Erosión del suelo e inundaciones en la cuenca del Magdalena

¿se están abordando adecuadamente las causas del desastre invernal?

Juan D. Restrepo A., Ph.DDepartamento de Geología, Universidad EAFIT

Comité Fondo Nacional de Adaptación

Cartagena, octubre 21 y 22

Factores que controlan la producción de sedimentos en las cuencas fluviales

(Restrepo, 2005)

Unidades para medir la erosión-transporte de sedimentos

•TSS = ton año-1

•PS = ton km2 año-1

(Restrepo, 2005)

BASES DE DATOS DE APORTES FLUVIALES

• Primera base de datos nacional• Ríos colombianos documentados en el mundo• Ríos cuenca Pacífica y el San Juan• Ríos cuenca Caribe

River Basin Annual Water Sediment Sediment

Area Rainfall Discharge Load Yield

(x103 km2 ) (mm) (km3 yr--1) (x106 ton yr--1) (ton km-2 yr--1)

Pacific CoastNorth Basin 21.8 5600R. Baudó 5.4 6373 23.68 ...

...R. San Juan 16.4 7277 82.1

Tadó 1.6 7410 8.23 2.6 1570

Malaguita 14.3 8117 82.1 16.42 1150

Central Basin 26 4100

R. Dagua 1.7 3.97 … ...

R. Anchicayá 1.1 3.53 ... ...

R. Cajambre 1.9 8.64 ... ...

R. Naya 2 13.15 ... ...

R. Yurumangui 1.4 ... ... ...

R. Juan Micay 4.4 19.11 ... ...

R. Saija 1.4 5.23 ... ...

R. Timbiquí 1.2 4.64 ... ...

R. Guapi 2.9 11.26 ... ...

R. Iscuandé 2.1 6.71 ... ...

R. Tapaje 2.1 5.52 ... ...

R. Sanguianga 1.5 2.76 ... ...

Others 2.2

South Basin 28.5 2000

R. Patía 23.7 2821 40.74

La Fonda 1.8 1877 1.8 .88 478

Pte Guascas 8.9 833 7.1 15.39 1714

Los Nortes 14.5 1410 10.39 8.82 608

Pte Pusmeo 14.1 1410 10.34 13.71 972

R. Chagui/Cuna 3054 4.21 ... ...

R. Mira 4.8 5546 23.43 .234

Pipiguay 0.2 8838 3.56 .234 856

Total Pacific 76.3 5900 254.37 30.13 1060

River Basin Sediment Sediment

Area Load Yield

(x103 km2 ) (x106 ton yr--1) (ton km-

2 yr--1)

Caribbean CoastUrabá GulfR. Atrato 35.7 11.26 315R. Chigorodó .1 .2153 1088R. León .7 .7701 1007R. Vijagual .04 .0219 548R. Grande .07 .0438 626R. Zungo .05 .0292 584R. Apartadó .16 .0620 585R. Carepa .15 .3175 2048R. Currulao .23 .2373 1023R. Guadalito .08 .0310 369R. Turbo .16 .0730 445Caribbean Basin

R. Mulatos 1.02 .2117 208R. Sinú 10.18 589R. Canal Dique 4.76 ...R. Magdalena 257.43 143.9 559Guajira Basin

R. Piedras .14 ... ...R. Gaira .03 .0014 42R. Guachaca .26 .0113 43R. Don Diego .52 .0226 43R. Ancho .54 .0288 53R. Palomino .68 .0511 75R. Ranchería 2.24 .1022 46

Total Caribbean 311.06 168.25 541

APORTES DE SEDIMENTOS DE LOS RÍOS COLOMBIANOS(Restrepo and Kjerfve, 2000; Journal of Geology)

• R2 = 0.97 (producción vs área de las cuencas) • Cuenca Pacífica: 1,260 ton km-2 año-1

• Cuenca Caribe: 541 ton km-2 año-1

ESTIMATIVOS REGIONALES: Cuencas Pacífico y Caribe TASAS DE EROSIÓN

(Restrepo and Kjerfve, 2000; Journal of Geology)

Magdalena9% en el Atlántico

Cuenca Caribe: 165 m t/año541 t/km2/año

Cuenca Pacífica: 96 m t/año1260 t/km2/año

0.010 0.020 0.030 0.040

B asin area x 106(km 2)

0

500

1000

1500

2000

Sed

imen

t yie

ld (

t/km

2 /yr)

A

San Juan (M alagu ita)Patia (Pte Pusm eo)

Atrato

La cuenca Magdalena-Cauca

¿Cuáles factores naturales y de origen humano han generado las tasas de erosión más altas de cualquier cuenca andina del continente?

La producción de sedimentos

•Evaluando el efecto de las causas naturales

•Morfología, clima e hidrología

Y = c1x1+c2x2+...+cnxn

Morphometric Topographic Climatic Hydrologic

Sub-basin A

(km2) Lb

(km) Lr

(km) H

(m) Hmax

(m) Hmin

(m) Hmax* (m)

Hpk (-)

Hr (mkm-1)

α (mkm-1)

P (mm a-1)

Pmax (mm m-1)

Ppk (-)

Q (m3s-1)

Qmax (m3s-1)

Qpk (-)

R (mm a-1)

Sa (Mta-1)

Sy (tkm-2 yr-1)

1.Guarapas 503

49

56

1,730

2,200

1,259

941 0.786 19 16.8

1,460 172 8.51

8 144 0.055 495 0.1

138

2.Suaza 989

62

89

1,640

2,450

845

1,605 0.669 26 18.0

1,576 180 8.74

44 745 0.059 1,390 0.6

572

3.Páez 4,078

85

127

2,330

4,200

587

3,613 0.555 42 28.4

1,495 173 8.62

185 1,694 0.109 1,429 3.2

782

4.Yaguara 1,386

61

59

1,770

2,260

505

1,755 0.783 29 29.7

1,611 258 6.25

15 458 0.033 343 0.8

593

5.Neiva 756

44

71

1,640

2,600

468

2,132 0.631 49 30.0

1,773 215 8.25

17 375 0.045 702 0.3

338

6.Ceibas 220

36

39

1,600

1,650

443

1,207 0.970 33 31.3

1,451 160 9.09

5 118 0.041 694 0.1

581

24.Sogamoso 21,513

219

348

2,200

3,800 70 3,730 0.579 17 10.7

1,997 289 6.92

488 4,343 0.112 715 11.2

522

25.Cauca 59,615

789

1183

1,440

4,200 20 4,180 0.343 5 3.5

1,887 243 7.77

2,373 4,985 0.476 1,255 49.1

823

26.Cesar 16,657

232 379

500

1,850 27 1,823 0.270 8 4.8

1,575 154 10.21

53 199 0.268 101 0.2

10

Morphometric Climatic Hydrologic

Sy A H Hmax Hpk Hr

r P Pmax Ppk

Q Qmax Qpk

A 0.04

H 0.11 -0.10

Hmax 0.21 0.17 0.18

Hpk 0.02 -0.11 0.85 -0.31

Hr 0.09 -0.76 0.35 0.30 0.15

0.06 -0.80 0.43 0.25 0.24 0.95

P 0.34 -0.04 -0.20 -0.11 -0.05 0.00 -0.03

Pmax 0.43 -0.01 -0.12 -0.01 -0.03 0.01 0.01 0.94

Ppk -0.31 -0.08 -0.24 -0.31 -0.06 -0.02 -0.15 0.07 -0.23

Q 0.43 0.84 -0.11 0.26 -0.18 -0.58 -0.63 0.28 0.32 -0.13

Qmax 0.60 0.55 0.16 0.522 -0.05 -0.20 -0.22 0.19 0.30 -0.36 0.80

Qpk 0.08 0.79 -0.36 -0.104 -0.23 -0.73 -0.79 0.26 0.20 0.16 0.78 0.27

R 0.71 -0.15 -0.04 0.191 -0.13 0.27 0.20 0.60 0.62 -0.09 0.40 0.53 0.10

(Restrepo et al., 2006. Journal of Hydrology)

Río Magdalena: Variabilidad física y erosión

Características

•19% con pendientes > 35o

•71% con elev. > 1000 m•Prom precipitación de 2 050 mm año-1

•Prom escorrentía de 953 mm año-1

•Prom f es 0.54

Erosión (Y)

•Prom Y de 689±528•128 a 2200 t km-2 yr-1

•Valores máximos en la cuenca media (Cordillera oriental)

(Restrepo y Syvitski, 2006. Ambio)

Variabilidad espacial de la erosión (Y) (Restrepo et al., 2006. Journal of Hydrology)

Zona de la cuenca Ecuación de regresión N R2 Valor-F

Cuenca total (1) Y = 0.13 ∆f 0.81Qmax-0.39 32 0.58 16.15

Cuenca alta (2) Y = 107.092 + 0.4227 Qmax13 0.75 33.23

Cuenca media (3) Y = 3484.95 - 0.5042 H - 38.1722 Hr - 2.3837 Q 10 0.77 6.71

Cordillera oriental

(4) Y = 5.4 H- 2.1 Q0.78 r A- 0.4 12 0.82 202.13

A > 10 000 km2 (5) Y = 4.4 ∆f 0.9 rpk-4.9 3 0.78 19.83

MODELOS ESTADÍSTICOS

(Restrepo y Syvitski, 2006. Ambio)

Factores naturales en el control de la erosión

•f y Qmax

•R2 de 0.51 (f ) y 0.32 (Qmax)•Ambas variables explican el 58%

La deforestación y el transporte de sedimentos

(Imágenes de El Colombiano)

El modelo BQARTcalibrado globalmenteQs=[rg0.5] [1+ 0.09Ag] L (1-TE) Eh Q0.31 A0.5 R T

Large Reservoirs>5km3

El factor de litológico en la cuenca

(Journal of Geology, 2010)

Cambios coberturas suelos 1970-1990

• Cobertura bosques disminuyó 44% en 20 años• Tasa de deforestación anual del 12.3%

• Agricultura y pastos se incrementaron en 65% • Las áreas de agricultura se duplicaron en 20 años

(Restrepo y Syvitski, 2006. Ambio)

Análisis deforestación

•Evaluando el impacto de origen humano

•Cambio cobertura (1980-2005)

Y = c1x1+c2x2+...+cnxn

Impacto antrópico en Y

(Restrepo, 2008. Estuarine, Coastal and Shelf Science)

Análisis: Índice de deforestación

Índice de deforestación usado en varios inventarios forestales y tropicales: Dirzo y García (1992) y Ochoa-Gaona and González-Espinosa (2000):

DI = 1 - [Ai – (Af /Ai )]1/t

(Restrepo, 2008. Coastal, Estuarine and Shelf Science)

River drainage basin

Basin area (km2)

Forested area (1980) (km2)

Forested area (1980)

(%)

Forested area (2000) (km2)

Forested area (2000)

(%)

Deforested area (1980-2000)

(%) R. Guarapas 503 297.35 59.12 185.35 36.85 22.27

R. Neiva 756 485.36 64.20 132.60 17.54 46.66

R. Cabrera 2446 935.18 38.23 362.66 14.83 23.41

R. Páez 4078 1985.25 48.68 1325.58 32.51 16.18

R. Saldaña 7009 3702.49 52.82 2534.22 36.16 16.67

R. Luisa 342 120.84 35.33 78.46 22.94 12.39

R. Coello 1580 1125.35 71.22 458.05 28.99 42.23

R. Recio 610 403.57 66.16 195.25 32.01 34.15

R. Lagunilla 663 581.19 87.66 250.35 37.76 49.90

Total (km2) 17987 9636.58 5522.52 4114.06

Deforestación

La cobertura forestal se redujo entre un 34% y un 54% en las cuencas de la parte del Magdalena en el periodo 1980-1990. El area total deforestada de la cuenca alta fue de ~ 4,000 km2, representando un 23% de la cobertura forstal.

(Restrepo et al., 2006. Global and Planetary Change)

Deforestation index

Gran parte de las cuencas en el alto Magdalena han tenido coeficientes de deforestación entre 0.75 to 0.98.

(Restrepo et al., 2006. Global and Planetary Change)

La variable antrópica Deforestación + suelos en estado de erosión

Kettner, Restrepo y Syvitsky, 2010. Journal of Geology

La Predicción del transporte de sedimentos en el río MagdalenaKettner, Restrepo y Syvitsky, 2010. Journal of Geology

El factor de origen humano en términos de deforestación explica aprox el 32% del transporte de sedimentos del Magdalena !! Kettner, Restrepo y Syvitski, 2010, Journal of Geology.

Simulación de escenarios de largo plazo de transporte de sedimentos en la cuenca del Magdalena bajo diferentes escenarios de deforestación (Kettner, Restrepo y Syvitski, en preparación)

Qs = .B.A3/4 R T

Q = 0.075 A0.8

Qs= w B.Q0.31A0.5 R . T for T ≥ 2°C

Conexión cuenca hidrográfica

(LOICZ, 2005)

Cuánto es el tiempo de vida de la Depresión Momposina?

Cómo funciona un humedal?

MODELO CONCEPTUAL DE TRANSPORTE DE SEDIMENTOS DEL MAGDALENA (Restrepo, 2008. Estuarine, Coastal and Shelf Science)

Eficiencia en la captura de sedimentos de la Depresión Momposina:

Cuál será el umbral deColmatación?

25-33% del R. Cesar se desborda cada año.

Con tasas de deposición de 3 – 4 mm a-1 (Plazas et al. 1988), ~24 – 45 Mt a-1 quedan atrapadas en la depresión, dada una densidad de 1700 – 1800 kg m-3.

Approx 17 – 72 Mt a-1 de sedimentos del Cauca-Magdalena quedan retenidos.

Kettner, Restrepo y Syvitsky, 2010. Journal of Geology

Análisis preliminares indican que entre el 20 y 45% de los sedimentos del Sistema Magdalena-Cauca-Cesar quedan atrapados en el Depresión Momposina !

Kettner, Restrepo y Syvitski, 2010. Journal of Geology.

Análisis Inundación – MODIS-NASANov 2004 Nov 2004 – Feb 2005

Análisis Inundación – MODIS-NASANov 2008 Nov 2010

Análisis Inundación – MODIS-NASA

Si el modelo se confirma, la estrategia para reducir futuros riesgos debidos a procesos geológicos superficiales deberá basarse sobre todo en mitigar el cambio geomorfológico y no tanto el cambio climático.

Comité Canal del Dique, Colombia Humanitaria, Bogotá, junio 2011

•“Tomar desiciones con gestión de riesgo, de la mejor forma, no es un examen final de ingeniería”.

•“Formación de hipótesis básicas sobre las que hay que trabajar”Dr. Jorge Londoño

Algunos antecedentes globales y en Colombia que soportan la

hipótesis

Los datos a otras escalas espaciales muestran una tendencia similar

Deva, España Italia

Mundo, desastres

Deslizamientos

Cendrero et al., 2006. Geogr. Fis. e Geodin. Quat. 29 (2): 125-137.Con datos de Remondo, 2001; Guzzetti & Tonelli, 2004; EM-DAT, 2005

Tendencias de los desastres naturales globales

Tres grandes tipos de desastres debidos a procesos:geológicos internos

climáticosgeológicos superficiales

DevaDeva

Deva

Italia

Mundo

La variación temporal de los deslizamientos no mostraba relación

con la de las lluvias

Pero sí una aparente relación con el PIB

(Cortesía Antonio Cendrero, 2012)

AFRICA

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Variación temporal de desastres naturales por continentesgeológicos internos, climáticos, hidrogeomorfológicos

(Cortesía Antonio Cendrero, 2012)

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EUROPA

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40

45

1

2

Variación temporal de desastres hidrogeomorfológicos y PIB

(Cortesía Antonio Cendrero, 2012)

ESTE DE AFRICA 2.7 2.7 4.6 2.3CENTRO DE AFRICA 1.3 1.2 2.6 1.6NORTE DE AFRICA 1.5 1.1 2.6 2.8SUR DE AFRICA 1.4 0.3 2.4 2.0OESTE DE AFRICA 0.9 0.0 3.4 2.3

CARIBE 1.7 2.9 1.8 2.2AMERICA CENTRAL 1.1 2.7 3.3 2.4AMERICA DEL NORTE 1.7 2.6 2.2 2.3AMERICA DEL SUR 2.4 2.0 2.3 2.2

ASIA CENTRAL 2.2 1.2 1.6 1.4ESTE DE ASIA 3.8 3.3 3.9 3.7SUDESTE DE ASIA 2.5 2.2 3.8 3.3SUR DE ASIA 2.4 2.2 3.4 3.5OESTE DE ASIA 0.0 1.5 3.3 2.8

ESTE DE EUROPA 0.9 1.9 2.8 1.8NORTE DE EUROPA 1.5 1.0 1.3 2.0SUR DE EUROPA 1.0 1.4 3.5 2.1OESTE DE EUROPA 0.5 5.5 1.9 1.9

TODAS LAS REGIONES 0.4842 0.1650 0.5898TODAS LA REGIONES EXCLUIDA EUROPA 0.3981 0.4255 0.6051AMERICA + ASIA 0.3879 0.4702 0.8990AMERICA (EXCLUIDA AMERICA DEL NORTE) -0.7668 0.1050 0.9843

Climaticos

(2)

Geologicos

Superficiales

(3)

0.3765 0.8413 0.9635

0.4572 -0.4920 0.2797

0.1666 0.0235 0.1846

-0.7639 0.0961 0.9772

REGION

FACTOR DE AUMENTO COEFICIENTE DE CORRELACIÓN

CATEGORÍA DESASTRES

PIB (1) - PIB (2) - PIB (3) - PIBGeologicos

Internos

(1)

Factor de aumento de los distintos desastres y correlación con el PIB

(Cortesía Antonio Cendrero, 2012)

AFRICA 0.8689 0.8592 0.8436AMERICA 0.9177 0.9779 0.8532

ASIA 0.9650 0.9471 0.9597EUROPA 0.7246 0.7455 0.7429

AFRICA 0.8016 0.7704 0.7342AMERICA 0.9106 0.8633 0.8370

ASIA 0.8595 0.8233 0.8070EUROPA 0.5679 0.5416 0.5347

AFRICA 0.5207 0.4571 0.4297AMERICA 0.6959 0.5373 0.4618

ASIA 0.8234 0.7926 0.7836EUROPA 0.7461 0.6678 0.6365

CONTINENTES

DESASTRES HIDROGEOMORFOLOGICOS

DESASTRES CLIMATICOS

DESASTRES GEOLOGICOS INTERNOS

DIRECTA

PIB (1950-2008)

Desastres (1950-2008)

DESFASE 5 AÑOS

PIB (1950-2005)

Desastres (1955-2010)

DESFASE 10 AÑOS

PIB (1950-2000)

Desastres (1960-2010)

Correlación entre la frecuencia de desastres y PIB, directa (sin desfase) y con desfase temporal

(Cortesía Antonio Cendrero, 2012)

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ItaliaCanada

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1955

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1975

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1900 1905 1910 1915 1920 1925 1930 1935 1940 1945 1950 1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005

USA

EUROPE

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nts

No. publications

No. landslide events

Exponencial (No. landslide events)Exponential fit of landslide events

El cambio climático no explica estas tendencias

Inundaciones globales (EM-DAT)Deslizamientos globales

(Gutiérrez et al., 2011. Geomorphology, 124 (3-4)

GDP(Estadísticas globales)

Precipitación (IPCC, 2007)

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1900 1905 1910 1915 1920 1925 1930 1935 1940 1945 1950 1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005

USA

EUROPE

ASIA

AUSTRALIA

AFRICA

En ninguna región se registra un aumento de las precipitaciones mayor del 10% en 1950 – 2000.

En el mismo periodo, la frecuencia de desatres H-G se multiplica por factores entre 3 y 40.

(IPCC, 2007)

De acuerdo con varios estudios (e.g., Syvitski et al., 2005; Cendrero et al., 2005; Rivas et al., 2006)

Tasas de erosión en cuencas globales (aprox.)- Humanas: 1 mm yr-1

- Procesos “naturales”: 0.1 - 0.01 mm yr-1

Transporte de sedimentos (aprox.)- Humano: 1017 t a-1

- Procesos “naturales”: 1015 – 1016 t a-1

De hecho estamos ante un “Cambio Global del Suelo”

….y los antecedentes en la cuenca del Magdalena?

Tendencias de precipitación en Colombia durante las últimas 4 décadas(Cardona y Poveda, 2011, American Geophysical Union)

Cuenca del Magdalena: Cambio climático o impacto humano?

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P (m

m)

Años

10 per. media móvil (Santander (centro))

10 per. media móvil (Mirones)

10 per. media móvil (Molledo)

10 per. media móvil (Villacarriedo)

10 per. media móvil (Sel de la Carrera)

10 per. media móvil (Bilbao (Sondica))

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1970

1980

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2000

2010

%

Años

10 per. media móvil (Bilbao)

10 per. media móvil (Sel de la Carrera)

10 per. media móvil (Molledo)

10 per. media móvil (Mirones)

10 per. media móvil (Villacarriedo)

10 per. media móvil (Santander (centro))

Precipitación anual (promedio móvil 10 años)

>95% (10 promedio móvil 10 años)

(Restrepo, 2005)

Natural + Antrópico: Tendencias-Transporte de Sedimentos68% del área estudiada: Tendencias ascendentes 80s y 90s-Cuenca alta, Cauca y Sogamoso

(Restrepo y Syvitski, 2006. Ambio)

Visión cuencadel Magdalenasegún el estudiodel WRI en el 2000(Revenga et al., 2000)

WRI, 2003:

•Cubierta forestal en Colombia era del 90% antes de los asentamientos humanos.•Cubierta forestal actual es del 37% (datos a 2000).

Visión cuencadel Magdalenasegún el estudiodel I. Humboldt del 2000(Restrepo, 2005)

Colombia en el top 10 de la deforestación global (FAO, 2010)

Y en cuanto al aporte de Colombia a la deforestación global?

•Colombia con 1.141 millón km2 representa el 0.1% de área continental global•Total deforestación global 2000-2005 = 13 millones ha•Filtrando Brasil e Indonesia = 8 millones ha•Colombia representa aprox el 5% de la deforestación global

PIB y transporte de sedimentos en el Magdalena

El contexto global y el Magdalena en el Antropoceno(Syvitski et al., 2005. Science)

Erosión del suelo e inundaciones en la cuenca del Magdalena

Análisis de factores determinantes y propuestas para una estrategia integrada de mitigación de desastres

Una propuesta presentada por:Departamento de Geología, Universidad EAFIT

Para

FONDO NACIONAL DE ADAPTACIÓN

La degradación de los suelos en la cuenca del río Magdalena

¿Cuáles son las áreas más críticas en la

cuenca en términos de degradación de los

suelos?Preg

unta

sO

bjeti

vos

¿Cómo han variado los eventos asociados

(inundaciones, deslizamientos, sedimentación,

erosión)?

¿Cómo ha variado la intervención en los

suelos en las últimas tres

décadas?

¿Cuánto porcentaje de la erosión es

debido a las actividades humanas?

•Obtener las tendencias de variación a lo largo del tiempo (sobre todo las últimas 3 décadas) de los procesos de degradación del territorio y de los impactos de estos sobre la población, en particular la erosión del suelo, las inundaciones, los movimientos en masa y la colmatación por sedimentos de cauces y cuerpos de agua. •Determinar la magnitud de los cambios producidos en los procesos anteriores, así como los principales factores determinantes de los mismos. •Hacer previsiones de los escenarios futuros esperables (magnitud, frecuencia, zonas más vulnerables y daños previsibles), bajo distintos supuestos.•Realizar una valoración parcial de tipo económico ambiental de distintos escenarios futuros de intervención.•Formular propuestas que sirvan de base para articular una estrategia integrada de mitigación de la degradación de los suelos y de los desastres naturales.

ImpulsoresPoblación+Tecnología+Economía

PresiónMás intervención sobre superficie terrestre

Impactos sobre el estadoCambios comportamiento procesos y sensibilidad capa superficial

RespuestaAumento frecuencia/intensidad de procesos/desastres

En la cuenca del río Magdalena, la intensificación de los procesos geológicos superficiales (erosión, degradación del suelo, deslizamientos, sedimentación,

aumentos de escorrentía e inundaciones) obedece a estas relaciones causa-efecto:

(Cendrero et al., 2006. Geogr. Fis. e Geodin. Quat., 29-2:125-137)

Enfoque metodológico

Las zonas inundables del Magdalena: una prioridad de investigación nacional

¿Cuáles son las tendencias de

sedimentación en lasZis en los últimos

100 años?Pre

gun

tas

Ob

jeti

vos

Com

pon

ente

s

Zonificar las zonas inundables, analizar las variaciones morfológicas y las tendencias de sedimentación en los últimos 100 años y el comportamiento hidrológico de las últimas 3 décadas, para

el planteamiento de estrategias de mitigación de inundaciones y planes de ordenamiento

Escenarios capacidad hídrica Zis a 50 años

• Tasas sedimentación Pb210

• MODIS TERRA (arenas)• Series tiempo Qs

Cartografía extensión de inundaciones 1:100.000

1980-2002-2012•MODIS NASA AQUA TERRA

• Landsat 7, 5 y Spot

¿Cómo han variado la magnitud y la frecuencia de

inundación para los últimos 30 años?

¿Cuáles son las Zis del Magdalena y sus

características físicas espaciales y de usos del suelo?

Cartografía zonas inundables 1:100.000

• Modelos de elevación NASA ASTER GDEM

version 2

¿Cuáles han sido las variaciones

morfológicas de las Zis y canales asociados

desde 1950?

Cartografía variaciones morfológicas 1:100.000

1950-2010• Fotos aéreas 1950s• Cartografía IGAC

• Landsat 7 y 5, Spot• MODIS TERRA AQUA

SRTM Data Resolutiono A horizontal pixel is 1-arc or 3-arc seconds, depending on data availability

30 m horizontal resolution

Modelos Depresión Momposina

90 m horizontal resolution

Paso 1: •Modelo topográfico NASA ASTER GEDEM versión 2 •SRTM (30-90m)

Propuesta MagdalenaENTREGABLE 1: MODELO DE ZONAS DE INUNDACIÓN

ESCALA 1:100.000

Paso 2: Filtrado de datos anómalos

>

Filtrado de errores del DEM usando: (1) RiverTools 2) SRTM Water Body Data Set – 30 m; 3) Hydro1K, 4) HydroSheds (6km), 5) STN30 (50km).

3-arcsecond SRTM

Han Watershed

Paso 3: Modelo de rutas de flujo: e.g. SRTM WBSD tiene lagos >600m aplanados a una altura constante, y ríos >183m en amplitud se delinean en un solo color con escalas hacia alturas menores en elevación.

PASO 4: CONSERVACIÓN DEL BALANCE SEDIMENTARIO EN ZONAS DE INUNDACIÓN Y DELIMITACIÓN DE ZONAS INUNDABLE ACTIVAS

Bf

Bc

c

c

Bf = floodplain widthBc = channel widthhf = mean floodplain elev.hc = mean channel bed elev.c = mean channel migration speed

Dh = elev. diff. due to channel migrationFfi = floodplain fractionsfci, ffi = exchange fractionsqoi = mean normal overbank sediment export rateei = efficiency coefficient

cioiibffibc

fifpf fcqeFtt

fB)1(

Kettner, Restrepo y Syvitsky, 2010. Journal of Geology

Entregable: Modelo de elevación y cartografía 1:100.000 de zonas inundables

La sedimentación en la Depresión Momposina

Batimetría zonas inundables – Multibeam 7125 Reason

•Última tecnología Multibeam disponible en Eafit por convenios con Datum Ingeniería y Bioflu•Alta resolución •Modelos 3D en menor tiempo y máxima calidad para la modelación•Enlace de datos con Lidar•Modelos completos a través del traslape del Multibeam

Reflexiones finales

•Costo annual de la erosión de los suelos en Colombia es aprox 2.44 billones (Banco Mundial)

•El impacto es difícil de calcular debido a la falta de leyes y normas que traten la erosión.

•No hay evaluaciones regionales ni a nivel local de “Hot Spots” de erosión.

Políticas ambientales para evaluar y controlar la erosión

Si nuestra hipótesis es correcta, este resultado tendría consecuencias importantes hacia la mitigación y adaptación. Por lo tanto, las políticas institucionales también deberían considerar, además del cambio climático, el cambio en el uso de los suelos. El primero depende de políticas internacionales mientras el último es más fácil de analizar e implementar a escalas local y regional.

A social process designed to bring the findings of science to bear on the needs of decision-makers

Monitoring

ResearchDecision-makers Governments Private Sector Civil Society Individuals

Science Assessment

Assessment

Science

A scientific assessment applies the judgment of experts to existing knowledge to provide

scientifically credible answers to policy relevant questions

La investigación de los sedimentos del Magdalena:15 años de experiencia nacional e internacional

BRA SIL

• (2012) Geomorphology 151-152: 207-223.• (2012) Journal of Hydrology 424-425: 124-142.• (2012) Journal of South American Earth Sciences.• (2012) Treatise on Estuarine, Coastal and Shelf Science vol. 11, 289-314.• (2010) Journal of Geology 118, 363-379.• (2009) Latin American Journal of Sedimentology and Basin Analysis 16, 79-92.• (2008) Estuarine, Coastal and Shelf Science 77,214-229• (2008) Journal of South American Earth Sciences 25, 1-21. • (2006) Ambio: a Journal of the Human Environment, vol. 35, número 2, 44-53.• (2006) Journal of Hydrology, 316: 213-232. • (2006) Global and Planetary Change, 50: 33-49 .• (2005) Revista Ac. Col. de Ciencias Físicas, Exactas y Naturales, 29:239-254.• (2004) Facets of Environmental Geochemestry in Tropical and Subtropical Environments. Springer Verlag,

Berlin. • (2002) Continental Shelf Research, 22: 1249-1267.• (2002) Marine Geology, 192: 355-381.• (2002) South American River Catchment/Coastal Zone, Interactions and Human Dimensions. LOICZ-IGBP

Report No.22, pp 87-91. • (2002) CariBas – Activities in River Catchments and their Impacts on Coastal Systems in the Caribbean.

LOICZ-IGBP Report No.23, pp 3-28.• (2002) Journal of Coastal Research• (2000) Journal of Geology, 108 (1):17-33.• (2000) Journal of Hydrology, 235: 137-149.

LOS RÍOS DE COLOMBIA PUBLICACIONES INDEXADAS INTERNACIONALES ALTO FACTOR DE IMPACTO

Nuestra capacidad de predicción?