ELABORACIÓN DEL ANÁLISIS DE VULNERABILIDAD MARINO COSTERA E INSULAR ANTE EL CAMBIO CLIMÁTICO PARA EL PAÍS

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ELABORACIÓN DEL ANÁLISIS DE VULNERABILIDAD MARINO COSTERA E INSULAR

ANTE EL CAMBIO CLIMÁTICO PARA EL PAÍS

Instituto de Investigaciones Marinas y Costeras

José Benito Vives de Andréis - INVEMAR

Vinculado al Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible

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Análisis de vulnerabilidad marino costero e insular ante el cambio climático para TCNCC 2

Noviembre de 2016, Santa Marta - Colombia CUERPO DIRECTIVO INVEMAR

INVEMAR

CUERPO DIRECTIVO Director

Francisco Armando Arias Isaza

Subdirector Coordinación de Investigaciones (SCI) Jesús Antonio Garay Tinoco

Subdirectora de Recursos y Apoyo a la Investigación (SRA)

Sandra Rincón Cabal Coordinador

Programa Biodiversidad y Ecosistemas Marinos (BEM)

David Alonso Carvajal Coordinador

Programa Valoración y Aprovechamiento de Recursos Marinos Vivos (VAR)

Mario Rueda Hernández Coordinadora

Programa Calidad Ambiental Marina (CAM) Luisa Fernanda Espinosa Díaz

Coordinadora

Programa de Geociencias Marinas (GEO) Constanza Ricaurte Villota

Coordinadora de Investigación e Información para Gestión Marina y Costera (GEZ)

Paula Cristina Sierra Correa

Coordinador Servicios Científicos (CSC) Julián Mauricio Betancourt

GRUPO COORDINADOR DEL INVEMAR

Coordinación de Investigación e Información para la Gestión Marina y Costera (GEZ)

- Paula Sierra – Coordinadora GEZ - Anny Paola Zamora – Jefe Línea CGP EQUIPO TÉCNICO INVEMAR

Componente Físico

- Constanza Ricaurte Villota, PhD. - Martha Bastidas Salamanca, M.Sc. - Silvio Andres Ordóñez, M.Eng. - Juan David Navia, M.Sc. - Oswaldo Coca Dominguez, M.Sc Componente ANM

- Carlos Andrade, Oceanógrafo, PhD. Componente acidificación

- Paulo Tigreros, Biol. Marino, PhD. Componente Biótico

- Ximena Rojas, Biol, Marina, MSc. - Martha Vides, Biol, Marina, MSc. Componente socioeconómico

- Anny Paola Zamora, Economista, Cand. MSc. - Desiré Hernandez, economista

- Tony Hernandez, economista Componente SIG y Base de Datos

- Diana Romero, Ing. Topógrafa. - Leonardo Arias, Ing. Sistemas - Julián Pizarro – Jefe Labsis

INVEMAR - Carrera 2 # 25-39, Rodadero Sur, Playa Salguero. Santa Marta Apartado Aéreo 1016,

Tel: (57) (5) 4380808, Fax: (57) (5) 4233280 http: // www.invemar.org.co

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TABLA DE CONTENIDO

1 INTRODUCCIÓN ... 28

2 METODOLOGÍA ... 31

2.1 ÁREADEESTUDIO ... 31

2.2 ANÁLISISDELAINFORMACIÓN ... 33

2.2.1 Temperatura Superficial del Mar (TSM) ... 33

2.2.2 Acidificación marina ... 41

2.2.3 Erosión costera ... 44

2.2.3.1 Metodología para caracterización de los cambios en línea de costa de Colombia ... 44

2.2.3.2 Metodología de estudio de escenarios de cambio climático para cambios en línea de costa en la TCNCC 48 2.2.4 Ascenso en el nivel del Mar ... 48

2.2.4.1 Bases de datos de información existente ... 49

2.2.4.2 Análisis de datos de las dinámicas costeras ... 53

2.2.5 Componente Biótico ... 55

2.2.6 Componente Socioeconómico ... 58

3 ANÁLISIS DE LAS AMENAZAS CLIMÁTICAS PARA LA ZONA COSTERA COLOMBIANA ... 60

3.1 TEMPERATURASUPERFICIALDELMAR-TSM ... 60

3.1.1 Contexto oceanográfico de la Región Caribe Continental e Insular ... 60

3.1.1.1 Corrientes ... 60

3.1.1.2 Oleaje ... 61

3.1.1.3 Marea ... 62

3.1.1.4 TSM Caribe ... 62

3.1.2 Contexto oceanográfico de la Región Pacífico Continental e Insular ... 64

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3.1.2.2 Oleaje ... 65

3.1.2.3 Corrientes ... 65

3.1.2.4 TSM Pacífico ... 66

3.2 ACIDIFICACIÓNMARINA ... 68

3.2.1 Cambios en el pH de los océanos ... 68

3.2.2 Cambios en la alcalinidad del océano ... 73

3.2.3 Cambios en la saturación de aragonita (Ω) ... 77

3.3 ASCENSOENELNIVELMEDIODELMAR ... 80

3.3.1 Tendencias en las dinámicas costeras ... 80

3.3.1.1 Tendencias en el oleaje ... 80

3.3.1.2 Tendencias en los eventos extremos de oleaje ... 86

3.3.1.3 Tendencias en los eventos extremos de marea meteorológica ... 89

3.3.2 Tendencias del Nivel Medio del Mar ... 90

4 CARACTERIZACIÓN DE LOS POSIBLES EFECTOS DEL CAMBIO CLIMÁTICO EN ECOSISTEMAS MARINOS Y COSTEROS... 97

4.1 CONTEXTOGLOBAL ... 97

4.2 ÁMBITONACIONAL... 98

4.3 ECOSISTEMASMARINOSYCOSTEROS ... 101

4.3.1 Análisis de información sobre índices e indicadores sobre posibles efectos del cambio climático en ecosistemas marinos ... 104

4.3.1.1 Manglares ... 104

4.3.1.2 Pastos Marinos ... 107

4.3.1.3 Arrecifes de coral... 109

5 CARACTERIZACIÓN SOCIECONOMICA DE LA ZONA MARINO-COSTERA E INSULAR DE COLOMBIA ... 121

5.1 REGIÓNCARIBEEINSULAR ... 121

5.1.1 Departamento de La Guajira ... 121

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5.1.1.2 Etnias ... 122

5.1.1.3 Condiciones de vida ... 122

5.1.1.4 Componente económico productivo ... 124

5.1.1.5 Infraestructura ... 128

5.1.1.6 Prospectivas ... 128

5.1.2 Departamento del Magdalena ... 131

5.1.2.1 Población y distribución ... 131

5.1.2.2 Etnias ... 131

5.1.3 Departamento del Atlántico ... 141

5.1.3.2 Etnias ... 142

5.1.3.5 Infraestructura ... 149 5.1.3.6 Prospectivas ... 150 5.1.4 Departamento de Bolívar ... 153 5.1.4.1 Población y distribución ... 153 5.1.4.2 Etnias ... 154 5.1.4.3 Condiciones de vida ... 154

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5.1.5.2 Etnias ... 161

5.1.5.5 Infraestructura ... 166 5.1.5.6 Prospectivas ... 166 5.1.6 Departamento de Córdoba ... 168 5.1.6.1 Población y distribución ... 168 5.1.6.2 Etnias ... 168 5.1.6.3 Condiciones de vida ... 169

5.1.6.5 Infraestructura ... 173 5.1.6.6 Prospectivas ... 173 5.1.7 Departamento de Antioquia ... 175 5.1.7.1 Población y distribución ... 175 5.1.7.2 Etnias ... 176 5.1.7.3 Condiciones de vida ... 177

5.1.7.4 Componente económico y productivo ... 180

5.1.7.6 Prospectiva del departamento de Antioquia ... 184

5.1.8 Archipiélago de San Andrés, Providencia y Santa Catalina ... 186

5.1.8.2 Etnias ... 187

5.1.8.4 Componente economico y productivo ... 189

(7)

5.1.8.6 Prospectiva del departamento del San Andrés y Providencia ... 194

5.2 REGIÓN PACÍFICO ... 197

5.2.1 Departamento del Chocó ... 197

5.2.1.2 Etnias ... 198

5.2.1.6 Prospectiva del departamento del Chocó ... 205

5.2.2 Departamento de Valle del Cauca ... 207

5.2.2.2 Etnias ... 208

5.2.2.6 Prospectiva del departamento Valle del Cauca ... 213

5.2.3 Departamento de Cauca ... 213

5.2.3.2 Etnias ... 214

5.2.4 Departamento de Nariño ... 219

5.2.4.2 Etnias ... 221

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5.2.4.5 Infraestructura ... 226 5.2.4.6 Prospectiva del departamento de Nariño ... 227

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LISTA DE TABLAS

Tabla 1. Modelos considerados para evaluar las proyecciones de TSM en la 3CNCC. ... 38

Tabla 2. Imágenes de sensores usados para las islas de San Andrés y Providencia. ... 46

Tabla 3. Base de datos de información existente. Fuente: CEPAL. ... 49

Tabla 4. Base de datos generadas por el IHC. Fuente: CEPAL. ... 49

Tabla 5. Muestra los valores de altura de ola significante media estacional en las costas de Colombia. ... 53

Tabla 6. Definición de términos del marco metodológico (IPCC; 2014) ... 55

Tabla 7. Valores del índice ONI para definir las fases frías (La Niña) y cálidas (EL Niño) del ENSO. La tripleta de letras indica las iniciales del mes. ... 69

Tabla 8. Muestra los valores de la probabilidad de superar un aumento de 0.5 m de (Hs12) en el 2010 y en los años horizonte 2040, 2050 y 2070, representados en la figura 32. Fuente: CEPAL. ... 83

Tabla 9. Muestra los valores de la probabilidad de superar un aumento de 0.2 m de la altura significante media mensual en el año 2010 en los años horizonte 2040, 2050, 2070. Fuente: CEPAL ... 86

Tabla 10. Muestra los valores de la tendencia estacional de largo plazo de los extremos de oleaje. Fuente: CEPAL. ... 86

Tabla 11. Muestra los valores de la tendencia de largo plazo estacional de marea meteorológica. Fuente: CEPAL. ... 90

Tabla 12. Tendencia de calentamiento decenal del gran Caribe (Tomado de Mumby et al., 2014). ... 102

Tabla 13. Cobertura aproximada del ecosistema de manglar en Colombia (Ricaurte-Villota et al., 2016)... 105

Tabla 14. Extensión total de praderas (hectáreas) por áreas geográficas con praderas de pastos marinos ... 108

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Tabla 16. Número de habitantes en los municipios costeros del departamento de La Guajira 2011-2015. ... 121

Tabla 17. Resguardos indígenas en los municipios de Uribía, Manaure, Riohacha y Dibulla 2011-2015. Fuente: DANE y DNP, 2011-2015. ... 122

Tabla 18. Número de casos de dengue en los municipios costeros del departamento de La Guajira 2011-2015. Fuente: Instituto Nacional de Salud, 2015 ... 122

Tabla 19. Número de casos de Zika y Chikunguña en los municipios costeros del departamento de La Guajira. Fuente: Instituto Nacional de Salud, 2015. ... 123

Tabla 20. Tipo de vivienda, material de paredes y material de pisos en los municipios de Riohacha, Dibulla, Manaure y Uribia. Fuente: DANE, 2005. ... 123

Tabla 21. Índice de cobertura eléctrica en los municipios de Riohacha, Dibulla, Manaure y Uribia, 2011-2014. Fuente: SIEL, 2016. ... 123

Tabla 22. Especies capturadas en los municipios de Uribia, Manaure, Riohacha y Dibulla, departamento de La Guajira. Fuente: Invemar y ANH 2010-2011. ... 126

Tabla 23. Artes de pesca en los municipios de Uribia, Manaure, Riohacha y Dibulla, departamento de La Guajira. Fuente: Invemar y ANH 2010-2011. ... 126

Tabla 24. Organizaciones pesqueras en los municipios de Uribia, Manaure, Riohacha y Dibulla, departamento de La Guajira. Fuente: Invemar y ANH 2010-2011. ... 127

Tabla 25 Prospectivas de desarrollo a 2025 para el municipio de Riohacha. Fuente: Plan de Desarrollo Municipal 2016-2019. ... 128

Tabla 26 Prospectivas de desarrollo a 2025 para el municipio de Manaure. Fuente: Plan de Desarrollo Municipal de Manaure 2016-2019. ... 128

Tabla 27 Prospectivas de desarrollo del municipio de Uribia. Fuente: Plan de Desarrollo Municipal 2016-2019. ... 129

Tabla 28 Perspectivas de desarrollo del municipio de Dibulla. Fuente: Plan de Desarrollo Municipal 2012-2015. ... 130

Tabla 29. Número de habitantes en resguardos indígenas Santa Marta y Ciénaga, 2011-2015. Fuente: DANE, 2005 ... 131

Tabla 30 Número de habitantes población étnica de los municipios de Santa Marta, Ciénaga, Puebloviejo y Sitio Nuevo. Fuente: DNP, 2015. ... 132

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Tabla 31 Número de casos de dengue en los municipios costeros del departamento del Magdalena. Fuente: Instituto Nacional de Salud, 2015. ... 132

Tabla 32. Número de casos de Zika y Chikunguña en los municipios costeros del departamento del Magdalena. Fuente: Instituto Nacional de Salud, 2015. ... 132

Tabla 33. Tipo de vivienda, material de paredes y material de pisos en los municipios de Santa Marta, Ciénaga, Puebloviejo y Sitio Nuevo. Fuente: DANE, 2005. ... 133

Tabla 34. Índice de cobertura eléctrica en los municipios de Riohacha, Dibulla, Manaure y Uribia, 2011-2014. Fuente: SIEL, 2016. ... 133

Tabla 35. Artes de pesca en los municipios de Santa Marta, Ciénaga y La Ciénaga Grande de Santa Marta. Fuente: Invemar y ANH, 2010-2011. ... 136

Tabla 36. Número de organizaciones pesqueras en los municipios costeros del departamento del Magdalena. Fuente: Invemar y ANH, 2010-2011. ... 137

Tabla 37. Zonas portuarias y producción (t) de los municipios de Santa Marta y Ciénaga 2011-2015. Fuente: Procolombia 2011-2015. ... 138

Tabla 38. Tráfico pasajeros aeropuerto Simón Bolívar de Santa Marta 2011-2015. Fuente: Aerocivil 2016. ... 138

Tabla 39 Prospectivas Santa Marta. Fuente: Plan de Desarrollo 2016-2019. ... 140

Tabla 40 Prospectivas de desarrollo municipio de Sitio Nuevo. Fuente: Plan de Desarrollo municipal 2016-2019. ... 140

Tabla 41 Prospectivas de desarrollo Ciénaga. Fuente: Plan de Desarrollo municipal 2016-2019. ... 141

Tabla 42 Prospectivas de desarrollo Puebloviejo. Fuente: Plan de Desarrollo municipal 2012-2015. ... 141

Tabla 57. Número de casos de dengue en los municipios costeros del departamento de La Guajira 2011-2015. ... 144

Tabla 58. Número de casos de Zika y Chikunguña en los municipios costeros del departamento del Atlántico. Fuente: Instituto Nacional de Salud, 2015. ... 144

Tabla 59. Tipo de vivienda, materiales de paredes y pisos en los municipios de la zona costera de Atlántico. Fuente. DANE, 2005. ... 144

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Tabla 61. Cobertura total acueducto en los municipios costeros del departamento del Atlántico, 2005. Fuente: DNP, 2015. ... 145

Tabla 62. Cobertura GAS natural en los municipios costeros del departamento del Atlántico. Fuente: DNP, 2015. ... 145

Tabla 63. Proporción de inadecuada eliminación de excretas. Fuente: DNP, 2005. ... 146

Tabla 64. Asociaciones pesqueras en los municipios costeros del departamento del Atlántico. Fuente: Invemar y ANH, 2010-2011. ... 147

Tabla 65. Artes de pesca en los municipios costeros del departamento del Atlántico. Fuente: Invemar y ANH 2010-2011... 147

Tabla 66. Empresas pertenecientes al sector canteras en los municipios costeros del departamento del Atlántico. Fuente: Crautonoma, 2015. ... 148

Tabla 67 Prospectivas de desarrollo municipio de Piojó. Fuente: Plan de Desarrollo municipal 2016-2019. ... 150

Tabla 68 Prospectivas de desarrollo municipio Puerto Colombia. Fuente: Plan de Desarrollo Municipal 2016-2019. ... 150

Tabla 69 Prospectivas de desarrollo Tubará. Fuente: Plan de Desarrollo Municipal 2012-2015. ... 151

Tabla 70 Prospectivas de desarrollo Juan de Acosta. Fuente: Plan de Desarrollo Municipal 2016-2019. ... 151

Tabla 71 Prospectivas de desarrollo Barranquilla. Fuente: Plan de Desarrollo Municipal 2016-2019. ... 152

Tabla 72. Población de Cartagena 2011-2015. Fuente: DANE, 2005. ... 153

Tabla 73. Número de habitantes en los municipios de Santa Catalina, Tubará, Arjona y María La Baja. Fuente: DANE, 2005. ... 154

Tabla 74. Etnia afrocolombiana en los municipios costeros del departamento de Bolívar. Fuente: Dane, 2005. ... 154

Tabla 75. Número de casos de dengue en los municipios costeros del departamento de Bolívar. Fuente: INS, 2015... 154

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Tabla 77. Tipo de vivienda, materiales de pisos y paredes en los municipios costeros de Bolívar. Fuente: DANE, 2005. ... 155

Tabla 78. Índice de Cobertura de Energía Eléctrica en los municipios costeros de Bolívar ICEE 2011-2014. Fuente: SIEL 2015. ... 155

Tabla 79. Fuentes de captación de agua en los municipios costeros del departamento de Bolívar, 2011-2014. Fuente: SUI, 2015. ... 156

Tabla 80. Cobertura en gas natural y acueducto para los municipios costeros del departamento de Bolívar. Fuente: DNP, 2015. ... 156

Tabla 81 Organizaciones pesqueras en los municipios de Cartagena y Santa Catalina, departamento de Bolívar. Fuente: Invemar y ANH 2010-2011. ... 157

Tabla 82. Número de toneladas transportadas a través de las zonas portuarias de Cartagena. Fuente: Proexport, 2014. ... 158

Tabla 83 Prospectivas de desarrollo del distrito de Cartagena. Fuente: Plan de desarrollo municipal 2016-2019. ... 159

Tabla 84 Prospectivas de desarrollo municipio de Turbaná. Fuente: Plan de Desarrollo Municipal 2016-2019. ... 160

Tabla 85. Número de habitantes de los municipios de San Onofre, Santiago de Tolú y Coveñas en el departamento de Sucre. DANE, 2005. ... 161

Tabla 86. Número de habitantes pertenecientes a la etnia indígena en los municipios de San Onofre, Tolú y Coveñas. DANE, 2005. ... 161

Tabla 87. Número de personas pertenecientes a la población negro, mulato o afrocolombiana en los municipios de San Onofre, Tolú y Coveñas. DANE, 2005. ... 162

Tabla 88. Número de casos de dengue en los municipios costeros del departamento de Sucre. Instituto Nacional de Salud, 2015. ... 162

Tabla 89. Número de casos de Chikunguña en los municipios costeros del departamento de Sucre. Instituto Nacional de Salud, 2015. ... 162

Tabla 90. Tipo de vivienda, material de paredes y material de pisos en los municipios de San Onofre, Santiago de Tolú y Coveñas. DANE, 2005. ... 163

Tabla 91. Índice de Cobertura de Energía Eléctrica en los municipios costeros de Sucre ICEE 2011-2014. SIEL 2015 ... 163

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Tabla 92. Cobertura en gas natural y acueducto para los municipios costeros del departamento de Sucre. DNP, 2015. ... 164

Tabla 93. Organizaciones pesqueras en los municipios de Coveñas, San Onofre y Santiago de Tolú, departamento de Sucre. Invemar y ANH 2010-2011. ... 165

Tabla 94. Número de toneladas transportadas a través de las zonas portuarias del Golfo de Morrosquillo. Proexport, 2014. ... 166

Tabla 95 Prospectivas de desarrollo del municipio de Coveñas, Sucre. Fuente: Plan de Desarrollo Municipal 2016-2019. ... 167

Tabla 96 Prospectivas de desarrollo municipio de Santiago de Tolú. Fuente: Plan de Desarrollo Municipal 2016-2018. ... 167

Tabla 97. Número de habitantes en los municipios costeros de Córdoba. Fuente: DANE, 2005. ... 168

Tabla 98. Total de población afrocolombiana en los municipios costeros del departamento de Córdoba. Fuente: DNP, 2015. ... 169

Tabla 99. Total de población indígena en los municipios costeros del departamento de Córdoba. Fuente: DNP, 2015. ... 169

Tabla 100 Número de casos de dengue en los municipios costeros del departamento de Bolívar. Fuente: INS, 2015... 169

Tabla 101. Número de casos de Chikunguña en los municipios costeros de Córdoba. Fuente: INS, 2015. ... 170

Tabla 102. Tipo de vivienda, materiales de pisos y paredes en los municipios costeros de Córdoba. Fuente: DANE, 2005. ... 170

Tabla 103. Índice de cobertura de energía eléctrica ICEE en la zona costera del departamento de Córdoba. Fuente: SIEL, 2015. ... 170

Tabla 104. Cobertura en gas natural y acueducto para los municipios costeros del departamento de Córdoba. Fuente: DNP, 2015. ... 171

Tabla 105. Organizaciones pesqueras en los municipios de Cartagena y Santa Catalina, departamento de Bolívar. Fuente: Invemar y ANH 2010-2011. ... 172

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Tabla 107 Prospectivas de desarrollo del municipio de Lorica, Córdoba. Fuente: Plan de Desarrollo Municipal 2016-2019. ... 174

Tabla 108 Prospectivas de desarrollo del municipio de Los Córdobas, Córdoba. Fuente: Plan de Desarrollo Municipal 2016-2019. ... 174

Tabla 109. Número de habitantes en los municipios costeros del departamento de Antioquia 2011-2015. Fuente: DANE, 2005. ... 175

Tabla 110. Número de habitantes en los municipios de Apartadó, Turbo, Necoclí, Carepa, Arboletes, San Juan de Urabá, 2011-2015. Fuente: Proyecciones del DANE, 2005. ... 176

Tabla 111. Resguardos indígenas en los municipios de Apartadó, Turbo, Necoclí, Carepa, Arboletes, San Juan de Urabá, 2011-2015. Fuente: Proyecciones del DANE, y DNP, 2015. 176

Tabla 112. Número de casos de dengue en los municipios costeros del departamento de Antioquia 2011-2015. Fuente: Instituto Nacional de Salud, 2015 ... 177

Tabla 113. Número de casos de Chikunguña en los municipios costeros del departamento de La Guajira. Fuente: Instituto Nacional de Salud, 2015. ... 177

Tabla 114. Tipo de vivienda, material de paredes y material de pisos en los municipios de Apartadó, Arboletes, Carepa y Necoclí, San Juan de Urabá, Turbo. Fuente: DANE, 2005. . 178

Tabla 115. Índice de cobertura de energía eléctrica (ICEE) en los municipios de Apartado, Arboletes, Carepa, Necoclí, San Juan de Urabá y Turbo 2011-2014. SIEL, 2016. ... 178

Tabla 116. Proporciones de cobertura en acueducto e inadecuada eliminación de excretas en los municipios costeros del departamento de Antioquia, 2005. Fuente: DNP, 2015. ... 179

Tabla 117. Cobertura gás natural II Trimestre 2015. Fuente: DNP, 2015. ... 179

Tabla 118. Organizaciones pesqueras en los municipios costeros del departamento de Antioquia. Fuente: INVEMAR ANH 2010-2011. ... 180

Tabla 119. Artes de pesca en el municipio de Santa Bárbara, Arboletes, Necoclí, Apartador, Turbo, San Juan de Urabá y Carepa, departamento de Antioquia. Fuente: Invemar y ANH 2010-2011. ... 181

Tabla 120. Potencial minero de las unidades geológicas existentes en la zona. Fuente: (PDM Urabá, 2016-2019) ... 182

Tabla 121. Prospectivas de desarrollo a 2025 para el municipio de San Juan de Urabá. Fuente: PDM 2016-2019... 184

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Tabla 122. Prospectivas de desarrollo a 2025 para el municipio de Arboletes. ... 185

Tabla 123. Prospectivas de desarrollo a 2025 para el municipio de Necoclí. Fuente: PDM, 2016-2019. ... 185

Tabla 124. Estimaciones de población 2011 - 2015 Municipal isla San Andrés y Providencia. Fuente: Censo DANE, 2005. ... 187

Tabla 125. Número de casos de Dengue en el Archipiélago de San Andrés y Providencia. Fuente: INS, 2015. ... 188

Tabla 126. Tipo de vivienda, materiales y pisos y paredes en el Archipiélago de San Andrés y Providencia. Fuente: DANE, 2005. ... 188

Tabla 127. Cobertura de servicios públicos en el Archipiélago de San Andrés y Providencia. Fuente: DNP y SIEL, 2015. ... 189

Tabla 128. Área sembrada, producción y rendimiento del cultivo de Yuca en San Andrés 2012-2014. Fuente: Min. Agricultura, 2015. ... 190

Tabla 129. Organizaciones pesqueras en el Archipiélago de San Andrés y Providencia. Fuente: Invemar y ANH, 2010-2011... 191

Tabla 130. Prospectivas de desarrollo a para el municipio de San Andrés. Fuente: PDM 2016-2019. ... 194

Tabla 131. Prospectivas de desarrollo para los municipios de Providencia y Santa Catalina. Fuente: PDM, 2016-2019. ... 196

Tabla 132. Número de habitantes en los municipios costeros del departamento de Chocó, 2011-2015. Fuente: Proyecciones del DANE, 2005. ... 197

Tabla 133. Número de habitantes en los municipios de Unguía, Acandí, Juradó, Bahía Solano, Nuquí, Bajo Baudó y Litoral de San Juan, 2011-2015. Fuente: Proyecciones del DANE, 2005. ... 198

Tabla 134. Resguardos indígenas en los municipios de Unguía, Acandí, Juradó, Bahía Solano, Nuquí, Bajo Baudó y Litoral de San Juan, 2011-2015. Fuente: DANE y DNP, 2015... 198

Tabla 135. Número de casos de dengue en los municipios costeros del departamento del Chocó, 2011-2015. Fuente: INS, 2015. ... 199

Tabla 136. Número de casos de Chikunguña en los municipios costeros del departamento del Chocó. Fuente: Instituto Nacional de Salud, 2015. ... 200

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Tabla 137. Tipo de vivienda, material de paredes y material de pisos en los municipios de Unguía, Acandí, Juradó, Bahía Solano, Nuquí, Bajo Baudó y Litoral de San Juan. Fuente: DANE, 2005. ... 200

Tabla 138. Índice de cobertura eléctrica en los municipios de Unguía, Acandí, Juradó, Bahía Solano, Nuquí, Bajo Baudó y Litoral de San Juan, 2011-2014. Fuente: SIEL, 2016. ... 201

Tabla 139. Proporciones de cobertura en acueducto e inadecuada eliminación de excretas del departamento del Chocó, Instituto Nacional de Salud, 2015., 2005. Fuente: DNP, 2015. . 202

Tabla 140. Artes de pesca en los municipios de Unguía, Acandí, Juradó, Bahía Solano, Nuquí, Bajo Baudó y Litoral de San Juan, departamento del Chocó. Fuente: Invemar y ANH 2010-2011. ... 203

Tabla 141. Organizaciones pesqueras en los municipios de Unguía, Acandí, Juradó, Bahía Solano, Nuquí, Bajo Baudó y Litoral de San Juan, departamento del Chocó. Fuente: Invemar y ANH 2010-2011. ... 204

Tabla 142. Prospectivas de desarrollo para el municipio de Bahía Solano. Fuente: Plan de Desarrollo Municipal 2016-2019. ... 205

Tabla 143. Prospectivas de desarrollo para el municipio de Nuquí. Fuente: Plan de Desarrollo Municipal 2016-2019. ... 206

Tabla 144. Prospectivas de desarrollo para el municipio de Unguía. Fuente: Plan de Desarrollo Municipal 2016-2019. ... 206

Tabla 145. Número de habitantes en municipio costero del departamento del Valle del Cauca de 2011-2015. Fuente: DANE, 2005. ... 207

Tabla 146. Número de habitantes en el municipio de Buenaventura, 2011-2015. Fuente: Proyecciones del DANE, 2005. ... 208

Tabla 147. Resguardos indígenas en los municipios de Buenaventura 2011-2015. Fuente: DANE y DNP, 2015. ... 208

Tabla 148. Número de casos de dengue en municipio costero del departamento de Buenaventura 2011-2015. Fuente: INS, 2015. ... 209

Tabla 149. Tipo de vivienda, material de paredes y material de pisos en los municipios de Buenaventura. Fuente: DANE, 2005. ... 209

Tabla 150. Índice de cobertura eléctrica en el municipio de Buenaventura, 2011-2014. Fuente: SIEL, 2016. ... 209

(18)

Tabla 151. Proporciones de cobertura en acueducto e inadecuada eliminación de excretas en municipio costero del departamento del Valle del Cauca, 2005. Fuente: DNP, 2015. ... 209

Tabla 152. Cobertura gás natural II Trimestre 2015. Fuente: DNP, 2015. ... 210

Tabla 153. Artes de pesca en el municipio de Buenaventura, departamento del Valle del Cauca. Fuente: Invemar y ANH 2010-2011. ... 211

Tabla 154. Organizaciones pesqueras en el municipio de Buenaventura departamento del Valle del Cauca. Fuente: Invemar y ANH 2010-2011. ... 211

Tabla 155. Especies capturadas en los municipios de Uribía, Manaure, Riohacha y Dibulla, departamento de La Guajira. Fuente: Invemar y ANH 2010-2011. ... 211

Tabla 156. Toneladas de carga movilizadas en la Zona portuaria de Buenaventura 2011-2014. Fuente. Procolombia 2015. ... 212

Tabla 157. Vías primarias en Buenaventura. Fuente: Procolombia 2015. ... 212

Tabla 158. Prospectivas de desarrollo del municipio de Buenaventura 2016-2019. Fuente: PDD, 2012-2015. ... 213

Tabla 159. Número de habitantes en los municipios de López de Micay, Timbiquí y Guapi, 2011-2015. Fuente: DANE, 2005. ... 214

Tabla 160. Número de habitantes en los municipios costeros del departamento del Cauca, 2011-2015. Fuente: DANE, 2005. ... 214

Tabla 161. Resguardos indígenas en los municipios de López de Micay, Timbiquí y Guapi, 2011-2015. Fuente: DANE y DNP, 2011-2015. ... 215

Tabla 162. Número de casos de dengue en los municipios costeros del departamento del Cauca 2011-2015. Fuente: INS, 2015. ... 215

Tabla 163. Número de casos de Chikunguña en los municipios costeros del departamento del Cauca. Fuente: Instituto Nacional de Salud, 2015. ... 215

Tabla 164. Tipo de vivienda, material de paredes y material de pisos en los municipios de López de Micay, Timbiquí y Guapi. Fuente: DANE, 2005. ... 216

Tabla 165. Índice de cobertura eléctrica en los municipios de López de Micay, Timbiquí y Guapi, 2011-2014. Fuente: SIEL, 2016. ... 216

Tabla 166. Proporciones de cobertura en acueducto e inadecuada eliminación de excretas en municipio costero del departamento del Cauca, 2005. Fuente: DNP, 2015. ... 217

(19)

Tabla 167. Artes de pesca en los municipios de López de Micay, Timbiquí y Guapi, departamento del Cauca. Fuente: Invemar y ANH, 2010-2011. ... 218

Tabla 168. Organizaciones pesqueras en el municipio de Guapi, departamento del Cauca. Fuente: Invemar y ANH 2010-2011. ... 219

Tabla 169. Número de habitantes en los municipios Santa Bárbara, El Charco, La Tola, Mosquera, Francisco Pizarro, San Andrés de Tumaco, 2011-2015. Fuente: DANE, 2005. ... 220

Tabla 170. Número de habitantes en los municipios costeros del departamento de Nariño 2011-2015. Fuente: DANE, 2005. ... 220

Tabla 171. Resguardos indígenas en los municipios de Santa Bárbara, El Charco, La Tola Mosquera, Francisco Pizarro, San Andrés de Tumaco, 2011-2015. Fuente: DANE y DNP, 2015. ... 221

Tabla 172. Número de casos de dengue en los municipios costeros del departamento de Nariño 2011-2015. Fuente: INS, 2015. ... 222

Tabla 173. Número de casos de Chikunguña en los municipios costeros del departamento de Nariño. Fuente: INS, 2015. ... 222

Tabla 174. Tipo de vivienda, material de paredes y material de pisos en los municipios de Santa Bárbara, El Charco, La Tola, Mosquera, Francisco Pizarro, San Andrés de Tumaco. Fuente: DANE, 2005... 222

Tabla 175. Índice de cobertura eléctrica en los municipios de Santa Bárbara, El Charco, La Tola, Mosquera, Francisco Pizarro, San Andrés de Tumaco, 2011-2014. Fuente: SIEL, 2016. ... 223

Tabla 176. Proporciones de cobertura en acueducto e inadecuada eliminación de excretas en los municipios costeros del departamento de Nariño, 2005. Fuente: DNP, 2015. ... 224

Tabla 177. Artes de pesca en los municipios de Santa Bárbara, El Charco, La Tola, Mosquera, Francisco Pizarro, San Andrés de Tumaco, departamento de Nariño. Invemar y ANH 2010-2011. ... 224

Tabla 178. Organizaciones pesqueras en los municipios de Santa Bárbara, El Charco, La Tola, Mosquera, Francisco Pizarro, San Andrés de Tumaco, departamento de Nariño. Fuente: Invemar y ANH 2010-2011. ... 225

Tabla 179 Zona portuaria de Nariño. Fuente: Procolombia, 2015. ... 226

Tabla 180 Inversión en programas de desarrollo del transporte en el departamento de Nariño. DNP, 2015. ... 226

(20)

Tabla 181. Prospectivas de desarrollo a 2025 para el municipio de Mosquera. Fuente: PDM, 2012-2015. ... 227

Tabla 182. Prospectivas de desarrollo a 2025 para el municipio de Francisco, Pizarro. Fuente: PDM, 2012-2015. ... 228

Tabla 183. Prospectivas de desarrollo a 2025 para el municipio de San Andres de Tumaco. Fuente:PDM, 2012-2015. ... 228

(21)

LISTA DE FIGURAS

Figura 1. Mapa de delimitación de la zona costera colombiana (MMA, 2001). ... 31

Figura 2. Mapa de delimitación del área de estudio. ... 32

Figura 3. Área de cobertura de los datos para el análisis de TSM. ... 34

Figura 4. Esquema general de la metodología aplicada en la 3CNCC para las proyecciones de TSM. ... 35

Figura 5. Resultados de correlación de Pearson (a), Sesgo (b), RMSE (c) y RMSE-corr para evaluar el desempeño de los datos FIO-ESM con respecto a la base de datos Pathfinder. ... 37

Figura 6. Porcentaje de datos válidos debido a cobertura de nubes en la serie Pathfinder de TSM 1981-2011 (colores) y área seleccionadas para Pacífico con datos existentes y buen desempeño de los modelos (óvalos). Las áreas blancas representan zonas donde el porcentaje de ausencia fue superior al 30%. ... 38

Figura 7. Diagrama de aplicación del método REA. ... 40

Figura 8. Malla de datos empleada para la elaboración de los modelos en el Caribe y Pacífico colombianos. ... 43

Figura 9. Esquema general de trabajo para cambios en línea de costa y escenarios futuros. ... 45

Figura 10. Cubrimiento de escenas usadas del sensor Landsat. ... 46

Figura 11. Ejemplo para el departamento del Atlántico. Líneas de costa de 2016 (verde) y 1986 8azul) y transectos para análisis de cambios. Círculos rojos muestran las áreas con mayor diferencia entre las líneas. ... 47

Figura 12. Subida del nivel del mar global (GMSL) desde 1870 a 2008. ... 50

Figura 13. Mapa del componente de marea M2 _{calculada con el modelo TPXO (escala en metros).}

Fuente: http://volkov.oce.orst.edu/tides/global.html. ... 51

Figura 14. Vientos máximos del reanálisis NCEP a 10m de la superficie desde 1998 a 2008 (escala en milímetros/segundo). ... 52

Figura 15. Datos de satélite de América Latina y del Caribe, teniendo en cuenta a la costa Caribe y Pacífica de Colombia. ... 52

(22)

Figura 16. Nivel máximo alcanzado por la marea astronómica desde 1948 a 2008. Fuente: GOT (Global Ocean Tides). ... 54

Figura 17. Cuantil medio 0.9 de marea meteorológica desde 1948 a 2008 (escala en metros). Fuente: GOS (Global Ocean Surge). ... 54

Figura 18. Pasos metodológicos para la evaluación de los efectos del cambio climático en los ecosistemas marinos y costeros. ... 57

Figura 19. Proceso metodológico para la elaboración de la caracterización socioeconómica. .... 59

Figura 20. Circulación general en el Caribe. CG: Corriente de Guayana; CC: Corriente del Caribe; CSCC: Contracorriente Subsuperficial Costera del Caribe; CCPC: Contracorriente Panamá-Colombia; GPC: Giro Panamá-Panamá-Colombia; CY: Corriente de Yucatán. Tomada de Ruiz-Ochoa, 2011 ... 61

Figura 21. Promedio de temperatura superficial del mar de los datos de Pathfinder para la región caribe en diferentes épocas del año: a) seca (diciembre-marzo) b) transición (abril-agosto) c) húmeda (septiembre-noviembre). ... 63

Figura 22. Rosa de oleaje en la zona Centro y Sur de la CPC considerando información combinada (dirección predominante y altura significativa serie ICOADS). Tomado de Restrepo et al. (2009). ... 65

Figura 23. Circulación en el Pacifico Colombiano durante enero-marzo (a) y julio-septiembre (b). Tomado de Rodriguez-Rubio et al. (2003). ... 66

Figura 24. Promedio de temperatura superficial del mar de los datos de Pathfinder para la región pacífica en diferentes épocas del año: a) primer semestre b) segundo semestre. ... 67

Figura 25. Variabilidad temporal del pH. a) Caribe; b) Pacífico. ... 69

Figura 26. Comportamiento del promedio mensual de pH con la concentración atmosférica de CO2. a) Caribe; b) Pacífico. ... 70

Figura 27. pH superficial registrado para el año 1999. a) Caribe; b) Pacífico; c) modelo CMIP5. . 71

Figura 28. pH superficial registrado para el año 2013. a) Caribe; b) Pacífico; c) modelo CMIP5. . 72

Figura 29. pH promedio a nivel superficial registrado para el periodo 1999-2013. a) Caribe; b) Pacífico. ... 73

(23)

Figura 31. Comportamiento del promedio mensual de alcalinidad total con la concentración atmosférica de CO2. a) Caribe; b) Pacífico. ... 74

Figura 32. Alcalinidad total superficial registrada para el año 1999. a) Caribe; b) Pacífico; c) modelo CMIP5. ... 75

Figura 33. Alcalinidad total superficial registrada para el año 2013. a) Caribe; b) Pacífico; c) modelo CMIP5. ... 76

Figura 34. Alcalinidad total promedio a nivel superficial registrada para el periodo 1999-2013. a) Caribe; b) Pacífico. ... 77

Figura 35. Variabilidad temporal del Ω aragonita. a) Caribe; b) Pacífico... 77

Figura 36. Comportamiento del promedio mensual de Ω aragonita con la concentración atmosférica de CO2. a) Caribe; b) Pacífico. ... 78

Figura 37. Horizonte de aragonita (Ω aragonita) superficial registrada para el año 1999. a) Caribe; b) Pacífico. ... 78

Figura 38. Horizonte de aragonita (Ω aragonita) superficial registrada para el año 2013. a) Caribe; b) Pacífico. ... 79

Figura 39. Horizonte de aragonita (Ω aragonita) promedio a nivel superficial registrado para el periodo 1999-2013. a) Caribe; b) Pacífico. ... 80

Figura 40. Tendencia media de la altura de ola significante superada 12 horas al año (Hs12) entre

2010 y 2070 (escala en metros/año). Fuente: CEPAL. ... 80

Figura 41. Variación del valor medio de Hs12 en el año 2040 (escala en metros). Fuente: CEPAL.

... 81

Figura 42. Incertidumbre en Hs12 en el año 2040 – 95% de confianza (escala en metros). Fuente:

CEPAL. ... 81

Figura 43. Variación del valor medio de Hs12 en el año 2070 (escala en metros). Fuente: CEPAL.

... 82

Figura 44. Incertidumbre en Hs12 en el año 2070 – 95% de confianza (escala en metros). Fuente:

CEPAL. ... 82

Figura 45. Tendencia media de la altura de ola significante media mensual entre 2010 y 2070 (escala en metros/año). Fuente: CEPAL. ... 83

(24)

Figura 46. Variación media de Hs media mensual en el año 2040 (escala en metros). Fuente: CEPAL. ... 84

Figura 47. Incertidumbre en Hs media mensual en 2040 – 95% confianza (escala en metros). Fuente: CEPAL. ... 84

Figura 48. Variación media de Hs media mensual en el año 2070 (escala en metros). Fuente: CEPAL. ... 85

Figura 49. Incertidumbre en Hs media mensual en 2070 – 95% confianza (escala en metros). Fuente: CEPAL. ... 85

Figura 50. Tendencia anual de largo plazo de los extremos de oleaje en 2010-2040 (escala en centímetros/año). Fuente: CEPAL. ... 86

Figura 51. Altura de ola significante de periodo de retorno 50 años (valor medio) en el año horizonte 2040 (escala en metros). Fuente: CEPAL. ... 87

Figura 54. Variación esperable del periodo de retorno de 500 años en el año 2040. Fuente: CEPAL. ... 89

Figura 55. Marea meteorológica asociada a un periodo de retorno de 50 años en el 2040 (escala en metros). Fuente: CEPAL. ... 89

Figura 56. Tendencia anual de largo plazo en los extremos de marea meteorológica en 2010-2040 (escala en mm/año). Fuente: CEPAL... 90

Figura 57. Tendencia y reconstrucción obtenida para el nivel medio del mar global. Fuente: CEPAL. En rojo se representa la serie temporal del primer modo de la Trend-EOF mientras que los puntos negros (no coincidentes) representan el nivel medio global de la base de datos instrumental. Además, en verde y negro se representan las tendencias ajustadas: lineal y cuadrática, respectivamente. ... 91

Figura 58. Patrón espacial de la tendencia media (lineal) a escala de Colombia del nivel medio del mar mediante el ajuste de tendencias locales (escala en mm/año). Fuente: CEPAL. ... 91

Figura 59. Patrón espacial de la tendencia media (lineal) a escala de Colombia del nivel medio del mar mediante el ajuste de la técnica Trend-EOF (escala en mm/año). Fuente: CEPAL. ... 92

(25)

Figura 60. Tendencia media del nivel medio del mar en el periodo 2010-2040 (escala en mm/año). Fuente: CEPAL. ... 92

Figura 61. Tendencia media del nivel medio del mar en el periodo 2040-2070 (escala en mm/año). Fuente: CEPAL. ... 93

Figura 62. Tendencia media del nivel medio del mar en el periodo 2070-2100 (escala en mm/año). ... 93

Figura 63. Valor medio del nivel medio del mar en el año horizonte 2040 (escala en milímetros). Fuente: CEPAL. ... 94

Figura 64. Valor de incertidumbre asociada del nivel medio del mar en el año horizonte 2040 (escala en milímetros). Fuente: CEPAL. ... 94

Figura 65. Valor medio del nivel medio del mar en el año horizonte 2070 (escala en milímetros). Fuente: CEPAL. ... 95

Figura 66. Valor de incertidumbre asociada del nivel medio del mar en el año horizonte 2070 (escala en milímetros). Fuente: CEPAL. ... 95

Figura 67. Valor medio del nivel medio del mar en el año horizonte 2100 (escala en milímetros). ... 96

Figura 68. Porcentaje de cobertura de coral vivo comparado con la cobertura de algas. Islas de San Bernardo. Periodo 1998-2013. ... 112

Figura 69. Porcentaje de cobertura de coral vivo comparado con la cobertura de algas, Chengue. Periodo 1998-2013. ... 112

Figura 70. Porcentaje de cobertura de coral vivo comparado con la cobertura de algas. San Andrés Isla. Periodo 1998-2012. ... 113

Figura 71. Porcentaje de cobertura de coral vivo comparado con la cobertura de algas. Islas del Rosario. Periodo 1998-2013. ... 113

Figura 72. Porcentaje de cobertura de coral vivo comparado con la cobertura de algas. Gorgona. Periodo 1998-2010. ... 113

Figura 73. Porcentaje de blanqueamiento coralino en Isla de San Bernardo, Isla del Rosario, San Andrés Isla y Chengue (PNN Tayrona). ... 114

Figura 74. Comparación del porcentaje de amenaza de las áreas coralinas del Caribe colombiano por anomalías en la TSM por periodos de estudio del cambio climático entre 2011 y 2100,

(26)

Figura 75. Amenaza por anomalías en el aumento de la Temperatura Superficial del Mar (TSM) en el período 2011-2040. Escenario 4,5. Caribe colombiano. Indicador A1. Fuente: Elaborado a partir de Mapa MEC (2014), Datos de análisis de aumento de TSM frente al cambio climático, TCN CC Programa GEO (2016). ... 116

Figura 78. Comparación del porcentaje de amenaza de las áreas coralinas del Caribe colombiano por anomalías en la TSM por periodos de estudio del cambio climático entre 2011 y 2100, Escenario 6,0. ... 117

Figura 82. Número de habitantes en los municipios de Uribia, Manaure, Riohacha y Dibulla, 2011-2015. Fuente: Proyecciones del DANE, 2005. ... 121

Figura 83. Proporciones de cobertura en acueducto e inadecuada eliminación de excretas en los municipios costeros del departamento de La Guajira, 2005. Fuente: DNP, 2015. ... 124 Figura 84. Cobertura gás natural II Trimestre 2015. Fuente: DNP, 2015. ... 124

Figura 85. Número de habitantes en los municipios costeros del departamento del Magdalena, 2011-2015. Fuente: Proyecciones del DANE, 2005 ... 131

(27)

Figura 86. Proporciones de cobertura en acueducto e inadecuada eliminación de excretas en los municipios costeros del departamento del Magdalena, 2005. Fuente: DNP, 2015. ... 134

Figura 87. Producción (t) de café en los municipios de Ciénaga y Santa Marta, 2011-2015. Fuente: Agronet 2015. ... 135

Figura 88. Producción (t) de banano en los municipios de Ciénaga y Santa Marta, 2011-2015. Fuente: Agronet 2015. ... 135

Figura 89. Producción (t) de palma de aceite en los municipios de Puebloviejo y Ciénaga, 2011-2015. Fuente: Agronet, 2011-2015. ... 135

Figura 90. Carga transportada (t) en el aeropuerto Simón Bolívar de Santa Marta. Fuente: Procolombia, 2015. ... 139

Figura 91. Población de Barranquilla 2011-2015. Fuente: DANE, 2005. ... 142

Figura 92. Población de Puerto Colombia, Luruaco, Juan de Acosta, Tubará y Piojó 2011-2015. Fuente: DANE, 2005. ... 142

Figura 93. Población Tubará y Piojó. Fuente: DANE, 2005. ... 142

Figura 94. Número de indígenas en los municipios costeros del departamento del Atlántico. Fuente: DNP, 2015. ... 143

Figura 95. Etnia afrocolombiana en los municipios costeros del departamento del Atlántico. Fuente: DANE, 2005. ... 143

(28)

1 INTRODUCCIÓN

Las zonas costeras como componentes esenciales e integrales de la tierra se constituyen en áreas críticas para el bienestar ambiental, económico y social de las naciones que lo poseen, corresponden únicamente al 2% de la superficie terrestre y contienen al menos 10% de su población (Kay y Alder, 2005; MacGranahan et al. 2007; Spalding et al. 2014). Son áreas con características únicas y especiales que propician el desarrollo de ecosistemas y hábitat que proporcionan importantes bienes y servicios para cubrir las necesidades económicas y de subsistencia para las comunidades (Gilman et al., 2008; Lacambra et al. 2013).

La zona costera colombiana no es la excepción, por sus características y hábitat presentan gran potencial para el desarrollo de importantes actividades económicas como la pesca, el turismo, la navegación, el desarrollo portuario, la explotación minera y donde se dan asentamientos urbanos e industriales; además de usos tradicionales que generar bienestar a las poblaciones locales (MMA, 2001). Si bien en Colombia la presión sobre las zonas costeras a causa del crecimiento poblacional, no es tan evidente como en otras áreas del mundo, sí existe un tendiente crecimiento a causa de las diferentes dinámicas de uso y actividades económicas que se vienen promoviendo para esta zona (Alonso et al., 2003).

Lo anterior cobra significancia frente a las tendencias de cambio climático global, donde las zonas costeras son áreas altamente vulnerables (McLeold y Salm, 2006, Olivo et al., 2009; Sales et al., 2009; Filatova et al., 2011; IPCC, 2014). Los escenarios nacionales de cambio climático indican que si los niveles de GEI a nivel global aumentan, la temperatura media anual en Colombia podría incrementarse gradualmente para el fin del Siglo XXI (año 2100) en 2.14ºC. Este aumento en la temperatura, tendría como consecuencia el aumento en la temperatura superficial del mar, incremento del nivel medio del mar, la acidificación del medio ambiente marino, lo que asociado a una mayor frecuencia e intensidad de eventos meteorológicos extremos (incidencia de huracanes, mares de leva, precipitaciones, sequías prolongadas), salinización de suelos e incrementos de los procesos erosivos, generaría graves impactos a nivel ambiental, social y económico en las costas (INVEMAR, 20013; Posada y Henao, 2008).

A lo largo de la costa colombiana ya existe evidencia de cambios asociados al clima, estos se expresan en términos de erosión, inundaciones y aumento de la temperatura (INVEMAR, 2003). Inclusive se ha sugerido que las variaciones en el nivel del mar sobre las zonas costeras del Caribe colombiano agravarían los problemas de erosión que evidencian algunas comunidades costeras (Posada y Henao, 2008). Según INVEMAR (2003), aproximadamente el 55% de la población de la costa Caribe y el 45% de la costa Pacífico estará expuesta al ANM para el año 2100, de la cual el 90% se encuentra en las cabeceras municipales. Asimismo, DANE (2012) señaló que la amenaza que ha originado históricamente mayor cantidad de desastres en el Caribe es la inundación (36,8%), la cual en el periodo 2010-2011 causó daños a más de 2 millones de personas.

(29)

En este sentido, dentro de las políticas de desarrollo del país, el cambio climático viene siendo considerado una variable esencial para considerar en la toma de decisiones y para la articulación entre los diferentes instrumentos de gestión y así propender por la adaptación. Es de resaltar que en el país se ha avanzado en cierto grado de conocimiento sobre los posibles impactos del cambio climático en la zona costera y de las posibilidades de adaptación; sin embargo, se hace cada vez más necesario mejorar el conocimiento a escalas más detalladas, para preparar al sector público, privado y población en general a enfrentar los efectos negativos del cambio climático y a mejorar su capacidad de adaptación.

En concordancia con lo anterior y en aras de generar elementos esenciales para la Tercera Comunicación Nacional en el marco de la implementación de la Convención Marco de la Naciones Unidas (ratificada a través de la Ley 164 de 1994 y 629 de 2000), se viene avanzando en el análisis de información de variables como: Temperatura Superficial del Mar, pH, alcalinidad total-AT y CO2 total, Ascenso en el nivel del mar, erosión costera y los posibles efectos en los principales ecosistemas marinos y costeros, tales como Manglares, Arrecifes de Coral y pastos Marinos. En términos generales, la recopilación y procesamiento de la información se viene trabajando a escala 1:100.000 y se ha tomado como insumo base los resultados de las investigaciones o trabajos que en materia de gestión ambiental y cambio climático ha realizado tanto el INVEMAR como las diferentes entidades públicas del orden nacional o regional. También, se han complementado los análisis con la información desarrollada a nivel internacional y que se encuentra publicada en diversos documentos científicos.

Entre las investigaciones que en materia de cambio climático y gestión ambiental ha realizado el INVEMAR en los últimos 15 años se destaca: el proyecto “definición de la vulnerabilidad de los sistemas biofísicos y socioeconómicos al aumento en el nivel del mar (ANM) en la zona costera colombiana y medidas para su adaptación desarrollado entre los años 2000 y 2003. Éste estudio dio la base para reconocer las áreas costeras más vulnerables del país (escala geográfica 1:300.000) y desarrollar análisis de vulnerabilidad a escala local (1:50.000 y 1:25:000) para cuatro sitios críticos como son Cartagena de Indias (entre los años 2006-2008) y Santa Marta (año 2010) en el Caribe, Tumaco en el Pacífico (entre los años 2006-2008) y San Andrés, Providencia y Santa Catalina en el Caribe insular (entre los años 2013-2014). Adicionalmente, se cuenta con una base de datos proveniente de la red de estaciones localizadas en el Parque Regional Johnny Cay (San Andrés Isla) y en isla Tesoro (Parque Nacional Natural Corales del Rosario y San Bernardo, departamento de Bolívar), mediante la cual se está analizando variables como Ph, Temperatura Superficial del Mar y ANM. Asimismo, se cuenta con el diagnóstico de la erosión para toda la zona costera colombiana y la información disponible en el Sistema de Información ambiental Marina, el cual tiene más de 10 años de información relacionada con la línea base de información biológica para el monitoreo los principales ecosistemas marinos, como son los arrecifes de coral, pastos marinos y manglar, entre otras.

A continuación se presentan los productos del presente contrato, los cuales contienen: 1) el documento con el avance en el análisis de la matriz de vulnerabilidad marino costero e insular

(30)

la TCNCC; 2) El documento que contiene la espacialización del análisis de vulnerabilidad Marino costero e Insular al cambio climático, en concordancia con el marco metodológico y conceptual de la TCNCC, que incluye como mínimo información a nivel nacional sobre: Temperatura superficial del mar, ascenso en el nivel del mar, erosión costera, acidificación Marina y los posibles efectos del cambio climático en ecosistemas marinos y costeros con énfasis en manglares y corales a escala 1:100.000.

(31)

2 METODOLOGÍA

2.1 ÁREA DE ESTUDIO

Colombia es un país con 1’137814 km2 de área continental, que cuenta aproximadamente con 3531 km de costa sobre el océano Pacífico y el mar Caribe, que le otorgan otros 892102 km2_de

aguas jurisdiccionales, según el mapa Ecosistemas Continentales, Costeros y Marinos (IDEAM et al., 2007), para un extensión total de cerca de 2’070408 km2_{. Es así como Colombia tiene un área}

jurisdiccional marítima relativamente igual a la de su territorio emergido (continental e insular), y de ahí el origen del lema institucional del INVEMAR: “Colombia 50% Mar” (INVEMAR, 2015).

El área de estudio corresponde a los municipios que hacen parte de las Unidades Ambientales Costeras (UAC) (Figura 1 y Figura 2), las cuales presentan ecosistemas claramente definidos, que requieren una visualización y manejo unificado que aglutine a las entidades territoriales locales y subregionales y a todos los actores interesados, alrededor de problemas compartidos, objetivos comunes y soluciones conjuntas y sostenibles para su desarrollo (MMA, 2001).

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Territorialmente, las UAC abarcan 12 departamentos y 59 municipios. En la costa Caribe se encuentran los departamentos de La Guajira, Magdalena, Atlántico, Bolívar, Sucre, Córdoba, Antioquia y Chocó. La costa Caribe insular oceánica está conformada por el Archipiélago de San Andrés, Providencia, Santa Catalina y sus islotes y cayos asociados. El litoral Pacífico está integrado por los departamentos de Chocó, Valle del Cauca, Cauca y Nariño.

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2.2 ANÁLISIS DE LA INFORMACIÓN

Esta investigación se viene desarrollando con base en información secundaria basada en la literatura publicada y análisis que a la fecha se hayan desarrollado y estén disponibles, así como bases de datos existentes en el Sistema de Información Ambiental Marina (SIAM). El marco metodológico y conceptual propuesto será articulado con el de la Tercera Comunicación Nacional de Cambio Climático.

2.2.1 Temperatura Superficial del Mar (TSM)

Debido a que la variación de la TSM es uno de los indicadores más importantes del cambio climático, es necesario conocer el clima de nuestros océanos con el objetivo de generar una batería de indicadores que proporcionen una idea de en qué zonas de la cuenca Pacífico y Caribe colombiano aumenta o disminuye la TSM. Debido a que la distribución espacial de estaciones in situ que permitan obtener la TSM en las cuencas mencionadas es muy baja, es necesario obtener dicha información a través de sensores remotos que tengan una cobertura espacial con mayor resolución y que además proporcionen datos en una escala temporal que pueda ser usada como insumos para el uso de modelos globales.

Para este propósito, el sensor AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) a bordo de los satélites de órbita polar NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration), es sin duda, el sensor que provee la mayor base de datos de TSM conocida. Esta ha sido la razón por la que los datos del AVHRR se han seleccionado en el Proyecto Pathfinder, con el propósito de crear la base de datos Pathfinder los cuales tienen resolución horizontal de 4 km, periodicidad diaria (la cual se convierte a mensual) para el periodo de 1981 hasta 2010 (Casey, 2010).

El área de cobertura de los datos seleccionada para el análisis de la TSM sobre las cuencas Pacífico y Caribe en Colombia comprende la sección comprendida entre las latitudes 0.975° a 18.5208° Norte y las longitudes -86.3958° a -69.9792° como lo muestra la Figura 3. Esta área abarca tanto los litorales, como las áreas insulares que se encuentran en los dos océanos.

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Figura 3. Área de cobertura de los datos para el análisis de TSM.

La Figura 4 muestra el esquema con el cual se estableció el comportamiento actual y las proyecciones de cambio climático para la TSM. Esta metodología incluyó la descarga de bases de datos (observados y modelados), su comparación para evaluar el desempeño de los modelos (validación), la selección de unos escenarios a proyectar, un ajuste de escala para mejorar la resolución espacial de las proyecciones (downscaling) y finalmente un ensamble multimodelo para obtener los resultados.

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Figura 4. Esquema general de la metodología aplicada en la 3CNCC para las proyecciones de TSM.

 Datos

Los datos de observaciones para TSM se obtuvieron de la base de datos del proyecto Pathfinder (Casey et al., 2012), con periodicidad diaria (de los cuales se calcularon medias mensuales), en el periodo de 1981-2011 (Figura 5). Estos se presentan en puntos de malla cuadrada de 4 km de lado por cuadrícula. El proyecto Pathfinder emplea datos del sensor AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) a bordo de los satélites de órbita polar NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) y es sin duda, el sensor que provee la mayor base de datos de TSM conocida.

Para establecer las proyecciones de cambio climático de la variable oceánica de TSM se tuvieron en cuenta las salidas de 15 Modelos Globales de Circulación General Océano-Atmosférica (AOGCM por sus siglas en inglés), dada la ventaja que estos ofrecen al presentar estimativos creíbles del cambio climático a futuro (teniendo en cuenta la mayor cantidad de variables océano-atmosféricas posibles) y también por los buenos resultados que estos muestran en cuanto a temperatura se refiere (Randall et al., 2007).

Dentro de los AOGCM que se emplean para estudio de escenarios de cambio climático se encuentran los que participan en el proyecto Coupled Model Intercomparison Phase 5 (CMIP5). Este proyecto trabaja en conjunto con el Panel Intergubernamental sobre el Cambio Climático IPCC. El objetivo principal del proyecto CMIP5 es producir una base de datos de las salidas de los AOGCM y los Modelos del Sistema Terrestre (ESM) para así complementar los estudios relacionados con el entendimiento del cambio climático tanto en el tiempo pasado como en el

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 Validaciones

Para evaluar el desempeño de los modelos con respecto a la base de datos empleada, se calcularon cuatro estadísticos o métricas:

Correlación (1):

𝑐 = ∑𝑁𝑛=1(𝑇𝑛 − 𝑇̅)× (𝑂𝑛− 𝑂̅) [ ∑𝑁𝑛=1(𝑇𝑛− 𝑇̅)2× ∑𝑁𝑛=1(𝑂𝑛− 𝑂̅)2 ]

1 2

Sesgo estadístico (BIAS) (2):

𝐵𝐼𝐴𝑆(𝑇, 𝑂) = 1

𝑁∑(𝑇𝑛− 𝑂𝑛)

𝑁

𝑛=1

Raíz del error cuadrático medio (RMSE) (3):

𝑅𝑀𝑆𝐸(𝑇, 𝑂) = [1 𝑁 ∑(𝑇𝑛 − 𝑂𝑛)2 𝑁 𝑛=1 ] 1/2 RMSE-corregido (4): 𝑅𝑀𝑆𝐸_𝐶(𝑇, 𝑂)2 _{= 𝑅𝑀𝑆𝐸(𝑇, 𝑂)}2_{− 𝐵𝐼𝐴𝑆(𝑇, 𝑂)}2

Donde 𝑇 = {𝑇𝑛} 𝑛=1𝑁 es la serie de tiempo de datos modelados (CMIP5) y 𝑂 = {𝑂𝑛} 𝑛=1𝑁 es la serie

de tiempo con los datos de observaciones (Pathfinder). Un ejemplo de esta comparación se presenta en la figura 2 para el modelo FIO-ESM. Los resultados de estas comparaciones permitieron: (1) Identificar cuáles modelos tenían mejor desempeño y (2) Identificar que los modelos presentan un mejor desempeño para el Caribe con respecto al Pacífico.

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Figura 5. Resultados de correlación de Pearson (a), Sesgo (b), RMSE (c) y RMSE-corr para evaluar el desempeño de los datos FIO-ESM con respecto a la base de datos Pathfinder.

Esto llevó a hacer un nuevo análisis exploratorio para el Pacífico con otras bases de datos, con el objetivo de identificar si los bajos valores de correlación y altos RMSE eran debidos al modelo o a la base de datos con la cual fueron comparados. La segunda base de datos empleada fue ERA-Interim, el cual es un reanálisis atmosférico global generado por el Centro Europeo de Predicciones Meteorológicas de Mediano Plazo (ECMWF) (Dee et al., 2011). Los datos de TSM utilizados para este análisis cubren el período comprendido entre el 1 de enero de 1979 hasta el 31 de diciembre de 2015, en escala mensual con una malla espacial de 0.75°.

Las comparaciones adicionales realizadas para Pacífico permitieron identificar que los modelos tuvieron un desempeño similar con respecto con ambas bases de datos evaluadas (Pathfinder y ERA-Interim). Teniendo en cuenta que el AVHRR es un radiómetro pasivo que para sensar TSM emplea las longitudes de onda del infrarrojo, las cuales no son transparentes a las nubes, se evaluó adicionalmente la cobertura de nubes en la cuenca pacífica colombiana (CPC), encontrándose que en algunas zonas de la CPC el porcentaje de ausencia fue superior al 30% (zonas blancas en la Figura 6). Debido a lo anterior, el área inicialmente propuesta, tuvo que ser reducida a las zonas donde: (1) se obtuvo buen desempeño del modelo y (2) no hubiera presencia de nubes.

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Figura 6. Porcentaje de datos válidos debido a cobertura de nubes en la serie Pathfinder de TSM 1981-2011 (colores) y área seleccionadas para Pacífico con datos existentes y buen desempeño de los modelos (óvalos). Las

áreas blancas representan zonas donde el porcentaje de ausencia fue superior al 30%.

La alta nubosidad en la CPC la actividad de la Zona de Convergencia Intertropical (ZCIT) se encuentra acentuada por el Monzón del Oeste de América Ecuatorial (Pabón et al., 2010) y la Baja anclada del Chocó (Zea, 2002); procesos que inciden en la región causando importante nubosidad y persistentes precipitaciones, la cual impide en algunos meses las observaciones del sensor AVHRR. Es por esta razón que se puede perder información relativa a la variabilidad de la TSM en los meses de mayor actividad de los procesos de interacción océano atmósfera anteriormente mencionados. Lo anterior también ha sido documentado por (Reynolds et al., 2007), quienes identifican que en las zonas de mayor actividad de la ZCIT hay pérdida de datos por condiciones persistentes de precipitación, las cuales además pueden ser generadoras de sesgo estadístico con respecto a observaciones en superficie.

 Proyecciones

Para las proyecciones de TSM realizadas en este informe, se tuvieron en cuenta 13 AOGCM CMIP5 (Tabla 1), los cuales se eligieron por su capacidad para reproducir el comportamiento de la TSM en el área marítima colombiana, con base en los resultados de las validaciones.

Tabla 1. Modelos considerados para evaluar las proyecciones de TSM en la 3CNCC.

AOGCM Resolución (grados)

bcc-csm1-1-m 2.8125 x 2.7906

CCSM4 1.25 x 0.9424

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AOGCM Resolución (grados) FIO-ESM 2.81 x 2.77 GFDL-CM3 2.5 x 2 GISS-E2-H 2.5 x 2 GISS-E2-R 2.5 x 2 HadGEM2-AO 1.88 x 1.25 IPSL-CM5A-LR 3.75 x 1.8947 IPSL-CM5A-MR 2.5 x 2.5352 MIROC5 1.40625 x 1.4008 MRI-CGCM3 1.125 x 1.12148 NorESM1-ME 2.5 x 1.8947

De otro lado, el proyecto CMIP5, maneja las proyecciones a futuro por los Rutas de Concentración Representativas (RCP, por sus siglas en inglés) de Gases de Efecto Invernadero (GEI): RCP2.6, RCP4.5, RCP6.0 y RCP8.5. Cada uno de estos escenarios son indicadores del forzamiento radiativo (en W/m2_{) producto de emisiones de GEI; siendo el escenario más optimista el RCP2.6, el cual}

indica que antes del 2100 se llega a un máximo de forzamiento radiativo de 2.6 W/m2_{con una}

posterior estabilización. Por su parte, el escenario más pesimista RCP8.5 plantea un forzamiento radiativo creciente sin estabilización en el siglo XXI llegando hasta los 8.5 W/m2_{para 2100 (Van}

Vuuren et al., 2011). En el caso particular de las proyecciones de TSM para la 3CNCC se trabajaron datos mensuales de TSM de los modelos CMIP5 mencionados en la Tabla 1 para los escenarios intermedios RCP4.5 y RCP6.0 en los periodos 2011-2040, 2041-2070 y 2071-2100.

 Reducción de escala

Como es posible apreciar en laTabla 1, el ancho de malla horizontal de los AOGCM es grueso. Los modelos CMIP5 tienen una resolución espacial horizontal en un rango de entre 0.5° a 4° (grados de arco) para la componente atmosférica y de 0.2°a 2° para la componente oceánica (Taylor et al., 2012). Sin embargo, las salidas de los AOGCM del CMIP5 tienen en promedio 100 km de resolución horizontal, lo cual resulta en un inconveniente para la simulación de variables océano-atmosféricas a nivel regional o local.

Debido a esto y para poder establecer las proyecciones a futuro de TSM, fue necesario aplicar una reducción de escala o downscaling a las salidas de los AOGCM. Para la 3CNCC se aplicó un downscaling estadístico por corrección del sesgo (BCSD) de tipo ajuste lineal, método que tiene como objetivo principal el que los valores promedio tanto de los datos observados como de los datos corregidos coincidan (Fang et al., 2015). En el BCSD se tuvieron en cuenta los valores medios de los datos observados y de las series históricas (Tiempo presente) de AOGCM. Los datos corregidos se obtuvieron al escalar la información del modelo del periodo 2011-2100 (tiempo futuro), mediante el cociente entre los valores medios de TSM de observaciones y los históricos de modelos, según lo planteado en Lenderink et al. (2007).

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 Ensamble multimodelo

Posterior a la reducción de escala de los datos modelados, se procedió a realizar un ensable multimodelo (Figura 7). Puesto que las medias ponderadas se destacan por producir mejores resultados que un simple promedio (Tebaldi y Knutti, 2007), se aplicó el método de ensamble Reliability Ensemble Average (REA) presentado en el trabajo de Giorgi y Mearns (2001), el cual toma en consideración el desempeño de los modelos para representar el clima en tiempo presente y la convergencia en los cambios simulados a tiempo futuro por los diferentes modelos.

Figura 7. Diagrama de aplicación del método REA.

El ensamble se realizó mediante la ecuación 5, con lo cual se obtuvo el cambio medio de temperatura ΔT̃ entre el tiempo presente y el tiempo futuro. En la ecuación, para cada modelo i, ΔTi representa el cambio promedio de TSM entre tiempo presente y futuro, mientras los pesos Ri

se definen mediante la ecuación 6, teniendo en cuenta un factor de confiabilidad RB,i y un factor

de convergencia RD,i. En la ecuación 6, m y n son los pesos que se le dan respectivamente a los

criterios de confiabilidad y de convergencia.

𝛥𝑇

̃ =

∑𝑖∈𝑀𝑅𝑖∆𝑇𝑖

∑𝑖∈𝑀𝑅𝑖 (5)

𝑅𝑖 = [(𝑅𝐵,𝑖)𝑚× (𝑅𝐷,𝑖)𝑛]

1/(𝑚×𝑛)