

ista Ale

gre

R ioja

M oy oba m ba

Lam a s

San M artin

Rio mayo

Limites provinciales de la cuenca rio mayo.shp Lamas

Moyobamba Rioja San Martin Limites cuenca del río Mayo

Cuenca Alta Cuenca Media Cuenca Baja

1:1315418

N

E W

(37)

Figura 06. Delimitación distrital de la cuenca del río Mayo.

La cuenca del río Mayo comprende 37 (48%) de los 77 distritos12_{que conforman el}

territorio de la región San Martín. Los dos distritos que comprenden las nacientes del rio son Moyobamba y Pardo Miguel de las provincias de Moyobamba y Rioja respectivamente, siendo además los distritos con mayor extensión territorial en la cuenca. Fuente, ZEE, (2006). Elaborado y modificado por el autor.

Geológicamente, el valle de la cuenca alta yace dentro de la zona o faja sub-andina. El fondo de la cuenca plana (cuenca alta) es el resultado de un proceso de sedimentación fluvial y lacustre desde el Mesozoico (INRENA, 2008). Esta zona fue la más profunda de las estructuras andinas primigenias y sedimentos acumulados hasta el período cenozoico; cuando se incrementó la actividad orogénica especialmente en el Mioceno medio y pleistoceno inferior plegando la zona sub-andina. Los procesos tectónicos los cuales levantaron los andes se encuentran aún activos y el Alto Mayo es considerado una zona sísmica.

12_{Esta determinación y delimitación está basada en la información de la ZEE nivel macro (2006).} Cu e n c a A lt a

Cu e n c a M e d ia

Cu e n c a B a ja

P ard o M ig ue l

A waj un Nue va Caj am a rca

E l ia s S oplín V arg as

Rio ja Y oro ngo s

Hab an a Cal zad a S an F er nan do

M oy ob am ba

P int o R eco do

S an R oq ue d e C.

La B a nd a de S h il cayo

Jua n G uerr a Za pa te ro

Ta ba los os Jep ela c io

S ori to r Ya n ta l o

Al o n so d e A lv a ra d o

Sa n A n to n io

C uñu m b u q u e Sh a p a j a Mo r a le s

Ta ra p o to R u mi s a p a La m a s Yu ra c ya c u

Po s ic

Limites distr itales cu enca rio May o. Rio m ayo

Limites cuenc a de l río Mayo Cuenca A lta Cuenca M edia Cuenca B aja

1:1 3 1 5 4 1 8

N E W

(38)

2.2 Z

ONAS DE VIDA

Tabla 2: Principales zonas de vida de la cuenca del río Mayo.

ZONAS DE VIDA CODIGO ALTITUD %

Bosque muy húmedo-Premontano tropical bmh- PT 800-1600 4.5 Bosque Pluvial -Premontano Tropical bp-PT 800- 2000 6.7 Bosque Pluvial-Montano Bajo Tropical bp-MBT 1600-1900 35.6 Bosque Húmedo- Montano Bajo Tropical bh-MBT 1800-3000 0.003 Bosque muy húmedo Montano Bajo Tropical bmh-MBT 1900-2500 30.2 Bosque muy húmedo Montano Tropical Bmh-MT 1600-1900 0.04 Bosque pluvial Montano Tropical bp-MT 2500-3400 23.00

Fuente. INRENA (2008). Estas zonas de vida están establecidas en base al gradiente altitudinal que presenta la cuenca.

2.3 C

ARACTERÍSTICAS

C

LIMÁTICAS

:

P

RECIPITACIÓN

:

El clima de las vertientes orientales muestra una precipitación promedio de 111,701 cm hasta 261,559 cm, sin embargo, específicamente en el área de estudio, la precipitación se encuentra entre un rango de 111.701 y 161.66 cm (CONDESAN-REDCAPA-GTZ, 2004). En general, los regímenes de clima local en los andes orientales varían de 9 a 25 o_{C y de}

(39)

Autor: Segundo Edilberto Vergara Medrano 25 La precipitación anual varía entre los 1000 y 2000 mm. Siendo el suroeste y noreste donde ocurren las mayores precipitaciones y en la estación de verano (meses de diciembre a abril). El mes de marzo es la época en donde mayor se acumula las lluvias en la cuenca.

T

EMPERATURA

:

(40)

Figura 07. Zonas climáticas de la cuenca del río Mayo.

Fuente. SENAMHI, (2009). La ciudad de Tarapoto se ubica en una zona climática semiseca caracterizada por no presentar exceso de agua en todo el año y ser cálida con baja concentración termina en verano. Respecto a la ciudad de Lamas, ésta se localiza en una zona ligera moderadamente húmeda, sin falta de agua durante todo el año, baja concentración térmica en verano y semicálido. La ciudad de Rioja presenta similares características climáticas que Lamas y la ciudad de Moyobamba se caracteriza por encontrarse en una zona semihúmeda, sin falta de agua durante todo el año, semicálido con baja concentración térmica en verano.

Us o agricola diversificado crm.shp Tipos de clima cuenca del río Mayo

Húmedo. S emicálido estimándose que en algunos meses se presentan excedentes de humedad.

Ligero a moderadamente húmedo, sin falta de agua durante todo el año. S emicálido, con baja concentración térmica en verano.

Muy Húmedo. S emicálido, estimándos e que en todos los meses se presentan excedentes de humedad.

Muy Húmedo. Templado cálido, estimándose que en todos los meses s e pres entan excedentes de humadad.

Muy Húmedo. Templado frío, estimándose que en todos los meses se presentan excedentes de humedad.

Semihúmedo, sin falta de agua durante todo el año. S emicálido con baja concentración térmica en v erano. Semiseco, sin exceso de agua durante t odo el año. Cálido con baja concentración térmica en verano.

Superhúmedo. S emicálido, estimándose que en todos los meses se presentan excedentes de humedad.

Limites cuenca río Mayo

1:1310639

N

E W

(41)

2.4 M

ÉTODOS Y TÉCNICAS

:

2.4.1 ASPECTOS O CONSIDERACIONES ESPACIALES: GEOREFERENCIACIÓN Y

ESCALAS:

En general, un conjunto de datos espaciales toma la forma del modelo siguiente TARIQ, Erum. (2004):

X={_x |_x _Rm,_m _N} k

k



 formula (1)

Además los datos están dados en un plano cartesiano, es decir,

i i Y

X_,

( ), donde X_i yY_iR formula (2)

A) Escala espacial:

La escala referente principal de observación virtual, análisis y de trabajo de campo estuvo basada en la experiencia de la Zonificación Ecológica Económica (ZEE) de la región San Martín a escala macro (1:250 000), así como también la Meso-zonificación de la cuenca alta del “Alto Mayo” (1:100 000) y meso-zonificación de la Municipalidad Distrital de Nueva Cajamarca. Es decir las escalas fueron las siguientes:

a. Escala de información cartográfica y temática:

1: 250 000

b. Escala de publicación/referencia: 1: 100 000

B) Escala temporal:

(42)

Universidad Nacional de Trujillo Escuela de Postgrado este mismo factor) se realizaron con períodos de tiempo relativamente similares en cada una de las épocas estacionales, con una diferencia en temporalidad de cuatro meses aproximadamente entre un registro y otro. (Figura N° 10 y 11).

Figura 08. Temporalidad de observación y registro del factor erosión.

01/09/2006 30/12/2007

01/01/2007

25/03/2007 - 31/03/2007 Primer muestreo

12/09/2007 - 17/09/2007 Segundo Muestreo

26/11/2006 - 15/04/2007 Época de lluvia

04/07/2007 - 14/10/2007 Época de estiaje

Elaboración propia. Temporalidad de los eventos de observación y registro de datos de erosión. Los períodos de muestreo fueron realizados en dos etapas bien marcadas de la zona: la época de lluvias y la de estiaje.

Figura 09. Temporalidad general de actividades desarrolladas.

Id. Nombre de tarea Comienzo Fin _{(semanas y dias)}Duración

2006 2007

sep oct nov dic enefeb mar abr may jun jul agosep oct nov dic

1 2 3 4 5 15s 6d 20/12/2006 01/09/2006 Tarea 1 11s 6d 24/03/2007 01/01/2007 Tarea 2 6d 30/03/2007 25/03/2007

Primera salida de campo

21s 5d 31/08/2007 02/04/2007 Tarea 4 6d 17/09/2007 12/09/2007 Tarea 5

Elaboración propia. Temporalidad general de actividades desarrolladas en la experiencia para el factor erosión de franjas marginales o comunidades ribereñas. Esta comprende desde la aprobación del proyecto hasta la conclusión de los estudios.

C) Fuente de data e información:

(43)

Universidad Nacional de Trujillo Escuela de Postgrado

aprobada y validada mediante Ordenanza Regional N° 012-2006-GRSM/CR de 12 de Julio del 2006. La escala considerada fue la macro (1: 250 000). Similarmente, se utilizó la data e información de la Meso Zonificación Ecológica Económica del Alto Mayo proporcionada por el Proyecto Especial Alto Mayo (PEAM, 2008), a una escala de 1:100 000, la misma que se encuentra en proceso de validación regional. Los datos de población (N° de habitantes por centro poblado) se obtuvieron de MINSA, (2009), los de residuos sólidos del plan regional de saneamiento integral de la región San Martín (2008), etc.

Las fuentes primarias de información estuvieron referidas a los de erosión principalmente.

D) Data e información para el análisis espacial:

Los datos fueron de dos tipos de acuerdo a la metodología SOTER, FAO, (2001) esta metodología asume que en cada disciplina que se ocupa de “mapeo” de fenómenos espaciales, pueden ser distinguidos dos tipos de datos.

a)Datos geométricos:

(44)

b)Datos atributo:

Por ejemplo características del objeto. El dato atributo fue el del proceso puntual de erosión hídrica en ambas márgenes del río, N° de habitantes por centro poblado, per cápita de residuos sólidos, etc.

E) Sistemas SIG para el manejo de la data e información

espacial:

En general, para el manejo y la modelización de los factores se utilizó los siguientes sistemas SIG:

a) El Sistema de Información Geográfica (SIG); Integrated Land and Water Information System (ILWIS) v. 3. 3, b) ArcGIS 9.3 y

c) ArcView GIS.v. 3.3.

(45)

F) Modelo para el control de calidad de la data e

información espacial:

Figura 10. Modelo básico para el ajuste y corrección de data vectorial

OBTENCION DE DATOS E INFORMACIÓN ESPACIAL

(Fuente: ZEE, 2005; primarias)

DATA Y TIPOLOGIA DE INTERES REVISADO

ELABORACION O MEJORAMIENTO DE MAPAS O MODELOS

MAPAS O MODELOS MEJORADOS

CONTROL DE CALIDAD DE DATA (Revisión de base de datos

y coherencia de tipología, etc.

(se reconvierte, corrige y salva el modelo, para evitar dificultades)

Realización de ajustes en la resolución de la data para mejorar información (por ejemplo mapa de centros poblados se adiciona el dato de generación per cápita de residuos sólidos A partir de los modelos,

corregidos y mejorados o elaborados se puede realizar

ajustes (por ejemplo se agregan atributos)

En algunos casos se realiza una inter-conversión de formatos de SHP a GRID y/o viceversa

Elaborado por:

Vergara, M. (2009)

2.4.2 PERFILES Y ENFOQUES METODOLÓGICOS:

2.4.2.1 Perfil

Para propósitos prácticos y simplificación de las observaciones del factor erosión, y el registro de datos así como facilitar su representación, se procedió de acuerdo al perfil longitudinal (Chapman, 1998). El cual consistió en la navegación a lo largo del curso de agua del río Mayo13_{que proporciona}

condiciones de navegabilidad, en ambos eventos de muestreo, entre las localidades de la Comunidad Nativa del Alto Mayo (provincia de Rioja) y la Villa de

13_{Para el caso del presente estudio, se considera curso de agua, a la parte de la sección del río de más corriente. Esto debido a}

(46)

Universidad Nacional de Trujillo Escuela de Postgrado Marona (provincia de Moyobamba) travesía fluvial que duró 8 a 10 días aproximadamente. En la siguiente figura, se muestra el modelo de traslado o desplazamiento de los observadores a lo largo del curso del río y la técnica simple de observación hacia ambas orillas. Cada punto está localizado dentro del sector amortiguador (buffer) longitudinal de estudio, se localiza en plano horizontal dentro de la comunidad ribereña, similarmente cada uno puede estar o presentarse en la margen derecha o izquierda.

Figura 11. Modelo que muestra la observación de la erosión en las orillas.

D ire cc ió n y se nt id o de la c or rie nt e M ar ge n de re ch a Observador

Distancia promedio entre orillas (90 m).

M ar ge n iz qu ie rd a Observación hacia la izquierda Observación hacia la derecha

Modelo que muestra la forma como se realizó la observación, registro y determinación, teóricamente, el atributo erosión

hídrica14_{, a lo largo de las comunidades ribereñas} _(franjas

marginales) dentro del sector muestreado de la cuenca alta del río Mayo. Fuente, Vergara, et al, (2005) modificado por el autor.

14_{ACUDE - Fundación Ambiente, Cultura y Desarrollo. La erosión hídrica es el desgaste del suelo causado por la acción del agua}

(47)

2.4.2.2 Enfoque

Levantamiento sinóptico, este enfoque permitió definir líneas básicas de referencia, condiciones, situación, cambios en un tiempo relativamente corto (1-2 semanas), el número de estaciones económicamente factibles y una interpretación rápida, eficiente, puntual o focalizada para definir líneas base (Rickert, 1998 y Alexander et al, 2001). Se tuvo en cuenta también la metodología propuesta por el Consejo Nacional de recursos hídricos (CNRH) en el estudio de Inventario y diagnostico del recurso hídrico provincia de Tungurahua, (2003).

2.4.3 CONSIDERACIONES PARA LA SELECCIÓN DE FACTORES Y/O

PARÁMETROS:

Estas consideraciones estuvieron basado en Vergara, (2001; 2002 y 2008), UNEP (2004), FAO (2005). Además de considerar los siguientes criterios de selección:

 Disponibilidad y calidad de los datos e información espacial (representatividad y temporalidad).

 La metodología a emplear.

 La aplicación y conexión con los factores y/o problemas que serán analizados.

 La cobertura o ámbito geográfico es decir, la escala.

(48)

 El juicio personal que permita interrelacionar los diferentes niveles, escala, frecuencia, precisión, resolución y representatividad de los factores a estudiar.

 Aspectos de muestreo y observación

 El equipo a utilizar en los muestreos, que permitan lograr, en lo posible, una precisión razonable.

 Similarmente, nos basaremos también en la metodología y criterios de la UNEP que a través de la FAO y el Land Cover Classification System: classification concepts and user manual para los factores: Erosión, vegetación. Esto incluye la consideración de los atributos ambientales y específicos técnicos.

 El análisis de la población estará basado en (Vergara, 2009), (FAO 2005), y Zonificación Ecológica Económica de San Martín, (GRSM, 2006).

2.4.4 FACTORES DE DETERIORO CONSIDERADOS: ASPECTOS DESCRIPTIVOS

Y DE FUNDAMENTACIÓN:

(49)

2.4.4.1 ELFACTORPOBLACIÓN

a) Patrones de distribución espacial de centros

poblados y habitantes.

Para determinar los patrones de distribución de la población en el espacio del sistema Mayo (bajo el supuesto de que, la población, es uno de los factores que genera mayor deterioro del recurso hídrico, (UNEP, 2004) se utilizó la técnica “Pattern análisis” del SIG, (ILWIS, 3.3) y Spatial analysis del SIG ArcGis 9.3 además de los criterios y modelos propuestos por Tariq, F. (2004). Estos, nos permitieron determinar si la data espacial disponible (centros poblados) es apropiada para llevar a cabo el análisis. Estos criterios son los siguientes:

a. Los datos espaciales deben estar modelados (mapeados) en plano 2D, es decir, es necesario las coordenadas longitudinales y latitudinales y para este caso en el sistema de proyección siguiente:

 Datum WGS84.

 Esferoide WGS84

 Proyección UTM

 Zona 18 Sur.

(50)

Universidad Nacional de Trujillo Escuela de Postgrado generado de acuerdo a lo descrito en el ítem 2.1 (ver Fig. 3) y su descripción.

c. Los datos de puntos no debe ser una muestra seleccionada sino que deben ser analizados el total de datos (Universo). Es decir se consideró todo los centros poblados de la cuenca así como toda la población (habitantes) asentadas dentro de la cuenca. d. Debe existir una correspondencia de 1:1

entre los objetos (centros poblados) en el área de estudio y la data espacial (georeferencia). Es decir que (Xi,Yi ) = un

centro poblado y solo un centro poblado. e. Los puntos deben ser hechos o eventos

reales y contar con coordenadas espaciales. (ver formula (2).

Para analizar y modelar la distribución espacial de los centros poblados así como de la población se utilizó los Sistemas de Información Geográfica: Integrated Land and Water Information System (ILWIS v 3.3), ArcView GIS v 3.3 así como ArcGIS 9.3.

b) Presión de la población sobre el espacio y el

recurso agua en el área de estudio.

(51)

a. Presión mediática (proximate forces), presión, fuerzas o actividades que generan cambios directos inmediatos sobre el ambiente, por ejemplo uso de la tierra y los cambios de cobertura, etc.

b. Presión no mediática (non proximate forces), presión, fuerzas o actividades que generan, a diferentes niveles, las presiones mediáticas, por ejemplo la inmigración a bosques, política local sobre inmigración, contexto político económico, etc.

2.4.4.2 EROSIÓNDEMARGENESDELRIOMAYO.

Segú INDECI (2005), la erosión está clasificada primero como evento natural y segundo su denominación técnica es “erosión fluvial en laderas” no habiendo otra denominación técnica menos referida a los márgenes de los ríos. No obstante, se reconoce que la erosión en las franjas marginales es, al menos en lo que concierne al rio Mayo, inducidas o provocadas por acción antrópica.

a) Delimitación del área de estudio del factor erosión.

(52)

Universidad Nacional de Trujillo Escuela de Postgrado Los límites y criterios estuvieron de acuerdo a los propuestos por Vergara, (2008). Se ha considerado además, la pendiente que, según la Zonificación Ecológica Económica (ZEE, 2006) a escala macro, tiene una pendiente cuyo valor se encuentra dentro de un rango de 0-4% y de 1.61 de acuerdo a PEAN-CONDESAN (2004) así como también las condiciones de navegabilidad. Otro de los factores también considerados fue el meteorológico cuyos valores históricos promedio de precipitación del área o sector oscilaron entre 110 y 160 cm así como también los patrones de temperatura los cuales fueron entre 22.6 °C hasta 24.7 °C (PEAN-CONDESAN, 2004). Estos criterios permitieron atribuirle a la zona, una relativa homogeneidad en el factor considerado. Se ha considerado similarmente, la información y geo-data (mapas de uso actual del suelo) generadas en el proceso de la ZEE (2006). Este modelo vectorial fue importante para contrastar y verificar la coincidencia espacial de esta variable en relación a la erosión de las orillas del rio sí como la relación probable entre el cambio de uso de la tierra y el impacto sobre el recurso hídrico. Es importante resaltar que los estudios de erosión solo fueron registrados a lo largo de la sección navegable del río Mayo.

b) Localización, observación y registro del factor

erosión.

(53)

marca Magellam eXplorist 100, con un rango de precisión que osciló entre 3-10 m. Este rango de precisión varió en razón del estado del tiempo, de las condiciones de disponibilidad de señal satelital así como de las condiciones de manejo del equipo, de lectura de los datos, registro y transferencia de los mismos a la base de dato SIG. Se tuvieron en cuenta los siguientes aspectos geográficos y de referencia en el GPS utilizado:

a. Sistema de Coordenadas UTM

b. Zona 18S

c. Datum WGS 84

En la observación y registro de la erosión, también se consideró el modelo presentado en la Fig. 10 y la tabla N° 1.

c) Determinación y categorización del factor erosión

(54)

ATRIBUTOS (ACTIVIDADES) ANTRÓPICOS CONSIDERADOS:

La generación de residuos sólidos y de agua residual per cápita ha sido considerada también como factores de deterioro del recurso hídrico. Para su modelización se utilizó el registro o valor per cápita de residuos sólidos determinado en el Plan Regional de Saneamiento Integral de la región San Martín, GRSM (2008). En cuanto al per cápita de agua potable y residual se empleó los valores dados por la Empresa Prestadora de Servicios de Moyobamba E.I:R.L (EPS- Moyobamba) de la región.

Tabla N° 2. Registro de los datos geométricos y atributo y su ponderación del grado de erosión en las comunidades ribereñas del río Mayo.

N Coordenadas Intensidad de erosión Margen X Y A M B SE D I 1

2 3 …

(55)

2.4.5 ORGANIZACIÓN Y MODELIZACIÓN DE LOS FACTORES CONSIDERADOS:

a) Transferencia y control de la data e información:

Esta etapa consistió en “importar” manualmente la información de las matrices o tablas registradas en campo y su correspondiente verificación de su coherencia espacial “precisión” en la base de datos del modelo tamático. Esta etapa de transferir datos se debió a que no se dispuso de una interfase que permita transferir la información directamente desde el GPS hasta un ordenador. En este caso fue necesario corregir y/o ajustar el modelo vectorial de puntos, líneas, polígonos de diferentes temas (generalmente en formato SHP) del río Mayo respecto al tema que se usa como referente. Este ajuste se hizo utilizando, entre otras herramientas, por ejemplo la herramienta “Vertex Edit” del SIG del tema correspondiente. En términos generales, el control, verificación y ajuste de data espacial fue realizada tal como se ilustra en la figura N° 10.

b) Organización de la data e información en base de datos:

(56)

c) Desarrollo de los modelos espaciales para la población:

 Modelización de mapas en formato vectorial SHP de factores como coberturas y uso de suelo, etc.

 Georeferenciación de información secundaria y primaria.

 Determinación de tamaño de píxel relacionado a la naturaleza del factor y el análisis espacial correspondiente; para este caso fue de 100 y 20 m de pixel o cell size para todos los procesos de modelización

 Análisis espacial de los factores mediante la extensión Spatial Análisis (Arc GIS), patterns analysis (ILWIS). El tipo de densidad fue Kernel y la unidad de área Km2_.

con un tamaño de celda o pixel de 100 m. El área de estimación (search units) fue de 3.9 Km, tanto para la cuenca alta como el total de la cuenca.

 Elaboración de los modelos correspondientes.

d) Desarrollo de los modelos espaciales:

 Geo-referenciación de información secundaria y primaria

 Determinación de tamaño de píxel relacionado a la naturaleza del factor para el análisis espacial correspondiente.

 Ponderación de los factores de acuerdo a criterios establecidos

 Análisis espacial de los factores

(57)

III RESULTADOS

Los resultados en el presente informe presentan y describen, con cierta aproximación y a través de los modelos generados, el comportamiento (distribución) espacial de los principales factores de deterioro de los recursos hídricos considerados para la cuenca del río Mayo (particularmente en la cuenca alta).

(58)

Universidad Nacional de Trujillo Escuela de Postgrado faciliten la fundamentación los modelos conceptuales que se proponen en este informe.

Adicionalmente, es necesario establecer algunos supuestos básicos, como el de la incertidumbre bajo la cual, se describieron, se analizaron y propusieron los factores y se generaron los modelos del estudio, tal como lo realiza por ejemplo, (ARELLANO Monterrosas, J, L. L. 2007) quien reconoce la incertidumbre en los ecosistemas naturales y humanos; ello coincidiendo con lo que plantea el Panel Intergubernamental de Cambio Climático (PICC)15_{en su segunda}

evaluación regional (1997) el cual, entre otros, argumenta que debido a la incertidumbre respecto a la sensibilidad y adaptabilidad de los sistemas naturales y sociales, la evaluación de las vulnerabilidades, es necesariamente cualitativa. Similarmente, (Boensky, E y Timothy Lynam, 2005), sostienen que los ecosistemas y los servicios clave que estos sistemas proveen, así como la población quienes lo usan y manejan, comprenden sistemas adaptativos complejos. Además consideran que, (basado en Constanza et al, 1993, Gunderson y Holling, 2002), debido a que los sistemas complejos son inherentemente no lineales, son variables y presentan incertidumbre, como tales estos sistemas son casi impredecibles o no predictibles.

Por otro lado, otra presunción importante (considerando al cambio climático como factor de cambio a diferentes escalas) y tal como lo argumenta la Agencia Europea del Medio Ambiente (EEA), este no sólo puede tener impactos negativos sobre las unidades o elementos del ecosistema, sino también, determinados efectos pueden resultar positivos o favorables (Sperling, Frank, et. al., 2008). Debido a esta consideración, en el presente estudio se decidió determinar los efectos