evaluaciÓn de impactos en hidrocarburos, mediante la

EVALUACIÓN DE IMPACTOS EN HIDROCARBUROS, MEDIANTE LA

ECONOMETRÍA

CARLOS PALOMARES PALOMARES

1. Problematización

Es evidente, según los entendidos, que desde la década pasada, el Perú vive un proceso que se desarrolla en base a un crecimiento por la presencia de actividades primarias extractivas; si bien es cierto, esto se concretó recién en la última década, con los procesos de exploración y operación de pozos, plantas, ductos, entre otros (tanto en petróleo como en gas). Es necesario mencionar, que todo esto empezó con mucha incertidumbre sobre todo en gas porque no existía experiencia en el país, por ser prácticamente naciente a gran escala, impulsando en gran medida como complemento a las exploraciones con actividades de sísmica 2D y 3D en petróleo.

En este contexto, los procedimientos de articulación han sido fundamentales para lograr la sostenibilidad1 del mismo, ya que han posibilitado tener como resultado un número de conflictos sociales mínimos en zonas álgidas como la selva centro. No siendo el caso de la selva norte, donde se desato el más nefasto conflicto en Bagua, que tuvo como resultado muertes innecesarias y que han permitido repensar, el futuro inmediato de dichas actividades sobre todo en petróleo.

1 Satisfacer las necesidades actuales sin comprometer a las generaciones futuras.

Horizonte Económico N.º 1

98

Considerando, que el sector hidrocarburos se encontraba en una encrucijada, se ha entendido como necesidad el articular esfuerzos entre los actores involucrados; rol, que en este caso lo cumplen las operadoras, el estado y las comunidades por donde se desarrolla el proyecto; y que se evidencia en lo actuado hasta estos momentos en base a instrumentos de gestión como EIAs, implementados y utilizados para facilitar el desarrollo de las actividades en el sector. Sin embargo, esto falta concretizarse con propuestas metodológicas científicas para poder examinar la viabilidad de los proyectos, una de estas pautas tiene que ver con la rigurosidad de armar los Estudios de Impacto Ambiental, que hoy por hoy presentan metodologías diversas, pero que pensamos pueden viabilizarse con instrumentos cuantitativos, fundamentados bajo el sistema de gestión ambiental, tal y como se observa en el Gráfico N01.

Sabiendo que, existen algunos ejes dentro del sistema de gestión ambiental nacional, en los cuales se debe acoplar un proyecto de esta naturaleza, este aún mantiene un divorcio con el ente rector del sector; es decir, con el Ministerio del Ambiente y con los Ministerios con los que guarda relaciones intersectoriales como el MEM, MINSA, entre otros. Debido a que sus logros no se encuentran ensamblados en instrumentos como una política ambiental, un diagnóstico ambiental21, un plan de acción ambiental y una agenda ambiental, que encaje dicho sistema en un proceso programático de objetivos y metas a corto, mediano y largo plazos.

Quizá, lo importante en todo ello, es que se aplica el concepto del gobierno de los comunes32, en la que todos los actores intervienen para tomar decisiones en favor de la sostenibilidad del proyecto, no replicando lo malo, que tal vez este en lo referente a las actividades de mal manejo de efluentes43; y posibilitando una visión de futuro que se cohesione con el crecimiento sostenido de los niveles de producción y que se complemente con una economía institucional que refuerce las decisiones consensuadas de la actividad en su conjunto. Para ello, se debe hacer un análisis consistente de lo actuado, perfilando una

2 Del cual pueden ser parte los EIA.3 Elinor Ostrom, premio nobel de economía (2009).4 Desechos que fueron arrojados a los ríos por más de 3 décadas consecutivas, ocasionando impactos

graves e irremediables en muchas de las cuencas como el Tigre, Pastaza y el Corrientes. Lo cual se ha controlado con filtros desde mediados de la última década.

Política Ambiental

Diagnóstico Ambiental

Plan de Acción Ambiental

Agenda Ambiental

SISTEMA DE GESTIÓN

AMBIENTAL

99


línea base, que deberá tener un enfoque crítico y dinámico sobre las actividades que afectan a un ecosistema tan sensible como el de los medios físico, biológico y social en las regiones donde se desarrollan estas actividades hidrocarburíferas.

Así, por ejemplo ¿se justifica la intervención del estado durante la aprobación de los documentos ambientales, sin tener instrumentos de gestión estandarizados?, ¿es adecuado, el acompañamiento del estado en el desarrollo de las actividades de un proyecto de esta naturaleza?; finalmente, ¿es sostenible y viable continuar con los proyectos de petróleo en el Perú?.

De estas finas interrogantes, se desprenden varios momentos; un primer momento donde el estado, otorga los permisos a las operadoras al aprobar los documentos ambientales sin considerar una metodología estándar, lo cual hace difícil prever si el proyecto puede ser o no sostenible intertemporalmente. Por eso, el presente artículo pretende proponer un método referencial para validar dichos documentos ambientales, de manera tal que pueda ser estandarizado el análisis de los equipos multidisciplinarios.

Hay un segundo momento, donde la empresa privada toma la iniciativa de consolidar acuerdos con las comunidades, mediante el cual logra convenir y consentir algunos aportes para mitigar impactos en favor de las mismas, muy aparte de las regalías y canon que las operadoras puedan estar dejando; esto se logró en esta última década, por recomendación de investigadores sociales, en la cual se indujo a las operadoras para realizar procesos de valoración, que permitan cuantificar los impactos que se podrían originar por la presencia de sus actividades.

Para eso, es necesario mencionar que el estado debe cumplir un tercer momento, con el rol importante de informar tanto a las operadoras como a las comunidades nativas, campesinas y centros poblados, que existen algunos ejes dentro del sistema de gestión ambiental, en los cuales se debe articular un proyecto en hidrocarburos; el cual se fundamentaría en el principio de eficiencia de la gestión ambiental mediante técnicas cuantitativas que permitan validar la presentación de los documentos ambientales, que se concretaría si se cumple con acciones como: disposición de una política energética acorde a las necesidades del país, que deberá ser incluido como un pilar en la política ambiental nacional, hacer un diagnóstico de lo actuado en base a los monitoreos periódicos y realizados por los órganos competentes para evitar las alteraciones de los ecosistemas y ser parte de los planes de acción y agenda ambiental con las que se deberán regirse las actividades de los proyectos en hidrocarburos respecto al medio socio ambiental.


100

Luego, para asegurar lo mencionado debemos ir a los números, el cual se convertiría en un cuarto momento; y esto nos indica prudencia en el análisis sobre el crecimiento en los niveles de producción de la actividad petrolera51. Esto será viable si se establecen herramientas sólidas y eficientes para evaluar la presencia de este tipo de proyectos a través de los EIA, específicamente en la elaboración de sus matrices de impactos declaradas.

Finalmente, se tiene la perspectiva de satisfacer una demanda interna; que comple-mentaría el consumo de gas natural, cuyas reservas serán estratégicas para el cambio de matriz energética que necesita el país para los próximos 40 años.

2. Objetivos

a) Identificar las distintas metodologías que sirven para elaborar las matrices de Leopold en un Estudio de Impacto Ambiental.

b) Proponer un método econométrico para validar matrices de impacto en el sector hidrocarburos.

3. Hipótesis

a) El desarrollo de las actividades en el Sector Hidrocarburos, ocasiona impactos de diferente magnitud en el conjunto de factores ambientales y sociales. Estos impactos son evaluados en todo “Estudio de Impacto Ambiental” (EIA), a nivel de matrices de impacto sintetizadas y en forma cualitativa, lo cual no refleja una visión objetiva del impacto real.

b) Una Evaluación de Impactos, declarados en los documentos de EIA, que sea objetiva y consistente, efectuada mediante el uso de instrumental econométrico adecuado, permitirá realizar la cuantificación de las mismas, de manera más eficiente y veraz; propiciando una regulación adecuada por presencia de impactos potenciales sobre las operadoras en hidrocarburos.

5 Que según Aurelio Ochoa Director de Perupetro, su institución tiene como objetivo dentro del próximo quinquenio triplicar los niveles de producción del crudo en el Perú, fomentando así la exploración de nuevos pozos, a niveles similares a los de Colombia.

101


4. Marco teórico y metodológico

De acuerdo a las características del proyecto, un equipo multidisciplinario puede elegir la mejor manera de cualificar los impactos, para ello es sabido que existen metodologías convencionales que a la fecha son utilizadas en nuestro medio como:

a) Metodología del Banco Interamericano de Desarrollo (BID)61.b) Metodología de Conesa Fernández, Vicente (2010).c) Metodología de Pérez Riera (2006).d) Metodología de Environmental Resources Management (2010), entre otras.

Por medio de cualquiera de ellas se pueden identificar las acciones que potencialmente podrían generar impactos ambientales y sociales, ya sean positivos o negativos en los diversos factores que conforman el medio físico, biológico y social. Esto se podrían describir de una manera formal definiendo el componente o factor, el tipo de impacto potencial, la condición del mismo y la actividad generadora para alguna fase en particular del proyecto como: exploración, construcción, operación y cierre.

A manera de caso se utilizara la descripción de impactos de un proyecto de petróleo en su fase exploratoria y que para el medio físico. Del mismo modo, en estos estudios se propone una evaluación para el medio biológico y social, con lo cual estructuran los criterios que permitirán construir las matrices de impacto final y que se pretende validar con un método econométrico, que se convierta en una herramienta para toma de decisiones en el sector competente, y así propiciar las aprobaciones de documentos ambientales estandarizados, según el marco científico ambiental contemporáneo.

La evaluación de los impactos en los diferentes factores ambientales y sociales fueron identificados como consecuencia de evaluar las diferentes actividades del proyecto en campo, cuya cuantificación estuvo a cargo de un equipo de profesionales, que asignó un valor numérico teniendo en cuenta su grado de ocurrencia, la severidad y las posibles medidas de control según los valores establecidos en los criterios de evaluación de impactos ambientales, propuestos como una metodología modificada del BID, y que se maneja en el Centro de Estudios para el Desarrollo de Chile (CED). En función a estos resultados de observancia, se estableció una jerarquía de impactos, cuyos indicadores se desarrollan a continuación.

6 2008.


102

Los indicadores de calificación empleados para establecer la valoración de los posibles impactos derivados del Proyecto Exploratorio son los siguientes:

a) Carácter (positivo, negativo y neutro, considerando a estos últimos como aquel que se encuentran por debajo de los umbrales de aceptabilidad contenidos en las regulaciones ambientales).

b) Importancia desde el punto de vista de los recursos naturales y la calidad ambiental (clasificado como: alto, medio y bajo).

c) Riesgo de ocurrencia entendido como la probabilidad que los impactos estén presentes (clasificado como: muy probable, probable y poco probable).

d) Extensión en área o territorio involucrado (clasificado como: regional, local y puntual). Se debe de considerar el área afectada en relación al área total del proyecto.

e) Duración a lo largo del tiempo (clasificado como: “permanente” o duradera en toda la vida del proyecto, “media” o durante la operación del proyecto y “corta” o durante la etapa de construcción del proyecto).

f) Reversibilidad para volver a las condiciones iniciales (clasificado como: “reversible” si no requiere ayuda humana, “parcial” si requiere ayuda humana, e “irreversible” si se debe generar una nueva condición ambiental).

Tabla Nº 1: Valores para cada indicador

INDICADOR VALORES

Carácter (C) Positivo (+) Neutro (0) Negativo (-)

Importancia (I) Alta (3) Media (2) Baja (1)

Ocurrencia (O) Muy probable (3) Probable (2) Poco probable (1)

Extensión (E)Regional (3) >20%

Local (2) 20%>=5%

Puntual (1) <5%

Duración (D)Permanente (3)> 1 año

Media (2) < 1 año

Corta (1) < 1 mes

Reversibilidad (R) Irreversible (3) Parcial (2) Reversible (1)

Fuente: BID, 2001

103


Estos indicadores cumplen con lo establecido en el punto 5 del Anexo IV del D.S. Nº 019-2009-MINAM, Reglamento de la Ley Nº 27446, Ley del Sistema Nacional de Evaluación de Impacto Ambiental.

Determinación del valor del impacto total:

El Valor del Impacto Total en el orden cualitativo, se determina mediante la siguiente fórmula:

Impacto Total = C x (I + O + E + D + R)

Según el valor obtenido, para calificar el impacto total, se tiene el rango expuesto en la tabla 2.

Los valores obtenidos para cada impacto total se muestran en la Matriz de Leopold (Anexo 1).

Acción más impactante:

Para determinar la actividad más impactante se realizó la suma de los todos los valores de los impactos totales por actividad (por columna), siendo la de mayor valor resultante, la actividad que generará mayor impacto dentro del Proyecto de Hidrocarburos, tal y como se observa en la matriz desarrollada.

Tabla Nº 2: Rango de valores

Negativo (-)

Severo ≤ (-) 13Moderado (-) 12 ≥ (-) 9Compatible ≥ (-) 8Positivo (+)Alto ≥ (+) 9Mediano (+) 5 ≥ (+) 9Bajo ≤ (+) 5

Fuente: BID, 2001


104

Parámetro ambiental más afectado:

Para determinar el parámetro ambiental más afectado se realizó la suma de los todos los valores de los impactos totales por parámetro ambiental (por fila), siendo la de mayor valor resultante, el parámetro que se verá más afectado por el Proyecto de hidrocarburos, tal como se observa en la matriz desarrollada.

Impactos más significativos:

Habiendo evaluado las Matriz de impactos, se pueden generar las tablas con los impactos generados para cada actividad, que se diferencian por el signo y el nivel de impacto que estos representan

Validación de una matriz de impacto:

Este procedimiento se ha realizado por el Logit Multinomial, cuyo marco teórico nos permite realizar una evaluación conjunta considerando como variable dependiente una policótoma.

Los modelos multinomiales, son aquellos que tratan de explicar variables dependientes discretas pero de múltiples opciones o categorías. Al Igual que en el caso de las variables discretas binomiales, el punto de partida en el análisis de un evento, es el proceso a través del cual una persona escoge entre diferentes alternativas de acuerdo con aquella que le dé la utilidad más alta. Esta utilidad no es directamente observable pero se asume que puede ser representada como una función lineal.

De esta forma, la utilidad puede ser definida:

U*ij = xij ’β _ j + εij

Donde , representa la utilidad que recibe el individuo i al escoger la alternativa j, la que está en función de un conjunto de variables explicativas y parámetros , que pueden o no depender de las alternativas de elección.

El cálculo o estimación de dichos parámetros se fundamenta en la maximización de la función de verosimilitud, construida a partir de la función de distribución conjunta de los individuos de la muestra, que puede representarse por la siguiente forma funcional:

105


En este caso, N representa el número de individuos en la muestra, j es el número de categorías, toma el valor de 1 si el individuo i escoge la categoría j, y es la probabilidad del mismo de elegir dicha categoría. Sabiendo que en el caso del binomial, el análisis se concentra en explicar estas probabilidades, las que están en función del tipo de modelo multinomial que se esté trabajando, el cual depende, a su vez, de la forma de la variable que se quiere explicar.

Sabiendo que, el modelo no ordenado más utilizado por su simplicidad operativa es el logit multinomial. En la formulación del mismo, se supone que F(.) = exp(.)/(1+exp(.)), por lo que G(.)=exp(.). Luego la estimación de la probabilidad de la utilidad esperada se puede definir como:

Además, se puede observar que la especificación anterior es bien genérica como para aceptar un conjunto distinto de variables explicativas y parámetros para cada categoría. Por ello, es común suponer que existe un único conjunto de regresores (o atributos) y un vector de coeficientes distinto para cada categoría o numero de impactos, que serán ocasionados por el grupo de actividades que se ejecutan sobre los distintos medios ecosistémicos o en sus distintas combinaciones posibles. Esto permite explicar, como un mismo agente con características , deriva un nivel de utilidad distinto de cada categoría, medido por el número de impactos, y que estas cantidades no tienen por qué ser las mismas que los de otro factor en la muestra con características . Luego cada agente, por lo tanto, puede maximizar su utilidad eligiendo una categoría particular del número de impactos que son factibles a ser ocasionados por el proyecto de hidrocaburos.

Si se introduce esta simplificación, es posible expresar la probabilidad de elegir la inésima alternativa o la posibilidad de un determinado número de impactos, la cual puede representarse como:


106

De la expresión anterior, se puede construir el ratio de probabilidad (RP), que puede representarse del siguiente modo:

Si a dicha expresión se sacan logaritmos, se obtiene el siguiente modelo en máxima verosimilitud:

Ln (RP(k,m) ) = xi’βk

Cuya estimación, implica obtener un total de J-1 ecuaciones, una para cada categoría o número de impactos en los factores evaluados, excepto la base.

Respecto a las variables, las exógenas han sido agrupadas en las denominadas variables GPi y que a continuación se describen:

Tabla Nº 3: Grupos de Factores y Medios con Afectación

GRUPO DE FACTORES MEDIOS CON AFECTACION

GP1 Medio Físico, Biológico y Social

GP2 Medio Físico y Biológico

GP3 Medio Biológico y Social

GP4 Medio Físico y Social

GP5 Medio Físico

GP6 Medio BiológicoGP7 Medio Social

Fuente: Elaboración Propia.

107


Asimismo, la variable endógena está definida por el conteo de impactos generados por los Grupos de actividades (GPi) descritos líneas arriba, que impactan en los diferentes factores ambientales y sociales y que están cualificados a través de las matrices de impacto. Este conjunto de factores han sido definidos a través de la variable FACT, con la cual se han realizado las diferentes validaciones que a continuación se presentan.

Como es un modelo de regresión no lineal en los parámetros, para su estimación se requiere del método de máxima verosimilitud, que definirá estadísticos más robustos y consistentes.

Finalmente, este modelo se convierte en una alternativa econométrica para medir impactos; que sin embargo, se encuentra en proceso de mejora, pues en el desarrollo de mi tesis doctoral se está proponiendo como mejor método la regresión mediante el COUNT DATA, que seguramente desarrollaré en un artículo posterior para demostrar una mayor eficiencia dentro del conjunto de métodos econométricos utilizados para validar las matrices de impacto.

5. Resultados

Evaluación de un caso práctico en hidrocarburos. Modelo de evaluación propuesto:

E(FACTi)= β0 + β1 GP1+β4 GP4 + μi

Luego de usar el software Stata, los estimadores del modelo LOGIT MULTINOMIAL, quedan definidos en los siguientes resultados:

Iteration 0: log likelihood = -44.934898Iteration 1: log likelihood = -37.32259Iteration 2: log likelihood = -34.691491Iteration 3: log likelihood = -33.939562Iteration 4: log likelihood = -33.883391Iteration 5: log likelihood = -33.882181Iteration 6: log likelihood = -33.882176Iteration 6: log likelihood = -33.882176


108

Multinomial logistic regression Number of obs = 26 LR chi2(10) = 22.11Prob> chi2 = 0.0146Log likelihood = -33.882176 Pseudo R2 = 0.2460----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------F | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]-------------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------1 | GP1 | 3.57924 2.050818 1.75 0.081 -.4402891 7.598769 GP4 | -3.605864 2.441002 -1.48 0.140 -8.39014 1.178411 _cons | 1.666637 1.546253 1.08 0.281 -1.363964 4.697238-------------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------2 | GP1 | 2.219026 2.179475 1.02 0.309 -2.052666 6.490718 GP4 | -2.296775 2.675714 -0.86 0.391 -7.541079 2.947528 _cons | .6189926 1.778713 0.35 0.728 -2.86722 4.105205-------------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------4 | GP1 | -3.076262 2.358445 -1.30 0.192 -7.69873 1.546205 GP4 | 3.352465 5.81902 0.58 0.565 -8.052605 14.75754 _cons | -3.810582 2.816487 -1.35 0.176 -9.330795 1.709632-------------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------5 | GP1 | -1.920977 2.209244 -0.87 0.385 -6.251016 2.409062 GP4 | -2.318751 2.02187 -1.15 0.251 -6.281543 1.644041 _cons | -2.656696 2.531998 -1.05 0.294 -7.619322 2.305929-------------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------6 | GP1 | 4.716877 2.019092 2.34 0.019 .7595283 8.674225 GP4 | -4.514029 2.401727 -1.88 0.060 -9.221327 .1932686 _cons | 2.570932 1.461555 1.76 0.079 -.2936623 5.435527----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------(F==3 is the base outcome)Donde:GP1 está constituido por:MPEMM : Movilización de personal, equipos, maquinarias y materiales (Transporte aéreo y fluvial).CIOCC : Construcción, Instalación y Operación de los CBL y CSBL.HOCHDP : Habilitación y Operación de los CV, HP, DZ, PAL.TAT : Topografía y Apertura de Trochas.DRA : Desmantelamiento, restauración y Abandono.PHCPGDR : Perforación de hoyos, carga, plantado de geófonos, detonación y registro.

109


De los resultados obtenidos, se observa que el modelo es globalmente bueno, ya que se obtuvo un valor de Chi-Squared = 22.11, con una probabilidad Prob [ChiSqd>value] =0.015. Esto quiere decir, que el modelo evaluado en forma global es robusto y consistente por el estadístico de prueba de razón de verosimilitud. Y que el conjunto de impactos cualificados representados en las variables exógenas definidas como los grupos GP1 y GP4 no han sido adecuadamente estructurados por el equipo multidisciplinario que elaboró el EIA; debido a que sus p-value son elevados al ser examinados con respecto a cada al número de impactos evaluados. Sólo el grupo de factores que tuvieron 3 y 6 impactos se encuentran bien evaluados, en el caso del resto de variables exógenas representadas por cantidades de impactos distintas a los antes mencionados presentan sesgos propiciados probablemente por la subestimación en la cualificación.

6. Conclusiones

a) La matriz de impactos debe reflejar una línea base objetiva estructurada por el equipo multidisciplinario, que es parte de un proyecto en hidrocarburos.

b) Tener en la econometría un instrumento potencial para evaluar y validar los impactos declarados en un documento ambiental como el EIA.

c) Validar de manera universal las matrices de impacto con un método econométrico que estandarice a todas las metodologías que sirven para elaborar matrices de impacto.

d) El Modelo Logit Multinomial, se presenta como un modelo adecuado para evaluar impactos en Matrices de Leopold; ya que, su estadístico de prueba de razón de verosimilitud presenta un valor aceptable con respecto al valor de tabla.

e) Para la evaluación de impactos descritos en un EIA a través de sus matrices de impacto se tendrán que desarrollar criterios cada vez más disgregados para permitir un mayor grado de aproximación en la medición de los impactos potenciales.

f) Toda pérdida de recursos naturales merecerá una adecuada evaluación, que se podrá reflejar siempre y cuando la matriz considere un mayor detalle de las actividades que son parte del proyecto.


110

7. Bibliografía

AZQUETA Oyarzun Diego (2007). Introducción a la Economía Ambiental.

CAMERON, C. y Trivedi, P. (2009). Microeconometrics Using Stata. Primera edición, Cambridge University Press.

CONESA, V. (2010). Guía Metodológica para la Evaluación del Impacto Ambiental.

CORIA, I. (2008). El Estudio de Impacto Ambiental: Características y Metodologías.

HSIAO, C. (2003). Analysis of Panel Data. Cambridge University Press: segunda edición.

RADOSLAV BARZEV – CORREDOR BIOLÓGICO MESOAMERICANO (2002). Guía Metodológica de Valoración Económica de Bienes, Servicios e Impactos Ambientales. CCAD.

GREENE William (2003). Análisis Econométrico. Quinta Edición, Prentice Hall, Madrid.

111

Horizonte Económico N.º 1A

NE

XO

1M

ATR

IZ D

E ID

ENTI

FIC

AC

IÓN

E IN

TER

AC

CIÓ

N D

E IM

PAC

TOS

AM

BIE

NTA

LES

PRO

SPEC

CIÓ

N S

ÍSM

ICA

3D

FAC

TOR

ES

AM

BIE

NTA

LE

S

INTERACCION

AC

CIO

NE

S D

EL

PRO

YE

CTO

12

34

56

Mov

iliza

ción

de

per

sona

l, eq

uipo

s, m

aqui

nari

as

y m

ater

iale

s

(T

rans

port

e aé

reo

y flu

vial

)

Con

stru

cció

n,

inst

alac

ión

y op

erac

ión

de lo

s CB

L y

CSB

L

Hab

ilita

ción

y

oper

ació

n de

los C

V,

HP,

DZ

, PA

L

Topo

graf

ía

y ap

ertu

ra

de tr

ocha

s

Perf

orac

ión

de h

oyos

, ca

rga,

pl

anta

do d

e ge

ófon

os,

deto

naci

ón

y re

gist

ro

Des

man

te-

lam

ient

o,

rest

au-

raci

ón y

ab

ando

no

CO

MPO

NE

NT

EC

OM

PON

EN

TE

A

MB

IEN

TAL

PAR

ÁM

ET

RO

AM

BIE

NTA

L

IND

ICA

DO

RE

S

ENTORNO

ME

DIO

FIS

ICO

A. F

ISIO

GR

AFI

AA

1. R

ELIE

VE

10

0-8

00

0

B. M

ICR

OC

LIM

AB

1. T

EMPE

RAT

UR

A1

00

-90

00

B2.

PR

ECIP

ITA

CIO

N1

00

-90

00

C. S

UEL

OC

1. C

APA

OR

GA

NIC

A Y

SU

ELO

MIN

ERA

L1

00

-11

-70

-9C

2. C

ALI

DA

D D

E SU

ELO

10

-7-7

-9-9

-10

C3.

PR

OPI

EDA

DES

FÍS

ICA

S1

0-7

-9-1

00

-10

D. A

GU

AD

1. C

ALI

DA

D D

E A

GU

A S

UPE

RFI

CIA

L1

-9-7

-7-7

0-9

D2.

SED

IMEN

TOS

1-9

-7-7

-70

-9

D3.

CA

LID

AD

DE

AG

UA

S SU

BTE

RR

ÁN

EAS

10

-5-7

00

0

E. A

IRE

E1.

CA

LID

AD

DE

AIR

E1

-10

-9-7

00

0E2

. N

IVEL

ES D

E R

UID

O1

-9-9

-7-7

-7-9

ME

DIO

BIO

LO

GIC

O

F. F

LOR

A

TER

RES

TRE

F1.

HA

BIT

ATS

10

-8-9

-90

0F2

. PO

BLA

CIO

NES

10

-8-9

-80

0G

. FA

UN

A

TER

RES

TRE

G1.

HA

BIT

ATS

10

-10

-10

-90

0G

2. P

OB

LAC

ION

ES1

-10

-9-9

-90

0H

. FLO

RA

Y

FA

UN

A

AC

UÁ

TIC

A

H1.

HA

BIT

ATS

1-1

0-9

-7-8

00

H2.

PO

BLA

CIO

NES

1

-10

-9-7

-80

-8

ME

DIO

PE

RC

EPT

UA

LI.

PAIS

AJE

I. R

ECU

RSO

VIS

UA

L (P

aisa

jista

)1

-12

-8-1

0-1

00

10

ME

DIO

SO

CIO

E

CO

NO

MIC

O

SOC

IOE

CO

NÓ

MIC

OSO

CIO

EC

ON

ÓM

ICO

J. TE

RR

ITO

RIO

J1.

USO

DE

LA T

IER

RA

10

-10

-11

-90

8

K. E

CO

NO

MIA

K1.

EM

PLEO

Y P

RES

TAC

IÓN

DE

SERV

ICIO

S1

1211

1112

1111

K2.

CO

MER

CIO

(Arte

saní

a y

otro

s)1

1110

1011

1010

L. P

OB

LAC

ION

L1.

VÍA

S D

E C

OM

UN

ICA

CIÓ

N1

-10

00

00

-10

L2.

RIE

SGO

S A

LA

SA

LUD

1-8

-8-8

-9-8

-8L3

. LE

SIO

NES

PER

SON

ALE

S 1

-8-8

-8-9

-8-8

ME

DIO

CU

LTU

RA

LM

. CU

LTU

RA

L M

1. V

ALO

RES

Y C

OST

UM

BR

ES1

-10

-8-8

-8-7

7M

2. A

RQ

UEO

LOG

IA1

0-7

-7-7

00

PAR

ÁM

ET

RO

S26

1421

2520

715

SUM

A D

E L

OS

VAL

OR

ES

DE

ALT

ER

AC

ION

A

MB

IEN

TAL

-92.

0-1

32.0

-170

.0-1

27.0

-18.

0-4

4.0

evaluaciÓn de impactos en hidrocarburos, mediante la

Documents