Download retroceso del nevado pastoruri - Teledetección, SIG y Cartografía

UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE
SAN MARCOS
FACULTAD DE INGENIERÍAS GEOLÓGICA, METALÚRGICA, MINERA, GEOGRÁFICA
EAP: INGENIERÍA GEOGRÁFICA
ASIGNATURA: ELABORACIÓN DE TESIS
CICLO 2012-II
Presentado por:
TARAZONA CORONEL YONATAN
Docente: Arias Espichán
Ciudad Universitaria, Lima – Perú
DICIEMBRE – 2012
APLICACIÓN DE LA TELEDETECCIÓN COMO UNA HERRAMIENTA PARA EL ANÁLISIS MULTITEMPORAL DEL RETROCESO GLACIAR EN EL
NEVADO PASTORURI DEBIDO AL CAMBIO CLIMÁTICO
Alumno:
TARAZONA CORONEL YÓNATAN
Estudiante de Ingeniería Geográfica-Mención en Geomática y
Ordenamiento Territorial
Yonatan Tarazona Coronel
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APLICACIÓN DE LA TELEDETECCIÓN COMO UNA HERRAMIENTA PARA EL ANÁLISIS MULTITEMPORAL DEL RETROCESO GLACIAR EN EL
NEVADO PASTORURI DEBIDO AL CAMBIO CLIMÁTICO
Aplicación de la Teledetección como una
herramienta para el análisis
Multitemporal del retroceso glaciar en el
Nevado Pastoruri debido al Cambio
Climático
1 S 9° 52’ 14’’ W 77° 18’ 57.53’’;
2 S 9° 52’ 17’’ W 77° 12’ 39’’ ;
3 S 10° 0’ 2’’ W 77° 8’ 1’’;
4 S 9° 59’ 58’’ W 77° 19’ 1’’
Nevado Pastoruri
Imagen Landsat TM en falso color, recortada, de la zona del Parque Nacional Huascarán.
Fuente: http://glovis.usgs.gov/
Yonatan Tarazona Coronel
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APLICACIÓN DE LA TELEDETECCIÓN COMO UNA HERRAMIENTA PARA EL ANÁLISIS MULTITEMPORAL DEL RETROCESO GLACIAR EN EL
NEVADO PASTORURI DEBIDO AL CAMBIO CLIMÁTICO
Dedicatoria.
Este trabajo fue elaborado con mucho esmero,
aprecio y pasión por el tema; por ello está dedicado al
nevado Pastoruri. El cual brilló y aun en sus últimos días
nos sigue mostrándonos su majestuosa belleza de
naturaleza.
Yonatan Tarazona Coronel
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APLICACIÓN DE LA TELEDETECCIÓN COMO UNA HERRAMIENTA PARA EL ANÁLISIS MULTITEMPORAL DEL RETROCESO GLACIAR EN EL
NEVADO PASTORURI DEBIDO AL CAMBIO CLIMÁTICO
INDICE
Titulo ........................................................................................................... 3
Dedicatoria.................................................................................................... 4
Índice ........................................................................................................... 5
Resumen ....................................................................................................... 9
Abstract ...................................................................................................... 10
Introducción ................................................................................................ 11
CAPÍTULO I
DESCRIPCIÓN DEL AREA DE ESTUDIO ................................................... 12
CAPÍTULO II
MARCO TEÓRICO ..................................................................................... 14
CAPITULO III
PLANTEAMIENTO METODÓLÓGICO ....................................................... 23
1.1 Descripción del problema
1.2 Delimitación del problema
1.3 Delimitación de la investigación
1.4 Problemas de investigación
1.5 Objetivos de la investigación
1.6 Hipótesis de la investigación
1.7 Variables e indicadores de la investigación
1.8 Tipo y Nivel de Investigación
1.9 Método y Diseño de la Investigación
1.10 Justificación e importancia del tema
1.11 Limitaciones de la Investigación
1.12 Delimitación temporal
1.13 Delimitación social
CAPÍTULO IV
RESULTADOS .......................................................................................... 34
CAPITULO V
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NEVADO PASTORURI DEBIDO AL CAMBIO CLIMÁTICO
CONTRASTACIÓN DE LA HIPÓTESIS...................................................... 39
CAPITULO VI
CONCLUSIONES ....................................................................................... 41
ANEXOS .................................................................................................... 45
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Índice de Tablas
Tabla1. ..................................................................................................... 17
Tabla 2. .................................................................................................... 18
Tabla 3. .................................................................................................... 19
Tabla 4. .................................................................................................... 28
Tabla 5. .................................................................................................... 36
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Lista de Personas Consultadas
Arias Aspichan
Renán Pacheco Abad
Luis Huamán
Yonatan Tarazona Coronel
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RESUMEN
El Pastoruri Ubicado en el Parque Nacional Huascarán, recibe alrededor
de 160 mil visitantes por año. Aunque el cambio climático es el primer
responsable de lo que ocurre con el nevado, no hay duda que también el
turismo no planificado contribuye al derretimiento del nevado más visitado.
Para su estudio y análisis la Teledetección o sensores remotos nos permite
obtener información indirecta mediante el empleo de imágenes satelitales,
obteniendo el área de deshielo del nevado, así como la longitud de retroceso.
El nevado Pastoruri es el más visitado por los escolares, turistas
nacionales y sobre todo extranjero, por ello la importancia de esta
investigación en el que se hace uso de imágenes de satélite de los años 1988,
1999 y 2011 los cuales pertenecen al Landsat 5 TM L1T (imágenes
orterrectificadas) con 7 bandas. Esto permitirá analizar el comportamiento de
la regresión glaciar en un periodo de 23 años y poder predecir el
comportamiento del retroceso glaciar para el año 2050.
Para el análisis del cambio glaciar, se usó el software ENVI 4.8, que con
ayuda del NDSI (Normalized Difference Snow Index) para las bandas 2 y 5 se
determinó la cobertura glaciar para los años 1988, 1999 y 2011.
Por último, el lento, pero constante derretimiento de los glaciares
(cubierta nival) de nuestro país aún no ha generado una crisis nacional en el
Perú, pero no faltaría mucho para ello. Así lo advierte un informe sobre las
implicancias del cambio climático producida por la Universidad Northwestern,
Estados Unidos.
Palabras claves. Teledetección, cubierta nival, Landsat, Pastoruri.
Yonatan Tarazona Coronel
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NEVADO PASTORURI DEBIDO AL CAMBIO CLIMÁTICO
SUMMARY
The Pastoruri Located in the Huascaran National Park, receives about
160,000 visitors per year. While climate change is primarily responsible for
what happens to the snow, there is no doubt that tourism also contributes to
unplanned most visited snow melt. For study and analysis or remote sensing
remote sensing allows us to obtain information indirectly through the use of
satellite images, obtaining the area of melting snow, and the length of recoil.
The snowy Pastoruri is the most visited by schoolchildren, tourists and
especially abroad, hence the importance of this research which uses satellite
images from 1988, 1999 and 2011 which belong to the Landsat 5 TM L1T
(orterrectificadas images) with 7 bands. This will analyze the behavior of the
glacier regression over a period of 23 years and predict the
behavior of glacier retreat in 2050.
For glacier change analysis, we used the ENVI 4.8 software, which helps the
NDSI (Normalized Difference Snow Index) for bands 2 and 5 was determined
glacier coverage for 1988, 1999 and 2011.
Finally, the slow but steady melting of glaciers (snow cover) in our country has
not yet generated a national crisis in Peru, but not missing much for it. , Warns
a report on the implications of climate change produced by Northwestern
University, USA.
Yonatan Tarazona Coronel
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INTRODUCCIÓN
Aproximadamente el 99% de los glaciares tropicales del mundo se
encuentran distribuidos en los Andes suramericanos, de los cuales el 71% se
localizan sobre las cordilleras del Peru (G. Kaser & H. Osmaston, 2002). La
cordillera Blanca, ubicada en el ramal occidental de los Andes del norte del
Perú (latitud sur: 7° 57’-10° 13’ y longitud oeste: 77° 17’-78° 18’), es la
cordillera glaciar tropical mas elevada y extensa del mundo, concentra el 35%
del total de los glaciares peruanos y se extiende en una longitud de 211 km
(Zapata et al., 2008).
El Pastoruri es el nevado más visitado por escolares, universitarios y
turistas extranjeros que quedan maravillados por su majestuosa belleza que al
pasar los años vemos como lentamente va desapareciendo de la superficie.
Pero para todos aquellos que visitaron el Pastoruri, esteremos seguros que
aunque pueda desaparecer de la superficie no así de nuestra mente.
Los glaciares que se encuentran en nuestro país, y los que hay en gran
parte del globo, son buenos indicadores de la evolución del clima, ya que
representan la reserva más grande de agua dulce en el Perú lo cual es utilizado
para la generación de energía hidroeléctrica, agricultura, la actividad minera y
para los pequeños, medianos y grandes proyectos agroindustriales que se
realizan en la costa y sierra de nuestro país.
El área de estudio se encuentra dentro del Parque Nacional Huascarán
creado por el Decreto supremo N° 0622-75-AG del 1 de julio de 1975. De ahí la
importancia de este estudio ya que permitirá concientizar y mejorar la
actividad, no solo hídrica, sino también la actividad turística; permitiendo un
turismo con el mínimo impacto al nevado y por ende la conservación al PNH.
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CAPITULO I
DESCRIPCIÓN DEL AREA DE ESTUDIO
Ubicación.
El nevado Pastoruri se encuentra en los distritos de Catac y Aquia, en la
provincia de Recuay y Bolognesi y en el departamento de Ancash. Esta dentro
del Parque Nacional Huascarán.
Fuente: elaboración propia.
El Glaciar Pastoruri es quizás el glaciar más visitado por turistas peruanos,
mayormente por escolares que van como último año de promoción.
Accesibilidad.
Por ser un punto eminentemente turístico, para llegar se puede tomar
cualquier tour que parta de la ciudad de Huaraz, con dirección sur. En
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recorrido es de 70 kilómetros, demora 3 horas, y atraviesa los pueblos de
Recuay, Ticapampa y Cátac.
Al llegar a donde todos los carros tour se detienen, la escalada inicia. Se puede
hacer de dos formas: caminando los 2 kilómetros en subida hasta llegar a la
zona de nieve del nevado, o alquilar los servicios de caballos hasta la mitad del
camino y luego contratar a un porteador para que culmine el trayecto. Los
servicios que aquí se mencionan tienen un costo de 5 nuevos soles cada uno.
Fuente: Google Maps
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CAPITULO II
MARCO TEÓRICO
Fundamentos físicos de la teledetección
Dada la importancia que la radiación electromagnética tiene como transmisor
de información en todas las formas de teledetección, es necesario hacer un
estudio de la misma y sus propiedades. La radiación es una de las tres formas
de transmisión de energía en la naturaleza (conducción, convección y
radiación) siendo la única que se transmite sin contacto material entre el
emisor y el receptor. La energía se expresa en Julios (J), por tanto la
transferencia o flujo de energía se expresa por unidad de área (J/m2), por
unidad de de tiempo (J/s = W) o por unidad de tiempo y área (W/m2).
Elementos del proceso de teledetección
Los elementos involucrados en un proceso de teledetección desde satélites se
muestran en la Figura 5. El primer requerimiento supone disponer de una
fuente de energía que ilumine o provea energía al objeto de interés (cultivo,
bosque, mar, ciudad, etc.). El caso más habitual consiste en que esa fuente sea
el Sol (A).La radiación solar, en su “viaje” hacia la Tierra, atraviesa e
interacciona con la atmósfera (B). Una vez alcanza la superficie terrestre
interactúa con los objetos que en ella se encuentran. La radiación reflejada
dependerá de las características de esos objetos, permitiendo distinguir a unos
de otros (C). Un sensor a bordo de un satélite recoge y graba esa radiación
reflejada por la superficie terrestre y la propia atmósfera (D).
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La energía captada por el sensor se transmite a una estación de recepción y
procesamiento donde los datos se convierten en imágenes digitales (E). La
imagen procesada se interpreta, visualmente y/o digitalmente, para extraer
información acerca de los objetos que fueron iluminados (F). El paso final del
proceso de teledetección consiste en aplicar la información extraída de la
imagen para conseguir un mejor conocimiento de la zona de estudio,
revelando nuevas informaciones o ayudándonos a resolver un problema
particular (G).
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El espectro electromagnético
Los ojos de los seres humanos se pueden
considerar como sensores remotos ya que
detectan la luz reflejada por los objetos de
nuestro entorno. Sin embargo, la visión
humana sólo es capaz de percibir una
pequeña
parte
del
espectro
electromagnético, el visible. La luz visible es
sólo una de las muchas formas de radiación
electromagnética que existen. Así, las ondas
de radio, el calor, los rayos ultravioleta o los
rayos X son otras formas comunes. En
teledetección, lo normal es caracterizar a
las ondas electromagnéticas por su longitud
de onda en micrómetros (μm, 10 m) o
nanómetros (nm, 10 m), es decir, por la
posición que ocupan dentro de espectro
electromagnético. De esta forma quedan
definidas varias regiones del espectro.
Aunque por conveniencia se le asignan
diferentes nombres a estas regiones
(ultravioleta, visible, infrarrojo, microondas, etc.), no existen divisiones
exactas entre unas y otras (Figura 6). Los sensores montados a bordo de los
satélites de teledetección son capaces de detectar y grabar radiaciones de las
regiones no visibles del espectro electromagnético, desde el ultravioleta hasta
las microondas.
Emitancia. M energía emitida por radiación desde una superficie por unidad
de tiempo y de superficie (cantidad que se transmite cada segundo por cada
metro cuadrado de la superficie emisora) M=Φ/A=Q/t*A, se mide en Js-1m-2. A
veces se habla de la emitancia espectral Mλ para hacer referencia a la
emitancia en una longitud de onda concreta, en cuyo caso las unidades son Js1m-2µ-1 =Wm-2 µ-1
Irradiancia. E concepto similar al de emitancia pero ahora referido a la
energía que llega a un cuerpo a través del espacio precedente de otro (que la
ha emitido). Tiene las mismas unidades que la emitancia, análogamente puede
hablarse también de irradiancia espectral.
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Radiancia. L es el flujo radiante (Φ) que abandona una unidad de área en una
dirección particular siguiendo un ángulo solido particular. Las unidades en
que se mide son Wm-2sr-1. Su importancia estriba en que es la magnitud que
detecta el sensor. Cuando la radiancia se refiere a una porción concreta del
espectro electromagnético se le denomina radiancia espectral (Lλ)
Reflectancia o albedo. ρ es la parte de la irradiancia que refleja la superficie
receptora, se mide en tantos por uno y se considera por tanto adimensional, es
diferente para cada superficie receptora y para cada cuerpo.
NÚMERO DE CANALES DE LAS IMÁGENES LANDSAT TM5
En los EE.UU., le ha sido asignada a la Administración Nacional Oceánica y
Atmosférica (NOAA) la tarea de establecer un sistema de percepción remota
operacional. LANDSAT-4 y 5 son el resultado del mandato de NOAA. El
desarrollo de los sistemas en sí mismos ha sido la responsabilidad de la NASA.
LANDSAT-4 y 5 fueron lanzados respectivamente en 1982 y 1984. Tienen un
ángulo de inclinación de 98.3° y un período de 98.5 minutos. Los satélites
realizan de 14 a 15 revoluciones por día con distancias entre rutas de 2,752
Km. Se sobreponen la misma ruta cada 16 días. La principal diferencia entre
LANDSAT-4 y 5 respecto a los LANDSAT previos, es que los RBV han sido
removidos y reemplazados con una nueva generación de MSS llamados
Mapeadores Temáticos (TM). Este sensor proporciona más bandas espectrales
y ofrece una resolución terrestre mejorada.
Imágenes del Landsat TM 5
Bandas
Longitud de onda (um)
1
0.45 – 0.52
2
0.52 – 0.60
3
0.63 – 0.69
4
0.76 – 0.90
5
1.55 – 1.75
6
10.4 – 12.5
7
2.08 – 2.35
Tabla 1. Características de las bandas del sensor TM
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Calibración de una imagen satelital.
Conversión de los ND a valores de radiancia
Una imagen de satélite en bruto contiene unos valores numéricos
denominados niveles digitales (ND) que el satélite obtiene a partir de la
energía recibida mediante una ecuación lineal. Para recuperar los valores de
energía recibida es necesario aplicar la inversa de esa ecuación lineal.
Lsen;k = a0k + a1kNDk
El término k se refiere a cada una de las bandas del sensor, Lsen;k es la
radiación que recibió el sensor. En la tabla aparecen los valores de estos
parámetros para landsat 5 junto a los valores de irradiancia solar en el techo
de la atmósfera (E0k) y de transmitancia (_k) para cada una de las bandas.
Banda
TM1
TM2
TM3
TM4
TM5
TM7
E0k
1957
1829
1557
1047
219.3
74.52
aOk
-1.5
-2.8
-1.2
-1.5
-0.37
-0.15
a1k
0.602
1.17
0.806
0.815
0.108
0.057
Tk
0.5
0.3
0.25
0.2
0.125
0.075
Tabla 2. Parámetros para la conversión a reflectividades de las imágenes landsat
La radiancia recibida por el sensor no es exactamente la radiancia que procede
del suelo. Esta resulta por un lado reducida por la absorción atmosférica y por
otra incrementada por la radiancia introducida por la propia atmósfera
(dispersión). La ecuación que expresa esta relación es:
Lsen;k = Lsue;k_k;a + La;k
Es decir que la radiación que llega al sensor es la procedente del suelo
multiplicada por la transmisividad de la atmósfera en camino ascendente más
la radiancia aportada por la dispersión atmosférica.
La corrección de la imagen para eliminar el efecto de la atmósfera resulta
especialmente necesaria para:
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_ Calcular determinados índices entre bandas cuya distorsión debida a la
atmósfera es diferente
_ Calcular variables deducibles directamente de la radiancia mediante modelos
de tipo físico
_ Estudios temporales, ya que la distorsión atmosférica cambia de unos días a
otros.
Tabla3: Valores en radiancia. Después de la calibración de la imagen.
Esta variabilidad de la temperatura es una de las causas por las que la
radiación atmosférica resulta compleja ya que se necesitan datos de la
atmósfera en el día que se toma la imagen.
El primer paso para la corrección atmosférica es la estimación de La;k. Esta
variable disminuye al aumentar la longitud de onda, por ejemplo será máxima
en la banda 1 de landsat-TM. Existen dos métodos relativamente sencillos:
Mínimo del histograma. Consiste en localizar en la imagen áreas con
reflectancia cercana a cero en el infrarrojo (superficies de agua limpia y
profunda). Si se representa el histograma de esta banda, los valores mínimos
aparecerán próximos a 0, este límite inferior aumenta conforme disminuye la
longitud de onda.
Estos valore mínimos del histograma para las diferentes bandas (k) son una
buena aproximación a La;k y por tanto se substraen a los valores originales
para obtener una mejor estimación de Lsue;k. En el caso de landsat, las bandas
5 y 7 no suelen corregirse puesto que sus valores de La; k son despreciables.
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Regresión. Se hace un análisis de regresión de TM1, TM2 y TM3 respecto a
TM4 para obtener los parámetros de las siguientes ecuaciones:
TM1 = a1TM4 + b1
TM2 = a2TM4 + b2
TM3 = a3TM4 + b3
Y utilizando bk como estimación de La;k.
Los valores de transmisividad pueden evaluarse a partir de la ecuación
Tk;a =
Donde θo es el ángulo de observación, los valores de Tk aparecen en la tabla.
Existen algoritmos más complejos como LOWTRAN o 5S/6S que requieren
múltiples datos acerca de las condiciones atmosféricas en el momento de la
captura de la imagen, por ello no suelen utilizarse mucho.
Corrección atmosférica
Efectos atmosféricos
Las partículas atmosféricas y las moléculas causan efectos de dispersión en la
transmisión de la energía, sobre todo en las longitudes de onda cortas. El
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efecto de la niebla es usualmente una elevación uniforme de los valores
espectrales, en las bandas del visible del espectro electromagnético. Una de las
formas de reducir la niebla en la imagen es ver los valores en las zonas donde
se sabe que debe haber reflectancia de cero, como en el agua profunda.
Cualquier valor sobre cero en esas áreas probablemente representa un
incremento en los valores de la imagen y puede ser sustraído fácilmente de
todos los píxeles en las bandas individuales.
Otra forma de reducir la niebla es a través del análisis de componentes
principales. Mediante este análisis se detecta una de las componentes que
contiene los efectos atmosféricos. Esta componente se desecha y se realiza una
transformación de reversa para obtener nuevas bandas. Esta transformación
de reversa ya contiene corregidos los efectos atmosféricos.
La corrección radiométrica trata de corregir problemas mecánicos en el sensor
que generan valores erróneos en píxeles concretos y la corrección geométrica
ubica los pixeles en el espacio geográfico corrigiendo las posibles distorsiones.
Por su parte la corrección atmosférica trata de evaluar y eliminar las
distorsiones que la atmósfera introduce en los valores de radiancia que llegan
al sensor desde la superficie terrestre. Por tanto se va a basar en modelos
físicos más complejos. El primer paso es convertir los Niveles Digitales (ND)
almacenados por el sensor en valores de radiancia.
Módulo de Corrección Atmosférica por el método de QUAC
El Módulo de Corrección Atmosférica de ENVI le permite eliminar
interferencias atmosféricas de sus imágenes, proporcionando así datos exactos
y fiables. ENVI trata cada imagen y su impronta atmosférica individualmente,
creando un modelo único cada vez que se encuentra una representación
verdadera y fidedigna de una escena de una imagen determinada. Este módulo
ofrece a ENVI una solución flexible con la precisión y el detalle científico que
usted necesita, independientemente de su aplicación.
Algoritmos y Métodos Avanzados.
El Módulo de Corrección Atmosférica de ENVI proporciona diferentes
opciones de análisis en función de sus necesidades específicas, que van desde
una fase técnica física avanzada, a un método on-the-fly para su uso de
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tratamiento de datos en tiempo real. Cuando todos los parámetros relativos a
las condiciones atmosféricas en una imagen se encuentran disponibles, el
Análisis Atmosférico MODTRAN basado en la técnica Fast Line-of-Sight
Atmospheric Analysis of Spectral Hypercubes (FLAASH) ofrece un alto nivel de
detalle y precisión de los resultados científicos. Si todos los parámetros
atmosféricos no se encuentran disponibles como, por ejemplo, corrección de
datos de vuelo, el método Quick Atmospheric Correction (QUAC) permite
avanzada corrección atmosférica basada en la información derivada de la
imagen con una interfaz fácil de utilizar. El Módulo de Corrección Atmosférica
de ENVI trabaja con ambos datos, multiespectral e hiperespectrales y
automáticamente apoya una amplia gama de sensores comunes.
El Módulo de Corrección Atmosférica de ENVI dispone de:
 Una técnica de pulido de datos para una representación más realista
 Un método de corrección de adyacencia para fijar las imágenes de alto
contraste con las zonas que producen mezcla de firmas o artefactos
 Un método que trata cada píxel individualmente
 Una interfaz altamente ajustable para afinar las condiciones durante la
captura de datos para lograr resultados muy precisos
 Una opción muy rápida de proceso en tiempo real o para situaciones
cuando usted no tiene las condiciones atmosféricas en el momento de su
captura.
DIFERENCIA ENTRE FLAASH Y QUAC.
 QUAC usa métodos In-Scene
 QUAC es más aproximado y no se basa en los principios de la física
basada en métodos
 Típica precisión en relación con FLAASH dentro del 15%
 QUAC se puede utilizar con mal calibrado de radiometría o donde se
desconoce la intensidad de iluminación solar, mientras que en FLAASH
no.
 QUAC es significativamente más rápido.
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Índice Normalized Difference Snow Index (NDSI)
Una de las metodologías ampliamente usadas en la determinación de la
cubierta nival mediante datos de Teledetección es la propuesta por del índice
Normalized Difference Snow Index (NDSI). La cual selecciona como cubierta
nival cualquier celda que sea superior a un valor 0.4
Un primer paso es el cálculo de un índice normalizado, el índice NDSI, usando
el canal 2 (0.520-0.600 µm) y el canal 5 (1.550-1.750 µm), ya que la nieve en el
espectro visible es muy reflexiva siendo al contrario en el infrarrojo medio.
NDSI= (canal 2 – canal 5) / (canal 2 + canal 5).
Posteriormente, se establece un umbral del índice NDSI entre -1 - -0.3 en Edit
Range para la discriminación de la cubierta de nieve. En algunos casos no es 0.3 sino es -0.4.
CAPITULO III
PLANTEAMIENTO METODÓLOGICO
1.1
Descripción del problema
En las últimas décadas, los tres sistemas de cordilleras que tiene nuestro
país, está sufriendo un retroceso de las masas de hielo debido al cambio
Yonatan Tarazona Coronel
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climático. Pero este proceso está siendo acelerado por la actividad antrópica
debido al poco y no suficiente conservación que se le debe tener a los
glaciares.
El incremento de la temperatura en 0.25 °C por década
aproximadamente según la OMM (Organización Mundial de la Meteorología)
origina que nuestros glaciares se derritan en 20m por año y el espesor
disminuye de 4-8m según el Ingeniero Geólogo Benjamín Morales Arnao
(director ejecutivo del Patronato del Museo de las Montañas). Cabe resaltar
que este derretimiento se debe a que estamos pasando por un proceso
interglaciar pero que está siendo acelerado por la emisión de gases de las
industrias.
1.2
Delimitación del problema
Dada la amplitud de extensión de glaciares que están en proceso de retroceso, nos
centraremos solo en el análisis y estudio del deshielo del nevado Pastoruri,
perteneciente al sistema central de cordilleras del Perú.
1.3
Delimitación de la investigación
Esta investigación solo se limitará está el nevado Pastoruri. Este nevado
también llamado Huanaco Punta, está en el distrito de Aquia, provincia de
Bolognesi, departamento de Ancash, Cordillera Blanca, Callejón de Huaylas,
dentro del Parque Nacional Huascarán, en el sector Carpa.
1.4
Problemas de investigación
Los problemas que tuve en esta investigación fueron principalmente con las
imágenes, ya que el estudio en sus inicios pensaba utilizar imágenes del 2012 para
hacerlo más actual, pero la nubosidad no me permitió hacerlo.
Otro problema fue no considerar variables como precipitación y temperatura en la
proyección de glaciar perdido para el 2050.
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1.5
Objetivos de la investigación
Determinar la perdida glaciar entre los periodos comprendidos 1988- 1999, 19992011. Así como también una predicción para el año 2050 del área glaciar perdida.
1.6
Hipótesis de la investigación
En el año 1995 se hizo una medición del perímetro del nevado Pastoruri y se
determinó una superficie glaciar de 1,8 km2, pero en el 2001 ya había perdido
medio kilómetro y en el 2007 sólo tenía 1,21 km2.
El nevado al experimentar un retroceso en su casquete de hielo sufrió la pérdida de
la cueva de hielo de 40 metros, ahora esa cueva es una pequeña laguna, según la
Unidad de Glaciología del Instituto Nacional de Recursos Naturales (INRENA).
Clara imagen del retroceso glaciar del Pastoruri. Fotos
multitemporales
1.7
Variables e indicadores de la investigación
Variables:
a) Emisiones de Gases de Efecto Invernadero(GEI)
b) La temperatura (en °C)
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Indicadores.
a) La Comisión Intergubernamental sobre el Cambio Climático (IPCC, por
sus siglas en ínglés) de las Naciones Unidas, ganadora ex aequo del
Premio Nobel de Paz de 2007, dio a conocer que la Tierra está 0,75°C
más caliente que en 1850.
Imaginemos no que el ser humano al incrementarse en 0.5°C la
temperatura se siente mal, entonces nuestro planeta está realmente
enferma al tener un incremento de 0.75°C.
b) Los glaciares peruanos retroceden en promedio 20, 25m por año según
geólogos, e hidrólogos expertos en el tema.
c) La participación del Perú en las emisiones globales de GEI es escasa,
0.4% del total; en cambio el Perú emite el 3% de los GEI respecto del
total para los países de América Latina; el principal efecto de la
acumulación gradual de GEI se estaría manifestando actualmente en el
Perú, a través del retroceso glaciar. Según el Ministerio de Ambiente
(MINAM), es el equivalente a 7,000 millones de m3 ó 10 años de
consumo de agua en Lima, con un efecto mayor sobre los glaciares
pequeños y de menor cota. En este sentido, se proyecta que para el 2025
los glaciares del Perú por debajo de los 5,000 m.s.n.m habrán
desaparecido.
1.8
Tipo y Nivel de Investigación
Tipo de investigación.
Aplicada/Tecnológica
Experimental porque he utilizado variables para planear, es decir, hacer una
prospección. He tenido que hacer mediciones, antes, actual y después, y estas
mediciones tuve que compararlas. Y por último es un estudio de causa-efecto por
todo ello es una tipo de investigación Experimental.
Nivel de investigación.
El nivel de investigación es de nivel 3
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1.9
Método e Instrumentos de la Investigación
Para determinar la regresión glaciar en el área de estudio, se ha utilizado
imágenes de satélite del tipo Landsat 5 TM, que nos permitirá determinar la
evolución de las masas de hielo en la superficie. Si bien es cierto que existen
imágenes Landsat 7 ETM+, no se ha utilizado por fallas del mismo sensor en la
data.
Las imágenes de satélite permiten obtener la información requerida
para determinar el retroceso del nevado, sin embargo no podremos
determinar el espesor de la masa glaciar, es decir, a qué profundidad se
encuentra el lecho rocoso dato importante para determinar la pérdida del
agua.
Las imágenes de satélite utilizadas son del año 4/7/1988, 4/8/1999 y
5/8/2011 que como dije anteriormente corresponden al satélite Landsat 5
TM, y que presentan 7 bandas espectrales que detallo a continuación.
Banda Azul: (0.45 – 0.52). Diseñada para penetración en cuerpos de agua, es
útil para el mapeo de costas, para diferenciar entre suelo y vegetación y para
clasificar distintos cubrimientos boscosos, por ejemplo conífero y latifoliadas.
Tambié es útil para diferenciar los diferentes tipos de rocas presentes en la
superficie terrestre.
Banda Verde: (0.52 – 0.60). Especialmente diseñada para evaluar el vigor de
la vegetación sana, midiendo su pico de reflectancia (o radiancia) verde.
También es útil para diferenciar tipos de rocas y, al igual que la banda 1, para
detectar la presencia o no de limonita.
Banda Roja: (0.63 – 0.69). Es una banda de absorción de clorofila, muy útil
para la clasificación de la cubierta vegetal. También sirve en la diferenciación
de las distintas rocas y para detectar limonita.
Banda IR cercano: (0.76 – 0.90). Es útil para determinar el contenido de
biomasa, para la delimitación de cuerpos de agua y para la clasificación de las
rocas.
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Banda IR medio: (1.55 – 1.75). Indicativa del contenido de humedad de
la vegetación y del suelo. También sirve para discriminar entre nieve y nubes.
Banda Térmica (Emitancia): (10.4 – 12.5). El infrarrojo termal es útil en el
análisis del stress de la vegetación, en la determinación de la humedad del
suelo y en el mapeo termal.
Banda IR medio (ligeramente más largo que la banda 5): (2.08 – 2.35).
Especialmente seleccionada por su potencial para la discriminación de rocas y
para el mapeo hidrotermal. También mide la cantidad de hidroxilos (OH) y la
absorción de agua.
Tabla 4: Características de las imágenes a utilizar.
Imágenes del Landsat TM 5
4 de Julio de 1988
4 de Agosto de 1999
5 de Agosto de 2011
Bandas
1
2
3
4
5
6
7
Longitud de
onda(um)
0.45 – 0.52
0.52 – 0.60
0.63 – 0.69
0.76 – 0.90
1.55 – 1.75
10.4 – 12.5
2.08 – 2.35
Yonatan Tarazona Coronel
Longitud de onda
(um)
0.45 – 0.52
0.52 – 0.60
0.63 – 0.69
0.76 – 0.90
1.55 – 1.75
10.4 – 12.5
2.08 – 2.35
Longitud de onda
(um)
0.45 – 0.52
0.52 – 0.60
0.63 – 0.69
0.76 – 0.90
1.55 – 1.75
10.4 – 12.5
2.08 – 2.35
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METODOLOGÍA
A continuación se expone la metodología empleada para el procesado de las
imágenes y para la obtención de la cubierta nival para el caso de Landsat TM,
que nos llevará hacia el cálculo de la regresión glaciar del Nevado Pastoruri.
Teniendo en cuenta que las imágenes Landsat TM
geométricamente, este paso lo obviaremos.
están corregidas
METODOLOGÍA PROPUESTA PARA LAS
IMÁGENES LANDSAT
Calibración de las imágenes en radiancia.
Corrección atmosférica por el método de
Quick Atmospheric Correction
Recortar la imagen por un shape.
Generación del NDSI con las bandas 2
y 5.
Digitalización de una máscara
perimetral
Calculo del área glaciar
SUPERFICIE GLACIAR
Figura 1. Diagrama de flujo de las metodologías seguidas para obtener la superficie glaciar en el caso de
Landsat
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1. En primer lugar obtenido las imágenes del GLOVIS (USGS Global
Visualization Viewer) pasamos de ND a valores de radiancia, es decir,
calibramos las imágenes con el software ENVI 4.8.
2. Las imágenes Landsat descargadas son de tipo GeotiFF que están
corregidas geométricamente, por lo tanto no es necesario realizar este
proceso.
3. Calibramos la imagen a radiancia, es decir, pasamos de nivel digital ND a
valores de radiancia, ya que la data tiene que ser descomprimida para
poder utilizarlas.
Imagen de 1988
Valores en Radiancia
Imagen de 1999
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Imagen de 2011
4. Pasadas a valores de radiancia, se hizo una corrección atmosférica por el
método de Quick Atmospheric Correction, que a pesar que no es
necesario para este tipo de estudio le da un valor científico-confiable a la
investigación.
5. Recortamos la imagen de nuestra área de estudio por medio de un shape
para una mejor apreciación y con la cual trabajaremos hasta culminar el
estudio.
Figura 4. Imagen recortada en
falso color de Landsat
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6. Una de las metodologías ampliamente usadas en la determinación de la
cubierta glaciar mediante datos de Teledetección es el índice Normalized
Difference Snow Index (NDSI).
Un primer paso para el cálculo de un índice normalizado, el índice NDSI,
usando el canal 2 (0.520-0.600um) y el canal 5 (1.550-1.750 um), ya que
la nieve en el espectro visible es muy reflexiva siendo al contrario en el
infrarrojo medio.
NDSI= (canal 2 – canal 5) / (canal 2 + canal 5).
Posteriormente, se establece un umbral del índice NDSI entre -1 - -0.3 en
Edit Range para la discriminación de la cubierta de nieve. En algunos
casos no es -0.3 sino es -0.4.
1.10 Justificación e importancia del tema
Justificación.
El presente estudio ha considerado una temática relativamente en los
procesos de retroceso glaciar, específicamente en Pastoruri, cuantificando el
deshielo que se produce a través de los años.
El resultado de este estudio servirá para las instituciones regionales, en
conservar los nevados en el Perú.
Importancia.
El retroceso de los glaciares, tiene directa consecuencia en el recurso hídrico y
que, a su vez, tiene efectos directos en el bienestar de los pueblos, impactos
hidrológicos, impactos en la energía, impactos en la agricultura y
principalmente impactos en la economía.
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1.11 Limitaciones de la Investigación
Básicamente las limitaciones se centran en 2 aspectos:
- Mediante las imágenes de satélite no es posible determinar el volumen
glaciar perdido. Para ello se tiene que utilizar otros métodos que
incluyen un presupuesto económico relativamente alto.
- La falta de al menos una estación meteorológica cerca del nevado
Pastoruri para poder determinar el registro pluviométrico en la zona, así
como también la temperatura, la insolación, etc. que nos ayude en el
registro de las variaciones de elementos meteorológicos, así como su
repercusión al retroceso del glaciar.
1.12 Delimitación temporal
Los periodos de años que abarca esta investigación van desde el año 19882011, teniendo en cuenta que se realizó una proyección para el año 2050, por
lo tanto este estudio abarcaría del año 1988 al 2050 por medio de imágenes de
satélite hasta el año 2011 y para el año 2050 la utilización de la estadística
para proyectar el nivel de derretimiento del glaciar Pastoruri.
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33
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CAPITULO IV
RESULTADOS
El resultado de la aplicación del NDSI en las imágenes Landsat se puede apreciar en
color magenta de los años 1988, 1999 y 2011.
Claramente se puede apreciar que con el transcurrir de los años, la cubierta glaciar
ah ido disminuyendo drásticamente, dándonos una idea que si el proceso continuo,
dentro de unos 60 o 70 años no quedará más que un lecho rocoso, perdiéndose
mucho recurso hídrico y las posibles consecuencias para el Perú.
NDSI de la imagen Landsat. En color magenta se puede
apreciar la cubierta glaciar del 4/7/1988.
NDSI de la imagen Landsat. En color magenta se puede
apreciar la cubierta glaciar del 4/8/1999.
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NDSI de la imagen Landsat. En color magenta se puede
apreciar la cubierta glaciar del 5/8/2011.
El glaciar Pastoruri se ha retirado 140m, entre 1999 y 2011.
Yonatan Tarazona Coronel
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Cabe resaltar que al aplicar NDSI en las bandas 2 y 5 se tomaron como
cubierta glaciar algunos pixeles pertenecientes a lagunas, por lo cual se tuvo
mucho cuidado en eliminar aquellos pixeles por medio de una exhaustiva
búsqueda de las lagunas en esa área por medio de la carta 20i y 21i del IGN
(Instituto Geográfico Nacional).
Finalizado la eliminación de los pixeles que no pertenecen a la cubierta
glaciar, se procedió a calcular el área en Ha, para tener una idea de cuánto
retrocedió el nevado Pastoruri. Para ello fue necesaria la utilización de un SIG
(Sistema de Información Geográfico) que nos permitió determinar el
hectareaje perdido.
Tabla 5. Análisis del retroceso glaciar.
AÑO
SUPERFICIE
REGRESION GLACIAR
GLACIAR
(ha)
(ha)
1988
2209.37
184.13
1999
2025.24
462.22
2011
1563.02
%
8.33
22.8
Para inferir, proyectar o si queremos llamarlo una extrapolación, he utilizado
la estadística como una herramienta que nos ayuda a conocer cuál sería la
cubierta glaciar en los siguientes años y en qué año no existiría ya ningún
rastro del Nevado Pastoruri.
Para eso he ajustado los datos del año 1988, 1999 y 2011 a una ecuación lineal
donde el coeficiente de correlación es -0.976 lo cual nos indica que los datos se
ajustan bastante bien a la ecuación lineal.
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Proyección de Escenarios Futuros
2500
y = -28.458x + 58829
R= -0.976
Hectáreas
2000
1500
1000
500
0
1980
1990
2000
2010
2020
2030
2040
2050
2060
AÑOS
De la grafica podemos notar que al año 2050 solo tendremos
aproximadamente 500 hectáreas de cubierta glaciar.
Para el año 2064 aproximadamente no existirá glaciar, por lo tanto se habrá
perdido mucho recurso hídrico que no volverá jamás. Hay que tener en cuenta
que estos datos son aproximados y no totalmente ciertos, ya que la estadística
es probabilística, por tanto hay un margen de error.
Superficie Glaciar
Hectáreas
2500
2000
1500
1000
500
0
1980 1990
2000
2010 2020
2030 2040
2050 2060
Años
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Regresión Glaciar
1200
1063.02
1000
Hectáreas
800
600
464.22
400
200
184.13
0
1988-1999
1999-2011
2011-2050
Años
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CAPITULO V
CONTRASTACIÓN DE LA HIPÓTESIS
Los resultados obtenidos en esta investigación comprueban o verifican la hipótesis
planteada más arriba. Cabe resaltar que los números no son exactamente los
mismos por ser estudiados en diferentes años, pero la tendencia de la desaparición
del nevado Pastoruri está comprobada, ya que los datos y la proyección del
retroceso glaciar de esta investigación confirman lo anterior.
Comprobación y/o verificación de la hipótesis
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CAPITULO VI
CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES.
CONCLUSIONES
Al elaborar la cartografía de la superficie glaciar se puede obtener con
precisión mediante técnicas de teledetección, ya que la nieve posee una
signatura espectral característica que la diferencia de otras cubiertas.
Sin embargo es necesaria la verificación de los mismos con otras fuentes
cartográficas.
Las imágenes que se obtiene por medio de la teledetección es una
herramienta importante para realizar cálculos de retroceso glaciar, ya
que nos permiten obtener resultados confiables y en muy poco tiempo.
La evidencia empírica proporciona indicios suficientes para concluir que
actualmente existen mayores volúmenes de agua discurriendo cuenca
abajo a costa de la disminución de la masa glaciar en el nevado Pastoruri
que en un futuro cercano podría generar consecuencias en los servicios,
infraestructuras de producción y en la biodiversidad.
El retroceso glacial se produce como consecuencia del calentamiento
global que genera en consecuencia el cambio climático global en las
escalas temporales y espaciales.
El retroceso del glaciar tiene varias implicaciones, bajo el prisma de la
geografía aplicada. De un lado, el deshielo probablemente va a aumentar
el riesgo de avalanchas, tal y como se ha documentado para el
Huascarán, en Perú. De otro lado, las lagunas van a ser más comunes y, a
largo plazo, la pérdida de esta reserva hídrica muy probablemente va a
modificar las prácticas agrícolas y asentamientos humanos en pisos
térmicos inferiores.
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RECOMENDACIONES
Es prioritario la instalación de una estación climática y meteorológica en
la microcuenca Pastoruri, cuya información sería de enorme
importancia para el seguimiento de la deglaciación que experimenta el
área.
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AGRADECIMIENTOS
Quiero dar mis agradecimientos, muy especiales, al profesor Manuel Arias por
haber permitido esta investigación, y es que sin su aporte y su experiencia en
el área no se hubiera podido realizar con facilidad y con la confiabilidad
técnica y científica que merece este trabajo.
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BIBLIOGRAFÍA
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Arnold publishers.
USGS (United Stated Geologic Service - Servicio Geológico de los Estados
Unidos). Imágenes de Satélite (GLOVIS). Lima. Perú. Consultado el 22
Julio. 2012. Disponible en http://glovis.usgs.gov/.
Yonatan Tarazona Coronel
43
ANEXOS
MAPA DE ALTITUDES
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MAPA DE PENDIENTES
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MAPA DE ORIENTACIÓN DE PENDIENTES
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MAPA HIDROGRÁFICO
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