UNIVERSIDAD DE CHILE FACULTAD DE CIENCIAS FÍSICAS Y MATEMÁTICAS DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA CIVIL

ANÁLISIS DE DESASTRES DE ORIGEN HÍDRICO UTILIZANDO TÉCNICAS ESPACIALES. APLICACIÓN EN LA IV REGIÓN

MEMORIA PARA OPTAR AL TÍTULO DE INGENIERO CIVIL

DANIEL FELIPE MANZO OLIVARI

PROFESOR GUÍA: XIMENA VARGAS MESA

MIEMBROS DE LA COMISIÓN:

ERNESTO BROWN FERNANDEZ ALEJANDRO LEÓN STEWART

SANTIAGO DE CHILE MAYO 2007

RESUMEN DE LA MEMORIA PARA OPTAR AL TITULO DE INGENIERO CIVIL POR: DANIEL MANZO O. FECHA: 14 DE MAYO DE 2007 PROF. GUIA: SRA. XIMENA VARGAS M.

ANÁLISIS DE DESASTRES DE ORIGEN HÍDRICO UTILIZANDO TÉCNICAS

ESPACIALES. APLICACIÓN EN LA IV REGIÓN La evaluación de desastres de origen hídrico presenta una serie de dificultades, principalmente producto de la escasez de registros y la dispersión de sus impactos, que obstaculiza la obtención de una visión global de los mismos. Considerando el explosivo desarrollo de las tecnologías espaciales en las últimas décadas, se estudió la forma como ellas podían contribuir en este terreno. El presente trabajo se enmarca dentro del proyecto Red Temática Iberoamericana UTEEDA (Uso de las Tecnologías Espaciales para la Evaluación, Monitoreo y Manejo de Desastres Naturales en la Agricultura). Su objetivo fundamental es la utilización de técnicas espaciales, entendiendo por esto uso de imágenes satelitales y SIG, en la evaluación de impactos producidos por desastres de origen hídrico en zonas agrícolas. La zona escogida para el análisis es la IV Región. Se evaluaron dos tipos distintos de eventos de desastres: en primer lugar los producidos por un solo evento hidrológico, a los que se denominó “eventos específicos” y en segundo los producidos en un plazo de varios años, a los que se llamó “eventos no específicos”. Utilizando imágenes satelitales anteriores y posteriores a cada evento, tanto para específicos como no específicos, se evaluaron los impactos sobre terrenos agrícolas producidos por socavaciones, inundaciones y deslizamientos de terreno. Se realizó luego una visita a terreno para verificar los eventos detectados en imágenes. Posteriormente los eventos detectados fueron analizados en ArcView, donde se determinó su extensión y, recurriendo a información sobre capacidad de uso agrícola del suelo afectado, se evaluaron y cuantificaron los daños producidos. Se contrastaron estos resultados con los períodos de retorno de los eventos hidrológicos asociados a los distintos desastres, esperando encontrar cierta concordancia entre la magnitud del evento hidrológico y la de los daños ocasionados por él. El análisis de eventos específicos resultó ser altamente errático, principalmente producto de que la escala de estos eventos se reveló insuficiente como para ser observados con claridad en imágenes de resolución 15 a 30 m con las que se trabajó. Por el contrario, el análisis de eventos no específicos resultó satisfactorio, fundamentalmente en consecuencia de su mayor escala. En cuanto a la fase de análisis de los impactos en SIG, el uso de estas herramientas mostró que, si se tiene la información adecuada, es posible hacer mediante ellas una evaluación eficiente. Como principal resultado del estudio se recomienda la utilización de los procedimientos y herramientas utilizadas sólo para eventos no específicos, o para eventos específicos en caso de que se tenga la seguridad de que su escala permite una observación adecuada en las imágenes que se tengan disponibles.

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INDICE

1. INTRODUCCION .............................................................................................................. 3

1.1 Introducción General .................................................................................................... 3 1.2 Objetivos ....................................................................................................................... 5 1.3 Organización del informe ............................................................................................. 6

2. ANTECEDENTES Y REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA...................................................... 8

2.1 La Teledetección........................................................................................................... 8 2.1.1 Imágenes y sus propiedades.................................................................................... 8 2.1.2 Programas de observación satelital e imágenes .................................................... 10 2.1.3 Análisis basado en respuesta espectral ................................................................. 14

2.2 Desastres de origen hídrico......................................................................................... 16 2.3 Escala temporal de los desastres de origen hídrico..................................................... 17 2.4 Magnitud de eventos hidrológicos asociados a desastres ........................................... 18

2.4.1 Crecidas................................................................................................................. 18 2.4.2 Lluvias................................................................................................................... 19

2.5 Alcance de la teledetección en el área de los desastres de origen hídrico para el presente trabajo .................................................................................................................... 19 2.6 Estado de arte .............................................................................................................. 20

2.6.1 Aplicación de teledetección y/o SIG en estudio de desastres de origen hídrico... 21 2.6.2 Clasificación y estudios de uso de suelo con teledetección.................................. 25

3. LA ZONA DE ESTUDIO................................................................................................. 27

3.1 Relieve ........................................................................................................................ 28 3.2 Clima........................................................................................................................... 28

3.2.1 Vegetación ............................................................................................................ 30 3.3 Hidrografía .................................................................................................................. 30

3.3.1 Río Elqui ............................................................................................................... 31 3.3.2 Río Limarí ............................................................................................................. 35 3.3.3 Río Choapa............................................................................................................ 39

3.4 Agricultura .................................................................................................................. 43 3.4.1 Ubicación y detalle de zonas agrícolas ................................................................. 45

4. METODOLOGÍA DE ANÁLISIS ................................................................................... 47

4.1 Herramientas de trabajo .............................................................................................. 47 4.2 Material de trabajo y Fuentes de información ............................................................ 49

4.2.1 Imágenes Satelitales.............................................................................................. 49 4.2.2 Datos Hidrológicos ............................................................................................... 52 4.2.3 Uso y calidad del suelo ......................................................................................... 57 4.2.4 Topografía............................................................................................................. 57

4.3 Identificación de eventos ............................................................................................ 58 4.3.1 Selección del periodo de tiempo a considerar....................................................... 58 4.3.2 Fuentes de información......................................................................................... 59 4.3.3 Metodología para la identificación de eventos y resultados obtenidos................. 60

4.4 Verificación de eventos en terreno ............................................................................. 62

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4.5 Análisis de eventos ..................................................................................................... 63 4.5.1 Análisis con técnicas espaciales............................................................................ 63 4.5.2 Análisis hidrológico .............................................................................................. 66 4.5.3 Interacción e integración de tipos de análisis ....................................................... 68

4.6 Identificación de terrenos agrícolas con teledetección ............................................... 69 4.6.1 Índice NDVI.......................................................................................................... 69 4.6.2 Identificación visual de zonas de cultivos ............................................................ 69

5. RESULTADOS................................................................................................................. 71

5.1 Identificación de eventos y selección de áreas de interés ........................................... 71 5.2 Eventos hidrológicos seleccionados ........................................................................... 73

5.2.1 Eventos pluviales .................................................................................................. 73 5.2.2 Eventos nivales ..................................................................................................... 73

5.3 Análisis hidrológico de eventos .................................................................................. 73 5.3.1 Análisis de crecidas............................................................................................... 73 5.3.2 Análisis de lluvias ................................................................................................. 80

5.4 Análisis preliminar con teledetección......................................................................... 82 5.4.1 Eventos específicos............................................................................................... 82 5.4.2 Eventos no específicos.......................................................................................... 85

5.5 Salida a terreno y verificación de eventos .................................................................. 86 5.5.1 Zonas seleccionadas para su visita........................................................................ 86 5.5.2 Eventos seleccionados .......................................................................................... 88 5.5.3 Verificación de eventos......................................................................................... 91

5.6 Análisis definitivo de eventos..................................................................................... 97 5.7 Discusión de resultados y comentarios ..................................................................... 104

6. CONCLUSIONES .......................................................................................................... 105

6.1 Estudio de eventos específicos.................................................................................. 105 6.2 Estudio de eventos no específicos o de largo plazo.................................................. 108 6.3 Uso de imágenes MODIS ......................................................................................... 109 6.4 Otras posibilidades de la teledetección en el estudio de desastres............................ 110 6.5 Uso de SIG................................................................................................................ 111 6.6 Caracterización y evaluación general de eventos ..................................................... 112

7. BIBLIOGRAFÍA ............................................................................................................ 114

7.1 Textos........................................................................................................................ 114 7.2 Páginas WEB ............................................................................................................ 117

Anexo A: Ejemplos de análisis de eventos en imágenes satelitales Anexo B: Análisis de frecuencias

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1. INTRODUCCION

1.1 Introducción General Con frecuencia se producen alrededor del planeta desastres de distintas magnitudes. Huracanes, terremotos, tsunamis, erupciones volcánicas, sequías y otros fenómenos generan, año tras año, inmensas tragedias que afectan a millones de personas. Dependiendo de la magnitud de cada uno de estos desastres, sus efectos pueden presentarse desde una escala menor en que no producen un gran impacto público hasta la enorme resonancia que tienen las grandes catástrofes que ocurren cada cierto tiempo, que generan impacto a nivel mundial y que pueden verse desfilar en los medios de comunicación masivos en todo el orbe. Los desastres, dependiendo de la zona que afectan, generalmente producen grandes daños y pérdidas de carácter humano, como pueden ser hambrunas o desplazamiento de poblaciones enteras en el caso de desastres de gran escala. Sin embargo, asociados a los desastres existen también daños menos espectaculares pero también relevantes principalmente en el mediano plazo, en particular pérdidas económicas importantes. Estas pérdidas económicas se deben, en buena parte, a los daños a la infraestructura que eventualmente se producen, pero también, en igual o posiblemente mayor medida, a las pérdidas en la producción agrícola de los sectores afectados. El presente trabajo está enmarcado en el estudio de los daños generados en la agricultura por desastres, enfocándose dentro de esto en los desastres de origen hídrico. Por “desastres de origen hídrico” se entienden todos aquellos cuya energía destructiva proviene directa o indirectamente del agua. Considerando el entorno determinado por la zona de estudio, los desastres a estudiar se reducen a aquellos provocados por o relacionados con lluvias o una crecida fluvial: inundaciones, deslizamientos, erosión, etc. La agricultura es especialmente susceptible a ser afectada por este tipo de desastres, debido a que se ubica normalmente en zonas aledañas o cercanas a algún río o curso de agua. En ese sentido, los desastres de origen hídrico tienen un interés especial en cuanto a la agricultura se refiere. La evaluación de los daños y demás efectos de los desastres de origen hídrico y en general de los desastres presenta una serie de dificultades. Normalmente no es fácil obtener registros

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para dimensionar el desastre en cuestión y sus efectos, y, debido a la variabilidad espacial y temporal que suelen caracterizar a las crecidas e inundaciones en particular, no es fácil tampoco generar una mirada global que abarque al evento en su totalidad y permita estudiarlo desde una perspectiva amplia. Debido a esto existe un interés natural por el desarrollo de nuevas metodologías de estudio de desastres que permitan añadir fuentes de información y otros puntos de vista, enriqueciendo y complementando las formas tradicionales de análisis. Por otro lado, en las últimas décadas se han desarrollado notablemente las tecnologías de percepción remota o teledetección, y en particular los sistemas de información satelital. Desde los años setenta en adelante los satélites, sensores, imágenes satelitales y las técnicas para su procesamiento han experimentado un extraordinario y veloz desarrollo en su calidad, alcances y posibilidades técnicas que ofrecen, así como en cantidad, extensión y disponibilidad para su uso. Particularmente, a partir de la década de los noventa se produjo una importante transferencia de información y tecnologías desde el mundo militar al civil, posibilitando así su uso en el ámbito académico. Producto de esto, actualmente existe una gran cantidad de información de disponibilidad relativamente amplia, que puede ser utilizada para distintos fines. Asimismo se han desarrollado tecnologías que permiten trabajar con esta información. Esto genera una amplia gama de posibilidades de utilización de estas herramientas. Los Sistemas de Información Geográfica (SIG) constituyen una manera de manejar, almacenar, editar y en general trabajar con información de esta naturaleza, que pone a disposición múltiples herramientas de análisis. Así, en este trabajo se estudió de qué forma y mediante qué procedimientos pueden aprovecharse las técnicas espaciales, entendiendo por ellas teledetección y SIG, en el estudio de desastres. En dicho terreno, puede presumirse con cierto grado de certeza que el estudio basado en teledetección puede entregar información útil para su estudio. En particular, que a partir de la información contenida en imágenes satelitales es posible atacar algunas de las desventajas que tiene el estudio tradicional de desastres: obtener una visión global del evento y observar su magnitud y sus efectos. Específicamente en el caso de los desastres de origen hídrico, normalmente existe el problema de la falta de registros para determinar su magnitud, zonas afectadas y daños ocasionados, por lo que la información de imágenes satelitales puede resultar de gran ayuda en este sentido. Además, a partir del estudio de las imágenes, es posible obtener información complementaria, relacionada con la situación en el entorno de la zona misma del evento y que condiciona al mismo, que pueda ser igualmente útil o en algunos casos indispensable.

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Por cierto, el análisis hidrológico tradicional, si bien presenta los problemas antes mencionados, no es en absoluto irrelevante. Es importante tener en cuenta que éste no está dirigido al estudio del desastre y sus efectos, sino que al estudio del evento hidrológico que genera dicho evento. En este trabajo se desarrolló, para un evento dado, tanto un análisis hidrológico como un análisis mediante teledetección, buscando obtener resultados superiores a partir de este análisis combinado y correspondencia entre ambos análisis por separado. Existen dos formas básicas de interacción entre el análisis hidrológico y el análisis basado en teledetección. En el primero de ellos cada tipo de análisis ofrece un método distinto para estudiar situaciones similares, por lo que ambos “compiten” por entregar mejores resultados, de manera que es posible realizar ambos análisis y determinar si existe concordancia y si las técnicas espaciales presentan ventajas. En el segundo, cada uno ofrece información de distinta naturaleza y aplicación, por lo que se puede obtener un mejor resultado integrando ambos. Seleccionando las distintas herramientas de cada uno de ellos es posible generar un análisis combinado superior al que pueda hacerse utilizándolos por separado. Se intentó realizar en el presente trabajo análisis en que ambas formas de interacción se desarrollasen. Por otro lado, pueden definirse tres áreas en que la teledetección puede aplicarse al estudio de desastres:

1. En la obtención de información para el estudio del evento hidrológico que da origen al desastre,

2. En la determinación de grados de riesgo o vulnerabilidad y 3. En el evaluación posterior de los efectos del desastre.

Se buscó evaluar las maneras factibles y eficientes de implementar el uso de la teledetección en el estudio de desastres, en todas o las que sean posibles de estas tres áreas. El espacio geográfico seleccionado para el trabajo es la Cuarta Región de Chile. En ella hay tres sistemas fluviales, Elqui, Limarí y Choapa, que surten de agua para riego a zonas agrícolas de importancia económica a nivel nacional, que muchas veces se han visto afectadas por desastres.

1.2 Objetivos En forma general pueden distinguirse dos objetivos fundamentales del presente trabajo. En primer lugar, determinar si las técnicas de teledetección pueden ser utilizadas y resultan

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eficientes como método de evaluación y monitoreo de desastres de origen hídrico. En segundo lugar, aplicar los métodos estudiados a los eventos ocurridos en la IV Región durante el período seleccionado para el estudio. Para concretar estos dos puntos pueden definirse los siguientes objetivos específicos:

o Proponer y evaluar procedimientos de análisis de desastres de origen hídrico mediante el uso de técnicas espaciales

o Estudiar su relación y concordancia con el análisis de los eventos hidrológicos asociados

o Determinar calidad necesaria de la información satelital o Proponer índices para la caracterización de eventos y para cuantificación de

daños.

1.3 Organización del informe En el capítulo siguiente se presenta una revisión de la situación actual del uso de teledetección para el estudio de desastres o trabajos complementarios, además de un resumen de antecedentes generales y teóricos relacionados con el trabajo. En el capítulo 3 se describe la zona geográfica del estudio considerando sus distintos aspectos, poniendo énfasis en aquellos más relevantes para el presente trabajo como lo son la situación de la agricultura y las características de interés hidrológico. En el capítulo 4 se describe en forma detallada los procedimientos, herramientas y material de trabajo utilizado. En el capítulo 5 se presentan los resultados obtenidos luego de desarrollar el análisis propuesto en el capítulo anterior y se hacen consideraciones y conclusiones preliminares. Finalmente, en el capítulo 6 se concluye en forma general sobre todo el trabajo anterior y se hacen los comentarios y recomendaciones que sean pertinentes. Posteriormente se incluyen los anexos A y B. El anexo A contiene ejemplos gráficos del trabajo realizado, y el anexo B la memoria de cálculo del análisis de frecuencias hidrológicas hecho en cierto punto de éste.

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Adicionalmente se añaden los anexos digitales I y II. El anexo digital I contiene algunos resultados del trabajo en formato ArcView, y en el anexo digital II se muestran y comentan fotografías tomadas en la visita a terreno realizada como parte del estudio.

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2. ANTECEDENTES Y REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA

2.1 La Teledetección La teledetección o Percepción Remota consiste en la obtención de información de un objeto físico sin estar en contacto directo con él. Para esto, se recurre al registro de las ondas electromagnéticas que provienen de dicho objeto, los que son captados mediante un sensor. Cualquier cuerpo ubicado en la superficie de la Tierra recibe energía solar y de otras fuentes, y a su vez refleja y emite energía. La energía reflejada corresponde a la energía que el cuerpo recibe pero no absorbe, devolviéndola inmediatamente a la atmósfera. La energía emitida corresponde a radiación termal proveniente del cuerpo mismo. El resultado de esto es que el cuerpo genera radiación de distintas longitudes de onda, formándose lo que se conoce como respuesta espectral. La respuesta espectral de un cuerpo es una curva que indica la intensidad de energía irradiada para cada longitud de onda. La forma en que la teledetección obtiene información es captando la respuesta espectral del objeto de interés. Como distintos objetos y distintas condiciones generan respuestas espectrales distintas, el análisis de éstas abre una inmensa gama de posibilidades y de aplicaciones que la teledetección se encarga de estudiar. La forma específica de teledetección en que se centra este trabajo es el uso de imágenes satelitales.

2.1.1 Imágenes y sus propiedades Una imagen satelital es obtenida mediante un sensor ubicado en un satélite, que mide valores de la respuesta espectral de una serie de porciones de terreno. Cada imagen consiste en un conjunto de matrices, cada una de ellas asociada a una determinada longitud de onda y que en su conjunto representan en forma discreta al espectro

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energético o una parte de éste. Los valores contenidos en cada una de las matrices corresponden a la intensidad de la energía irradiada por una porción de terreno, que es representado a su vez por un píxel de la imagen. Así, una imagen corresponde a un área determinada de la superficie terrestre dividida en porciones pequeñas, cada una correspondiente a un píxel, y que contienen información sobre la respuesta espectral de dichas porciones de terreno. Las imágenes poseen distintos atributos que determinan sus posibilidades de uso. Además de su tamaño y otras propiedades intuitivas, lo que caracteriza con mayor fuerza a una imagen es su resolución. Existen cuatro tipos de resolución asociada a una imagen o un conjunto de ellas:

• Resolución espectral: Es la forma como se muestrea el espectro de cada píxel. El rango de longitudes de onda se discretiza y se toma una muestra para cada punto considerado, correspondiendo el conjunto de muestras de un punto a una banda de la imagen. Dependiendo de la resolución espectral se tendrá una mejor o peor descripción de la respuesta espectral, y, como el muestreo normalmente no es uniforme a lo largo del espectro, se tiene una mejor descripción de algunas zonas de éste que de otras.

• Resolución espacial: Es básicamente el tamaño de cada uno de los píxeles de la

imagen. El tamaño del píxel define la escala de los objetos que son apreciables en la imagen: una imagen con una resolución espacial de 100 m sólo permitirá apreciar objetos de un orden de tamaño no inferior a dos o tres veces ese valor.

• Resolución temporal: Corresponde a la frecuencia con que la imagen de un

determinado lugar es tomada, o, lo que es lo mismo, el intervalo de tiempo entre dos imágenes consecutivas.

• Resolución radiométrica: Es la forma como se discretiza la escala de radiación. En

otras palabras, corresponde a la precisión con que se mide la radianza de un píxel. Cada tipo de resolución define un grado de precisión de la imagen respecto a la medición respectiva. En general, la precisión o escala con la que se desea observar define la resolución necesaria de las imágenes a utilizar. Por ejemplo, el tamaño de los objetos a observar define una resolución espacial mínima.

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Así, las distintas resoluciones y el tamaño del área cubierta por la imagen definen la utilidad de la misma. Por ejemplo, para el uso en meteorología se requiere una imagen de gran superficie y de alta resolución temporal, pero no es necesario contar con mucha resolución espacial ni radiométrica. Asociado a la resolución espectral está el dominio espectral, y a éste otros conceptos a tener en cuenta. El dominio espectral corresponde al rango de longitudes de onda en que un determinado sensor capta radiación electromagnética. El espectro electromagnético puede dividirse en los siguientes rangos:

• Ultravioleta (1 a 400 nm) • Visible (400 a 700 nm) • Infrarrojo cercano (700 nm a 3 µm) • Infrarrojo medio (3 a 30 µm) • Infrarrojo lejano (30 µm a 1 mm)

Por otro lado, los rangos que se utilizan para observar la superficie terrestre desde el espacio son los siguientes:

• Visible e infrarrojo cercano – VNIR (400 a 1000 nm) • Infrarrojo de onda corta – SWIR (1000 a 2500 nm) • Infrarrojo termal – TIR (8 a 13 µm)1

Así, imágenes con resoluciones espectrales distintas muestrean con más o menos bandas estos distintos rangos para obtener la información de utilidad en cada caso.

2.1.2 Programas de observación satelital e imágenes En las últimas décadas, a medida que se ha desarrollado la tecnología y la teledetección, se han implementado distintos programas de imágenes satelitales, poniendo en órbita muchos y muy variados sensores do los que se obtienen imágenes de distintas características y que sirvan para objetivos diversos. Cada programa pone sensores a bordo de uno o más satélites. Estos sensores colectan la información que es enviada a tierra para su procesamiento. A continuación se hace un breve repaso de los programas más relevantes o más utilizados, centrándose en aquellos de utilidad para el presente trabajo:

• Landsat: Es un programa norteamericano que consiste en una serie de siete misiones, cada una con un satélite distinto. El primero de ellos, Landsat 1 (inicialmente

1 Visible and Near Infrared, Short Wave Infrared y Thermal Infrared respectivamente

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conocido como Earth Resources Technology Satellite 1 – ERTS 1), fue puesto en órbita en el año 1972 y contaba con el sensor Multispectral Sensor (MSS), con cuatro bandas y una resolución de 80 m. Actualmente se encuentran funcionando los satélites Landsat 5, cuyo sensor Temathic Mapper (TM) colecta imágenes de seis bandas con una resolución de 30 m y una de 120 m, y Landsat 7, que cuenta con el sensor Enhanced Temathic Mapper Plus (ETM+), el cual añade a la información del TM una banda pancromática (que colecta radiación de gran parte del rango visual e infrarrojo cercano) de resolución 15 m. El programa Landsat ha generado una continuidad de información de propiedades similares desde 1982 (cuando fue puesto en órbita el primer sensor TM) en adelante.

Los satélites Landsat orbitan la Tierra de manera tal que cada dieciséis días vuelven a pasar por el mismo lugar, por lo que ésta es la máxima resolución temporal que pueden tener. Esto no significa que necesariamente exista una imagen por cada pasada del satélite, lo que sumado a problemas de nubosidad y otros resulta en una frecuencia temporal menor y variable en el tiempo. Las propiedades de las imágenes Landsat (resolución, tamaño) las hacen adecuadas para el presente trabajo, por lo que es uno de los tipos de imágenes que se utilizaron.

• ASTER (Advanced Spaceborn Thermal Emission and Reflection Radiometer): Es un programa norteamericano-japonés que se encuentra operativo desde 1999. El sensor de ASTER está en el satélite Terra de la NASA. Obtiene imágenes de catorce bandas en distintas zonas del espectro electromagnético. El sensor está compuesto por tres subsistemas que captan radiación en los rangos VNIR, SWIR y TIR. Las imágenes VNIR, que son las de mayor interés para este trabajo, tienen una resolución espacial de 15 m. Su resolución temporal es del orden de un mes, y su tamaño es menor a las Landsat. Principalmente por su alta resolución espacial, estas imágenes son también de utilidad para el presente trabajo. En la figura 2-1 se muestra la ubicación de lsa bandas de ASTER y Landsat y ASTER en el espectro radiométrico.

Figura 2-1: Ubicación en el espectro radiométrico y resolución de bandas de ASTER y Landsat

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(Fuente: http://asterweb.jpl.nasa.gov/images/spectrum.jpg)

• SPOT (Satellite Pour l’Observation de la Terre): Es un programa francés que ha puesto en órbita cinco satélites, entre 1986 y 2002. Los satélites tienen distintos sensores cuya información es combinada para obtener imágenes muy alta resolución espacial - se generan cuatro niveles de resolución correspondientes a 20, 10, 5 y 2,5 m.- y de cuatro a cinco bandas. La calidad de estas imágenes las hace adecuadas para el trabajo, pero su costo es muy superior al de otras y por lo tanto su disponibilidad es menor.

• IKONOS: Es un programa norteamericano. Sus imágenes alcanzan una resolución de

hasta un metro. El satélite IKONOS fue puesto en órbita en 1999. Al igual que en el caso de SPOT, lamentablemente el alto costo de estas imágenes las hacen inalcanzables.

• NOAA/AVHRR (National Oceanic & Atmosferic Administration/Advanced Very High Resolution Radiometer): Es un programa norteamericano que consta de varios satélites y produce imágenes de seis bandas y de una resolución del orden de 1000 m. Si bien estas imágenes han sido utilizadas en algunos estudios para el análisis de desastres, en este caso la resolución espacial resulta insuficiente.

• GOES-POES (Geostationary Operational Environmental Satellite - Polar Operational Environmental Satellite): Son satélites de uso meteorológico, también operados por NOAA, de gran cobertura, alta resolución temporal, y baja resolución espacial. No son, por lo tanto, de utilidad para este trabajo.

• MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer): Consiste en un sensor ubicado en el satélite Terra y uno en el satélite Aqua, ambos de la NASA. Tienen una

Longitud de onda (µm)

Tra

nsm

isiv

idad

Atm

osfé

rica

(%

)

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alta resolución espectral y radiométrica. Su resolución espacial va de los 250 m en dos de sus 36 bandas a 1 km en las 29 bandas de mayor longitud de onda, pasando por 500 m en las cinco bandas intermedias. Aunque su resolución espacial es menor que la de ASTER o Landsat, sus características (cobertura, resolución temporal, etc.) les confiere utilidad para algunos análisis de otra naturaleza, en particular la observación de las condiciones circundantes a un evento determinado, por ejemplo estimación de cobertura nival.

Dos formas distintas de presentación de imágenes MODIS son las conocidas cono daily y 8-day. EN la primera la imagen es aquella captada en un día, mientras que en la segunda la imagen se construye a partir de información captada en ocho días consecutivos, lo que permite seleccionar las mejores observaciones. Por ejemplo en estas imágenes se reduce considerablemente el problema de cobertura de nubes. Las imágenes MODIS son procesadas para generar una gran variedad de productos distintos que tienen utilidad en los diversos ámbitos de aplicación de la teledetección. Uno de estos productos, que se utiliza en este caso, es justamente una imagen denominada snowcover, donde se determinan las zonas cubiertas por nieve en el momento de obtención de la imagen.

Las imágenes MODIS están disponibles en forma gratuita a través de Internet.

• CBERS (China-Brazil Earth Resources Satellite): Posee actualmente dos satélites, CBERS-1 y CBERS-2, puestos en órbita en 1999 y 2003 respectivamente. Tiene por objetivo el control de incendios y deforestación en la zona amazónica, y el monitoreo de recursos hidrológicos, actividades agrícolas, crecimiento urbano y uso de suelo, además de muchas otras aplicaciones. Las imágenes CBERS tienen cuatro bandas y una resolución de 80 m, por lo que pueden ser aplicables para el estudio de desastres.

Existen también otros programas de menor difusión, como el indio IRS (Indian Remote Sensing) y el japonés JERS (Jepanese Earth Resources Satellite), cuyas imágenes han sido utilizadas para estudio de desastres, pero están más circunscritos al ámbito nacional o regional, y no producen material adecuado para el presente trabajo o bien no se encuentra disponible. La figura 2-2 muestra el desarrollo temporal de los programas cuyas imágenes pueden ser utilizadas en este trabajo. Nótese cómo queda delimitado en la práctica el período de estudio. Esto se discute en el capítulo 4.

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Figura 2-2: Desarrollo en el tiempo de programas de observación satelital de interés

CBERS

MODIS

ASTER

Landsat 7

SPOT

Landsat 5

80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06

2.1.3 Análisis basado en respuesta espectral Como se mencionó anteriormente, la información que un sensor ubicado en un satélite obtiene de una porción de terreno es su respuesta espectral. Cada píxel de la imagen tiene asociada una respuesta espectral, que puede ser analizada mediante distintas técnicas. A continuación se describen algunas técnicas importantes y/o relevantes para este trabajo en particular:

• Selección de bandas y apreciación visual: La forma más simple y básica de analizar una imagen es mediante la observación de la información contenida en sus distintas bandas, representada en forma gráfica. La forma usual de ver una imagen es en formato RGB, donde a tres de las bandas se les asigna los colores rojo (Red), verde (Green) y azul (Blue) respectivamente. Seleccionando distintas combinaciones de bandas es posible resaltar o distinguir mejor los distintos elementos de una imagen. Existen algunas combinaciones típicas de bandas. Una de ellas es la conocida como “color verdadero”, en la cual en cada color (rojo, verde y azul) se carga una banda cuya longitud de onda corresponde aproximadamente al mismo color, resultando una visualización igual que la que se apreciaría a simple vista.

• Álgebra de bandas: Las bandas son matrices de números, por lo tanto a ellas pueden aplicarse las operaciones y reglas del álgebra vectorial. Así, las bandas pueden combinarse para construir nuevas bandas a partir de una operación algebraica determinada. Esta combinación de bandas permite en muchos casos reconocer algunos elementos específicos de la imagen. Por ejemplo, si se sabe que un elemento determinado tiene una alta radianza en una banda y muy baja en otra, la división de ambas bandas normalmente permitirá resaltar dicho elemento.

• Índices: consisten en casos específicos de álgebra de bandas en que una determinada combinación se utiliza convencionalmente para obtener cierto tipo de información. Un ejemplo de esto son los índices de vegetación. La vegetación responde en forma apreciablemente distinta en los rangos visible e infrarrojo cercano, por lo que se utilizan índices que combinan estas bandas para identificar mayor o menor presencia

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de vegetación en un píxel determinado. Un caso particular de amplia difusión y utilizado en este trabajo es el índice NDVI, que se obtiene aplicando la siguiente fórmula a las bandas asociadas al color rojo (ρred) y al infrarrojo cercano (ρNIR): (ρNIR

- ρred)/(ρNIR + ρred). En imágenes Landsat las bandas roja e infrarroja corresponden a la 3 y 4 respectivamente. En ASTER se utilizan las bandas 2 y 3.

• Máscaras: Una máscara permite mostrar o borrar sólo aquellos elementos de una

imagen que se desee. Siguiendo con el ejemplo anterior, aplicando una máscara se puede reducir una imagen a sólo aquellos píxeles que contengan, de acuerdo al índice NDVI u otro, cierto nivel de presencia de vegetación. La máscara consiste en asignar al resto de los píxeles un valor nulo o cualquier otro definido por el usuario.

• Separación en componentes principales: Es un proceso estadístico que tiene por

objeto separar y así reconocer mejor los elementos distintos que son relevantes en una imagen. Como se mencionó, las bandas de una imagen son matrices que pueden estar mejor o peor correlacionadas entre sí. La separación en componentes principales construye nuevas bandas, que contienen información de las bandas originales pero que minimizan la correlación entre ellas. Así, los elementos distintos que aparecen en la imagen pueden ser distinguidos en las distintas bandas.

• Clasificación: La clasificación es un procedimiento mediante el cual, a partir de la

respuesta espectral de los píxeles de una imagen, se identifica y reconoce a qué corresponden dichos píxeles. Pueden distinguirse dos tipos de clasificación: Supervisada y No Supervisada. En la clasificación supervisada se tiene una biblioteca de respuestas espectrales de los distintos elementos que se quiere clasificar, y a partir de ella se determina si cada píxel de la imagen pertenece o no a una de las “clases” de la biblioteca. En la clasificación no supervisada, por el contrario, no se tiene información previa de la respuesta espectral de los elementos a reconocer, por lo que las clases se definen a partir de la misma imagen en forma estadística. Los procesos de clasificación son complejos, y sus resultados dependen de muchos factores. La calidad de los resultados de distintos procesos son por tanto variables. Factores importantes a tener en cuenta al llevar adelante una clasificación son la resolución espectral y radiométrica de las imágenes, el tipo de elementos a clasificar la variabilidad de la respuesta espectral de dichos elementos y otros.

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2.2 Desastres de origen hídrico El concepto de desastres de origen hídrico agrupa a eventos muy diversos, que sólo tienen en común el hecho de que su energía motora se encuentra contenida en el agua. Sin embargo, en este trabajo sólo interesa estudiar aquellos que hayan afectado zonas agrícolas de la región de estudio, lo que restringe fuertemente la variedad de desastres a considerar. Los sectores agrícolas de la zona de estudio se ubican casi exclusivamente en las planicies fluviales de las tres grandes cuencas. En consecuencia, los desastres que ocurren se relacionan en algunos casos con una crecida fluvial y en otros con una precipitación importante (ambas causas, evidentemente, no son excluyentes). A continuación se hace una definición general de los distintos tipos de desastres que suelen ocurrir en la zona de estudio.

� Inundaciones: Ocurren cuando el terreno agrícola es cubierto durante cierto tiempo por agua, lo que normalmente ocasiona pérdidas de producción. De acuerdo a A.T. Jeyaseelan (2005), pueden ser clasificadas en cuatro tipos:

1. Inundaciones Fluviales 2. Inundaciones Costeras 3. Inundaciones Urbanas 4. Flash Flood, generadas por lluvias intensas en pocos minutos u horas, falla de

una presa o descarga repentina de agua.

Tanto las inundaciones fluviales como algunos tipos de flash flood son de interés para el presente trabajo.

Las inundaciones fluviales se producen normalmente cuando el nivel de las aguas supera el del borde del cauce por donde escurren, desbordándose hacia las terrazas aledañas. Esto es un fenómeno natural y se produce cada vez que hay una crecida de dimensiones importantes. Sin embargo, como muchas veces las terrazas inundables son ocupadas como suelo agrícola, se produce un desastre. Las inundaciones se caracterizan por presentar una extensión y una duración limitadas, lo que confiere cierta dificultad a su estudio mediante teledetección.

� Deslizamientos: Un deslizamiento consiste en una porción de terreno que se desprende y cae en el sentido de la pendiente. No es en sí un fenómeno de naturaleza

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hídrica sino que geomecánica. Sin embargo, el agua es un factor determinante en su generación, y por este motivo normalmente los deslizamientos son gatillados por precipitaciones.

A diferencia de las inundaciones producen una modificación permanente en el terreno, por lo que la resolución temporal de las imágenes satelitales no es un factor crítico para su estudio con teledetección.

� Socavaciones: Se producen cuando una porción de terreno es arrastrada por las aguas. Tal como las inundaciones, no constituyen un desastre en sí, sino que forman parte de un proceso natural en el que el cauce cambia su forma y recorrido a través del tiempo. La utilización de los espacios aledaños al cauce para actividades agrícolas o humanas en general, empero, hace que las socavaciones muchas veces produzcan graves problemas.

Tal como los deslizamientos, las socavaciones son fenómenos que producen un efecto permanente. En cambio, no son siempre repentinos, sino que pueden desarrollarse en un período relativamente largo (Esto se discute en forma más profunda en el punto 2.3). El tema de las socavaciones puede abordarse desde la perspectiva del transporte hidráulico de sedimentos, ya que un evento de socavación se debe precisamente a la acción erosiva del caudal. La probabilidad de ocurrencia de éste se relaciona directamente con la capacidad de arrastre.

2.3 Escala temporal de los desastres de origen hídrico El concepto de “desastre” que se ha planteado hasta el momento en este trabajo se refiere a eventos específicos, asociados a alguna lluvia o a alguna crecida en particular y que ocurre en un lapso muy corto de tiempo. Sin embargo, el sentido del término es más amplio y también constituye un desastre un evento que se desarrolle durante un período de tiempo que puede ser muy largo. Estos desastres pueden calificarse como graduales o, en forma más amplia, no específicos, por no ubicarse en un punto específico del tiempo. La ocurrencia de eventos específicos y no específicos en un punto determinado no es excluyente. Por el contrario, en muchos casos un evento no específico puede tratarse de la acumulación de varios eventos específicos a lo largo de un período de tiempo. El desarrollo de un evento no específico puede darse de una forma más o menos uniforme a lo largo del tiempo: desde un desarrollo constante casi imperceptible hasta una suma de unos cuantos eventos específicos relativamente importantes. También es posible que se produzca una combinación de ambas situaciones.

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De este modo el estudio de eventos no específicos puede considerarse como un nivel superior en el estudio de desastres, ya que muchas veces (aunque no siempre) un evento específico forma parte del desarrollo de un evento no específico en una escala de tiempo mayor. El interés por el estudio de eventos no específicos no proviene de la necesidad de interpretar adecuadamente el término “desastre”, sino que de la importancia económica que ellos pueden tener. Las pérdidas producto de la acumulación de pequeños impactos pueden ser tanto o más importantes que las que produce un evento individual de gran magnitud.

2.4 Magnitud de eventos hidrológicos asociados a desastres En el presente trabajo se aborda el estudio de desastres de origen hídrico, es decir, que son provocados por o están relacionados con un evento hidrológico. Sin embargo, no todos los eventos hidrológicos producen desastres. Es evidente que eventos más importantes producen mayores problemas. Intuitivamente, debiera existir una fuerte relación entre la magnitud del evento hidrológico, que puede caracterizarse con su período de retorno, y el impacto que produce. Los desastres estudiados se relacionan tanto con lluvias como con crecidas fluviales, presentando aspectos distintos estos dos tipos de eventos hidrológicos.

2.4.1 Crecidas

Como es lógico, crecidas de distinta magnitud tienen distinta capacidad de generar modificaciones en el cauce, en particular, erosionar sus riberas. Sin embargo las crecidas de períodos de retorno muy alto, justamente por esto, no son las más importantes en este sentido. Por otro lado las crecidas muy frecuentes tienen poca capacidad de afectar el cauce. Se denomina caudal dominante o formativo a aquel que, considerando su frecuencia y su capacidad de arrastre de sedimentos, determina más fuertemente la forma del cauce. De acuerdo a Yarko Niño, “…el cauce principal de un curso de agua queda definido por caudales con períodos de retorno relativamente bajos, con valores que van de 1 a 5 años. Crecidas con caudales mayores producen el desborde de las riberas y la inundación de sectores aledaños. Ellas pueden causar socavación y erosión de sectores del cauce que pueden ser de importancia, pero que corresponden a eventos puntuales que no necesariamente definen el comportamiento de largo plazo del sistema.” Esto permite conocer cuáles son las crecidas que debieran producir daños apreciables: aquellas de un período de retorno superior al del caudal formativo. Si bien este caudal está en un rango variable, con esto se tiene una idea muy clara del orden de magnitud de los eventos a analizar.

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Del texto citado se desprende también que, en el caso de socavaciones, los eventos específicos no necesariamente forman parte de eventos no específicos mayores, sino que, por el contrario, los eventos no específicos normalmente debieran producirse por una acumulación gradual de socavaciones poco perceptibles individualmente.

2.4.2 Lluvias A diferencia del caso de crecidas, donde el terreno donde se producen los desastres está formado en primer término por el mismo río, en este caso las condiciones del lugar están determinadas por factores que tienen poco que ver con los eventos de lluvias, tales como topografía del terreno, uso de suelo y otros. La situación es, en consecuencia, más incierta. En del presente trabajo se estudió la relación entre el comportamiento hidrológico de los eventos de lluvias y su capacidad de producir desastres.

2.5 Alcance de la teledetección en el área de los desastres de origen hídrico para el presente trabajo

Uno de los objetivos propuestos para este trabajo es determinar hasta qué punto la teledetección y las técnicas espaciales en general resultan útiles en el estudio de desastres. Esto se estudió con profundidad y se discute en los capítulos finales de este informe. No obstante, es posible en este punto delimitar a grandes rasgos las posibilidades del uso de estas herramientas en el terreno de los desastres de origen hídrico, específicamente definir los tipos de análisis en que se intentó aplicarlas y los que no se juzgó posible hacerlo, considerando las condiciones y la calidad del material con que fue posible trabajar (nótese que esto se refiere exclusivamente al presente estudio, considerando las condiciones y limitaciones existentes, y no al caso general). Como se dijo más arriba, la resolución espacial de las imágenes define la escala de los objetos que es posible observar. Un evento meteorológico determinado produce impactos de distintos tamaños, algunos grandes y otros pequeños que no son posibles de observar con una resolución dada. Ahora bien, en muchos casos la escala de un impacto está relacionada con la actividad, obra o terreno afectado. En último término, el objeto de la evaluación de desastres es la cuantificación de pérdidas económicas producidas. Es evidente que muchas de estas pérdidas son producidas por impactos que son pequeños desde el punto de vista espacial: por ejemplo, muchas pérdidas se producen porque la producción agrícola queda estancada en su lugar de origen debido al corte de un camino. Pero la mejor resolución de imágenes con las que se pudo trabajar es del orden de quince metros, lo que no permite observar este tipo de eventos.

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En general, puede afirmarse que las pérdidas económicas producidas por un evento se deben a su impacto en toda el área rural y no sólo en los terrenos donde se desarrolla la agricultura misma. Sin embargo, la resolución espacial de las imágenes utilizadas no permite evaluar eventos puntuales tales como el corte de caminos, sino que sólo aquellos eventos que tengan cierta extensión espacial. En consecuencia, en el presente trabajo la evaluación de los daños de un evento se reduce a las pérdidas de terreno agrícola, ya sea permanente o no. Lo anterior se refiere a las limitaciones impuestas por la resolución espacial de las imágenes. En cuanto a su resolución temporal es posible hacer consideraciones similares. La mayor resolución temporal de imágenes con que fue posible trabajar fue del orden de meses. Por lo tanto la mejor aproximación que fue posible hacer a la evaluación de un impacto fue recurriendo a una imagen de unos meses antes y a otra de unos meses después, siendo en la práctica imposible conseguir imágenes del momento preciso del evento. En consecuencia, el análisis se reduce a evaluar los impactos del evento como hechos ya consumados, no siendo posible estudiar su evolución. Además, como transcurre cierto período de tiempo entre el evento y la data de la imagen posterior, sólo serán observables en ella los impactos, sino permanentes, duraderos del mismo, lo que reduce el universo de daños a estimar. A conclusiones similares se llega si se busca otros tipos de impactos producidos por eventos hidrológicos. Daños en la producción frutícola por precipitaciones intensas, daños en canales de riego o bocatomas por efecto de crecidas y otros escapan por una u otra razón de las posibilidades del presente estudio. Todo esto conduce a imponer los límites señalados antes a los análisis realizables.

2.6 Estado de arte La teledetección es una disciplina relativamente nueva, que ha experimentado un intenso desarrollo en el último tiempo pero que está muy lejos aún de agotar sus posibilidades, alcances y distintas áreas de aplicación. En estas condiciones, los conocimientos que se aplican en el presente trabajo en general no han tenido aún el tiempo necesario para decantar y concretarse en procedimientos convencionales o de aplicación universal. Mas aún, el carácter marcadamente técnico y específico del análisis a realizar contribuye a que al momento de definir la metodología de éste deba recurrirse a cierto tipo de material bibliográfico: si se busca una manera de aplicar determinado análisis con teledetección, normalmente se encuentra poca información sobre el tema en libros o enciclopedias, pero sí

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se encuentra en mayor cantidad al revisar publicaciones de estudios que hayan utilizado técnicas similares realizados durante los últimos años. A continuación se presenta una serie de revisiones de publicaciones en que se han desarrollado estudios que incluyen algún análisis igual o similar a los que se apliquen en el presente trabajo. No se concluye aquí sobre el análisis definitivo a realizar. En el capítulo 4 se encontrará una descripción detallada de aquello.

2.6.1 Aplicación de teledetección y/o SIG en estudio de desastres de origen hídrico Deslizamientos Salvador et al (1997) estudian la erosión de riberas y sedimentación con Landsat MSS y TM y con JERS-1 OPS en el río Agno, Filipinas. Concluyen que dichos eventos pueden ser monitoreados con sistemas satelitales. Aunque se trata de problemas de escala espacial y temporal mayores que los que se pretende estudiar en este trabajo, es posible implementar los mismos análisis, que no revisten mayor complejidad. Rinos et al (2002) utilizan aerofotografía y SIG para reconocer deslizamientos y mapear factores de riesgo en la cuenca del río Bata en India. En cuanto al reconocimiento, utilizan la aerofotografía como información preliminar, reconociendo posibles deslizamientos que luego son verificados en terreno. Los deslizamientos de terreno en este caso no se limitan a riberas fluviales, sino que se estudia una cuenca completa. Esto, sin embargo, no representa ninguna diferencia fundamental con este trabajo. Babu y Mukesh (2002) utilizan las extensiones Spatial Analyst y 3-D Analyst de ArcView para modelar el terreno en estudio y abordan los aspectos técnicos, principalmente de carácter geomecánico, de los deslizamientos de terreno. Lin et al (1999) analizan los efectos del tifón Herb en una zona montañosa del sur de Taiwán. Realizan una clasificación supervisada para detectar zonas de tierra desnuda producidas por deslizamientos de terreno. Las clases utilizadas son tres: tierra desnuda (barelands), vegetación y superficie de agua. La validación demuestra el éxito de esta clasificación. Igualmente, estos autores analizan distintos aspectos relacionados con la aparición de barelands: Su relación con diversas formas de uso de suelo, con mayores o menores

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pendientes, con cauces y caminos. Utilizan como material imágenes SPOT anteriores y posteriores al tifón e información anexa en formato SIG (topografía, redes de caminos, etc.). La clasificación no supervisada se realiza con ERDAS, utilizando el algoritmo de máxima verosimilitud. No especifica el SIG utilizado, pero menciona que todo el análisis fue hecho con herramientas de análisis espacial SIG. Un análisis muy similar es realizado por Ajalloeian et al (2000) quienes estudian deslizamientos y determinan zonas de riesgo de deslizamiento en una zona montañosa de Irán. La principal diferencia es que la magnitud de los eventos hidrológicos causantes es muy inferior, lo cual necesariamente repercute en la escala espacial de sus efectos, en particular los posibles deslizamientos y aparición de barelands. Asimismo, es menester evaluar la posibilidad de aplicar una clasificación supervisada similar, ya que el clima es distinto y pueden tender a confundirse zonas naturales desprovistas de vegetación con barelands. Ajalloeian et al (2000) basan su análisis en la superposición de capas o layers en un SIG con información de pendientes, elevación, clima, geología, estratigrafía, precipitación, tipo de suelo y cobertura del suelo. Los deslizamientos son identificados en un mapa de escala 1:250000, por lo que se trata de eventos de gran escala. Una conclusión importante es que la mayoría de los deslizamientos se producen en zonas donde ha habido intervención humana, por ejemplo construcción de caminos. El uso de SIG para estudiar zonas de riesgo no sólo de deslizamientos, sino que de otros desastres, es una herramienta interesante e implementable para este trabajo. En general se requiere una buena cantidad de información, parte de la cual puede ser recabada mediante herramientas de teledetección. Erosión En relación con este tema, la literatura revisada (Perlado, 1998; Hesadi et al, 2006; Samad y Patah, 1997; Ogawa et al, 1997; Rinos et al, 2002; Hazarika y Honda, 2001; Özden y Munsuz, 2000) coincide en sus aspectos fundamentales. Se plantea en primer lugar que mediante la teledetección es posible determinar parámetros hidrológicos del suelo en forma extensiva, ofreciendo ventajas respecto a las mediciones de terreno tradicionales que son de carácter puntual. Luego esta información es integrada espacialmente mediante un Sistema de Información Geográfica. Se superan así los problemas derivados de la necesidad de extender la información discreta (mediciones de terreno) a un área de trabajo real que normalmente tiene grandes dimensiones.

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La información obtenida con teledetección consiste en clasificación de uso del suelo, normalmente en categorías amplias: terreno agrícola, bosques, baldíos, etc. Esta información es utilizada como input para algún modelo de cálculo de erosión. Se usa en la mayoría de los casos la denominada Universal Soil Loss Equation (USLE). En particular, Özden y Munsuz, (2000) cuantifican las pérdidas de terreno por erosión debidas a inundaciones lacustres mediante construcción de dos modelos digitales de terreno (DTM – Digital Terrain Model) sucesivos. Estos DTM son construidos utilizando fotogrametría con fotografías aéreas. Luego, se determina las diferencias entre ambos modelos utilizando un SIG, con lo que se calcula el terreno erosionado. Esto parece ser una forma eficiente de estudiar procesos erosivos con teledetección. En este caso, podría servir para validar la estimación de la que se habla más arriba. Inundaciones Jeyaseelan (2005) presenta una descripción general y de carácter conceptual de la evaluación y monitoreo de inundaciones mediante el uso de teledetección y SIG. El estudio de inundaciones (Jeyaseelan, 2005) es dividido en tres fases: de preparación, de prevención y de respuesta. La fase de preparación consiste básicamente en el estudio de vunerabilidad y construcción de mapas de riesgo de inundaciones. La fase de prevención corresponde al pronóstico oportuno de eventos, ya sea en un plazo mediano a corto (forecasting) o inmediato (nowcasting, pronóstico en un plazo de pocas horas). La fase de respuesta es dividida en respuesta inmediata y respuesta posterior. La respuesta inmediata (inmediatamente durante la inundación, en tiempo real) incluye la mitigación de daños producidos. La respuesta posterior (después de la inundación, en la que el tiempo deja de ser un factor crítico) incluye la reparación de daños, por lo que se hace necesario el estudio de los daños y efectos en general del evento y del evento mismo. En la fase de prevención, Jeyaseelan (2005) plantea el uso de imágenes de radar, ya que normalmente la inundación está asociada a un frente de mal tiempo que dificulta el uso de imágenes ópticas. Esta es una alternativa bastante extendida en el estudio de inundaciones, donde frecuentemente se presenta el mismo problema. Propone además imágenes utilizables: GOES y POES para análisis de componentes meteorológicos, SAR (Synthetic Apertura Radar), IRS, SPOT y NOAA para determinar la extensión de la inundación y su superficie. El uso de imágenes NOAA para este fin requiere una escala de los eventos del orden de kilómetros, lo que no corresponde a las condiciones del presente trabajo. Las imágenes IRS y

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SPOT, que resultarían útiles, presentan dificultades por su disponibilidad; lo mismo ocurre con las imágenes de radar en general. Xiuwan (1999) presenta un procedimiento para la evaluación de daños generados por inundaciones, tanto en agricultura como en cualquier otro ámbito. Plantea la importancia de la integración de información en la teledetección. En este sentido, Xiuwan distingue en primer lugar la integración de información teledetectada (obtenida con teledetección) y no teledetectada - Remotely Sensed and Not Remotely Sensed, RSNRS - y en segundo lugar la integración de distintas formas de integración teledetectada (RSRS). Dentro de la integración RSRS, describe tres distintas formas:

• Multicanal (MC): Integración de la información proveniente de distintas ventanas de longitud de onda de un mismo sensor, o, lo que es lo mismo, las distintas bandas de una imagen.

• Multitemporal (MT): Integración de información obtenida en distintos instantes. Esta integración tiene dos objetivos básicos:

o Reconocimiento de leyes de cambio espectral y espacial en los objetos observados

o Observación de objetos de carácter dinámico en general • Multisensor (MS): integración de información obtenida con sensores distintos, y que

por lo tanto revela distintos aspectos del objeto observado. La integración RSRS consiste en la utilización de teledetección con cualquier otra fuente de información. En particular, es destacada por Xiuwan la integración de teledetección con SIG, que ofrece un sin número de posibilidades. En cuanto al estudio de inundaciones, Xiuwan utiliza el software especialmente diseñado FLOODIS, aplicación temática del SIG CITYSTAR, desarrollado por el Institute of Remote Sensing and GIS, Peking University. Este programa está específicamente enfocado en el estudio de inundaciones e incluye un método de estimación de daños en agricultura. Utiliza una clasificación de uso de suelo con teledetección y determina la distribución de profundidades de la inundación a partir de un DTM. Es éste un ejemplo donde la integración de teledetección y SIG (RSNRS) permite obtener un resultado determinado en forma eficiente. Por otra parte, Dutta y Herat (1998) utilizan un modelo hidrológico distribuido para la evaluación de una inundación. Determinan la profundidad de la inundación a partir de un DTM de resolución 50 m, superponiendo esta información en un SIG. El DTM fue obtenido a partir de una carta geográfica 1:50000.

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En este sentido, dicho DTM tiene una resolución nominal mejor que la del DEM utilizado en el presente trabajo (90 m, ver 4.2), y podría obtenerse uno equivalente a partir de cartas IGM 1:50000. Sin embargo, en la práctica la calidad real del resultado de dicha digitalización es inferior al del DEM utilizado, debido principalmente a la alta precisión de éste. Dutta y Herat plantean una metodología que denominan “Flood Damage Assessment Methodology (FDAM)” que consiste, a grandes rasgos, en estimar daños de la inundación a partir de una clasificación de uso de suelo, una modelación de la inundación con el modelo distribuido y un DTM. Esta información es integrada mediante un SIG. El procedimiento, entonces, es análogo al planteado por Chen Xiuwan y comentado más arriba. Un aspecto interesante es que para estimar pérdidas económicas agrícolas Dutta y Herat utilizan las curvas conocidas como stage-damage curves o loss functions, que relacionan la profundidad de la inundación con el nivel de daño al cultivo. Los argumentos de estas funciones pueden ser aplicables para estimación de pérdidas agrícolas en el presente trabajo. Para la clasificación de uso de suelo Dutta y Herat utilizan imágenes SPOT de 20m y Landsat y se validan los resultados con fotografía aérea.

2.6.2 Clasificación y estudios de uso de suelo con teledetección Musaoglu et al (2005) describen una clasificación de uso de suelo con Landsat, que considera las siguientes cuatro clases: Bosque / Baldío / Agrícola / Urbano. La clasificación se hace con el algoritmo Iterative Self Organizing Data Análisis (ISODATA), y se hace luego un proceso de evaluación de la clasificación (Classification Accuracy). Esto es un análisis que ya se ha visto en otros trabajos anteriormente comentados (Lin, Rinos), y es un proceso preliminar útil en muchos casos para el estudio de desastres – y en especial de desastres de origen hídrico- mediante teledetección. Una clasificación poco detallada como ésta no tiene gran complejidad y para el presente trabajo sirve en primer lugar para delimitar zonas agrícolas y en segundo lugar como primer paso para una nueva clasificación al interior de ellas. Krause et al (2004) presentan una clasificación de suelo vegetal en un manglar, centrando el análisis en el estudio de los cambios en la cobertura del suelo. Intentan hacer una clasificación de especies vegetales dominantes con Landsat y ASTER. Krause et al (2004) plantean que la resolución de estas imágenes no es suficiente para llevar a cabo la clasificación, por lo que recurre a aerofotografía. Cabe aclarar que las zonas vegetales del estudio corresponden a vegetación natural, por lo que, no estando las distintas especies

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segregadas espacialmente como en el caso de los cultivos, es natural que se necesite una resolución mucho mayor. Por otro lado, Csornai (2002) realiza una clasificación de cultivos con Landsat e IRS, además de una estimación de producción agrícola. Las clases son definidas a nivel de cultivo específico: Trigo, maíz, maravilla, etc. Dicha clasificación forma parte de un programa a nivel nacional en Hungría de monitoreo de cultivos mediante teledetección, y para el estudio se hizo la clasificación en alrededor de un cuarto de la superficie del país en 1997. Csornai compara las áreas totales de los distintos cultivos con las mismas áreas estimadas mediante métodos tradicionales (sin teledetección) por la Central Statistic Office, Hungary (CSOH), obteniendo resultados similares. Pese a que el procedimiento de clasificación no es descrito, esta publicación afirma la factibilidad de realizar clasificaciones de cultivos con éxito, o al menos de los cultivos dominantes. Igualmente, Milliken (2005) realiza una clasificación supervisada de cultivos en 23 tipos de cultivos distintos. Utiliza para esto imágenes Landsat y, como información previa, un catastro de los cultivos de la zona de estudio en ArcInfo. El objetivo es clasificar con este procedimiento aquellas zonas que no han sido incluidas en un determinado catastro. Milliken hace hincapié en la fase de crecimiento de los cultivos, ya que éstos modifican su respuesta espectral a lo largo de su desarrollo. Los cultivos que clasifican son aquellos que se encuentran maduros. Con la clasificación, Milliken obtiene una asignación de los píxeles de la imagen a las clases definidas. Este resultado lo superpone en SIG con las delimitaciones de los campos de cultivos, y entonces cada campo es clasificado de acuerdo a la clase preponderante en su interior. Es decir, reconoce las áreas donde existe un único cultivo y le asigna la clase que más se repite entre los píxeles contenidos en ella. Este procedimiento permite minimizar los errores de la clasificación debidos a “ruido” de la imagen. El proceso de clasificación propuesto para el presente trabajo es muy similar al de Milliken, con la alternativa de obtener un detalle menor de cultivos o clasificar sólo aquellos preponderantes. Una diferencia importante reside en la dificultad de obtener información de uso de suelo agrícola con el mismo nivel de detalle, lo que afecta el detalle esperable de la clasificación. De ahí la necesidad de limitar ésta de acuerdo a la información a la que es posible acceder.

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3. LA ZONA DE ESTUDIO La zona geográfica escogida para el presente trabajo es la Región de Coquimbo o IV Región. La IV Región se ubica entre los 29º 02’ y 32º 16’ latitud Sur y entre los 69º49’ y los 71º43’ de longitud Oeste, limitando con las regiones III y V por el Norte y el Sur respectivamente y con Argentina y el Océano Pacífico por el Este y Oeste respectivamente. Tiene una superficie de 40.580 Km2. Su población es, de acuerdo al censo de 2002, de 603.203 habitantes, lo que constituye un 4% de la población nacional. Esto significa una densidad de 14,8 hab/Km2. La población rural es de 132.288 personas, lo que representa el 21,9% de la población total regional. Los centros urbanos más relevantes de la región son las ciudades de La Serena, capital regional, Coquimbo, Ovalle e Illapel. Administrativamente está dividida en las provincias de Elqui, Limarí y Choapa. En la figura 3-1 se muestra un mapa general de la región.

Figura 3-1: Mapa de la IV Región

(Fuente: Mapas MOP www.mapas.mop.cl)

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3.1 Relieve La zona de estudio forma parte de la región geográfica conocida como “zona de los valles transversales”. Esto significa que el relieve típico de Chile, cuyos principales elementos – cordillera de Los Andes, depresión intermedia, cordillera de la costa y planicies litorales- se orientan en dirección norte-sur o longitudinal al territorio chileno, se encuentra interrumpido por una serie de cordones montañosos orientados en dirección transversal, es decir, este-oeste. Así, el relieve de la IV Región tiene como elementos dominantes a la cordillera de los Andes, los cordones transversales, los valles fluviales ubicados entre dichos cordones y las planicies litorales. La Cordillera de Los Andes alcanza en la parte norte de la región alturas de 6000 msnm, decreciendo hacia el sur donde existen alturas de hasta 4000 msnm aproximadamente. Los cordones transversales, por su parte, alcanzan altitudes superiores a los 2000 msnm en las zonas intermedias de la región y al acercarse a la costa decrecen para alcanzar altitudes de alrededor de 1000 msnm. Se distinguen tres grandes valles transversales en la zona: el del río Elqui, del Limarí y el Choapa. Son todos relativamente angostos, en particular el valle del Choapa, y están delimitados a ambos lados por cordones montañosos. Las planicies litorales presentan un amplio desarrollo en algunos sectores de esta región, en particular partes norte y sur de la región y especialmente en zonas donde se asocian a la parte baja de valles transversales. En la parte central de la región, por el contrario, prácticamente desaparecen, dando lugar a un relieve costero elevado y abrupto. Su altitud va desde el nivel del mar hasta unos 200 m.

3.2 Clima El clima de la IV región y el del Norte Chico en general se caracteriza por constituir una transición entre el clima desértico del Norte Grande y el templado mediterráneo de Chile Central. Además, los distintos factores que modelan el clima de la zona tienen un alcance geográfico limitado, por lo que pueden distinguirse con claridad climas distintos en distintas partes de la región. En la parte costera se presenta un clima Estepárico Costero o Nuboso, caracterizado por una alta nubosidad, alta humedad, temperaturas moderadas y un promedio de precipitaciones de

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alrededor de 130 mm anuales, con una estación seca de 8 a 9 meses. La influencia de este clima se extiende hacia el interior de la región a través de los valles transversales. En el interior, a partir de aproximadamente los 800 msnm de altura, se presenta un clima de Estepa Cálido. En este clima dejan de sentirse los efectos de la presencia del océano, presentando muy baja nubosidad, humedad y precipitación. A partir de aproximadamente 3000 msnm de altura existe un clima Templado Frío de Altura, característico de la parte alta de la Cordillera de los Andes. En esta zona la temperatura media se mantiene durante gran parte del año bajo el punto de congelamiento, lo que sumado a una mayor precipitación genera una importante acumulación de nieve durante el invierno. En la figura 3-2 se muestra una clasificación más detallada de los distintos climas de la región.

Figura 3-2: Mapa climático de la IV Región

(Fuente: Mapas MOP www.mapas.mop.cl)

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3.2.1 Vegetación El principal rasgo que determina a la vegetación presente en la región es la aridez del clima. El tipo de vegetación es conocido como estepa arbustiva abierta con predominio de la especie espino. Sin embargo, existen también variaciones asociadas a los distintos climas presentes y a las singularidades producidas por el relieve. En las planicies litorales existe un matorral arbustivo poco denso con predominio de cactus y espinos. En el sur de la bahía de Tongoy y al norte de la desembocadura del Limarí la intensa humedad da lugar a la existencia de los bosques de Fray Jorge y los Altos del Talinay, del tipo selva valdiviana. Ambos son, sin embargo, de escasa extensión. Hacia el interior de la región se presenta en la parte norte una estepa abierta con predominio de espinos asociados a cactáceas y hierbas anuales, apareciendo en la parte sur especies como boldo, peumo, chañar, molle y algarrobo. En los cordones montañosos existe, entre los 1000 y 2000 msnm., un matorral abierto andino de características bajas, con hierbas y arbustos dispersos. Sobre los 2000 msnm. sólo existen especies xerófitas adaptadas al clima de altura. En cuanto a las implicancias de la vegetación natural de la región para este trabajo, puede observarse que el clima árido sólo permite la existencia de una vegetación dispersa, lo que facilita la distinción entre áreas agrícolas y naturales.

3.3 Hidrografía La IV Región presenta tres cuencas de importancia, que conforman los tres valles transversales a los que se hizo mención más arriba. Éstas son las cuencas de los ríos Elqui, Limarí y Choapa. Estos ríos tienen sus cabeceras en la Cordillera de Los Andes y corren a través de los valles transversales, hasta desembocar en el Océano Pacífico. Los valles transversales están formados por material de relleno fluvial depositado entre los cordones montañosos. En general se trata de valles estrechos y de pendiente relativamente alta, y los ríos presentan escurrimientos torrentosos y de alta capacidad de arrastre de sedimentos.

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El régimen de estos ríos es nival en la parte norte de la región variando a nivo-pluvial hacia la parte sur. En todos los casos los máximos caudales ocurren en los meses de diciembre y enero durante los deshielos. Las precipitaciones son poco frecuentes en toda la región pero producto del relieve y las condiciones particulares de la región en algunas ocasiones producen crecidas que desbordan los cauces. En relación al presente trabajo, esto significa que se producen crecidas tanto en los meses de invierno, producto de lluvias, como en los meses de verano, en general producto de deshielos. Aparte de las tres cuencas mencionadas, existen algunas cuencas costeras menores como las del río Quilimarí y el estero de Quiles, que normalmente no tienen caudal permanente. Sólo constituyen zonas de interés para el estudio las tres cuencas principales de la región, ya que sólo en ellas existe actividad agrícola de cierta relevancia y se producen caudales suficientes como para provocar inundaciones dignas de consideración. A continuación se presenta una descripción de cada una de estas tres cuencas:

3.3.1 Río Elqui La cuenca del río Elqui se ubica en el norte de la IV Región y tiene una superficie de 9.826 Km2. El río Elqui está regulado por el embalse Puclaro, ubicado a 50 km. aguas arriba de La Serena. El embalse Puclaro comenzó a construirse en el año 1996 y a operar en 1999, y tiene una capacidad de 175 millones de metros cúbicos para una superficie regada de 20000 ha con seguridad de 85%. El caudal medio del río Elqui en su desembocadura, medido en la estación Río Elqui en La Serena, normalmente alcanza valores del orden de los 20 m3/s en los meses de deshielo y de 1 m3/s en los de estiaje. A continuación en la figura 3-3 se muestran curvas de variación estacional de la estación Río Elqui en Algarrobal, ubicada 5 Km. aguas abajo del embalse Puclaro.

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Figura 3-3: Curva de Variación Estacional Río Elqui en Algarrobal

(Fuente: Diagnóstico y clasificación de los cursos y cuerpos de agua según objetivos de calidad, Cuenca del Elqui, DGA) El río Elqui (ver figura 3-4) nace a una cota de 815 msnm de la unión de los ríos Turbio y Claro y corre en dirección este-oeste hasta desembocar en La Serena. En este tramo el río no recibe afluentes de importancia sino que sólo el aporte esporádico de algunas quebradas como Marquesa, Santa Gracia, San Carlos, Arrayán y Talca. El río Turbio nace de la unión de los ríos Toro y La Laguna a una altura de 1370 msnm. La cuenca del río Turbio tiene una extensión de 4196 Km2. El río Claro nace de las vertientes cordilleranas y corre en dirección noroeste hasta juntarse con el Turbio. Recibe en el camino el aporte del río Cochiguaz. Su cuenca tiene una superficie de 1512 Km2. Mientras que el río Claro está desprovisto de regulación, en el río Turbio se ubica el embalse La Laguna, ubicado a 3130 msnm y con una capacidad de 40 m3. El carácter nival de estos ríos es aún más acentuado que en el Elqui, producto de que sus cuencas abarcas casi exclusivamente zonas cordilleranas. A continuación, en las figuras 3-5 y 3-6, se muestran las curvas de variación estacional de las estaciones Río Turbio en Varillar, ubicada 5 Km. aguas arriba de la confluencia con el río

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Claro, y Río Claro en Montegrande, ubicada 1 a.m. aguas abajo de la junta de los ríos Claro y Cochiguaz.

Figura 3-4: Cuenca del río Elqui

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Figura 3-5: Curva de Variación estacional Río Turbio en Varillar

Figura 3-6: Curva de Variación estacional Río Claro en Montegrande

(Fuente: Diagnóstico y clasificación de los cursos y cuerpos de agua según objetivos de calidad, Cuenca del Elqui, DGA)

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3.3.2 Río Limarí La cuenca del río Limarí se ubica en el centro de la IV Región. Abarca una superficie de 11800 Km2. El río Limarí se forma de la junta de los ríos Hurtado y Grande, inmediatamente al oriente de la Ovalle. Desde allí recorre alrededor de 55 km hacia el oeste hasta desembocar en el océano. En el trayecto sólo recibe el aporte del estero Punitaqui, cuyo caudal normalmente es inferior a los 100 l/s, además de quebradas como la Quebrada del Ingenio. El caudal del río Limarí en su tramo final suele variar entre unos pocos metros cúbicos por segundo hasta 30 o 40 m3/s. En la figura 3-8 se muestra la curva de variación estacional de la estación Limarí en Panamericana, ubicada aproximadamente 19 km aguas arriba de la desembocadura.

Figura 3-7: Cuenca del río Limarí

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Figura 3-8: Curva de Variación Estacional Río Limarí en Panamericana.

(Fuente: Diagnóstico y clasificación de los cursos y cuerpos de agua según objetivos de calidad, Cuenca del Limarí, DGA) El río Hurtado nace de vertientes cordilleranas a una altura superior a los 4000msnm. Recorre alrededor de 130 km. antes de unirse con el río Grande (ver figura 3-7), en los que sólo recibe portes de esteros como el Chacal y de quebradas de poca magnitud. La cuenca del río Hurtado tiene una extensión de 2642 km2, que corresponde a toda la parte norte de la cuenca del Limarí. El río Grande nace también en la alta cordillera en la parte central de la cuenca del Limarí, y es su mayor afluente. Toda la parte central y sur de ésta es drenada por el río Grande, lo que corresponde a una hoya hidrográfica de 6693 km2. Recibe varios afluentes, entre los cuales el de mayor importancia (ver figura 3-7), es el río Guatulame, que a su vez recibe las aguas de los ríos Pama y Cogotí. Otros afluentes del Grande, en su parte más alta, son los ríos Mostazal y Rapel. A continuación (en las figuras 3-9 a 3-11), se muestran las curvas de variación estacional de los ríos Hurtado, Grande y Guatulame en las estaciones Río Hurtado en Angostura de Pangue, ubicada 9 km aguas arriba del embalse Recoleta, Río Grande en Puntilla San Juan,

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ubicada en su confluencia con el río Ponio y Río Guatulame en El Tome, inmediatamente aguas arriba del embalse La Paloma.

Figura 3-9: Curva de Variación Estacional Río Hurtado en Angostura de Pangue

Figura 3-10: Curva de Variación Estacional Río Grande en Puntilla San Juan

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Figura 3-11: Curva de Variación Estacional Río Guatulame en El Tome

(Fuente: Diagnóstico y clasificación de los cursos y cuerpos de agua según objetivos de calidad, Cuenca del Limarí, DGA) En las curvas de variación estacional puede observarse cómo de acuerdo a la ubicación geográfica de la cuenca cambia el régimen del río respectivo. La estación Río Hurtado en Angostura de Pangue, cuya cuenca aportante se extiende por la alta cordillera, muestra un régimen marcadamente nival, mientras que en la estación Río Guatulame en El Tome, que tiene una cuenca aportante ubicada más al poniente, se observa un régimen preferentemente pluvio-nival. La cuenca del Limarí está fuertemente regulada por tres grandes embalses para riego: los embalses Recoleta, Cogotí y La Paloma. Estos embalses están conectados entre sí, por lo que se habla del Sistema de Riego La Paloma. El embalse Recoleta está ubicado en el río Hurtado, unos 16 km aguas arriba de la ciudad de Ovalle. Comenzó a operar en el año 1934 y tiene una capacidad de 97 millones de metros cúbicos, abasteciendo a una superficie de riego de 555 ha.

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El embalse Cogotí se encuentra en la confluencia de los ríos Pama y Cogotí. Fue construido en el año 1939. Tiene una capacidad de 150 millones de metros cúbicos y surte de agua para riego a una zona de 850 ha. Treinta kilómetros aguas abajo del embalse Cogotí, se encuentra, en la confluencia de los ríos Grande y Guatulame, el embalse La Paloma. Este es el mayor embalse de la cuenca y el más reciente - construido en el año 1965 -, tiene una capacidad de 750 millones de metros cúbicos para abastecer a una superficie de riego de 3000 ha.

3.3.3 Río Choapa La cuenca del río Choapa ocupa la parte sur de la Región de Coquimbo. Se extiende por una superficie de 8124 km2. El río Choapa (ver figura 3-12) nace en la cordillera de la unión del río Totoral, el río del Valle y el río Leiva. Desde ahí comienza un recorrido de cerca de 140 km hacia el nororiente hasta desembocar en el océano. Su caudal en su tramo anterior a la desembocadura, en la estación Río Choapa Aguas Arriba Junta Estero La Canela, suele alcanzar valores del orden de 1 m3/s en meses de estiaje y empinarse por sobre los 50 m3/s en los de deshielo. En la figura 3-13 se muestran las curvas de variación estacional de dicha estación:

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Figura 3-12: Cuenca del río Choapa

Entre su formación y su desembocadura, el río Choapa tiene distintos afluentes de mayor o menor importancia, tales como el estero Camisas y el río Chalinga. Cerca de la costa recibe el aporte del estero La Canela, que drena todo el sector norponiente de la cuenca. Su afluente más importante es el río Illapel, que nace en la alta cordillera y recorre cerca de 85 km hacia el surponiente hasta juntarse con el Choapa. Su hoya tiene una superficie de 2100 km2. Cerca de la localidad de Salamanca, el Choapa recibe las aguas del río Chalinga, que hace un recorrido de cerca de 40 km desde formarse de la unión del río Los Helados con el estero Fuentecillas hasta su desembocadura, y drena una cuenca de 600 km2.

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Figura 3-13: Curva de Variación Estacional Río Choapa Antes Junta Estero La Canela

(Fuente: Diagnóstico y clasificación de los cursos y cuerpos de agua según objetivos de calidad, Cuenca del Choapa, DGA) Las figuras 3-14 a 3-16 muestran las curvas de variación estacional de los afluentes del Choapa: el río Illapel, en la estación Río Illapel en Huintil, el río Chalinga, en la estación Río Chalinga en La Palmilla y la estación Choapa en Cuncumén, ubicada inmediatamente aguas abajo de la formación del Choapa y que representa por tanto a sus tres afluentes iniciales. A diferencia de las otras dos cuencas de la región, en la cuenca del Choapa no existe ningún gran embalse. La ausencia de regulación hidrológica otorga a esta cuenca una especial sensibilidad en cuanto a riesgo de desastres se refiere, ya que las crecidas se desarrollan en forma natural y por lo tanto la posibilidad de que los cauces sean desbordados es mayor.

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Figura 3-14: Curva de Variación Estacional Río Illapel en Huintil

Figura 3-15: Curva de Variación Estacional Río Chalinga en La Palmilla

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Figura 3-16: Curva de Variación Estacional Río Choapa en Cuncumén

(Fuente: Diagnóstico y clasificación de los cursos y cuerpos de agua según objetivos de calidad, Cuenca del Choapa, DGA)

3.4 Agricultura Producto del relieve y la disponibilidad de recursos hídricos determinada por la aridez de la región, la actividad agrícola se desarrolla casi exclusivamente en los tres valles fluviales importantes y los de sus afluentes. A esto se agrega la cuenca de Los Choros, ubicada en el extremo norponiente de la región, que no cuenta con recursos permanentes y donde sólo se desarrolla agricultura de secano. De acuerdo al informe de la Comisión Nacional de Riego del año 2001, las siguientes son las superficies regadas por cuenca en la Región:

Tabla 3-1: Superficies con riego en la IV Región Provincia Superficie (Há) Elqui 11.321 Limarí 36.499 Choapa 28.869 Total (Há) 76.689

(Fuente: Resumen Ejecutivo Estudio “Diagnóstico Actual del Riego y Drenaje en Chile y su Proyección – IV Región”, Comisión Nacional de Riego)

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Estos datos son anteriores a la puesta en marcha del embalse Puclaro, que asegura riego para una superficie de 20.700 ha. De acuerdo al informe “Diagnóstico y clasificación de los cursos y cuerpos de agua según objetivos de calidad, Cuenca del Elqui”, de la DGA, la superficie bajo riego de la cuenca del Elqui en el año 2004 ascendía a 27.713 ha. El mismo informe de la CNR estima que la superficie de riego en el momento del estudio se encuentra entre 100000 y 130000 ha. En la agricultura de la Región predomina el uso intensivo del suelo, alcanzando un 60,3% en los años 1997/1998. Esto significa que, de haber daños por inundaciones, es probable que las pérdidas económicas sean considerables aún siendo afectadas áreas pequeñas. Los distintos tipos de cultivo tienen distintas extensiones e importancia relativa dentro de la región, las que además han ido variando en el tiempo. Seguramente el rubro que da mayor fama a la producción agrícola de la IV Región es el de la vid pisquera. La superficie de vid pisquera de la región abarca el 89% del total nacional. Corresponde además al 44% del total de superficie de vides de la región, en la que tiene similar importancia la vid de mesa que ocupa un 47% del total y un 20% del total nacional. La vid vinícola, que tiene una extensión mucho menor, aumentó ésta de 60 ha en 1994 a 1800 en 2000. En el mismo período, la superficie de vid pisquera se incrementó en un 10 % y la de mesa en un 25%. La superficie total de vides, entonces, ha experimentado un franco aumento. La superficie sembrada con cultivos anuales ha ido reduciéndose en las últimas décadas, bajando de 18000 ha en la temporada 1989/1990 a 11000 en 2000/2001. Dentro de ellos, predomina la papa con el 64% de la superficie y el trigo con el 18%. Las hortalizas y flores son otro rubro de importancia en la región, alcanzando un 9,3% del total de superficie sembrada en el país. Los cultivos predominantes son alcachofa, pimiento, poroto verde y apio. En la década de los 90 las hortalizas y flores experimentaron un fuerte aumento en superficie sembrada, de 50 y 80% respectivamente. Por último, la superficie de frutales corresponde a un 6,7% de la del país. Predomina ampliamente la vid de mesa, con un 60%, y le siguen el palto con un 8,8%, el limonero con 5,8% y el chirimoyo con 3,7%. La superficie regada ocupada por frutales ha crecido también ostensiblemente en la década pasada, incrementándose en un 30% entre los años 1992 y 1999.

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3.4.1 Ubicación y detalle de zonas agrícolas En la figura 3-17 se muestra la ubicación de las zonas ocupadas por actividades agrícolas en la región de estudio. Además se incluye una clasificación de éstas de acuerdo al tipo de riego que utilizan, distinguiéndose tres categorías:

1. Zonas bajo riego con predominio de cultivos anuales 2. Zonas bajo riego con predominio de frutales y viñas 3. Zonas de secano con predominio de cultivos anuales

Puede observarse cómo las zonas agrícolas se circunscriben a las zonas aledañas a los tres sistemas fluviales de la región, y también cómo alcanzan su mayor desarrollo en los sectores ubicados aguas abajo del embalse Puclaro en el Elqui y del sistema embalse La Paloma en el Limarí.

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Figura 3-17: Zonas agrícolas de la IV Región

Suelosuso_ine-join.shpTerrenos agricolas bajo riego con cultivos anualesTerrenos agricolas bajo riego con predominio de frutales y ViñasTerrenos agricolas de secano con cultivos anuales

(Fuente: Comisión Nacional de Riego - e-SIIR)

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4. METODOLOGÍA DE ANÁLISIS En este capítulo se describe la forma en que se lleva a cabo el análisis para cumplir los objetivos planteados. Para esto se hace referencia en primer lugar a las herramientas utilizadas para el trabajo, en particular los programas computacionales con que se manejan los distintos aspectos del análisis, en segundo lugar al material con que se trabaja y la información disponible, y finalmente a la forma concreta como se abordan los distintos análisis específicos que se realizan.

4.1 Herramientas de trabajo • ENVI ENVI (Environment for Visualization of Images) es un programa para el manejo de imágenes. Permite el trabajo no sólo con imágenes satelitales sino que con imágenes con distintos tipos de información, contándose dentro de esto aerofotografía, mapas, imágenes de radar, información tipo SIG, modelos de elevación y otros. Se utiliza la versión 4.2.

En cuanto al trabajo con imágenes satelitales, este programa ofrece una serie de herramientas. Entre éstas, puede destacarse lo siguiente:

o Preprocesamiento, con procedimientos tales como georeferenciación,

ortorectificación y otros o Análisis espectral. Sobre este punto, el programa permite realizar distintos

análisis, a los que se ha hecho referencia en el capítulo 2 o Manejo de información topográfica, integración de ésta con imágenes,

visualización tridimensional y otros o Manejo de información geográfica.

En el presente trabajo, se utiliza este programa para todos los análisis que tienen por fuente principal de información las imágenes satelitales. En particular, el estudio de efectos de los desastres, principal objeto del trabajo, se hace en primer término utilizando ENVI.

• ArcView

ArcView es un programa para el manejo de información geográfica (Sistema de Información Geográfica - SIG). Permite almacenar, visualizar, analizar y en general trabajar con cualquier información de carácter geográfico.

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En este trabajo es necesario trabajar con este tipo de material en el análisis hidrológico (ubicación de cauces, delimitación de cuencas, ubicación de estaciones y otros), en la ubicación espacial de eventos, en delimitación del área cubierta por imágenes, etc. La naturaleza de este trabajo le confiere a la información geográfica una función primordial, y el resultado de esto es que la mayor parte de la información utilizada se almacena y se maneja por medio de ArcView. Finalmente, los resultados del estudio se almacenaron en formato SIG a través de ArcView. La versión utilizada es ArcView 3.2.

• WMS

WMS (Watershed Modeling System) es un programa hidrológico e hidráulico, que ofrece la posibilidad de realizar una serie de modelaciones de esta índole. Algunas de las funcionalidades de WMS son:

o Delimitación de cuencas o Cálculo de parámetros de éstas o Superposición y uso de información geográfica relacionada tal como uso de suelo

o cualquier otra de utilidad o Aplicación de distintos modelos hidrológicos e hidráulicos.

Para el presente trabajo WMS se utilizó principalmente para el estudio de crecidas y análisis específicos relacionados, por ejemplo la delimitación de cuencas y subcuencas involucradas y el cálculo de sus parámetros. Se utilizó la versión WMS 7.1.

• DesInventar

DesInventar es un proyecto cuyo objetivo fundamental es el estudio de los desastres. Para esto ha desarrollado una base de datos de desastres ocurridos en cada uno de los países involucrados en el proyecto. El proyecto es desarrollado por la Red de Estudios Sociales en Prevención de Desastres en América Latina y los países involucrados son Argentina, Chile, Colombia, Costa Rica, Ecuador, El Salvador, Guatemala, Honduras, México, Nicaragua, Panamá, Perú, República Dominicana, Trinidad y Tobago y Venezuela. En este trabajo se utilizó el registro de desastres de origen hídrico ocurridos en la zona de estudio. La base de datos chilena está construida en base a estudios de carácter periodístico utilizando como fuentes periódicos de la capital, y contiene por lo tanto aquellos eventos que hayan causado cierto impacto a nivel nacional.

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Cabe mencionar la importancia del uso integrado de los distintos programas, en particular los tres primeros. Específicamente, se hace indispensable usar la información en formatos compatibles con los tres programas. Por ejemplo, la información sobre la ubicación de cauces y quebradas, obtenida en primer término para ser visualizada en ArcView, puede ser traspasada a ENVI para identificar fácilmente los lugares donde se sabe que se han producido problemas. Esto permite un trabajo eficiente con el consiguiente ahorro de tiempo. • REGBAY Es un programa que permite realizar análisis de frecuencias. Con REGBAY es posible ajustar una serie de datos a la distribución más adecuada y así estimar períodos de retorno de eventos hidrológicos.

4.2 Material de trabajo y Fuentes de información

4.2.1 Imágenes Satelitales • Imágenes Landsat Se contó con cuatro imágenes Landsat 5, de los años 1986 a 1990, y con cinco Landsat 7 de los años 2000 a 2002. En la figura 4-1 se muestra la cobertura de estas imágenes.

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Figura 4-1: Imágenes Landsat utilizadas

Todas ellas fueron obtenidas de Internet2.

• Imágenes ASTER Se trabajó con 22 imágenes ASTER de la región, cuya fecha se encuentra entre noviembre de 2000 y abril de 2002. Se trata de imágenes no rectificadas, lo que da lugar a algunas deformaciones, en particular en zonas montañosas. En la figura 4-2 se muestra la ubicación y cobertura de estas imágenes.

2 GLCF: Earth Science Data Interface (ESDI) at the Global Land Cover Facility. http://glcfapp.umiacs.umd.edu:8080/esdi/index.jsp

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Figura 4-2: Imágenes ASTER utilizadas

Las imágenes ASTER fueron facilitadas por el Centro de Estudios Espaciales (CEE) de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas de la Universidad de Chile. La ubicación del área cubierta por las imágenes en la zona centro y norte de la región, cuencas del Limarí y Elqui, obedece a los resultados del proceso de identificación de eventos y la limitada disponibilidad de imágenes, que hace necesario restringirse a aquellas áreas donde se han ubicado desastres en el pasado. • Imágenes MODIS Se utilizaron dos imágenes MODIS Snowcover 8-day de resolución 500 m, con fecha de captura 28 de julio a 4 de agosto de 2001 y 25 de mayo a 1 de junio de 2002. Estas imágenes se obtuvieron también de Internet3. 3 EOS Data Gateway, http://edcimswww.cr.usgs.gov/pub/imswelcome/

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4.2.2 Datos Hidrológicos Estaciones disponibles4 A continuación, en las tablas 4-1 a 4-5, se muestra la totalidad de las estaciones hidrológicas de la región, vigentes o no, con información disponible que pudieron utilizarse en el trabajo, tanto de medición de caudales como de precipitaciones. En las figuras 4-3 y 4-4 se destaca la ubicación de estas estaciones.

o Estaciones fluviométricas

Tabla 4-1: Estaciones fluviométricas en cuenca del Elqui Código BNA Nombre 04335001-3 RIO ELQUI EN LA SERENA 04323001-8 RIO ELQUI EN ALMENDRAL 04323002-6 RIO ELQUI EN PUCLARO 04323003-4 RIO ELQUI EN GUALLIGUAICA 04320001-1 RIO ELQUI EN ALGARROBAL 04314002-7 RIO CLARO EN RIVADAVIA 04308001-6 RIO TURBIO EN VARILLAR 04314002-7 RIO CLARO EN RIVADAVIA 04306001-5 RIO TURBIO EN HUANTA 04304001-4 RIO INGAGUAZ EN LAS TERNERAS 04304002-2 RIO INCAGUAZ ANTES JUNTA RIO TURBIO 04301001-8 RIO LA LAGUNA ANTES JUNTA RIO DEL TORO 04302001-3 RIO TORO ANTES JUNTA RIO LA LAGUNA 04302004-8 RIO VACAS HELADAS ANTES JUNTA RIO MALO 04302005-6 RIO MALO ANTES JUNTA RIO VACAS HELADAS 04302002-1 RIO MALO AGUAS ABAJO TRANQUE RELAVES EL INDIO 04302003-K DREN G TRANQUE EL INDIO (2-D DRENES) 04301002-6 RIO LA LAGUNA EN SALIDA EMBALSE LA LAGUNA 04314001-9 RIO CLARO EN MONTEGRANDE 04313001-3 RIO COCHIGUAZ EN EL PENON 04311001-2 ESTERO DERECHO ALCAHUAZ

4 Fuente de información: sitio web de la DGA, http://www.dga.cl

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Tabla 4-2: Estaciones fluviométricas en cuenca del Limarí Código BNA Nombre 04502002-9 RIO HURTADO EN HURTADO 04501002-3 RIO HURTADO EN LAS BREAS 04502001-0 RIO HURTADO EN LA CORTADERA 04501001-5 RIO HURTADO EN SAN AGUSTIN 04503001-6 RIO HURTADO EN ANGOSTURA DE PANGUE 04506002-0 RIO HURTADO EN ENTRADA EMBALSE RECOLETA 04506003-9 CANAL TUQUI EN SALIDA EMBALSE RECOLETA 04550003-9 RIO LIMARI EN PEÑONES BAJOS 04550001-2 RIO LIMARI EN PUNTILLA DE OVALLE 04557002-9 ESTERO PUNITAQUI ANTES JUNTA RIO LIMARI 04558001-6 RIO LIMARI EN PANAMERICANA 04556001-5 ESTERO PUNITAQUI EN CHALINGA 04540001-8 RIO GRANDE EN PALOMA 1 04523001-5 RIO GRANDE EN AGUA CHICA 04523002-3 RIO GRANDE EN PUNTILLA SAN JUAN 04522002-8 RIO RAPEL EN JUNTA 04522001-K RIO RAPEL EN PALOMA 04520002-7 CANAL CENTRAL LOS MOLLES EN CAMARA DGA 04520001-9 RIO LOS MOLLES EN OJOS DE AGUA 04514001-6 RIO MOSTAZAL EN CUESTECITA 04515001-1 RIO MOSTAZAL ANTES JUNTA RIO TULAHUENCITO 04515002-K RIO MOSTAZAL EN CAREN 04516003-3 RIO GRANDE EN ZEMITA 04516001-7 RIO GRANDE EN COIPO 04554001-4 RIO PUNITAQUI EN DELIRIO 04513001-0 RIO GRANDE EN CUYANO 04512001-5 RIO TASCADERO EN DESEMBOCADURA 04511002-8 RIO GRANDE EN LAS RAMADAS 04535002-9 RIO GUATULAME EN SALIDA EMBALSE COGOTI 04531002-7 RIO COGOTI ENTRADA EMBALSE COGOTI 04534001-5 RIO PAMA ENTRADA EMBALSE COGOTI 04531001-9 RIO COGOTI EN COGOTI 18 04530001-3 RIO COGOTI EN FRAGUITA 04532001-4 RIO COMBARBALA EN RAMADILLAS 04532002-2 RIO COMBARBALA EN COMBARBALA 04533002-8 RIO PAMA EN VALLE HERMOSO

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Tabla 4-3: Estaciones fluviométricas en cuenca del Choapa Código BNA Nombre 04721001-1 RIO ILLAPEL EN LAS BURRAS 04723001-2 RIO ILLAPEL EN HUINTIL 04716004-9 RIO CHOAPA EN PUENTE NEGRO 04726001-9 RIO ILLAPEL EN EL PERAL 04730001-0 RIO CHOAPA AGUAS ARRIBA ESTERO LA CANELA 04714001-3 ESTERO CAMISAS EN DESEMBOCADURA 04711001-7 RIO CHOAPA EN SALAMANCA 04712001-2 RIO CHALINGA EN LA PALMILLA 04704001-9 RIO CUNCUMEN ANTE JUNTA CHOAPA (CHACAY) 04703002-1 RIO CHOAPA EN CUNCUMEN 04703001-3 RIO CHOAPA SOBRE EL RIO VALLE

Tabla 4-4: Estaciones limnigráficas Código BNA Nombre 04323001-8 RIO ELQUI EN ALMENDRAL 04320001-1 RIO ELQUI EN ALGARROBAL 04511002-8 RIO GRANDE EN LAS RAMADAS 04558001-6 RIO LIMARI EN PANAMERICANA 04704001-9 RIO CUNCUMEN ANTE JUNTA CHOAPA (CHACAY) 04703002-1 RIO CHOAPA EN CUNCUMEN

Figura 4-3: Estaciones fluviométricas disponibles

Fluviométricas

Limnigráficas

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o Estaciones meteorológicas

Tabla 4-5: estaciones meteorológicas disponibles Codigo BNA Nombre 04120001-4 EL TRAPICHE 04335002-1 LA SERENA (ESCUELA AGRICOLA) 04334001-8 SAN ANTONIO FUNDO 04323007-7 ALMENDRAL 04321001-7 PUCLARO EMBALSE 04320003-8 VICUÑA (INIA) 04308003-2 RIVADAVIA 04306002-3 HUANTA 04331004-6 MOLINO YACO 04302014-5 JUNTAS 04301005-0 LA LAGUNA EMBALSE 04314003-5 MONTE GRANDE 04311004-7 LOS NICHOS 04311005-5 LA ORTIGA 04311003-9 PISCO ELQUI DMC 04313003-K COCHIGUAZ 04410001-0 CERRILLOS POBRES 04400002-4 PAN DE AZUCAR 04503002-4 SAMO ALTO 04503003-2 PICHASCA 04502004-5 LA CORTADERA 04502003-7 ESTANCIA CHACAY 04502005-3 HURTADO 04501004-K LAS BREAS 04501003-1 PABELLON 04557001-0 SALALA 04552002-1 LA TORRE 04610001-8 PEÑA BLANCA 04551005-0 OVALLE DGA 04551004-2 OVALLE (ESCUELA AGRICOLA) 04506006-3 BOCATOMA CANAL ALIMENTADOR 04506007-1 RECOLETA EMBALSE 04540005-0 SOTAQUI 04540006-9 PALOMA EMBALSE 04554003-0 PLACILLA 04555001-K PUNITAQUI 04537003-8 EL TOME 04523004-K PUNTILLA SAN JUAN 04524001-0 MONTE PATRIA 04522003-6 RAPEL 04513004-5 CAREN 04515006-2 GRANDE EN CAREN 04515005-4 PEDREGAL 04520005-1 LOS MOLLES BOCATOMA

04515004-6 EL MAITEN 04515007-0 RAMADILLA 04513003-7 TULAHUEN 04512002-3 TASCADERO 04511003-6 LAS RAMADAS 04535001-0 COGOTI EMBALSE 04531003-5 COGOTI 18 04532006-5 COMBARBALA 04730004-5 MINCHA NORTE 04726003-5 ILLAPEL DGA 04726004-3 ILLAPEL DOS 04716005-7 LIMAHUIDA 04715002-7 MAL PASO 04723002-0 HUINTIL HACIENDA 04732001-1 LA CANELA DMC 04721002-K LAS BURRAS 04722001-7 SANTA VIRGINIA 04820001-K LOS VILOS DMC 04902003-1 QUILIMARI 04902005-8 QUEBRADA SECA 04902002-3 LOS CONDORES 04902004-K QUEBRADA EL MANZANO 04900002-2 CULIMO EMBALSE 04901002-8 INFIERNILLO 04900004-9 EL NARANJO 04900003-0 QUELON 04810003-1 CAIMANES 04711004-1 SALAMANCA 04713004-2 SAN AGUSTIN 04711003-3 COIRON 04710001-1 LA TRANQUILLA 04703003-K CUNCUMEN 04703002-1 CHOAPA EN CUNCUMEN - DCP

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Figura 4-4: Estaciones meteorológicas disponibles

Tipo de información de utilidad para el presente trabajo La información hidrológica fue utilizada para los siguientes análisis:

o Identificación de eventos hidrológicos que pudiesen haber provocado desastres o Estimación de caudales y precipitaciones máximas de eventos o Análisis de frecuencia y estimación de períodos de retorno de eventos

La información utilizada para ello fue la siguiente:

o Caudales instantáneos máximos mensuales en estaciones limnigráficas: Elqui en Algarrobal, Limarí en Panamericana, Grande en Las Ramadas, Choapa en Cuncumén, para identificación de eventos

o Precipitación diaria en estaciones de zonas seleccionadas (ver punto 4.5.2): Vicuña, La Serena Escuela Agrícola, Ovalle DGA, La Torre, Tascadero y Rapel, para análisis de frecuencias de precipitaciones y estimación de caudales

Estaciones

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o Caudales máximos pluviales5 anuales en estaciones limnigráficas, para análisis de frecuencia de crecidas.

4.2.3 Uso y calidad del suelo La Comisión Nacional de Riego (CNR) ha implementado el denominado Sistema de Información Integral de Riego online, e-SIIR. Éste es un SIG con información de distintos tipos en todo el territorio nacional obtenida a través de estudios de distintas instituciones y reunida por la CNR. Para el presente trabajo se solicitó a la CNR parte de la información de e-SIIR, que consiste en lo siguiente:

o Clasificación de suelo agrícola, en que las superficies agrícolas son divididas en tres clases de acuerdo a su tipo de riego: Terrenos agrícolas bajo riego con cultivos anuales, Terrenos agrícolas bajo riego con predominio de frutales y viñas y Terrenos agrícolas de secano con cultivos anuales. Esta información proviene de datos del Instituto Nacional de Estadísticas de los años 1996 y 1997.

o Clasificación de suelo general, en que se divide el suelo de toda la región en

clases que principalmente se refieren al tipo de vegetación dominante. Es una clasificación muy detallada y con una gran cantidad de clases. Esta información proviene de la CONAF y data de comienzos de 2006.

o Clasificación de capacidad de uso agrícola del suelo. En esta cobertura se clasifica

el suelo de acuerdo a su calidad para este uso. Esta clasificación define ocho categorías, en que a mayor número existen mayores limitaciones para su uso considerando elementos como pendiente, profundidad, clima, etc. Las categorías I a IV se consideran aptas para agricultura. Este estudio data de alrededor de veinte años, pero la información, por su naturaleza, es muy poco variable en el tiempo. Además de la clasificación de capacidad de uso se tiene otras tres clasificaciones similares: Aptitud para riego, Categoría de drenaje y Aptitud para frutales.

4.2.4 Topografía Se utilizó como información topográfica el modelo de elevación digital (DEM) SRTM versión 2.

5 Como se ve en el capítulo 5, no se estudiaron crecidas nivales.

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Se trata de un DEM de resolución 90 m desarrollado por el proyecto Shuttle Radar

Topography Mission, un proyecto internacional liderado por la National Geospatial-

Intelligence Agency (EEUU) y la NASA. El DEM fue construido con la información de radar recogida en una misión de once días en febrero del 2000, a bordo del Space Shuttle

Endeavour.

Tiene la ventaja de cubrir prácticamente todo el planeta y estar disponible a través de Internet. Presenta ciertas lagunas o pequeñas zonas sin información producto de efectos como conos de sombra de cerros y otros, pero en general se trata de un modelo preciso y confiable.

Un aspecto a tener en cuenta es que, al trabajar con un DEM, la información que se tiene no corresponde necesariamente al terreno, sino que a la primera superficie observable desde arriba. Un DEM incluye todos los objetos que se encuentren sobre el terreno: vegetación, edificios, obras civiles y otros.

En este sentido, no es muy adecuado para realizar análisis hidráulicos o hidrológicos de pequeña escala. En este caso se utilizó para análisis de orden hidrológico de una escala relativamente grande.

Por otro lado, el estudio se limitó a zonas agrícolas y a un clima árido sin grandes formaciones vegetales (bosques u otros), por lo que esta situación no debiera revestir mayor importancia, pero es importante tenerla en cuenta de presentarse eventuales anomalías o resultados inesperados.

4.3 Identificación de eventos

4.3.1 Selección del periodo de tiempo a considerar Debido a la naturaleza de este trabajo, el período de tiempo queda determinado en primer término por la disponibilidad de imágenes satelitales. Ya se habló anteriormente de la forma en que el desarrollo de los distintos programas de observación satelital define como período propicio para el estudio el período comprendido entre el año 1999 y el presente. El estudio de efectos de desastres específicos puede realizarse sólo en estos años. No obstante, el factor realmente crítico no es la mera existencia de programas de observación sino la disponibilidad efectiva de imágenes satelitales para el estudio. Como se explicó en el capítulo anterior, las imágenes ASTER con las que se contó corresponden a los años 2000 a

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2002. Las imágenes Landsat corresponden a los últimos veinte años, pero su resolución temporal es considerablemente menor. Las MODIS, por último, pueden obtenerse para el período comprendido entre el año 1999 y el presente. El período de estudio, en consecuencia, corresponde a los años 2000 a 2002 para eventos específicos y a los años 1986 a 2002 para modificaciones graduales o eventos no específicos.

4.3.2 Fuentes de información La localización espacial y temporal de los eventos es una tarea difícil de abordar usando exclusivamente datos hidrológicos, ya que no es posible determinar a priori si determinado evento meteorológico o incluso un caudal de cierto período de retorno produce un desastre. Por este motivo se hizo necesario recurrir a otras fuentes de información. Las fuentes de información utilizadas para la identificación de eventos son las siguientes:

1. Datos hidrológicos 2. Información periodística 3. Datos de organismos públicos

Estas distintas fuentes, utilizadas por separado, son normalmente insuficientes o bien demasiado amplias para obtener lo que se busca en forma eficiente. En consecuencia fue necesario recurrir a todas ellas en forma integrada, lográndose de este modo un mejor resultado. Específicamente las fuentes utilizadas fueron:

1. Datos hidrológicos: Los datos hidrológicos utilizados consisten en los caudales instantáneos máximos en las estaciones DGA Río Elqui en Algarrobal, Río Limarí en Panamericana, Río Grande en Las Ramadas y Río Choapa en Cuncumén.

2. Información periodística: Se recurrió a las siguientes fuentes: • Programa DesInventar • Diario “El Día” de La Serena

3. Datos de organismos públicos • Unidad de Prevención y Emergencias del MOP • Unidad de Emergencias Agrícolas, ministerio de Agricultura

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4.3.3 Metodología para la identificación de eventos y resultados obtenidos En primer lugar se recurrió a la información contenida en DesInventar. El resultado de esto fue una lista de eventos de magnitud importante, ocurridos todos con anterioridad a 1998. Esto no se ajusta al período de tiempo donde se tienen imágenes satelitales, por lo que estos eventos no son estudiables, al menos en forma individual como eventos específicos. El programa DesInventar, por lo tanto, sirve sólo para tener una aproximación a las magnitudes y la posible ubicación de los desastres naturales en la zona. Sin embargo es de utilidad para identificar su relación con determinados eventos hidrológicos. Específicamente, a partir de esto se determinaron los caudales de crecida en las distintas estaciones fluviográficas que dieron lugar o estuvieron asociados a estos desastres. Así, con la información hidrológica se identificó los caudales de crecida que posiblemente dieran lugar o estuviesen asociados con desastres en los años 1999 en adelante. Habiendo tenido estos eventos menor impacto mediático que los encontrados en DesInventar, también los caudales han de ser menores. Se definieron entonces a priori rangos de caudales con mayor o menor probabilidad de asociarse a desastres. Esto permitió identificar fechas en las que posiblemente se presentasen desastres en una determinada cuenca. Respecto a esto, es importante señalar que producto del régimen nivo-pluvial de las cuencas en estudio, para realizar el análisis de identificación de eventos es necesario tener en cuenta la naturaleza de la crecida en cuestión, en particular, si es producto de deshielos o de lluvias (o eventualmente una combinación de ambos). La información hidrológica más directa con que se cuenta para el estudio de cada crecida es la de caudales instantáneos máximos en la estación más cercana. En el caso de las crecidas observadas en DesInventar, en meses de verano normalmente cada evento está asociado con caudales instantáneos relativamente altos en dicha estación. Sin embargo, en meses de invierno no necesariamente hay una relación directa entre un desastre y altos caudales. Esta situación se produce porque las crecidas ocurridas verano provienen en general de deshielos, por lo que de estar la temperatura distribuida en forma relativamente homogénea en la parte alta de la cuenca, la respuesta de cada una de las subcuencas que estén en la zona superior es similar. Estando las estaciones ubicadas en zonas altas y de tal forma que todas sus subcuencas son preponderantemente nivales, las crecidas “de verano” tienden a reflejarse claramente en ellas. Las crecidas invernales, en cambio, son producto de un evento meteorológico que puede ser menos homogéneo, y por lo tanto no todas las subcuencas responderán de la misma forma. De hecho, de producirse lluvias en zonas ubicadas aguas abajo de la correspondiente estación

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ésta no responderá en modo alguno (lo que no ocurre con los deshielos, ya que el caudal producido debe necesariamente recorrer toda la cuenca antes de salir al mar). En general las grandes lluvias en esta zona son de tipo frontal, por lo que afectan a regiones grandes con similar intensidad, lo que atenúa este efecto para eventos meteorológicos de interés en el presente trabajo. Sin embargo se producen igualmente a veces variaciones considerables, en especial de una cuenca a otra. Por este motivo la utilización de información de caudales para la identificación de eventos conduce a resultados más certeros en el caso de caudales nivales que pluviales. Posteriormente, con los resultados obtenidos a partir de los datos hidrológicos se buscó en el diario “El Día” de La Serena información sobre desastres en las fechas seleccionadas. Se obtuvo así algunos resultados concretos, en algunos casos perfectamente localizados. No obstante, dadas las limitaciones en la disponibilidad de imágenes satelitales, fue necesario profundizar aún más la búsqueda. Se recurrió finalmente a organismos que pudiesen tener información sobre desastres ocurridos: la Unidad de Prevención y Emergencia del MOP y la Unidad de Emergencias Agrícolas del Ministerio de Agricultura. En la primera de ellas se obtuvo un registro de eventos bien localizados tanto espacial como temporalmente que afectaron la infraestructura perteneciente al MOP, en particular obras viales: caminos, carreteras y puentes. Si bien estos eventos no afectan necesariamente también a sectores agrícolas, sí puede asumirse que existe una alta probabilidad de ello. En el segundo organismo se obtuvo un registro de desastres ocurridos entre los años 1998 y 2003 que afectaron a sectores agrícolas, clasificados por tipo (Invierno Altiplánico, Sequía, Temporales, Inundaciones, Nevazones y Sismos) y a nivel de año y de comuna. Debido a su poca precisión espacial y temporal esta información es de menor utilidad en este caso, aunque de todos modos sirve para la selección de las imágenes satelitales a utilizar. En definitiva, las fuentes que permitieron ubicar eventos localizados espacial y temporalmente fueron el diario “El Día” y la Unidad de Prevención y Emergencia del MOP. A partir de la información contenida en los documentos revisados se relacionó cada evento con alguno de los tipos de desastres analizados: Socavaciones, Inundaciones y Deslizamientos. A partir de la identificación de eventos fue posible encontrar zonas donde éstos se concentran en mayor medida, que evidentemente tienen mayor interés para el presente trabajo y fueron priorizadas al momento de seleccionar las imágenes satelitales a utilizar.

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4.4 Verificación de eventos en terreno Una vez hecha la identificación preliminar de los desastres mediante herramientas de teledetección se procedió a validar estos eventos en terreno. La magnitud espacial de los desastres observados normalmente es sólo levemente mayor a la resolución de las imágenes, y no es difícil la ocurrencia de errores producto de efectos de sombra, deformaciones del terreno en imágenes no rectificadas y otros. En general, al menos tratándose de eventos específicos, no fue posible concluir la ocurrencia incontestable de un desastre sólo a partir de la observación de imágenes. En consecuencia, se hizo necesario acudir a los lugares de ocurrencia de los posibles eventos para, en la medida de lo posible, validar o descartar su ocurrencia. En vista de la amplia dispersión espacial de los eventos se seleccionó parte de la zona de estudio para su visita, considerando su importancia económica y, en mayor medida, la ocurrencia de eventos y las posibilidades de acceso en tiempo razonable. Se visitó entonces las zonas seleccionadas, recorriendo los lugares donde se ubican los posibles eventos para verificar su ocurrencia. La verificación se llevó a cabo con los siguientes métodos: • Consulta a lugareños por problemas ocasionados por crecidas o lluvias • Observación de señales de eventos ocurridos • Verificación de existencia de defensas • Evaluación de posibilidad de ocurrencia de eventos de acuerdo a condiciones locales De todas éstas, la única forma de verificar con certeza un evento y localizarlo temporalmente es consultando a gente del lugar. La observación de trazas permite concluir sobre la ocurrencia de un evento en el pasado, pero no sobre su localización temporal. La existencia de defensas permite concluir que o bien existieron problemas en el pasado o que existe un alto riesgo de su ocurrencia. Por último, la evaluación de las condiciones locales sólo permite en algunos casos descartar un “posible evento” que evidentemente no sucedió, o, por el contrario, estimar cierta probabilidad de su ocurrencia o el riesgo de que ocurra. En vista de la gran cantidad de puntos a visitar y de la imposibilidad práctica de acceder a algunos de ellos, se les asignó a priori un grado de certeza a cada evento, asociado a la claridad con que éste se pudo observar en las imágenes satelitales. De esta manera, se priorizó la visita a los puntos de mayor certeza.

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4.5 Análisis de eventos El análisis de eventos realizado el presente trabajo se divide en dos áreas principales, cuyos resultados posteriormente fueron contrastados. Estas dos áreas consisten en el análisis de eventos de desastres, utilizando técnicas espaciales, y el análisis de los eventos hidrológicos que dieron origen a dichos desastres, utilizando técnicas hidrológicas.

4.5.1 Análisis con técnicas espaciales El objetivo último del análisis de eventos mediante teledetección y SIG consistió en caracterizar y cuantificar los daños producidos por un determinado evento hidrológico. De acuerdo con lo discutido anteriormente, el efecto a analizar es la pérdida, permanente o no, de terreno agrícola. Método para observación de eventos en imágenes satelitales Para la observación y análisis de eventos en imágenes satelitales se recurrió a una imagen con fecha anterior y una con fecha posterior al evento. Estas dos imágenes normalmente no coinciden del todo espacialmente, pero sí cubren algún terreno en común, es decir, se superponen en alguna área. En toda esta área donde existe superposición es posible observar cualquier modificación ocurrida en el período de tiempo entre ambas imágenes, siempre que su resolución espacial así lo permita. La forma de observar estas modificaciones fue sobreponiendo ambas imágenes, utilizando la función Link Display de ENVI, que permite la observación alternada de las imágenes sobrepuestas a partir de su referencia geográfica. Se incorporó también el DEM usando la herramienta 3D SurfaceView de ENVI. Con ella es posible combinar el DEM con cualquier imagen satelital de una misma zona, generando una vista tridimensional de la misma. Así fue posible obtener una visión mucho más cercana a la realidad que la que permite el uso de las imágenes por sí solas. Al utilizar imágenes Landsat y ASTER para este análisis, se debió hacer superposiciones de varias combinaciones de ellas: Landsat - Landsat, ASTER - Landsat y ASTER - ASTER. En el caso de superposición ASTER - Landsat, se utilizó la banda pancromática de estas últimas, que tiene una resolución similar a la de ASTER. Para poder hacer esto y además complementar esto con las demás bandas de Landsat, se cambió la resolución de todas las imágenes a la de ASTER (15m). Esto produce algunas pequeñas distorsiones en las imágenes modificadas, pero es necesario para poder realizar este análisis.

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De todas estas combinaciones la mejor resulta ser ASTER-ASTER, donde se usan dos imágenes de resolución 15 m. En segundo lugar se ubica la combinación ASTER-Landsat, donde se combina una imagen de 15 m de resolución con una sola banda (y que por lo tanto sólo se puede visualizar en blanco y negro) de la misma resolución. Finalmente, al superponer imágenes Landsat se tiene una resolución de 30 m, por lo que se duplica el tamaño de las modificaciones detectables. Para observar de buena forma los eventos se buscó una combinación de bandas que permitiese destacar las modificaciones en campos de cultivo. Se optó por utilizar, en RGB, las bandas 4, 3 y 1 de Landsat y las bandas 3N, 2 y 1 de ASTER, complementando con observación en “color verdadero”. De esta forma se examinó las zonas donde se contó con áreas superpuestas de imágenes y se identificó los puntos donde aparentemente se produjeron eventos. Análisis de eventos Una vez identificados los puntos, se delineó la superficie de terreno agrícola perdido en cada uno de ellos. Esto se hizo en ArcView, donde se almacenaron estos resultados. Además de la delimitación del área afectada, para cada punto se determinó el tipo de evento que produjo tal impacto, es decir, cada evento se caracterizó como inundación, socavación o deslizamiento. Esto se hizo sencillamente mediante la apreciación visual del evento. Esta caracterización permite asignar a la pérdida de terreno un carácter permanente, en el caso de socavaciones y deslizamientos, y no permanente, en el caso de socavaciones. En ArcView se calculó el área afectada por cada uno de los eventos. Asimismo se calculó el área total afectada por eventos para el período comprendido entre las fechas de captura de las imágenes, tanto en forma permanente como no permanente. La suma de ambas corresponde a la totalidad de la superficie perdida. Los resultados obtenidos fueron integrados con la información sobre aptitud agrícola de suelo. En ArcView se intersectaron ambas “capas de información”, para obtener así como resultado la calidad del terreno agrícola afectado en cada punto. Para esto se utilizó la extensión GeoProcessing Wizard de ArcView.

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Calificaciones e Índices y para caracterización y cuantificación de efectos

o Eventos específicos Considerando el análisis descrito, se definieron formas de describir objetivamente un evento determinado. Esta descripción, tiene elementos cualitativos, para la comprensión de la naturaleza del evento y sus efectos, y cuantitativos, para estimar los daños producidos. Se utilizaron calificaciones como descripción cualitativa e índices como descripción cuantitativa. Las calificaciones utilizadas son las siguientes:

• Tipo de evento: Socavación, inundación o deslizamiento • Durabilidad: Permanente o no permanente, asociado al anterior

Por su parte, los índices utilizados fueron:

• Superficie de terreno afectada • Capacidad de uso del suelo

Lo anterior se relaciona con un evento en particular. En cuanto al conjunto de los eventos producidos en un período, los mismos índices y calificaciones se extienden, caracterizándolo de la siguiente forma:

• Superficies afectadas por capacidad de uso del suelo y por durabilidad del impacto: Permanente o No Permanente

• Superficie total afectada de forma permanente y no permanente

o Eventos no específicos En este caso sólo se puede estudiar pérdidas permanentes de terreno agrícola producto de erosión de riberas, por lo que no cabe hacer una clasificación del evento como en el caso de los específicos. Los eventos no específicos se caracterizaron por su superficie y la capacidad de uso del terreno afectado.

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4.5.2 Análisis hidrológico El objetivo del análisis hidrológico realizado fue caracterizar de manera cuantitativa los eventos hidrológicos que dieron lugar a los desastres estudiados y determinar su magnitud histórica mediante la estimación de su período de retorno. Dichos eventos hidrológicos corresponden a crecidas y lluvias, y como es lógico, el análisis de cada uno de ellos es distinto. Cabe señalar que el fin ulterior de este análisis fue dilucidar la relación entre la magnitud de los eventos hidrológicos, por lo que sólo se pretendió obtener resultados con una precisión acorde a su carácter aproximado. Por ejemplo, no se utilizaron modelos hidrológicos ni métodos muy sofisticados, ni se dedicó mucho tiempo a seleccionar las opciones que entregasen mayor precisión. Siendo además el análisis basado en períodos de retorno de por sí grueso, se optó por no pretender resultados más finos de lo necesario ni aplicar métodos excesivamente sofisticados. Evidentemente el análisis hidrológico sólo es aplicable a eventos específicos, ya que aquellos no específicos no pueden atribuirse a un evento hidrológico en particular. En rigor, incluso en el caso de desastres específicos no es posible establecer una relación incontestable con un determinado evento hidrológico. Como los eventos son analizados a partir de dos imágenes, una anterior y una posterior, con varios meses de diferencia, sin información adicional no puede afirmarse que un impacto determinado haya sido producido por un evento hidrológico específico. Lo que se hizo fue estudiar el mayor evento hidrológico ocurrido en el período de tiempo entre dichas imágenes. En consecuencia, sólo se puede concluir en cada caso los desastres observados se relacionan con un evento no mayor a éste. Estando los desastres distribuidos por la región, se seleccionaron zonas donde éstos se concentrasen más densamente para ubicar ahí el análisis hidrológico de los eventos. Estas zonas son:

1. Parte baja del río Elqui 2. Parte media del río Elqui, aguas arriba del embalse Puclaro 3. Parte media del río Limarí, aguas arriba de la carretera Panamericana 4. Río Rapel

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Análisis hidrológico de crecidas En cada una de estas zonas se buscó estimar el período de retorno de cada una de las crecidas asociadas a los desastres en estudio. Como primera opción se buscó alguna estación limnigráfica que fuese representativa de la zona de los eventos. Como segunda opción se utilizó la información de alguna estación limnimétrica cercana a la zona y de comportamiento similar, cuyos datos pudiesen servir para estimar caudales y períodos de retorno en el sector de los eventos. En este último caso, el método utilizado para estimar caudales en el punto de interés fue una transposición por unidad de precipitación y área a partir de una estación cercana. En el caso de crecidas pluviales durante el invierno se hizo necesario determinar el área pluvial aportante de las cuencas en cuestión, ya que existe cierta cobertura de nieve. Esto se hizo a partir de imágenes MODIS, utilizando el producto snowcover. Con estas imágenes se hizo una clasificación no supervisada, cuyo resultado se exportó a ArcView donde se determinó el área cubierta por nieve de cada cuenca y evento. Al hacer lo anterior, en caso de que en algunas zonas las imágenes snowcover estuviesen afectadas por nubosidad (que impide determinar existencia de nieve), se recurrió a una corrección manual incorporando información topográfica. En cada zona cubierta por nubes se aproximó una línea de nieve a partir de la cota mínima de cobertura de nieve en sectores cercanos. Mediante el mismo método se determinó los caudales máximos anuales pluviales históricos en el punto de interés. Para esto se consideró como área aportante el promedio de las áreas aportantes de los eventos estudiados. Con estos resultados se realizó el análisis de frecuencia en el punto de interés. Para el análisis de frecuencias se utilizó la serie de máximos anuales pluviales o nivales, según correspondiese a la crecida en cuestión. Se escogió este tipo de serie en lugar de una serie de excedencias para evitar errores en la construcción de esta última en base a información de caudales máximos instantáneos mensuales. En ella se pierde la ocurrencia de dos crecidas en un mismo mes, por lo que la serie de excedencia tendría de por sí un sesgo. Además muchas veces el caudal máximo informado de un mes no corresponde al caudal máximo de una crecida sino que al máximo durante ese mes de una crecida que alcanzó su máximo en el mes siguiente o anterior.

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El uso de registros de caudales máximos instantáneos además constituye una fuente de error, puesto que muchas veces en crecidas grandes las mediciones son incorrectas, además de caer en la zona extrapolada de la correspondiente curva de descarga. De todos modos se utilizaron, pues son las observaciones más directas y simples de una crecida. Se utilizó el programa REGBAY para ajustar las series de datos de caudales máximos pluviales anuales y estimar así el período de retorno de las crecidas seleccionadas.

Análisis hidrológico de lluvias Al igual que en el caso anterior, en cada zona se buscó una estación que pudiera considerarse representativa. En cada una de estas estaciones se estimó el período de retorno de las precipitaciones que hubieran provocado daños. El análisis se hizo en base a las cartas de isoyetas de precipitación máxima en 24 horas para período de retorno 10 años de la DGA, utilizando los coeficientes de duración y frecuencia correspondientes. A partir de esto se construyó una tabla de períodos de retorno que luego se interpoló para determinar el correspondiente a los eventos en estudio.

4.5.3 Interacción e integración de tipos de análisis El análisis hidrológico y el análisis con teledetección fueron aplicados conjuntamente de dos formas distintas, que corresponden a las dos “formas de interacción” definidas en el punto 1.1, capítulo 1.

Una integración propiamente tal de herramientas de teledetección con análisis hidrológico se realizó al ocupar imágenes MODIS snowcover para determinar área pluvial aportante de cuencas en crecidas pluviales. En este caso la teledetección complementa al análisis hidrológico, permitiendo la obtención de un resultado superior a partir de la integración (Remotely Sensed and Not Remotely Sensed Information Integration, RSNRS6). En realidad en esto también se da la otra forma de interacción: la determinación de áreas cubiertas por nieve con teledetección constituye una alternativa a métodos tradicionales para lo mismo, como uso de rutas de nieve y otros. No obstante, la interacción más importante entre teledetección y análisis tradicional que se desarrolla en el presente trabajo corresponde al estudio de la relación entre los efectos de un evento, caracterizados y cuantificados mediante técnicas espaciales, y la magnitud del evento, caracterizada con su período de retorno a partir de un análisis hidrológico. Para

6 De acuerdo a lo planteado por Chen Xiuwan, tal como se discute en el punto 2.6.1, capítulo 2.

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esclarecer la validez de las técnicas espaciales en el terreno de los desastres de origen hídrico, objetivo general del trabajo, se verificó la coherencia de sus resultados mediante el estudio de su relación con los resultados del análisis hidrológico de los eventos. El procedimiento específico para contrastar estos resultados fue básicamente el siguiente:

1. Evaluar los daños producidos por un evento hidrológico mediante teledetección, como se explicó en el punto 4.5.1

2. Estimar el período de retorno de los eventos hidrológicos, de acuerdo al punto 4.5.2 3. Determinar si los impactos son los esperables de acuerdo al período de retorno del

evento, de acuerdo a lo planteado en el punto 2.4 (Capítulo2). 4. Establecer concordancia entre variaciones del nivel de daños con la magnitud del

evento hidrológico: a mayor período de retorno debe corresponder mayor período de retorno y viceversa

4.6 Identificación de terrenos agrícolas con teledetección Como se dijo, el presente estudio sólo se ocupó de aquellos eventos que afectasen directamente áreas de cultivo. Por consiguiente fue indispensable tener la capacidad de distinguir sin ambigüedades si una determinada porción de terreno tiene este uso. Se utilizó para esto la información proporcionada por la CNR descrita en el punto 4.2.3, pero la información más relevante y definitiva en este sentido se obtuvo directamente de las imágenes satelitales. A continuación se explican lo métodos utilizados para esto. No en todos los casos la delimitación de áreas de cultivo ofrece las mismas dificultades, y por lo tanto no siempre se hizo necesario aplicar dichos métodos. Fueron aplicados en la medida que la complejidad de cada caso lo reclamase.

4.6.1 Índice NDVI El índice NDVI establece la mayor o menor presencia de vegetación en cada píxel de la imagen. Permite construir una máscara que cubra todos los píxeles con poca o nula vegetación. Tratándose de una región árida, las zonas con vegetación coinciden casi totalmente con las agrícolas, por lo que el problema de la delimitación de los terrenos de cultivos se reduce considerablemente.

4.6.2 Identificación visual de zonas de cultivos Aún coincidiendo en gran medida las zonas con vegetación con las cultivadas, no toda la vegetación de la región de estudio corresponde a cultivos. Este problema se hace importante en las riberas de ríos, justamente donde se produce la mayor cantidad de eventos. Para

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resolver esto es necesario refinar la delimitación de áreas de cultivo “manualmente”, a partir sencillamente de la visualización en imágenes y recurriendo a criterios como forma y regularidad de los terrenos. En este campo el conocimiento del sector en estudio y la información adicional que pueda obtenerse adquiere una singular importancia.

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5. RESULTADOS En este capítulo se relata lo obtenido a partir de los métodos explicados en el capítulo anterior. En primer lugar se muestra los resultados de la identificación de eventos pasados y las áreas donde estos han ocurrido, constituyéndose éstas en áreas de interés dentro de la zona de estudio. Luego se muestran los eventos hidrológicos que fueron estudiados y el análisis hidrológico que permite estimar la magnitud histórica de éstos. Posteriormente se refiere el análisis de los eventos con teledetección, su verificación en terreno y posterior revisión, y finalmente se discuten los resultados.

5.1 Identificación de eventos y selección de áreas de interés La identificación de eventos tuvo por objeto ubicarlos espacial y temporalmente, de manera de definir los lugares y fechas en que se desarrollaría el estudio. Se encontraron tres fechas posteriores a 1999 en que se produjeron eventos: en el invierno de 2001, principalmente en julio, en el otoño de 2000, principalmente en mayo y junio, y a fines de noviembre de 2002. En la figura 5-1 se muestran los eventos identificados. Recuérdese que estos eventos no necesariamente corresponden a impactos sobre áreas agrícolas, sino que se trata de desastres en general.

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Figura 5-1: Eventos identificados

Al momento de seleccionar las zonas de interés se le asignó mayor importancia a la información proveniente del diario “El Día”, suponiendo que un mayor impacto a nivel mediático tiene alguna relación con un mayor impacto efectivo de los eventos. Como se observa en la figura, todos los eventos de esa fuente se encuentran en las cuencas del Elqui y el Limarí. Esta es la razón por la que no se incluyó la cuenca del Choapa en el análisis de eventos específicos. En cuanto a los eventos de fines de noviembre de 2002, corresponden a la apertura de las compuertas del embalse Puclaro, por haber alcanzado éste su máxima capacidad. No se encontró en ese momento información sobre si ese caudal fue capaz de producir problemas aguas abajo del embalse.

Invierno 2001

Otoño 2002

Noviembre 2002

Unidad de Emergencias Agrícolas (MOP) Diario “El Día”

Deslizamiento

Socavación

Inundación

Fecha

Fuente

Tipo

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5.2 Eventos hidrológicos seleccionados

5.2.1 Eventos pluviales De acuerdo a lo anterior, los eventos pluviales seleccionados corresponden a los ocurridos en la época pluvial de los años hidrológicos 2001-2002 y 2002-2003. Producto de la separación de algunos meses entre las imágenes satelitales que permiten analizar los impactos producidos por estos eventos hidrológicos, no es posible determinar una fecha precisa de ellos o un evento individual. Los daños detectados en las imágenes pueden asociarse a cualquier precipitación importante ocurrida entre sus fechas de captura, aunque evidentemente es más probable que se relacionen con las de mayor magnitud.

5.2.2 Eventos nivales El único evento nival corresponde al de noviembre de 2002. Como se verá más adelante, este evento ha de descartarse por no haber producido ningún problema. Por consiguiente, sólo se analizaron eventos pluviales.

5.3 Análisis hidrológico de eventos Mediante este análisis se estimó el período de retorno del evento más importante ocurrido en los períodos seleccionados, tanto pluviométrico como fluviométrico. En cada una de las cuatro zonas seleccionadas (ver punto 4.5.2, capítulo 4) se hizo el análisis en algún punto característico o representativo de la zona, que normalmente corresponde a una estación DGA.

5.3.1 Análisis de crecidas Puntos característicos Los puntos característicos escogidos en cada zona fueron los siguientes:

1. Parte baja del río Elqui: Estación Río Elqui en Almendral 2. Parte media del río Elqui, aguas arriba del embalse Puclaro: Estación Río Elqui en

Algarrobal 3. Parte media del río Limarí, aguas arriba de la carretera Panamericana: Estación

Limarí en Panamericana 4. Río Rapel: Estación Río Rapel en Junta

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En el último caso la estación seleccionada no es limnigráfica, por lo que se optó por estimar los caudales a partir de la estación Río Grande en Las Ramadas. La estación Río Elqui en Almendral se encuentra unos pocos kilómetros aguas abajo del embalse Puclaro, por lo que existe en ella una fuerte regulación de crecidas. En efecto, desde la construcción del embalse en adelante las crecidas prácticamente no se observan en esta estación. Esto condujo a descartar el análisis hidrológico de caudales en esta estación. Posteriormente, como se relata en el punto 5.5, se verificaría que aún en la parte más baja del río Elqui no han ocurrido crecidas apreciables desde la construcción del Puclaro, lo que no es tan obvio considerando el aporte de algunas quebradas relativamente grandes. En consecuencia, se descartó realizar un análisis hidrológico de caudales en esta zona. Caudales instantáneos máximos En las estaciones Elqui en Algarrobal y Limarí en Panamericana se tiene la medición del caudal máximo durante las crecidas. En el río Rapel, en cambio, hubo de ser estimado. Se hizo una transposición de caudal por unidad de precipitación y área a partir de la estación Río Grande en Las Ramadas. En la figura 5-2 se muestra la ubicación de ambas cuencas aportantes. Notar que la estación Río Rapel en Junta se usa sólo como referencia geográfica y no como fuente de información.

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Figura 5-2: Cuencas aportantes estaciones Rapel en Junta y Grande en las Ramadas

Tratándose de cuencas cordilleranas, es necesario conocer el área pluvial aportante de cada una de ellas. Como se ha explicado, esto se hizo a partir de imágenes MODIS snowcover. En las figuras 5-3 y 5-4 se muestran las áreas cubiertas por nieve para cada uno de los eventos.

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Figura 5-3: Cobertura de nieve a fines de julio de 2001

Figura 5-4: Cobertura de nieve a fines de mayo y comienzos de junio de 2002

Nieve

Área pluvial aportante

Nubosidad en imágenes

Nieve

Área pluvial aportante

Nubosidad en imágenes

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Las áreas pluviales aportantes (obtenidas con el programa WMS) para cada uno de los eventos son las que se indican en la tabla 5-1: Tabla 5-1: Áreas pluviales aportantes para cada evento y promedio

Cuenca Área pluvial 2001 (Km2)

Área pluvial 2002 (Km2)

Promedio

Grande en las Ramadas 26,1 39,2 32,7 Rapel en Junta 265,1 319,7 292,4

La precipitación utilizada para la transposición de caudales es la de las estaciones Las Ramadas, para la cuenca aportante a la estación Grande en Las Ramadas, y Rapel para Rapel en Junta. La precipitación asociada a las crecidas se muestra en la siguiente tabla: Tabla 5-2: Precipitación diaria en estaciones pluviométricas

Fecha Precipitación Las Ramadas (mm)

Precipitación Rapel (mm)

19 Julio 2001 70 54 25 Mayo 2002 87 52

Los antecedentes indicados permiten estimar el caudal máximo para ambos eventos en la estación Rapel en Junta que se presentan en la tabla 5-3. Tabla 5-3: Caudal en estación Grande en Las Ramadas y estimado en la estación Rapel en Junta

Evento Caudal Grande en Las Ramadas (m3/s)

Caudal estimado Rapel (m3/s)

2001 18,72 167,67

2002 34,47 308,68

Estimación de serie de caudales máximos pluviales anuales en estación Rapel en Junta De la misma forma se estiman los caudales máximos pluviales anuales en Rapel en Junta entre los años 1981 y 2005, considerando como áreas aportantes el promedio entre las de los dos de los dos eventos estudiados anteriormente. En la tabla 5-4 se indican los valores obtenidos.

78

Tabla 5-4: Cálculo de serie de caudales máximos pluviales anuales para Rapel en Junta

Año Caudal Grande en Las

Ramadas (m3/s)

Precipitación Las Ramadas

(mm)

Precipitación Rapel (mm)

Caudal estimado Rapel en Junta

(m3/s) 1970 2,00 34 10 17,88 1971 1,75 20 42 15,71 1972 21,80 96,4 35 195,23 1973 15,90 21 10 142,39 1974 2,21 0 3 19,75 1975 2,48 0 0 22,21 1976 2,44 37 51 21,85 1977 49,00 48 28 438,82 1978 35,30 90 38 316,10 1979 - - - - 1980 - - - - 1981 2,37 14,5 19 21,21 1982 51,16 50 38 458,17 1983 9,18 66 101 82,19 1984 8,84 80,5 70,5 79,16 1985 4,26 3 0 38,15 1986 6,15 26 13 55,08 1987 58,71 76 16 525,76 1988 5,13 10,5 4,5 45,94 1989 4,98 59 - 1990 2,32 46 20 20,78 1991 6,52 26 22 58,36 1992 5,47 64,2 36 48,97 1993 21,93 70,5 51,4 196,38 1994 3,48 0 0,5 31,20 1995 1,82 0 0 16,29 1996 3,46 40,5 19 30,97 1997 54,14 56,5 28 484,84 1998 3,28 25,4 23 29,37 1999 1,82 29,5 13 16,33 2000 4,24 50,2 47 37,97 2001 18,72 70 54 167,67 2002 34,47 87 52 308,68 2003 6,86 86,5 25 61,41 2004 2,82 43 43 25,24 2005 16,22 39,2 12 145,27

79

Estimación de períodos de retorno de eventos En la tabla 5-5 se muestran las series de caudales máximos pluviales anuales utilizadas para los análisis de frecuencia: Tabla 5-5: Caudales máximos instantáneos pluviales en las estaciones de interés

Caudal máximo pluvial anual (m3/s) Año Limarí en

Panamericana Elqui en Algarrobal

Rapel en Junta (estimado)

1970 0,33 3,87 2,00 1971 2,60 3,66 1,75 1972 31,70 8,97 21,80 1973 23,56 22,38 15,90 1974 56,00 7,88 2,21 1975 4,96 6,25 2,48 1976 20,38 5,74 2,44 1977 42,00 8,87 49,00 1978 16,54 27,36 35,30 1979 10,90 18,21 - 1980 258,60 50,64 134,00 1981 7,60 13,48 2,37 1982 - 22,38 51,16 1983 723,84 14,10 9,18 1984 2.080,00 34,52 8,84 1985 42,78 23,82 5,04 1986 11,65 7,76 6,15 1987 21,73 27,76 58,71 1988 32,61 27,99 5,13 1989 10,91 9,04 4,98 1990 4,37 7,40 2,32 1991 110,60 10,06 6,52 1992 319,50 15,19 5,47 1993 97,70 15,46 21,93 1994 13,85 7,65 3,48 1995 4,56 7,35 1,82 1996 66,68 6,75 3,46 1997 750,48 70,00 54,14 1998 55,61 27,99 25,93 1999 7,60 10,62 1,82 2000 179,04 7.55 4.27 2001 150,75 12.24 18.72 2002 440,47 39.32 34.47 2003 63,15 15.95 6.86 2004 48,16 10.03 2.82 2005 5,11 7.86 16.22

80

De los análisis de frecuencias realizados en base a los datos de la tabla 5-5 (Ver anexo B) se estimaron los períodos de retorno de los eventos en estudio, que se consignan en la tabla 5-6:

Tabla 5-6: Caudales máximos instantáneos y Períodos de retorno asociados a los eventos en estudio

Estación Año Caudal máximo

(m3/s) Período de retorno

(años) 2001 12,24 2

Elqui en Algarrobal 2002 39,32 12 2001 150,75 5

Limarí en Panamericana 2002 440,47 12 2001 172,22 4

Rapel en Junta 2002 317,04 6

De los resultados se desprende que sólo la crecida de 2002 tuvo una magnitud de importancia (Considerando que, de acuerdo a lo planteado por Yarko Niño7, las crecidas de período de retorno inferior a los seis años no producirían mayores problemas). De acuerdo a esto, es probable que esta crecida haya provocado múltiples desastres en estos sectores. En cuanto a la crecida de julio de 2001, los resultados indican que es poco probable que haya dado lugar a impactos importantes.

5.3.2 Análisis de lluvias Puntos característicos Al igual que en el caso anterior, en cada una de las zonas se escogió un punto donde realizar el análisis. Todos ellos corresponden a estaciones pluviométricas. Estos fueron:

1. Parte baja del río Elqui: Estación La Serena (Escuela Agrícola) 2. Parte media del río Elqui, aguas arriba del embalse Puclaro: Estación Vicuña (INIA) 3. Parte media del río Limarí, aguas arriba de la carretera Panamericana: Estación La

Torre 4. Río Rapel: Estación Rapel

En base a las cartas de isoyetas de precipitaciones diarias de la DGA (1991) de“La Serena” y “San Felipe” se determinaron las precipitaciones máximas en veinticuatro horas asociadas al período de retorno 10 años de cada una de estas estaciones, que se indican en la tabla 5-7.

7 Ver Capítulo 2, punto 4.2.1

81

Tabla 5-7: Precipitaciones asociadas a T=10 años en las estaciones de interés

Estación Precipitación máxima en 24 horas para T = 10 años

(mm) La Serena (Esc. Agr.) 61

Vicuña (INIA) 70,9 La Torre 63,8

Rapel 82

Estimación de períodos de retorno de eventos Con los factores de frecuencia se calculan las precipitaciones en 24 horas para distintos períodos de retorno, lo que permite estimar los valores de la precipitación máxima en 24 horas asociados que se muestran en la tabla 5-8.

Tabla 5-8: Análisis de frecuencia de precipitaciones Precipitación máxima 24 horas (mm)

Periodo de retorno La Serena (Esc. Agr.)

Vicuña (INIA)

La Torre

Rapel

2 29,6 25,6 26,9 39,0 5 48,5 50,0 47,8 63,5

10 61,0 70,9 63,8 82,0 20 72,7 94,7 81,6 101,4 50 87,6 131,4 107,6 128,6

100 98,5 163,4 129,4 150,7

Con estos datos se construyó un gráfico T vs P24 para cada estación y se interpoló mediante un ajuste logarítmico, obteniendo una función para el período de retorno de cualquier caudal en cada una de las estaciones (ver anexo B). Con ello se calculó el de los eventos en estudio, que se muestran en la tabla 5.9: Tabla 5-9: Período de retorno de las precipitaciones máximas diarias asociadas a los eventos en estudio

Estación Año Precipitación 24 horas

(mm) Período de retorno

(años) 2001 63,1 12

La Serena (Esc. Agr.) 2002 52,8 7 2001 30,8 3

Vicuña (INIA) 2002 70,0 8 2001 30,0 3

La Torre 2002 58,0 7 2001 54,0 4

Rapel 2002 52,0 3

82

Se observa que existen algunos eventos importantes que pueden haber dado lugar a desastres: En 2001 en el Elqui bajo y en 2002 en todos, con excepción de la zona del río Rapel donde no se alcanzó una precipitación tan importante. Un resultado interesante es que no existe una relación apreciable entre la magnitud de los eventos pluviométricos y los fluviométricos. Esto puede deberse, al menos en parte, a la regulación producto de los cuatro embalses de la región.

5.4 Análisis preliminar con teledetección

5.4.1 Eventos específicos Áreas estudiadas La condición para poder estudiar los eventos ocurridos en un sector es contar con una imagen anterior y una posterior a la fecha de ocurrencia. Se necesita entonces una superposición de imágenes sobre las zonas de estudio. Para los dos períodos en estudio, épocas pluviales de 2001/2002 y 2002/2003, y considerando todas las imágenes disponibles, se determinó el área total en que se tiene dicha superposición. Esto define la zona en que se puede realizar el análisis. En la figura 5-5 se muestran estas áreas, para los dos períodos en estudio.

Figura 5-5: Áreas de estudio para 2001 y 2002

2002 2001

83

Como se ve en la figura 5-5, la mayor parte de las cuencas del Elqui y del Limarí pudieron ser estudiadas, con la excepción de una franja en la parte media de ambas y de la parte más alta de la cuenca del Limarí para el año 2002. Estas áreas incluyen todas las imágenes disponibles, tanto ASTER como Landsat, y por lo tanto contienen superposiciones ASTER-ASTER, Landsat-Landsat y ASTER-Landsat. En el Anexo A se muestran algunos casos de análisis de eventos de los tres tipos (una socavación, una inundación y un deslizamiento), para ejemplificar cómo se efectuó en la práctica se detección y reconocimiento y cuáles fueron los criterios para caracterizarlos. Eventos detectados A partir del análisis descrito se obtuvo un conjunto de “posibles eventos” distribuidos en las áreas estudiadas, caracterizados por tipo y área afectada. En la figura 5-6 se muestran todos estos eventos.

84

Figura 5-6: Posibles eventos detectados en imágenes

La figura 5-6 muestra una clara prevalencia de eventos del tipo socavación sobre inundación o deslizamiento. Si bien es muy posible que esto corresponda a la realidad, es importante tener en cuenta que también puede obedecer a la mayor facilidad con que las socavaciones se detectan en las imágenes y a la durabilidad de las mismas respecto a eventos de inundaciones, que pueden no dejar daños visibles. En cuanto a los deslizamientos, su detección es más difícil, ya que ocurren en zonas donde el terreno es más abrupto. Por lo demás, pueden existir muchos movimientos de tierra hechos por mano humana que pueden confundirse con deslizamientos. Todo esto se discute más adelante. En cuanto a las zonas donde se ubican los posibles eventos, corresponden a aquellas donde se desarrolla la actividad agrícola. Existe un tramo de los ríos, aguas abajo de los embalses Puclaro, La Paloma y Recoleta, donde no se tienen eventos. Podría pensarse que esto resulta coherente, puesto que la regulación impuesta por los embalses evitaría problemas hacia aguas abajo. En realidad, esta situación obedece sencillamente a que esa zona corresponde a la

2001

2002

Deslizamientos

Socavaciones

Inundaciones

85

franja donde no se tiene superposición de imágenes, por lo que no se pudo estudiar y por consiguiente no existen eventos en ella.

5.4.2 Eventos no específicos El estudio de eventos no específicos se realizó en las partes bajas de las tres cuencas de la región, utilizando la superposición de dos imágenes Landsat de 1986 y 2002, para las cuencas del Elqui y el Limarí, y de 1987 y 2002 para la del Choapa. La figura 5-7 muestra los lugares donde se detectó una aparente pérdida de terrenos agrícolas.

Figura 5-7: Eventos no específicos

Eventos

86

5.5 Salida a terreno y verificación de eventos El análisis anterior consistió en estudiar las imágenes satelitales en busca de modificaciones que pudieran considerarse como impactos de crecidas o lluvias. Por diversos motivos muchas veces estas observaciones pueden dar lugar a errores, que conducen a considerar como un desastre algo que no lo es. Para validar el análisis anterior se acudió a terreno para verificar, en la medida de lo posible, cada uno de los posibles eventos detectados.

5.5.1 Zonas seleccionadas para su visita La zona visitada fue el río Elqui entre su desembocadura y Paihuano, el río Limarí entre Ovalle y la carretera Panamericana y el río Choapa en las localidades de Mincha Norte y Mincha Sur. En las figuras 5-8 a 5-10 se muestran las zonas visitadas en cada una de las cuencas y se marcan los eventos a verificar.

Figura 5-8: Zona visitada en cuenca del Elqui

2001

2002

1986 - 2002

87

Figura 5-9: Zona visitada en cuenca del Limarí

Figura 5-10: Zona visitada en cuenca del Choapa

2001

2002

1986 - 2002

1986 - 2002

88

5.5.2 Eventos seleccionados En las figuras 5-11 a 5-14 se muestran en detalle los puntos seleccionados para su verificación. Cada punto está marcado con su año de ocurrencia o, en el caso de eventos no específicos, el período de tiempo en que ocurrió, y además numerado para su identificación individual (notar que en algunos casos la numeración no está completa, esto es producto de modificaciones hechas después de haber construido la lista de puntos).

Figura 5-11: Puntos seleccionados en parte baja del río Elqui

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La Serena

Tierras Blancas

2001-1

2001-2

2001-3

2001-4

2001-6

2001-8

2002-32002-4

2002-5

2002-6

2002-72002-8

2001-10

1986 a 2002-11986 a 2002-2

1986 a 2002-3

2001-9

2002-9

2002-22002-1

ALTOVALSOL

COQUIMBITO

LAS ROJAS

PUNTA DE PIEDRA

ALTOVALSOL ORIENTE

89

Figura 5-12: Puntos seleccionados en la parte media de la cuenca del Elqui, entre el embalse Puclaro y Paihuano

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PAIGUANO

RIVADAVIA

ANDACOLLITO

TRES CRUCES

CALLE NUEVAGUALLIGUAICA

PUNTA AZUL

2001-6

2001-7

2001-8

2001-92001-1

2001-2 2001-32001-5

2002-1

2002-2

2002-3

2002-4

90

Figura 5-13: Puntos seleccionados en la cuenca del río Limarí

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Ovalle

2001-12001-2

2001-3

2001-4 2001-5

2001-6

2001-7

2001-8

2001-9

2002-1

2002-32002-4

2002-5

2002-62002-7

2002-8

2002-9

2001-10 2001-11

1986 a 2002-11986 a 2002-3

1986 a 2002-2

2002-2

1986 a 2002-4

ORURO

LIMARI

SALALA

BARRAZA

TRAPICHE

CHIMBA, LA

SANTA JULIA

Río Limarí

Estero Punitaqui

Figura 5-14: puntos seleccionados en la cuenca del río Choapa

#S#S

#S#

#

#

#

Est. Millahue

Río Choapa

Río Choapa

1987 a 2002-1

1987 a 2002-2

1987 a 2002-3MINCHA

MILLAHUEMINCHA SUR

HUENTELAUQUEN

91

5.5.3 Verificación de eventos El objetivo del terreno fue acceder a cada uno de los puntos marcados para verificar o descartar su ocurrencia. Producto del gran número de puntos y la dificultad del acceso a cada uno de ellos no fue posible visitarlos todos, lo que era esperable de antemano. Sin embargo, se visitó un número importante de “posibles eventos”, pudiendo proceder, con mayor o menor certeza dependiendo del caso, a su verificación o descarte. A continuación, para cada uno de los puntos visitados se hace una breve descripción del mismo y se relatan los resultados de la visita.

Verificación de eventos específicos Parte baja del valle del Elqui Año 2001:

• 2001-1: Erosión de ladera de quebrada, adyacente a terrenos agrícolas.

Aunque el punto se ubica lejos del cauce de la quebrada, se trata de una ladera inclinada con poca vegetación, donde es muy posible que se produzcan derrumbes producto de lluvias.

• 2001-2: Corresponde a una aparente penetración de un brazo del río en un terreno de

cultivo.

Se ubica en una terraza varias decenas de metros por sobre el cauce y no existe en realidad un brazo del río sino que un canal de riego. No hay señales de que haya existido este evento.

• 2001-3: Deslizamiento de ladera de cerro sobre terrenos cultivados.

En el lugar no hay señales de un deslizamiento, y la ladera está cubierta por bosques de eucaliptos. Se descarta este evento.

• 2001-6: Aparente socavación del borde de la terraza fluvial adyacente al cauce.

Se consultó con una persona del lugar, quien señala que el borde no se erosiona producto del río mismo, pero sí en el punto de descarga de un canal de riego producto de la caída del caudal de éste al río. Aunque no es posible corroborar el evento específico, sí se puede determinar que en este punto y en la zona, donde hay marcados

92

otros eventos, pueden producirse erosiones puntuales del borde fluvial como la señalada.

• 2001-8: Punto muy similar y cercano al punto 2, se descarta por las mismas razones.

• 2001-9: Posible socavación de borde del río.

Se consultó con una persona de la localidad de punta de Piedra, ubicada unos centenares de metros más al oriente del punto marcado. El terreno de esta persona colinda con el río y ocupa tres terrazas fluviales, de las cuales la más baja se ubica sólo unos pocos metros por sobre un brazo del río. De acuerdo a su testimonio, en la crecida del año 1997 la parte baja de su terreno se inundó. Además en la zona donde está marcado el punto han tenido más problemas producto de crecidas, ya que se encuentra en la parte externa de una curva del río y recibe “el golpe de agua”. Sin embargo, desde la puesta en marcha del embalse Puclaro en adelante no se han producido problemas y, más aún, el caudal se ha mantenido relativamente constante, aún en las lluvias de 2001 y 2002. La mayor crecida se produjo a fines del año 2003, cuando fueron abiertas las compuertas del embalse, pero no se produjeron problemas. En consecuencia, es difícil que el punto 9 corresponda a una socavación producida por el río, como se pensó. Cabe la posibilidad, de todos modos, de que se haya producido una situación similar a la del punto 6, tratándose de un entorno similar.

• 2001-10: Evento similar al punto 9 y ubicado alrededor de un kilómetro aguas arriba. Se concluye lo mismo.

No se pudo acceder al punto 2001-4, Año 2002: • 2002-3: Evento similar a 2001-9, ubicado entre 2001-9 y 2001-10, Se considera

válido el mismo análisis.

• 2002-4: Punto similar y ubicado cerca del anterior. Se concluye lo mismo.

• 2002-6: Aparente socavación de terrenos producida por brazo del río.

En este lugar no existe tal brazo y se ubica en una zona lejana y varias decenas de metros por sobre el río. Este punto se debe claramente a un error de interpretación de las imágenes.

93

• 2002-7: Socavación de borde de terraza fluvial. Punto muy similar y cercano al 2001-6, Posiblemente corresponda a una socavación puntual producida por las lluvias, aunque no se pudo corroborar.

• 2002-9: Punto cercano y similar al anterior, es válida la misma conclusión.

Los puntos 1, 2, 5 y 8 no pudieron ser visitados.

Valle del Elqui entre embalse Puclaro y Paihuano.

Año 2001:

• 2001-1: Aparente socavación de borde de terraza, ubicado cerca de la desembocadura de una quebrada.

El punto marcado está lejos del cauce y la ladera de la terraza está cubierta por árboles, No hay señales de haberse producido una socavación.

• 2001-2: Corresponde a una socavación en la ribera norte de la boca de una quebrada.

Ambas riberas de la quebrada están formadas por piedras y arena suela y muestran señales de erosión. La ribera norte se encuentra a escasos metros de viñedos. No se pudo corroborar, sin embargo, si en el año 2001 se produjo algún problema.

• 2001-3: Aparente socavación de borde de terraza por efecto del río.

Se puede observar que dicha terraza tiene una altura de un par de metros por sobre el cauce principal y se encuentra cercana a éste. El borde se ve inestable y presenta señales de erosión. Cercano a dicho borde se encuentra un cultivo de viñedos. Un poco aguas abajo se observan señales de penetración del río en una parte de terreno delimitado, donde hay animales. No fue posible verificar si en el año 2001 se produjeron problemas.

• 2001-4: Deslizamiento de ladera sobre terrenos cultivados.

En este sector la ladera está intervenida por la construcción de la carretera. Existen acumulaciones de material en varios sectores, pero con seguridad no se deben a deslizamientos sino a las obras hechas en el lugar.

94

• 2001-5: Posible inundación de terrenos agrícolas adyacentes al río.

Los sectores agrícolas mencionados colindan con un brazo inactivo del río que presenta señales de actividad reciente: poca vegetación, humedad o fango seco. Se ubican sobre una terraza ubicada alrededor de un metro más arriba que el cauce. Existen claras trazas de una entrada del río en los cultivos, tales como montones de piedras, vegetación afectada y otros. En el límite entre el terreno y el río existen pretiles de escombros y piedras para su defensa. Un poco más arriba, donde no hay pretiles, el borde de la terraza está fuertemente erosionado y muestra señales de amplia socavación. No fue posible establecer si en el año 2001 ocurrió la aparente inundación observada en las imágenes.

Puntos 6 a 9 no fueron visitados. Año 2002:

• 2002-1: Deslizamiento sobre cultivos ubicados en ladera.

Se observa que la ladera es perfectamente estable y está cubierta por vegetación, por lo que se descarta este punto.

• 2002-2: Punto adyacente e idéntico al anterior, por lo que se descarta también.

• 2002-3: Inundación de sectores adyacentes al río.

En realidad, el punto marcado no se encuentra sobre la ribera norte del río sino que junto a la carretera. Se descarta.

• 2002-4: Socavación de ribera.

Sólo se pudo ver desde lejos el lugar. No obstante, las riberas parecen estables y bien definidas y no hay señales de que se hayan producido socavaciones.

Río Limarí Debido a problemas de tiempo y accesibilidad, sólo se visitó la zona baja del tramo mostrado, entre las localidades de Oruro y Salala, donde se pudo acceder al punto 2001-2.

95

Además fue posible observar el punto 2002-3 desde la carretera, ubicada sobre un terraplén de unos 100 m de altura por el sur del valle. Año 2001:

• 2001-2: Socavación de ribera.

El punto marcado se encuentra en una zona lejana al río, con cultivos. Muy difícilmente puede haberse producido un problema de socavación.

Año 2002:

• 2002-3: Socavación de ribera en curva del río.

Desde donde se pudo observar, las riberas parecen estables y bien definidas. No es probable que ocurran socavaciones.

En cuanto a la cuenca del Choapa, sólo se marcaron ahí eventos no específicos, de lo que se habla a continuación. Verificación de eventos no específicos Río Elqui

• 1986 a 2002-1: Este punto se ubica en la ribera Norte de la desembocadura del río Elqui. De acuerdo a lo observado en las imágenes, el río ha socavado una superficie de unas dos hectáreas de terreno en la ribera, quedando por comprobar si dichos terrenos tienen aptitud agrícola o no, lo que no se observa del todo bien en las imágenes. En la ribera opuesta del río, por el contrario, se ha ido depositado material, formando una superficie similar.

Se visitó el lugar, comprobando que la ribera erosionada está cubierta por campos de cultivo y zonas de pastoreo de ganado vacuno. La ribera opuesta, por el contrario, se encuentra cubierta por juncos y vegetación.

• 1986 a 2002-3: En esta zona se observa aparentemente la erosión del borde de la terraza fluvial adyacente al cauce. Se encuentra en el mismo lugar que algunos eventos específicos.

96

Como se señaló al hablar de estos eventos específicos, existe erosión del borde en algunos lugares puntuales, aunque no hay erosión generalizada producto de crecidas del río como se pensó en un principio. El punto 2 no fue visitado.

Río Limarí

• 1986 a 2002-1: Aparentemente existe una socavación de la ribera ubicada en la parte externa de una curva del río.

Si bien no se pudo acceder al lugar, se observó que en la ribera opuesta al punto, que está menos expuesta a la acción del río por encontrarse en la parte interna de la curva, existen pretiles de defensa. Unas decenas de metros aguas abajo hay señales de entrada del río en los campos de cultivo.

• 1986 a 2002-2: Este punto se ubica en la ribera oriental del estero Punitaqui, en su confluencia con el río Limarí. Aparentemente se ha producido un desplazamiento importante del borde de los terrenos cultivables por la acción erosiva del estero, perdiéndose del orden de media hectárea de superficie agrícola.

De acuerdo a lo señalado a una pareja del lugar, dueños de un terreno que limita con el estero, en cada crecida se pierde un poco de terreno, Su propiedad se habría reducido en unos 50 m, producto de esto.

No fueron visitados los puntos 3 y 4.

Río Choapa

• 1987 a 2002 – 1: En este punto el río parece haber socavado una cantidad importante de terreno agrícola. De acuerdo a lo observado en las imágenes, la superficie agrícola perdida alcanzaría a unas 18 hectáreas.

Se consultó a una persona de la localidad de Mincha Sur, cuya propiedad colinda con el río y se encuentra en una zona donde la superficie perdida aparentemente no es tan importante como en otras. Se habrían perdido unos 50 m de su terreno producto de crecidas del río.

97

• 1987 a 2002 – 2: Este punto se ubica en la ribera opuesta al anterior, en la localidad de Mincha. La situación observada en las imágenes es similar a la anterior, aunque la superficie perdida es menor, de unas 3 hectáreas.

Se consultó a una persona cuyo terreno colinda con el río. Señaló que permanente se producen problemas con las crecidas, y que su terreno se habría reducido en unos 50 m. Además señaló que con las crecidas importantes se inunda la parte baja de su terreno.

No se visitó el punto 3.

Como se puede apreciar según lo relatado hasta aquí, ninguno de los eventos específicos pudo ser validado totalmente, es decir, determinando su ubicación y fecha de ocurrencia. Sin embargo, sí se pudo comprobar que la detección de eventos en las imágenes permite al menos encontrar sectores de mayor riesgo donde han ocurrido en el pasado estos eventos. Por otro lado, la salida a terreno hizo posible descartar una cantidad importante de “posibles eventos” que resultaron erróneos, y por lo tanto refinar el análisis. La visita a terreno permitió obtener algunas conclusiones generales sobre el trabajo: la detección de eventos específicos fue altamente errática y se cometieron numerosos errores producto del desconocimiento del sector y la mala interpretación de las imágenes. Por el contrario, la detección de eventos no específicos resultó certera, pudiendo ser verificados la mayor parte de éstos. Respecto a la extensión de eventos no específicos, nótese que en los tres casos en que éstos pudieron ser verificados consultando a personas del lugar, éstas dijeron haber perdido cincuenta metros de terreno producto de erosión causada por el río. Evidentemente estas apreciaciones no pueden tomarse como precisas, pero sí permiten tener una idea del orden de magnitud de los eventos y establecer que éste es al menos similar en todos esos puntos (que por lo demás se encontraban no sólo lejanos sino que en cuencas distintas).

5.6 Análisis definitivo de eventos Resultados de verificación de eventos A partir de las observaciones hechas en terreno se revisó las lista de “posibles eventos”, no sólo para las zonas visitadas sino para la totalidad de la zona de estudio, considerando que la experiencia respecto a los eventos validados permite realizar el análisis en forma más certera y de cierta forma extrapolar la verificación al resto de los eventos. Básicamente, con esto se logró descartar algunos “posibles eventos” donde aparentemente se habían cometido los mismos errores que en algunos de los puntos visitados.

98

Lamentablemente, dados los resultados obtenidos en la visita a terreno (principalmente la imposibilidad de verificar incontestablemente algún evento específico), los eventos definitivos que se consideraron para el análisis tampoco pueden considerarse como confirmados. Muchos de estos eventos pueden en realidad no haber ocurrido. Por lo tanto debe considerarse como un conjunto de eventos con una alta probabilidad de haber ocurrido en la fecha consignada. Para efectos de este trabajo, con el objeto de proponer e implementar un procedimiento de análisis, en adelante se considera este conjunto de eventos como válido. En las figuras 5-15 y 5-16 se muestra el conjunto definitivo de eventos detectados. . Figura 5-15: Eventos específicos definitivos

En la figura 5-15 se observa que la verificación aumentó la preeminencia de eventos del tipo socavación. Esto puede obedecer a un sesgo relacionado con la durabilidad de los eventos: una pérdida permanente de terreno puede ser verificada en un terreno realizado cuatro o cinco años después, a diferencia de una inundación, que no necesariamente produce efectos

2001

2002

Deslizamientos

Socavaciones

Inundaciones

99

permanentes. Lamentablemente no se tuvo la posibilidad de corregir este posible sesgo. Sin embargo la revisión de los eventos específicos se hizo con conciencia del mismo. Figura 5-16: Eventos no específicos definitivos

Caracterización de eventos y cuantificación de impactos A continuación se muestran los resultados del análisis de los eventos. Considerando que los eventos hidrológicos tienen distintas magnitudes a lo largo y ancho de la región, para eventos específicos se detallan en primer lugar todos ellos desagregados en cuatro sectores: la parte baja y la media de la cuenca del Elqui, que comprenden desde la desembocadura hasta el embalse Puclaro y de éste hacia arriba respectivamente, y la parte media y la alta de la cuenca del Limarí, que comprenden desde la carretera panamericana hasta Ovalle y desde el embalse La Paloma hacia arriba (ríos Grande y Guatulame) respectivamente. Para cada área afectada se informa el tipo de evento, la capacidad de uso agrícola (de acuerdo a la clasificación de e-SIIR) y la durabilidad del daño.

100

Para eventos no específicos se muestran los resultados por cuenca y se calculan las superficies totales afectadas por capacidad de uso.

• Eventos específicos Para cada año y zona se muestra en primer lugar las distintas superficies afectadas de acuerdo a su ubicación y por capacidad de uso (tablas 5-10 a 5-13 y 5-15 a 5-17). Luego para cada año se muestra una tabla resumen donde se agregan los resultados por zona (Tablas 5-14 y 5-18). Notar que muchas veces cada evento se divide en dos o más, esto se produce cuando dicho evento afecta a superficies de distinta capacidad de uso.

Año 2001

Tabla 5-10: Parte baja cuenca del Elqui

Ubicación Tipo Área (m2)

Capacidad de uso

Durabilidad

Altovasol socavación 668 III Permanente Altovasol socavación 4394 VII Permanente

NO Las Rojas socavación 3863 VII Permanente Coquimbito socavación 1220 III Permanente Coquimbito socavación 2510 VII Permanente O Las Rojas socavación 4796 III Permanente

Punta de Piedra socavación 3996 VII Permanente Punta de Piedra socavación 0,012 I Permanente

Tabla 5-11: Parte media cuenca del Elqui

Ubicación Tipo Área (m2)

Capacidad de uso

Durabilidad

Andacollito socavación 1942 Permanente Andacollito socavación 26 VII Permanente Andacollito socavación 2303 II Permanente

Paihuano deslizamiento 857 III Permanente Paihuano deslizamiento 500 VII Permanente

Punta Azul socavación 2064 VII Permanente Punta Azul socavación 5298 VI Permanente E Vicuña inundación 56 VII No Permanente E Vicuña inundación 6836 VII No Permanente E Vicuña inundación 38 VII No Permanente E Vicuña inundación 143 VII No Permanente

101

Tabla 5-12: Parte media cuenca del Limarí

Ubicación Tipo Área (m2)

Capacidad de uso

Durabilidad

E panamericana socavación 1737 VIII Permanente Santa julia socavación 580 VII Permanente Santa julia socavación 88 III Permanente Trapiche socavación 349 VII Permanente Trapiche socavación 2679 III Permanente

Tabla 5-13: Parte alta cuenca del Limarí

Ubicación Tipo Área (m2)

Capacidad de uso

Durabilidad

O Rapel socavación 1995 III Permanente O El Maqui socavación 1923 VII Permanente

Choapa socavación 4176 VII Permanente

Tabla 5-14: Resumen eventos específicos año 2001

Año 2002

Tabla 5-15: Parte baja cuenca del Elqui

Ubicación Tipo Área (m2)

Capacidad de uso

Durabilidad

Las Rojas socavación 2115 VII Permanente O Altovalsol socavación 2240 VII Permanente Coquimbito socavación 533 III Permanente Coquimbito socavación 960 VII Permanente

NO Coquimbito socavación 1037 III Permanente NO Coquimbito socavación 207 II Permanente NO Coquimbito socavación 841 III Permanente NO Coquimbito socavación 3079 VII Permanente

Área (m2) Elqui baja Elqui Media Limarí media Limarí alta

Capacidad de uso

P NP P NP P NP P NP I 0 II 2303 III 6684 857 2766 1995 IV V VI 5298 VII 14763 2591 7073 930 6099 VIII 1737

Total 21447 11050 7073 5432 8094

102

Tabla 5-16: Parte media cuenca del Limarí

Ubicación Tipo Área (m2)

Capacidad de uso

Durabilidad

Alfalfares socavación 2201 VII Permanente 9 km aguas abajo

Punitaqui socavación 4047

VII Permanente

Tabla 5-17: Parte alta cuenca del Limarí

Ubicación Tipo Área (m2)

Capacidad de uso

Durabilidad

Cabrería socavación 1161 IV Permanente Aguas arriba

Cabrería socavación 1451

IV Permanente

2 km aguas abajo Valdivia

socavación 1802 IV

Permanente

2 km aguas abajo Valdivia

socavación 133 VI

Permanente

Cerrillos de Rapel socavación 4776 VII Permanente

Tabla 5-18: Resumen eventos específicos en año 2002 Área (m2)

Elqui Baja Limarí Media Limarí Alta Capacidad

de uso P NP P NP P NP

I 3996 II 2303 III 13588 857 2766 IV V VI 5298 VII 16651 2591 7073 930 VIII 1737

Total 34235 11050 7073 5432

Para evaluar la relación entre los resultados del análisis hidrológico y el realizado mediante técnicas espaciales, en la tabla 5-19 se resumen ambos. Fueron agregadas las pérdidas de carácter permanente y no permanente.

Tabla 5-19: Comparación de resultados de análisis hidrológico y con técnicas espaciales Zona Elqui baja Elqui media Limarí media Limarí alta Año 2001 2002 2001 2002 2001 2002 2001 2002

T crecida (años) - - 2 12 5 12 4 6

T lluvia (años) 12 7 3 8 3 7 4 3

Área (m2) 21447 11012 20065 0 5432 6248 8094 9323

103

• Eventos no específicos

En las tablas 5-20 a 5-22 se muestran las superficies afectadas por eventos no específicos en cada cuenca y por capacidad de uso del suelo. La tabla 5-23 muestra las superficies totales afectadas en la región.

Tabla 5-20: Eventos no específicos en cuenca del Elqui

Ubicación Área (m2)

Capacidad de uso

Desembocadura Elqui 116 III Desembocadura Elqui 20587 III

Culcután 9976 III

Tabla 5-21: Eventos no específicos en cuenca del Limarí

Ubicación Área (m2)

Capacidad de uso

Salala (Est. Punitaqui) 3971 VII Oruro 3660 VIII

Trapiche 4202 VIII

Tabla 5-22: Eventos no específicos en cuenca del Choapa

Ubicación Área (m2)

Capacidad de uso

Mincha Sur 82300 III Mincha Sur 73915 IV Mincha Sur 16884 III Mincha Sur 14475 VIII

Mincha 27170 VIII 7km al este de Huentelauquén 10301 III 7km al este de Huentelauquén 689 VIII

Tabla 5-23: Resumen de eventos no específicos en la región Área (m2)

Capacidad de uso Elqui Limarí Choapa Región

I 0 0 0 0 II 0 0 0 0 III 30679 0 109486 140164 IV 0 0 73915 73915 V 0 0 0 0 VI 0 0 0 0 VII 0 3971 0 3971 VIII 0 7861 42334 50195 Total 30679 11832 225734 268245

104

5.7 Discusión de resultados y comentarios La tabla 5-19 pone a prueba los resultados globales del análisis de eventos específicos mediante técnicas espaciales. En este sentido, poner atención en la zona Elqui media (zona aguas arriba del embalse Puclaro) resulta elocuente: para una crecida y una lluvia de doce y ocho años de período de retorno respectivamente, no se detectó evento alguno. En cambio para una crecida de dos y una lluvia de tres años de período de retorno respectivamente, se registraron veinte mil metros cuadrados de pérdidas agrícolas. A todas luces el resultado de este análisis es incoherente. Pese a que en las demás zonas el comportamiento pueda ser más o menos razonable, queda claro que el análisis tal como se hizo está sujeto a errores importantes. Los resultados obtenidos de las observaciones en terreno no hacen más que confirmar esta conclusión, ya que muestran que la detección de eventos específicos en imágenes satelitales no fue en absoluto confiable y que sus resultados están altamente determinados por el criterio del observador, incorporando una fuerte cuota de subjetividad en el análisis. Otra forma de evaluar la coherencia de los resultados es poniendo atención en los tipos de análisis y el evento hidrológico que los produce: pese a que no se puede asignar con certeza, podría esperarse que eventos del tipo socavación se asociaran más a crecidas que a lluvias importantes. En la cuenca baja del Elqui, por ejemplo, el comportamiento es totalmente el contrario. Contrariamente a lo ocurrido con los eventos específicos, el estudio de eventos no específicos arroja resultados satisfactorios. Pese a que no se realizaron análisis complementarios para validarlos y verificar su coherencia, los resultados de la verificación en terreno resultan elocuentes. Cinco de los seis “posibles eventos” visitados resultaron efectivos, mientras que en el restante, si bien no se validó tal como se esperaba, se comprobó que efectivamente existieron algunos problemas puntuales. La principal diferencia entre ambos análisis radica en la escala de los eventos observados. En el caso de los eventos no específicos, que fueron estudiados con imágenes Landsat – de resolución 30 m, área del píxel 900 m2 – sus áreas son, al menos, de varios miles de metros cuadrados, llegando en algunos casos al orden de cientos de miles. Esto los hace observables claramente. En segundo término, las imágenes Landsat con que se trabajó estaban rectificadas, por lo que no tuvo el problema de las deformaciones halladas en las ASTER.

105

6. CONCLUSIONES Con el fin de evaluar el trabajo efectuado es preciso establecer divisiones surgidas de la naturaleza de los distintos análisis: entre el estudio de desastres específicos y no específicos y entre el uso de teledetección y de SIG para el estudio de desastres de origen hídrico en general. El análisis de eventos específicos y no específicos arroja resultados diametralmente opuestos. Pese a que existen una serie de factores que contribuyen a esto, la diferencia fundamental radica en la escala espacial de los eventos observados. El principal aspecto que establece la posibilidad de observar y reconocer cualquier objeto en una imagen de una resolución determinada es su tamaño. Como es esperable, los impactos desarrollados en un plazo del orden de veinte años son de mayor tamaño que aquellos producidos en pocos meses. En el caso de los eventos estudiados, la escala de los eventos específicos es normalmente del mismo orden que la resolución espacial de las imágenes con que se estudiaron (quince a treinta metros), haciéndose difícil su observación. Por el contrario, se encontraron eventos no específicos con una escala varias veces mayor, lo que hizo posible un análisis más claro. En cuanto a la diferenciación entre el uso de teledetección y SIG, pese a que éste último se usa como base a lo largo de todo el trabajo (lo que se discute abajo en forma más amplia), pueden establecerse dos fases del análisis mismo de los eventos: su detección y observación en imágenes satelitales, primero, y su análisis en SIG, después. Cada fase es independiente de la otra, por lo que deben ser evaluadas en forma distinta. Se abordan también en este capítulo otros aspectos del trabajo que han resultado ser peculiares o especialmente importantes para el desarrollo y la evaluación del mismo.

6.1 Estudio de eventos específicos Una forma de poner a prueba en forma global el análisis de eventos específicos consiste en hacer una comparación espacial entre las zonas donde se desarrollaron con mayor intensidad los eventos hidrológicos, las zonas donde se identificaron eventos con distintas fuentes y aquellas donde se ubican los eventos encontrados con teledetección. Naturalmente, si el análisis es correcto estas tres zonas debieran coincidir. En este caso esto no ocurre, lo que indica que la detección de eventos en imágenes satelitales fue errática. Lo anterior obliga a concluir que actualmente y en las condiciones en que se trabajó no es posible el estudio de eventos específicos con teledetección.

106

El factor principal para esto es la baja resolución espacial de las imágenes disponibles en relación a la extensión de los impactos a estudiar. La visita a terreno mostró que si la resolución espacial es insuficiente, la detección de eventos pasa fundamentalmente por el criterio del observador y depende en primer término de su experiencia y conocimientos, lo que no es aceptable. Lo mismo ocurre con la distinción entre tipos de eventos (ver anexo A). No obstante, existen también otras razones. Una de ellas guarda relación con la resolución temporal de las imágenes, y, en el caso particular del presente trabajo, con su disponibilidad. Para el estudio de eventos específicos se utilizaron imágenes ASTER y Landsat. En el caso de las primeras, su resolución espacial es del orden de meses, y su disponibilidad fue total para los años 2000 a 2002 (es decir, se pudo acceder a cualquier imagen existente en este período). En el caso de las Landsat, su resolución temporal es del orden de semanas (con un máximo de 16 días), pero sólo se pudo obtener algunas imágenes aisladas (ver capítulo 4, punto 4.2.1). Además, producto de la mayor nubosidad existente en los meses de invierno y en particular durante los eventos pluviales, la resolución temporal de las imágenes tiende a empeorar en estas épocas. En consecuencia la disponibilidad de imágenes (desde el punto de vista temporal) para el estudio de eventos específicos fue del orden de varios meses, lo que en primer lugar descarta cualquier posibilidad de monitorear el desarrollo de los eventos (que puede ocurrir durante varios días) y en segundo lugar impide establecer con certeza si el impacto detectado es producido por un evento determinado o por otro ocurrido en el mismo intervalo de tiempo entre imágenes, puesto que un impacto dado no necesariamente es ocasionado por el evento hidrológico de mayor intensidad en dicho intervalo. Resulta evidente que, si se utilizan sólo estos dos tipos de imágenes, aún teniendo disponibilidad completa de ellas su resolución temporal es insuficiente para monitorear el desarrollo de eventos específicos. Para esto se requeriría una resolución temporal del orden de días. Se trabajó con imágenes ASTER no rectificadas, por lo que presentan deformaciones que pueden inducir a errores. Estas deformaciones se intensifican en zonas de relieve abrupto, como lo son las partes superiores de las cuencas de la zona de estudio. Pese a que la rectificación es un preprocesamiento básico para cualquier trabajo con imágenes satelitales, es algo largo y engorroso, por lo que, al haberse hecho evidente que no se obtendrían resultados positivos del análisis de eventos específicos (producto de lo discutido sobre la resolución espacial), por motivos de tiempo se optó por no hacerlo. De todos modos, debe tenerse en cuenta que esto contribuye a la imperfección de los resultados. Lo mismo ocurre con la presencia de sombras en las imágenes. Aunque puede dar lugar a errores, por el mismo motivo señalado arriba no se profundizó sobre las maneras de superar este problema.

107

Otro problema presente en este tipo de análisis es que muchas veces las modificaciones observadas en imágenes, que pueden ser atribuidas a desastres de origen hídrico, no son tales sino que corresponden a cambios de otra naturaleza, principalmente por acción humana. Muchas veces obras como movimiento de tierras o extracciones de áridos pueden ser confundidas con efectos de una determinada crecida o lluvia. En realidad este problema no es exclusivo de los efectos específicos sino que puede presentarse siempre, pero se intensifica cuando la escala espacial de las modificaciones no las hace observables con claridad (lo que ocurrió preferentemente en el caso de eventos específicos). Por este motivo, se recomienda la verificación en terreno de los eventos. El desarrollo del presente trabajo ha mostrado que la integración de información de distintas fuentes es indispensable para un análisis como el realizado. En el terreno de la identificación de eventos esto ha sido particularmente necesario. La incorporación de información topográfica mediante un DEM permite, entre otras cosas, identificar sectores más o menos vulnerables y presumir los tipos de eventos que pueden presentarse allí. En el mismo campo, se ha visto lo indispensable que resulta recurrir a información periodística para determinar zonas y fechas para realizar el estudio. Algo similar se puede decir de otros tipos de información: hidrológica, uso de suelo y otros. En el presente trabajo el costo de las imágenes resultó ser un factor clave: si se pudiese disponer de imágenes de resolución del orden de pocos metros, como SPOT o IKONOS, se solucionaría inmediatamente el principal obstáculo para la observación de eventos específicos. Del mismo modo, la posibilidad de acceder a imágenes de costo medio (ASTER o Landsat) con menos limitaciones permitiría escoger mejor las imágenes y superar en parte el problema de la baja frecuencia de las imágenes disponibles. Relacionada con la baja resolución espacial de las imágenes existe una situación que impone límites importantes a la posibilidad de evaluar desastres y cuantificar sus daños: sólo una parte de los daños producidos por un evento corresponde a un impacto directo sobre los cultivos. Existen muchos otros problemas tales como cortes de caminos, daños a infraestructura, etc. que generan pérdidas pero que, por no extenderse espacialmente, no pueden ser detectados en imágenes de la resolución con la que se trabajó. Esto obligó a limitar el estudio a las pérdidas directas de superficies agrícolas por efecto de desastres. Un caso particular donde este problema se hace importante es en las áreas destinadas a actividad pecuaria. Estas zonas son tan vulnerables como las áreas cultivadas ante los desastres de origen hídrico y los impactos que se producen sobre ambas son de naturaleza similar. La dificultad de incorporarlas al análisis radica en la dificultad de delimitarlas, debido a su extensión, irregularidad y facilidad de ser confundidas con muchas otras actividades. Por otro lado, aún pudiendo identificarlas y delimitarlas, la detección de eventos en toda su superficie sería mucho más difícil que solamente en las áreas cultivadas. En la práctica, la zona analizada se reduce así a estas últimas.

108

Una situación similar se produce con aquellos daños que no corresponden a una pérdida total de áreas de cultivos, sino a un daño parcial. En este caso, si bien podría pensarse en estudiar el nivel de daño con base en la respuesta espectral de los cultivos, la complejidad del análisis sería mucho mayor e incursiona en áreas ajenas a los alcances del presente trabajo, ya que sería necesario incorporar una cantidad importante de conocimientos de carácter agronómico, sobre vulnerabilidad de cultivos y otros. En consecuencia, el análisis de impactos de desastres se ve reducido a las pérdidas absolutas de áreas cultivadas. En cuanto a la región de estudio, presenta dos aspectos que interfieren con el análisis de eventos específicos. En primer lugar, la fuerte regulación hidrológica que presenta, producto de cuatro grandes embalses, evitando las crecidas en gran parte de sus cuencas. En segundo lugar, su relieve abrupto, lo que limita la extensión de los impactos, particularmente de las inundaciones (aunque el tipo de relieve influye sobre el estudio de muchas otras formas, este hecho salta a la vista, por su relación directa con la resolución espacial de las imágenes). En este sentido, idealmente se debió escoger una zona de estudio menos regulada y más plana.

6.2 Estudio de eventos no específicos o de largo plazo En este caso la situación es diametralmente opuesta: no se encontraron las mismas dificultades, y sin incurrir en mayores costos las condiciones han resultado ser propicias. No es relevante en este caso el desarrollo futuro de la teledetección sino que el pasado, ya que el estudio de eventos ocurridos, por ejemplo, durante los últimos veinte años, obliga a trabajar con material actual relativamente parecido al existente veinte años atrás. Como se demostró con el uso de imágenes Landsat 5, existe material disponible para este tipo de estudios. Contrariamente a lo ocurrido con los eventos específicos, el estudio de eventos no específicos resultó satisfactorio. En este caso se pudieron detectar fácilmente los eventos y se encontraron las condiciones adecuadas para su análisis. Aunque la clave de esta diferencia radica en el tema de la resolución espacial de los imágenes, las limitaciones surgidas naturalmente y la menor complejidad del análisis determinada por éstas establece una menor exigencia de dichas condiciones y posibilidades de existencia de fuentes de error: no existen problemas para la caracterización de eventos, pues sólo se estudian socavaciones; no hay ambigüedades con la durabilidad de eventos pues sólo se pueden estudiar impactos permanentes; la escasez de programas de observación satelital de larga data obliga a trabajar sólo con imágenes Landsat, lo que facilita el análisis, etc. Una diferencia quizá más determinante en cuanto a la evaluación general del análisis es que en eventos no específicos no se producen los mismos daños “indirectos” (que no afectan directamente a los terrenos agrícolas), como daños a infraestructura y otros, difíciles de incorporar al análisis. En consecuencia, el análisis se acerca mucho más a una evaluación global de daños.

109

Puede concluirse que el trabajo permitió proponer y evaluar, con resultados positivos, un procedimiento claro para la evaluación de eventos de largo plazo. Una posibilidad que se abre respecto del estudio de eventos no específicos es la de estudiar su desarrollo. En este trabajo sólo se utilizaron dos imágenes para cada caso, por lo que se estimaron las pérdidas de terrenos agrícolas en todo el período comprendido entre ellas. Si se pueden obtener imágenes de los años intermedios, perfectamente podría evaluarse el ritmo de desarrollo de las pérdidas y así estimar las tasas con que ellas se producen, estimar su relación con otros factores como construcción de embalses, variabilidad meteorológica, etc. El tema de eventos no específicos, es decir, de la socavación de riberas de ríos, está estrechamente relacionado al del transporte hidráulico de sedimentos. Resulta recomendable incorporar a éste un enfoque desde esa perspectiva, lo que no se hizo en profundidad en el presente trabajo. Por ejemplo, y considerando sólo nociones básicas, puede presumirse que tienden a producirse socavaciones en la zonas aguas abajo de embalses, producto del desbalance sedimentario que éstos generan. Por el contrario, los eventos estudiados se ubicaron en las zonas bajas de las cuencas, probablemente debido al menor tamaño del sedimento en estos sectores, lo que da a lugar a una mayor movilidad de las riberas. Evidentemente incorporar un enfoque hidráulico fluvial al estudio tiene mucho que aportar en este caso. Además es posible incorporar el estudio del desarrollo de los eventos, como se comentó arriba, para evaluar por ejemplo la influencia de la construcción de embalses.

6.3 Uso de imágenes MODIS La utilización de imágenes MODIS snowcover para determinar cobertura nival de cuencas probó ser una herramienta útil y ciertamente ventajosa respecto a los instrumentos tradicionales. A diferencia de éstos, que son una aproximación, con el uso de imágenes se determina las áreas cubiertas por nieve mediante observación directa. La resolución de estas imágenes, que puede ser de 250 o 500 m, si bien es menor que en otro tipo de imágenes utilizadas, resultó suficiente considerando la precisión de los resultados que se deseaba obtener (áreas pluviales aportantes). La resolución temporal de estas imágenes es diaria y de ocho días para snowcover daily y 8-day respectivamente, en cualquier caso suficientemente alta como para poder obtener una observación representativa del evento hidrológico que se desee. El principal punto en contra de este método es la presencia de nubosidad, que impida el registro de algunas zonas en la imagen. En este trabajo se propuso y aplicó un método simple de corrección manual de este problema incorporando información de un DEM. Otra alternativa es la integración de otros métodos de estimación de cobertura de nieve (como rutas de nieve).

110

6.4 Otras posibilidades de la teledetección en el estudio de desastres Una alternativa que no se desarrolló en el presente trabajo es la de incorporar el estudio de erosión de suelos. Pese a que la erosión es un evento de naturaleza ciertamente distinta a los desastres estudiados, sin duda es un problema que tiene un impacto importante sobre la agricultura, para el que la teledetección puede prestar ayuda en su análisis. De acuerdo a las fuentes bibliográficas consultadas, la teledetección es utilizada en este terreno para mapear condiciones del suelo, de donde se obtienen parámetros que luego sirven para la estimación de tasas erosivas. Este análisis debiera ser perfectamente aplicable con las condiciones en que se ha trabajado en este caso, por ejemplo utilizando imágenes Landsat. Para aproximarse a una cuantificación de daños generados por desastres se utilizó exclusivamente la clasificación de capacidad de uso de suelo de e-SIIR. Esto tiene el problema de que no considera el uso efectivo que tiene el suelo afectado en el momento del evento. Para hacer una mejor estimación, se planteó inicialmente hacer una clasificación de suelos para identificar los distintos cultivos afectados. El motivo por el que no se realizó este trabajo es su mayor complejidad y la gama de conocimientos de carácter agronómico que exige. No siendo indispensable para cumplir los objetivos del estudio, se prefirió dejarlo de lado, pero sin duda constituye una forma en que la teledetección abre una posibilidad que puede ser de gran ayuda en la evaluación de desastres. Un problema a la hora de detectar eventos sobre terrenos de cultivo en zonas cercanas a ríos consiste en determinar el límite entre éstos y la vegetación ribereña, lo que se solucionaría aplicando una clasificación. Considerando la inmensa gama de herramientas que la teledetección ofrece para el aprovechamiento de la información contenida en imágenes, es evidente que en el presente trabajo estos recursos sólo se han utilizado superficialmente. La razón de esto es que tanto en el estudio de eventos específicos como no específicos no se presentaron las condiciones adecuadas para ello. En el primer caso se encontró rápidamente el obstáculo de la resolución espacial, lo que hizo que cualquier análisis más profundo perdiese sentido. En el segundo caso resultó fácil distinguir y delimitar los eventos, por lo que no fue necesario recurrir a métodos más complejos. En suma, en el presente trabajo no se puso a prueba la implementación de recursos avanzados de la teledetección en el campo de los desastres de origen hídrico, sino que se evaluaron principalmente las condiciones necesarias para la utilización de teledetección en general en este terreno y se exploraron áreas específicas en que ésta puede utilizarse dentro del mismo. No obstante, el desarrollo del trabajo permite observar que, aunque no se haya puesto aquí a prueba, con las condiciones adecuadas la implementación de las distintas herramientas de la teledetección puede ser de enorme utilidad en el estudio de desastres de origen hídrico.

111

6.5 Uso de SIG Independientemente de la validez o calidad de los resultados de la fase de detección y análisis de eventos con teledetección, el uso de un SIG en estudio de desastres de origen hídrico ha probado a lo largo del presente trabajo ser una herramienta valiosa. Todo el análisis de eventos (ubicación, delimitación y estimación de áreas afectadas, superposición con otras capas reinformación, integración espacial de información y estimación de impactos totales, etc.), la identificación preliminar de zonas de ocurrencia de eventos mediante la incorporación de información de otras fuentes (periodística, hidrológica, etc.), la ubicación de la información hidrológica disponible para su utilización en cualquier análisis, el manejo de información relevante para el análisis hidrológico (cuencas, coberturas de nieve, relieve, etc.), fueron tareas desarrolladas mediante el uso de un SIG y que seguramente habrían sido mucho más difíciles, engorrosas y sobre todo demandantes de tiempo de hacer con otros medios. Las tareas específicas en que el uso de SIG resultó ser indispensable y particularmente eficiente fueron la superposición de las capas de información de los eventos y la capacidad de uso del suelo y el cálculo de parámetros de cuencas, en especial las áreas aportantes pluviales. En la primera de ellas se muestra que, si se cuenta con una capa de información de cualquier tipo, ésta puede ser superpuesta con la de los eventos para determinar cómo son los impactos de acuerdo a dicha información, lo que en este caso sirvió para calcular magnitud del daño de acuerdo a la capacidad de uso agrícola del suelo. En la segunda se probó que, con la información adecuada, la obtención de la información deseada sobre áreas aportantes pluviales (y por lo tanto cualquier análisis similar) pasa a ser prácticamente trivial usando estas herramientas. El análisis realizado con la información de capacidad de uso de suelo presentó ciertos problemas que obligan a cuestionar su validez. Específicamente estos problemas se relacionan con la calidad de la información obtenida. En primer lugar, tanto en terreno como en las imágenes se pudo observar algunas zonas agrícolas cuyo desarrollo aparentemente contradice la baja capacidad de uso que se indica. Es el caso, por ejemplo, del evento detectado en Salala, en la junta del estero Punitaqui y el Limarí, donde pese a estar catalogado el suelo en clase VII se encuentran amplios terrenos con cultivos anuales como choclos y otros. En segundo lugar, existen algunas zonas con desarrollo agrícola que no aparecen clasificadas, como es el caso de las zonas cercanas al río Guatulame. Esto llevó a no poder analizar completamente los eventos específicos de ese sector.

112

Por último, no hay ningún terreno catalogado como categoría V. A todas luces esta situación es muy improbable, por lo que puede tratarse de un error, tomando en cuenta que los suelos de la región se distribuyen ampliamente en todas las otras categorías. Sin embargo, los suelos tipo V son normalmente “muy húmedos”, y, considerando el clima de la región, cabe la posibilidad de que no se presenten en ella. En consecuencia, no hay más que aceptar esta información con reservas. No obstante las dudas sobre la validez de este análisis en particular, la importancia del mismo radica en comprobar que la implementación de los procedimientos propuestos es perfectamente factible. Específicamente el SIG utilizado fue ArcView, que, si bien no se contrastó con otros del mismo tipo, puede evaluarse como adecuado. Se utilizaron algunas extensiones del programa para su aplicación en distintos tipos de análisis. A continuación se enumeran las extensiones que prestaron una ayuda importante al estudio:

• Spatial Analyst, para uso de DEM

• Geoprocessing Wizard, para manejo y edición de la información de los eventos. Esta herramienta permite intersectar, unir, superponer, en general combinar distintas capas de información para obtener resultados integrados. Mediante ella, por ejemplo, se integró la información de capacidad de uso de suelo a los eventos

• Projection Utility, para manejo de información con distintas proyecciones geográficas

• 1st Tools, para edición en general

Normalmente estas extensiones pueden obtenerse gratuitamente de Internet. Existe un sinnúmero de extensiones de todo tipo de campos de aplicación. Utilizarlas expande enormemente el horizonte de posibilidades de ArcView.

6.6 Caracterización y evaluación general de eventos Los índices y calificaciones utilizados para caracterizar eventos surgieron de forma casi natural al esclarecerse las posibilidades y límites del análisis. En general, puede decirse que cumplen con su objetivo de hacer una evaluación y aproximarse a una cuantificación de impactos. Idealmente un análisis completo debiera conducir a una estimación económica de los daños producidos por un desastre, para lo que, a todas luces, los índices usados no son suficientes. De tener la información en SIG sobre uso de las superficies impactadas, usando el mismo

113

procedimiento pueden cuantificarse las pérdidas agrícolas y por lo tanto estimarse económicamente los daños. Sin embargo, quedarían aún muchos impactos sin evaluar, producto de las limitaciones del análisis antes mencionadas (daños parciales a cultivos, daños sobre infraestructura y otros). Puede concluirse en consecuencia que una evaluación económica global de los impactos de un desastre queda lejos de los posibles alcances de un estudio de este tipo, pero que sí fue posible acercarse a una cuantificación de una parte de ellos: las pérdidas agrícolas directas.

114

7. BIBLIOGRAFÍA

7.1 Textos • Ajalloeian R., Karami R., Nikzad M. 2000. “Investigation of Land use in Relation to

Landslide by using GIS”. http://www.gisdevelopment.net/application/natural_hazards/landslides/index.htm

• Babu G. L. y Mukesh M.D. 2002. “Landslide analysis in Geographic Information Systems”. http://www.gisdevelopment.net/application/natural_hazards/landslides/nhls0011.htm

• Comisión Nacional de Riego. 2002. Resumen Ejecutivo “Diagnóstico de Riego y Drenaje IV Región”. www.chileriego.cl

• Csornai G. 2002. “Remote Sensing Based Crop Monitoring in Hungary”. http://www.fomi.hu/internet/angol/Projektek/remsensmonit.htm

• Chow V. T. 1994. “Hidrología Aplicada”. Mc Graw Hill.

• Departamento de Geofísica, Universidad de Chile. 2006. Apunte del curso GF35A – Introducción a la Percepción Remota.

• Dirección General de Aguas. 2004. “Diagnóstico y Clasificación de los Cursos de Agua Según Objetivos de Calidad. Cuenca del Río Elqui”. http://www.sinia.cl/1292/articles-31018_Elqui.pdf

• Dirección General de Aguas. 2004. “Diagnóstico y Clasificación de los Cursos de Agua Según Objetivos de Calidad. Cuenca del Río Limarí”. http://www.sinia.cl/1292/articles-31018_Limarí.pdf

• Dirección General de Aguas. 2004. “Diagnóstico y Clasificación de los Cursos de Agua Según Objetivos de Calidad. Cuenca del Río Choapa”. http://www.sinia.cl/1292/articles-31018_Choapa.pdf

• Dirección General de Aguas. 1991. “Precipitaciones Máximas en 1, 2 y 3 días”.

• Dutta D, Herat S. 1998. “Methodology for flood damage assessment using GIS and Distributed Hydrologic Model”.

• Hazarika M. K. y Honda K. 2001. “Estimation of Soil Erosion using Remote Sensing and GIS, Its Valuation and Economics implication on Agricultural Production”.

• Hesadi H., Jalili Kh., Hadidi M. 2006. “Applying RS and GIS for Soil Erosion and sediment Estimation by MPSIAC Model – A case study of Kenesht watershed in

115

Kermanshah, Iran”. http://www.gisdevelopment.net/application/natural_hazards/landslides/index.htm

• Jeyaseelan A.T. 2005. “Droughts and Floods Assessment and monitoring using Remote Sensing and GIS”. http://www.wamis.org/agm/pubs/agm8/Paper-14.pdf

• Krause G., Bock M., Weiers S., Braun G. 2004. “Mapping Land-Cover and Mangrove Structures with Remote Sensing Techniques: A contribution to a Synoptic GIS in Support of Coastal Management in North Brazil”. http://www.springerlink.com/content/ktbt5vr94lcn1jpj/

• Lin Ch., Yeong-Kuan Ch., Shoei-Jyi W. 1999. “Application of RS and GIS in natural disaster survey: a case study of mountanious landslide caused by the Herb typhoon”. http://www.gisdevelopment.net/application/natural_hazards/landslides/index.htm

• Milliken J. 2005. “Central Valley Crop Classification Processing Using Remote Sensing and GIS Technologies”. http://www.waterplan.water.ca.gov/docs/cwpu2005/Vol_4/02-Crop%20Water%20Use/V4PRD2-CVP.pdf

• Musaoglu N., Tanik A., Kocabas V. 2005. “Identification of Land-Cover Changes Through Image Processing and Associated impacts on Water Reservoir Conditions". http://www.springerlink.com/content/t472438448887717/

• Niño Y. 2005. “Hidráulica Fluvial y Transporte de Sedimentos”. Apunte del curso CI61F - Transporte Hidráulico de Sólidos, Departamento de Ingeniería Civil, Universidad de Chile.

• Ogawa Sh., Saito G., Mino N., Uchida S. , Khan N. M., Shafiq M. 1997. “Estimation of Soil Erosion using USLE and Landsat TM in Pakistan”. http://www.gisdevelopment.net/application/natural_hazards/landslides/index.htm

• Özden S., Munsuz N. 2000. “Quantitative determination of erosion by using remote Sensing and Geographic Information Systems in the vicinity of Ankara Çubuk Dam”. http://www.toprak.org.tr/isd/isd_07.htm

• Perlado C. 1998. “Remote Sensing and GIS applications in the Erosion studies at the Romero river watershed”. http://www.gisdevelopment.net/application/natural_hazards/landslides/index.htm

• Rinos M. H, Aggarwai S.P., De Silva R. 2002. “Application of Remote Sensing and GIS on soil erosion assessment at Bata River Basin, India”. http://www.gisdevelopment.net/application/natural_hazards/landslides/index.htm

• Salvador J.G.H., Kanbara H., Sato T., Machida S., Hato M., Almeda R., Gaerlan S., Laserna S., Apil F.W. 1997. “Satellite Monitoring of Landside and Rapid Erosion in Southern Luzon: Contributors to Sediment Deposition in the Lingayen Gulf,

116

Northwestern Luzon, Philippines”. http://www.gisdevelopment.net/application/natural_hazards/landslides/index.htm

• Samad R., Patah N. A. 1997. “Soil Erosion and Hydrological Study of the Bakun Dam Catchment Area, Sarawak Using Remote Sensing and Geographic Information System (GIS)”. http://www.gisdevelopment.net/application/natural_hazards/landslides/index.htm

• Xiuwan Ch. 1999. “Flood Damage Real-Time Estimation-Model based on Remote Sensing and GIS”. Information Technology Tools for Natural Disaster Risk Management (INCDE Report No. 10). University of Tokyo. pp. 165-174.

117

7.2 Páginas WEB • ArcScripts Home – ESRI Support http://arcscripts.esri.com

• ASTER: Advanced Spaceborn Thermal Emission and Reflection Radiometer http://asterweb.jpl.nasa.gov

• Biblioteca del Congreso Nacional de Chile http://www.bcn.cl

• Chile digital en formato ArcView http://berlin.dis.ufro.cl/fichas/ficha02.html

• EOS Data Gateway http://lpdaac.usgs.gov/includes/edg_bridge.php?p_type_id=48&ID=16 (Imágenes MODIS y otras)

• Gobierno de Chile http://www.gobiernodechile.cl/canal_regional/datos_geograficos.asp (Información geográfica IV Región)

• GLCF: Earth. Science Data Interface http://glcfapp.umiacs.umd.edu:8080/esdi/index.jsp (Imágenes Landsat)

• Junta de Vigilancia del río Elqui y sus Afluentes www.rioelqui.cl

• Martínez H. Eduardo. “Evaluación de suelos” http://www.sap.uchile.cl/docencia/suelos/Capacidad%20de%20uso.pdf

• MODIS Website http://modis.gsfc.nasa.gov/

• NOAASIS – NOAA Satellite Information System for NOAA Meteorological / Weather Satellites http://noaasis.noaa.gov/NOAASIS/ml/avhrr.html

• Proyectos y embalses para la conservación del agua http://www.ingservtur.cl/proyectosembalses.html

• Spot Image http://www.spotimage.fr

• Shuttle Radar Topography Mission http://www2.jpl.nasa.gov/srtm/

• The Landsat Program http://landsat.gsfc.nasa.gov

A-1

ANEXO A: Ejemplos de análisis de eventos en imágenes satelitales En este anexo se muestran tres casos de eventos analizados. Cada uno de ellos corresponde a un tipo de desastre: Socavación, inundación y deslizamiento. El primero de ellos corresponde a un evento no específico (desarrollado entre los años 1986 y 2002) y los otros dos a eventos específicos (ocurridos durante el año 2001). Se comentan a lo largo de la presentación de los ejemplos distintos aspectos del análisis, de manera de ofrecer al lector una visión concreta sobre los alcances, posibilidades y limitaciones y condiciones necesarias para éste. Ejemplo 1: Erosión de margen norte de desembocadura de río Elqui Este evento corresponde a un desplazamiento hacia el norte del margen del río Elqui en la zona de su desembocadura. Las imágenes en que se observa son una Landsat 5 del 30 de julio de 1987 y una Landsat 7 del 20 de septiembre de 2002 (de resolución 30 m). Las imágenes están formadas por las bandas 3, 4 y 1 cargadas en RGB en ese orden. (Lo que, entre otras cosas, destaca la vegetación con color rojo). 1986

A-2

Figura A-1: Desembocadura río Elqui en 1986

Figura A-2: Desembocadura río Elqui en 2002

1

A-3

Por su tamaño, la socavación es claramente observable en las imágenes. En consecuencia, no quedan dudas de su existencia y puede ser delimitada y medida con claridad. Es aquí donde reside la clave de la evaluación positiva del análisis de eventos no específicos con técnicas espaciales. El sector en que se desarrolla la socavación es el que se observa en el fondo de la fotografia A-3, tomada desde la playa (pto.1 de figura A-2) en dirección NE. En la actualidad los terrenos afectados están ocupados por cultivos y ganado vacuno. Cabe mencionar que es probable que producto de la construcción del embalse Puclaro y la consecuente regulación del caudal, la erosión del margen haya detenido su desarrollo.

Figura A-3: Desembocadura río Elqui, enero 2007

A-4

Ejemplo 2: Inundación en ambas riberas del río Elqui aguas arriba de Vicuña Este evento corresponde al punto “2001-1” de la zona “Valle del Elqui entre embalse Puclaro y Paihuano” del capítulo 5, punto 5.5.3. Se trata de una inundación de terrenos agrícolas en ambas riberas. Las imágenes en que se observa son una ASTER1 del 19 de diciembre de 2000 y una Landsat 7 del 21 de marzo de 2002, cuyo tamaño de píxel fue cambiado a 15 m para coincidir con la ASTER. La imagen ASTER está cargada en CIR (bandas 3, 2 y 1 en RGB), lo que es muy similar a la forma como se han visualizado las Landsat.

1 Imágenes del Centro de Estudios Espaciales, Universidad de Chile

A-5

Figura A-4: Sector aguas arriba de Vicuña en diciembre de 2000

Figura A-5: Se Sector aguas arriba de Vicuña en marzo de 2002

3 2

A-6

Salta a la vista la diferencia con el caso anterior en cuanto a la claridad con que se aprecia el evento. Aquí las supuestas modificaciones producidas por la inundación son del mismo orden de tamaño que el tamaño del píxel, por lo que el análisis es mucho menos preciso. En este caso en particular se utilizó una imagen ASTER, de 15 m de resolución, con una Landsat, de 30 m, por lo que en la práctica sólo se pueden observar modificaciones de un tamaño superior a 30 m. El evento observado se caracterizó como inundación, a diferencia del anterior, que se trataba de una socavación. La diferencia práctica entre ambas al momento de su reconocimiento en las imágenes consiste en que en una socavación de terrenos la superficie afectada se pierde y pasa a formar parte del cauce, lo que no ocurre en el caso de una inundación. No siempre resulta sencillo distinguir entre ambos tipos de eventos, en particular cuando la resolución espacial es baja en relación al tamaño de las modificaciones. El resultado de esto es que muchas veces la caracterización del evento depende fuertemente del criterio o la experiencia del observador. En el ejemplo 1 evidentemente se trata de una socavación, pero en este caso resulta más difícil de distinguir, aunque a la postre la visita a terreno haya mostrado que efectivamente hayan existido inundaciones en ese punto. Como no se encontraron eventos específicos de mayor tamaño, no se pudo probar si la caracterización, y en particular la distinción entre inundación y socavación, es más fácil cuando la resolución espacial no es un problema. En la figura A-6 (pto. 2 de figura A-5)), se muestra la ribera norte del río. El límite entre el cauce y los terrenos agrícolas está expuesto a la acción de las aguas y muestra signos de erosión, lo que puede indicar una socavación gradual. Un poco más abajo el mismo borde está defendido con pretiles de piedras y escombros. Las señales de inundaciones, si embargo, se encuentran sobre la terraza, donde se desarrollan actividades agrícolas: existen montones de grava y material arrastrado por el río, la vegetación y el suelo están afectados.

A-7

Figura A-6: Sectores afectados en ribera norte, enero 2007

En la figura A-7 (pto. 3 de figura A-5 en dirección SE) se ve la ribera opuesta del río. En parte de los terrenos cultivados existe material fluvial diseminado. Los viñedos que se observan a la izquierda están a pocos metros del borde de la terraza en que se encuentran, que está fuertemente erosionado, lo que nuevamente parece indicar la existencia de una socavación gradual.

A-8

Figura A-7: Sectores afectados en ribera sur, enero 2007

Es importante notar que sólo se ha comprobado que las aguas penetraron en las zonas señaladas en algún momento indeterminado en el pasado, no necesariamente en el año 2001. Es decir, se comprobó que en el lugar existen terrenos agrícolas ubicados en áreas inundables en un período de retorno probablemente no muy alto, pero no se comprobó si las observaciones hechas en las imágenes fueron acertadas o no.

Ejemplo 3: Deslizamientos en quebrada de Paihuano

En este caso existe aparentemente un deslizamiento de terreno que afecta áreas cultivadas. Las imágenes son ASTER del 19 de diciembre de 2000 y del 9 de agosto de 2001, ambas cargadas en CIR.

A-9

Figura A-8: Quebrada de Paihuano en diciembre de 2000

Figura A-9: Quebrada de Paihuano en agosto de 2001

A-10

En este trabajo fueron identificados muy pocos deslizamientos y ninguno de ellos pudo ser comprobado. Si bien estos eventos son más fáciles de identificar y no se confunden con socavaciones ni inundaciones, son fáciles de confundir con modificaciones de otra naturaleza, como obras civiles y otros. Este evento en particular no fue visitado, por lo que no se pudo descartar ni corroborar. En este caso nuevamente las modificaciones son de pequeño tamaño en relación a la resolución espacial. Además, al ubicarse en una zona muy montañosa, se intensifican los efectos de sombra y las deformaciones de las imágenes.

B-1

ANEXO B: Análisis de frecuencias B.1 Análisis de eventos de crecidas En la tabla B-1 se muestran las series de caudales con que se hizo el análisis de frecuencia:

Tabla B-1: Series de caudales máximos pluviales anuales Caudal máximo pluvial anual (m3/s)

Año Limarí en Panamericana Elqui en Algarrobal Rapel en Junta (estimado)

1970 0,33 3,87 17,88 1971 2,60 3,66 15,71 1972 31,70 8,97 195,23 1973 23,56 22,38 142,39 1974 56,00 7,88 19,75 1975 4,96 6,25 22,21 1976 20,38 5,74 21,85 1977 42,00 8,87 438,82 1978 16,54 27,36 316,10 1979 10,90 18,21 - 1980 258,60 50,64 - 1981 7,60 13,48 21,21 1982 - 22,38 458,17 1983 723,84 14,10 82,19 1984 2.080,00 34,52 79,16 1985 42,78 23,82 38,15 1986 11,65 7,76 55,08 1987 21,73 27,76 525,76 1988 32,61 27,99 45,94 1989 10,91 9,04 - 1990 4,37 7,40 20,78 1991 110,60 10,06 58,36 1992 319,50 15,19 48,97 1993 97,70 15,46 196,38 1994 13,85 7,65 31,20 1995 4,56 7,35 16,29 1996 66,68 6,75 30,97 1997 750,48 70,00 484,84 1998 55,61 27,99 29,37 1999 7,60 10,62 16,33 2000 179,04 7.55 37,97 2001 150,75 12.24 167,67 2002 440,47 39.32 308,68 2003 63,15 15.95 61,41 2004 48,16 10.03 25,24 2005 5,11 7.86 145,27

B-2

Resultados análisis de frecuencias: usando el programa REGBAY se ajustaron los datos con Log Normal, Gumbel, Log Pearson III y Pearson III, aunque en esta última se obtuvieron en todos los casos resultados fuera de rango. Se destaca en negrita el mejor ajuste.

Tabla B-2: Resultados de ajuste Estación Distribución P(y/Mi) R2 (original data) R2 (regression)

LN 5,06E-11 0,9576 0,9688 Gumbel 3,15E-25 0,8977 0,8977 Elqui en Algarrobal LP III 2,39E-07 0,9878 0,9807

LN 1,30E-30 0,8975 0,9849 Gumbel 8,88E-70 0,7288 0,7288 Limarí en

Panamericana LP III 2,18E-30 0,9320 0,9854

LN 6,62E-46 0,8868 0,9261 Gumbel 8,65E-59 0,8567 0,8567 Grande en Las

Ramadas LP III 2,23E-46 0,7692 0,9486

Se obtiene así el período de retorno de cada uno de los eventos.

Tabla B-3: Períodos de retorno de caudales Estación Año Caudal (m3/s) T (Años)

2001 12,24 2 Elqui en Algarrobal 2002 39,32 12 2001 150,75 5 Limarí en Panamericana 2002 440,47 12 2001 167,67 4 Grande en Las Ramadas 2002 308,68 6

B-3

B.2 Análisis de eventos de lluvias A partir de la precipitación en 24 horas de período de retorno T = 10 años y los coeficientes de frecuencia se calcularon las precipitaciones para 2, 5, 20, 50 y 100 años. Con ellas se hizo un ajuste logarítmico para estimar los períodos de retorno de los eventos en estudio. El ajuste logarítmico tiene la forma P = A·ln (T) + B. Al obtener del ajuste los coeficientes A y B se calcula el período de retorno de la precipitación deseada con la fórmula

⎟⎠⎞

⎜⎝⎛ −

=A

BPT exp

Estación La Serena Escuela Agrícola P24 (T = 10) = 61 mm

Tabla B-4: Cálculo de precipitaciones con coeficientes de frecuencia en La Serena Esc. Agr. T (Años) Coeficiente de frecuencia Precipitación

2 0,485 29,6 5 0,795 48,5

10 1 61,0 20 1,192 72,7 50 1,436 87,6

100 1,615 98,5 A = 17,452 B = 19,435

Tabla B-5: Período de retorno de precipitaciones en La Serena Esc. Agr. Año P (mm) T (Años) 2001 63,1 12 2002 52,8 7

B-4

Estación Vicuña (INIA) P24 (T = 10) = 70,9 mm

Tabla B-6: Cálculo de precipitaciones con coeficientes de frecuencia en Vicuña (INIA) T (Años) Coeficiente de frecuencia Precipitación

2 0,361 25,6 5 0,705 50,0

10 1 70,9 20 1,336 94,7 50 1,853 131,4

100 2,305 163,4 A = 35,215 B = -5,266

Tabla B-7: Período de retorno de precipitaciones en Vicuña (INIA) Año P (mm) T (Años) 2001 30,8 3 2002 70 8

Estación La Torre P24 (T = 10) = 63,8 mm

Tabla B-8: Cálculo de precipitaciones con coeficientes de frecuencia en La Torre T (Años) Coeficiente de frecuencia Precipitación

2 0,422 26,9 5 0,749 47,8

10 1 63,8 20 1,279 81,6 50 1,686 107,6

100 2,028 129,4 A = 26,113 B = 6,028

Tabla B-9: Período de retorno de precipitaciones en La Torre Año P (mm) T (Años) 2001 30 3 2002 58 7

B-5

Estación Rapel P24 (T = 10) = 82 mm

Tabla B-10: Cálculo de precipitaciones con coeficientes de frecuencia en Rapel T (Años) Coeficiente de frecuencia Precipitación

2 0,476 39,0 5 0,774 63,5

10 1 82,0 20 1,236 101,4 50 1,568 128,6

100 1,838 150,7 A = 28,460 B = 17,737

Tabla B-11: Período de retorno de precipitaciones en Rapel Año P (mm) T (Años) 2001 54 4 2002 52 3