INTERPOLACIÓN Y ALGEBRA DE MAPAS

MODULOMODELACION SIG EN MEDIO AMBIENTE

CARLOS EDUARDO CACERES GONZALEZcarloscaceresgis@gmail.com

UNIVERSIDAD DE MANIZALESESPECIALIZACION EN SISTEMAS DE INFORMACION GEOGRAFICA

CAMBIO CLIMÁTICO – INTERPOLACIÓN Y ALGEBRA DE MAPAS

ACTIVIDADES PREVIAS: CREACIÓN DE LA GEODATABASE

Se crea una Geodatabase de archivo para el almacenamiento de las Salidas.

Para el desarrollo del ejercicio práctico se optó por realizar la automatización de los procesos mediante la herramienta Model Builder de la versión de ArcGIS 10.2.2 (Licencia de prueba).

1. IMPORTAR A LA GEODATABASE LA INFORMACIÓN REFERENTE A LA ZONA DE ESTUDIO (SUDAMÉRICA)

Inicialmente se seleccionan los países de Sudamérica de los cuales se tiene la información para realizar los diferentes tipos de análisis.

Figura 1. Selección Países Sudamericanos

La primer parte del modelo (Figura 2) realiza la importación de la información al a Geodatabase: Limites de países, Temperaturas, Precipitaciones y además crea dos nuevas Clases de entidad (Delta Temp y Delta Prec) donde se calcularan los deltas o cambios en la temperatura por cada mes entre los años 1960 y 1990. Adicionalmente se importa a la Geodatabase la tabla que contienen los nombres y las propiedades de los campos que se crearan en las capas Delta Temp y Delta Prec.

Figura 2. Selección Países Sudamericanos

2. CREAR LOS CAMPOS PARA LA INFORMACIÓN DE LOS CAMBIOS DE TEMPERATURA Y PRECIPITACIÓN

Para la creación de los campos (Add Fields) donde se almacenarán las diferencias de temperaturas y precipitaciones entre los años 66’ y 90’ se utiliza un script de python tomado del foro de esri Geonet (https://geonet.esri.com/message/206079#206079 ) el cual automatiza la creación de varios campos al mismo tiempo a partir de una tabla que alacena las propiedades que tendrán dichos campos (Figura 3).

Figura 3. Add Field de los campos deltas por mes

3. CREACIÓN DE JOIN PARA EL CÁLCULO DE DELTAS

Se realiza el Join entre las Clases de Entidad de Temperatura de 1960 y de 1990 por medio del atributo Objectid. Luego se realiza un nuevo join con la capa Delta de Temperaturas para calcular las variantes (figura 4). Este mismo procedimiento se repita para las precipitaciones.

Figura 4. Realización de Joins.

4. CALCULO DE VARIANTES DE TEMPERATURA Y PRECIPITACIÓN

Para el cálculo de los cambios de temperatura se realizó la conversión de los grados centígrados a grados kelvin (Figura 5) para evitar errores por las temperaturas debajo de los 0°C. Los cambios de temperatura pueden tener signo positivo que indica aumento desde del año 1960 a 1990, o signo negativo que indican una disminución de la temperatura en el punto de muestreo.

Figura 5. Calculo de variaciones de Temperatura

5. Análisis Espacial

Para realizar el análisis espacial y determinar el comportamiento de las variables estudiadas, en este caso Temperatura y Precipitación, se crea una superficie a partir del método de interpolación de Kriging simple.

Figura 5. Interpolación por el método de Kriging

Como resultado de la sección de la figura 5 del Model Builder se obtienen los mapas raster de clasificación según el comportamiento de las variables almacenadas en los Niveles digitales de la imagen y son la herramienta SIG para resolver las preguntas a continuación.

También es posible ejecutar la herramienta Spatial Anlyst > Zonal > Zonal Histogram para comprender mejor la cantidad de valores (Niveles Digitales) de los rangos de Clasificación dada por área de estudio (para este caso cada uno de los países). Un ejemplo se presenta en la figura 6 para el caso del mapa raster de cambios de temperatura en el mes de Agosto.

Figura 6. Zonal Histogram para temperaturas de Agosto

Por ejemplo para Colombia, exixten 21 Niveles Digitales en el rango entre 2° y 4°.PREGUNTAS

1. ¿Qué región (enliste el país o países) presenta cambios mayores en temperatura para el mes de agosto entre 1960 y 1990 en Sudamérica?

En el Mapa (ANEXO1_Mapa Temperaturas Agosto) se observa que el comportamiento de los cambios de Temperatura del mes de Agosto presenta aumentos de más de más de 8 grados para Perú ((color rojo), seguido por Chile con incrementos en algunas zonas entre 6° y 8°, y cambios en algunos puntos entre 4° y 6° para Argentina y Ecuador (colores naranjas). Aumentos entre 2° y 4° se refleja gran parte del territorio en países como Brasil, Argentina, Bolivia, y en puntos específicos de Paraguay Colombia (colores amarillos). También se encontró descensos en la temperatura de más -8° en Bolivia, entre -6° y -8° en Perú y Chile (colores verdes). La tabla 1 presenta el listado de los países en orden descendente según el rango en cambios de temperaturas en 40 años.

Tabla 1. Cambios de temperatura en el mes de agosto (1960-1990)

País Rangos Temp.

Delta Temp.

°CPeru -11 y 14 25Chile -11 y 10 21Bolivia -11 y 4 15Argentina -6 y 6 12Ecuador -4 y 6 10Colombia -2 y 4 6Brazil -2 y 4 6Paraguay -2 y 4 6Venezuela -2 y 2 4Suriname -2 y 2 4French_Gui -2 y 2 4

Uruguay 0 y 4 4Guyana -2 y 0 2

2. ¿Qué región (país o países) presenta cambios mayores en precipitación para el mes de agosto entre 1960 y 1990 en Sudamérica?

En el Mapa de Precipitaciones para el mes de Agosto Mapa (ANEXO2_Mapa Precipitaciones Agosto) se presentan reducciones en más de 150mm de lluvias (color café) durante los años 60’

a 90’ en Brasil, y entre 100 y 150mm para Colombia, Venezuela, Chile y Perú; lo que posiblemente representa para las regiones problemas de sequias. Sin embargo, países como Colombia presenta en límites con Panamá aumento de precipitaciones entre 150 y 200 mm en el mes, entre 100 y 150 mm en algunas zonas de Paraguay, Brasil y Chile (Colores azules). Las zonas menos cambiantes se representan en colores pálidos (amarillo) con rangos entre -50 y 50 mm por el mes de Agosto.

Tabla 2. Cambios de precipitación en el mes de agosto (1960-1990)

País Rangos Prec.

Delta Prec. mm

Colombia -150 y 200 350Brazil -200 y 150 350Chile -150 y 100 250Peru -150 y 50 200Argentina -150 y 50 200Paraguay -50 y 150 200Venezuela -100 y 100 200Bolivia -100 y 50 150Suriname -100 y 50 150Uruguay -150 y 0 150Guyana -100 y 50 150Ecuador -50 y 50 100

Como se observa en la tabla 2, pese a que algunos países presentan altas disminuciones de lluvias, contrastan con el aumento en otras zonas del mismo. Sin embargo, Uruguay presenta un caso de cuidado ya que durante esos 40 años solo se han presentado disminución en las precipitaciones, por lo menos durante en el mes de Agosto.

3. ¿Dónde están las regiones de mayor cambio en el clima (temperatura en combinación con precipitación) para el promedio anual entre 1960 y 1990 en Suramérica?

Se realiza una operación aritmética de Algebra de Mapas para observar el comportamiento del clima. Por principios meteorológicos sabemos que la falta de lluvias y las altas temperaturas tienden a generar las sequias, y en caso contrario, lluvias con intensidades altas y periódicas y la ausencia de temperaturas altas retribuyen la concentración para avenidas o inundaciones. La operación realizada fue:

MapaClima=Mapa Precipitación+(MapaTemperaturas× (−1 ))

Esto indica que a precipitaciones altas se sumara algebraicamente las temperaturas bajas para indicar inundaciones, y a precipitaciones bajas se le sumara algebraicamente las temperaturas altas. El mapa de clima (ANEXO3_Mapa Modelo Clima) muestra tendencia a sequias para dicho mes en las siguientes regiones:

- Centro y Este de Brasil y en su frontera con Guyana.- Frontera Norte de Perú con los departamentos de Caquetá y Putumayo en Colombia.- Región de Vaupés en Colombia con menos vulnerabilidad.- En límites de frontera entre Bolivia, Paraguay y Argentina.- Con menos tenencia en la frontera entre Bolivia y Perú.

Así mismo, se pueden estimar posibles inundaciones en zonas como Nororiente de Colombia, Suroccidente de Perú sobre Cusco, Nororiente de Bolivia, sur de Paraguay, y en gran parte del territorio de Uruguay.

4. Tomando en cuenta la tendencia de cambio encontrada, y asumiendo un cambio promedio similar a futuro, ¿qué temperatura (promedio en °C) y precipitación (mm/año) anuales, podríamos pronosticar en los Andes peruanos para el 2020? Es importante que su respuesta sea coherente y lógica para la zona especificada y acorde con los pronósticos que puede consultar en fuentes de referencia como el IPCC.

Debido a que la temperatura y la precipitación no es constante a lo largo de los Andes Peruanos, es decir que presenta una variabilidad espacial, se realiza la predicción para el año 2020 a partir de del comportamiento de la Temperatura y la Precipitación entre los años 1960 y 1990 teniendo en cuenta el componente espacial. Con una operación de algebra de Mapas se realiza la tendencia de las variables para el año 2020.

Mapa¿=Mapa¿+(Mapa¿−Mapa¿)

Es decir, que a las temperaturas de 1990 se suman algebraicamente la diferencia de temperaturas entre 1990 y 1960 teniendo en cuenta que el rango de años entre 60’ y 90’ es igual al de 90 y 2020. Los resultados se presentan en las figuras 7 y 8 y tablas 3 y 4.

Figura 7. Predicción del comportamiento de la Temperatura en los Andes Peruanos para el año 2020

Tabla 3. Predicción de Temperatura promedio para el año 2020Años

1960 1990 2020Mínimo -5,03 -2,02 -1,92Máximo 22,8 22,2 22,2Media 6,65 7,22 7,14

Desviación estándar 6,85 6,42 6,38

Figura 8. Predicción del comportamiento de la Precipitación en los Andes Peruanos para el año 2020

Tabla 4. Predicción de Precipitación promedio para el año 2020Años

1960 1990 2020Mínimo -0,372 2,05 3,18Máximo 293 299 305Media 40,8 53,3 66,3

Desviación estándar 31,6 35,5 47,5

5. Ahora, usando los datos provistos para la tarea para cereales, identifique, aunque sea a grande escala, ¿qué región de Colombia tiene mayor potencial para producción de cereales y cuán afectada se ha visto (% de disminución o aumento de lluvia en mm/año) con el cambio en precipitación entre 1960 y 1990?

La región con mayor potencial para la producción de cereales según la información obtenida se presenta en Departamentos del norte de Colombia como Córdoba, Sucre, Bolívar y el Magdalena. También al oriente del país entre los departamentos de Arauca, Casanare, Meta y el norte de Vichada ( ).

Realizando la comparación por sobre posición con el mapa del comportamiento de las precipitaciones para Colombia, se encuentra que la región más afectada por la escasez de lluvias la comprenden los Departamentos del centro Occidente del País comprendidos por Huila, Cundinamarca, Tolima y parte de Caldas y Valle.