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Impacto del Cambio Climático en
los bosques del Perú: el caso de
los bosques altoandinos en la RP
Nor Yauyos Cochas
Chiclayo, 2014
Estudio de Impactos Económicos del
Cambio Climático en el Perú (EIECCP)
Cambio climático y alteraciones en los biomas y usos del
suelo
Cambio Climático
Disponibilidad agua
Ecosistemas (Biomas)
Usos de la tierra
Precipitación
Temperatura
Recursos
Escenario macroeconómico
nacional
Vinculando el clima con la productividad de los
ecosistemas.
Escenarios
A1 (A1B), A2,
B1
(IPCC, 2000)
Comparación de modelos climáticos globales del CMIP3
Representando la incertidumbre
Para el IPCC todos los modelos son equiprobables...
Años
Are
a (m
iles
de K
m2)
750
800
850
900
2000 2040 2080
A1B
Pre
cipi
taci
ón (m
m)
2000 2040 2080
A2
Pre
cipi
taci
ón (m
m)
2000 2040 2080
B1
Pre
cipi
taci
ón (m
m)
1920
2122
2324
25A1B
Tem
pera
tura
med
ia (°
C)
A2
Tem
pera
tura
med
ia (°
C)
B1
Tem
pera
tura
med
ia (°
C)
Presente
BCM20
CSMK30
CSMK35
GIAOM
INCM3
MIHR
MIMR
Cambio
climático
Carreteras
Dinámica
socioeconómic
a
(nacional e
internacional)
Mapa de
probabilidad
de los usos
de la tierra
Opciones de
recambio de
los usos de la
tierra
Mecanismos
del cambio del
uso de la tierra
Mapas de
probabilidad
de cada bioma
Accesibilidad
Escenarios
futuros
Tendencias
recientes
Climatología
Topografía
Restricciones e
incentivos de uso
Modelo tipo
CLUE-s
Modelo de
biomas
Mapa de
biomas
potenciales
Mapa de usos
de la tierra
Mapa de
uso y
cobertura
potencial
Tovar,C; Arnillas, C; Cuesta, F. & Buytaert, W. 2013. Diverging Responses of Tropical
Andean Biomes under. Future Climate Conditions. . PLoS ONE 8(5): e63634
Verburg, P; Welmoed, S; Limpiada, R; Espaldon, V.
& Mastura, S. 2002. Modeling the Spatial Dynamics
of Regional Land Use: The CLUE-S Model.
Environmental Management, 30(3):391–405
Resultados :Cambio de uso y cobertura de la tierra
2005 2035
2065 2095
Resultados :Cambio de uso y cobertura de la tierra
B1 2095 A1B 2095
A2 2095
Crecimiento agrícola en función de distintos escenarios climáticos, según el modelo CSMK35
Años
Are
a (
mile
s d
e K
m2
)
10
20
30
40
2000 2020 2040 2060 2080 2100
A1B
BM
s
2000 2020 2040 2060 2080 2100
A2
BM
s
2000 2020 2040 2060 2080 2100
B1
BM
s
10
15
20
25
30
35
40 A1B
Bm
ex
A2
Bm
ex
B1
Bm
ex
300
400
500
600 A1B
Am
z
A2A
mz
B1
Am
z
0.00
0.02
0.04
0.06
A1B
Be
n
A2
Be
n
B1
Be
n
18
20
22
24
26
28A1B
Bsc
A2
Bsc
B1
Bsc
95
100
105
110
115
A1B
De
s
A2
De
s
B1
De
s
Presente
BCM20
CSMK30
CSMK35
GIAOM
INCM3
MIHR
MIMR
Años
Are
a (
mile
s d
e K
m2
)
1
2
3
2000 2020 2040 2060 2080 2100
A1B
Gla
2000 2020 2040 2060 2080 2100
A2
Gla
2000 2020 2040 2060 2080 2100
B1
Gla
0
5
10
15 A1B
Su
p
A2
Su
p
B1
Su
p
0
10
20
30
A1B
Pa
r
A2
Pa
r
B1
Pa
r
0
50
100
150
200 A1B
Pu
n
A2
Pu
n
B1
Pu
n
60
80
100
120
140
160
A1B
Arb
A2
Arb
B1
Arb
Presente
BCM20
CSMK30
CSMK35
GIAOM
INCM3
MIHR
MIMR
Impacto del CC en bosques
altoandinos en la R.P. Nor
Yauyos Cochas
Estudio de Vulnerabilidad al Impacto del Cambio Climático en la Reserva Paisajística Nor-Yauyos Cochas
Reserva Paisajística Nor-Yauyos
Cochas Áreas donde se protege
ambientes cuya integridad
geográfica muestra una
relación armoniosa entre el
hombre y la naturaleza,
albergando valores naturales,
culturales y estéticos.
Dependiendo de la zonificación
del área, puede permitirse el
uso tradicional de recursos
naturales, usos científicos y
turísticos y asentamientos
humanos.
Se excluyen las actividades que
signifiquen cambios notables en las
características del paisaje y los valores
del área.
Bosques altoandinos
Relación entre el proveedor y los beneficiarios de los SE en la RPNYC
Ecosistema Servicio Ecosistémico Beneficiarios
Regulación del Clima (Captura de carbono)
Regulación del agua
Prevención de la erosión de los suelos
Producción de alimento (proteína animal)
Producción de combustible vegetal
Producción de plantas medicinales
Recreación caza deportiva
Recreación – Belleza escénica
Población local / rural
Población local / urbana
Población de otras ciudades o pueblos
Industria
Especies clave en el área de estudio
Servicios ecosistémicos claves Especies de flora y fauna
claves
Aporte por servicio en cada localidad en la actualidad
aportan
Modelamiento a futuro de la distribución de las
especies claves
LA VULNERABILIDAD INTEGRADA
1. Oferta de servicios ecosistémicos
2. Demanda de servicios ecosistémicos
3. La vulnerabilidad socio-económica y
socio-ecosistémica
SERVICIO
ECOSISTÉMICO
OFERTA
DEMANDA
1. Belleza escénica Lugares para turismo Alojamiento, restaurant, transporte
2. Proteína animal Mamíferos, Aves. Consumo y venta
4. Plantas medicinales Especies silvestres. Uso plantas silvestres.
5. Combustible vegetal Leña. Uso de leña.
VULNERABILIDAD SOCIO-ECOSISTÉMICA Y SOCIO-ECONÓMICA
Construcción del modelo de distribución de especies Pasos metodológicos:
Calibración/Análisis
de los resultados
Bioclimáticas Topográficas
Cobertura
Fuentes de información Modelos estadísticos Predicción y proyección espacial
Cambios de la oferta de los SSEE, horizonte prospectivo
2010-2030, escenario A1B , simulación de ECHAM4.5
(ensamble 24 modelos)
Servicio Ecosistémico: Belleza escénica Criterios empleados para la identificación de las
especies claves como proveedoras del servicio
ecosistémico:
Integra los componentes de medio biótico: vegetación, fauna y paisaje (Flores et al., 2008).
Especies atractivas o espectaculares para la gente.
Especies con la que la gente se sienta identificados (por ejemplo, es común que los seres humanos nos sentimos identificados con los mamíferos).
Especies claves:
Lycalopex culpaeus
Patagona gigas
Hippocamelus antisensis
Odocoileus virginianus
Lynchailurus colocolo
Oreailurus jacobita
Escallonia myrtilloides
Kageneckia lanceolata
Polylepis racemosa
Servicio Ecosistémico: Producción de alimento (proteína animal) Criterios empleados para la identificación de las especies claves como proveedoras del servicio ecosistémico: Comestible en base a frecuencia de consumo y preferencias de la población. Disponibilidad del hábitat, técnicas de caza de subsistencia, tendencias poblacionales (Barbarán, 2003).
Especies claves: Hippocamelus antisensis Odocoileus virginianus Lagidium peruanum Lophonetta specularioides Patagioenas maculosa
Servicio Ecosistémico: Producción de plantas medicinales Criterios empleados para la identificación de las especies claves como proveedoras del servicio ecosistémico: Plantas que contengan metabolitos activos de un uso terapéutico. Presencia de compuestos bioactivos de interés farmacéutico y agroquímico (Rehecho et al., 2011). Las plantas medicinales para ser incorporadas al sistema de salud y ser empleadas debe reunir tres características que son: calidad (aptitud de la planta medicinal para el uso que se destina), eficacia (aptitud de una planta medicinal para producir los efectos propuestos por el uso tradicional y determinada por métodos científicos) y seguridad (característica de una planta medicinal de poder usarse sin mayores posibilidades de causar efectos tóxicos injustificables) (Vila, 2009).
Especies claves:
Minthostachys mollis Perezia multiflora Psoralea glandulosa Taraxacum officinale Berberis sp
Servicio Ecosistémico: Producción de combustible vegetal Criterios empleados para la identificación de las especies claves como proveedoras del servicio ecosistémico: Material d combustión lenta, generación de poco humo, que produzcan brasas (Ramírez, 2008).
Especies claves:
Carex sp. Kageneckia lanceolata Polylepis racemosa
Variable Parámetro
Bio 1 Temperatura media anual
Bio 2 Rango de temperatura media diurna
Bio 3 Isotermalidad
Bio 4 Estacionalidad de la temperatura
Bio 5 Temperatura máxima del mes más cálido
Bio 6 Temperatura mínima del mes más frío
Bio 7 Rangode temperatura anual
Bio 8 Temperatura media del trimestre más húmedo
Bio 9 Temperatura media del trimestre más seco
Bio 10 Temperatura media del trimestre más cálido
Bio 11 Temperatura media del trimestre más frío
Bio 12 Precipitación anual
Bio 13 Precipitación del mes más húmedo
Bio 14 Precipitación del mes más seco
Bio 15 Estacionalidad de la precipitación
Bio 16 Precipitación media del trimestre más húmedo
Bio 17 Precipitación media del trimestre más seco
Bio 18 Precipitación media del trimestre más cálido
Bio 19 Precipitación media del trimestre más frío
Variables bioclimáticas Variables topográficas
Variables de cobertura
Variable Parámetro
DEM Modelo Digital de elevación
Pendiente Nivel de inclinación del terreno
Exposición topográfica Posición relativa de cada pixel en una ladera de montaña
Variable Parámetro
CUT Mapa de cobertura y uso de la tierra
Análisis estadísticos: Autocorrelación espacial (puntos distribuidos en una malla de 3x3 Km) Correlación entre las variables (r-Pearson, p-value, curva de correlación)
Selección de variables en base a los requerimientos de las especies
Distribución de las zonas más adecuadas para la oferta de SSEE
de producción de combustible vegetal a tiempo presente
Distribución de las zonas más adecuadas para la oferta de SSEE
de producción de combustible vegetal
a futuro
Oferta
Oferta actual de las zonas más adecuadas
SSEE de producción de combustible
vegetal
Oferta futura de las zonas más adecuadas
SSEE de producción de combustible
vegetal
0
2,000
4,000
6,000
8,000
10,000
12,0002
000
20
02
20
04
20
06
20
08
20
10
20
12
20
14
20
16
20
18
20
20
20
22
20
24
20
26
20
28
20
30
Hab
itan
tes
Nor Yauyos Cochas Pachacayo RPNYC y ZA
TC = -0.9%
TC = -0.7%
TC = -1.2%
Proyección poblacional en la RPNYC y ZA del año 2000
al 2030
Fuente: Elaboración propia, basado en estimaciones del INEI (2009).
DEMANDA DE SERVICIOS
ECOSISTÉMICOS
Belleza paisajística
05,000
10,00015,00020,00025,00030,00035,00040,00045,000
201
3
201
5
201
7
201
9
202
1
202
3
202
5
202
7
202
9
203
1
203
3
203
5
203
7
203
9
204
1
204
3
204
5Nú
me
ro d
e vi
sita
nte
s
2: Tendencia
2041
Fuente: Elaboración propia
Proyección del N° de turistas a la RPNYC por
escenario con capacidad de carga
Plantas medicinales
0
5,000
10,000
15,000
20,000
201
2
201
3
201
4
201
5
201
6
201
7
201
8
201
9
202
0
202
1
202
2
202
3
202
4
202
5
202
6
202
7
202
8
202
9
203
0
203
1
Vo
lum
en d
e p
lan
tas
med
icin
ales
co
nsu
mid
as e
n k
g
Nor-Yauyos Cochas-Pachacayo RPNYC
2030, 15,911.2 kg
2030, 11,109.8 kg
2030, 4,801.4 kg
TC =-0.07% Demanda de plantas
medicinales por cuenca y en la RPNYC
Fuente: Encuesta en la RPNYC en junio y julio de 2013 y Proyección poblacional del Censo Nacional (2007)
Cuencas Autoconsumo Venta Total Total
En S/. En S/. En S/. En Kg
Cochas
Pachacayo
(831 familias)
21,847 667 22,775 5,653
Nor-Yauyos
(1536) 40,369 1,233 41,602 10,445
Consumo
anual RPNYC 62,216 1,900 64,355 16,098
Beneficio actual anual (autoconsumo y ventas)
Volumen en
(Kg)
Tasa de
crecimiento 2013 2030
Plantas
medicinales -0.07% 16,098 Kg 15,911 Kg
Proyección de la demanda
Combustible vegetal
2030, 3,706
2030, 852.0
2030, 4,558
0
1,000
2,000
3,000
4,000
5,000
201
2
201
3
201
4
201
5
201
6
201
7
201
8
201
9
202
0
202
1
202
2
202
3
202
4
202
5
202
6
202
7
202
8
202
9
203
0
Vo
lum
en
de
leñ
a co
nsu
mid
o
en
m3
Nor-Yauyos Cochas-Pach. RPNYC-ZA
Combustible
vegetal
Volumen
m3 madera (1000
kg/m3)
Valor
en miles Soles
Leña 4,435.4 1,971
Demanda actual de leña usado por pobladores de la RPNYC
Fuente: Encuesta en la RPNYC en junio y julio de 2013 y Proyección poblacional del Censo Nacional (2007)
TC = 0.2%
Proyección de la demanda de leña en m3, según cuenca y en la RPNYC
Consumo de leña promedio en Kg y número de rajas por familia
(*)El consumo de leña en Kg por familia anual es de 3650 kg, la RPNYC alberga a 1166 familias que consumen un total de 4, 435,403
kg.
Volumen en (m3) Tasa de
crecimiento 2013 2030
Combustible
vegetal 0.2% 4435 4558
Demanda futura de leña en volumen (m3)
Proteína animal
Fuente: Encuesta en la RPNYC en junio y julio de 2013 y Proyección poblacional del Censo Nacional (2007)
Proyección de demanda
Volumen en
TM
Tasa de
crecimiento 2013 2030
Proteína animal -0.2% 79 TM 76 TM
2030, 56 TM
2030, 20 TM
2030, 76 TM
0
20,000
40,000
60,000
80,000
100,000
20
12
20
13
20
14
20
15
20
16
20
17
20
18
20
19
20
20
20
21
20
22
20
23
20
24
20
25
20
26
20
27
20
28
20
29
20
30
Vo
lum
en d
e ca
rne
co
nsu
mid
o e
n T
m
Nor-Yauyos Cochas-Pachacayo RPNYC-ZA
Proyección de la demanda de
proteína animal , en la
RPNYC
Ingresos anuales por consumo
Ingreso por
autoconsumo
Ingresos por
compra y
venta
Consumo
en Soles
Consumo
En kg
Nor-
Yauyos 228,843 269,820 498,663 55,407
Cochas
Pachacayo 83,502 132,183.0 215,685 23,965
RPNYC 312,345 402,003 714,348 79,372
TC = 0.2%
LA VULNERABILIDAD
SOCIO-ECONÓMICA Y
SOCIO-ECOSISTÉMICA
Provisión de belleza paisajística (riesgo y saturación)
Fuente: Encuestas socioeconómicas aplicadas en la RPNYC y ZA en junio y julio 2013 (Proyecto VIA-RPNYC). Elaboración de mapa (CDC-UNALM)
Provisión de plantas medicinales (riesgo y saturación)
Fuente: Encuestas socioeconómicas aplicadas en la RPNYC y ZA en junio y julio 2013 (Proyecto VIA-RPNYC). Elaboración de mapa (CDC-UNALM)
Provisión de combustible vegetal (riesgo y saturación)
Fuente: Encuestas socioeconómicas aplicadas en la RPNYC y ZA en junio y julio 2013 (Proyecto VIA-RPNYC). Elaboración de mapa (CDC-UNALM)
Provisión de proteína animal (riesgo y saturación)
Fuente: Encuestas socioeconómicas aplicadas en la RPNYC y ZA en junio y julio 2013 (Proyecto VIA-RPNYC). Elaboración de mapa (CDC-UNALM)
GRACIAS!!!
Mapa base Abreviación Inundable Clase Fuente
Arb Arbustales 2
Par Páramos 3
ParI Sí Páramos inundados 2
Sup Suprandino 2
Gla Glaciar 2
Ramz Ríos y lagos amazónicos (navegables) 4
Rcst Ríos andinos y costeros (no navegables) 2
Lag Lagos altoandinos y costeros (no navegables) 2
Est Entradas de agua de mar (no navegables) 2
BMs Bosque montano siempreverde 3
Pun Puna 2
Bof Sí Bofedales
Bmex Bosque montano estacional y xerofítico 3, 2
Des Desierto 2
Amz Bosque amazónico 4
AmzO Sí Bosque amazónico inundado 4
AmzE Sí Bosque amazónico inundable 4
Bsc Bosque seco costero 2
Mng Sí Manglares 7
Ben Beni 6 Clases naturales
Fuentes principales (aplicadas de forma general a nivel nacional):
1. Mapa de áreas urbanas del INEI.
2. Mapa de vegetación empleado como base para generar el mapa de vulnerabilidad física del Pérú.
(MINAM 2011)
3. Mapa de ecosistemas andinos de Bolivia, Colombia, Ecuador, Perú y Venezuela (Josse et al. 2009)
4. Mapa de sistemas ecológicos de la cuenca amazónica (Josse et al. 2007)
5. Edición propia, generada durante el marco de este proyecto.
Fuentes complementarias (para áreas específicas):
6. Mapa base empleado para el proyecto “Análisis de los potenciales impactos del cambio climático sobre
la biodiversidad en los Andes tropicales” (Arnillas et al. 2010). Este mapa permitió completar información
por fuera del área del Perú
7. Mapa base empleado para la “Zonificación para la Selección de Áreas Prioritarias para la Conservación
de Tumbes y Lambayeque”. (Arnillas Merino et al. 2011). De este mapa se recogió las áreas agrícolas y
las áreas con langostineras de la parte baja del río Tumbes.
8. Mapa base empleado para el proyecto “Desarrollo del sistema web para monitoreo del impacto de la
deforestación en la zona IIRSA-Sur (Tramo 3) en el CCVA”. (Gushiken et al. 2011) De este mapa se
recogió la zona minera de Huepetuhe.
9. Mapa base empleado para el proyecto “Validation and diffusion of the GLOBIO methodology in the
Andean region” (Arnillas et al. 2008)
Construcción del mapa de cobertura y de biomas
Arb Par Sup BMs Pun BMd Des Amz Bsc Ben
Arb 1983 23 1 79 456 125 154 11 16 0
Par 41 167 0 22 30 3 0 0 0 0
Sup 14 0 157 0 598 0 0 0 0 0
BMs 76 19 0 2031 56 50 0 257 0 0
Pun 289 10 122 67 5962 13 0 2 0 0
BMd 166 5 0 252 37 559 2 127 45 0
Des 107 0 0 1 0 4 2881 2 40 0
Amz 1 0 0 209 0 30 0 29412 0 33
Bsc 4 0 0 0 0 33 39 0 602 0
Ben 0 0 0 0 0 0 0 133 0 47
Porcentaje correctamente clasificado = 92%
Índice Kappa = 0,867
Matriz de confusión entre el modelo de biomas y el mapa de biomas actual
Calibración del modelo de biomas
RandomForest
Regla especial para glaciares
Abreviación Inundable Clase Fuente
Lang Langostineras 7
Agr Agropecuario genérico 2,4
Pst Pastos para ganadería 9
MtAg Mezcla agricultura-matorrales 2
Deg Tierras degradadas 2
Ref Reforestación 2
Urb Urbano 1,2
Min Minería 2,8
Ole Oleoductos 4
Construcción del mapa de cobertura y de biomas
Clases antrópicas
Variable Abreviación
Variables climáticas
Temperatura anual media Tmed
Rango mensual medio de temperatura Trng
Precipitación anual total pp1
Coeficiente de variabilidad de la
precipitación ppcv
Precipitación del mes más seco pp1s1
Precipitación del trimestre más frío pp3f1
Precipitación del trimestre más cálido pp3c1
Índice ombrometrico Iob1
Índice ombrotermico del bimestre mas
seco del año Iod2b1
Variables topográficas
Pendiente slope
Índice de rugosidad del terreno tri
Índice de convergencia del terreno tci
Componente de la curvatura en el
sentido de la pendiente pro_curv
Componente de la curvatura en el
sentido perpendicular de la pendiente plan_curv
Construcción
de variables
independientes
Variable Abreviación
Variables de accesibilidad y gestión del territorio
Tiempo de viaje hasta vías con
transporte motorizado distvias
Tiempo de viaje hasta centro comercial
por vías con transporte motorizado distvurb
Áreas naturales protegidas anp2010
Construcción
de variables
independientes
Accesibilidad
Tiempo a vía
Tiempo por vía Tiempo por vía
Tiempo a vía