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Master Thesis ǀ Tesis de Maestría submitted within the UNIGIS MSc programme Presentada para el Programa UNIGIS MSc at/en

Interfaculty Department of Geoinformatics- Z_GIS Departamento de Geomática – Z_GIS University of Salzburg ǀ Universidad de Salzburg Análisis multitemporal de dinámicas ecosistémicas en municipios costeros del Departamento del Atlántico (Colombia)

Multi temporal analysis of ecosystems dynamics in coastal municipalities of the Province Atlántico (Colombia) by/por

Juan Fernando Tobón Pérez 01422557

A thesis submitted in partial fulfilment of the requirements of the degree of Master of Science (Geographical Information Science & Systems) – MSc (GIS)

Bogota, Octubre 2018 1

Compromiso de Ciencia Por medio del presente documento, incluyendo mi firma personal certifico y aseguro que mi tesis es completamente el resultado de mi propio trabajo. He citado todas las fuentes que he usado en mi tesis y en todos los casos he indicado su origen.

Bogotรก, Colombia. Octubre 23 de 2018__________________________________

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Resumen Los análisis multitemporales de coberturas de la tierra son técnicas que permiten identificar cambios y tendencias a nivel de paisaje o región en un periodo de tiempo.

A pesar de que estos son frecuentes, por lo general no tienen en cuenta elementos ecosistémicos como estructura y función (fragmentación y conectividad). A pesar de que en Colombia se han desarrollado algunos estudios, en la mayoría de los casos no se cuentan con resultados que integren las tres variables, menos aún en la región costera del Departamento del Atlántico.

Por esta razón se hace importante

establecer la variación de las dinámicas

ecosistémicos en función del tiempo en un sector costero del norte de Colombia en el Departamento del Atlántico, mediante el análisis de variables de paisaje, que permitan identificar los procesos de cambio que se ha sufrido el territorio, sumando atributos de estructura y función (fragmentación y conectividad) entre los años 1988 y 2007.

Para la identificación de cambios en la cobertura de la tierra, se realiza la gestión de imágenes Landsat de resolución media, de los años 1988 y 2007, posteriormente se aplica la metodología adaptada para Colombia Corine Land Cover. Con los resultados obtenidos, se aplican métricas de paisaje (estructura, función, diversidad), mediante el uso de Fragstats. Paralelamente, para la identificación de conectividad estructural, se parte de elementos de las coberturas, y la herramienta Circuitscape.

Como resultados, en cuanto a interpretación y cambios de coberturas, se obtuvo que la clase 2 (Territorios agrícolas), aumenta más de 14000ha en 19 años, mientras que la clase 3 (bosques y áreas seminaturales), tiene una reducción similar, muestra de expansión de la frontera agrícola. En términos de estructura del paisaje, se evidencia un mayor número de clases de cobertura de la tierra, con un índice ce diversidad de 1.61 en 1988, frente a 2.54 en 2007, adicionalmente un mayor número de parches por clases, pasando de un total de 147 parches en 1988, a 747 en 2007; con un tamaño medio de parche de 562 ha en 1988, a 111 en 2007.

Finalmente en términos de conectividad, en el año 1988, existían mayores áreas 3

con alto potencial de conectividad, frente a 2007, donde para lograr las mismas áreas de paso, los organismos deben hacer uso de zonas con baja calidad ambiental para el tránsito.

Como conclusión general, además de corroborar lo planteado en la hipótesis, confirmando que a medida que se afecta la calidad y aumenta la cantidad de parches, y se cambia su uso; se incrementan los elementos que dificultan los desplazamientos (perdida de conectividad), entre parches en términos de flujos de materia y energía.

La reducción en las clases remanentes, conjuntamente con un aumento de parches, afectan principalmente las áreas de coberturas de bosques y áreas seminaturales (CLC clase 3), que por lo general corresponden a los elementos del paisaje con mejor calidad e integridad ecológica. Estas afectaciones limitan de manera importante la conectividad, que en el término del tiempo se redujo a menos de la mitad.

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Abstract Multitemporal analysis of land cover are techniques that allow to identify changes and trends at landscape or regional level in a period of time. Although these are frequent, most of the time there is not take into account ecosystem elements such as structure and function (fragmentation and connectivity). Some studies have been developed in Colombia, but in most cases there are not integrating the three variables, even less in the coastal region of the AtlĂĄntico Municipality.

For this reason, it is important to establish the variation of ecosystem dynamics as a function of time in a coastal sector of northern Colombia in the AtlĂĄntico Municipality, analyzing landscape variables that allow the identification of change patterns in the territory, and attributes of structure and function (fragmentation and connectivity) between the years 1988 and 2007.

For the identification of changes in land cover, I used Landsat images with mid resolution, from the years 1988 and 2007; with the images, I applied the adapted methodology for Colombia Corine Land Cover. Then with the results of land cover, landscape metrics (structure, function, diversity) are applied, using Fragstats. At the same time, for the identification of structural connectivity, I used results of land cover, and Circuitscape tool.

As results, in terms of interpretation and changes in land cover, the class 2 (Agricultural Territories), increases more than 14,000ha in 19 years, while class 3 (forests and semi-natural areas), has a similar reduction, that’s by the expansion of the agricultural frontier. In terms of landscape structure, the study found a greater number of land cover classes, with a diversity index of 1.61 in 1988, compared to 2.54 in 2007, in addition a greater number of patches per class, passing from a total of 147 patches in 1988, to 747 in 2007; with an average patch size of 562ha in 1988, to 111ha in 2007. Finally, in terms of connectivity, in 1988, there were more areas with high connectivity potential, compared to 2007, where to achieve the same transit areas, organisms must make use of areas with low environmental quality for transit.

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As a general conclusion, in addition to corroborate the hypothesis, confirming that land cover has changes, quality is affected and the number of patches increases; the elements that hinder the displacements (loss of connectivity), between patches in terms of material and energy flows, increased. The reduction in the remaining classes, together with an increase in patches, mainly affect the areas of forest cover and semi-natural areas (CLC class 3), which generally are the same to the elements of the landscape with better quality and ecological integrity. These impacts significantly limit connectivity, which in the end of time was reduced to less than half.

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Tabla de Contenido 1.

INTRODUCCIÓN .......................................................................................... 13 1.1. Antecedentes .......................................................................................... 13 1.2. Objetivos ................................................................................................. 16 1.2.1. Objetivo general................................................................................ 16 1.2.2. Objetivos específicos ........................................................................ 16

2.

REVISIÓN DE LITERATURA ........................................................................ 18

2.1.

Marco teórico .............................................................................................. 19

2.2.

Marco Histórico........................................................................................... 24

2.3.

Marco metodológico ................................................................................... 26

2.3.1.

Análisis de cambios de cobertura (interpretación de imágenes) .......... 26

2.3.2.

Métricas del paisaje ............................................................................. 28

2.3.3.

Conectividad estructural....................................................................... 31

3.

METODOLOGIA ........................................................................................... 33

3.1.

Zona de Estudio ......................................................................................... 33

3.2.

Flujograma de trabajo ................................................................................. 36

3.3.

Metodologías aplicadas .............................................................................. 38 3.3.1. Análisis de coberturas ...................................................................... 38

4.

3.3.2.

Análisis de fragmentación .................................................................... 42

3.3.3.

Análisis de conectividad ....................................................................... 44

RESULTADOS Y DISCUSIÓN ...................................................................... 47 4.1. Análisis de Coberturas ............................................................................ 47 4.2. Análisis de los procesos de fragmentación ............................................. 51 4.3. Análisis de Conectividad ......................................................................... 54

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4.4. Discusiรณn de resultados .......................................................................... 58 4.4.1.

Anรกlisis de coberturas ............................................................................. 58

4.4.2.

Anรกlisis de Procesos de fragmentaciรณn .................................................. 61

4.4.3.

Anรกlisis de conectividad .......................................................................... 63

5.

CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES ................................................ 65

6.

REFERENCIAS ............................................................................................. 67

8

Lista de Acrónimos CLC: Metodología Corine Land Cover IAvH: Instituto de investigación en recursos biológicos Alexander von Humboldt IDEAM: Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales INVEMAR: Instituto de investigaciones marinas “José Benito Vives de Andreis” MADS: Ministerio de Ambiente, vivienda y desarrollo territorial SIAC: Sistema de Información Ambiental de Colombia SINA: Sistema Nacional Ambiental SINCHI: Instituto amazónico de investigaciones científicas

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Lista de Figuras Figura 1. Mapa del sitio de estudio, municipios costeros del Departamento del Atlántico................................................................................................................ 35 Figura 2. Flujograma de trabajo, con los paso a paso utilizados para el desarrollo del presente estudio. ............................................................................................ 37 Figura 3. Generación de Mosaico a partir de imágenes Landsat para los análisis de coberturas en los municipios costeros del Departamento del Atlántico, para el año 1988 .............................................................................................................. 39 Figura 4. Generación de Mosaico a partir de imágenes Landsat para los análisis de coberturas en los municipios costeros del Departamento del Atlántico, para el año 1988 .............................................................................................................. 41 Figura 5. Identificación de parámetros de resistencia convertidos a formato ASCII para la identificación de rutas potenciales de conectividad para los años 1988 (Arriba) y 2007 (Abajo). ........................................................................................ 46 Figura 6. Coberturas de la tierra identificadas según la metodología y parámetros de la leyenda adaptada para Colombia Corine Land Cover, en los municpios costeros del Departamento del Atlántico, para el año 1988. ................................ 48 Figura 7. Ge Coberturas de la tierra identificadas según la metodología y parámetros de la leyenda adaptada para Colombia Corine Land Cover, en los municpios costeros del Departamento del Atlántico, para el año 2007. ............... 50 Figura 8. Promedio de las coberturas por clase de análisis de CLC en los años 1988 (azul) y 2007 (Naranja). Los mayores cambios en las áreas de cobertura entre los años de 1988 y 2007, se dan en las clases 2. Territorios agrícolas, donde hubo un aumento en el año 2007; y 3, donde se da una reducción en la clase 3. Bosques y áreas seminaturales. ............................................................. 51 Figura 9. La distribución media de las áreas en el año 1988, resulta mayor que el valor medio del área en 2007. Este resultado redunda en que en promedio, hay parches más pequeños en el año 2007, producto de fragmentación de las unidades de paisaje. La desviación estándar del año 1988, es mayo a la de 2007,

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toda vez que si bien existen parches de poca área, existen unidades con una gran área. ..................................................................................................................... 53 Figura 10. La distribución de área media y varianza entre niveles de análisis de CLC, son menores en el año 2007 que en año 1988. En el año 1988 en los niveles 1 a 4, no se observan diferencias significativas, mientras que si las hay con respecto al nivel 5. Por otro lado, en el 2007 las diferencias significativas se aprecian con respecto al nivel 4. .......................................................................... 54 Figura 11. Valores de conectividad entre los años de 2007 y 1988, respecto a los pixeles disponibles para el desplazamiento. Se evidencia que en 1988 los niveles de conectividad alta, estaban centrados principalmente en los pixeles con mayor valor (100), mientras que para el año 2007, para alcanzar los mismos niveles de conectividad, es necesario pasar por zonas con valores inferiores (100, 90, 80 70). ....................................................................................................................... 55 Figura 12. Conectividad potencial de flujos, para los municipios costeros del Departamento del Atlántico mediante uso de resistencias para el año 1988. ..... 56 Figura 13. Conectividad potencial de flujos, para los municipios costeros del Departamento del Atlántico mediante uso de resistencias para el año 2007 ...... 57

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Lista de Tablas Tabla 1. Métricas del paisaje identificadas para ser utilizadas en el presente estudio. Se destacan métricas de composición, forma y diversidad, que se aplican a nivel de paisaje y clase...................................................................................... 31 Tabla 2. Parámetros utilizados para las métricas del paisaje, utilizadas en el presente documento en términos de composición, forma y diversidad, a nivel de parches y de paisaje. ........................................................................................... 43 Tabla 3. Parámetros de resistencia al flujo en el paisaje, establecidos según la integridad de las coberturas. Los valores más altos de resistencia implican dificultades para desplazamiento, mientras que los valores más bajos de resistencia, permiten mayores flujos, y están soportadas principalmente en áreas naturales y seminaturales .................................................................................... 45 Tabla 4. Resultados de las métricas de paisaje analizadas a nivel de paisaje. ... 52

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1. INTRODUCCIÓN

Los estudios multitemporales de coberturas buscan establecer como es la variación en usos de suelo entre periodos de tiempo específico, son ampliamente utilizados en toma de decisiones, y análisis de territorio. Sin embargo, es poco frecuente que se incluyan elementos ecosistémicos, principalmente relacionados con estructura y función. En este orden de ideas, se hace necesario y relevante establecer la variación de las dinámicas ecosistémicos en función del tiempo en un sector costero del norte de Colombia en el Departamento del Atlántico.

Este procedimiento, se realizó mediante el análisis de variables de paisaje, que permitieron identificar los procesos que se han sufrido sobre el territorio, en términos de estructura y función (fragmentación y conectividad).

1.1.

Antecedentes

Los ecosistemas hacen referencia a elementos bióticos (principalmente conformados por organismos), y componentes abióticos (elementos físicos, clima suelos, otros), que interactúan entre sí, generando flujos de materia y energía, propiciando un sistema funcional (Odum y Odum, 2003).

Dentro de estos sistemas biológicos, se desarrollan interacciones, conocidas como dinámicas ecosistémicas, que también pueden aplicar a otras entidades como poblaciones o comunidades, y que se basan en teorías de parches o agregación.

Dichas interacciones generan procesos de estabilidad y distribución de los ecosistemas en el espacio, que pueden ser inferidos o modelados a partir de ciertos supuestos sobre el movimiento entre parches de hábitats o ecosistemas, lo que en últimas determina y condiciona el nivel de conocimiento y las posibilidades de modelamiento o predicción de los futuros estados de los ecosistemas (Tisherndorf y Fahrig, 2000).

La posibilidad de flujos entre diferentes parches de un hábitat o ecosistema no es un elemento intrínseco y exclusivo de un organismo, sino que en gran medida depende de la conformación y composición de los ecosistemas en los cuales se desenvuelve, las unidades de paisaje y la matriz en la cual se encuentran los 13

ecosistemas (Tisherndorf y Fahrig, 2000). Los elementos de dicha matriz son en últimas los que permiten facilitar, dificultar o imposibilitar la interacción y desarrollo de individuos y poblaciones. Este esquema de desplazamiento e interacción de individuos y comunidades es inicialmente definido por Merriam (1984), quien denomino esta dinámica como “conectividad del paisaje'' (Tisherndorf y Fahrig, 2000).

Para el caso de Colombia, los elementos que componen un ecosistema son tan amplios y complejos como su geografía lo permite. Esto ocurre en gran medida por la posición geoespacial del país (inter-tropical, cercana al ecuador, bañada por dos océanos), y características topográficas (tres cordilleras, alturas sobre el nivel del mar desde los 0 hasta los 5,100 msnm, múltiples pisos térmicos y biomas entre otros aspectos). Los interacciones de dichos elementos hacen que en su territorios se presente una amplia diversidad ecosistémica; sin embargo, esas mismas condiciones fisiográficas, junto con presiones antrópicas han llevado a un escenario de rápida transformación de los sistemas naturales, lo que lleva a una necesidad inminente de ampliar y profundizar el conocimiento científico de los diferentes ecosistemas,

principalmente

sobre

los

más

frágiles

en

términos

de

representatividad y condición de amenaza (Rodríguez, Banda, Reyes y Estupiñan, 2012) En este escenario, la región del Departamento del Atlántico localizada al norte del país, limitando al norte con el océano Atlántico, al oriente con el Departamento de Magdalena y al sur y occidente con el Departamento de Bolívar (Gil-Torres, 2009), cuenta con una diversidad de ecosistemas estrategicos, fundamentales para el pais, y que no han sido agenos a procesos de estrés y perdidas de sus coberturas o transformacion de las mismas, que principalmente se han dado sobre las coberturas de bosque seco tropical (Bs-T), manglares, humedales y bosques riparios (Rodríguez et al., 2012) Los principales elementos que llevan a escenarios de transformación de los ecosistemas (conocidos también como motores de cambio), son amenazas como modificaciones climáticas (cambio climático, fenómenos atípicos como la oscilación del niño sur – ENSO, prolongación de los periodos de lluvias), fuegos, movimientos 14

en masa, inundaciones, entre otras tantas causas, siendo una de las más importantes el crecimiento económico de los centros poblados, que conllevan a un cambio en las dinámicas frente al uso del suelo, incrementando de manera notable por expansión de la frontera agrícola y rápido crecimiento poblacional (Midha y Mathur, 2010).

El motor “incremento de la frontera agrícola” es uno de los elementos que mayores efectos presenta sobre los ecosistemas, incrementando principalmente procesos de fragmentación, y cambios en las coberturas del suelo en cortos periodos de tiempo; lo que implica en términos ecosistémicos, no solo las modificaciones de los ecosistemas, sino disminuciones y hasta pérdidas o extinciones locales de ciertas especies (Lees y Peres, 2008).

Para poder predecir estos cambios y afectaciones sobre los ecosistemas y las coberturas de la tierra, se han desarrollado distintas metodologías, que permitan hacer cálculos estandarizados de dichas modificaciones. Uno de estos casos es el proceso de identificación de coberturas de la tierra, conocida como Corine Land Cover (CLC), la cual no solo permite saber en diferentes periodos de tiempo como se han desarrollado los cambios en las coberturas, solo que permite dilucidar dinámicas o patrones de cambio en los usos del suelo (IDEAM, 2010) Es fundamental entender como son las dinámicas de las coberturas de la tierra (sobre las que presentan metodologías estandarizadas), toda vez que estas son un insumo importante para la identificación de ecosistemas, y que permiten establecer las dinámicas y patrones de cambio, lo que conlleva a los procesos de fragmentación ecosistémica, que afecta las dinámicas poblacionales, y la conectividad en términos de flujos de especies, genes (Lees y Peres, 2008). Es por esta razón que es importante en primer lugar saber cómo son las dinámicas de cambio de las coberturas de la tierra (entendiéndolas como base de las configuraciones y definiciones de los ecosistemas), ya que al conocer las dinámicas a nivel multiemporal se puede establecer si se han presentado cambios sobre el paisaje, lo que redunda en la facilidad o dificultad de que en una matriz se presenten flujos de materia y energía (conectividad), para este caso particular a nivel regional.

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1.2.

Objetivos

1.2.1. Objetivo general Establecer y determinar las modificaciones espacio-temporales de las dinámicas ecosistémicas (en términos de cambio de coberturas, modificación de conectividad y fragmentación de los ecosistemas) de los municipios costeros del Departamento del Atlántico en los años 1988 y 2007.

1.2.2. Objetivos específicos •

Determinar los cambios de cobertura de cobertura de la tierra (CLC), en los municipios costeros del Departamento del Atlántico entre 1988 y 2007.

•

Establecer las dinámicas de fragmentación de las coberturas naturales en los municipios costeros del Departamento del Atlántico, en los dos periodos de tiempo analizados.

•

Identificar el cambio en los posibles patrones de conectividad encontrados, en los municipios costeros del Departamento de Atlántico, en los dos periodos de tiempo analizados.

1.3.

Preguntas de investigación

¿De qué manera cambian las coberturas de la tierra en el Departamento del Atlántico entre los años de 1988 y 2007? ¿Cómo se dan los cambios en la estructura y composición de los paisajes costeros del Departamento del Atlántico entre los años de 1988 y 2007? ¿Cómo ha variado la conectividad estructural en los municipios costeros del Departamento del Atlántico entre los años de 1988 y 2007?

1.4.

Hipótesis

En la región costera del Departamento del Atlántico se presentan cambios en las coberturas y en los ecosistemas los que ha generado afectación en la distribución del paisaje (aumento de la fragmentación), lo que ha generado aumento en los 16

obstáculos para los desplazamientos (perdida de conectividad) en términos de flujos de materia y energía.

1.5.

Justificación

Las dinámicas de fragmentación y conectividad en los ecosistemas pueden conllevar a extinciones locales, y perdidas de ecosistemas estratégicos, como bosque seco tropical, mangle y humedales, entre otros (Guhl, 2004). Igualmente, pueden causar afectaciones físicas, como cambios en ciclos de nutrientes (carbono, nitrógeno, fosforo, entre otros), variaciones climáticas a nivel local y regional, y ciclo hidrológico, entre otras afectaciones (Guhl, 2004).

Se tiene conocimiento además de que las pérdidas de conectividad afectan flujos de materia y energía, lo que en términos bióticos y de supervivencia de especies y ecosistemas, es nocivo, generando endogamia, y perdida de variabilidad genética, igualmente, conllevan a perdida en la calidad de los hábitats (integridad ecológica), lo que presenta efectos sobre la supervivencia de poblaciones y ecosistemas (Franklin, Noon y Luke, 2002).

Para facilitar los análisis, tanto de coberturas, como el estado de fragmentación y posibles rutas de conectividad, los Sistemas de Información Geográfica (SIG) se convierten en la herramienta más apropiada para dichos análisis, tal y como lo menciona Guhl (2002), quien se sirvió de esta herramienta para los análisis de modificación en el paisaje de zonas cafeteras en Colombia, contrastando dos periodos de análisis. A nivel oficial en Colombia, se pueden realizar análisis de fragmentación y conectividad bajo dos escenarios: Mapas de ecosistemas y mapas de coberturas CLC, siendo el segundo el elemento más idóneo para tal comparación, en la medida que cuenta con una metodología estandarizada, validada, y que al momento cuenta con varias versiones de carácter oficial (IDEAM, 2010).

Como parte de los procesos estandarizados, los elementos analizados se representan mediante modelos ráster, que posteriormente son cargados en herramientas de SIG y analizados mediante el uso de extensiones especializadas

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como Spatial Analyst, Pathmatrix, Patch Analyst o Circuitscape, entre otras aplicaciones (Garrido-Garduño y Vázquez-Domínguez, 2013).

1.6.

Alcance

Como proceso académico, este producto permite identificar las modificaciones o cambios en las coberturas de la tierra, siguiendo la metodología CLC, asumiendo este producto como proxy para identificar procesos de fragmentación y conectividad en ecosistemas. Esto quiere decir que la aproximación será validable y verificable desde un componente técnico (siguiendo metodologías y estándares oficiales), pero al no estar vinculado a ningún proceso administrativo, no tendrá incidencias sobre políticas regionales ni de toma de decisiones.

Su funcionalidad y utilidad puede dar pie para la identificación de procesos que conlleven a toma de decisiones, y que articulen con políticas públicas, toda vez que puede dar luces sobre elementos que afectan no solo la funcionalidad de los ecosistemas, sino rutas de conectividad principalmente estructural, que pueden ser rescatadas, o conservadas, previo a que sean afectadas de manera permanente.

2. REVISIÓN DE LITERATURA Los procesos de identificación de estructura del paisaje y conectividad, y sus respectivos análisis multitemporales, son elementos clave para el entendimiento de las dinámicas ecosistémicas, más aún en municipios altamente dinámicos, como los que se pueden encontrar en los países emergentes. Cabe resaltar que la cantidad de estudios al respecto es amplia, más aun en un lugar como Colombia, donde la presencia de múltiples ecosistemas, junto a la amplia tasa de cambio en los últimos años y la posibilidad de realizar estudios multitemporales basados en SIG, han generado una gran cantidad de bibliografías relacionadas con el tema específico. En este orden de ideas, este capítulo recopila algunas referencias clave y de importancia, para entender cada uno de los apartes a ser trabajados en este documento (marco teórico, recuento histórico, y referentes metodológicos).

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2.1.

Marco teórico

La base de los estudios de conectividad y fragmentación está dada en concepciones ecológicas y de paisaje, arraigadas desde las décadas de 1960 y 1970, cuando en el entorno académico se presentaron propuestas novedosas que explicaban distribuciones, limitaciones y afectaciones a diferentes especies y grupos funcionales. Dentro de las corrientes de análisis más frecuentes para el estudio de los componentes de la ecología del paisaje están las teorías de biogeografía de Islas, propuesta por McArthur y Wilson (1967); posteriormente complementada por elementos de metapoblaciones propuesta por Levins (1970) (Garrido-Garduño y Vazquez-Domínguez, 2013).

Elementos posteriores fueron propuestos por Forman y Gordon (1981), quienes propusieron elementos de análisis del paisaje enmarcando los estudios ecológicos en lo que hoy conocemos como ecología del paisaje, que posteriormente fue complementada con elementos de conservación propuestos por Soulé (1986).

Hoy en día, además de tener en cuenta los conceptos clásicos de la ecología del paisaje, cuando es requerido un énfasis en el estudio de ecosistemas, dinámicas ecosistémicas, y de poblaciones. Estos son por lo general realizados desde escalas pequeñas, por medio de teorías de paisaje, como parches o agregación de las especies (Tisherndorf y Fahrig, 2000). Estos estudios se enfocan en el elemento espacial de análisis, conocido como “unidad de tierra”, el cual es un concepto central en la ecología del paisaje, que permite hacer integraciones holísticas, dentro de teorías de sistemas, que permiten enlazar elementos que van desde los organismos y la sociedad hasta la tierra como un sistema completo (Zonneveld, 1989).

Una de las afectaciones más frecuentes sobre las unidades de tierra, o las unidades de análisis del paisaje y las dinámicas ecosistémicas, es la fragmentación de hábitats, la cual compone uno de los elementos de mayor importancia en términos de biología de la conservación (Franklin et al., 2002). En términos generales, la fragmentación consiste en la generación de elementos que crean interrupciones en la continuidad de los hábitats, generando fragmentos más pequeños de una gran unidad dividida (Franklin et al., 2002). De acuerdo a autores como Franklin et al.

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(2002), Wu (2009), Midha y Mathur (2010) y Cove et al. (2014) las posibles medidas y afectaciones de la fragmentación pueden ser identificadas y cuantificadas de diferentes maneras, sin embargo todos coinciden en la necesidad de implementar elementos como métricas del paisaje para dichas aproximaciones. Esto quiere decir que en términos generales, los autores que hacen análisis del paisaje hacen uso de aproximaciones matemáticas de los modelos de distribución espacial de los fragmentos en la unidad de paisaje (Franklin et al., 2002).

Dentro de los análisis que se tienen en cuenta para los análisis de fragmentación, se presenta el caso de aspectos escalares, lo que implica que el objeto de análisis puede variar desde elementos puntuales, a escalas de individuo, e ir aumentando en ordenes, pasando por grupos, como poblaciones y comunidades, hasta elementos de gran tamaño, como biogeográficas (Franklin et al., 2002; Cove et al., 2014).

Uno de los resultados más reconocibles que conlleva la fragmentación es la perdida de hábitats o espacios para el desarrollo de poblaciones e individuos, siendo uno de los efectos más frecuentes, y en algunos casos se ha llegado a estudiar no a los fragmentos de hábitat disponible, sino a los fragmentos de hábitat restante o remanente (Fahrig, 2003). A pesar de que lo más frecuente en los análisis de paisaje es la fragmentación o perdida de habitas, también esta otra corriente de la ecología del paisaje, que se centra en opciones de conectividad dentro de los parches generados, o de los parches remanentes, que pueden estar contribuyendo en la conservación de especies y flujos de materia y energía (Brown et al., 2004).

En la medida que la unidad de tierra se entiende como un sistema de análisis donde se pueden incluir diferentes elementos para ser tenidos en cuenta, se acepta que este es un sistema abierto con cierta autorregulación, lo que implica que debe contener flujos que permitan intercambios de materia y energía (Zonneveld, 1989).

Estos flujos en el sistema de análisis, pueden ser presentados al interior de la unidad de análisis, o entre unidades de análisis, lo que conlleva al término “conectividad del paisaje”, que incluye elementos de estructura o función de dicha conectividad. En algunos casos la conectividad puede ser entendida por cercanía entre parches (estructural), o por otro lado, enfocada a la función del individuo o 20

población sobre el cual sea desarrollado el esquema (conectividad funcional), además de tener en cuenta otros elementos de estructuración del paisaje, cercanía de los parches, limitantes o resistencias de la matriz, que dificulten el desplazamiento (Garrido-Garduño y Vázquez-Domínguez, 2013).

Por lo general la conectividad tanto funcional, como estructural, se da mediante vínculos conocidos como “corredores” (Garrido-Garduño y Vázquez-Domínguez.

2013); que entre otros aspectos, facilitan el flujo de genes e individuos entre los parches de ecosistemas remanentes, y la reducción de las tasas de extinción locales, además de maximizar el fines de las poblaciones al contribuir a la diversificación de genes, reduciendo depresión endogámica (Brown et al., 2004).

Un corredor, en su estructura más básica, está conformado por tiras o pasillos continuos de hábitat, que de manera estructural buscan conectar dos elementos separados, que son conocidos como parches, que cuentan con condiciones idóneas de hábitat (Fumagalli y Toccolini, 2012). Los mismos autores incluso llegan a definir las redes ecológicas y corredores, como “estructuras naturales, lineales, que permiten sobrevivir a los ecosistemas y poblaciones, y moverse en un territorio, dominado por (humanos)”, lo que incluye una nueva variable (antrópica) en el análisis de conectividad del paisaje (Fumagalli y Toccolini, 2012).

Los corredores pueden obedecer a diferentes tipos y necesidades, como por ejemplo tener objetivos de conservación de la biodiversidad, entendidos como un espacio subregional, estratégicamente definido y ubicado con la potencialidad de presentar procesos de conservación a gran escala; y por otro lado, corredores biológicos, entendidos como parches de ecosistemas o hábitats alargados, que permiten la conectividad de individuos entre dos o más zonas (Sanderson et al., 2003). Sin embargo, hoy en día no solo se están generando afectaciones sobre unidades de paisaje o ecosistemas, sino también sobre las demás estructuras que permiten la persistencia de los ecosistemas en el medio.

En términos generales, los paisajes y ecosistemas están siendo enormemente afectados por el incremento de fragmentos y ruptura de la conectividad de parches de ecosistemas (afectando a los organismos propios de los ecosistemas), 21

principalmente por darle paso a espacios para la población humana, y el escalamiento en la demanda de recursos (Wu, 2009). Estos elementos fragmentados dan píe a la perdida de hábitats, alteraciones importantes en la composición y arreglo espacial de los elementos del paisaje, lo que resulta en afectación a las poblaciones y los procesos ecosistémicos (Wu, 2009).

Para poder establecer en qué medida se han visto afectados los ecosistemas, como ya se mencionó, existen teorías relacionadas con métricas del paisaje, y otras que establecen que tan buena o que tan afectada se encuentran la conectividad. Este proceso incluye no solo la evidencia de que tan buena es la medida de conectividad (si hay conexión entre los parches), sino de integridad del parche a analizar, en términos de métricas de paisaje clásicas como relación área perímetro, u otro tipo de elementos más complejos, como análisis de coberturas y ecosistemas (Tisherndorf y Fahrig, 2000).

No es lo mismo tener un solo parche de hábitat cohesionado, a tener la misma área de hábitat distribuido en fragmentos (esta última condición requeriría de más procesos de conectividad, afectando a las especies, y las dinámicas ecosistémicas, lo que significa una baja integridad ecológica) (Tisherndorf y Fahrig, 2000).

Una de las posibles opciones para la medida de la conectividad del paisaje es el modelo de Least Cost Path (LCP - costo mínimo o de ruta de menor costo), el cual considera la posibilidad de dispersión de flujos de materia y energía o de individuos, sobre una matriz de paisaje heterogénea, razón por la cual mediante iteraciones determina el camino más probable para el desplazamiento. Finalmente, las variables se representan en un modelo ráster, y se ejecuta mediante el uso de herramientas de SIG, apoyado en aplicativos de análisis de paisaje, como Spatial Analyst o Pathmatrix o Patch Analyst o Circuitscape entre otras aplicaciones, que además de poder ser utilizadas directamente, cuentan con vínculos a otros software como ArcGIS, o QGIS (Garrido-Garduño y Vázquez-Domínguez, 2013).

Como parte de algunos de los muchos estudios realizados al respecto de análisis multitemporales de coberturas y ecosistemas, se pueden rescatar los de Fichera, Modica y Pollino (2012), quienes realizaron medidas de detección de cambios y 22

análisis del paisaje mediante el usos de métricas del paisaje; Guillanders, Coops, Wulder, Gergel y Nelson, (2008), quienes además del análisis de coberturas también incluyeron aspectos de tendencias de cambio y análisis de patrones antropogénicos en el paisaje; Yuan, Sawaya, Loeffelholz y Bauer, (2005), quienes trabajaron elementos relacionados con coberturas de la tierra, haciendo usos de sensores landsat; Lui et al. (2010), quienes generaron nuevas aproximaciones para cuantificar procesos de expansión urbana y cambios en los usos del suelo, para determinar cambios en la estructura y composición del paisaje.

Para el desarrollo del conocimiento relacionado con fragmentación y conectividad, se han desarrollado igualmente múltiples estudios y aproximaciones. Por el lado de la fragmentación, algunos autores como el clásico Jaeger en 2000 planteaba nuevas aproximaciones para medir patrones de paisaje, partiendo de procesos ecológicos típicos que se presentan en casi todas las matrices de análisis. También se presenta el caso de autores enfocados al análisis físico de la fragmentación (más que al ecológico), quienes plantearon diferentes formas de aproximarse al problema, como lo plantean Southworth, Munroe y Nagendra (2004); o el caso de Negendra et al. (2004), quienes plantaron aproximaciones que incluían elementos físicos y bióticos a los análisis de coberturas y patrones de usos del suelo, generando diferentes aproximaciones y análisis. Por otro lado, también hay autores que plantean aproximaciones ecológicas, que se enfocan en elementos biológicos y funcionales, aplicados a una especie como por ejemplo el caso planteado por Bayne y Hobson en 1997, quienes ya mencionaban que cambios en las coberturas, producto de la expansión agrícola, implicarían perdidas en la biodiversidad de especies particulares.

Finalmente, en términos de conectividad, al igual que los elementos de análisis multitemporales, como los de fragmentación, son tan extensos, como posibilidades de estudio se presenten. Como un breve resumen de algunos de los elementos más representativos y relacionados con la temática de interés, se mencionan los elementos técnicos de cómo se debería medir la conectividad, en términos de barreras, procesos de dispersión y resistencias entre otros aspectos (elementos mayormente físicos no solamente biológicos) (Tisherndorf y Fahrig, 2000)

23

También se ha planteado el desarrollo de modelos de conectividad basada en grafos, planteando nuevas posibilidades de análisis de herramientas del paisaje y conectividad (Bunn, Urban y Keitt, 2000; Urban y Keitt, 2001; Pascual-Hortal y Saura, 2006), hasta llegar a elementos como definir a la conectividad como un elemento fundamental en la ecología del paisaje, inclusive definiéndola como un elemento vital dentro de la matriz y aspectos de análisis (Taylor, Fahrig, Henein y Merriam, 1993).

2.2.

Marco Histórico

En Colombia, estudios de tipo multitemporal se desarrollan con frecuencia desde la oficialidad por los institutos del Sistema Nacional Ambiental (SINA), como es el caso del Instituto Sinchi, quien realiza estas actividades para la región amazónica, o como para el resto del país, adelantados por el Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales (IDEAM), Instituto Humboldt e inclusive el Instituto de Investigaciones Marinas y Costeras “José Benito Vives de Andréis” (Invemar).

Ejemplos científicos de estudios de variaciones multitemporales se presentan entre otros en la región de los llanos orientales, donde se evidencian cambios considerables en las coberturas de la tierra, con el fin de producir bienes y servicios para las comunidades cercanas, proceso que no ha sido ajeno para los demás territorios del trópico. Se menciona que los cambios en los usos del suelo, tanto para la región del llano, como para otras regiones de Colombia, se desarrolló en los años 1980 y 1990, producto de procesos de incremento en los procesos agrícolas, jalonado principalmente por una reforma agrícola de la época, que incentivaba procesos productivos relacionados principalmente con cultivos mono específicos, como palma africana, arroz, entre otros cultivos (Romero et al. 2001).

Para otras regiones del país, como la región amazónica, se establece que los patrones del paisaje se dan con frecuencia en forma de mosaicos de pasturas, tierras agrícolas y fragmentos dispersos de bosque. Como elementos importantes de estos análisis se establece que los árboles aislados en potreros se convierten en una estrategia adecuada, que fomenta el enriquecimiento de la vegetación en 24

Pastizales; y que por otro lado, potreros con una mayor cobertura de árboles favorecen el bienestar animal, contribuyendo en la reducir el estrés calórico e incrementar la producción animal, entre otros efectos tanto positivos, como negativos de la fragmentación de ecosistemas (Gutiérrez et al. 2012).

Otros autores igualmente plantean que la fragmentación progresiva del paisaje en Colombia, es producto de cambio de usos de la tierra, principalmente dedicándola a procesos agrícolas y que por dicho proceso, se genera una reducción en el área de los fragmentos y paralelamente se da una pérdida de la complejidad en términos del paisaje (Marín, Toro y Uribe, 2008).

Igualmente se considera que se presenta un impacto directo en la estructura del paisaje, afectando procesos ecológicos, que son necesarios para que las poblaciones, comunidades y ecosistemas, se mantengan, y no se afecte la biodiversidad, conservando principalmente procesos de conectividad entre los fragmentos generados (Marín et al., 2008).

En el mismo sentido, se menciona que el desarrollo de actividades productivas en Colombia ha generado la destrucción y cambio de las coberturas vegetales naturales (Ruiz et al., 2007). Esta creciente intervención humana sobre los ecosistemas ha ido fragmentando el hábitat de diferentes especies, lo que puede, con el tiempo, derivar en una pérdida de biodiversidad. Asimismo, Fahrig et al (2000), plantea que modificaciones del hábitat y ecosistemas, conllevan a procesos de estandarización de las especies (homogenizando y generando perdida de diversidad), además de fragmentación de paisajes, cambios en la cobertura del suelo y pérdida de la funcionalidad del ecosistema (Fahrig et al., 2000; McGarigal y Cushman, 2005; Marín et al., 2008; García, 2012; Gómez, Anaya y Álvarez, 2005; Montero, Moreno y Gutiérrez, 2009).

25

2.3.

Marco metodológico

2.3.1. Análisis de cambios de cobertura (interpretación de imágenes) Los modelos de análisis de cambios de cobertura son esenciales para establecer tendencias, y realizar proyecciones ajustadas sobre el uso de suelo, y cambios en los ecosistemas (Pontius, Shusas y McEachern, 2004). Estos procesos generalmente se realizan mediante comparaciones entre categorías de usos del suelo de por lo menos dos periodos de tiempo (Pontius et al, 2004).

Por lo general, los procesos técnicos necesarios para poder completar análisis multitemporales a través de imágenes de sensores remotos, implican el procesamiento de los productos, como como el ajuste geométrico de las imágenes utilizadas, esto en la medida que los análisis de cambios temporales se establece mediante comparaciones de pixel a pixel, lo que implica que errores como desplazamientos, los valores resultantes, pueden ser mal malinterpretados.

También es conveniente revisiones y homogenizaciones a nivel radiométrico con el fin de reducir efectos adversos, como variables climáticas, lumínicas, entre otros factores. Para la interpretación de imágenes de sensores remotos en función de análisis multitemporales, es conveniente tener en cuenta la conversión de valores digitales originales a variables físicas, como reflectividad o temperatura del suelo, mediante el uso de modelos complejos; o como segunda opción, la equiparación entre imágenes, donde la variación se puede resolver con una corrección relativa entre

fechas,

mediante

regresiones,

o

mediante

modelos

atmosféricos

simplificados (Chuvieco. 1998; Ordoñez y Serna, 2015).

Una vez establecidas las correcciones y ajustes previos a los productos de los sensores, se procede al proceso de interpretación. Este se puede hacer mediante distintas aproximaciones, siendo mayormente utilizadas tres. En primer lugar, una clasificación no supervisada, donde el equipo asume parámetros automáticamente, y esos son clasificados de acuerdo al rango que la resolución radiométrica y espectral permita. En segundo lugar, una clasificación supervisada, donde el investigador asigna los parámetros según rangos previamente establecidos, y finalmente, en tercer lugar, una clasificación manual mediante interpretación visual

26

con validación apoyada en campo u otras imágenes (Chuvieco. 1998; Moreno, González y Otero, 2001; Ordoñez y Serna, 2015) Finalmente, el producto de la interpretación da pie a la generación de resultados como mapas temáticos, o clasificaciones según estándares (es importante que sea un proceso con estándares, a fin de poder hacer comparaciones entre las mismas) (Ordoñez y Serna, 2015).

Los análisis de cambios de cobertura, o transformaciones, pueden tener dos aproximaciones técnicas de análisis. En el primer caso, denominadas continuas, aplican técnicas para variables de tipo intervalo (diferencias, regresiones, análisis de componentes principales), mientras que para el segundo caso, denominada categórica, se realizan comparaciones de imágenes previamente clasificadas mediante tablas cruzadas (Chuvieco, 1996; Chuvieco, 1998; Moreno et al, 2001; Suarez-Parra, Cély-Reyes y Forero-Ulloa, 2016) Si bien esta ruta metodológica de interpretación de imágenes debe ser adaptable a cualquier escala y tipo de sensor, por lo general se trabaja con sensores de resolución media, que permiten la construcción y clasificación de los resultados mediante clases temáticas, con categorías jerárquicas definidas y conformes con las condiciones locales del área de estudio (Ordoñez y Serna, 2015) En Colombia, la metodología más ampliamente utilizada para la interpretación de imágenes corresponde a CLC, la cual es una metodología francesa adaptada para Colombia por el IGAC y el IDEAM; consiste en la evaluación de coberturas de la tierra mediante el uso del sensor Landsat en sus diferentes misiones (IDEAM, IGAC y Cormagdalena. 2008; IDEAM. 2010). Dentro del proceso realizados a los productos del sensor se hace una orto-rectificación al vuelo con elementos en terreno, conocidos como puntos de control en campo, además de hacer una selección de diferentes bandas para identificar los contrastes necesarios que contribuyan al proceso de caracterización de las coberturas, todo este procedimiento realizado a partir de herramientas GIS. Igualmente, se realizan ajustes a los resultados con apoyo de imágenes de otros sensores, como

27

WorldView de Google Earth Pro (Moreno et al. 2001; IDEAM et al. 2008; IDEAM. 2010; Suarez-Parra et al. 2016).

El análisis de coberturas de la tierra como proxy básico para la identificación de dinámicas de cambio en ecosistemas, parte de la metodología CLC adaptada para Colombia. En esta adaptación metodológica, se plantean las unidades y determinaciones para establecer las coberturas de la tierra en el territorio nacional, además de establecer los parámetros mínimos que se deben tener en cuenta para la interpretación de imágenes mediante esta metodología son (IDEAM, 2010): 1. A la escala de trabajo establecida (1:100,000) la escala mínima cartografiable es de 25 ha, salvo en los territorios artificializados donde esta unidad es de mayor detalle (5 ha).

2. La resolución temporal define el alcance de la cobertura e interpretación generada.

3. Los dos primeros dos niveles de la leyenda permanecen iguales a los de la leyenda de CLC de Europa.

4. Desde el nivel 3 en adelante se presentan variaciones de acuerdo a los diferentes grupos de coberturas.

La adaptación metodológica presentada por el IDEAM en 2010 propone que el nivel que el usuario aplique se da en función de los requerimientos específicos, y de la resolución espacial de las imágenes de satélite disponibles, y las condiciones ambientales de cada región del país (IDEAM, 2010).

Las imágenes utilizadas provienen del repositorio Landsat ofrecido por el United States Geological Survey - USGS, las cuales son de acceso gratuito y con amplias posibilidades de acción, toda vez que se encuentran georeferenciadas, y con todas sus bandas para las combinaciones necesarias.

2.3.2. Métricas del paisaje Una vez determinada la composición de coberturas del paisaje (CLC) se procede a la determinación e identificación del estado físico del paisaje, intentando establecer que tan integro, fragmentado, en qué condiciones de forma, tamaño y distribución 28

se encuentran sus elementos constitutivos (Arcila, Valderrama y Chacón, 2012).

Para este proceso, se hace uso de métricas del paisaje, entendidas como algoritmos que permiten medir características espaciales específicas de parches, clases de parches o mosaicos de unidades de paisaje completas (Echeverry y Harper, 2009).

Este tipo de métricas utilizadas para la descripción de las unidades y estado de un paisaje permiten ver e interpretar la composición y configuración de los ecosistemas a mediante la cuantificación de medidas de área, medidas de forma o borde de los fragmentos, clases o unidades de análisis en general (Echeverry y Harper, 2009).

La cuantificación de estas medidas en términos de unidades del paisaje es fundamental, toda vez que estos son factores que determinan la dinámica ecosistémica, convirtiéndose en una herramienta de análisis certera, en la medida que los procesos de fragmentación (paso de una matriz originalmente continua, a relictos de parches remanentes inmersos en una matriz transformada), reflejan los patrones o tendencias espaciales hacia los cuales fluye un ecosistema (Echeverry y Harper, 2009). Su análisis se divide principalmente en dos categorías: Por un lado las que permiten cuantificar la composición sin tener en cuenta atributos espaciales; por otro lado las que tienen en cuenta y cuantifican la configuración espacial, por tal razón requieren información geográfica para su identificación (McGarigal y Cushman, 2005; Echeverry y Harper, 2009).

Estas métricas del paisaje se obtienen mediante herramientas analíticas especializadas en análisis espaciales, como Spatial Analyst de ArcGIS, que cuenta con algunos recursos de análisis rápidos y cálculos de variables espaciales, con potencia suficiente para realizar análisis de datos ráster o ráster/vector, pero no lo suficientemente robusto para análisis más complejos1, por lo cual este estudio se complementa con otras herramientas SIG como Patch Analyst o FRAGSTATS. Patch Analyst y FRAGSTATS son herramientas de análisis de paisaje más robustas y especializadas, que se basan en el análisis de elementos presentes en una 1

La extensión Spatial Analyst de ArcGIS, provee una amplia variedad de recursos eficaces para el análisis y el modelado espacial, permitiendo crear, consultar, trazar mapas y analizar datos de ráster basados en celdas; llevar a cabo un análisis integrado del ráster/vector tradicionales.

29

matriz, y permiten cuantificar las estructuras de paisaje mediante validación de geometrías ráster y vector, principalmente a nivel de clase, parche o matriz, teniendo en cuenta elementos de la descripción geométrica de los paisajes (áreas, bordes, relaciones, densidades, distancias), sin embargo, la mayoría de dichas medidas cuentan con la limitación estadística de que están altamente correlacionadas (Li, Lu, Cheng y Xiao, 2001; H; McGarigal y Cushman, 2005; Puyravaud, 2003; Abdullah y Nakagoshi. 2006; Kwabena, Krawczynski y Wiegleb, 2008; Marín, A et al. 2008; Kupfer, 2012; Orozco, Ceron y Martínez, 2015).

La variedad de métricas disponibles es amplia, y se deben seleccionar las más adecuadas según los requerimientos y necesidades de descripción del paisaje bajo análisis. En este orden de ideas, y siguiendo lo propuesto por Marín et al., (2008); Orozco et al., (2015); y Midha y Mathur (2010), se hace una selección de las métricas más relevantes, y se organizan según el enfoque que pueden lograr dentro del presente estudio, agrupándolas por características.

Dentro de los elementos mayormente identificados en las métricas de paisaje mediante información geográfica, se tienen en cuenta los reportados por la Tabla 1, la cual entre otros elementos describe como es la composición, forma y diversidad de un paisaje en términos de métricas de paisaje, y se genera una descripción de cada una de las métricas que contribuyen a tal descripción.

30

Tabla 1. Métricas del paisaje identificadas para ser utilizadas en el presente estudio. Se destacan métricas de composición, forma y diversidad, que se aplican a nivel de paisaje y clase.

Característica

Índice

Símbolo

Unidad

Descripción

Composición

Número de parches

NP

N/A

Cantidad de parches por clase sumando en ecosistema en un área de interés

Tamaño medio de parche

MPS

ha

Cuando se presenta un promedio de parches de una misma clase bajo, es indicativo de alta fragmentación. Puede estar influenciado y limitado por el granulado y la amplitud de la imagen, y por el mínimo tamaño de parche.

Longitud de Borde

TE

m

Corresponde a la suma de las longitudes de todos los segmentos de borde, que constituyan un verdadero borde de parche.

Densidad de borde

ED

m/ha

longitud total de borde que envuelve los fragmentos, sobre el área total (ha) ED es igual a la suma de las longitudes (m) de todos los bordes de los parches presentes en el paisaje ha)

Área de núcleo

CA

ha

El suma de área núcleo en los parches de la clase correspondiente.

Índice medio de forma

MSI

Índice medio de relación área perímetro

MPAR

Índice de diversidad de Shannon (SHDI) Shannon Diversity Index Índice de igualdad de Shannon SEI Shannon evenness index

SHDI

Forma

Diversidad

SEI

El índice medio de forma de parches de una misma clase, ajustado por una constante de metros cuadrados (Ráster) MSI es igual a la suma del perímetro parche (m) dividido por la raíz cuadrada de área del parche (m2) de cada parche, ajustada mediante una constante al estándar circular (formato vectorial) o al estándar cuadrado (formato ráster), dividida por el número de parches (NP); en otras palabras, MSI es el promedio del Índice de forma (SHAPE) de las parches presentes en el paisaje. m/ha

Suma de cada relación área/perímetro parche, dividido por el número de parches SHDI es igual a menos la suma, para todas los tipos de parches, de la abundancia proporcional de cada tipo de parche multiplicada por el logaritmo neperiano de tal abundancia proporcional Se calcula dividiendo el índice de diversidad de Shannon por su máximo (h (m)).

(McGarigal y Cushman, 2005; Marín et al. 2008; Echeverry y Harper. 2009; Arcila et al. 2012; Midha y Mathur. 2010; Chadid.

2014; Orozco et al. 2015; Orozco et al. 2015)

2.3.3. Conectividad estructural La conectividad de paisaje es considerada fundamental para la existencia de las especies (supervivencia y fitness) (Tischendorf y Fahrig, 2000 a), se define como 31

la viabilidad o dificulta en que una matriz de fondo denominada paisaje, da paso o lo impide al flujo o movimiento de organismos entre unidades o parches inmersos en dicha matriz (Tischendorf y Fahrig, 2000 a, b).

El estudio de la conectividad estructural del paisaje emplea herramientas como software SIG y en algunos casos, se complementa con métodos participativos sociales (Bocco et al., 2001). Estos métodos participativos, por lo general, requieren aplicación de modelos estadísticos como análisis de componentes principales o análisis multicriterio, lo que los convierte en técnicas de importancia para trabajar con un amplio rango de elementos en pro de toma de decisiones para el manejo de recursos naturales (Murrieta, Finegan, Delgado, Villalobos, y Campos, 2007; Zeigler, Neel, Oliveira, Raboy y Fagan, 2011).

Para lograrla identificación de las posibles rutas de conexión estructural, se requiere identificar dentro de la matriz las zonas que sirven de origen y destino, que por lo general dentro de una matriz de paisaje corresponden a las zonas con mayor calidad ambiental, que son conocidas como núcleos; y además se debe generar un mapa de resistencias de paisaje, asociado con la facilidad con que un individuo se mueve a través de la matriz (McRae, 2006; Shah y McRae, 2008; Zeigler et al., 2011 Garrido-Garduño y Vázquez-Domínguez., 2013).

Los valores de resistencia más baja implican facilidad para el desplazamiento, mientras que los valores con alta resistencia son elementos con dificultades para el desplazamiento, que podrían estar asociados con unidades urbanas o artificializadas. Posteriormente los archivos ráster deben ser convertidos a formato binario de tipo ASCII (McRae, 2006; Shah y McRae, 2008; Zeigler et al., 2011 Garrido-Garduño y Vázquez-Domínguez., 2013). Para identificar dentro de esta matriz, las rutas más probables, existen varias posibilidades, dentro de las cuales la teoría de circuitos, salta como altamente funcional.

La teoría de circuitos considera simultáneamente todas las vías posibles que conectan pares de poblaciones, produciendo un mapa donde la densidad de corriente varía a través de los píxeles y es análoga a la probabilidad de uso por caminantes aleatorios (Doyle y Snell, 1984). Por lo tanto, el mapa de densidad de 32

corriente acumulativa pretende representar una predicción de conectividad funcional (Koen, Bowman y Sadowski., 2014).

En este orden de ideas, el aplicativo “Circuitscape”, se basa en la teoría de circuitos para modelar el flujo y considera las características de la matriz de paisaje en el que se encuentran inmersos los

parches, las vías entre parches y el ancho de

esas vías, para calcular la probabilidad de flujo entre dos parches de hábitat (McRae, 2006; McRae, Dickson, Keitt y Shah, 2008; Koen, Garroway y Wilson, 2010).

3. METODOLOGIA El proceso metodológico descrito en este aparte complementa los detalles de cada uno de los procesos utilizados para logar la identificación de coberturas de la tierra, análisis de fragmentación de los paisajes, y conectividad estructural.

3.1.

Zona de Estudio

El presente estudio se desarrolló sobre los municipios costeros del Departamento del Atlántico en Colombia, ubicados en la región costera de Colombia, limitando al norte y noroeste con una línea costera de 90 kilómetros de litoral, del mar caribe; por el flanco este el Departamento limita con 105 kilómetros de borde del río Magdalena; por el costado sur, suroeste, el límite geo-político está en contacto con el Departamento del Bolívar, desde Calamar hasta las salinas de Galerazamba (Bonet, 2005).

Cabe resaltar que en el Departamento del Atlántico no todos los municipios cuentan con salida al mar, por lo que es necesario realizar una consulta cartográfica para establecer cuáles de los municipios son realmente costeros. En este orden de ideas, partiendo de la cartografía base oficial para Colombia del IGAC, se realizó una identificación de los municipios pertenecientes al Departamento del Atlántico, y posteriormente, mediante el uso de consultas cartográficas, haciendo cruces con la línea costera establecida por el Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible 33

(MADS – Decreto 1120 de 2013), se identificaron los municipios costeros del Departamento del Atlántico (Figura 1), sobre los cuales se realizaron los análisis de cambio, fragmentación y de conectividad (Martínez et al., 2010).

34

Figura 1. Mapa del sitio de estudio, municipios costeros del Departamento del Atlรกntico.

35

3.2.

Flujograma de trabajo

El proceso metodológico empleado para identificar las variaciones en las coberturas y las variaciones en conectividad estructural consiste básicamente en un análisis multiemporal de dos imágenes Landsat de los años 1988 y 2007, interpretadas mediante la metodología CLC (oficializada para Colombia, y ampliamente utilizada para este tipo de procesos), como proxy para ecosistema, y posteriormente la identificación de los estados de conectividad, con el fin de poder establecer si existen o no variaciones en ambos procesos, y adicionalmente de que tipo serian (Figura 2).

36

Figura 2. Flujograma de trabajo, con los paso a paso utilizados para el desarrollo del presente estudio.

37

3.3.

Metodologías aplicadas

El procedimiento empleado para la obtención de resultados incluye una serie de metodologías estandarizadas con herramientas SIG especializadas, que permiten establecer no solo patrones de cambio, sino que tipo de afectaciones se han dado en los elementos analizados. Para este caso particular se utilizó para el análisis de cambios en los ecosistemas la metodología CLC como proxy, y de este análisis se partió para identificar el estado del paisaje (métricas), y para establecer las variaciones en cuanto a conectividad estructural mediante el uso de la herramienta SIG. 3.3.1. Análisis de coberturas Para el caso puntual del presente estudio se partió de la metodología adaptada tal cual está establecida por IDEAM. 2010, esto toda vez que se trabajó con dos escenas Landsat, ajustadas para una escala de trabajo de nivel regional (cobertura departamental) a 1:100.000.

Durante la consulta se utilizaron las siguientes restricciones para la selección de las imágenes: 

Sensor Landsat TM y ETM (misiones 4, 5, 7)



Path 9 y Row 52 y 53



Nubosidad por escena <10%



Solo imágenes de día

Adicionalmente se verificó que la zona de interés (área de costa del path y row seleccionado) no contara con nubosidad, es decir que el 10% de la escena no estuviera sobre el área de interés.

Con esta selección quedaron disponibles escenas de los años: 1988, 2001, 2003, 2007, 2011, 2014, 2016, siendo seleccionadas las imágenes de 1988 (Landsat 4), donde

se

seleccionaron

las

escenas

LM40090521988089AAA03

y

LM40090531988041AAA03, estas fueron desplegadas en ArcGIS 10.2, donde fueron ajustadas para elementos atmosféricos, y fueron convertidas a una sola imagen mediante la opción fusión, de manera tal que la imagen contuviera 38

completamente el área de interés. Posteriormente, esta fue re-ajustada mediante el uso de puntos de control verificados con imágenes Worldview (google earth), e interpretada utilizando diferentes combinaciones de bandas para resaltar distintos tipos de coberturas (Figura 3).

Figura 3. Generación de Mosaico a partir de imágenes Landsat para los análisis de coberturas en los municipios costeros del Departamento del Atlántico, para el año 1988

39

El caso de la imagen de 2007 (Landsat 5) es homologo al realizado con las escenas de 1988, donde las imágenes seleccionadas corresponden con las escenas LT0500905220070918 y TL0090532007261CHM000, estas fueron desplegadas en ArcGIS 10.2, donde fueron ajustadas para elementos atmosféricos, y fueron convertidas a una sola imagen mediante la opción fusión, de manera tal que la imagen contuviera completamente el área de interés. Posteriormente, esta fue reajustada mediante el uso de puntos de control verificados con imágenes Worldview (google earth) e interpretada. Posteriormente, esta fue re-ajustada e interpretada, utilizando diferentes combinaciones de bandas para resaltar distintos tipos de coberturas (Figura 4).

40

Figura 4. Generación de Mosaico a partir de imágenes Landsat para los análisis de coberturas en los municipios costeros del Departamento del Atlántico, para el año 1988

Como punto de partida para el proceso de interpretación de las imágenes con la metodología CLC, se tomó la imagen de 2007, apoyada en la capa “Cobertura de la Tierra Metodología CLC adaptada para Colombia durante el periodo 2010-2012” descargada del repositorio oficial del Sistema de Información Ambiental de Colombia-SIAC. Mediante el uso de imágenes Worldview de soporte, gestionadas con Google Earth, y documentación básica del Departamento como planes de 41

ordenamiento territorial (POT) y Esquemas de Ordenamiento Territorial (EOT), además de otros artículos científicos, se procedió a la identificación de coberturas para cada uno de los años de análisis, a partir de dicha interpretación se realizaron los ajustes manuales a la imagen de 1988 para poder tener en ambos casos las coberturas de la tierra de cada periodo. Para posteriormente verificar la presencia de cambios en la información espacial de las coberturas de interés (Valencia y Anaya. 2009; Corredor, Cárdenas y Ordoñez, 2011; Gil et al. 2011).

3.3.2. Análisis de fragmentación El análisis de fragmentación, se realizó con la herramienta “Fragstats”, la cual permite la identificación de métricas a nivel de clase, parche o matriz. Estos elementos establecen relaciones entre sí, y con los demás entornos de la matriz, generando relaciones que permiten mediante análisis de resultados establecer la calidad y estado del paisaje (Li et al., 2001; McGarigal y Cushman, 2005; Puyravaud, 2003; Nagendra, Munroe, y Southworth, 2004; Abdullah y Nakagoshi, 2006; Kwabena et al., 2008; Marín et al., 2008; Kupfer, 2012; Orozco et al., 2015).

Como fue descrito en el aparte 2 del presente documento, se utilizaron los siguientes parámetros para la identificación de fragmentación del paisaje, como se referencia en la Tabla 2, la cual contiene los parámetros y rangos, bajo los cuales se definen la composición, forma y diversidad, que definen el estado del paisaje.

42

Tabla 2. Parámetros utilizados para las métricas del paisaje, utilizadas en el presente documento en términos de composición, forma y diversidad, a nivel de parches y de paisaje.

Característica

Índice

Parámetros

Rango

Composición

Número de parches

El indicador es 1 cuando el ecosistema o la clase determinada en un tiempo determinado no está fragmentado (formado por una sola unidad); Aumenta a medida que el ecosistema se fragmento

NP>= 1, sin límite superior

Tamaño medio de parche

Superficie total del paisaje (m2), dividida por el número total de parches, y todo ello dividido por 10.000 para convertirlo en hectáreas.

MPS > 0, sin límite superior

Longitud de Borde

Es = 0 cuando no hay bordes de parche en el paisaje. Esto es, cuando todo el paisaje está constituido por un único parche y se establece que ninguna de las fronteras del paisaje o los bordes de fondo están incluidos.

TE >= 0, sin límite superior

Densidad de borde

La cantidad de borde en relación al área total, incrementa en los estadios iniciales de fragmentación ED = 0 cuando no hay bordes de parches en el paisaje, esto es, cuando todo el paisaje está formado por una única parche.

ED >= 0, sin límite superior

Área de núcleo

Uno de los mayores efectos de la fragmentación es la conversión del hábitat interior, a hábitat de borde. Se espera una reducción de núcleo, al aumentar la fragmentación

Forma Índice medio de forma

En paisajes intervenidos, se esperan formas geométricas poco complejas.

MSI = 1 cuando todas las parches del paisaje son circulares (formato vectorial) o cuadradas (formato ráster). MSI crece sin límite cuando las formas de las parches se vuelven más irregulares.

MSI >= 1, sin límite superior.

En paisajes intervenidos, se esperan formas geométricas poco complejas. Donde la relación entre el perímetro sea menor con respecto a las áreas; caso contrario en áreas más conservadas Índice medio de relación área perímetro Índice de diversidad de Shannon (SHDI) Shannon Diversity Index

SHDI crece cuando el número de tipos diferentes de parches (p.e, la riqueza de parches PR) crece y/o la distribución proporcional del área entre los tipos de parches se iguala.

SHDI >= 0, sin límite superior.

SHDI = 0 cuando el paisaje contiene una sola parche (p.e. no diversidad). Índice de diversidad de Simpson (SIDI) Simpson Diversity Index

Varía entre 0 y 1 Proporciona información sobre la composición y la riqueza del área. Cubre el número de diferentes tipos de cobertura del suelo (m) observados y sus abundancias relativas (Pi)

(Echeverría et al., 2006; Marín et al., 2008; Midha y Mathur, 2010; Huang y Sellers, 2007)

43

3.3.3. Análisis de conectividad

Los análisis de conectividad, al igual que los análisis de fragmentación, son medidas dependientes de software especializado, que en este caso particular, corresponden a Circuitscape. Para este análisis en particular se identificó dentro de la matriz los parámetros de resistencias, identificando de manera preliminar los núcleos entendidos como áreas de origen y destino (por lo general son las zonas con mayor calidad ambiental en la matriz de paisaje), y se generó un mapa de resistencias de paisaje, asociado con la facilidad con que un individuo se mueve a través de la matriz. Los parámetros utilizados en la matriz de resistencias, reflejan que las menores resistencias del paso a los flujos a través del paisaje, se ubican en zonas con una mayor calidad o integridad ambiental entendidas (coberturas naturales o seminaturales) (Villard, Trzcinski y Merriam, 1999; Saura, Estreguil, Mouton y Rodríguez-Freire, 2010; Estreguil, Caudullo, de Rigo, Whitmore, y San Miguel, 2012).

Las resistencias a los flujos, incrementan a medida que se aproximan a paisajes afectados o intervenidos, siendo la resistencia más elevada, la correspondiente a territorios artificializados (tejidos urbanos) (Villard et al., 1999; Saura et al., 2010; Estreguil et al., 2012).

Los parámetros referidos se relacionan en la Tabla 3, donde se identifican como los elementos con mayor resistencia al paso a los elemento arificalizados, como por ejemplo, tejido urbano continuo y discontinuo, con un valor de 100 que es la mayor resistencia, mientras que elementos de tipo natural y seminatural, como bosque denso o bosque abierto, tienen valores de 1 y 10 respectivamente, siendo los más adecuado para el paso, por contar con menos resistencias.

44

Tabla 3. Parámetros de resistencia al flujo en el paisaje, establecidos según la integridad de las coberturas.

Los valores más altos de resistencia implican dificultades para desplazamiento, mientras que los valores más bajos de resistencia, permiten mayores flujos, y están soportadas principalmente en áreas naturales y seminaturales

NIVEL3 1.1.1. Tejido urbano continuo 1.1.2. Tejido urbano discontinuo 1.2.1. Zonas industriales o comerciales 1.2.3. Zonas portuarias 1.3.1. Zonas de extracción minera 1.4.2. Instalaciones recreativas 2.3.1. Pastos limpios 2.3.2. Pastos arbolados 2.3.3. Pastos enmalezados 2.4.2. Mosaico de pastos y cultivos 2.4.3. Mosaico de cultivos, pastos y espacios naturales 2.4.4. Mosaico de pastos con espacios naturales 3.1.1. Bosque denso 3.1.2. Bosque abierto 3.1.3. Bosque fragmentado 3.1.4. Bosque de galería y ripario 3.2.2. Arbustal 3.3.1. Zonas arenosas naturales 3.3.3. Tierras desnudas y degradadas 4.1.1. Zonas Pantanosas 4.1.3. Vegetación acuática sobre cuerpos de agua 5.1.1. Ríos (50 m) 5.1.2. Lagunas, lagos y ciénagas naturales 5.1.4. Cuerpos de agua artificiales 5.2.1. Lagunas costeras 5.2.2. Mares y océanos

Resistencia 100 100 100 100 100 100 80 60 60 70 60 30 1 10 20 10 10 30 40 20 20 100 100 100 100 100

Posteriormente, los archivos ráster se convirtieron a formato binario de tipo ASCII, partiendo de la imagen ráster (McRae, 2006; Shah y McRae, 2008; Zeigler et al., 2011; Garrido-Garduño y Vázquez-Domínguez, 2013) (Figura 5).

45

Figura 5. Identificación de parámetros de resistencia convertidos a formato ASCII para la identificación de rutas potenciales de conectividad para los años 1988 (Arriba) y 2007 (Abajo).

46

4. RESULTADOS Y DISCUSIÓN

Los ecosistemas en general se componen de unidades que pueden variar a lo largo del tiempo por condiciones antrópicas y naturales. Para el caso particular de los ecosistemas en Colombia, los factores antrópicos han sido grandes motores de pérdida tanto de ecosistemas como de conectividad, mediante procesos de fragmentación y cambio en coberturas, fenómeno al cual la zona costera del Departamento del Atlántico no ha sido ajena. En el transcurso de 19 años (periodo transcurrido entre las imágenes analizadas 1988-2007) se ha evidenciado un elevado cambio en la cobertura de los ecosistemas, que conlleva a una alta tasa de fragmentación, pérdida en conectividad, y por ende una baja en la calidad e integridad de los ecosistemas.

4.1.

Análisis de Coberturas

Las coberturas de la tierra, como proxy para ecosistemas, muestran variaciones en términos de extensión de las coberturas y diferencias entre las clases analizadas.

Para el primer año analizado (1988) se cuenta con la presencia de 15 clases evidenciadas bajo la metodología CLC. De estas clases evidenciadas se observa que dos clases dominantes componen más del 70% del área analizada, compuesta principalmente por bosque denso (3.1.1), con un 42.5% del territorio analizado, seguida de Mosaico de pastos con espacios naturales (2.4.4), con un 31.8% del territorio. Por otro lado, los elementos menormente representados son los cuerpos de agua artificiales con menos de 0.5% (Figura 6).

47

Figura 6. Coberturas de la tierra identificadas según la metodología y parámetros de la leyenda adaptada para Colombia Corine Land Cover, en los municipios costeros del Departamento del Atlántico, para el año 1988.

48

El siguiente año analizado corresponde a 2007. En este año el paisaje se compone de 26 clases, siendo casi el doble de las clases evidenciadas en el año de 1988.

Por otro lado, a pesar de que también se presentan algunas clases dominantes, estas no se corresponden con las del año 1988, siendo la mayormente representada la clase de pastos limpios (2.3.1), con 15.4%, seguida de mosaico de pastos con espacios naturales (2.4.4) con 15.1% y arbustal (3.2.2) con 12.6% y bosque denso (3.1.1) con 11.1%, sumando todas estas clases se observa que se logra 53.8% de la cobertura del territorio, aproximadamente 20% menos de lo que dos clases estaban cubriendo para el año de 1988. Por otro lado, la clase menormente representada corresponde a mares y océanos (5.2.2), seguidos de bosque abierto (3.1.2), con menos de 1% (Figura 7).

49

Figura 7. Coberturas de la tierra identificadas según la metodología y parámetros de la leyenda adaptada para Colombia Corine Land Cover, en los municipios costeros del Departamento del Atlántico, para el año 2007.

50

En términos generales, los resultados de las coberturas muestran que se está presentando un proceso de fragmentación en función de unas coberturas específicas, con vocación principalmente productora. Se observa que la dinámica es de expansión de frontera agrícola, sacrificando parches de bosque, principalmente seco, dada la ubicación del área de estudio (Figura 8)

Figura 8. Promedio de las coberturas por clase de análisis de CLC en los años 1988 (azul) y 2007 (Naranja).

Los mayores cambios en las áreas de cobertura entre los años de 1988 y 2007, se dan en las clases 2.

Territorios agrícolas, donde hubo un aumento en el año 2007; y 3, donde se da una reducción en la clase 3.

Bosques y áreas seminaturales.

4.2.

Análisis de los procesos de fragmentación

Las aproximaciones de análisis para la fragmentación se dan en dos niveles, por un lado, se establecen métricas a nivel de paisaje, donde se analizan aspectos como composición y diversidad principalmente, y por otro lado a nivel de clase, donde se realizan análisis a nivel de composición igualmente, pero se incluyen métricas de forma.

Es importante tener en cuenta ambos aspectos, en la medida que por un lado los paisajes se componen de las diferentes clases, y dependiendo de la calidad y cantidad de las mismas (análisis a nivel de clase) se pueden establecer condiciones dinámicas ecosistémica e inclusive integridad ecológica.

51

A nivel de paisaje, el área analizada muestra que en el transcurso del tiempo se presentaron procesos de fragmentación de las unidades representados en la aparición de un mayor número de unidades en el segundo año (NP), siendo para 1988 un total de 147 unidades, mientras que en 2007 se identificaron 747 unidades.

El proceso de fragmentación lleva como condición que se da una reducción en los tamaños de las unidades, y por lo general aumentan las longitudes de borde (TE).

En este mismo sentido el valor medio de tamaño de parche muestra que los parches son casi 80% más pequeños en comparación a los presentados en 1988. Se presenta una mayor densidad de borde (ED) en el año 2007, soportado igualmente en la cantidad de parches evidenciados. Finalmente, en términos de composición, los parches en el año 1988 tienen formas más cercanas a la circunferencia, mientras que el mayor valor en el año 2007 indica procesos de afectación a la relación área perímetro afectando dicha proporción, los valores de área núcleo total son homólogos, toda vez que trabaja sobre la misma área, pero su funcionalidad puede estar siendo afectada de manera significativa.

En términos de diversidad, el mayor valor de índice de diversidad de Shannon, presentado en el año 2007, es indicativo de mayor cantidad de parches individuales por unidad de área (2.54), frente a los reportados en 1988, elemento que se corrobora con la relación inversa presentada por el índice SEI, que es mayor en 2007 (Tabla 4).

Tabla 4. Resultados de las métricas de paisaje analizadas a nivel de paisaje.

Composición Año

NP

MPS

TE

ED

Diversidad MPAR

SDI

SEI

1988

147.00 562.34 1766754.50 21.37 82664.20 1.96 771.02

CA

MSI

1.61

0.57

2007

747.00 110.60 4852025.33 58.73 82617.40 2.06 1152.16

2.54

0.78

Número de parches (NP), Tamaño medio de parche (MPS), Longitud de Borde (TE), Densidad de borde (ED), Área de núcleo (CA), Índice medio de forma (MSI), Índice medio de relación área perímetro (MPAR), Índice de diversidad de Shannon (SHDI), Índice de igualdad de Shannon (SEI).

Cuando el ejercicio de verificación de elementos del paisaje se realiza por clases, se presenta la misma relación que al ser analizado el contexto en paisaje. En primer lugar, se evidencia un número mayor de parches en el 2007 frente a 1988, y

52

adicionalmente, consecuencia del proceso de fragmentación, una disminución en el área media de parche, y una homogenización en las áreas (más pequeñas) (Figura 9; Anexo 1). Se percibe que en el año de 1988 la varianza, es mayor, toda vez que si bien hay un menor número de parches, estos tienen tamaños muy diferentes, desde parches de gran extensión, a parches pequeños en extensión.

Sin embargo, estadísticamente, no se presentan diferencias significativas entre ambos años.

115

29

6000

Área (Ha.)

8000

10000

12000

90

160

2000

4000

12 98 110

13 120 18 111

790 760 753

0

702 499 314 791 506 805

1988.

2007.

Año

Figura 9. La distribución media de las áreas en el año 1988, resulta mayor que el valor medio del área en 2007.

Este resultado redunda en que en promedio, hay parches más pequeños en el año 2007, producto de fragmentación de las unidades de paisaje. La desviación estándar del año 1988, es mayo a la de 2007, toda vez que si bien existen parches de poca área, existen unidades con una gran área.

Otro soporte del proceso de fragmentación evidenciado en el periodo de tiempo analizado, se basa en que para el año 1988, los promedios de las coberturas analizadas, eran de mucho mayor tamaño que para el 2007. Se evidencia que existen diferencias significativas en las clases 2 y 3, correspondientes a territorios agrícolas, y bosques y áreas seminaturales respectivamente. Cuando el análisis se realiza a nivel de año se observa que en el 2007 no existen diferencias significativas entre clases, es decir, que todos los parches presentan rangos de tamaño muy 53

parecidos, pero que para el año 1988, si se presentan diferencias significativas respecto al tamaño de las unidades de nivel 5 de CLC, respecto a las clases 2 y 3 (Figura 10).

Figura 10. La distribución de área media y varianza entre niveles de análisis de CLC, son menores en el año 2007 que en año 1988. En el año 1988 en los niveles 1 a 4, no se observan diferencias significativas, mientras que si las hay con respecto al nivel 5. Por otro lado, en el 2007 las diferencias significativas se aprecian con respecto al nivel 4.

4.3.

Análisis de Conectividad

La conectividad estructural está completamente relacionada con la cobertura y el estado de fragmentación del paisaje. Es así, que para el año de 1988, cuando existían unidades ambientales de gran tamaño

(no fragmentadas), las

probabilidades de paso estaban principalmente enfocadas en esta (valores de 100); mientras que para lograr estas mismas áreas de paso en el año 2007, se requiere hacer uso de pasos con calidades inferiores (valores 100, 90, 80 e incluso 70), lo que en términos biológicos, implica unos riesgos para los organismos que estén buscando estos pasos, ya que en la medida que la calidad de las áreas de paso se reducen, la probabilidad de éxito de migrar de un parche a otro se hace más difícil, implicando riesgo en el desplazamiento (Figura 11) 54

450000 400000 350000

Pixeles

300000

250000 200000

2007

150000

1988

100000 50000 0 100

90

80

70

60

40

30

20

1

Conectividad

Figura 11. Valores de conectividad entre los años de 2007 y 1988, respecto a los pixeles disponibles para el desplazamiento. Se evidencia que en 1988 los niveles de conectividad alta, estaban centrados principalmente en los pixeles con mayor valor (100), mientras que para el año 2007, para alcanzar los mismos niveles de conectividad, es necesario pasar por zonas con valores inferiores (100, 90, 80 70).

Estos resultados, lo que implican en términos de paisaje, es que claramente se está dando una pérdida de conectividad entre los parches, y que la movilidad entre los mismos, por parte de las especies se dificulta en función de la reducción de la calidad de los parches en la matriz del paisaje. Para el año de 1988 (Figura 12), cuando las coberturas eran más conservadas, con menores valores de resistencia, el paso de flujos era más favorable entre los parches, y que los procesos de fragmentación afectan la conectividad generando mayores resistencias y dificultando los pasos (flujos) entre los parches 2007 (Figura 13).

55

| Figura 12. Conectividad potencial de flujos, para los municipios costeros del Departamento del AtlĂĄntico mediante uso de resistencias para el aĂąo 1988.

56

Figura 13. Conectividad potencial de flujos, para los municipios costeros del Departamento del AtlĂĄntico mediante uso de resistencias para el aĂąo 2007

57

4.4.

Discusión de resultados

Los resultados en general evidencian que se han presentado dinámicas ecosistémicas deletéreas en la región costera del Departamento del Atlántico, soportados principalmente en aumento de clases de coberturas de la tierra (proxy para

ecosistemas),

una

reducción

tangible

en

las

clases

remanentes,

conjuntamente con un aumento de parches. Estos procesos de fragmentación adicionalmente están reduciendo y afectando principalmente las áreas de coberturas de bosques y áreas seminaturales (CLC clase 3), que por lo general corresponden a los elementos del paisaje con mejor calidad e integridad ecológica.

Estas afectaciones corroboran lo planteado en la hipótesis, confirmando que a medida que se afecta la calidad y aumenta la cantidad de parches, y se cambia su uso, se incrementan los elementos que dificultan los desplazamientos (perdida de conectividad), entre parches en términos de flujos de materia y energía.

4.4.1. Análisis de coberturas

La determinación de cómo cambian las coberturas de la tierra en el Departamento del Atlántico entre los años de 1988 y 2007, arrojo que se ha presentado en el Departamento, un aumento en el número de clases, y una reducción en el área media de los parches. Este proceso, resultante de una interpretación de coberturas mediante el uso de la metodología CLC, la cual esta estandarizada, y apoyada en fuentes que proporciona el USGS, la cual cuenta

con datos periódicos de

resolución media, resulta adecuada para la interpretación a nivel regional, tanto de coberturas como análisis de cambios.

Resulta importante tener en cuenta la necesidad de interoperar las bandas del sensor, ya que la variabilidad de combinaciones que puede ofrecer este tipo de sensores permiten afinar con mucho detalle el tipo de coberturas a interpretar, siendo de las coberturas más importantes pero menos útiles en términos de identificación de elementos en terreno, la correspondiente a pseudo color verdadero 58

321 para los sensores TM y ETM. Igualmente, se considera importante, que al momento de hacer los mosaicos se hayan realizado las correcciones atmosféricas, como en el presente estudio, y que a pesar de que el sensor cuenta con un geoposicionamiento, es conveniente contar con puntos de control en campo, o imágenes de soporte para verificar los ajustes espaciales respecto de la imagen y el terreno.

En relación con los procedimientos utilizados dentro de la interpretación de imágenes,

y

a

pesar

de

que

se

pueden

realizar

automatizados

o

semiautomatizados, haciendo uso de clasificaciones supervisadas o no supervisadas, se considera que partir de una matriz conocida, y hacer los ajustes de manera manual es el proceso más adecuado e idóneo en la interpretación de coberturas, proceso que es utilizado por los funcionarios de IDEAM, en el desarrollo e identificación de las capas de coberturas de la tierra vigentes para Colombia.

Obviamente, dentro del proceso es necesario realizar controles de calidad, idealmente basados en sensores de mejor resolución.

El hecho de que en los resultados se presente un aumento en el número de parches, y en la variedad de estos, está fuertemente relacionado con los procesos propios de un país en vías de desarrollo.

La ubicación geopolítica, y económica del Departamento del Atlántico, no solo contribuyen a que estos cambios en usos de suelo y variaciones se den de manera rápida,

sino

que

adicionalmente

se

dan

de

manera

permanente

(impermeabilizaciones por condóminos por ejemplo), lo que causa que no se puedan en un futuro implementar políticas o planes de restauración de ecosistemas, esto obviamente soportado en que se incrementa el número de parches u tamaño total de la unidad de análisis “áreas artificializadas”.

En ese mismo sentido, se debe destacar que la zona costera del Departamento del Atlántico ha sufrido una serie de transformaciones a nivel de coberturas de la tierra, que redunda en variaciones y afectaciones ecosistémicas, principalmente producto de la expansión de la frontera agrícola y aumento en la densidad poblacional, propio

59

de las actividades y dinámicas económicas del país y de la región en particular (desplazamientos, narcotráfico, consolidación urbana y comercial). La metodología aplicada CLC, basada en procesos estandarizados de interpretación y análisis de imágenes de sensores remotos, en este caso particular Landsat de distintos periodos de tiempo, permitió establecer en qué medida, y de que magnitud fueron los cambios, y pueden servir de base para establecer tendencias de cambio en escenarios futuros.

Respecto a la descripción biofísica del área de estudio se identificaron aspectos relevantes en términos de distribución de coberturas clave (como bosque denso tanto alto como bajo), principalmente relacionado con relictos de bosque seco tropical (Bs-T), que se ha ido perdiendo a ritmos acelerados, no solo en la región costera del Departamento del Atlántico, sino a nivel general en el país.

Se evidencia además de la interpretación que hay dinámicas fluviales y comerciales marcadas, principalmente identificadas por un crecimiento importante en la región ribereña conexa al rio Magdalena. Igualmente, los procesos de crecimiento urbano, no solo se soportan en la evidencia de crecimiento en tejido urbano continuo y discontinuo, sino también en un fenómeno recurrente en la región

y el país,

conocido como conurbación, donde grandes centros poblados, o cabeceras municipales se fusionan (literalmente) con las cabeceras municipales vecinas, generando mega urbes, que para el caso de esta región corresponde al área metropolitana de Barranquilla, tal como lo plantea y permite la ley 768 de 2002.

Finalmente, respecto al uso de CLC como proxy para ecosistemas, se debe resaltar que a pesar de que existen algunas aproximaciones tímidas en términos de mapificación de ecosistemas, consideradas por el IDEAM en años anteriores, o por académicos como Andres Etter de la universidad Javeriana, que han tenido cierto impacto y aceptación en la comunidad científica colombiana, no se cuenta con metodologías estandarizadas y validadas para la generación de ecosistemas.

Se considera que es la mejor aproximación que se puede abordar en esta temática particular, corresponde a coberturas de la tierra bajo la metodología estandarizada

60

CLC como proxy para ecosistemas; la cual en términos ambientales o naturales, puede ser considerada una variable muy gruesa en términos de calidad, estructura y función, pero que por lo general es la base para las clasificaciones ecosistémicas, cruzada con valores estables en el tiempo como clima, geología o geotecnia entre otras variables.

Otro factor que determina los resultados relacionados con las coberturas de la tierra en la región costera del departamento del Atlántico, corresponde con la expansión de la barrera agrícola, y el aumento en la densidad poblacional para el departamento que generan un aumento considerable en agricultura y la ganadería no intensiva, que llevan a un modelo de crecimiento no sostenible en términos ambientales (Martínez, Salsedo, Sierra y Barraza, 2012).

4.4.2. Análisis de Procesos de fragmentación Los cambios en la estructura y composición de los paisajes costeros del Departamento del Atlántico entre los años de 1988 y 2007, se dan principalmente mediante dos factores. En primer lugar se incrementa en número de parches de las clases existentes, lo que se conoce como fragmentación, y en segundo lugar, se da un cambio en los usos del suelo, producto de dicha fragmentación. Las principales clases afectadas, son las de bosques y áreas seminaturales, que pasan a ser por lo general zonas de cultivos o agrícolas.

Los procesos de fragmentación en efecto son análisis completamente válidos y necesarios para la interpretación de la estructura y en cierta medida función de un paisaje, como componentes claves dentro de la función ecosistémica. La aproximación mediante el uso de métricas de paisaje permite de manera matemática, basada en análisis de unidades, establecer que tan bien o que tan mal esta un resultado, y al poder ser realizadas mediante clases o paisaje permite incluir variables temporales, como es el caso del presente estudio.

En términos generales, los resultados del paisaje muestran tal como se planteó en el numeral anterior sobre coberturas de la tierra, que el paso del tiempo genera cambios en las estructuras evidenciadas, aumentando la cantidad clases entre el 61

año 1988 y 2007; a su vez también se observa un incremento en la cantidad de parches por clase evidencia de que existen procesos de fragmentación en la zona analizada.

Respecto a análisis funcionales desde el punto de vista de la fragmentación, se debe resaltar que modificaciones en las clases más conservadas o de mejor calidad en términos ecosistémicos naturales (clase 3: bosques y áreas seminaturales) implican perdidas en características funcionales en los ecosistemas y el paisaje en general, que no solo redunda en pérdidas locales de diversidad y abundancia, sino que afectan flujos de materias y energía, generando afectaciones en la conectividad. Este caso es el que ocurre con el Bs-T, presente en esta zona, pero que por procesos de fragmentación ha reducido su cantidad y calidad, así pues, para el año 1988 se contaba con 36 parches de la clase 3.1.1. Bosque denso, mientras que para la misma clase en el año 2007 se cuenta con 75 parches, representando un incremento de 100% en este periodo de tiempo. De la misma manera el tamaño medio de parche, se reduce de 975 ha en 1988, a 123 ha en 2007. Finalmente, en promedio los valores medios del índice de forma (relación área perímetro) son menores en el año 1988, lo que significa que estos elementos cuentan configuras más heterogéneas, con tendencia a circular, que permite un resguardo y mantenimiento de las especies.

En esa misma medida, es pertinente aclarar que la interpretación de los resultados de métricas de paisaje puede caer en un tipo de interpretación perversa, si esta no es soportada en las variables ambientales adecuadas a explicar. Así pues, no siempre es mejor un mayor número de clases (si estas son artificializadas), y que el tamaño de los parches de las clases identificadas juega un rol clave el ítem de integridad o funcionalidad ecosistémica.

En términos generales, la fragmentación es un proceso obligado cuando se da un crecimiento en términos socioeconómicos como el que ha sufrido la región costera del departamento del Atlántico en los últimos años. Sucede que las necesidades de la población, y las orientaciones políticas, no siempre van en relación con los elementos de conservación o manejo de los espacios naturales, lo que genera que se den espacios nuevos dentro de la matriz, como incremento o aparición de zonas

62

portuarias, crecimiento de zonas de extracción minera, que den soporte a los crecimientos de infraestructuras, y aparición e incremento en áreas de mosaicos.

Todos estos motores de cambio efectúan sobre el paisaje modificaciones que pueden como ya se mencionó, llegar a ser irreversibles, y generar afectaciones no solo en términos ambientales sino socioeconómicos de importancia.

4.4.3. Análisis de conectividad La conectividad estructural en los municipios costeros del Departamento del Atlántico entre los años de 1988 y 2007 ha tenido reducción, no solo en término de cantidad de zonas de paso, las cuales redujeron sus áreas, sino que también se evidencia que hay zonas con menor calidad ambiental (cambio de cobertura).

Finalmente, los análisis de conectividad reportan las mejores opciones de movilidad de flujos a través de una matriz de resistencias, que para este caso se obtuvo de las calidades que representan las distintas coberturas presentes. En este escenario se evidencia que se generan pérdidas de conectividad producto de los efectos de fragmentación evidenciados. Esto es que no es lo mismo moverse dentro de una gran extensión de buena calidad ambiental, conformada por un solo parche, a tener que estar moviéndose entre distintos parches, exponiéndose a perder los flujos entre cada salto.

Los elementos que deben ser conservados como base mínima en la conectividad, están basados en normas legales, como la ley 388 de 1997, o el decreto 3600 de 2007, donde se dictan líneas sobre el ordenamiento ambiental territorial, y se menciona que existen determinantes ambientales, que son entendidas como elementos del paisaje o del ecosistema, que deben tener una norma de protección particular, es decir que deben estar protegidas, siendo útiles para conectividad, las relacionadas con relictos de Bosque seco Tropical (BsT), bosque ripario, rondas hídricas, cerros tutelares entre otros elementos.

En este orden de ideas, el que se presenta una reducción del 57% en las zonas de conectividad con una alta probabilidad de flujo, pasando de 38,112.8 ha en 1988, a 21,083.8 ha en 2007, esto, como ya se mencionó, producto de la fragmentación, y

63

perdida de áreas de alto valor de conectividad, producto de la expansión de barrera agrícola, consolidación de núcleos urbanos, además de las conurbaciones.

A partir del presente estudio, se establece que la conectividad estructural, a pesar de ser un buen elemento para la identificación de rutas y corredores, se queda corto al momento de realizar análisis funcionales, esto es que los estudios de conectividad deben ser generados en función de una especie o grupo particular, y apoyarlo en elementos de distribución y Homerange, que permiten establecer hasta donde, y desde donde puede ser encontrado un tipo particular de especie.

Como resultado del presente estudio, se aprueba la hipótesis, evidenciando resultados suficientes, para aseverar que en la región costera del Departamento del Atlántico se presentan cambios en las coberturas y en los ecosistemas. Estas afectaciones, si han generado procesos de fragmentación y distribución del paisaje, lo que redunda en un aumento en los obstáculos para los desplazamientos (perdida de conectividad) en términos de flujos de materia y energía, y un descenso en la calidad ambiental de las zonas de paso.

64

5. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

Los procesos de crecimiento económico de la región, basados principalmente en expansión de la barrera agrícola, y el crecimiento poblacional que contribuye a la consolidación de tejido urbano continuo y discontinuo, han sido el principal motor de cambio, y norte económico del área analizada. Sin embargo, y a pesar de que los cambios han sido grandes y en un corto periodo de tiempo, aún se espera que estos sigan sucediendo, más cuando no se tiene claro por parte de la política pública cuales deben ser las prioridades de conservación del Departamento (basados en la ley 388 de 1997 y decreto 3600 de 2007).

Estos procesos de desconocimiento u omisión al proceso normativo han llevado a que se genere una pérdida de relictos importantes de coberturas claves para el país, como es el caso de bosque seco tropical BsT, y mangle, perdiendo casi el 50% de estas coberturas en un periodo de 20 años, y peor aun no mostrando una política o norte ambiental serio para corregir esta tendencia. En términos de fragmentación, los resultados son homólogos, aumentando el número de fragmentos, perdiendo áreas núcleo importantes y variando las formas de los mismos hacia formas más regulares, como es el caso de cercas rectangulares, que en ultimas afectan no solo estructura sino la función ecosistémica, y que limitan los flujos entre parches.

El territorio en el periodo de tiempo analizado sufrió transformaciones importantes en términos de coberturas y de dinámicas ecosistémicos, dominadas por cambio en los usos del suelo, procesos de fragmentación, principalmente propiciados por expansión de la barrera agrícola, y por elementos poblacionales.

Como conclusión general, además de corroborar lo planteado en la hipótesis, confirmando que a medida que se afecta la calidad y aumenta la cantidad de parches, y se cambia su uso, se incrementan los elementos que dificultan los desplazamientos (perdida de conectividad), entre parches en términos de flujos de materia y energía, se determina que en general la reducción tangible en las clases

65

remanentes, conjuntamente con un aumento de parches, afectan principalmente las áreas de coberturas de bosques y áreas seminaturales (CLC 3), que por lo general corresponden a los elementos del paisaje con mejor calidad e integridad ecológica. Estas afectaciones limitan de manera importante la conectividad, que en el término del tiempo se redujo a menos de la mitad.

A modo de recomendaciones se sugiere incrementar el número de años analizados, de manera tal que sea posible trazar tendencias, esto obviamente en las medidas de las posibilidades, toda vez que por las condiciones del territorio se sabe que la gestión de la información no siempre es fácil. Igualmente, se pueden incluir otros elementos analíticos, como los proporcionados por herramientas SIG como dinámica para establecer variaciones pixel a pixel.

66

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76

ANEXO 1. Valores de métricas del paisaje por clase por año, donde se evidencian elementos de composición (número de parches, tamaño medio de parche, borde total, densidad de borde, área núcleo), y elementos de forma (índice medio de forma, relación media área perímetro) Composición Nombre Clases

NumP

MPS

TE

Forma ED

CA

MSI

MPAR

1988 2.3.3. Pastos enmalezados

3.00

365.20

44763.28

0.54

1095.60 2.38

52.57

1988 5.2.2. Mares y océanos

1.00

113.97

6207.28

0.08

113.97 1.64

54.50

1988 1.1.1. Tejido urbano continuo

11.00

525.30

88962.76

1.08

5778.28 1.49

76.43

1988 1.1.2. Tejido urbano discontinuo

7.00

497.80

82426.88

1.00

3484.63 1.88

1283.54

1988 1.3.1. Zonas de extracci¾n minera

6.00

57.89

29008.22

0.35

347.33 1.81

99.93

1988 2.3.1. Pastos limpios

9.00

328.30

100563.88

1.22

2954.72 2.07

319.12

1988 2.4.4. Mosaico de pastos con espacios naturales

26.00

1011.66

460315.09

5.57

26303.18 1.82

482.72

1988 3.1.1. Bosque denso

36.00

975.88

583400.99

7.06

35131.66 1.86

328.20

1988 3.1.4. Bosque de galería y ripario

11.00

191.65

124267.48

1.50

2108.17 2.46

382.38

1988 3.3.1. Zonas arenosas naturales

6.00

31.54

29268.10

0.35

189.24 3.20

3123.22

1988 4.1.1. Zonas Pantanosas

3.00

294.08

37656.19

0.46

882.23 2.06

84.47

1988 5.1.1. Ríos (50 m)

1.00

5.19

1051.89

0.01

5.19 1.30

202.70

1988 5.1.4. Cuerpos de agua artificiales

6.00

15.61

7723.41

0.09

93.66 1.25

366.13

16.00

191.41

92602.44

1.12

3062.60 1.91

3091.22

1988 1.2.1. Zonas industriales o comerciales

3.00

137.75

29838.54

0.36

413.25 2.25

71.43

2007 1.2.3. Zonas portuarias

1.00

119.43

5959.30

0.07

119.43 1.54

49.90

2007 3.1.2. Bosque abierto

1.00

32.81

4474.90

0.05

32.81 2.20

136.40

2007 4.1.3. Vegetación acuática sobre cuerpos

4.00

10.22

6143.07

0.07

40.89 1.67

594.20

2007 5.1.1. Ríos (50 m)

1.00

644.44

38031.15

0.46

644.44 4.23

59.00

2007 5.1.4. Cuerpos de agua artificiales

1.00

28.09

2321.41

0.03

28.09 1.24

82.70

2007 1.1.1. Tejido urbano continuo

20.00

342.16

165669.89

2.01

6843.18 1.97

772.62

2007 1.1.2. Tejido urbano discontinuo

22.00

93.64

121633.60

1.47

2060.14 1.78

239.64

1988 5.2.1. Lagunas costeras

77

Composición Nombre Clases 2007 1.2.1. Zonas industriales o comerciales

NumP

MPS

TE

Forma ED

CA

MSI

MPAR

6.00

103.42

43135.79

0.52

620.54 2.02

168.68

10.00

61.76

52884.86

0.64

617.58 1.91

126.27

3.00

81.49

20207.52

0.24

244.47 2.18

93.57

100.00

127.63

713190.62

8.63

12762.84 1.99

644.06

2007 2.3.2. Pastos arbolados

19.00

82.47

87342.28

1.06

1567.00 1.68

1086.86

2007 2.3.3. Pastos enmalezados

99.00

88.99

566401.35

6.86

8809.77 1.92

3631.30

2007 1.3.1. Zonas de extracción minera 2007 1.4.2. Instalaciones recreativas 2007 2.3.1. Pastos limpios

2007 2.4.2. Mosaico de pastos y cultivos

3.00

879.98

77585.08

0.94

2639.95 2.52

44.63

32.00

122.33

224159.18

2.71

3914.64 1.93

431.59

113.00

110.90

759449.74

9.19

12531.71 2.03

681.12

2007 3.1.1. Bosque denso

75.00

123.02

553693.27

6.70

9226.33 2.16

1419.84

2007 3.1.3. Bosque fragmentado

29.00

121.28

189486.24

2.29

3517.21 1.81

164.16

2007 3.1.4. Bosque de galería y ripario

26.00

53.47

240671.53

2.91

1390.16 3.38

390.16

100.00

104.35

671883.95

8.13

10434.56 2.00

450.87

2007 3.3.1. Zonas arenosas naturales

16.00

52.67

79009.44

0.96

842.76 2.48

493.71

2007 3.3.3. Tierras desnudas y degradadas

16.00

37.41

59918.70

0.73

598.49 1.77

211.28

2007 4.1.1. Zonas Pantanosas

13.00

62.54

76393.20

0.92

812.97 2.43

508.99

5.00

32.04

15199.06

0.18

160.18 1.51

96.76

2007 5.2.1. Lagunas costeras

18.00

117.95

62926.77

0.76

2123.08 2.02

3172.68

2007 5.2.2. Mares y océanos

14.00

2.44

14253.43

0.17

34.20 2.83

4088.65

2007 2.4.3. Mosaico de cultivos, pastos y esp 2007 2.4.4. Mosaico de pastos con espacios na

2007 3.2.2. Arbustal

2007 5.1.2. Lagunas, lagos y ciénagas natural

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