INTRODUCCIÓN

La cuenca del río Jequetepeque, ubicada en la región noroccidental del Perú, representa un sistema hidrográfico de gran importancia para las actividades agrícolas, económicas y ambientales de la zona. El modelamiento de su red hídrica, que incluye tanto las redes primarias como secundarias, permite comprender la dinámica fluvial y la interacción del agua con el paisaje. A través de herramientas geoespaciales avanzadas, es posible generar modelos derivados como pendientes, hillshade, aspecto, densidad de Kernel, visibilidad, y análisis de relieve, que facilitan el entendimiento de los procesos geomorfológicos y su relación con los recursos hídricos en la cuenca.

Además, el uso de imágenes satelitales, como las capturadas por Landsat, abre la posibilidad de analizar la cobertura vegetal mediante índices como el NDVI (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada). Este índice permite evaluar la salud de la vegetación, identificando áreas con coberturas saludables y degradadas, lo cual es crucial para el manejo sostenible del territorio y la toma de decisiones. Este estudio combina técnicas de modelamiento hidrológico y análisis geoespacial para proporcionar una evaluación integral de la cuenca del Jequetepeque, destacando su valor ambiental y su relevancia en el desarrollo regional.

ANTECEDENTES

ANÁLISIS DE LA RELACIÓN ENTRE EL CAMBIO DE COBERTURA VEGETAL Y LA CANTIDAD DE AGUA 1995_2019 EN LA MICROCUENCA AMOJÚ – JAÉN

En la investigación se utilizó una combinación de análisis de imágenes satelitales LANDSAT y datos hidrológicos para evaluar el impacto del cambio de cobertura vegetal entre 1995 y 2019. La metodología incluyó la clasificación supervisada de imágenes mediante el sistema CORINE LAND COVER (CLC), identificando siete categorías de cobertura, como bosque denso alto, vegetación arbustiva/herbácea y mosaicos agrícolas. Los resultados revelaron una disminución significativa de 2638.64 ha de bosque denso alto, acompañada por una reducción del caudal en 1.50032 m³/s, evidenciando una correlación directa entre la pérdida de vegetación y la disminución del caudal en la microcuenca.

Este tipo de análisis, que combina índices de vegetación como el NDVI con datos hidrológicos, resalta la importancia de monitorear el estado de la vegetación para comprender las dinámicas hídricas en cuencas hidrográficas. Los hallazgos obtenidos en la microcuenca Amojú subrayan cómo el cambio en la cobertura vegetal puede influir significativamente en los recursos hídricos, proporcionando una base científica para la planificación territorial y la conservación de ecosistemas estratégicos. Este enfoque representa un precedente metodológico valioso para investigaciones en otras cuencas, donde la degradación ambiental amenaza la disponibilidad de agua y la sostenibilidad ecológica.

DESCRIPCIÓN DEL ÁREA DE ESTUDIO

Ubicación Política:
La cuenca del río Jequetepeque se encuentra en la región noroccidental del Perú y abarca territorios de 2 departamentos:

• Cajamarca: Principalmente en las provincias de San Pablo, San Miguel y Contumaza.
• La Libertad: Incluye zonas de la provincia de Chepen y Pacasmayo.

Ubicación Geográfica:

Geográficamente, la cuenca pertenece a la vertiente del Pacífico y se extiende entre las coordenadas:

WGS 1984 UTM Zona 17S (EPSG: 32717)

• Norte: 9,247,105.616667 m
• Sur: 9,177,477.001839 m
• Oeste: 655,591.395427 m
• Este: 792,585.186943 m

OBJETIVOS

Objetivo General:

• Modelar la red hídrica, generar y analizar modelos derivados, y evaluar la cobertura vegetal mediante el cálculo del NDVI en la cuenca del río Jequetepeque, utilizando herramientas SIG y datos satelitales

Objetivos Específicos:

• Generar la red hídrica primaria y secundaria de la cuenca del río Jequetepeque a partir de un modelo digital de elevación (DEM) y productos derivados como pendientes, aspecto y hillshade.
• Realizar una clasificación supervisada basada en datos satelitales para identificar las principales coberturas y usos del suelo dentro de la cuenca.
• Calcular el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) utilizando imágenes Landsat para identificar y evaluar áreas de cobertura vegetal saludable dentro de la cuenca.

PROCEDIMIENTO

MODELAMIENTO HÍDRICO

• Recopilación de curvas de nivel de la zona de interés a través de la plataforma GEOCATMIN, descargando los cuadrángulos cartográficos a escala 1:100,000 correspondientes a la región

• Fusión de las capas de curvas de nivel descargadas para crear una única capa continua que abarque toda la zona de interés. Posteriormente, se generó el Modelo Digital de Elevación (DEM) utilizando la herramienta 'Topo to Raster', asegurando una representación precisa del relieve de la cuenca.

• ModelBuilder para realizar el modelamiento hidrológico de la cuenca. A partir del DEM corregido (Fill), se calcularon las direcciones de flujo (Flow Direction) y la acumulación de flujo (Flow Accumulation), fundamentales para identificar las redes hídricas. Además, se generaron los polígonos de las cuencas utilizando las herramientas de delimitación (Basin y Raster to Polygon).

• Se seleccionó la cuenca de interés correspondiente a la cuenca del río Jequetepeque. Utilizando la herramienta Extract by Mask, se recortó el DEM para delimitar exclusivamente la zona de estudio. Este proceso asegura que todas las capas, como la red hídrica y los modelos derivados, estén restringidas al área específica de la cuenca del Jequetepeque, facilitando un análisis más preciso y eficiente.

ANÁLISIS DE COBERTURA VEGETAL Y CLASIFIACIÓN DEL USO DE SUELO

• Se ingresó al portal USGS EarthExplorer, donde se cargó el área de estudio correspondiente a la cuenca del río Jequetepeque. Posteriormente, se seleccionaron y descargaron las imágenes satelitales Landsat 8, asegurando que cumplieran con los criterios de baja nubosidad y alta calidad para el análisis posterior.

• Para cubrir completamente el área de estudio de la cuenca del río Jequetepeque, fue necesario descargar dos imágenes satelitales Landsat 8 desde el portal USGS EarthExplorer. Debido a que el área de interés abarca más de una escena, se utilizó la herramienta Mosaic to New Raster en ArcMap para fusionar ambas imágenes en un solo archivo raster.

• Se realizó un recorte de las imágenes satelitales previamente fusionadas para ajustarlas a la delimitación de la cuenca del río Jequetepeque

• En este paso se utilizó la herramienta Raster Calculator para calcular el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI). Donde:

Banda5.TIF: Representa la banda infrarrojo cercano (NIR) de la imagen satelital.

Banda4.TIF: Representa la banda roja (Red) de la imagen satelital.

• Se utilizaron polígonos de entrenamiento dibujados manualmente sobre la imagen satelital, seleccionando píxeles representativos para cada clase. Estas muestras fueron validadas visualmente para garantizar su precisión.

• El raster resultante de la clasificación supervisada fue convertido a un archivo vectorial utilizando la herramienta Raster to Polygon en ArcMap. Este proceso transformó cada grupo de píxeles con el mismo valor de clase en polígonos individuales. Posteriormente, se calculó el área de cada polígono clasificado y se resumieron los valores por clase (agua, sin vegetación, urbano, vegetación), lo que permitió determinar la frecuencia y el área total ocupada en hectareas por cada categoría.

• Para validar la precisión de la clasificación supervisada en la cuenca del río Jequetepeque, se compararán los valores de los píxeles clasificados con los valores reales observables en el raster original. Se generó una capa de puntos distribuidos estratégicamente, seleccionando 40 muestras para cada clase (agua, sin vegetación, urbano y vegetación) sumando un total de 160 muestras.

• La validación de la clasificación supervisada se llevó a cabo mediante la construcción de una matriz de confusión, que compara los valores clasificados con los valores reales observados en el raster base. La matriz incluye las cuatro clases definidas (agua, vegetación, urbano y sin vegetación)

RESULTADOS

En esta sección se presentan los resultados obtenidos a partir del análisis geoespacial y del modelamiento hidrológico en la cuenca del río Jequetepeque. Los productos generados incluyen modelos derivados que permiten una comprensión detallada de las características geomorfológicas y sociales del área de estudio.

• Hillshade o mapa de sombras, calculado para las horas de las 8 a.m. y 5 p.m.

• Este modelo identifica las diferencias en la cobertura de sombras proyectadas a lo largo del terreno entre estas dos horas clave. Este análisis permite identificar cómo las características topográficas, como pendientes y orientación, influyen en la incidencia de la luz solar a diferentes horas, proporcionando información clave para el estudio del relieve y la dinámica solar en la cuenca.

• El análisis de pendientes de la cuenca del río Jequetepeque muestra que el tipo de pendiente con mayor extensión es el inclinado, ocupando 124,878.09 ha, mientras que el de menor extensión corresponde al muy escarpado, con 17,324.95 ha. Las demás categorías, como plano o casi plano, suavemente inclinado, moderadamente escarpado y escarpado presentan distribuciones intermedias que reflejan la diversidad topográfica de la cuenca. Este análisis permite identificar las áreas más adecuadas para actividades humanas y aquellas con limitaciones significativas debido a la inclinación del terreno.

• El Mapa de Aspecto representa la orientación predominante de las pendientes en la cuenca del río Jequetepeque, categorizando el terreno según los ángulos de dirección cardinal. Este análisis permite identificar cómo las diferentes zonas de la cuenca se orientan respecto a los puntos cardinales, proporcionando información clave para el estudio de factores ambientales y geomorfológicos.

• El Mapa de Visibilidad muestra las áreas de la cuenca del río Jequetepeque que son visibles desde tres puntos estratégicos seleccionados como miradores. Este análisis se basa en el modelo digital de elevación (DEM) y considera las características topográficas del terreno para identificar las zonas con línea de visión directa desde cada mirador.

• El Mapa de Densidad de Kernel muestra la concentración de puntos representativos de población dentro de la cuenca del río Jequetepeque. Es útil para identificar los patrones de distribución poblacional en la cuenca, lo que puede ayudar en la planificación territorial, la asignación de recursos y el diseño de estrategias para el manejo sostenible del territorio.

• La red hídrica fue generada a partir de un Modelo Digital de Elevación (DEM) mediante herramientas de análisis hidrológico, identificando las direcciones y acumulaciones de flujo en función de las características topográficas del terreno. Este mapa es clave para entender la dinámica hidrológica de la cuenca, evaluar riesgos de inundaciones y planificar el manejo sostenible de los recursos hídricos.

• El Mapa de NDVI (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada) refleja la distribución y la salud de la vegetación en la cuenca del río Jequetepeque. Es una herramienta clave para identificar zonas de alta y baja productividad vegetal, evaluar áreas de degradación ambiental y planificar estrategias de manejo sostenible de los recursos naturales en la cuenca. Se muestra el área en diferentes rangos de NDVI:
• 0.33 - 0.63: Áreas con vegetación saludable y densa, como bosques y cultivos en buen estado.
• 0.18 - 0.33: Zonas con cobertura vegetal moderada o en transición.
• 0 - 0.18: Regiones con vegetación escasa, suelos desnudos o áreas urbanas.
• -0.13 - 0: Representa cuerpos de agua o zonas sin cobertura vegetal.

• El Mapa de Clasificación muestra los resultados obtenidos mediante la clasificación supervisada, categorizando el uso y cobertura del suelo en la cuenca del río Jequetepeque en cuatro clases principales. Los resultados del análisis revelan que la clase predominante es "sin vegetación", con una extensión de 269,399.56 ha, seguida de "vegetación", que ocupa 119,751.97 ha. Las áreas urbanas tienen una representación limitada con 682.77 ha, mientras que los cuerpos de agua abarcan únicamente 1,851.53 ha. Este mapa, junto con la tabla asociada, proporciona una visión detallada de la distribución espacial de las clases, siendo una herramienta clave para el monitoreo de cambios en el uso del suelo, la gestión de recursos naturales y la planificación territorial

• Este mapa representa la superposición de dos análisis clave: la cobertura vegetal sana, identificada mediante el NDVI (rango ≥ 0.33), y las categorías de pendientes dentro de la cuenca del río Jequetepeque. La combinación de estas capas proporciona información valiosa para la planificación territorial, ya que permite identificar áreas con vegetación saludable en diferentes rangos de pendiente, lo cual es fundamental para evaluar su potencial uso, manejo sostenible y riesgos asociados.

CONCLUSIONES

• La clasificación supervisada permitió identificar las principales clases de cobertura y uso del suelo en la cuenca del río Jequetepeque, destacando que la mayor proporción corresponde a áreas sin vegetación, lo que evidencia una alta incidencia de suelos desnudos y posibles zonas degradadas.
• Los análisis derivados, como el NDVI, las pendientes y la red hídrica, resaltaron la influencia de la topografía en la distribución de la vegetación sana y en la dinámica del flujo hídrico. La predominancia de pendientes inclinadas señala la importancia de considerar las características geomorfológicas en la gestión de los recursos de la cuenca.
• La generación de modelos derivados y mapas temáticos demuestra que las herramientas SIG son fundamentales para evaluar y comprender la dinámica ambiental y territorial de la cuenca. Los resultados obtenidos son esenciales para planificar el uso sostenible del territorio y proponer estrategias de manejo adecuadas a las condiciones naturales.

RECOMENDACIONES

• Utilizar imágenes satelitales con menor nubosidad y considerar fechas estratégicas para garantizar mayor precisión en los análisis, especialmente en el cálculo del NDVI y la clasificación supervisada.
• Ampliar las muestras de entrenamiento para cada clase y realizar una validación cruzada más exhaustiva, con el fin de mejorar la precisión de la clasificación y reducir los errores entre clases similares.
• Incorporar flujos de trabajo automatizados mediante ModelBuilder o scripts en Python para reducir tiempos de procesamiento en pasos repetitivos, como la generación de modelos derivados y la extracción de valores para validación. Esto aumentaría la eficiencia y reproducibilidad del procedimiento.

REFERENCIAS

• Ato Gonzales, A., & Gonzales Quiroz, J. (2019). Análisis de la relación entre el cambio de cobertura vegetal y la cantidad de agua 1995-2019 en la microcuenca Amojú – Jaén. Universidad Nacional de Jaén.
• Instituto Geológico, Minero y Metalúrgico (INGEMMET). GeoCATMIN: Sistema de Información Geológico y Catastral. https://geocatmin.ingemmet.gob.pe/geocatmin/main
• United States Geological Survey (USGS). EarthExplorer: Portal de Descarga de Imágenes Satelitales y Datos Geoespaciales https://earthexplorer.usgs.gov
• Girón Echeverry, E. (2003). Andes Basin Profile: Jequetepeque River Basin. CONDESAN. https://app.ingemmet.gob.pe/biblioteca/pdf/Amb-114.pdf