Modelado de la dinámica espacial de ambientes con glaciares tropicales basado en autómatas celulares
Resumen
El rápido retroceso de los glaciares andinos tropicales (GTA) se considera un indicador importante del impacto del cambio climático en los trópicos, ya que los GTA proporcionan recursos a poblaciones montañosas altamente vulnerables. Este estudio tiene como objetivo modelar la dinámica espacial de los cambios de cobertura y usos de tierras de la zona altoandina en la cordillera de los Andes del Perú, en el contexto del retroceso Glaciar, para lo cual se ha reconstruido la cobertura glaciar, lagunas glaciares y Bofedales de los GTA en las últimas tres décadas, utilizando imágenes de series temporales de Landsat desde 1985 hasta 2020, mediante el procesamiento digital y la clasificación de imágenes satelitales en la plataforma Google Earth Engine. Utilizamos reducciones anuales de los índices espectrales, bandas espectrales y desmezcla espectral. También implementamos filtros temporales y espaciales para tener mapas comparables a nivel multitemporal y reducir los ruidos y las inconsistencias temporales. Los resultados del análisis multitemporal de este estudio confirman la reciente y dramática recesión de los GTA en las últimas tres décadas. Los GTA reducidos de 2429.38 km2 a 1409.11 km2 entre 1990 y 2020, lo que representa una pérdida del 42% del área total del glaciar. Además, analizamos su impacto y relación con la cobertura de lagunas glaciares y Bofedales. La validación multianual mostró valores de exactitud promedio de accuracy de 95.29, 91.75% y 85.95% en el mapeo multitemporal de Glaciares, Lagunas glaciares y Bofedales respectivamente. Finalmente se realizó un modelamiento dinámico espacial basado en autómatas celulares, para simulación de coberturas alto andinas acompañados de una simulación de escenario futuro de glaciares bajos escenarios de cambio climático. Los resultados son un aporte fundamental para comprender los GTA y orientar las políticas para mitigar el cambio climático y el potencial impacto negativo de la escasez de agua dulce sobre la población y la producción de alimentos en la región andina. The rapid retreat of tropical Andean (TAG) glaciers is considered an important indicator of the impact of climate change in the tropics, as TAGs provide resources to highly vulnerable mountain populations. The objective of this study is to model the spatial dynamics of land use and cover changes in the high Andean zone in the Peruvian Andes, in the context of Glacier retreat, for which the glacial cover, Glacial lakes and Andean wetlands have been reconstructed of the GTA in the last three decades, using Landsat time series images from 1985 to 2020, through digital processing and classification of satellite images on the Google Earth Engine platform. We use annual reductions of spectral indices, spectral bands, and spectral mixture analysis. We also implement temporal and spatial filters to have comparable maps at the multitemporal level and reduce noise and temporal inconsistencies. The findings from our multitemporal analysis provide conclusive evidence of a substantial and rapid recession of the GTA over the past three decades. The GTA reduced from 2429.38 km2 to 1409.11 km2 between 1990 and 2020, which represents a loss of 42% of the total area of the glacier. In addition, we analyze its impact and relationship with the coverage of Glacial lakes and Andean wetlands. The multiannual validation showed average accuracy values of 95.29, 91.75%, and 85.95% in the multitemporal mapping of Glaciers, Glacial lakes and Andean wetlands respectively. Finally, a spatial dynamic modeling based on cellular automata was carried out. for simulation of high Andean coverage accompanied by a simulation of the future scenario of glaciers under climate change scenarios. The results are a fundamental contribution to understand the GTA and guide policies to mitigate climate change and the potential negative impact of freshwater scarcity on the population and food production in the Andean region.
Colecciones
- D-RHI Tesis [22]
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