Diseño de un modelo de análisis de sensibilidad ambiental bajo sistemas de información geográfica
Fecha
2007-10-26Autor
Gutiérrez Lacayo, Julian Alberto
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Se propone un procedimiento metodológico para el diseño de un modelo de Análisis de Sensibilidad Ambiental (ASA) bajo Sistemas de Información Geográfica (SIG), y se ejemplifica mediante la determinación de niveles de sensibilidad ambiental ante un derrame petrolero, a lo largo de la línea de costa del Lago de Maracaibo, Venezuela. Se desarrollan y comparan cuatro métodos, (1) Ordenación simple, (2) Adición simple de coberturas con dos criterios, (3) Adición simple complementado con técnicas de Evaluación Multicriterio (EMC), para la generación de pesos (niveles de sensibilidad) mediante opinión de expertos ambientales utilizando comparación por pares, y (4) el método definitivamente propuesto, denominado Método de Ponderación Aditiva Difusa (MPAD), utilizando parcialmente la Teoría de Lógica Difusa, específicamente los Números Difusos. Se utilizó la Lógica Difusa para dos fines, primero, para la estructuración de las reglas de decisión del modelo, utilizando números difusos y variables lingüísticas; segundo, como una propuesta, en la clasificación supervisada de las imágenes satelitales. Para la selección de las bandas satelitales a utilizar se aplicó la técnica de Análisis de Componentes Principales (ACP). Se empleó el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (IVDN) para discriminar sectores con vegetación densa e inundable. Los resultados obtenidos están dados por las diferentes sensibilidades de los tipos de costa. Con el MPAD se generan cuatro coberturas o mapas finales de sensibilidades (a, b, c, y d), o escenarios. Se escoge la cobertura con los valores más altos (d), cuyas sensibilidades se organizan en el siguiente orden: el tipo de costa más sensible es el manglar, en sus primeros 40 m a partir de la línea de costa (con un valor de 1,80), continuando el ecosistema estuarino cerca de la orilla (1,50), el manglar entre 40 y 100 m costa adentro (1,32), la costa urbana cerca de la orilla (1,20), el estuario costa adentro (1,02), la playa arenosa cerca de la orilla (1,00), la costa urbana lejos de la orilla (0,72), y por último la playa arenosa lejos de la orilla (0,52). Al comparar los resultados de los cuatro modelos, resultó mejor el MPAD, complementado con técnicas de EMC, el cual demostró ser el más robusto y preciso, por sus fundamentos teóricos y facilidad de uso, su aplicabilidad bajo SIG, y su flexibilidad de aplicación bajo el enfoque de los números difusos, aplicados a las reglas de decisión, lo que permite la creación de escenarios, y de ésta forma mejorar el proceso de toma de decisiones y el diseño de medidas mitigantes y protectoras ante un derrame. Is proposed a methodological procedure to design a model of Environmental Sensitivity Analysis (ESA) was designed under Geographic Information Systems (GIS), to identify sensitivity levels in four environmental components facing a potential oil spill, along the shoreline of Maracaibo Lake, Venezuela. Four methods were developed and compared: (1) Simple hierarchyzation, (2) Addition of layers with two criteria, (3) Simple Additive Weighting (SAW), with Multicriteria Evaluation (MCE) Techniques for weight (levels of sensitivity) yielding by environmental expert's opinion using a pair wise comparison method, and, (4) Fuzzy Additive Weighting Method (FAWM) using Fuzzy Logic Theory, the finally proposed. The fuzzy logic theory was applied for two purposes: first, for the implementation of model-based decision rules, with the use of fuzzy numbers and linguistic variables concept; second, as a proposal, for supervised classification of satellite images. Bands were selected according to Principal Component Analysis (PCA) technique. Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) was used to yield land cover of dense and flooded vegetation layer. Obtained results revealed different sensitivity values of each of four environmental components along the shoreline. When comparing the four models developed, it is concluded that each one proved to be better than the preceding, beginning from Simple hierarchyzation to FAWM. Application of FAWM generated four final sensitivity maps (a, b, e, d) of land covers, or scenarios. Resulted cover (d) is selected for its highest values, whose sensitivities values are organized as following: (1st) Mangrove ecosystem, within 40 m from shoreline, is the most sensitive one, with a value of 1.8, followed by (2nd) Estuarine ecosystem along the shoreline, with a value of 1.5, (3rd) Mangrove far from shoreline, with a value of 1.32, (4th) Urban coastal along shoreline 1.2, (5th), Estuarine far from shoreline (1.02), (6th) Sandy beach along shoreline 1.0, (7th) Urban coastal far from shoreline 0.72, and (8th) Sandy beach far from shoreline 0.52. Comparing model’s results, the best one resulted to be FAWM, complemented with MCE techniques, which proved to be the most robust and accurate, for its theoretical basis and easy-to-use, its application under GIS, and its flexibility in application under the concept of fuzzy logic, applied to decision rules, which permitted construction of scenarios, and in this way, improve the decision making process and the design of protective and mitigating measures against the risk of oil spills.