INTRODUCCIÓN

El retroceso glaciar es una evidencia del cambio climático antropogénico, sin embargo, los tiempos de

respuesta de los glaciares son típicamente de décadas o más, lo que implica que el retroceso actual de los glaciares es una respuesta mixta a la variabilidad del clima natural y al forzamiento antropogénico actual (Marzeion et al., 2014). Otro proceso común asociado con el retroceso de los glaciares es la aparición de nuevos lagos en cuencas excesivamente excavadas y un aumento de los niveles de agua en los lagos existentes (López-Moreno et al., 2017).

Los glaciares tropicales, son sensibles al cambio climático a una escala espacio-temporal y son fuente

importante de recursos hidrológicos (Mark, 2008). Estos cambios están alterando significativamente la disponibilidad de agua en la región y plantean riesgos críticos a las poblaciones locales que son altamente dependientes de estos recursos para los medios de subsistencia (Bury et al., 2011). A medida que los glaciares retrocedan, más afloramientos y formaciones ricas en sulfuros serán expuestos, más metales traza y elementos potencialmente tóxicos pueden ser liberados e ingresar en las aguas y arroyos (López-Moreno et al., 2017).

Bajo estas consideraciones expuestas, se ha planteado el presente proyecto que consistió en el análisis multitemporal de la cobertura glaciar de la Cordillera del Huaytapallana, entre los años 2016 y 2022.

• Antecedentes

Los glaciares tropicales son la principal fuente de agua dulce para algunas de las ciudades más grandes de Sudamérica (López-Moreno et al., 2014). Los Andes, son el hogar de más del 99% de los glaciares tropicales y el Perú contiene aproximadamente el 70% de ellos. Durante los últimos 40 años los glaciares de los andes peruanos se ha reducido en un 42.6% (Autoridad Nacional del Agua, 2014). El retroceso de los glaciares en los Andes Peruanos es acelerado durante los años de El Niño, sin embargo, en los años de La Niña tienden a ser estables o a incrementar su cobertura (López-Moreno et al., 2017). Los glaciares de la cordillera del Carabaya, tenían una extensión de 104.23 km2 en 1970 y representaban el 5% de los glaciares en el Perú, sin embargo, para el 2010 su extensión se redujo a 34.6 km2 equivalente a una pérdida del 67% en los últimos 40 años, representando para el 2010 el 3% de los glaciares en el Perú (Autoridad Nacional del Agua, 2014).

El Índice Diferencial Normalizado de Nieve (NDSI) es un indicador numérico que muestra la cobertura de nieve en áreas terrestres. Las bandas espectrales Verde (GREEN) e Infrarrojo de Onda Corta (SWIR) se utilizan dentro de esta fórmula para trazar el mapa de la cubierta de nieve. Dado que la nieve absorbe la mayor parte de la radiación incidente en el SWIR mientras que las nubes no lo hacen, esto permite a NDSI distinguir la nieve de las nubes. 

Para calcular la relación entre las dos bandas captadas que componen una imagen de satélite en un momento y lugar específicos, usamos la siguiente fórmula:

• Descripción del área de estudio

La cordillera Huaytapallana, es una cadena montañosa de la región central del Perú que se extiende unos 20 km en dirección norte-sur por el territorio del departamento de Junín.1​ La cordillera se encuentra cubierta de neveros con una superficie glaciar de 59,08 km²,2​ siendo su máxima elevación el nevado Huaytapallana, con 5.557 msnm. El sistema hidrográfico de esta pequeña cordillera drena hacia la cuenca del río Amazonas mediante sus ríos Perené y Mantaro.

La cordillera se encuentra a 22 kilómetros al noreste de la ciudad de Huancayo. Está comprendido entre los 11° 47′ y 11° 57′ de latitud sur y los 75° 05′ y 74° 58′ de longitud oeste del meridiano de Greenwich, atravesando las provincias juninenses de Concepción y Huancayo.

• Objetivos del Proyecto

- Descargar dos imágenes Sentinel-2 que abarquen la cordillera del Huaytapallana.

- Calcular el Índice de nieve NDSI para ambas imágenes.

- Extraer las áreas glaciares de cada imagen y estimar su extensión en hectáreas.

- Realizar un mapa de análisis multitemporal.

PROCEDIMIENTO

• Metodología

En primer lugar, desde de la plataforma Copernicus Open Access Hub se descargaron las imágenes Sentinel con fecha de adquisición 13/08/2022 y 04/08/2016, cuyas escenas (Nivel 2A) abarcan la totalidad de la cordillera del Huaytapallana. 

En segundo lugar, se abrió la imagen en ENVI 5.3 y con la ayuda de la herramienta Layer Stacking se procedió a generar el apilamiento de las bandas multiespectrales. Una vez obtenido el resultado se recortó la escena en base al shapefile del distrito Chao con la ayuda de la herramienta Subset Data from ROIs.

En tercer lugar, se procedió a calcular el NDSI de las imágenes analizadas, con ayuda de la herramienta Spectral Indices y se extrajeron las áreas de cobertura glaciar.

Posteriormente, se exportó el área de la cobertura glaciar a formato shapefile para trabajarlo en ArcMap.

Se depuraron las pequeñas áreas que no correspondían a la cobertura glaciar y se realizó un Merge de las entidades poligonales para posteriormente calcular el área total de cobertura glaciar en cada año de análisis.

Finalmente, los resultados se trabajaron en el software ArcMap, para la elaboración de los mapas y presentación final.

El presente proyecto se ejecutó de acuerdo al siguiente flujo metodológico:

RESULTADOS

• Mapa de Retroceso Glaciar (2016-2022) 

Se obtuvo como resultado los mapas de superficie glaciar en cada fecha de análisis, en los que podemos observar que desde el 2016 hasta 2022 se han perdido 67.30 ha de cobertura glaciar. Lo que indica que existe un retroceso promedio de 11.20 ha por año.

CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

• Conclusiones

- El satélite Sentinel 2 es actualmente uno de los satélites de acceso libre con mejor resolución espacial (10m) y temporal (5 días), el cual permite detectar y monitorear los cambios en tierra y en los cuerpos de agua lo cual puede contribuir a gestionar los recursos naturales de forma sostenible.

- El NDSI es el índice más idóneo para la discriminación de la cobertura nival y glaciar, el cual permite generar mapas de cobertura de nieve y hielo, y monitorear la dinámica espacial de nevados y glaciares. (Bluemarblegeo, 2019)

- En el área de estudio podemos observar que hubo un decremento de la cobertura glaciar en un periodo de seis años, que asciende a 67.30 ha. Lo cual se debe al calentamiento global, ya que varios estudios indican que existe una relación inversa, significativa entre la temperatura y la masa glaciar de las Cordilleras.

•  Recomendaciones

- Se recomienda utilizar un mayor número de imágenes de diferentes años para realizar un análisis espacio - temporal más completo de la cobertura glaciar y poder compararlo con históricos de otras variables ambientales.

- Comparar el shapefile de NDSI obtenido en ENVI con la superficie glaciar de la imagen satelital, en caso de presentarse vacíos cuando corresponde a nieve deberá completarse con herramientas de edición de ArcMap. O en su defecto cuando existan área que no corresponden a hielo o nieve, estas deberán depurarse manualmente.

BIBLIOGRAFIA

- Autoridad Nacional del Agua. (2014). Inventario nacional de glaciares y lagunas. Recuperado de: http://www.ana.gob.pe/media/981508/glaciares.pdf

- Lista de índices espectrales en Sentinel 2 y Landsat. 2019. https://acolita.com/lista-de-indices-espectrales-en-sentinel-2-y-landsat/

- NDSI. 2022. https://eos.com/es/make-an-analysis/ndsi/

- Marzeion, B., Jarosch, A. H., & Gregory, J. M. 2014. Feedbacks and mechanisms affecting the global sensitivity of glaciers to climate change. https://doi.org/10.5194/tc-8-59-2014}

- López-Moreno, J. I., Valero-Garcés, B., Mark, B., Condom, T., Revuelto, J., Azorín-Molina, C., Alejo-Cochachin, J. (2017). Hydrological and depositional processes associated with recent glacier recession in Yanamarey catchment, Cordillera Blanca (Perú). Science of The Total 

https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2016.11.107