MAAP #66: Imágenes Satelitales del Proyecto Hidroeléctrico Belo Monte (Brasil)

Imagen 66a: El círculo rojo indica el área de intervención del proyecto

El complejo hidroeléctrico Belo Monte, situado en el río Xingú en el este del Amazonas brasilero (ver Imagen 66a), ha sido controversial por sus impactos ambientales y sociales relacionados a la construcción y funcionamiento de una de las represas más grandes del mundo, en un ecosistema vulnerable.

La represa ha entrado recientemente en funcionamiento, ofreciendo una oportunidad para evaluar los impactos iniciales.

El objetivo de este artículo es presentar una serie temporal de imágenes de satélite del área del proyecto que proporciona información visual de los principales impactos ecológicos.

A pesar de demandas legales y fuerte oposición de los grupos indígenas en el área de intervención, la construcción de Belo Monte inició en el 2011 y las primeras turbinas ya estaban en funcionamiento a inicios del 2017. La Imagen 66b muestra la comparación del antes (panel izquierdo, julio del 2011) y después (panel derecho, agosto del 2016) de la construcción de la represa.

Imagen 66b. NASA/USGS

En efecto, la represa es un complejo: La presa principal (círculo rojo) crea un embalse principal (círculo azul); un canal que desvía la mayoría (hasta el 80%) del caudal del río, desde el embalse principal hasta el embalse del canal (círculo amarillo), el cual alimenta las turbinas que generan la electricidad. Como resultado, aguas abajo de la presa principal (círculo morado) se deja con un flujo reducido (20% de su caudal natural) por 100 km. Este tramo se conoce como “la Gran Curva” del río Xingú y es hogar de dos grupos indígenas, Arara y Juruna. En las imágenes, los puntos de referencia muestran estas cuatro áreas del complejo a lo largo del tiempo, incluyendo la fase anterior a la construcción.

Serie Temporal de Imágenes Satelitales

Imagen 66c. Data: NASA/USGS

La Imagen 66c es un GIF mostrando una serie temporal de imágenes satelitales (Landsat) del área de impacto del proyecto, desde julio del 2011 hasta mayo del 2017. La imagen de julio del 2011 sirve como línea base del proyecto antes de la construcción. Para julio del 2015, la construcción de la presa principal y del canal están bastante avanzados. Para enero del 2016, la presa principal se ha cerrado, formando así el embalse principal y el embalse del canal. La imagen de agosto del 2016 provee una vista despejada (sin nubes) del complejo hidroeléctrico, incluyendo el tramo más seco aguas abajo de la presa principal. La imagen de julio del 2017 representa la última buena imagen de la zona.

En las imágenes más recientes, se puede notar el impacto sobre el hábitat importante para los recursos pesqueros: inundaciones de las islas ribereñas, afloramientos rocosos, e inundaciones estacionales de bosques en el embalse principal, esta área fue un hábitat importante para los peces. Del mismo modo, se puede notar el caudal del agua reducido a lo largo de la Gran Curva debajo de la represa principal, también es un hábitat importante para los peces.

Estimación de la Inundación

Basado en un análisis de imágenes Landsat, estimamos la inundación de 19,880 hectáreas (27,125 campos de fútbol) de terreno que, según las imágenes, parecen ser una combinación de bosque y agricultura (Imagen 66d). En otras palabras, parte del área inundada fue previamente degradada.

Imagen 66d. Datos: NASA/USGS, MAAP

Represamiento del Río Xingú

La Imagen 66e muestra, en muy alta resolución (50 cm) el cambio drástico entre julio del 2010 (panel izquierdo) y junio del 2019 (panel derecho). La imagen de 2010, que sirve como línea base previa a la construcción, muestra el caudal natural, mientras que la imagen de 2017 muestra el impacto de la presa y embalse. La Imagen 66f es un GIF que muestra una serie temporal de la construcción de la presa principal y la formación del embalse principal entre 2010 y 2017.

Imagen 66e. Datos: DigitalGlobe (via ACT), Airbus (via Apollo Mapping)
Imagen 66f. Datos: DigitalGlobe (Nextview), DigitalGlobe (via ACT), Airbus (via Apollo Mapping)


Finer M, Olexy T (2017) Imágenes Satelitales del Controversial Proyecto Hidroeléctrico Belo Monte. MAAP: 66.

MAAP #58: Las Inundaciones y el Calentamiento de Aguas Costeras en Perú

En los anteriores MAAP #56 y MAAP #57, mostramos una serie de imágenes satelitales de áreas inundadas y afectadas por las intensas lluvias en el norte peruano. Los satélites proporcionan información adicional crítica para entender mejor estos eventos, tales como las inundaciones extremas. En el presente informe, presentamos dos tipos de información satelital relacionada a las inundaciones: la temperatura superficial del mar y la precipitación.

Calentamiento de Aguas Costeras

Imagen 58a. Datos: NOAA

La información satelital de la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica (NOAA, por sus siglas en inglés), de los Estados Unidos, muestra claramente el calentamiento de las aguas costeras del norte peruano, exactamente antes y durante las fuertes lluvias e inundaciones (1,2). La Imagen 58a muestra el repentino calentamiento del mar en enero, seguido por un incremento de temperatura en febrero y marzo (el cuadro blanco indica el área principal afectada por las inundaciones). Los expertos peruanos se refieren a este fenómeno como “El Niño Costero”.

Lluvias Fuertes

Imagen 58b. Datos: Senamhi, NASA/GPM

La Imagen 58b muestra el resultado de la precipitación mensual acumulada (el cuadro blanco indica el área principal afectada por las inundaciones). En enero, como se esperaba, la costa árida del norte registró una escasa precipitación, en comparación con la Amazonía este. Sin embargo, en febrero y marzo la costa norte presentó una lluvia inusual intensa, más fuerte que en muchas áreas de la Amazonía.

Inundaciones Relacionadas con el Cambio Climático?

Han surgido preguntas acerca del vínculo entre las inundaciones que han afectado la costa norte peruana y el cambio climático (3). Las imágenes previas muestran cómo la repentina aparición de aguas cálidas frente a las costas coincide con la intensificación de lluvias en el área principal afectada por las inundaciones.

En los últimos 100 años, sólo tres veces (1925, 1982-83 y 1997-98) se ha registrado un calentamiento del mar de tal magnitud cómo en marzo del 2017, en todos los casos asociados con lluvias intensas anómalas en la costa norte y centro del Perú (4). Por sus características similares, los de 1925 y 2017 son denominados como “El Niño Costero” por científicos peruanos (5). Estos últimos, son eventos muy raros y difícil de predecir.

Para entender mejor el vínculo entre las recientes inundaciones y el cambio climático, es necesario realizar un análisis de atribución (6). No obstante, tales eventos son coherentes con los pronósticos relacionados a las fuertes lluvias intensificadas por el calentamiento del mar, a causa del cambio climático (3). El cambio climático también puede aumentar la frecuencia o intensificar los eventos de El Niño (7).

Referencias

  1. Villa, L. (27 de marzo 2017). Radar Sentinel-1: Evaluación Preliminar del Impacto del Niño Costero en Perú (Parte II). [Mensaje en un blog]. Link: http://luciovilla.blogspot.com/2017/03/radar-sentinel-1-evaluacion-preliminar_27.html
  2. Villa, L. (17 de marzo 2017). Radar Sentinel-1: Evaluación Preliminar del Impacto del Niño Costero en Perú (Parte I). [Mensaje en un blog]. Link: http://luciovilla.blogspot.com/2017/03/radar-sentinel-1-evaluacion-preliminar.html
  3. Berwyn B (2017) Peru’s Floods Follow Climate Change’s Deadly Extreme Weather Trend. Inside Climate News. Link: https://insideclimatenews.org/news/24032017/peru-floods-extreme-weather-climate-global-warming-el-nino
  4. Woodman & Takahashi (2017) ¿Por qué no llueve en la costa del Perú (salvo durante El Niño)?. Boletín Técnico “Generación de modelos climáticos para el pronóstico de la ocurrencia del Fenómeno El Niño”, 1, 6, 4-7, Instituto Geofísico del Perú.
  5. Rau P (2017) Alcances sobre El Niño Costero 2017 y las lluvias. Link: http://pedrorau.blogspot.pe/2017/04/nino-costero.html#more
  6. Lindsey R (2016) Extreme event attribution: the climate versus weather blame game. Link: https://www.climate.gov/news-features/understanding-climate/extreme-event-attribution-climate-versus-weather-blame-game
  7. Fraser B (2017) Coastal El Niño catches Peru by surprise. EcoAmericas March 2017.

Cita

Finer M, Novoa S, Valqui M, Gacke S (2017) Las Inundaciones y el Calentamiento de Aguas Costeras en Perú. MAAP: 58.

MAAP #57: Nuevas Imágenes Satelitales de las Inundaciones en el Norte Peruano

Imagen 57. Datos: ESRI, INEI, MINAM. Click para agrandar.

En el anterior MAAP #56, mostramos una serie de imágenes satelitales de algunas áreas inundadas por las intensas lluvias, en el norte peruano.

En el presente reporte, mostramos una serie de nuevas imágenes satelitales de muy alta resolución (0.5 metros) de algunos ríos que que desbordaron y afectaron áreas de cultivo e infraestructura urbana.

La Imagen 57 muestra los 13 ríos principales que se desbordaron durante el mes de marzo, en el norte peruano.

A continuación, mostramos imágenes satelitales de muy alta resolución, de las zonas indicadas por los Cuadros A-D.

Río Tumbes

Imagen 57a. Datos: Digital Globe (Nextview)

La Imagen 57a muestra las inundaciones a lo largo de un tramo del río Tumbes, entre octubre del 2016 (panel izquierdo) y marzo del 2017 (panel derecho). Los cuadros amarillos se muestran con mayor zoom, en la parte inferior.

Cuadro A1. Datos: Digital Globe (Nextview)
Cuadro A2. Datos: Digital Globe (Nextview)

Río Chira

La Imagen 57b muestra las inundaciones a lo largo de un tramo del río Chira entre enero (panel izquierdo) y marzo (panel derecho) del 2017.

Imagen 57b. Datos: Digital Globe (Nextview)
Cuadro B1. Datos: Digital Globe (Nextview)
Cuadro B2. Datos: Digital Globe (Nextview)

Río La Leche

La Imagen 57c muestra las inundaciones a lo largo de un tramo del río La Leche entre enero (panel izquierdo) y marzo (panel derecho) del 2017. Nótese el impacto sobre la carretera Panamericana.

Imagen 57c. Datos: Digital Globe (Nextview)
Cuadro C1. Datos: Digital Globe (Nextview)

Río Jequetepeque

La Imagen 57d muestra las inundaciones a lo largo de un tramo del río Jequetepeque entre enero (panel izquierdo) y marzo (panel derecho) del 2017.

Imagen 57d. Datos: Digital Globe (Nextview)
Cuadro D1. Datos: Digital Globe (Nextview)
Cuadro D2. Datos: Digital Globe (Nextview)

Referencias

UNOSAT, 2017. Efectos del Niño Costero: Inundaciones en Perú, Departamentos de La Libertad & Ancash. _Marzo_20170321

UNOSAT, 2017. Efectos del Niño Costero: Inundaciones en Perú, Departamentos de La Libertad & Ancash. _Marzo_20170321

UNOSAT, 2017. Efectos del Niño Costero: Inundaciones en Perú, Departamentos de Piura. Marzo_20170320

Cita

Novoa S, Finer M (2017) Nuevas Imágenes Satelitales de las Inundaciones en el Norte Peruano. MAAP: 57

MAAP #56: Inundaciones en el Norte Peruano por El Niño Costero

Imagen 56. Datos: NASA, ESA, JRC/Google

Intensas precipitaciones han generado desbordes e inundaciones en la costa norte y centro del Perú, durante marzo del 2017.

Se trata de un fenómeno denominado El Niño Costero, producido por el calentamiento anómalo del mar, focalizado en la costa ecuatorial del océano Pacífico.

La Imagen 56 muestra un estimado preliminar de las áreas inundadas en la costa norte. La estimación de estas áreas (color rojo), se ha generado a través de un análisis con imágenes de radar (Sentinel-1), identificando las zonas con saturación de agua.

A continuación, mostramos imágenes satelitales de las zonas indicadas por los Cuadros A-D, los cuales representan ejemplos precisos de los tipos de inundación.

En todos los mapas, los puntos rojos indican los mismos lugares entre los paneles.

Formación de Lagunas Temporales

Uno de los fenómenos que sirve como indicador de un periodo intenso de lluvias en las partes altas del norte es la formación de las lagunas temporales La Niña y La Niña Sur, en la región Piura. En la Imagen 56a, se puede notar la formación de una de las lagunas entre finales de enero (panel izquierdo) y marzo del 2017 (panel derecho).

Imagen 56a. Datos: ESA

Inundaciones que afectan Pueblos, Infraestructura, y Cultivos

La Imagen 56b muestra algunos puntos en donde las inundaciones han afectado la carretera Panamericana, entre enero (panel izquierdo) y marzo (panel derecho), en la región Lambayeque. La Imagen 56c muestra un zoom del desborde del río La Leche y las inundaciones de áreas agrícolas alrededor de este tramo de la Panamericana. La Imagen 56d muestra el desborde del río Reque (región Lambayeque) y el impacto en las áreas agrícolas y zonas urbanas alrededor de la Panamericana.

Imagen 56b. Datos: ESA, NASA/USGS
Imagen 56c. Datos: ESA
Imagen 56d. Datos: Planet

Cita

Novoa S, Finer M (2017) Inundaciones en el Norte Peruano por El Niño Costero. MAAP: 56.