MODELACIÓN DEL COMPORTAMIENTO HIDROSOCIAL DE LA CIÉNAGA DE
AYAPEL (CÓRDOBA) BAJO DIFERENTES ESCENARIOS DE CAMBIO
CLIMÁTICO
JUAN PABLO SERNA LÓPEZ
Ingeniero Ambiental
Trabajo de Investigación presentado
como requisito para optar al título de
MAGISTER EN INGENIERÍA AMBIENTAL
Asesor:
JULIO EDUARDO CAÑÓN BARRIGA
Ing. Civil, MSc., PhD. en Hidrología, Profesor Asociado
UNIVERSIDAD DE ANTIOQUIA
Facultad de Ingeniería
Medellín
2016
AGRADECIMIENTOS
Mi mayor gratitud a Dios, porque Él fue, Él es y El será el principal motivo para seguir
adelante hacia nuevas conquistas.
A mi familia, Flavio, Ana, Natalia, Vanessa y Ana María porque a pesar desde la distancia
los sentí muy cerca. Sé que mis logros también son los suyos. A mis hermanas, que con su
cariño y consejos siempre supieron dar una voz de ánimo en cada situación.
Al profesor Julio Cañón, gracias por enseñarme a dar lo mejor de mí. A valorar las
oportunidades y a dar siempre la milla extra. Gracias por la paciencia y por la pasión para
abordar nuevos retos.
A mi compañera de lucha, Carolina, gracias por estar junto a mí en cada etapa de este
aprendizaje. Gracias por cada explicación y por enseñarme que las limitaciones muchas
veces solo están en la mente.
A los profesores Néstor Aguirre y Orlando Caicedo, gracias por siempre pensar en mi futuro
como persona y profesional. Gracias porque su conocimiento, sabiduría y amor por la
investigación que ha sido de gran motivación para mí.
A los estimados profesores de la Facultad de Ingeniería. Al profesor Fabio Vélez, Álvaro
Wills, Carlo Mario Marín, Rubén Molina, Alex Rúa, Esnedy Hernández, Nora Villegas,
Adrián Escobar, Francisco Molina. Gracias por sus aportes académicos y personales.
A mis amigos, Ingenieros y Biólogos, Isabel Muñoz, Jorge Berrio, Sebastián Peña, Claudia
Duque, Sara Correa, Tatiana Puerta, Laura Pineda, María Salazar, Camilo Guerrero,
Sebastián Marín, Fernando Ávila, Isabel Hoyos, por su conocimiento y apoyo en cada etapa
de este proyecto.
A la UNIVERSIDAD DE ANTIOQUIA, sede Medellín y seccional Caucasia, a los docentes
administrativos de posgrados, al personal de DRAI por su empeño y apoyo en brindar un
mayor aporte a la construcción de conocimiento científico.
Al grupo GAIA de la facultad de Ingeniería y todos su personal científico, administrativo y
técnico por el apoyo en este proceso de formación.
A USAID través del proyecto PEER por el apoyo logístico y económico para poder cumplir
los compromisos social y científicos.
A CORPOAYAPEL, autoridades locales y comunidad en general del municipio de Ayapel
por el apoyo logístico, y la gran aceptación de este trabajo de investigación.
A mis amigos de Cenfol, para todos ellos mi gratitud por creer que todo es posible. En
especial a Cindy por su apoyo y cariño.
TABLA DE CONTENIDO
RESUMEN .............................................................................................................. 1
ABSTRACT ............................................................................................................. 2
1. INTRODUCCIÓN .............................................................................................. 3
2. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA ............................................................... 5
3. OBJETIVOS ...................................................................................................... 7
3.1 Objetivo general ......................................................................................... 7
3.2 Objetivos específicos ................................................................................. 7
4. CARATERIZACIÓN DE LA CUENCA ............................................................... 7
4.1. Área de estudio ............................................................................................. 7
4.2. Caracterización hidrológica de la cuenca .................................................... 10
4.2.1. Precipitación ............................................................................................. 10
4.2.2.2 Análisis de distribución de la precipitación sobre la cuenca .................. 13
4.2.2. Evaporación, Temperatura y Humedad Relativa en la ciénaga................ 15
4.2.3. Niveles de la ciénaga de Ayapel .............................................................. 17
4.2.4. Niveles del río San Jorge ......................................................................... 18
4.2.5. Caudales del río Cauca ............................................................................ 19
4.3. Caracterización socio-económica de la cuenca........................................... 21
4.3.1. Pesca ....................................................................................................... 21
4.3.2. Agricultura ................................................................................................ 23
4.3.3. Ganadería ................................................................................................ 24
4.3.4. Explotación de oro .................................................................................... 25
5. FENÓMENOS MACROCLIMÁTICOS............................................................. 27
5.1. Relación de las variables climáticas con los fenómenos macroclimáticos .. 29
6. BALANCE HÍDRICO DE LA CIÉNAGA DE AYAPEL ...................................... 35
6.1. TOPOGRAFIA DE LA CIENAGA DE AYAPEL ............................................ 36
6.2. CALIBRACIÓN DEL MODELO HIDROLÓGICO ......................................... 37
6.2.1. Subcuencas.............................................................................................. 37
6.2.2. Ciénaga de Ayapel ................................................................................... 42
7. ESCENARIOS DE CAMBIO CLIMÁTICO ....................................................... 43
7.1. PROYECCIONES DE LAS VARIABLES CLIMÁTICAS ............................... 44
7.1.1. Precipitación ............................................................................................. 44
7.1.1.1. Series de precipitación para los escenario climáticos ........................... 46
7.1.2. Temperatura ............................................................................................. 49
7.1.3. Evapotranspiración ................................................................................... 51
7.1.4. Simulación de los caudales del río Cauca ................................................ 54
8. MODELOS HIDROSOCIALES ....................................................................... 54
8.1. Interfaz gráfica del modelo .......................................................................... 55
9. RESULTADOS ............................................................................................... 60
9.1. Diferencias de niveles de la ciénaga de Ayapel .......................................... 60
9.2. Modelación del rompimiento del dique en el río Cauca ............................... 63
9.3. Simulación de escenarios climáticos ........................................................... 68
9.4. Modelo poblacional de bocachico (Prochidolus magdalenae) ..................... 73
9.5. Resultados preliminares del modelo de balance de mercurio ..................... 82
9.5.1. Producción de oro en la cuenca de la ciénaga de Ayapel ........................ 83
9.5.2. Eichhornia crassipes (Jacinto de agua) .................................................... 85
9.5.3. Prochilodus magdalenae (Bocachico) ...................................................... 88
9.5.4. Balance del mercurio en la Ciénaga de Ayapel ........................................ 89
10. CONCLUSIONES ........................................................................................ 96
11. RECOMENDACIONES ............................................................................. 100
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS .................................................................... 101
LISTA DE TABLAS
Tabla 1 Estaciones hidroclimatológicas usadas en el proyecto ............................. 10 Tabla 2 Información de las subcuencas utilizadas en el área de influencia con polígonos de Thiessen y las estaciones de precipitación usadas en la interpolación espacial. ................................................................................................................ 13
Tabla 3 Índices macroclimáticos usados en la investigación obtenidos de la NOAA. .............................................................................................................................. 28
Tabla 4 Correlación de las variables climatológicas con los índices climáticos estudiados. ............................................................................................................ 30
Tabla 5 Años históricos de El Niño y La Niña según su intensidad para los años 1985 al 2012 reportados por la NOAA (Null, 2014). .............................................. 34
Tabla 6 Coeficientes usados para cada una de las subcuencas ........................... 38 Tabla 7 Descripción de los iconos de la interfaz usada en el modelo Hidro-social 58
Tabla 8 Características generales de P. magdalenae (Mojica et al., 2012; Valderrama B. & Sol, 2004) ................................................................................... 73
Tabla 9 Producción de oro (g) reportada para el departamento de Córdoba y en el municipio de Ayapel (1990-2015) .......................................................................... 85
Tabla 10 Características generales de E.crassipes (Velez, 2013) ........................ 86 Tabla 11 relación entre la concentración de Hg medida en el agua y la concentración en las raíces del Jacinto de agua (basado en Skinner et al., 2007). ..................... 87 Tabla 12 Características de P. magadalenae (Bocachico) .................................... 88
Tabla 13 Cuadro comparativo entre los modelos (líneal y polinómico) con los valores reales de concentración de mercurio en P. magdalenae. ..................................... 95
LISTA DE FIGURAS
Figura 1. Localización geográfica del sistema cenagoso de Ayapel en el contexto global, nacional y regional. Modificado del PMA, 2007 ........................................... 8
Figura 2 Distribución mensual multianual de las estaciones pluviometricas usadas en este estudio ...................................................................................................... 11
Figura 3 Mapa de distribución de precipitación multianual, localización de estaciones pluviométricas e isolíneas de precipitación multianual. ......................................... 12
Figura 4. Mapa de interpolación de áreas de influencia de las estaciones sobre cada subcuenca por el método de polígonos de Thiessen. ........................................... 14
Figura 5 Distribución mensual multianual de la precipitación para cada una de las subcuencas aportantes a la ciénaga de Ayapel. ................................................... 15
Figura 6 Distribución mensual de Evaporacion, Precipitación, Humedad Relativa y Temperatura. ......................................................................................................... 16
Figura 7 Diagrama generalizado de interacción entre los principales ríos que hacen parte de la cuenca de la ciénaga de Ayapel con algunos componentes hidro-sociales. ................................................................................................................ 17 Figura 8 Distribución mensual de niveles de la ciénaga de Ayapel para el periodo 1985 a 2012 .......................................................................................................... 18 Figura 9 Distribución mensual multianual de los niveles del río San Jorge en la estación Marralú para el periodo 1985-2013 ......................................................... 19 Figura 10 Distribución mensual multianual de los Caudales del río Cauca en la estación Las Flores para el periodo 1974-2012 .................................................... 20 Figura 11 Red de atarraya (izquierda) y trasmallo (derecha) usadas en la ciénaga de Ayapel. ............................................................................................................. 22 Figura 12. Pescadores faenando en la ciénaga de Ayapel. .................................. 23
Figura 13 Cultivador de arroz en Ayapel. Tomado de (Marquez, 2012) ................ 24 Figura 14 Ganado en zonas de inundación de la ciénaga..................................... 25
Figura 15 Diagrama de factores hidrológicos y socioeconómicos en el sistema cenagoso de Ayapel. ............................................................................................. 26
Figura 16 Comparación de series reales de niveles, precipitación sobre la ciénaga, temperatura con diferentes índices climáticos SOI, AMO, PDO para el periodo 1985-2012, Ncien: Nivel de la ciénaga, P:Precipitacion, T: Temperatura ....................... 31 Figura 17 Comparación de series reales de Cauda Cauca, Evaporación y Humedad relativa con diferentes índices macroclimáticos SOI, AMO, PDO para el periodo 1985-2012. Donde Qcauca: caudales en el Cauca E: Evapotranspiración, HR: Humedad relativa. ................................................................................................. 32 Figura 18. Comparación series del río San Jorge con el SOI, AMO y PDO desde 1985-2012 para niveles y 1977-1989 para caudales. NSj: Niveles en el río San Jorge, QSj: Caudales en el San Jorge .................................................................. 33
Figura 19 Variación de las anomalías de los niveles de la ciénaga con el índice ONI para el periodo 1085-2012 .................................................................................... 34 Figura 20 Diagrama del modelo de tanques usados para la ciénaga de Ayapel ... 36
Figura 21 Variación de la cota de mira en metros vs Volumen de la ciénaga de Ayapel en millones de metros cúbicos. ................................................................. 37 Figura 22 Variación del área en kilómetros cuadrados vs cota de mira en metros en la Ciénaga de Ayapel. ........................................................................................... 37 Figura 23 Esquema de entradas y conexiones de la ciénaga de Ayapel con las subcuencas y conexiones con los ríos Cauca y San Jorfe .................................... 38 Figura 24 Comparación entre las series de caudales observados y simulados de las subcuencas para el periodo histórico 1985-2000 en la ciénaga de Ayapel ........... 39 Figura 25 Diagrama de flujo del balance hidrológico de la ciénaga de Ayapel considerando conexiones ...................................................................................... 41 Figura 26 Comparación series reales de volumen, nivel y área con las series simuladas por el modelo hidrológico propuesto y las series reales ....................... 42 Figura 27. Escenarios climáticos propuestos para la ciénaga de Ayapel .............. 44
Figura 28 Variación mensual de las precipitaciones proyectadas y la histórica en la subcuenca Barro para el E1 con 10%, 20% y 30% ............................................... 47
Figura 29 Variación mensual de las precipitaciones proyectadas y la histórica en la subcuenca Barro para el E2 con -10%, -20% y -30% ........................................... 47
Figura 30 Variación mensual de las precipitaciones proyectadas y la histórica en la subcuenca Barro para el E3 con 0% ..................................................................... 48
Figura 31 Variación mensual de las precipitaciones proyectadas y la histórica en la subcuenca Barro para el E1 con 10%, 20% y 30% en la varianza ........................ 48
Figura 32 Variación mensual de las precipitaciones proyectadas y la histórica en la subcuenca Barro para el E1 con 10%, 20% y 30% en los extremos ..................... 49
Figura 33 Comparación de la temperatura con una proyección constante y con un incremento de 2 ° C ............................................................................................... 50
Figura 34 Envolvente de temperatura proyectada de la ciénaga de Ayapel: a) constante, b) Incremento de 2°C ........................................................................... 51
Figura 35 Comparación entre la evapotranspiración real y la combinada ............. 53 Figura 36 Envolvente de evapotranspiraciones proyectadas en la ciénaga de Ayapel. .................................................................................................................. 54 Figura 37 Diagrama mensual de serie de caudales históricos comparado con 1000 series proyectadas ................................................................................................ 54 Figura 38 Interfaz del modelo hidro-social de la Ciénaga de Ayapel en la plataforma de macros de Excel ............................................................................................... 57 Figura 39 Diferencia mensual entre el promedio proyectado y el promedio histórico de niveles de la ciénaga de Ayapel con variaciones en las medias de precipitación de 10%, 20% y 30%, valores máximos (+), valores mínimos (+). ......................... 62
Figura 40 Corte longitudinal donde se incluye el río san Jorge, la ciénaga de Ayapel y el rio Cauca en el sitio del rompedero. Adaptado de Google Earth. ................... 64
Figura 41 Sitios de rompimiento en el rio Cauca: Nuevo Mundo y Santa Anita. Tomado del La unidad Nacional para la gestión del riesgo de desastres (UNGRD, 2013) ..................................................................................................................... 64 Figura 42 Niveles reales y simulados de la ciénaga de Ayapel sin considerar entrada del río Cauca ......................................................................................................... 66 Figura 43 Niveles reales y simulados de la ciénaga de Ayapel considerando la entrada del río Cauca. ........................................................................................... 67
Figura 44 Niveles proyectados de la cienaga bajo condicion de rompimiento cada 4 años y decision de manteniemiento por 12 años para el escenario mas probable E1 .............................................................................................................................. 68
Figura 45 Variación de niveles considerando ingreso constante del Cauca sin
rompimiento del dique bajo el E3 con un aumento de 2°C en la temperatura. ...... 69
Figura 46 Niveles de la ciénaga de Ayapel con una variación del 10% para los cinco escenarios con aumento de 2°C en la temperatura. ............................................. 70 Figura 47 Niveles de la ciénaga de Ayapel con una variación del 20% para los cinco escenarios con aumento de 2°C en la temperatura. ............................................. 71 Figura 48 Niveles de la ciénaga de Ayapel con una variación del 30% para los cinco escenarios con aumento de 2°C en la temperatura. ............................................. 72 Figura 49 Variación temporal de extracción mensual de Bocachico real reportada y simulada con relación al nivel de la Ciénaga de Ayapel para el periodo 2007-2013 .............................................................................................................................. 74
Figura 50 Diagrama de flujo para el cálculo de la extracción de Bocachico en la Ciénaga de Ayapel ................................................................................................ 75
Figura 51 Diagrama de flujo para el cálculo de la extracción de Bocachico considerando el ingreso del río Cauca hacia la ciénaga de Ayapel ...................... 76
Figura 52 Variación mensual de extracciones mensual de bocachico reportada y simulada en la Ciénaga de Ayapel con relación al nivel del río Cauca para el periodo 2010-2015 ............................................................................................................. 76 Figura 53 Diagrama de flujo del balance poblacional de bocachico en la ciénaga de Ayapel ................................................................................................................... 78 Figura 54. Biomasa vs extracción de Bocachico (P. magadalenae) para el periodo 1985-2044 incluyendo reportes reales de extracción de esta especie para el escenario 3. ........................................................................................................... 79
Figura 55 Biomasa vs extracción de P. magadalenae (Bocachico) para las proyecciones 2012-2044 bajo escenarios de variabilidad climática E1 y E2 con diferentes porcentajes en la variación de la media ±10%, ±20%, ±30%. .............. 80 Figura 56 Biomasa vs extracción de P. magadalenae (Bocachico) para las proyecciones 2012-2044 bajo escenarios de variabilidad climática E4 y E5 con aumento en los porcentajes (varianza y extremos) en la media 10%, 20%, 30%. 82
Figura 57 Relación ente la concentración de Hg en el agua y la Hg encontrad en la raíz de E. crassipes después de 30 días. Polinómica (azul), lineal (negro). .......... 87
Figura 58 Diagrama de flujo para estimar la concentración de mercurio que podría tener la ciénaga de Ayapel en un periodo determinado. ....................................... 92
Figura 59 Variación de a) volumen y concentración de mercurio en la ciénaga; b) concentración de mercurio en Jacinto de agua (E. crassipes) y Bocachico (P. magdalenae); c) cantidad de mercurio producto de la explotación de oro y que puede llegar a la ciénaga de Ayapel. ............................................................................... 94
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RESUMEN
En este trabajo se estudia el comportamiento hidrológico de la ciénaga de Ayapel a
partir de escenarios en los que se evalúan distintas condiciones de variabilidad
climática y de la actividad humana asociada con la pesca, la minería y el
mantenimiento de diques en un modelo hidro-social. Con información histórica del
clima, niveles de la ciénaga, caudales de ríos y actividad de pesca en el periodo
1985-2012, se realizó la calibración del balance hidrológico de la ciénaga. A partir
del análisis de series temporales y el uso de modelos estadísticos autoregresivos,
se proyectaron escenarios climáticos que tuvieron en cuenta variaciones y extremos
en la media de la precipitación mensual, presencia del ENSO, aumento de
temperatura en 2°C, escenarios de rompimiento de un dique en el río Cauca y
mantenimiento de diques proyectados hasta el año 2045. Además, el modelo
incorpora una dinámica básica poblacional de bocachico en la ciénaga, un modelo
de mercurio para la ciénaga usando la dinámica de sistemas y una condición de
toma de decisiones relacionada con el rompimiento de diques en el río Cauca para
modelar situaciones como la presentada con la ruptura del año 2010. Los resultados
de las simulaciones indican que la ciénaga puede verse afectada por cambios
extremos en el aumento y disminución de las precipitaciones afectadas por el
ENSO. El modelo es capaz de representar la fracción de agua que pudo ingresar
desde el rio Cauca a la ciénaga, del orden 10 a 70 m3/s. Además usando la dinámica
poblacional de peces se pudo proyectar la extracción y población de bocachico para
los siguientes 30 años. Finalmente el modelo de balance de mercurio usando la
producción de oro en la región sirvió para estimar las concentraciones en las
matrices agua, peces y macrófitas acuáticas. Este modelo sirve como herramienta
de gestión y toma de decisiones de aspectos ecohidrológicos no solo en cuanto a
la cantidad sino en la calidad de la ciénaga de Ayapel mediante escenarios de
cambio climático
Palabra claves: Modelo hidrosocial, escenarios climáticos, balance poblacional,
modelo de mercurio, balance hidrológico, ciénaga de Ayapel.
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ABSTRACT
In this work the hydrological behavior of Ayapel swamp is studied from scenarios en
which different conditions of climate variability and human activity associated with
fishing, mining and maintenance of dams in a hydro-social model are evaluated.
With historical weather information, levels of the swamp, river flows and fishing
activities in the period 1985-2012, the calibration of the hydrological balance of the
swamp was made. From the analysis of time series and the use of autoregressive
statistical models, climate scenarios were projected considering extreme variations
in mean monthly rainfall, presence of ENSO, temperature increase by 2°C, scenarios
of a dike break in Cauca’s river. In addition, the model incorporates a basic dynamic
of bocachico’s population in the swamp, a model of mercury for the swamp using
systems dynamic and a condition of making decisions related to breaking of a dike
in the Cauca’s river to model situations like occurred in 2010. The results of the
simulations indicate that the swamp can be affected by extreme changes in the
increase and decrease of rainfall affected by ENSO. The model can represent the
fraction of water that could be able to enter from the Cauca’s river to the swamp,
about 10 to 70 m3 / s. Furthermore using a fish dynamic population could project the
population and catch to bocachico for the next 30 years. Finally the balance model
using mercury in mining in the region helped to estimate the concentrations in water,
fish and aquatic macrophytes matrices. This model serves as a tool for management
and decisions-making in ecohydrological aspects not only in terms of quantity but
also in the quality of Ayapel using climate change scenarios.
Keywords: hydrosocial model, climate scenarios, population balance, mercury
model, water balance, Ayapel swamp.
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1. INTRODUCCIÓN
Esta investigación busca entender el efecto del cambio climático sobre la hidrología
regional y las actividades más importantes en la ciénaga de Ayapel (Córdoba,
Colombia) a través de la modelación sistémica de factores sociales, ecológicos,
climáticos y ambientales que complementa y unificar los conocimientos de
diferentes trabajos previos realizados en la ciénaga(Marín, 2012; Molina, 2009;
Palacio et al., 2007; Alex Rua, 2009; Zapata, 2005).
El modelo hidro-social planteado es una herramienta que integra el balance
hidrológico de la ciénaga de Ayapel usando los principales aportes de agua que
llegan al sistema y que además incorpora escenarios de variabilidad climática,
algunos fenómenos macroclimáticos globales como las oscilaciones de
temperaturas de los océanos Pacífico y Atlántico a través de los índices ENSO,
PDO y AMO y condiciones de rompimiento de diques sobre el río Cauca.
Adicionalmente se modelan aspectos relevantes de la actividad pesquera en la zona
asociada con la extracción de Bocachico y de la minería a través de la estimación
de las cargas de mercurio a la ciénaga.
En el capítulo cuatro se presenta una caracterización detallada de la cuenca,
suministrando información geográfica y topográfica del sistema y las principales
conexiones con ríos Cauca y San Jorge. Después se realiza una descripción
hidrológica de la ciénaga usando como base el análisis de los regímenes de lluvias
y caudales, las variables climatológicas medidas, las actividades socioeconómicas
y comerciales a partir de información actualizada hasta el 2012. En el quinto capítulo
se presenta los fenómenos macroclimáticos que influyen en las variables climáticas
locales. En el sexto capítulo se describe la metodología para calcular el balance
hídrico de la ciénaga y la calibración del modelo comparando con las series
históricas. El capítulo séptimo contiene los escenarios climáticos propuestos y los
modelos de proyección de las series. El capítulo octavo introduce el concepto de
modelo hidro-social y se muestran los resultados de los escenarios con las
proyecciones de nivel y la condición de rompimiento de un dique sobre el río Cauca.
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El capítulo nueve presenta los resultados del modelo hidrosocial propuesto con tres
secciones. La primera de ellas se presenta una aplicación del modelo mediante la
estimación de caudales debido a la ruptura de un dique en junio de 2010 y que
provoco un desbalance en los niveles de la ciénaga. En la segunda sección se
propone un modelo poblacional de Bocachico, especie de gran valor comercial para
el sector y finalmente se presenta los resultados de una modelación de mercurio
usando dinámica de sistemas para estimar las concentraciones de mercurio que
podría alcanzar en la ciénaga partiendo de la explotación de mercurio como
actividad socioeconómica en la región y que está causando graves deterioros al
recurso hídrico.
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2. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
Los humedales son ecosistemas sensibles ante los cambios producidos por el clima
y pueden verse afectados por variaciones en la temperatura, los patrones de
precipitación, el aumento en los caudales de los ríos, entre otros, que pueden
producir un impacto negativo debido a su fragilidad, la cual se ve estimulada tanto
por acciones naturales como antropogénicas (Moya et al., 2005). Los cambios
inducidos por estos impactos afectan directamente a la sociedad, a la economía y
al medio ambiente.
La situación actual en la que se encuentra la ciénaga de Ayapel ha despertado un
especial interés por su preservación, debido a las posibles afectaciones que su
comportamiento puede traer tanto para el equilibrio ecohidrológico como para los
pobladores de esta región. En los últimos años este sistema natural ha sufrido una
serie de cambios en su estructura hidrológica y social, algunos de ellos provocados
por las actividades antrópicas como la sobreexplotación de los recursos (pesca,
minería de oro, ganadería extensiva, quema material vegetativo, etc.) y otros por los
efectos en fenómenos macroclimáticos y cambios en los patrones atmosféricos
asociados con aumentos de las precipitaciones y la temperatura. Debido a esto es
importante entender los fenómenos naturales y sociales desde una perspectiva
integral, usando herramientas que permitan cuantificar y valorar a futuro las posibles
repercusiones que tienen las decisiones de las personas mediante la modelación
de estas variables.
Esta investigación se centra en el estudio del comportamiento hidrológico de la
ciénaga de Ayapel (Córdoba, Colombia), asociado a factores socioeconómicos y
ambientales. La ciénaga de Ayapel hace parte del gran sistema de humedales de la
Mojana y es el escenario de actividades económicas como la pesca, la agricultura,
la ganadería entre otras(Palacio et al., 2007). La ciénaga está alimentada por los
ríos Cauca y San Jorge que son responsables del pulso de inundación anual de la
zona (Caraballo & De la Ossa, 2011; Marrugo, Lans, & Benítez, 2007). Sin embargo,
dicho pulso se ha visto afectado en los últimos años por fenómenos naturales (como
el ENSO) y antrópicos que han cambiado la dinámica hidrológica del sistema.
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Ejemplo de los impactos antrópicos lo representa el rompimiento de un dique en el
río Cauca en noviembre de 2010, que provocó un desbalance en el pulso de
inundación, aumentando en forma sostenida el nivel medio de la ciénaga y
afectando algunas de las comunidades que viven en el sector (Correa, 2013).
La contaminación por mercurio, producto de un inadecuada explotación en la
minería, puede ocasionar graves deterioros a las comunidades y poblaciones que
habitan en el la ciénaga pero además estas causando un impacto directo en la
población que tiene conexión directa con este ecosistema acuático (Marrugo et al.,
2007). Es por esto que es importante las herramientas de modelación no solo para
entender estos fenómenos sino para tomar decisiones respecto del uso sostenible
humedal.
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3. OBJETIVOS
3.1 Objetivo general
Evaluar sistémicamente el impacto potencial del cambio climático sobre el pulso de
inundación y las actividades socioeconómicas de los pobladores en la ciénaga de
Ayapel (Córdoba) bajo diferentes escenarios mediante un modelo hidro-social.
3.2 Objetivos específicos
Establecer el marco conceptual del comportamiento de la ciénaga de Ayapel
usando la información histórica para realizar proyecciones a futuro.
Proponer un modelo hidro-social del impacto del pulso de inundación de la
ciénaga para conocer su dinámica ecohidrológica y social.
Evaluar el impacto que ejerce el pulso de inundación asociado a la variabilidad
climática en la ciénaga de Ayapel bajo diferentes escenarios.
4. CARATERIZACIÓN DE LA CUENCA
4.1. Área de estudio
La ciénaga de Ayapel está localizada en el departamento de Córdoba en Colombia.
Hace parte del sistema cenagoso de Ayapel donde coexisten humedales y zonas
inundables de la depresión Momposina en la región caribe (Aguilera, 2009). La
cuenca de la ciénaga tiene una extensión de 1504 km2 y una topografía que varía
entre los 20 y los 150 m.s.n.m. La ciénaga es considerada un importante acuífero y
reservorio íctico de la llanura aluvial del río San Jorge (Aguirre et al, 2005). Presenta
un ambiente de humedal permanente y poco profundo con valores medios cercanos
a los 6 m (Jiménez et al, 2010).
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Figura 1. Localización geográfica del sistema cenagoso de Ayapel en el contexto global,
nacional y regional. Modificado del PMA, 2007
La ciénaga es cuna de especies de aves migratorias y residentes. Además controla
las inundaciones en esta región del país debido a su nexo hidrológico con los ríos
Cauca y San Jorge. Las ciénagas y zonas inundables de los grandes ríos tienen un
gran significado en el mantenimiento de la producción biológica de las aguas
continentales (Aguirre et al, 2005). Según estudios realizados por Montoya & Aguirre
(2009), Colombia posee 1900 ciénagas con un área total de 478.418 ha. La
importancia de estos sistemas radica en los bienes y servicios ambientales que
prestan, no solo a la diversidad de flora y fauna de la zona sino a las poblaciones o
asentamientos humanos.
La ciénaga de Ayapel se alimenta de los caudales de cinco subcuencas, cuyos
aportes de agua se hace a través de caños y quebradas, y ocasionalmente de las
crecientes de los ríos Cauca y San Jorge (Aguirre et al., 2005). A continuación se
presenta una descripción general de cada una de ellas según Marín, (2012).
Caño Grande (conexión con el río San Jorge)
9 de 106
Localizado en el sector nordeste del sistema cenagoso de Ayapel (SCA). Este ramal
del Río San Jorge de aproximadamente 5.6 km de longitud, establece una conexión
directa con la Ciénaga de Ayapel constituyéndose en el principal nexo hidrológico
entre el río y la ciénaga.
Subcuenca Barro
Tiene una longitud aproximada de 50 Km y son tributarios de él las quebradas
Popales, El Combite, la Trejos, El Mister, la Aventinos (trasvase del caño Pescado),
y antes de la confluencia con el trasvase, toma el nombre de Aguas Claras, cruza
ciénagas y dos zapales, entre las que se destaca la ciénaga de San Lorenzo. Este
caño recorre la región rodeado de la cota 25 msnm, siendo el único que presenta
un relieve colinado en su cuenca (Zapata, 2005).
Subcuenca Quebradona
Localizada en el extremo sur esta subcuenca tiene su nexo con la ciénaga de Ayapel
a través de la quebrada “Quebradona” que lleva el mismo nombre y recoge la
precipitación de un área de 268.28 km2. En el área de influencia a este sector se
destacan actividades como la minería aurífera, extracción de arena y algunas fincas
dedica a cultivos y ganadería
Subcuenca Muñoz
En la subcuenca Muñoz se encuentra la ciénaga Playa Blanca que se localiza en la
parte oriental de sistema cenagoso que se conectan con el Caño Muñoz recibe las
aguas negras y los desechos sólidos de los habitantes del Corregimiento Playa
Blanca. En el cuerpo de agua se presentan abundantes parches con gramíneas
sumergidas y plantas flotantes que impiden la navegación especialmente durante el
período de aguas altas.
Subcuenca Escobillas
En esta subcuenca se encuentra las quebradas Escobillas y Piedras las cuales
llegan a las ciénagas Escobillas y Escobillitas respectivamente que tiene una
interconexión directa con el cuerpo de agua central. Es la cuenca se desarrollan
actividades dedicadas a la extracción de oro, que afectan la transparencia del agua.
10 de 106
Subcuenca Ciénaga
Las subcuenca ciénaga está localizada en parte occidental de la ciénaga de Ayapel
y está representada por un área cercana de 112 km2 en esta zona se encuentra el
casco urbano del municipio de Ayapel.
4.2. Caracterización hidrológica de la cuenca
4.2.1. Precipitación
Para conocer la variación de la precipitación en la cuenca de Ayapel se escogieron
seis estaciones hidrométricas distribuidas en la cuenca, cada una con registros
mensuales de 43 años. La distribución espacial de la precipitación en la cuenca se
determinó mediante interpolación espacial usando isolíneas por el método spline.
En la Tabla 1 se presenta la información de referencia de las estaciones
hidroclimatológicas suministradas por el IDEAM que se usaron en esta
investigación.
Tabla 1 Estaciones hidroclimatológicas usadas en el proyecto
Código Estación Parámetro Coordenadas Periodo registro
P E T N Q Lat. Long años
25015150 Ayapel X X X - - 8°17'42.7'' N 75°9'52.2''W 1969-2012
25020780 Cecilia X - - - - 8°27'41'' N 75°2'3'' W 1969-2012
25020480 Los Pájaros X - - - - 8°20'26'' N 74°52'4'' W 1969-2012
27037010 La Esperanza X - - - - 8°1'48.2'' N 74°47'8.1'' W 1969-2012
25020530 La Ilusión X - - - - 8°1'31.8'' N 75°5'23.1'' W 1969-2012
25021390 Caucasia X - - - - 8°0.0'0.0'' N 75°12'0.0'' W 1985-2012
25027120 Marralú - - - X X 8°18'49.4'' N 75°14'20.4'' W 1977-1989;
2004-2009
25027340 Beirut - - - X - 8°18'7.7'' N 75°8'8.3'' W 1985-2012
25027270 Las Flores - - - - X 8°06'4.1’’ N 74°46'39.5 W 1974-2012
P= precipitacion (mm/mes), E=evaporacion (mm/mes), T: temperatura (°C), N: nivel
(msnm), Q: caudal (m3/s)
11 de 106
En la Figura 2 se muestra las distribución mensual multianual de precipitacion
mediante diagrama de cajas y bigotes. Todas ellas presentan un regimen unimodal.
En este ciclo mensual se puede ver los meses de mayor lluvia y los meses secos.
Los diagramas de cajas de bigotes permiten ver la variación de la mediana en el
ciclo anual. Las estaciones Los Pajaros y La Esperanza presentan los valores mas
altos, que superan los 600 mm/mes en los meses de julio y agosto. En contraste,
las estaciones Cecilia y Ayapel presentan valores muy bajos en los meses de enero
y febrero.
Figura 2 Distribución mensual multianual de las estaciones pluviometricas usadas en este
estudio
La Figura 3 muestra la distribución espacial multianual de la precipitación en la zona
de influencia de la cuenca donde se encuentra la ciénaga de Ayapel. Allí se observa
0
200
400
600
800
1000
Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic
Pre
cip
itació
n (
mm
)
Pajaros
0
200
400
600
800
1000
Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic
Ayapel
0
200
400
600
800
1000
Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic
Pre
cip
itació
n (
mm
)
Ilusión
0
200
400
600
800
1000
Ene Feb Mar AbrMay Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic
Esperanza
0
200
400
600
800
1000
Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic
Pre
cip
itació
n(m
m)
Caucasia
0
200
400
600
800
1000
Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic
Cecilia
12 de 106
una tendencia decreciente en los valores de precipitación partiendo del costado sur-
oriental, pasando por el río Cauca hasta la ciénaga. Esto debido a un patrón de
circulación convectivo de lluvias que se presenta cerca de la barrera orográfica de
la serranía de San Lucas (Zapata, 2005). Los valores van disminuyendo de 4600
mm/año hasta llegar a la ciénaga con precipitaciones que oscilan alrededor de los
2600 mm/año.
Figura 3 Mapa de distribución de precipitación multianual, localización de estaciones
pluviométricas e isolíneas de precipitación multianual.
4.2.1.1 Generación de series de precipitación por subcuencas
Para delimitar la zona de estudio y calcular el área de cada una de las subcuencas
se usó el programa ArcGIS Tabla 2. Una vez delimitadas las áreas, se estimó el
aporte de lluvia sobre cada una de las subcuencas con polígonos de Thiessen para
establecer áreas de influencia de cada una de las estaciones.
13 de 106
Tabla 2 Información de las subcuencas utilizadas en el área de influencia con polígonos
de Thiessen y las estaciones de precipitación usadas en la interpolación espacial.
Subcuenca
Área
calculada
(km2)
Precipitación
media
(mm/mes)
Estaciones de precipitación
Ciénaga Ayapel 119,30 195.92 Ayapel, Cecilia, Los Pájaros
Barro 515,62 261.06 La Ilusión, Los Pájaros, La
Esperanza, Ayapel
Ciénaga 112,77 197.04 Ayapel, Cecilia
Escobillas 146,02 211.87 La Ilusión, Ayapel
Muñoz 385,82 235.69 Esperanza, Los Pájaros, Ayapel,
Cecilia
Quebradona 262,14 210.97 La Ilusión, Caucasia, Ayapel
TOTAL 1541,77 -
4.2.2.2 Análisis de distribución de la precipitación sobre la cuenca
El procedimiento para obtener los valores de precipitación para cada subcuenca
consistió de los siguientes pasos:
a) La interpolación especial a través de polígonos de Thiessen usando ArcGIS.
Este tipo de interpolación predice cada punto desde el punto más cercano logrando
dividir la macrocuenca en polígonos irregulares.
b) La determinación del área de cada subcuenca usando ArcGIS.
c) El cálculo de la precipitación que cae en cada subcuenca usando la siguiente
ecuación:
𝑃𝑠 =∑ 𝑃𝑖 · 𝐴𝑖
𝑛1
∑ 𝐴𝑖 [ 1 ]
Donde,
Ps = Precipitación total sobre la subcuenca.
14 de 106
Ai: = Área delimitada por el polígono.
Pi: = Valor de precipitación por estación.
N = Número de subcuencas, en este caso cinco.
Con la información geoespacial de los puntos donde se encuentran ubicadas las
estaciones pluviométricas se conformaron los polígonos y se definió el área de
influencia de cada uno (Figura 4). De esta manera se estableció el dominio espacio
semidistribuIdo del modelo que tiene en cuenta el aporte de lluvia por subcuencas.
Figura 4. Mapa de interpolación de áreas de influencia de las estaciones sobre cada
subcuenca por el método de polígonos de Thiessen.
Con la información obtenida en cada una de las subcuencas se construyó un
diagrama de cajas y bigotes con la variación mensual de precipitación (Figura 5).
15 de 106
Los valores medios mensuales más altos corresponden a la subcuenca Barro
seguida de la subcuenca Muñoz. La subcuenca Ciénaga por su parte presentó los
valores más bajos en promedio.
Figura 5 Distribución mensual multianual de la precipitación para cada una de las
subcuencas aportantes a la ciénaga de Ayapel.
4.2.2. Evaporación, Temperatura y Humedad Relativa en la ciénaga
En la cuenca solo la estación hidrometeorológica de Ayapel registra datos
evaporación. Por tal motivo, la serie de evaporación de esta estación se usó para
las cinco subcuencas. En la Figura 6 se resume la distribución mensual multianual
de la evaporación, precipitación, humedad relativa y temperatura sobre la ciénaga
de Ayapel mediante diagramas de cajas y bigotes. La evaporación varía entre los
90 y 150 mm. Para el caso de la precipitación el comportamiento es unimodal con
una época de lluvias intensas de mayo a octubre y poca lluvia de diciembre a marzo.
La humedad relativa es alta, con valores medios que varían entre 80% y 90%. La
Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic
0
100
200
300
400
500
600
700
800
Mes
Pre
cip
ita
ció
n (
mm
)
Ciénaga
Muñoz
Quebradona
Escobilla
Barro
16 de 106
temperatura también presenta un comportamiento unimodal inverso a la
precipitación, con temperaturas que alcanzan los 30°C y valores mínimos de 26°C.
Figura 6 Distribución mensual de Evaporacion, Precipitación, Humedad Relativa y
Temperatura.
Mes
70
75
80
85
90
Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic
Hum
edad
(%)
26
27
28
29
30
Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic
Tem
pera
tura
(°C
)
70
75
80
85
90
Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic
Hum
edad
(%)
26
27
28
29
30
Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic
Tem
pera
tura
(°C
)
60
80
100
120
140
160
Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic
Eva
pora
ción
(mm
)
0
100
200
300
400
500
600
Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic
Pre
cipt
itaci
ón (m
m)
60
80
100
120
140
160
Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic
Eva
pora
ción
(m
m)
0
100
200
300
400
500
600
Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic
Pre
cipt
itaci
ón (
mm
)
17 de 106
La Figura 7 por su parte, muestra las características hidrológicas y sociales más
importantes de la cuenca. Se destacan las conexiones con los ríos San Jorge y
Cauca, los diferentes caños y quebradas que alimentan al cuerpo de agua central y
las actividades más importantes de la zona sobre la cuenca. La imagen además
tiene en cuenta el relieve natural e ilustra la ubicación del municipio de Ayapel.
Figura 7 Diagrama generalizado de interacción entre los principales ríos que hacen parte
de la cuenca de la ciénaga de Ayapel con algunos componentes hidro-sociales.
4.2.3. Niveles de la ciénaga de Ayapel
La ciénaga de Ayapel es parte de los humedales que integran la depresión
Momposina y tiene una importante influencia por los ríos Cauca y San Jorge
presentando hidroperiodos unimodales comunes en la región caribe colombiana
(Estupiñan et al, 2015).
El pulso de inundación integra procesos ecológicos muy diversos y complejos de
los sistemas de inundación río-llanura (Junk & Wantze, 2004). El pulso de
inundación de la Ciénaga de Ayapel presenta cambios mensuales con los valores
más bajos de nivel en los meses de febrero a abril y los niveles más altos entre
agosto y noviembre. Entre estas variaciones existen dos meses de transición (mayo
Ciénaga de Ayapel
Caño Muñoz
Ayapel
Caño Barro
Ayapel
Qda Escobillas
Ayapel
Río Cauca
Río San Jorge Ayapel
18 de 106
y noviembre) conocidos como época de subienda y bajanza, que benefician tanto
las actividades agrícolas como la migración de peces. Los niveles de la Figura 8
fueron tomados de la estación Beirut localizada en la parte suroccidental de la
ciénaga de Ayapel, Córdoba. Los registros van desde 1985 hasta 2012.
Figura 8 Distribución mensual de niveles de la ciénaga de Ayapel para el periodo 1985 a
2012
4.2.4. Niveles del río San Jorge
El río San Jorge nace en el nudo de Paramillo y surca los departamentos de
Antioquia, Córdoba, Sucre y Bolívar, con una longitud aproximada de 368 km. El río
tiene una conexión con la ciénaga de Ayapel a través del caño Fístola (Torres &
Pinilla, 2011) y junto con los ríos Cauca y Magdalena conforman los tres sistemas
fluviales más importantes de la red hidrográfica de la Mojana (Torres & Pinilla,
2011).
La serie de niveles del río San Jorge, correspondientes a los años 1985-2013, fue
obtenida de la estación limnimétrica del IDEAM en Marralú. Los niveles medios
19 de 106
mensuales oscilan entre los 18 y los 22 msnm. Asociado con la época de lluvias
bajas, los niveles del río descienden entre noviembre y abril. A partir de ahí, los
niveles se incrementan con la época de lluvias hasta octubre como lo muestra la
Figura 9.
Figura 9 Distribución mensual multianual de los niveles del río San Jorge en la estación
Marralú para el periodo 1985-2013
Los niveles del río San Jorge exhiben una variación similar a los niveles de la
ciénaga de Ayapel, lo que indica un mismo condicionamiento hidrológico en las dos
cuencas.
4.2.5. Caudales del río Cauca
El río Cauca nace en el Macizo Colombiano entre las Cordilleras Occidental y
Central de los Andes con un área de drenaje de 59.074 km2, que representa el 5%
del territorio nacional (Puertas et al., 2011). El sistema fluvial del río Cauca recorre
187 km desde su nacimiento hasta la región de la Mojana. Su llanura o planicie
inundable se extiende desde Puerto Valdivia hasta su desembocadura en el Brazo
de Loba (Bolívar). Los procesos degradativos de la cuenca están dados por el
20 de 106
sistema de producción minero y su elevado aporte de sedimentos con metales
pesados y cianuros a lo largo de su recorrido (López, 2013; Torres & Pinilla, 2011).
Según el plan de manejo ambiental del complejo de humedales de Ayapel (Palacio
et al., 2007), el ingreso de rio Cauca hacia la Ciénaga ha ocurrido en el pasado con
una frecuencia de 15 a 18 años, en el sector de Margento, al occidente de Caucasia
y al sur de la Ciénaga de Ayapel, debido a que puede superar los diques que
separan su curso de la cuenca de Ayapel. Así mismo, en el sector occidental de la
Ciénaga el ingreso es más seguro y frecuente, donde el río Cauca inunda la
depresión por los rompederos de Astilleros y San Jacinto, por medio de los caños
Muñoz y San Matías.
El régimen de caudales observado en la Figura 10 está relacionado con un
comportamiento bimodal que es marcadamente diferente al de la ciénaga y al del
río San Jorge. En el primer trimestre del año se presentan los caudales más bajos
del periodo, mientras que los valores más altos ocurren en junio y noviembre.
Figura 10 Distribución mensual multianual de los Caudales del río Cauca en la estación
Las Flores para el periodo 1974-2012
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
4000
4500
5000
5500
Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic
Mes
Ca
ud
al rí
o C
au
ca
(m
3/s
)
21 de 106
4.3. Caracterización socio-económica de la cuenca
El municipio de Ayapel, fundado el 25 de octubre de 1535, se ubica en la parte
oriental de la ciénaga y es el más antiguo del departamento de Córdoba (Alcaldía
de Ayapel, 2014). Rodeado por ciénagas y caños se destaca la ciénaga de Ayapel,
la cual constituye un ecosistema natural muy importante para la población y para
las comunidades y asentamientos urbanos que se encuentran en zonas aledañas.
Dentro de las actividades socioeconómicas más importantes que se desarrollan en
la zona se encuentran: la pesca, la agricultura, la explotación de oro, la ganadería,
el turismo, entre otros. Esta investigación se concentra principalmente en la pesca
y en los efectos de la minería como las actividades socioeconómicas más
importantes en la región.
4.3.1. Pesca
La pesca en una de las actividades más importantes del sector. En la zona de
influencia de la ciénaga de Ayapel hay dos tipos de pesca: una de ellas denominada
“de subsistencia”, que constituye la explotación de los recursos naturales en
territorios tradicionalmente habitados por comunidades rurales (Sánchez, 2012) y
que se realiza entre los meses de mayo y noviembre y la otra denominada
“comercial” que corresponde a la época de subienda entre los meses de diciembre
y abril. Uno de los métodos de captura tradicionalmente implementados en la
ciénaga es la atarraya, aunque se usan otros métodos como el chinchorro, el
trasmallo, y la chinchorra que capturan un volumen significativo de peces causando
un impacto ecológico negativo en las especies de peces que se encuentran en la
zona (Aguilera, 2009).
22 de 106
Figura 11 Red de atarraya (izquierda) y trasmallo (derecha) usadas en la ciénaga de
Ayapel.
Según el Plan de Ordenamiento Territorial del Municipio de Ayapel, la pesca en la
región se realiza en todos los meses del año, convirtiéndola en una actividad
netamente extractiva y permanente. Según el Instituto Colombiano Agropecuario
(ICA), cerca de once mil personas dependen de este negocio en los diferentes
eslabones de la cadena (productores, pescadores, comercializadores y
transportistas) (POT, 2012).
Existe una importante influencia de los cambios que se presentan en el clima sobre
los ecosistemas continentales, algunos de ellos producto del incremento de
temperatura, que repercuten en la escorrentía de los ríos (Cochrane et al., 2009).
Los cambios en el uso de la tierra generan también impactos que se evidencian en
la carga de sedimentos, los flujos hídricos y otros fenómenos físico-químicos
relacionados (p.ej., hipoxia, estratificación, cambios en la salinidad). Los resultados
de estos procesos son complejos y se hacen sentir en la composición de las
comunidades biológicas y en la producción y estacionalidad del plancton y las
poblaciones de peces.
Una de las especies de peces más representativas en la cuenca del Magdalena,
donde se encuentra la ciénaga de Ayapel, es el Phrochilodus magdalenae
comúnmente llamado Bocachico. Según el informe de pesca y acuicultura en
23 de 106
Colombia en el 2006 la mayor captura correspondió al Bocachico con 2857.8
toneladas, seguido del Nicuro con 709.2 toneladas, Bagre rayado 693.4 toneladas,
Blanquillo 470.4 toneladas, mojarra lora 322.6 toneladas, y comelón con 185.9
toneladas (Arias et al., 2007).
Figura 12. Pescadores faenando en la ciénaga de Ayapel.
4.3.2. Agricultura
La agricultura en las zonas cercanas a la ciénaga de Ayapel es un de las actividades
económicas y productivas más importantes para los pobladores de la región. En el
2006 la agricultura utilizó cerca del 6.75% de los suelos del municipio de Ayapel.
Los cultivos transitorios que predominan son el de arroz y maíz. Ambos ocupan en
épocas de producción prácticamente la totalidad de las áreas sembradas (Aguilera,
2011). Según Palacio et al. (2007), el impacto de las inundaciones asociadas con el
pulso de la Ciénaga pueden ocasionar pérdidas en estos cultivos y deterioro de
algunas viviendas como sucedió en el 2005 por una creciente del río Cauca.
Debido a las condiciones hidrológicas, las inundaciones asociadas al pulso de la
ciénaga favorece el desarrollo del cultivos de arroz, que tiene su máxima producción
en los meses de julio y agosto épocas de subienda. Sin embargo, Argumedo &
colaboradores (2015) publicaron un estudio donde éste se ha constituido como una
fuente primaria de metilmercurio en las zonas donde hay una explotación minera.
24 de 106
El estudio indica que los habitantes de San Marcos y Ayapel están expuestos a
concentraciones mínimas de mercurio que podrían ser perjudiciales para su salud,
debido a que el consumo frecuente de arroz afectaría potencialmente a los
consumidores.
Figura 13 Cultivador de arroz en Ayapel. Tomado de (Marquez, 2012)
4.3.3. Ganadería
La ganadería que se practica en la zona es la actividad económica más rentable.
El 80% del suelo del municipio esta cultivado por pastos aprovechables para el
ganado así como la ganadería caprina y porcina (Rueda, 2005 citado por Gaviria,
2006)
25 de 106
Figura 14 Ganado en zonas de inundación de la ciénaga
4.3.4. Explotación de oro
Según Gaviria (2006), la minería ocupaba el cuarto lugar entre las actividades
económica más importantes de la región, luego de la pesca, la agricultura y la
ganadería. A pesar de eso la falta de oportunidades laborales han hecho que gran
parte de la población joven este dedicada actualmente a este oficio.
A principios del siglo XIX se inició en Colombia la amalgamación con mercurio (Hg)
para facilitar la extracción de oro. El mercurio es el principal residuo inorgánico
presente en los efluentes de la minería, puede llegar a la ciénaga a través de los
caños y quebradas y se ha encontrado en humanos, peces y plantas acuáticas.
(Marrugo et al., 2007; Alex Rua, 2009; Rusman, Asmiwarti, Eefrizal, & Sofyani, 2013;
Sanchez & Cañon, 2010).
En la Figura 15 se muestran las diferentes actividades económicas que se
desarrollan en la cuenca de la ciénaga de Ayapel entre las que se encuentran la
pesca, el cultivo de arroz, la ganadería y la explotación minera.
26 de 106
Figura 15 Diagrama de factores hidrológicos y socioeconómicos en el sistema cenagoso de Ayapel.
27 de 106
5. FENÓMENOS MACROCLIMÁTICOS
El cambio climático es un tema de interés desde hace algunos años y conocer su
impacto no solo sobre la naturaleza sino sobre la población ha sido tema de debates
y estudios (Murcia Ruiz, 2010). Se prevé que Colombia sea uno de los países más
afectados con el cambio climático (Oviedo, 2010).
Los efectos del cambio climático sobre la hidrología regional constituyen un
problema para los sistemas acuáticos naturales continentales. El territorio nacional
puede verse afectado por el aumento de la temperatura entre 1°C y 2°C hacia el
2050-2060 (Benavides & León, 2007).
Colombia se encuentra ubicada en la zona de confluencia-intertropical, por la
dinámica de los océanos atlántico y pacífico y por las cuencas del amazonas y del
Orinoco (García et al., 2012). Esto hace la hace un centro importante de
convergencia de fenómenos en el clima global.
Algunos de los fenómenos macroclimáticos que tienen influencia sobre la
variabilidad temporal de la hidrología en Suramérica y Colombia, en particular,
estudiadas por varios autores, mostrando la importancia de éstos sobre los ríos de
Colombia(Marrero et al., 2014) (Poveda, Velez, & Mesa, 2002).
Para entender cómo influye el clima global sobre la hidrología de la ciénaga de
Ayapel, se analizaron las variables de precipitación, temperatura, evaporación,
humedad relativa, niveles y caudales del río Cauca y San Jorge con los índices
climáticos entre ellos: la Oscilación Decadal del Pacifico (PDO), el Índice de
Oscilación Sur (SOI) y la Oscilación Multidecadal del Atlántico (AMO). La Tabla 3
condensa la información que se utilizó para este análisis y una descripción de cada
índice.
28 de 106
Tabla 3 Índices macroclimáticos usados en la investigación obtenidos de la NOAA.
ÍNDICE REGISTROS DESCRIPCIÒN DATOS-LINK
Oscilación
Decadal del
Pacífico
(PDO)
1985-2012
Se define como la primera componente
principal de la variabilidad mensual de la
temperatura superficial del mar (TSM),
la presión atmosférica a nivel del mar y
el viento superficial del Pacífico Norte
(20Ny 60N).
http://jisao.washi
ngton.edu/pdo/P
DO.latest
Índice de
oscilación
sur (SOI):
1985-2012
Se obtiene utilizando desviaciones de la
media de la diferencias de presión a
nivel del mar entre Tahití, Polinesia
Francesa (18S, 150O), y Darwin,
Australia.
http://www.cpc.n
cep.noaa.gov/da
ta/indices/soi
Oscilación
multidecada
l del
Atlántico
(AMO)
1985-2012
Corresponde a valores mensuales de la
anomalía en la temperatura promedio
del Atlántico Norte (0 70N).
http://www.esrl.n
oaa.gov/psd/dat
a/correlation/am
on.us.data
Índice
oceánico
del Niño
(ONI)
1985-2012
El Índice Oceánico de El Niño (ONI en
inglés), es de hecho el estándar que la
NOAA utiliza para identificar eventos
cálidos (El Niño) y fríos (La Niña) en el
océano Pacífico tropical. Se calcula
como la media móvil de tres meses de
las anomalías de la temperatura
superficial del mar para la región El Niño
3.4 (es decir, la franja comprendida
entre 5°N-5°S y 120°-170°W)
http://www.cpc.n
cep.noaa.gov/pr
oducts/analysis_
monitoring/enso
stuff/ensoyears_
ERSSTv3b.shtm
l
29 de 106
5.1. Relación de las variables climáticas con los fenómenos
macroclimáticos
Para comparar las variables antes mencionadas con las oscilaciones climáticas se
calcularon las anomalías de las variables durante el periodo de 1985 hasta el 2012,
siguiendo los siguientes pasos:
a) Se calcula el promedio y la desviación estándar mensual.
b) Se estandarizan cada una de las series usando la siguiente ecuación:
𝑍 =𝑥 − �̅�
σx
[ 2 ]
Donde,
z = anomalía
𝑥 = valor mensual de la variable
�̅� = promedio mensual de la variable
σx = desviación estándar mensual de la variable.
c) Posteriormente se realiza un suavizado con el promedio móvil de 12 meses.
d) Finalmente se divide cada resultado entre el valor absoluto de máximo valor
de la serie.
En Tabla 4 se muestran las correlaciones de las variables de estudio con los índices,
donde se observa que las correlaciones más altas correspondieron en su orden a la
relación niveles-SOI, cauca-SOI, niveles-negativo del índice PDO. La precipitación
también mostró una buena correlación con el índice SOI.
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Tabla 4 Correlación de las variables climatológicas con los índices climáticos estudiados.
VARIABLE
/INDICE SOI AMO PDO
Negativo
SOI
Negativo
AMO
Negativo
PDO
AMO-
PDO
Niveles 0.71 0.44 - - 0.55 -
Precipitación 0.57 0.24 - - 0.29 -
Temperatura 0.38 - - - - 0.38
Evaporación - - 0.24 0.35 - -
Humedad relativa - 0.31 - 0.29 - -
Niveles San Jorge 0.29 0.41
Caudales San Jorge 0.30 0.26 0.16
Caudales Cauca 0.69 0.44 - - - 0.53
*valor R2>=0.4
Al analizar los resultados se encontró que el índice de oscilación sur presentó los
valores de correlación más altos con las diferentes variables de estudio (Tabla 4).
Recordemos que este índice está relacionado con el ENSO cuyas condiciones
normales para Colombia indican épocas secas, llamado Niño, y de altas lluvias,
llamado Niña. Valores positivos en el SOI indican época de lluvias en la fase niña y
valores negativos épocas secas.
En la Figura 16 se presentan las diferentes anomalías con las variables climáticas
en Ayapel, donde se muestra que los índices AMO, la fase negativa del PDO
(negPDO) y SOI poseen unas correlaciones que superan un R de 0,4 con los
niveles. Esta última con un valor de R=0.71. Según la NOAA (Agencia nacional
atmosférica y oceánida de los EE.UU) en el año 97-98 se presentó uno de los Niños
más fuertes en la historia (Null, 2014), cuya respuesta se ve claramente la serie de
niveles y de precipitación (0.57). Así mismo una serie de eventos de Niña moderada
se presentaron los años (98-99, 99-00, 07-08 y 10-11) donde los niveles siguen el
mismo comportamiento esos años. Algunos autores han encontrado importantes
relaciones del ENSO y el PDO en los lagos en Colombia (Cañón & Valdes, 2011).
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Al analizar la anomalía de temperatura con el SOI y la combinación PDO-AMO se
obtuvo una correlación igual de 0.38. La fase positiva del AMO y del PDO se
relaciona con condiciones de altas temperaturas en la ciénaga a partir del 2004.
Figura 16 Comparación de series reales de niveles, precipitación sobre la ciénaga,
temperatura con diferentes índices climáticos SOI, AMO, PDO para el periodo 1985-2012,
Ncien: Nivel de la ciénaga, P:Precipitacion, T: Temperatura
Según la Figura 17, los caudales del río Cauca presentan la correlación más alta con
el SOI (0.69) mientras que con el AMO y la combinación AMO-PDO son quizás los
que presentan valores más bajos, 0.44 y 0.53 respectivamente. La evaporación por
su parte presenta una mayor correlación con la fase negativa del SOI (0.35) a pesar
de ello los valores extremos en esta oscilación no influencian directamente esta
variable. La humedad relativa de la Ciénaga de Ayapel presentó una mejor
correlación con la oscilación del AMO (0.31) que con el SOI.
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Figura 17 Comparación de series reales de Cauda Cauca, Evaporación y Humedad relativa
con diferentes índices macroclimáticos SOI, AMO, PDO para el periodo 1985-2012. Donde
Qcauca: caudales en el Cauca E: Evapotranspiración, HR: Humedad relativa.
En la Figura 18 se muestran las series de niveles y caudales en el río San Jorge.
En este caso los niveles presentan una mayor correlación con la fase negativa del
AMO (0.41) mientras que con el SOI es menor (0.29). A pesar de esto se observa
que a partir de año 1997 hay un efecto más marcado entre el SOI y los niveles. Para
el caso de los caudales solo se obtuvieron registros para el periodo comprendido
entre 1977 y 1989 los cuales presentaron una mejor correlación con la fase positiva
del SOI. Las demás oscilaciones parece no ser tan influyentes en esta variable.
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Figura 18. Comparación series del río San Jorge con el SOI, AMO y PDO desde 1985-2012
para niveles y 1977-1989 para caudales. NSj: Niveles en el río San Jorge, QSj: Caudales
en el San Jorge
Se realizó un análisis de los niveles de la ciénaga con el Índice Oceánico de El Niño
conocido por sus siglas en inglés como ONI, el cual representa la desviación del
promedio de la temperatura superficial del Océano Pacífico en la región conocida
como El Niño 3.4, que comprende un área entre (05° S - 05° N de latitud y 170° W
- 120° W de longitud) (Ramírez & Jaramillo, 2012). Este índice describe las
condiciones de El Niño para los valores positivos, y La Niña para valore negativos.
En la Tabla 5 se muestra los eventos Niño y Niña para el periodo 1985.2012 según
su intensidad clasificada como débil, moderada o fuerte.
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Tabla 5 Años históricos de El Niño y La Niña según su intensidad para los años 1985 al 2012 reportados por la NOAA (Null, 2014).
EL NIÑO LA NIÑA
DÉBIL MODERADO MUY FUERTE DÉBIL MODERADO MUY FUERTE
1994-95 1986-87 1997-98 1984-85 1998-99 1988-89
2004-05 1987-88 1995-96 1999-00
2006-07 1991-92 2000-01 2007-08
2002-03 2011-12 2010-11
2009-10
Como lo muestra la Figura 19, al comparar las dos anomalías se tiene que el Niño
(valores positivos) coincide con anomalías negativas en los niveles. Esta condición
se presenta en los años 87-88, 91-92, 97-98 (muy fuerte). Para el caso contrario La
Niña (valores negativos) se relaciona con niveles positivos correspondientes a los
años 88-89, 98-00 (mayor duración). A pesar de seguir este patrón, este sucedo no
ocurre en todos los eventos como es el caso de los años 84-85, 95-96, 02-03. Un
acontecimiento importante ocurrió en el año 2010-2011 siendo un año Niña
moderada provocando un desbalance en los niveles no solo por un efecto climático
sino por una condición antrópica. La ola invernal provocó el rompimiento de un dique
en el río Cauca que comunica el municipio de Nechí con la población de San Jacinto
del Cauca, 5 Km aguas abajo de Nechí. Afectando los pobladores del municipio de
Ayapel (UNGRD, 2013).
Figura 19 Variación de las anomalías de los niveles de la ciénaga con el índice ONI para el periodo 1085-2012
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
85
86
87 88 89
90
92
93
94
95
96
97
99
00
01
02
03 04 06
07
08
09 10 11
An
om
alía
AÑO
ONI
Niveles
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6. BALANCE HÍDRICO DE LA CIÉNAGA DE AYAPEL
Para conocer el balance de masa de agua que cae por precipitación se usó el
concepto de “modelo de tanque” que tiene una representación esquemática basada
en el equilibrio de agua en cada tanque. Estos esquemas se han utilizado con éxito
en modelos conceptuales agrupados de forma continua (Francés, & Vélez, 2007;
Vélez et al., 2002).
El balance hídrico de la Ciénaga de Ayapel se realizó mediante la estimación de los
caudales y flujos de entrada y salida de la Ciénaga. El modelo de tanques usado es
que se presenta en la figura 3, que simplifica la visión de una cuenca en términos
de las entradas de precipitación y las salidas de evapotranspiración, infiltración,
flujos subsuperficiales y caudales directos de las corrientes a la ciénaga.
En el esquema general del modelo que se muestra en la Figura 20 se observa dos
tanques cuyo balance está relacionado con entradas y salidas de agua. En el primer
tanque, la entrada de agua corresponde a la que cae por precipitación en la cuenca
hasta llegar al suelo y la salida corresponde a la fracción de transpiración de las
plantas y evaporación del suelo. Parte del agua precipitada se convierte en
escorrentía directa (por medio de un coeficiente de calibración) y otra fracción se
infiltra al segundo tanque que controla la cantidad de agua que sale de él
subsuperficialmente cada mes. Finalmente el caudal de entrada a la ciénaga es la
combinación del flujo subsuperficial y el flujo de escorrentía.
Este modelo mensual se utilizó en las cinco subcuencas en las que se dividió la
ciénaga de Ayapel.
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Figura 20 Diagrama del modelo de tanques usados para la ciénaga de Ayapel
6.1. TOPOGRAFIA DE LA CIENAGA DE AYAPEL
La información batimétrica utilizada en esta investigación fue suministrada por el
profesor Fabio Vélez de la Universidad de Antioquia a partir del trabajo de campo
realizado por varios investigadores, entre ellos Zapata (2005). Se usó para ello una
ecosonda Pathfinder, precisión ±0.10m y un GPS Trimble de alta precisión. El
levantamiento batimétrico se llevó a cabo entre el 2004 y 2005. Con la información
de la lectura del nivel de mira del IDEAM y algunas imágenes satelitales se
obtuvieron las curvas de nivel, área del espejo de agua y volúmen de la ciénaga.
En las Figura 21 y Figura 22 se muestra la topología de la ciénaga de Ayapel usando
dos funciones que representan la variación entre la cota de mira con el volumen
(lineal) y el área (polinómica). Para ellos se usó la información histórica diaria en el
periodo comprendido entre 1985 y 2010. Fue así como se pudo completar la
información faltante de área y volumen con los nuevos registros de nivel
suministrados por las estaciones del IDEAM.
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Figura 21 Variación de la cota de mira en metros vs Volumen de la ciénaga de Ayapel en
millones de metros cúbicos.
Figura 22 Variación del área en kilómetros cuadrados vs cota de mira en metros en la
Ciénaga de Ayapel.
6.2. CALIBRACIÓN DEL MODELO HIDROLÓGICO
6.2.1. Subcuencas
La Figura 23 muestra un esquema de entradas y salidas de caudales de
subcuencas: Barro, Muñoz, Escobillas, Quebradona, Ciénaga y de nexo hidrológico
del río San Jorge con el cuerpo central, a través de caño fístola. La doble orientación
38 de 106
de las flechas indicas el flujo bidireccional de condición que se pudo establecer con
una ecuación de vertedero presentada en la Figura 25. Al otro costado aparece el
río Cauca que tiene una conexión de entrada a la ciénaga cada cinco años
aproximadamente antes del rompimiento del dique en el 2010.
Figura 23 Esquema de entradas y conexiones de la ciénaga de Ayapel con las subcuencas y conexiones con los ríos Cauca y San Jorfe
Para la calibración del modelo hidrológico propuesto se compararon los caudales
simulados en cada una de las subcuencas obtenidos a través del modelo de tanques
con los obtenidos por Zapata, (2005) (ver Figura 24). La Tabla 6 muestra los valores
de los coeficientes de infiltración y escorrentía para la calibración por subcuenca.
Tabla 6 Coeficientes usados para cada una de las subcuencas
Subcuenca Coeficiente de
Escorrentía
Coeficiente
de Infiltración Área (km2)
Qsim-Qobv (zapata)
R2
Ciénaga de Ayapel - - 119.30 -
Barro 0.4 0.2 515.62 0.83
Ciénaga 0.9 0.2 112.77 0.51
Escobillas 0.4 0.2 146.02 0.67
Muñoz 0.7 0.7 385.82 0.65
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Quebradona 0.5 0.3 262.14 0.57
Figura 24 Comparación entre las series de caudales observados y simulados de las subcuencas para el periodo histórico 1985-2000 en la ciénaga de Ayapel
El diagrama de flujo de entradas y salidas para el cálculo del balance hídrico
mensual de la ciénaga de Ayapel se adaptó del balance hídrico el lago de Tota
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propuesto por Cañon (2002) ( Figura 25). El cual presenta tres componentes de flujo
principales.
a) Inicio: se ingresan las condiciones iniciales Vo =266 Mm3, P y E de cada una de
las subcuencas y de la ciénaga y los coeficientes que aparecen en la Tabla 6.
b) Se calculan los valores de infiltración, Hsuelo, Hss (subsuperficial), R(restante
de P)
c) Se calcula de los caudales de entrada (Qentrada) y salida (Qsalida); usando las áreas
de la Tabla 2.
d) Se calcula el nivel de la ciénaga (Ncien) a partir de Vo.
e) Se calcula el área de la ciénaga (Acien) a partir de Ncien.
f) Se calcula un cambio en los niveles (deltaH) a partir de los niveles del río San
Jorge (Nsj), los niveles (Ncien) y la cota base de la ciénaga.
g) Se calcula el caudal de caño fístola (Qf).
h) Al final se tiene el Volumen para el siguiente mes:
Q (t+1) = Qentrada – Qsalida -Qf; t: tiempo en meses.
Nota: Esta condición se repite los doce meses del año y para los años que se
requiere proyectar.
41 de 106
Figura 25 Diagrama de flujo del balance hidrológico de la ciénaga de Ayapel considerando conexiones
42 de 106
6.2.2. Ciénaga de Ayapel
Las series simuladas de niveles (en metros sobre el nivel del mar), volumen (en
millones de metros cúbicos) y áreas (en kilómetros cuadrados) fueron comparadas
con los datos reales como se muestra en la Figura 26. Para el caso del volumen se
relacionan los años comprendidos entre 1985 y 2011 obteniendo una correlación de
0.86. Los datos niveles reales fueron obtenidos de la estación Beirut del IDEAM y
se analizó desde 1985 hasta noviembre de 2013. La correlación en este caso fue
de 0.87. En los gráficos de dispersión se resaltan de color rojos los puntos que
corresponden al desbalance en cada una las tres series debido al rompimiento del
dique en el río Cauca. La línea amarilla muestra una la tendencia creciente en los
niveles. Es importante resaltar que esta tendencia se mantiene quitando los valores
reales para el año 2010 con el rompimiento del dique. Finalmente el área presento
la correlación más baja de los tres comparados con un valor de 0.85.
Figura 26 Comparación series reales de volumen, nivel y área con las series simuladas por
el modelo hidrológico propuesto y las series reales
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7. ESCENARIOS DE CAMBIO CLIMÁTICO
El cambio climático es un desafío conceptual para los gestores hídricos, ya que
introduce incertidumbres en las condiciones hidrológicas futuras. Puede resultar
también muy difícil detectar una tendencia subyacente (Wilby & Harris, 2006) , lo
que significa que podría ser necesario tomar decisiones de adaptación antes de
conocer claramente cómo están evolucionando realmente los regímenes
hidrológicos. La gestión del agua ante una situación de cambio climático obliga, por
ello, a adoptar un planteamiento basado en escenarios(Bates, Kundzewicz, Wu, &
Palutikof, 2008)
Un escenario climático futuro es una representación probabilística que indica cómo
posiblemente se comportará el clima en una región en una cierta cantidad de años,
tomando en cuenta datos históricos y usando modelos matemáticos de proyección,
generalmente para precipitación y temperatura (Programa de Acción ante el Cambio
Climático del Estado de Chiapas, 2011).
Los escenarios climáticos pueden proporcionar información importante sobre el
futuro del clima en una región, incluso para predecir el clima. Esta información
puede usarse para conocer el impacto potencial adverso producido por el cambio
climático (ONU & Programme, 2011)
Con el objetivo de evaluar las condiciones futuras en la ciénaga de Ayapel se
propusieron cinco escenarios de variabilidad en la precipitación (P) como se
muestra en la Figura 27 y dos escenarios de temperatura (T) para el cálculo de la
evaporación. El escenario 1 (E1) representa un aumento en la media de
precipitación histórica. El escenario 2 (E2) representa una disminución en la media
de precipitación. El escenario 3 (E3) considera una condición normal, sin variación
en la media y varianza. El escenario 4 (E4) representa un incremento en la varianza.
Finalmente el escenario 5 representa una variación en los extremos; aumento de
los meses más lluviosos (abril a noviembre) y disminución de los meses más secos
(diciembre a marzo). Adicional a esto cada escenario presenta un incremento o
disminución, tal sea el caso, en el 10%, 20% y 30%.
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Figura 27. Escenarios climáticos propuestos para la ciénaga de Ayapel
7.1. PROYECCIONES DE LAS VARIABLES CLIMÁTICAS
Las series climáticas usadas en esta investigación fueron generadas a través de la
herramienta MATLAB R2013b. entre ellas se proyectaron las variables de
precipitación, evaporación (indirecta), temperatura del aire, humedad relativa,
niveles del río San Jorge, y caudales del río Cauca. A continuación se describen los
métodos y ecuaciones usados.
7.1.1. Precipitación
Para proyectar la precipitación en los escenarios E1 a E4 se propone un modelo
estocástico con tendencia independientes en la media y la varianza y considerando
el efecto ENSO a partir de una variable “dummy”. Se usaron los registros de
precipitación históricos disponibles en el IDEAM para el periodo 1969 a 2012
siguiendo la siguiente ecuación:
E2
T: +2 °C
P: -10%, -20%, -30%
(Cambios en la media)
E1
T: +2 °C
P: +10%, +20%, +30%
(Cambios en la media)
E4
T: +2 °C
P: +10%, +20%, +30%
(Cambios en la varianza)
E5
T: +2 °C
P: +10%, 20%, 30%
(Cambios en los extremos)
E3
T: +2 °C
P: 0%
45 de 106
𝑃𝑚𝑒𝑠 = [(1 + 𝑖1 · 𝛼1 · 𝑡) · µ𝑝 + 𝜎𝑝(1 + 𝑖2 · 𝛼2 · 𝑡) · Ɛ𝑚𝑒𝑠 ] [ 3 ]
Donde,
Pmes= Precipitación proyectada (mes).
𝑖1= Incremento de la media
𝛼1, 𝛼2= 1/mp= Coeficientes de incremento de la media (𝛼1) y/o varianza (𝛼2);
mp= número de meses a proyectar.
µ𝑝= Media de precipitación mensual
𝜎𝑝= Desviación estándar de la precipitación mensual
𝑖2= incremento de la varianza
Ɛ𝑚𝑒𝑠 = Error aleatorio (mes) N (0,1), media= 0 y desv. Est= 1
Con ENSO se tiene que:
𝑃𝑚𝑒𝑠 = [(1 + 𝑖1 · 𝛼1 · 𝑡) · µ𝑝 + 𝜎𝑝(1 + 𝑖2 · 𝛼2 · 𝑡) · Ɛ𝑚𝑒𝑠 ] · (1 + 𝑖𝑒𝑛) [ 4 ]
Donde,
ien= índice ENSO (Niño o Niña)
Para la condición Niño o Niña los rangos establecidos fuero los siguientes:
a) Niña= 0 < z <0.2
b) Normal= 0.3< z < 0.7
c) Niño= 0.8 < z< 1.0
El valor de ien depende de una función z, así para años Niña ien = (0.2+ z), para
años Niño ien = (0.8 – z) y para años considerados “Normales” (sin presencia de
Niño o Niña) el valor de ien = 0. El ien permite calcular de la influencia del ENSO
sobre la precipitación mediante una función aleatoria N (0,1) con una variación entre
(-0.2 y 0.2) los rangos de este índice está determinado por la intensidad del
fenómeno climático donde ± 0.5 es el valor más alto dando lugar a un Niño o Niña
46 de 106
extremo. Este índice tiene en cuenta episodios de Niña y Niño, con diferentes
niveles de intensidad así como lo reportados por la NOAA (Null, 2014).
Para el E5 que incluye valores extremos en los meses secos y húmedos se tiene
que:
𝑃𝑚𝑒𝑠 = [(1 + (𝑗ℎ − 𝑗𝑠) · 𝛼1 · 𝑡) · µ𝑝 + 𝜎𝑝(1 + 𝑖2 · 𝛼2 · 𝑡) ∗ Ɛ𝑚𝑒𝑠 ] · (1 + 𝑖𝑒𝑛) [ 5 ]
Donde,
jh= Tendencia en promedio de lluvia meses húmedos [0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0]
js= Tendencia en promedio de lluvia meses secos [1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1]
7.1.1.1. Series de precipitación para los escenario climáticos
Para cada escenario se generaron mil series con cada una de las condiciones de
variación en la media (10%, 20% y 30%) con las ecuaciones[ 3 ], [ 4 ], y [ 5 ]. De
esta manera se pudo calcular las proyecciones de precipitación de las cincos
subcuencas incluido la precipitación de la ciénaga de Ayapel. El procedimiento de
selección fue el siguiente:
a) Las mil series se generaron para 43 años.
b) Se sumó la lluvia acumulada por año.
c) Se ordenaron los valores de forma descendente.
d) Para los escenarios E1 se escogió el percentiles 95, para el E3, E4 y E5 el
percentil 50 y para E2 el percentil 5.
La Figura 28 muestra, a través de cajas de bigotes, la variación de las
precipitaciones proyectadas para el escenario 1 en la subcuenca Barro. Se observa
que los valores en la mediana se incrementan proporcional al aumento del 10%,
20% y 30% superando para este último los 600mm/mes en el mes de agosto.
47 de 106
Figura 28 Variación mensual de las precipitaciones proyectadas y la histórica en la subcuenca Barro para el E1 con 10%, 20% y 30%
La condición del 10%, 20% y 30% en el escenario 2 muestra una disminución
importante en todos los meses. Se destacan los meses secos donde bajo una
condición extrema no superan la barrera de los 100 mm/mes de lluvia como lo
muestra la Figura 29.
Figura 29 Variación mensual de las precipitaciones proyectadas y la histórica en la subcuenca Barro para el E2 con -10%, -20% y -30%
El modelo de proyección para el escenario 3 muestra una baja diferencia entre las
medianas de precipitación a nivel mensual. En el mes de noviembre se presenta un
48 de 106
rango amplio entre el primer y tercer cuartil mostrando una mayor dispersión en
comparación a los otros meses otros meses (Figura 30).
Figura 30 Variación mensual de las precipitaciones proyectadas y la histórica en la subcuenca Barro para el E3 con 0%
El la Figura 31 se presenta un alta varianza en el mes de julio para el 30% en
comparación con el histórico en el mismo mes. Los meses de pocas lluvias
presentan valores bajos en la varianza ya que en estos meses se presentan valores
muy bajos en las lluvias.
Figura 31 Variación mensual de las precipitaciones proyectadas y la histórica en la subcuenca Barro para el E1 con 10%, 20% y 30% en la varianza
El escenario 5 muestra claramente los cambios que se presentan al incrementar los
meses más lluviosos del 10%, 20% y 30% separados de los meses más secos.
49 de 106
Aunque cabe notar que los meses de enero y febrero parecieran no tener efecto
sobre estas condiciones de escenario critico (Figura 32).
Figura 32 Variación mensual de las precipitaciones proyectadas y la histórica en la subcuenca Barro para el E1 con 10%, 20% y 30% en los extremos
7.1.2. Temperatura
La temperatura se proyectó usando un modelo autoregresivo de promedio móvil de
orden 1 (ARMA (1,1)), que se ajustó a los parámetros históricos de las series
disponibles en el IDEAM para el periodo 1969-2012. Para este objetivo se
proyectaron cien series usando valores aleatorios para generar una envolvente de
la variable analizada usando la siguiente ecuación:
𝑌𝑡+1 = 𝛼 · 𝑌𝑡 + 𝛽 · Ɛ𝑖−1 + µ𝑦 + ∆µ𝑦 ∙ 𝑡
[ 6 ]
Donde,
Yt+1= Variable proyectada a t+1 meses.
Yt= Variable proyectada del mes t
µy= Valor medio mensual de la variable
50 de 106
Ɛ= Error aleatorio N (0,1)
α, β= coeficientes del modelo ARMA (1,1)
∆µ𝑦= Incremento mensual proyectado del promedio de la variable.
En el gráfico de cajas y bigotes (Figura 33) se puede observar el aumento en la
mediana de temperatura proyectada. La envolvente de azul claro oscuro muestra
las series de temperaturas proyectadas para un escenario donde no existe una
tendencia, es decir una proyección constante, mientras que la envolvente de color
naranja claro indica un aumento de 2°C en la tendencia. Las series escogidas
fueron: el percentil 95 para el escenario con el incremento y la del percentil 50 para
el escenario constante como lo muestra la Figura 34.
Figura 33 Comparación de la temperatura con una proyección constante y con un incremento de 2 ° C
51 de 106
Figura 34 Envolvente de temperatura proyectada de la ciénaga de Ayapel: a) constante,
b) Incremento de 2°C
7.1.3. Evapotranspiración
La evapotranspiración fue estimada usando una combinación de dos métodos:
Blaney–Criddle (que usa la temperatura y un coeficiente que depende del tipo de
vegetación) y Romanenko (Xu & V.P., 2001). La ecuación de Blaney y Criddle para
estimar la evapotranspiración, convertida a unidades métricas, es la siguiente:
𝐸𝑇 = 𝑘 · 𝑝 · (0.46 𝑇 + 8.13) [ 7 ]
Donde,
ET= Evapotranspiración (mm)
k= Coeficiente mensual de uso consuntivo.
p= Porcentaje del total de horas diarias para un periodo sobre total de horas diarias
en un año.
24
26
28
30
32
34 Proyección constante
Te
mp
era
tura
(°C
)
69
74
80
86
92
98
04
10
16
22
28
33
39
45
51
Año
24
26
28
30
32
34 Proyección con incremento de 2°C
Te
mp
era
tura
(°C
)
69
74
80
86
92
98
04
10
16
22
28
33
39
45
51
Año
52 de 106
T= Media de temperatura (°C).
El método de Romanenko para el cálculo de la evapotranspiración de un sitio está
basado en la relación entre temperatura media y humedad relativa como:
𝐸𝑇 = 0.0018 (25 + 𝑇)2(100 − 𝐻𝑅)
[ 8 ]
Donde,
T= Temperatura media (°C)
HR= Humedad relativa (%)
Los métodos se combinaron de la siguiente manera:
Con la temperatura y la humedad reales se calculó la evapotranspiración
usando las ecuaciones de Romanenko (ETR) (ecuación [ 8 ]) y de Blaney-
Criddle( ETBC) (ecuación [ 7 ]) de acuerdo con los requerimientos de cada
ecuación. Los resultados de las ecuaciones se promediaron con coeficientes
de ponderación entre 0 y 1:
𝐸𝑇𝑐𝑜𝑚𝑏 = 𝑎 · 𝐸𝑇𝑅 + 𝑏 · 𝐸𝑇𝐵𝐶 , 𝑎 + 𝑏 = 1 [ 9 ]
Se sustrajo la media y se dividió por la desviación estándar de la misma serie
para cada método.
Después de asignarle un peso a cada serie, se le sumó la media real (µ𝑒𝑟)
y se multiplicó por la desviación estándar de la evapotranspiración real
(𝜎𝑒𝑟).
Se comparó la serie real con la serie combinada ETcomb (ver Figura 35).
Se calculó el coeficiente de correlación de Pearson que para el caso del
mejor ajuste fue de 0.31:
53 de 106
𝐸𝑇𝑐𝑜𝑚𝑏 = (0.5 · 𝐸𝑇𝑟 + 0.5 · 𝐸𝑇𝑏𝑐) · 𝜎𝑒𝑟 + µ𝑒𝑟 [ 10 ]
Figura 35 Comparación entre la evapotranspiración real y la combinada
Con la ecuación [ 10 ] se generaron mil series. Partiendo de las proyecciones de
temperatura y humedad relativa se produjo una envolvente de proyecciones. Las
proyecciones de evapotranspiración se hicieron para dos condiciones: a) un
aumento de 2°C de la temperatura y b) una condición sin aumento de temperatura
(constante), como lo muestra la Figura 36.
Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic
60
80
100
120
140
160
180
Mes
Evapora
ció
n(m
m)
Incrementada
Constante
54 de 106
Figura 36 Envolvente de evapotranspiraciones proyectadas en la ciénaga de Ayapel.
7.1.4. Simulación de los caudales del río Cauca
Para la proyección de los caudales del río Cauca ubicados en la estación Las Flores
del IDEAM entre el periodo 1974 y 2012 se usó la ecuación [ 3 ]. Como lo muestra
la Figura 37 se generaron en total mil series aleatorias a las cuales se les calculó el
coeficiente de correlación con la serie real para el periodo histórico. De ahí, se
compararon estos valores. La que presentó el mayor valor fue la usada en las
simulaciones.
Figura 37 Diagrama mensual de serie de caudales históricos comparado con 1000 series proyectadas
8. MODELOS HIDROSOCIALES
En los últimos años se han reconocido la importancia de las variables humanas en
la dinámica de las cuencas hidrográficas (Carey et al., 2014). Algunos hidrólogos y
55 de 106
modeladores sostienen que la única manera de realmente entender como el cambio
climático afecta a las poblaciones humanas es a través la relación ciencias sociales
e hidrología con el uso de modelos hidrosociales.
Los modelos hidrosociales incluyen no solo factores ambientales sino también
socioeconómicos y sus interacciones en la toma de decisiones en la gestión del
recurso hídrico. Estos permiten tener en cuenta las relaciones dinámicas, efectos
sinérgicos entre los componentes que los conforman, incluyendo procesos de
realimentación. Algunas dificultades pueden ser la limitación de datos e información
socioeconómica entre otras (Budds, 2012).
Los modelos climáticos permiten conocer de manera rápida y sencilla los elementos
que hacen parte de un balance hídrico mensual y escenarios a futuro de aspectos
relacionados con el recurso hídrico. La ventaja de los modelos interactivos radica
en que sirven de apoyo a la toma de decisiones ya que pueden usarse como
herramientas importantes de gestión, en este caso del recurso hídrico, en cuanto a
su cantidad y su calidad.
El modelo hidrosocial de la Ciénaga de Ayapel se realizó en macros de Excel usado
la plataforma de programación de visual Basic. Este integra los aspectos relativos a
la naturaleza de los flujos de entrada y salida del agua, incorporando factores
sociales desde el punto de vista de las actividades socioeconómicas más
importantes de la zona como por ejemplo la pesca y la minería.
8.1. Interfaz gráfica del modelo
Acoplamiento de los factores hidrológicos y sociales
El acoplamiento de los elementos hidrológicos de la ciénaga de Ayapel con algunos
aspectos ecológicos y sociales hace parte del modelo propuesto. La interfaz gráfica
le permite al usuario, bajo un escenario climático dado, tomar decisiones en cuanto
al tipo de pesca que quiere usar (selectiva, no selectiva) y ver la consecuencia de
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esta decisión en el balance poblacional de peces (asumiendo el rol de pescador).
Adicional a esto, si se considera una condición de mantenimiento preventivo en uno
de los diques ubicados sobre el río Cauca, es posible definir su efecto sobre los
niveles de la ciénaga (rol de autoridad local del municipio). Finalmente pueden
incluirse los cambios en la producción informal de oro para evaluar las condiciones
de contaminación por mercurio bajo el supuesto de incorporación en tres matrices:
peces, plantas acuáticas y agua.
La Figura 38 y la Tabla 7 muestran la interfaz e iconos gráficos del modelo,
resaltando en ella la variación mensual de los niveles reales y simulados hasta el
año 2045. Además de la decisión de los usuarios de escoger el escenario climático
que desea proyectar, entre los cuales se encuentra:
Incremento de la temperatura de 2°C en 30 años.
Temperatura constante en 30 años.
Aumento en la media de precipitación del cuerpo de agua y de las subcuencas
(10%,20%,30%).
Disminución en la media del cuerpo de agua y de las subcuencas de precipitación
(10%,20%,30%).
Aumento en la varianza de la precipitación del cuerpo de agua y de las
subcuencas (10%,20%,30%).
Aumento los valores extremos de precipitación del cuerpo de agua y de las
subcuencas (10%,20%,30%).
Influencia del fenómeno climático con ENSO o sin ENSO.
Permite también visualizar las diferentes series históricas de temperatura en grados
Celsius, humedad relativa en porcentaje, evaporación en milímetro- mes, brillo solar
en horas, volumen de la ciénaga en millones de metros cúbicos, área de la ciénaga
en kilómetros cuadrados, precipitación de la ciénaga y de cada una las subcuencas
en milímetros por mes.
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En la parte central, el usuario puede tomar decisiones de la cantidad de oro que
quiere producir y así por medio de relaciones matemáticas estimar la cantidad de
mercurio que podría ingresar a la ciénaga por una inadecuada extracción. El usuario
puede ver el comportamiento poblacional de una especie de pez, seleccionar el tipo
de pesca y conocer las captura de peces y su biomasa en un año determinado.
Finalmente la interfaz gráfica considera la falla de dique que controla el paso de los
caudales del río Cauca hacia la ciénaga. A través de este se puede considerar
escenarios de mantenimiento de esta estructura civil.
Figura 38 Interfaz del modelo hidro-social de la Ciénaga de Ayapel en la plataforma
de macros de Excel
E
C B
D
A
G F
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Tabla 7 Descripción de los iconos de la interfaz usada en el modelo Hidro-social
DESCRIPCIÓN IMAGEN
A. Indica en año en el que se encuentra la sumulacion. El mapa muestra cada una de las subcuencas asociadas a la Cienaga
B. El boton “borrar” y “Borrar todo” elimina parte y toda la serie simulada de niveles. El “boton Mantenimiento” permite controla la entrada del Cauca al la cienaga
C. Inerfaz de visualizacion de las variables meterologicas den la ciènaga de Ayapel. Este caso temperatura
D.Permite al usuario definir los años que desea hacer la simulacion. Puede ser completa o año a año.
E. El usurio puede ingresar una produccion total de oro para un año.
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F. Permite al usuario escoger el escenario a proyectar
G. Cambio en el nivel de la ciénaga y la variación del área considerando la geoforma representada de forma circular. Permite valores máximos y mínimos simulados e históricos, promedios, cota inundación.
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9. RESULTADOS
9.1. Diferencias de niveles de la ciénaga de Ayapel
Con ayuda del modelo se hicieron las proyecciones de niveles para los cinco
escenarios propuestos bajo las condiciones de variación de la precipitación del 10%,
20% y 30%. Para ello se calculó la diferencia en metros entre el promedio histórico
mensual de nivel (valor cero en los gráficos) y el promedio mensual de las
proyecciones (entre -1,5 y 2,0).
En los escenarios E1 y E2 se presentan variaciones significativas en los niveles, las
cuales se incrementan o disminuyen proporcionalmente al aumento o disminución
en los porcentajes definidos. En la Figura 39, el E2 se hace más evidente la
disminución de los promedios en los meses de lluvia (abril a noviembre), lo que
podría provocar condiciones de sequía afectando la agricultura, migración de peces.
En el escenario E3, que representa una condición constante, la proyección parece
no tener una diferencia significativa con el promedio histórico, lo que podría
considerarse una condición de equilibrio.
Es importante destacar que un aumento en la varianza (E4) parece no tener una
influencia determinante en estas diferencias, especialmente a partir de junio y hasta
diciembre, época de lluvias altas en la ciénaga. Para el E5, que establece una
condición de variación en los extremos de la precipitaciones, se observa que los
promedios proyectados superan el promedio histórico en la mayoría de los meses,
esto indica que los niveles de la ciénaga mantienen un equilibrio a pesar del déficit
de agua en meses secos, posiblemente por las conexiones con caños y quebradas
que ingresan al cuerpo de agua. De ahí que la ciénaga es capaz de amortiguar las
condiciones extremas bajo estos dos escenarios.
Los valores extremos corresponden a aquellos picos mensuales superior e inferior
en los niveles que indican, en la mayoría de los escenarios, la oscilación unimodal
del pulso de inundación de la ciénaga. Parece que esta variación no es tan sensible
en los meses de marzo y abril ya que se mantiene el equilibrio hidrológico en los
niveles. A pesar que en el E1 y E5 las diferencias son positivas, es decir, el
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incremento de los niveles en ambos escenarios se hace evidente al final de lo meses
del año. Los valores extremos inferiores indican que para el E5 pueden establecerse
condiciones niveles por debajo del promedio histórico.
Según proyecciones establecidas por el IDEAM para la región de córdoba, hacia el
año 2040 se esperarían reducciones en las precipitaciones (Murcia Ruiz, 2010). A
pesar de ello si se analiza el incremento en la tendencia histórica en los niveles (ver
Figura 26), y según estos cambios en los promedios mensuales, el E1 (10%) puede
considerarse el escenario de mayor probabilidad para el caso de la ciénaga de
Ayapel. El E2 (-30%) a su vez, sería un escenario pesimista. Mientras que el
escenario optimista es el E4, donde los diferencias en los promedios históricos no
sufrirían cambios significativos en una proyección hasta el año 2045.
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Figura 39 Diferencia mensual entre el promedio proyectado y el promedio histórico de niveles de la ciénaga de Ayapel con variaciones en las medias de precipitación de 10%, 20% y 30%, valores máximos (+), valores mínimos (+).
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9.2. Modelación del rompimiento del dique en el río Cauca
La Ciénaga de Ayapel, al estar ubicada en la depresión Momposina, presenta unas
características de amortiguamiento ante inundaciones principalmente por los ríos
Cauca y San Jorge. El comportamiento unimodal en el régimen de precipitación en
la zona hace que los niveles de la ciénaga históricamente presenten un
comportamiento muy similar al de una función sinusoidal. Pero debido al
rompimiento del dique ubicado sobre el río Cauca en junio de 2010, el
comportamiento claramente definido del pulso se vio alterado, tal como lo reportó
el Banco Interamericano de Desarrollo BID (2010).
Un dique es una estructura diseñada para ser removida de una manera controlada,
cuando la creciente del río supera la creciente de diseño. Una vez se alcanza este
estado, el material sobre la corona del dique fusible es removido por las aguas de
la creciente y el resto del dique comienza a trabajar como un vertedero de cresta
ancha (García & Duque, 2006).
Según la unidad Nacional para la gestión del riesgo de desastres (UNGRD, 2013),
un estudio realizado por la universidad Nacional en el año 2004, indica que en época
invernal el cauce del río Cauca resulta insuficiente para transportar la cantidad de
agua y por esta razón busca sitios geológicamente menos resistentes, llamados
rompederos.
En la Figura 40 se muestra un corte de elevación topográfica en tres diferentes
puntos ubicados en el rio Cauca (31msnm), la ciénaga de Ayapel (16 msnm) y el rio
San Jorge (20msnm). Al trazar un segmento desde uno de los rompederos en el rio
Cauca hasta el rio San Jorge, se puede apreciar las diferencias de cotas entre los
tres sistemas.
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Figura 40 Corte longitudinal donde se incluye el río san Jorge, la ciénaga de Ayapel y el rio Cauca en el sitio del rompedero. Adaptado de Google Earth.
El rompimiento en el río Cauca producido en la ola invernal del 2010 se presentó en
dos sitios. El primero de ellos, Nuevo Mundo, localizado en la margen izquierda del
río Cauca entre la localidad de Colorado y el municipio de Nechí. La distancia desde
el punto de rompimiento hasta la ciénaga es de 48.85 km. El segundo rompedero,
Santa Anita, ubicado debajo del municipio de Nechí a 61.67 km de la ciénaga
(Figura 41).
Figura 41 Sitios de rompimiento en el rio Cauca: Nuevo Mundo y Santa Anita. Tomado del La unidad Nacional para la gestión del riesgo de desastres (UNGRD, 2013)
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Uno de los aportes de la modelación y en especial del modelo hidro-social
desarrollado en esta investigación es que permite cuantificar a través de relaciones
hidráulicas convencionales, la cantidad de agua que pudo haber ingresado a la
ciénaga para alcanzar los niveles históricos, específicamente la fracción del
vertimiento total que efectivamente llegaría al espejo de agua de la ciénaga,
teniendo en cuenta como insumos la diferencia de niveles del río Cauca y las
diferencias de niveles en la ciénaga. El procedimiento considera un solo sitio de
rompimiento, ubicado en Nuevo mundo, y se realizó usando la proyección de
caudales del Cauca con una ecuación de vertedero de la forma:
𝐻𝑐 = (𝑄𝑐
𝐴)
1/𝐵
+ 𝐻𝑏𝑎𝑠𝑒
[ 11 ]
Y
𝑄𝑑𝑖𝑞𝑢𝑒 = 𝐶𝑑 · 𝐿𝑑𝑖𝑞𝑢𝑒 · √2𝑔 · (𝐻𝑐 − 𝐻𝑏𝑎𝑠𝑒)3/2 [ 12 ]
Donde,
Hc =nivel de vertido lateral del río Cauca (m)
Qc =caudal estimado del río Cauca (m3/s)
A = promedio de los caudales reales (m3/s)
B = coeficiente asumido de vertedero (1.5)
Hbase = altura base en el lecho del Cauca (25 m)
Qdique =caudal potencial de ingreso a la ciénaga (m3/s)
Cd = coeficiente (0.25)
Ldique = longitud del dique (31 metros)
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Esto serviría notablemente como herramienta no solo de estimación sino de gestión
del recurso hídrico sino para plantear escenario de ruptura a futuro. Por ejemplo, la
Figura 42 muestra los niveles reales debidos a la entrada del Cauca y el fenómeno
invernal que se presentó en el 2010, comparados con los niveles esperados en la
condición normal, si no hubiese existido la ruptura del dique. Estos resultados del
modelo permiten evaluar lo que hubiera pasado si la hidrología no se hubiera visto
afectada por la ruptura del dique.
A continuación se muestra la calibración del volumen del agua que ingresó a la
ciénaga
Figura 42 Niveles reales y simulados de la ciénaga de Ayapel sin considerar entrada del
río Cauca
La Figura 43 muestra la estimación de la corrección de los niveles de la ciénaga para
ajustarlos a los reales, con base en los caudales vertidos calculados con la ecuación
(9). Según el modelo, el volumen de agua que necesitó la ciénaga para alcanzar los
niveles en el periodo de rompimiento varió, a nivel mensual, entre los 10 m3/s y los
70 m3/s (se aclara que este caudal representaría solamente la fracción del total
derivado que se requeriría para mantener el nivel del espejo de agua de la ciénaga
en los niveles registrados).
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Figura 43 Niveles reales y simulados de la ciénaga de Ayapel considerando la entrada del río Cauca.
Otra de las aplicaciones del modelo radica en que permite conocer el impacto la
toma de decisiones de las personas al momento realizar, por ejemplo, la
construcción y el mantenimiento preventivo de los diques. En la Figura 44 se
muestran los cambios en los niveles, resaltando en rojo los años donde se
produciría la ruptura del dique como resultado de los altos caudales del Cauca
(asociados a niveles que superan los 21 msnm), cuando la condición de
mantenimiento de la estructura desmejora, (2010, 2026, 2042) . En esta simulación
asume que el tiempo de reparación de la falla del dique es de cuatro años, tal como
sucedió en el episodio histórico de 2010. e puede observar cómo los niveles de la
ciénaga responderían a estos eventos de forma similar a como lo hizo en el período
2010-2013.
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Figura 44 Niveles proyectados de la cienaga bajo condicion de rompimiento cada 4 años y decision de manteniemiento por 12 años para el escenario mas probable E1
9.3. Simulación de escenarios climáticos
A continuación se muestran los resultados de algunas corridas del modelo a partir
de los escenarios propuestos. En todos se consideró la influencia del fenómeno
climático ENSO en la precipitaciones y un aumento progresivo de temperatura de
2°C.
En la Figura 45 se muestra el escenario 3 (condiciones históricas estables) bajo dos
condiciones: la primera de ellas considera una condición extrema de aportes
permanentes del Cauca hasta el año 2045. En esta condición crítica se esperaría
que los niveles superen los 23 msnm con un periodo de retorno de casi cinco años
provocando inundaciones a la población de Ayapel y generando afectaciones
sostenidas en el sector agrícola de la región. En la segunda condición, si no hubiese
existido intervención humana en la construcción de diques, se esperaría que la
ciénaga mantuviese el pulso histórico con algunos valores que superan en épocas
de invierno los 22 msnm pero con periodos de retorno de 13 años aproximadamente
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como se ve en los años 2022 y 2041. Los valores en la mediana se incrementaron
del orden de 90 centímetros aproximadamente en todos los meses del año como lo
muestra el diagrama de cajas de bigotes.
Figura 45 Variación de niveles considerando ingreso constante del Cauca sin
rompimiento del dique bajo el E3 con un aumento de 2°C en la temperatura.
La condición de variación del 10% en los promedios no parece tener una alteración
significativa en el pulso de inundación de la ciénaga como lo muestra la Figura 46.
En los escenarios E1 y E2 se observa una variación al final de las proyecciones
después del año 2030. Par el caso de los escenarios E4 y E5 no es claro un cambio
importante. Bajo estas condiciones los niveles de la ciénaga pueden estar dentro de
un rango aceptable sin generar afectaciones importantes a las actividades que se
desarrollan en la región. Las diferencias en las medianas en relación con una
condición constante como la del escenario E3 son del orden de los 10 cm en meses
como diciembre, enero y marzo.
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Figura 46 Niveles de la ciénaga de Ayapel con una variación del 10% para los cinco escenarios con aumento de 2°C en la temperatura.
La Figura 47 indica que las variaciones en el 20% ya muestran incrementos
importantes en los niveles. Las diferencias aparecen en algunos años como el 2022
para el escenario E1 donde ya se supera el límite de los 22 msnm y de forma
sostenida en las épocas de lluvia a partir del año 2040. Los extremos, como en el
caso del escenario E5, se hacen un poco más evidentes después del 2030. En el
gráfico de cajas esquemáticas se resalta un leve aumento en el valor de la mediana,
de color rojo, en comparación con las demás proyecciones.
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Figura 47 Niveles de la ciénaga de Ayapel con una variación del 20% para los cinco escenarios con aumento de 2°C en la temperatura.
Para el caso de una variación del 30% es de anotar que los valores en los niveles
en el escenario de disminución (E2) podrían inducir a una posible desaparición de
la ciénaga ya que los picos altos no alcanzan a superar los 21msnm desde el año
2035. Caso contrario sucedería si se incrementan las lluvias como es el caso del
escenario E1 donde se podrían alcanzar niveles de hasta 23 msnm, similares a los
niveles alcanzados con entrada del río Cauca en el 2010. Al parecer un aumento
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del 30% en la varianza (E4) no representaría una condición crítica en el balance de
los niveles. Caso contrario sucedería en el E5 donde lo extremos en las
precipitaciones provocaría inundaciones permanentes a partir del año 2030 (ver
Figura 48).
Figura 48 Niveles de la ciénaga de Ayapel con una variación del 30% para los cinco escenarios con aumento de 2°C en la temperatura.
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9.4. Modelo poblacional de bocachico (Prochilodus magdalenae)
Existe una relación importante entre las poblaciones de peces, las capturas
estacionales y los niveles de los humedales. McClain (2002) relaciona el ciclo
hidrológico de los niveles del río Cauca con las actividades humanas, en particular
con la captura de una especie de pez conocido como Pyaractus brachypomus
comúnmente llamada “cachama blanca” de importancia comercial. Esta
investigación estableció una relación directamente proporcional entre estas
variables.
Para el estudio de la dinámica poblacional de los peces en la ciénaga de Ayapel se
seleccionó al bocachico (Prochilodus magdalenae) considerado la especie más
representativa y de mayor valor comercial en la zona (Bustamante et al., 2009). Esta
especie es una de las más abundantes y estudiadas en las ciénagas del río
Magdalena (Acictios, 2009). La Tabla 8 muestra los aspectos biológicos y pesqueros
del bocachico.
Tabla 8 Características generales de P. magdalenae (Mojica et al., 2012;
Valderrama B. & Sol, 2004)
P. magdalenae
Nombre común Bocachico
Grupo trófico Detritívoro
Biomasa promedio 270.89g
Clasificación Migratorio
Mortalidad natural (M) 0,76 año-1
Mortalidad por pesca(F) 4,55 año-1
Talla mínima de captura 25cm
Clasificación libro rojo Peligro crítico
Para conocer la extracción de bocachico (Ei) en la ciénaga se tomó como referencia
la serie de datos históricos de extracciones mensuales reportadas por el Ministerio
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de Agricultura de Colombia a través del Sistema de Estadísticas Agropecuarias –
SEA y del Servicio Estadístico Pesquero Colombiano-SEPEC para la ciénaga de
Ayapel para el año 1997 al 2013. A partir de estos registros, se estableció una
calibración basada en las diferencias mensuales de niveles de la ciénaga para
generar una serie de proyección de extracción de peces para los años históricos
(ver Figura 49). Después se calculó la extracción (Ie) como una función de la
población existente (Bo) para los años proyectados como lo muestra la Figura 50
Figura 49 Variación temporal de extracción mensual de Bocachico real reportada y
simulada con relación al nivel de la Ciénaga de Ayapel para el periodo 2007-2013
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Figura 50 Diagrama de flujo para el cálculo de la extracción de Bocachico en la Ciénaga de Ayapel
Como se puede apreciar en la Figura 49, la relación con las diferencias de nivel en
la ciénaga funciona bien para explicar las extracciones previas al evento de ruptura
del dique en 2010. Sin embargo, a partir del rompimiento del dique en junio de 2010
se produce en la ciénaga un incremento en la extracción de bocachico, asociado
con el ingreso de peces del río Cauca hacia la ciénaga. Los valores históricos reales
de captura reportados para febrero del 2011 y enero de 2012, por ejemplo,
superaron los 60000 kg de biomasa de bocachico, cifras de extracción nunca antes
registradas en la ciénaga. A pesar de ello se presenta una oscilación en las
extracciones que se pueden asociar con las variaciones de los niveles del Cauca.
Según la ecuación ([ 11) donde los extremos en las extracciones coinciden con los
meses más bajos en los niveles (Figura 52). Para poder entender este
comportamiento se tuvo en cuenta una relación entre las diferencias mensuales de
nivel del río Cauca y las extracciones históricas simuladas en la ciénaga, a partir de
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la cual se estableció una ecuación exponencial que permite simular esta
fenomenología con un coeficiente de correlación de r=0.58; como lo muestra la
Figura 52.
Figura 51 Diagrama de flujo para el cálculo de la extracción de Bocachico considerando el
ingreso del río Cauca hacia la ciénaga de Ayapel
Figura 52 Variación mensual de extracciones mensual de bocachico reportada y simulada
en la Ciénaga de Ayapel con relación al nivel del río Cauca para el periodo 2010-2015
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El reclutamiento (R) representa la cantidad de individuos que por su tamaño se
encuentran fuera de las áreas de pesca pero que podrían con el tiempo agregarse
y/o forman parte de la población para ser o no capturados en un tiempo
determinando (Csirke, 1980).
La extracción por pesca se determinó usando una ecuación que relaciona los
niveles de la Ciénaga y se ajusta a los reportes de volúmenes de pesca por
municipio establecidos por el ministerio de agricultura a través de su sistema de
información Agronet (2015) para Ayapel. Una vez establecida esta relación se pudo
proyectar la variación de la pesca de bocachico en la ciénaga.
El modelo de balance de bocachico (Figura 50) , que integra las extracciones
históricas en la ciénaga y las que se produjeron después del ingreso del rio Cauca
en el año 2010, se basa en la dinámica de poblaciones de peces establecido por la
FAO que relaciona la muerte de los peces debido a dos factores: una tasa de muerte
natural en la población (M) y la acción por pesca (F) (Csirke, 1980):
𝑁𝑡
𝑁0= 𝑒−𝑧·𝑡
, 𝑍 = 𝐹 + 𝑀 [ 13 ]
Donde
t = tiempo en meses.
N0 = número inicial de individuos
Nt = número de individuos sobrevivientes en el periodo t
F = constante que representa el coeficiente de mortalidad por pesca (1/mes).
M = constante que representa el coeficiente de mortalidad natural (1/mes)
Z = constante que representa el coeficiente de mortalidad total.
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Figura 53 Diagrama de flujo del balance poblacional de bocachico en la ciénaga de
Ayapel
La Figura 54 muestra las barras de extracción estimada de bocachico, la población
de peces que se esperaría después del balance y las extracciones reales reportadas
desde el año 1985 hasta el 2044 para el escenario 3. Se puede observar que la
población responde a los cambios que se presentan por la extracción. La población
en términos de biomasa varía en el periodo histórico entre 191700 kg/año en 1990
hasta 235100 Kg/año en el 2000. Con el rompimiento del dique las extracciones
superaron, en el año más crítico (2011) el rango de los 400000 kg/año, lo que se
puede interpretar como un ingreso en forma de pistón que desvió del Cauca hacia
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la ciénaga una población de bocachico que no formaba parte del balance normal.
Después de este evento se observa que las extracciones y las poblaciones se
normalizan y el sistema tiene una capacidad de recuperación presentando un bucle
negativo. El concepto de bucle es muy útil porque nos permite partir desde la
estructura del sistema que analizamos y llegar hasta su comportamiento dinámico
(García, 2010). Decir que el sistema presenta un bucle negativo es sinónimo de
buscar el equilibrio dinámico en la población.
Figura 54. Biomasa vs extracción de Bocachico (P. magdalenae) para el periodo 1985-2044
incluyendo reportes reales de extracción de esta especie para el escenario 3.
Con ayuda del modelo de balance poblacional, unido al modelo hidrológico, se
pueden simular los cambios anuales tanto de la población (líneas) como de las
extracciones (barras) a partir del año 2012. En la Figura 55 se presentan los
escenarios E1 con incrementos en los promedios de las precipitaciones del 10%
20% y 30% y disminuciones en los mismos porcentajes para el E2.
Para el escenario 1, el 10% corresponde a los valores más altos en la población,
superando al final del periodo los 250000 kg/año. Mientras que los aumentos del
20% y 30% presentan un comportamiento muy similar. Las extracciones por su parte
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son más altas al final del periodo en comparación al periodo histórico. A pesar de
presentar un leve incremento en la tendencia, al aumentar de las lluvias, los
porcentajes la población parece mantenerse estables.
Para el escenario 2, se ve un cambio importante en la tendencias del -10%. Al
parecer esa condición presenta un equilibrio en la población a lo largo de periodo
aunque presenta algunos incrementos en el 2014 y 2022. El valor más alto de
extracción ocurrió en el año 2039. Solo hasta el año 2044 la población alcanza los
250000 kg/año. A pesar de esto la condición más crítica de disminución del 30%
presenta en todo el periodo la población más alta, donde se observaron valores
bajos en la población y aumento de las capturas en los años 2021, 2023, 2028, 2033
y 2039.
Figura 55 Biomasa vs extracción de P. magdalenae (Bocachico) para las proyecciones
2012-2044 bajo escenarios de variabilidad climática E1 y E2 con diferentes porcentajes en la variación de la media ±10%, ±20%, ±30%.
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Por otra parte la Figura 56 muestra los escenarios 4 y 5 con aumento en la varianza
y aumento en los extremos respectivamente. Al analizar el escenario E4 en los años
comprendidos entre el 2012 y 2033 no se observa una condición que favorezca el
aumento o disminución, pero si se logra apreciar una tendencia a aumentar la
población. Las extracciones para este periodo son constantes a excepción del 2015
y 2016. A partir del 2033 el comportamiento se acerca al patrón que se presentó en
el escenario E1. Para el año 2044 se alcanzaría una biomasa de 300000 Kg/año.
Para el caso del escenario E5 la tendencia de la población parece no ser tan
pronunciada a lo largo del periodo proyectado. Al aumentar en el promedio los
extremos al 20% y 30% se observa que los datos de población y extracción parece
estar muy relacionados con esta condición, la población es capaz de mantener el
equilibro a pesar de presentarse condiciones donde las lluvias y los periodos secos
se vuelven más extremos.
Se observa que en los cinco escenarios la población puede tener un patrón de
comportamiento en los años proyectados. Quizás la ruptura del dique puede influir
en el comportamiento tanto de la extracción como de la población.
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Figura 56 Biomasa vs extracción de P. magdalenae (Bocachico) para las proyecciones 2012-2044 bajo escenarios de variabilidad climática E4 y E5 con aumento en los porcentajes (varianza y extremos) en la media 10%, 20%, 30%.
9.5. Resultados preliminares del modelo de balance de mercurio
El mercurio es un metal pesado puede ser un peligro para el medioambiente y en
especial para los organismos acuáticos. Desde el desarrollo industrial este
compuesto se ha convertido en una sustancia contaminante debido a su uso,
principalmente en la explotación minera ya que es usado en la etapa de
amalgamación del oro (Rusman et al., 2013).
83 de 106
En las macrófitas acuáticas o plantas acuáticas, concentraciones de mercurio por
encima de los 0.005 mg/L podría afectar la piel en humanos y en plantas puede ser
absorbido metabólicamente substrayendo la clorofila (Rusman et al., 2013).
En los peces la evaluación de los niveles de mercurio representa un factor
importante no solo desde el punto de vista toxicológico, sino también para la
evaluación de los impactos potenciales sobre la salud pública. En la ciénaga de
Ayapel Las concentraciones más altas de Hg-T se observaron para las muestras
analizadas de la especie carnívora Ageneiosus caucanus (0.504±0.103 mg Hg kg-
1 peso fresco), y las menores concentraciones en la especie Iliófaga Prochilodus
magdalenae (0.130±0.056 mg Hg kg-1 peso fresco). Las concentraciones más altas
fueron encontradas en las muestras de la época seca (Marrugo et al., 2007).
Parte del metal es usado en esta primera fase pero otra parte, si no se realiza una
buena disposición podría llegar a las corrientes superficiales de agua y finalmente
a los sistemas acuáticos. A continuación se presentan los resultados preliminares
del modelo simple de balance del mercurio en la Ciénaga Ayapel.
Con ayuda de la dinámica de sistemas, el modelo de balance de mercurio puede
estimar la concentración de mercurio total que llegaría a la ciénaga de Ayapel
partiendo una producción de oro definida por el usuario. Los factores considerados
que intervienen en esta dinámica son: producción de oro, las plantas acuáticas y los
peces. El análisis de cada uno de estos factores se describe a continuación:
9.5.1. Producción de oro en la cuenca de la ciénaga de Ayapel
Para conocer la cantidad de mercurio que podría ingresar a la ciénaga se tomó
como base el estudio realizado por Sanchez & Cañon (2010) donde se estima la
relación entre el aporte del mercurio con la producción de actividades de explotación
minera. Además se ha reportado que en la cuenca del Magdalena-Cauca, para
beneficiar 17.7 toneladas de oro se utilizó cerca de 108 toneladas mercurio las
cuales el 50% se dispone en el agua y un 35% se emite a la atmosfera en forma de
84 de 106
vapor. De ahí que la relación que presenta es de 1Au a 6,1Hg (Gómez, 2002 en
Sanchez & Cañon, 2010).
La información real de producción de oro en Ayapel se obtuvo del sistema de
información minero Colombiano (SIMCO, 2015) para el periodo comprendido entre
2001 y 2014. Según esto, la concentración de mercurio que podría ingresar a la
Ciénaga partiendo de una producción promedio mensual de 59400 gramos de oro,
es:
[Hg] = 59400𝑔(𝑜𝑟𝑜)
𝑚𝑒𝑠·
6.1𝑔(𝐻𝑔)
1𝑔(𝑜𝑟𝑜)·
1𝐾𝑔(𝑜𝑟𝑜)
1000𝑔(𝑜𝑟𝑜)· 0.65 · 0.5 = 117.76
𝐾𝑔(𝐻𝑔)
𝑚𝑒𝑠
[ 14 ]
Los años faltantes de producción de oro en Ayapel para el periodo 1985-2000 se
calcularon a partir de relación con la producción de oro en el departamento de
Córdoba y Ayapel siguiendo la ecuación [ 15 ].
𝑃𝐴𝑦𝑎𝑝𝑒𝑙 = 𝑘 · (𝑃𝐶ó𝑟𝑑𝑜𝑏𝑎) [ 15 ]
Donde,
PAyapel= Producción de oro reportada para Ayapel (gramos).
PCórdoba= Producción de oro reportada para Córdoba (gramos).
k= factor (k=0.2 antes del 2007 y k=0.5 después del 207)
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Tabla 9 Producción de oro (g) reportada para el departamento de Córdoba y en el municipio de Ayapel (1990-2015)
AÑO
PRODUCCION DE ORO (g)
AÑO
PRODUCCION DE ORO (g)
Córdoba
real
Ayapel
real
Córdoba
real
Ayapel
real
1990 585050 - 2003 8211740 2935.47
1991 2217150 - 2004 7226600 27149.58
1992 1868800 - 2005 3720740 -
1993 2291290 - 2006 462002 -
1994 2024510 - 2007 14260 -
1995 1163670 - 2008 82020 56413.91
1996 2804800 - 2009 454790 90084.01
1997 5055120 - 2010 638220 180730.48
1998 10488300 - 2011 69180 58478.77
1999 15379800 - 2012 759930 414971.33
2000 17266550 - 2013 492500 412457.81
2001 6741660 857377.06 2014 496860 -
2002 5485860 4483.50 2015 86000 -
9.5.2. Eichhornia crassipes (Jacinto de agua)
El Jacinto de agua como es conocido comúnmente está presente durante todo
periodo de inundación asociado al pulso anual. Un gran porcentaje se encuentra en
temporada de inundación (junio a noviembre) y disminuye en épocas bajas. Esta
macrófita presenta una buena adaptación debido a su movilidad, su capacidad
depuradora de metales y asimilación de nutrientes. (Mitsch & Gosselink, 2000) (ver
Tabla 10).
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Tabla 10 Características generales de E. crassipes (Velez, 2013)
Característica E. crassipes
Nombre común Jacinto de agua común
Máx. acumulación de Hg en raíz 92.2 µg/g
Diámetro promedio 24.2cm
Peso promedio 89.33g
Cálculo del número de individuos y tasa de absorción de E. crassipes
El espacio que ocuparía un individuo en promedio está definido por la ecuación de
área de un círculo [ 16 ].
Á𝑟𝑒𝑎 = π · 𝑟2 [ 16 ]
Donde,
Área = Área planta=3.1416 · (24.2cm / 2) 2 = 460cm2
r=radio de la planta (cm)
De lo anterior usando una regla de tres simple se puede establecer que el número
máximo de individuos teórico por km2 son 27739130 individuos de E. crassipes.
Varios autores han analizado la incorporación de mercurio en E. crassipes. Narang
et al. (2011), por ejemplo, usan una regresión lineal para explicar el mecanismo de
absorción de mercurio mediante una tasa de acumulación para dos periodos (7 y 14
días). Por otra parte, Skinner et al. (2007) expuso E. crassipes a tres
concentraciones de mercurio diferentes bajo condiciones de laboratorio durante 30
días (Tabla 11). Con los datos de estos autores se construyeron dos curvas de
ajuste, una polinómica y otra lineal para determinar la ecuación de absorción de
mercurio (AbsEc) en función de las concentraciones presentes en el agua (Figura
57).
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Tabla 11 relación entre la concentración de Hg medida en el agua y la concentración en las raíces del Jacinto de agua (basado en Skinner et al., 2007).
mg/L Hgagua µg/g Hgraiz x 30 días
0 0.0891
0.5 15.4
2 36.2
Figura 57 Relación ente la concentración de Hg en el agua y la Hg encontrad en la raíz de E. crassipes después de 30 días. Polinómica (azul), lineal (negro).
El Jacinto de agua como es conocido comúnmente está presente todo periodo de
inundación asociado al pulso anual. Un gran porcentaje se encuentra en temporada
de inundación (junio a noviembre) y disminuye en épocas bajas. Esta macrófita
presenta una buena adaptación debido a su movilidad, su capacidad depuradora de
metales y asimilación de nutrientes debido a esto es de carácter invasiva (Mitsch &
Gosselink, 2000). Se consideró una cobertura del 30% para el caso del balance de
mercurio.
y = 18,847xR² = 0,9422
y = -8,3776x2 + 34,811x + 0,0891R² = 1
0
5
10
15
20
25
30
35
40
0 0,5 1 1,5 2 2,5
Hg e
n la
ra
iz d
e E
. cra
ssip
es
(µg
/g)
Hg en el agua (mg/L)
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9.5.3. Prochilodus magdalenae (Bocachico)
Para el balance de mercurio en el pez se usó como referencia el estudio realizado
por Hakanson (1996), que incluye: la concentración de mercurio en el agua, una
tasa de retención y un factor de bioconcentración (Bf). Este último describe cuanta
concentración de Hg es transferido a los tejidos biológicos usando la siguiente
ecuación (Beltran et al., 2011):
𝐵𝑓 = 𝑙𝑜𝑔 (𝑐𝑏
𝑐𝑤)
[ 17 ]
Donde,
Bf= Factor de Bioconcentración en P. magdalenae =1.6
Cb=Nivel de mercurio en tejidos=2.080
Cw=Nivel de mercurio en un componente abiótico (agua) = 0.055ppm
A continuación en la Tabla 12 se presentan algunas características de P.
magdalenae (Bocachico) que se tendrán en cuenta para el balance:
Tabla 12 Características de P. magdalenae (Bocachico)
Característica P. magdalenae
Nombre común Bocachico
Factor de bioacumulación (Bf) 1.6
Tasa de retención de Hg 0.05 mes-1
Peso promedio 89.33g
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9.5.4. Balance del mercurio en la Ciénaga de Ayapel
El modelo de balance de mercurio se realizó en la herramienta Vensim ®. Esta
utiliza la modelación de los sistemas ambientales y sociales, ya que permite
conceptualizar, documentar, simular, analizar y optimizar modelos mediante la
metodología de la dinámica de sistemas a partir de diagramas de causalidades,
niveles y flujos (Molina, 2009).
Para este balance se partieron de las siguientes suposiciones:
Los registros de producción de oro proceden de mecanismos artesanales
usando mercurio para su extracción.
Los registros de producción de oro anual se dividen entre 12 para conocer la
producción mensual (AuProd).
Se asume que del total de mercurio que ingresa a la ciénaga, producto de la
producción de oro (HgProd), se transfiere al sedimento un 30% (0.3), (Sanchez
& Cañon, 2010).
Se asume una cobertura del 30% de E. crassipes en la ciénaga, la cual es
consistente con los máximos observados en campo en distintas épocas del
año.
Se asume que existe una mezcla completa en la ciénaga.
El número de individuos de E. crassipes (IndEc) se asume fijo según el
promedio del área en la ciénaga (Ac=70Km2).
Se asume que del total de mercurio que puede ingresar a la ciénaga es
absorbido en primer lugar por las macrófita (E. crassipes) y el restante es
bioacumulado por los peces (P. magdalenae).
Se asumen un número de individuos de P. magdalenae (Indpez=50000).
Para los años proyectados (2015 a 2045) se repitió la serie considerando un
escenario de reducción del 50% de la producción de oro.
Se asume que la salida el caudal de salida (Qs) es el 70% de la serie de
caudales de caño Fístola (Obtenida del Balance hidrológico).
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El modelo no considera un modelo de acumulación en sedimentos por la alta
resuspensión del agua en estos ecosistemas (Rua et al., 2013).
Solo se considera el mercurio total en el sistema
El diagrama de flujo presentado en la Figura 58 muestra usa estimación del balance
del mercurio mensual en la ciénaga de Ayapel. El cual presenta tres matrices de
concentración de mercurio: Agua, Macrófita y pez.
a) Se hizo la calibración de unidades para todos los parámetros.
b) El usuario ingresa en la interfaz del modelo hidrosocial una producción anual
de oro y obtiene una masa de mercurio por mes que se ingresa al modelo de
Vensim.
c) Se escogieron como datos de entrada las series, de Volumen (Vc) en
millones de m3 y de área en km2, obtenidas en la simulación con el escenario
climático más probable (E1), con un aumento de la precipitación del 10% y
un aumento de temperatura de 2C°.
d) Inicio: El modelo recibe la masa de Mercurio que sale producto de la
producción de oro en el tiempo t=mes (Kg/mes).
e) El 30% se iría para el sedimento y el 70% puede ser absorbido por la E.
Crassipes a partir de número de individuos (IndEc).
f) El “Hg base” (Kg/m3) tiene en cuenta la entrada de Mercurio (Kg/mes) y la
que puede salir por Fístola (Qs) y el volumen de la ciénaga (Vc; obtenido del
balance hidrológico).
g) “Hg en E. crassipes” inicia en cero y luego calcula la concentración de
mercurio (Kg/m3) que puede tener la macrófita teniendo en cuenta la
ecuación de absorción (AbsEc) y el máximo valor que puede absorber la
planta (92.2 µg/g) con un peso (WEc=89.33g) .
h) “Hg restante” usa la misma ecuación que “Hg en E. crassipes” de pero sin
considerar acumulación en el tiempo.
i) “µg/g en E. Crassipes” es la concentración de Hg en peso seco de raíz de E.
crassipes.
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j) En “Hg neto” se calcula la concentración mercurio en (Kg/m3) que puede ser
bioacumulado en los peces.
k) “Hg en Pez” inicia en cero y calcula la concentración de mercurio en (Kg/m3)
que puede tener P. magdalenae. Usando un factor de bioconcentración
(Bf=1.6mgHg/Kgww;), una tasa de retención (Kpez=0.6/12 mes-1), el peso
promedio de Bocachico (Wpez=270g) y el número de individuos
(Indpez=50000).
l) “µg/g en Pez” es la concentración de Hg en peso seco en tejido de P.
magdalenae.
m) Fin: “Mercurio (M)” calcula la diferencia entre (Hgprod-Hg en E. crassipes-Hg
en Pez).
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Figura 58 Diagrama de flujo para estimar la concentración de mercurio que podría tener la ciénaga de Ayapel en un periodo determinado.
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Partiendo de las condiciones iniciales anteriormente mencionadas y bajo el
supuesto de un orden de absorción planta luego pez, el comportamiento del
mercurio en las matrices pez, macrófita, masa de mercurio disponible, en el periodo
1985-2045, se muestran en la Figura 59.
La relación entre el volumen de la ciénaga y la concentración mensual de mercurio
(mg/L) que podría tener el cuerpo de agua responde a la definición de concentración
y volumen en una relación inversa. En ese sentido, en el periodo de poca lluvia
(meses secos) donde la ciénaga tiene menor volumen la concentración disminuye.
Los picos altos en la concentración es condicionada también por el aporte de
mercurio al siguiente mes. Esto puede afectar e incrementar la concentración en los
organismos y los pobladores y la calidad de agua de la ciénaga de Ayapel (Marrugo
et al., 2007).
Considerando una producción con un ingreso de mercurio a la ciénaga para el año
1985 de 5.8 KgHg/mes. El mercurio acumulado en E. crassipes comienza a
aumentar pero no se presenta una incorporación en los peces. Solo hasta el año
1997 aparece una bioacumulación por parte de los peces del orden de 1.43x10-3
µgHg/g y en E. crassipes de 5.8 µgHg/g con un ingreso de 100KgHg/mes. En el año
2001 el modelo polinómico alcanza una cantidad de mercurio ingresada que supera
los 3000 KgHg/mes, mientras que el lineal se encuentra en el rango de los 2000
KgHg/mes correspondientes a los picos más altos en toda la simulación.
A partir del año 2010, cuando la producción comienza a bajar, E. crasspies sigue
incorporando pero más suavemente tendiendo a estabilizarse. Esto hace que la
incorporación en los peces sea casi nula hasta el año 2025 en ambos modelos
propuestos, ya que todo el mercurio disponible lo están acumulando las macrófitas.
Luego, en el 2023 se presenta un incremento debido a un impacto en la explotación
de oro. De ahí que las macrófitas aprovechen este ingreso nuevamente con una
concentración de 34.5 µgHg/g. La acumulación en los peces, por otro lado, es menor
debido a la disminución en la producción.
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Figura 59 Variación de a) volumen y concentración de mercurio en la ciénaga; b) concentración de mercurio en Jacinto de agua (E. crassipes) y Bocachico (P. magdalenae);
c) cantidad de mercurio producto de la explotación de oro y que puede llegar a la ciénaga de Ayapel.
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La acumulación de mercurio de Bocachico, según el comportamiento de la gráfica,
responde al comportamiento del mercurio kg/mes en la ciénaga año a año. Mientras
que para el Jacinto puede hacerlos por muchos años.
Dada las condiciones planteadas por el modelo, la E. crassipes puede acumular por
más de 50 años sin llegar a su tope de concentración máxima de 92.2 µgHg/g
(Narang et al., 2011). Según este horizonte de proyección la planta en ambos
modelos planteados no alcanzaría este valor máximo, Esto corrobora lo expuesto
por la literatura acerca de su gran poder fitodepurador y bioacumulador de metales
pesados y en particular de mercurio (Borker, Mane, Saratale, & Pathade, 2012;
Rusman et al., 2013; Skinner et al., 2007; Velez, 2013).
Los resultados de la acumulación de mercurio varían considerablemente
dependiendo de la ecuación de ajuste de las concentraciones para el caso de E.
crassipes. Por otra parte, al comparar los datos reales de concentración de mercurio
en Bocachico con los promedios que arroja cada modelo, no se encuentran
diferencias significativas en los valores (Tabla 13). Es decir, ambos modelos pueden
explicar la concentración de mercurio en el pez dados los supuestos del modelo.
Tabla 13 Cuadro comparativo entre los modelos (lineal y polinómico) con los valores reales de concentración de mercurio en P. magdalenae.
Autores PERIODO Real
(µg/g Hg)
Promedio Lineal
(µg/g Hg)
Promedio Polinómico (µg/g Hg)
Mancera & Álvarez, (2006)
1997 0.166 0.0019 0.012
Marrugo et al. (2007)
2004/05 0.13 0.066 0.22
Palacio et al., (2007)
2006/07 0.0014 0.0049 0.12
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10. CONCLUSIONES
Las oscilaciones climáticas estudiadas en esta investigación presentan una
correlación importante con las variables climatológicas de la ciénaga de Ayapel. El
índice climático SOI presenta la correlación más alta con los niveles de la ciénaga
para el periodo 1985-2012 con un valor de (0.71). De esto se puede inferir que el
pulso de inundación de la ciénaga puede verse afectado por los fenómenos
macroclimáticos y por tanto, que la modelación hidrológica de la evolución de la
ciénaga debe tener en cuenta estas correlaciones.
Al analizar el efecto que presenta el ENSO a través de la anomalía del ONI se pudo
establecer que El Niño indica una disminución en los niveles mientras que La Niña
está asociada con un aumento de los mismos. El grado de intensidad también
determina la variación de los niveles. A pesar de ello existen alteraciones antrópicas
que tienen un efecto importante en esta variable, como ocurrió en el 2010 con el
rompimiento del dique sobre el río Cauca.
A través de un balance hidrológico sencillo de tanques que incorpora las series de
precipitación, evaporación, infiltración en suelos, las ecuaciones de vertederos y
caudales de entrada y salida se puede modelar con muy buena aproximación un
sistema complejo como el de la ciénaga de Ayapel, obteniendo resultados de
correlaciones del orden de 0.8 para las variables nivel, volumen y área.
La ecuación cota-volumen funciona bien para los valores históricos (antes de la
ruptura) y las proyecciones de los escenarios planteados sin considerar rompimiento
del dique en Cauca. Es posible que para los años del rompimiento exista una
incertidumbre asociada con valores altos en los niveles que supondrían un volumen
mayor de inundación.
Los cambios en el clima debido a las variaciones que se presentan en las
precipitaciones, el incremento de la temperatura y las actividades antrópicas son
importantes en la dinámica hidrológica de la ciénaga de Ayapel y generan un
impacto en la hidrología local. A pesar de eso, después de una reparación del dique
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la ciénaga lograría mantener el pulso de inundación y sería capaz de recuperarse
frente a este evento, en los escenarios proyectados.
De los cinco escenarios climáticos propuestos, los escenarios E1 y E2 influyen de
manera significativa en los cambios de niveles. Las condiciones de incrementos y
disminución del 30% en los promedios de las precipitaciones se consideran
escenarios críticos que pueden provocar, por un lado, inundaciones y por otro lado
descensos críticos con la consecuente afectación de los pobladores de Ayapel.
Estos cambios extremos serían poco probables según estimaciones del IDEAM para
la zona, pero aun así, deben tenerse en cuenta en caso de que se presente un
cambio significativo en el régimen de las lluvias.
La modelación usando una ecuación de vertedero lateral ubicado en el río Cauca
permite cuantificar la cantidad de agua que ingresó a la ciénaga para alcanzar los
niveles históricos reportados en el periodo 2010-2013, producto del rompimiento de
un dique, los cuales oscilaron entre los 10 m3/s y los 70 m3/s. Estos caudales sólo
representan la fracción que se necesitaría para mantener el espejo de agua de la
ciénaga y son sólo una estimación del total que se desbordó y que inundó áreas
mucho mayores de la región de la Mojana. Lo que se destaca es que los cambios
de niveles en la ciénaga se pueden explicar a partir de los cambios de nivel en el
río Cauca, lo cual serviría a futuro para conocer, bajo escenarios de rompimiento
de diques, qué aportes podrían llegar a este cuerpo de agua.
El modelo hidro-social permite a los usuarios establecer escenarios de tiempo de
vida útil de una obra y así mismo tomar decisiones acerca del mantenimiento de
una estructura civil los diques y ver los efectos sobre los niveles, volúmenes y área
superficial de la ciénaga de Ayapel en el futuro.
La variabilidad climática afectaría actividades socioeconómicas de la ciénaga de
Ayapel como la pesca de bocachico. La población de esta especie y su extracción
parecen tener un ligero aumento de acuerdo con cada escenario propuesto. En los
escenarios E1 y E2, un aumento en las lluvias provoca una disminución en la
población y de ahí que las capturas también disminuyen, mientras que para el
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escenario E4 se presenta un incremento en la tendencia de la población para las
tres condiciones de variabilidad. El escenario E5, por su parte, indica una condición
estable.
Con el nivel de población estimado en la calibración histórica se logra explicar un
equilibrio entre la pesca y la extracción. Las extracciones están relacionadas con
los cambios mensuales de nivel de la ciénaga. Al presentarse una condición inusual
como la del ingreso súbito de agua del río Cauca, que actuó como un pistón de
ingreso no solo de agua sino de poblaciones de bocachico a la ciénaga, se altera
notablemente la dinámica de los peces, aunque la respuesta sigue siendo una
función de los cambios mensuales de nivel tanto de la ciénaga como del río Cauca.
Sin embargo, se asume que, luego de la ocurrencia de la anomalía, el sistema
tiende a buscar el equilibrio.
El modelo simple de mercurio permite estimar, a partir de una explotación
ambientalmente no adecuada del oro en la Ciénaga de Ayapel, la concentración de
mercurio que podría llegar no solo al cuerpo de agua sino a dos compartimientos
importantes en la ecología, como por ejemplo los peces y las macrófitas, al
considerar una mezcla completa.
Con la ecuación de ajuste lineal los valores de acumulación son más bajos que los
obtenidos con la ecuación de ajuste polinómica tanto para el Jacinto de agua como
para el bocachico. Sin embargo, ambos ajustes pueden estimar adecuadamente las
concentraciones de mercurio en el bocachico dentro del orden de magnitud de las
mediciones hechas en la Ciénaga de Ayapel.
Si se considera que la dinámica de absorción de mercurio en la especie Prochilodus
magdalenae (bocachico) está limitada por la absorción de las plantas acuáticas. Los
años en que se presentan la producción más alta de oro pueden favorecer la
acumulación de hasta 0.6 µgHg/g en tejido animal. Es decir, esta variación mensual
de concentración estaría en función de la producción año a año.
La macrófita acuática Eichhornia crassipes conocida como Jacinto de agua tiene la
capacidad de absorber altas concentraciones de mercurio durante varios años
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dadas las consideraciones de este modelo, aun en condiciones de alta explotación
de oro usando mercurio. Estas son de gran importancia en la ciénaga de Ayapel ya
que cumplen la función bioacumulador en sistema lenticos continentales.
El modelo desarrollado integra elementos de la hidrología con aspectos ecológicos
en la ciénaga. Este podría servir de base como una herramienta en la toma
decisiones no solo para estudios académicos y científicos sino para la gestión y
cuidado del recurso hídrico por parte de las autoridades locales. El modelo se
desarrolló en Microsoft Excel, lo que hace que sea una interfaz de fácil acceso y
divulgación si se requieren trabajos educativos en colegios y universidades para
transmitir los conceptos complejos del comportamiento de las ciénagas.
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11. RECOMENDACIONES
El modelo hidrosocial para la ciénaga de Ayapel ayuda a integrar el conocimiento
diferentes componentes ecohidrológicos y serviría para entender sistemas de
características similares en el mundo. A pesar de ello, se presentan relaciones
dinámicas muy complejas con muchas variables y que requieren de mayor
profundización.
Los modelos se alimentan de datos y estos datos son producto de la información
tanto hidrometeorológica, climática, técnica, científica, entre otras. Es por esto que
la instrumentación y la medición de datos in situ (a escala espacial y temporal) son
fundamentales para la validación de los resultados.
Conocer las decisiones de los usuarios para saber cómo piensan en relación a la
gestión del recurso es primordial en los modelos hidrológicos. Es por esto que este
modelo puede servir como herramienta para las autoridades locales del municipio
de Ayapel, y así predecir ruptura de diques, identificar años de inundación,
cuantificación y calidad del recurso.
El uso de escenarios de cambio climáticos permite ilustrar los que efectos que
podrían traer estos cambios en la ciénaga de Ayapel. Aun así se pueden establecer
nuevos y diferentes escenarios proyectándolos a futuro.
El modelo hidrosocial está programado en el formato macros de Excel lo que lo hace
una herramienta de fácil acceso y de entendimiento para trabajos con universitarios,
colegios y comunidad en general. Este formato permite la incorporación de nuevos
variables que se puedan complementar y apoyar la calibración y disminuir el grado
de incertidumbre del modelo.
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REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Acictios. (2009). X Simposio Colombiano de Ictiología. Actualidades Biológicas, 31, 215. Disponible en http://matematicas.udea.edu.co/~actubiol/actualidadesbiologicas/GalerasRAB31Supl12009.pdf
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