Retroceso Del Nevado Pastoruri

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

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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 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/

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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.

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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 Yonatan Tarazona Coronel

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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

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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.

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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.

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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 Yonatan Tarazona Coronel

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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 Yonatan Tarazona Coronel

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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

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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. Yonatan Tarazona Coronel

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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

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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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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. Yonatan Tarazona Coronel

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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.

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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 Determinación de la superficie nival del pirineo catalán mediante imágenes Landsat, MODIS. Lima. Perú. Consultado el 3 Agosto. 2012. Disponible en http://www.creaf.uab.es/miramon/publicat/pa /7aSetGeo/Article_Neus_04.pdf Guillen, J. J.; Santiago, J. A. y Soria, M. V. 2004. Estudio multitemporal del retroceso glaciar a través de imágenes de sensores remotos y SIG en la Sierra Nevada del Cocuy, Cordillera Oriental de Colombia para el periodo 1960-2003. Bogotá, D.C.: Graduate Dissertation, Universidad Distrital Francisco José de Caldas-IGAC. Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI). Anuario de Estadísticas Ambientales 2007, 2008, 2005. Dirección Técnica de Demografía e Indicadores Sociales. Investigaciones sociales. 2009. UNMSM. Lima. Perú. Consultado el 30 Julio. 2012. Pág. 71-82. Kaser, G. & Osmaston, H. (2002). Tropical Glaciers. Cambridge: Cambridge University Press. Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología (SENAMHI). Escenarios de cambio climático en el Perú al 2050. Cuenca del Río Santa. Sugden D. y Jhon, B. (1977). Glaciers and landscape. London: Edward 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/.

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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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