FACULTAD DE LETRAS Y CIENCIAS HUMANAS ANÁLISIS DE LA EVOLUCIÓN DE LAS LAGUNAS DE ALTA MONTAÑA EN LA CORDILLERA DEL VILCABAMBA (CUSCO Y APURÍMAC) ENTRE LOS AÑOS 1991-2014 MEDIANTE MÉTODOS DE SENSORAMIENTO REMOTO Y SIG Tesis para optar el título de Licenciada en Geografía y Medio Ambiente que presenta la Bachiller: LUCÍA YESABELL GUARDAMINO SOTO ASESOR: FABIAN DRENKHAN Lima, 14 de Noviembre de 2014 I Agradecimientos La culminación de la presente tesis ha sido uno de los procesos más difíciles y enriquecedores de mi vida universitaria, y en todo este camino me han acompañado muchas personas a las cuales quiero manifestares mi sincera gratitud, porque sin ellos esta tesis no sería posible. Agradezco a mis padres Héctor y Luisa, y a mi hermano Fernando por su apoyo constante, por ser la fuerza que necesito cuando siento que no puedo continuar, por alentarme cada día a ser una mejor persona y a dar lo mejor de mí en cada momento. Doy gracias infinitas a Dios por tenerlos a mi lado. Una persona sin la cual definitivamente no hubiera podido concretar este arduo camino es mi asesor Fabian Drenkhan. Mis más profundos agradecimientos por todas las horas invertidas en las asesorías, correcciones de mis avances, por estar siempre dispuesto a absolver mis dudas, por las enseñanzas brindadas, por la paciencia y el buen ánimo. Aprecio mucho su dedicación y lo admiro por ser una gran persona y un geógrafo a seguir. Quiero expresar un agradecimiento especial a Edwin Loarte y Alejo Cochachin de la UGRH quienes contribuyeron con sus apreciaciones y estuvieron prestos a facilitar la información solicitada en el menor tiempo posible. Asimismo, agradezco al conjunto de especialistas del Proyecto Glaciares, entre ellos, a Christian Huggel y Wilfried Haeberli. Gracias por las recomendaciones realizadas, los comentarios sobre la tesis y la información proporcionada. También quisiera agradecer a Wilson Suarez por sus sinceras opiniones y por la valiosa información que me facilitó sobre el área de estudio. Finalmente, agradezco a mis amigas Erica, Mariela y Lovenny quienes me acompañaron y me animaron a seguir con la tesis, y por ser la inspiración que necesitaba para concluirla. II RESUMEN En las últimas décadas los glaciares de todo el mundo han experimentado un retroceso glaciar sin precedentes desde la máxima extensión de la Pequeña Edad de Hielo (LIA). Este desarrollo favorece la formación y crecimiento de lagunas glaciares que en conjunto con cambios de parámetros glaciares probablemente generarán más frecuentemente las condiciones para la ocurrencia de desastres, tales como Avenidas repentinas por Desbordamiento de Lagunas Glaciares (GLOF). Ante este escenario, el análisis de cambio de las características de lagunas y la identificación de nuevas lagunas glaciares, así como la evaluación de la amenaza que representan son fundamentales para reducir el potencial daño y prevenir desastres futuros para poblaciones adyacentes. A pesar de fuertes evidencias de impactos del cambio climático en las 19 cordilleras glaciares de los Andes Tropicales del Perú y múltiples registros de desastres relacionados al derretimiento glaciar, pocos estudios han cuantificado y analizado el desarrollo de lagunas glaciares. En este contexto, la tesis se enfoca en la Cordillera del Vilcabamba, Cusco y Apurímac, un área remota de difícil acceso y escasos datos climáticos y glaciológicos in-situ. El estudio emplea un análisis multi-temporal con imágenes Landsat TM 5 y OLI 8 entre 1991 y 2014. Para ello se desarrolló un modelo semi-automático con los cocientes de bandas Normalized Difference Snow Index (NDSI) y Normalized Difference Water Index (NDWI) a fin de identificar los cambios de áreas glaciares y lagunares. Los resultados corroboran una fuerte reducción de área glaciar de 51% en los últimos 23 años (1991-2014). En el mismo período, el número de lagunas (la superficie lagunar total) se han incrementado a una tasa cada vez más acelerada, de 0.77% (0.48%) en 1991 a 2.31% (2.49%) en 2014. Del total de 329 lagunas en 2014, 90 cumplían con al menos uno de los cinco criterios establecidos para la derivación de la potencial amenaza. La laguna B062 es la de mayor interés por cumplir con tres criterios establecidos. Además, se detectaron 29 centros poblados altamente expuestos a amenazas relacionadas con lagunas de los cuales, 25 se encuentran a menos de 1 km de distancia de alguna laguna y cuatro, en la ruta de recorrido de una posible remoción de masa. En estas áreas los riesgos humanos podrían ser particularmente altos en vista de un bajo IDH que se encuentra por debajo del promedio peruano y por tanto implica una vulnerabilidad acentuada. Este panorama exige mayores esfuerzos de investigación en la Cordillera del Vilcabamba y cordilleras adyacentes con trabajos de campo que incorporen mediciones y monitoreo de las lagunas de alta montaña que representen un mayor potencial de amenaza. III ABSTRACT In recent decades, glaciers worldwide have experienced unprecedented glacier retreat since the maximum extension of the Little Ice Age (LIA). This development triggers the formation and growth of glacier lakes, which in combination with changes in glacier parameters might produce more frequently conditions for the occurrence of disasters, such as Glacier Lakes Outburst Floods (GLOF). Facing such a scenario, the analysis of changing lake characteristics and identification of new glacier lakes, as well as the evaluation of the hazard that they represent are fundamental in order to reduce the potential damage and prevent future disasters for adjacent human settlements. Despite strong evidence of climate change impacts in 19 glacier mountain ranges of Peru’s Tropical Andes and multiple records of disasters linked to glacier retreat, only a few studies have quantified and analyzed the development of glacier lakes. In this context, this thesis focuses on the Cordillera Vilcabamba, Cusco and Apurimac, in a remote area with difficult access and in-situ climate and glaciological data scarcity. The study employs a multi-temporal analysis with Landsat TM 5 and OLI 8 images between 1991 and 2014. Therefore, a semi-automatic model was developed which uses the band ratios Normalized Difference Snow Index (NDSI) and Normalized Difference Water Index (NDWI) in order to identify glacier and lake area changes. Results corroborate a strong glacier area reduction of about 51% within the last 23 years (1991-2014). At the same time, the number of lakes (total lake surface) has increased at an accelerated rate, from 0.77% (0.48%) in 1991 to 2.31% (2.49%) in 2014. From a total of 329 lakes in 2014, 90 met at least one out of five criteria established for derivation of the potential hazard. Lake B062 is of particular interest as it fulfills with three of the established criteria. Additionally, 29 population centers have been identified as highly exposed to lake related hazards being 25 with a distance less than 1 km to an upstream lake and four are situated in a channel of potential debris flow. In these areas human risks might be particularly high in view of a low HDI below Peru´s average and hence pronounced vulnerability. This panorama calls for more investigation efforts in the Cordillera Vilcabamba and adjacent mountain ranges with fieldwork that incorporates measurements and monitoring of potentially hazardous high-mountain lakes. IV CONTENIDOS RESUMEN ................................................................................................................................... II ABSTRACT ................................................................................................................................ III ÍNDICE DE TABLAS ................................................................................................................. VI ÍNDICE DE FIGURAS .............................................................................................................. VII SIGLAS Y ACRÓNIMOS .......................................................................................................... IX 1. INTRODUCCIÓN ............................................................................................................ 1 1.1. Problemática y Justificación .......................................................................................... 3 1.2. Preguntas de investigación ........................................................................................... 5 1.3. Hipótesis .......................................................................................................................... 5 1.4. Objetivos .......................................................................................................................... 5 1.4.1. Objetivo General ............................................................................................................. 5 1.4.2. Objetivos Específicos ..................................................................................................... 5 1.5. Delimitación y caracterización del Área de Interés ................................................... 5 1.6. Estado del Arte ............................................................................................................. 10 2. MARCO TEÓRICO ....................................................................................................... 14 2.1. Fundamentos de glaciología ....................................................................................... 14 2.1.1. Glaciares: Características y conceptos generales .................................................. 14 2.1.2. Lagunas glaciares: Formación y tipos de lagunas .................................................. 16 2.2. Los glaciares de los Andes Tropicales ...................................................................... 18 2.2.1. La Zona Tropical Exterior Andina .............................................................................. 19 2.2.2. Impactos del Cambio Climático .................................................................................. 21 2.3. Origen y características de Avenidas Repentinas por el Desembalse de Lagunas Glaciares (GLOF) y eventos ocurridos en la Cordillera del Vicabamba ........................................................................................................................................ 25 3. METODOLOGÍA ........................................................................................................... 29 3.1. Fase 1: Recopilación de datos ................................................................................... 29 3.2. Fase 2: Pre-procesamiento de imágenes ................................................................. 32 3.3. Fase 3: Estudio Multi-temporal ................................................................................... 33 3.4. Fase 4: Obtención de Parámetros ............................................................................. 36 3.5. Fase 5: Análisis de la amenaza ................................................................................. 37 4. RESULTADOS .............................................................................................................. 39 4.1. Estudio Multi-temporal de áreas lagunares y glaciares .......................................... 39 4.2. Parámetros de lagunas ............................................................................................... 46 V 4.2.1. Distribución altitudinal ................................................................................................... 46 4.2.2. Distancia horizontal/lineal laguna-glaciar .................................................................. 47 4.2.3. Distancia/conexión con centros poblados ................................................................ 49 5. DISCUSIÓN ................................................................................................................... 53 5.1. Evaluación de la amenaza .......................................................................................... 53 5.1.1. Evolución de lagunas y su conexión con el desarrollo glaciar .............................. 53 5.1.2. Análisis de parámetros ................................................................................................ 56 5.2. Consideraciones generales ........................................................................................ 59 6. CONCLUSIONES ........................................................................................................ 63 7. RECOMENDACIONES ............................................................................................... 64 BIBLIOGRAFÍA ........................................................................................................................... X ANEXOS .................................................................................................................................... XV VI ÍNDICE DE TABLAS TABLA 1: TEMPERATURAS Y PRECIPITACIONES PROMEDIO PROPORCIONADAS POR LAS ESTACIONES METEOROLÓGICAS DEL URUBAMBA, MACCHUPICCHU Y ABANCAY (SENAMHI) ........................... 7 TABLA 2: RANKING DE DISTRITOS UBICADOS DENTRO DEL ADI, DE ACUERDO A SU IDH (PNUD 2008) 11 TABLA 3: EVOLUCIÓN DE LA SUPERFICIE DE LA CORDILLERA DEL VILCABAMBA DE ACUERDO AL ESTUDIO DE SUAREZ ET AL. (2013) REALIZADO CON IMÁGENES SATELITALES LANDSAT ........................... 12 TABLA 4: ESPECIFICACIONES DE LAS IMÁGENES LANDSAT 5 THEMATIC MAPPER (TM) Y LANDSAT 8 OPERATIONAL LAND IMAGER (OLI) (NASA 2014) ................................................................... 30 TABLA 5: CARACTERÍSTICAS DE ESCENAS LANDSAT QUE SE EMPLEARON EN LA INVESTIGACIÓN ......... 30 TABLA 6: DISTANCIA PROMEDIO EN METROS Y RMS ERROR DE LA IMAGEN ORIGINAL, DE LA IMAGEN ORIGINAL CON AUTOSYNC Y DE LA IMAGEN ORTORRECTIFICADA CON AUTOSYNC EN RELACIÓN A LA IMAGEN DE REFERENCIA ..................................................................................................... 33 TABLA 7: UMBRALES DE NDWI PARA CADA UNA DE LAS ESCENAS LANDSAT TRABAJADAS. ................. 34 TABLA 8: UMBRALES DE NDSI PARA CADA UNA DE LAS ESCENAS LANDSAT TRABAJADAS ................... 35 TABLA 9: SUPERFICIE GLACIAR, TASA DE REDUCCIÓN ANUAL Y TASA DE REDUCCIÓN POR PERÍODO (1991-2014) ......................................................................................................................... 39 TABLA 10: SE PRESENTA LA VARIACIÓN EN EL NÚMERO TOTAL DE LAGUNAS Y DE LAGUNAS NUEVAS, ASÍ COMO, LAS TASAS DE INCREMENTO POR PERÍODO Y ANUAL EN PORCENTAJE ............................. 40 TABLA 11: VARIACIÓN DEL ÁREA TOTAL DE LAGUNAS, TASA DE INCREMENTO POR PERÍODO Y TASA DE INCREMENTO ANUAL ............................................................................................................... 41 TABLA 12: NÚMERO DE LAGUNAS DISTRIBUIDAS POR RANGO DE SUPERFICIE (M2) ENTRE 1991 Y 2014 ............................................................................................................................................. 43 TABLA 13: DISTRIBUCIÓN DE LAGUNAS POR CUENCA HIDROGRÁFICA (NÚMERO DE LAGUNAS, PORCENTAJE DEL TOTAL Y ÁREA) ............................................................................................ 44 TABLA 14: DISTRIBUCIÓN POR CUENCA/INTERCUENCA HIDROGRÁFICA DE NUEVAS LAGUNAS FORMADAS ENTRE 1991-2001, 2001-2010 Y 2010-2014 ......................................................................... 45 TABLA 15: DISTRIBUCIÓN ALTITUDINAL DE LAS LAGUNAS ENTRE 1991 - 2014 .................................... 47 TABLA 16: DISTRIBUCIÓN DE LAGUNAS DE ACUERDO A SU DISTANCIA A LOS GLACIARES ....................... 47 TABLA 17: LAGUNAS QUE SE ENCUENTRAN A UNA DISTANCIA INFERIOR A 100 M DE LOS GLACIARES ... 48 TABLA 18: NÚMERO DE LAGUNAS Y PORCENTAJE QUE REPRESENTAN EN FUNCIÓN DE SU DISTANCIA DE CENTROS POBLADOS .............................................................................................................. 51 TABLA 19: CENTROS POBLADOS MÁS PRÓXIMOS A LAGUNAS (0-1000 M), EN ORDEN DE MENOR A MAYOR DISTANCIA. ................................................................................................................. 51 VII TABLA 20: COMPARACIÓN ENTRE LOS RESULTADOS OBTENIDOS PARA LA SUPERFICIE GLACIAR CON EL ESTUDIO DE SUAREZ ET AL. 2013 Y UGRH (2014) .................................................................. 53 TABLA 21: CRITERIOS PARA IDENTIFICAR LAGUNAS CON POTENCIAL AMENAZA Y NÚMERO DE LAGUNAS QUE CUMPLEN CON CADA CRITERIO ......................................................................................... 56 TABLA 22: LISTADO DE LAGUNAS QUE CUMPLEN CON POR LO MENOS UNO DE LOS 5 CRITERIOS USADOS PARA ESTIMAR LA POTENCIAL AMENAZA ................................................................................... 58 ÍNDICE DE FIGURAS FIGURA 1: MAPA DE UBICACIÓN DE LA CORDILLERA DEL VILCABAMBA ................................................ 9 FIGURA 2: LOS SUBSISTEMAS DE ACUMULACIÓN Y ABLACIÓN DIVIDIDOS POR LA LÍNEA DE EQUILIBRIO (HUDDART Y STOTT 2010) ..................................................................................................... 15 FIGURA 3: REPRESENTACIÓN ESQUEMÁTICA DEL BALANCE DE MASA ANUAL EN LATITUDES MEDIAS, LOS TRÓPICOS EXTERIORES E INTERIORES (KASER Y OSMASTON 2002) .......................................... 20 FIGURA 4: EL RÍO AOBAMBA ANTES (IZQUIERDA) Y DESPUÉS (DERECHA) DEL ALUVIÓN DEL 27 DE FEBRERO DE 1998. VISTA TOMADA HACIA EL SUR (CARLOTTO ET AL. 1999) .............................. 27 FIGURA 5: FLUJO DE TRABAJO, INSUMOS Y ORGANIZACIÓN DE PROCEDIMIENTOS TÉCNICOS ............... 30 FIGURA 6: SE VISUALIZAN A) DISTORSIONES EN LA LAGUNA, B) FALLA TÉCNICA EN EL SENSOR. .......... 32 FIGURA 7: GRÁFICO COMPARATIVO ENTRE EL NÚMERO DE LAGUNAS, ÁREA LAGUNAR TOTAL Y NUEVAS LAGUNAS IDENTIFICADAS (1991-2014) .................................................................................... 40 FIGURA 8: REDUCCIÓN GLACIAR Y MAYOR FORMACIÓN DE LAGUNAS ENTRE 1991-2014 .................... 41 FIGURA 9: REDUCCIÓN GLACIAR E INCREMENTO DE LA SUPERFICIE TOTAL DE LAGUNAS ENTRE 1991- 2014 ..................................................................................................................................... 42 FIGURA 10: CLASIFICACIÓN DE LAS LAGUNAS IDENTIFICADAS ENTRE 1991 Y 2014 DE ACUERDO A SU ÁREA (RANGO DE 900 - 500000 M2) ........................................................................................ 42 FIGURA 11: NÚMERO DE LAGUNAS Y SUPERFICIE, DISTRIBUIDAS POR CUENCA/INTERCUENCA HIDROGRÁFICA (1991-2014) .................................................................................................. 45 FIGURA 12: LAGUNAS NUEVAS Y SUPERFICIE TOTAL (KM2) POR SISTEMA HIDROGRÁFICO .................... 46 FIGURA 13: DISTANCIA DE LAS LAGUNAS IDENTIFICADAS EN EL 2014 A LOS GLACIARES DE LA CORDILLERA DEL VILCABAMBA ............................................................................................... 47 FIGURA 14: SE VISUALIZA EL NEVADO SALCANTAY Y LA LAGUNA CON CÓDIGO B011 A 3960 M DE DISTANCIA DEL GLACIAR (A LA DERECHA), Y LA LAGUNA CON CÓDIGO A078 A 3915 M DE DISTANCIA (A LA IZQUIERDA). .................................................................................................................. 48 VIII FIGURA 15 : CENTRO POBLADO CCOLLPA GRANDE Y LAS 5 LAGUNAS CERCANAS. FUENTE DE IMAGEN GOOGLE EARTH - 13/07/2014 ................................................................................................ 49 FIGURA 16: PORCENTAJE DE LAGUNAS MÁS PRÓXIMAS A CENTROS POBLADOS, DISTRIBUIDAS POR CLASES (CLASES EXPRESADAS EN METROS) ............................................................................ 50 FIGURA 17: LAGUNA HUAMANTAY Y VALLE ABAJO LOS CENTROS POBLADOS RÍO BLANCO, SAUCEDA Y AHUCCATA. FUENTE DE IMAGEN SATELITAL GOOGLE EARTH – 05/06/2014 .............................. 52 FIGURA 18: VISTA DE LA LAGUNA B062 DEL A) 30/07/2007, B) 28/07/2011 Y C) 17/06/2014. FUENTE GOOGLE EARTH. ................................................................................................................... 54 FIGURA 19: CORRELACIÓN (R2) ENTRE EL DESARROLLO GLACIAR Y LA FORMACIÓN DE LAGUNAS........ 55 FIGURA 20: ACELERACIÓN DE LA TASA DE FORMACIÓN DE LAGUNAS Y DESACELERACIÓN DE LA TASA DE DERRETIMIENTO GLACIAR ENTRE 1991-2014 .......................................................................... 56 FIGURA 21: LAGUNAS B062 Y B063, Y CENTRO POBLADO LLUSCAMAYO CHICO PENDIENTE ABAJO .... 59 IX SIGLAS Y ACRÓNIMOS ANA Autoridad Nacional del Agua (Perú) ADI Área de Interés DEM Digital Elevation Model ELA Equilibrium Line Altitude ENSO El Niño Southern Oscillation ESCALE Estadística de la Calidad Educativa (MINEDU) GCP Ground Control Points GLOF Glacial Lake Outburst Flood GLOVIS Global Visualization Viewer (USGS) IDH Índice de Desarrollo Humano (PNUD) INEI Instituto Nacional de Estadística e Informática (Perú) INRENA Instituto Nacional de Recursos Naturales (Perú) IPCC Intergovernamental Panel on Climate Change LIA Little Ice Age MINAM Ministerio del Ambiente (Perú) MINEDU Ministerio de Educación (Perú) NDSI Normalized Difference Snow Index NDWI Normalized Difference Water Index NIR Near Infrared OLI Operational Land Imager (Landsat 8) PME Period of Maximum Extention PNUD Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo PRAA Proyecto de Adaptación al Impacto del Retroceso Acelerado de Glaciares en los Andes PREDES Centro de Estudios y Prevención de Desastres (Perú) RCP Representative Concentration Pathways RMS Root Mean Square SENAMHI Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología (Perú) SIG Sistemas de Información Geográfica SRTM Shuttle Radar Topography Mission (NASA) SWIR Shortwave Infrared TM Thematic Mapper (Landsat 5) UGRH Unidad de Glaciología y Recursos Hídricos (ANA) 1 1. INTRODUCCIÓN Los glaciares de todo el mundo están reduciendo su superficie y masa glaciar salvo unos casos, como por ejemplo, al suroeste de la Cordillera Darwin en Tierra de Fuego o el Karakoram en el Himalaya, donde el avance glaciar se explica por las variaciones climáticas, tales como, el incremento de las precipitaciones (Kaltenborn et al. 2010). La principal razón del retroceso actual es el cambio climático que se traduce en modificaciones de las condiciones atmosféricas-terrestres a nivel de la temperatura del aire, precipitaciones, humedad, nubosidad, entre otros, generando cambios en el balance de energía y masa glaciar (UNEP y WGMS 2008). Hacia el futuro, las perspectivas son poco favorables debido a que los escenarios realistas o plausibles de evolución del clima en cuanto a la temperatura, establecen un incremento de entre 2 a 6°C hacia finales del siglo XXI lo que indica que la tasa de recesión se acelerará en las próximas décadas (Haeberli et al. 2013, Kaltenborn et al. 2010). Los nuevos escenarios RCP presentados en el 5° Informe de Evaluación del IPCC (2013) señalan un probable incremento global promedio de la temperatura desde 2.6°C (RCP 4.5) hasta 4.8°C (RCP8.5) hasta el año 2100. Este aumento será aún más pronunciado en las zonas tropicales de alta montaña debido al mayor contenido de energía disponible en una atmósfera con mayor humedad (Buytaert y De Bièvre 2012). Bradley et al. (2006) simulan un aumento de la temperatura superficial alrededor de 5.5°C hasta 2100 para los Andes Tropicales. Los glaciares son excelentes indicadores de las variaciones climáticas y el cambio climático por la reacción altamente visible y sensible en su balance de masa. Sin embargo, los glaciares tropicales, localizados principalmente en los Andes americanos entre Bolivia y Venezuela, en las tres montañas más altas del este africano y en el Puncak Jaya de Indonesia son aún mucho más sensibles a las variaciones climáticas. Las variaciones que se generan a una escala temporal corta como las variaciones interanuales, también afectan a estos glaciares lo que los hace mucho más vulnerables al cambio climático (Pouyaud et al. 1998, Kaser y Osmaton 2002). Mientras en los glaciares de las zonas templadas la ablación sólo se da en la temporada de verano, en los glaciares tropicales ocurre durante todo el año. (Kaser y Georges 1999, Kaser y Osmaston 2002). Además, los glaciares tropicales con una altitud máxima por debajo de los 5400 msnm son los más proclives a reducir su masa glaciar y están en riesgo de desaparecer en las próximas décadas. Un primer ejemplo 2 de ello es el Chacaltaya en Cordillera Real (Bolivia), desaparecido en 2010 (Rabatel et al. 2013). Las consecuencias del derretimiento y desaparición de los glaciares se manifiestan a nivel de alteraciones en el ciclo hidrológico, la evolución del paisaje, los cambios en procesos geomorfológicos y las amenazas naturales. El desarrollo y crecimiento de nuevas lagunas que suelen formarse en las depresiones de lenguas glaciares ya derretidas es uno de los fenómenos que suceden con mayor recurrencia y que además se constituye en un agente catalizador de desastres (Haeberli et al. 2013). La amenaza (relacionada a eventos climáticos-físicos), vulnerabilidad y exposición (ambos de sistemas humanos y naturales), representan términos establecidos en la investigación del cambio climático. Recientemente, el 5º Informe de Evaluación del IPCC define el riesgo (de impactos del cambio climático) como la intersección de estos tres componentes (IPCC 2014). La presente tesis: Análisis de la evolución de las lagunas de alta montaña en la Cordillera del Vilcabamba (Cusco y Apurímac) entre los años 1991 y 2014 mediante métodos de sensoramiento remoto y SIG se centra en el análisis sobre el desarrollo de lagunas (en correspondencia con la evolución glaciar) y en una aproximación hacia la potencial amenaza de lagunas. Un análisis más detallado de la vulnerabilidad humana como capacidad adaptiva frente a tales desastres y la exposición humana relacionada a lugares adversamente afectados, sería parte de otras investigaciones más enfocadas en la evaluación de riesgos y su futura reducción. La finalidad de esta investigación es actualizar el conocimiento sobre la formación de nuevas lagunas entre los períodos 1991-2001, 2001-2010 y 2010-2014, así como, las modificaciones que se han presentado en la superficie, altitud, distancia horizontal laguna – glaciar y distancia laguna - centro poblado, empleándose para ello una metodología basada en la aplicación del sensoramiento remoto y los SIG. Es de vital importancia nutrir el corpus académico con información sobre los cambios en las lagunas de alta montaña, sus características y su relación con la evolución de las superficies glaciares en la Cordillera del Vilcabamba para comprender la potencial amenaza que representan para la infraestructura, los medios de subsistencia y las vidas humanas. 3 1.1. Problemática y Justificación El retroceso glaciar propicia la formación y crecimiento de lagunas a través de la fusión del hielo y la nieve (UGRH 2014a). Por ejemplo, de acuerdo al inventario de lagunas de la Cordillera Blanca con años base 2002 y 2003, se habían formado 264 lagunas en los últimos 30 años, de las cuales, el 82.2% se encontraban en pleno desarrollo con superficies inferiores a los 5000 m2, pero 47 lagunas nuevas ya habían superado esta extensión (UGRH 2012a). La formación de nuevas lagunas y el incremento de la superficie y volumen de las lagunas pre-existentes no es un fenómeno nuevo. En el siglo XIX Antonio Raymondi había notado la ocurrencia de este proceso en la Cordillera Blanca (UGRH 2012a); sin embargo, con el cambio climático, se está experimentando un retroceso glaciar a una escala superior sin antecedentes en por lo menos los últimos 5000 años evidente en la formación y crecimiento, cada vez más acelerado, de lagunas en las últimas décadas (Rosenweigh et al. 2007). La formación y crecimiento de lagunas no se constituye en el único problema, sino el tipo de dique que las embalsa, tratándose muchas veces de diques morrénicos que se caracterizan por ser de un material precario y poco resistente (Haeberli et al. 2013). La caída de rocas o desprendimientos de bloques de hielo al interior de una laguna glaciar forma oleajes que impactan sobre el dique, sobrepasándolo o ejerciendo tanta presión que finalmente este se quiebra y cede ante la potencia del agua. Los eventos sísmicos también pueden ser agentes causantes de la ruptura de un dique. Cabe señalar que los Andes, por ser una de las zonas tectónicamente más activas del mundo, son altamente susceptibles a la ocurrencia de movimientos telúricos (Haeberli et al. 2013, UGRH 2014a). La Sierra del Perú ha sido testigo de catástrofes de origen glaciar como resultado del cambio climático de la mano con otros factores ambientales y sociales. Los efectos que los cambios en el clima y los glaciares han tenido sobre los Andes peruanos han generado los más devastadores desastres de origen glaciar del último siglo. El desborde de la laguna Palcacocha (Cordillera Blanca) en el año 1941 afectó la ciudad de Huaraz y cobró las vidas de aproximadamente 5000 personas, generando además pérdidas materiales (Carey 2005; Carey 2010). En la Cordillera del Vilcabamba, al sur del Perú, la desglaciación de los nevados Salcantay y Sacsara constituyen un peligro latente para la población del distrito de Santa Teresa. En 1998 vivenciaron tres eventos aluviónicos de gran magnitud 4 generados por la precipitación torrencial en la región, posiblemente vinculada a los impactos de El Niño en este período (PREDES 2007, Carlotto et al. 1999). Ante este contexto es de vital importancia llevar a cabo una mayor cantidad de investigaciones en glaciología, que para el caso de la Cordillera del Vilcabamba se restringen a pocos estudios, tales como los inventarios de lagunas y glaciares de la UGRH (2012b, 2014a, 2014b); el estudio de evolución glaciar de la Cordillera del Vilcabamba entre los años 1991, 1996, 2004 y 2011 (Suarez et al. 2013); y la investigación desarrollada como parte del PRAA (2011) para la determinación de la disponibilidad hídrica presente y futura en la subcuenca del río Santa Teresa. De tal modo que se enriquezca la información existente con respecto al comportamiento de glaciares y lagunas en un ámbito de cambio climático, contribuyendo en la reducción de los impactos negativos de la desglaciación, principalmente asociados a desastres. Mantener una base de datos actualizada con respecto a las lagunas existentes y los parámetros físicos y sociales que las caracterizan (en la tesis se hace énfasis en las características físicas de las lagunas) permite reducir el riesgo de desastres al detectar tempranamente las lagunas que representan una amenaza potencial, recomendándose el monitoreo in situ de las mismas y previniendo así un posible desastre. El uso del sensoramiento remoto y los SIG para tales fines se justifica en razón de las ventajas que ofrece para la detección de las superficies lagunares y glaciares; así como, para el estudio de los parámetros de las lagunas. Dado que las lagunas de alta montaña y los glaciares se encuentran en zonas, en su mayoría, inaccesibles, la información satelital permite su investigación sin necesidad de tener un contacto directo con los objetos de estudio. Además, a través del sensoramiento remoto se pueden cubrir extensas áreas territoriales (Huggel et al. 2002), lo que posibilita el estudio de toda la Cordillera del Vilcabamba. A diferencia de realizar un trabajo de campo, implica un mayor ahorro en tiempo y dinero, por lo que la utilización de estas técnicas es viable para la realización de estudios en zonas montañosas. 5 1.2. Preguntas de investigación ¿Cómo han evolucionado las lagunas de la Cordillera del Vilcabamba entre los años 1991 y 2014 en términos de su cantidad y superficie? ¿Qué parámetros se pueden/deben evaluar para estimar la potencial amenaza de lagunas de alta montaña? ¿Existen lagunas que representen una potencial amenaza para poblaciones adyacentes en la Cordillera del Vilcabamba? 1.3. Hipótesis La intensificación de la fusión del hielo glaciar ha incrementado el número, y tamaño de las lagunas que se encuentran en la Cordillera del Vilcabamba entre los años 1991 y 2014, y además algunas de ellas representan una potencial amenaza, por su rápida formación y crecimiento, cercanía a glaciares y a centros poblados. 1.4. Objetivos 1.4.1. Objetivo General Identificar las lagunas de la Cordillera del Vilcabamba y realizar un análisis sobre su evolución entre los períodos 1991, 2001, 2010 y 2014. 1.4.2. Objetivos Específicos  Identificar lagunas, que de acuerdo a las características físicas evaluadas puedan representar un mayor potencial de amenaza para las poblaciones adyacentes, contribuyendo con información útil para priorizar estudios de campo, mediciones y monitoreos en las lagunas identificadas.  Desarrollar una metodología universal para establecer cuáles son los factores determinantes para identificar lagunas con mayor potencial de amenaza. 1.5. Delimitación y caracterización del Área de Interés La Cordillera del Vilcabamba es un tramo de la Cordillera Oriental Andina que se ubica entre los 13°15’ y 13°25’ latitud sur, y entre los 72°30’ y 73°15’ longitud oeste, en los departamentos de Cusco y Apurímac al sur del Perú. Se encuentra en un área de 6 transición entre las regiones Andina y Amazónica (Suarez et al. 2013), y es la tercera cordillera glaciar más grande del Perú y en los trópicos a nivel mundial (Ver Figura 1). El agua que brota de los glaciares que se encuentran dentro de la Cordillera del Vilcabamba alimenta tres sistemas hidrográficos importantes: la cuenca del Urubamba y las intercuencas del Bajo y Alto Apurímac, las cuales desembocan en el Amazonas y forman parte de la vertiente del Atlántico. Su relieve es accidentado y elevado con un rango altitudinal de entre 800 y 6264 msnm. El pico más alto de la Cordillera representa al nevado Salcantay. Además se encuentran otros nevados que superan los 5000 msnm y que en su parte alta presentan pendientes fuertes a muy fuertes. Hacia el norte, el terreno se va suavizando progresivamente a medida que se conforma la Ceja de Selva (Carlotto et al. 1999; Cárdenas et al. 1997). Son comunes los circos glaciares y las morrenas frontales y de fondo ubicadas a lo largo de la cadena de nevados. Los valles en forma de “U” de mediana longitud también forman parte de la geomorfología de la Cordillera, por ejemplo, de Santa Teresa, Aobamba, Sacsara, Arma y Choquetira (Carlotto et al. 1999; Cárdenas et al. 1997, INDECI 2011). De otro lado, los valles fluviales de la vertiente norte tienen una pendiente más suave que aquellos que se ubican en la vertiente sur, donde las laderas son mucho más empinadas. Los valles intracordilleranos, que atraviesan la cordillera de norte a sur, también presentan una topografía variada. El valle del Apurímac es encajonado en el sur y progresivamente más amplio y con terrazas extensas hacia el noroeste; el Urubamba presenta pendientes empinadas en su recorrido, por ejemplo, en el sector denominado Cañón del Urubamba donde el río corta el Macizo de Machu Picchu; y, finalmente, el valle del río Pampas, también se caracteriza por ser encajonado y con pendientes marcadas (Carlotto et al. 1999; Cárdenas et al. 1997). Rocas intrusivas, metamórficas y sedimentarias conforman la litología de la Cordillera del Vilcabamba. En el extremo este, entre los nevados Huayanay-Ocobamba, se encuentran rocas intrusivas del Batolito de Machu Picchu, rocas metamórficas del Paleozoico inferior, y en su extremo sur, rocas sedimentarias de los Grupos Yuncaypata y San Jerónimo. En el sistema de nevados Paljay – Corihuayrachina predominan las rocas metamórficas del Paleozoico inferior, a excepción del Salcantay, que se encuentra sobre intrusivos permo-triásicos. Los nevados de la zona central de 7 la Cordillera (Sacsarayoc, Pumasillo y Choquetacarpo), se emplazan principalmente sobre rocas intrusivas del batolito de Pumasillo (Carlotto et al. 1999). Al oeste de la Cordillera se encuentran rocas intrusivas (microdioritas, intrusivas devonianas y permo-triásicas) y metamórficas (gneis del Paleozoico indiferenciado) (Cárdenas et al. 1997). El clima de la región está caracterizada por dos estaciones, la primera es cálida y húmeda entre los meses de octubre a marzo (verano austral) con temperaturas 1-2°C superiores a las de la temporada seca y fría (invierno austral), que se desarrolla entre los meses de mayo a setiembre. La data de las estaciones meteorológicas del Urubamba, Macchupicchu y Abancay sobre las temperaturas máximas y mínimas indican que la temperatura promedio del área de estudio oscila entre aproximadamente 14°C y 17°C. Estación meteorológica Temperatura promedio (°C) Precipitaciones promedio (mm) Urubamba ~ 14 ~ 500 Machupicchu ~ 16 ~ 2000 Abancay ~ 17 ~ 520 Tabla 1: Temperaturas y precipitaciones promedio proporcionadas por las estaciones meteorológicas del Urubamba, Macchupicchu y Abancay (SENAMHI) A diferencia de la temperatura, las precipitaciones, la humedad específica y la cobertura de nubosidad son mucho más variables entre temporadas. Los datos de precipitaciones existentes señalan una variación aproximada de entre 500 mm y 2000 mm. Esta marcada diferencia se debe a su posición (elevación y cercanía a la Amazonía) (Ver Tabla 1). La Cordillera del Vilcabamba se encuentra en una zona potencialmente influenciada por el fenómeno ENSO. Las fases El Niño del ENSO son períodos mucho más cálidos y secos por lo que se les atribuye un mayor retroceso glaciar; mientras que, en La Niña, son más fríos y húmedos, y por lo tanto hay un mayor avance glaciar (Vuille et al. 2008a, Rabatel et al. 2013). En base a la información trabajada por el INRENA (2004), las zonas de vida establecidas por la clasificación climática de Holdridge que predominan en la Cordillera de Vilcabamba en orden de importancia por su extensión son las de páramo pluvial, 8 bosque húmedo, bosque muy húmedo, bosque pluvial, bosque seco, tundra pluvial, nival, páramo muy húmedo y monte espinoso. Es importante mencionar el impacto de la intervención antrópica sobre los ecosistemas de la Cordillera del Vilcabamba, y en general, en las cuencas de la región Cusco, donde la remoción de la masa vegetal y la erosión producen deslizamientos, aluviones, huaycos y derrumbes de diferentes intensidades (PRAA 2011). En el área que cubre la Cordillera de Vilcabamba se encuentran 964 centros poblados que se distribuyen en 15 distritos. La mayor parte de la Cordillera se encuentra en el departamento de Cusco, específicamente en un sector de las provincias de La Convención, Urubamba y Anta. También se extiende sobre el extremo noreste del departamento de Apurímac ocupando un área más pequeña de su territorio. En base al censo nacional del INEI (2007), en la zona predominan actividades económicas primarias como la agricultura y ganadería. En el sector de la Cordillera del Vilcabamba que se encuentra en el departamento del Cusco, un 70.7% de la población se dedica a estas actividades. En todos los distritos cusqueños esta es la actividad económica principal, a excepción de Machupicchu, donde el turismo representa la actividad económica más importante. Con respecto a los distritos que se encuentran dentro del departamento de Apurímac, las actividades agrarias son las que más se desarrollan por la población de los distritos de San Pedro de Cachora, Curahuasi y Huanipaca; mientras que en los distritos de Abancay y Tamburco, predomina el comercio al por mayor y menor. Un indicador que permite tener una aproximación hacia los niveles de vulnerabilidad de las poblaciones de estos distritos es el IDH, el cual varió entre 0,54 y 0,63 en el 2007. Sólo dos de estos distritos cuentan con un IDH mayor al promedio peruano de 0.62 (PNUD 2008). Vilcabamba y Santa Teresa son los distritos que cubren una mayor área de la Cordillera. Ambos se encuentran en las posiciones 1104 y 855 de los 1833 distritos que conforman el territorio peruano. Si bien no se encuentran en los últimos lugares, un factor crítico, sobre todo para el caso de Vilcabamba es el ingreso familiar per cápita de 121,8 soles al mes ubicándose en el puesto 1685 con respecto a este criterio (Ver Tabla 2). Sus pobladores muy probablemente no disponen de los medios suficientes para trasladarse a zonas más seguras, fuera de los cauces de quebradas que representan las zonas de amenazas por inundaciones y remociones de masa. 9 Figura 1: Mapa de Ubicación de la Cordillera del Vilcabamba 10 La vulnerabilidad socioeconómica puede agravarse aún más después de un desastre por la pérdida de sus viviendas, parcelas de cultivo y pastizales para su ganado. Así como de otras infraestructuras tales como vías y puentes que son importantes para el intercambio económico, agravando su situación de pobreza. En la región Cusco se están dando dos procesos paralelos que incrementan las condiciones de vulnerabilidad. En primer lugar, la expansión de asentamientos urbanos y rurales en zonas inseguras ante desastres y, en segundo lugar, el deterioro de las cuencas hidrográficas por causa de la remoción por tala o quema de la cobertura vegetal (PRAA 2011). 1.6. Estado del Arte Los estudios climatológicos y glaciológicos desarrollados en las zonas de alta montaña, sobre todo de las regiones tropicales, cuentan con una importante limitación derivada de la falta de series continuas de datos in-situ con respecto al clima y el balance de masa glaciar (Vuille et al. 2003, Kaser y Georges 1999, Kaser y Osmaston 2002, Rabatel et al. 2013, Salzmann et al. 2013); sin embargo, en base a la data disponible se han realizado algunas investigaciones en los Andes tropicales donde se abordan aspectos referidos a estimaciones sobre el área y volumen glaciar (UGRH 2012a, UGRH 2012b, Hanshaw y Boohagen 2014, Salzmann et al. 2013, Rabatel et al. 2013, Suarez et al. 2013, Vuille et al. 2008a, Silverio y Jaquet 2005). Asimismo, la relación entre las forzantes climáticas y el balance de masa glaciar se ha abordado en diferentes estudios, entre ellos, Kaser y Georges (1999), Francou et al. (1995), Kaser y Osmaston (2002), Vuille et al. (2003), Vuille et al. (2008b), Salzmann et al. (2013), Rabatel et al. (2013). Existe un consenso con respecto al inminente retroceso glaciar que se está dando en los Andes Tropicales, y que parece ser mucho más significativo en las últimas décadas. Por ejemplo, Rabatel et al. (2013) y Vuille et al. (2008a) concluyen que la reducción glaciar comenzó a acelerarse a fines de la década de los 70s del siglo pasado y que parece haberse dado a una escala sin precedentes desde el Período de Máxima Extensión glaciar (PME) de la Pequeña Edad de Hielo (LIA) que se dio aproximadamente entre 1650-1700. En el trabajo de Salzmann et al. (2013) realizado en la Cordillera del Vilcanota, región montañosa ubicada al sureste de la Cordillera del Vilcabamba, se reporta que entre 1962 y 1985 los cambios en la masa glaciar han sido leves, pero a partir de 1985 hasta el 2006, la reducción ha sido alrededor del 30% del área y 40% a 45% del volumen. Asimismo, en la publicación de Silverio y Jaquet (2005) sobre la Cordillera Blanca, se sostiene que el área de 721 km2 que se estimó por el primer inventario nacional de glaciares en el año 1970, se había reducido a 643±63 km2 en 1987 y a 600±61 km2 en 1996, es decir a un ritmo de 4.8 km2 por año en un lapso de 9 años. 11 Distrito Población IDH Esperanza de vida al nacer Alfabetismo Escolaridad Logro educativo Ingreso familiar per cápita habitantes ranking IDH ranking años ranking % ranking % ranking % ranking N.S.mes ranking Perú 27428615 0,6234 73,07 92,86 85,71 90,48 374,1 Abancay 51225 408 0,6365 189 74 320 93,5 476 91,1 214 92,7 292 377,8 155 Macchupicchu 5286 801 0,6317 222 74,4 272 96,3 234 86,4 863 93 265 328,1 255 Tamburco 7353 623 0,6187 313 73,7 355 91,1 671 91,2 187 91,2 458 310,7 311 Anta 16336 304 0,5827 697 73 470 84,6 1139 91,4 182 86,8 865 201,4 838 Zurite 3705 1021 0,5798 752 72,8 515 85,4 1097 93,6 33 88,1 738 156,8 1264 Ollantaytambo 9851 484 0,5758 808 73,6 366 81,8 1300 86 903 83,2 1216 212 752 Santa Teresa 6999 649 0,5728 855 73,3 394 84,5 1148 84,6 1063 84,5 1072 175 1055 Mollepata 2901 1146 0,5643 999 72,7 553 78,3 1470 87,8 674 81,4 1355 207,1 784 Limatambo 9076 525 0,5604 1066 72,8 505 79,7 1410 84,3 1092 81,2 1372 184 970 Huarocondo 5719 761 0,5592 1089 72,7 561 76,8 1544 89,9 377 81,1 1377 182,9 979 Vilcabamba 17832 279 0,5587 1104 72,9 476 84,1 1169 82,4 1252 83,5 1176 121,8 1685 Curahuasi 16532 299 0,5581 1124 73 443 75,7 1576 89,9 372 80,4 1427 178,8 1019 San Pedro de Cachora 3531 1047 0,5539 1191 72,4 647 76,3 1556 87,5 716 80 1463 184,1 969 Ancahuasi 6785 666 0,5536 1200 72,5 602 78,3 1467 91,9 126 82,8 1248 118,2 1715 Huanipaca 4515 888 0,5413 1404 72,6 588 74,8 1608 84,6 1064 78,1 1583 138,1 1499 Tabla 2: Ranking de distritos ubicados dentro del ADI, de acuerdo a su IDH (PNUD 2008) 12 Los estudios realizados en la Cordillera del Vilcabamba también revelan que ha habido un retroceso importante en las últimas décadas, si bien no es posible establecer si anteriormente hubo momentos con una tasa de reducción igual de importante o aún mayor. En el año 1976 se realizó el primer inventario nacional de glaciares teniendo a 1970 como año base. Dado que no se contaba con fotografías aéreas para toda el área de la Cordillera del Vilcabamba, se calculó la superficie glaciar sólo para un sector de la misma, estimándose un área de 37.74 km2. El inventario actualizado al año 2009 revela que el área glaciar para este mismo sector se había reducido a 15.53 km2 (UGRH 2012b). Otro estudio en la Cordillera del Vilcabamba reporta que la cobertura glaciar se ha reducido para la totalidad de la Cordillera, de 220.3 km2 a 129.4 km2 entre los años 1991 y 2011, siendo los más afectados aquellos glaciares con una altitud inferior a los 5400 msnm (Suarez et al. 2013) (Ver Tabla 3). Año Cobertura glaciar (km2) 1991 220.3 1996 183.8 2004 145.2 2011 129.4 Tabla 3: Evolución de la superficie de la Cordillera del Vilcabamba de acuerdo al estudio de Suarez et al. (2013) realizado con imágenes satelitales Landsat Rabatel et al. (2013), Salzmann et al. (2013), Vuille et al. (2003, 2008a) reportan que la razón principal del derretimiento glaciar es el incremento de la temperatura, que a su vez, está relacionada con un incremento en la humedad; no obstante, es necesario realizar más estudios con mediciones tomadas en campo para corroborar los resultados obtenidos. En la región de la Cordillera del Vilcanota y el Quelccaya, Salzmann et al. (2013) reportan que las precipitaciones no han presentado cambios claros. Los cambios en la cobertura de nubosidad parecen ajustarse a las pequeñas modificaciones visibles en las precipitaciones, es decir, incremento de nubosidad en los trópicos interiores y lo opuesto en los trópicos exteriores (Vuille et al. 2003). Por otro lado, ingresando a la parte técnica de la temática, se han llevado a cabo investigaciones que demuestran la utilidad de la teledetección para el desarrollo de estudios multi-temporales sobre lagunas, ya sea, en base al tratamiento de imágenes aéreas (McKillop y Clague 2006) y otras en las que se emplean imágenes satelitales (Huggel et al. 2002, UGRH 2012a, UGRH 2012b, 2014a, 2014b, Loriaux y Casassa 2012, Hanshaw y Bookhagen 2014). Huggel et al. (2002) recomiendan la utilización de índices de imágenes de amplia cobertura espacial como las escenas Landsat para la identificación de lagunas glaciares en extensas superficies del territorio. En cuanto a la corrección geométrica de las imágenes, para el Inventario de lagunas de la 13 Cordillera Blanca (UGRH 2014a), se tomó como referencia la cartografía nacional digitalizada para la ortorrectificación, obteniéndose un margen de error menor a 30 metros. Para poder delinear claramente las lagunas y diferenciarlas de otros tipos de superficie, se ha propuesto la utilización de métodos semi-automáticos, entre los que se tiene a índices como el Normalized Difference Water Index (NDWI). Este índice consiste en emplear dos bandas con alta (el canal azul o B) y baja reflectancia (el infrarrojo cercano o NIR) del agua. Los valores que representan a las superficies de las lagunas oscilan entre -0.60 y -0.85. Además, entre las imágenes Landsat TM, la banda 4 ha demostrado ser más eficiente para el canal del NIR que las bandas 5 o 7 (Huggel et al. 2002). En la publicación de Hanshaw y Bookhagen (2014) también se aplicó este índice con resultados buenos para la identificación de lagunas con una concentración significativa de sedimentos. Otros estudios han empleado este índice exitosamente (Frey et al. 2010, UGRH 2012a, UGRH 2012b, 2014a). Otros autores como Loriaux y Casassa (2012) señalan que la delimitación manual es más exacta que el método semi-automático. Las razones son la alta variabilidad de las signaturas espectrales de las lagunas, la presencia de icebergs y la clasificación errónea de sombras. Huggel et al. (2002) concuerdan con este último problema al ejecutar el NDWI, por lo que sugieren la utilización de DEMs que permitirán descartar los datos correspondientes a sombras por medio de una imagen de sombras (hillshade) y de pendientes (slope). Este procedimiento también es utilizado por Hanshaw y Bookhagen (2014). La resolución de estos modelos es esencial para obtener resultados más satisfactorios. Para identificar las regiones glaciares se aplicó el Normalized Difference Snow Index (NDSI) el cual ha sido aplicado en algunos trabajos en los Andes tropicales (Huggel et al. 2002, Silverio y Jaquet 2005). La aplicación de este índice permite la discriminación de áreas correspondientes a nieve, suelo, rocas y cobertura de nubosidad. Finalmente, la información sobre los eventos aluviónicos que se registraron en los Andes Peruanos: origen y causas se han documentado de forma más exhaustiva en Carlotto et al. (1999), PREDES (2007), Carey (2005) y Carey et al. (2012). Las dos primeras publicaciones se centran en los aluviones que ocurrieron en la Cordillera del Vilcabamba con énfasis en los eventos de 1998. Los otros dos artículos se refieren a casos de aluviones ocurridos en la Cordillera Blanca. 14 2. MARCO TEÓRICO En este capítulo se abordan aspectos generales sobre los glaciares y las lagunas glaciares, tales como sus procesos de formación, los factores que influyen en su desarrollo, los cambios que se están observando de acuerdo a las mediciones realizadas y el efecto que el cambio climático está teniendo sobre estos dos componentes geográficos. Además, se describen las características climáticas e hidrológicas de los Andes tropicales, con énfasis en la Zona Tropical Exterior Andina donde se inserta el área de estudio. Luego, se explicará cómo se forman los GLOF y se presentarán los eventos de este tipo ocurridos en la Codillera del Vilcabamba, principalmente los del año 1998, los cuales causaron un fuerte impacto negativo sobre la población de Santa Teresa. 2.1. Fundamentos de glaciología A continuación se presentan los conceptos más elementales de esta tesis: los glaciares y las lagunas glaciares ambos elementos estrechamente vinculados en la medida que el primero determina la existencia del último. En primer lugar se tratará brevemente sobre la constitución y formación de los glaciares. Asimismo, se abordará el tema del balance de masa glaciar, aspecto que permite saber si este se encuentra estable, en retroceso o ha habido un incremento de su masa. Así como la diferencia existente entre la línea de equilibrio y la isoterma de 0°C. Luego, con respecto a las lagunas glaciares, se detallarán los aspectos asociados a su formación, tipos, efectos que tienen en la sociedad positivos y negativos, pero poniendo una mayor atención en el tema de los desastres que han originado. 2.1.1. Glaciares: Características y conceptos generales Los glaciares se constituyen por cristales de hielo, nieve, aire, agua y derrubios de rocas (Huddart y Stott 2010). Tarbuck y Lutgens (2009) definen a los glaciares como “una gruesa masa de hielo que se origina sobre la superficie terrestre a partir de la acumulación, compactación y recristalización de la nieve”. El “estado de salud de un glaciar” se puede conocer a través de su balance de masa. Esta es la concepción que plantea Knight (1999) en tanto que el balance de masa indica si ha habido un incremento, una reducción o si el glaciar se encuentra en estado de equilibrio. Los factores que influyen en la variación del balance de masa pueden ser climáticos o mecánicos, como las avalanchas o a través de desprendimientos de bloques glaciares cuando el frente del glaciar se encuentra en contacto con una laguna o el mar (calving), ambos contribuyen a la pérdida de masa glaciar o ablación. Otros procesos asociados con la ablación son el derretimiento, la sublimación y la erosión del viento. De todos los agentes implicados en la ablación glaciar el 15 derretimiento viene a ser el más importante y ocurre cuando el hielo y la nieve se encuentran sometidos al calor suministrado primordialmente por la radiación o por el intercambio de calor con el aire (Knight 1999). De otro lado, la acumulación es el conjunto de procesos que intervienen en el incremento de nieve y hielo en el glaciar. Entre estos procesos se tiene a la precipitación de nieve, de granizo, el congelamiento del agua líquida y la nieve que se ha acumulado como resultado de las avalanchas (Knight 1999; Huddart y Stott 2010). Figura 2: Los subsistemas de acumulación y ablación divididos por la Línea de Equilibrio (Huddart y Stott 2010) La supervivencia de un glaciar en el tiempo va a depender de que exista un balance entre la acumulación y la ablación, ambos pueden identificarse como subsistemas del sistema glaciar que se encuentran separados por una línea conceptual denominada línea de equilibrio (ELA), la altitud a la que se encuentre esta línea va a depender del clima predominante y de la geometría de la cuenca glaciar, y se ubica donde el balance de masa es cero (UNEP y WGMS 2008). Si en un año la acumulación y la ablación son iguales, el balance de masa neto será cero, pero si la acumulación es mayor a la ablación, entonces el balance neto será positivo presentando un crecimiento y expansión glaciar; si la ablación supera a la acumulación sucederá lo contrario y si esta tendencia persiste a través de los años como última consecuencia, el glaciar podría correr el riesgo de desaparecer (Huddart y Stott 2010) (Ver Figura 2). No se debe confundir a la ELA con la línea de isoterma de 0°C que divide al glaciar en una zona superior donde las precipitaciones son sólidas, y en una zona inferior donde las precipitaciones son líquidas. Además, la altitud a la que se encuentran ambas líneas no necesariamente llega a coincidir. En las regiones húmedas, debido a los altos niveles de acumulación, la altitud a la cual 16 se encuentra la ELA desciende. Esto quiere decir que la altitud de la ELA es menor a la altitud de la línea de isoterma de 0°C. En las regiones secas, donde la ablación representada por la sublimación se suma a una baja acumulación, la ELA se ubica a una elevación superior a la isoterma de 0°C. En los trópicos húmedos interiores de Sudamérica, la ELA se encuentra un poco debajo del nivel de la isoterma de 0°C, pero ambas se van aproximando, a medida que nos vamos acercando a los trópicos exteriores donde la humedad va disminuyendo; sin embargo, nuevamente ambas líneas comienzan a separarse una de la otra cuando se ingresa a la extremadamente seca región subtropical que comprende el sur de Bolivia y el norte de Chile, donde la ELA es un poco superior a la línea de la isoterma de 0°C. En la Cordillera Blanca, ubicada al noroeste de la Cordillera del Vilcabamba, la ELA se encuentra relativamente por encima de la línea de los 0°C (Kaser y Osmaston 2002). Las variaciones en el balance de masa en la base del glaciar son en la mayoría poco significativas, a menos que se trate de una zona con un alto calor geotérmico; en cambio, en la superficie, las variaciones de la masa glaciar son más marcadas. Sin embargo, es a una escala altitudinal donde se observan las mayores variaciones. En las zonas más elevadas la acumulación anual neta es más intensa y disminuye conforme se va descendiendo a altitudes más bajas donde paralelamente la ablación va tomando mayor importancia. La variación altitudinal del balance de masa se mide a través del Perfil Vertical del Balance (PVB) que consiste en un cálculo del balance de masa por unidad de área o balance de masa específico (en kg m-2 o en m we, metros equivalentes de agua por sus siglas en inglés) en diferentes elevaciones. Las variaciones también se dan horizontalmente pero estas son mucho menos importantes que las que ocurren a escala vertical. La temperatura del aire es el factor más importante que va a determinar la variación del balance de masa altitudinalmente. Sin embargo, a escala latitudinal su impacto será mayor en las latitudes medias y altas donde existe una alta correlación entre este parámetro y el derretimiento del hielo y la nieve. Por ello, en estas zonas la acumulación tiene lugar en los meses fríos de invierno mientras que la ablación persiste en verano (Kaser y Georges 1999, Rabatel et al. 2013). En cambio, en las latitudes bajas, la variación estacional entre la acumulación y la ablación dependerá de la estacionalidad de las precipitaciones mientras que la temperatura, definirá la distribución altitudinal de las áreas correspondiente a la acumulación y a la ablación en un glaciar (Kaser y Osmaston 2002). 2.1.2. Lagunas glaciares: Formación y tipos de lagunas Las lagunas glaciares son un elemento común de los paisajes de alta montaña (Huggel et al. 2002) y las situaciones en las que pueden formarse son diversas (Huddart y Stott 2010). De acuerdo a Huddart y Stott (2010), las lagunas glaciares pueden ser marginales, represadas por 17 los glaciares en valles libres de hielo, ubicarse al término de un glaciar o adyacente a él adquiriendo el nombre de laguna pro-glaciar, o formarse en áreas donde hay depresiones, un ejemplo de ello son las lagunas kettlehole. La UGRH (2012a, 2012b) establece que el dique de las lagunas puede ser morrénico, de escombros, de roca y mixto. Además, Huggel et al. (2002) agregan a las lagunas represadas en hielo. La frecuencia en la que se forma una laguna de uno u otro tipo en una región determinada va a depender de variables climáticas, glaciológicas, topográficas, geológicas, entre otras (Haeberli et al. 2013). Cuando los glaciares avanzan, las lagunas pueden desarrollarse en valles donde se han formado diques de escombros, cohesionados por congelamiento, que los atraviesan. Al replegarse los glaciares, también se pueden formar nuevas lagunas en los espacios que se generan entre las morrenas frontales o laterales y el hielo glaciar que se encuentra en retroceso (Kaltenborn et al. 2010). Es importante mencionar que la formación de lagunas pro-glaciares no solamente responde a la existencia de morrenas detrás de las cuales se forman las lagunas, sino también a depresiones que hayan quedado expuestas por la desglaciación (Frey et al. 2010). Además, lo que sucede con mayor recurrencia es el origen y desarrollo de nuevas lagunas detrás de morrenas terminales o en la parte terminal del glaciar (Haeberli et al. 2013). Los efectos que tienen la formación de estas nuevas lagunas pueden ser positivos desde la perspectiva del atractivo (turístico) que le agregan al paisaje, lo cual compensa la pérdida de valor paisajístico que genera el derretimiento glaciar. Al mismo tiempo, estas lagunas poseen un potencial para la producción de energía hidroeléctrica y agua potable. No obstante, de otro lado, también pueden constituirse en una amenaza para las poblaciones e infraestructuras que se encuentran en las zonas bajas de los valles (Frey et al. 2010, Haeberli et al. 2013). Desde el final de la LIA, el retroceso de los glaciares de todas las montañas del mundo ha originado la formación de varias lagunas en lugares que antes estaban cubiertos por hielo glaciar y que son represadas con diques inestables y precarios detrás de los cuales estas lagunas se han ido expandiendo. En años recientes, conforme al mayor derretimiento glaciar, este proceso se está acelerando y las lagunas de alta montaña de varias regiones cada vez se forman más rápidamente (Haeberli et al. 2013). Debido al intenso retroceso glaciar que está teniendo lugar desde el siglo XX, se han formado lagunas peligrosas, principalmente, detrás de depósitos morrénicos que se han establecido durante los períodos de avance glaciar, siendo los más importantes, la LIA y a inicios del Holoceno durante el Dryas Reciente . Las lagunas con dique morrénico son las que han originado más desastres alrededor del mundo (Huggel et al. 2002) causando daños de miles de millones 18 de dólares en infraestructura y la pérdida de muchas vidas (McKillop y Clague 2006). El desembalse en las lagunas ocurre por una falla en el dique morrénico o de hielo, o también por la influencia de otros agentes catalizadores tales como la actividad sísmica, derrumbes de tierra o avalanchas (Kaltenborn et al. 2010). 2.2. Los glaciares de los Andes Tropicales La distribución de los glaciares tropicales alrededor del mundo depende de tres factores que van a delimitar su localización. Estos deben encontrarse entre los trópicos astronómicos, en un área en el que la variación de la temperatura entre el día y la noche sea más marcada que la variación anual y que además se encuentre dentro de la Zona de Convergencia Inter Tropical (ZCIT) (Kaser y Georges 1999). En los Andes tropicales se localizan el 99% de todos los glaciares tropicales del mundo. El Perú alberga más del 70% de estos glaciares (Kaser y Osmaston 2002), y la mayor cantidad de estos se ubican en la Cordillera Blanca donde se encuentran aproximadamente un cuarto de todos los glaciares tropicales del mundo, que representa unos 528 km2 de área glaciar (UGRH 2014b). El rol de los glaciares como reguladores naturales del caudal de los ríos y quebradas, es aún más importante en las zonas tropicales (exteriores), como en los Andes Centrales, que en las latitudes medias. Esto se debe a que las condiciones climáticas, que hacen que la ablación se dé durante todo el año, no favorecen la formación de una cobertura de nieve duradera en zonas externas a las formaciones glaciares. Si bien el derretimiento de la nieve durante la primavera y los inicios del verano asegura el aprovisionamiento de agua en lugares como los Alpes; en los trópicos, es aún más vital, pues los glaciares son la reserva de agua de mayor importancia (Vuille et al. 2008a, 2008b). Además, el suministro de agua que proviene de los glaciares alivia la diferencia estacional que persiste en los trópicos exteriores, dividida en una temporada húmeda y seca, al ser la época seca el período de mayor escurrimiento de agua proveniente del glaciar (Painter 2007). El aporte de los glaciares para el suministro de agua es sobre todo importante en la vertiente del Pacífico, ya que, estos se constituyen en su principal fuente de agua (Vuille et al. 2008a). Con el agua proveniente de los glaciares se asegura la subsistencia de diferentes ecosistemas y la mayoría de la población, actividades agropecuarias e industriales (Coudrain 2005). El 98% del agua del país se encuentra hacia el lado oriental de los Andes (cuenca del Atlántico), donde la densidad poblacional es baja y la agricultura es una actividad marginal. Por el contrario, la vertiente occidental Andina (cuenca del Pacífico) concentra la mayor cantidad de población y 19 actividades económicas, pero es una región seca (2% del agua dulce nacional disponible) que depende de los glaciares como reguladores hídricos (Vergara et al. 2007). 2.2.1. La Zona Tropical Exterior Andina La zona tropical exterior de la Cordillera Andina comprende a los países de Perú y Bolivia (Rabatel et al. 2013). En esta región se dan condiciones tropicales durante la temporada húmeda de Octubre a Marzo y condiciones subtropicales en la temporada seca de Mayo a Septiembre (Kaser y Georges 1999, Rabatel et al. 2013). A diferencia de las temperaturas que no varían de forma tan acentuada; la humedad específica, la cobertura de nubes y las precipitaciones sí presentan una variación estacional bastante marcada. Las precipitaciones, principalmente se concentran en la estación húmeda y se forman como resultado del flujo de humedad que proviene de la cuenca Amazónica. La intensidad de la radiación es más o menos constante durante todo el año, pero su efecto se reduce por la formación de nubes estacionales que tienen su máximo desarrollo en el verano austral (Rabatel et al. 2013). Estas características van a ser determinantes para que en los glaciares de los trópicos exteriores se dé una acumulación glaciar significativa en la temporada húmeda y sobre todo en las zonas altas de los glaciares (Kaser y Georges 1999). En la estación seca no hay acumulación, y la ablación también disminuye debido a que una pérdida glaciar reducida se da principalmente por la sublimación; no obstante, a diferencia de la acumulación, la ablación se mantiene a lo largo de todo el año (Kaser y Georges 1999, Kaser y Osmaston 2002). Esta diferencia lo distingue de los glaciares de los trópicos interiores donde las condiciones húmedas se mantienen durante todo el año en mayor o menor intensidad lo que hace que el balance de masa no varíe significativamente y que la acumulación sea constante en mayor o menor medida a lo largo del año (Kaser y Georges 1999) (Ver Figura 3). Se definen tres momentos en la intensidad del derretimiento y acumulación glaciar en los trópicos exteriores. El primero se da en la estación seca entre los meses de Mayo a Agosto. En esta época no hay acumulación y el derretimiento es poco significativo principalmente por el déficit en la radiación de onda larga del balance de energía de la superficie que se genera por la poca presencia de nubes a elevadas altitudes, con lo que la emisividad es baja; además, como resultado de las condiciones secas, la mayor cantidad de la energía disponible es utilizada por la sublimación quedando poco para el derretimiento. Entre Setiembre y Diciembre, meses de transición entre las temporadas húmeda y seca, donde las precipitaciones aún no son abundantes, el derretimiento va incrementándose hasta alcanzar sus valores anuales más elevados entre Noviembre y Diciembre. En este momento la radiación solar llega a su punto más 20 alto y el albedo glaciar disminuye, porque la cobertura de nubes es todavía baja. El derretimiento va decayendo con el inicio de la temporada húmeda que trae consigo mayor cantidad de precipitaciones sólidas entre Enero y Abril; no obstante, el derretimiento se mantiene por la influencia de la radiación de onda larga emitida por las nubes (nubes convectivas) y además porque al incrementarse la gradiente de humedad se pierde un mayor volumen del glaciar por derretimiento y no por sublimación. De este modo, el inicio de la temporada húmeda es esencial para interrumpir el intenso retroceso glaciar que se origina por el efecto de la radiación solar. No obstante, con la ocurrencia de eventos interanuales de El Niño la temporada húmeda se retrasa causando un amplio retroceso glaciar (Rabatel et al. 2013). Figura 3: Representación esquemática del balance de masa anual en latitudes medias, los trópicos exteriores e interiores (Kaser y Osmaston 2002) Si bien se ha señalado a las precipitaciones como el parámetro climático principal que define la variación estacional del balance de masa en los trópicos exteriores, otros factores como la temperatura, humedad y la presencia de nubes también son factores influyentes. En primer lugar, 21 las precipitaciones sólidas van a ser responsables del avance o el menor retroceso glaciar, y también tiene un efecto directo en el albedo (Rabatel et al. 2013). De otro lado, la temperatura juega un rol importante al controlar la altitud a la que se encuentra la ELA (Kaser y Osmaton 2002) y su impacto en el balance de masa resulta significativo a una escala interdecadal (Vuille et al. 2008a). La humedad determina la repartición de la energía disponible en energía para el derretimiento y la sublimación, a mayor humedad aumenta la presión del vapor entre la nieve y el aire con lo que se incrementa la pérdida glaciar por fusión directa y se reduce la sublimación (Vuille et al. 2008a, Vuille et al. 2008b, Vuille el al. 2003). Para que la nieve pueda sublimarse, se requiere alrededor de ocho veces más energía que la que se necesita para derretirla, con lo que la fusión directa resulta energéticamente más eficiente y en un mayor derretimiento glaciar (Vuille et al. 2003). Además el vapor que se obtiene por la sublimación puede resublimarse y volverse a convertir en hielo. La nubosidad, de otro lado, interviene en las variaciones estacionales de los flujos de energía, siendo importante en las radiaciones de onda corta y larga. La presencia de menos nubes, incrementa la intensidad de la radiación de onda corta incidente sobre la superficie terrestre (Francou et al. 2004). 2.2.2. Impactos del Cambio Climático El 5º Informe de Evaluación del IPCC (2013) refiere que el retroceso glaciar es un hecho prácticamente global a causa del incremento de la temperatura; además, las regiones que han tenido las mayores tasas de reducción son: el oeste canadiense y norte americano, Europa central y en las latitudes bajas. En estas regiones más de 600 glaciares han desaparecido en las últimas décadas. Mientras que los glaciares que aún persisten han sufrido una disminución de su área y volumen. Se ha reconocido el papel de las montañas glaciares como indicadores del cambio climático (Coudrain et al. 2005, Lemke et al. 2007, UNEP y WGMS 2008); no obstante, los glaciares tropicales son mucho más sensibles (Kaser y Osmaton 2002, Vuille et al. 2008a, Pouyaud et al. 1998). A diferencia de las latitudes medias y altas donde la acumulación se da en la larga temporada de invierno y la ablación, en verano (Kaser y Georges 1999); en los trópicos, la ablación se mantiene durante todo el año por debajo de la línea de equilibrio. Es por ello, que un cambio en el clima traería consigo una respuesta a corto plazo por parte de la zona de ablación del glaciar (Rabatel et al. 2013). Ante la naturaleza particular de los glaciares tropicales, un probable incremento en la temperatura de 2.6°C (RCP 4.5) hasta 4.8°C (RCP 8.5) por encima de los 4000 msnm, proyectado para el 2100 (IPCC 2013), sin un incremento en las precipitaciones reduciría 22 drásticamente la cobertura glaciar o llevaría a la total desaparición de los glaciares pequeños, cuya máxima elevación se encuentra próxima a la altitud de la ELA. La ELA, en los Andes tropicales, alcanza la máxima altitud de aproximadamente 5400 msnm. En los períodos en los que el balance de masa es bastante negativo, los glaciares que tienen una altitud máxima superior a los 5400 msnm pueden preservar una zona de acumulación; mientras que los glaciares que no superan esta altitud están sometidos a un proceso de ablación constante. Esto se ha estimado en base a los glaciares que cuentan con balances de masa que se han realizado en series temporales (Rabatel et al. 2013). Los glaciares de los Andes tropicales han comenzado a reducir su cobertura glaciar a una escala sin precedentes desde el PME de la Pequeña Edad de Hielo. A finales del siglo XVIII y la primera mitad del XIX se dio una pequeña disminución de la masa glaciar. El retroceso glaciar se hizo más marcado a partir de 1840 y en la segunda mitad del siglo XIX (alrededor de 1870 hasta los inicios del siglo XX) se aceleró aún más (Rabatel et al. 2013). En la Cordillera Blanca, los estudios realizados sugieren que el retroceso se aceleró a finales del siglo XIX; sin embargo, durante la primera mitad del siglo XX, la tasa de decrecimiento glaciar disminuyó, coincidiendo con un pequeño avance glaciar en la década de los 20s; no obstante, seguido por un retroceso substancial en los años 30 y 40. Posteriormente, entre las décadas de los 50 y 70 el retroceso fue más lento, pero después de este período se dio un decrecimiento acelerado más significativo aún en las últimas dos décadas (Rabatel et al. 2013). La UGRH (2014b) estimó que entre los 1960s y los 2000s, la cobertura glaciar en la Cordillera Blanca se redujo de 723Km2 a 528Km2, es decir en un 27%. De manera general, Rabatel et al. (2013) mencionan que durante las últimas décadas el proceso de retroceso glaciar en los Andes Tropicales se ha acelerado desde finales de los 70s. A partir de este momento la tasa de decrecimiento glaciar fue aumentando gradualmente y a una escala sin precedentes desde el PME. Esta tendencia se ha mantenido incluso a pesar de que se han presentado ciertos años con una menor tasa de retroceso, e incluso, pequeños avances como en el caso de Ecuador entre 1999 y el 2000, producto del efecto enfriador de La Niña. Algunas investigaciones revelan que estos cambios están directamente asociados con un incremento en la temperatura, debido a que no se cuenta con suficientes datos que puedan definir tendencias claras en los otros parámetros como las precipitaciones, humedad y la actividad convectiva; no obstante los estudios que se han podido realizar apuntan a que también estas variables climáticas han experimentado cambios (Rabatel et al. 2013; Vuille et al. 2008a). La temperatura cercana a la superficie se incrementó en los últimos 70 años y, desde 1939 el incremento ha sido de 0.68°C lo cual corresponde a un aumento de 0.1°C/década (Vuille et al. 2008a). En tanto que 23 la temperatura define la posición de la línea de equilibrio, un incremento en la misma significa que la línea de equilibrio seguirá elevándose altitudinamente reduciendo el área donde predomina la acumulación. Vuille et al. (2003, 2008a) señalan que hacia el norte de los 11°S (en Ecuador y la parte nor- central del Perú) parece que las precipitaciones se han incrementado; mientras que, en el sur peruano y el Altiplano Boliviano, las estaciones meteorológicas indican que se están dando condiciones más secas. En cuanto a la humedad, ha habido un aparente incremento registrado para Ecuador y Bolivia (Rabatel et al. 2013) esto quiere decir que se está reduciendo el gradiente de vapor de presión entre el glaciar y el aire que se encuentra sobre él, así como, el flujo de calor latente, haciendo que la sublimación se reduzca y que aumente la cantidad de energía utilizada en el derretimiento incrementando la pérdida de la masa glaciar (Vuille et al. 2008b). En los trópicos exteriores, parece que la nubosidad ha disminuido en los meses de Diciembre a Febrero, y en los trópicos interiores se ha incrementado, lo que corresponde con los datos de precipitaciones (Vuille et al. 2008a, Rabatel et al. 2013). De otro lado, Rabatel et al. (2013) y Vuille et al. (2008a) también rescatan el rol del ENSO como el agente climático regional de mayor importancia en la variabilidad glaciar en los Andes Tropicales. Con el fenómeno de El Niño los glaciares experimentan un balance de masa negativo; en cambio, durante La Niña, el balance de masa se mantiene cercano a cero o ligeramente positivo. La mayor ocurrencia de eventos El Niño desde finales de los 1970s, siendo los más importantes los de los años 1982/1983 y 1997/1998; en conjunto con el calentamiento de la tropósfera sobre los Andes tropicales, pueden ser consideradas como las causas más directas del retroceso glaciar en esta área (Rabatel et al. 2013). Sin embargo, la respuesta glaciar ante el ENSO no es uniforme en los Andes. La correlación disminuye, por ejemplo, para el caso de la Cordillera Blanca, donde no en todos los años los eventos de El Niño y la Niña generarán el impacto esperado en las superficies glaciares. Esto se debe a la influencia de otros factores que resultan más decisivos, sobre todo, durante los períodos neutrales del ENSO (Vuille et al. 2008a, Vuille et al. 2008b). Como resultado de la pérdida de la cobertura glaciar, se está dando un incremento temporal en los flujos de agua corriente abajo. No obstante, en tanto que el agua congelada almacenada en los glaciares irá disminuyendo paulatinamente, este incremento no durará por mucho tiempo. Hacia el futuro, es difícil saber con exactitud en qué medida se reducirán las áreas glaciares; así como, el momento exacto en el que el suministro de agua podría agudizarse por la reducción glaciar. Esto va a depender del escenario de emisiones en base al cual se van a realizar las 24 proyecciones y de las características del glaciar, por ejemplo, el porcentaje de área glaciar o la hipsometría de la cuenca glaciar (Vuille et al. 2008a). Los países andinos que tienen un alto grado de dependencia del agua de origen glaciar, como Perú y Bolivia, se encuentran en una situación problemática (Rabatel et al. 2013). El Perú, sobre todo, se ubica en una situación de mayor vulnerabilidad ante el estrés hídrico futuro. Alrededor del 70% de su población habita en el lado occidental de la Cordillera Andina, una de las zonas más áridas del mundo y donde también se desarrolla la mayor parte de la actividad económica. El aprovisionamiento de agua en esta región depende de 50 ríos alimentados por las precipitaciones, el derretimiento de nieve y el derretimiento glaciar que representan apenas el 2% del agua disponible en este país, pero que resulta vital para que esta región no se convierta en un desierto (Painter 2007). Los impactos del derretimiento glaciar en la generación de desastres son también de vital importancia. Se ha reportado la ocurrencia de desastres originados por avalanchas y el desembalse de lagunas en diversas partes del mundo (Haeberli et al. 2013). En los Andes Peruanos se han registrado eventos aluviónicos que han provocado desastres considerables con pérdidas humanas y materiales. Los factores que propician la ocurrencia de estos fenómenos, de acuerdo a Zapata (2002) son: 1) Existencia de lagunas cercanas al glaciar, en contacto o en proceso de desconexión con el glaciar 2) Presencia de frentes glaciares colgantes (Séracs) 3) Grietas tensionales (horizontales y verticales) en el cuerpo glaciar 4) Naturaleza del dique y de los flancos de las lagunas (morrénico, escombros, de roca y mixto) 5) Tamaño de las lagunas y volumen disponible 6) Características estructurales y de las rocas circundates 7) Condiciones geomorfológicas del valle 25 2.3. Origen y características de Avenidas Repentinas por el Desembalse de Lagunas Glaciares (GLOF) y eventos ocurridos en la Cordillera del Vicabamba La ocurrencia de un GLOF (Glacial Lake Outburst Flood) está asociada a una serie de amenazas que tornan la situación mucho más compleja. En las zonas de alta montaña se dan diferentes tipos de movimientos de masa que por sí mismos pueden representar una amenaza, pero que también interactúan con más componentes en el área como las lagunas alto-andinas. De esta manera se convierten en agentes catalizadores de un desastre encadenado al entrar por ejemplo un bloque de hielo en contacto con una laguna formando una ola que puede llevar al desembalse de la laguna y arrastra material rocoso y del suelo. Por lo tanto estos procesos incrementan el potencial de amenaza. Haeberli et al. (2013) describen claramente los diferentes procesos paralelos a la formación de nuevas lagunas que en conjunto ocasionan el evento. La reducción del hielo glaciar no sólo origina la formación de nuevas lagunas, sino que también contribuye en la desestabilización de las pendientes, al ejercer su efecto erosivo a medida que el glaciar retrocede, y en la degradación del permafrost generando desprendimientos de roca y flujos de detritos. Además, el incremento de las temperaturas derrite el agua que luego se percola al interior del glaciar, modificando la temperatura de la neviza de fría a politermal o temperada e incrementando así la posibilidad de ocurrencia de avalanchas de hielo, ya que, las masas de hielo frías resultan ser más estables en pendientes empinadas, que las masas temperadas. En la actualidad ya se ha documentado la ocurrencia de varias avalanchas de hielo y roca en diferentes partes del mundo relacionadas al derretimiento glaciar. De otro lado, el retroceso glaciar genera un incremento de sedimentos y de material inconsolidado disponible. Al finalizar la LIA, las áreas conformadas por morrenas y sedimentos poco consolidados quedaron descubiertas y ahora estas zonas están proclives a que en algún momento una de sus pendientes se quiebre o que se originen grandes flujos de detritos. De acuerdo a Carey (2010), los Andes Peruanos han sido el escenario de los desastres glaciares más catastróficos del planeta en el último siglo. En la Cordillera Blanca se ha estimado que alrededor de 30 mil personas han perdido la vida por causa de al menos 30 desastres vinculados con los glaciares desde 1941. En el año 1998 se generaron sucesivos eventos aluviónicos en la Cordillera del Vilcabamba, dos de ellos de importancia por la magnitud de su impacto: El de Aobamba (27 de febrero) y el de Sacsara (13 de enero). Los impactos que estos aluviones generaron no solamente se sintieron a 26 nivel social y económico, sino también ambiental. Dejando los cauces de los ríos desestabilizados por la fuerza erosiva del flujo y desprotegidos de la cobertura vegetal que se encontraba en el recorrido del aluvión. Carlotto et al. (1999), se describe detalladamente cada uno de estos eventos. El río Aobamba nace de la confluencia de los ríos Orcospampa y Rayancancha, los cuales tienen su origen en el nevado Salcantay. Anteriormente, el 12 de julio de 1996, la laguna morrénica de Sisaypampa, ubicada al pie del flanco noreste del nevado Salcantay, se desembalsó producto de la caída de masa glaciar. La morrena existente, fue erosionada y transportada por la fuerza del agua hacia la quebrada de Orcospampa, donde la erosión lateral destruyó algunas viviendas y terrenos de cultivo, causando la muerte 5 personas que habitaban una de las viviendas que se encontraban en el borde del río. Sin embargo este aluvión no dejó efectos importantes en la vía férrea, ni en la Central Hidroeléctrica de Macchupicchu. El 27 de febrero de 1998 se originó un aluvión en las nacientes de la quebrada Rayancancha en las faldas del Salcantay (Pacchac Grande), el cual se desplazó por el río Aobamba hasta llegar al valle del Urubamba donde se represaron sus aguas. Las posibles causas de este fenómeno son la saturación del material morrénico en las cabeceras de agua de la quebrada Rayancancha que se generaron debido a la intensa fusión glaciar, que fue aún más fuerte por las mayores temperaturas que se originaron y que posiblemente se deba a El Niño. De otro lado, las fuertes lluvias que se suscitaron días anteriores al aluvión, saturaron los suelos; y, adicionalmente, la inestabilidad del material morrénico y la pendiente regularmente marcada de la zona también contribuyeron a la ocurrencia del fenómeno. En algunos lugares el flujo alcanzó una altura de 40 metros y el volumen del flujo arrastrado se estima entre 25 a 50 millones de metros cúbicos aproximadamente. Como resultado del represamiento de las aguas del río Urubamba, se inundaron las instalaciones de la Central Hidroeléctrica de Machupicchu. Los puentes de Santa Teresa, Chaullay y Maranura fueron destruidos por el aluvión; así como, gran parte del tramo de la vía férrea que conectaba la Central Hidroeléctrica con Quillabamba. Los efectos del aluvión llegaron hasta el Pongo de Mainique, donde diferentes sectores de la carretera fueron afectados por la erosión, y algunos puentes desestabilizados (Ver Figura 4). El 22 de noviembre del mismo año, un nuevo aluvión afectó las quebradas de Orcospampa y Aobamba debido al desprendimiento de lenguas glaciares sobre una laguna. Además, el incremento del nivel del caudal del río ocasionado por las fuertes lluvias incrementó el poder 27 erosivo del flujo sobre taludes que en varias zonas ya habían sido desestabilizados por los aluviones de febrero y marzo, principalmente a la altura de Kente Chico y Kente Grande. El 13 de enero se produjo la llegada de material aluviónico a la confluencia de los ríos Sacsara y Urubamba, en cuyos alrededores se encuentra el poblado de Santa Teresa en el kilómetro 121 de la antigua vía férrea Cusco-Quillabamba. Figura 4: El Río Aobamba antes (izquierda) y después (derecha) del aluvión del 27 de febrero de 1998. Vista tomada hacia el sur (Carlotto et al. 1999) De acuerdo a las encuestas realizadas a los pobladores, intensas lluvias se registraron en la tarde del 13 de enero. Además, los encuestados señalaron que se suscitaron actividades sísmicas en los días anteriores, y en efecto, se comprobó la ocurrencia de un sismo entre las 11 y 12 pm del 10 de enero, el cual fue sentido por algunos pobladores de la parte alta. En tal sentido, las posibles causas de la ocurrencia de este aluvión son la saturación de las masas morrénicas en las cabeceras de la quebrada por las intensas lluvias y la fusión glaciar, la inestabilidad del dique morrénico y la marcada pendiente de la zona de arranque, que en 28 conjuntos con los eventos sísmicos de los días anteriores, generaron las condiciones para la ocurrencia del aluvión. Como causa de este evento se destruyó casi completamente el poblado de Yanatile, la carretera Santa Teresa-Yanatile y su prolongación hacia la zona alta del río Sacsara. El poblado de Santa Teresa también fue destruido, la estación de ferrocarril, y se llevó consigo la península que separaba los ríos Sacsara y Santa Teresa. Sin embargo, el aluvión de la quebrada de Aobamba del 27 de febrero terminó por destruir el poblado de Santa Teresa y la línea férrea. 29 3. METODOLOGÍA La metodología aplicada en la tesis Análisis de la evolución de las lagunas de alta montaña en la Cordillera del Vilcabamba (Cusco y Apurímac) entre los años 1991-2014 mediante métodos de sensoramiento remoto y SIG consta de cinco fases (Ver Figura 5). En la primera fase se recopilaron los datos cartográficos y satelitales necesarios para delimitar las áreas lagunares y glaciares, así como para la identificación de parámetros. La segunda fase comprende el pre- procesamiento de las imágenes Landsat (ortorrectificación y evaluación de calidad de los productos para la elección del producto con menor error geométrico). En la fase 3, mediante la aplicación de índices y a través de la construcción de dos ModelBuilder se pudieron delimitar los polígonos correspondientes a lagunas y glaciares. En la fase 4 se derivaron los parámetros de área, altitud, distancia laguna - glaciar, período de aparición y distancia laguna - centro poblado de los polígonos obtenidos en la fase 3. Finalmente, en la fase 5 se analizaron los resultados en comparación con los estudios realizados por Suarez et al. 2013 y la UGRH (2012b y 2014a, 2014b). Además, se formularon criterios para la identificación lagunas que representan una potencial amenaza. 3.1. Fase 1: Recopilación de datos Esta fase abarca la recopilación de datos cartográficos y satelitales que sirvieron para la identificación de lagunas y glaciares en los años 1991, 2001, 2010 y 2014. Con respecto a los datos cartográficos, se descargaron las cartas nacionales digitalizadas 27-p, 27-q, 27-r, 28-p y 28-q; disponibles desde el portal ESCALE del MINEDU (2014). A través de esta página también se accedió a la data de centros poblados actualizado al 23/04/14. La información de cuencas hidrográficas se obtuvo de la página web del GEOSERVIDOR del MINAM (2014); y la delimitación del área de la Cordillera del Vilcabamba fue proporcionada por la UGRH. En todos estos casos la información se encontraba en formato vectorial. Para la recopilación de los datos satelitales primero se dio lectura a la información técnica (características y descripción de productos). Se optó trabajar con imágenes Landsat 5 y 8 por la facilidad de obtención, periodicidad de las mismas y disponibilidad histórica (desde 1984 para las imágenes Landsat 5TM). Se puede acceder a estas imágenes desde el portal web del USGS Global Visualization Viewer (GLOVIS). Para la selección de las escenas se tomó en cuenta el período de captura de la imagen, que para efectos del tema de investigación debe ser durante la temporada seca (Junio-Septiembre), lo que permite delimitar con mayor exactitud los bordes glaciares y evitar confusiones en la interpretación de nieve temporal con hielo. Asimismo, el menor contenido de humedad y de nubes evita alteraciones en los valores de los píxeles de las imágenes, por tanto, la cobertura de nubosidad debe ser mínima en el área de estudio con un 30 nivel de calidad de 9 y de corrección L1T, lo cual indica que estas escenas ya se encuentran corregidas geométricamente y radiométricamente (Ver Tabla 4). Características Landsat 5: Thematic Mapper (TM) Landsat 8: Operational Land Imager (OLI) Altitud del satélite 705 km 705 km Órbita Polar, sincrónica al sol Polar, sincrónica al sol Resolución espectral 7 bandas 11 bandas Resolución espacial Bd.1-5 y 7: 30m, Bd.6: 120m Bd.8: 15m, Bd.1-7 y 9: 30m, Bd.10-11:100m Resolución temporal 16 días 16 días Resolución radiométrica 8 bit 16 bit Dimensiones de la escena 183 km x 183 km 183 km x 183 km Tabla 4: Especificaciones de las imágenes Landsat 5 Thematic Mapper (TM) y Landsat 8 Operational Land Imager (OLI) (NASA 2014) Luego, se seleccionaron las imágenes con path/row (4/69 y 5/69) que cumplían con los criterios de calidad y requisitos para el estudio en diferentes años. Se optó trabajar con escenas Landsat 5 TM (1991, 2001 y 2010) y 8 OLI (2014). En la Tabla 5, se precisa con mayor detalle las características de cada una de las escenas que se emplearon en este estudio. Fecha Código Path / Row Sensor Cloud Cover (%) Calidad / Nivel de corrección 01/07/1991 LT50040691991182CUB00 4 69 5 TM 10 9/L1T 08/07/1991 LT50050691991189CUB00 5 69 5 TM 0 9/L1T 13/08/2001 LT50040692001225CUB02 4 69 5 TM 14 9/L1T 04/08/2001 LT50050692001216CUB02 5 69 5 TM 21 9/L1T 05/07/2010 LT50040692010186CUB00 4 69 5 TM 10 9/L1T 12/07/2010 LT50050692010193CUB00 5 69 5 TM 19 9/L1T 29/05/2014 LC80040692014149LGN00 4 69 8 OLI 12 9/L1T 05/06/2014 LC80050692014156LGN00 5 69 8 OLI 12 9/L1T Tabla 5: Características de escenas Landsat que se emplearon en la investigación Para la obtención de la información topográfica (altitud) se optó trabajar con el producto libremente accesible SRTM. Este DEM se generó basado en Radar y a pesar de su menor resolución espacial de 90 m es más adecuado para este estudio que el producto ASTER GDEM (30 m) que está basado en estereoscopía conteniendo más errores. Se trabajó con la versión 3 del SRTM (USGS 2013), por superar los problemas que se encontraban en versiones anteriores. 31 Figura 5: Flujo de trabajo, insumos y organización de procedimientos técnicos 32 Con respecto a la ortorrectificación, proceso que tiene como propósito reducir o superar las distorsiones geométricas que se originan en la plataforma, el sensor o que son provocadas por la rotación de la Tierra (Chuvieco 1996), se requirió de imágenes de referencia. Las dos principales fuentes de cobertura global de imágenes ortorrectificadas que se dispone gratuitamente son el Geocover (descargado del Global Land Cover Facility) y el Landsat orthorectified product (descargado del Landsat.org). Dado que la escena S-18-10 del Geocover, que cubre el área de estudio presenta algunos errores como distorsiones en la imagen y gráficos sobrepuestos que dificultaban la ortorrectificación se seleccionó el Landsat orthorectified product como imagen de referencia (Ver Figura 6). : Figura 6: Se visualizan a) Distorsiones en la laguna, b) Falla técnica en el sensor. 3.2. Fase 2: Pre-procesamiento de imágenes Esta fase consta de dos etapas. En la primera se realizó la ortorrectificación tanto a través del método manual, como del método de puntos de enlace (tie points). Los productos empleados para desarrollar ambos métodos de ortorrectificación fueron las imágenes Landsat originales descargadas desde el GLOVIS, la imagen de referencia Landsat orthorectified product y el SRTM DEM v.3. Para el método manual se colocaron 111 GCPs en la imagen original Landsat, los cuales fueron identificados en el Landsat orthorectified product, permitiendo ajustar geométricamente la escena original a la imagen de referencia y al DEM. Se empleó la herramienta control points del Erdas 2013. La ortorrectificación con Erdas IMAGINE AutoSync es el otro método que se utilizó, el cual emplea un algoritmo automático que crea miles de puntos de enlace (tie points) que son usados para conectar/empatar la imagen original a la imagen de referencia (Erdas 2006). Se aplicó Erdas IMAGINE AutoSync a la imagen original y a la imagen ortorrectificada manualmente. Luego de realizar un contraste entre la imagen ortorrectificada manualmente con GCPs y las escenas con Erdas IMAGINE AutoSync se observó que el método automático de tie points resultó ser más efectivo que el método manual. a b 33 La segunda etapa lo constituye el control de calidad de los productos satelitales pre- seleccionados (la imagen original Landsat 5 TM, la imagen original Landsat con Erdas IMAGINE AutoSync y la imagen ortorrectificada manualmente con Erdas IMAGINE AutoSync). Se colocaron 54 puntos en una malla y se midieron las distancias entre los puntos ubicados en la imagen de referencia y cada uno de los puntos de los productos satelitales mencionados anteriormente. Luego de calcular las distancias promedio, el resultado final indicaba que la distancia era menor en relación a la imagen original Landsat 5 TM. Posteriormente, se tomaron las coordenadas de los puntos de los tres productos satelitales y se ingresaron a la herramienta georeferencing del ArcGis 10.1, el RMS Error también resultó ser menor para la imagen original. En razón de estos resultados, se decidió utilizar las imágenes originales Landsat 5 TM y 8 OLI, dado que ninguno de los procedimientos de ortorrectificación lograron superar el nivel de corrección que tienen estas imágenes. Esto probablemente se debe a que estas imágenes emplean una mayor cantidad de GCPs lo cual no es posible lograr a través de una corrección manual por la presencia de nubosidad, la resolución espacial de la escena y problemas en la visibilidad (Ver Tabla 6) Tabla 6: Distancia promedio en metros y RMS Error de la imagen original, de la imagen original con AutoSync y de la imagen ortorrectificada con AutoSync en relación a la imagen de referencia 3.3. Fase 3: Estudio Multi-temporal Habiendo seleccionado el producto satelital con menor error geométrico (imágenes originales L1T Landsat 5 TM y 8 OLI), se procedió con la etapa de procesamiento. Mediante el programa ArcGis 10.1 se construyeron dos modelos a través de la herramienta ModelBuilder. Esto permitió organizar de forma secuencial cada una de las herramientas de geoprocesamiento que se emplearon para la identificación de lagunas y glaciares. Cabe mencionar que el uso del ModelBuilder agilizó la obtención de resultados al crear un mismo flujo de trabajo que se aplicó para los diferentes períodos de estudio, generando automáticamente los productos esperados. Para la identificación de áreas lagunares se aplicó el NDWI desarrollado por Huggel et al. (2002) que consiste en el cálculo de la siguiente fórmula a través del Raster Calculator: Imagen de referencia en relación a Distancia en metros (promedio) RMS Error Imagen original 43.94 66.29 Imagen original con AutoSync 44.58 67.08 Imagen ortorrectificada con AutoSync 70.56 108.4 34 𝑓𝑙𝑜𝑎𝑡 (𝑁𝐼𝑅)– 𝑓𝑙𝑜𝑎𝑡 (𝐵𝑙𝑢𝑒) 𝑓𝑙𝑜𝑎𝑡 (𝑁𝐼𝑅) + 𝑓𝑙𝑜𝑎𝑡 (𝐵𝑙𝑢𝑒) Las áreas glaciares se detectaron por medio del NDSI, nuevamente se aplicó la herramienta Raster Calculator y se ingresó la fórmula siguiente: 𝑓𝑙𝑜𝑎𝑡 (𝐺𝑟𝑒𝑒𝑛)– 𝑓𝑙𝑜𝑎𝑡 (𝑆𝑊𝐼𝑅) 𝑓𝑙𝑜𝑎𝑡 (𝐺𝑟𝑒𝑒𝑛) + 𝑓𝑙𝑜𝑎𝑡 (𝑆𝑊𝐼𝑅) Cabe resaltar que el float permitió convertir los valores de los píxeles de enteros a decimales entre un rango de –1 a +1. Luego de obtener las imágenes que resultaron de la aplicación de los índices, se procedió a definir los umbrales. Los valores de los píxeles que representan a zonas lagunares pueden variar entre un año y otro o dependiendo de la región glaciar donde se localicen. Frey et al. 2010 señalan que esto se debe a que las lagunas en zonas glaciares presentan un amplio rango de turbidez producto del flujo de sedimentos hacia la laguna, la profundidad del agua y el origen del agua contenida en la laguna presentando una información espectral variada que cambia entre un azul claro o verde hasta casi un negro. Además, indican que las lagunas presentan bajos valores de NDWI que oscilan entre -0.6 y -0.85. Para el caso de la Cordillera del Vilcabamba las lagunas presentan valores más altos de reflectividad. Si bien el valor más bajo también se ha fijado en -0.85, el más alto se ha establecido en -0.4 para las escenas TM. En cambio, para las escenas OLI, por tener una mayor resolución radiométrica presentan valores diferentes (entre -0.13 y +0.02) (Ver Tabla 7). ESCENAS LANDSAT Fecha NDWI LT50040691991182CUB00 01/07/1991 -0.70 a -0.45 LT50050691991189CUB00 08/07/1991 -0.75 a -0.46 LT50040692001225CUB02 13/08/2001 -0.82 a -0.40 LT50050692001216CUB02 04/08/2001 -0.82 a -0.40 LT50040692010186CUB00 05/07/2010 -0.85 a -0.40 LT50050692010193CUB00 12/07/2010 -0.85 a -0.40 LC80040692014149LGN00 29/05/2014 -0.13 a 0.04 LC80050692014156LGN00 05/06/2014 -0.13 a 0.02 Tabla 7: Umbrales de NDWI para cada una de las escenas Landsat trabajadas. Con respecto a las áreas glaciares, en un estudio realizado en la Cordillera Blanca, Silverio y Jaquet (2005) señalan que los valores de los píxeles de los glaciares son similares tanto en el sol como en la sombra y corresponden con valores para el NDSI superiores o iguales a +0.4. En 35 el área de estudio se estableció el valor mínimo de +0.35 tanto para las imágenes TM y OLI (Ver Tabla 8). ESCENAS LANDSAT Fecha NDSI LT50040691991182CUB00 01/07/1991 0.4 a 1 LT50050691991189CUB00 08/07/1991 0.35 a 1 LT50040692001225CUB02 13/08/2001 0.45 a 1 LT50050692001216CUB02 04/08/2001 0.46 a 1 LT50040692010186CUB00 05/07/2010 0.4 a 1 LT50050692010193CUB00 12/07/2010 0.4 a 1 LC80040692014149LGN00 29/05/2014 0.4 a 1 LC80050692014156LGN00 05/06/2014 0.35 a 1 Tabla 8: Umbrales de NDSI para cada una de las escenas Landsat trabajadas La asignación de umbrales para identificar áreas lagunares y glaciares requirió previamente de tres elementos de apoyo: la creación de un mapa de sombras (hillshade map) y pendientes (slope map) en base al SRTM DEM v.3, para evitar confusiones entre sombras y glaciares; la composición de bandas SWIR, NIR, Blue; imágenes satelitales base disponibles en ArcGis 10.1 y Google Earth. Después de establecer los umbrales se convirtieron las áreas identificadas como lagunas y glaciares a polígonos con la herramienta Raster to polygon; y se cortó la extensión de la imagen en función del ADI con la herramienta Clip, obteniendo sólo los polígonos de lagunas y glaciares que se encuentran dentro del área de la Cordillera del Vilcabamba. Habiendo obtenido los polígonos correspondientes a lagunas y glaciares se inició con la purificación de datos. Cuando se convirtió la imagen raster a vector se generó el campo GRIDCODE con los valores de 0 y 1. Los polígonos con un GRIDCODE=0 representan a las áreas que no corresponden con lagunas, ni glaciares y por tanto deben eliminarse para sólo conservar los polígonos con un GRIDCODE=1 que sí representa a los elementos geográficos de interés para este estudio. Para tal propósito se empleó la herramienta Select para sólo considerar a los features con un GRIDCODE de 1. Para el caso de las lagunas, se prosiguió con la herramienta Aggregate Polygons con el propósito de combinar un conjunto de polígonos unidos en uno sólo, la distancia de agregación que se estableció fue de 1. Para poder reducir el número de polígonos y continuando con la limpieza semi-automática, se trabajó con las pendientes promedio de los polígonos. Para ello se elaboró un mapa de pendientes del DEM SRTM v.3 con la herramienta Slope, para lo cual fue necesario transformar el DEM de coordenadas geográficas a proyectadas UTM. Con la 36 herramienta Feature to Points se obtuvieron los centroides de los polígonos y con la herramienta Extract values to points, los centroides asumieron el valor de la pendiente. Con el Make Feature Layer, se seleccionaron los centroides que tenían un Rastervalue mayor a 20 grados. Luego se intersectó esta selección con el de los polígonos de las lagunas a través de la herramienta Select layer by location habiendo previamente convertido el shape de lagunas a layer con el Make feature layer. Finalmente la herramieta Delete Features permitió eliminar los polígonos que tenía una pendiente mayor a 20 grados (Ver Anexo 1) Con respecto a los glaciares se agregó un campo con la herramienta Add Field, y con el Calculate Field se estimó el área de los polígonos. Luego, se creó un Buffer de 30 metros alrededor de cada uno de los polígonos y se calculó las distancias entre los buffers con el Near. Se seleccionaron todos los buffers que tenían una distancia entre sí mayor a 0 con el Make Feature Layer, y posteriormente se seleccionaron los polígonos de glaciares que se intersectaban con los buffers seleccionados a través del Select Layer by Location, antes de esto, los polígonos de los glaciares fueron convertidos a layer con el Make Feature layer. Se aplicó el Select Layer by Attribute, pero esta vez para deseleccionar los polígonos con áreas superiores a los 13500 m2 o 15 píxeles, los polígonos restantes que quedaron seleccionados se eliminaron con el Delete Features. Para finalizar el modelo, se ingresó la herramienta Aggregate Polygons para unir los polígonos que comparten, al menos, un vértice en común (Ver Anexo 2). Se verificaron ambos modelos y posteriormente se prosiguió con la corrección manual de los polígonos restantes. Con el editor se agregaron y eliminaron vectores tanto para las lagunas, como para los glaciares. Para ello, nuevamente se emplearon los elementos de apoyo mencionados anteriormente, es decir, el mapa de sombras, de pendientes, la composición de bandas SWIR, NIR, Blue; imágenes satelitales base disponibles en ArcGis 10 y el Google Earth. Además también se emplearon los shapes de lagunas y glaciares de las cartas nacionales, y la información del Inventario de lagunas de la UGRH (2012b). 3.4. Fase 4: Obtención de Parámetros Los parámetros de área, altitud, distancia al glaciar y distancia horizontal a centros poblados se obtuvieron de la siguiente manera:  Área: Se creó un nuevo campo con la herramienta Add Field en la tabla de atributos del shapefile de lagunas, y con el Calculate Field se obtuvo el área en metros cuadrados. Este parámetro se estimó para todos los años de estudio. 37  Altitud: Se determinó a partir del centroide de cada laguna que previamente se obtuvo con el Feature to point y el SRTM DEM v.3. Se utilizó la herramienta Add Surface Information del 3D Analyst Tools. La altitud también se aplicó para todos los años de estudio.  Distancia horizontal al glaciar: Se ingresaron los shapefiles de lagunas y de glaciares a la herramienta Near. Este parámetro sólo se calculó para las lagunas del año 2014 con el propósito de conocer cuál es la amenaza actual que representan.  Distancia con centros poblados: Se ingresaron los shapefiles de lagunas y de centros poblados a la herramienta Near. Al igual que el parámetro anterior, este también se estimó sólo para las lagunas del año 2014. También se establecieron los períodos de aparición de las lagunas (antes de 1991, entre 1991- 2001, entre 2001-2010 y entre 2010-2014). A través de este parámetro también se pudo estimar el número de lagunas nuevas que se han formado en cada período. 3.5. Fase 5: Análisis de la amenaza Se contrastaron y analizaron los resultados con el inventario de lagunas de la UGRH realizado para la Cordillera del Vilcabamba (2012b), con la finalidad de validar los resultados obtenidos en la identificación de lagunas y sus parámetros. En este aspecto es importante aclarar que el inventario del 2012 se basó en imágenes satelitales de los años 2009 y 2010, por lo que la comparación sólo fue posible con los resultados del 2010 que se obtuvieron en el marco de esta tesis. La información sobre áreas glaciares (importantes para determinar la distancia laguna-glaciar y conocer la correlación entre el desarrollo lagunar y glaciar) se discutió con otros estudios realizados en la Cordillera del Vilcabamba como el de Suarez et al. (2013) y UGRH (2014b). Con el propósito de determinar la potencial amenaza de las lagunas identificadas se estableció cinco criterios y se consideraron a las lagunas que cumplían con uno o más de estos criterios. En primer lugar, se consideró que su área se haya incrementado en más del doble (cambio relativo) y/o en más de 10000 m2 (cambio absoluto) entre los años 1991-2014, que se encuentren a menos de 100 m de distancia de glaciares y a menos de 1000 m de centros poblados. Asimismo, se consideró a las lagunas nuevas que se formaron entre los años 2001-2014 y que tenían un área mínima de 10000 m2. Los dos primeros criterios y el último referido a las nuevas lagunas se establecieron con la finalidad de detectar a aquellas lagunas que han presentado un incremento acelerado de su 38 superficie, sean estas lagunas formadas antes de 1991 o en los últimos 13 años. La distancia máxima de 100 m de los glaciares fue definida bajo la consideración que las lagunas más próximas a los glaciares son más proclives a la formación de aluviones al estar aún en contacto con los glaciares que se encuentran en estado de retroceso. La caída de bloques de hielo, avalanchas y de rocas o detritos (que dejan las pendientes desestabilizadas por la reducción glaciar) en el interior de las lagunas es importante en el origen de los flujos aluviónicos. Es importante señalar que las lagunas representan una amenaza cuando existen poblaciones, infraestructura o tierras agrícolas que podrían ser afectadas. En ese sentido se definió una distancia máxima de 1 km de las lagunas a los centros poblados. Posteriormente, se analizaron algunas quebradas con centros poblados próximos, ya que, la distancia no siempre es un factor determinante para identificar un centro poblado que se encuentra amenazado. El impacto se puede sentir muchos kilómetros valle abajo cuando el flujo se desplaza por el cauce de una quebrada o valle. 39 4. RESULTADOS 4.1. Estudio Multi-temporal de áreas lagunares y glaciares La superficie de áreas glaciares de la Cordillera del Vilcabamba se ha reducido de 200.30 a 98.36 km2 entre 1991 y 2014. Al mismo tiempo, la tasa de reducción anual se ha acelerado de 2.52% (1991-2001) a 2.54 % (2001-2010); mientras que en el período 2010-2014 la tasa anual se desaceleró a un ritmo de 1.81% (Ver tabla 9). Año Área glaciar (km2) Tasa de reducción por período (%) Tasa de reducción anual (%) 1991 200.30 ----- ----- 2001 144.69 27.76 2.52 2010 108.16 25.36 2.54 2014 98.36 9.80 1.81 Tabla 9: Superficie glaciar, tasa de reducción anual y tasa de reducción por período (1991-2014) Por otro lado, el número de lagunas se ha incrementado en el mismo período de tiempo. Se identificaron 247 lagunas en 1991 y 329 en el 2014, lo que implica el desarrollo de 82 nuevas lagunas en 24 años. Cabe señalar que otras 3 lagunas nuevas que se habían formado en períodos anteriores (1991-2001 y 2001-2010) desaparecieron entre 2010-2014; no obstante, la desaparición se ha limitado a unas cuantas excepciones. Las dimensiones de estas lagunas variaban entre los 900 y 3600 m2. Además, la formación de lagunas se ha acelerado principalmente entre los dos últimos períodos, de menos que 1.2% entre 2001-2010 a 2.8% en el período 2010- 2014 (Ver Tabla 10). La superficie total de las lagunas identificadas ha registrado un incremento de unos 4356 km2 a 5445 km2 en el mismo período total de estudio. La tasa de crecimiento anual no ha mostrado un cambio significativo entre los períodos 1991-2001 y 2001- 2010 siendo menor que 0.9%. Sin embargo, en el período 2010-2014, la tasa de incremento anual de la superficie de agua presentó un crecimiento drástico de 2.49% (Ver Tabla 11). 40 Figura 7: Gráfico comparativo entre el número de lagunas, área lagunar total y nuevas lagunas identificadas (1991-2014) Así como se ha incrementado el número de lagunas y la cobertura superficial total de los cuerpos lagunares, la formación de nuevas lagunas también ha presentado una tendencia creciente. Entre los años 2001-2010 se formaron 27 lagunas; mientras que paralelamente, entre los años 2010-2014 (sólo 5 años) se registró la aparición de 37 lagunas nuevas. Asimismo, la tasa anual de formación de nuevas lagunas se elevó en más de un 50% en el período 2010-2014 (9.3%), en relación al período 2001-2010 (3.8%) (Ver Figura, Tabla 10 y Tabla 11). Año N° lagunas Tasa de incremento por período (%) Tasa de incremento anual (%) N° lagunas nuevas Tasa de incremento por período (%) Tasa de incremento anual (%) 1991 247 ----- ----- 0 ----- ----- 2001 268 8.50 0.77 21 ----- ----- 2010 295 10.07 1.01 27 28.57 3.17 2014 329 11.53 2.31 37 37.04 9.26 Tabla 10: Se presenta la variación en el número total de lagunas y de lagunas nuevas, así como, las tasas de incremento por período y anual en porcentaje 21 27 37 4000.00 4200.00 4400.00 4600.00 4800.00 5000.00 5200.00 5400.00 5600.00 0 50 100 150 200 250 300 350 400 1991 2001 2010 2014 Á re a l a g u n a r to ta l (k m ²) N ° d e l a g u n a s Total lagunas lagunas nuevas Área 247 268 295 329 41 Año Área (km2) Tasa de incremento por período (%) Tasa de incremento anual (%) 1991 4356.03 ----- ----- 2001 4582.85 4.82 0.48 2010 4951.90 8.05 0.89 2014 5445.09 9.96 2.49 Tabla 11: Variación del área total de lagunas, tasa de incremento por período y tasa de incremento anual La evlución lagunar y glaciar presentan tendencias contrarias. Mayor desarrollo en cantidad y tamaño de lagunas entre los años 1991-2014 y, al mismo tiempo, un retroceso glaciar significativo que ha implicado la pérdida de más del 50% del área glaciar (Ver Figuras 8 y 9). Figura 8: Reducción glaciar y mayor formación de lagunas entre 1991-2014 0 50 100 150 200 250 300 350 0 50 100 150 200 250 300 350 1990 1995 2000 2005 2010 2015 N ° d e l a g u n a s Á re a g la c ia r (k m ²) Año Área glaciar N° de lagunas 42 Figura 9: Reducción glaciar e incremento de la superficie total de lagunas entre 1991-2014 Al clasificar las superficies de las lagunas se observa que predominan las de menor tamaño (900-5000 m2) y a medida que los rangos de área se incrementan, se reduce la cantidad de lagunas. Esta tendencia es mucho más evidente entre los 900 hasta los 80000 m2. A partir de los 80000 m2 en adelante hay una mayor estabilidad entre las lagunas que se encuentran en las diferentes clases. Figura 10: Clasificación de las lagunas identificadas entre 1991 y 2014 de acuerdo a su área (rango de 900 - 500000 m2) 0 1 2 3 4 5 6 0 50 100 150 200 250 300 350 1990 1995 2000 2005 2010 2015 Á re a l a g u n a r (k m ²) Á re a g la c ia r (k m ²) Año Área glaciar Área lagunar 43 Tabla 12: Número de lagunas distribuidas por rango de superficie (m 2) entre 1991 y 2014 Número de lagunas por rango de superficie (m2) Año 900- 5000 5000- 20000 20000- 40000 40000- 60000 60000- 80000 80000- 100000 100000- 120000 120000- 140000 140000- 160000 160000- 250000 250000- 500000 Total 1991 120 72 27 15 2 4 1 2 2 0 2 247 2001 129 82 27 16 3 3 2 1 3 1 1 268 2010 140 94 27 20 3 3 2 1 3 1 1 295 2014 161 101 25 24 6 3 2 2 2 2 1 329 44 Asimismo, las lagunas con superficies entre los 900-80000 m2 se van incrementando desde 1991 a 2014. En el año 2014 el número de lagunas de 900 a 5000 m2 se incrementó de manera mucho más importante que en años anteriores (Ver Figura 10 y Tabla 12). Las lagunas de la Cordillera del Vilcabamba se distribuyen geográficamente en tres sistemas hidrográficos. Más del 60% del número de lagunas se ubican en la cuenca hidrográfica del Urubamba, entre un 20 y 25% de las lagunas forman parte de la intercuenca del Alto Apurímac, y menos del 21% se localizan en la intercuenca del Bajo Apurímac. Las superficies que abarcan las áreas lagunares en los tres sistemas hidrográficos corresponden con el de número de lagunas. Es decir, la mayor superficie total de lagunas se encuentra en la cuenca del Urubamba (61 – 64% entre 1991 y 2014), y la menor en el Bajo Apurímac (18 – 20% entre 1991 y 2014) (Ver Tabla 13 y Figura 11). Tabla 13: Distribución de lagunas por cuenca hidrográfica (número de lagunas, porcentaje del total y área) 1991 2001 Cuenca/ Intercuenca N° lagunas % del total Área (km2) % del total Cuenca/ Intercuenca N° lagunas % del total Área (km2) % del total Urubamba 153 61.9 2782.83 63.88 Urubamba 166 61.94 2898.95 63.26 Alto Apurímac 50 20.16 680.40 15.62 Alto Apurímac 58 21.64 785.70 17.14 Bajo Apurímac 44 17.74 892.80 20.5 Bajo Apurímac 44 16.42 898.20 19.6 Total 247 100 4356.033 100 Total 268 100 4582.85 100 2010 2014 Cuenca/ Intercuenca N° lagunas % del total Área (km2) % del total Cuenca /Intercuenca N° lagunas % del total Área (km2) % del total Urubamba 181 61.36 3078.10 62.16 Urubamba 199 60.49 3366.97 61.83 Alto Apurímac 68 22.97 927.91 18.74 Alto Apurímac 82 24.92 1059.31 19.45 Bajo Apurímac 46 15.54 945.90 19.1 Bajo Apurímac 48 14.59 1018.80 18.72 Total 295 100 4951.901 100 Total 329 100 5445.088 100 45 : Figura 11: Número de lagunas y superficie, distribuidas por cuenca/intercuenca hidrográfica (1991-2014) Cuenca/intercuenca 1991-2001 2001-2010 2010-2014 N° lagunas Área (km2) N° lagunas Área (km2) N° lagunas Área (km2) Urubamba 12 58.49 16 98.1 19 33.3 Alto Apurímac 9 96.29 9 136.8 16 29.7 Bajo Apurímac 0 0 2 1.8 2 1.8 Total 21 154.78 27 236.7 37 64.8 Tabla 14: Distribución por cuenca/intercuenca hidrográfica de nuevas lagunas formadas entre 1991 -2001, 2001-2010 y 2010-2014 46 Las nuevas lagunas que se formaron en cada uno de los períodos de estudio se ubican principalmente en la cuenca del Urubamba, luego en la intercuenca del Alto Apurímac, y sólo 2 nuevas lagunas se han formado en la intercuenca del Bajo Apurímac en los períodos 2001- 2010 y 2010-2014. Cabe señalar, que 3 de estas lagunas nuevas desaparecieron en el período 2010-2014, una de ellas se ubicaba en la cuenca del Urubamba y las otras 2, en el Alto Apurímac, por lo que al presente, existe un total de 82 lagunas nuevas en el área de estudio. Figura 12: Lagunas nuevas y superficie total (km2) por sistema hidrográfico El número de nuevas lagunas se ha incrementado principalmente en la cuenca del Urubamba, donde se encuentra la mayor cantidad de lagunas nuevas para cada período. En cambio, la mayor superficie se localiza en la intercuenca del Alto Apurímac a excepción del período 2010-2014, donde la mayor extensión se encuentra en la cuenca del Urubamba. Por otra parte, el área de las nuevas lagunas formadas en el período 2001-2010 fue significativamente mayor a los otros dos períodos de estudio. El área de las lagunas nuevas del período 2010- 2014 registró una menor extensión superficial, incluso a pesar de que en este período se formaron el mayor número de lagunas (Ver tabla 14 y Figura 12). 4.2. Parámetros de lagunas 4.2.1. Distribución altitudinal En todos los años de estudio el número de lagunas se incrementa a medida que se asciende altitudinalmente. La mayor cantidad de lagunas se encuentran entre los 4000 y 4500 msnm. Sin embargo, la formación de nuevas lagunas en el rango altitudinal de 4500 - 5000 msnm ha sido el más importante. De otro lado, la cantidad de lagunas que se encuentran entre el rango 47 de 3500-4000 msnm se ha mantenido prácticamente estable. Por debajo de los 3500 msnm sólo se ha identificado a una laguna (Ver Tabla 15). Distribución altitudinal (msnm) 1991 2001 2010 2014 3000-3500 1 1 1 1 3500-4000 30 31 33 35 4000-4500 159 164 173 187 4500-5000 57 72 89 106 Total 247 268 295 329 Tabla 15: Distribución altitudinal de las lagunas entre 1991 - 2014 4.2.2. Distancia horizontal/lineal laguna-glaciar La Tabla 16 y la Figura 13 muestran que el mayor número de lagunas (66.56%) se encuentra a una distancia de entre 0 y 3 km. A medida que se incrementa la distancia se reduce la cantidad de lagunas. Sólo dos lagunas se encuentran a más de 10 km de distancia lineal (menos del 1%). Distancia (m) N° de lagunas % 0-1000 113 34.35 1000-3000 106 32.22 3000-6000 71 21.58 6000-10000 37 11.25 >10000 2 0.6 Total 329 100.00 Tabla 16: Distribución de lagunas de acuerdo a su distancia a los glaciares Figura 13: Distancia de las lagunas identificadas en el 2014 a los glaciares de la Cordillera del Vilcabamba 0 20 40 60 80 100 120 0-1000 1000-3000 3000-6000 6000-10000 >10000 N° de lagunas m 48 Cabe señalar que entre las lagunas de 0 a 1000 m, se encuentran ocho lagunas a una distancia inferior a los 100 m, cinco de ellas se formaron en el período 2001-2010, y las lagunas restantes entre 2010-2014. Las áreas de estas lagunas oscilan entre los 900 y 7200 m2 (Ver Tabla 17). Código Distancia (m) Período de formación Área (m2) A106 0 2001-2010 7200 B057 0 2010-2014 3600 B058 0 2010-2014 900 A162 0 2001-2010 4535 B006 30 2010-2014 4883 B062 30 2001-2010 4719 B049 60 2001-2010 4825 B082 95 2001-2010 4707 Tabla 17: Lagunas que se encuentran a una distancia inferior a 100 m de los glaciares Figura 14: Se visualiza el nevado Salcantay y la laguna con código B011 a 3960 m de distancia del glaciar (a la derecha), y la laguna con código A078 a 3915 m de distancia (a la izquierda). 49 4.2.3. Distancia/conexión con centros poblados Las lagunas identificadas en la Cordillera del Vilcabamba en el año 2014, se encuentran, en valores absolutos, a una distancia lineal de entre 78 y 6356 metros de los centros poblados. El centro poblado Ccollpa Grande, ubicado en el distrito de Santa Teresa es el que se ubica a una menor distancia a comparación de otros centros poblados. La laguna a la que este poblado se encuentra más próximo es la de código A020 (Ver Figura 15). : Figura 15 : Centro poblado Ccollpa Grande y las 5 lagunas cercanas. Fuente de imagen Google Earth - 13/07/2014 Como se puede observar en la Tabla 18 y la Figura 16, 38 lagunas (11.85%) se clasifican en el rango de 0 a 1000 metros de distancia de centros poblados. El 27.05% entre 1000 y 2000 metros, y el 28,88% entre los 2000 y 3000 metros de distancia. Sólo un mínimo porcentaje de lagunas (0,61%) se encuentra en el mayor rango de distancia (6000-7000 metros). Cabe señalar, que con ello no se quiere decir que absolutamente todos los centros poblados que se encuentran en los alrededores de la Cordillera están localizados a un máximo de 6 a 7 km de distancia de las lagunas. Sino que, todas las lagunas inventariadas se encuentran por lo menos a esa distancia de un centro poblado, es decir, sólo se ha realizado el cálculo en función del centro poblado más cercano a cada laguna. Ccollpa Grande A020 A022 A089 A016 A159 50 Figura 16: Porcentaje de lagunas más próximas a centros poblados, distribuidas por clases (clases expresadas en metros) Distancia (m) N° lagunas % 0-1000 39 11.85% 1000-2000 89 27.05% 2000-3000 95 28.88% 3000-4000 51 15.50% 4000-5000 43 13.07% 5000-6000 10 3.65% 6000-7000 2 0.61% Total 329 100% 11.85% 27.05% 28.88% 15.50% 13.07% 3.04% 0.61% 0-1000 1000-2000 2000-3000 3000-4000 4000-5000 5000-6000 6000-7000 Tabla 18: Número de lagunas y porcentaje que representan en función de su distancia de centros poblados En la Tabla 19 se muestra un listado de los 25 centros poblados que se encuentran en el rango de 0-1000 metros de distancia de lagunas, de las cuales, también se indica específicamente su código. 51 Código Laguna Departamento Provincia Distrito Centro Poblado Distancia (m) A020 Cusco La Convención Santa Teresa Ccollpa Grande 78.21 B019 Cusco La Convención Vilcabamba Chanambamba 106.32 A189 Cusco La Convención Santa Teresa Tambo Huayco 126.22 A089 Cusco La Convención Santa Teresa Ccollpa Grande 154.08 A159 Cusco La Convención Santa Teresa Ccollpa Grande 162.60 B017 Apurímac Abancay Tamburco Tuturpampa 187.74 B036 Apurímac Abancay Tamburco Sahuanay 260.66 A025 Cusco La Convención Santa Teresa Laccococha 281.93 A167 Cusco La Convención Santa Teresa Lluscamayo Grande 446.20 A077 Cusco Anta Huarocondo Pocpoc 453.01 A051 Cusco La Convención Santa Teresa Ccuychi 471.42 A194 Cusco Urubamba Ollantaytambo Jacas 520.55 B035 Apurímac Abancay Tamburco Moyourco 533.55 A004 Cusco La Convención Santa Teresa Mesada Alta 540.97 A195 Cusco La Convención Santa Teresa Laccococha 553.17 B022 Cusco La Convención Vilcabamba Occa Lluyoc 584.65 A109 Cusco Urubamba Ollantaytambo Puerto Huyanay 588.80 A069 Cusco La Convención Santa Teresa San Ignasio 597.40 A090 Cusco La Convención Vilcabamba Machachuar 600.97 A143 Cusco La Convención Vilcabamba Pacupallana 605.73 A022 Cusco La Convención Santa Teresa Ccollpa Grande 618.21 B072 Cusco La Convención Santa Teresa Chalan 627.05 A144 Cusco La Convención Vilcabamba Corralpata 654.03 A023 Cusco La Convención Santa Teresa Laccococha 702.45 A188 Cusco La Convención Santa Teresa Marcapata 715.97 A027 Cusco La Convención Santa Teresa Laccococha 745.16 A110 Cusco Anta Huarocondo Acascocha 750.15 B023 Cusco La Convención Vilcabamba Occa Lluyoc 775.61 A124 Cusco La Convención Santa Teresa Sacsara 804.15 A072 Cusco La Convención Santa Teresa Lluscamayo Grande 824.92 A036 Cusco La Convención Santa Teresa Toccorhuay Baja 825.70 A184 Cusco La Convención Santa Teresa Marcapata 878.53 B033 Apurímac Abancay Tamburco Totorapampa 891.35 A016 Cusco La Convención Santa Teresa Ccollpa Grande 931.27 A117 Cusco La Convención Santa Teresa Mesada Alta 931.51 B068 Cusco La Convención Vilcabamba Keshuhuarhuayco 971.44 A035 Cusco La Convención Santa Teresa Marcapata 986.37 B082 Cusco La Convención Santa Teresa Chalan 989.69 B061 Cusco La Convención Santa Teresa Hornopampa 993.31 Tabla 19: Centros poblados más próximos a lagunas (0-1000 m), en orden de menor a mayor distancia. 52 Tal como se puede observar en esta tabla, los centros poblados Ccollpa Grande, Laccococha, Lluscamayo Grande, Marcapata y Occa Lluyoc se localizan a menos de 1 km de distancia lineal de más de una laguna. Los cuatro primeros se encuentran en el distrito de Santa Teresa y Occa Lluyoc en Vilcabamba. De manera general, en el distrito de Santa Teresa se ubican el mayor número de centros poblados que se encuentran a una corta distancia de las lagunas de la Cordillera, seguido por Vilcabamba, ambos ubicados en la Provincia de La Convención, Cusco. Los valles y quebradas que se encuentran debajo de los glaciares funcionan como medios conectores entre estos, las lagunas y los centros poblados. Existen centros poblados ubicados en los fondos del valle y en las planicies donde los valles desembocan (abanicos fluviales), En la Figura 17 se observa la laguna Huamantay (B013) entre las morrenas laterales, y valle abajo (Río Blanco) los centros poblados de Río Blanco, Sauceda y Ahuaccata en Limatambo, Anta se encuentran próximos a su cauce. Figura 17: Laguna Huamantay y valle abajo los centros poblados Río Blanco, Sauceda y Ahuccata. Fuente de imagen satelital Google Earth – 05/06/2014 El centro poblado Llucasmayo chico se encuentra pendiente debajo de la laguna B062 en Santa Teresa (Ver Figura 21). Por tanto son el total 29 centros poblados que se encuentran próximos o conectados a las lagunas a través de las quebradas. Río Blanco Sauceda Ahuaccata 53 5. DISCUSIÓN 5.1. Evaluación de la amenaza 5.1.1. Evolución de lagunas y su conexión con el desarrollo glaciar Las áreas glaciares se han reducido en 102 km2 entre 1991 y 2014, prácticamente a la mitad de su extensión en el año 1991 (200.3 km2). Esta tendencia reduccionista concuerda con los datos globales y los estudios realizados en los Andes tropicales (Rabatel et al. 2013, Vuille et al. 2008a, Salzmann et al. 2013, Hanshaw y Bookhagen 2014) El estudio de Suarez et al. (2013) que se realizó para los años 1991, 1996, 2004 y 2011 concluye que la masa glaciar se ha reducido de 220.3 a 129.4 km2. Las áreas glaciares que se han obtenido en el marco de la tesis son en promedio menores a lo obtenido por Suarez et al. (2013) y al inventario realizado por la UGRH (2014). Esto se debe posiblemente, entre otros, a los criterios asumidos para la clasificación de las áreas glaciares, las condiciones atmosféricas de las imágenes, y confusiones en la clasificación con sombras (Ver tabla 20). Año Resultados (km2) Suarez et al. 2013 (km2) UGRH 2014b (km2) 1991 200.3 220.3 ----- 1996 ------ 183.8 ----- 2001 144.69 ----- ----- 2004 ------ 145.2 ----- 2009 ------ ----- 129.15 2010 108.16 ----- ----- 2011 ------ 129.4 ----- 2014 98.36 ----- ----- Tabla 20: Comparación entre los resultados obtenidos para la superficie glaciar con el estudio de Suarez et al. 2013 y UGRH (2014) Con respecto a las lagunas, el incremento en las tasas de formación, superficie total y aparición de nuevas lagunas entre los años de estudio, indica un mayor desarrollo de lagunas e incremento de su superficie. Al comparar los resultados del año 2010 con respecto al inventario de lagunas (UGRH 2012b), que tuvo como año base el 2009, la cantidad de lagunas (284) identificadas por la UGRH no difiere significativamente de lo obtenido en los resultados (295 lagunas). Además, se detectaron 155 lagunas con superficies superiores a los 5000 m2, mientras que el inventario menciona 162. Las superficies totales identificadas (4951 km2) concuerdan en mayor medida con las obtenidas por el inventario de la UGRH (5037 km2). Nuevamente, cabe señalar, que aspectos como la mayor resolución espacial de las 54 imágenes Aster (15 m) empleadas para la elaboración del inventario, la presencia de sombras y nubosidad intervienen en la variación de los resultados. De las 82 nuevas lagunas formadas entre 1991 y 2014, la laguna de mayor extensión tiene 98100 m2 que se encuentra en la intercuenca del Alto Apurímac (B062). Esta laguna en el 2010 tenía una extensión de 46800 m2 y para el 2014 alcanzó los 98100 m2, incrementándose en más del doble en 5 años. (Ver Figura 18) a b c Figura 18: Vista de la laguna B062 del a) 30/07/2007, b) 28/07/2011 y c) 17/06/2014. Fuente Google Earth. 55 En la Figura 19, se observa que existe una alta correlación (R2 = 0.8) entre el área glaciar y el número de lagunas, básicamente a mayor derretimiento glaciar, mayor formación de lagunas. Sin embargo no se puede establecer un determinismo entre el retroceso y la cada vez mayor formación y crecimiento de lagunas. El número de observaciones es muy pequeño para afirmar que existe una regresión linear. Para ello se necesitaría realizar mediciones para más años y así determinar con mayor certidumbre si se tiene una buena correlación entre ambas variables. Sin embargo, se puede decir que el retroceso glaciar es un elemento importante y definitivamente tiene un rol significativo en la formación e incremento de la superficie de las lagunas de la Cordillera del Vilcabamba. La formación de lagunas a mayores altitudes, que a la vez corresponde con la confinación de los glaciares a los picos más elevados es un indicador de la importante conexión que existe entre ambos elementos geográficos. Figura 19: Correlación (R2) entre el desarrollo glaciar y la formación de lagunas Además hay una tendencia hacia una menor disminución del área glaciar, pero un incremento en la tasa de desarrollo de lagunas con el tiempo. La Figura 20 muestra que a pesar de que la tasa de derretimiento glaciar ha disminuido entre 1991-2014, la tasa de número de lagunas aumenta. Ante este escenario se puede plantear la siguiente explicación: Los glaciares que han retrocedido significativamente dejan un relieve accidentado y nuevo material morrénico que podría facilitar el desarrollo de nuevas lagunas en estas depresiones y embalses naturales (a pesar de la menor agua disponible por la menor fusión del glaciar ahora más pequeño). De otro lado, las nuevas lagunas crecen más rápidamente al comienzo 1991 2001 2010 2014 R² = 0.8031 200.0 220.0 240.0 260.0 280.0 300.0 320.0 340.0 80100120140160180200220240 N ° to ta l d e l a g u n a s Área glaciar (km²) Área glaciar vs. número total de lagunas 56 antes de llegar a un umbral desde donde crecen más lentamente (limitadas por la topografía). Actualmente, la mayoría de las lagunas que se desarrollaron, todavía se encuentran posiblemente en la fase de crecimiento. Tal como se observa en la Figura 10, las nuevas lagunas pequeñas son las que más crecen en número. Figura 20: Aceleración de la tasa de formación de lagunas y desaceleración de la tasa de derretimiento glaciar entre 1991-2014 5.1.2. Análisis de parámetros Un total de 90 lagunas cumplieron con uno o más de estos criterios establecidos para identificar la potencial amenaza de lagunas. El 63.3% de estas lagunas (57) se localizan en la Cuenca del Urubamba, el 30% (27) en la intercuenca del Alto Aurímac y el 6.7% (6) en la intercuenca del Bajo Apurímac. Además, en su mayoría se encuentran en los distritos de Santa Teresa y Vilcabamba (Ver tabla 22). El 86.7% de estas lagunas (78) sólo coinciden con uno de los criterios, el 12.2% (11) con 2 criterios y sólo el 1% (1) cumple con 3 de los criterios especificados en la Tabla 21. 0.00 0.50 1.00 1.50 2.00 2.50 3.00 1991-2001 2001-2010 2010-2014 T a s a d e d e s a rr o ll o a n u a l (% ) Área glaciar Número de lagunas Lagunas con potencial amenaza (2014) Criterios N° de lagunas Cambio relativo (> +100%) 46 Cambio absoluto (> +10000 m2) 11 Distancia a CP (<1000m) 34 Distancia a glaciares (<100m) 8 Nuevas lagunas (> 10000) 4 Tabla 21: Número de lagunas que cumplen con cada criterio de estimación de potencial amenaza. 57 Listado de lagunas con potencial amenaza Código Distrito Este Norte Altitud Area (2014) Distancia a glaciares Distancia a CP N° criterios que cumple A002 Santa Teresa 750280 8548433 3884 156600 9741 2082.58 1 A003 Santa Teresa 739040 8548220 4128 2700 5868 2730.09 1 A004 Santa Teresa 744980 8547463 4069 163800 5495 540.97 2 A006 Santa Teresa 748350 8547070 4097 6300 7602 1247.23 1 A009 Santa Teresa 746588 8546090 4114 41400 5540 2104.51 1 A013 Santa Teresa 744738 8545514 4244 371700 3503 1202.66 1 A015 Vilcabamba 736283 8544804 3974 11700 3895 1909.52 1 A016 Santa Teresa 742584 8545012 4396 4500 2730 931.27 2 A017 Vilcabamba 737155 8545125 4103 5400 3986 1634.39 1 A022 Santa Teresa 744074 8544465 4298 9900 2738 618.21 1 A023 Santa Teresa 741750 8543755 4422 1800 1283 702.45 1 A024 Santa Teresa 740730 8543725 4424 1800 1140 1684.57 1 A025 Santa Teresa 742700 8543580 4433 2700 1396 281.93 2 A027 Santa Teresa 741675 8543200 4528 1800 735 745.16 2 A035 Santa Teresa 748394 8539329 4055 57600 5733 986.37 1 A036 Santa Teresa 750140 8539388 3701 71100 6483 825.70 1 A042 Vilcabamba 737952 8541608 4286 15300 523.93 4733.21 1 A049 Santa Teresa 747033 8537204 4128 51300 3371 2509.77 1 A051 Santa Teresa 743313 8536393 4218 43200 2617 471.42 1 A061 Santa Teresa 746610 8534605 4472 1800 900 2941.45 1 A066 Santa Teresa 742065 8533255 4342 3600 1195 3913.67 1 A069 Santa Teresa 751967 8532496 4050 18900 3719 597.40 1 A072 Santa Teresa 750924 8530408 4214 4500 2836 824.92 1 A075 Ollantaytambo 793935 8527615 4521 1800 8062 1459.95 1 A077 Huarocondo 785498 8524742 4203 45900 1253 453.01 2 A085 Vilcabamba 711937 8542424 4578 7200 1026 3916.14 1 A089 Santa Teresa 743280 8544595 4390 1800 2524 154.08 2 A090 Vilcabamba 724500 8543320 4284 900 6124 600.97 1 A094 Santa Teresa 759870 8523745 4321 1800 1003 2955.55 1 A099 Santa Teresa 761895 8524540 4333 1800 830 5057.01 1 A102 Machupicchu 772920 8530315 4594 1800 1777 1917.03 1 A103 Ollantaytambo 783180 8522125 4705 1800 1537 1350.21 1 A106 Ollantaytambo 782574 8528923 18900 18900 0 2990.1880 2 A109 Huarocondo 783972 8523988 4550 4500 691 588.80 1 A110 Huarocondo 785265 8528140 4620 45033 424 750.15 1 A115 Santa Teresa 749985 8546875 3962 3600 8815 1199.47 1 A117 Santa Teresa 746100 8547340 4234 900 6292 931.51 1 A120 Santa Teresa 739065 8550745 3996 3600 8313 4610.56 1 A121 Santa Teresa 737775 8551840 3649 1800 9707 4163.20 1 A124 Santa Teresa 744004 8542536 4386 7200 1507 804.15 2 A136 Santa Teresa 740685 8545390 4414 1800 2820 2565.34 1 A143 Vilcabamba 736245 8546275 4181 3600 5381 605.73 1 A144 Vilcabamba 731300 8546300 4165 2700 5346 654.03 2 A145 Vilcabamba 727335 8544025 3926 7200 5635 1176.03 1 A148 Vilcabamba 725570 8541120 4137 2700 4391 2690.08 1 A151 Vilcabamba 726630 8537215 4602 1800 576 4766.36 1 58 A158 Vilcabamba 732055 8544745 4178 63900 3601 2146.13 1 A162 Santa Teresa 741049 8539160 4535 45000 0 3231.79 2 A167 Santa Teresa 750330 8531515 4562 1800 2040 446.20 1 A172 Machupicchu 772665 8530375 4619 3600 1533 2153.52 1 A179 Santa Teresa 747590 8546420 4039 2700 6603 1931.57 1 A183 Santa Teresa 748110 8535790 4271 2700 2488 3822.12 1 A184 Santa Teresa 748245 8539645 4021 1800 6134 878.53 1 A186 Machupicchu 774795 8531110 4097 1800 3755 1631.49 1 A188 Santa Teresa 746850 8539330 4033 900 5120 715.97 1 A194 Ollantaytambo 782610 8532520 3738 900 3274 520.55 1 A195 Santa Teresa 742215 8542877 4472 3600 603 553.17 1 B001 Vilcabamba 725145 8536150 4585 3600 1087 5618.88 1 B004 Santa Teresa 726100 8532920 4581 2700 1179 2700.32 1 B006 Santa Teresa 737235 8531005 4883 3600 30 5150.24 1 B008 Santa Teresa 738937 8528470 4761 3600 564 2699.23 1 B009 Santa Teresa 741585 8526145 4570 3600 2460 1075.60 1 B013 Mollepata 761581 8519675 4268 53112 698 1718.12 1 B022 Vilcabamba 709655 8534510 4089 5400 1302 584.65 1 B023 Vilcabamba 709445 8534525 4103 9900 1260 775.61 1 B029 Vilcabamba 704490 8523715 4279 7200 5768 1902.63 1 B030 Vilcabamba 723495 8535220 4538 1800 1744 4797.75 1 B032 Huanipaca 723285 8512015 4239 3600 11253 2062.04 1 B033 Tamburco 729210 8500930 4462 900 3469 891.35 1 B035 Tamburco 725430 8499910 4682 6300 437 533.55 1 B036 Tamburco 729280 8496230 3313 2700 5444 260.66 1 B043 Vilcabamba 707325 8528575 4624 3600 524 3798.96 1 B049 Santa Teresa 739320 8523820 4825 8100 60 1206.49 1 B056 Vilcabamba 725160 8535745 4594 1800 902 5308.69 1 B057 Vilcabamba 725535 8534920 4845 3600 0 4434.10 1 B058 Vilcabamba 725790 8534890 4913 900 0 4259.26 1 B061 Santa Teresa 735588 8527003 4378 9000 999 993.31 1 B062 Santa Teresa 737404 8527399 4719 98100 30 1768.89 3 B065 Limatambo 766460 8519580 4564 2700 684 3052.80 1 B067 Santa Teresa 738017 8523532 4734 20700 153 1315.70 2 B068 Vilcabamba 712860 8537553 4517 3600 805 971.44 1 B071 Limatambo 769780 8519910 4857 2700 2340 6033.17 1 B072 Santa Teresa 735777 8521696 4573 9002 272 627.05 1 B082 Santa Teresa 735270 8521750 4707 900 95 989.69 1 C003 Vilcabamba 708615 8546298 4622 7200 5948 1988.08 1 C004 Vilcabamba 702441 8545384 3677 9000 7455 3920.08 1 C016 Vilcabamba 696310 8537620 4009 57600 1049.81 2066.52 1 C018 Vilcabamba 701430 8537170 4298 6300 1771 4703.71 1 C020 Vilcabamba 701040 8537148 4201 114302 1987 4131.73 1 C040 Vilcabamba 694050 8534845 4133 1800 2224 2727.63 1 Tabla 22: Listado de lagunas que cumplen con por lo menos uno de los 5 criterios usados para estimar la potencial amenaza 59 La laguna B062 cumple con la mayoría de los criterios al ser una nueva laguna formada en el período 2001-2010, por haber incrementado su superficie en más del 100% entre los años 2001-2014 y por encontrarse a menos de 30 m de un glaciar, lo que indica que esta laguna podría seguir creciendo en los próximos años, y que además representa una amenaza por estar expuesta a la caída de hielo y rocas ya desestabilizadas por el retroceso glaciar. Además, esta laguna se encuentra próxima (a menos de 160m de distancia lineal) de la laguna B063, que si bien ha mantenido una superficie estable (9900 m2) desde su formación en el período 1991-2001, el crecimiento acelerado de la laguna B062 podría juntar a ambas lagunas o aproximarlas aún más. Es importante señalar que la caída de una masa de hielo o rocas de considerables dimensiones podría generar una ola que alcance también a la otra laguna generando un encadenamiento de diferentes eventos que podrían generar un desastre. El centro poblado Lluscamayo Chico (distrito de Santa Teresa) que se encuentra en el fondo del valle del río Yanama podría verse afectado (Ver Figura 21). Figura 21: Lagunas B062 y B063, y centro poblado Lluscamayo Chico pendiente abajo 5.2. Consideraciones generales En el estudio se ha determinado que entre 1991 y 2014 la superficie glaciar de la Cordillera del Vilcabamba se ha reducido de manera importante de 200.3 km2 a 98.4 km2 (más del 50%), aunque hubo una desaceleración en el retroceso glaciar en el período 2010-2014. Esta tendencia concuerda con los cambios observados en los glaciares de todas partes del mundo, y a nivel local en los Andes tropicales (UGRH 2014b, Haeberli et al. 2013, Salzmann et al. 2013, Vuille et al. 2008a, Vuille et al. 2008b, Silverio y Jaquet 2005). Los estudios realizados en los Andes Tropicales indican que el incremento de la temperatura (0.15°C por década) es la principal causa de este retroceso glaciar, aunque también señalan que el incremento en la humedad así como la mayor ocurrencia de los eventos El Niño en las últimas décadas, tales B062 B063 Llucasmayo Chico 60 como de los años 1982/83 y 1997/98, también han sido factores influyentes (Rabatel et al. 2013, Vuille et al. 2003). Aunque no existen estudios que comprueben el alcance del impacto de estas variables en los glaciares de la Cordillera del Vilcabamba; así como el efecto que podrían estar teniendo las precipitaciones y la cobertura de nubosidad. De otro lado, la formación de lagunas se ha acelerado en el período total del estudio de 0.8%- 2.3% (incremento de 247 a 329 lagunas), incluso a pesar de que la tasa de reducción glaciar ha disminuido de 2.5%-1.8%. Esta aparente contradicción se puede explicar por la topografía expuesta que genera el retroceso glaciar (morrenas y depresiones) posibilitando la formación de nuevas lagunas, incluso a pesar de la menor fusión glaciar originada por glaciares significativamente más pequeños que brindan un menor aporte hídrico para las lagunas. Además, el mayor número de lagunas pequeñas (900-5000 m2), indican que estas puedan encontrarse recién en una fase de desarrollo, creciendo aceleradamente en un primer momento hasta llegar a un umbral a partir del cual el crecimiento será lento. Estas son posibles explicaciones a la aceleración en la formación de lagunas y desaceleración en la reducción glaciar; sin embargo estos resultados deberían corroborarse en futuros trabajos. No sólo el número de lagunas sino también la superficie total de las mismas se ha incrementado entre los años 1991-2014 a una tasa cada vez más acelerada (0.48%-2.49%) lo que indica una mayor formación y desarrollo de lagunas. Paralelamente, la superficie glaciar se ha reducido en alrededor del 50% en el mismo período de estudio. El nivel de correlación entre ambos procesos es alto (Ver Figura 19), lo que indica que el retroceso glaciar es un factor importante en el desarrollo de las nuevas lagunas, lo cual también se puede observar en las variaciones en la distribución altitudinal de lagunas (desarrollo de más lagunas en altitudes cada vez más elevadas). Sin embargo, se requiere de mediciones en un horizonte temporal más largo para establecer una correlación entre ambas variables con un mayor nivel de confiabilidad. Además, otros factores como la topografía, la geología y los flujos de agua también influyen en la formación de lagunas en alta montaña, no sólo el retroceso glaciar. Por otra parte, se han podido identificar 90 lagunas, que de acuerdo a los criterios establecidos en la Tabla 21, pueden representar una posible amenaza. Cabe resaltar que la ubicación de centros poblados próximos al cauce y en el abanico fluvial, también es un factor influyente para la identificación de centros poblados expuestos, tal es el caso de los centros poblados de Río Blanco, Ahuaccata, Sauceda y Llucasmayo Chico que se encuentran en el interior del valle o quebrada (Ver Figura 17 y Figura 21). Estos centros poblados no necesariamente se encuentran próximos (distancia lineal próxima) a las lagunas; sin embargo, su nivel de exposición es alto ante un gran evento de remoción de masa, como lo 61 sucedido en el centro poblado de Santa Teresa el 13 de enero y el 27 de febrero de 1998. Existen otros 25 centros poblados expuestos que se encuentran a menos de 1 km de distancia de una laguna, 5 de estos centros poblados (Ccollpa Grande, Laccococha, Lluscamayo Grande, Marcapata, Mesada Alta y Occa Lluyoc) se encuentran próximas a más de 1 laguna. Sólo los distritos de Abancay y Macchupicchu se encuentran por encima del IDH peruano; mientras que, los otros distritos donde se encuentran los centros poblados más expuestos como Santa Teresa y Vilcabamba se encuentran muy por debajo con ingresos familiares ínfimos, lo cual los hace más vulnerables. Evidentemente realizar estudios futuros en este sentido es de vital importancia. Asimismo, representa un interés particular la laguna B062 formada en el período 2001-2010, por su crecimiento acelerado, sus dimensiones considerables, estar próxima a otra laguna, a menos de 50m de un glaciar y porque pendiente abajo se encuentra el centro poblado Lluscamayo Chico (Ver Figura 18 y Figura 21). La aplicación de los métodos de sensoramiento remoto y SIG demostraron ser bastante efectivos para la delimitación de áreas lagunares y glaciares, y para realizar una aproximación a la potencial amenaza en base a los parámetros que se pueden derivar directamente a partir del análisis de la información cartográfica (área, altitud, distancia, período de aparición). En cuanto a la delimitación de las áreas lagunares y glaciares se encontró una mayor diferencia en cuanto a la estimación de las superficies glaciares en comparación con el estudio de Suarez et al. (2013); mientras que, el inventario de lagunas con año base 2009 (UGRH 2014a) presentó valores bastante próximos a los que se obtuvieron para superficie total y número de lagunas. Dado que estos estudios también se basan en el análisis de imágenes satelitales, factores como la resolución espacial de las mismas, presencia de sombras, nubosidad (condiciones atmosféricas) y el criterio personal para la discriminación de áreas glaciares y lagunares son factores que influyen en la variación de los resultados. Este estudio además brinda una aproximación hacia la posible amenaza que representan las lagunas. Sería importante que en otros estudios donde se disponga de imágenes con mayor resolución espacial se evalúen otros parámetros como el tipo de dique, tipo de laguna y el borde libre (distancia entre el espejo de agua y la cresta del dique). Aplicar trabajos en campo con mediciones y una clasificación supervisada mejoraría la calidad de los resultados. Sin embargo, como se mencionó en un principio, la inaccesibilidad de las zonas montañosas y su amplia extensión son un problema para desarrollar estos proyectos. Más bien las mediciones en lugares puntuales como lagunas identificadas previamente como potencialmente peligrosas resulta más viable. 62 Por tanto, la metodología aplicada ofrece posibilidades para la identificación y evaluación de ciertas características de los glaciares y las lagunas como el área, el número, la altitud y la distancia. El trabajo de campo refuerza los resultados obtenidos en este tipo de estudios, sobre todo en lo que se refiere a la evaluación de la amenaza que requiere de más mediciones como profundidad y volumen que dimensionan, por ejemplo, la posible magnitud de un aluvión. Finalmente, la hipótesis planteada se acepta en tanto que se han formado un mayor número de lagunas y la superficie que ocupan se ha incrementado entre los años 1991-2014, y además existen lagunas que por su crecimiento acelerado, cercanía a glaciares y a centros poblados (en algunos casos no necesariamente cercanos, pero expuestos por su localización en la ruta de recorrido del aluvión) representan una amenaza. 63 6. CONCLUSIONES a) El número de lagunas y la superficie total del área lagunar se ha incrementado. En el año 1991 se registraron 247 lagunas, las cuales cubrían un área de 4.4 km2, y en el año 2014 se identificaron 329 lagunas que tenían una extensión total de 5.4 km2. Además, la formación de nuevas lagunas y el incremento de la superficie lagunar se ha acelerado. b) La extensión glaciar se ha reducido de 200.3 km2 a 98.36 km2; no obstante, la tasa de derretimiento anual descendió en el período 2010-2014, pese a que la formación de lagunas en cuanto a número y superficie se ha acelerado. Esto puede explicarse por la topografía expuesta que deja el retroceso glaciar formando embalses naturales que posibilitan la formación de lagunas, pese al menor derretimiento glaciar de los glaciares ahora más pequeños. c) La correlación entre la superficie glaciar y el número de lagunas indica una correlación alta entre ambos (R2 = 0.8), por lo que el retroceso glaciar es un factor importante en la formación y crecimiento de las lagunas de la Cordillera del Vilcabamba. d) De las 329 lagunas identificadas en el 2014, 90 cumplen con al menos uno de los criterios de potencial amenaza. La mayoría (78) de estas lagunas sólo cumplen con un criterio, 11 lagunas con dos criterios y sólo una laguna (B062) se ajusta a tres de los criterios especificados en la metodología. e) En la Cordillera del Vilcabamba se encuentran 964 centros poblados, de los cuales 25 se encuentran a menos de 1km de distancia de las lagunas y otros 4 centros poblados (Río Blanco, Ahuaccata, Sauceda y Llucasmayo Chico) se ubican valle abajo en zonas potencialmente expuestas a un aluvión (próximas al cauce de recorrido de la quebrada y final de la quebrada). En su mayoría estos centros poblados se encuentran en el distrito de Santa Teresa, seguido por el de Vilcabamba. f) La metodología basada en el sensoramiento remoto y SIG demostró ser adecuada para la identificación de lagunas y glaciares. Así como para la derivación de los parámetros de área, altitud, período de aparición, distancia lineal laguna - glaciar y laguna - centro poblado. Los criterios establecidos para la identificación de la potencial amenaza de estas lagunas brindan una aproximación sobre las lagunas que representan una amenaza y sobre los centros poblados expuestos. Esta metodología ofrece posibilidades en tanto que permite al investigador definir a priori cuáles son las lagunas de interés y que requieren de estudios más profundos. 64 7. RECOMENDACIONES a) Es prioritario realizar un estudio sobre el efecto de las variables climáticas (temperatura, humedad, precipitaciones y cobertura de nubosidad) y del ENSO sobre los glaciares de la Cordillera del Vilcabamba. b) Es necesario realizar estudios sobre detección de áreas lagunares y glaciares en un horizonte temporal más largo y con una mayor frecuencia de mediciones para poder determinar si efectivamente existe una correlación directa entre la evolución glaciar y el desarrollo de lagunas. c) Se recomienda realizar estudios sobre la amenaza de lagunas, analizando otras variables como el tipo de dique, de laguna y el borde libre. Las investigaciones que dispongan de imágenes con mayor resolución espacial pueden adicionar estos parámetros de estudio a los ya trabajados como parte de esta tesis. d) Es recomendable combinar estudios de profundidad-volumen (parametrización) mediante métodos de teledetección con mediciones batimétricas in-situ para determinar primero, cuán precisos son los métodos de teledetección aplicados en conjunto con métodos empíricos y, en segundo lugar, para determinar otras variables como el volumen y la magnitud del caudal que se podría desplazar ante un eventual desborde. e) Los estudios sobre la exposición y la vulnerabilidad (física, socio-económica, político- institucional) de las poblaciones que viven en la Cordillera de Vilcabamba son prácticamente inexistentes. Por lo que se recomendaría realizar investigaciones de este tipo. Un área prioritaria que requiere de estas investigaciones es el distrito de Santa Teresa donde se encuentran la mayor cantidad de lagunas que están en contacto con glaciares y además porque en este lugar ya ocurrieron eventos aluviónicos anteriormente. f) La utilización del ModelBuilder facilitó el proceso de obtención de resultados para generar datos en diferentes años de estudio. La utilización de esta herramienta además permite organizar las herramientas de geoprocesamiento que se emplearán por lo que su utilización es bastante recomendable. Existen otros métodos estadísticos más sofisticados como los programas R y MATLAB que también se podrían acoplar a la herramienta ModelBuilder. 65 g) Para la delimitación de áreas lagunares y glaciares es recomendable la aplicación de índices como el NDWI y NDSI. Trabajando estos índices en conjunto con mapas de sombra (hillshade) y pendientes (slope) facilita bastante el trabajo, en lugar de realizar una delimitación manual. h) Si bien existen estudios donde se proponen umbrales que se pueden emplear para la identificación de glaciares y lagunas, tales como, los que se señalan en Silverio y Jaquet (2005) y Huggel et al. (2002), respectivamente. Es recomendable establecer umbrales propios, por los diferentes factores que pueden diferenciar las condiciones de un lugar y otro. Incluso también es sugerible que se definan umbrales para cada escena con la que se esté trabajando. i) La utilización de imágenes Landsat resultó ser viable en este estudio por las características del terreno que imposibilita los trabajos de campo, la extensión del área de estudio y la cantidad de lagunas que se tendrían que evaluar y porque generan un costo de cero. Para futuros estudios sobre amenaza y riesgo es aconsejable realizar primero un análisis satelital que permita tener una aproximación sobre las condiciones de las lagunas (período de formación, velocidad de crecimiento, si se encuentran en contacto con glaciares, próximas a centros poblados, incluso también otras variables que no se incluyen en este estudio como la profundidad, volumen, tipo de dique, tipo de laguna y borde libre). Posteriormente, en el trabajo de campo estos datos se corroboran y se completan aquellos que no se puedan derivar del análisis satelital. X BIBLIOGRAFÍA BAJRACHARYA, S. y P. MOOL 2009 “Glaciers, glacial lakes and glacial lake outburst floods in the Mount Everest region, Nepal”. Annals of Glaciology. pp. 81-86. BRADLEY, R. S., M. VUILLE, H. F. DIAZ y W. VERGARA 2006 “Threats to Water Supplies in the Tropical Andes”. Science. Volumen 312, …… número 5781, pp. 1755-1756 BUYTAERT, W y B. 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Series A N° 19 (123), pp. 37-60 XV ANEXOS Anexo 1: Modelo elaborado en ArcGis 10.1 para la identificación de áreas lagunares XVI Anexo 2: Modelo elaborado en ArcGis 10.1 para la identificación de áreas glaciares XVII Anexo 3: Inventario de lagunas de la Cordillera del Vilcabamba (2014) Código Provincia Distrito Este Norte Altitud Área Período de formación Distancia lineal laguna-glaciar Distancia lineal laguna- centro poblado A001 La Convención Santa Teresa 737670 8551645 3631 10800 < 1991 9505.88 4184.29 A002 La Convención Santa Teresa 750280 8548433 3884 156600 < 1991 9740.81 2082.58 A003 La Convención Santa Teresa 739040 8548220 4128 2700 < 1991 5868.05 2730.09 A004 La Convención Santa Teresa 744980 8547463 4069 163800 < 1991 5495.24 540.97 A005 La Convención Santa Teresa 747375 8547069 4162 40500 < 1991 6788.23 1274.80 A006 La Convención Santa Teresa 748350 8547070 4097 6300 < 1991 7601.61 1247.23 A007 La Convención Santa Teresa 747115 8546936 4192 20700 < 1991 6555.74 1600.44 A008 La Convención Santa Teresa 740510 8546137 4296 96300 < 1991 3362.14 3068.02 A009 La Convención Santa Teresa 746588 8546090 4114 41400 < 1991 5539.94 2104.51 A010 La Convención Vilcabamba 735738 8545894 4145 4500 < 1991 5109.87 1224.11 A011 La Convención Vilcabamba 730131 8546113 3956 20700 < 1991 5420.79 1380.05 A012 La Convención Santa Teresa 744810 8546170 4313 900 2010-2014 4610.44 2000.54 A013 La Convención Santa Teresa 744738 8545514 4244 371700 < 1991 3502.94 1202.66 A014 La Convención Vilcabamba 729720 8545615 3864 5400 < 1991 5179.58 2061.34 A015 La Convención Vilcabamba 736283 8544804 3974 11700 2010-2014 3895.15 1909.52 A016 La Convención Santa Teresa 742584 8545012 4396 4500 < 1991 2730.00 931.27 A017 La Convención Vilcabamba 737155 8545125 4103 5400 < 1991 3985.60 1634.39 A018 La Convención Vilcabamba 736748 8545012 4039 30600 < 1991 3982.21 1638.85 A019 La Convención Santa Teresa 745185 8545075 4260 7200 < 1991 3905.30 1827.98 A020 La Convención Santa Teresa 743561 8544438 4354 18000 < 1991 2441.82 78.21 A021 La Convención Santa Teresa 740968 8543686 4422 56700 < 1991 1020.00 1286.06 A022 La Convención Santa Teresa 744074 8544465 4298 9900 < 1991 2737.90 618.21 A023 La Convención Santa Teresa 741750 8543755 4422 1800 < 1991 1282.65 702.45 XVIII A024 La Convención Santa Teresa 740730 8543725 4424 1800 < 1991 1140.00 1684.57 A025 La Convención Santa Teresa 742700 8543580 4433 2700 < 1991 1395.89 281.93 A026 La Convención Vilcabamba 739560 8543095 4360 1800 1991-2001 1194.74 2855.48 A027 La Convención Santa Teresa 741675 8543200 4528 1800 < 1991 735.46 745.16 A028 La Convención Vilcabamba 731200 8543150 4197 2700 < 1991 2324.18 3235.59 A029 La Convención Vilcabamba 731537 8542840 4262 6300 < 1991 1888.09 3007.24 A030 La Convención Santa Teresa 743260 8542018 4522 32400 < 1991 602.99 1504.23 A031 La Convención Santa Teresa 743025 8541805 4516 3600 < 1991 551.54 1718.00 A032 La Convención Vilcabamba 734526 8541121 4117 12600 < 1991 1698.38 4036.85 A033 La Convención Vilcabamba 723851 8540103 4208 7200 < 1991 2896.98 2207.30 A034 La Convención Vilcabamba 723789 8539883 4198 45000 < 1991 2613.96 2163.90 A035 La Convención Santa Teresa 748394 8539329 4055 57600 < 1991 5732.59 986.37 A036 La Convención Santa Teresa 750140 8539388 3701 71100 < 1991 6482.78 825.70 A037 La Convención Vilcabamba 730941 8537002 4406 24300 < 1991 948.68 2844.31 A038 La Convención Vilcabamba 736348 8538897 4363 157498 < 1991 1060.66 5658.98 A039 La Convención Vilcabamba 722307 8538381 4501 19800 < 1991 720.00 2591.01 A040 La Convención Vilcabamba 725295 8538640 4382 5400 < 1991 2053.41 4192.06 A041 La Convención Santa Teresa 749643 8538186 3885 31500 < 1991 5250.77 1994.34 A042 La Convención Vilcabamba 737952 8541608 4286 15300 2001-2010 523.93 4733.21 A043 La Convención Vilcabamba 737010 8539344 4369 13494 1991-2001 624.26 6355.93 A044 La Convención Santa Teresa 748407 8537686 4182 9000 < 1991 4290.00 2338.23 A045 La Convención Santa Teresa 746989 8537913 4105 42300 < 1991 4118.86 1841.99 A046 La Convención Santa Teresa 746637 8537699 4074 63900 < 1991 3870.00 2131.00 A047 La Convención Santa Teresa 749329 8537612 3905 40510 < 1991 4551.51 2553.13 A048 La Convención Santa Teresa 751404 8537288 3987 27900 < 1991 5802.11 3324.81 A049 La Convención Santa Teresa 747033 8537204 4128 51300 < 1991 3370.83 2509.77 A050 La Convención Vilcabamba 731094 8536716 4405 37800 < 1991 690.00 3119.85 XIX A051 La Convención Santa Teresa 743313 8536393 4218 43200 < 1991 2617.06 471.42 A052 La Convención Santa Teresa 751608 8536582 3972 11700 < 1991 5623.46 3482.18 A053 La Convención Santa Teresa 747535 8536218 4288 28800 < 1991 2552.82 3077.46 A054 La Convención Santa Teresa 740085 8536390 4388 1800 < 1991 763.68 3489.75 A055 La Convención Santa Teresa 747302 8535942 4339 59400 < 1991 2175.98 2894.73 A056 La Convención Vilcabamba 731142 8535772 4596 4500 1991-2001 305.94 4146.75 A057 La Convención Santa Teresa 750630 8535400 4112 900 2010-2014 4230.96 3152.21 A058 La Convención Santa Teresa 747330 8534695 4452 1800 < 1991 1157.63 3477.87 A059 La Convención Santa Teresa 744105 8534785 4647 3600 1991-2001 926.12 1713.30 A060 La Convención Santa Teresa 739398 8534702 4486 16200 < 1991 646.22 4603.21 A061 La Convención Santa Teresa 746610 8534605 4472 1800 < 1991 900.00 2941.45 A062 La Convención Santa Teresa 743646 8534589 4458 30600 < 1991 899.00 1886.07 A063 La Convención Santa Teresa 745543 8534077 4554 17100 < 1991 547.45 2627.17 A064 La Convención Santa Teresa 741075 8533291 4315 12600 < 1991 391.15 4316.81 A065 La Convención Santa Teresa 742339 8532297 4507 17100 < 1991 591.69 4578.71 A066 La Convención Santa Teresa 742065 8533255 4342 3600 < 1991 1194.74 3913.67 A067 La Convención Santa Teresa 750923 8532644 4467 7200 < 1991 2785.48 1579.94 A068 La Convención Santa Teresa 742656 8532561 4470 21599 < 1991 494.77 4211.25 A069 La Convención Santa Teresa 751967 8532496 4050 18900 < 1991 3719.27 597.40 A070 La Convención Santa Teresa 742555 8532225 4511 5400 < 1991 465.73 4601.25 A071 Urubamba Machupicchu 769631 8531265 4534 9900 < 1991 534.13 2307.28 A072 La Convención Santa Teresa 750924 8530408 4214 4500 < 1991 2836.23 824.92 A073 Urubamba Ollantaytambo 793425 8527945 4401 7200 < 1991 7455.05 1975.70 A074 Urubamba Ollantaytambo 793380 8528125 4393 1800 < 1991 7419.47 1905.51 A075 Urubamba Ollantaytambo 793935 8527615 4521 1800 < 1991 8061.97 1459.95 A076 Urubamba Ollantaytambo 794010 8527540 4527 900 2010-2014 8163.75 1397.32 A077 Anta Huarocondo 785498 8524742 4203 45900 < 1991 1252.84 453.01 XX A078 La Convención Santa Teresa 763325 8523715 4476 86400 < 1991 582.49 3915.24 A079 La Convención Santa Teresa 759813 8523523 4371 9000 < 1991 840.00 2820.08 A080 La Convención Vilcabamba 708557 8549479 3949 21600 < 1991 8348.68 2708.24 A081 La Convención Vilcabamba 718754 8545345 4117 45000 < 1991 3821.68 2191.81 A082 La Convención Vilcabamba 712955 8543764 4355 46800 < 1991 1747.48 4162.63 A083 La Convención Vilcabamba 718119 8542516 4254 9000 < 1991 3197.08 3354.77 A084 La Convención Vilcabamba 711717 8542482 4561 10840 < 1991 1127.30 4116.36 A085 La Convención Vilcabamba 711937 8542424 4578 7200 < 1991 1026.16 3916.14 A086 La Convención Santa Teresa 747210 8537470 4133 900 2010-2014 3810.35 2383.59 A087 La Convención Santa Teresa 740160 8536360 4392 900 2010-2014 849.59 3434.95 A088 La Convención Santa Teresa 746340 8548840 4218 900 < 1991 7687.73 1124.51 A089 La Convención Santa Teresa 743280 8544595 4390 1800 < 1991 2523.57 154.08 A090 La Convención Vilcabamba 724500 8543320 4284 900 2010-2014 6123.60 600.97 A091 La Convención Santa Teresa 746820 8537380 4128 900 < 1991 3691.10 2524.52 A092 La Convención Santa Teresa 752550 8518555 4746 1800 2001-2010 474.34 5359.82 A093 La Convención Santa Teresa 757800 8520215 4665 5400 1991-2001 484.67 2790.63 A094 La Convención Santa Teresa 759870 8523745 4321 1800 < 1991 1002.65 2955.55 A095 La Convención Santa Teresa 761621 8532538 3980 27000 < 1991 2889.98 2288.07 A096 La Convención Santa Teresa 762141 8531800 4294 6300 < 1991 2197.38 1457.63 A097 La Convención Santa Teresa 761940 8530360 4657 900 < 1991 780.00 1348.01 A098 La Convención Santa Teresa 761385 8525185 4220 3600 < 1991 740.94 4880.93 A099 La Convención Santa Teresa 761895 8524540 4333 1800 < 1991 829.76 5057.01 A100 Urubamba Machupicchu 767487 8526401 4514 18900 1991-2001 456.95 2896.17 A101 Anta Huarocondo/Ancahuasi 790092 8517823 4574 18000 < 1991 5536.69 1290.61 A102 Urubamba Machupicchu 772920 8530315 4594 1800 < 1991 1777.10 1917.03 A103 Urubamba Ollantaytambo 783180 8522125 4705 1800 < 1991 1537.34 1350.21 A104 Urubamba Ollantaytambo 778852 8531500 4248 3600 < 1991 2825.26 1774.31 XXI A105 Urubamba Ollantaytambo 783900 8530540 4269 8100 < 1991 1166.92 1761.71 A106 Urubamba Ollantaytambo 782574 8528923 4841 18900 2001-2010 0.00 2990.19 A107 Urubamba Ollantaytambo 783240 8528725 4656 5400 < 1991 570.00 2413.03 A108 Urubamba Ollantaytambo 781687 8528020 4671 7200 1991-2001 241.87 2215.09 A109 Anta Huarocondo 783972 8523988 4550 4500 < 1991 690.65 588.80 A110 Anta Huarocondo 785265 8528140 4620 45033 < 1991 424.26 750.15 A111 Urubamba Ollantaytambo 780570 8525170 4231 900 < 1991 2825.26 1027.96 A112 Urubamba Ollantaytambo 782730 8529040 4803 900 < 1991 192.09 2993.68 A113 Urubamba Ollantaytambo 783140 8528630 4663 2700 2010-2014 480.94 2452.02 A114 Urubamba Ollantaytambo 783420 8528860 4638 900 2010-2014 676.83 2403.02 A115 La Convención Santa Teresa 749985 8546875 3962 3600 < 1991 8814.95 1199.47 A116 La Convención Santa Teresa 750304 8547207 3924 20700 < 1991 9194.79 1342.21 A117 La Convención Santa Teresa 746100 8547340 4234 900 2010-2014 6291.71 931.51 A118 La Convención Santa Teresa 746600 8548020 4167 5400 < 1991 7107.66 1074.95 A119 La Convención Santa Teresa 746175 8549035 4186 3600 < 1991 7757.65 1140.13 A120 La Convención Santa Teresa 739065 8550745 3996 3600 < 1991 8313.47 4610.56 A121 La Convención Santa Teresa 737775 8551840 3649 1800 < 1991 9707.07 4163.20 A122 La Convención Santa Teresa 741210 8543965 4438 1800 2010-2014 1412.23 1281.71 A123 La Convención Santa Teresa 741252 8543026 4550 4500 < 1991 496.59 1191.08 A124 La Convención Santa Teresa 744004 8542536 4386 7200 < 1991 1506.59 804.15 A125 La Convención Vilcabamba 740475 8542075 4485 7200 < 1991 284.60 2309.56 A126 La Convención Vilcabamba 740760 8541760 4610 900 2001-2010 301.50 2342.66 A127 La Convención Vilcabamba 740745 8541670 4611 1800 2001-2010 323.11 2407.87 A128 La Convención Vilcabamba 739155 8543215 4307 3600 < 1991 1596.78 3233.37 A129 La Convención Vilcabamba 735210 8540977 3965 9900 < 1991 1800.25 4698.12 A130 La Convención Vilcabamba 734790 8541400 4093 900 < 1991 2111.54 4442.36 A131 La Convención Vilcabamba 734370 8541190 4132 2700 < 1991 1615.55 3948.95 XXII A132 La Convención Vilcabamba 733849 8541647 4418 22500 < 1991 1274.56 3584.63 A133 La Convención Vilcabamba 733710 8541408 4358 3600 < 1991 1110.00 3411.20 A134 La Convención Vilcabamba 739580 8544247 4451 8100 < 1991 1955.76 2877.36 A135 La Convención Vilcabamba 739710 8544070 4499 900 2010-2014 1780.90 2753.86 A136 La Convención Santa Teresa 740685 8545390 4414 1800 < 1991 2820.00 2565.34 A137 La Convención Santa Teresa 740010 8546830 4283 900 2010-2014 4310.82 3303.24 A138 La Convención Santa Teresa 739272 8546974 4160 13500 < 1991 4583.33 2469.89 A139 La Convención Vilcabamba 737570 8544734 4207 20700 < 1991 3457.43 2102.20 A140 La Convención Vilcabamba 738210 8544520 4237 900 < 1991 3130.51 2671.41 A141 La Convención Vilcabamba 738090 8545525 4213 1800 < 1991 3911.52 1823.35 A142 La Convención Vilcabamba 738225 8545714 4180 9000 < 1991 3936.29 1784.92 A143 La Convención Vilcabamba 736245 8546275 4181 3600 2001-2010 5380.80 605.73 A144 La Convención Vilcabamba 731300 8546300 4165 2700 < 1991 5346.40 654.03 A145 La Convención Vilcabamba 727335 8544025 3926 7200 < 1991 5634.97 1176.03 A146 La Convención Vilcabamba 729034 8539471 4397 6300 < 1991 2200.45 1555.23 A147 La Convención Vilcabamba 723315 8545660 3904 1800 < 1991 8126.90 1610.28 A148 La Convención Vilcabamba 725570 8541120 4137 2700 < 1991 4391.18 2690.08 A149 La Convención Vilcabamba 727812 8537678 4417 50400 < 1991 1566.05 3344.11 A150 La Convención Vilcabamba 726850 8537570 4472 10800 < 1991 966.08 4358.51 A151 La Convención Vilcabamba 726630 8537215 4602 1800 < 1991 576.28 4766.36 A152 La Convención Santa Teresa 742781 8533296 4547 7200 < 1991 483.74 3503.89 A153 La Convención Vilcabamba 723454 8539976 4235 13500 < 1991 2577.21 1888.55 A154 La Convención Santa Teresa 749880 8533120 4550 900 1991-2001 2185.89 2110.05 A155 La Convención Santa Teresa 750270 8532910 4736 900 2010-2014 2363.15 1856.58 A156 La Convención Santa Teresa 747420 8546800 4140 6300 < 1991 6706.73 1602.91 A157 La Convención Santa Teresa 747660 8547010 4147 900 < 1991 7067.85 1364.62 A158 La Convención Vilcabamba 732055 8544745 4178 63900 < 1991 3601.12 2146.13 XXIII A159 La Convención Santa Teresa 743550 8544550 4363 900 2001-2010 2592.18 162.60 A160 La Convención Vilcabamba 733860 8539210 4571 900 1991-2001 189.74 3351.35 A161 La Convención Vilcabamba 733987 8539886 4356 18900 < 1991 670.82 3334.10 A162 La Convención Santa Teresa 741049 8539160 4535 45000 2001-2010 0.00 3231.79 A163 La Convención Santa Teresa 748716 8538469 4234 18900 < 1991 5120.96 1844.27 A164 La Convención Santa Teresa 749110 8537810 3935 2700 < 1991 4744.37 2556.07 A165 Urubamba Machupicchu 770998 8534381 4118 26100 < 1991 2120.47 3557.53 A166 Urubamba Machupicchu 770564 8533203 4525 27000 < 1991 882.33 4408.08 A167 La Convención Santa Teresa 750330 8531515 4562 1800 < 1991 2040.00 446.20 A168 La Convención Vilcabamba 705679 8550010 3856 15300 < 1991 10311.67 1545.05 A169 La Convención Santa Teresa 747270 8537590 4125 900 2010-2014 3937.21 2261.07 A170 La Convención Santa Teresa 747210 8537710 4119 900 2001-2010 4048.56 2144.00 A171 La Convención Santa Teresa 758330 8522640 4057 2700 2001-2010 1173.46 1326.54 A172 Urubamba Machupicchu 772665 8530375 4619 3600 < 1991 1532.64 2153.52 A173 Urubamba Ollantaytambo 781710 8527930 4663 900 2001-2010 295.47 2265.07 A174 Urubamba Ollantaytambo 782640 8529130 4809 900 1991-2001 212.13 2909.05 A175 La Convención Santa Teresa 741330 8543980 4434 900 2001-2010 1470.92 1184.18 A176 La Convención Santa Teresa 748200 8532100 4695 900 1991-2001 480.00 2353.28 A177 La Convención Santa Teresa 746100 8534200 4491 900 < 1991 649.00 2891.92 A178 La Convención Santa Teresa 747252 8533774 4559 4500 < 1991 494.77 3949.95 A179 La Convención Santa Teresa 747590 8546420 4039 2700 < 1991 6602.86 1931.57 A180 La Convención Vilcabamba 733935 8539225 4575 3600 2010-2014 174.93 3403.75 A181 La Convención Santa Teresa 748230 8532250 4666 900 2010-2014 630.00 2397.65 A182 La Convención Santa Teresa 743472 8546104 4341 4500 < 1991 4016.42 1616.39 A183 La Convención Santa Teresa 748110 8535790 4271 2700 < 1991 2487.83 3822.12 A184 La Convención Santa Teresa 748245 8539645 4021 1800 < 1991 6133.88 878.53 A185 La Convención Santa Teresa 744540 8537740 3830 6300 < 1991 3746.64 1193.66 XXIV A186 Urubamba Machupicchu 774795 8531110 4097 1800 < 1991 3755.16 1631.49 A187 La Convención Santa Teresa 748880 8539190 4230 2700 < 1991 5888.72 1387.14 A188 La Convención Santa Teresa 746850 8539330 4033 900 < 1991 5119.81 715.97 A189 La Convención Santa Teresa 744240 8536630 4213 900 < 1991 2713.47 126.22 A190 La Convención Vilcabamba 739290 8544790 4359 900 2001-2010 2613.96 3229.29 A191 La Convención Santa Teresa 747360 8546680 4139 900 2010-2014 6623.41 1775.69 A192 La Convención Santa Teresa 750570 8536240 4027 900 2001-2010 4609.57 3886.41 A193 La Convención Santa Teresa 743777 8534071 4482 121500 < 1991 212.13 2304.99 A194 Urubamba Ollantaytambo 782610 8532520 3738 900 2001-2010 3273.71 520.55 A195 La Convención Santa Teresa 742215 8542877 4472 3600 < 1991 602.99 553.17 A196 La Convención Vilcabamba 734940 8540650 4150 900 < 1991 1637.13 4407.04 A197 La Convención Santa Teresa 749640 8532400 4584 900 2010-2014 1559.13 1502.79 A198 La Convención Santa Teresa 743410 8534290 4490 2700 < 1991 848.53 2367.41 A199 Urubamba Machupicchu 768390 8524915 4786 1800 2001-2010 361.25 4372.74 B001 La Convención Vilcabamba 725145 8536150 4585 3600 < 1991 1087.47 5618.88 B002 La Convención Santa Teresa 729985 8534943 4416 34202 < 1991 523.93 3618.44 B003 La Convención Santa Teresa 723514 8533803 4552 14400 < 1991 1110.00 4824.94 B004 La Convención Santa Teresa 726100 8532920 4581 2700 < 1991 1178.81 2700.32 B005 La Convención Santa Teresa 721444 8532613 4397 26100 < 1991 402.49 3325.35 B006 La Convención Santa Teresa 737235 8531005 4883 3600 2010-2014 30.00 5150.24 B007 La Convención Santa Teresa 738769 8528743 4760 40500 < 1991 296.98 2850.42 B008 La Convención Santa Teresa 738937 8528470 4761 3600 < 1991 563.65 2699.23 B009 La Convención Santa Teresa 741585 8526145 4570 3600 < 1991 2460.00 1075.60 B010 La Convención Santa Teresa 735155 8524030 4507 46800 < 1991 1140.39 1846.35 B011 Anta Limatambo 766023 8522768 4729 61200 1991-2001 150.00 3959.98 B012 Anta Mollepata 760240 8519875 4471 5390 1991-2001 657.95 3071.11 B013 Anta Mollepata 761581 8519675 4268 53112 < 1991 697.78 1718.12 XXV B014 Abancay Huanipaca 718007 8509073 4148 17100 < 1991 9935.57 2119.08 B015 Abancay Huanipaca 725700 8502190 4323 900 2010-2014 1599.31 1761.33 B016 Abancay Abancay 724540 8498436 4528 13500 < 1991 1106.35 2200.63 B017 Abancay Tamburco 728505 8498328 3813 69300 < 1991 3128.79 187.74 B018 La Convención Vilcabamba 713185 8542300 4377 11700 < 1991 1134.06 2891.87 B019 La Convención Vilcabamba 711627 8537060 3998 8100 1991-2001 1331.54 106.32 B020 La Convención Vilcabamba 716003 8537225 4278 52200 < 1991 3336.35 1019.60 B021 La Convención Vilcabamba 725280 8535865 4586 1800 1991-2001 982.70 5330.37 B022 La Convención Vilcabamba 709655 8534510 4089 5400 < 1991 1302.50 584.65 B023 La Convención Vilcabamba 709445 8534525 4103 9900 < 1991 1260.00 775.61 B024 La Convención Vilcabamba 705810 8529395 4489 5400 < 1991 1726.76 2726.04 B025 La Convención Vilcabamba 714424 8524893 4369 15300 < 1991 1980.00 4103.01 B026 La Convención Vilcabamba 705649 8523186 4162 19800 < 1991 4841.54 2557.88 B027 La Convención Vilcabamba 712137 8524298 4443 10800 < 1991 531.60 4561.27 B028 La Convención Vilcabamba 712437 8523730 4431 122400 < 1991 900.50 4976.34 B029 La Convención Vilcabamba 704490 8523715 4279 7200 < 1991 5768.12 1902.63 B030 La Convención Vilcabamba 723495 8535220 4538 1800 < 1991 1744.13 4797.75 B031 La Convención Vilcabamba 705810 8523310 4156 900 < 1991 4722.88 2555.85 B032 Abancay Huanipaca 723285 8512015 4239 3600 < 1991 11252.56 2062.04 B033 Abancay Tamburco 729210 8500930 4462 900 2010-2014 3468.73 891.35 B034 Abancay Abancay 724800 8498740 4522 900 2010-2014 1046.57 1888.34 B035 Abancay Tamburco 725430 8499910 4682 6300 2010-2014 436.81 533.55 B036 Abancay Tamburco 729280 8496230 3313 2700 < 1991 5443.99 260.66 B037 Abancay Tamburco 725340 8499310 4566 900 2010-2014 939.15 1147.46 B038 Abancay Huanipaca 722142 8504199 4161 18000 < 1991 3648.92 1016.25 B039 La Convención Vilcabamba 699237 8526689 4226 9900 < 1991 8604.30 2734.32 B040 La Convención Vilcabamba 704385 8524000 4248 1800 1991-2001 5785.96 1708.65 XXVI B041 La Convención Vilcabamba 708120 8528185 4655 1800 2010-2014 305.94 3684.05 B042 La Convención Vilcabamba 708535 8528003 4567 10800 < 1991 417.85 3279.62 B043 La Convención Vilcabamba 707325 8528575 4624 3600 < 1991 523.93 3798.96 B044 La Convención Vilcabamba 708795 8534920 4361 3600 2010-2014 702.28 1422.91 B045 La Convención Vilcabamba 709710 8528710 4626 900 2010-2014 755.38 2035.01 B046 La Convención Vilcabamba 713640 8525119 4464 18000 < 1991 1209.34 4141.71 B047 La Convención Vilcabamba 715860 8524600 3925 900 2010-2014 3492.91 4083.33 B048 La Convención Santa Teresa 734535 8523490 4650 5400 < 1991 724.98 2580.94 B049 La Convención Santa Teresa 739320 8523820 4825 8100 2001-2010 60.00 1206.49 B050 La Convención Santa Teresa 737250 8524150 4627 900 2010-2014 870.00 1234.30 B051 La Convención Santa Teresa 743460 8518510 4441 8100 < 1991 930.48 3437.95 B052 La Convención Santa Teresa 744769 8517793 4450 9900 < 1991 680.15 4338.69 B053 Anta Mollepata 750431 8512083 4324 7200 < 1991 2612.76 2407.78 B054 Anta Limatambo 766035 8522515 4748 3600 < 1991 403.61 3846.58 B055 La Convención Vilcabamba 725050 8536070 4591 2700 1991-2001 1207.48 5624.45 B056 La Convención Vilcabamba 725160 8535745 4594 1800 < 1991 902.50 5308.69 B057 La Convención Vilcabamba 725535 8534920 4845 3600 2010-2014 0.00 4434.10 B058 La Convención Vilcabamba 725790 8534890 4913 900 2010-2014 0.00 4259.26 B059 La Convención Santa Teresa 730753 8532635 4404 10800 < 1991 324.50 2438.80 B060 La Convención Santa Teresa 735120 8527855 4469 1800 < 1991 1200.38 1431.96 B061 La Convención Santa Teresa 735588 8527003 4378 9000 < 1991 999.05 993.31 B062 La Convención Santa Teresa 737404 8527399 4719 98100 2001-2010 30.00 1768.89 B063 La Convención Santa Teresa 737782 8527161 4652 9900 1991-2001 180.00 1556.95 B064 La Convención Santa Teresa 720930 8533045 4723 5400 1991-2001 618.47 2689.92 B065 Anta Limatambo 766460 8519580 4564 2700 < 1991 684.10 3052.80 B066 La Convención Vilcabamba 713325 8539165 4688 3600 2001-2010 108.17 1244.71 B067 La Convención Santa Teresa 738017 8523532 4734 20700 < 1991 152.97 1315.70 XXVII B068 La Convención Vilcabamba 712860 8537553 4517 3600 < 1991 804.98 971.44 B069 La Convención Santa Teresa 729960 8535835 4648 1800 2001-2010 872.07 4124.52 B070 La Convención Santa Teresa 738510 8527300 4737 900 2010-2014 228.47 1619.10 B071 Anta Limatambo 769780 8519910 4857 2700 < 1991 2340.19 6033.17 B072 La Convención Santa Teresa 735777 8521696 4573 9002 < 1991 271.66 627.05 B073 La Convención Santa Teresa 736900 8521560 4381 2700 < 1991 488.36 1022.34 B074 La Convención Vilcabamba 723697 8534952 4568 35100 < 1991 1578.92 4893.51 B075 Anta Limatambo 783110 8521140 4818 2700 < 1991 1586.60 2141.77 B076 La Convención Santa Teresa 723090 8534035 4696 1800 < 1991 735.46 4413.01 B077 Abancay Abancay 724335 8498275 4528 1800 2010-2014 1106.35 2505.18 B078 La Convención Vilcabamba 711270 8526430 4689 900 2001-2010 676.83 2521.54 B079 La Convención Vilcabamba 711420 8526550 4685 900 2001-2010 835.70 2379.22 B080 Anta Mollepata 764550 8521990 4409 900 2010-2014 1395.89 2572.56 B081 La Convención Santa Teresa 731893 8530712 4692 22509 2001-2010 240.00 1855.43 B082 La Convención Santa Teresa 735270 8521750 4707 900 2001-2010 94.87 989.69 C001 La Convención Vilcabamba 706618 8547162 3745 267300 < 1991 7137.54 2756.09 C002 La Convención Vilcabamba 708564 8546398 4615 4500 < 1991 6076.31 2078.02 C003 La Convención Vilcabamba 708615 8546298 4622 7200 < 1991 5948.48 1988.08 C004 La Convención Vilcabamba 702441 8545384 3677 9000 < 1991 7454.56 3920.08 C005 La Convención Vilcabamba 706500 8543500 4201 900 < 1991 4349.17 1178.98 C006 La Convención Vilcabamba 707610 8542531 4470 6300 < 1991 2847.63 1836.66 C007 La Convención Vilcabamba 707955 8542720 4445 1800 < 1991 2812.33 1680.26 C008 La Convención Vilcabamba 691672 8541388 3590 23400 < 1991 4402.24 2656.81 C009 La Convención Vilcabamba 710535 8540935 4331 3600 < 1991 1049.57 3723.91 C010 La Convención Vilcabamba 691778 8540607 3853 16200 < 1991 3704.12 2947.94 C011 La Convención Vilcabamba 700537 8539761 3847 79200 < 1991 3178.44 2423.46 C012 La Convención Vilcabamba 708828 8538946 4384 44100 < 1991 782.30 3181.91 XXVIII C013 La Convención Vilcabamba 687520 8538870 3813 2700 < 1991 6214.85 5181.88 C014 La Convención Vilcabamba 700740 8538670 4075 900 < 1991 2686.63 3251.39 C015 La Convención Vilcabamba 701218 8538736 4006 101700 < 1991 2052.75 3421.45 C016 La Convención Vilcabamba 696310 8537620 4009 57600 < 1991 2066.52 1049.81 C017 La Convención Vilcabamba 698786 8537997 4101 12600 < 1991 4394.77 2470.13 C018 La Convención Vilcabamba 701430 8537170 4298 6300 < 1991 1771.02 4703.71 C019 La Convención Vilcabamba 696970 8537420 4100 2700 < 1991 2880.16 1935.79 C020 La Convención Vilcabamba 701040 8537148 4201 114302 < 1991 1986.58 4131.73 C021 La Convención Vilcabamba 702063 8537010 4294 8100 < 1991 1209.34 5272.90 C022 La Convención Vilcabamba 699540 8535120 4210 8100 < 1991 3925.88 4811.54 C023 La Convención Vilcabamba 694276 8534959 4129 41400 < 1991 2087.10 2512.30 C024 La Convención Vilcabamba 700268 8532114 4119 41400 < 1991 3894.23 1691.31 C025 La Convención Vilcabamba 706386 8530318 4546 13500 < 1991 1548.71 2646.97 C026 La Convención Vilcabamba 700300 8528120 4336 2700 < 1991 7164.41 1962.30 C027 La Convención Vilcabamba 706237 8530068 4618 3600 < 1991 1572.93 2673.03 C028 La Convención Vilcabamba 708750 8529400 4659 900 2010-2014 699.71 3020.84 C029 La Convención Vilcabamba 710435 8543390 4641 5400 < 1991 2616.20 2752.09 C030 La Convención Vilcabamba 709665 8546515 4418 3600 < 1991 5688.62 2758.21 C031 La Convención Vilcabamba 708349 8547378 4225 7200 < 1991 7062.69 2955.73 C032 La Convención Vilcabamba 708378 8546380 4618 4500 < 1991 6083.57 1994.74 C033 La Convención Vilcabamba 705300 8535540 4453 8100 < 1991 649.00 4384.73 C034 La Convención Vilcabamba 705047 8535820 4446 10800 < 1991 810.56 4551.53 C035 La Convención Vilcabamba 705360 8535220 4438 11700 < 1991 720.00 4112.85 C036 La Convención Vilcabamba 705360 8537920 4675 900 2001-2010 189.74 4741.03 C037 La Convención Vilcabamba 701670 8540380 4104 900 2001-2010 3012.13 3407.49 C038 La Convención Vilcabamba 700695 8539285 3941 5400 < 1991 2966.51 2904.80 C039 La Convención Vilcabamba 702073 8544333 4078 8100 < 1991 6494.43 3051.09 XXIX C040 La Convención Vilcabamba 694050 8534845 4133 1800 < 1991 2224.45 2727.63 C041 La Convención Vilcabamba 696283 8535337 4100 17100 < 1991 2850.47 2945.37 C042 La Convención Vilcabamba 690887 8536349 3747 26100 < 1991 2686.80 3279.46 C043 La Convención Vilcabamba 706110 8546800 3746 900 < 1991 7274.12 2914.03 C044 La Convención Vilcabamba 708351 8538374 4373 14400 < 1991 553.17 3465.82 C045 La Convención Vilcabamba 707334 8529142 4784 4500 < 1991 180.00 4084.80 C046 La Convención Vilcabamba 695242 8536330 4559 3600 < 1991 1471.22 1571.67 C047 La Convención Vilcabamba 694170 8534770 4120 900 2010-2014 2336.34 2812.28 C048 La Convención Vilcabamba 709380 8538550 4641 900 < 1991 228.47 2663.87