INTRODUCCIÓN

La cuenca del río sama, se encuentra en la costa sur del Perú, en el departamento de Tacna, El río Sama nace en la laguna de Cotanvilque y desemboca en el mar de Grau. 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

La cuenca del Sama cuenta con dos zonas claramente diferenciadas: Cuenca Alta, formada por los ríos principales Salado y Tala. El río Tala está formado por la unión de diversos cursos menores conociéndose el río Ticalaco, el río Pistala y el río de EstiqueTarucachi-Talabaya. Cuenca Media y Baja, formada por el río Sama a partir de la confluencia de los ríos Salado y Tala aguas abajo de la población de Chucatamani. La cuenca Sama cuenta con los trasvases del Barroso hacia la cuenca del Caplina, el trasvase del túnel Kovire procedente del río Maure y el trasvase del Dique Cano-Salado hacia la cuenca del Locumba. El trasvase de Kovire beneficia de forma tangencial la cuenca del Sama, puesto que la gran mayoría de sus aguas se trasvasan hacia la laguna Aricota en la cuenca del Locumba. La cuenca alta del río Ticalaco cuenta con regulación mediante la presa Jarumas, operada en la actualidad por la Junta de Usuarios de Riego Tarata. La variabilidad climática es especialmente significativa en la cuenca del Sama como se desprende de la serie medida de caudales en la estación hidrométrica de la Tranca.

DESCRIPCIÓN DEL ÁREA DE ESTUDIO

El río Sama es un río de la vertiente del Pacifico, localizado en la costa sur del Perú.

El río Sama tiene una longitud de 164 kilómetros desde su naciente y su cuenca una superficie de 4.738 Km2,  abarcando las provincias de Tarata y Tacna en el departamento de Tacna. La cuenca del río Sama limita al norte con la cuenca del río Locumba, al este con la cuenca del río Maure, al sur con la cuenca del río Caplina y al oeste con el Océano Pacífico.

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 Sama, utilizando herramientas SIG y datos satelitales.

Objetivos Específicos:

• Generar la red hídrica primaria y secundaria de la cuenca del río Sama 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 GEOGPSPERU, descargando la zona UTM 19S K a escala 1:100,000 correspondiente a la región en estudio.

• Se proyecto las curvas de nivel a las coordenadas UTM Zone 19S, luego se dibujó un polígono rectangular para delimitar el área en estudio y se corto las curvas de nivel con la herramienta Clip en base a este polígono.
• Posteriormente, se generó el Modelo Digital de Elevación (DEM) utilizando la herramienta 'Topo to Raster', asegurando una representación precisa del relieve de la cuenca.
• Se verifica que nuestro raster creado este en las coordenadas utm correctas.
• Crearemos nuestro model builder para realizar las siguientes acciones:
  • Uso de herramienta fill
  • Flow direction
  • basin

• Como resultado tenemos las siguientes imágenes:

• Convertimos nuestro raster creado a vector con el fin de seleccionar luego solo nuestra cuenca de estudio, usando la herramienta raster to polygon.
• Con la cuenca creada, creamos y hallamos el área y perímetro, los valores obtenidos son: área (ha) 507732.54543 y el perímetro (km) 433.500169
• Crearemos otro model builder para realizar las siguientes acciones usando el raster de dirección creado:
  • Uso de herramienta Flow acumulation
  • Raster calculator: para crear red principal y red secundaria
  • Raster to Polyline: convertimos nuestros raster en vectores
  • Clip: cortamos los vectores creados con la forma de nuestra cuenca

• Como resultado tenemos nuestra cuenca de estudio con su respectiva red hídrica obtenida.

ANÁLISIS DE COBERTURA VEGETAL Y CLASIFICACIÓN DEL USO DE SUELO

Se ingresó al portal USGS EarthExplorer, donde se cargó el área de estudio correspondiente a la cuenca del río Sama. 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 Sama, 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 Sama. Luego se proyectaron los raster a las coordenadas usadas, UTM Zona 19S

• 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.

• Creamos puntos para clasificar nuestra imagen (plantaciones, plantaciones secas, vegetación natural y zona desertica)
• Usando la herramienta create signatures, creamos nuestro archivo firmas.gsg
• Ahora usamos la herramienta máximum likelihood classification, creamos nuestro raster clasificación.
• Convertiremos nuestro raster a vectores, usando la herramienta raster to polygon.
• Abrimos nuestra capa creada, creamos un campo Área, calculamos su valor en hectáreas, luego creamos un dbase conteniendo en resumen la suma por clasificación de las áreas.
• Ahora creamos nuestra matriz de confusión de nuestra clasificación, para ello creamos un nuevo shapefile, en el cual tomaremos puntos por cada clase, le asignaremos un total de 40 puntos por clase.
• Usando la herramienta extract values to points, crearemos nuestros puntos de conteo.
• Ahora haremos un conteo de coincidencias, usamos la herramienta frecuency, con el cual creamos nuestra tabla tbfrecuencia.
• A esta tabla le daremos una forma de matriz, usaremos la herramienta pivot table, con la cual creamos nuestra tabla tbmatriz.
• Exportamos esta tabla a un formato dbase table, la abrimos en Excel para modificar su aspecto.
• Como resultado tenemos la siguiente imagen de muestra matriz de confusión, la cual cuenta con una precisión del 89.38 por ciento

RESULTADOS

En esta sección se presentan los resultados obtenidos a partir del análisis geoespacial y del modelamiento hidrológico en la cuenca del río Sama. 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 Sama muestra que el tipo de pendiente con mayor extensión son las pendientes bajas, es decir de 0 a 7, mientras que el de menor extensión son las pendientes de mayo tamaño, es decir de 34 a 70.

• 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 Sama que son visibles desde dos 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 Sama. 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 Sama. 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.

• El Mapa de Clasificación muestra los resultados obtenidos mediante la clasificación supervisada, categorizando el uso y cobertura del suelo en la cuenca del río Sama en cuatro clases principales. Los resultados del análisis revelan que la clase predominante es "zona desertica", con una extensión de 391,979.7061 ha, seguida de "vegetación natural", que ocupa 103,597.7445 ha, las siguiente zona “plantaciones secas”, tienen una representación de  9,965.9850 ha, mientras que “plantaciones” abarca únicamente 2,193.8889 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.

CONCLUSIONES

• La clasificación supervisada permitió identificar las principales clases de cobertura y uso del suelo en la cuenca del río Sama, destacando que la mayor proporción corresponde a zona desértica, 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. El área de estudio va desde el nivel del mar hasta una altura de 5000 msnm. Teniendo muchas montañas y quebradas en todo su territorio. Por ello se tiene las plantaciones al borde del rio.
• 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. Por ejemplo, cuando los ríos y quebradas están activadas por las épocas de lluvia en la región.
• 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 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

• INADE. (2001). DIAGNÓSTICO DE CULTURA DEL AGUA CUENCA TACNA  – Autoridad Nacional del Agua.
• United States Geological Survey (USGS). EarthExplorer: Portal de Descarga de Imágenes Satelitales y Datos Geoespaciales, https://earthexplorer.usgs.gov
• GEO GPS PERU: Portal de Descarga de Mapas, https://www.geogpsperu.com/2018/09/curvas-de-nivel-topografia-100k.html