Estudio basado en GIS sobre escasez de agua en Perú ofrece un modelo replicable

Publicado el 2 marzo, 2021

Incluso antes de que el imperio Inca gobernara gran parte de la costa occidental de América del Sur, las civilizaciones indígenas de las montañas de los Andes y sus alrededores realizaban cultivos familiares como la quinua, los ajíes y la muy importante papa. Hoy en día, los descendientes de esas sociedades continúan realizando cultivos diversos y valorados a nivel mundial.

Sin embargo, recientemente, muchas de estas comunidades no han podido producir alimentos como lo hacían antes. Las comunidades agrícolas que han sobrevivido durante miles de años están desapareciendo repentinamente debido a la escasez de agua.

Para tratar de abordar este problema, la Alianza Andina para el Desarrollo Sostenible (AASD) y la Escuela de Ingeniería J.B. Speed ​​de la Universidad de Louisville utilizaron GIS para estudiar qué podría estar contribuyendo a la escasez de agua en una comunidad peruana. Lo que encontraron, y la metodología que utilizaron, podría ayudar a otras sociedades en situaciones similares a abordar sus propios desafíos.

La tecnología avanzada llega a la raíz del problema

Sacclio es una pequeña comunidad agrícola indígena ubicada en las montañas de los Andes de Perú, aproximadamente a 3,000 metros sobre el nivel del mar. Los agricultores de la zona cultivan maíz, pero la comunidad está luchando por proporcionarles suficiente agua a sus cultivos. El gran arroyo que trae agua está disminuyendo mientras aumenta la demanda de los agricultores por el recurso vital. Esto amenaza no solo su capacidad para producir variedades distintivas de maíz andino, sino también su forma de vida indígena.

El personal de la Alianza Andina para el Desarrollo Sostenible (AASD) y los estudiantes de la Universidad de Louisville recolectaron imágenes aéreas de aproximadamente 260 hectáreas de tierra.

En 2017, AASD, una organización agrícola sin fines de lucro en las tierras altas de Perú, se asoció con la Escuela de Ingeniería Speed ​​en un proyecto de varios años para descubrir por qué el sistema de riego de Sacclio ahora es insuficiente. AASD había estado utilizando tecnología GIS desde 2012 para varios proyectos de cartografía. Pero cuando se incorporó la Escuela de Ingeniería Speed, lanzando el Programa Internacional de Aprendizaje en Servicio (ISLP) dirigido por profesores, en el que los estudiantes aplican sus habilidades de ingeniería en el campo, el proyecto obtuvo acceso a una gran cantidad de nueva tecnología, incluidos vehículos aéreos no tripulados (UAVs), receptores del Sistema Global de Navegación por Satélite (GNSS) y herramientas de medición del flujo de agua.

Para comenzar el esfuerzo conjunto en Sacclio, los profesores de la universidad y el personal de AASD utilizaron ArcGIS Pro para diseñar el mapa base que representaría el área de interés: el sistema de canales que atraviesa la comunidad. El equipo también usó ArcGIS Pro para crear las plantillas de clase de entidad que se usarían en ArcGIS Collector para recopilar datos.

En agosto de 2018, un equipo de estudiantes de la Escuela de Ingeniería Speed ​​utilizó Collector para mapear los 14,4 kilómetros del sistema de canales de Sacclio. Esto creó registros de los diversos materiales de los que está hecho el canal, incluidos cemento, roca y tierra, sus cientos de válvulas y cualquier punto de daño importante. Después de eso, los miembros de la facultad y los estudiantes seleccionados limpiaron y procesaron los datos, y los analizaron en ArcGIS Pro. Este contenido se publicó luego en ArcGIS Online, que los miembros del personal GIS de AASD utilizaron para crear mapas web que se pueden compartir para un análisis más detallado.

La aplicación web Main Irrigation Canals Damage Survey utiliza narraciones basadas en fotografías para mostrar detalles sobre puntos de daño específicos a lo largo del canal.

La extensión del daño al canal por causas naturales, como desprendimiento de rocas, desarraigo y erosión, resultó ser tan extrema que un equipo de la Escuela de Ingeniería Speed ​​regresó al Perú al año siguiente para continuar con el proyecto. Los miembros de la facultad y los estudiantes rediseñaron la encuesta para capturar más detalles sobre las ubicaciones de los daños y mejorar la precisión de las funciones. También utilizaron receptores GNSS de calidad cartográfica del socio de Esri, Bad Elf, junto con Collector para aumentar la precisión de la ubicación.

Por primera vez, el equipo también utilizó vehículos aéreos no tripulados para capturar imágenes de alta resolución del sistema de canales de Sacclio, lo que mejoró sustancialmente la resolución del mapa base original. Empleando tres cuadricópteros Phantom 4 Pro de DJI, los participantes del proyecto de la Escuela de Ingeniería Speed y de AASD recolectaron miles de imágenes aéreas en aproximadamente 260 hectáreas de tierra. Luego, los miembros de la facultad de la universidad procesaron estas imágenes in situ utilizando ArcGIS Drone2Map, que produjo una resolución de píxeles de dos pulgadas. Después, el personal GIS de AASD publicó las imágenes de alta resolución en la cuenta de ArcGIS Online de la organización para que pudieran usarse como capa base para todos los productos de aplicaciones web.

El equipo utilizó vehículos aéreos no tripulados para capturar imágenes de alta resolución del sistema de canales de Sacclio.

Además, los estudiantes de ingeniería utilizaron tecnología mejorada para medir nuevamente los índices de flujo de agua. Empleando una botella Mariotte (que permite que el líquido fluya constantemente desde un recipiente), un medidor de conductividad eléctrica Sonde y el software EcoWatch Lite, midieron la pérdida de agua en el canal inyectando cantidades medibles de sal en ciertos puntos y viendo cuánta sal había todavía en el agua en los puntos de recogida aguas abajo. Los estudiantes encontraron que el sistema de canales de Sacclio estaba perdiendo hasta el 50 por ciento de su suministro total de agua en el momento en que se tomaron las mediciones.

Las visualizaciones de datos ofrecen un camino a seguir

Con estos datos más precisos, alojados en su propio entorno ArcGIS Online, AASD pudo utilizar las plantillas de ArcGIS Web AppBuilder y ArcGIS Configurable Apps para crear dos aplicaciones web interactivas que facilitan el intercambio de información crítica sobre el sistema de riego de Sacclio.

Cada aplicación incluye tres puntos de datos principales:

• El porcentaje de agua perdida, desglosado por segmento de canal.
• Puntos de daño importantes a lo largo del canal, descritos por tipo de daño, gravedad y ubicación.
• Estadísticas generales sobre el canal, incluido su ancho, profundidad, número de válvulas y material de construcción en varios lugares.

Pero las dos aplicaciones tienen diferentes propósitos y están diseñadas para brindar a los usuarios experiencias distintas.

El localizador de pérdidas de agua de los canales de riego principales de Sacclio, construido con la plantilla de aplicación configurable Interactive Legend, está orientado a los datos. Los usuarios pueden seleccionar, buscar o estratificar información de varias formas para ver historias específicas sobre los desafíos que enfrenta el sistema de riego de Sacclio. Cada punto de datos en esta aplicación tiene una foto o video correspondiente que acerca a los usuarios a lo que está sucediendo en varios puntos a lo largo del canal.

El localizador de pérdidas de agua de los canales de riego principales de Sacclio permite a los usuarios ver exactamente dónde está perdiendo agua el canal (mostrado en rojo).

La aplicación web Main Irrigation Canals Damage Survey, construida con la plantilla de aplicación configurable Attachment Viewer, muestra la profundidad y amplitud de varios puntos de daño a través de narraciones basadas en fotografías. El mapa permite a los usuarios desplazarse por las fotos y videos de todo el canal y es una forma eficaz y poderosa de comunicar la gravedad del daño.

Tener estos datos cuantitativos y el análisis espacial disponibles en dos aplicaciones web fáciles de usar hace que sea más sencillo para la comunidad de Sacclio transmitir la gravedad de su problema de escasez de agua a las partes interesadas que pueden hacer algo al respecto.

Durante los últimos 10 años, el gobierno municipal ha negado sistemáticamente la solicitud de fondos hecha por Sacclio para reparar su sistema de riego. Sin ninguna evidencia o datos convincentes, el organismo gubernamental a menudo ha considerado que el problema no es lo suficientemente grave como para justificar una inversión. Pero ahora, con la capacidad de compartir rápida y eficientemente datos específicos basados ​​en la ubicación con representantes municipales, los líderes de Sacclio confían en que la comunidad tiene un caso convincente para recibir fondos para restaurar su canal en dificultades.

Un modelo replicable basado en GIS

En los Andes peruanos, las comunidades indígenas enfrentan desafíos ambientales sin precedentes que se derivan de problemas de riego y patrones climáticos erráticos. Es por eso que AASD y la Escuela de Ingeniería Speed planean implementar programas similares basados en GIS en otros distritos cercanos. Aunque el GIS está subutilizado en el área en este momento, la tecnología puede ser especialmente útil para las comunidades remotas que necesitan documentar y comunicar los problemas que enfrentan. Por lo tanto, AASD mantiene su compromiso de asociarse con la Universidad de Louisville — y tal vez con otras instituciones educativas — para usar el GIS para causar cambios positivos en y alrededor de las montañas de los Andes.

Monte Saksarayuq, Cordillera de los Andes, Sendero de trekking Choquequirao.

Es más, las colaboraciones impulsadas por el impacto, como ISLP Perú, pueden y deben replicarse en todo el mundo. Hay innumerables comunidades como Sacclio que enfrentan graves desafíos debido a las cambiantes condiciones ambientales. Conectar institutos de educación superior con organizaciones comunitarias y liderazgo local es una forma eficaz de utilizar GIS para abordar desafíos complejos. Este es un modelo replicable para el desarrollo y el aprendizaje experiencial, y AASD continuará perfeccionándolo en los próximos años.

Adam Stieglitz

Aaron Ebner

James Valenza

ArcNews