La definición de vulnerabilidad cambia de acuerdo al objetivo de estudio; lo anterior, conjuntamente con el hecho de que cada una de las dimensiones es un sistema complejo y la vulnerabilidad no es un fenómeno directamente observable, ha ocasionado que el desarrollo de metodologías para determinar la vulnerabilidad de un sistema no represente una tarea fácil de cumplir (A. L. Luers et al., 2003). Sin embargo, la literatura reporta varias aproximaciones para llevar a cabo este tipo de análisis(A. L. Luers et al., 2003; Kumpulainen, 2006; Metzger et al., 2006; Zhai et al., 2007; de Figueirêdo et al., 2010; Ippolito et al., 2010; Toro et al., 2012). Observando dichas metodologías se detecta que en su gran mayoría, están basadas en la elaboración de curvas Estrés-Respuesta (Figura 12). Las cuales, aunque han sido útiles en la descripción del comportamiento de sistemas
ingenieriles, cuyas características composicionales (materiales) y estructurales son ya conocidas y por ende su comportamiento predecible (Figura 12.A), cuando éstas mismas son implementadas para el estudio de sistemas complejos como lo son los naturales, presentan ciertas limitaciones (Figura 12. B y C).
Figura 12. Curvas Estrés- respuesta convencionalmente aplicadas en diferentes disciplinas para establecer el comportamiento de A. Materiales (Diagrama esfuerzo-deformación unitaria de un acero estructural común en
tensión) (Gere & Ph.D, 2009); B. Comunidades (Capacidad adaptativa representada por la habilidad del
sistema para cambiar su función de bienestar) (A. Luers et al., 2003) y C. Sistemas naturales (Relaciones
hiptéticas entre la respuesta de la condición biológica de un ecosistema, frente al incremento de un estrés ambiental. Donde A. Respuesta no linear en el rango alto del gradiente, B. Subsiguiente respuesta al estrés,
C. Respuesta lineal y D. Respuesta no lineal en el rango bajo del gradiente (Allan, 2004).
Dentro de estas limitaciones cabe señalar las siguientes:
En un ecosistema natural existe incertidumbre respecto al tipo de respuesta que éste va presentar cuando se somete a un estrés determinado, ya que las características adaptativas de este tipo de sistemas hacen que dicha respuesta pueda tomar diferentes trayectorias.
Con las aproximaciones ingenieriles se escoge el esfuerzo que se le aplica al sistema y se evalúa su comportamiento respecto a ese esfuerzo en particular. Sin embargo, en un sistema complejo no se debe escoger un estrés particular porque no se tiene certeza si aquel que se escogió es
B A
realmente el que genera el comportamiento que describe la trayectoria o si es el único que la está creando. Esta idea puede observarse con mayor claridad mediante la matriz de identificación de impactos propuesta en capítulos anteriores (¡Error! No se encuentra el origen de la referencia.), onde una misma actividad dentro de un proyecto de construcción de
represa “esfuerzo sobre el sistema”, impacta varios procesos asociados a
los ciclos de nutrientes simultáneamente y dentro de distintas interfases del ecosistema. Además, teniendo en cuenta que estos procesos están afectados no sólo por esa, sino por otras actividades del proyecto y a su vez, son procesos que reflejan interacciones entre ellos mismos, es un reto determinar cuál de todas las actividades está generando el impacto que se quiere evaluar y sobre cuál proceso termina siendo más representativa. Las curvas estrés-deformación o estrés-respuesta son curvas estándar que
definen el comportamiento de cualquier sistema con las mismas características. Pero, ¿Cómo representar de forma acertada la deformación de un sistema natural con este tipo de aproximación, cuando se conoce de antemano que éste está basado en la complejidad y en la individualidad? (Friedl & Wüest, 2002).
Con esta última pregunta queda abierta la necesidad de trabajar con aproximaciones metodológicas que contengan un enfoque holístico en cuanto a la percepción del medio ambiente. Dentro de este tipo de aproximaciones se encuentra la desarrollada por (de Figueirêdo et al., 2010), la cual, propone definir la vulnerabilidad de cuencas hidrográficas respecto a la implementación de tecnologías de innovación agrícola, a través del siguiente procedimiento:
1. Selección de indicadores, ésta fase se ejecuta teniendo en cuenta dos condiciones: a. Los indicadores deben ser relevante dentro del contexto de cuenca hidrográfica y b. Debe existir información confiable que permita medir los indicadores. Preferiblemente proveniente de bases de datos oficiales. Dentro de los escogidos para innovaciones agrícolas estan: sostenibilidad agrícola, aridez del clima, intensidad de lluvia, entre otros. 2. Organización de indicadores bajo el criterio de Exposición, Sensibilidad y
Resiliencia.
3. Medición de los indicadores y posterior asignación de un rango de vulnerabilidad. Para el caso de innovaciones agrícolas, la medición de los indicadores se llevó a cabo con ayuda de bases de datos oficiales y el rango de vulnerabilidad fue establecido empleando un sistema de asignación de pesos, donde la suma de los valores asignados para un grupo de indicadores (e.j. sensibilidad) debe ser igual a uno (1),
posteriormente, dicho peso se suma con el valor obtenido en la medición de cada indicador, para finalmente obtener un dato entre 1-2.
4. Definición del nivel de vulnerabilidad. De acuerdo al rango establecido para los indicadores seleccionados, los autores determinaron 1Baja vulnerabilidad y 2Alta vulnerabilidad.
La principal desventaja que se encuentra al procedimiento descrito arriba y la cual, constituyó un nuevo reto para esta investigación, se encuentra en la definición del nivel de vulnerabilidad, lo anterior debido a que de acuerdo al tipo de indicadores que sean seleccionados para determinado caso de estudio, es necesario contar con criterios suficientes para definir la vulnerabilidad del sistema. En consecuencia, para los indicadores ecohidrológicos Flujo de CO2 en la interface agua-atmósfera, Flujo de COP asociado a los sedimentos, Flujo de COP en función de la caída de hojarasca y Flujo de COD en la zona subsuperficial, propuestos en este trabajo, se hace necesario definir qué comportamiento de los mismos hace más o menos vulnerable a la cuenca hidrográfica cuando se plantea como amenaza la introducción de una represa.
Una aproximación para resolver este inconveniente parte de tres premisas:
1. La vulnerabilidad se encuentra asociada a la alteración del balance funcional de cuencas hidrográficas.
En este sentido se hace referencia a las funciones que identifican una cuenca, las cuales, envuelven la repartición, el almacenamiento y la liberación de agua, materia y energía (Wagener et al., 2008).
Si se toma la cuenca hidrográfica como el volumen de control (Vc) y se analiza su hidrología; la función de Repartición se describe como la diversidad de flujos que entra al Vc y su posterior división a través de procesos como la infiltración,
intercepción, percolación, etc. De la misma forma, la función de Almacenamiento
es representada por la retención de los flujos dentro del Vc, mediante la presencia de acuíferos, cuerpos de agua, humedad del suelo, entre otros. Por último, la función de Liberación se define como la salida de los flujos de materia y energía del Vc, la cual, está conformada por dos sub funciones: la trasmisión y el transporte. La diferencia entre las dos últimas, radica en que la trasmisión involucra salida de materiales ya transformados dentro del Vc, mientras que el transporte refleja liberación de materiales en las mimas condiciones como éstos ingresaron al Vc. En el caso hidrológico, está función está representada por procesos como la evaporación, transpiración, transporte de sedimentos, etc.
Figura 13. Balance de carbono en un tipo de lago de la llanura inundable amazónica, Brasil. Aplicando el
concepto de “tubería activa”. Adaptado de: “Lakes and reservoirs as regulators of carbon cycling and
climate”(Tranvik et al., 2009).
Como el propósito de este trabajo es determinar la función de la cuenca hidrográfica a partir del ciclo biogeoquímico del carbono (C), se debe tomar como Vc el corredor fluvial principal de la cuenca, siendo allí donde confluyen todas las formas del carbono (COD, CID) y por lo tanto, el lugar idóneo para hacer el balance de masa de dichos flujos. Tranvik y colaboradores (2009) presentan seis (6) balances de flujo de carbono en lagos de diferentes tipos de ecosistema (Tabla 10), aplicando el concepto de “tubería activa” propuesto por (Cole et al., 2007). En la Figura 13 se muestra uno de los balances mencionados, en el cual, es posible identificar la función de repartición mediante el conteo de la variedad de formas del carbono que ingresan a la tubería (COT, CID, COD, COP), la función
de almacenamiento a través del “almacenamiento en los sedimentos” y la función de liberación, dividida entre transporte “liberación de las distintas formas del carbono aguas abajo” y trasmisión “salida de CO2 y CH4”.
Tabla 10. Balances de carbono para lagos individuales, aplicando el concepto de “tubería activa” (Tranvik et al., 2009).
Observando los balances de cada uno de los ecosistemas planteados en la Tabla
10, se observa que éstos últimos desarrollan las tres funciones al mismo tiempo y que a su vez, cada una de las funciones tiene asociado un porcentaje dentro del funcionamiento total del sistema. Tales porcentajes representan, del 100% de funcionamiento de un ecosistema determinado, cuanto se da gracias al cumplimiento de la función de Trasmisión, Transporte y Almacenamiento
ECOSISTEMA TRASMISIÓN TRANSPORTE ALMACENAMIENTO
Lago ártico, Alaska 20% 78% 2%
Lago boreal en roca no carbonatada, Suecia 42% 39% 19%
Lago de agua dura en cuenca de lago abierto, Saskatchewan, Canada 2% 70% 30%
Lago norte-templado en cuenca de lago cerrado, Minnesota 21% 68% 11%
Reservorio para agricultura, Ohio 1% 66% 33%
respectivamente. Por ejemplo, retomando el balance del ecosistema Lago ártico, Alaska que muestra la (Tabla 10); 20% del funcionamiento total del ecosistema se da gracias al desarrollo de la función de trasmisión, 78% al desarrollo de la función de transporte y 2% gracias al cumplimiento de la función de almacenamiento. A partir de esta apreciación se puede afirmar que las cuencas hidrográficas poseen un balance natural entre sus diferentes funciones, lo cual, refleja la firma biogeoquímica de las mismas. Además, dicha firma biogeoquímica es disímil entre cuencas hidrográficas, lo cual, hace que se convierta en una característica única comparada con la dinámica funcional de cualquier otra cuenca hidrográfica.
2. Hay conocimiento del tipo de afectación que generan las represas sobre el balance funcional de las cuencas hidrográficas.
Las represas modifican el balance funcional del ciclo del carbono dentro de la cuenca disminuyendo el porcentaje de transporte, aumentando el porcentaje asociado a la función de almacenamiento y en consecuencia, ampliando el porcentaje de almacenamiento (Tranvik et al., 2009).
3. La distorsión de la firma biogeoquímica de la cuenca hidrográfica plantea el nivel de vulnerabilidad de la misma.
Si por algún motivo y/o mediante algún estresor se altera la firma biogeoquímica de la cuenca hidrográfica, se debe analizar sobre cuál(es) tipo(s) de funcionamiento se está generando el cambio y plantear diferentes escenarios de alteración. A partir de dichos escenarios se puede desarrollar una escala cualitativa de vulnerabilidad.
Tomando como ejemplo la firma biogeoquímica correspondiente al ciclo del carbono del ecosistema Lago ático, Alaska (Tabla 10), se plantean tres escenarios posibles (Gráfica 5.). A partir de esto, el escenario original, que ilustra el comportamiento natural de la cuenca, obtiene el nivel de No vulnerabilidad; el escenario Modificado (a) un nivel de vulnerabilidad Alta y el escenario Modificado (b) representa un nivel de vulnerabilidad Media, respectivamente.
Gráfica. 5. Posibles escenarios de alteración de la firma biogeoquímica del carbono para el ecosistema Lago
ártico, Alaska. Escenario originalfirma natural, Escenarios Modificados (a) y (b)firma alterada.