Presentación de PowerPoint - Seminario Anual CIES 2015seminarioanual.cies.org.pe/2014/files/doc/3. 20141105... · 2014-11-10 · numéricos, la toma de ́as y videos, encuestas/entrevistas

Construyendo conocimiento para mejores políticas

Proyecto Impacto de la Variabilidad y Cambio Climático en el Ecosistema de Manglares de

Tumbes

Ken Takahashi, Ph. D.Instituto Geofísico del Perú

y muchos colaboradores

5 de noviembre, 2014


Santuario Nacional Los Manglares de Tumbes

ManglarEcosistema boscoso tropical o subtropical ubicado en la zona costera intermareal típicamente bajo influencia fluvial (aguas salobres o saladas).


deparaisoenparaiso.blogspot.com

puertomancora.com

laindustria.pe

Conchas negras(Anadara tuberculosa)

Los manglares de Tumbes

(<5000 ha) son un importante

ecosistema que ofrece diversos

servicios a la población.


28°C200 km

Ejemplo de distribución de temperatura del mar

04/2012

Distribución de manglares

Tumbes

Man

glar

es


Tumbes

Manglares de Tumbes

Santuario Nacional Los Manglares de Tumbes

PERÚ

ECUADORPuerto Pizarro

Oceano

Pacífico


Estación lluviosa (Marzo 2012)

Estación seca (Noviembre 2011)

Salinidad del agua en el SNLMT

Datos: Imarpe

Datos: IGP

Río

Zarumilla

Oceano

Pacífico


El Niño en la costa del Perú


0.0

1.0

2.0

3.0

4.0

5.0

6.0

7.0

8.0

9.0

10.0

1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

De

sem

bar

qu

e (

t)

Años

CAPTURA ANUAL DE CONCHAS NEGRAS EN LOS CANALES DE MAREA DE PUERTO PIZARRO

Fuente: IMARPE Tumbes

Los efectos combinados de las presiones antrópicas y naturales son una amenaza al ecosistema.


Objetivo principal

Fortalecer la capacidad de n a la variabilidad y cambio tico en el ecosistema de manglares de Tumbes.


Objetivos específicos

1. Fortalecer y profundizar los estudios sobre los procesos sicos y cambio tico en el ecosistema de los manglares de Tumbes.

2. Analizar los impactos que los procesos sicos vinculados a la variabilidad y cambio tico generan sobre el ecosistema de los manglares de Tumbes y la n.

3. Analizar la vulnerabilidad mica de la n (hombres, mujeres y venes) vinculada al ecosistema, y valorar en rminos los servicios ambientales

brindados por el ecosistema de los Manglares de Tumbes.

4. Fortalecer capacidades locales de n en temas de n al cambio tico, y difundir los resultados del proyecto a la n, instituciones locales,

autoridades y medios locales.

5. Desarrollar un plan integrado de estrategias de n, incluyendo a los actores clave involucrados ( n, instituciones, locales y autoridades) que permitan incorporar el tema de n al cambio climatice en los instrumentos de n local, regional y nacional.


Metodología

En cuanto a la ejecución del proyecto, se tomaron los siguientes pasos:�

1. n del equipo cnico del proyecto (estudiantes y asesores).

2. n de las necesidades y objetivos de cada n.

3. n del presupuesto anual de acuerdo a las necesidades encontradas.

4.Compras de materiales, insumos y equipo para las actividades del proyecto

5. o del cronograma de actividades del proyecto.

6. n y control de las actividades.

7.Informes dicos.

8.Reuniones de n semestrales para intercambio de experiencias entre los investigadores.


Metodología

Este proyecto se dedica principalmente a la investigación científica.

La mayor parte de los estudios se desarrollaron como trabajos de tesis universitarias de diferentes disciplinas y universidades, co-asesoradas por investigadores del IGP o de instituciones socias.

Cada uno de los temas de tesis tiene metodologías particulares pero en general han hecho uso de materiales y recursos diversos, que incluyen la toma de muestras biofísicas, el uso de equipos de

n de parámetros ambientales, la simulación con modelos numéricos, la toma de as y videos, encuestas/entrevistas y talleres participativos.


Temas de tesis1. Modelado hidrodinamico de los manglares de Tumbes2. Variabilidad climatica y precipitaciones extremas en la costa norte.3. Magnitud, frecuencia y factores que controlan los flujos sedimentarios desde los andes centrales occidentales hacia el oceano

Pacifico peruano4. Estudio experimental del transporte de sedimentos en suspension y fondo, y comparacion con modelos teoricos en los rios

Puyango, Tumbes y Zarumilla 5. Estimacion de cambio climatico en la costa norte segun los modelos globales CMIP56. Influencia de tres factores ambientales sobre los anillos de crecimiento de Rhizophora mangle en el Ecosistema de Manglares de

Tumbes.7. Fisonomia de la vegetacion de mangle en el Sistema de Manglares de Tumbes.8. Estructura y distribucion de las comunidades vegetales del interior del Santuario Nacional Los Manglares de Tumbes y su relacion

con factores edaficos.9. Validacion de indicadores satelitales para el estudio de los manglares de Tumbes10. Efectos de las plumas de sedimentacion en la productividad primaria del mar de Tumbes, 2012 – 201311. Cambio temporal de la estructura comunitaria del macrobentos en la zona intermareal de los manglares de los estuarios de

Zarumilla y Tumbes12. Evaluacion de la calidad ecologica del ecosistema de manglar en los estuarios del rio Tumbes y Manglar en los estuarios del rio

Tumbes y Zarumilla13. Estructura comunitaria y flujo energetico del meiobentos metazoario de los sedimentos intermareales y submareales de los

Manglares de Tumbes en relacion al regimen de salinidad y a otros factores ambientales14. Impacto de la variabilidad ambiental sobre la estructura y dinamica poblacional de Ucides Occidentalis (Ortmann 1987) en los

Manglares del rio Tumbes y Zarumilla”15. Influencia de los cambios espaciales y temporales de salinidad en los ritmos de microcrecimiento de las conchas de Anadara

Tuberculosa16. Influencias ambientales en la estructura y dinamica poblacional de la concha negra (Anadara tuberculosa)17. Cadena Productiva y comercializacion de la concha negra18. Dinamica territorial de la actividad acuicola en la parte baja de la cuenca del rio Tumbes, Peru. Caso: Langostineras.19. Identificacion de los impactos de la actividad agricola para el periodo de 1982-2012, distritos de aguas verdes y Zarumilla ( Zona

de amortiguamiento del Santuario Nacional los Manglares de Tumbes).20. Capacidad de carga turistica en los manglares aplicado al Santuario Nacional los Manglares de Tumbes y Puerto

Pizarro,Tumbes,201321. Estudio de valoracion economica del Santuario Nacional Los Manglares de Tumbes: El impacto del Cambio climatico


Describe en forma

no exhaustiva las

componentes y

sus interacciones

del sistema

físico/ecológico/hu

mano

consideradas en

los estudios del

proyecto.

Esquema conceptual del proyecto


Dentro de un evento El Niño, la lluvia puede variar mucho de día a día

EL N

IÑO

19

82

-83

EL N

IÑO

19

97

-98

>250%

Lluvias extremas durante El Niño

K. León

Días lluviosos Días secosLluvioso/secoPromedio


TASAS DE EROSIÓN DURANTE MEGA NIÑOS (82-83, 97-98)

16

Morera et al., in process..

Fuerte influencia de los mega El Niño, el transporte de sedimentos en suspensión incrementan de 10 a 30 veces un año normal.

Construyendo conocimiento para mejores políticas17

Transporte fluvial de sedimentos de fondo

Existen muy pocos estudios de transporte de sedimentos de fondo en el Perú.

Datos preliminares de Tumbes sugieren que estos sería del orden de 1% del total.

J. Quincho


El régimen hídrico es el factor maestro que influye en la

variación espacio-temporal de las características

fisicoquímicas y geoquímicas de los manglares.

Época húmedaÉpoca seca

Físico-geoquímica del manglar:Ej. salinidad en agua de fondo

Construyendo conocimiento para mejores políticas19

MODELOSCON BUEN

AJUSTE

Tumbes -> rango de 0 a 60 % de incremento de la PP promedio al 2100.

∆PP corregida

(%)

∆PP GCM sin corregir (%)

Tesis de Yakelyn

Ramos (2014)

Efecto del cambio climático en la lluvia (


Niv

el d

e m

area

en

el m

angl

ar (

m)

1

0

-1

2

Man

glar

(R

hiz

.)

Man

glar

baj

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Ve

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hal

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ta

Mat

orr

al a

rbu

stiv

o

He

rbaz

al

C. Parra

Frecuencia de inundación para cada comunidad vegetal


Sensoramiento remoto para identificar comunidades vegetales

Validación de técnicas mecano estadísticos para la clasificacióndel ecosistema M anglares de Tumbes mediante imágenes de satélite

Príncipe .E 1,2, Willems .B 2 y Rojas. J 2.1 Instituto Geofísico del Perú 2 Universidad Nacional Mayor de San Marcos.

Resumen

El presenteestudio busca, por un lado, validar la aplicabilidad del algoritmo de lasRedesElásticas (ENA por sussiglas en ingles) para la clasificación de lasdistintas

coberturas y elementos que componen el Santuario Nacional los Manglares de Tumbes y las zonas de amortiguamiento, empleando imágenes de la serie del satélite

LANDSAT.

I ntroducción

La teledetección por satélite permite realizar

evaluaciones acerca de los eventos que se dan

sobre la superficie terrestre, con una alta tasa de

repetición.

Figura1: Esquema dela teledetección por satélite

I ndices físicos

N DVI =(ρN I R − ρR)

(ρN I R + ρR)

N DWI =ρN I R − ρSWI R

ρN I R + ρSWI R

SAVI =(ρN I R − ρR)(1+ L )

(ρN I R + ρR + L )

Donde L factor de corrección 0 < L < 1

Algoritmo de las redes

elásticas

Energía de interacción

E i j =1

2|x i − yj |

2

Energía total

E = Σ iΣ j Pi j E i j

Distribución de probabilidad

Pi j =e− βE i j

Z i

Función partición

Z i = Σ j e− βE i j

Energía libre

F = −1

βlnZ +

1

2λΣ j |yj − yj − 1|

2

Donde 12λΣ j |yj − yj − 1|

2es la energía de interac-

ción entre nodos. Minimizando F respecto a los

nodos.

Σ iPi j (x i − yj ) + λ(yj +1− 2yj + yj − 1) = 0,∀j

Solución delaecuación no lineal –gradientedes-

cendiente.

yj = − τ∂F

∂yi

Reemplazando las ecuaciones se obtiene:

τΣ j Pi j (x i − yj ) + τ λ(yj +1− 2yj + yj − 1),∀j

M etodología

1 Descarga de imágenesTM, ETM+ y selección

de imágenes con nubosidad menor al 10%.

2 Procesamiento de imagen: Coversión de nivel

digital a radiancia.

3 Conversión de Radiancia a reflectancia –

correción atmosférica.

4 Extracción de índices físicos (NDVI,NDWI y

SAVI), selección del que mejor representa a la

imagen RGB:742.

5 Aplicación del ENA – clasificación no

supervisada.

6 Análisis espectral de resultados de clases del

ENA.

7 Aplicación del Maximum likelihood –

clasificación supervisada.

8 Comparación del ENA y el ML.

Resultados

I ndices físicos

(a) RGB:742 (b) NDVI

(c) SAVI (d) NDWI

Figura 2: Imagen TM, 27/ 03/ 1985

(a) Imagen falso color (b) Imagen SAVI

(c) SAVI– grises


Clasificación mediante EN A y M L

(a) Cluster 0 (b) Agua

(c) Cluster 1 (d) Arena

(e) Cluster 2 (f) Vegetación dispersa

(g) Cluster 3 (h) Matorral arbustivo

(i) Cluster 4 (j) Mangle bajo

(k) Cluster 5 (l) Mangle achaparrado

(m) Cluster 6 (n) Mangle alto


Comparación de firmas espectrales

ENA– M L

(a) Firma espectral cluster 0 (b) Firma espectral cluster 1

(c) Firma espectral cluster 2 (d) Firma espectral cluster 3

(e) Firma espectral cluster 4 (f) Firma espectral cluster 5

(g) Firma espectral cluster 6

Figura 5: Comparación de firmas espectrales

Algunos alcances del

trabajo

En el trabajo realizado se presenta la validación

deuna nueva metodología declasificación no su-

pervisada mediante el uso de datos de imáge-

nes satélite, como consecuencia del ello se obtu-

vo las clases informacionales de las coberturas

del SNLMT, entre ellas se obtuvo las diferentes

clases de mangle predominante en el área que a

su vezsellevaa realizar el análisis temporal para

el periodo 1985 y 2013. Estemétodo de clasifi-

cación queseproponeserádegran utilidad a las

personasquedesean realizar el estudio deuso de

suelo o realizar la clasificación de un área deter-

minada mediante el usos de imágenes satélite.

Conclusiones

• El algoritmo de las redeselásticas (ENA)

permite hacer divisiones de clusters que

contienen las mismas propiedades.

• La clasificación por ENA (no supervisada) se

observa que existe una buena aproximación a

la clasificación por ML (supervisado).


para la clasificación de los diferentes

componentes de Santuario Nacional

Manglares de Tumbes (SNMT) resulta ser

una herramienta eficiente.

References

[1] Richard Durbin and David Willshaw.

An Analogue Approach to the Travelling

Salesman Problem Using an Elastic net

Method.

326:689–691, 1987.

[2] K Rose, E Gurewitz, and G Fox.

Statistical mechanics and phase transitions

in clustering.

65:945–948, 1990.

[3] Marcos Levano and Hans Nowak.

New aspects of the elastic net algorithm for

cluster analysis.

20:835–850, 2011.

[4] B. L. Willems, G F. Toledo, A J. Rojas, and

H. Nowak.

Automatizad Detection of Glaciers Using

The Elastic Net Algorithm.

Agradecimiento

Este trabajo ha sido financiado por el proyec-

to I mpacto de la Variabilidad y Cambio

Climático en el Ecosistema de M angla-

res de Tumbes realizado por el IGP. El tra-

bajo fue desarrollado en el Laboratorio de Tele-

detección - UNMSM.

Contacto

• Email: [email protected]

Validación de técnicas mecano estadísticos para la clasificacióndel ecosistema M anglares de Tumbes mediante imágenes de satélite

Príncipe .E 1,2, Willems .B 2 y Rojas. J 2.1 Instituto Geofísico del Perú 2 Universidad Nacional Mayor de San Marcos.

Resumen

El presenteestudio busca, por un lado, validar la aplicabilidad del algoritmo de lasRedesElásticas (ENA por sussiglas en ingles) para la clasificación de lasdistintas

coberturas y elementos que componen el Santuario Nacional los Manglares de Tumbes y las zonas de amortiguamiento, empleando imágenes de la serie del satélite

LANDSAT.

I ntroducción

La teledetección por satélite permite realizar

evaluaciones acerca de los eventos que se dan

sobre la superficie terrestre, con una alta tasa de

repetición.

Figura1: Esquema dela teledetección por satélite

I ndices físicos

N DVI =(ρN I R − ρR)

(ρN I R + ρR)

N DWI =ρN I R − ρSWI R

ρN I R + ρSWI R

SAVI =(ρN I R − ρR)(1+ L )

(ρN I R + ρR + L )

Donde L factor de corrección 0 < L < 1

Algoritmo de las redes

elásticas

Energía de interacción

E i j =1

2|x i − yj |

2

Energía total

E = Σ iΣ j Pi j E i j

Distribución de probabilidad

Pi j =e− βE i j

Z i

Función partición

Z i = Σ j e− βE i j

Energía libre

F = −1

βlnZ +

1

2λΣ j |yj − yj − 1|

2

Donde 12λΣ j |yj − yj − 1|

2es la energía de interac-

ción entre nodos. Minimizando F respecto a los

nodos.

Σ iPi j (x i − yj ) + λ(yj +1− 2yj + yj − 1) = 0,∀j

Solución delaecuación no lineal –gradientedes-

cendiente.

yj = − τ∂F

∂yi

Reemplazando las ecuaciones se obtiene:

τΣ j Pi j (x i − yj ) + τ λ(yj +1− 2yj + yj − 1),∀j

M etodología

1 Descarga de imágenesTM, ETM+ y selección

de imágenes con nubosidad menor al 10%.

2 Procesamiento de imagen: Coversión de nivel

digital a radiancia.

3 Conversión de Radiancia a reflectancia –

correción atmosférica.

4 Extracción de índices físicos (NDVI,NDWI y

SAVI), selección del que mejor representa a la

imagen RGB:742.

5 Aplicación del ENA – clasificación no

supervisada.

6 Análisis espectral de resultados de clases del

ENA.

7 Aplicación del Maximum likelihood –

clasificación supervisada.

8 Comparación del ENA y el ML.

Resultados

I ndices físicos

(a) RGB:742 (b) NDVI

(c) SAVI (d) NDWI


(a) Imagen falso color (b) Imagen SAVI

(c) SAVI– grises


Clasificación mediante EN A y M L

(a) Cluster 0 (b) Agua

(c) Cluster 1 (d) Arena

(e) Cluster 2 (f) Vegetación dispersa

(g) Cluster 3 (h) Matorral arbustivo

(i) Cluster 4 (j) Mangle bajo

(k) Cluster 5 (l) Mangle achaparrado

(m) Cluster 6 (n) Mangle alto


Comparación de firmas espectrales

ENA– M L

(a) Firma espectral cluster 0 (b) Firma espectral cluster 1

(c) Firma espectral cluster 2 (d) Firma espectral cluster 3

(e) Firma espectral cluster 4 (f) Firma espectral cluster 5

(g) Firma espectral cluster 6

Figura 5: Comparación de firmas espectrales

Algunos alcances del

trabajo

En el trabajo realizado se presenta la validación

deuna nueva metodología declasificación no su-

pervisada mediante el uso de datos de imáge-

nes satélite, como consecuencia del ello se obtu-

vo las clases informacionales de las coberturas

del SNLMT, entre ellas se obtuvo las diferentes

clases de mangle predominante en el área que a

su vezsellevaa realizar el análisis temporal para

el periodo 1985 y 2013. Estemétodo de clasifi-

cación queseproponeserádegran utilidad a las

personasquedesean realizar el estudio deuso de

suelo o realizar la clasificación de un área deter-

minada mediante el usos de imágenes satélite.

Conclusiones


permite hacer divisiones de clusters que

contienen las mismas propiedades.

• La clasificación por ENA (no supervisada) se

observa que existe una buena aproximación a

la clasificación por ML (supervisado).


para la clasificación de los diferentes

componentes de Santuario Nacional

Manglares de Tumbes (SNMT) resulta ser

una herramienta eficiente.

References

[1] Richard Durbin and David Willshaw.

An Analogue Approach to the Travelling

Salesman Problem Using an Elastic net

Method.

326:689–691, 1987.

[2] K Rose, E Gurewitz, and G Fox.

Statistical mechanics and phase transitions

in clustering.

65:945–948, 1990.

[3] Marcos Levano and Hans Nowak.

New aspects of the elastic net algorithm for

cluster analysis.

20:835–850, 2011.

[4] B. L. Willems, G F. Toledo, A J. Rojas, and

H. Nowak.

Automatizad Detection of Glaciers Using

The Elastic Net Algorithm.

Agradecimiento

Este trabajo ha sido financiado por el proyec-

to Impacto de la Variabilidad y Cambio

Climático en el Ecosistema de M angla-

res de Tumbes realizado por el IGP. El tra-

bajo fue desarrollado en el Laboratorio de Tele-

detección - UNMSM.

Contacto

• Email: [email protected]

E. Príncipe


Modelo numérico de la circulación en el SNLMT

Desarrollado en el marco del proyecto.

Se podrá utilizar para estimar el efecto de los cambios en los patrones de inundación y, por lo tanto, de distribución de especies

J. Fajardo


Marea de sicigia

(“aguaje”)

Marea de cuadratura (“quiebra”)

2 m

1 día

60 cm

Nivel del agua en el SNLMT

Marea de sicigia

(“aguaje”)

Nivel de referenciaManglar

El Niño fuerte o cambio climático hipotético*

Aumento del nivel del agua Nivel de referencia

Manglar

* En el caso del CC, el sustrato podría seguir el paso al nivel del

mar si es que hay suficiente aporte de sedimentos

Las mareas en el manglar de Tumbes


Cangrejos de manglar en SNLMT y Puerto Pizarro

Resultados

60

65

70

75

80A

nch

o C

efa

loto

rax

(mm

)

Meses

Machos

SNLMT

P. Pizarro

60

65

70

75

80

An

cho

Ce

falo

tora

x (m

m)

Meses

Hembras

SNLMT

P. Pizarro

Resultados

60

65

70

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SNLMT

P. Pizarro

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SNLMT

P. Pizarro

Resultados

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SNLMT

P. Pizarro

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Meses

Hembras

SNLMT

P. Pizarro

J. Vitor y J. Tarazona

SNLMT

Pto Pizarro

En el Santuario (área protegida) los cangrejos (Ucides occidentalis) son sustancialmente mayores que en Pto. Pizarro

An

cho

de

céfa

loto

rax

(Ac)


Calentamiento del mar y el aire

Más lluvias intensas

Aumento de nivel del mar

Algunos posibles impactos físicos del Cambio Climatico en los manglares


Actividades económicas que impactan el SNLMTActividades económicas que impactan el SNLMT

Turismo

AgriculturaLangostineras

Extracción

artesanal

Centros

Poblados

Grandes

proyectos

Actividades

en Ecuador

L. Céspedes

Si bien el SNLMT es un área protegida, existen sustanciales actividades tanto en su interior como su zona de amortiguamiento.

Por otro lado, no se debe asumir que toda actividad es negativa. Es necesario hacer evaluaciones objetivas.


Instituciones públicas• Sernanp–Tumbes, GORE–Tumbes, Municipalidad

Provincial de Zarumilla, PJ, PNP, MGP, Imarpe, Dicapi, Digesa, OEFA, ANA y PEBPT

Instituciones privadas• Empresas langostineras• Asociación de langostineros Peruanos ALPE

Organizaciones sociales• Asociaciones de extractores artesanales• Grupo de agricultores

Organizaciones sin fines de lucro• Para el año 2013 no existía ninguna ONG que trabajara

para el SNLMT.• Hasta el 2012 estuvo MEDA.

Actores del Área de estudio

Flores et al.

Mapa de actores relacionados al SNLMT


Extractores de recursos hidrobiológicos en el SNLMT

Tipos de extractores artesanales

del SNLMT

Concheros Cangrejeros PescadoresCaracterísticas básicas

de las asociaciones de extractores

Año de

creación

Nombre de la Asociación # Concheros # Cangrejeros # Pescadores

1994 ASEPROHI San Pedro 12 65 44

2001 ACP El Bendito 10 19

2003 ASPOPRODECAZ Campo

Amor

4 4 15

2004 ASEXTRHI Nueva

Esperanza

20 5 12

2006 ACODESAM El Bendito 18 13 2

2011 AEXAPROH Los Tumpis 48 - -

TOTAL 112 106 73

Fuente: Sernanp, 2013

SERNANP 2013

• Actividades extractivas artesanales existen desde mucho antes de la creación del SNLMT en 1988.

• Diversos proyectos han impulsado la creacion y/o fortalecimiento de asociaciones de extractores.

• Actualmente existen (6) asociaciones de extractores

• 2010 entrega de carnets a los extractores reconocidos por parte del SERNANP

Problemática•Asociaciones: Falta de coordinación y posición común para la negociación, competencia entre extractores y entre asociaciones •Socioambiental: Declinación de concha negra, Fenómeno El Niño, cambios en mareas•Extractores: Situación familiar compleja, preocupación por el futuro, extractores ilegales, actividades complementarias

Martinez et al.


Dinámica langostinera

14

3. Influencia en la dimensión física

Analisis multitemporal de pozas langostineras operativas (1985-2014)

Perú

Ecuador

Ocupacion agresiva del territorio por la actividad langostinera entre los anos 70’s y 80’s.

Desaceleración por: •Fenomeno de El Nino (1982-1983 y 1997-1998)•Septima pandemia de colera (1991) •Síndrome de la mancha blanca (WSS, 1999).

L. Céspedes & E. PríncipeSolo en 1985Solo en 2014Tanto en 1985 como en 2014


Flores et al.

El fin es poder evaluarlos cambios que sevienen presentandoen los ecosistemas

El objetivo del MEA esapoyar a lostomadores dedecisiones.

La finalidad esestablecer medidasde conservación, usossustentables.

Metodología del Millenium Ecosystem Assessment (MEA)

Evaluación de servicios ecosistémicos


• Provisión de alimentos: Corresponde a los recursos extraídos como los moluscos, crustáceos y peces.

• Provisión de materias primas de origen biológico: Relacionado a la producción de troncos, leña, madera aserrable, entre otro.

• Actividades recreativas: Describe los servicios que provee el manglar con fines recreativos o turísticos.

• Regulación morfosedimentaria: La capacidad de absorber y redistribuir sedimentos.

• Regulación de salinidad: Capacidad que tiene el ecosistema manglar de adaptarse a cambios en la salinidad.

• Soporte de biodiversidad: Se da por características únicas que tiene los humedales costeros

Servicios ecosistémicos del manglar

Flores et al.


Conclusiones

• Los manglares de Tumbes son fuertemente afectados por la variabilidad climática (El Niño) y potencialmente por el cambio climático, particularmente por el cambio en nivel del mar, transporte de sedimentos y biogeoquímica del agua.

• Las actividades humanas tienen también un fuerte impacto

• Las propuestas de medidas de adaptación (en desarrollo) deben considerar tanto los aspectos físico-biológicos como los socioeconómicos. En ambos casos es necesaria la investigación científica.


Recomendaciones Implicancias de política

• Utilizar en forma crítica los conocimientos locales como guía para el planteamiento y ejecución del proyecto.

• Apoyar la investigación básica, pero lograr un punto intermedio entre lo útil y lo puramente académico es un trabajo de coordinación constante.

• Se apoyará a SERNANP en la elaboración del Plan Maestro del SNLMT, así como en la incorporación del cambio climático en las metodologías de gestión de las áreas naturales protegidas.

• Considerar los aspectos socioeconómicos a nivel micro como determinante de la viabilidad de medidas de adaptación al cambio climático.

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