19/07/18

Con ciencia ciudadana miden impactos hidrológicos en cuencas

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Ciencia ciudadana, eficaz ayuda en investigación. Crédito de la imagen: iMHEA

De un vistazo

  • Participación local permitió llenar vacíos de información en zonas remotas
  • Resultado fue herramienta que evalúa impactos de actividad humana en cuencas andinas
  • Metodología reveló no solo impactos negativos de intervenciones sino también los positivos

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Una herramienta que permite evaluar los impactos de las actividades humanas en las cuencas de ecosistemas de alta montaña es el principal resultado de una red de monitoreo hidrológico que usó ciencia ciudadana en los Andes bolivianos, ecuatorianos y peruanos.

El estudio, publicado en la revista de acceso abierto Scientific Data, del grupo Nature, da cuenta de los datos generados por la red para nueve de los 16 sitios que la componen, a través de una metodología que mide caudales en cuencas hidrográficas para el adecuado manejo del territorio.

La recolección de datos y el monitoreo se realizaron gracias a un acuerdo con instituciones y comunidades locales, usuarios del agua y del territorio, lo que permitió un enfoque de investigación desde la base.

Las comunidades locales se encargaron de la instalación, operación, mantenimiento y seguridad de los equipos, así como de tareas logísticas. Al ser “operados y mantenidos por socios locales, demostramos que instituciones no académicas pueden generar datos científicamente valiosos con excelente calidad”, dice a SciDev.Net Boris Ochoa-Tocachi, coautor del estudio.

Al ser operados y mantenidos por socios locales, demostramos que instituciones no académicas pueden generar datos científicamente valiosos con excelente calidad”.

Boris Ochoa-Tocachi, Iniciativa Regional de Monitoreo Hidrológico de Ecosistemas Andinos.

En casos donde era necesario tomar datos de zonas remotas, la ciencia ciudadana hizo posible llenar vacíos de información. “La participación de los socios locales permite sentar los pies en la tierra y poner la investigación científica a responder preguntas locales y que no se quede perdida en las bibliotecas o en revistas científicas únicamente”, añade.

Conocida como Iniciativa Regional de Monitoreo Hidrológico de Ecosistemas Andinos (iMHEA), la red, establecida en 2010, incluye 28 cuencas correspondientes a tres biomas en nueve sitios de los Andes tropicales de esos tres países sudamericanos.

Cada uno de los nueve sitios de monitoreo incluyó al menos dos cuencas cercanas y similares en topografía, pendientes, formas, geología, suelos, elevación, entre otros, explica Ochoa-Tocachi; al usar cuencas pares, una sirvió como referencia y otra como intervención, lo cual “permite tener las condiciones del antes y el después corriendo simultáneamente, lo que además resuelve problemas de variabilidad climática entre los estados de antes y después de la intervención analizada”. Al comparar los resultados es claro ver los impactos –positivos o negativos– atribuidos a la diferencia en el uso de la tierra, complementa.

Si se repite el experimento en varios sitios es posible aplicar los resultados en otros ecosistemas, condiciones o características del territorio. “Si bien la hidrología de las cuencas andinas es naturalmente diversa, existen tendencias e impactos consistentes en los diversos usos de la tierra que permiten generalizar los resultados”, dice Ochoa-Tocachi.

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Participación de instituciones y pobladores locales fue clave para afinar metodología de recolección de datos. (Crédito: iMHEA).

Luego del período de monitoreo, que duró entre uno y seis años, dice Bert de Bièvre, coautor del artículo y coordinador de la Iniciativa, se encuentran grandes diferencias en algunos casos y en otros no tanto. “Un ejemplo es el caso de la forestación con pinos en el páramo del sur de Ecuador y norte de Perú. De manera consistente encontramos que los caudales en la cuenca con pinos son mucho más bajos, que en su ‘par’ sin pinos”, dice a SciDev.Net.

Y lo que vieron en este, como en otros casos de cuencas degradadas por la agricultura versus cuencas conservadas, fue una pérdida en la regulación de la cuenca, “lo que causa picos altos del caudal y caudales en sequía más bajos”.

Si bien la Iniciativa comenzó trabajando con los impactos negativos del uso de la tierra, como cultivos, pastoreo y forestación, con el tiempo han empezado a analizar los impactos positivos de otro tipo de intervenciones como la restauración de cobertura vegetal, la recuperación de humedales, los sistemas de siembra y la cosecha de agua.

En este campo, con el Fondo Ambiental para la Protección de Cuencas y Aguas para Quito, realizan estudios de impacto de diversas técnicas de restauración y en Lima analizan el rol de la infraestructura natural para la seguridad hídrica.

La investigación surgió por la escasa información disponible al respecto y llena un vacío no solamente en el tema de responsabilidad ambiental sino económica. “Estamos haciendo estudios de retorno a la inversión y promoviendo la inversión en infraestructura verde”, explica De Bièvre.

Menciona algunos ejemplos realizados con tecnologías modernas y otros que incluso no son novedosos pero aplicables hoy en día, como el sistema de canales de riego utilizado por los incas en el Perú.

Además, “en este artículo estamos dando acceso abierto a la metodología y los datos generados por la red iMHEA” complementa Ochoa-Tocachi. “Los datos pueden ser usados para calibrar modelos hidrológicos que luego pueden alimentar sistemas de toma de decisiones sobre recursos hídricos en varios contextos”.

En declaraciones a SciDev.Net, el meteorólogo y profesor de la Universidad Nacional de Colombia, José Daniel Pabón, considera que la base de datos es útil y ciertamente llena un vacío en este campo.

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Pobladores descargando datos en una cuenca de Huaraz, Perú. (Crédito: iMHEA).

Agrega que “el período de observación no permite establecer la modificación generada por el cambio climático, porque éste se puede seguir solo en registros de largo período”.

Los autores del artículo señalan que la sostenibilidad del monitoreo es fundamental para añadir valor a los datos generados a lo largo del tiempo.
 
> Enlace al estudio completo en Scientific Data