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Caracterizacion ecohidrologica de humedales alto andinos usando imagenes de satelite multitemporales en la cabecera de cuenca del Rio Santa, Ancash, Peru.

ECOHYDROLOGICAL CHARACTERIZATION OF HIGH ANDEAN WETLANDS BASED ON MULTI-TEMPORAL REMOTE SENSING IMAGES IN THE CASE OF UPPER SANTA RIVER, ANCASH, PERU

Introduccion.

Los Humedales Alto Andinos (HAA), tambien conocidos como bofedales, oconales o turberas, son un tipo particular de humedales que se ubican en las biorregiones de paramo, jalca y puna; asociados a quebradas, rios, bordes de lagunas, manantiales y aguas de deshielo (Convencion de Ramsar & Grupo de Contacto EHAA, 2008).

Los HAA son ecosistemas que se encuentran vinculados de manera perenne o temporal a la presencia de agua, ya sea de la proveniente de lluvias, quebradas, aguas subterraneas, deshielo de glaciares o fusion de nieve (Tapia & Flores, 1984; Alzerreca et al., 2001; Squeo et al., 2006).

Los HAA, son considerados ambientes fragiles por la Convencion de Ramsar (2010). Su alta fragilidad esta asociada a sequias en la puna y a causas antropicas como: agricultura, pastoreo intensivo que destruyen el paramo y la puna (Convencion de Ramsar & Grupo de Contacto EHAA, 2008).

Los HAA juegan un rol vital en la formacion de las cuencas andinas al proveer servicios ecosistemicos vitales como: agua, regulacion hidrica, habitat de flora y fauna generalmente endemica y refugio de aves migratorias (Convencion de Ramsar & Grupo de Contacto EHAA, 2008). Ademas, los HAA representan un valor economico muy grande para la poblacion andina, porque desde epocas prehispanicas les proporcionaron pastos por ser zona ganadera (Treacy, 1994). No obstante, estas actividades: sobrepastoreo, quema y el mal manejo de estos HAA han ocasionado su perdida (Tapia & Flores, 1984).

En el Peru los HAA generalmente se encuentran por encima de los 4000 msnm. Aunque esta altitud es variable, dependiendo del sector de los Andes en el que se ubiquen, siendo su altitud mayor en los Andes del Centro y del Sur y menor en los Andes del Norte. Aunque actualmente en el Peru no existe un inventario nacional de HAA, se han hecho esfuerzos por generar informacion cartografica en algunas entidades del Estado con competencias en el tema como el ex Instituto Nacional de Recursos Naturales (INRENA), La Autoridad Nacional del Agua (ANA) y el Ministerio del Ambiente (MINAM). Una muestra de esto, es el mapa de cobertura vegetal del Peru elaborado por el MINAM (2012), el cual incluyo como un tipo de cobertura vegetal a los bofedales. Cabe indicar que existen cifras sobre la extension de HAA para el pais y la region (Convencion de Ramsar & Grupo de Contacto EHAA, 2008), pero son basados solo en la extension de los sitios Ramsar.

Por otra parte, se conoce muy poco sobre la relacion de los HAA con la hidrologia y climatologia a nivel local y regional (Otto et al., 2011), mas aun en un contexto de cambio climatico, en el que muchos investigadores han proyectado cambios en la precipitacion y la temperatura en estas biorregiones. Aunque los modelos climaticos en la region Andina aun tienen mucha incertidumbre, se pronostica un aumento de la temperatura (Diaz et al., 2003) y cambios en el regimen de la precipitacion (Buytaert et al., 2011). En el caso de la region Andina Peruana se proyecta un aumento de la precipitacion en la region norte y una disminucion en la region sur (Haylock et al., 2006, Buytaert et al., 2011).

De acuerdo al Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climatico (IPCC) de las Naciones Unidas, los humedales estan entre los ecosistemas mas vulnerables al cambio climatico. Se menciona, por ejemplo, que los humedales continentales resultaran afectados por los cambios en la precipitacion y el incremento de la frecuencia e intensidad de las sequias, tormentas e inundaciones.

En ese contexto, existe la necesidad de generar informacion sobre los humedales de la region andina. En ese sentido la teledeteccion, a traves del analisis de las imagenes capturadas por los satelites de observacion terrestre, han demostrado ser de una herramienta unica para generar informacion espacial sobre HAA (Quiroz & Saatchi, 1999; Postigo et al., 2008; Otto et al., 2011; Garcia & Lleellish, 2012). La Convencion Ramsar, por ejemplo, recomienda el uso de esta tecnologia para el desarrollo de inventarios nacionales (Convencion de Ramsar, 2010). Asimismo, aplicando sobre estas imagenes satelitales distintos algoritmos es posible generar informacion sobre aspectos hidrologicos y ecologicos de los HAA (Moreau et al., 2003, Washington-Allen et al., 2008; Gibbons, 2012; Zorogastua et al., 2012).

Otto et al. (2011), usaron imagenes de los satelites Landsat y MODIS, y a traves de indices espectrales encontraron la distribucion espacial y temporal de los HAA localizados en la region sur del Peru, dentro de la ecorregion Puna seca. Despues, diferenciaron hidrologicamente los HAA en funcion de la recurrencia de su inundacion. Finalmente analizaron la conexion entre los tipos de HAA identificados y la lluvia y la acumulacion de nieve en dicha region incluyendo el uso de las imagenes de satelite TRMM. Otto et al. (2011) concluyeron que en esta region existen HAA conectados a procesos hidrologicos como la escorrentia producida por el derretimiento de nieve en la epoca seca, mientras que otros dependen de las lluvias que ocurre en la epoca humeda, sugiriendo que esta relacion deberia evaluarse en otras regiones donde ocurren los HAA.

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En este estudio, el objetivo fue validar la metodologia desarrollada por Otto et al. (2011) en una region de los Andes del norte del Peru, especificamente en la cabecera de cuenca del rio Santa, en la ecorregion Puna humeda. Esta cuenca en general viene experimentado los impactos negativos del cambio climatico como el acelerado retroceso de sus glaciares. Por otra parte, en los ultimos anos ha habido un creciente interes de las poblaciones locales y regionales por conservar sus HAA ante posibles cambios que se pueden dar en el uso del suelo. Por lo tanto, se requiere contar con informacion detallada sobre la distribucion espacial y temporal de los HAA, de manera que dicha informacion sirva de linea base para realizar acciones orientadas a incluir a estos ecosistemas en le gestion del agua por cuenca, dado que son ecosistemas dependientes directamente del agua. De igual manera dicha informacion servira para elaborar propuestas de delimitacion de zonas de proteccion de nacientes de agua y de regulacion hidrica en las cabeceras de cuenca alto andinas.

Area de estudio.

El area de estudio se ubica en la cuenca alta del rio Santa, en la cordillera occidental de los Andes del norte del Peru entre las coordenadas 09[grados] 55' 09" y 10[grados] 13' 35' de latitud sur y 77[grados] 21' 21' y 77[grados] 10' 09" de longitud oeste. Cubre un area de 292 [km.sup.2] y tiene una altitud media de 4285 msnm. Politicamente el area de estudio forma parte de la provincia de Recuay con el distrito de Catac y Bolognesi con los distritos de Chiquian y Aquia. Ecologicamente se encuentra dentro de la ecorregion Puna (Brack & Mendiola, 2000), mas propio de una Puna humeda (Olson et al., 2001). En ella se encuentra la laguna Conococha a 4050 msnm, de aproximadamente de 2 [km.sup.2] y una profundidad de 4,5 m. La delimitacion estuvo en funcion de criterios eco-hidrologicos, incluyendose la cuenca colectora de la laguna Conococha, como otras de los HAA, los que forman el complejo de HAA mas grande de la cuenca del rio Santa (Figura 1).

Materiales.

Imagenes satelitales.

Para la delimitacion de los HAA de la cuenca se utilizaron dos imagenes de satelite Landsat ETM de 30 m de resolucion espacial, y corregidas por el fallo SLC-OFF. Las imagenes fueron del 20 de julio de 2011 epoca seca (Figura 2) y del 27 de mayo de 2012 al final de la humeda. Las imagenes se obtuvieron del USGS (US Geological Survey, 2013).

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Para analizar la distribucion temporal de los HAA y su dependencia con la precipitacion pluvial y nival fueron usados los productos del satelite Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer--MODIS: MOD13Q1, MOD10A2 y del satelite Tropical Rainfall Measuring Mission- TRMM: TMPA 3B43. El primer producto MODIS es el Indice de la Diferencia Normalizada de la Vegetacion (NDVI) proveido cada 16 dias a una resolucion de 250 m (Figura 3) y el segundo es un producto de nieve proveido cada 08 dias a una resolucion espacial de 500 m. El producto TRMM-TMP 3B43 expresa la tasa de precipitacion de manera mensual a una resolucion de 0.25[grados] (~27 km). Este producto se deriva de los datos TRMM-3B42 de cada tres horas con otros productos satelites y una grilla global de precipitacion basada en estaciones de campo. Las imagenes usadas en esta parte del estudio se obtuvieron del Land Processes Distributed Active Archive Center- LP-DAAC, National Snow and Ice Data Center- NSIDC y Goddard Earth Sciences, Data and Information Services Center--GES DISC. El periodo de tiempo analizado fue entre los anos 2000-2009. Informacion meteorologica.

Para validar la informacion de lluvia del producto TRMM-TMPA 3B43 se uso la informacion de precipitacion de cuatro estaciones meteorologicas del Servicio Nacional de Meteorologia e Hidrologia--SENAMHI, cuya informacion fue disponible para el periodo analizado en la zona de estudio. Las estaciones fueron: Chiquian, Mayorarca, Recuay y Millpo.

Trabajos de campo.

Las informaciones de campo fueron recogidas en el mes de julio de 2013. Los equipos y materiales fueron: equipo GPS navegador marca Garmin, modelo 76CSx, de Exactitud +/- 10 m; binoculares Bushnell Insta-Focus 10x50, campo 5.5[grados]; camara fotografica Canon; cinta metrica; imagen de satelite Landsat 8, impresa, del 26 de junio de 2013 y libreta de campo.

Se recorrio y recogio informacion sobre la vegetacion de los HAA y las principales coberturas del suelo de la cuenca de estudio, que ya previamente se habian identificado, en gabinete, para su caracterizacion con el fin de identificar los tipos de vegetacion predominantes y relacionarla con los patrones espectrales y espaciales que registran las imagenes de satelite Landsat.

Metodologia.

La metodologia consistio en identificar y delimitar espacialmente los HAA en base a las imagenes Landsat, definiendose primero los tipos y subtipos de HAA. Luego, la distribucion espacial y temporal de los HAA usando las imagenes MODIS para el periodo 2000-2009. Con esta ultima informacion fue posible evaluar la dependencia de la extension de los HAA con las condiciones climaticas locales, especificamente de la precipitacion pluvial y nival. Definicion de tipos y subtipos de haa.

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[FIGURA 4 OMITIR]

De acuerdo con Otto et al. (2011), primero se definieron dos tipos de HAA: perennes ([HAA.sub.P]) y temporales ([HAA.sub.T]). Esta diferenciacion se baso en los cambios estacionales de la Vegetacion Fotosinteticamente Activa (VFA), expresada por los cambios en el NDVI. A diferencia de los [HAA.sub.T], los [HAA.sub.P] contienen constantemente una alta fraccion de VFA en un ano hidrologico. Por otra parte, dentro de los [HAA.sub.P] y [HAA.sub.T] existen areas anegadas o cubiertas de pequenos cuerpos de agua y riachuelos de manera temporal o perenne, indicadoras de la interaccion y conexion con los flujos de agua superficial y subterranea. Esta diferenciacion fue por el uso del Indice Infrarrojo de Diferencias Normalizadas (NDII), que expresa los cambios en el contenido de agua de la vegetacion. A diferencia de Otto et al. (2011) que solo identificaron dos subtipos de HAA: HAAp temporalmente inundado (HAAP,ti), HAAT temporalmente inundado (HAAT,ti), en este estudios se identifico un nuevo subtipo denominado HAAp perennemente inundado (HAAP,pi) que no se presento en la region sur. Este nuevo subtipo se refiere a la presencia perenne de agua, estancada o corriente, dentro de los HAA que fue posible notar en el NDII en ambas epocas de las imagenes usadas (seca y humeda).

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En el caso de los HAA "temporalmente inundados", se refiere a aquellas zonas que luego de la epoca de precipitacion se inundan de agua de manera temporal.

El nuevo esquema de clasificacion de los tipos y subtipos de HAA para la zona de estudio se ven en la Figura 4.

Delimitacion de haa usando datos landsat.

El metodo consistio en aplicar una clasificacion digital de forma gradual o escalonada, sobre las imagenes de satelite de la epoca seca (julio 2011) y humeda (mayo 2012) a traves del establecimiento de una serie de reglas de decision o umbrales. Este tipo de metodo de clasificacion se conoce como clasificador en arbol y tiene la ventaja de ser sencillo y a la vez muy eficiente (Chuvieco, 1996).

El procedimiento conceptual utilizado para delimitar los HAA de la cuenca de estudio se ve en la Figura 5 y considera tres pasos: Los dos primeros pasos se usan para delimitar los HAA separandolos de las otras coberturas y diferenciarlos en funcion de su vigor vegetal estacional, y solo interviene el NDVI, mientras que el tercer paso es para diferenciar los HAA en funcion de su contenido humedad e interviene tanto el NDVI como el NDII.

NDVI = [rho]NIR - [rho]RED/[rho]NIR - [rho]RED

NDII = [rho]NIR - [rho]SWIR/[rho]NIR - [rho]SWIR

Donde: infrarrojo cercano ([rho]NIR), infrarrojo de onda corta ([rho]SWIR)y rojo ([rho]RED).

Delimitacion de haa usando datos modis.

A fin de incorporar la dinamica temporal de los HAA de la cuenca, se uso el producto de vegetacion MODIS MOD13Q1. Este producto se usara para estimar la extension de los HAA perennes y temporales para el periodo comprendido entre los anos 2000-2009, para luego correlacionar la extension de los HAA con los datos de lluvia TRMM-TMPA 3B43 y la extension de la cobertura de nieve de las imagenes MODIS MOD10A2 para el mismo periodo de tiempo.

Previamente, se calculo un valor umbral para separar la cobertura de [HAA.sub.P] y HAAT en base a los NDVI calculados de dos imagenes MODIS MOD09GA, que coincidian con las fechas de las imagenes de satelite Landsat ETM procesadas (julio de 2011 y mayo de 2012).

[FIGURA 6 OMITIR]

El umbral mencionado se calculo para la epoca seca y humeda, y fue dejado invariable, aplicandose al periodo de analisis (2000-2009). Esto permitio analizar los cambios ocurridos en la extension espacial de los HAA, tomando como referencia el mismo nivel de la VFA alcanzado en los anos 2011 y 2012. La idea central fue evaluar si la cobertura de HAA tuvo siempre la misma extension espacial en otros anos. Analisis de la conexion de los haa y la precipitacion pluvial y nival.

En este analisis se uso la extension de [HAA.sub.P] y [HAA.sub.t] calculados de las imagenes MODIS, los datos TRMM previamente validados con la informacion de SENAMHI y los datos de cobertura de nieve MODIS.La hipotesis en esta parte del analisis fue evaluar si la extension de los [HAA.sub.P] de la cuenca estan correlacionados con la extension de la cobertura de nieve acumulada durante los meses de junio, julio y agosto como sugieren Otto et al. (2011). En este estudio el mes de agosto no se uso, ya que la imagen de epoca seca corresponde al mes de julio. La hipotesis a validar es si la nieve acumulada durante los meses de la epoca seca contribuye al escurrimiento superficial en una epoca del ano donde no hay precipitacion directa y esto se refleja en la extension de los [HAA.sub.P] de la cuenca.

Igualmente, la otra hipotesis a validar es que existe una correlacion entre la extension de los [HAA.sub.T] y la precipitacion acumulada durante los meses de marzo, abril y mayo. Aqui la hipotesis es que la precipitacion acumulada durante la epoca humeda influira en la extension de los [HAA.sub.T] de la cuenca afinales de dicha epoca.

Validacion de la extension de haa.

Para la validacion de la extension de los HAA delimitados en la cuenca de estudio, se utilizo la informacion recogida en campo de las principales cubiertas del suelo y se analizo en base a una matriz de error (Congalton, 1991). Por otra parte, a manera de comparacion, se uso la informacion cartografica sobre bofedales del Mapa de Cobertura Vegetal del Peru (MINAM, 2012). Dicha informacion estaba en formato shapefile de ESRI y tambien fue generada usando imagenes de satelite Landsat, pero con metodos convencionales de interpretacion visual y digitalizacion en pantalla (MINAM, 2012). Tambien conto con control de campo y su escala de trabajo fue 1:100 000 con una Minima Unida Cartografiable (MUC) de 25 ha (MINAM, 2012).

[FIGURA 7 OMITIR]

Resultados y discusion.

Se determino que existe una gran extension de HAA en la cabecera de cuenca del rio Santa. De las 29 128.8 ha que abarca el area de estudio, la extension de HAA se calculo en 7 389.2 ha, que representa el 25% de la extension de la cuenca. De este 25%, el 66% se clasificaron como HAA perennes ([HAA.sub.P]) y el 34% como HAA temporales (HAAt). En cuanto al grado de inundacion, los [HAA.sub.P] se subdividieron en perennemente inundados ([HAA.sub.P], pi) y temporalmente inundados ([HAA.sub.P],ti), que representan el 2% y el 10% respectivamente, y los [HAA.sub.T] se subdividieron en temporalmente inundados ([HAA.sub.T],ti) que representa apenas el 0.3% (Figura 6 y Tabla 1).

Con respecto a la validacion de la extension de los HAA cartografiados en el ano 2011-2012, se elaboro una matriz de error, con la informacion recogida en campo. Como resultado se obtuvo que la fiabilidad global de la informacion generada sobre la extension de los HAA, con la metodologia empleada fue de 99%. Entonces, esto demuestra el gran potencial de la metodologia seguida para identificar y delimitar HAA. Por ellos, en este estudio fue posible determinar humedales de hasta un pixel de extension (30 x 30 m para las imagenes Landsat), aunque de acuerdo a Ozesmi & Bauer (2002) y Thompson et al. (2002), se recomienda una MUC de 9 a 25 pixeles, en funcion de las caracteristicas del paisaje. En el caso de los HAA una extension minima de 0.8 ha fue utilizada por Garcia & Lleellish (2012) para identificar los bofedales de la cuenca alta del rio Acari en Arequipa, Peru, usando imagenes de satelite Landsat.

Se comparo los resultados de la metodologia aplicada con la informacion actual que existe sobre los HAA en el Peru (MINAM, 2012) para la cuenca de estudio, Figura 7. Cabe senalar que aunque ambas fuentes se encuentran a la escala 1:100 000, a simple vista es evidente el nivel de generalizacion de la informacion actual sobre bofedales (MINAM, 2012) no obstante de que ha sido elaborada con el mismo tipo de imagenes de satelite Landsat utilizadas en este estudio, pero con fines y metodologias distintas. En el caso de la informacion del MINAM (2012) solo considera aquellos HAA mayores de 25 ha ya que es un trabajo de alcance nacional. A manera de analisis, si hacemos un calculo de la extension de HAA que se dejarian fuera en el area de estudio al considerar una MUC de 25 ha, esta asciende a 38%, la cual viene a ser una extension bastante significativa que no puede dejarse fuera cuando se trabaja a nivel de cuenca usando este tipo de imagenes.

En relacion a los cambios en la extension espacial y temporal de los HAA, (Figura 8), se observa la frecuencia de ocurrencia de los [HAA.sub.P] en la cuenca de estudio. Los numeros dentro de los recuadros en dicha figura, indican el numero de anos en que el area fue cartografiada como HAAP. En color verde oscuro se muestran, por ejemplo, aquellas areas que fueron constantemente cartografiadas como HAAp los nueve anos de analisis y que equivalen al 6% de la cuenca.

[FIGURA 8 OMITIR]

A pesar de la diferencia en la resolucion espacial de las imagenes Landsat y MODIS, se pudo notar que no toda la extension de [HAA.sub.P] cartografiados durante el ano 2011-2012 fueron siempre cartografiados en otros anos, principalmente debido a forzadores climaticos o antropicos. Por otro lado, en el caso de la extension de HAAT, fue altamente variable con cerca 0.1% cartografiados en los nueve anos de analisis y 13% cartografiados en un solo ano.

[FIGURA 9 OMITIR]

En la Figura 8, tambien se muestra la capa de los cuerpos de agua de la cuenca. Se puede ver que en la laguna Aguascocha durante la epoca seca y antes de que fuera represada en el ano 2003, existia una importante extension de HAAp, identificada por las imagenes MODIS entre los anos 2000-2003. Por otra parte, se observa que dentro de la laguna Conococoha existe una alta extension de HAAp, la cual esta mas bien asociada al alto NDVI de la vegetacion acuatica. Esto es mas notorio durante la epoca seca debido principalmente a la poca profundidad de la laguna y al minimo nivel que alcanza el espejo de agua, lo cual puede ser un indicador de su grado de eutrofizacion. Sin embargo, cabe indicar que esta extension se ve influenciada por otros factores como el tamano de pixel de la imagen, cambios meteorologicos, asi como la regla de operacion por ejemplo en el caso de la laguna Aguascocha, represada en el ano 2003.

De acuerdo a los trabajos de campo (Figura 9), los [HAA.sub.P] presentan un tipo de vegetacion graminoide dominante, presente en mayor proporcion que la vegetacion pulvinada o acojinada. Presenta una alta VFA anual y se encuentra sobre suelos saturados de agua, muchas veces con agua estancada o corriente a traves de canales naturales o artificiales, lo que favorece el desarrollo de estas comunidades vegetales que requieren la presencia perenne de humedad. Debido al dificil acceso para el ganado, se pudo notar que estos humedales estan menos impactados por el pastoreo.

En el caso de los [HAA.sub.T], su extension fue altamente variable durante los anos analizados. Predomina la vegetacion cespitosa a ras del suelo, su VFA varia en funcion de la mayor o menor disponibilidad de agua en el suelo, lo que esta estrechamente relacionado con la lluvia en la cuenca. Dado que el suelo esta menos saturado o inundado, este tipo de HAA tiene una alta carga de ganado y esta mas impactado que los HAAp.

[FIGURA 10 OMITIR]

Los resultados del analisis de la lluvia TRMM para el periodo 2000-2009 y la extension de los [HAA.sub.T] se muestran en la Figura 10. La lluvia se agrupo cada tres meses y se observa que su comportamiento es altamente variable con un maximo de 1700 mm en el ano 2006-2007 y un minimo de 1100 mm en el ano 2003-2004. Esta situacion es distinta a lo que sucede en la parte sur del Peru, donde la precipitacion es mucho menor de 200 a 400 mm, (Otto et al., 2011) por estar ubicada en la transicion entre la Puna humeda y seca. La distribucion estacional de la precipitacion muestra que entre los meses de diciembre a mayo, se produce en promedio el 76% de la precipitacion, mientras que entre los meses de junio a agosto apenas el 4%. Tambien se observa que los anos con mayor y menor precipitacion coinciden con los anos de mayor y menor extension de HAAT, esta relacion se demuestra estadisticamente mas adelante.

[FIGURA 11 OMITIR]

La Figura 11 muestra la extension de la nieve acumulada entre los anos 2000-2009, para los meses de junio y julio. En esta parte del analisis se tuvo que seleccionar una extension mayor que la cuenca original, con el objetivo de tener una mayor representatividad de la nieve caida en la region. Asimismo, esta nueva area permitio incorporar nuevas extensiones de [HAA.sub.P] para efectos de mejorar la robustez del analisis. En el caso de la cuenca de estudio, se opto por solo incluir a los [HAA.sub.P] ubicados aguas arriba de la laguna Aguascocha, por considerarlos en su regimen hidrico natural para el periodo analizado.

En general se observa que la cobertura de nieve es alta y constate durante la mayoria de anos (39 %), a excepcion del ano 2005-2006 en que sufrio una ligera disminucion (33 %). Esta situacion es distinta a lo que sucede en la parte sur del Peru, donde la acumulacion de nieve es menor y mas variable (Otto et al., 2011). Por otra parte se puede apreciar en la Figura 10 que generalmente los anos con mayor y menor acumulacion de nieve coinciden con los anos de mayor y menor extension de [HAA.sub.P]. En base a estos resultados podemos afirmar que durante los anos de menor caida de nieve la extension de los [HAA.sub.P] disminuye, pero esta diminucion esta mas relacionada a una perdida del vigor de la vegetacion de los HAA (reduccion de la VFA) debido a una menor disponibilidad de agua que a una desaparicion en el terreno o un cambio en el uso del suelo. Esta relacion debera comprobarse con datos medidos en campo.

Con el fin de evaluar las dos relaciones encontradas, se procedio a realizar dos analisis de correlacion que se muestra en las Figuras 12 y 13. En estos analisis se determino estadisticamente que existe una dependencia ente la extension de los [HAA.sub.P] y la acumulacion de nieve durante la epoca seca (meses de junio y julio), indicado por el coeficiente de determinacion ([r.sup.2] = 0.71). En el caso de la extension de los HAAt, se determino estadisticamente que existe una dependencia entre la extension de los [HAA.sub.T] con la lluvia acumulada durante los meses de marzo a mayo, indicado por el coeficiente de determinacion ([r.sup.2] = 0.68).

[FIGURA 12 OMITIR]

La existencia de [HAA.sub.P] cartografiados constantemente en la epoca seca es un indicador de su dependencia de distintas fuentes de agua como las provenientes de las quebradas y el deshielo de los glaciares, no solo de la precipitacion. por otra parte, la extension de [HAA.sub.T] cartografiados como temporales en la epoca humeda es un indicador de su dependencia de los patrones espaciotemporales de lluvia en la cuenca.

Conclusiones.

En la cuenca alta del rio Santa existe una gran extension HAA, que representa el 25% de la extension de la cuenca de estudio. De este 25% de HAA, el 66% fueron clasificados como perennes y el 34% como temporales.

Los resultados obtenidos, contra la informacion actual sobre HAA (MINAM, 2012) usando el mismo tipo de imagenes de satelite, se comprueba que se dejarian fuera al 38% de la extension de HAA, por lo tanto la metodologia aplicada mostro mayor identificacion de HAA y puede ser utilizada para generar informacion mas detallada sobre HAA a nivel de cuenca.

Se demostro estadisticamente que existe una dependencia ente la extension de los HAA perennes de la cuenca con la acumulacion de nieve durante la epoca seca y una dependencia entre la extension de los HAA temporales con la lluvia acumulada durante epoca humeda. Estos resultados confirman la misma dependencia encontradas en el trabajo de Otto et al. (2011) dentro de la ecorregion de puna seca, aunque esta primera relacion debera validarse con datos de caudales medios en campo. Esto demuestra que los humedales se encuentran vinculados de manera perenne o temporal a la presencia de agua, por lo tanto requieren de esta en cantidad, calidad y temporalidad adecuadas para mantener su integridad ecologica y la provision de sus servicios ecosistemicos.

[FIGURA 13 OMITIR]

En la cuenca alta del rio Santa, los HAA son el principal medio de vida de la poblacion la disminucion en la extension de los HAA afectara la provision de estos servicios. Por otro lado, si los HAA de la cuenca se mantienen en buenas condiciones ecohidrologicas pueden contribuir a mitigar los efectos del cambio climatico, ya que estos actuan como sumideros de carbono. Por ello, esta informacion puede contribuir a desarrollar estrategias de adaptacion ante los efectos adversos del cambio climatico.

Los resultados demuestran la utilidad de los datos obtenidos de satelites de observacion terrestre como Landsat, MODIS y TRMM, para generar informacion sobre HAA, de manera que contribuya a su conservacion y proteccion. Aunque con esta metodologia es posible determinar HAA en base al tamano del pixel, se recomienda usar como minimo 9 pixeles como MUC, que equivaldria a 0.8 ha y 56 ha para Landsat y MODIS respectivamente.

Presentado: 30/01/2015

Aceptado: 21/09/2015

Agradecimientos.

A M. A. Lleellish y J. Odar por su apoyo en la coordinacion e identificacion de especies vegetales de los HAA durante los trabajos de campo desarrollados en julio de 2013. De igual manera a R. Dickson en el procesamiento SIG.

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Erick Garcia [1] y Marco Otto [2]

[1] Direccion de Conservacion y Planeamiento de Recursos Hidricos, Autoridad Nacional del Agua, Calle Diecisiete No. 355, Urb. El Palomar, San Isidro, Lima, Peru. egarciag@ana.gob.pe

[2] Department of Ecology, Technische Universitat Berlin, Rothenburgstrasse 12, 12165 Berlin, Germany.
Tabla 1. Extension de HAA obtenidos de las imagenes de satelite en
el presente estudio.

Tipos de                  2011-2012
HAA
                   Superficie   Superficie
                      (ha)         (%)

[HAA.sub.P]         4881.24         66.1
[HAA.sub.T]         2507.94         33.9

Total               7389.18          100

Subtipos                 2011-2012
de HAA
                   Superficie   Superficie
                      (ha)         (%)

[HAA.sub.P.pi]         94.5          1.9
[HAA.sub.P.ti]       499.86         10.2
[HAA.sub.P.ni]      4286.88         87.8
[HAA.sub.T.ti]         8.46          0.3
[HAA.sub.T.ni]      2499.48         99.7

P=perennes T=temporal, pi=perennemente inundado, ti=temporalmente
inundado y ni= no inundado.
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Author:Garcia, Erick; Otto, Marco
Publication:Ecologia Aplicada
Date:Jul 1, 2015
Words:6104
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