Puno: Diagnostico para la gestión del cambio climático. by Proyecto PE-T1194

DIAGNÓSTICO PARA LA GESTIÓN DEL CAMBIO CLIMÁTICO EN PUNO 2013 DOCUMENTO DE TRABAJO

Documento preparado por el Proyecto Apoyo al Fortalecimiento de Capacidades Regionales en la Gestión del Cambio Climático Ministerio del Ambiente Gobierno Regional de Puno Banco Interamericano de Desarrollo

“Diagnóstico para la Gestión del Cambio Climático en Puno” Documento de trabajo Autor: Ministerio del Ambiente Fecha: Agosto, 2013

CRÉDITOS El Diagnóstico para la Gestión del Cambio Climático en Puno es el resultado de un proceso de recopilación, sistematización, validación y edición de información regional multisectorial a partir de fuentes secundarias en el cual participaron diferentes actores institucionales, incluyendo al Gobierno Regional de Puno, quien junto con el Ministerio del Ambiente conformaron la unidad de coordinación para la elaboración de este documento, actividad enmarcada en el Proyecto de Apoyo al Fortalecimiento de Capacidades Regionales para la Gestión del Cambio Climático, ejecutado por el Ministerio del Ambiente con financiamiento del Banco Interamericano de Desarrollo. Este diagnóstico, ha tomado comoreferencia las evaluaciones locales integradas (ELI) realizadas en cuencas seleccionadas en el marco del proyecto Programa de Fortalecimiento de Capacidades Nacionales para manejar el Impacto del Cambio Climático y la Contaminación del Aire (PROCLIM). MINISTERIO DEL AMBIENTE Manuel Pulgar-Vidal Otálora – Ministro del Ambiente Viceministerio de Desarrollo Estratégico de los Recursos Naturales Gabriel Quijandría Acosta - Viceministro de Desarrollo Estratégico de los Recursos Naturales Dirección General de Cambio Climático, Desertificación y Recursos Hídricos Eduardo Durand López-Hurtado – Director General Claudia Figallo de Ghersi – Coordinadora General Laura Avellaneda Huamán – Coordinadora temática en gestión de riesgos asociados al cambio climático Unidad Ejecutora del Proyecto Apoyo al Fortalecimiento de Capacidades Regionales para la Gestión del Cambio Climático Eduardo Durand López-Hurtado – Director Nacional Laura Avellaneda Huamán – Directora Nacional Alterna Josefa Rojas Pérez – Coordinadora General Ana Paola Galván Llacho – Coordinadora Regional GOBIERNO REGIONAL DE PUNO Mauricio Rodríguez Rodríguez – Presidente Regional de Puno Richard Apasa Arpasi – Gerente Regional de Recursos Naturales y Gestión del Medio Ambiente Agradecimientos Algunos capítulos de este diagnóstico fueron comentados por los participantes del Curso de Especialización en Adaptación al Cambio Climático. Se agradece los aportes de: Mario Choque, Genaro Ucharico, Jovita Zapana, Manuel Salinas, Jorge Calisaya, Juan Loza, Delber Yucra, Caroll Flores y Raúl Rojas. CONSULTORES INDIVIDUALES Augusto Cavassas Gómez Olga del Carpio Velarde EDICIÓN JS Consultores Empresariales Josefa Rojas Pérez M. Paloma Oviedo Rodríguez Juan Ccahuana Giraud

Ministerio del Ambiente Av. Javier Prado Oeste Nº 1440 – San Isidro Lima, Perú Teléfono: (511) 611-6000 http://www.minam.gob.pe

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GRUPO TÉCNICO REGIONAL DE CAMBIO CLMÁTICO DE PUNO Instituciones miembros del Grupo Técnico Regional de Cambio Climático, por Resolución Ejecutiva Regional Nº 147-2011-PR-GR.PUNO: Nro. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39

Institución Administración Técnica Forestal y Fauna Silvestre Autoridad Autonomá de Lago Titicaca - ALT Autoridad Local del Agua - Huancane Autoridad Local del Agua - Ilave Autoridad Local del Agua - Inambari Autoridad Local del Agua - Juliaca Autoridad Local del Agua - Ramis Colegio de Ingenieros del Perú - Consejo Departamental Puno Dirección Regional Agraria Dirección Regional de Educación Dirección Regional de la Producción Dirección Regional de Salud Dirección Regional Energía y Minas Dirección Regional Transportes, Comunicaciones y Construcción Instituto del Mar del Perú - IMARPE Instituto Nacional de Innovación Agraria - INIA Junta de Usuarios de Riego Juliaca Junta de Usuarios de Riego Ramis Mesa de Concertación de Lucha contra la pobreza Municipalidad Provincial San Antonio de Putina Municipalidad Provincial de Azangaro Municipalidad Provincial de Carabaya Municipalidad Provincial de Chucuito Municipalidad Provincial de El Collao Municipalidad Provincial de Melgar Municipalidad Provincial de Puno Municipalidad Provincial de San Román Municipalidad Provincial de Sandia Municipalidad Provincial de Yunguyo Municipalidad Provincial Huancané Municipalidad Provincial Lampa Municipalidad Provincial Moho Municipalidad Provincial Sandia Programa de Desarrollo Productivo Agrario Rural - Agro Rural Proyecto Especial Lago Titicaca - PELT SENAMHI Servicios Educativos Rurales - SER Universidad Andina Nestor Cáceres Velásquez Universidad Nacional del Altiplano

Además, también participan del proceso de formulación de la estrategia regional de cambio climático, las siguientes instituciones: Nro. 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51

Institución Asociación Paqalqu - ONGD Asociación Servicios Educativos Rurales - ONGD Centro de Capacitación Campesina Centro de Investigación, Educación y Desarrollo - CIED ONGD Confederacion de Comunidades Campesinas Fondo de Cooperación para el Desarrollo - FONCODES Instituto Mallku Mancomunidad Municipal Qhapac Qolla Municipalidad Distrital de Ananea Municipalidad Distrital de Capachica Municipalidad Distrital de Nuñoa Parque Nacional Bahuaja Sonene

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ÍNDICE GENERAL INTRODUCCIÓN ..................................................................................................................................... 1 CAPÍTULO I: FICHA BÁSICA DE LA REGIÓN ..................................................................................... 3 Ubicación y superficie.......................................................................................................................... 5 Temperatura ........................................................................................................................................ 5 Lluvias.................................................................................................................................................. 6 CAPÍTULO II: ESCENARIOS CLIMÁTICOS.......................................................................................... 8 Zona de estudio ................................................................................................................................. 10 Escenarios climáticos ........................................................................................................................ 11 Impactos del CC en el Sistema TDPS .............................................................................................. 12 Percepción sobre el impacto del cambio climático en la región........................................................ 14 CAPÍTULO III: GESTIÓN DE RIESGOS DE DESASTRES ................................................................. 16 Emergencias durante el periodo 2000-2010 ..................................................................................... 16 CAPÍTULO IV: VULNERABILIDAD SOCIOECONÓMICA Y DE LOS SERVICIOS.......................... 25 4.1 Población y densidad poblacional ............................................................................................... 25 4.2 Población económicamente activa (PEA) ................................................................................... 28 4.3 Brechas de género ...................................................................................................................... 29 4.4 Desnutrición crónica y pobreza ................................................................................................... 33 4.5 Condiciones de salud de la población ......................................................................................... 34 4.6 Analfabetismo y educación ......................................................................................................... 37 4.7 Acceso a servicios de agua potable y electricidad ...................................................................... 39 4.8 Gestión ambiental de residuos sólidos........................................................................................ 40 CAPÍTULO V: VULNERABILIDAD DE LOS RECURSOS NATURALES Y LOS ECOSISTEMAS ... 46 5.1 Capacidad de uso del suelo ........................................................................................................ 46 5.2 Biodiversidad ............................................................................................................................... 48 5.3 Sector Forestal ............................................................................................................................ 56 5.4 Áreas Naturales Protegidas ........................................................................................................ 58 5.5 Huella ecológica .......................................................................................................................... 63 5.6 Índice de desempeño ambiental ................................................................................................. 65 CAPÍTULO VI: VULNERABILIDAD DE LAS CUENCAS ................................................................... 68 6.1 Caracterización de las cuencas por superficie y población ........................................................ 68 6.2 Vulnerabilidad de las cuencas frente al cambio climático ........................................................... 73 CAPÍTULO VII: LOS SECTORES Y SU POTENCIAL PARA UN DESARROLLO BAJO EN CARBONO .......................................................................................................................................... 107 7.1 Evolución de la economía regional y perspectivas de desarrollo ............................................. 107 7.2 Sector agropecuario y silvicultura ............................................................................................. 111 7.3 Pesquería .................................................................................................................................. 116 7.4 Industria y manufactura ............................................................................................................. 123 7.5 Minería e hidrocarburos............................................................................................................. 125 7.6 Energía ...................................................................................................................................... 126 7.7 Turismo ...................................................................................................................................... 128 7.8 Transporte y telefonía Móvil ...................................................................................................... 131 BIBLIOGRAFÍA ................................................................................................................................... 155

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ÍNDICE DE CUADROS Cuadro 1. Temperatura promedio media anual de las estaciones de la cuenca zona sur ...... 5 Cuadro 2. Temperaturaspromedio mensualesde las estaciones de la cuenca zona sur ......... 7 Cuadro 3. Afectaciones por ocurrencia de desastre en Puno Nacional ................................. 16 Cuadro 4. Daños por emergencias según provincias 2005-2011 .......................................... 18 Cuadro 5. Población, superficie y densidad poblacional ........................................................ 26 Cuadro 6. Evolución de la población por provincias .............................................................. 27 Cuadro 7. Evolucion de Indicadores sociales en el periodo 2000-2011 ................................ 27 Cuadro 8. Población económicamente activa por actividad 2007 .......................................... 28 Cuadro 9. Población económicamente activa por provincias ................................................. 28 Cuadro 10. Identificación de brechas en educación .............................................................. 29 Cuadro 11. Identificación de brechas en salud ...................................................................... 31 Cuadro 12. Identificación de brechas en participación de mujeres ........................................ 32 Cuadro 13. Identificación de brechas en actividades económicas ......................................... 32 Cuadro 14. Desnutrición Crónica infantil y Pobreza ............................................................... 33 Cuadro 15. Población algún problemas de salud................................................................... 35 Cuadro 16. Educación: Analfabetismo, índice de paridad, tasa de matrícula ........................ 37 Cuadro 17. Educación: Años de estudio alcanzados, asistencia escolar .............................. 38 Cuadro 18. Acceso de viviendas a servicios de saneamiento básico, agua potable ............. 39 Cuadro 19. Producción de Agua potable y Vertimiento de aguas residualesen Puno ........... 40 Cuadro 20. Generación de residuos sólidos .......................................................................... 41 Cuadro 21. Recojo promedio de basura por municipalidades ............................................... 41 Cuadro 22. Uso actual y cobertura de los suelos................................................................... 47 Cuadro 23. Superficie de erosión de tierras según sus características ................................. 47 Cuadro 24. Uso actual en la zona circunlacustre y cuencas del sur de Puno ....................... 48 Cuadro 25. Ecosistemas en el departamento ........................................................................ 49 Cuadro 26. Cambio de la cobertura de bosque a no bosque, nacional y Puno ..................... 57 Cuadro 27. Área forestada y por reforestar............................................................................ 57 Cuadro 28. Área Natural Protegida por el Estado, año de promulgación de ley y superficie 63 Cuadro 29. Caracterización de la jurisdicción de las ALA de la región Puno ........................ 68 Cuadro 30. Caracterización de los distritos de la Región Puno ............................................. 69 Cuadro 31. Vulnerabilidad a la Inseguridad Alimentaria para la jurisdicción de las ALA ....... 73 Cuadro 32. Vulnerabilidad a la inseguridad alimentaria por distritos y provincias ................. 76 Cuadro 33. Vulnerabilidad agrícola de las cuencas ............................................................... 84 Cuadro 34. Vulnerabilidad agrícola por distritos y cuencas ................................................... 89 Cuadro 35. Vulnerabilidad pecuaria para las cuencas ........................................................... 96 Cuadro 36. Vulnerabilidad pecuaria por distritos y cuencas ................................................ 101 Cuadro 37. Cambios en crecimiento, pobreza y características de las provincias .............. 108 Cuadro 38. PBI a precios constantes (miles de nuevos soles de 1994) .............................. 110 Cuadro 39. Crecimiento sectorial del PBI (variación porcentual anual) ............................... 110 Cuadro 40. Exportaciones FOB en dólares.......................................................................... 111 Cuadro 41. Productores agropecuarios ............................................................................... 112 Cuadro 42. Actividades económicas que desarrollan las familias ....................................... 112 Cuadro 43. Actividades agrícolas y pecuarias realizadas por las familias rurales ............... 113 Cuadro 44. Producción agrícola en sierra y el valor bruto de producción agrícola .............. 114 Cuadro 45. Producción agrícola de cultivos en selva, Puno y nacional ............................... 114 Cuadro 46. Crianza animal y valor bruto de producción pecuaria, Puno y nacional ............ 115 Cuadro 47. Producción de ganado vacuno en Puno y nacional 2000- 2011 ....................... 116 Cuadro 48. Crianza de alpacas para Puno y Nacional ........................................................ 116 Cuadro 49. Crianza de truchas en Puno y a nivel nacional ................................................. 117 Cuadro 50. Registro de las capturas de pesca en Puno según los desembarques ............. 119 Cuadro 51. Serie histórica de biomasa de los principales recursos pesqueros en el Lago Titicaca por métodos hidroacústicos (1985-2009) ............................................................... 121

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Cuadro 52. Registro de microempresas artesanales ........................................................... 125 Cuadro 53. Concesiones mineras en Puno.......................................................................... 125 Cuadro 54. Concesiones petroleras en la región Puno ........................................................ 126 Cuadro 55. Recursos hidroenergéticos de la región Puno ................................................... 127 Cuadro 56. Estadísticas de turismo para Puno y nacional................................................... 130 Cuadro 57. Red vial Puno y Nacional .................................................................................. 131 Cuadro 58. Línea en servicio de telefonía móvil en Puno .................................................... 132

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ÍNDICE DE GRÁFICOS Gráfico 1. Variación anual de la temperatura media mensual en las cuencas ........................ 6 Gráfico 2. Lluvia promedio anual.............................................................................................. 7 Gráfico 3. Huella Ecológica departamental ............................................................................ 65 Gráfico 4. Índice de Desempeño Ambiental de los departamentos de Perú .......................... 66 Gráfico 5. Índice de Desempeño Ambiental Departamental Puno ......................................... 66 Gráfico 6. Shocks naturales por departamentos .................................................................. 109 Gráfico 7. Captura anual de los principales recursos pesqueros del Lago Titicaca ............. 121

ÍNDICE DE MAPAS Mapa 1. Vulnerabilidad a la inseguridad alimentaria .............................................................. 75 Mapa 2. Vulnerabilidad agrícola ............................................................................................. 85 Mapa 3. Riesgos agrícolas frente a las heladas .................................................................... 86 Mapa 4. Riesgos agrícolas frente a las sequías .................................................................... 87 Mapa 5. Riesgo agrícola frente a inundaciones ..................................................................... 88 Mapa 6. Vulnerabilidad pecuaria ............................................................................................ 97 Mapa 7. Riesgo pecuario frente a las heladas ....................................................................... 98 Mapa 8. Riesgo pecuario frente a las sequías ....................................................................... 99 Mapa 9. Riesgo pecuario frente a inundaciones .................................................................. 100

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SIGLAS Y ACRÓNIMOS AAN AECID ALA ALT ANA ANP ATFFS BID CAN CAPRADE CAR CCL CDB CENEPRED CEPAL CEPLAN CER CIED CIRMA CLCD CMNUCC CNCC CONAM COPESCO COSUDE CV CVIS DEF DGCA DGCCDRH DGEVFPN DGIIA DIRCETUR DIREPRO EAPAD EDA EGASUR ELAN ELI ENAHO ENCC

Agenda Ambiental Nacional Agencia Española de Cooperación Internacional para el Desarrollo Administración Local del Agua Autoridad Binacional Autónoma del Sistema Hídrico Lago Titicaca, Río Desaguadero, Lago Poopó y Salar de Copaisa Autoridad Nacional del Agua Áreas Naturales Protegidas Administración Técnica de Flora y de Fauna Silvestre Banco Interamericano de Desarrollo Comunidad Andina de Naciones Comité Andino para la Prevención y Atención de Desastres Comisión Ambiental Regional del MINAM Consejos de Coordinación Local Convención de Diversidad Biológica Centro Nacional de Estimación, Prevención y Reducción del Riesgo de Desastres Comisión Económica para América Latina Centro Nacional de Planeamiento Estratégico de Perú Certificado de Emisiones Reducidas Centro de Investigación, Educación y Desarrollo Centro de Investigaciones Regionales de Mesoamérica Convención Mundial de Lucha Contra la Desertificación Comisión Mundial de Naciones Unidas para el Cambio climático Comisión Nacional de Cambio climático Consejo Nacional del Ambiente Proyecto Especial Plan COPESCO Agencia Suiza para el Desarrollo y la Cooperación Coeficiente de Variación Corredor Vial Interoceánico Sur Diciembre - Enero - Febrero Dirección General de Calidad Ambiental Dirección General de Cambio climático, Desertificación y Recursos Hídricos Dirección General de Evaluación, Valoración y Financiamiento del Patrimonio Natural Dirección General de Investigación e Información Ambiental Dirección Regional Sectorial de Comercio Exterior y Turismo Dirección Regional de Producción Estrategia Andina para la Prevención y Atención de Desastres Enfermedades Diarreicas Agudas Empresa de generación amazonas sur (insertado) Adaptación de los Ecosistemas y Medios de Subsistencia Evaluación Local Integrada Encuesta Nacional de Hogares Estrategia Nacional de Cambio climático

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ENOS EPS ERCC ESSALUD FAO FONCODES GDR GEAS - CVIS GEF GEI GIZ GORE GTRCC HDPE HE HE IC IDAD IMARPE INDECI INEI INFOSIEM INIA INRENA INTE- PUCP IPCC IRA ITDG IVSE IVSP IVSS MDL MEF MIDIS MIE MINAG MINAM MINCETUR MINSA MR NBI NCHS OCNI OE

El Niño Oscilación del Sur Empresa Prestadora de Servicios de Saneamiento Estrategia Regional de Cambio climático Seguro Social de Salud Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura Fondo de Cooperación para el Desarrollo Gestión de Riesgo de Desastre Unidad de Gestión Ambiental y Social del Corredor Vial Interoceánico Sur Global Environment Facility, Fondo para el Medio Ambiente Mundial Gases de Efecto Invernadero Agencia Alemana de Cooperación Técnica Gobierno Regional Grupo Técnico Regional de Cambio Climático High-density polyethylene Huella ecológica Huella ecológica Implementación Conjunta Índice de Desempeño Ambiental Departamental Instituto del Mar del Perú Instituto Nacional de Defensa Civil Instituto Nacional de Estadística e Informática Sistema de Información Empresarial Instituto Nacional de Innovación Agraria Instituto Nacional de Recursos Naturales Instituto de Ciencias de la Naturaleza, Territorio y Energías Renovables de la Pontificia Universidad Católica del Perú Intergovernmental Panel on Climate Change, Panel Intergubernamental sobre Cambio Climático Infección Respiratoria Aguda Intermediate Technology Development Group – Soluciones prácticas Indice de vulnerabilidad del sistema económico Índice de vulnerabilidad del sistema productivo Índice de vulnerabilidad del sistema social Mecanismo de Desarrollo Limpio Ministerio de Economía y Finanzas Ministerio de Desarrollo e Inclusión Social Mercado Internacional de Emisiones Ministerio de Agricultura (ahora MINAGRI) Ministerio del Ambiente Ministerio de Comercio Exterior y Turismo Ministerio de Salud Medidas recomendables Necesidades básicas insatisfechas National Center for Health Statistics Oficina de Cooperación y Negociaciones Internacionales Objetivo Estratégico

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OGEI OMS ONG ONGD ONU OPP OSIPTEL OT PBI PCM PDC PEA PELT PIGARS PIP PLANAA PLANGRACC PNBS PNCC PNUD PREDECAN PROCLIM PRODUCE REMURPE RENAMU ROF RRSS RSA RSP RU SCNCC SENAMHI SER SERNANP SIDA SIG SINAGERD SINAPLAN SINIA SINPAD SNHN SON SUNASS TBC

Oficina General de Estadística e Informática Organización Mundial de la Salud Organización No Gubernamental Organización No Gubernamental para el Desarrollo Organización de las Naciones Unidas Oficina de Planeamiento y Presupuesto Organismo de Supervisión en Inversión Privada en Telecomunicaciones Ordenamiento territorial Producto bruto interno Presidencia del Consejo de Ministros Plan de Desarrollo Concertado Población Económicamente Activa Proyecto Especial Binacional del Lago Titicaca Plan Integral de Gestión de Residuos Sólidos Proyecto de Inversión Pública Plan Nacional de Acción Ambiental Plan Nacional de Gestión del Riesgo y Adaptación a los Efectos Adversos del Cambio climático en el Sector Agrario para el período 2012 – 2021 Parque Nacional Bahuaja Sonene Programa Nacional para el Cambio Climático Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo Proyecto Prevención de Desastres en la Comunidad Andina Programa de Fortalecimiento de Capacidades Nacionales para manejar el Impacto del Cambio Climático y la Contaminación del Aire Ministerio de la Producción Red de Municipalidades Rurales del Perú Registro Nacional de Municipalidades Roglamenteo de Organizaciones y Funciones Residuos Sólidos Riesgo del Sector Agrícola Riesgo del Sector Pecuario Registro Unificado Segunda Comunicación Nacional de Cambio Climático Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología Servicios Educativos Rurales Servicio Nacional de Áreas Naturales Protegidas por el Estado Síndrome de Inmunodeficiencia Adquirida Sistema de Información Geográfica Sistema Nacional de Gestión de Riesgos de Desastres Sistema Nacional de Planeamiento Estratégico Sistema Nacional de Información Ambiental Sistema de Información para la Prevención y Atención de Desastres Sevicio Nacional de Hidrografía Naval Setiembre Octubre Noviembre Superintendencia Nacional de Servicios y Saneamiento Tuberculosis

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UNALM USCUSS USD VSA VSP WWF ZEE

Universidad Nacional Agraria La Molina Uso de Suelo y Cambio de Uso de Suelo por Silvicultura United States Dollar Vulnerabilidad del Sector Agrícola Vulnerabilidad del Sector Pecuario Word World Fund for Nature Zonificación Económica Ecológica

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INTRODUCCIÓN Este diagnóstico está dirigido a los planificadores del desarrollo local, formuladores de proyectos de inversión pública, tomadores de decisión, investigadores, estudiantes y docentes que requieran información secundaria para fundamentar sus opciones de desarrollo considerando los riesgos y las vulnerabilidades asociados al cambio climático. Su objetivo es poner a su disposición, la información secundaria disponible de la región de Puno, integrando el enfoque de riesgos y los impactos del cambio climático a los indicadores sociales, económicos y ambientales de la región. Para organizar la información en este diagnóstico, se tuvo como referencia las pautas presentadas en la Guía para la Elaboración de Estrategias Regionales frente al cambio climático (MINAM, 2011), tanto en la metodología como los conceptos. De acuerdo al IPCC (2001), la vulnerabilidad es el “grado en el que un sistema es capaz o incapaz de afrontar los efectos negativos del cambio climático, incluyendo la variabilidad climática y los eventos extremos”. Al respecto, se precisa que la vulnerabilidad al cambio climático está caracterizada en función de tres componentes: el grado de exposición a las amenazas, grado de sensibilidad y la capacidad de adaptación. En el cuadro siguiente se presenta la organización del diagnostico de acuerdo a estos tres compentes. Componentes de la Vulnerabilidad Amenaza: Probabilidad de ocurrencia en un tiempo y en un lugar de un fenómenos peligroso Exposición: Grado en el que factores climáticos afectan una unidad de análisis

Sensibilidad: Grado en el que un sistema responderá a un cambio de clima

Capacidad de Adaptación: Habilidad de un sistema de reaccionar a factores climáticos y….disposición para avanzar hacia un desarrollo bajo en carbono 1

Información reportada en el Diagnóstico Reporte de Emergencias 2005-2011 en cada región. Compendio INDECI.

Vulnerabilidad a la Inseguridad Alimentaria (disponibilidad, acceso y consumo) MIDIS, 2012 Vulnerabilidad del sector agropecuario frente a sequías e inundaciones en la cuencas, construido a partir del PLANGRACC, 2012 Vulnerabilidad de los sectores (energía agricultura, turismo). Sensibilidad humana (pobreza, salud y estado de los servicios básicos) (INEI) Sensibilidad de los recursos naturales (suelo, biodiversidad, agua, áreas naturales protegidas, reservas forestales) Sensibilidad de los sectores. Brechas de Género (INEI, 2010) Nivel de difusión de conocimientos ancestrales frente a cambios del clima. Experiencias exitosas de gestión de riesgos y de proyectos de desarrollo públicos y privados. Grado de implementación e institucionalidad de la gestión de riegos de desastres (GRD) Experiencias exitosas de control de emisiones GEI de los sectores de agro exportación, minería, promoción de energías renovables; elaboración de huella de carbono, gestión de residuos sólidos y control del vertimientos. Avances regionales en el Ordenamiento Territorial

Las diferencias entre la adaptación y mitigación cada vez se reducen, por lo que en este diagnóstico incluimos también la existencia de mecanismos de los sectores públicos y privados para ser más eficientes en sus procesos productivos y comerciales.

Las fuentes de información de indicadores sociales, económicos y ambientales fueron tomadas del Instituto Nacional de Estadísticas (INEI) como del Sistema Nacional de Información Ambiental (SINIA), e información cartográfica disponible en la Dirección de Ordenamiento Territorial del MINAM. Para el reporte de los índices de vulnerabilidad del sector agrícola y la inseguridad alimentaria para las cuencas de se toma como base al PLANGRACC y al Ministerio de Inclusión Social (MIDIS). En el caso de Huancavelica, se contó además con los estudios de la Zonificación Económica Ecológica que el GORE Puno, está realizando y serán culminados en el 2014. Se cuenta también con bases de datos de los sectores y organizaciones participantes en las mesas temáticas del Grupo Técnico Regional de Cambio Climático de Puno. Una segunda verificación de esta información multisectorial se realizó con los participantes del Curso de Especialización en Adaptación al Cambio Climático acreditado por el Instituto de Ciencias de la Naturaleza, Territorio y Energías Renovables de la Pontificia Universidad Católica del Perú (INTE-PUCP), dictado en junio de 2013. Agradecemos a todas las personas e instituciones que aportaron información al diagnóstico, especialmente a los miembros del GTRCC Puno, en un esfuerzo por fortalecer el trabajo multisectorial y aumentar la capacidad regional de comprender y actuar frente al cambio climático. Este diagnóstico también puede considerarse como la línea de base previa a la implementación de la estrategia regional frente al cambio climático. El paso siguiente, será profundizar a nivel de los distritos con mayor vulnerabilidad para ser incluídos en los planes de desarrollo concertado (PDC), cuando llegue el momento de actualizarlos.

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Capítulo 1 – Ficha básica de la región

CAPÍTULO I:

FICHA BÁSICA DE LA REGIÓN Indicadores Físico-climáticos

Ubicación

Información específica

La región de Puno se ubica en el extremo sur-este del territorio peruano, en la Meseta del Collao y a orillas del Lago Titicaca. Limita por el norte con las regiones de Cusco y Madre de Dios; por el sur con las regiones de Moquegua y Tacna; por el oeste con las regiones de Cusco y Arequipa, y por el este con la República de Bolivia. Cuenta con dos regiones naturales, la sierra y la zona de ceja de selva. Territorio sierra (vertiente del Pacífico)

Regiones naturales

Territorio de ceja selva (vertiente del Atlántico)

43,886 km2 (61%) Superficie

Total: 71,999 Km2

(Vertiente Lago Titicaca: 5,010.5 Km2 (6.9%) Insular y Lago Titicaca-parte del Perú).

23,102 Km2 (32%)

Provincias

Total : 13

Azángaro, Melgar, Lampa, San Antonio de Putina (parte), Moho, Huancané, San Román, Puno, Chucuito, El Collao, Yunguyo.

Distritos

Total: 109

79.8%

20.2%

Temperatura

Promedio anual: -1.6°C a 10.6°C

Entre -13°C y 13.5°C

Entre: -3°C y 25°C

Lluvias

Rango en el año

Entre 765 a 868 mm/año

Entre 800 mm/año

Humedad relativa

Promedio anual: 80°

71°

90°

Total: 1, 377,000 Hab. (100%)

Urbana: 42.3%

Rural: 57.7%)

Población por sexo

Femenina:50%

Masculina: 50%

Carabaya, Sandia, San Antonio de Putina (parte)

2,500

Socio-económicos

Población (2007)

Tasa de crecimiento: 1.4% (1993-2007) afectada por la violencia política interna de los 80’ y por la imposibilidad de la economía regional de generar empleo y mejores condiciones de vida a la población regional Tasa de migración

-14.6% (o sea la inmigración es 6% y la emigración 20%)

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Capítulo 1 – Ficha básica de la región

Indicadores socioeconómicos Desnutrición crónica infantil: (2011) Tasa de mortalidad infantil (niños muertos /1000) Tasa de analfabetismo (15 a 24 años) para 2011: Índice de dependencia demográfica general: Índice de dependencia de la niñez: Esperanza de vida al nacer: Tasa global de fecundidad Tasa de pobreza global (monetaria) PEA (mayor de 14 años): 452.2 personas PEA ocupada por autoempleo en microempresas:

PEA por actividad económica:

Comunidades Campesinas reconocidas: 1,267

Brecha de Género: en desmedro (-) y a favor de la mujer. (+).

Tasa de todas las formas de TBC(x 100,000) Tasa de EDA menores de 5 años (x 1000 hab.) Casos de IRA (pulmonía) en menores de 3 años (%) La tasa de leishmaniasis (Uta) (x 100,000 hab.) La Tasa de SIDA (x 100,000 hab.) Porcentaje población con algún problema de salud Tasa de asistencia Escolar de (12 a 16 años)

Información específica Con patrón OMS: 21.5%

Patrón NCHS: 16.8%

59 (2000)

40 (2011)

Femenina: 0.9%

Masculino: o.6%

76% (2000) 66% (2000) 67 años (2000) 3.8 hij@s(2000) 67% (2007) Mujeres: 50%

65% (2011) 55% (2011) 70 años (2011) 2.7 hijos (2011) 56% (2010) Hombres: 50%

83% (tanto hombres como mujeres) Agricultura: 46% Comercio: 13% Manufactura: 6<% Otros servicios: 8% Servicios educación: 6% Sector gobierno: 2% Trasporte y comunicaciones: 6% Construcción: 4% Minas: 4% Turismo 3% Otros: 3% N° filas: 123,657, la región con mayor número de comunidades campesinas en el país Anemia menores 3 años: Desnutrición crónica < 5 años (OMS): Brecha 24% (49% brecha :0.9% (27.8% en niñas) niñas) Tasa matrícula: Tasa neta matricula primaria población secundaria pob.pobre: pobre: Brecha -3% (77.1% Brecha: 3.5% (98% niñas) mujeres) Retraso educat. Retraso educativo primaria población secundaria en pobres: población pobre: Brecha 8.7% (25.7 niñas) Brecha -8.7% (25.7%) Brecha en ingresos: Participación de las mujeres como 228 soles (mujeres funcionarios: 37% 50% menos) Tasa año 2001: 56.7 Tasa año 2010: 35.1 Tasa año 2003: 90 Tasa año 2010: 88 Año 2000: 19% niños

Año 2010: 11% niños.

Año 2001: 6.2

Año 2009: 13.3

Año 2001: 0.16

Año 2010: 35.1

Adulto mayor: 85% (2004)

Adultos: 95% (2009).

Femenina: 81% (2010)

Masculina: 88% (2010)

Saneamiento ambiental y servicios públicos Acceso a agua potable (cobertura del servicio) Acceso a alumbrado eléctrico Producción de agua potable (miles m3) (EPS) Acceso a servicios higiénicos (alcantarillado) Vertimiento de aguas residuales

Gestión de los residuos sólidos:

Año 2000: 66.4% Año 2010: 30.7% Instalaciones a nivel domiciliario: 65% (2011) Según el Censo Nacional de Población-INEI. Cobertura: 82.5% dentro de las viviendas (2011) 2,199 MMC (2000) 4,075MMC (2010) Cobertura:78.3% (2011) Volumen volcado a la red:8,396 MMC No son aguas tratadas se evacuan a los cursos de agua. Las 104 municipalidades que realizaron recojo de basura, reportaron los siguientes promedios diario de basura: 74% de los distritos (77 municipalidades) recogen menos de 1 TM diaria; 16% (17 municipalidades) recogen de 1-3 TM diarias; 6% (6 municipalidades) recogen entre 3 a 9 TM por día; 2 municipalidades recoge entre 9- 50 TM diarias; 1 municipalidad (Puno) recoge de 50 a 100 TM; y Juliaca recoge más de 100 TM diario. La disposición final de los residuos sólidos son los botaderos municipales y clandestinos (quebradas, ríos, etc.).

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Capítulo 1 – Ficha básica de la región

Ubicación y superficie El Departamento de Puno se ubica en el extremo sureste del territorio peruano, en la Meseta del Collao y a orillas del Lago Titicaca. Sus límites son: por el norte, los departamentos de Cuzco y Madre de Dios; por el sur, los departamentos de Moquegua y Tacna; por el oeste los departamentos de Cusco y Arequipa; y por el este la República de Bolivia. En general el clima de Puno varía entre muy frío y cálido. En las orillas del lago Titicaca y en los valles formados por sus afluentes, hasta los 4000 msnm es frío, aunque atemperado por la influencia del lago. A mayor altura es muy frío y glacial. En la selva el clima es cálido con lluvias y temperaturas muy superiores a las de la sierra. Las lluvias en el altiplano obedecen una periodicidad anual de cuatro meses (diciembre a marzo). Sin embargo, a pesar de determinar las campañas agrícolas, esta periodicidad puede variar según las características del año y originar inundaciones o sequías, heladas y granizadas.

Temperatura En el Gráfico 1 se ilustra el comportamiento de los promedios de temperaturas de las estaciones meteorológicas de la región Puno, en la cual observamos que la mayoría se encuentra por debajo de los 0ºC con excepción de las estaciones de la zona circunlacustre puneña. Los registros de temperaturas cambian en cada estación, en algunos caso alcanza a inferior de – 14ºC. Estos descensos afectan al sector agropecuario e implican un riesgo para la salud humana. Estos cambios climáticos se presentan generalmente en el invierno, donde el planeta tierra tiende a alejarse del sol y las masas de aire tienden a enfriarse por recibir menos horas de sol al día. Cuadro 1. Temperatura promedio media anual de las estaciones de la cuenca zona sur Estaciones

Ene

Feb

Mar

Abr

May

Jun

Jul

Ago

Sep

Oct

Nov

Dic

Capazo

6.4

6.1

6.2

4.8

2.1

0.8

0.3

1.6

2.6

4.0

5.0

6.2

Vilacota

4.0

4.7

4.0

2.6

0.1

-1.4

-1.6

-0.6

0.6

2.1

3.0

3.9

Coypa Coypa

5.2

5.6

5.4

4.1

1.8

0.5

0.3

1.2

2.0

3.8

4.2

5.0

Chichillapi

8.3

8.4

8.2

7.1

5.1

3.6

4.5

5.7

7.3

7.9

8.4

Mazocruz

7.9

7.7

7.4

5.5

2.5

0.6

0.2

1.5

3.2

4.8

6.3

7.4

Pizacoma

9.6

9.4

9.3

8.2

6.1

4.7

4.4

5.4

7.2

8.3

9.5

10.0

Chilligua

9.0

8.8

7.8

5.8

4.3

5.3

6.6

8.1

8.7

9.2

Yorohoco

10.1

9.6

9.2

8.1

5.7

4.4

5.4

6.9

8.0

9.4

10.0

Desaguadero

10.0

8.7

6.2

4.1

3.8

5.3

7.1

8.7

9.4

10.0

Yunguyo

10.0

8.7

6.2

4.1

3.8

5.3

7.1

8.7

9.4

10.0

Pocoaque

9.8

9.6

9.4

8.2

5.6

4.3

4.4

5.3

6.8

8.4

9.2

9.7

Juli

9.4

9.3

8.7

7.2

6.0

5.7

6.6

7.8

8.9

9.5

9.8

Ilave

9.8

9.6

9.5

8.9

7.1

5.6

5.1

6.3

7.8

9.1

9.8

10.0

Rincón de la Cruz

8.9

9.3

9.2

8.9

7.8

5.7

6.0

6.9

8.1

8.8

9.1

9.6

Laraqueri

8.3

8.2

8.1

7.7

6.0

4.2

3.9

5.6

6.8

8.1

9.4

9.1

Puno

10.3

10.1

9.9

9.3

7.7

6.4

6.2

7.3

8.6

9.7

10.4

10.6

Mañazo

9.7

9.6

9.3

8.7

7.7

6.2

5.9

7.1

8.3

9.6

10.2

Pampa Umalzo

3.7

4.2

3.7

2.0

0.9

0.1

1.3

1.5

3.3

3.6

Ichuña

12.3

12.1

11.5

11.3

9.3

7.9

7.6

8.9

10.1

12.2

12.9

13.5

Fuente: GORE Puno (2012). Proceso OT-ZEE: Informe sobre Clima (en base a la información meteorológica SENAMHI)

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Capítulo 1 – Ficha básica de la región

Gráfico 1. Variación anual de la temperatura media mensual en las cuencas

Lluvias La lluvia es registrada en quince estaciones meteorológicas en actual operación y otras tres estaciones (Coypa Coypa, Chichillapi y Chilligua), ya desactivadas. Según los registros de lluvia total mensual, y la ubicación de las estaciones, no se cumple un gradiente pluviométrico lluvia-altitud, ya que se obtienen coeficientes de correlación entre 0.18 a 0.40, con una regresión a un polinomio cuadrático (para mayor detalle ver el grafico B1), se observa que las zonas con mayor lluvia total mensual dentro de la cuenca son las estaciones de: Juli (867.5mm) y Laraqueri (764.9mm), con altitudes que varían entre los 3812a 3900 msnm respectivamente, y las estaciones con menor lluvia total anual son las estación meteorológicas de Coypa Coypa (438.4mm) y Pamapa Umalzo (397.1mm). Estos promedios son analizados desde el año 1964 y se ven el resumen en los gráficos. Estas lluvias presentan variaciones en cada estación. Así mismo presenta la variación por cada año que la dirección de la corriente ElNiño hace que influye en el comportamiento y altitudes que varían entre los 3815 a 5500 msnm, de la Cordillera de los Andes. Se observa que el régimen de la variación anual de lluvia promedio multimensual es casi el mismo en todas las estaciones. Con excepción de un valor máximo de 202.9mm en el mes de enero en la estación de Juli y un valor mínimo 0.0mm en la estación de Chichillapi. En esta distribución anual, también se observan valores altos entre los meses de noviembre a marzo y valores bajos entre los meses de abril a octubre (ver cuadro B6) el resumen de promedios totales desde el año 1964 hasta 2009, con un análisis de un periodo de 45 años, esta serie histórica no ilustra los datos con mayor análisis del comportamiento de registro de lluvia.

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Capítulo 1 – Ficha básica de la región

Cuadro 2. Temperaturaspromedio mensualesde las estaciones de la cuenca zona sur Estaciones • • • • • • • • • • • • • • • • • • •

Capazo Vilacota Coypa Coypa Chichillapi Mazocruz Pizacoma Chilligua Yorohoco Desaguadero Yunguyo Pocoaque Juli Ilave Rincón de la Cruz Laraqueri Puno Mañazo Pampa Umalzo Ichuña

Ene

Feb

Mar

Abr

May

Jun

Jul

Ago

Sep

Oct

Nov

Dic

158.4 132.1 131.4 126.8 142.8 167.2 158.0 170.2 183.7 183.7 173.1 202.9 168.9

144.1 132.4 93.7 97.3 125.1 131.1 129.1 135.9 144.8 144.8 121.6 170.9 134.8

103.2 101.6 77.9 75.3 96.3 93.3 105.3 99.4 123.4 123.4 94.3 151.2 115.3

19.0 12.9 17.7 20.1 23.3 31.6 31.3 28.9 38.6 38.6 43.0 55.0 43.6

3.8 2.1 0.5 6.7 4.7 4.2 7.6 6.2 7.9 7.9 7.9 12.3 9.8

3.7 1.4 4.0 1.5 2.0 3.7 2.8 4.8 6.9 6.9 6.6 5.5 5.8

1.8 2.9 1.1 0.0 2.0 2.7 5.2 3.4 5.7 5.7 7.3 6.5 5.7

4.5 4.9 5.8 3.8 8.1 10.7 11.6 10.4 13.2 13.2 11.8 15.9 15.7

3.4 3.1 7.4 3.2 8.7 14.3 17.1 19.8 23.5 23.5 21.8 31.4 30.2

16.4 14.1 21.1 18.6 18.0 18.4 31.5 26.9 30.3 30.3 35.3 41.1 37.6

26.5 15.0 25.2 36.7 33.0 34.4 44.9 43.3 52.3 52.3 40.8 59.8 56.8

76.7 49.7 52.6 55.4 68.9 101.2 91.6 98.8 93.2 93.2 85.3 115.1 80.8

181.6

143.5

129.7

43.4

10.4

5.6

5.3

12.9

22.3

38.0

51.6

93.7

179.0 168.8 155.9 104.6 139.8

160.8 143.6 136.7 100.7 116.3

125.7 131.1 108.0 91.0 85.3

44.9 54.5 40.0 21.6 29.9

10.8 9.5 6.3 2.1 5.1

4.7 4.0 3.4 1.8 2.9

4.1 2.4 2.4 0.9 2.6

10.9 11.9 5.7 5.4 6.2

23.9 28.6 18.9 5.5 9.9

35.3 44.5 32.8 6.1 19.7

58.9 52.1 55.1 12.4 34.6

105.9 88.2 92.7 45.0 83.0

FUENTE: Información meteorológica SENAMHI.

Gráfico 2. Lluvia promedio anual

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Capítulo 2 – Escenarios climáticos

CAPÍTULO II:

PROYECCIONES DEL CLIMA Proyecciones al 2030 en la Región Puno Esta sección presenta parte de los resultados del estudio Evaluación de los modelos CMIP5 del IPCC: Proyecciones al año 2030 en la Región Puno desarrollado por el SENAMHI durante el año 2013 en el marco del proyecto “Apoyo al Fortalecimiento de Capacidades Regionales para la gestión del cambio climático”. Este estudio describe los cambios estacionales y anuales de la precipitación y las temperaturas máximas y mínimas del aire en la región Puno, proyectados para el time-slice 2016-2045 con promedios centrados en el año 2030, con referencia al periodo 1971-2000. Los escenarios climáticos se basan en cuatro modelos climáticos de escala global (50 km de resolución horizontal) para el escenario de emisión RCP8.5. Diagnóstico del clima actual La información histórica observada en el estudio, en este caso en base a solo dos estaciones (Desaguadero y Progreso), que podrían representar la zona en el entorno del lago Titicaca en el Altiplano, establece que las precipitaciones en los últimos 48 años no presenta una clara tendencia sin embargo la intensidad si se observa con tendencia positiva por lo que las lluvias se estarían presentando cada vez más intensas. Los índices de eventos extremos de la precipitación en las 2 estaciones de la región (Desaguadero y Progreso), se observa una mayor intensidad y mayor frecuencia de días extremadamente húmedos (R99p), sin embargo, la tendencia del número de días secos consecutivos (CDD) va en aumento, lo que de alguna manera se entendería como lluvias más intensas y frecuentes se vienen presentando en períodos lluviosos, aparentemente más cortos. En cuanto a las tendencias para los valores máximos de las temperaturas mínima y máxima media anual se aprecian valores positivos a razón de +0.34°C/década en el caso de la temperatura máxima (TXX), lo cual evidencia el continuo incremento observado en los últimos 30 años de las temperaturas máximas. En relación a los días cálidos (TX90p), éstos vienen en aumento particularmente desde la década del 90. Estas tendencias se corresponden con el incremento de las noches cálidas (TN90p) las que vienen incrementándose significativamente principalmente desde mediados de la década de los 90, asimismo los días cálidos (TX90p) están también en aumento, esto es correspondiente con la disminución de días fríos (TX10p).

Proyecciones de la precipitación En general, la precipitación es una variable no muy bien simulada como la temperatura debido a que involucra procesos locales muy complejos, en consecuencia, las proyecciones de la precipitación son menos robustas que las de la temperatura del aire (Christensen et al., 2011, citado en SENAMHI 2011). La discusión se restringe al cambio relativo promedio de la precipitación estacional y anual para el año 2030, expresado en términos porcentuales (%). Se ha considerado que los cambios dentro del intervalo +/-30% están dentro de la variabilidad multianual

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 8

Capítulo 2 – Escenarios climáticos

de la precipitación en esta región. La tonalidad verde de la escala indica incrementos, mientras que la escala en amarillo indica reducciones (Mapa N° 20). Los Mapas N° (16 - 20) resumen los cambios estacionales y cambio anual de la precipitación en la región Ica. Se observa un patrón definido de incremento al final e inicios del periodo lluvioso (otoño y primavera, respectivamente), y un incremento ligero en el periodo de estiaje (invierno) y reducción durante el periodo de lluvias (verano). En el otoño y primavera los incrementos serían del orden de +3% a +9% principalmente en el sector norte de la región, en las proximidades de las localidades de límite con la región Huancavelica; mientras que en invierno este aumento es de +3% a +6% y lo destacado es la reducción durante el verano de la precipitación de hasta -8% principalmente en la parte sur de la región, y si bien estos cambios estarían dentro de su variabilidad (+/- 30%) es importante observar el sesgo o tendencia que presentan ya sea hacia el incremento o reducción.

Proyecciones de la temperatura del aire A diferencia de las precipitaciones, los patrones de cambio de las temperaturas extremas del aire anuales son más claros, homogéneos y progresivos; es decir, los resultados muestran un patrón de calentamiento a nivel anual en promedio para toda la región de alrededor +1,4°C, tanto para la temperatura máxima como para la temperatura mínima (Mapas N° 25 y 30, respectivamente), en relación al periodo de referencia 1971-2000. Estacionalmente, se mantiene el patrón anual aunque no todas las zonas de la región experimentarían el mismo grado de calentamiento. Para la temperatura máxima (Mapas N° 21 - 25), el cambio sería más notable (+1,5°C) en invierno (en gran parte de la región); mientras que en verano, otoño y primavera los incrementos estarían entre +1,0 °C y +1,3°C. En cuanto al comportamiento estacional de la temperatura mínima (Mapas N° 26 - 30), se observa que el mayor incremento se daría en invierno y primavera en un orden de +1,4°C y +1,6°C, respectivamente y principalmente en la zona norte de la región; mientras que en verano y otoño el incremento en general estaría alrededor de +1.2°C. En toda la cuenca, la temperatura mínima tiende a incrementarse algo más que la temperatura máxima, durante invierno y primavera, aproximadamente en 0,1°C más. Puede mencionares entonces que hacia el 2030 el rango térmico (diferencia entre la temperatura máxima y mínima) disminuya durante estas estaciones del año. Incertidumbre del cambio climático Los modelos climáticos son las mejores herramientas que tienen los científicos del clima para predecir cambios futuros del clima. Ellos están basados en principios sólidos de la ciencia física y están rápidamente incrementando en sofisticación. Sin embargo, la atmósfera es altamente sensitiva a muy pequeños cambios. Entonces no importa que tan bueno sea el modelo, siempre habrá un grado de incertidumbre en las proyecciones climáticas. El reconocimiento de la existencia de las incertidumbres en las proyecciones climáticas no elimina su utilidad. Es necesario tener una idea de la magnitud de la señal y de la incertidumbre para darle valor a las proyecciones climáticas, es ahí donde radica el reto de los tomadores de decisión, saber usar estas incertidumbres y aplicarlas a las medidas de adaptación en las planificaciones regionales.

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 9

Capítulo 2 – Escenarios climáticos

En el presente estudio se hace necesario usar técnicas de regionalización tanto dinámicas como estadísticas que ayuden a disminuir estas incertidumbres asociadas a la generación de escenarios de cambio climático. El Altiplano (Departamento de Puno) es considerado una de las zonas más sensibles y perturbadas por la variabilidad climática como por ejemplo, durante El ENOSNiño muchas veces las lluvias son deficitarias (Rome-Gaspaldy, 1999), además, de existir evidencias de cambios en la lluvia en el pasado (Garreaud, et al., 2003). También es considerado como el tercer departamento más pobre del Perú, que depende principalmente de la actividad agropecuaria aportando a la economía del departamento un 68.3%. Es uno de los tres principales productores del cultivo de papa y de alpacas a nivel nacional (INEI, 2007), por lo que es alta la vulnerabilidad si sucedieran eventos climáticos extremos. Considerando tendencias climáticas observadas de largo plazo, en los Andes peruanos, la lluvia total anual y estacional presenta características regionales y los factores locales condicionan comportamientos diferenciados con o sin dependencia de las variaciones interanuales asociadas a El Niño o La Niña (SENAMHI 2009). Así las tendencias observadas muestran aumentos sistemáticos en la lluvia en la vertiente occidental de la sierra, así como reducciones en parte de la vertiente oriental de la sierra sur y central (SENAMHI 2009 y 2007). Se observa una disminución de los días fríos principalmente en la sierra sur y aumento de los días cálidos en toda la sierra. Se detecta un patrón de calentamiento en las partes altas, más intenso en relación a las partes baja y media de la vertiente occidental central (cuenca del río Santa), con tendencias de hasta +0.07 °C por año (SENAMHI 2009, SENAMHI, 2005). Para el futuro, se proyecta una tendencia de aumento de lluvias en la región sur de Brasil y norte de Argentina (cuenca del Río de la Plata) y en la costa norte de Perú y Ecuador, donde la mayor parte de los modelos muestra tendencias similares, en tanto que para la Amazonía, la mitad de los modelos de IPCC AR4 sugieren aumentos de lluvia y la otra mitad sugiere reducciones en la lluvia. Sin embargo, todos los modelos sugieren aumentos de la temperatura del aire.

Zona de estudio El Altiplano peruano está ubicado al sur del Perú entre la latitud 13ºS y 17ºS y longitud 68,5ºW y 71ºW y a una altitud entre 3700 a 4400 msnm (ver Fig. 1). Del área total que comprende el departamento de Puno la mayor parte es de características altiplánicas (-14ºS a -17.5ºS), solamente una pequeña área o franja angosta al noreste es de características de región Amazónica (-13ºS a -14ºS). Para determinar la climatología de esta zona de estudio se han elegido 28 estaciones con series de datos de paso diario de lluvia y temperatura del periodo 1961 a 1990 (25 estaciones representan características altiplánicas y tres de la región Amazónica). La climatología en el Altiplano describe que la lluvia está restricta a los meses de noviembre a marzo acumulando valores entre 500 a 900 mm; y que las condiciones térmicas se caracterizan por temperaturas máximas absolutas que oscilan entre 14 ºC a 18 ºC y mínimas entre -7.0 ºC a 3.0 ºC, por tanto las temperaturas medias oscilan entre 4ºC a 9ºC (ver Tabla 1 y Figura 2). En esta zona los gradientes o variación espacial de la lluvia y temperatura no son acentuados (coeficiente de variación CV bajos), mostrando apenas ligeramente variaciones en el invierno (CV: 0.4 a 0.5) más que en el verano (CV: <0.3) (ver Fig. 2), excepto en la franja angosta de características de Amazonía donde son muy notorios

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 10

Capítulo 2 – Escenarios climáticos

(Figs. 3b y 3c). En el Altiplano también ocurren eventos como heladas, granizadas, inundaciones y sequías en ciclos anuales muy irregulares.

Escenarios climáticos Para obtener proyecciones del clima futuro, los modelos climáticos son corridos bajo condiciones de emisiones de gases de efecto invernadero, y un grado de desarrollo social y económico consistente con estas emisiones. Estos escenarios socieconómicos-ambientales usados por el IPCC describen un marco para el pensamiento estructurado de cómo el futuro se puede revelar. Cualquier descripción (proyección) posible del clima futuro dependerá de la opción del panorama de las emisiones. Los escenarios de emisión de gases de efecto invernadero provenientes de la actividad humana dependen de diversos factores socio-económicos como la población, el crecimiento económico, la tecnología y el consumo de energías, entre otros. La variación estacional de la lluvia y la temperatura en condiciones de escenario climático futuro A2 (extremo) y B2 (moderado), sería la siguiente

Lluvias: o

En la zona de estudio, principalmente en la zona del norte hacia el centro (-14ºS a 15ºS) los modelos regionales, en el futuro 2071-2100, en el escenario extremo A2 (pesimista), proyectaron alta variabilidad espacial y temporal en los cambios de lluvia, mientras en la zona del centro hacia el sur (-15 ºS a -17.5 ºS) consensuaron los modelos HadRM3 y el ETA CSS proyectando lluvias ligeramente más de lo que actualmente ocurre, con valores de hasta 2 mm/día, principalmente en el periodo lluvioso (setiembre, octubre, noviembre - SON- y diciembre, enero y febrero -DEF-). En el escenario moderado B2 los tres modelos proyectan lluvias similares al patrón actual, excepto ETA CSS durante las estaciones de primavera y verano para la zona de centro a sur (15ºS a 17ºS) proyecta ligeros incrementos en la lluvia de 1 a 2 mm/día. En la zona norte específicamente la Amazonía (-13ºS a -14ºS) no hay consenso en los modelos, el modelo ETA CSS proyecta disminuciones de hasta 4 mm/día, el HadRM3 aumentos de hasta 6 mm/día y RegCM3 similar a la climatología actual, comportamiento similares para ambos escenarios. Pero el modelo de mayor confiabilidad para las proyecciones futuras en la lluvia es el HadRM3, que simuló más detalles, específicamente en la zona andina del altiplano (14ºS a -17.5ºS) proyectó en el escenario A2 aumentos de lluvia con núcleos en el oeste de hasta 2mm/día más durante el período lluvioso (SON y DEF), excepto al noreste del lago en este mismo período (DEF) proyectó disminuciones con núcleos de 6 mm/día.

Temperatura: o

En general en la zona estudio, los modelos regionales proyectaron para el futuro incrementos de temperatura, en un escenario extremo A2 entre 2ºC a 4ºC, y en el escenario moderado B2 entre 1ºC a 2ºC. En uno de los modelos se proyectó incrementos más significativos alcanzando en el escenario A2 hasta 6ºC, y en el escenario B2 hasta 4ºC. Resultado de la validación: la fiabilidad de la media de los modelos ETA CSS y HadRM3 proyectaron para ambos escenarios A2 y B2 incrementos de temperatura entre 2ºC a 4ºC, excepto para algunas áreas localizadas al norte del lago, el escenario

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 11

Capítulo 2 – Escenarios climáticos

A2 proyectó incrementos de hasta 6ºC. Esta elevación de la temperatura estaría directamente relacionada con el aumento del CO2 a lo largo del siglo XXI.

Impactos del CC en el Sistema TDPS Algunos estudios como los realizados por el Programa Nacional de Cambios Climáticos de Bolivia (1997) y el SENAMHI (1998) predicen que escenarios futuros en la cuenca del altiplano, presentaran incrementos de temperatura, con sus consecuencias de aridez y de mayores precipitaciones en la época lluviosa. Según el informe del Sevicio Nacional de Hidrografía Naval (SNHN) e nivel del lago descendió más de lo esperado: el 26 de noviembre del 2010 el agua descendió 17 centimetros cuando lo esperado se refería a un máximo de 10 a 15 centimetros. Por otro lado en los sistemas agrícolas los estudios de vulnerabilidad muestran un probable incrmento de 2 grados centígrados, lo que no se traduciría en serias lesiones al ecosistema, mas bien favorecería el desarrollo de los cultivos si es que esten acompañadas de opciones de adaptación como incorporación de sistemas de riego y mejoramiento de las practicas culturales. (MR) Sin embargo una disminución de la precipitación aun sin incremento de temperatura, causaría efectos negativos con el respectivo deterioro del ecosistema. Los cambios en el régimen hidrológico pueden tener efectos tambien en erosion hídrica, si se junta a altos niveles de evapotranspiración, los efectos de la salinización y aridez pueden ser evidentes. En cuanto a los sistemas de montañas, es previsible que la deglaciación global de los glaciares, devenga en una disminución del balance de agua y el estes en especies andinas y subandinas. El caso mas elocuente, de perdida de glaciar en Puno, es el glaciar de Chacaltaya – situado a 20 km de la ciudad del Alto, actualmente casi desaparecido (F.A Kindgard, Facultad de Agronomia de la Universidad de Buenos Aires- Julio, 2008) Un informe del ALT, 2008, concluye que el sistema de TDPS, presenta un 4.86% de atto riesgo frente al cambio climatico y un 22% en grado de vulnerabilidad media. El grado de deforestación en el área del Sistema TDPS se considera moderadamente elevado. Los bosques (secundarios) que aún se conservan, siguen soportando intensas presiones de las actividades de extracción de leña. La deforestación en el área del Sistema TDPS, es una de las causas principales de la erosióndel suelo, y reduce la producción agrícola y la capacidad de retención de agua de los suelos. Esto provoca inundaciones durante las estaciones lluviosas y reduce la disponibilidad de agua para consumo humano y para riego. Según FAO-INRENA (2005), la evolución de la deforestación en el altiplano peruano (parte del TDPS) ha seguido la siguiente trayectoria: en 1975 se deforestaron 450.189 ha; en 1990, 421.574 ha; en 1995, 412.000ha; enel2000, 332.996;y en el 2005, 309.557 ha, respectivamente. Son las poblaciones rurales asentadas dentro del área del Sistema TDPS las que extraen en forma desmesurada arbustos y árboles de su entorno para cocinar y calentar la casa, generalmente. Uno de los arbustos de mayor demanda pertenece al grupo de los tholares, más de diez especies de este género (con alto valor calorífico) se usan para la industria de la panificación y la yesería. La demanda de leña (thola y otros) por persona del medio rural se

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Capítulo 2 – Escenarios climáticos

estima en 5 m3 anuales. En el caso de la thola, el promedio en Bolivia va de 0,3 a 0,9 fardos diarios de thola por familia rural, en áreas donde existe buena densidad del tholar; considerando el peso seco por fardo de 20 kg y un consumo promedio de 0.5 fardos por familia, esto representa un uso de 3.650 kg/año, equivalente a una tasa de deforestación de unaha anual, siendo la producción promedio de biomasa por ha de tholar de 3.650 kg MS/ha/año (Desertificación y Sequía, PELT, 1998). En la cuenca del lago Titicaca, la vegetación arbórea disminuye en número y densidad poblacional. La extracción de plantas normalmente usadas para leña como supu-tholas (Parastrephialepidophylla) y la k’oa (Satureja boliviana), estarían en peligrode pasar aniveles críticos deerosión.Las especies mullu mullu (Ribes brachybotrys) y kiswara (Chuquiraga jussieui), presentan una distribución muy restringida, lo cual es alarmante si se considera que son endémicas (CIRMA, 1997). La deforestación acumulada para el año 2005, en el departamento de Puno fue de 146.041 ha (INRENA, 2007). La quema de totorales (figura 3.1) en la Reserva Nacional del Titicaca y otras áreas ribereñas del lago es uno de los problemas más frecuentes y recurrentes, particularmente en la época de invierno, en que las lluvias se ausentan y esta especie se seca para luego regenerarse en la próxima temporada de lluvia. Durante el año 2009, se registró un total de 1.476,45 ha de totorales quemados. El año 2010, la quema indiscriminada de totorales rebasó todo pronóstico poniendo en riesgo la diversidad de especiesquealbergalazona de laReserva. El fuego arrasó unas 400 ha de totorales del área protegida y al menos 1000 ha del área colindante, cuando lo normal en época invernal es que se quemen solo entre 150 y 200 ha. Estos valores indican el alto grado de impacto de estas prácticas en la zona. Por otra parte, las variaciones naturales del nivel del lago, de acuerdo al análisis realizado por el SIG-PELT, afectan a los totorales en un promedio de 159,87 ha por cada 1,00 cm de variación del nivel entre las cotas 3808 y 3809, considerado unefecto alto; entre las cotas 3.809 y 3.810, el promedio de afectación es de 125,06 ha por cada 1,00 cm de variación. Se considera que las áreas más afectadas por la subida o bajada del nivel del lago son los Totorales que se ubican en las zonas más someras del lago. Los agricultores de la región costera suelen utilizar lastierras ribereñas como tierras de cultivo por la humedad que presentan; sin embargo, esta práctica aumenta la vulnerabilidad por lo imprevisibles que pueden ser los cambios de nivelque registra el lago a lolargo del año. Así porejemplo, resumiendo los promedios ponderados en las distintas épocas del año 2001, se contabilizó la pérdidadeunárea de 13.790,13 ha con un promedio de 470,73 ha/día, afectando en su mayoríaáreasde totorales asociadoscon llachus y áreas con cultivos depapa, cebada, quinua y avena principalmente, los que se perdieron por efecto de inundación. Asimismo, el resecamiento de la totora perjudica la producción ganadera, porque la planta es usada como alimento para el ganado y, por tanto, la falta de la misma incide en la baja productividad de leche y carne que abastece los mercados locales y los de departamentos vecinos de Cusco, Moquegua y Tacna. Los impactos generados por el cambio climático en esta materia se pueden resumir en los siguientes términos: Antes, la temperatura en este lugar oscilaba entre 0 °C y 19 °C, pero ahora fluctúa entre 3 °C bajo cero y hasta 22 °C en horas de la tarde. La totora no se adapta a esta brecha tan grande de temperaturas y, por el frío y el sol, se seca más rápidamente, así que los pobladores optan por quemarla con la finalidad de renovarla. Los incendios afectan a la

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Capítulo 2 – Escenarios climáticos

salud de la población, en términos de las enfermedades oculares y respiratorias que pueden ocasionar, y al turismo, pues se puede observar las humaredas negras que oscurecen el cielo, generando impactos negativos en el paisaje (Diario Correo, 2010).

Percepción sobre el impacto del cambio climático en la región 2 El Diagnostico Ambiental de la Region Puno, 2012, reconoce que Los Humedales son considerados como uno de los ecosistemas importantes para contrarrestar el cambio climático por la capacidad de capturar carbono, esto por presentar grandes cantidades de materia verde en forma de plantas y fitoplancton, las mismas que tienen la capacidad de fotosintetizar el CO2 y transformarlo en oxígeno. Entonces, loshumedalesson significativosparadisminuirel porcentajede Carbonode la atmósfera. El Lago Titicaca es considerado uno de los humedales altoandinos de mayor importancia a nivel mundial considerado como sitio RAMSAR desde1997-, con 8100 kilómetros cuadrados está ubicado entre los países de Perú y Bolivia, cumpliendo un rol importante en la regulación de la temperatura y siendo fuente de vida para las poblaciones humanas que se ubican en la circunlacustre.La totora ocupa el 70% de la superficie del lago y es un recurso de mucha importancia ecológica del mismo, en particular, para el proceso de alimentación, reproducción y protección de peces y aves. Uno de los cambios que produce el calentamiento global, es la polarización de la temperatura, esto significa días más calurosos y noches más frías con temperaturas negativas e incremento de de heladasenelaño,Duranteel 2008seregistraronzonasdellagoeinclusodentrodelostotorales completamente congelados, Este fenómeno no se presentaba en anteriores años, donde el lago en la época fría no se congelaba y mucho menos dentro de los totorales. A esto se suma que la actividad de quema de totorales se incrementara por existir combustible para el fuego, Estimando que se realizaran quemas con mayor frecuencia e incidencia. Esto se puede observar en el presente año, donde las quemas se incrementaron a diferencia de años anteriores. Debido al incremento de la temperatura es trascendental tener en cuenta el descenso de los glaciares a continuación mencionaremos a los principales: • •

En la provincia de Lampa existe el nevado Quilca, (5250 msnm) los glaciares de este nevado son lafuente de agua para la laguna del sistema Lagunillas. El nevado Allinqhapaq, el más importante de la provincia de Carabaya (Puno), ha mostrado una disminución preocupantes del hielo que lo cubre.

La presencia de enfermedades principalmente a la piel y la visión como cataratas, cáncer a la piel e insolación, entre otras, que con el paso del tiempo se harán más frecuentes si no se toman las previsiones en la población para evitarlas. Asimismo, es importante mencionar las pérdidas de la producción agropecuaria que afectara a nuestra Región>>. <<El impacto económico más significativo que ha tenido Puno en los últimos tiempos, producto del clima es, sin duda, la pérdida de vidas humanas. Producto de las heladas, en lo que va del año, van dieciséis muertos y más de cinco mil personas afectadas por infecciones respiratorias, principalmente niños. Las temperaturas han bajado hasta menos trece grados centígrados, y se estima que entre mayo y junio la temperatura bajará hasta menos veinte grados centígrados. Del mismo modo, las bajas temperaturas afectan al ganado y a los productos agrícolas, principal sustento de muchas familias de la Región. 2GORE

Puno (2012). Diagnóstico Ambiental de la Región Puno Año 2012. Gobierno Regional de Puno / Gerencia Regional de Recursos Naturales y Gestión del Medio Ambiente.

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Capítulo 2 – Escenarios climáticos

En los últimos tres años la temperatura ha variado, incrementándose en la mañana y disminuyendo en la noche, entre 1.5º y 2º de sus valores normales. Un ejemplo concreto es cómo estos cambios han afectado a la producción de totora en el lago Titicaca. De esta manera, a partir de dichos cambios, el tiempo de maduración de la totora ha cambiado, sufre de un envejecimiento temprano, se seca más rápido, llega a tener poco verdor, produce menos semillas y tiene una floración débil, comparada con años anteriores. Asimismo, la totora es un recurso económico para la población de la zona. Éste, es utilizado para la construcción de viviendas (en las poblaciones ribereñas y los Urus), reforzamiento de islas flotantes (Urus), construcción de embarcaciones (balsas de totora), ganadería (forraje para animales) y artesanía (miniaturas y alegorías de totora). Si bien el cambio climático no se puede controlar desde una política pública y menos en el corto plazo, se cuenta con información por adelantado de la ocurrencia de fenómenos como este. Esto debería de trasladarse a una cultura de prevención y atención temprana que evite costos tan altos como es el de la vida humana. Asimismo, las innovaciones tecnológicas (públicas, en caso de no existir incentivos para la empresa privada) se pueden orientar hacia la generación de tecnologías para mejorar la productividad agrícola y ganadera mediante la disminución de riesgos por efectos climáticos (reforzamiento de semillas, invernaderos, uso del agua como controlador de la temperatura, entre otros). Por otro lado, la atención temprana y adecuada es muy importante, mejorar la capacidad de los centros de salud y del personal, orientar a la población para la prevención y detección temprana de síntomas, contar con sistemas de alerta y comunicacionesen la zona y orientar los programas socialeshacia la prevención y fortalecimiento de capacidades de la población y las comunidades. También influye en la economía el proceso de desaparición de los nevados altoandinos, debido a que influye en el régimen hídrico y mantenimiento de los muchos bofedales altoandinos, donde se cría los camélidos sudamericanos, se comercializa su fibra y carne.>>

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 15

Capítulo 3 – Gestión de riesgos de desastres

CAPÍTULO III:

GESTIÓN DE RIESGOS DE DESASTRES Es probable 3 que durante el siglo XXI la frecuencia de las precipitaciones intensas o la proporción de lluvias totales derivadas de precipitaciones intensas aumente en muchas zonas del mundo. Es el caso sobre todo de las regiones situadas en latitudes altas y las tropicales y en el invierno en las latitudes medias del hemisferio norte. Es probable que con el aumento de las temperaturas aumenten también las lluvias intensas asociadas a los ciclones tropicales. Hay un nivel de confianza alto 4en que los cambios en las olas de calor, el retroceso glacial y / o la degradación del permafrost influyan en los fenómenos de alta montaña, como la inestabilidad de la pendientes, los movimientos de masa, y la inundaciones provocadas por el desbordamiento de lagos glaciales. Asimismo hay un nivel de confianza alto en que los cambios en las precipitaciones intensas tendrán repercusiones en los deslizamientos de tierra de algunas regiones. Hay un nivel de confianza bajo en las proyecciones de cambios en los modelos a gran escala de la variabilidad natural del clima. Las proyecciones de los modelos referentes a los cambios en la variabilidad de El NiñO/ Oscilación del Sur y la frecuencia de los episodios de El Niño no son coherentes, por lo que hay un nivel de confianza bajo en la proyecciones de cambios para este fenómeno. IPCC. Informe especial del grupo intergubernamental de expertos sobre el cambio climático: Gestión de los riesgos de fenómenos meteorológicos extremos y desastres para mejorar la adaptación al cambio climático. 2012.

Emergencias durante el periodo 2000-2010 El Cuadro 3muestra las afectaciones a la perdida de superficie de tierras sufridas entre el 2000 y el 2010. En el año 2003 esta pérdida de tierras representó el 76% de la afectación sufrida a nivel nacional, teniendo también otro evento similar en el año 2007. Respecto a las viviendas destruidas por desastres naturales, los años 2003 y 2004 presentan los mayores impactos negativos. Tomando estos años como referencia, la modelización que realiza Chacaltana (2006) sobre el impacto sobre la pobreza familiar de los shocks naturales, muestra que Puno está fuera del rango promedio del resto de regiones (Gráfico 3, página 109). Cuadro 3. Afectaciones por ocurrencia de desastre en Puno Nacional PUNO

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009

Hectareas de tierra de cultivo afectadas 1,742 15,711 83 27,808 32,571 631 8,690 24,402 42,307 -

% de afectación de Puno respecto al acumulado nacional

NACIONAL

Nº de viviendas afectadas

Nº de viviendas destruidas

647 6,517 2,321 8,658 1,778 659 466 760 362 292

11 1,386 25 2,058 2,050 509 284 803 800 305

Hectareas de tierra de cultivo afectadas 13,381 42,873 38,822 36,688 253,058 192,558 75,973 32,310 103,588 6,221

Nº de viviendas afectadas

Nº de viviendas destruidas

Tierras de cultivo

Viviendas afectadas

Viviendas destruidas

42,489 82,534 38,938 34,679 31,980 30,198 53,340 65,294 151,794 62,461

2643 27030 2801 8525 6108 9090 5566 96357 15523 6624

13% 37% 0% 76% 13% 0% 11% 76% 41% sd

2% 8% 6% 25% 6% 2% 1% 1% 0% 0%

0% 5% 1% 24% 34% 6% 5% 1% 5% 5%

3Probable

significa entre el 66-100% de probabilidad de ocurrencia en el tratamiento de la incertidumbre adoptado por el IPCC para comunicar el grado de certeza de los resultados. 4Un nivel de confianza alto, significa que la evidencia y el acuerdo son también altos.

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Capítulo 3 – Gestión de riesgos de desastres

2010

13,141

2,914

770

31,297

51,716

17387

42%

Fuente. INEI (2012). Sistema de Información Regional para la toma de decisiones.

Emergencias durante el periodo 2005-2011 Esta sección presenta información sobre las emergencias y daños acontecidos en el departamento de Puno durante el periodo 2005-2011 provista de la base de datos del Sistema Nacional de Información para la Prevención y Atención de Desastres del INDECI. En el Cuadro 4 se presenta la información detallada. En resumen, en la Región Puno hubo 1764 emergencias, que dejaron 26315 personas damnificadas y 547948 personas afectadas, 4960 viviendas destruidas y 14260 viviendas afectadas, 20390 Has. de cultivo destruidas y otras 147969 Has. afectadas. A continuación se desagrega las emergencias y daños por provincias: • • • • • • • • • • • • •

En Azángaro hubo 190 emergencias, que dejaron 1518 personas damnificadas y 57626 personas afectadas, 281 viviendas destruidas y 2444 viviendas afectadas, 1883 Has. de cultivo destruidas y otras 17999 Has. afectadas. En Carabaya hubo 120 emergencias, que dejaron 3767 personas damnificadas y 60121 personas afectadas, 657 viviendas destruidas y 1321 viviendas afectadas, 13020 Has.de cultivo afectadas. En Chucuito hubo 179 emergencias, que dejaron 1609 personas damnificadas y 43575 personas afectadas, 380 viviendas destruidas y 1324 viviendas afectadas, 731 Has. de cultivo destruidas y otras 27779 Has. afectadas. En El Collao hubo 181 emergencias, que dejaron 3220 personas damnificadas y 44145 personas afectadas, 719 viviendas destruidas y 2607 viviendas afectadas, 9692 Has. de cultivo destruidas y otras 28990 Has. afectadas. En Huancane hubo 120 emergencias, que dejaron 2751 personas damnificadas y 47157 personas afectadas, 556 viviendas destruidas y 531 viviendas afectadas, 851 Has. de cultivo destruidas y otras 10386 Has. afectadas. En Lampa hubo 221 emergencias, que dejaron 1943 personas damnificadas y 70551 personas afectadas, 418 viviendas destruidas y 1577 viviendas afectadas, 205 Has. de cultivo destruidas y otras 4298 Has. afectadas. En Melgar hubo 111 emergencias, que dejaron 1108 personas damnificadas y 46813 personas afectadas, 258 viviendas destruidas y 1424 viviendas afectadas, 4197 Has. de cultivo destruidas y otras 19798 Has. afectadas. En Moho hubo 38 emergencias, que dejaron 949 personas damnificadas y 10437 personas afectadas, 205 viviendas destruidas y 68 viviendas afectadas, 32 Has. de cultivo destruidas y otras 596 Has. afectadas. En Puno hubo 261 emergencias, que dejaron 2690 personas damnificadas y 74243 personas afectadas, 466 viviendas destruidas y 1095 viviendas afectadas, 1830 Has. de cultivo destruidas y otras 4322 Has. afectadas. En San Antonio de Putina hubo 106 emergencias, que dejaron 2739 personas damnificadas y 36173 personas afectadas, 258 viviendas destruidas y 522 viviendas afectadas, 6 Has. de cultivo destruidas y otras 1254 Has. afectadas. En San Román hubo 56 emergencias, que dejaron 447 personas damnificadas y 20832 personas afectadas, 89 viviendas destruidas y 202 viviendas afectadas, 950 Has. de cultivo destruidas y otras 14129 Has. afectadas. En Sandia hubo 107 emergencias, que dejaron 2573 personas damnificadas y 15284 personas afectadas, 492 viviendas destruidas y 730 viviendas afectadas, 3 Has. de cultivo destruidas y otras 946 Has. afectadas. En Yunguyo hubo 74 emergencias, que dejaron 1001 personas damnificadas y 20991 personas afectadas, 181 viviendas destruidas y 415 viviendas afectadas, 10 Has. de cultivo destruidas y otras 4452 Has. afectadas.

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Capítulo 3 – Gestión de riesgos de desastres

Cuadro 4. Daños por emergencias según provincias 2005-2011 Daños Fenómeno

Departamento de Puno

Total Emergencias 1,764

Personales

Viviendas

Centros Educativos

Centros de Salud

Ha. Cultivo

Damnif Afecta Desap Herid Fallec. Destrd Afecta Destrd Afecta Destrd Afecta Destrd

Afecta

26,315 547,948

4,960

14,260

182

20,390

147,969

Provincia Azángaro

190

1,518

57,626

281

2,444

1,883

17,999

Derrumbe Otros de geodinámica externa Helada Inundación Precipitaciones - granizo Precipitaciones – lluvia Riada (crecida de rio) (avenida) Tormenta eléctrica Vendavales (vientos fuertes) Contaminación ambiental (agua) Incendio forestal Incendio urbano ProvinciaCarabaya Sismos Colapso de viviendas Derrumbe Deslizamiento Lloclla (huayco) Helada Inundación Precipitaciones – lluvia

1 1 55 12 3 7 8 6 18 1 1 76 120 3 4 1 4 2 36 5 9

5 0 0 360 15 130 0 38 316 0 50 604 3,767 0 47 15 20 211 0 44 386

0 100 46,769 3,097 650 6,315 221 22 301 90 0 61 60,121 0 104 0 62 0 37,136 14 4,368

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 11 0 0 0 0 5 0 0 1

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 21 0 0 0 0 10 0 0 11

1 0 0 75 3 24 0 6 57 0 10 105 657 0 10 3 4 52 0 10 64

0 20 0 798 160 1,332 47 3 71 0 0 13 1,321 0 52 0 12 0 0 5 844

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1

0 0 0 1 3 2 0 0 0 0 0 0 32 0 0 0 0 0 0 0 9

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 13 0 0 0 0 0 0 0 1

0 0 0 1,000 0 883 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 11,519 4,490 18 1,972 0 0 0 0 0 0 13,020 0 0 0 0 0 8,854 0 0

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 18

Capítulo 3 – Gestión de riesgos de desastres

Daños Fenómeno

Precipitaciones - nevada Riada (crecida de rio) (avenida) Vendavales (vientos fuertes) Explosión Incendio forestal Incendio urbano Provincia Chucuito Colapso de viviendas Derrumbe Deslizamiento Otros de geodinámica externa Helada Inundación Precipitaciones - granizo Precipitaciones - lluvia Precipitaciones - nevada Precipitaciones pluviales (medidas preventivas) Riada (crecida de rio) (avenida) Tormenta eléctrica Vendavales (vientos fuertes) Incendio forestal Incendio urbano

Total Emergencias

Personales

Viviendas

Centros Educativos

Centros de Salud

Ha. Cultivo

Damnif Afecta Desap Herid Fallec. Destrd Afecta Destrd Afecta Destrd Afecta Destrd

Afecta

10 4 11 1 2 28

1,500 0 75 128 1,145 196

17,424 150 248 0 600 15

0 0 0 0 0 0

0 0 0 5 0 0

0 0 0 0 0 0

300 0 15 32 133 34

320 30 55 0 0 3

0 0 0 0 0 0

23 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0

12 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0

4,036 0 0 0 130 0

179

1,609

43,575

380

1,324

731

27,779

4 4 2 1 32 16 3 3 2

65 32 17 0 0 242 67 15 0

11 0 175 0 38,888 1,733 1,896 52 100

0 0 1 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0

14 8 6 0 0 54 29 3 0

1 0 35 0 0 574 553 11 20

0 0 0 0 0 0 0 0 1

0 0 0 0 0 2 7 0 5

0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 1 2 0 0

0 0 0 0 440 276 15 0 0

0 0 0 0 6,750 21,014 15 0 0

5 6 23 1 76

90 27 157 32 865

149 19 442 0 110

0 0 0 0 0

18 4 34 6 204

34 4 68 0 24

0 0 0 0 0

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 19

Capítulo 3 – Gestión de riesgos de desastres

Daños Fenómeno

Prov: El Collao Colapso de viviendas Derrumbe Helada Inundación Precipitaciones - granizo Precipitaciones - lluvia Riada (crecida de rio) (avenida) Tormenta eléctrica Vendavales (vientos fuertes) Incendio industrial Incendio urbano Provincia Huancane Helada Inundación Precipitaciones - granizo Precipitaciones - lluvia Riada (crecida de rio) (avenida) Tormenta eléctrica Vendavales (vientos fuertes) Incendio urbano

Total Emergencias

Personales

Viviendas

Centros Educativos

Centros de Salud

Ha. Cultivo

Damnif Afecta Desap Herid Fallec. Destrd Afecta Destrd Afecta Destrd Afecta Destrd

Afecta

181

3,220

44,145

719

2,607

9,692

28,990

1 2 34 13 3 3 16 4 34 1 68

2 43 0 394 9 1,648 0 44 353 5 722

0 0 33,439 880 75 8,892 0 0 691 0 168

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

1 10 0 56 2 413 0 7 72 1 157

0 0 0 181 15 2,220 0 0 144 0 47

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 3,734 5,958 0 0 0 0 0 0 0

0 0 8,725 19,691 544 30 0 0 0 0 0

120

2,751

47,157

556

531

851

10,386

39 4 3 1 19 1 17 36

0 0 45 0 2,205 0 173 328

43,692 178 880 0 1,890 13 240 264

0 0 0 0 1 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 3 0 0 0

0 0 12 0 442 0 32 70

0 45 160 0 186 3 69 68

0 0 0 0 0 0 0 0

0 6 0 2 4 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0

0 821 30 0 0 0 0 0

9,161 65 160 0 1,000 0 0 0

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 20

Capítulo 3 – Gestión de riesgos de desastres

Daños Fenómeno

Provincia Lampa Colapso de viviendas Derrumbe Deslizamiento Helada Inundación Precipitaciones - granizo Precipitaciones - lluvia Precipitaciones - nevada Riada (crecida de rio) (avenida) Tormenta eléctrica Vendavales (vientos fuertes) Contaminación ambiental (agua) Derrame de sustancias nocivas Incendio forestal Incendio urbano ProvinciaMelgar Colapso de viviendas Helada Inundación Precipitaciones - granizo Precipitaciones - lluvia Riada (crecida de rio) (avenida) Vendavales (vientos fuertes) Incendio urbano

Total Emergencias

Personales

Viviendas

Centros Educativos

Centros de Salud

Ha. Cultivo

Damnif Afecta Desap Herid Fallec. Destrd Afecta Destrd Afecta Destrd Afecta Destrd

Afecta

221

1,943

70,551

418

1,577

205

4,298

1 2 1 58 13 2 3 1 21 2 27 1 1 1 87

6 33 0 0 83 0 47 0 12 17 326 0 0 85 1,334

0 0 45 62,816 1,089 264 2,344 678 1,823 0 406 0 0 0 1,086

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

1 10 0 0 17 0 8 0 2 4 66 0 0 17 293

0 0 8 0 247 85 567 108 407 0 79 0 0 0 76

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 9 0 2 0 0 0 8

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 187 0 0 18 0 0 0 0 0 0

0 0 0 1,218 40 2,972 0 0 68 0 0 0 0 0 0

111

1,108

46,813

258

1,424

4,197

19,798

1 37 11 1 4 10 7 39

19 0 289 12 19 20 26 723

0 40,620 4,975 300 432 96 41 341

0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 1

0 0 0 0 2 0 0 0

4 0 53 3 4 4 5 185

0 140 995 75 108 24 11 69

0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 19 0 8 10 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 3 0 1 1 0 0

0 0 4,188 0 9 0 0 0

0 6,025 12,362 0 611 800 0 0

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 21

Capítulo 3 – Gestión de riesgos de desastres

Daños Fenómeno

Provincia Moho Helada Inundación Precipitaciones - granizo Vendavales (vientos fuertes) Incendio urbano Provincia Puno Sismos Colapso de viviendas Derrumbe Deslizamiento Helada Inundación Precipitaciones - granizo Precipitaciones - lluvia Riada (crecida de rio) (avenida) Tormenta eléctrica Vendavales (vientos fuertes) Contaminación ambiental (aire) Incendio forestal Incendio urbano

Total Emergencias

Personales

Viviendas

Centros Educativos

Centros de Salud

Ha. Cultivo

Damnif Afecta Desap Herid Fallec. Destrd Afecta Destrd Afecta Destrd Afecta Destrd

Afecta

949

10,437

205

596

13 1 2 6 16

0 20 0 464 465

10,151 10 35 82 159

0 0 0 0 0

0 4 0 95 106

0 2 7 14 45

0 0 0 0 0

0 6 0 0 0

0 0 0 0 0

0 0 32 0 0

417 0 179 0 0

261

2,690

74,243

466

1,095

1,830

4,322

3 8 11 1 71 15 3 8 26 2 35 1 1 75

0 46 66 4 76 597 5 51 400 57 306 0 0 1,082

0 29 13 0 68,516 2,713 330 475 250 385 1,473 0 0 59

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 9 17 1 0 128 1 13 100 11 49 0 0 137

0 5 3 0 0 456 97 157 68 0 303 0 0 6

0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 9 0 0 0 0 2 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 1 0 0 0

0 0 799 0 299 460 267 5 0 0 0 0 0 0

0 0 123 0 1,667 1,434 382 516 200 0 0 0 0 0

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 22

Capítulo 3 – Gestión de riesgos de desastres

Daños Fenómeno

Provincia San A. de Putina

Total Emergencias

Personales

Viviendas

Centros Educativos

Centros de Salud

Ha. Cultivo

Damnif Afecta Desap Herid Fallec. Destrd Afecta Destrd Afecta Destrd Afecta Destrd

Afecta

106

2,739

36,173

258

522

1,254

Deslizamiento Otros de geodinámica externa Helada Inundación Precipitaciones - granizo Precipitaciones - lluvia Precipitaciones - nevada

2 2 33 2 1 2 1

12 10 1,579 5 0 0 0

56 965 32,963 140 650 1,000 35

0 0 0 0 0 0 0

6 2 0 1 0 0 0

28 15 0 35 130 200 7

0 0 0 0 7 0 0

0 1 0 5 11 4 0

0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 7 3 0

0 6 0 0 0 0 0

0 0 1,074 0 180 0 0

Tormenta eléctrica (tempestad eléctrica)

Vendavales (vientos fuertes) Incendio industrial Incendio urbano

18 1 33

272 13 848

288 0 64

0 0 0

57 3 189

95 0 10

0 0 0

447

20,832

202

950

14,129

1 22 4 5 2

3 0 80 138 10

0 19,797 125 343 0

0 0 0 0 0

1 0 16 27 2

0 0 25 70 0

0 0 0 0 0

0 0 5 1 1

0 0 0 0 0

0 0 40 460 450

0 12,552 315 580 682

3 6 1 11

58 78 0 80

174 21 372 0

0 0 0 0

0 0 18 0

0 0 7 0

12 16 0 15

48 5 54 0

0 0 0 0

0 0 3 0

0 0 0 0

0 0 1 0

0 0 0 0

Provincia San Román Derrumbe Helada Inundación Precipitaciones - granizo Precipitaciones – lluvia Precipitaciones pluviales (medidas preventivas) Riada (crecida de río) (avenida) Vendavales (vientos fuertes) Explosión Incendio urbano

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 23

Capítulo 3 – Gestión de riesgos de desastres

Daños Fenómeno

Provincia Sandia Colapso de viviendas Derrumbe Deslizamiento Lloclla (huayco) Helada Inundación Precipitaciones - lluvia Riada (crecida de río) (avenida) Vendavales (vientos fuertes) Incendio forestal Incendio urbano Provincia Yunguyo Helada Inundación Precipitaciones - granizo Precipitaciones – lluvia Precipitaciones pluviales (medidas preventivas) Riada (crecida de río) (avenida) Vendavales (vientos fuertes) Incendio urbano

Total Emergencias

Personales

Viviendas

Centros Educativos

Centros de Salud

Ha. Cultivo

Damnif Afecta Desap Herid Fallec. Destrd Afecta Destrd Afecta Destrd Afecta Destrd

Afecta

107

2,573

15,284

492

730

946

14 4 20 4 18 7 15 6 2 2 15

351 41 271 1,139 0 112 422 0 31 7 199

223 5 394 460 12,184 524 1,467 0 1 0 26

0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0

0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0

81 8 52 222 0 22 81 0 3 1 22

67 1 112 93 0 75 381 0 1 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 1 2 0 0 4 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0

0 0 1 0 925 0 20 0 0 0 0

1,001

20,991

181

415

4,452

21 4 2 2

0 59 75 200

18,950 236 275 700

0 0 0 0

0 12 0 40

0 52 55 140

0 0 0 0

0 0 0 5

0 0 0 0

2,937 60 0 1,415

14 25 5

73 504 90

104 726 0

0 0 0

16 97 16

21 147 0

0 4 0

0 1 0

0 0 0

10 0 0

40 0 0

Fuente: INDECI (2012).

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 24

Capítulo 4 – Vulnerabilidad socioeconómica y de los servicios

CAPÍTULO IV:

VULNERABILIDAD SOCIOECONÓMICA Y DE LOS SERVICIOS 4.1 Población y densidad poblacional Está conformada por trece provincias y la más densamente poblada es Yunguyo (167 habitantes por km2), seguida de San Román (121 habitantes por km2) y luego Puno (38 habitantes por km2) que es la provincia donde se encuentra la capital del departamento (Cuadro 5). Las diferencias en la ocupación del territorio se presentan de la siguiente manera: •

•

Las provincias de Carabaya, Lampa y Sandia son las más despobladas a pesar de que territorialmente constituyen casi la mitad de la extensión del departamento (42%), pues albergan al 15% de la población (87 mil, 51 mil y 68 mil habitantes respectivamente) y se expresa en su baja densidad poblacional que es de 7, 9 y 6 habitantes por Km2. Las siguientes ocho provincias (Puno, Azángaro, Chucuito, El Collao, Huancané, Melgar, Moho y San Antonio de Putina) albergan al 61% de la población y cuentan con el 41% de la extensión territorial del departamento. Tienen una densidad poblacional mayor las provincias de Puno y Chucuito, con 38 y 36 habitantes por Km2, mientras que la menor densidad de este grupo está en El Collao y Melgar con 15 y 12 habitantes por Km2. Las provincias de San Román y Yunguyo son las que presentan la mayor densidad poblacional de la región, con 121 y 167 habitantes por Km2. La que tiene la mayor densidad es Yunguyo por contar con solo 0.4% de la superficie departamental (288 Km2); mientras que la provincia de San Román, que tiene solo el 3% de la superficie de Puno, es la más poblada y la segunda en densidad poblacional.

Según el INEI, Punocuenta al año 2012con 1,377 mil habitantes, la quinta región más poblada del país. La densidad poblacional es de solo 19 habitantes por km2. El 50% de la población está compuesta por mujeres (Cuadro 5). Las provincias de San Antonio de Putina y Sandia presentan la tasa de femineidad más baja, que es de 46%, y es las provincia que tiene parte de su territorio en selva. La tasa de crecimiento poblacional fue de 1.4% anual para el periodo intercensal 1981-2007 y de 1.2% anual para el periodo 1993-2007 (Cuadro 6), lo que resulta aceptable para ser uno de los departamentos más afectados por la violencia política que duró hasta el año 1992. Sobre todo cuando se observa que la tasa neta de migración reciente en la región fue de –6.5%, lo que quiere decir que la tasa de inmigración (4%) está muy por debajo de la tasa de emigración (10%) (Cuadro 7). Respecto al resto de indicadores sobre la dinámica poblacional tenemos: •

El índice de dependencia demográfica presenta una ligera tendencia a la baja en el tiempo (76% en el año 2000 a 65% en el año 2011); este indicador muestra el número de personas jóvenes (menos de 15 años) y adultas (mayores de 65 años), que dependen de la población en edad activa (entre 15 y 64 años).

•

El índice de dependencia de la niñez presenta también cierta reducción al pasar de 66% en el año 2000, a 55% en el año 2011; muestra la carga o número de personas jóvenes que dependen de la población en edad de trabajar.

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 25

Capítulo 4 – Vulnerabilidad socioeconómica y de los servicios

•

La tasa bruta de natalidad tiende a la baja (27.9% en el año 2000, a 23.1% en el año 2011); representa el número de nacimientos que ocurren en una población por cada mil habitantes en un periodo de un año.

•

La esperanza de vida al nacer sube de 67 años en 2000 a 70 años en el 2011, medida de estimación del promedio de años que viven las personas nacidas el mismo año, considerando que la tasa de mortalidad se mantuviera constante.

•

La tasa bruta de mortalidad presenta una baja de 8.3 en el año 2000 a 7.1 en 2011; es el número de defunciones que ocurren por cada mil habitantes en un periodo de un año.

•

La tasa de mortalidad infantil cae al pasar de 59 muertes por cada 1000 niños en el año 2000 a 40 en 2011, este indicador mide la frecuencia de muertes de niños y niñas que ocurren antes que cumplan un año de edad, en relación al número de nacimientos ocurridos en el periodo de un año.

•

La tasa global de fecundidad pasa de 3.8 en el año 2000 a 2.7 en 2011; mostrando disminución del número promedio de hijas e hijos que tendría una mujer al final de su vida reproductiva (15-49 años), suponiendo constante el nivel de mortalidad y fecundidad.

•

La tasa de fecundidad adolescente pasa de 0.06 en el año 2000 a 0.05 en 2010; este indicador refleja el número promedio de hijas e hijos en las mujeres de 15 a 19 años, suponiendo constante el nivel de mortalidad y fecundidad.

Cuadro 5. Población, superficie y densidad poblacional Población 2012 Provincias Habitantes % 1,377,122 244,692

100% 18%

71,999 6,493

100% 9%

Densidad poblacional (Hab. / Km 2) 19 38

Azángaro

139,092

10%

4,970

51%

Carabaya

87,812

12,266

17%

48%

Chucuito

142,711

10%

3,978

49%

El Collao

84,865

5,601

49%

Huancané

67,726

2,806

51%

Lampa

51,039

5,792

50%

Melgar

77,355

6,447

51%

Moho

26,799

1,000

51%

San Antonio de Putina

62,247

3,207

46%

San Román

276,352

20%

2,278

121

51%

Sandia

68,253

11,862

16%

46%

Yunguyo

48,179

288

167

51%

4,996

Dpto. de Puno Puno

Superficie insular Lago Titicaca (parte peruana)

Superficie Km

% de la población femenina 50% 51%

Fuente: INEI.

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 26

Capítulo 4 – Vulnerabilidad socioeconómica y de los servicios

Cuadro 6. Evolución de la población por provincias

Provincias

Dpto. de Puno Puno Azángaro Carabaya Chucuito El Collao Huancané Lampa Melgar Moho San Antonio de Putina San Román Sandia Yunguyo

1981

1993

890,258 177,358 130,576 33,090 189,232 109,113 38,979 61,562 102,988 47,360 -

1,079,849 201,205 138,998 46,777 93,001 75,456 80,313 43,461 72,005 33,320 28,475 168,534 50,042 48,258

Población total Tasa de crecimiento 2007 anual 1981-2007 1,268,441 1.4% 229,236 1.0% 136,829 0.2% 73,946 3.1% 126,259 -1.5% 81,059 69,522 -1.7% 48,223 0.8% 74,735 0.7% 27,819 50,490 240,776 3.3% 62,147 1.1% 47,400 -

Tasa de crecimiento anual 1993-2007 1.2% 0.9% -0.1% 3.3% 2.2% 0.5% -1.0% 0.7% 0.3% -1.3% 4.2% 2.6% 1.6% -0.1%

Fuente: INEI.

Cuadro 7. Evolucion de Indicadores sociales en el periodo 2000-2011 Unidad de medida

Años 2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

Tasa de inmigración reciente

Porcentaje

Tasa de emigración reciente Tasa neta de migración reciente Índice de dependencia demográfica

Porcentaje

-6.5

Tasa

75.1

74.1

73.1

72.1

71.1

70.2

69.3

68.5

67.6

66.6

65.5

62.9

61.9

60.9

59.1

58.2

57.2

56.2

55.1

27.9

27.3

26.8

26.2

25.7

25.2

24.9

24.6

24.4

24.1

23.9

23.1

Años/vida

Tasa bruta de mortalidad

Por cada 1000 personas

8.3

8.1

7.9

7.7

7.5

7.3

7.2

7.1

Tasa de mortalidad infantil

Por cada 1000 niños

3.8

2.6

2.5

2.65

2.7

0.06

0.05

Índice dependencia demográfica de niñez Tasa bruta de natalidad Esperanza de vida al nacer total

Tasa global de fecundidad (15 a 49 años) Tasa de fecundidad adolescente (15 a 19 años)

Por 100 personas en edad activa Por 1000 habitantes

Nacidos vivos por mujer Nacidos vivos por mujer

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 27

Capítulo 4 – Vulnerabilidad socioeconómica y de los servicios

4.2 Población económicamente activa (PEA) La PEA mayor de 14 años asciende a 452.2 mil personas (Cuadro 8). La principal actividad es la agropecuaria que representa el 46% de la PEA del departamento; el resto de actividades tienen menor importancia, entre las que se destaca el 13% dedicado al comercio, 8% a otros servicios y otro 8% a manufactura, seguido de 4% en pesca y minería. El 41% de la PEA reside en las provincias de Puno con 92 mil personas y San Román con 89 mil personas; el resto de las once provincias están por debajo del 10% de la PEA total (Cuadro 9). La actividad agropecuaria tiene una significancia en la PEA por encima del 50% para todas las provincias, con excepción de las provincias de Puno, San Román y San Antonio de Putina. En caso de Puno y San Román, que son las que albergan las mayores ciudades del departamento, tienen una PEA más diversificada y con mayor peso en comercio; mientras que San Antonio de Putina es un distrito con mayor PEA minera. Cuadro 8. Población económicamente activa por actividad 2007

Dpto. de Puno Agricultura Comercio Otros servicios 1/ Manufactura Enseñanza Transporte y comunicaciones Construcción Explotación de minas y canteras Hoteles y restaurantes Admin. pub. y defensa; P. Segur. Soc. Afil. Otros

PEA

452,214

100%

210,313 57,576 35,787 28,283 25,141 25,613 19,879 16,985 12,925 7,369 12,343

46% 13% 8% 6% 6% 6% 4% 4% 3% 2% 3%

1/ Otros Servicios Adm. Pública, defensa, planes de seguridad social y de salud, servicios comunitarios, sociales y personales, hogares privados con servicios domésticos, organizaciones y órganos extraterritoriales Fuente: INEI.

Cuadro 9. Población económicamente activa por provincias Total Agricul- ComerPEA Total tura cio censada 100% Dpto. de Puno 452,214 100 46% 13% 21% Puno 92,832 100 36% 11% 9% Azángaro 38,599 100 67% 7% 5% Carabaya 24,084 100 67% 6% 10% Chucuito 43,439 100 58% 11% 7% El Collao 31,096 100 68% 11% 5% Huancané 22,890 100 70% 7% 3% Lampa 13,701 100 51% 6% 5% Melgar 24,033 100 56% 10% 2% Moho 11,072 100 82% 5% San Antonio de 4% 16,271 100 23% 11% Putina 20% San Román 89,144 100 9% 27% 6% Sandia 26,214 100 77% 5% 4% Yunguyo 18,839 100 59% 12%

Otros Manu- MineServifactura ria cios 8% 8% 4% 13% 8% 1% 5% 3% 2% 4% 1% 1% 6% 3% 1% 5% 2% 0% 5% 3% 1% 6% 8% 1% 8% 4% 2% 3% 1% 0%

Otros 21% 31% 16% 21% 21% 14% 14% 28% 20% 9%

48%

12%

11% 3% 5%

14% 1% 0%

1% 0% 1%

38% 14% 23%

Fuente: INEI.

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 28

Capítulo 4 – Vulnerabilidad socioeconómica y de los servicios

4.3 Brechas de género El análisis de las brechas de género (Manuela Ramos, INEI, 2010) se centra en las diferencias que perjudican el desarrollo igualitario de las mujeres a partir de la división sexual del trabajo. Permite develar las relaciones entre varones y mujeres, identificando las inequidades de género como consecuencia de cambios en las políticas y los adelantos tecnológicos. El Cuadro 10 presenta la identificación de brechas de género en el acceso a los servicios de educación. En el rango de alumnos de 6 a 11 años se aprecia que las brechas de género son favorables a las mujeres: •

La población ‘pobre’ no presenta brechas de género significativas: La tasa de matrícula primaria es de 97.9% en mujeres versus 94.4% en varones; mientras que la tasa neta de asistencia primaria es de 95.2% en mujeres y la de varones de 91.8%.

•

En la población no pobre resulta más clara la brecha de género aunque a favor de las mujeres: la matrícula de mujeres llega al 100% mientras que la de varones se queda en 94.7%; presentando brecha de 10.5 puntos porcentuales en asistencia primaria, donde la tasa en mujeres llega al 94.1% mientras la de varones es de 83.6% En el rango de estudiantes de 12 a 16 años, en cambio se observa brechas de género mixtas. La matricula, a favor de los varones, pero la brecha en retraso escolar favorece a las mujeres:

•

La población ‘pobre’ frente a la ‘no pobre” presenta tasas de cobertura menores; las brechas de género en ambos grupos desfavorece a las mujeres y son mayores entre la población ‘no pobre’.

•

La tasa de matrícula secundaria presenta entre los pobres una brecha de 3 puntos porcentuales mientras que entre no pobres es de 8.5 puntos porcentuales, ambos en contra de las mujeres. La tasa de asistencia secundaria también presenta la misma tendencia, en este caso 4 puntos porcentuales en los pobres, mientras que entre no pobres es de 8.4 puntos porcentuales.

•

La brecha en el retraso escolar se observa sobre todo en la población ‘pobre’ pero en este caso de 8.7 puntos porcentuales a favor de las mujeres (niñas 25.7; niños 34.5); mientras que en la población ‘no pobre’ la brecha es de solo 3.6 punto porcentuales y en contra de las mujeres (niñas 23.1; niños 19.5).

Cuadro 10. Identificación de brechas en educación 2008 Ámbitos geográficos

Pobre Mujer Varón

Tasa neta de matrícula primaria entre 6 y 11 años • Puno Brecha • Nacional Brecha Tasa neta de asistencia primaria entre 6 y 11 años • Puno Brecha

97.9 -3.5 94.8 0.3

94.4

95.2 -3.4

91.8

95.1

No pobre Mujer Varón 100.0 -5.6 97.7 0.0

94.7

94.1 -10.5

83.6

97.7

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 29

Capítulo 4 – Vulnerabilidad socioeconómica y de los servicios

•

Nacional Brecha

92.5 0.2

92.7

94.4 0.3

94.7

2008 Ámbitos geográficos

Pobre Mujer Varón

Retraso educación primaria entre 6 y 11 años (% de niños) • Puno Brecha • Nacional Brecha Tasa neta de matrícula secundaria entre 12 y 16 años • Puno Brecha • Nacional Brecha Tasa neta de asistencia secundaria entre 12 y 16 años • Puno Brecha •

Nacional

Brecha Retraso educación secundaria entre 12 y 16 años (% niños) • Puno Brecha • Nacional Brecha

28.6 1.1 32.8 1.5

27.5

77.1 3.0 65.3 -0.1

80.1

73.1 4.4 64.2 -0.8

77.5

25.7 -8.7 38.8 5.1

34.5

34.3

65.2

63.4

43.9

No pobre Mujer Varón

14.2 7.7 18.4 1.1

6.4 19.5

88.3 8.5 87.2 -2.7

96.8

79.6 8.4 82.7 -1.3

88.0

23.1 3.6 27.0 -0.1

19.5

84.5

81.5

26.9

Fuente: Manuela Ramos, 2010.

El Cuadro 11 da cuenta de algunos indicadores relacionados con las condiciones de salud y el acceso de estos servicios: •

La esperanza de vida al nacer es de 71.4 años para mujeres, 4.9 años más que los varones que viven 66.7 años.

•

La tasa de mortalidad infantil (por mil nacidos vivos) es mayor en niños (38.7) que en niñas (29.0), 9.6 puntos porcentuales a favor de las mujeres.

•

La desnutrición crónica en menores de 5 años (según la OMS) aqueja tanto a niños (26.9%) como a niñas (27.8%), con una ligera brecha de 0.9 puntos porcentuales en contra de las niñas.

•

La anemia incide más en lo niños (78%) que las niñas (49%), con una brecha de 24 puntos porcentuales en contra de los varones.

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 30

Capítulo 4 – Vulnerabilidad socioeconómica y de los servicios

Cuadro 11. Identificación de brechas en salud 2005/2010 Unidad de medida Esperanza de vida al nacer • •

• • Por mil niños nacidos vivos • • Hijos por madre • •

Puno Nacional

Tasa global de fecundidad • •

Mujer

Brecha de género

66.77 70.5

71.74 75.87

4.97 5.37

38.74 24.09

29.07 17.75

-9.67 -6.34

Años

Tasa de mortalidad infantil • •

Varón

Puno Nacional

Desnutrición crónica menores de 5 años

% TM / E < -2 DE NCHS

• Puno • Nacional Desnutrición crónica menores de 5 años • Puno • Nacional Anemia en niños de 6 meses a menos de 36 meses de edad • Puno • Nacional

• • % TM / E < -2 DE OMS • •

3.16 2.6

19.2 18.2

20.5 18.4

1.3 0.2

26.9 24.7

27.8 22.9

-0.9 -1.9

78.4 51.7

49.0 36.0

-29.4 -15.7

% • •

Fuente: Manuela Ramos, 2010.

La participación de las mujeres en diferentes espacios públicos y en cargos de decisión es revisada mediante los siguientes indicadores (Cuadro 12): • • • •

La participación parlamentaria de Puno está dada por dos mujeres de los cinco representantes ante el Congreso de la República, y cuenta solo con 0% de alcaldes mujeres elegidas. En cuanto a regidores, las municipalidades cuentan con 23% de mujeres, lo que está cerca del nivel nacional que asciende al 27%. Dentro de las municipalidades, el 37% de cargos de decisión (funcionarios y directivos) recae en mujeres, mientras que el promedio nacional de 30%. La representación de la sociedad civil dentro de los Consejos de Coordinación Local (CCL) está conformada por el 19% de representantes mujeres, con un promedio nacional de 25%. Las brechas dentro de las actividades económicas son presentadas en el Cuadro 13, donde resalta lo siguiente:

•

Entre las personas mayores de 15 años sin ingresos propios, el 42% son mujeres versus solo 15% de varones, es decir que existe una brecha de 27 puntos porcentuales a favor de varones; siendo mayor que el promedio nacional que es de 26 puntos porcentuales.

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 31

Capítulo 4 – Vulnerabilidad socioeconómica y de los servicios

• •

Respecto al ingreso monetario promedio, se tiene que las mujeres ganaban 228 nuevos soles menos que los varones en actividades similares; siendo esta diferencia menor que el promedio nacional. El ingreso promedio por hora resultaba mayor para varones, 3.9 nuevo soles; respecto a las mujeres que solo ganaban 2.4 nuevo soles.

Cuadro 12. Identificación de brechas en participación de mujeres Mujer

Hombre

% participación de mujeres

Periodo congresal 2006-2011 Participación en el parlamento nacional • Puno • Nacional

2 35

3 85

40% 29%

107 1,758

0% 3%

135 2,758 Año 2010

448 7,333

23% 27%

470 3753

800 8846

37% 30%

82 1603

351 4734

19% 25%

2006-2010 Alcaldes • Puno • Nacional Regidores • Puno • Nacional

0 48

Personal en cargos de decisión (funcionarios y directivos) Municipalidades • Puno • Nacional Representantes de la sociedad civil en los CCL Municipalidades • Puno • Nacional Fuente: RENAMU, 2011

Cuadro 13. Identificación de brechas en actividades económicas Año 2008 Mujer

Hombre

Brecha de género

Personas > de 15 años sin Ingresos propios •

Puno

42.0

15.0

27.1

•

Nacional

44.7

17.1

27.6

263

491

- 228

588

985

-397

Ingreso monetario promedio •

Puno

• Nacional Ingreso promedio por proveniente del trabajo

hora

•

Puno

2.4

3.9

- 1.5

•

Nacional

4.0

5.5

-1.4

Fuente: Manuela Ramos, 2010.

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 32

Capítulo 4 – Vulnerabilidad socioeconómica y de los servicios

4.4 Desnutrición crónica y pobreza Desnutrición Crónica y Pobreza En los últimos 10 años, en Puno se tuvo avances sobre la reducción de la desnutrición crónica infantil, pasando de 29.7% en el año 2000, a 16.8% el año 2011 según el NCHS (Cuadro 14). Siendo esta tasa bastante cercana respecto al nivel nacional que para el año 2011 fue de solo 15% para niños menores de cinco años de edad. La tasa de pobreza total de la región ha disminuido pasando entre el 2007 y 2010 de 67% a 56%, estando muy por encima de la tasa de pobreza nacional que fue de 27.8% (Cuadro 14).Sin embargo, la pobreza relacionada con el acceso a servicios básicos esta muy cercana al promedio nacional, ya que de 38% de la población de Puno que en el año 2007 presentaban al menos una NB insatisfecha, se redujo a 28% en el año 2011. Presentando un porcentaje no demasiado lejos de la tasa promedio nacional que es de 23%. Cuadro 14. Desnutrición Crónica infantil y Pobreza Unidad

Años

medida

2000

2007

2009

2010

2011

Proporción de menores de 5 años con desnutrición crónica (patrón de referencia NCHS)

Porcentaje

25.4

22.56

18.34

17.94

15.2

Proporción de menores de 5 años con desnutrición crónica (Patrón de referencia OMS)

Porcentaje

28.49

23.82

23.22

19.5

Proporción de menores de 5 años con desnutrición crónica (patrón de referencia NCHS)

Porcentaje

29.7

29.07

19.77

18.95

16.8

Proporción de menores de 5 años con desnutrición crónica (Patrón de referencia OMS)

Porcentaje

36.71

27.34

25.52

21.5

Pobreza Monetaria Total (población cuyos gastos no Porcentaje cubren la Canasta Básica)

39.29

34.77

31.3

27.8

Pobreza por NBI (Población con al menos una NB Porcentaje insatisfecha)

30.5

26.9

23.4

67.16

60.77

Desnutrición Crónica Nacional

Región Puno

Pobreza Nacional

Región Puno Pobreza Monetaria Total (población cuyos gastos no Porcentaje cubren la Canasta Básica)

Pobreza por NBI (Población con al menos una NB Porcentaje 38.4 32.8 30.4 28.6 insatisfecha) Fuente: Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI) - Encuesta Demográfica y de Salud Familiar (ENDES).

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 33

Capítulo 4 – Vulnerabilidad socioeconómica y de los servicios

4.5 Condiciones de salud de la población Los indicadores de salud presentan datos que muestra cierta tendencia a mejorar en el tiempo, pero con algunos indicadores que permanecen en niveles muy altos. La proporción de hijos nacidos con bajo peso al nacer se ha reducido a la mitad, de 8% en el 2000 a 4% en el 2010 (Cuadro 15). Pero un problema importante de salud como es la anemia en niños de 6-36 meses persiste a un nivel alto, pues el porcentaje de niños con anemia fue del 78% tanto para el año 2000 como en el año 2010. La proporción de niños menores de 36 meses que tuvieron EDA pasó de 20% en el año 2000 a 19% en el año 2009. La tasa de Enfermedad Diarreica Aguda (EDA) en menores de 5 años que era de 90 /1000 habitantes en el año 2003, bajó ligeramente a 88 / 1000 en el año 2010, pero con una subida a 148 /1000 en el año 2007; lo que muestra que no se produce una reducciòn sostenida en las EDA. La Tasa de Neumonía en menores de 5 años disminuye al pasar de 18.6 /1000 habitantes en el año 2003, a 11.5 /1000 en el año 2010. Tendencia a la baja que se confirma con los eventos de IRA en niños menores de 36 meses que se redujeron de 19% en el año 2000 a 11% en el año 2010. En enfermedades sobre la población, se tiene que la tasa de SIDA se mantuvo muy bajo hasta casi desaparecer, ya que de 0.16/100,000 habitantes en el año 2001, registra un valor de 0.1/100,000 habitantes en el año 2010. Preocupa la tasa de ‘todas las formas de tuberculosis’ porque se mantiene en 35.1/100,000 habitantes en el año 2010, aunque haya bajado de 56.7/100,000 habitantes registrado el año 2001. La tasa de Leishmaniasis fue en crecimiento, de 6.2/100,000 habitantes en el año 2001, subiò a 13.3/100,000 habitantes el año 2010. No se registran casos de dengue clásico, ni malaria. El porcentaje de población adulta mayor con algún problema de salud es muy alta y ha aumentado de 85% en el año 2004, a 95% en el año 2009. Lo que preocupa más es que la tasa de problemas de salud en la población menos de 18 años está en 63% para el año 2009, habiendose bajado muy poco respecto al 67%% registrado el año 2004. También que el porcentaje de la población con algún problema de salud No crónico se haya incrementado pasando del 10% registrado en el año 2004, a 22% que se registra en el año 2009. Dos últimos indicadores no muestran mejoría para el año 2009, que son: 51% de la poblacion presenta “algún problema de salud no crónica”, habiendo subido de 32% registrado en el 2004; 10% de la población menciona sufrir “algún tipo de enfermedad”, cuando en el año 2004 este indicador estaba en 8%.

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 34

Capítulo 4 – Vulnerabilidad socioeconómica y de los servicios

Cuadro 15. Población algún problemas de salud Indicador

Unidad

Proporción de nacidos vivos en los últimos 5 años anteriores a Porcentaje encuesta con bajo peso al nacer

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

Proporción de niños de 6 a menos Porcentaje 78% de 36 meses de edad con anemia

79%

73% 78%

11%

19%

148

106

89.7 88.2

12%

11% 12%

Proporción de menores de 36 meses que en las dos semanas Porcentaje 20% anteriores a la encuesta tuvieron EDA Tasa de Enfermedad Diarreica Tasa x 1000 Aguda (EDA) en menores de 5 habitantes años Proporción de menores de 36 meses que en las dos semanas Porcentaje 19% anteriores a la encuesta tuvieron IRA

90.2 99.3 71.5

Tasa x

Tasa de Neumonía en menores de 1000 5 años habitantes

Tasa x 100000 habitantes

0.16

0.1

Tasa de todas las formas de 100000 Tuberculosis habitantes

56.7 40.3 39.7 41.9 39.3 16.8 34.9

30.7 35.1

Tasa de Dengue clásico

Tasa x 100000 habitantes

Tasa de Leishmaniasis

Tasa x 100000 habitantes

6.2

1.2

1.4

4.7

7.3

0.3

85% 89% 90% 89% 91% 95%

67% 63% 65% 64% 67% 63%

Porcentaje de población con algún Porcentaje problema de salud crónico

10% 10% 13% 13% 20% 22%

Porcentaje de población con algún Porcentaje problema de salud no crónico

32% 59% 59% 59% 55% 51%

Porcentaje de población con alguna Porcentaje enfermedad

Tasa de SIDA

18.6 17.3

9.6

0.1

12.6 15.2 11.9 10.8 11.5

Tasa x

14.2 13.3

Tasa x

Tasa de Malaria de todas las 100000 formas habitantes Porcentaje de población adulta mayor con algún problema de Porcentaje salud Porcentaje de población < de 18 años de edad con algún problema Porcentaje de salud

13% 10%

Fuente: Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI) - Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO) Encuesta Demográfica y de Salud Familiar (ENDES); Ministerio de Salud (MINSA) - OGEI, ESSALUD Gerencia Central de Prestaciones de Salud.

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 35

Capítulo 4 – Vulnerabilidad socioeconómica y de los servicios

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 36

Capítulo 4 – Vulnerabilidad socioeconómica y de los servicios

4.6 Analfabetismo y educación Respecto a los indicadores de cobertura de los servicios presenta avances relevantes. La tasa de analfabetismo regional esta en 11% para la población mayor de 15 años en el año 2011, cuando este indicador estaba en 21% en el año 2003 (Cuadro 16). Subsiste en el año 2011 una importante brecha de gènero de 15 puntos porcentuales en contra de las mujeres (18.9% versus 3.6% varones); siendo una brecha que se redujo respecto al año 2003 en que llegaba a 23 puntos procentuales (35% versus 12% en varones). El analfabetismo entre la población de15 a 24 años ha casi desaparecido en varones (0.6%) y en mujeres (0.9%) para el año 2011 (Cuadro 16). La población escolar es paritaria entre sexos en las edades de 6-11 años (indice 2010: 0.99);mientras que para la poblaciòn de 12-16 años se fue acentuando entre los años, siendo el ìndice de paridad de 0.94 en el año 2004 y de 0.83 en el año 2010. La tasa neta de matricula entre 6-11 años estuvo en el año 2011 en 98%, mostrando una cobertura bastante alta hacia la población en edad escolar; esta tasa neta de matrícula es de 88% entre la población del 12-16 años para el mismo año 2011, siendo la tendencia al aumento en la cobertura de los que estudian secundaria ya que en el año 2004 la tasa neta de matrícula era 81%. Entre los motivos de la no asistencia a los centros educativo, el 6% de la población de 6-16 años menciona que es porque no existe centro educativo en el centro poblado de residencia. El promedio de años alcanzados por la población mayor de 15 años es de10 años para varones, y de 9 años para mujeres (Cuadro 17). La tasa neta de asistencia escolar en la primera infancia (3-5 años) es de 51%, siendo algo superior en varones (56%) que mujeres (48%), estando la cobertura de la educaciòn pre-escolar en lenta ampliaciòn pues el año 2004 llegaba al 48%. La tasa neta de asistencia en la población de 6-11 años es la más alta con 89%, siendo muy similar entre ambos géneros (90% varones frente a 89% mujeres). La tasa de asistencia en la población de 12-16 años es de 81%, con una brecha de 8 puntos porcentuales en contra de las mujeres (74% mujeres, 88% varones). Cuadro 16. Educación: Analfabetismo, índice de paridad, tasa de matrícula

Tasa de analfabetismo de la población de 15 y más años de edad

Años

Unidad de Medida

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

Porcentaje

21.4%

17.8%

15.0%

14.0%

12.9%

14.1%

13.0%

11.7%

11.1%

•

Tasa de la población femenina de 15 y más años de edad

Porcentaje

35.0%

27.7%

25.2%

22.7%

20.8%

23.8%

22.3%

19.9%

18.9%

•

Tasa de la población masculina de 15 y más años de edad

Porcentaje

12.0%

7.6%

4.9%

5.0%

4.9%

4.5%

4.2%

3.5%

3.6%

Tasa de analfabetismo de la población de 15 a 24 años de edad

Porcentaje

1.5%

0.9%

1.2%

0.9%

1.5%

1.2%

0.7%

•

Tasa de analfabetismo femenino de 15 a 24 años de edad

Porcentaje

1.8%

1.4%

1.9%

1.2%

2.9%

1.5%

0.9%

•

Tasa de analfabetismo masculino de 15 a 24 años de edad

Porcentaje

1.2%

0.4%

0.6%

0.3%

0.9%

0.6%

Índice de paridad entre los sexos en las edades de 6 a 11 años

Indice

1.03

0.96

1.05

1.01

1.05

1.01

0.99

Índice de paridad entre los sexos en las edades de 12 a 16 años

Indice

0.94

0.97

0.92

0.95

0.94

1.01

0.83

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 37

Capítulo 4 – Vulnerabilidad socioeconómica y de los servicios

Años

Unidad de Medida

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

Población de 6 a 16 años que no asiste porque no existe centro de enseñanza en el centro poblado

Porcentaje

6.1%

14.5%

5.7%

2.7%

6.2%

Tasa neta de matrícula con educación primaria (6 a 11 años de edad)

Porcentaje

96.1%

96.8%

97.2%

98.6%

96.8%

98.1%

95.4%

97.9%

Tasa neta de matrícula con educación secundaria (12 a 16 años de edad)

Porcentaje

81.2%

79.5%

79.7%

88.4%

83.2%

83.3%

84.5%

88.2%

Fuente: INEI. Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO); Ministerio de Educación.

Cuadro 17. Educación: Años de estudio alcanzados, asistencia escolar Unidad de Medida

Años 2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

Promedio años de estudio alcanzado por la población de 15 y más años

Años estudio

• Promedio alcanzado por la población masculina 15 y más años

Años estudio

• Promedio alcanzado por la población femenina 15 y más años

Años estudio

Tasa neta de asistencia escolar con educación inicial (3 a 5 años de edad)

Porcentaje

48%

46%

53%

51%

55%

51%

• Tasa neta de asistencia femenina de 3 a 5 años

Porcentaje

47%

45%

44%

48%

61%

60%

48%

• Tasa neta de asistencia masculina de 3 a 5 años

Porcentaje

50%

47%

63%

54%

49%

50%

56%

Tasa neta de asistencia escolar con educación primaria (6 a 11 años)

Porcentaje

88%

93%

90%

95%

93%

95%

89%

• Tasa neta de asistencia femenina (6 a 11 años)

Porcentaje

90%

93%

96%

95%

89%

• Tasa neta de asistencia masculina (6 a 11 años de edad)

Porcentaje

87%

94%

88%

95%

91%

94%

90%

Tasa neta de asistencia escolar con educación secundaria (12 a 16 años)

Porcentaje

77%

75%

78%

85%

78%

79%

81%

86%

• Tasa neta de asistencia femenina (12 a 16 años de edad)

Porcentaje

75%

74%

75%

83%

75%

79%

74%

Porcentaje

79%

76%

82%

87%

81%

79%

88%

Porcentaje

85%

86%

89%

88%

87%

90%

87%

Porcentaje

84%

86%

87%

90%

84%

89%

88%

89%

90%

• Tasa neta de asistencia masculina (12 a 16 años) Tasa neta de asistencia escolar de 3 a 16 años • Tasa neta de asistencia femenina de 3 a16 años

• Tasa neta de asistencia masculina. Porcentaje 85% 87% 91% de 3 a16 años Fuente: INEI. Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO); Ministerio de Educación.

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 38

Capítulo 4 – Vulnerabilidad socioeconómica y de los servicios

4.7 Acceso a servicios de agua potable y electricidad La cobertura de saneamiento básico está por debajo del promedio nacional que fue de 85% el año 2010, mientras que en Puno la cobertura fue de 77% para el mismo año. La provisión de servicios de saneamiento básico mejoró respecto al año 2000 cuando llegaba al 58% (Cuadro 18). Los hogares con acceso al alumbrado eléctrico se han ido incrementando y de una cobertura de 55% en 2001 pasó a cubrir el 81% de hogares en 2011. Muestra aún deficiencia en la cobertura de población con servicios higiénicos, aunque haya ido mejorando del 34% de hogares que no contaban con servicios higiénicos en el año 2004 a registrar 22% de hogares que no cuentan con estos servicios en 2011. El acceso a los hogares con agua potable tratada aumentó con lentitud hasta cubrir el 78% en 2010, siendo la cobertura del año 2000 de 66%. Llama la atención que la cobertura de hogares que se abastecen de agua por red pública dentro de la vivienda haya descendido hasta 31% en 2011 y que solo el 48% de los hogares se abastecen de agua potable por red pública. Cuadro 18. Acceso de viviendas a servicios de saneamiento básico, agua potable, electricidad Indicador Porcentaje de hogares con saneamiento básico Porcentaje de hogares con acceso a alumbrado eléctrico Porcentaje de hogares que no cuentan con servicios higiénicos Porcentaje de hogares con acceso a agua tratada Porcentaje hogares que se abastecen de agua por red pública, dentro de la vivienda Porcentaje de hogares que se abastecen de agua por red pública (agua potable)

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

2011

58.3

69.5

71.7

77.4

55.5 3

54.6 5

51.4

55.7 3

56.2

62.9 4

67.7

75.8 3

78.3 6

82.5 5

81.1 3

33.9

35.3

32.5

29.1

21.7

66.4

87.4

81.1

78.3

27.3

29.7

36.4

34.1

28.2

22.8

30.4

30.7

43.1 8

43.4 2

50.8 2

49.8 2

46.1 2

42.2 9

45.5 5

48.2

Fuente: Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI) - Censos Nacionales de Población y Vivienda.

Producción de Agua Potable y vertimiento de aguas residuales En producción de agua potable fue de 4,075 miles de M3 en el año 2010, siendo un importante aumento cuando se toma como referencia el año 2000 en que llegaba solo a 2,199 miles de M3 (Cuadro 19). Esta mayor tasa de producción de agua potable permitió mejorar la cobertura de poblaciòn con acceso a este servicio. El vertimiento de aguas residuales volcadas a los cursos de agua sin recibir tratamiento es de 8,396 miles de M3. Aunque este volumen sea bajo a nivel nacional pues representa sòlo el 1.6% del total de aguas residuales volcadas sin tratamiento, requiere ser enfrentando para evitar la contaminación de los cursos de agua (Cuadro 19).

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 39

Capítulo 4 – Vulnerabilidad socioeconómica y de los servicios

Cuadro 19. Producción de Agua potable y Vertimiento de aguas residualesen Puno Producción de Agua Potable (miles de M3) AÑO Puno

% respecto al Nacional

Total Nacional

1999

2,261

0.2%

1,175,619

2000

2,199

0.2%

1,198,236

2001

2,170

0.2%

1,139,086

2002

2,248

0.2%

1,161,764

2003

2,287

0.2%

1,191,853

2004

2,578

0.2%

1,166,384

2005

2,604

0.2%

1,223,264

2006

2,491

0.2%

1,238,121

2007

3,192

0.3%

1,263,751

2008

4,087

0.3%

1,277,569

2009

4,049

0.3%

1,296,999

2010

4,075

0.3%

1,320,168

Volumen de aguas residuales volcadas sin recibir tratamiento (miles de M3) % respecto al Nacional

Total Nacional

4,854

0.9%

517,563

8,396

1.6%

528,407

Puno

Fuente: Superintendencia Nacional de Servicios de Saneamiento (SUNASS).

4.8 Gestión ambiental de residuos sólidos El tercer compromiso adoptado por el Perú para reducir sus emisiones es a través de la captura de carbono proveniente de la disposición adecuada de los residuos sólidos (el primero es en reducción de emisiones por cambios en el uso de la tierra y el segundo se refiere a la matriz energética). La gestión de los residuos sólidos en las regiones es clave para lograr este compromiso, además es un servicio básico para la población, fundamental para la salud y la calidad de vida de los ciudadanos La generación de residuos sólidos que produce Puno llega solo al 3% del nivel nacional para los años 2007 y al 2.3% si se toma como referencia el año 2009, en ambos años se realizaba la estimación considerando solo las zonas urbanas de los departamentos. Cuando en el año 2010 el cálculo se realiza incluyendo las zonas rurales, la contribución de Puno a la generación de residuos sólidos a nivel nacional sube al 3.9%. El recojo de basura por las municipalidades presenta volúmenes pequeños. Pero la basura genera problemas de contaminación al verterlo a los ríos. Las 104 municipalidades que realizaron recojo de basura, reportaron los siguientes promedios diario de basura: 74% de los distritos (77 municipalidades) recogen menos de 1 TM diaria; 16% de distritos (17 municipalidades)recogen de 1 a 3 TM diarias; 6% de distritos (seis municipalidades) recogen entre 3 a 9 TM por día; dos municipalidades recoge entre 9 y 50 TM promedio diario; una municipalidad que es Puno, capital de la región, recoge de 50 a 100 TM; solo una municipalidad que es Juliaca, recoge más de 100 TM.

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 40

Capítulo 4 – Vulnerabilidad socioeconómica y de los servicios

Cuadro 20. Generación de residuos sólidos

Generación de residuos solidos Años Puno

% referido al Total nacional nivel nacional

2007 a/

680

22,376

2009 a/

396

2.3%

17,201

2010

956

3.9%

24,227

a/ generación de RRSS en zonas urbanas por departamento, 2007. Fuente: MINAM-DGCA.

Cuadro 21. Recojo promedio de basura por municipalidades Puno

Nacional

Municipalidades informantes Municipalidades que no realizaron recojo de basura

109

1,834

221

Municipalidades que realizaron recojo de basura

104

100%

1,613

100%

Cantidad promedio diario de recojo de basura: •

Menos de 1 tonelada

74%

853

53%

•

De 1 a menos de 3 toneladas

16%

304

19%

•

De 3 a menos de 9 toneladas

235

15%

•

De 9 a menos de 50 toneladas

136

•

De 50 a menos de 100 toneladas

•

De 100 a más toneladas

Fuente: INEI. RENAMU 2010.

Los botaderos de basura a cielo abierto son cuna y hábitat de fauna nociva transmisora de múltiples enfermedades. En ellos se observa la presencia de perros, cerdos y otros animales que representan un peligro para la salud y la seguridad de los pobladores de la zona, especialmente para las familias de los segregadores que sobreviven en condiciones infrahumanas sobre los montones de basura o en sus alrededores (GEO Titicaca, 2012). A nivel regional de un total de 109 distritos, se cuenta con información de 88 distritos urbanos, que tienen una generación per cápita de residuos sólidos promedio de 0.42 kg/hab/día, al mes se genera 12 040.4 toneladas y al año 144 550.8. Las ciudades que generan mayor cantidad de residuos sólidos son: Juliaca y Puno (104 094.20 Tn/año). En la figura siguiente podemos apreciar la generación en Tn/día de residuos sólidos en 13 provincias de la región Puno, siendo las provincias de San Román, Puno y Melgar las provincias que generan mayor cantidad de residuos sólidos 203.26, 85.9y 31.3Tn/día respectivamente, estando por encima del promedio que es 30.9 Tn/día.

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 41

Capítulo 4 – Vulnerabilidad socioeconómica y de los servicios

Figura: GENERACIÓN DE RESIDUOS SÓLIDOS EN 13 PROVINCIAS DE LA REGIÓN PUNO, TON/DÍA 2010 - 2011

San Román Puno Melgar Chucuito Azangaro S.A. Putina El Collao Huancané Lampa Yunguyo Carabaya Moho Sandia

203,26 85,9 31,3 15,58 11,42 10,38 9,58 7,23 6,96 5,86 5,76 4,44 3,68

GENERACION RESIDUOS TON/DIA

100

150

200

250

Fuente: Macro zonificación de las cuencas Centro y Sur 2010 – 2011, Proyecto 09 – GEAS CVIS, Gerencia de Medio Ambiente y Salubridad Municipalidad Melgar, INEI, Población censada año 2007.

GENERACIÓN DE RESIDUOS SOLIDOS POR DISTRITOS DEL DEPARTAMENTO DE PUNO PROV.

DIST. URBANO Azángaro

Azángaro

Asillo José Domingo Choquehua nca Muñani Potoni Santiago Pupuja

San Antón Juli Huacullani

Chucuito Juli

Desaguader o Kelluyo Pisacoma

POBLACIÓ N-URBANA

GENERACION PERCAPITA KG/HAB/DIA

GENERACIO N RESIDUOS TON/DIA

GENERACIO N RESIDUOS TON/MES

16035

0.37

6.00

180.0

3226

0.38

1.22

36.58

3332

0.23

0.77

23.0

TOTAL SOLIDO TON/AÑO

DISPOSICIO N FINAL

2160.0 Botadero sin cerco 445.09 275.9

2436

0.40

1.39

41.7

501.12 Botadero

2541

0.38

0.97

29.0

347.61

210

0.29

0.06

1.82

22.15

3379

0.30

1.01

30.41

364.93

8157

0.40

3.26

97.88

1174.56 Botadero sin cerco

2879

0.20

0.58

17.27

207.24 Botadero sin cerco

14365

0.67

9.62

288.74

3464.88 Botadero sin cerco

3181

0.20

0.64

19.09

229.08 Botadero sin cerco

3027

0.21

0.65

19.4

232.80 Botadero sin cerco

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 42

Capítulo 4 – Vulnerabilidad socioeconómica y de los servicios

Pomata Zepita Ilave Capaso

El Collao

Conduriri Mazo Cruz Pilcuyo Huancane Cojata Huatasani

Huancane

22153

0.40

146

0.74

480

0.20

1225

0.20

1372

0.20

7332 0.40

127.92 Descampado sin cerco

0.48

14.29

171.48 Descampado sin cerco

8.86

265.84

3190.08 Descampado sin cerco

0.11

3.22

38.64 Descampado sin cerco

0.10

2.88

34.56 Descampado sin cerco

0.25

7.35

88.20 Descampado sin cerco

0.27

8.23

98.76 Descampado sin cerco

125.7

4.19 0.77

1082 0.50 1966 0.40

1508.3 Botadero

23.1

278.23

33.6

1.12

Botadero

404.43 Botadero

0.13

3.9

45.31 Botadero

Rosaspata

478

0.38

0.26

7.8

93.41 Botadero

0.47

14.1

170.33

0.29

8.7

105.12

2.47

74.1

890.82 Botadero

828 0.40 511 0.40

Botadero Botadero

4949

0.35

Cabanilla

895

0.37

0.47

14.1

170.31 Botadero

Palca

969

0.33

0.46

13.8

164.45 Botadero

Paratia

1808

0.28

0.51

15.3

183.6 Botadero

Santa lucia

5045

0.52

2.63

78.9

948.14 Botadero

990

0.30

0.42

12.6

152.74 Botadero

2.7

970.97

803

0.35

0.4

144.54 Botadero

1770

0.42

1.06

31.8

382.32 Botadero

657

0.43

0.28

8.4

145.29 Botadero

18881

0.82

2212

0.90

317

1.58

2006

0.90

2396

0.79

5075

0.99

1159

0.86

2856

1.02

634

1.10

4,840

0.48

Vila vila Moho Conima Huyrapata Tilali Ayaviri Antauta Cupi Llalli Macari Nuñoa Orurillo Santa Rosa Umachiri

Carabaya

0.20

10.66

0.33

Lampa

Melgar

2381

0.36

267

Vilquechico

Moho

0.20

Inchupalla

Pusi

Lampa

1777

Macusani

4720 0.40

15.5 2.00 0.50 1.80

Botadero

465.0

Botadero sin 5580.0 cerco

60.0

Botadero sin 720.0 cerco

15.0

Botadero sin 180.0 cerco

54.0

Botadero sin 648.0 cerco Botadero sin cerco

1.90

57.0

5.00

150

Botadero sin 1800 cerco

1.00

30.0

Botadero sin 360 cerco

2.90

87.0

Botadero sin 1044 cerco

0.70

21.0

Botadero sin 252 cerco

2.32

69.7

836.4 Botadero sin cerco

684.0

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 43

Capítulo 4 – Vulnerabilidad socioeconómica y de los servicios

Ajoyani

1130

0.20

0.23

6.78

82.49

Ayapata

2288

0.33

0.76

22.93

278.93

4570

0.38

1.74

52.1

Ollachea

1620

0.14

0.23

6.76

82.19

San Gabán

1,288

0.38

0.49

14.7

176.2

120229

0.67

80.55

2416.5

3710

0.20

0.74

22.26

Amantani

399

0.36

0.21

6.3

73.87 Botadero

Atuncolla

321

0.30

0.14

4.2

49.53 Botadero

Capachica

692

0.45

0.31

9.3

110.47 Botadero

0.23

6.88

Crucero

Puno Acora

Puno

82.56 Descampado sin cerco

Coata

2337

0.11

0.25

7.5

89.9 Botadero

Huata

823

0.35

0.41

12.3

148.14 Botadero

2665

0.43

1.64

49.2

589.35 Botadero

616

0.4

0.35

10.5

126.72 Botadero

0.37

11.06

Plateria

0.20

554 0.67

132.72

Botadero

San Antonio

427

0.3

0.18

5.4

65.88 Botadero

Tiquillaca

261

0.32

0.12

3.6

42.95 Botadero

Vilque

731

0.38

0.4

142.86 Botadero

9.2

276

3313.59 Botadero

0.42

1.04

31.2

375.65 Botadero

0.3

0.14

216716

0.65

201.24

6037.2

72445.06 Botadero

2288

0.35

1.14

34.2

411.84 Botadero

Putina Quilcapunco Pedro Vilca Apaza Juliaca Cabanillas

14318 1739 338

0.45

4.2

52.15 Botadero

Cabana

824

0.35

0.41

12.3

148.32 Botadero

Caracoto

782

0.42

0.47

14.1

168.91 Botadero

4199

0.51

2.14

64.24

770.94 Trinchero Sanitario

Alto Inambari

267

0.33

0.09

2.64

31.72

Cuyo Cuyo

532

0.38

0.20

6.06

72.78 Botadero

Limbani

588

0.37

0.22

6.53

78.32

Phara

420

0.38

0.16

4.79

57.46

Quiaca

139

0.31

0.04

1.29

15.51

1005

0.42

12.66

151.96

680

0.35

0.24

7.14

85.68

523

0.32

0.17

5.02

60.25

11934

0.40

4.77

143.21

1718.52 Descampado sin cerco

1533

0.20

0.31

9.2

110.40 Descampado sin cerco

545

0.20

0.11

3.27

39.24 Descampado sin cerco

648

0.20

0.13

3.89

46.68 Descampado sin cerco

Sandia

267.12 Descampado sin cerco

1146

Paucarcolla

San Román

28998 Botadero

Chucuito

Mañazo

San Antonio de Putina

625.18

San Juan del Oro San Pedro de Putina Punco Yanahuaya Yunguyo Anapia

Yunguyo Copani Cuturapi

Botadero

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 44

Capítulo 4 – Vulnerabilidad socioeconómica y de los servicios

Tinicachi Unicachi Ollaraya

Total

982

0.20

1292

0.20

409

0.20

576256

0.42

0.20

5.89

70.68 Descampado sin cerco

0.26

7.75

93.00 Descampado sin cerco

0.08

2.45

401.35

12040.4

29.40 Descampado sin cerco 144550.8

Fuente: INEI, Macro zonificación de las Cuencas del Centro y Sur Año 2010 - 2011, Reporte de Municipalidades Provinciales y Distritales

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 45

Capítulo 5 – Vulnerabilidad de los recursos naturales y los ecosistemas

CAPÍTULO V:

VULNERABILIDAD DE LOS RECURSOS NATURALES Y LOS ECOSISTEMAS “Entre las medidas de no arrepentimiento (no regret policies) se incluyen los sistemas de alerta temprana, la comunicación de riesgos entre las instancias de decisión y los ciudadanos locales; la gestión sostenible de la tierra (incluidas la planificación del uso de la tierra; y la gestión y la restauración de los ecosistemas. IPCC 5. El MINAM, como ente rector del Sector Ambiente promueve la conservación y el uso sostenible de los recursos naturales y la diversidad biológica con participación ciudadana, contribuyendo a la mejora de la calidad de vida de las personas en ecosistemas saludables. Los servicios ecosistémicosson aquellos beneficios económicos, sociales y ambientales, directos e indirectos, que las personas obtienen de los ecosistemas. Entre ellos tenemos: a) Servicio Ecosistémico de regulación del recurso hídrico. b) Servicio Ecosistémico de control de la erosión y recuperación de suelo. c) Servicio Ecosistémico de Regulación de captura y almacenamiento de carbono. d) Servicio de soporte de hábitat de especies. e) Servicio de soporte de la diversidad genética. f) Servicio Ecosistémico de Belleza Escénica y Paisajística.

5.1 Capacidad de uso del suelo La superficie total de la Región de Puno es de 6698 mil has (Cuadro 22). De este total, el 5% tiene capacidad para cultivos agrícolas (transitorios y permanentes); de los cuales el 1% se encuentra en descanso. Asimismo, el 52% corresponde a pastos naturales con aptitud pecuaria (3491 mil has), 21% a superficie forestal (1417 mil has) y el 22% restante corresponde a otras tierras no agrícolas (1456 has). No obstante a la reducida superficie agrícola, debido fundamentalmente a los agentes eólicos e hídricos, se pierden al año alrededor de 1300 TM de suelos por Km2, que es superior al límite tolerable de erosión (30 Tm/Km2/año). En el Cuadro 23 se presenta los diferentes tipos de erosión de tierras y la superficie que afectan. Las características que toma dicha erosión son: •

•

• •

Erosión hídrica superficial (50% del territorio): producida por la sobreexplotación del suelo en agrosilvopastoriles, minería, actividades humanas y por la acción de los agentes naturales (lluvia, sequía y viento) que repercuten en forma directa en el empobrecimiento de la cubierta vegetal. Erosión moderada (29% del territorio): se caracteriza por procesos de escurrimiento difuso intenso y erosión laminar generalizada, con algunas cárcavas en las laderas; este nivel de erosión afecta principalmente a las cuencas de Ramis (9121 Km2), Ilave (3723 Km2), Huancané (2306 Km2), Coata (2249 Km2) y Suches (1967 Km2). Erosión severa (13% del territorio): se caracteriza por procesos de escurrimiento difuso intenso y erosión laminar generalizada, con algunas cárcavas que han destruido la capa de suelo entre ellas las cuencas de Ilave (3688 Km2), Ramis (2438 Km2), Coata (1646 Km2.), Huancané (578 Km2) y Suches (332 Km2). Erosión muy severa (0.1% del territorio): se concentra en la cuenca del río Ramis. Erosión ligera a nula (8% del territorio): generalmente se presentan en las tierras planas de llanuras y terrazas lacustres de las cuencas del Ramis (3100 Km2). Ilave (380 Km2), Huancané (689 Km2), Coata (620 Km2) y Suches (514 Km2).

Informe especial del grupo intergubernamental de expertos sobre el cambio climático: Gestión de los riesgos de fenómenos meteorológicos extremos y desastres para mejorar la adaptación al cambio climático. 2012.

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Capítulo 5 – Vulnerabilidad de los recursos naturales y los ecosistemas

En las zonas del sur de Puno próximas al Lago Titicaca, integrado dentro de las provincias de Puno, Chucuito, Collao y Ynguyoa de Mazo Cruz, se presentan ocho categorías del uso actual de suelos (Cuadro 24). Los terrenos de praderas naturales con una extensión 877 mil Haintegran al 57% de la superficie. Le siguen en importancia los terrenos sin uso que incluyen los afloramientos rocosos, arenales, lagos y lagunas, que cubren una extensión 402.8 mil Haequivalentes al 26% del área total. El área cultivable está compuesta por los terrenos con cultivos extensivos, que tienen una superficie de 138.8 mil Ha., equivalente al 9% del área total de la zona sur (en este tipo de suelos se tienen cultivos de pan llevar que son de remoción periódica). Le siguen los terrenos hidromórficos y/o anegables con una superficie 99.7 mil Ha equivalentes al7%, que corresponde a tierras inundables en los años más lluviosos. Le sigue la categoría de terrenos con bosque de especies exóticas, nativas, como los matorrales en las partes altas de la zona sur, extendida por una superficie de 7.9 mil equivalente a 0.5%. Finalmente están los terrenos urbanos con una extensión de 2.7 mil Ha que equivale a 0.2% del total. El anillo circunlacustre del Lago Titicaca, comprendido por las provincias de Puno, El Collao y Yunguyo. Esta zona cuenta con 94.7 mil Ha. de cultivos intensivos, que corresponde al 70% de las tierras de este tipo disponibles en estas zonas del sur de Puno. Además de una importante área de 88 mil Ha de praderas naturales encaminadas a la crianza de animales como ovinos y vacunos, que equivale al 10% de tierras de este tipo. Cabe resaltar que se encuentran 2.9 mil Ha. De bosques, que representa el 37% del total de bosques con especies exóticas y especies nativas de las zonas del sur. También que encontramos 1.9 mil Ha. de los terrenos urbanos y/o instalaciones gubernamentales, que equivalen al 72% del total de este tipo de suelos de las zonas del sur; lo que muestra la concentración de la población en la zona circunslacustre. Cuadro 22. Uso actual y cobertura de los suelos Distribución Superficie cultivable  Superficie cultivada o Riego o Secano  Superficie en descanso Superficie con pastos naturales Superficie forestal Superficie de otras tierras no agrícolas Superficie total (sin incluir Lago Titicaca)

Superficie (Ha) 333,924 13,284 226,496 94,144 3,491,116 1,417,141 1,456,641 6,698,822

% 5% 0.2% 3.6% 1% 52% 21% 22% 100%

Fuente: Agenda Ambiental Regional 2013-2016. Cuadro 7.

Cuadro 23. Superficie de erosión de tierras según sus características Superficie Tipo de erosión km2 Superficie (sin Lago 66,866 100% Titicaca) Erosión hídrica superficial 33,433 50% Erosión moderada 19,366 29% Erosión severa 8,682 13% Erosión muy severa 82 0.1% Erosión ligera a nula 5,303 8% Fuente: Agenda Ambiental Regional 2013-2016. Cuadro 7.

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Capítulo 5 – Vulnerabilidad de los recursos naturales y los ecosistemas

Cuadro 24. Uso actual en la zona circunlacustre y cuencas del sur de Puno CircunIlave Maure Uso Actual de tierras (Ha) lacustre 212,308 785,425 357,839 Superficie Áreas de praderas mejoradas permanente 296 140 44 Terrenos de praderas naturales 88,341 500,261 224,680 Terrenos con bosques 2,927 3,687 1,300 Terrenos con hortalizas 524 Terrenos con cultivos extensivos 94,781 23,554 3,877 Terrenos hidromórficas y/o cenagosas 247 53,795 32,345 Terrenos sin uso y/o improductivos 23,235 203,397 95,406 Terrenos urbanos y/o instalaciones 1,956 591 187 gubernamentales

Zapatilla 32,859

Loriscota 139,145

15,575

48,566

13,922 246 3,116

13,026 77,553

Cuencas del Sur 1,527,576 100% 0.0% 480 57% 877,423 1% 7,914 0.0% 524 9% 136,134 7% 99,659 26% 402,707 2,734

Fuente: GORE Puno (2012). Uso actual de suelos en las cuencas del sur.

5.2 Biodiversidad La Región Puno se destaca por los diversos pisos ecológicos y zonas de vida. Cuenta con siete regiones naturales de las ocho que caracterizan al Perú y tiene una impresionante diversidad de hábitats para miles de aves y plantas. En el Cuadro 25 se presenta un resumen de los ecosistemas. Tal como mencionan en el Diagnóstico Ambiental 2012, los estudios realizados por INRENA para la Reserva Nacional del Titicaca y la zona de amortiguamiento identificaron 116 especies de fauna vertebrada, de los cuales 15 son mamíferos, 87 aves, cuatro reptiles, cuatro géneros de anfibios, además un complejo de peces óseos correspondiente al género de Orestias y dos especies de género Trichomycterus. La gran masa de agua del Lago Titicaca favorece el desarrollo de una variedad de especies ícticas nativas e introducidas, que comparten el hábitat con algunos anfibios; asimismo, posee extensos totorales donde habita una gran variedad de aves que se desplazan hacia los ríos y lagunas de la región o migran hacia otras latitudes. La flora representativa del lago incluye diversas especies acuáticas, entre las que sobresalen en grandes extensiones de totorales, hinojo, llacho, que constituyen recursos importantes para la actividad humana. Mientras en el altiplano se pueden encontrar una gran variedad de especies que habitan en ecosistemas como relictos de queñuales, puyales, bofedales y pastizales, incluso las áreas desérticas albergan roedores de gran tamaño y agresividad, junto a la imponente ave corredora suri en las fronteras de Tacna y Moquegua. En la puna, la fauna más representativa la constituyen la vicuña, vizcacha, zorro, zorrino, venado, gato del pajonal, roedores, perdiz, lagartijas, serpientes, peces y batracios. La mayor parte de la vegetación son pajonales que albergan una gran variedad de gramíneas. Asimismo existen las especies de Puya Raimondi (Putina y Nuñoa, Ayaviri), tholares, quenua, yaretas, entre otras. La selva amazónica, por sus condiciones ambientales y vegetación tropical, es la más rica en diversidad de especies y con características de hábitat adecuado para la vida de grandes mamíferos, peces, anfibios, reptiles y aves. Entre la yunga subtropical y la Amazonía subtropical, se encuentran más de 3000 especies de flora y un número aún no determinado de fauna. De acuerdo a las investigaciones realizadas en los últimos años en el ámbito del Parque Nacional Bahuaja Sonene, se registra la más alta biodiversidad en aves (607 especies), mariposas (1200), libélulas (103), hormigas (135), mamíferos (171), anfibios (74), reptiles (67) entre culebras (36), tortugas (5), cocodrilos (4) y lagartijas (22); además se han identificado 94 especies de peces.

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0.2%

Capítulo 5 – Vulnerabilidad de los recursos naturales y los ecosistemas

En cuanto a la flora, se estima más o menos en 1400 especies. Se han identificado dos parcelas de una Ha que están entre las más ricas del mundo, una con 187 especies de árboles, mayores de 2.5 cm de diámetro/Ha y otra con 207 especies, incluyendo árboles, lianas, arbustos y epífitas; además, las zonas prioritarias identificadas son las sábanas ubicadas en Tambopata-Heath, que están cubiertas de bosques húmedos subtropicales poco intervenidos. Una descripción detallada sobre la flora, fauna y las especies clasificadas puede encontrarse en el Diagnóstico Ambiental del Año 2012 de la Región Puno. Cuadro 25. Ecosistemas en el departamento Unidades

Características

Superficie total

Área Km2

72,435

100%

Agro ecosistemas de cultivos mixtos

Ubicada en la provincia de Carabaya y Sandia, muy favorables para la producción de cultivos ya que la temperatura es óptima.

1,506

Aguajal pantano

Ecosistemas hidromórficos, que permanecen inundados durante la mayor parte del año, producto del desborde de los ríos y de la propia escorrentía superficial. Drenaje pobre por las características del subsuelo (arcilloso), dominado por palmeras con predominancia del “aguaje”. Se encuentran localizados en la llanura aluvial reciente y subreciente en la zona de Sandia con frontera de Madre de Dios.

0.02%

Se encuentran ubicados en las partes altas y frías de la Cordillera de los Andes, especialmente en las zonas sur y centro de nuestra región, presentando igual escenario climático que el césped de puna. Se caracteriza por el predominio de especies de la familia Juncaceae, a la que le siguen en orden de importancia las familias Gramínea.

4,478

Bosque húmedo de colinas altas

Se encuentra ocupando terrenos colinosos ubicados entre 80 a 300 m con respecto al nivel de los ríos y pendientes desde 30 a 70%, que da lugar a una topografía muy variada

7,523

10%

Bosque húmedo de montañas andinas

Se extienden generalmente a través de todo el flanco oriental andino desde el pie de montañas hasta aproximadamente 3200 msnm en la zona norte y hasta 3800 msnm.

3,414

Bosque húmedo de terrazas medias - altas

Comprende las terrazas planas, onduladas y disectadas de origen aluvial muy antiguo, con drenaje moderado a bueno. Este bosque es considerado en equilibrio dinámico, con presencia de estratos definidos en su estructura vertical y una estructura poblacional estable; asimismo, es típica la presencia de árboles dominantes (40 m de altura), con abundantes lianas, bejucos y epífitas.

4,055

Césped de puna

Se localiza en las partes altas y frías de los Andes sobre los 3800 msnm., presentando el mismo ambiente climático que los pajonales. Predominan las gramíneas, siguiendo en orden de importancia las ciperaceas, juncaceas y leguminosas.

9,826

14%

Lago Titicaca

Es un ecosistema más relevante de nuestra región, en ella se pueden apreciar muchas especies que algunas de ellas son endémicas.

4,164

Lagunas

Las lagunas ocupan zonas importantes en nuestra región, ya que el recurso hídrico en fundamental para la vida. Entre las lagunas principales de la región Puno se tiene a la laguna Arapa, Lagunillas, Ocuviri, Umayo entre otras.

1,021

Bofedal humedal

–

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Capítulo 5 – Vulnerabilidad de los recursos naturales y los ecosistemas

Área Km2

Unidades

Características

Nevados

En estos últimos años el área de estas zonas se ha reducido considerablemente por el gran problema mundial como es el calentamiento global.

1,516

Pajonal

Se localiza en las porciones altas y frías de la cordillera del altiplano; entre los 3,800 a 4500 msnm. Formación vegetal compuesta de comunidades herbáceas alto andinas, que se distribuyen formando densas agrupaciones o matas mayormente de gramíneas de hojas duras (ichu o paja), también predominan Festuca, Calamagrostis, Stipa, Paspalum, Muhlembergia entre otros.

21,613

30%

Queñoal

Se desarrollan en el ámbito de los ecosistemas de puna del altiplano tanto en el sur, centro y norte de nuestra región, aproximadamente desde los 3000 a 4500 msnm. Es predominante el género Polylepis conocido localmente como queñoal.

326

Tholar - pajonal

Son matorrales alto andinos denominados tólares ocupan grandes extensiones entre los 3600 y 4600 m de altitud. Se asientan sobre grandes llanuras formadas por antiguos cauces y coladas volcánicas, siendo típicas en las planicies por encima de las zonas de cultivos tanto de la provincia de El Collao y Chucuito

3,205

Totoral

La vegetación acuática predominante en el litoral, es la totora, proporciona abrigo, nutrición y sitios de reproducción para las especies ícticas nativas y de la avifauna; así mismo constituye el recurso forrajero para los animales domésticos y posibilidades de caza de las poblaciones ribereñas.

464

Vegetación antrópica

Son complejos de vegetación susecional mayores de tres siglos como los pajonales, áreas deforestadas (centros poblados, uso actual de tierras como cultivos agrícolas temporales), existentes en toda la zona litoral del Lago Titicaca de la región Puno.

9,308

13%

Fuente: Proyecto Desarrollo de Capacidades para el Ordenamiento Territorial.

Biodiversidad en el altiplano Las zonas circunslacustres albergan una gran diversidad, tanto de especies florísticas como también de flora silvestre, Eucaliptus globulus, Cupressus macrocarpa, Senecio clivicoides, Disticha muscoides, Hypochoeris taraxacoides, Alchemilla pinnata, de Fauna, Zonotrichia capensis, Columba maculosa, Metriopelia melanoptera, Turdus chiguanco, Conepatus rex, Akodon boliviensis, Phyllotis osilae, Lepus europaeus, Hippocamelus antisensis, Liolaemus alticolor, Plantaciones de Pino: sembradas con fines productivos o de reforestación por los pobladores de la zona, se identificaron lo siguiente, Pinus pinea, Pinus radiata, el bosque alberga a las siguientes especies de fauna, Metriopelia melanoptera, Ochthoeca enanthoides, Turdus chiguanco, Diglossa brunneiventris, Troglodites aedon, Auliscomys pictus, Lepus europaeus, Hippocamelus antisensis, Tachymenis peruviana, Liolaemus alticolor, Proctoporus sp, Bufo spinulosus. Flora de la Reserva Nacional del Titicaca •

Se encuentra distribuida en dos espacios, el espacio acuático y el terrestre, este último correspondiente a la zona de amortiguamiento. En cuanto a las especies de flora acuática se cuenta con el complejo llacho, compuesto por especies como: Potamogeton strictus; Elodea potamogeton; Myríophyllum elatinoides; Ruppia marítima; Zannichelia palustris

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Capítulo 5 – Vulnerabilidad de los recursos naturales y los ecosistemas

•

Entre las especies de orilla se encuentran los géneros Lilaeopsis e Hydrocotyle. El grupo de las flotantes se compone de Lemna gibba y Azolla phyliculoides. Estas especies pueblan llanos subacuáticos cercanos a las orillas y a veces entre totorales. Son sujetos de consumo animal, pues colectados para alimentación de ganado vacuno. Además el complejo llacho sirve de zonas de desove para peces y también para anidación y refugio de Rollandia microptera y otras especies. La especie de flora más importante es Schoenoplectus tatora, que cubre gran parte del espacio de la RNT. Sus beneficios ambientales son diversos (zona de desove, anidación y refugio para aves, material de construcción, forraje para ganado, materia prima para artesanías y construcción, entre otros). Entre las especies de flora acuática, también se encuentra el género Chara (“purima”), que cubre algunas zonas entre el totoral y el llachal. La “purima” no es palatable para el ganado y su presencia significa el retroceso del llachal (según apreciaciones iniciales de pobladores y personal RNT), por lo cual es una especie que requiere ser investigada. En la zona de amortiguamiento, producto de un estudio reciente (Arteta, 2007), la flora vascular está conformada por 153 especies de las divisiones Pteridophyta. Pinophyta y Magnoliophyta, agrupadas en 52 familias y 113 géneros, donde las Magnoliophyta es un grupo compuesto de 142 especies, dentro de las cuales las Asteraceae. Fabaceae y Poaceae son las mejores representadas. En cuanto a las formas de vida, dominan las herbáceas con el 78.9% (121 especies) del total de especies registradas, seguidas por arbustos 13.2% (20 especies) y subarbustos y árboles con el 3.9% (6 especies) cada una. El lugar con mayor riqueza específica es el centro poblado de Llachón (Plan Maestro de la RNT).

Aves de la de la Reserva Nacional del Titicaca •

•

Por ser un área de carácter acuático, el grupo de las aves es el más vistoso e importante entre las especies que pueblan la RNT. Esta área protegida proporciona amplios y diversos hábitats para distintos grupos de aves, con especies residentes y migratorias. Estas últimas provenientes de los hemisferios boreal y austral, con otras especies de migración altitudinal. Hasta el 2003 se habían catalogado 67 especies para esta ANP, sin embargo producto de una revisión reciente (Norwood. 2009) se incrementó el número de especies de aves a 108 -entre acuáticas y terrestres-, con la probabilidad de llegar a 150 aves para el área y su zona de amortiguamiento. Las especies reportadas hasta hoy son de amplia distribución, solo una especie Rollandia microptera (“Zambullidor del Titicaca”) se encuentra como considerado como en peligro según la Lista Roja de la UICN. Las actividades que mayor incidencia tienen sobre las aves son la caza y la presencia de redes (que perjudican las poblaciones de zambullidores). En cuanto a la caza, se reconoce como caza de supervivencia, sin embargo se reportaron actividades de caza cuyo producto es enviado a mercados locales. Las especies susceptibles de caza son Fulicaardesiaca “Choq’a”, Gallinula chloropus “Tiquicho”, Anas ferruginea “Pato pana” y ocasionalmente Anas puna y Anas georgica. De estas especies es frecuente la extracción de huevos, particularmente Fulica ardesiaca y Oxyura ferruginea. También se conoce sobre capturas de Phoenicopterus chilensis “Pariwana” y Phalacrocorax brasilianus “miji” con fines medicinales. (Plan maestro de la RNT).

Insectos en la Reserva Nacional del Titicaca •

En revisiones parciales recientes (Yanez, 2008) se reportaron 38 especies identificadas hasta el nivel de familia. Se reconocieron 10 géneros y 8 especies de las cuales se reportaron como nuevas para el ANP las siguientes: Protallagma

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 51

Capítulo 5 – Vulnerabilidad de los recursos naturales y los ecosistemas

•

titicacae (Calvert. 1909). Aeschna peralta (Ris. 1918). Ectemnostegella quechua (Brachman. 1961) y Notonecta virensis (Blanchard. 1852). Estas especies juegan un papel importante en la dieta de varias especies de aves (Podiceps occipitalis) y peces. Los insectos registrados se encontraron en diferentes estadios y espacios. Algunos se hallan ligados a cultivos de la zona de amortiguamiento, otros tienen sus ciclos biológicos ligados a hábitats acuáticos. Son un grupo que en definitiva se integra a los ciclos naturales y productivos de la RNT (Plan Maestro de la RNT).

El altiplano de Puno se considera un centro de recurso genéticos, que tiene entre los principales productos: •

•

• •

•

Diversidad de la Papa: La región es uno de los principales productores de papa nativa, con más de 65 variedades. Es común ver numerosas variedades de papa cultivadas en la península de Capachica en las ferias, entre las que tenemos: Lonccosrukii, chiñirukki, Choquepito, Mari roja, Chejche papa, Pasuja, entre otras; así como papas mejoradas como: Andina, Mi Perú, Mariwa, etc. y clones (Canales y Taquila – 2004). Diversidad de otros tubérculos andinos: cuenta con una gran variedad de tubérculos como: otra de las variedades mistesilla, rosada k’ene, piñaza, etc.; Izaño de las variedades, zapallo rojo, negro, pitiquiña blanco, etc.; Olluco de las variedades sayttochejche, runtusaillaco, chejcheillaco, etc. (Canales y Taquila – 2004). Diversidad de la Quinua: Cuenta con una gran diversidad de variedades de quinua, entre las que más se conocen tenemos a: Kancolla, Sajama, Pasankalla, Tahuaco, etc. Diversidad de la Cañihua: Posee una colección de Germoplasma Cañihua con 430 accesiones (EEAIllpa - Puno). La zona de agrobiodiversidad Chucuito- Pomata está encaminada a la conservación de la especie nativa de Cañihua (Chenopodiumpallidicaule), cultivada en dos comunidades: Huacani 64 especies entre cultivadas y silvestres, alimenticias y medicinales utilizadas por los agricultores; Lampa Grande: seis especies cultivadas, 29 especies medicinales y parientes silvestres de las especies cultivadas. Diversidad de cereales: como la cebada de variedades Griñon, Cervecero, Forq’e, Colla, etc.; Trigo de las variedades Huanca, Pachacutec, Motte trigo, etc.; Avena Negra, blanca, k’ala avena; K’calagrano de las variedades Yanamotto, morado k’ala, borrachito, perla, etc.; Maíz rojo, amarillo, Kjacra rosado, Pucachejche, etc. (Canales y Taquila – 2004).

El INIA Puno (EEAIllpa Puno), durante el periodo 2006-2011 ha conducido en promedio 40 experimentos por año en cultivos y crianzas en los programas de investigación en líneas de mejoramiento genético, manejo y comprobación de tecnologías, protección y manejo integrado de plagas y enfermedades, conservación y mantenimiento de recursos fito y zoogenéticos, en especies priorizadas como: papa, cebada, avena, quinua, cañihua, oca, haba, palto, pastos nativos y cultivados, alpacas, llamas, vicuñas, bovinos y ovinos. Algunas organizaciones como el CIED Puno han realizado esfuerzos para conservar las variedades nativas de papa, quinua, habas, olluco, ocas; promoviendo la formación de la Asociación de Conservacionistas de Cultivos Andinos.

Biodiversidad amazónica Se encuentra ubicada al norte de la región, comprende parte de las provincias de Sandia y Carabaya. Según la medición satelital cuenta con un total de 1664 mil Ha, de las cuales 1643.5 mil son tierras de protección ecológica y solo 3139 Ha son tierras con potencial

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Capítulo 5 – Vulnerabilidad de los recursos naturales y los ecosistemas

productivo. Representa el 23% del territorio de la región y se caracteriza por tener una fisiografía accidentada, colinas bajas y de llanura aluvial, con ríos que transportan arenas auríferas. La ceja de selva se caracteriza por ser muy accidentada, con fuertes pendientes, terrenos erosionables debido al desmonte, pero aptas para producción agrícola de quebradas profundas, lo que da origen a la caída de aguas de diferentes magnitudes que constituyen una fuente primordial de generación eléctrica. • • •

La selva alta presenta un relieve accidentado, cubierta por una vegetación boscosa de tipo tropical, con presencia de colinas amazónicas, tierras aptas para producción forestal y cultivo permanente (frutal y café) de clima cálido. La selva baja se encuentra en el extremo noreste del río Heath y los márgenes del río Tambopata, se caracteriza por su relieve plano con densa vegetación; posee suelos favorables para la vida forestal de clima cálido. En la yunga subtropical y Amazonía subtropical, se encuentran más de 3000 especies de flora y un número aún no determinado de fauna.

El Parque Bahuaja Sonene Nacional entre el Parque y su Zona de Amortiguamiento se encuentran presentes siete zonas de vida; cinco de ellas son comunes a ambas áreas: bosque muy húmedo subtropical, bosque muy húmedo subtropical transicional a bosque pluvial subtropical, bosque pluvial montano bajo subtropical, bosque pluvial montano subtropical y bosque pluvial subtropical, y dos son exclusivas, una del parque y otra de la zona de amortiguamiento: bosque húmedo subtropical y bosque muy húmedo montano bajo subtropical. Flora Los principales aportes para el conocimiento de la flora del Parque Nacional Bahuaja Sonene provienen de las evaluaciones realizadas por Conservación Internacional entre 1992 y 1998: El Programa de Evaluación Rápida (Rapid Assessment Program, RAP) del Tambopata, la Evaluación de Impactos Sociales y Ambientales de la Exploración Petrolera en el Lote 78 (no publicada) y el RAP de las Pampas del Heath; evaluaciones que a partir de muestreos puntuales, describen de manera general la flora de cuatro sectores del parque: En las diferentes cuencas del Parque Nacional Bahuaja Sonene se encuentra diferentes tipos de bosques: •

•

En la cuenca del Candamo las áreas de montaña se caracterizan por la presencia de bosques enanos, ricos en arbustos y árboles pequeños de las familias Clusiaceae, Rubiaceae y Myrsinaceae. Los bosques en las terrazas y en las colinas altas y bajas están dominados por palmeras como Wettinia augusta y Socrateasalazariiy por árboles de la familia Euphorbiaceae (caucho Hevea guianensis) y Fabaceae (tornillo Cedrelingacatenaeformis). Pantanos en los que es notable la presencia de árboles del género Tachigali. La faja aluvial tiene bosques con Palmeras como Iriarteradeltoideay Astrocaryummurumuru, así como árboles de grandes diámetros de los géneros Ficus, Guarea y Guatteria. En la Cuenca del Heath, destaca la presencia de árboles como Graffenriedalimbata, Mataybaguianensis, Virola sebifera, Xylopiasp. Myrciapaivae, Hymathantussuccuba, Remijiafirmulay Ladenbergiagracilifloraentre los más comunes. La palmera aguaje Mauritia flexuosa se la encuentra en parches densos en el centro de la pampa y a lo largo de algunos de sus bordes. Los rodales de Ficus insipida, característicos de las sucesiones meándricas del alto Amazonas, están poco desarrollados en la cuenca del Heath y aun cuando son frecuentes, tienen pocas hojas.

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Capítulo 5 – Vulnerabilidad de los recursos naturales y los ecosistemas

•

En la Cuenca del Tambopata, destaca la presencia de dos especies de bambú (Guadua spp.) y de típicos bosques maduros de llanos inundados. En medio del bambú de las montañas, especialmente a lo largo del fondo de las quebradas se encuentran parches de bosques típicos de colinas bajas. En la base de las colinas se encuentran ocasionalmente áreas pantanosas compuestas por aguaje Mauritia flexuosa y Lueheopsissp., constituyendo el límite norte de la que es una asociación frecuente en muchos de los bosques pantanosos de Bolivia. Es importante mencionar que el parque alberga especies de importancia económica cuyas poblaciones soportan o soportaron presiones que las mantienen expuestas a algún grado de amenaza, como son los casos de castaña Bertholletia excelsa, caoba Swieteniamacrophyllay shiringaHevea guianensis. Para las partes altas del parque se reporta la presencia de Podocarpussp., especie en peligro de extinción en el Perú.

Cuenca del Candamo •

Las áreas de montaña se caracterizan por la presencia de bosques enanos, ricos en arbustos y árboles pequeños de las familias Clusiaceae. Rubiaceae y Myrsinaceae. Los bosques en las terrazas y en las colinasaltas y bajas están dominados por palmeras como Wettinia augusta y Socratea salazarii y por árboles de lafamilia Euphorbiaceae (caucho Hevea guianensis. por ejemplo) y Fabaceae (como tornillo Cedrelinga catenaeformis). Las características tanto de suelo como hidrológicas de la zona colinosa del Candamo son diferentes a las de la zona plana central, compuesta por terrazas, pantanos y bosques de llanura aluvial inundada. Aquí se desarrollan dos tipos de pantanos: o o

•

Los aguajales y aquellos en los que es notable la presencia de árboles del género Tachigali. La faja aluvial tiene bosques similares en su composición a aquellos presentes a lo largo de los ríos de tierras bajas en el sureste del Perú: palmeras como Iriartera deltoidea y Astrocaryum murumuru, así como árboles de grandes diámetros de los géneros Ficus. Guarea y Guatteria.

En el valle del Candamo también se pueden encontrar dos microhábitat: i)

Las denominadas “Supay chacras” (chacras del diablo), parches de más de un cuarto de ha cubiertos por arbustos de las familia Melastomataceae asociados a hormigas, las cuales no dejan crecer ninguna especie de planta adicional. ii) “Ungurahuales”, terrazas de hasta dos ha de extensión en las que el principal componente es la palmera ungurahui Oenocarpus batahua. Cuenca del Heath •

•

El sector del río Heath, destaca por la presencia de las Pampas del Heath, caracterizadas por una vegetación muy particular compuesta por docenas de especies de gramíneas y arbustos, básicamente de la familia Melastomatacea (Macairea thyrsiflora. Graffenrieda weddellii. Bellucia grossularíoides. Clidemia capitellata, entre otros) y árboles como Graffenrieda limbata, Matayba guianensis, Virola sebifera, Xylopia sp. Myrcia paivae, Hymathantus succuba, Remijia firmula y Ladenbergia graciliflora entre los más comunes. La palmera aguaje Mauritia flexuosa se la encuentra en parches densos en el centro de la pampa y a lo largo de algunos de sus bordes. Los rodales de Ficus insípida, característicos de las sucesiones meándricas del alto Amazonas, están poco desarrollados en la cuenca del Heath y aún cuando son frecuentes, tienen pocas hojas, están cubiertos de enredaderas y plantas parásitas de la familia Loranthaceae y no tienen sotobosque herbáceo de grandes

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Capítulo 5 – Vulnerabilidad de los recursos naturales y los ecosistemas

•

monocotiledóneas. Una especie dominante en estos rodales es la Acacia loretensis, la cual sirve de soporte para especies parásitas de la familia Loranthacea; adicionalmente se registra Callycophyllumspruceanum,Iriartera deltoidea y Alchorneacastaniifolia, las que a pesar de ser comunes en la parte baja del río, tienden a desaparecer en la zona alta. Ocasionalmente se encuentra a lo largo del río un bambú “llorón” el cual, según los registros del personal de la RNTAMB y la información del proyecto PACA, no correspondería a un bambú sino a una caña de la familia Poaceae no observado en otros ríos del Perú, junto con el bambú común o “paca” Guadua weberbaueri. A lo largo del río Heath destacan las terrazas arcillosas llamadas sartenjales (por lo llano del terreno) o shebonales (por la presencia de palmeras shebón Attalea butyraceae), áreas de drenaje pobre, superficialmente inundadas por lluvias. Esta última formación se caracteriza por presentar una densa vegetación arbustiva con una gran cantidad de lianas y con un dosel arbóreo de no más de 20 m de altura; ocasionalmente, los meandros del río cortan los sartenjales, exponiendo el substrato, que constituyen las pequeñas collpas del río Heath.

Cuenca del Távara •

•

Si bien el bajo Távara es florísticamente típico de los bosques de llanura amazónica, con dominancia de árboles de la familia Fabaceae y lianas de la familia Bignoniaceae, tiene una diversidad inusualmente alta para la Amazonía suroriental. Se registraron 187 especies de más de 2.5 cm de diámetro a la altura del pecho (DAP) en una ha muestreada durante el RAP del Tambopata. Este registro es significativamente mayor al número de especies que se encuentran en los llanos adyacentes a lo largo de los ríos Madre de Dios y Tambopata (149 en promedio). En comparación con otros bosques de Madre de Dios, la característica más resaltante en la zona es la predominancia de la familia Melastomataceae, con 13 especies presentes en la muestra, versus de 0 a 7 especies en muestras equivalentes obtenidas en áreas cercanas a los albergues Cusco Amazónico y Explorer’s Inn en la Zona de Amortiguamiento de la Reserva Nacional Tambopata. Otras familias importantes en la zona son Moraceae, Lauraceae y Annonaceae, significativas también en el resto de la Amazonía. De otro lado, si bien la composición florística del bajo Távara, en términos de familias presentes, es similar a la de los bosques adyacentes, la composición de especies es completamente diferente, aspecto que resulta de gran importancia para la conservación de estos bosques de pie de montaña. El análisis preliminar de la muestra obtenida cerca de la cresta del sector este de los Cerros del Távara, reporta un total de especies que es considerablemente mayor al de los sectores del bajo Tambopata y del bajo Távara. En la parte alta se encontraron 61 familias, versus las 51 del bajo Távara, pero la distribución de especies por familia es similar; sin embargo, en la parte alta destacan las familias Fabaceae y Moraceae con 19 y 12 especies respectivamente. Las familias más representadas en esta zona son Myrtaceae. Violaceae. Guttiferae. Nyctaginaceae y Rubiacea.

Cuenca del Tambopata •

En esta cuenca destaca la presencia de dos especies de bambú (Guadua spp.) y de típicos bosques maduros de llanos inundados, así como, series sucesionales propias de ríos entrelazados y sustratos pedregosos, pero con densidades más altas de plantas trepadoras y epífitas asociadas a un alto grado de humedad durante todo el año. En medio del bambú de las montañas, especialmente a lo largo del fondo de las quebradas se encuentran parches de bosques típicos de colinas bajas. En la base de las colinas se encuentran ocasionalmente áreas pantanosas compuestas por aguaje

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Capítulo 5 – Vulnerabilidad de los recursos naturales y los ecosistemas

•

Mauritia flexuosa y Lueheopsis sp., constituyendo el límite norte de la que es una asociación frecuente en muchos de los bosques pantanosos de Bolivia. En el año 2000, el Centro de Datos para la Conservación (CDC-UNALM) y el Fondo Mundial para la Naturaleza (WWF-OPP), realizaron el esfuerzo de recopilar y sistematizar las listas de especies hasta entonces disponibles, en una Bases de Datos de Biodiversidad del Parque Nacional Bahuaja Sonene y de la Reserva Nacional Tambopata. La información registrada en las bases de datos del parque y su actualización con la información de las evaluaciones realizadas por Conservación Internacional, permitieron la elaboración de una lista de solo 138 plantas identificadas a nivel específico. Es importante mencionar que el parque alberga especies de importancia económica cuyas poblaciones soportan o soportaron presiones que las mantienen expuestas a algún grado de amenaza, como la castaña Bertholletia excelsa, caoba Swietenia macrophylla y shiringa Hevea guianensis. Para las partes altas del Parque se reporta la presencia de Podocarpus sp., especie en peligro de extinción en el Perú.

5.3 Sector Forestal Pérdida de cobertura de bosque a no bosque El Diagnóstico Ambiental 2012 de Puno menciona que la Región Puno cuenta con una superficie de 146,033 Ha. de tierras deforestadas, que representaban 2% del total nacional que ascendía a 7,172,554 Ha, citando el estudio realizado por el ex INRENA el año 2007. Estas estarían localizadas principalmente en la unidad geográfica de la selva entre las provincias de Carabaya y Sandia; adicionalmente a estas tierras se encuentran en la parte de laderas de la sierra, que corresponde a la subunidad geográfica del altiplano. El MINAM, con el asesoramiento técnico del Instituto Carnegie, realizó el monitoreo y reporte anual sobre las dinámicas de cambio de la cobertura del bosque de la Amazonía peruana, a partir de un trabajo conjunto con los equipos técnicos regionales. Los resultados incorporados a continuación provienen del Reporte de Cobertura de Bosque y Deforestación presentado en el año 2012. La tasa de deforestación promedio anual a nivel nacional para el periodo del 2000 al 2009 fue de 123.2 mil ha/año. No obstante, las tasas varían entre el período 2000-2005 que fue de 91 mil ha/año, y aumentan en el período 2005-2009 a 163.3 mil ha/año (Cuadro 26). Para el ámbito solo de la selva Puno, la tasa de deforestación para el periodo 2000-2009 (9 años) ha sido en promedio de 4.5 mil Ha/año. El análisis de deforestación permite ver que en el primer periodo de cambio 2000-2005, la tasa estimada fue de 3.7 mil Ha/año; en tanto que para el segundo periodo 2005-2009 la tasa de deforestación sube a 5.1 miHas/año. En el nivel nacional, la pérdida del bosque que sufre Puno anualmente representa solo 3.7% de la deforestación de los bosques amazónicos del período 2000-2009.

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Capítulo 5 – Vulnerabilidad de los recursos naturales y los ecosistemas

Cuadro 26. Cambio de la cobertura de bosque a no bosque, nacional y Puno

Cambio de cobertura de bosque a no bosque

Unidades

Tasa de deforestación

Has / Año

% de Puno sobre el nacional Nacional – Tasa de deforestación de los 15 departamentos que tienen selva

Has / Año

2000-2005

2005-2009

2000-2009

Ha. promedio por año

5,163

3,722

4,523

5.7%

2.3%

3.7%

91,098

163,335

123,203

Fuente: MINAM: Dirección General de Ordenamiento territorial (2012). Mapa y cuadro cobertura de bosque, cambio por regiones que tienen área de selva.

Área forestada y por reforestar Los avances en materia de reforestación son bastante pobres en Puno. En el Cuadro 27 se presenta el área forestada en los 12 últimos años (2000-2011), donde se aprecia que las áreas reforestadas fluctúan según los años pero que presentan una cobertura baja respecto al área por reforestar. La superficie estimada por reforestar al año 2011 era de 9.49 millones de Ha. a nivel nacional. Lo que implica que las 40 mil Ha. de reforestación que es la meta que se tiende a lograr en los mejores años, resulta totalmente insuficiente. Esta situación es mucho más grave en el caso de Puno pues del 1.07 millones de Ha. que tienen para reforestar, al año 2011 solo tenía acumulado 8.4 mil Ha. Cuadro 27. Área forestada y por reforestar Puno

% del Nacional

Nacional

2000

171

0.4%

43,128

2001

359

11,220

2002

1,456

23,041

2003

1,130

18%

6,126

2004

128

4,361

2005

691

21,069

2006

825

16,965

2007

992

26,444

2008

1,659

28,127

2009

1,509

40,662

2010

1,341

40,811

2011

1,078

38,563

8,467

1,008,480

1,074,742

11%

9,494,395

Área reforestada por años Ha

Reforestación acumulada al 2011 Superficie por reforestar 2011

Fuente: Ministerio de Agricultura (MINAG) - Instituto Nacional de Recursos Naturales (INRENA).

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Capítulo 5 – Vulnerabilidad de los recursos naturales y los ecosistemas

5.4 Áreas Naturales Protegidas La desertificación es uno de los resultados de la variabilidad climática, a diferencia de la deforestación, que es ocasionada por el hombre y que tiene efectos directos en el clima. Ambos factores le añaden criticidad al modelo. El 55% de las ANPs a nivel nacional presentan entre 80% y 100% de área con posibilidad de amenaza por multipeligros climáticos, deforestación y/o desertificación. En la Región Puno contamos con dos áreas naturales protegidas con categorización definitiva, un área natural protegida con categorización transitoria de reciente creación, un área de conservación regional en proceso y dos áreas de conservación privada.

Reserva Nacional del Titicaca (RNT) Fue creada el 31 de octubre de 1978 mediante DS 038-78-AA. Comprende dos sectores: Puno (29,150 Ha) y Ramis (7030 Ha). Busca conservar la flora y fauna silvestre del lago Titicaca, apoyar el desarrollo socioeconómico de la región y mantener las tradiciones culturales de las poblaciones que habitan las inmediaciones del lago. La totalidad del lado peruano del Lago Titicaca ha sido reconocida por la Convención Ramsar el 20 de enero de 1997, como Humedal de Importancia Internacional, especialmente como hábitat de aves acuáticas. Se trata de la única área protegida del Perú donde el 100% de su superficie se encuentra dentro de un cuerpo de agua, en este caso en aguas continentales del Lago Titicaca y representa el 4.5% de la superficie total del lago, con 36,180 Ha. Se halla ubicada sobre una altitud promedio de 3810 msnm y corresponde al nivel histórico del Lago Titicaca. Cuenta con una hidrografía formada por la cuenca del río Illpa, que nace en las montañas centrales al oeste del altiplano, en su trayecto y antes de desembocar en el Lago Titicaca desemboca en el Lago Umayo. En su trayectoria final y cuando desemboca en el área de la reserva, continúa su trayectoria como el río Huili, el cual es un lecho profundo de hasta 30 metros entre los totorales. Las amenazas a esta reserva natural son: •

•

Contaminación por aguas residuales producto del ingreso de aguas servidas por el río Coata, que contiene la carga de aguas provenientes de la ciudad de Juliaca; la otra fuente de aguas servidas es la ciudad de Puno, que descarga sus aguas servidas en la Bahía Interior de Puno, en la zona de amortiguamiento de la RNT. Se tiene información de que las poblaciones del Sector Ramis (Huancané) también descargan sus aguas en los ríos que contribuyen al Ramis. Contaminación por residuos sólidos: casi todas las poblaciones que circundan a la RNT producen residuos sólidos que potencialmente afectan a la RNT. No se cuenta con PIGARS en estas poblaciones, excepto en la ciudad de Puno que está en proceso de actualizar este documento. Los residuos más evidentes son los plásticos en forma de PET (botellas de plástico) y HDPE (bolsas de plástico). Contaminación por metales pesados: se han realizado algunas observaciones y mediciones referenciales que determinaron la presencia de plomo, arsénico y mercurio. La zona más frecuente es la desembocadura del río Ramis, que habría sido afectada por relaves mineros. También se han registrado trazas de plomo en las aguas aledañas a la zona de tránsito de “lancha” de la ruta Puno-Taquile. Caza: en la Reserva Nacional del Titicaca se da una caza de subsistencia por familias o grupos familiares que encuentran en algunas especies de aves un

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Capítulo 5 – Vulnerabilidad de los recursos naturales y los ecosistemas

•

complemento para su dieta. La caza con fines comerciales no es permitida en el ANP y se ha reportado la presencia de especímenes en mercados locales de Puno y Juliaca. Otra especie que ha sido reportada en mercados locales es Phoenicopterus chilensis (parihuana). Quema de totorales: es uno de los problemas ambientales más frecuentes y evidentes, particularmente en la época de verano, cuando las lluvias se ausentan y esta especie se seca. Para el año 2008 se estimó en 528 ha el área de quemas. Estas quemas son parte de un manejo que algunos grupos humanos realizan en el totoral para garantizar el recurso para alimentación de ganado y otros usos; también hay indicios de quema indiscriminada con otras motivaciones como la extracción de huevos.

Parque Nacional Bahuaja Sonene (PNBS) Se encuentra ubicado entre los departamentos de Madre de Dios y Puno. El parque cuenta con una extensión de 1092 mil Ha y su superficie está distribuida aproximadamente un 70% en la Región Puno y 30% en la Región Madre de Dios. El PNBS protege ecosistemas únicos en el Perú, como la sabana húmeda tropical (Pampas del Heath), hábitat de especies como el ciervo de los pantanos y el lobo de crin, y las formaciones del valle del Candamo. La superficie ocupada por el parque y su zona de amortiguamiento representan el 43% de las provincias de Carabaya y Sandia, únicas provincias de la Región Puno con áreas de selva alta y selva baja. El parque limita al norte con la comunidad nativa de Kotsimba y con la Reserva Nacional Tambopata, por el este con Bolivia; por el sur con la provincia de Sandia del departamento Puno, y por el oeste con las provincias de Sandia y Quispicanchis del departamento Cusco. El Parque Nacional Bahuaja Sonene, la Reserva Nacional Tambopata y sus zonas de amortiguamiento albergan, aunque no en su totalidad, las cuencas de los ríos Tambopata y Heath, conformadas por quebradas de diversas dimensiones que hacen accesibles la mayoría de los espacios durante la época de creciente. El río Tambopata nace en las alturas del departamento de Puno, fuera de los límites del parque, y tiene como principales afluentes al río Távara en el PNBS (formado por la confluencia de los ríos Guacamayo y Candamo) y los ríos Malinowsky y La Torre ubicados en la Reserva Nacional Tambopata. A lo largo de su recorrido, el río Tambopata casi no forma meandros y la formación de “cochas” es escasa, mientras que predominan los tramos rectos que bordean terrazas y colinas a ambos lados de sus orillas. La densidad de cocha desde su desembocadura hasta la confluencia con el río Malinowsky, es de cuatro de ancho por cada 100 Km de río. El ancho del río es variable y alcanza aproximadamente 250 metros en su curso inferior, aunque puede llegar a medir el doble en el curso medio cuando se extiende en un lecho plano (Shenck, 1999). El río Heath cuenta con más de 200 Km de longitud y desde su origen, en las últimas estribaciones de los Andes de Puno, hasta su desembocadura en el río Madre de Dios, forma el límite este del Parque Nacional Bahuaja Sonene al mismo tiempo que el límite internacional entre Perú y Bolivia. La cuenca del río Heath limita por el oeste con la cuenca del río Tambopata y por el este con la del Alto Madidi de Bolivia. A pesar de su cercanía a los Andes, algunas partes del Heath tienen las características típicas de un río de aguas blancas en tierras bajas. La formación de meandros y “cocha” es frecuente, con una densidad de 14.5 cocha por cada 100 Km. de río. Solo en la zona cercana a su desembocadura, los meandros y las playas de arena son escasos en el estrecho lecho del río, con un ancho aproximado de 100 metros (Shenck. 1999). Los principales afluentes del río Heath son los ríos Bravo y Wiener, que se encuentran en el ámbito del PNBS.

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Capítulo 5 – Vulnerabilidad de los recursos naturales y los ecosistemas

Las aguas de los ríos Tambopata y Heath desembocan en el río Madre de Dios, que nace en los Andes orientales del departamento de Cusco y fluye en dirección este hasta su desembocadura en el río Amazonas en Brasil, al que llega con el nombre de río Madeira. Los principales afluentes del Madre de Dios son los ríos Manu, Blanco, Azul, Colorado, Inambari, Tambopata y Heath por su margen derecha y por su margen izquierda los ríos Los Amigos y Las Piedras. También se encuentran otros afluentes menores que están en el territorio de la Reserva Nacional Tambopata, como el Palma Real Grande, el Palma Real Chico y la quebrada Bríolo. Durante la última década, el aumento poblacional en la zona de amortiguamiento es de aproximadamente 45%, resultado de la inmigración de origen altoandino que llega en búsqueda de nuevos terrenos para actividades agropecuarias que desarrollan al margen de un ordenamiento territorial y de la implementación de sistemas sostenibles de producción. En los últimos años la actividad agropecuaria en la zona de amortiguamiento del parque se ha extendido sobre áreas con aptitud forestal y la superficie deforestada es de aproximadamente 16.9 mil Ha, lo que equivale al 6% del área total de la zona de amortiguamiento. La zona de amortiguamiento en el Alto Tambopata está habitada por población aymara que desarrolla actividades agrícolas desde la década de 1930, aunque en los últimos años extendió su frontera agrícola. El avance colonizador hacia el Alto Tambopata está vulnerando el límite del parque, en un proceso que se ha desarrollado con mayor intensidad después de la creación de la Zona Reservada Tambopata Candamo (1990). Los territorios de la Región de Madre de Dios y de la selva puneña son principalmente de aptitud forestal o de conservación; sin embargo, en correspondencia con la política del sector minero, se están otorgando en ellos petitorios y concesiones, lo que no se corresponde con la política nacional de conservación. El foco de atracción que significa la actividad aurífera se evidencia por: • • • •

El crecimiento migratorio en las cabeceras del río Malinowsky para desarrollar principalmente actividades de minería aurífera aluvial. La apertura de nuevas zonas de extracción de oro en el cauce del río Dos de Mayo y en la quebrada Jayave en Madre de Dios. Apertura de caminos de acceso desde la carretera Puerto Maldonado-Mazuco hacia el río Malinowsky, que facilitan la entrada de mineros, comerciantes y madereros. Hay que considerar además que la cercanía a los límites del parque de algunas vías principales de comunicación como la carretera Puerto Maldonado-Mazuco (parte del trazo de la Interoceánica) estimula el incremento de la actividad minera, ya que facilita el ingreso hacia el Parque Nacional Bahuaja Sonene.

Zona Reserva Paisajística Cerro Khapia Fue establecido mediante Decreto Supremo 008-2011-MINAM (28 de mayo 2011), y tiene como ámbito de influencia los distritos de Yunguyo, Copani y Cuturapi de la provincia de Yunguyo, y los distritos de Zepita y Pomata de la provincia de Chucuito, del departamento de Puno. Mediante Resolución Viceministerial 589- 2011-VMPCIC-MC, del Ministerio de Cultura declaró patrimonio cultural de la Nación al monumento arqueológico prehispánico Cerro Khapia. El establecimiento de la zona reservada reconoce los derechos de propiedad de las comunidades campesinas así como el aprovechamiento de los recursos naturales renovables de acuerdo a sus prácticas culturales, religiosas, espirituales y agropecuarias tradicionales. El SERNANP y la Autoridad Nacional del Agua son las encargadas de dictar

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Capítulo 5 – Vulnerabilidad de los recursos naturales y los ecosistemas

las disposiciones complementarias que se requieran para la implementación del Decreto Supremo. El objetivo de la reserva es conservar los valores de la diversidad biológica, cultural, paisajística y de ecosistemas, en una relación armoniosa entre las actividades económicas de la población y los recursos naturales, fomentando el desarrollo sostenible de la zona que constituye una muestra de la biodiversidad en el altiplano peruano. El establecimiento de la Reserva Paisajística Cerro Khapia no limitará la ejecución de obras de infraestructura vial o de servicios, así como el desarrollo de actividades o proyectos en su interior.

Área de Conservación Regional de la Laguna Arapa La laguna Arapa cuenta con 18 kilómetros de circunferencia y algunas islas. Se encuentra a una altitud de 3854 metros sobre el nivel del mar, incluso es más elevada que el lago Titicaca, al noreste en las provincias de Azángaro y Huancané. La Gerencia de Recursos Naturales y Medio Ambiente viene elaborando el expediente técnico para su presentación ante el Servicio Nacional de Áreas Naturales Protegidas por el Estado con la finalidad de mejorar la administración y uso de los recursos naturales en forma sostenible. RESERVA LOCAL PAISAJÍSTICA SILLUSTANI, EN ATUNCOLLA

CULTURAL,

LAGUNA

UMAYO-

En la actualidad la agricultura, ganadería y la artesaníase constituyen como las actividades más importantes de la población, desde el punto de vista económico, y las actividades que absorben la mayor cantidad de mano de obra. No obstante sus ingresos familiares no son muy halagüeños. Los circuitos eco turísticos, místicos y vivenciales que se plantean instalar en el marco del presente proyecto potenciarían los actuales bajos ingresos sólo basados en los extractivo y productivo. Al mismo tiempo se lograría el ansiado cambio de actitudes y conductas para la conservación de la diversidad en el Altiplano. La Zona se muestra ideal pues presenta potencialidades como: el relieve, fisiografía, topografía, orografía, avifauna, flora, paisaje, población, ruinas pre-Incas y algunos circuitos turísticos implementados cuyo aprovechamiento y fortalecimiento convertiría el lugar en un verdadero Parque de Biodiversidad natural del Altiplano. Se constituiría en una experiencia demostrativa de cómo gestionar un zoo criadero que podría ser compartida con poblaciones de la Reserva Nacional del Titicaca ÁREAS DE CONSERVACIÓN REGIONAL RODALES DE BOSQUE DE PUYAS DE RAIMONDI, EN PUTINA Y MELGAR Por D.S.Nº 043-2006-AG que la sitúa en la situación en peligro, debido a las acciones antropogénicos como la quema y la tala por costumbres o creencias, la quema de pastos para la ganadería. La creación de reservas regionales contribuirá a la conservación de la especie y su uso sustentable como medida para promover el ecoturismo regional y Birding, turismo de aventura, vivencial rural. Es una especie endémica de los Andes de Perú y Bolivia entre los 3000 a 4800 m.de altitud, considerada como riqueza natural, con gran potencial eco turístico, dada su belleza que sobresale y contrasta con las otras especies, con las que comparte el mismo habitad, presenta inflorescencias más grandes del mundo vegetal, es una especie amenazada

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Capítulo 5 – Vulnerabilidad de los recursos naturales y los ecosistemas

ÁREAS DE CONSERVACIÓN REGIONAL RESERVA DE BOSQUE DE NEBLINA DE CUYO CUYO, QUIACA EN SANDIA. Quiaca y Cuyo Cuyo (3000 m.s.n.m) y los increíbles bosques de niebla se arriba a Sandia en la selva alta (1050 m.s.n.m.), concentra la reserva hídrica y especies de flora y fauna en peligro de extinción. Por otra parte los bofedales en la quebrada de la provincia de Sandía, esta es una zona húmeda Superficie: 1143.702107 Km2, Esta formación enteramente desprovista de valor actual y potencial para el aprovechamiento agropecuario forestal. GLACIAL Superficie: 372.216857 Km2 Son áreas de hielo permanente en zonas de mayor altitud ÁREAS DE CONSERVACIÓN REGIONAL CORREDOR BIOLÓGICO DE LAMPA Las áreas que presentan una mayor cobertura de bosques de polylepis (queñua) están relacionadas a tierras de protección, especialmente por sus fuertes pendientes. Están ubicadas sobre unidades fisiográficas de colinas y montañas distribuidas en las localidades de Quello Quello, Caracara, K’epa, K’ako ubicadas a la margen derecha del río Pucará, con diversos grados de pendiente, factor que limita su accesibilidad para un aprovechamiento tecnificado y sostenible del recurso forestal nativo y exótico mediante planes de manejo; asimismo, los Restos líticos de Pucará, Complejo arqueológico de Pucará – Prov. de Lampa, Puya de Raymondi de Quelloquello Distrito de Lampa Estas tierras constituyen, además, áreas para la producción de otros bienes y servicios, tales como: aprovechamiento de productos diferentes a la madera, refugio de fauna silvestre, banco de germoplasma, ecoturismo, regulación del ciclo hidrológico, etc. Parte de estas tierras se encuentran fuertemente intervenidas, estando la mayor superficie de las mismas abandonadas como matorrales o purmas, presentando conflictos de uso.

Áreas de conservación privada •

Área de Conservación Privada Checa: ubicada en el Distrito de Santa Rosa de la provincia El Collao, tiene como objetivo conservar los ecosistemas de tolares, pajonales y bofedales, así como sus recursos de flora.

•

Área de Conservación Privada Taypipiña: ubicada en el Distrito de Santa Rosa de la provincia El Collao, tiene como objetivo conservar los ecosistemas de tolares, pajonales, bofedales y queñuales, así como sus recursos de flora y fauna.

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Capítulo 5 – Vulnerabilidad de los recursos naturales y los ecosistemas

Cuadro 28. Área Natural Protegida por el Estado, año de promulgación de ley y superficie (Ha) Documentode Departamento de Año de Área Natural Protegida constitución ubicación promulgación Superficie del departamento de Puno

Superficie 7,199,900 1,127,596

Total ANP Parque Nacional •

Bahuaja - Sonene

Madre de Dios y Puno

D.S. 048-2000-AG

2000

1,091, 416

Puno

D.S. 185-78-AA

1978

36,180

Puno

D.S. 008-2011 MINAM

2011

En estudio

Reserva Nacional •

Titicaca

Zona Reservada •

Reserva Paisajística Khapia

Fuente: Ministerio de Agricultura – ATFFS.

Cuadro: SUPERFICIE DE LAS ÁREAS NATURALES PROTEGIDAS EN LA REGIÓN PUNO - 2012

Área Natural Protegida

Departamento de ubicación

Base legal

Fecha de Promulgación

Superficie Total del ANP (Há)

Superficie del ANP en el Departamento Puno (Há)

Parque Nacional Bahuaja - Sonene

Puno - Madre de Dios D.S. N° 048-2000-AG

04.09.00

1091416.00

*763991.20

Reserva Nacional del Titicaca

Puno

D.S. N° 185-78-AA

31.10.78

36180.00

D.S. N° 008-2011- MINAM

28.05.11

18313.79

650.00

Zona Reservada Reserva Paisajística Cerro Puno Khapia Área de Conservación Privada Checca

Puno

R.M. Nº 147-2012-MINAM

11.06.12

Área de Conservación Privada Taypipiña

Puno

R.M. Nº 135-2012-MINAM

01.06.12

TOTAL

651.192

1147210.98

819786.182

Fuente: Elaborado en base a información del SERNANP 2012 *El 70% del área aproximado para el departamento de Puno.

5.5 Huella ecológica Según el MINAM (2009), la Huella Ecológica (HE) es un indicador biofísico de sostenibilidad que integra el conjunto de impactos que ejerce una colectividad determinada (país, región o ciudad) sobre su entorno, considerando tano los recursos necesarios como los residuos generados para el mantenimiento del modelo de producción y consumo de ese colectivo. La Huella Ecológica mide, en hectáreas globales (Hag) la superficie de tierra y mar que un individuo necesita para satisfacer sus necesidades de consumo, utilizando la tecnología actual. Por lo que está determinado por la demanda de cuánto de recursos naturales (área de tierra y mar) necesita el ser humano para satisfacer sus necesidades.

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 63

Capítulo 5 – Vulnerabilidad de los recursos naturales y los ecosistemas

Un índice complementario a la Huella Ecológica es la “Biocapacidad”, el cual corresponde a la superficie de tierra disponible para un determinado nivel de producción. Está determinada por la oferta, de cuánto el planeta puede ofrecer a la humanidad. Los principales componentes de la Huella Ecológica son: (i) Tierras de cultivo, (ii) tierras de pastoreo, (iii) área de pesca, (iv) Bosques, (v) tierra para captura de carbono y, (vi), tierra construida. Los resultados a nivel mundial muestran que si en un territorio el consumo promedio por persona supera el valor de 1.783 hag, se entiende que está atentando contra la capacidad productiva y regenerativa del planeta. Sobre esta base generada en el año 2007, se tuvo que 6: • • • • •

La Huella Ecológica mundial fue de 2.697 hag por persona. La Huella Ecológica de Perú fue de 1.537 hag por persona, encontrándose aún dentro de los estándares de sostenibilidad. La Huella Ecológica de Puno fue de 0.948 hag por persona, siendo la más baja a nivel nacional. La Huella Ecológica de Puno muestra un requerimiento de 0.35 del planeta, si es que toda la humanidad viviera sobre sus hábitos de consumo. La Huella Ecológica en Puno se encuentra en un nivel bajo dentro de los departamentos del país, con una diferencia bastante grande con la Ciudad de Lima que llega a 1.896 hag. (Anexo 5, Grafico 1).

En la medición de la huella ecológica se toman en cuenta varias consideraciones que se indican a continuación: a) No contabiliza algunos impactos como la erosión o la contaminación del suelo, el agua y la atmósfera (excepto por el CO2). b) Se asume que la práctica en los sectores agrícolas, ganaderos y forestales es sostenible, es decir que la productividad no disminuye con el tiempo. c) No se considera el impacto asociado al consumo de agua. d) Mide la demanda sobre la capacidad productiva de la biosfera, los bienes que se extraen de ella como el cobre y otros minerales no tienen un valor de rendimiento que pueda ser utilizado. Por lo que una TM de cobre no tiene la huella ecológica de una TM de madera. e) Los tóxicos y contaminantes que no pueden ser absorbidos por procesos biológicos (plásticos), no pueden asignarse como huella ecológica. El mercurio, que no es creado mediante procesos biológicos ni absorbido por ellos, no tiene huella ecológica definida. f) La huella ecológica es más apropiada para la evaluación y conservación de la biodiversidad, por lo que el Convenio sobre Biodiversidad Biológica la adoptó como un indicador de la presión sobre ella.

Ver MINAM (2011). Cifras Ambientales SINIA. Diciembre.

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 64

Capítulo 5 – Vulnerabilidad de los recursos naturales y los ecosistemas

Gráfico 3. Huella Ecológica departamental

Fuente: Huella Ecológica en el Perú. Calculo Nacional y Departamental. Vice Ministerio de Gestión Ambiental. Dirección General de Investigación e Información Ambiental (PP)

5.6 Índice de desempeño ambiental El Índice de Desempeño Ambiental Departamental mide las conductas sostenibles y poco sostenibles que tenemos para la conservación de nuestro ambiente. En este sentido ofrece una primera lectura sobre la situación ambiental de cada departamento. El IDAD, oscila entre valores de 0 a 1, siendo 1 el mejor desempeño ambiental. Este instrumento de apoyo a la gestión ambiental, resulta siendo una aproximación que requiere ser permanentemente actualizada para tomar en cuenta el comportamiento que asumen las diferentes variables de desempeño ambiental. Entre las variables más relevantes se considera el IDAD se tiene: a) Calidad ambiental (del aire, del agua y los residuos sólidos); b) Conservación de los recursos naturales (Ex -situ, de los ecosistemas, reforestación y de especies); c) Gobernanza ambiental (educación ambiental, y participación ciudadana); d) Gestión ambiental (instrumentos de gestión, conflictos y denuncias y gasto público). Puno se encuentra en el puesto 22 de 24 departamentos a nivel nacional, con un valor de 0.3593. Desagregando por los componentes del índice se tiene que: • • •

En Conservación de Recursos Naturales, mantiene el puesto 15, con un valor de 0.4309. En Gestión Ambiental, se encuentra último a nivel nacional, con un valor de 0.1733. En Calidad Ambiental en el puesto 10 de 24, con un valor de 0.0561.

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 65

Capítulo 5 – Vulnerabilidad de los recursos naturales y los ecosistemas

•

En Gobernanza Ambiental en el puesto 14 a nivel nacional, con un valor de 0.3171.

Gráfico 4. Índice de Desempeño Ambiental de los departamentos de Perú

0,4505

0,4404

0,4282

0,4270

0,4240

0,4226

0,4186

Amazonas

Áncash

Huánuco

Tacna

Huancavelica

Cusco

Lima

0,3179

0,4519 Ica

0,3540

0,4562 Arequipa

Cajamarca

0,4642 Junín

0,3591

0,4887 San Martín

Puno

0,4913 Madre de Dios

0,3871

0,4973 Pasco

Apurímac

0,5021 Moquegua

0,3909

0,5059 Lambayeque

Piura

0,5212 Tumbes

0,4173

0,5266 Loreto

0,50

La Libertad

0,5577

0,75

Ucayali

1,00

0,25

Ayacucho

0,00

Fuente: MINAM (2010). Índice de Desaempeño Ambiental Regional. Vice Ministerio de Gestión Ambiental. Dirección General de Investigación e Información Ambiental (PP). WWW.minam.gob.pe.

Gráfico 5. Índice de Desempeño Ambiental Departamental Puno

Puno IDAD: Posición:

Índice de Desempeño Ambiental Departamental 0,3593 22 de 24

1.00

Conservación de los Recursos Naturales (0,4309/Posición 15 de 24)

0.75

0.50

0.25

Gobernanza Ambiental (0,3171/Posición 14 de 24)

0.00

Calidad Ambiental (0,5161/Posición 10 de 24)

Mayor desempeño alcanzado Menor desempeño alcanzado Desempeño de Puno

Gestión Ambiental

(0,1733/Posición 24 de 24)

Fuente: MINAM (2010). Índice de Desaempeño Ambiental Regional. Vice Ministerio de Gestión Ambiental. Dirección General de Investigación e Información Ambiental (PP). WWW.minam.gob.pe.

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 66

Capítulo 5 – Vulnerabilidad de los recursos naturales y los ecosistemas

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 67

Capítulo 6 – Vulnerabilidad de las cuencas

CAPÍTULO VI:

VULNERABILIDAD DE LAS CUENCAS En el territorio de Puno, se encuentran las cordilleras de Apolobamba, Carabaya, La Raya y parte de la cordillera de Vilcanota En ellas se pueden contabilizar un total de 48 glaciares, siendo la de mayor importancia Apolobamba que contabiliza 30 glaciares, mientras que Carabaya, La Raya y Vilcanota contabilizan 6 cada una de ellas.

6.1 Caracterización de las cuencas por superficie y población Cuadro 29. Caracterización de la jurisdicción de las ALA de la región Puno, población y superficie ALAS Parámetros Ramis

Juliaca

Inambari

Ilave

Huancané

Puno

Puno / Madre de Dios

Puno

Melgar, Azángaro, Lampa, San Antonio de Putina, Huancane

Lampa, San Román, Puno, Huancane, San Román

Carabaya, Sandia, San Antonio de Putina

Puno, Chucuito, El Collao, Yunguyo

Moho, Huancané, San Antonio de Putina

Extensión total de los distritos involucrados en la ALA (Km2)

13,834

7,707

25,031

16,296

5,107

Extensión de los distritos dentro de la cuenca de referencia (Km2)

12,219

6,434

19,730

12,425

4,009

% de la superficie de los distritos que están en las cuencas de referencia

88%

83%

79%

83%

78%

Población 2007 total en la jurisdicción de la ALA

259,626

310,661

137,565

458,498

102,091

Población de los distritos involucrados en cuencas de referencia

243,508

295,284

132,815

238,683

90,767

% de la población que está en la cuenca sobre el total de la población de los distritos (E/D)

94%

95%

97%

52%

89%

Población urbana de los distritos de la jurisdicción de la ALA

94,856

240,769

47,235

211,388

35,643

% población urbana de los distritos en la cuenca sobre población total

37%

78%

34%

46%

35%

Puna, Suni

Puna, Quechua alto, Selva alta, Suni, Yunga alto

Puna, Suni

Regiones involucradas en la jurisdicción de la ALA

Provincias involucradas en la ALA

Número de distritos de la jurisdicción de la ALA

Pisos altitudinales de los distritos de la jurisdicción de la ALA

Puna, Suni

Fuente: Elaboración en base a: PNUD (2010). Perú. Informe de Desarrollo Humano de Perú, 2009. Cuadro Anexo Índice de Desarrollo Humano distribuido por cuencas sobre la información de la ANA.

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 68

Capítulo 6 – Vulnerabilidad de las cuencas

Cuadro 30. Caracterización de los distritos de la Región Puno según la jurisdicción de las ALA

IDH distrital Jurisdicción ALA

Cuenca

Cuenca Azángaro Cuenca Inambari Cuenca Inambari Cuenca Inambari Cuenca Azángaro Cuenca Inambari Cuenca Inambari Cuenca Inambari Cuenca Inambari Cuenca Inambari

ALA Inambari

Provincia

Carabaya

Ubigeo

210302 210303 210304 210305 210306 210307 210301 210308 210309 210310

Cuenca Inambari Cuenca Inambari Cuenca Tambopata Cuenca Inambari Cuenca Inambari Cuenca Inambari

San Antonio 211005 de Putina 211209 211202 211203 Sandia 211204 211205 211206

Cuenca Tambopata

211207

Cuenca Inambari

Cuenca Tambopata

Sandia

Cuenca Inambari Cuenca Tambopata Cuenca Suches

Cuenca Huancané

Huancane

ALA Huancane Intercuenca 0171

Moho

Cuenca Huancané

San Antonio

211210 211201 211208 210602 210601 210603 210604 210606 210608 210902 210903 210901 210904 211001

Extensión del distrito en la cuenca (Km2) 376 1 947 1 435 889 858 1 265 1 020 715 763 645

Extensión total del distrito (Km2)

Población del distrito en la cuenca

420 2 048 3 134 891 860 1 265 1 022 715 763 660

1 919 8 996 12 097 3 622 8 474 6 108 11 707 4 919 4 022 11 910

Altitud de la capital del distrito 4 250 3 475 3 783 3 986 4 124 3 770 4 315 2 785 580 3 778

Población urbana distrital

Población urbana Piso del distrito altitudinal en la del distrito cuenca Puna 1 119 Quechua alto 2 288 Suni 5 763 Suni 874 Puna 4 570 Suni 535 Puna 8 645 Quechua bajo 1 620 Selva alta 1 288 Suni 3 570

Pobla ción distrital

Índice de desarrollo humano

Ajoyani Ayapata Coasa Corani Crucero Ituata Macusani Ollachea San Gaban Usicayos

1 938 8 996 12 097 3 622 8 474 6 108 11 707 4 919 4 022 12 063

0.5058 0.5228 0.5157 0.4841 0.5189 0.5095 0.5203 0.4788 0.5402 0.5244

Sina

1 472

0.5131

322

471

1 202

3 170

363

296

Quechua alto

Alto Inambari Cuyocuyo Limbani Patambuco Phara Quiaca San Juan del Oro San Pedro de Putina Sandia Yanahuaya Cojata Huancane Huatasani Inchupalla Rosaspata Vilque Chico Conima Huayrapata Moho Tilali Putina

7 537 5 355 3 734 4 266 4 847 2 232

0.5555 0.5328 0.5426 0.5189 0.5381 0.5291

1 371 324 1 460 476 436 416

1 373 515 2 415 478 436 416

7 537 4 799 10 4 266 4 847 2 232

1 340 3 450 3 320 3 588 3 450 2 950

1 108 1 330 1 705 455 1 247 369

1 108 1 192 5 455 1 247 369

Yunga alto Quechua alto Quechua alto Suni Quechua alto Quechua bajo

9 828

0.5686

203

204

9 828

1 320

3 843

Selva alta

10 605

0.5639

3 490

5 588

10 605

950

1 546

Yunga alto

11 374 2 369 4 354 21 089 4 156 3 586 5 637 9 527 3 517 4 154 17 042 3 106 20 792

0.5404 0.5629 0.5265 0.5566 0.5408 0.5317 0.5255 0.5140 0.5389 0.5346 0.5337 0.5167 0.5306

706 612 678 287 108 298 281 444 68 379 381 51 583

706 651 887 390 108 299 308 511 68 405 511 53 1 041

11 374 2 341 3 812 16 303 4 156 3 586 5 304 6 981 3 362 4 048 14 656 3 106 20 440

2 178 1 550 4 355 3 841 3 830 3 932 3 872 3 825 3 860 3 870 3 841 3 840 3 878

3 675 1 265 1 082 7 332 1 966 267 478 511 803 1 770 4 720 657 14 318

3 675 1 250 947 5 668 1 966 267 450 374 768 1 725 4 059 657 14 076

Yunga alto Yunga alto Puna Suni Suni Suni Suni Suni Suni Suni Suni Suni

Distrito

1 130 2 288 5 763 874 4 570 535 8 645 1 620 1 288 3 616

Suni

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 69

Capítulo 6 – Vulnerabilidad de las cuencas

de Putina

Jurisdicción ALA

Cuenca

Cuenca Azángaro Intercuenca Ramis Cuenca Azángaro Cuenca Azángaro Intercuenca Ramis Intercuenca Ramis

Provincia

Azangaro

Cuenca Pucará Cuenca Azángaro Cuenca Azángaro Intercuenca Ramis Cuenca Azángaro Cuenca Azángaro

ALA Ramis

211004

Ubigeo

210202 210203 210204 210201 210205 210206 210207

Azangaro

210208 210209 210210 210211 210212

Cuenca Azángaro

210213

Cuenca Pucará

210214

Cuenca Pucará Intercuenca Ramis Cuenca Pucará Cuenca Pucará Cuenca Pucará Cuenca Azángaro Cuenca Pucará Cuenca Pucará Cuenca Pucará Cuenca Pucará Cuenca Azángaro Cuenca Azángaro Cuenca Pucará Cuenca Pucará Cuenca Azángaro Intercuenca Ramis

Huancane Lampa Lampa

Melgar

210215 210607 210703 210704 210708 210802 210801 210803 210804 210805 210806 210807 210808 210809 211002

Melgar San Antonio de 211003 Putina

Quilcapuncu

Distrito

Achaya Arapa Asillo Azangaro Caminaca Chupa Jose Domingo Choquehuanca Muñani Potoni Saman San Antonio San José San Juan de Salinas Santiago de Pupuja Tirapata Taraco Calapuja Nicasio Pucara Antauta Ayaviri Cupi Llalli Macari Nuñoa Orurillo Santa Rosa Umachiri Ananea Pedro Vilca Apaza

5 131 0.5193 IDH distrital Pobla ción distrital

Índice de desarrollo humano

3 971 8 485 17 215 27 823 3 828 13 746

0.5226 0.5214 0.5289 0.5492 0.5038 0.5192

451 Extensión del distrito en la cuenca (Km2) 65 235 405 662 147 151

528

5 013

Extensión total del distrito (Km2)

Población del distrito en la cuenca

127 340 406 726 148 152

1 497 6 159 17 215 27 263 3 828 13 746

3 910 Altitud de la capital del distrito 3 846 3 838 3 909 3 850 3 804 3 840

5 189

0.5379

5 189

7 582 6 592 14 314 9 145 5 984

0.5214 0.5320 0.5057 0.5341 0.5218

166 635 207 516 399

790 637 207 516 399

4 034

0.5178

104

5 792

0.5115

3 129 14 657 1 494 2 756 6 060 4 993 22 667 2 572 3 907 7 971 11 121 10 457 6 943 4 104 20 572 2 523

1 739

117 907 3 226 16 035 113 1 771

1 699 Población urbana del distrito en la cuenca 44 658 3 226 15 712 113 1 771

3 870

3 332

Suni

1 775 6 592 14 314 9 145 5 984

3 919 4 148 3 830 3 960 4 082

2 436 2 541 407 3 379 2 162

570 2 541 407 3 379 2 162

Suni Puna Suni Suni Puna

104

4 034

3 840

181

Suni

181

321

2 812

3 860

210

102

Suni

0.5231 0.5470 0.5402 0.5505 0.5453 0.5468 0.5718 0.5495 0.5475 0.5474 0.5207 0.5324 0.5352 0.5421 0.5639

201 196 100 129 527 658 1 021 218 221 694 2 204 397 798 333 451

201 199 142 134 528 658 1 022 218 230 695 2 210 399 808 333 972

3 129 14 642 968 2 733 6 060 4 993 22 667 2 572 3 849 7 971 11 121 10 199 6 899 4 104 19 631

3 880 3 819 3 843 3 850 3 860 4 150 3 907 3 953 3 980 3 970 4 016 3 890 3 993 3 904 4 660

691 1 387 375 679 2 126 2 212 18 881 317 2 006 2 396 5 075 1 159 2 856 634 16 907

691 1 386 243 673 2 126 2 212 18 881 317 1 976 2 396 5 075 1 130 2 838 634 16 134

Suni Suni Suni Suni Suni Puna Suni Suni Suni Suni Puna Suni Suni Suni Puna

0.5171

130

144

2 417

3 852

338

324

Suni

Población urbana distrital

Suni Piso altitudinal del distrito Suni Suni Suni Suni Suni Suni

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 70

Capítulo 6 – Vulnerabilidad de las cuencas

IDH distrital Jurisdicción ALA

ALA Juliaca

ALA Ilave

Cuenca

Provincia

Intercuenca Ramis Huancane Cuenca Coata Cuenca Pucará Cuenca Coata Cuenca Coata Lampa Cuenca Coata Cuenca Coata Lampa Intercuenca Ramis Cuenca Coata Puno Intercuenca 0175 Cuenca Ilpa Cuenca Tambo San Román Cuenca Coata Cuenca Coata Cuenca Callaccame Chucuito Cuenca Callaccame Intercuenca 0157 Intercuenca 0155 Cuenca Mauri Chucuito Chico Intercuenca 0157 Intercuenca 0157 Cuenca Mauri El Collao Cuenca Ilave Cuenca Ilave El Collao Intercuenca 0157 Cuenca Ilave Cuenca Ilave Lago Titicaca Cuenca Ilpa Intercuenca 0173 Cuenca Ilpa Puno Cuenca Ilpa Cuenca Ilave Cuenca Ilave Cuenca Ilave Cuenca Tambo

Pobla ción distrital

Índice de desarrollo humano

210105 210107 210108 211102 211103 211104 211101 210402 210403 210401 210404

Pusi Lampa Ocuviri Palca Paratia Santa Lucía Vilavila Cabanilla Capachica Coata Huata Cabana Cabanillas Caracoto Juliaca Desaguadero Huacullani Juli Kelluyo

6 516 11 329 2 655 3 027 5 257 7 692 2 380 5 573 11 387 7 387 6 682 4 392 5 180 6 058 225 146 20 009 14 906 23 741 17 869

0.5327 0.5591 0.5534 0.5595 0.5707 0.5569 0.5661 0.5550 0.5074 0.5270 0.5425 0.5537 0.5668 0.5277 0.6083 0.5906 0.5631 0.5678 0.5826

Extensión del distrito en la cuenca (Km2) 138 535 860 475 749 1 381 161 387 98 21 126 165 722 150 466 78 436 405 321

210405

Pisacoma

12 151

0.5720

839

965

10 870

210406 210407 210502 210505 210501 210503 210504 210102 210103 210104 210106 210109 210110 210111 210112 210101 210113

Pomata Zepita Capazo Conduriri Ilave Pilcuyo Santa Rosa Acora Amantani Atuncolla Chucuito Mañazo Paucarcolla Pichacani Plateria Puno San Antonio

17 787 19 796 1 830 4 277 54 138 14 151 6 663 28 679 4 255 5 333 7 913 5 451 4 864 5 608 8 268 125 663 2 570

0.5509 0.5568 0.5587 0.5523 0.5693 0.5436 0.5591 0.5408 0.5141 0.5293 0.5388 0.5415 0.5325 0.5281 0.5478 0.6070 0.5323

403 362 556 635 499 132 2 261 1 668 14 111 73 278 67 1 645 145 253 296

404 529 1 050 848 924 154 2 716 1 950 14 130 116 410 176 1 649 271 463 339

17 787 16 897 942 3 461 30 450 12 885 6 085 8 028 4 255 4 470 7 494 4 813 1 148 5 608 984 767 2 551

Ubigeo

210605 210701 210705 210706 210707 210709 210710

Distrito

Extensión total del distrito (Km2)

Población del distrito en la cuenca

148 663 881 499 749 1 597 162 387 100 104 130 194 1 274 286 532 179 632 778 492

6 380 10 761 2 652 3 027 5 257 7 207 2 380 5 573 11 074 1 817 6 663 3 801 828 3 382 224 482 1 152 12 373 21 750 14 689

Altitud de la capital del distrito 3 835 3 892 4 230 4 020 4 390 4 025 4 300 3 876 3 860 3 814 3 848 3 901 3 885 3 825 3 824 3 809 3 910 3 869 3 830

828 4 949 823 969 1 808 5 045 990 895 692 2 337 823 824 2 288 782 216 716 14 365 2 879 8 157 3 181

Población urbana del distrito en la cuenca 811 4 701 822 969 1 808 4 727 990 895 673 575 821 713 366 437 216 077 827 2 390 7 473 2 615

3 915

3 027

2 708

Suni

3 863 3 814 4 400 3 950 3 847 3 836 3 960 3 867 3 817 3 822 3 871 3 926 3 847 3 975 3 830 3 827 4 700

1 777 2 381 146 480 22 153 1 372 1 225 3 710 399 321 1 146 2 665 616 1 843 554 120 229 427

1 777 2 032 75 388 12 460 1 249 1 119 1 039 399 269 1 085 2 353 145 1 843 66 734 424

Suni Suni Puna Suni Suni Suni Suni Suni Suni Suni Suni Suni Suni Suni Suni Suni Puna

Población urbana distrital

Piso altitudinal del distrito Suni Suni Puna Puna Puna Puna Puna Suni Suni Suni Suni Suni Suni Suni Suni Suni Suni Suni Suni

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 71

Capítulo 6 – Vulnerabilidad de las cuencas

IDH distrital Jurisdicción ALA

Cuenca

Cuenca Ilpa Cuenca Ilpa Lago Titicaca

ALA Ilave

Intercuenca 0157 Intercuenca 0157 Intercuenca 0157 Intercuenca 0157 Lago Titicaca Intercuenca 0157

Provincia

Yunguyo

Ubigeo

210114 210115 211302

211303 211304 211305 211306 211307 211301

Distrito

Tiquillaca Vilque Anapia Copani Cuturapi Ollaraya Tinicachi Unicachi Yunguyo

Pobla ción distrital

Índice de desarrollo humano

2 053 3 123 2 294 5 436 1 598 4 644 1 490 3 571 28 367

0.4938 0.5376 0.5895 0.5418 0.5460 0.5363 0.5585 0.5469 0.5601

Extensión del distrito en la cuenca (Km2) 342 195 119 60 24 26 4 2 175

Extensión total del distrito (Km2)

Población del distrito en la cuenca

492 195 121 60 24 27 4 8 176

1 982 3 123 2 294 5 436 1 598 4 644 1 490 290 28 367

Altitud de la capital del distrito 3 885 3 860 3 850 3 830 3 880 3 881 3 825 3 820 3 826

Población urbana distrital 261 731 1 533 545 648 409 982 1 292 11 934

Población urbana del distrito en la cuenca 252 731 1 533 545 648 409 982 105 11 934

Piso altitudinal del distrito Suni Suni Suni Suni Suni Suni Suni Suni Suni

Fuente: PNUD (2010). Perú. Informe de Desarrollo Humano de Perú, 2009. Cuadro Anexo Índice de Desarrollo Humano distribuido por cuencas sobre la información de la ANA.

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 72

Capítulo 6 – Vulnerabilidad de las cuencas

6.2 Vulnerabilidad de las cuencas frente al cambio climático Vulnerabilidad a la Inseguridad alimentaria (IA) La vulnerabilidad es el nivel de exposición a factores de riesgo que afectan a distintos grupos de la población. El índice de vulnerabilidad construido por el MIDIS en el año 2012 busca mostrar la distribución espacial de la vulnerabilidad a la inseguridad alimentaria para distintos ámbitos geográficos. El objetivo del estudio realizado no buscaba la predicción de la inseguridad alimentaria (no es un modelo de causalidad), debido a que los datos analizados no fueron de los hogares, sino de ámbitos geográficos (distritos). El propósito de la construcción del índice de vulnerabilidad a la IA 7 fue para mostrar la distribución espacial de la vulnerabilidad a la inseguridad alimentaria; identificar ámbitos geográficos donde se concentra la población más vulnerable; como instrumento de focalización geográfico para priorizar las intervenciones de los programas sociales del MIDIS; como herramienta para la identificación de la población objetivo de dichos programas. Analizando los datos por cuencas (Cuadro 31) es posible ver que los principales programas del MIDIS (Pronaa, Foncodes, Cunamas) llegan a todos los distritos de las cuencas de Puno. Cuadro 31. Vulnerabilidad a la Inseguridad Alimentaria para la jurisdicción de las ALA ALA Parámetros Ramis Juliaca Inambari Ilave 30 15 21 31 Número distritos de Puno en la ALA Provincias de Puno involucradas en las ALA

Población 2012 dentro de los distritos de Puno que están en la ALA Distritos atendidos por los Programas Sociales Número usuarios atendidos por: •Pronaa

Huancané 12

271,403

352,213

157,677

492,095

103,734

63,490

53,491

34,163

69,961

19,916

7El

cálculo del índice utilizó el Análisis Factorial por el método de las Componentes Principales para cada grupo de variables. Luego, se obtuvo el promedio simple de los tres índices resumen para obtener el “índice de vulnerabilidad a la inseguridad alimentaria” Los tres componentes fueron: Componentes Disponibilidad (Oferta)

Acceso

Consumo

Variables 1. 2. 3. 1. 2. 3. 4. 5. 1. 2. 3. 4. 5. 6.

Índice de concentración de Herindahl-H (Censo 2007) % empleados (PEA del Censo de Población y Vivienda 2007) Índice de vulnerabilidad a los desastres naturales tipo 1 (PNUD-PMA 2010) Pobreza extrema monetaria 2007-INEI. % PEA ocupada agrícola de 14 años y más (Censo 2007) % viviendas sin desagüe de ningún tipo (Censo de población y Vvda 2007) % viviendas con piso de tierra (Censo de población y Vvda. 2007) % viviendas sin electricidad (Censo de población y Vvda. 2007) % niños desnutridos menores de 5 años- Patrón OMS (INEI, 2007) tasa de analfabetismo de mujeres (Censo de Población y Vvda, 2007) % Mujeres de 15-49 años con primaria incompleta (Censo población 2007) % Jefe de hogar con primaria incompleta (Censo población 2007) % Hogares cocinan con kerosene, leña y otros (Censo Población, 2007) % Población rural (Censo de población y vivienda, 2007)

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 73

Capítulo 6 – Vulnerabilidad de las cuencas

•Juntos •Pension 65 •Cunamas Parámetros •Foncodes Distritos según vulnerabilidad a Inseguridad alimentaria (IA): •Muy Alta •Alta •Media •Baja •Muy Baja % población en proceso de inclusión MIDIS % población en estado de pobreza al 2009 (mínimo y máximo distrital) % población en estado de pobreza extrema (Min. y Max. distrital) Tasa de desnutrición (mínimo y máximo distrital)

12,362 6,582 492

1,431 2,314 1,000

1,336 12,457 1,589

3,044 6,963 192

Juliaca 1,326

8,665 2,170 0 ALA Inambari 2,537

Ramis 4,413

Ilave 7,788

Huancané 555

9 12 5 3 1

4 4 5 1 1

6 9 4 2

5 13 9 3 1

6 4 1 1

63%

29%

64%

49%

69%

34% - 86%

40% - 91%

18% - 97%

29% - 92%

48% - 85%

7% - 58%

11% - 71%

4% - 77%

6% - 72%

13% - 55%

9 % - 50%

8% - 39%

16% - 57%

9% - 52%

13% - 46%

Fuente: Cuadro 32.

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 74

Capítulo 6 – Vulnerabilidad de las cuencas

Mapa 1. Vulnerabilidad a la inseguridad alimentaria

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 75

Capítulo 6 – Vulnerabilidad de las cuencas

Cuadro 32. Vulnerabilidad a la inseguridad alimentaria por distritos y provincias, según las ALA de Puno Jurisdicción ALA

ALA Ramis

Cuencas

Provincia

Cuenca Norte Ramis

Azangaro

ALA Ramis

Cuenca Norte Ramis

Población 2012

% Mujeres

% Población Rural 2007

Nivel De Vulnerabilidad a la Inseguridad Alimentaria

% Población % Pobres en proceso 2009 de Inclusión

Arapa

7,993

52%

89%

Alta

76%

Asillo

17,627

53%

81%

Alta

Azangaro

28,526

51%

42%

Caminaca

3,727

52%

Chupa

13,541

% Pobres Extremos 2009

Tasa de Desnutrición 2009

Pronaa

Juntos

Pension 65

60%

21%

2,151

673

424

197

77%

71%

40%

4,857

1,991

217

Baja

41%

56%

25%

8,776

97%

Muy Alta

92%

86%

56%

1,191

50%

87%

Media

79%

70%

34%

2,122

876

J. Domingo Choque5,443 huanca

51%

36%

Baja

48%

55%

21%

1,263

129

Muñani

8,077

51%

68%

Muy Alta

72%

54%

15%

1,849

1,064

108

Potoni

6,620

50%

61%

Muy Alta

75%

69%

25%

1,224

694

Saman

14,517

49%

97%

Muy Alta

83%

84%

50%

3,756

San Anton

9,809

50%

63%

Alta

64%

55%

17%

2,077

854

434

San Jose

5,940

52%

64%

Muy Alta

82%

70%

29%

1,709

824

844

San Juan De Salinas

4,280

54%

96%

Alta

90%

61%

25%

946

569

183

Santiago De Pupuja

5,497

53%

96%

Alta

78%

53%

19%

Tirapata

3,150

52%

78%

Muy Alta

84%

81%

49%

531

Distritos

1,317 353

Cuna mas

408

Foncodes

349

836

359

1,369 42

882

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 76

Capítulo 6 – Vulnerabilidad de las cuencas

Jurisdicción ALA

Cuencas

Provincia

Distritos

Población 2012

% Mujeres

% Población Rural 2007

Nivel De Vulnerabilidad a la Inseguridad Alimentaria

Ajoyani

2,064

53%

42%

Alta

88%

Ayapata

10,939

44%

75%

Alta

47%

52%

Coasa ALA Inambari

Cuenca Inambari

Carabaya

ALA Inambari

ALA Ilave

Cuenca Inambari

Cuencas Sur

Chucuito

% Población % Pobres en proceso 2009 de Inclusión

% Pobres extremos 2009

Tasa de Desnutrición 2009

Pronaa

Juntos

Pension 65

88%

59%

539

175

69%

79%

45%

2,004

680

290

Alta

62%

74%

33%

2,213

616

132

Corani

3,880

49%

76%

Muy Alta

97%

92%

63%

1,298

513

120

Crucero

9,105

51%

46%

Alta

64%

79%

43%

2,760

746

122

Ituata

6,382

46%

91%

Muy Alta

82%

69%

35%

1,729

628

207

Macusani

12,671

50%

26%

Baja

52%

59%

21%

4,376

1,053

177

Ollachea

5,417

48%

67%

Muy Alta

75%

92%

74%

1,965

566

157

San Gaban

4,161

45%

68%

Baja

44%

34%

11%

1,304

194

Usicayos

18,607

48%

70%

Muy Alta

75%

97%

77%

1,078

419

Desaguadero

27,075

48%

28%

Baja

29%

56%

18%

2,580

178

Huacullani

19,992

47%

81%

Alta

75%

49%

17%

1,455

141

Juli

22,840

51%

66%

Media

52%

62%

30%

6,305

1,559

Cuna mas

Foncodes

691

152

Kelluyo

22,671

48%

82%

Media

68%

83%

45%

1,310

350

Pisacoma

13,308

46%

75%

Alta

60%

58%

18%

673

106

Pomata

17,116

50%

90%

Media

73%

84%

59%

3,900

1,566

Zepita

19,709

49%

88%

Alta

74%

69%

31%

4,730

1,344

80 116 96

823

1,094 72

562

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 77

Capítulo 6 – Vulnerabilidad de las cuencas

Jurisdicción ALA

ALA Ilave

Cuencas

Cuencas Sur

Provincia

El Collao

Cuenca ALA Norte HuancaHuancane ne

Huancane Cuenca Norte ALA Ramis HuancaCuenca ne Norte Huancane

Población 2012

% Mujeres

% Población Rural 2007

Nivel De Vulnerabilidad ala Inseguridad Alimentaria

Capazo

2,084

42%

92%

Muy Alta

52%

29%

Conduriri

4,418

49%

89%

Muy Alta

85%

74%

46%

Ilave

57,366

49%

59%

Media

60%

66%

Pilcuyo

13,575

50%

90%

Alta

77%

Santa Rosa

7,422

49%

82%

Muy Alta

Cojata

4,360

51%

75%

Huancane

19,654

52%

Huatasani

4,952

Inchupalla

Distritos

% Población % Pobres en proceso 2009 de Inclusión

% Pobres Extremos 2009

Tasa de Desnutrición 2009

Pronaa

Juntos

Pension 65

Cuna mas

Foncodes

226

460

562

168

135

34%

12,363

1,678

192

212

81%

46%

2,647

1,071

138

330

84%

59%

24%

880

233

Alta

81%

64%

24%

1,037

65%

Baja

61%

72%

43%

4,446

50%

53%

Alta

62%

77%

38%

611

224

3,453

51%

93%

Muy Alta

89%

70%

33%

719

325

Pusi

6,482

51%

87%

Muy Alta

90%

56%

24%

Rosaspata

5,401

49%

92%

Muy Alta

91%

79%

43%

1,258

Taraco

14,516

50%

91%

Alta

79%

53%

18%

3,196

Vilque Chico

8,908

53%

95%

Muy Alta

88%

72%

34%

1,976

312

2 2,289

970

28 108

100 541

532

296

785

1,324

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 78

Capítulo 6 – Vulnerabilidad de las cuencas

Nivel De Vulnerabilidad a la Inseguridad Alimentaria

% Población % Pobres en proceso 2009 de Inclusión

Cabanilla

5,541

53%

84%

Alta

79%

Calapuja

1,514

53%

75%

Alta

Lampa

11,006

53%

56%

Nicasio

2,761

52%

Ocuviri

2,960

Palca

49%

20%

1,100

85%

78%

41%

286

Media

58%

26%

2,937

75%

Media

85%

55%

22%

898

40%

69%

Alta

75%

60%

28%

548

184

2,986

50%

68%

Media

88%

57%

22%

488

228

Paratia

7,388

43%

66%

Alta

74%

76%

46%

573

225

Pucara

5,737

52%

65%

Media

69%

57%

21%

1,728

235

Cuencas Centro

Santa Lucia

7,734

50%

34%

Baja

48%

70%

36%

1,901

Vilavila

3,412

48%

58%

Media

75%

91%

71%

235

Cuenca Norte Ramis

Antauta

4,782

46%

56%

Media

77%

60%

23%

1,065

Ayaviri

22,888

52%

17%

Muy Baja

28%

43%

13%

5,874

Cupi

3,031

52%

88%

Alta

75%

86%

58%

721

299

Llalli

4,459

51%

49%

Media

60%

69%

27%

849

298

Macari

8,450

50%

70%

Alta

74%

72%

39%

2,353

957

Nuñoa

11,247

51%

54%

Alta

67%

81%

50%

2,981

1,029

Orurillo

10,850

52%

89%

Muy Alta

88%

77%

43%

2,991

1,110

Santa Rosa

7,302

51%

59%

Alta

67%

77%

40%

1,768

678

352

Umachiri

4,346

52%

85%

Alta

78%

79%

48%

945

ALA Juliaca

Provincia

Lampa

Cuencas Centro

ALA Ramis

% Población Rural 2007

Pronaa

Cuencas Centro Cuenca Norte Ramis Cuencas Centro Cuenca Norte Ramis Cuencas Centro

ALA Ramis

% Mujeres

Tasa de Desnutrición 2009

Cuencas

ALA Juliaca

Población 2012

% Pobres Extremos 2009

Jurisdicción ALA

Cuenca Norte Ramis

Distritos

Juntos

Pension 65

Cuna mas

143

Foncodes

42 32

641

535 52

295 1,350

340

Melgar 400

174

162

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 79

Capítulo 6 – Vulnerabilidad de las cuencas

Jurisdicción ALA

Cuencas

Provincia

Población 2012

% Mujeres

% Población Rural 2007

3,187

51%

77%

Nivel De Vulnerabilidad a la Inseguridad Alimentaria Alta

Huayrapata

4,290

49%

57%

Muy Alta

73%

Moho

16,456

50%

72%

Alta

70%

Tilali

2,866

52%

79%

Muy Alta

Acora

28,882

49%

87%

Amantani

4,448

52%

Atuncolla

5,630

Capachica

% Pobres Extremos 2009

Tasa de Desnutrición 2009

Pronaa

44%

673

85%

55%

866

81%

49%

3,391

1,413

84%

73%

37%

481

235

Alta

79%

74%

44%

5,053

188

91%

Alta

92%

78%

49%

1,026

313

49%

94%

Alta

91%

82%

54%

1,283

440

137

11,555

50%

94%

Muy Alta

81%

63%

26%

1,866

Chucuito

7,480

51%

86%

Media

67%

56%

20%

1,264

660

Coata

7,911

50%

68%

Muy Alta

85%

48%

15%

1,582

Distritos

Conima Cuenca ALA Norte HuancaHuancane ne

ALA Ilave ALA Juliaca ALA Ilave ALA Juliaca

Moho

Cuencas Sur Cuencas Centro Cuencas Sur Cuencas Centro

Puno ALA Ilave

Cuencas Sur

Huata

8,886

50%

88%

Alta

71%

47%

19%

Mañazo

5,495

52%

51%

Media

55%

69%

31%

1,411

Paucarcolla

5,115

50%

87%

Alta

82%

79%

45%

1,012

Pichacani

5,528

50%

67%

Alta

64%

74%

38%

1,820

Plateria

8,083

51%

93%

Alta

62%

57%

23%

1,332

137,256

51%

Muy Baja

36%

8,433

San Antonio

3,320

47%

83%

Muy Alta

86%

92%

72%

338

Tiquillaca

1,921

53%

87%

Muy Alta

86%

61%

31%

Vilque

3,182

50%

77%

Alta

79%

50%

15%

Puno ALA Ilave

Cuencas Sur

% Población % Pobres en proceso 2009 de Inclusión 81% 79%

Juntos

Pension 65

Cuna mas

Foncodes

260 428

696

266 391 101

928

311

744

218 366

248

351 365

902 217

147 77

1,182

753

1,012

102

299

497

202

240

651

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 80

Capítulo 6 – Vulnerabilidad de las cuencas

Jurisdicción ALA

Cuencas

ALA Ramis

Cuenca Norte Ramis

Cuenca ALA Norte HuancaHuancane ne ALA Inambari

ALA Juliaca

Provincia

% Mujeres

% Población Rural 2007

Nivel De Vulnerabilidad a la Inseguridad Alimentaria

Ananea

27,614

43%

18%

Baja

17%

Pedro Vilca Apaza

2,814

49%

87%

Muy Alta

24,611

49%

31%

5,596

49%

Sina

1,612

Cabana

Tasa de Desnutrición 2009

Pronaa

Juntos

34%

2,340

210

87%

75%

39%

468

228

Media

55%

48%

13%

3,166

66%

Muy Alta

74%

71%

27%

1,292

429

45%

75%

Alta

76%

65%

24%

426

154

4,362

54%

81%

Alta

68%

44%

15%

996

5,386

54%

56%

Media

42%

41%

11%

1,383

5,908

52%

87%

Muy Alta

85%

78%

46%

1,457

307

260,696

51%

Muy Baja

14%

40%

11%

36,711

637

Alto Inambari

8,693

42%

85%

Alta

60%

44%

16%

1,605

401

Cuyocuyo

5,044

52%

75%

Alta

80%

89%

60%

1,677

464

343

Limbani

4,130

44%

54%

Media

47%

77%

38%

801

262

Patambuco

4,151

54%

89%

Muy Alta

88%

91%

68%

1,490

462

Phara

4,935

47%

74%

Media

70%

78%

44%

1,158

331

Quiaca

2,358

45%

83%

Muy Alta

86%

74%

41%

750

171

Distritos

Cabanillas San Román Caracoto Juliaca

ALA Inambari

Cuenca Inambari

% Población % Pobres en proceso 2009 de Inclusión

% Pobres Extremos 2009

San Anto- Putina nio de Putina Quilcapuncu

Cuenca Inambari

Cuencas Centro

Población 2012

Pension 65

Cuna mas

Foncodes

121 530

192

100 72

228

840

886

Sandia

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 81

Capítulo 6 – Vulnerabilidad de las cuencas

Jurisdicción ALA

ALA Inambari

ALA Ilave

Cuencas

Cuenca Inambari

Cuencas Sur

% Mujeres

% Población Rural 2007

Nivel De Vulnerabilidad a la Inseguridad Alimentaria

% Población en proceso de Inclusión

% Pobres 2009

% Pobres Extremo s 2009

San Juan Del 11,942 Oro

46%

61%

Media

43%

41%

18%

1,320

San Pedro de 12,565 Putina Punco

41%

85%

Alta

38%

18%

1,813

Sandia

12,085

50%

68%

Alta

70%

72%

37%

3,235

Yanahuaya

2,350

47%

Media

57%

43%

18%

622

Anapia

2,937

49%

33%

Media

27%

38%

215

Copani

5,273

51%

90%

Alta

81%

63%

25%

1,268

125

Cuturapi

1,377

53%

59%

Media

76%

65%

34%

180

YunguOllaraya yo

5,146

48%

91%

Alta

88%

58%

20%

419

176

Tinicachi

1,581

50%

34%

Baja

84%

54%

18%

188

Unicachi

3,790

49%

64%

Media

71%

65%

24%

154

Yunguyo

28,075

51%

58%

Baja

55%

53%

19%

5,786

371

Provincia

Distritos

Población 2012

Tasa de Desnutri Pronaa -ción 2009

Juntos

Pensio Cuna Foncon65 mas des

1,359 125

Sandia 830

105

273

Fuente: PLANGRACC, 2012.

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 82

Capítulo 6 – Vulnerabilidad de las cuencas

Vulnerabilidad agrícola frente al cambio climático El índice de vulnerabilidad agrícola es un promedio construido para el PLANGRACC sobre la base de los tres siguientes componentes: • • •

Vulnerabilidad al sistema social; Vulnerabilidad al sistema productivo; Vulnerabilidad al sistema económico.

Los cultivos considerados para el análisis fueron siete: papa, maíz amarillo duro, maíz amiláceo, trigo, cebada grano, haba grano, frijol grano; y dos especies de pastos y forrajes: alfalfa y avena forrajera. En esta región no se consideraron los cultivos de arroz, plátano, yuca, café y cacao; ni la especia forrajera brachiarria. La vulnerabilidad del sector agrario por cuencas se presenta en el Cuadro 33 y el Mapa 2, según el nivel de incidencia en los distritos que las conforman. En elMapa 3 se presenta el mapa de riesgos por heladas y en el Mapa 4los riesgos por sequía. Las sumas agregadas por cuencas del Cuadro 33 considera los datos de los distritos que la conforman, y en los casos donde un distrito está en más de una cuenca, se vuelven a sumar los datos agregándose para obtener el valor correspondiente para cada cuenca.

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 83

Capítulo 6 – Vulnerabilidad de las cuencas

Cuadro 33. Vulnerabilidad agrícola de las cuencas ALA

Parámetros Número distritos por ALA Población dentro de los distritos que están en la ALA Valor Bruto de Producción Agrícola N S/.

Juliaca

Inambari

Ilave

Huancané

259,626

310,661

137,565

458,498

102,091

242,604,760

112,545,590

190,986,690

177,743,100

73,790,250

Siete cultivos principales: papa, maíz amarillo duro, maíz amiláceo, trigo, cebada grano, haba grano, frijol grano; y dos especies de pastos y forrajes: alfalfa y avena forrajera.

Cultivos considerados Distritos según Agrícola • Muy Alto

Ramis

vulnerabilidad

•

Alto

•

Medio

•

Baja

Vulnerabilidad del sistema social

• Muy Alto • Alto • Medio • Bajo Vulnerabilidad del sistema productivo

8 17 5 30

5 5 5 15

3 13 5 21

• Muy Alto • Alto • Medio • Bajo Vulnerabilidad del sistema económico

12 14 4 30

6 4 5 15

7 11 3 21

12 13 5

6 4 5

7 11 3

31 2 7 13 9 31 3 8 13 7 31 3 7 14 7

30 1 15 13

5 7 3

4 20 3 4

1 8 3

5 12 2 2

24 5 1

8 4 3

5 16

31 3 12 13 3

• Muy alto • Alto • Medio • Bajo Riesgo de heladas • Muy Alto • Alto • Medio • Bajo • Sin dato Riesgo de sequia • Alto • Medio • Bajo • Sin dato Fuente: PLANGRACC, 2012.

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 84

4 7 1 12 1 3 7 1 12 4 7 1

8 4

Capítulo 6 – Vulnerabilidad de las cuencas

Mapa 2. Vulnerabilidad agrícola

Fuente: PLANGRACC, 2012.

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 85

Capítulo 6 – Vulnerabilidad de las cuencas

Mapa 3. Riesgos agrícolas frente a las heladas

Fuente: PLANGRACC, 2012.

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 86

Capítulo 6 – Vulnerabilidad de las cuencas

Mapa 4. Riesgos agrícolas frente a las sequías

Fuente: PLANGRACC, 2012.

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 87

Capítulo 6 – Vulnerabilidad de las cuencas

Mapa 5. Riesgo agrícola frente a inundaciones

Fuente: PLANGRACC, 2012.

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 88

Capítulo 6 – Vulnerabilidad de las cuencas

Cuadro 34. Vulnerabilidad agrícola por distritos y cuencas Jurisdicción ALA

Cuenca

Provincia

Cuenca Norte Ramis

Azangaro

ALA Ramis

Cuenca Norte Ramis

Nivelvulner abiNº de lidad al Cultivos Sistema Social

Nivel vulnerabilidad al Sistema Productivo

Nivel vulnerabilidad al Sistema Económico

Íncidencia de la Vulnerabilidad Agrícola

Riesgo de Heladas

Riesgo de Sequía

Distrito

Valor Bruto de Producción Agrícola

Achaya

3,787,960

Medio

Alto

Medio

Arapa

10,397,880

Alto

Medio

Asillo

10,654,200

Alto

Medio

Azangaro

20,797,790

Alto

Medio

Caminaca

13,044,620

Medio

Alto

Medio

Chupa

10,425,300

Medio

Alto

Medio

Jose Domingo Choquehuanca

2,809,910

Bajo

Alto

Bajo

Muðani

520,6210

Medio

Potoni

381,770

Bajo

Medio

Bajo

Medio

Bajo

Saman

13,400,190

Alto

Medio

San Anton

552,0190

Medio

Alto

Medio

San Jose

934,430

Medio

San Juan De Salinas

361,6010

Medio

Santiago Pupuja

724,6210

Medio

3,524,890

Medio

Tirapata

Riesgo de Riesgo de Friaje Inundaciones

Medio

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 89

Capítulo 6 – Vulnerabilidad de las cuencas

Jurisdicción ALA

ALA Inambari

ALA Ilave

Cuenca

Cuenca Inambari

Cuencas Sur

Provincia

Nivel vulnerabilidad al Sistema Productivo

Nivel vulnerabilidad al Sistema Económico

Íncidencia de la Vulnerabilidad Agrícola

Riesgo de Heladas

Riesgo de Sequía

Bajo

Distrito

Ajoyani

2,493,000

Bajo

Alto

Ayapata

34,773,430

Alto

Medio

Alto

Coasa

12,464,740

Medio

Bajo

Corani

764,0010

Medio

Bajo

4,959,230

Medio

Bajo

Ituata

11,750,960

Medio

Alto

Medio

Macusani

2,879,640

Bajo

Alto

Ollachea

11,490,580

Medio

Alto

Muy Alto

San Gaban

6,106,560

Medio

Bajo

Medio

Usicayos

3,696,540

Medio

Desaguadero

2,303,200

Medio

Huacullani

2,330,920

Medio

Bajo

Juli

19,572,230

Alto

Medio

Kelluyo

3,603,370

Alto

Medio

774,740

Medio

Pomata

6,,063,940

Alto

Medio

Zepita

15,334,070

Alto

Muy Alto

Alto

Carabaya Crucero

Chucuito

Nivelvulner abiNº de lidad al Cultivos Sistema Social

Valor Bruto de Producción Agrícola

Pisacoma

Riesgo de Riesgo de Friaje Inundaciones

Bajo

Medio

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 90

Capítulo 6 – Vulnerabilidad de las cuencas

Jurisdicción ALA

Cuenca

Provincia

Cuencas Sur

Capazo

Bajo

130,450

Bajo

15,536,590

Muy Alto

20,680,790

Alto

295,680

Huancane

Bajo

Medio

Bajo

Muy Alto

Alto

Medio

Bajo

12,845,220

Alto

Muy Alto

Alto

Medio

Huatasani

9,749,610

Medio

Inchupalla

6,374,150

Medio

Pusi

17,103,450

Alto

Medio

Rosaspata

12,348,280

Alto

Medio

Taraco

22,210,830

Alto

Medio

Vilque Chico

13,888,650

Alto

Medio

Santa Rosa Cojata

ALA Juliaca

ALA Huancane

Cuencas Centro

Cuenca Norte Huancane

Íncidencia de la Vulnerabilidad Agrícola

Riesgo de Sequía

El Collao Ilave

Cuenca Norte Huancane

Nivel vulnerabilidad al Sistema Económico

Riesgo de Heladas

Pilcuyo

ALA Huancane

Nivel vulnerabilidad al Sistema Productivo

Distrito

Conduriri ALA Ilave

Nivelvulnera biNº de lidad al Cultivos Sistema Social

Valor Bruto de Producción Agrícola

Riesgo de Riesgo de Friaje Inundaciones

Medio

Huancane

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 91

Capítulo 6 – Vulnerabilidad de las cuencas

Jurisdicción ALA

Cuenca

ALA Juliaca

Cuencas Centro Cuenca Norte Ramis Cuencas Centro Cuenca Norte Ramis Cuencas Centro Cuencas Centro Cuencas Centro Cuenca Norte Ramis Cuencas Centro Cuencas Centro

Provincia

Lampa

ALA Ramis

Cuenca Norte Ramis

Íncidencia de la Vulnerabilidad Agrícola

Cabanilla

11,253,720

Medio

Calapuja

2,202,500

Medio

Lampa

19,716,450

Alto

Medio

Nicasio

5,090,120

Medio

Ocuviri

Bajo

348,280

Bajo

Alto

Bajo

Paratia

Bajo

Pucara

16,107,650

Alto

Medio

462,760

Bajo

Alto

Bajo

Vilavila

Bajo

Antauta

5,747,540

Medio

Ayaviri

10,600,840

Alto

Muy Alto

Medio

Cupi

2,705,590

Bajo

Alto

Bajo

Llalli

8,288,450

Bajo

Alto

Bajo

Macari

6,972,660

Medio

Alto

Bajo

Nuðoa

10,913,050

Medio

Orurillo

16,450,510

Alto

Medio

Santa Rosa

6,723,610

Medio

Alto

Medio

Umachiri

13,517,460

Medio

Alto

Medio

Santa Lucia

Melgar

Nivel vulnerabilidad al Sistema Económico

Distrito

Palca

NivelvulnerabiNº de lidad al Cultivos Sistema Social

Nivel vulnerabilidad al Sistema Productivo

Valor Bruto de Producción Agrícola

Riesgo de Riesgo de Riesgo de Riesgo de Heladas Sequía Friaje Inundaciones

Medio

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 92

Capítulo 6 – Vulnerabilidad de las cuencas

Jurisdicción ALA

ALA Huancane

ALA Ilave

ALA Juliaca

Cuenca

Cuenca Norte Huancane

Provincia

Moho

Cuencas Sur Cuencas Centro Cuencas Sur Cuencas Centro

Puno

ALA Ilave

Cuencas Sur

NivelvulnerabiNº de lidad al Cultivos Sistema Social

Nivel vulnerabilidad al Sistema Productivo

Nivel vulnerabilidad al Sistema Económico

Íncidencia de la Vulnerabilidad Agrícola

Distrito

Valor Bruto de Producción Agrícola

Conima

1,120,230

Medio

Bajo

Huayrapata

6,797,340

Medio

Bajo

Moho

2,209,270

Alto

Medio

Tilali

1,301,900

Medio

Bajo

Medio

Acora

20,220,380

Muy Alto

Alto

Riesgo de Riesgo de Riesgo de Riesgo de Heladas Sequía Sequía Inundaciones

Medio

Amantani

432,290

Bajo

Atuncolla

1,946,410

Medio

Capachica

4,786,030

Medio

Bajo

Medio

Chucuito

2,856,770

Medio

Bajo

Medio

Coata

3,862,200

Medio

Alto

Medio

Huata

4,233,010

Medio

Bajo

Medio

Maðazo

4,965,080

Medio

Bajo

Paucarcolla

1,761,780

Medio

Bajo

Pichacani

1,709,630

Medio

Plateria

4,292,660

Alto

Medio

Puno

2,758,280

Medio

Alto

Medio

18,500

Bajo

Medio

Bajo

Tiquillaca

1,612,460

Medio

Alto

Medio

Bajo

Vilque

4,213,480

Medio

San Antonio

Medio

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 93

Capítulo 6 – Vulnerabilidad de las cuencas

Jurisdicción ALA

Cuenca

ALA Ramis

Cuenca Norte Ramis

ALA Huancane

Cuenca Norte Huancane

ALA Inambari

Cuenca Inambari

ALA Juliaca

ALA Inambari

Cuencas Centro

Cuenca Inambari

Provincia

San Antonio De Putina

San Román

Nivel vulnerabilidad al Sistema Económico

Íncidencia de la Vulnerabilidad Agrícola

Distrito

Ananea

Bajo

3,326,390

Medio

Putina

3,957,370

Medio

Quilcapuncu

2,902,550

Medio

Sina

2,274,440

Bajo

Medio

Cabana

8,851,470

Alto

Medio

Cabanillas

9,737,170

Medio

Caracoto

12,222,210

Alto

Medio

Juliaca

19,968,840

Alto

Medio

Alto Inambari

10,066,590

Alto

Medio

Cuyocuyo

3,024,630

Medio

Limbani

3,069,930

Medio

Alto

Patambuco

5,785,820

Medio

Pedro Apaza

Vilca

NivelvulnerabiNº de lidad al Cultivos Sistema Social

Nivel vulnerabilidad al Sistema Productivo

Valor Bruto de Producción Agrícola

Riesgo de Riesgo de Riesgo de Riesgo de Heladas Sequía Sequía Inundaciones

Medio

Alto

Medio

Alto

Bajo

Sandia

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 94

Capítulo 6 – Vulnerabilidad de las cuencas

Jurisdicción Cuenca ALA

ALA Inambari

ALA Ilave

Cuenca Inambari

Cuencas Sur

Provincia

Distrito

Valor Bruto Nº de de Producción Cultivos Agrícola

Nivelvulnerabilidad al Sistema Social

Nivel vulnerabilidad al Sistema Productivo

Nivel vulnerabilidad al Sistema Económico

Íncidencia de la Vulnerabilidad Agrícola

Riesgo de Heladas

Riesgo de Sequía

Riesgo de Inundaciones

Phara

4,971,100

Medio

Quiaca

1,760,100

Bajo

Medio

San Juan Del Oro

8,126,800

Bajo

San Pedro De Putina Punco

27,322,290

Alto

Medio

Sandia

21,029,990

Medio

Alto

Medio

Alto

Yanahuaya

5,300,310

Medio

Bajo

Medio

Anapia

1,108,620

Bajo

Medio

Copani

12,098,780

Medio

Bajo

Medio

Cuturapi

5,496,410

Medio

Bajo

Medio

Yunguyo Ollaraya

3,182,470

Bajo

Medio

Bajo

Medio

Tinicachi

2,055,300

Bajo

Unicachi

3,397,320

Bajo

Yunguyo

17,286,180

Alto

Medio

Sandia

Medio

Bajo

Fuente: PLANGRACC, 2012.

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 95

Capítulo 6 – Vulnerabilidad de las cuencas

Vulnerabilidad pecuaria frente al cambio climático El índice de vulnerabilidad pecuaria es un promedio construido para el PLANGRACC sobre la base de los tres siguientes componentes: • • •

Vulnerabilidad al sistema social; Vulnerabilidad al sistema productivo; Vulnerabilidad al sistema económico.

Las crianzas consideradas para el analisis fueron tres: vacuno, camélidos y ovinos. La vulnerabilidad del sector pecuario por cuencas se presenta en el Cuadro 35 y Mapa 6, que muestran su nivel de incidencia dentro de los distritos que conforman la cuenca. En los mapas 7y 8 se presentan los mapas de riesgos a heladas y a sequías respectivamente. Cuadro 35. Vulnerabilidad pecuaria para las cuencas Parámetros Número distritos por ALA Población dentro de los distritos que están en la ALA Población Animal (Número de cabezas) Especies animales Distritos según vulnerabilidad pecuario • Muy Alto • Alto • Medio • Baja Vulnerabilidad del sistema social • Muy Alto • Alto • Medio • Bajo Vulnerabilidad del sistema productivo • Muy Alto • Alto • Medio • Bajo Vulnerabilidad del sistema económico • Muy Alto • Alto • Medio • Bajo Riesgo de heladas • Muy Alto • Alto • Medio • Bajo • Sin dato Riesgo de sequia • Alto • Medio • Bajo • Sin dato Fuente: PLANGRACC, 2012.

Ramis 30

Juliaca 15

ALA Inambari 21

Ilave 31

Huancané 12

259,626

310,661

137,565

458,498

102,091

1,812,929

768,241 468,240 1,439,602 Vacunos, ovinos y alpacas

630,654

29 1

13 6

30 30

15 15

2 21 14 5

30 29 1

15 15

2 21 13 6

30 24 5

15 13 2

1 30 26 4

15 11 4

25 2 3 1 31 25 2 3 1 31 26 2 2 1 31 21 2 5 3 31 12 13 3 1 2 31 25 1 4 1

30 29 1

15 15

2 21 9 3 6 3 21 10 4 3 2 2 21 5

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 96

12 12

12 9 3

12 3 9

12 12

Capítulo 6 – Vulnerabilidad de las cuencas

Mapa 6. Vulnerabilidad pecuaria

Fuente: PLANGRACC, 2012.

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 97

Capítulo 6 – Vulnerabilidad de las cuencas

Mapa 7. Riesgo pecuario frente a las heladas

Fuente: PLANGRACC, 2012.

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 98

Capítulo 6 – Vulnerabilidad de las cuencas

Mapa 8. Riesgo pecuario frente a las sequías

Fuente: PLANGRACC, 2012.

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 99

Capítulo 6 – Vulnerabilidad de las cuencas

Mapa 9. Riesgo pecuario frente a inundaciones

Fuente: PLANGRACC, 2012.

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 100

Capítulo 6 – Vulnerabilidad de las cuencas

Cuadro 36. Vulnerabilidad pecuaria por distritos y cuencas Jurisdicción ALA

Nivel Nivelvulnerab Nivel vulnerai-lidad al vulnerabilidad bilidad Sistema al Sistema al Social Productivo Sistema Muy Muy Alto Muy Alto Alto Muy Muy Alto Muy Alto Alto Muy Muy Alto Muy Alto Alto Muy Muy Alto Muy Alto Alto Muy Muy Alto Muy Alto Alto Muy Muy Alto Muy Alto Alto

Total de Animales

Nº de Especies

Achaya

19950

Arapa

60801

Asillo

79181

Azangaro

130354

Caminaca

23486

Chupa

42936

Jose Domingo Choquehuanca

15326

Muy Alto

76948

Muy Alto

Potoni

72924

Muy Alto

Saman

46436

Muy Alto

San Anton

60661

Muy Alto

San Jose

77967

Muy Alto

San Juan De Salinas

22720

Muy Alto

Santiago De Pupuja

48641

Muy Alto

Tirapata

34160

Muy Alto

Ajoyani Cuenca ALA Inambari Carabaya Ayapata Inambari Coasa

31629

Muy Alto

8767

Muy Alto

Alto

31301

Muy Alto

ALA Ramis

Cuenca

Cuenca Norte Ramis

Provincia

Distrito

Azangaro Muðani

Alto Muy Alto Muy Alto Muy Alto Muy Alto Muy Alto Muy Alto Muy Alto Muy Alto Muy Alto Medio Muy Alto

Íncidencia de la Vulnerabilidad Pecuaria

Riesgo de Heladas

Riesgo de Sequía

Riesgo de Inundacione s

Muy Alto

Alto

Muy Alto

Alto

Muy Alto

Alto

Muy Alto

Alto

Muy Alto

Alto

Muy Alto

Alto

Muy Alto

Alto

Muy Alto

Alto

Muy Alto

Alto

Muy Alto

Alto

Muy Alto

Alto

Muy Alto

Alto

Muy Alto

Alto

Muy Alto

Alto

Muy Alto

Alto

Muy Alto

Alto

Medio

Alto

Muy Alto

Alto

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 101

Capítulo 6 – Vulnerabilidad de las cuencas

Corani

42948

Muy Alto

Crucero

73578

Muy Alto

Ituata

37736

Muy Alto

Macusani

82312

Muy Alto

Ollachea

13990

Muy Alto

San Gaban

1049

Bajo

Usicayos

40752

Muy Alto

Desaguadero

16225

Muy Alto

Muy Alto Muy Alto Muy Alto Muy Alto Muy Alto Bajo Muy Alto Muy Alto

Cuencas Sur

ALA Juliaca ALA Huancane

Cuencas Centro Cuenca Norte Huancan e

Muy Alto

Alto

Muy Alto

Bajo

Muy Alto

Alto

Muy Alto

Alto

Medio

Muy Alto

Alto

Muy Alto

Alto

Kelluyo

63508

Muy Alto

Alto

Pisacoma

64205

Muy Alto

Alto

Pomata

60831

Muy Alto

Alto

Zepita

66244

Muy Alto

Alto

Capazo

42188

Muy Alto

Alto

Conduriri

80982

Muy Alto

Alto

132893

Muy Alto

Alto

31888

Muy Alto

Alto

Santa Rosa

116259

Muy Alto

Alto

Cojata

104010

Muy Alto

Alto

Huancane

69162

Muy Alto

Alto

Huatasani

17065

Muy Alto

Alto

Muy Alto

Alto

Huancan Inchupalla e Pusi

33773

Muy Alto

Alto

29191

Muy Alto

Alto

Rosaspata

51522

Muy Alto

Alto

Pilcuyo

ALA Huancane

Muy Alto

El Collao Ilave

Cuenca Norte Huancan e

Alto

60660

Chucuito Juli

Chucuito

ALA Ilave

Muy Alto

70011

Huacullani ALA Ilave

Muy Alto

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 102

Alto

Capítulo 6 – Vulnerabilidad de las cuencas

ALA Ramis

ALA Huancane ALA Juliaca ALA Ramis ALA Juliaca ALA Ramis

Cuenca Norte Ramis Cuenca Norte Huancan e Cuencas Centro Cuenca Norte Ramis Cuencas Centro Cuenca Norte Ramis

Lampa ALA Juliaca

Cuencas Centro

ALA Ramis

Cuenca Norte Ramis

ALA Juliaca

Cuencas Centro

ALA Ramis

Cuenca Norte Ramis

Melgar

Taraco

43872

Muy Alto

Alto

Vilque Chico

78370

Muy Alto

Alto

Cabanilla

39048

Muy Alto

Alto

Calapuja

14623

Muy Alto

Alto

Muy Alto

Alto

Lampa

121420

Muy Alto

Alto

Nicasio

15016

Muy Alto

Alto

Muy Alto

Alto

Ocuviri

47728

Muy Alto

Alto

Palca

31549

Muy Alto

Alto

Paratia

54546

Muy Alto

Alto

Pucara

70436

Muy Alto

Alto

Santa Lucia

159008

Muy Alto

Alto

Vilavila

19600

Muy Alto

Alto

Muy Alto

Alto

Antauta

79402

Muy Alto

Alto

Ayaviri

127513

Muy Alto

Alto

Cupi

22757

Muy Alto

Alto

Muy Alto

Alto

Llalli

30627

Muy Alto

Alto

Macari

79491

Muy Alto

Alto

Nuðoa

212312

Muy Alto

Alto

Orurillo

71249

Muy Alto

Alto

Santa Rosa

82520

Muy Alto

Alto

Bajo

Alto

Muy Alto

Medio

Umachiri

87450

Muy Alto

Alto

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 103

Alto

Capítulo 6 – Vulnerabilidad de las cuencas

Jurisdicción ALA

ALA Huancane

ALA Ilave

ALA Juliaca ALA Ilave

ALA Juliaca

Cuenca

Cuenca Norte Huancane

Provincia

Moho

Cuencas Sur Cuencas Centro Cuencas Sur Cuencas Centro

Puno

ALA Ilave

Cuencas Sur

Nivel vulnerabilidad al Sistema Productivo

Nivel vulnerabilidad al Sistema

Íncidencia de la Vulnerabilidad Pecuaria

Riesgo de Heladas

Riesgo de Sequía

Distrito

Total de Animales

Nº de Especies

Nivelvulnerabilidad al Sistema Social

Conima

10238

Muy Alto

Alto

Muy Alto

Alto

Huayrapata

30767

Muy Alto

Alto

Moho

72953

Muy Alto

Alto

Tilali

8243

Muy Alto

Alto

Muy Alto

Alto

Acora

172381

Muy Alto

Alto

Amantani

4878

Alto

Medio

Alto

Atuncolla

21325

Muy Alto

Medio

Muy Alto

Alto

Capachica

32300

Muy Alto

Alto

Chucuito

29240

Muy Alto

Alto

Coata

28607

Muy Alto

Alto

Huata

16497

Muy Alto

Alto

Muy Alto

Alto

Maðazo

57606

Muy Alto

Paucarcolla

23800

Muy Alto

Alto

Muy Alto

Pichacani

94249

Muy Alto

Alto

Plateria

40062

Muy Alto

Alto

Puno

45176

Muy Alto

Alto

San Antonio

27064

Muy Alto

Tiquillaca

32058

Muy Alto

Muy Alto Muy Alto Muy Alto

Muy Alto Muy Alto

Riesgo de Sequía

Riesgo de Inundaciones

Alto

Alto Alto

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 104

Alto

Capítulo 6 – Vulnerabilidad de las cuencas

ALA Ramis

Cuenca Norte Ramis

ALA Huancane

Cuenca Norte Huancane

ALA Inambari

Cuenca Inambari

ALA Juliaca

Cuencas Centro

San Antonio De Putina

San Román

Vilque

25637

Muy Alto

Medio

Muy Alto

Alto

Ananea

49142

Muy Alto

Alto

Pedro Vilca Apaza

14028

Muy Alto

Alto

Muy Alto

Alto

Putina

100455

Muy Alto

Alto

Quilcapuncu

54096

Muy Alto

Alto

Sina

8904

Muy Alto

Alto

Muy Alto

Alto

Cabana

27694

Muy Alto

Cabanillas

64810

Muy Alto

Caracoto

38080

Muy Alto

Juliaca

58163

Muy Alto

Alto Muy Alto Muy Alto Muy Alto

Alto

Muy Alto Alto Alto Alto

Alto

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 105

Capítulo 6 – Vulnerabilidad de las cuencas

Jurisdicción ALA

Cuenca

Cuenca Inambari

Cuencas Sur

Riesgo de Heladas

Nº de Especies

Alto

Medio

Alto

Medio

Cuyocuyo

36563

Muy Alto

Bajo

Muy Alto

Limbani

7487

Alto

Medio

Alto

Patambuco

25202

Muy Alto

Phara

4231

Alto

Medio

Alto

Medio

Quiaca

7758

Muy Alto

Alto

Muy Alto

Alto

4980

Alto

Medio

Alto

Medio

Alto

Medio

Alto

Medio

Sandia

8378

Muy Alto

Alto

Muy Alto

Alto

Muy Alto

Yanahuaya

675

Bajo

Anapia

1620

Medio

Bajo

Medio

Copani

8998

Muy Alto

Alto

Muy Alto

Alto

Cuturapi

2994

Medio

Bajo

Medio

Bajo

Medio

Yunguyo Ollaraya

6257

Alto

Muy Alto

Medio

Alto

Medio

Tinicachi

1038

Bajo

Unicachi

2913

Medio

Alto

Medio

Bajo

Medio

Yunguyo

36412

Muy Alto

Alto

Distrito

Sandia

San Juan Del Oro San Pedro De Putina Punco

ALA Ilave

Íncidencia de la Vulnerabilidad Pecuaria

Total de Animales

Provincia

Alto Inambari

ALA Inambari

Nivel Nivel vulnerabivulnerabilidad al lidad al Sistema Sistema Productivo

Nivelvulnerabilidad al Sistema Social

Riesgo de Sequía

Riesgo de Inundaciones

Medio

Alto

Muy Alto Medio Muy Alto

Medio

Bajo

Fuente: PLANGRACC, 2012.

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno | 106

CAPÍTULO VII:

LOS SECTORES Y SU POTENCIAL PARA UN DESARROLLO BAJO EN CARBONO “Los fenómenos extremos, tendrán un mayor impacto en los sectores más estrechamente vinculados al clima, como el agua, la agricultura, la seguridad alimentaria, la silvicultura, la salud y el turismo. Por ejemplo, si bien en la actualidad no es posible prever de forma fiable cambios específicos a escala de cuenca, hay un nivel de confianza alto en que los cambios en el clima podrían afectar gravemente a los sistemas de gestión de los recursos hídricos. No obstante, en muchos casos el cambio climático es solo uno de los motores de futuros cambios y no necesariamente el más importante a escala local. También se espera que los fenómenos extremos relacionados con el clima tengan impactos importantes en las infraestructuras, aunque los análisis más detallados de los potenciales daños y su proyección se limitan a unos pocos países, tipos de infraestructuras y sectores”. 8 Sin embargo, los sectores de industria y manufactura, energía, transporte tienen potencial de introducir mejoras para aumentar su eficiencia tanto de agua como energética, haciendo posible la reducción de sus emisiones y aumentando su resiliencia al cambio climático Las empresas a través del cálculo de sus huellas de carbono –de manera estandarizada– pueden reducir sus niveles de contaminación. Si bien es una medida voluntaria, el acceso a la etiqueta certificada de valores de CO2 de sus productos, representan una opción para los consumidores que quieren optar por productos menos contaminantes. Por ejemplo, el Plan de Acción Nacional de Cambio Climático de Chile 2008-2012 ha incluido en sus acciones, determinar anualmente las emisiones de las emisiones de la minería de cobre; el etiquetado que informe acerca de la huella de carbono del rendimiento en los autos nuevos; y determinar la huella de carbono de la agroexportación y la silvicultura.

7.1 Evolución de la economía regional y perspectivas de desarrollo Cambios en el crecimiento y pobreza Entre los años 1993-2005 las provincias de Puno muestran una tendencia al estancamiento del crecimiento medido en el aumento del gasto per cápita promedio, junto con una clara tendencia del recrudecimiento de la pobreza 9. Solo en las provincias de El Collao, San Antonio de Putina y Sandia, el crecimiento muestra resultados positivos en términos estadísticos (Cuadro 37). Por el contrario, en diez provincias de Puno se produjo un recrudecimiento de la tasa de pobreza entre estos años, que presenta significancia estadística: Puno, Azángaro, Carabaya, Chucuito, Lampa, Melgar, Moho, San Antonio de Putina, San Román y Sandia. Mientras que las tres restantes (El Collao, Huancané y Yunguyo) registran tasas de pobreza similares en términos estadísticos, aunque en valores dichas tasas aumenten ligeramente.

IPCC. Informe especial del grupo intergubernamental de expertos sobre el cambio climático: Gestión de los riesgos de fenómenos meteorológicos extremos y desastres para mejorar la adaptación al cambio climático. 2012.

Está referido a la pobreza monetaria. Se considera pobres a las personas (o los hogares) cuyo gasto total per cápita es menor al costo de una canasta básica de consumo, que incluye una canasta alimentaria y otros bienes y servicios no alimentarios. Este gasto-consumo incluye tanto los productos autosuministrados como los adquiridos (compra y trueque).

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno| 107

Capítulo 7 – Los sectores y su potencial para un desarrollo bajo en carbono

El Coeficiente GINI no presenta mayores desigualdades en términos de ingresos e incluso ha mejorado en el tiempo. El problema central es la persistencia de altos índices de pobreza monetaria (Cuadro 37). De otro lado, el ranking que las provincias reciben según el Índice de Desarrollo Humano (IDH) y el Índice de Densidad del Estado (IDE) no coincide con la alta persistencia de la pobreza en todas las provincias. Las provincias de Puno (ranking IDE 30) y San Román (ranking IDE 16), están entre las de mayor presencia del Estado a nivel nacional. El ranking es más bajo cuando se observa el IDH (Puno ranking 93; San Román ranking 50). Pero sobre todo presentan tasas de pobreza que se mantienen alrededor del 60% (Cuadro 37), lo que conduce a revisar el gasto público que en la mayoría de las provincias tuvieron una significancia negativa. (MR) Entre las explicaciones posibles esta la vulnerabilidad de Puno frente al cambio climático. La modelización que realiza Chacaltana (2006) sobre el impacto de los shocks naturales sobre la pobreza familiar usando las ENAHO, aportan en señalar a Puno como la región de mayor vulnerabilidad a nivel nacional. En el Gráfico 6 se aprecia que el porcentaje de los hogares afectados durante los años 2003-2004 se ubica en solitario, en el extremo, como la región más afectada; esto coincide con la apreciación general de que Puno presenta emergencias todos los años. Este es un aspecto de suma importancia pues los shocks asociados a desastres naturales impactan sobre todo en los hogares de las familias más pobres. Cuadro 37. Cambios en crecimiento, pobreza y características de las provincias Pobreza (tasa de pobreza monetaria) Provincias 2005

1993

Significancia de la diferencia

Crecimiento (gasto per cápita promedio mensual N S/.) 2005

1993

Significancia de la diferencia

Coeficiente GINI 2005

1993

Departamentode Puno

Puno

Azángaro

Carabaya

Chucuito

Significancia negativa Significancia negativa Significancia negativa Significancia negativa

199

163

119

Índice de desarrollo humano ranking 2009

Índice de densidad del estado ranking 2009

188 provincias a nivel nacional

0.37

0.41

120

0.30

0.38

171

143

109

122

Significancia negativa

0.32

0.38

187

141

122

112

0.29

0.27

101

120

0.29

0.39

117

El Collao Huancané Lampa

137

109

136

116

0.28

0.38

156

124

119

126

0.30

0.39

125

152

Melgar

130

134

0.35

0.38

142

Moho San Antonio Putina San Román

Significancia negativa Significancia negativa Significancia negativa

Significancia positiva -

125

117

0.27

0.38

167

104

Significancia negativa

166

128

Significancia positiva

0.35

0.36

146

165

Significancia negativa Significancia negativa

202

185

0.32

0.37

144

120

Significancia positiva

0.29

0.38

141

136

138

114

0.38

0.40

129

Sandia Yunguyo

79 72 Fuente:Escobal y Ponce, 2009.

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno| 108

Capítulo 7 – Los sectores y su potencial para un desarrollo bajo en carbono

Gráfico 6. Shocks naturales por departamentos

Fuente: Chacaltana, 2006.

Evolución del PBI En Puno el Producto Bruto Interno del año 2011 fue de 4,272 millones de soles constantes (soles del año 1994), que representa el 2.1% del PBI nacional (Cuadro 38). La actividad que lidera el PBI es “Otros servicios” (18% del PBI), seguido de muy cerca por “Agricultura” (17% del PBI). Entre estas dos actividades existe gran diferencia respecto a la PEA, ya que la agricultura absorbe el 46% de la PEA, mientras que “otros servicios” solo absorbe el 8% de la PEA. Entre el resto de actividades importantes se encuentran (Cuadro 38): “Comercio” (13% PBI), seguido de “manufactura” (12% PBI); “transportes y comunicaciones” y “servicios gubernamentales” explican, cada uno por separado, el 11% del PBI. En el resto de actividades de menor importancia en la generación del producto regional se encuentran: “construcción” (7% PBI), “minería” (6% PBI), “restaurantes y hoteles” (3% PBI) y “electricidad y agua” (2% PBI). No deja de llamar la atención que siendo Puno el principal productor de truchas a nivel nacional, la actividad de “Pesca” solo reporte 0.4% del PBI, y no se consideren datos estadísticos sobre la PEA en este sector. El PBI de Puno ha tenido un crecimiento de 5% promedio anual en el período 2002-2010 (Cuadro 39), por debajo del promedio nacional que para el mismo periodo fue de 6.3%.Este menor crecimiento anual se explica por las actividades del PBI que menos han crecido en términos relativos, las principales son: agricultura (2.8% Puno, 6.8% nacional), comercio (5% Puno, 5.9% nacional) y manufactura (4% Puno, 7,5% nacional); en menor importancia minería (0% Puno, 4.7% nacional), restaurantes y hoteles (6% Puno, 10.6% nacional) y electricidad y agua (-1% Puno, 4.7% nacional). Las otras actividades han crecido al ritmo

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno| 109

Capítulo 7 – Los sectores y su potencial para un desarrollo bajo en carbono

nacional, entre los principales: otros servicios (5% Puno, 4.2% nacional), transporte y comunicaciones (7% Puno, 5.8% nacional), construcción (12% Puno, 6.3% nacional). Cuadro 38. PBI a precios constantes (miles de nuevos soles de 1994) %

2011 PBI Nacional

202,561,897

PBI Puno

4,272,319 100%

Participación en el PBI Nacional

2.1%

Otros servicios Agricultura, caza y silvicultura Comercio Manufactura Transportes y comunicaciones Servicios gubernamentales Construcción Minería Restaurantes y hoteles Electricidad y agua Pesca

766,970 726,982 555,717 495,897 488,762 472,883 314,258 236,418 125,650 70,730 18,052

18% 17% 13% 12% 11% 11% 7% 6% 3% 2% 0.4%

Fuente: INEI, 2012.

Cuadro 39. Crecimiento sectorial del PBI (variación porcentual anual) Variación anual 2002-2010

Tasa de variación anual

PBI Valor agregado Otros servicios Agricultura, caza y silvicultura Comercio Manufactura Transportes y comunicaciones Servicios gubernamentales Construcción Minería: Restaurantes y hoteles Electricidad y agua Pesca Fuente: INEI, 2012.

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

Puno

Nacional

4% -3% 4% 1% 5% 7% 1% 8% 4% 7% 5%

5% 6% 5% 4% 7% 7% 7% 2% 5% -2% 37%

5% 3% 5% 5% 4% 9% 29% -6% 5% 3% -40%

7% -1% 7% 8% 19% 4% 6% 17% 9% 1% 57%

8% 0% 6% 0% 10% 6% 9% 6% 12% 1% 57%

4% 11% -1% 0% -1% 10% 17% -5% 2% -1% -23%

7% 7% 12% 15% 10% 2% 24% -9% 9% -11% 6%

5% 2% 5% 4% 7% 6% 12% 0% 6% -1% 9%

4.2% 6.8% 5.9% 7.5% 5.8% 6.3% 6.3% 4.7% 10.6% 5.7% 2.0%

5% 3% 24% -2% 3% 3% 7% 3% 5% 4% 7% 6% -1% 5% -1% -12% 3% 5% 5% -3% -53% 19%

Evolución de las exportaciones El rubro de la exportaciones son suceptibles de realizar sus respectivas huellas de carbono (MR). Tomando como referencia el periodo 2008-2011, las exportaciones tuvieron una tasa de crecimiento anual de 64%.Las exportaciones (FOB) de la Región Puno en 2011 ascendieron a US$ 912.5 millones (Cuadro 40). Las exportaciones están concentradas en productos mineros, que representan US$ 884.1 millones (97% del valor FOB). Entre los productos mineros se tienen principalmente oro, zinc y plomo.

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno| 110

Capítulo 7 – Los sectores y su potencial para un desarrollo bajo en carbono

Las exportaciones agropecuarias, aunque de menor peso relativo, suman US$ 27 millones, que corresponde al 3% del total de exportaciones del año 2011. El principal producto agrícola es el café, que asciende a US$ 12.5 millones, y proviene de la zona de selva, que ha tenido una tasa de crecimiento anual de 80% en los últimos cuatro años. Las exportaciones de lanas, que suman US$ 8.5 millones y está conformada por derivados de fibra de alpaca, crecieron a un ritmo de 37% anual. El tercer rubro agrícola son productos integrados por granos andinos como la quinua, habas, cereales y harinas procesadas, que en conjunto suman US$ 5.5 millones (el rubro de más alto crecimiento pues lo hizo a una tasa de 238% anual en los últimos cuatro años). Entre los rubros restantes están la exportación de artesanías que llegó a US$ 1 millón y de truchas que alcanzó los US$ 298 mil. La artesanía creció en los últimos años a una tasa del 11% anual, mientras que las exportaciones de truchas lo hicieron a una tasa anual de 51%. Cuadro 40. Exportaciones FOB en dólares Crecimiento anual 2008-2011

2008

2009

2010

Total Valor FOB USD

206,819,838

346,644,602

493,979,086

912,517,968

100%

64%

Minería

200,292,291

341,212,234

480,069,728

884,122,624

97%

64%

2,156,528

1,710,490

5,826,972

12,547,743

1.4%

80%

41,935

73,980

3,320,360

2,217,813

4,329,414

8,535,911

0.9%

37%

109,584

748,219

2,662,964

5,909,360

0.6%

278%

754,666

562,109

503,195

1,034,489

0.1%

11%

Truchas y otros

86,678

67,986

76,432

298,543

0.03%

51%

Bobinos reproductores

8,459

51,771

3,700

10,000

0.001%

Otros

49,339

506,682

59,298

0.01%

Café Otros productos de la selva Lanas Granos andinos (quinua), habas, cereales y procesados Artesanías

2011

Fuente: Gobierno Regional de Puno-Ministerio de Producción.

7.2 Sector agropecuario y silvicultura En Puno, según el último Censo Agropecuario, las familias productoras asciende a 219.79 mil, que representa el 10% de las familias productoras a nivel nacional (2,292 mil). Es la segunda región en importancia, siendo solo superado por Cajamarca que tiene 345.3 mil familias productoras. Estas familias de Puno poseen en conjunto 807.9 mil parcelas de tierras y tienen 3.7 parcelas por familia; la mayoría de ellas se encuentran empadronadas en comunidades campesinas. Las provincias de Puno, Azángaro, Chucuito y Huancané concentran el 53% de las familias productoras y el 54% de las parcelas de tierras. El tamaño promedio de parcelas por familia varía por provincia. En Puno las familias tienen cinco parcelas promedio, mientras que en Azángaro solo llegan a 1.8 parcelas promedio por familia. El Perfil del productor Agropecuario 2008 del INEI estimaba en 213 mil el número de familias agropecuarias de Puno, lo que se aproximaba bastante bien al número obtenido por el

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno| 111

Capítulo 7 – Los sectores y su potencial para un desarrollo bajo en carbono

censo Agropecuario. En la medida que el número total de familias ascendía dicho año a 363.4 mil, esto quería decir que la actividad agropecuaria involucraba al 59% de las familias. Entre las familias agropecuarias el 67% está en situación de pobreza monetaria global y el 30% de ellas cae en la situación de pobreza monetaria extrema. La encuesta Nacional de Hogares (ENAHO) 2011, nos presenta un buen resumen de la actividad agropecuaria de la región (Cuadro 41, 42 y 43) Cultivos agrícolas de las familias: • • • • • •

86% cultivaban papas 59% cultivaron avena forrajera 37% trabajaron cebada forrajera y 25% alfalfa; 48% cultivaron quinua 37% cultivaron habas y 34% ocas Menor porcentaje mantuvieron una enorme variedad de cultivos comomashua, olluco, cañihua, avena grano, trigo, maíz, cebolla de cabeza, arvejas, y otros.

Actividades pecuarias de las familias: • • • • •

La más importante es la crianza de ovinos que involucra a 81% de familias. La segunda en importancia son vacunos que la realizan 72% de familias. La tercera en importancia en animales mayores es camélidos con 27% de familias. Entre los animales menores se tiene que 58% se dedica a la crianza de aves de corral y 13% a la crianza de cuyes. La crianza de porcinos la realizan el 26% de las familias.

Cuadro 41. Productores agropecuarios Departamento y provincias Unidades familiares Departamento de Puno 219,798 100% Puno 38,885 18% Azángaro 29,464 13% Carabaya 11,792 5% Chucuito 25,193 11% El Collao 19,977 9% Huancané 23,997 11% Lampa 10,406 5% Melgar 12,348 6% Moho 7,115 3% San Antonio de Putina 3,402 2% San Román 7,894 4% Sandia 15,646 7% Yunguyo 13,679 6%

Parcelas 807,979 195,228 53,943 36,415 64,230 173,318 123,221 14,720 17,155 38,263 5,239 15,635 22,530 48,082

Promedio de parcelas por familia 3,7 5,0 1,8 3,1 2,5 8,7 5,1 1,4 1,4 5,4 1,5 2,0 1,4 3,5

Fuente: INEI. Censo Agropecuario 2012. Resultados preliminares por provincias

Cuadro 42. Actividades económicas que desarrollan las familias Total de familias Familias agropecuarias % de Familias agropecuarias Tasa de pobreza entre familias agropecuarias Tasa de pobreza extrema entre familias agropecuarias

Puno 363,432 213,206 59% 67% 30%

Fuente: INEI (2009). Perú: Perfil del productor Agropecuario 2008.

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno| 112

Capítulo 7 – Los sectores y su potencial para un desarrollo bajo en carbono

Cuadro 43. Actividades agrícolas y pecuarias realizadas por las familias rurales PUNO

Puno

Actividad Agrícola familiar

Actividad pecuaria familiar Nº

Nº

Familias con cultivos agrícolas

176,719

100%

168,807

100%

Papa

152,821

86%

Ovino

136,150

81%

Avena forrajera Quinua Cebada grano Cebada forrajera Habas

104,469 85,479 77,367 66,136 66,035

59% 48% 44% 37% 37%

Vacuno Aves de corral Equinos Auquenidos Porcinos

121,433 98,166 52,402 45,860 43,360

72% 58% 31% 27% 26%

Oca

60,194

34%

Cuyes

22,616

13%

Alfalfa

45,043

25%

Conejos

2,257

Mashua

41,743

24%

Olluco

40,046

23%

Cañihua

36,519

21%

Avena grano

32,557

18%

Trigo

17,011

10%

Maiz

12,415

Cebolla de cabeza

10,618

Arveja

8,197

127,219

72%

Otros__________

Familias ganadera

con

actividad

Fuente: Puno, ENAHO 2011. Encuestas rurales expandida.

Producción agrícola La importancia de la agricultura altoandina en Puno y el importante número de productores hace que lidere la producción nacional de algunos productos de sierra como son (Cuadro 44):

• • • •

Quinua: produce 32.7 mil TM, el 80% de la producción nacional. Cañihua, produce 4.46 mil TM, el 91% de la producción nacional. Papa, produce un volumen de 583 mil TM, contribuyendo al 14% de la producción nacional. Alfalfa es otro rubro importante ya que produce 520 mil TM que equivalen al 37% de la producción nacional, este cultivo es utilizado como insumo para la producción pecuaria.

La producción de cultivos de selva viene creciendo aunque el único producto de relevancia nacional sea el café, que es un producto de exportación. En el Cuadro 45 se presentan los siguientes productos:

• • •

El café es el producto estrella de exportación agrícola puneña, la que ha mantenido una producción de alrededor de 6 mil TM de producción, que representa el 2% de la producción nacional. Piña es un producto que va creciendo con los años y en 2011 tuvo 6.1 mil TM de producción, que representa también 2% de la producción nacional. Plátanos es el producto de mayor volumen que tuvo en el año 2011 una producción de 12.2 mil TM, lo que representa 1% de la producción nacional.

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno| 113

Capítulo 7 – Los sectores y su potencial para un desarrollo bajo en carbono

•

Cacao es un producto con perspectiva que ha comenzado a crecer lentamente, pero que solo llegó el año 2011 a 90 TM, que equivale al 0.2% de la producción nacional.

Cabe resaltar que los productos de selva se desarrollan a pesar que las vías de acceso están en mal estado y los productores de Puno enfrentan costos de transacción bastante altos para exportar y para conectarse con el mercado nacional. El aspecto anterior, y al baja productividad de la agricultura de sierra, determinan que el Valor de Producción Agrícola de Puno, a soles del año 2004, solo represente el 6% del valor de la producción agrícola nacional. Esto tiene relación directa con la persistencia que se evidencia en la superación de la tasa de pobreza en los productores. Cuadro 44. Producción agrícola en sierra y el valor bruto de producción agrícola (soles del 2004) Puno

Nacional

Quinua

Cañihua

Papa

Alfalfa

2000

19,852

4,259

397,062

105,714

VBP Agrícola (Millones de S/. 2004) -

Quinua

Cañihua

Papa

Alfalfa

28,191

4,412

3,274,855

125,460

VBP Agrícola (Millones de S/. 2004) -

2001

15,484

3,586

310,495

99,507

330

22,267

3,824

2,690,544

124,221

8,545

2002

24,902

4,503

479,644

111,096

488

30,374

4,672

3,298,162

123,494

9,072

2003

24,542

4,323

477,741

119,857

486

30,085

4,607

3,143,874

124,492

9,210

2004

22,102

4,052

433,100

122,655

447

26,997

4,215

3,008,159

126,292

9,288

2005

27,719

4,394

503,857

139,918

514

32,590

4,634

3,289,699

124,126

9,508

2006

24,652

4,590

481,736

183,080

534

30,428

5,552

3,248,416

126,849

10,354

2007

25,667

4,498

486,310

211,422

553

31,824

4,571

3,383,020

127,854

10,559

2008

22,691

4,313

465,046

232,285

505

29,867

4,625

3,597,091

127,882

11,335

2009

31,160

4,725

506,227

316,660

609

39,397

5,446

3,765,289

140,088

11,432

2010

31,951

4,366

575,913

386,267

665

41,079

5,107

3,805,463

142,855

11,991

2011

32,740

4,464

583,171

520,557

683

41,168

4,925

4,071,681

12,328

14%

37%

% de Contribución de Puno al acumulado Nacional 80% 91% Fuente: INEI (2012). Sistema de Información Regional para la toma de decisiones.

Cuadro 45. Producción agrícola de cultivos en selva, Puno y nacional Puno Nacional Cacao Café Piña Plátano Cacao Café Piña TM TM TM TM TM TM TM 2000 67 6,166 4,039 8,467 24,786 191,651 137,668 2001 65 6,049 4,216 9,371 23,671 196,232 150,570 2002 59 6,632 4,251 11,019 24,353 212,771 156,318 2003 59 6,645 4,265 11,266 24,214 203,147 164,731 2004 52 6,657 4,350 11,433 25,921 231,447 177,055 2005 45 6,147 4,633 11,675 25,257 188,611 203,930 2006 49 7,431 5,051 11,854 31,676 273,178 212,927 2007 50 5,749 4,578 12,420 31,387 225,992 212,059 2008 52 5,784 4,486 12,666 34,003 273,780 243,492 2009 54 6,393 5,501 12,955 36,803 243,479 274,393 2010 67 6,084 5,731 11,848 46,613 264,605 310,566 2011 90 6,452 6,161 12,261 49,745 327,927 400,429 % de Contribución Puno 0.2% 2% 2%

Plátano TM 1,444,697 1,561,911 1,560,397 1,620,956 1,664,085 1,697,120 1,778,159 1,834,511 1,792,928 1,866,588 2,007,284 1,874,334 1%

Fuente: INEI (2012). Sistema de Información Regional para la toma de decisiones.

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno| 114

Capítulo 7 – Los sectores y su potencial para un desarrollo bajo en carbono

Subsector pecuario El departamento de Puno tiene vocación pecuaria y cuenta con crianzas de relevancia nacional, entre las que sobresalen las especies de vacunos, ovinos, alpacas y porcinos (Cuadro 46): •

• •

•

Al comparar la información que proviene del Censo Agropecuario del año 2012, con la data estadística registrada por el MINAG, se llega a la primera conclusión de que los reportes sobreestimaban la existencia pecuaria tanto del departamento como la nacional. (MR) En vacunos es donde más cerca estuvieron de acertar, ya que MINAG reportaba para el año 2010 unas 669 mil cabezas, mientras que el censo arrojó 606 mil para Puno, representando en ambos casos el 12% de la población nacional de vacunos. En alpacas la discrepancia en los datos es relevante, MINAG reportaba 2.17 millones de alpacas para el año 2010, cuando el censo solo registró 1.42 millones de alpacas; lo que representó que Puno albergara solo 40% de la población nacional y no el 52% que se pensaba. En ovinos también existe una discrepancia importante pues MINAG reportaba 3.97 millones de cabezas el año 2010, mientras que el censo registró solo 2.03 millones de cabezas; lo que representó que Puno albergara solo 22% de la población nacional y no el 28%. En porcinos se tiene reportado por MINAG 124 mil cabezas el año 2010, mientras que el Censo solo obtuvo 79.8 mil cabezas para Puno, representando en ambos casos el 4% de la población nacional.

La producción de leche de Puno es de 79 mil TM de leche, que representa el 5% de la producción nacional para el año 2011. Mientras que la saca de animales para carne fue de 133 mil cabezas de vacunos, que representa el 11% de animales destinados a la saca a nivel nacional el año 2010. Los animales para ordeño ascendieron a 101.7 mil vacas lecheras, que corresponden al 13% del nivel nacional. En cuanto a alpacas, la saca de producción para carne ascendió el año 2010 a 205 mil cabezas, que representó el 52% de la saca nacional. La producción de fibra de alpaca ascendió a 2.69 mil Toneladas, que representaba el 62% de la producción nacional de fibra. Cuadro 46. Crianza animal y valor bruto de producción pecuaria, Puno y nacional Vacunos Alpacas

Puno Ovinos

Porcinos

Cabezas Cabezas

Cabezas

VBP Pecuaria(Mill onesde S/. 2004) 403 413 416 421 430 434 442 449 461 474 484

Vacunos

Alpacas

Nacional Ovinos Porcinos

Cabezas

2000 582,540 1,712,110 3,850,340 87,100 4,990,508 3,068,209 14,800,991 2001 587,260 1,780,380 3,860,810 92,330 5,055,612 3,182,373 14,723,155 2002 592,840 1,869,400 3,924,160 95,560 5,084,974 3,335,835 14,700,752 2003 598,990 1,832,150 3,896,400 97,600 5,193,414 3,423,327 14,721,243 2004 599,400 1,832,150 3,896,450 97,650 5,184,822 3,431,519 14,696,522 2005 608,200 1,986,790 3,932,070 99,570 5,249,783 3,597,555 14,813,786 2006 617,340 1,999,600 3,870,220 106,860 5,241,102 3,625,627 14,675,255 2007 627,310 2,026,600 3,917,920 108,710 5,420,865 3,687,340 14,580,166 2008 634,530 2,065,730 3,931,520 113,680 5,442,989 3,780,806 14,509,628 2009 652,210 2,141,000 3,966,940 121,030 5,459,435 4,105,582 14,137,690 2010 669,200 2,171,880 3,979,420 124,610 5,520,200 4,177,499 14,159,720 2011 % de contribución de Puno al acumulado Nacional 12% 52% 28% Censo Agropecuario 2012 2012 606,961 1’427,826 2’036,687 79,812 5,037,499 3’592,249 9’341,721 % de contribución de Puno al acumulado Nacional 12% 40% 22% Fuente: Ministerio de Agricultura (MINAG) - Oficina de Estudios Económicos y Estadísticos. INEI (2013): Censo Agropecuario 2012. Resultados preliminares.

Cabezas 2,845,573 2,809,888 2,971,036 2,990,499 3,000,199 3,010,724 3,073,855 3,115,772 3,151,406 3,256,809 3,254,413 4%

VBP Pecuaria (Millonesde S/. 2004) 6,117 6,444 6,640 6,914 7,371 6,739 7,094 7,519 7,933 8,270 8,700 6%

2’058,319 4%

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno| 115

Capítulo 7 – Los sectores y su potencial para un desarrollo bajo en carbono

Cuadro 47. Producción de ganado vacuno en Puno y nacional 2000- 2011

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

Animales en ordeño

Producción de leche

Saca de Animales

Animales en ordeño

Producción de leche

Saca de Animales

Cabezas s.d. s.d. s.d. s.d. s.d. 85,930 87,943 91,148 96,740 98,240 101,723 s.d.

TM 19,717 24,154 25,224 36,568 43,242 49,453 62,011 66,065 67,951 71,047 76,907 79,038

Cabezas s.d. s.d. s.d. s.d. s.d. s.d. s.d. s.d. s.d. s.d. 133,250 s.d.

Cabezas s.d. s.d. s.d. s.d. s.d. 708,120 743,671 753,189 769,581 787,007 787,604 s.d.

TM 905,020 967,170 1,054,570 1,104,820 1,164,973 1,235,840 1,346,991 1,455,815 1,565,528 1,652,112 1,678,372 1,723,886

Cabezas s.d. s.d. s.d. s.d. s.d. s.d. s.d. s.d. s.d. s.d. 1,218,723 s.d.

13%

11%

% de contribución de Puno al acumulado Nacional (último año con datos)

Fuente: INEI, 2012. Sistema de Información Regional para la toma de decisiones. Cuadro 48. Crianza de alpacas para Puno y Nacional Indicador

Unidad

Puno

Nacional

% de Contribución de Puno al acumuladoNacional

Estadísticas de Producción Año 2010: •

Saca para producción de carne de alpaca

Unidades

205,450

398,411

52%

•

Producción de carne de alpaca

Unidades

5,520

10,457

53%

•

Número de alpacas esquiladas en producción

Unidades

1,561,130

2,481,124

63%

•

Producción de fibra de alpaca

Toneladas

2,691

4,352

62%

•

Rendimiento de la producción de fibra de alpaca

Kg./ unidad

1.724

1.754

98%

•

Rendimiento Alpaca

Kg./ unidad

26.9

26.2

103%

•

Precio promedio pagados al productor de alpacas

Nuevos soles / kg.

3.67

3.43

107%

•

Precio promedio pagados al productor de fibra de alpaca

Nuevos Libra

6.34

5.83

109%

carne

soles/

Fuente: Ministerio de Agricultura (MINAG) - Oficina de Estudios Económicos y Estadísticos.

7.3 Pesquería El Lago Titicaca tiene una extensión al lado peruano de 4,996 Km2, agregándose la existencia de 354 lagunas, de las cuales se calcula que 190 tienen potencial para la producción de trucha. La abundancia del recurso hídrico crea las condiciones propicias para el desarrollo de la acuicultura de agua dulce, con menores riesgos frente eventos extremos. La acuicultura de trucha ha crecido en forma significativa en la Región Puno, ya que después de igualar a inicios de la década pasada a la región líder que era Junín, ha

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno| 116

Capítulo 7 – Los sectores y su potencial para un desarrollo bajo en carbono

pasado a encabezar la producción nacional con una cosecha en acuicultura de 15.5 mil TM el año 2011, que representa el 78% de la producción nacional (Cuadro 49). Las cifras de PRODUCE indican que desde la mil TM registradas en el año 2001, las cosecha se han venido incrementando sin pausa y con un mayor ritmo desde los últimos 5 años en que se alcanzó registros de 2.9 mil TM en el año 2006, 3.8 mil TM en el 2007, 8.8 mil en 2008, 9.4 mil TM en 2009 y 9.6 mil en el año 2010. Produciéndose el mayor salto en el crecimiento de la acuicultura de trucha en el año 2008. De esta forma, la acuicultura ha superado la pesca extractiva, pero que aún registra una cantidad importante pues llegó en el año 2011 a ser de 14.4 mil TM, que representa el 82% de la extracción nacional de trucha fresca. (MR) Este impulso, puede interpretarse como resultado del Proyecto Especial Trucha Titicaca (PET- 1986) que ha logrado la creación de 46 empresas productoras, para una producción promedio anual de 200 TM. Cabe anotar que la producción actual de trucha cultivadas en la Región Puno, se distribuye en asociaciones del nivel de “acuicultura de subsistencia” (con producciones de menos de 2 TM/año), seguida de empresas con producciones en “menor escala” (de 2 a 50 toneladas anuales). Solo existen tres empresas de “mayor escala” (más de 50 TM/año), las cuales logran exportaciones importantes como son Piscifactoría Los Andes que, según estimados, vendió al exterior unas mil toneladas en el 2009 a mercados de Canadá y Estados Unidos. La empresa Arapa San Pedro y San Pablo SAC, realizan ventas en los principales supermercados de Lima y otras ciudades importantes del país, así como en el extranjero con productos transformados. (MR) Según datos de la DIREPRO Puno, al 2007 existían 496 organizaciones acuícolas de trucha en 13 localidades. La Dirección General de Acuicultura (DGA) del PRODUCE indica que en Puno existen un total de 647 derechos de acuicultura para trucha de menor escala en mediados del año 2011. (MR) Un problema que se está enfrentando es el alto porcentaje de informalidad de productores que puede alcanzar al 50% según datos del PRODUCE, lo que debe ser enmendado a través de los programas de formalización que resulten necesarios, a los que hay que sumar otros programas de capacitación (muy necesaria en cultivadores de pequeña escala) y de asociación, a fin de tener mejores capacidades técnicas (incluyendo las buenas prácticas de manejo productivo), financieras, acceso a economías de escala, estructuración de programas de oferta de producto y de negociación en la compra de insumos. Cuadro 49. Crianza de truchas en Puno y a nivel nacional Puno Nacional Cosecha en Extracción de Cosecha en Extracción de acuicultura de trucha (fresco) acuicultura de trucha (fresco) trucha (TM) (TM) trucha (TM) (TM) 2001 1,060 2,586 2002 1,191 1,206 2,978 2,851 2003 1,290 1,321 3,111 2,916 2004 1,997 2,045 4,699 4,377 2005 2,243 1,935 5,426 4,631 2006 2,982 2,591 5,794 5,029 2007 3,893 3,391 6,997 6,036 2008 8,877 8,114 12,497 11,323 2009 9,438 8,992 12,817 12,164 2010 9,683 9,025 14,250 12,859 2011 15,550 14,413 19,962 17,522 % de contribución de Puno al acumulado nacional 78% 82% Fuente: INEI (2012). Sistema de información regional para la toma de decisiones.

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno| 117

Capítulo 7 – Los sectores y su potencial para un desarrollo bajo en carbono

Evolución de indicadores biológicos-pesqueros del Lago Titicaca 10 Durante el año 2011, la flota artesanal registró un desembarque total proyectado de 2236 TM en base a once especies registradas, en orden de importancia, el “ispi” Orestias ispi con 75%; seguido del “pejerrey” Odontesthes bonariensis con 13%; “carachi amarillo” Orestias luteus con 8%; “trucha” Oncorhynchus mykiss con 1%; “carachi gris” Orestias agassii con 1%; “mauri” Trichomycterus dispar con 0.8% y otros (5sp.) con 0.3% (Cuadro 50). Los peces pelágicos representan el 89% del total de capturas, siendo el ispi la especie más representativa; mientras dentro del grupo de los recursos bentónicos, que represento el 10%, sobresalió el carachi amarillo (Tabla 1.1). El arte de pesca más utilizado por los pescadores en el lago es la red cortina con una captura del 99% del total representado por el ispi y pejerrey, seguido del chinchorroy espinel con 0,8% en captura del pejerrey. De la evolución de mensual (Tabla 1) de las capturas, el ispi, la especie más importante, presentó capturas muy abundantes entre agosto y noviembre, mientras el pejerrey destacó en dos periodos: primero entre febrero y mayo, segundo de setiembre a noviembre. El grupo de los carachis, el carachi amarillo destaca entre mayo y agosto; mientras el carachi gris sobresalió entre julio y setiembre. El mauri aparece con descargas máximas entre agosto y octubre. De las capturas por la zona de lago, la zona norte (10,1% del total) en base a nueve especies, el pejerrey fue la especie más importante en la zona de Huarisani, Callejón Ramis y Pusi; seguido del carachi amarillo registrado en Callejón Ramis. Mientras en la Bahía de Puno (36,1% de total) la especie que más sobresale en la capturas fue el carachi amarillo en la zona de Muelle Barco, Capano y Concachi. En la zona sur (67% de total) la especie más registrada en las capturas fue el ispi en la zona de Cachipucara, seguido de la trucha Chucasuyo y Pomata. En el Lago Pequeño, en la especie más significativa en la capturas fue el pejerrey y carachi amarrillo. Las variaciones de captura entre especie con respecto al 2010, se determinó a nivel global un incremento de 56,9% influenciado por las capturas del ispi (239%) en la zona sur y Bahía de Puno. Sin embargo, en las capturas del resto de las especies se determinó un decremento (disminución) muy significativo con respecto al año precedente, principalmente en especies de importancia comercial como: mauri de 53,4%; carachi gris 57,2%; pejerrey con 42,7% y carachi amarillo 9,1%. Estas disminuciones en la capturas de la gran mayoría de especies podría ser modulado por el cambio de objetivo de pesca por el ispi en la zona Sur y Bahía de Puno (especie que se ha ubicado en la zona litoral por debajo de los 50 m de la columna de agua), lo que ha determinado que los pescadores dejen de pescar otras especies de poca importancia comercial, ya que el ispi es un recurso que se utiliza en la crianza de trucha en el Lago Titicaca. Además no se descarta la sobreexplotación, principalmente en el pejerrey, el carachi amarillo, carachi gris y el mauri.(MR) Desde el punto de vista pesquero, según la clasificación tradicional, las especies nativas más importantes son las siguientes: • •

El "complejo Ispi" conformado por varias especies de Orestias, siendo la más frecuente O. ispi; habitante típico de la zona pelágica del lago, aunque desova en la zona litoral (área de macrofitas). Los "carachis" ("gris" O. agassii, "gringo" O. mulleri, "enano" O. olivaceus y "amarillo" O. luteus) son habitantes típicos de la zona litoral, asociados al fondo y a las macrofitas. Solo está permitida la comercialización del carachi gris, que además es la especie que se pesca en mayor abundancia.

10Tomado

de IMARPE (2012). Informe Anual 2011.

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno| 118

Capítulo 7 – Los sectores y su potencial para un desarrollo bajo en carbono

• •

El "boga" O. pentlandii es la especie del grupo de mayor tamaño, habita entre las zonas litoral y pelagial. Es cada vez más escaso y está sometido a medidas de protección. El "suche" (Trichomycterusrivulatus) y el "mauri" (Trichomycterus dispar) son bagres (Siluriformes) que habitan sobre todo las desembocaduras de los ríos. Su clasificación taxonómica está en revisión. Igualmente se encuentran en peligro.

Las especies introducidas son: •

•

La "trucha" (Oncorhynchusmykiss) es la única especies de salmónido introducido que se pesca regularmente, de las cuatro especies introducidas en los años 1940. Es una especie ictiófaga que habita la zona pelágica del lago y efectúa migraciones reproductivas hacia los cursos altos de los ríos. El "pejerrey" (Basilichthysbonariensis) es un Aterínido que ingresó al lago vía el río Desaguadero en los años 1950. Es la especie introducida más exitosa, de mayor valor comercial y es la que más se pesca. Los ejemplares de mayor tamaño habitan la zona pelágica y los de tamaño medio a pequeño (juveniles) la zona litoral. (MR) Cuadro 50. Registro de las capturas de pesca en Puno según los desembarques

Fuente: IMARPE (2012). Informe Anual 2011.

Análisis de las principales pesquerías del Lago Titicaca entre 2007 y 2011 Los volúmenes de captura mensual del pejerrey entre 2007 y 2011 en general muestran una tendencia a la disminución, con cierta recuperación en el primer semestre de 2010. De forma similar la biomasa del pejerrey en julio de 2011 solo llegó a 8393 TM (27,1% menor a lo determinado en 2008). El monitoreo mensual de las tallas medias de captura presenta una tendencia a la baja (desde 24,5 cm LT en 2007 a 21,2 cm LT en 2010), con recuperación importante en el 2011 con 22,9 cm LT. (MR) Del mismo modo, el porcentaje de juveniles (<22,5 cm TMC) para el 2011 fue de 47,2% muy menor a lo determinado entre 2007 y 2010. En el 2010, el Ministerio de la Producción en base a la opinión técnica del IMARPE dio origen la norma sobre veda reproductiva precautoria del recurso pejerrey (R.M. 209-2010-PRODUCE),(MR) seguida de una segunda norma que establece tallas mínimas de captura y tamaños de malla de redes tipo cortina para la pesca de recursos hidrobiológicos en la cuenca del Lago Titicaca (R.M. 271-2010-

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno| 119

Capítulo 7 – Los sectores y su potencial para un desarrollo bajo en carbono

PRODUCE) para frenar (mitigar) la sobrepesca por reclutamiento que se viene dando en el lago, principalmente en época de verano y otoño.(MR) Similar tendencia a la baja se observa en la pesquería de carachi amarillo y gris, que viven en asociación en la zona litoral (isobata de 20 m). La biomasa de carachi se reportó en un 70,6% menor a 2008. Sin embargo, el porcentaje de juveniles (<12 cm TMC) del 2011 disminuyó de 51% a 35,1% con respecto al 2009. Mientras tanto, el ispi continúa siendo el recurso íctico más importante en el lago. En el 2011 presentó una disminución de biomasa de 35,8% con respecto al 2010 (de 65 827 TM a 42 273 TM), lo cual es reflejado en las capturas del presente año, donde hubo incremento de 240% con respecto al 2010, principalmente en la zona sur y Bahía de Puno (Llachón). Se modificó la R.M. 045-2006-PRODUCE que establecía el periodo de pesca de cuatro meses al año, siendo remplazado por R.M.022-2011-PRODUCE que establece el período de pesca a ocho meses al año. Además, se encuentra vigente la R.M. 271-2010-PRODUCE que establece la talla mínima de captura para el ispies de 6,3 cm LT y un ojo de malla de la red cortina de 15 mm LM. Es importante resaltar que, del total de capturas, el 90% es destinado para el consumo humano directo, es decir para la crianza de truchas principalmente en las zonas de Cachipucara, Pomata, Chucasuyo, Juli, Villa Socca, Muelle Barco y Cusipata. Revisando las estadísticas de desembarques entre 2007 y 2011 se constata que el mauri se ha capturado durante estos años en porcentajes alrededor de 2,8% de la captura total anual, lo que indica que esta especie no estaría en peligro de extinción y por lo tanto debería excluirse de los alcances del artículo 1 del Decreto Supremo 027- 001-PE. La talla media de captura anual para el 2011 fue de 14,4 cm LT con ligero incremento con respecto al 2009 que fue de 14,2 cm LT. (MR) No se conoce la biomasa de este recurso, ya que no es detectable a los equipos hidroacústicos porque carecen de vejiga natatoria. Con respecto al periodo de veda por reproducción, se hizo alcance de una opinión técnica a la DIREPRO Puno donde se establece la época reproductiva de mayor intensidad, entre el 1 de agosto y el 30 de noviembre, y al mismo tiempo se sugiere prohibir el uso de redes cortineras con tamaño de malla menor a 26 mm sobre la base de la talla de primera madurez sexual que es de 12,6 cm con una tolerancia del 10% de incidencia en número de juveniles en la captura total. (MR) La especie dominante del ecosistema íctico en el lago Titicaca continúa siendo el ispi, seguido del pejerrey y carachi. En los últimos seis años, el ispi ha mantenido su nivel de abundancia, tal como se manifiesta en el último crucero (julio de 2011). Sin embargo, en este último crucero se observa una ligera disminución de 23 mil TM respecto al 2010. El carachi, cuya distribución es más zonal, presenta una disminución en su abundancia de 475 toneladas con relación al 2010 debido a la presión a la que es sometido por la pesca durante todo el año. Según PRODUCE, el pejerrey ha conservado susniveles de abundancia durante los últimos 5 cruceros (10 mil toneladas), debido a su capacidad de desplazamiento y migración que no lo hace tan vulnerable a las artes de pesca.Sin embargo IMARPE, con datos comparados desde 1985 observa que el pejerrey ha tenido una disminución de biomasa del 56.7%, y que la tendencia es a la disminución de este importante recurso. (ver mas abajo, pesca en el lago y el ENOS) En la pesca artesanal, con o sin embarcación, en los últimos años viene sufriendo un alarmante desequilibrio ecológico que se traduce en la disminución de la biomasa íctica por diversos factores como los indicios de contaminación y sedimentación del lago Titicaca. (MR) Según las estimaciones de IMARPE Puno en el año 1985 en el lago Titicaca se registró una

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno| 120

Capítulo 7 – Los sectores y su potencial para un desarrollo bajo en carbono

biomasa o stock de población de peces en todas sus especies ícticas en 91 mil TM, hoy se registra en 70 mil TM, al cabo de 24 años se observa una disminución del 23% es decir que la actividad pesquera artesanal en la actualidad enfrenta un problema serio en la disminución de la abundancia disponible de peces. (MR) En el lago Titicaca según la DIREPRO Puno (2009) se registra una extracción de 1700 toneladas métricas aproximadamente (carachis, ispi, mauri, pejerrey, trucha silvestre) casi nada favorable para los pescadores artesanales. Por consiguiente es una gran preocupación para los más de 1600 pescadores artesanales que actualmente se dedican a esta actividad, mientras que en los años anteriores se tenía registrado más de 7000 pescadores artesanales, es decir existe una disminución del 75% de pescadores por situaciones de merma en la captura de peces con artes de pesca tradicional. Gráfico 7. Captura anual de los principales recursos pesqueros del Lago Titicaca

Cuadro 51. Serie histórica de biomasa de los principales recursos pesqueros en el Lago Titicaca por métodos hidroacústicos (1985-2009) Años

Crucero

Ejecutor(es)

Embarcación

1985

Ispi 1985

52000

BIOMASA (TM) TruPejerrey Carachi cha 20000 13000 6000

Total 91000

1993

9306-07

IMARPE - PELT

BIC IMARPE I

1993

25060

18215

625

10580

54480

1993

9312

PELT – CEIDAP

BIC PELT

1993

42203

17673

2294

14200

76370

1994

9403 94099412

PELT – CEIDAP

BIC PELT

1994

36638

19714

1450

13903

71705

PELT - CEIDAP

BIC PELT

1994

34935

18874

1156

13169

68134

1996

PELT

BIC PELT

1996

27240

18619

1381

27083

74323

1997

PELT

BIC PELT

1997

37570

18031

567

41193

97361

PELT

BIC PELT

1998

30903

17697

705

12837

62142

PELT

BIC PELT

1999

32175

16900

324

455

49854

PELT

BIC PELT

2000

49631

19497

673

127

69928

PELT-IMARPE

BIC PELT

2006

54000

13800

12400

80200

49000

11600

8250

68850

1994

1998

9805-06

1999

9907-08

2000 2006 2007

0703-04

PELT-IMARPE

BIC PELT

2007

0712

PELT-IMARPE

BIC PELT

2007

49400

11150

8200

68750

2008

0812

IMARPE - PELT

BIC IMARPE VIII

2008

49960

11516

9184

70660

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno| 121

Capítulo 7 – Los sectores y su potencial para un desarrollo bajo en carbono

2010

1004

BIC IMARPE VIII

2010

65827

8491

3171

77489

2011 1107 IMARPE - PELT BIC IMARPE VIII Fuente: Informes de evaluaciones del PELT e IMARPE Elaboración: DIREPRO Puno, 2010.

2011

42273

8393

2696

53362

IMARPE - PELT

Pesca en el Lago y el Niño ENOS Las fluctuaciones en el nivel de agua de los lagos y la lluvia pueden influir en la productividad de las poblaciones de peces. Se ha determinado que las fluctuaciones del nivel de agua del Lago Titicaca están moduladas principalmente por los regímenes de lluvia que se presentan en la cuenca del lago (Roche et al., 1991; Paredes & Gonfiantini 1999; Garreaud & Aceituno, 2001). Las fluctuaciones interanuales del nivel de agua del lago son determinadas por el balance entre los aportes y las pérdidas en agua. En abril ocurre el máximo nivel anual del lago, al final del periodo de lluvias y del aporte de los ríos tributarios, y el mínimo ocurre en diciembre, justo antes de las lluvias del año (Roche et al., 1991). En la escala interanual, la correlación cruzada indica que la lluvia influye significativamente en el nivel de agua del lago hasta después de dos años; mientras que en el corto plazo (meses) influyen durante dos a tres meses. La autocorrelación en el nivel de agua del lago corrobora que las fluctuaciones anuales que se presentan en el lago productos de las lluvias que ocurren con una mayor intensidad entre diciembre y febrero (Garreaud & Aceituno, 2001). Se observó también que el nivel del lago presenta fluctuaciones de baja frecuencia que podrían estar relacionadas con las fluctuaciones El Niño-Oscilación del Sur. Según, Garreaud & Aceituno, 2001 y Garreaud et al., 2003 las lluvias interanuales en el altiplano están relacionadas con el índice de oscilación del sur - El Niño (ENOS), esto es explicado por el calentamiento (enfriamiento) generalizado de la troposfera tropical durante las fases negativas (positivas) del ENOS y la asociación fuerte (débil) sobre el oeste de los Andes centrales. Entre 1981 y 2010 en el altiplano peruano - boliviano se presentaron dos eventos de El Niño muy intensos en 1982-83 y 1997-1998, los cuales coinciden con periodos de baja lluvia anual (Maldonado & Calle, 1998). No obstante, existen otros factores que modulan las fluctuaciones del nivel de agua del Lago Titicaca, tal como el aporte de los ríos y arroyos en 53% de agua al lago, los ríos más grandes son el Ramis, Coata, Ilave, Huancané y Suches que ingresan al lago Grande; y el río Tiwanaco que desemboca en el lago Menor, con descargas máximas al lago entre enero a abril y el mínimo en época seca (junio - julio) (Roche et al., 1991). Asimismo, la remoción de aguas del lago se debe a la evaporación, que es la responsable del balance del agua y posiblemente el primero que muestra la variabilidad interanual que representa el 91% (Roche et al., 1991; Paredes & Gonfiantini, 1999). Efecto del nivel del lago y lluvia sobre la disponibilidad del pejerrey. Al establecer la relación entre las capturas anuales de pejerrey y el nivel de agua del lago, desfasadas en tres años, se encontró que la relación es más significativa en el periodo 1981-2004, y que esta relación se deteriora al considerar las capturas de los últimos seis años (2005-2010), y que son las más bajas de la serie. Es muy factible que el cambio en la relación sea consecuencia de la importante disminución de la abundancia o de la productividad de esta especie, ya que las capturas de pejerrey comenzaron a ser más bajas de lo esperado. Aparentemente, la leve recuperación de las capturas de pejerrey en 2007 y 2008 se debe al desembarque de la zona norte (Huancané) principalmente (40.2%), lo que demuestra la virtual ausencia de pejerrey en otros sectores. En los residuales mensuales no se encontró una asociación significativa entre el nivel de agua de lago y las capturas. Al parecer, la ampliación de la zona litoral por procesos de crecida del nivel de agua lago estaría más bien favoreciendo el éxito del reclutamiento del

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno| 122

Capítulo 7 – Los sectores y su potencial para un desarrollo bajo en carbono

pejerrey principalmente por dos mecanismos: (i) por la disponibilidad de alimento natural (fitoplancton y zooplancton) y (ii) mediante el refugio frente a depredadores. La crecida del nivel de agua del lago genera ampliación de las áreas inundables, principalmente en las zonas de la desembocadura del río Ramis, del Coata (Bahía de Puno) y del Ilave, debido a que la topografía de la zona litoral es extensa y plana. Leviel & Orlove (1990) indican que cuando disminuye el nivel de agua del lago, los campesinos que habitan en la zona litoral tienden a aprovechan esta zona para realizar cultivo de tubérculos y hortalizas, para lo cual utilizan productos fertilizantes naturales que aportan de materia orgánica (estiércol), convirtiéndose en áreas ricas en nutrientes. Cuando el lago recupera su nivel, el cual es aprovechado por el fitoplancton y el zooplancton, que es alimento para los alevines y juveniles del pejerrey. PRODUCE-GORE Puno-AECID (2009) en la zona litoral del Lago Titicaca en 2008, determinaron que la densidad de fitoplancton fluctuó entre 26,593 ind/m3 y 30,721ind/m3 representado por Chlorophytas (Ulothrix y Mougeotia); mientras en el grupo dezooplancton, las especies dominantes fueron Bosmina huaronensis (46%), Boechella titicacae (23%), Daphnia pulex (17%) y Eucyclops sp. (14%). Asimismo, la zona litoral actúa como una zona de refugio para los pequeños peces (alevines y juveniles) contra los peces grandes (pejerrey adulto, trucha y Orestiasspp). Según Grossman (2001) indica que el pejerrey de tallas mayores a 35 cm es carnívoro con tendencia al canibalismo sobre los peces pequeños de la misma especie. Por último, por la condiciones ambientales favorables, principalmente la temperatura del agua que en la época de reclutamiento (noviembre - marzo) fluctúa entre 16 y 20 °C (Imarpe, 2009) con presencia de grandes cantidades de alevinos y juveniles en la zona litoral. Imarpe (2010) de la pesca experimental con chinchorro de playa en zona litorales (<5 m) en diciembre del 2009 determinó presencia de pejerreyes con una amplitud de tallas de 2.5 a 12.5 cm de LT y una distribución bimodal en 4.5 cm y 9.5 cm de LT. El Instituto del Mar del Perú, a través de la evaluación hidroacústica en 2010, determinó una biomasa de pejerrey en 8 491 TM; lo que representa un decremento de 57.5% respecto de lo registrado en 1985. De forma similar las capturas anuales entre1981 y 2010 muestran una tendencia a la disminución, debido principalmente a las fluctuaciones del nivel de agua del Lago Titicaca y una sobrepesca por reclutamiento. Además, se adiciona la falta de un ordenamiento pesquero binacional entre Perú y Bolivia; y debilidad en el sector peruano en el control y cumplimiento de las normas legales vigentes por los pescadores artesanales sobre tallas mínimas de captura (>22.5cm LT), tamaños de abertura de mallas (42.3 mm de luz de malla cortinera, Resolución Ministerial 271-2010PRODUCE), vedas por reproducción y reclutamiento. Esta situación podría haber interrumpido los ciclos naturales de buenas capturas del pejerrey y por efecto del nivel de agua del lago.

7.4 Industria y manufactura Las PYMES en la Región Puno se encuentran constituidas sobre la base familiar y representan el 99% de la industria manufacturera. Ocupan mano de obra directa no calificada, consecuentemente sus productos son de muy baja calidad y tradicionales. A pesar de contar en su mayoría con tecnología media, la producción es poco diversificada y de escaso valor agregado, por lo que no tienen relación con el mercado nacional e internacional exigente. La institucionalidad de las empresas es extremadamente dinámica, debido a los cambios que ocurren en el mercado interno. El número total de empresas inscritas en el Registro Unificado (RU) y el Sistema de Información Empresarial (INFOSIEM) del Ministerio de la Producción del sub sector industria es de 7850, de las cuales el 60.11%, son microempresas asentadas en la provincia de San

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno| 123

Capítulo 7 – Los sectores y su potencial para un desarrollo bajo en carbono

Román. Se estima que las empresas informales ascienden a 11,700, la que se debe básicamente a factores del mercado, según encuestas realizadas por la Cámara de Comercio y la Producción de Juliaca. La industria de la confeccion, es una de las mas dinámcas y se concentra principalmente en las ciudades de Puno y Juliaca. Se confeccionan telas, alfombras, ponchos, chompas, chullos, bufandas y toda clase de prendas con fibra de alpaca, lana de ovino y llama. Además hay una pequeña industria de productos lácteos y otros derivados de la ganadería. En cerámica son famosos los “toritos de Pucará” y talleres de platería y peletería; situándose en el 2007 en el quinto lugar entre las principales regiones en cuanto a concentración de establecimientos productivos manufactureros con el 3.1%, después de Lima que concentra el 52.8%, siguiendo en orden decreciente las regiones de Arequipa con el 6.2 %, La Libertad y Junín con 4.4%. El número total de empresas por CIIU de la industria manufacturera de la Región Puno, según PRODUCE es de 3,672 participando de un 3.21% de la industria manufacturera nacional. Algunas líneas de producción manufacturera vienen demostrando crecimiento progresivo, tales como fabricación de prendas de vestir, tejidos, productos metálicos para uso estructural, fabricación de muebles de metal y madera, imprentas, calzados, aserríos de madera, productos de industria alimentaria, panaderías, elaboración de bebidas alcohólicas y otras industrias manufactureras de las cuales once líneas de actividad industrial transforman materia prima regional, que requiere de mayor atención, porque son actividades estratégicas de desarrollo regional en el mediano y largo plazo. Por otro lado, el número de empresas por actividad económica manufacturera según información de PRODUCE muestra que hay mayor porcentaje de empresas en las actividad textil (29.4%), seguida en orden de importancia por la metal mecánica (18.3%), manufactura de madera y papeles (17.1%) y agroindustria (12.7%); la presente información corresponde a la composición de empresas del sector manufacturero.

Artesanía La artesanía es una de las principales actividades que desarrolla la población de la región, que mantienen su carácter ancestral y que actualmente goza de una buena perspectiva de desarrollo. Sin embargo, es importante resaltar que esta actividad está ligada a la actividad turística, puesto que los turistas en cada lugar que visitan comparten expresiones culturales con los pobladores locales (MR). La actividad artesanal también es complementaria a la actividad agropecuaria, que absorbe numerosa mano de obra directa y cerca del 80% del producto en su totalidad conforma la materia prima nacional, provenientes de la fibra de alpaca, lana de ovinos y otros. Los artesanos de Puno requieren fortalecerse a nivel empresarial, en abastecimiento de materia prima, capacidad de producción, diseño de colecciones, asesoría y asistencia técnica en procesos, gestión empresarial y articulación comercial. Según MINCETUR se identifica ocho líneas como tejido de punto, tejidos planos, bordadura, cerámica, peletería, instrumentos musicales, cestería y hojalatería Según el ámbito de especialización en la producción de artesanía, a continuación se presenta los productos que se desarrollan según provincias. Textil: Melgar (Ayaviri y Santa Rosa); San Román (Juliaca); Puno (Chucuito, Platería, Acora); El Collao (Juli); Chucuito (Pomata). Cerámica: Azángaro (José Domingo Choquehuanca); Lampa (Pucará). Totora: Los Uros; Chucuito; Chimú.

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno| 124

Capítulo 7 – Los sectores y su potencial para un desarrollo bajo en carbono

Cuadro 52. Registro de microempresas artesanales

Registro de microempresas artesanales Años

Total

Textiles

Acumulado 2,702 100% 2,277 2008 188 100% 142 2009 1,349 100% 1,017 2010 652 100% 612 2011 513 100% 506 Fuente: Dirección de Artesanía - DIRCETUR PUNO.

% 84% 76% 75% 94% 99%

Otros artesanos 425 46 332 40 7

% 16% 24% 25% 6% 1%

7.5 Minería e hidrocarburos Las estrategias para un desarrollo bajo en carbono, tambien son aplicables al sector de minería e hidrocarburos. Una manera de hacerlo es determinando su huella de carbono, es decir calcular la cantidad de GEI que son emitidos directa o indirectamente como resultado de la extracción de la materia prima, el transporte de los minerales desde el centro de extracción hasta el embargue. Asimismo, se puede calcular la eficiencia en el uso de los insumos que utiliza - especialmente agua y energía-. En el sector hidrocarburos se sugieren el control de las fugas en el transporte y distribución del gas. Las empresas a través del cálculo de sus huellas de carbono – de manera estandarizadapueden reducir sus niveles de contaminación. Si bien es una medida voluntaria, el acceso a la etiqueda certificada de valores de CO2 de sus productos, representan una opción para los consumidores que quieren optar por productos menos contaminantes. El Plan de Accion Nacional de Cambio Climatico de Chile 2008-2012 ha incluido en sus acciones, determinar anualmente las emisiones de las emisiones de la minería del cobre; el etiquetado que informe acerca de la huella de carbono, del rendimiento en los autos nuevos; y determinar la huella de carbono de la agroexportacion y la silvicultura. En Puno, en cuanto a las concesiones mineras, destacan las provincias de Carabaya, Sandia y Lampa con el mayor numero de derechos mineros (cuadro 58) y al 2012 un total de 3,098 concesiones están tituladas. Cuadro 53. Concesiones mineras en Puno

Nro

Provincias

Total 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

Azángaro Carabaya Chucuito El Collao Huancané Lampa Melgar Moho Puno San Antonio De Putina San Román Sandia Yunguyo Arequipa – Puno

Nº de derechos mineros 3,002 196 828 43 66 53 364 119 1 335 301 136 558 2 7

Superficie en Ha. 1,503,103 87,040 414,653 29,800 36,174 15,317 207,143 86,230 100 218,696 126,799 73,184 207,266 700

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno| 125

Capítulo 7 – Los sectores y su potencial para un desarrollo bajo en carbono

Cuadro 54. Concesiones mineras al año 2012 Titulado Trámite Extinguido Otros

3098 1032 318 80

Fuente: Dirección Regional de Energía y Minas, Gobierno Regional de Puno 2012. Tomado de PNUMA (2011). Perspectivas del Medio Ambiente en el istema Hídrico. Geotiticaca.

Cuadro 55. Concesiones petroleras en la región Puno Concesión

Provincias

Otorgado por

Lote 105

Puno, Huancané, S.A. de Putina, Azángaro, Lampa y San Román.

Lote 141

Lampa, Melgar, Azángaro

Lote 155

Azángaro, S.A. de Putina, Huancané, Moho

Lote 156

Puno, Collao, Chucuito.

D.S. 052-2005EM D.S. 069-2007EM D.S. 033-2009EM D.S. 034-2009EM

Fuente: MINEM.

Una mención aparte requiere enfrentar el problema de la minería informal en Puno, las que además de la contaminación de los cuerpos de agua, ocasionan daños sociambientales a largo plazo. Se calcula que existen alrededor de 60 mil mineros informales en Puno La planta de Cementos Sur S.A. productora de cemento es la única planta de tratamiento no metálico, existen otras pero muy pequeñas (artesanales) destinadas para trabajos locales. La industria de la construcción, en particular la del cemento, es sensible a medidas de mitigación de gases GEI y a incorporar mejoras en la eficiencia de la extracción, transporte y uso.

7.6 Energía Uno de los compromisos adoptados por el Perú para reducir sus emisiones de GEI es el de avanzar hacia una modificación de la matriz energética nacional, a fin de que las energias renovables no convencionales y la hidroenergia representen en cojunto por lo menos 40% de la energía consumida en el país. La región Puno tiene grandes potenciales para la generación de energía eléctrica, en especial en la ladera oriental de los Andes. Actualmente el potencial hidroenergético alcanza 1792 MW, de los cuales solamente el 6.3% es aprovechadomediante la hidroeléctrica de San Gabán II (110.0 MW) y la mini central hidroeléctrica de Chigisia 2.2 MW. La demanda de energía eléctrica de la región Puno es cubierta por la hidroeléctrica de San Gabán II que abastece a todas las provincias de la región a excepción de la provincia de Sandia que se suministra de la mini central Hidroeléctrica de Chigisia, sin embargo no cubre la demanda de los distritos de la provincia. Sin embargo, la sociedad civil de Puno, junto con la de Cusco y Madre de Dios, han conformado una plataforma de instituciones que tiene una posición critica respecto a la central hidroelectrica de Inambari, en el marco del convenio de cooperación Perú Brasil. Uno de las principales críticas tiene que ver con los impactos de centrales hidroeléctricas en territorios amazónicos, en lo que respecta a los derechos de los pueblos indígneas, los impactos en la reserva Bahuaja Sonene, y los impactos en la pesca amazónica.

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno| 126

Capítulo 7 – Los sectores y su potencial para un desarrollo bajo en carbono

Cuadro 56. Recursos hidroenergéticos de la región Puno Generador San Gabán I San Gabán III San Gabán IV Huenque Lagunillas

Mw 110.0 105.0 130.0 5.5 24.0

Generador Macusani San Antón Corani Inambari

Mw 31.0 12.0 12.3 1250.0

Cuadro 57. Estado de lasconcesiones hidroeléctricos en la región Puno Cantidad Descripción Algunos ejemplos 5 Concesión CENTRAL HIDROELÉCTRICA SAN GABÁN II: definitiva • 110 MW. • Empresa de Generación Eléctrica San Gabán S.A. • Concesión Definitiva (en operación). Desde el 2000. • US$ 155 millones. CENTRAL HIDROELÉCTRICA SAN GABÁN I: • 150 MW. • Empresa de Generación Eléctrica Macusani S.A. • Concesión Definitiva. • US$ 145.7 millones. CENTRALES HIDROELÉCTRICAS ÁNGEL I ÁNGEL II, ÁNGEL III (RER): • 60 MW. • Generadora de Energía del Perú S.A. • Concesión Definitiva. • US$ 77 millones. 2 Estudios de CENTRAL HIDROELÉCTRICA SAN GABÁN IV: (Central Impacto Hidroeléctrica Corani y Central Hidroeléctrica Ollachea). Ambiental • 345.5 MW. aprobado • Swiss Hydro S.A.C. • Con Estudios de Impacto Ambiental Aprobado (requisito para concesión definitiva). • US$ 441 millones. CENTRAL HIDROELÉCTRICA SAN GABÁN III: • 187 MW. • Empresa de Generación Eléctrica San Gabán S.A. • Con Estudios de Impacto Ambiental Aprobado (requisito para concesión definitiva). • US$ 335 millones. 6 Concesión CENTRAL HIDROELÉCTRICA INAMBARI: temporal vencida • 2200 MW. • Empresa de Generación Amazonas Sur (EGASUR). • Concesión temporal vencida, procedimiento de participación ciudadana del Estudio de Impacto Ambiental declarado en abandono, por lo que dicho estudio (requisito para para solicitar concesión definitiva) no puede ser presentado. • US$ 4650 millones. CENTRALES HIDROELÉCTRICAS: Nueva Esperanza (CH NE 2 y CH NE 3): • 380 MW (3 centrales). • Nueva Esperanza Hydro S.A. • Concesión temporal vencida. • US$ 1.1 millones (para estudios). CENTRALES HIDROELÉCTRICAS: Sandia: (INA 30 e INA 40) • 315 MW • Sandia Hydro S.A.

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno| 127

Capítulo 7 – Los sectores y su potencial para un desarrollo bajo en carbono

Con autorización de estudios por parte de la ANA

• Concesión temporal vencida. • US$ 1 millones (para estudios). CENTRAL HIDROELÉCTRICA: Ayapata: • 100 MW . • Nueva Esperanza Hydro S.A. • Con autorización de la ANA (requisito para la concesión temporal). • US$ 2 millones (para estudios).

Fuente: R.S. N° 045-2003-EM, R.S. N° 067-2010-EM, R.S. N° 483-2011-MEM/DM, R.S. N° 482-2011-MEM/DM, R.S. N° 484-2011-MEM/DM, R.D. N° 290-2012-MEM-AAE, R.D. N° 168-2011-MEM-AAE, R.M. N° 075-2012-MEM-DM, R.M. N° 220-2012-MEM/DM, R.D. N° 003-2012-ANA-DARH, EIA San Gabán IV, Presentación Proyecto Nueva Esperanza, Registro de Derechos Otorgados del MINEM (15/02/2013), Presentación Plan de Desarrollo Energético MINEM /diciembre 2012), Inambari: la urgencia de una discusión seria y nacionalPro y Contras de un Proyecto Hidroeléctrico (J. Serra, 2010) Además son potenciales fuentes de energía la solar y la geotérmica: Energía Solar: Información base: SENAMHI base de datos de irradiación solar a nivel nacional. Región Puno: 5.5 -6.0 Kwh/m2 (promedio anual). Energía Geotérmica: Potencial Geotérmico: Mayor potencial en la Zona Sur sobretodo en Puno y Cusco Prospecto Challapalca (Tacna-Puno): Constituido por manantiales de aguas termales 50ºC – 87ºC; tipo de agua: Clorurada sódicas y bóricas. La presencia de domos, ponen en evidencia una fuente geotermal poco profunda. Se estima que la actividad volcánica cesó hace 100 000 años.

7.7 Turismo El sector turismo, es uno de los sectores a ser impactados por el cambio climatico, en primer lugar por su alta vulnerabilidad frente a eventos climaticos extremos que interrumpen la fluidez con la que el sistema debe funcionar. De esta manera interrupciones en los vuelos aéreos o en el transporte por lluvias, inundaciones y deslizamientos, afectan su desenvolvimiento. Por otro lado, a nivel arqueológico, los cambios en la intensidad de las lluvias y en las temperaturas, tienen el potencial de afectar los monumentos arqueológicos. La Región Puno se considera como la tercera zona turística más importante del país, debido a que cuenta con una variedad de atractivos naturales, culturales, monumentales, arqueológicos y recreacionales. Según las estadísticas de turismo (Cuadro 58), durante el año 2011 se hospedaron 406 mil turistas extranjeros (4% del total nacional) y 495 mil turistas nacionales (1% del total nacional), mientras que arribaron 402 mil visitantes a sitios turísticos (7% del total nacional). Entre los años 2000-2011 las pernoctaciones de turistas extranjeros fueron en aumento durante todo el periodo, lo que no sucede con las pernoctaciones de turistas nacionales que crecen hasta el año 2010 y se reducen en 2011. La capacidad instalada fue en aumento, cuando se la mide en el número de establecimientos para pernoctar y número de habitaciones.

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno| 128

Capítulo 7 – Los sectores y su potencial para un desarrollo bajo en carbono

Destacan los siguientes corredores turísticos que comienzan en la capital del país y están articuladas con la macro Región Sur y son: • • • • •

Lima - Arequipa - Cusco – Puno Lima - Cusco - Puno Lima - Paracas - Nazca - Arequipa - Puno - Cusco Lima - Arequipa - Cusco - Puno - Lima - Nazca Arequipa – Puno.

El atractivo principal de Puno es el Lago Titicaca, conocido como el lago navegable más alto del mundo que, como sistema hidrográfico, compone 316 ríos y 354 lagunas que en conjunto encierran una diversidad de atractivos turísticos culturales (quechua y aymara); paisajísticos, flora y fauna; presencia natural de penínsulas, bahías, islas flotantes de los uros, Taquile y Amantaní, entre otras. La prioridad para el desarrollo turístico es descontaminar el lago Titicaca, especialmente en la bahía de Puno, por ser el punto de inicio de todos los circuitos turísticos de la región. Merecen especial atención otras ciudades como Juliaca (la ciudad más poblada de la región), Ilave, Juli y Yunguyo; porque actualmente los desagües de estas localidades desembocan en el lago y contribuyen a su contaminación.

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno| 129

Capítulo 7 – Los sectores y su potencial para un desarrollo bajo en carbono

Entre los atractivos turísticos, se destacan los siguientes: •

Histórico monumentales: son considerados sitios históricos los templos ubicados principalmente en la ciudad de Puno, la mayor parte de ellos son de estilo arquitectónico, destacando el estilo “barroco andino” y “estilo mestizo”, que se desarrollaron en el siglo XVIII, sobre la estructura de los templos ya existentes de los siglos XVI y XVII. Entre los más importantes se encuentran la Catedral de Puno, Casa Conde de Lemus, Arco Deustua, Iglesia La Merced; Templo Santa Bárbara de Chucuito, Iglesia Santa Cruz de Jerusalén, Iglesia San Pedro de Acora.

•

Sitios arqueológicos: o

Centro arqueológico de Sillustani: ubicado a 36 km de la ciudad de Puno, es el más notorio complemento del lago Titicaca, pero su entorno geográfico se halla desprotegido legalmente. El centro de visitantes construido por el Plan COPESCO no cuenta con servicios ni está en operación. Centro arqueológico de Cutimbo: se encuentra ubicado a 25 km de la ciudad de Puno, se caracteriza básicamente por sus imponentes chullpas de gran estructura pétrea o monumentos necrológicos y restos de andenes. Sitio arqueológico de Taquile: ubicado en la isla Taquile a 36 Km de la ciudad de Puno, se caracteriza por la existencia de un complejo habitacional de la época pre inca. La ciudad de Chucuito constituye otro atractivo que es visitado debido a los restos arqueológicos de Inca Uyo o Templo de la Fertilidad, templos coloniales y elementos arquitectónicos del local de las Cajas Reales y el Rollo de la Fundación de la Ciudad.

Cuadro 58. Estadísticas de turismo para Puno y nacional PUNO

NACIONAL Hospedaje extranjeros

Hospedaje de nacionales

Nº de pernoctaciones

2,701,893 2,788,297 2,801,944 4,350,249

11,828,356

3,910

195,659

280

4,329

318,418

313

309,063

395,183

2008

351,931

2009

Hospedaje extranjeros

Hospedaje nacionales

Nº de pernoctaciones

Nº de Establecimientos

Nº de Habitaciones

2000 2001 2002 2003

147,465 137,580 167,253 190,047

189,130 196,942 230,380 256,157

236

3,588

2004

216,553

260,118

256

2005

252,264

275,229

2006

260,663

2007

Capacidad instalada Nº de Visitantes a sitios turísticos

Capacidad instalada

Nº de Nº de Estableci- Habitaciomientos nes

18,191,216

8,731

136,979

5,103,941

18,779,831

9,206

144,823

442,368

5,563,286

20,731,185

9,817

153,854

4,711

493,577

5,845,837

20,910,252

10,255

160,703

345

5,146

481,135

6,654,290

23,849,836

10,878

168,724

425,983

371

5,656

533,865

8,328,056

25,962,291

11,739

180,358

315,090

454,207

403

5,961

357,787

7,604,477

27,613,008

12,312

187,158

2010

303,936

513,281

445

6,315

512,708

7,949,126

32,854,701

13,194

195,564

2011

406,215

495,689

482

6,551

402,264

9,838,338

38,173,097

14,179

204,729

% de contribución de Puno al acumulado nacional (último año)

12,272,688 13,642,875

Nº de Visitantes a sitios turísticos s

Fuente: INEI (2012).Sistema de información regional para la toma de decisiones.

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno| 130

3,267,59 4 4,166,55 8 4,395,37 2 4,755,82 7 5,170,52 4 4,852,61 1 4,958,85 4 5,462,17 1

Capítulo 7 – Los sectores y su potencial para un desarrollo bajo en carbono

7.8 Transporte y telefonía Móvil La terrestre es la principal forma de transporte regional, que por su versatilidad permite el transporte de personas, productos (agropecuarios, agroindustriales, manufacturados, minerales y madereros) y servicios. Según eI Plan Vial de Puno, se movilizan alrededor de 1,752,780 TM de carga por año, que significa el 82 % del total regional. Así mismo permite trasladar alrededor de 4,020,192 de pasajeros al año, que constituyen el 75.92% del total regional. Y paralelo a ello entre los años de 2005 y 2006, se tuvo un crecimiento del parque automotor que alcanzó el 3.1% (MTCOGPP, 2007), valor superior del promedio total nacional que alcanza el 2.2 %. (Plan Vial Departamental Participativo de Puno 2006-2015). Según la Dirección Regional de Transportes y Comunicaciones, el total de licencias de conducir entre los años 2007 y 2009 fue de 20,380. Estadísticas producidas por la Dirección de Circulación Terrestre Puno, informan que el giro de placas total alcanzado para el año 2009 fue de 3184 (INEI 2009): •

• •

El ferroviario es la segunda alternativa de transporte. El ferrocarril Transandino Sur llega a Juliaca y se bifurca en un ramal para Puno sobre el Lago Titicaca. Sin embargo, se indica que este modo de transporte no tiene la acogida que tuvo en el pasado, por el incremento del transporte carretero, del parque automotor y la modernización de flotas (Plan de Desarrollo Regional Concertado al 2021 – Gobierno Regional de Puno 2008). Este tipo de transporte moviliza el 17.54% de pasajeros y 14.68% de los volúmenes de carga. Esta última se utiliza para transporte de productos petroleros con 75% y 25% en los ámbitos de Cusco y Juliaca respectivamente (Plan Vial Departamental Participativo de Puno 2006-2015). El transporte lacustre se emplea con fines turísticos y moviliza alrededor del 3.9% de pasajeros entre turistas y pobladores hacia las islas de Amantaní, Taquile, los Uros y otras islas menores del Lago Titicaca. En el transporte aéreo, el Aeropuerto Internacional Manco Cápac, ubicado en la ciudad de Juliaca, se constituye como un medio de comunicación que integra la capital del Perú con el Altiplano y otras regiones.

Según datos del Plan Vial Departamental Participativo de Puno 2006-2015, el transporte aéreo moviliza el 2.6% de pasajeros y el 2.8% de la carga en la región. Cuadro 59. Red vial Puno y Nacional Puno 2011

Perú

Longitud total

9,980

129162

Pavimento

1,410

17,214

No pavimento

8,570

111,948

Red nacional

1,828

23319

Pavimento

1,293

13640

535

9680

1,864

25598

2090

No pavimento

1,771

23509

Red vecina

6,288

80244

Pavimento

1484

6,265

78760

No pavimento Red departamental Pavimento

No pavimento

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno| 131

Capítulo 7 – Los sectores y su potencial para un desarrollo bajo en carbono

Medios de comunicación e información Las empresas de telefonía móvil que están en Puno son Telefónica del Perú y el Grupo América Móvil (CLARO). En el año 2009 Puno contaba con 3730 líneas de telefonía de uso público y un total de 842,403 en telefonía móvil. La tasa de crecimiento de la telefonía móvil en Puno, para el periodo 2006-2009, fue de 97% promedio anual para la empresa Telefónica, que en el año 2006 tenía 74.1 mil líneas en servicio. La tasa de crecimiento de la empresa Claro fue de 127% promedio anual, partiendo de una base de 21.7 mil líneas de servicio en el año 2006 (Cuadro 60). Cuadro 60. Línea en servicio de telefonía móvil en Puno Movistar

Claro

2006

74,146

21,708

2007

148,009

55,201

2008

361,185

124,297

2009

569,522

252,281

97%

127%

Tasa de crecimiento anual 2006-2009

Fuente: OSIPTEL Puno. Compendio Estadístico de la Región Puno 2009 - INEI

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno| 132

ANEXO I:

Convenios internacionales y Compromisos Asumidos por el Perú Convención Marco de las Naciones Unidas sobre Cambio Climático –CMNUCC En el plano internacional, el Perú es miembro de la Convención Marco de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climático (CMNUCC). Esta Convención fue adoptada en New York en mayo de 1992, entrando en vigor en marzo de 1994. Entre otros propósitos, esta Convención permite reforzar la conciencia pública a escala mundial sobre los problemas relacionados con el cambio climático. Entre los 194 países firmantes se encuentra el Perú, quienes en conjunto se han comprometido a asumir los siguientes compromisos a) b) c) d) e) f)

Desarrollar comunicaciones nacionales reportando las emisiones del país. Promover la formación de personal científico, técnico y directivo. Desarrollar estrategias nacionales de mitigación y adaptación. Elaborar y actualizar periódicamente el inventario nacional de las emisiones de Gases de Efecto Invernadero (GEI). Formular, aplicar, publicar y actualizar regularmente programas nacionales y regionales que contengan medidas orientadas a mitigar el Cambio Climático.

La instancia nacional encargada de cumplir con los compromisos es el MINAM, que desde su creación se convirtió en el punto focal nacional ante la CMNUCC.

Protocolo de Kioto El Protocolo es un mecanismo internacional diseñado para empezar a hacer frente al Cambio Climático Mundial y para minimizar sus impactos. Se aprobó en la Ciudad de Kioto, Japón, el 11 de diciembre de 1997,y mediante él se estableció compromisos legalmente vinculantes para que 39 países industrializados reduzcan, entre 2008 y 2010 sus emisiones de gases invernadero al menos en un 5.2% respecto de las de 1990. El Protocolo promueve que los 39 países debían reducir sus emisiones mediante las siguientes medidas y mecanismos: a) La mejora de la eficiencia energética b) La reforma del sector energía c) La protección de los sumideros de carbono (boques, biomasa vegetal y suelos) d) la promoción de energías renovables. e) La limitación de las emisiones de metano de los sistemas de energía. Además este protocolo incluye tres mecanismos extraterritoriales para la reducción de emisiones conocidos como: El Mercado Internacional de Emisiones (MIE).- El cual permite que los países industrializados vendan sus emisiones en casos que hayan sobrepasado su meta de reducción. La implementación conjunta (IC). Mecanismo por el cual los países industrializados pueden vender y comprar entre sí las reducciones resultantes de proyectos específicos a través de las “unidades de reducción de emisiones”.

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno| 133

Anexo I: Convenios internacionales y compromisos asumidos por el Perú

Mecanismo de Desarrollo Limpio (MDL). Este permite que países industrializados financien proyectos de reducción de emisiones en países en desarrollo, beneficiándose con precios más baratos por reducción. El proyecto debe apoyar al proceso de desarrollo sostenible del país en desarrollo y garantizar que las reducciones sean medibles y de largo plazo. La comercialización de carbono se realiza mediante bonos denominados en el mercado internacional como CERs (certificados de reducción de emisiones). y como tal, creó para la implementación de éstos la Comisión Nacional de Cambio Climático (CNCC) el 19 de noviembre de 1993. En el mismo contexto de la CMNUCC, el 11 de diciembre de 1997, en la cciudad de Kioto-Japón se establecieron compromisos legalmente vinculantes para que 39 países industrializados reduzcan sus emisiones de gases invernadero al menos en un 5.2%, entre 2008 y 2010, respecto al año 1990.

Convención Marco de las Naciones Unidas sobre Diversidad Biológica (CDB) Adicionalmente a los convenios anteriores, el país es miembro y está comprometido con esta Convención que viene a ser un acuerdo mundial vinculante, suscrito en 1992, durante la Cumbre de la Tierra de las Naciones Unidas, por 190 países entre ellos el Perú, para detener la perdida de la biodiversidad en el mundo. Sus principales objetivos son: conservar la diversidad biológica; usar sosteniblemente sus componentes (especies, ecosistemas, diversidad genética); y distribuir justa y equitativamente los beneficios derivados de la BD, particularmente los recursos genéticos.

Convención Mundial de Lucha Contra la Desertificación (CLCD) Este es otro acuerdo que está inscrito en el marco de la que fuera adoptada por la ONU en Paris el 17 de junio de 1994 y entró en vigor el 26 de diciembre 1996. Su objetivo es luchar contra la desertificación y mitigar los efectos de la sequía en los países afectados por sequía grave o desertificación, mediante la adopción de medidas eficaces en todos los niveles, apoyadas por acuerdos de cooperación y asociación internacionales, en el marco de un enfoque integrado acorde con el Programa 21, para contribuir al logro del desarrollo sostenible en las zonas afectadas. La consecución de este objetivo exigirá la aplicación en las zonas afectadas de estrategias integradas a largo plazo que se centren simultáneamente en el aumento de la productividad de las tierras, la rehabilitación, la conservación y el aprovechamiento sostenible de los recursos de tierras y recursos hídricos, todo ello con miras a mejorar las condiciones de vida, especialmente a nivel comunitario. El Perú se integró a la CLCD, el 15 de octubre de 1995. En conclusión se puede señalar que pese a estos compromisos el presupuesto asignado por parte del Estado para esta temática es insuficiente para desarrollar las fortalezas nacionales necesarias para enfrentar a cabalidad este problema. En aspectos que van desde las capacidades nacionales disponibles y los sistemas de observación del clima, hasta la débil institucionalidad en el tema y la escasa voluntad política en los tres niveles de gobierno, el nacional, regional y el local. Sin embargo no se puede dejar de reconocer los avances que se están realizando desde algunos sectores púbicos y el apoyo de la Cooperación Internacional en torno especialmente al estudio de vulnerabilidades. Sobre este tema se han priorizado cuatro sectores de estudio: Recurso Hídrico (a nivel de las fuentes de agua, en la actividad minera y energética) del Sector Agricultura, de los Bosques (Altoandinos y de la Amazonía), en el Sector Vivienda, Construcción y Saneamiento, en el Sector Producción (Industria y Pesquería). En base a estos estudios cada sector ha ido determinando las principales medidas de adaptación que podrían aplicarse para reducir la vulnerabilidad analizada para el sector.

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Anexo I: Convenios internacionales y compromisos asumidos por el Perú

Hitos importantes en los compromisos asumidos con la CNMUCC Años 1993

2000 2001 2002 2002

A partir del 2003

2005

2007

2007 2008 2009

2009

Sucesos ocurridos en el marco de la CNCC Para la atención de los compromisos y responsabilidades adaptadas en la convención, el Perú creó la Comisión Nacional de Cambio Climático (CNCC) por R.S. 359-RE del 19 de noviembre de 1993 para coordinar la aplicación de la Convención y el Protocolo de Montreal. Actualmente la preside el Ministerio del Ambiente y la conforman 11 instituciones del sector público, 1 del sector privado empresarial y 1 representante de las ONG. Se publicó la Ley de Promoción del Uso Eficiente de la Energía, Ley Nº 27345. La CNCC (encabezada por la CONAM) elaboró la Primera Comunicación Nacional de Cambio Climático- PCNCC. Se elaboró la Estrategia Nacional de Cambio Climático (ENCC). El Congreso de la República ratificó el Protocolo de Kyoto a través de la R.L. Nº 27824, y siguiendo los acuerdos internacionales (COP7-Marrakech, 2001). Se designó a la CONAM como la autoridad nacional encargada de la aplicación de los Mecanismos de Desarrollo Limpio (MDL), responsabilidad que ahora está siendo cumplida por el Ministerio del Ambiente. Se han establecido dos mecanismos para implementar la ENCC: Programa Nacional para el Cambio Climático-PNCC, con dos líneas: (i) la adaptación; que formuló prioridades nacionales en base a estudios de vulnerabilidad climática, traducidas en proyectos en la cuencas de los ríos Piura, Santa y Mantaro; y (ii) la mitigación, que resultó en proyectos para la estabilización y reducción de GEI a través de MDL; (b) el Proyecto de la Calidad del Aire (PROCLIM), conformado por 14 instituciones. La CNCC preparó la Agenda Ambiental Nacional 2005-2007 (AAN), en la que se establece la lucha contra el cambio climático y la continuidad en la implementación de la Estrategia Nacional de Cambio Climático. Creación del Ministerio del Ambiente-MINAM, por D.L Nº1013 el 13/05/2008 con lo que ha fortalecido la institucionalidad existente en torno al desarrollo sostenible y en especial a la lucha contra los efectos del Cambio Climático, delegándole la función de punto focal nacional de la Convención Marco de Nacionales Unidas sobre Cambio Climático y del Convenio sobre la Diversidad Biológica. El Perú suscribió la Hoja de Ruta de Bali durante la cumbre realizada en Indonesia en la que 190 países acordaron emprender una campaña para restar los efectos del Calentamiento Global. Preparación de la Guía para Estrategias Regionales y Acompañamiento. Actualmente, la CNCC se encuentra en la tarea de preparar la información necesaria que estará llevando a la Segunda Comunicación Nacionalde Cambio Climático (SCNCC), en la cual presentará un informe sobre el estado de emisiones de GEI y acciones de mitigación, además de iniciativas y proyectos de adaptación al cambio climático. El Perú estará participando en la Cumbre de Copenhague.

Fuente: Implicancias del Cambio Climático en la Pobreza y la Consecución de los Objetivos del Milenio. Documento para la Segunda Comunicación Nacional de Cambio Climático. 2009.

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ANEXO II:

Marco legal, normativo e institucional de las ERCC11 MARCO INSTITUCIONAL El Ministerio del Ambiente (MINAM) La DGCCDRH del MINAM es la autoridad nacional designada para cumplir los compromisos asumidos por el Perú en la CMNUCC (MINAM, 2012). De acuerdo al ROF del MINAM (2008), algunas de sus principales funciones en relación a la gestión del cambio climático son: • • • • • •

Formular, en coordinación con las entidades correspondientes, la política, planes y normas de carácter nacional, para la gestión del cambio climático, proponiendo su aprobación. Elaborar, actualizar y coordinar la Estrategia Nacional frente al cambio climático con las entidades que conforman la Comisión Nacional de Cambio Climático, proponiendo su aprobación. Mantener un registro nacional de proyectos de adaptación y mitigación, así como de las investigaciones y estudios sobre el cambio climático y aquellos elaborados en el marco de la Convención Marco de las Naciones Unidas para el Cambio Climático. Promover la implementación de la estrategia nacional frente al cambio climático procurando la incorporación de medidas de adaptación y mitigación en las políticas y planes de desarrollo nacional, regional y local. Proveer asistencia técnica a los gobiernos regionales y locales para la elaboración de las estrategias y planes de sus jurisdicciones en relación al cambio climático en coordinación con el Viceministerio de Gestión Ambiental. Conducir la implementación de un sistema nacional de inventario de gases de efecto invernadero que integre los inventarios sectoriales desarrollados de manera participativa en coordinación con el Viceministerio de Gestión Ambiental.

Los Gobiernos regionales De acuerdo al artículo 53c de la ley N° 27867, Ley Orgánica de Gobiernos Regionales, todoslos gobiernos regionales deben “formular, coordinar, conducir y supervisar la aplicación de las estrategias regionales respecto a la diversidad biológica y sobre cambio climático, dentro del marco de las estrategias nacionales respectivas”. La ENCC de 2003 también hace a los gobiernos responsables y co-responsables de los siguientes objetivos estratégicos: OE6.1. Fortalecer la capacidad de las poblaciones vulnerables para mejorar el proceso de adaptación a los efectos adversos del cambio climático; OE8.1. Generar información y difusión en formatos adecuados para la comunidad científica, formuladores de política, tomadores de decisión y opinión pública en general, sobre la problemática del cambio climático global y los derechos de los ciudadanos al respecto. La Guía para la Elaboración de Estrategias Regionales frente al Cambio Climático provee mayores detalles y precisa más claramente algunos de los roles de los gobiernos regionales frente al cambio climático, en el marco del proceso de elaboración e implementación de las ERCC. De manera práctica, la guía clasifica a los actores según su participación en cuatro grandes funciones en el marco de la ERCC (MINAM, 2011): i. Actores que proponen la ERCC: Participan en la propuesta de la ERCC los miembros del Grupo Técnico Regional de Cambio Climático, que de acuerdo a la guía, debe incluir a la Comisión Ambiental Regional (CAR), las municipalidades provinciales, las Gerencias Regionales, la Oficina de Programación e Inversiones, las Direcciones Regionales Sectoriales, además de otras instituciones de la sociedad civil. ii. Actores que coordinan: La CAR y la Gerencia de Recursos Naturales y Gestión del Medio Ambiente. iii. Actores que aprueban la ERCC: el Presidente Regional, el Consejo Regional y el MINAM 11 El anexo 1 hace referencia a los convenios internacionales y los compromisos asumidos por el Perú.

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Anexo II – Marco legal, normativo e institucional de las ERCC

iv. Actores que ejecutan: las gerencias del gobierno regional, los gobiernos locales y provinciales y diversas otras instituciones de la sociedad civil, además de instituciones públicas locales. La guía señala que la formulación y ejecución de la ERCC es una tarea que involucra a múltiples actores del gobierno regional, además de otros actores de los gobiernos locales y la sociedad civil. En tanto, los roles de coordinación y aprobación de la ERCC quedan en manos de pocos actores.

Gobiernos locales De acuerdo a la Ley Orgánica de Municipalidades, Ley N° 27972, las municipalidades provinciales y distritales son los órganos de gobierno promotores del desarrollo local, y gozan de autonomía política, económica y administrativa en los asuntos de su competencia. La ley resalta también el principio de subsidiariedad de la Constitución Política del Perú, según el cual los niveles de gobierno nacional y regional no deben asumir competencias que puedan ser cumplidas más eficientemente por los gobiernos locales. No obstante, las municipalidades no tienen funciones explícitas relacionadas con la gestión delcambio climático, excepto en el caso de la Municipalidad Metropolitana de Lima, cuyo régimenespecial le otorga competencias de gobierno regional. Estas competencias incluirían aquellasrelacionadas a la gestión del cambio climático. De hecho, la Municipalidad Metropolitana deLima cuenta con un Grupo de Trabajo de Cambio Climático y ha comenzado a elaborar unaEstrategia Metropolitana de Cambio Climático.Ahora bien, la Red de Municipalidades Rurales del Perú (REMURPE) ha presentado unproyecto de ley para modificar algunos artículos de la Ley Orgánica de Municipalidades. Queintegrarían la gestión del riesgo de desastres y cambio climático en la gestión municipal. Entreotras cosas, el proyecto propone incorporar las siguientes competencias en el ámbito municipal: la promoción, apoyo y ejecución de acciones de gestión del riesgo de desastres en la planificación del desarrollo local, el ordenamiento territorial, la gestión ambiental, la inversión pública y la educación comunitaria; y la formulación de las políticas locales, programas y proyectos para el desarrollo de capacidades para el manejo de los riesgos de desastres, incluidos los efectos del cambio climático. Además, el proyecto de ley, en caso de aprobarse ampliaría el régimen especial para las municipalidades rurales. (Coari Mamani C. F., 2012). Con esta modificación, la municipalidades rurales asumirían funciones de gobiernos regionales, incluyendo las que corresponden a la gestión del cambio climático.

Comisión Nacional de Cambio climático (CNCC) Esta comisión tiene por función realizar el seguimiento de los diversos sectores públicos y privados concernidos en la materia, mediante la implementación de la CMNUCC, así como el diseño y promoción de la Estrategia Nacional de Cambio climático(ENCC), cuyo contenido debe orientar e informar a las estrategias, planes y proyectos de desarrollo nacionales, sectoriales y regionales. El MINAM preside la CNCC, creada por R.S N° 359 – 93 – RE y reconformada a través del D.S N° 006 – 2009 – MINAM10. La CNCC es la instancia responsable de elaborar y realizar el seguimiento de la ENCC. Está conformada por el MINAM y los ministerios de Economía y Finanzas, Agricultura, Energía y Minas, Producción, Vivienda y Construcción, Comercio Exterior y Turismo y Relaciones Exteriores, Salud y Educación, así como Organismos Públicos Descentralizados, la Asamblea Nacional de Gobiernos Regionales, Universidades y ONGs, entre otras instituciones Asimismo, se viene trabajando en el Reglamento de la CNCC, que reconformaría la comisión y articularía a nuevos actores, tales como la Presidencia del Consejo de Ministros (PCM), el Instituto Nacional de Defensa Civil (INDECI) y el Centro Nacional de CENEPRED. Cabe señalar, que esto no está definido aún. La CNCC cuenta con 7 grupos técnicos de trabajo: (i) adaptación; (ii) mitigación y mecanismo de desarrollo limpio; (iii) investigación y tecnología; (iv) financiamiento; (v) reducción de emisiones por degradación y deforestación; (vi) negociación internacional; y (vii) educación y comunicación. De acuerdo a la nueva ENCC, actualmente en versión borrador, la CNCC tendrá la responsabilidad de evaluar el grado de inserción de la ENCC en los planes y presupuestos de las instituciones sectoriales y de diferentes niveles de gobierno. Además, deberá proponer, en coordinación con el MEF, el diseño de incentivos que promuevan la incorporación de la ENCC en dichos planes y presupuestos. En resumen, el MINAM tiene los roles consignados en la Ley Marco del Sistema Nacional de Gestión Ambiental, en su ROF y aquellos que se derivan de su posición como presidente de la CNCC. Se destacan, entonces, la responsabilidad del MINAM de cumplir los compromisos asumidos por el Perú en la CMNUCC y la responsabilidad de liderar la elaboración, implementación y evaluación de la ENCC, en coordinación con los demás integrantes de la CNCC.

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Anexo II – Marco legal, normativo e institucional de las ERCC

Comunicaciones nacionales sobre el cambio climático del Perú A la fecha se han elaborado dos comunicaciones nacionales sobre el cambio climático en el Perú. La primera se presentó a la secretaría de la Convención Marco de las Naciones Unidas sobre el Cambio climático (CMNUCC) en el año 2001. En ella se incluyó el inventario nacional de GEI teniendo como año base 1994. Como parte de los resultados de dicho inventario se determinó que la principal fuente de emisión de dióxido de carbono tenía su origen en el sector no energético (deforestación). No obstante, según las proyecciones realizadas para el 2020, se determinó que una de las principales fuentes de emisión será el sector energético (transporte). El trabajo realizado en torno a esta comunicación nacional incluyó información sobre la vulnerabilidad del Perú desde un análisis basado en los impactos generados por el fenómeno meteorológico El Niño. Esta información permitió ver los impactos que han sufrido sectores y zonas vulnerables durante El Niño de 1997-98, así como retrocesos de glaciares en la Cordillera Blanca durante los últimos treinta años que comprometan la disponibilidad de agua. La segunda comunicación se presentó en 2010. Previo a ello, en junio de 2006 se aprobó el proyecto Segunda Comunicación del Perú a la CMNUCC financiado por el Fondo Mundial para el Medio Ambiente (GEF) y el PNUD como parte de las prioridades del gobierno peruano. El estudio fue liderado por el MINAM como autoridad nacional encargada del cumplimiento de las actividades vinculadas al mecanismo de desarrollo limpio, en el marco de lo dispuesto por el Protocolo de Kioto y la preparación de la SCNCC. Se preparó la segunda comunicación de acuerdo con la Decisión 17/CP.8 y en base a la Estrategia Nacional del Perú sobre Cambio climático. El proyecto se inscribe en el objetivo de “desarrollar y mejorar capacidades nacionales para facilitar el proceso de integración de la temática del cambio climático en los procesos nacionales de desarrollo y reducción de la pobreza”. De acuerdo al convenio el proyecto alcanzó seis grandes resultados en función de los cuales se aplicarán aproximaciones participativas, de abajo hacia arriba, para los sectores y áreas geográficas priorizadas, generando escenarios de cambio climático y evaluaciones de vulnerabilidad como insumos para la estrategia de adaptación. Incluyó como prioritario el desarrollo de un sistema de gestión del inventario de GEI para contar con reportes periódicos de las emisiones que sean comparables y verificables. En el marco de estos resultados, el proyecto está realizando estudios y análisis detallados de las restricciones, brechas y necesidades técnicas y de capacidades del sistema de información del clima y la agenda de investigación en el país, el desarrollo de indicadores para evaluar el impacto del proceso de comunicación en la política nacional y la planificación sectorial. Asimismo ha priorizado la implementación de la Estrategia Nacional de Cambio climático, que incluye el Programa de Fortalecimiento de Capacidades Nacionales para manejar el Impacto del Cambio climático y la Contaminación del Aire (PROCLIM) y la Evaluación Local Integrada y Estrategia de Adaptación al Cambio climático en la cuenca del río Mayo en San Martín, la cuenca del río Chira en Piura, la cuenca del Vilcanota en Cusco y la cuenca del río Santa en Ancash.

Estrategia Nacional de Cambio climático La ENCC constituye el marco general de las acciones nacionales sobre el cambio climático, con la finalidad de incluir esta problemática en políticas, planes y programas sectoriales y regionales. Fue desarrollada por la CNCC y aprobada por la Presidencia del Consejo de Ministros del Perú mediante decreto supremo en el año 2001. Esta estrategia tiene como propósito que el Perú reconozca su vulnerabilidad ante al cambio climático e incorpore este conocimiento en las políticas, planes y programas sectoriales y regionales de manera obligatoria. Esto significa incorporar las medidas de adaptación a los efectos adversos, generar conciencia en la población sobre los riesgos del cambio climático y la necesidaddel país de mejorar su competitividad con un manejo responsable de sus recursos y de sus emisiones de GEI sin comprometer el desarrollo sostenible. Entre sus objetivos estratégicos se destacan reducir los impactos adversos del cambio climático mediante estudios integrados de vulnerabilidad y adaptación que identifiquen zonas o sectores críticos, donde se implementarán proyectos de adaptación; y controlar las emisiones de contaminantes locales y de GEI con programas de promoción de energías renovables y mayor eficiencia energética en los sectores productivos. Desde 2002 se ha venido implementado una serie de acciones para lograr que la denominada “variable climática” se incorpore en los procesos de desarrollo del país a nivel local, regional y nacional. Precisamente en los últimos años se incrementó notablemente el número y la magnitud de

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Anexo II – Marco legal, normativo e institucional de las ERCC

los proyectos de desarrollo relativos al cambio climático gracias al apoyo de la cooperación Internacional. En el marco de la ENCC se preparó la Agenda Ambiental Nacional 2005 – 2007, principal instrumento de gestión y planificación del Sistema Nacional de Gestión Ambiental, elaborado en un trabajo colectivo de instituciones del ámbito nacional, regional y local, y del sector público, privado y la sociedad civil. En la actualidad, el MINAM viene trabajando en la actualización de la ENCC con el objetivo de hacerla más operativa y propicia para integrarse a los mecanismos de planificación de las autoridades públicas.

Política Nacional del Ambiente Mediante Decreto Supremo Nro. 012 del 23 de Mayo del 2009, el MINAM aprobó la Política Nacional del Ambiente, que en el capítulo 9 denominado: Mitigación y Adaptación al Cambio Climático establece los siguientes lineamientos de política: 1) Incentivar la aplicación de medidas para la mitigación y adaptación al cambio climático con un enfoque preventivo, considerando las particularidades de las diversas regiones del país, con énfasis en la situación y el accionar espontáneo de adaptación de las comunidades campesinas y los pueblos indígenas. 2) Establecer sistemas de monitoreo, alerta temprana y respuesta oportuna frente a desastres naturales asociados al cambio climático, privilegiando a las poblaciones más vulnerables. 3) Fomentar el desarrollo de proyectos forestales, manejo de residuos sólidos, saneamiento, uso de energías renovables y otros, para contribuir en la mitigación de los efectos del cambio climático. 4) Conducir los procesos de adaptación y mitigación al cambio climático, difundiendo sus consecuencias, así como capacitar a los diversos actores sociales para organizarse. 5) Promover el uso de tecnologías adecuadas y apropiadas para la adaptación al cambio climático y mitigación de gases de efecto invernadero y de la contaminación atmosférica.

Plan Nacional de Acción Ambiental PLANAA 2011-2021 Aprobado por D.S. Nro. 014-2011 el 9 de Julio del 2011, establece en la meta 4 denominado de Bosques y Cambio Climático establece como meta prioritaria la reducción a cero de la tasa de deforestación en 54 millones de hectáreas de bosques primarios bajo diversas categorías de ordenamiento territorial contribuyendo, conjuntamente con otras iniciativas, a reducir el 47.5% de emisiones de GEI en el país, generados por el cambio de uso de la tierra; así como a disminuir la vulnerabilidad frente al cambio climático. Agenda Ambiental 2013-2014 Aprobada por Resolución Ministerial Nro. 026-2013 MINAM, de enero 2013 con el objetivo de alinear las acciones de las entidades que conforman el Sistema Nacional de Gestión Ambiental con las políticas públicas en particular con el Plan Bicentenario Perú al 2021, la Política Nacional del Ambiente, el Plan Nacional de Acción Ambiental (PLANAA Perú 20112021) y los Ejes Estratégicos de la Gestión Ambiental. El objetivo 3, establece: incorporar la variable climática en las estrategias, programas y planes de desarrollo

InterCLIMA InterCLIMA es el espacio anual de encuentro, intercambio y reporte para la gestión del cambio climático, liderada por el Ministerio del Ambiente (MINAM).

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Anexo II – Marco legal, normativo e institucional de las ERCC

Está previsto, organizar un InterCLIMA, anual, a través de un evento central de 3 días, que congrega a técnicos, especialistas, empresarios, funcionarios y tomadores de decisiones con el fin de abordar la temática de cambio climático. La primera edición de InterCLIMA se llevó a cabo el 29, 30 y 31 de Octubre del 2012, en Lima, y tuvo como tema central la Gestión del Riesgo Climático (o adaptación al cambio climático y su relación con la gestión del riesgo de desastres). El tema central del InterClima 2013, será la mitigación / gestión de gases de efecto invernadero. Se espera que InterCLIMA se convierta en el espacio en el cual la sociedad civil, la academia, el sector privado y los diferentes niveles de gobierno muestran los avances en la gestión del cambio climático, así como los retos, necesidades y prioridades identificados durante el proceso. InterCLIMA tiene cinco metas: • Socializar los avances y desafíos o retos de las experiencias relacionadas con cambio climático en distintos niveles de gobierno. • Profundizar el debate y reflexión, y generar orientaciones y recomendaciones para la acción a futuro. • Confrontar los requerimientos de la ciencia con la realidad en la práctica. • Identificar los aspectos clave que requieren profundizarse a futuro (establecer agenda futura y de InterCLIMA) y las prioridades de intervención. • Establecer los mecanismos de colaboración e intercambio con experiencias en los Andes y al nivel internacional.

INSTRUMENTOS DE PLANIFICACIÓN DEL DESARROLLO Y SU ARTICULACIÓN CON EL CAMBIO CLIMÁTICO El Acuerdo Nacional El Acuerdo Nacional es un conjunto de políticas de Estado elaboradas y aprobadas sobre la base del diálogo y del consenso a nivel nacional, con el fin de definir un rumbo para el país. El Acuerdo Nacional trata la gestión del riesgo climático de manera indirecta en las políticas 10, 15, 19, 32 y 33. Aunque ninguna de estas cinco políticas aborda la gestión del cambio climático directamente, todas ofrecen indirectamente algún respaldo político a las acciones de gestión del cambio climático, independientemente de los cambios de gobierno. La política 10, sobre la reducción de la pobreza, privilegia la asistencia a los grupos en extrema pobreza, excluidos y vulnerables; incluye la promoción de una cultura de prevención y control de riesgos y vulnerabilidades ante los desastres, asignando recursos para la prevención, asistencia y reconstrucción. La política 15, referida a la promoción de la seguridad alimentaria, busca asegurar la disponibilidad y el acceso de la población a alimentos suficientes y de calidad. Entre otras cosas, la política de seguridad alimentaria y nutrición tomará medidas contra las amenazas a la seguridad alimentaria, como las sequías, la desertificación, las plagas, la erosión de la diversidad biológica y la degradación de tierras y aguas, problemas que podrían verse exacerbados con el cambio climático18. Por su parte, la política 19, sobre el desarrollo sostenible y la gestión ambiental, promueve institucionalizar la gestión ambiental y la sostenibilidad ambiental con énfasis en la población vulnerable (Acuerdo Nacional, 2012). La política 32, sobre gestión del riesgo de desastres, promueve la protección de la vida, la salud y la integridad de las personas así como del patrimonio público y privado, a través de la institucionalización de la gestión del riesgo de desastres. Toma en cuenta la Estrategia Internacional para la Reducción de Desastres, el Comité Andino para la Prevención y Atención de Desastres y el Marco de Acción de Hyogo, que a su vez consideran importante y necesaria la integración entre la gestión del riesgo de desastres y la adaptación al cambio climático. La política 33, sobre la gestión de los recursos hídricos, señala que el Estado debe garantizar la gestión integrada de los recursos hídricos tomando en cuenta el cambio climático (Acuerdo Nacional, 2012). Por otro lado, las políticas 8 y 20 no tienen relación con el cambio climático, pero sirven de respaldo para dos importantes lineamientos útiles para la gestión del cambio climático: la investigación científica y el fortalecimiento de capacidades de gestión en los diferentes niveles de gobierno. La política 8 busca “desarrollar una integral descentralización política, económica y administrativa, transfiriendo progresivamente competencias y recursos del gobierno nacional a los gobiernos

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Anexo II – Marco legal, normativo e institucional de las ERCC

regionales y locales con el fin de eliminar el centralismo (Acuerdo Nacional, 2012).” Se trata de una política de gestión pública fundamental para la adaptación al cambio climático porque los impactos del cambio climático ocurren en el territorio y de manera diferenciada, con lo cual, el Estado no es capaz de lograr la adaptación únicamente desde el gobierno central. Por el contrario, debe transferir funciones y desarrollar competencias en todos los niveles de gobierno para abordar el cambio climático de manera descentralizada y con participación ciudadana. La política 20, referida al desarrollo tecnológico, busca entre otras cosas, fortalecer la capacidad del país para generar conocimientos científicos y tecnológicos, desarrollar los recursos humanos y mejorar la gestión del os recursos naturales (Acuerdo Nacional, 2012). La gestión del cambio climático demanda importantes esfuerzos de investigación científica, por lo que esta política contribuye indirectamente a fortalecer la gestión del cambio climático.

El Plan Bicentenario El Plan Bicentenario, aprobado en 2011 por D.S 054 – 2011 – PCM, es un plan de largo plazo que contiene las políticas nacionales de desarrollo que deberá seguir el Perú hasta 2012 (Libélula, 2011). El Plan Bicentenario propone seis ejes estratégicos, con sus respectivos objetivos, metas, acciones y programas estratégicos (CEPLAN, 2011). Las entidades que conforman el Sistema Nacional de Planeamiento Estratégico (SINAPLAN), es decir, prácticamente todos los órganos de planificación de los tres niveles de gobierno, de los poderes ejecutivo, legislativo y judicial y las instituciones del sector privado participantes del Acuerdo Nacional, deben adecuar sus planes estratégicos al Plan Bicentenario. Actualmente, el Plan Bicentenario se encuentra en revisión. El Plan Bicentenario reconoce que el cambio climático es una megatendencia. Esto es, una variable que condiciona las posibilidades de desarrollo nacional, y que debe ser considerada para orientar mejor la política nacional de desarrollo (CEPLAN, 2011). Reafirma la necesidad de considerar el cambio climático como una variable importante en todos los instrumentos de planificación del desarrollo, en los diferentes niveles de gobierno (Galarza, 2012). En el eje estratégico 6, referido a los recursos naturales y el ambiente, establece la adaptación al cambio climático como una de sus 5 prioridades; además incluye la adaptación de la población y los sistemas productivos vulnerables al cambio climático como objetivo específico y propone acciones estratégicas y programas para lograr dicho objetivo. Finalmente, el Plan Bicentenario realiza un análisis de contingencias; esto es, intenta anticiparse a un escenario adverso en el que confluyen una serie de factores exógenos inciertos que comprometerían el logro los objetivos del Plan. El cambio climático se incluye en el escenario normal y en el escenario contingente, pero con efectos mucho más adversos en el caso del escenario contingente (CEPLAN, 2011).

Plan Estratégico de Desarrollo Nacional al 2021 El denominado Plan Perú 2012 fue elaborado por el Centro Nacional de Planeamiento Estratégico 12(CEPLAN). En su eje estratégico 6 Recursos Naturales y Ambiente, y en su objetivo específico 4, se consideran acciones estratégicas que integran a la población y los sistemas productivos vulnerables adaptados al cambio climático, entre las que se destacan las siguientes: Elaborar las evaluaciones locales integradas de cambio climático por cuenca. Evaluar los recursos hidrogeológicos por cuencas con miras a la utilización de los recursos hídricos del subsuelo a través de galerías de agua. Crear mecanismos de investigación sobre el cambio climático y actualizar y completar los mapas de vulnerabilidad a nivel nacional, con el fin de identificar las medidas de adaptación necesarias. Crear mecanismos de inversión para la adecuación de infraestructura y otras medidas para reducir la vulnerabilidad, a fin de asegurar que los efectos del cambio climático no afecten las capacidades productivas de la economía nacional. Mejorar la capacidad de respuesta para afrontar emergencias relacionadas con el cambio climático mediante acciones de sensibilización y la capacitación de las autoridades y la población, la creación 12 Primera edición en marzo del 2010, actualizado mediante DS 054-2011 PCM en2011, manteniendo un enfoque del Bicentenario.

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Anexo II – Marco legal, normativo e institucional de las ERCC

de mecanismos que produzcan desembolsos rápidos de recursos económicos y la respuesta del sector salud en zonas de alta vulnerabilidad. Fortalecer el sistema de alerta temprana frente a desastres mediante el incremento de las estaciones hidrometeorológicas a nivel nacional. Incluir la adaptación al cambio climático en el diseño de las políticas regionales y locales. Identificar y adoptar las medidas de protección para prevenir los impactos nocivos del cambio climático sobre la biodiversidad.

Ejes Estratégicos de la Gestión Ambiental Estos ejes expresan la prioridad nacional ambiental comprometida con asegurar la gestión sostenible de los recursos naturales y la conservación de la biodiversidad, incorporando adecuadamente los desafíos del cambio climático global y logrando una calidad ambiental adecuada para la salud y el desarrollo integral de las personas. A su vez, estos ejes organizan la intervención estatal en la gestión ambiental, teniendo objetivos claros; y para garantizar su cumplimiento, se han diseñado para cada uno de ellos un conjunto de propuestas de políticas y normativas y de programas o proyectos que contribuirán de manera concreta y efectiva a dar cumplimiento al objetivo propuesto y a los indicadores de resultado e impacto. Se establecerán, a su vez, mecanismos para seguimiento y evaluación de estos indicadores, los productos resultantes y la calidad de ellos. Son cuatro los Ejes Estratégicos de la Gestión Ambiental, que han sido definidos por la Comisión Multisectorial creada por la Presidencia del Consejo de Ministros mediante la Resolución suprema N° 189-2012 –PCM. Los componentes de estos ejes estratégicos se aprecian en el Cuadro siguiente:

Ejes Estratégicos

Componentes Acceso a la justicia y a la fiscalización ambiental eficaces Garantizar el diálogo y la concertación preventivos para construir una cultura de la paz social. Mejorar el desempeño del Estado en la gestión y regulación Estado Soberano y ambiental. Garante de Derechos Generar información ambiental sistémica e integrada para la (gobernanza/ toma de decisiones gobernabilidad) Fortalecer la ciudadanía, la comunicación y la educación ambiental. Construcción de capacidades y profesionalización ambientales Mejora en la calidad Garantizar un ambiente sano (agua, aire, suelo, residuos de vida con ambiente sólidos) sano El agua primero Compatibilizando el Promoción de inversiones sostenibles en actividades aprovechamiento productivas y extractivas armoniosos de los Gestión del territorio y mecanismo para compatibilidad recursos naturales actividades productivas Actividades productivas y desarrollo con inclusión social Incorporar la variable climática en las estrategias de Patrimonio natural desarrollo saludable Conservación y uso sostenible de la diversidad biológica como oportunidad para el desarrollo.

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ANEXO III:

Desempeño ambiental regional El Índice de Desempeño Ambiental Departamental13 (IDAD) mide las conductas sostenibles y poco sostenibles que tenemos para la conservación de nuestro ambiente. Oscila entre valores de 0 a 1, siendo 1 el mejor desempeño ambiental. Este instrumento requiere ser permanentemente actualizado para tomar en cuenta el comportamiento que asumen las diferentes variables de desempeño ambiental. Entre las variables más relevantes que considera el IDAD tenemos: a) Calidad ambiental del aire, del agua y los residuos sólidos. b) Conservación de los recursos naturales (ex situ, de los ecosistemas, reforestación y de especies). c) Gobernanza ambiental (educación ambiental y participación ciudadana). d) Gestión ambiental (instrumentos de gestión, conflictos y denuncias y gasto público). Índice de desempeño ambiental de los departamentos de Perú

Fuente: Viceministerio de Gestión Ambiental, 2011.

MINAM (2008). “Índice de Desempeño Ambiental Departamental (IDAD)”. Lima: Ministerio del Ambiente / DGIIA. [http://sinia.minam.gob.pe/admDocumento.php?accion=bajar&docadjunto=2756]

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ANEXO IV:

Huella ecológica regional Según el MINAM (2009), la huella ecológica 14 es un indicador biofísico de sostenibilidad que integra el conjunto de impactos que ejerce una colectividad determinada (país, región o ciudad) sobre su entorno, considerando tanto los recursos necesarios como los residuos generados para el mantenimiento del modelo de producción y consumo de ese colectivo. La huella ecológica mide en Has globales (hag) la superficie de tierra y mar que un individuo necesita para satisfacer sus necesidades de consumo, utilizando la tecnología actual. Está determinada por la demanda de recursos naturales que demanda el ser humano para satisfacer sus necesidades. Un índice complementario a la huella ecológica es la biocapacidad, que corresponde a la superficie de tierra disponible para un determinado nivel de producción. Está determinada por la oferta, cuánto el planeta puede ofrecer a la humanidad. Los principales componentes de la huella ecológica son: (i) tierras de cultivo, (ii) tierras de pastoreo, (iii) área de pesca, (iv) bosques, (v) tierra para captura de carbono y (vi) tierra construida. Los resultados a nivel mundial muestran que si en un territorio el consumo promedio por persona supera el valor de 1.783 hag atenta contra la capacidad productiva y regenerativa del planeta. Sobre esta base generada en el año 2007 se encontró que (MINAM, 2011): •

La huella ecológica mundial fue de 2.697 hag por persona.

•

La huella ecológica del Perú fue de 1.537 hag por persona y se encuentra dentro de los estándares de sostenibilidad.

En la medición de la huella ecológica se toman en cuenta varias consideraciones que se indican a continuación: g) No contabiliza algunos impactos como la erosión o la contaminación del suelo, el agua y la atmósfera (excepto por el CO2). h) Se asume que la práctica en los sectores agrícolas, ganaderos y forestales es sostenible, es decir que la productividad no disminuye con el tiempo. i)

No se considera el impacto asociado al consumo de agua.

Mide la demanda sobre la capacidad productiva de la biosfera, los que se extraen de ella como el cobre y otros minerales no tienen un valor de rendimiento que pueda ser utilizado. Por lo que una TM de cobre no tiene la huella ecológica de una TM de madera.

k) Los tóxicos y contaminantes que no pueden ser absorbidos por procesos biológicos (plásticos), no pueden asignarse como huella ecológica. El mercurio, que no es creado mediante procesos biológicos ni absorbidos por ellos no tiene huella ecológica definida. l)

La huella ecológica es más apropiada para la evaluación y conservación de la biodiversidad, por lo que el Convenio sobre Biodiversidad Biológica la adoptó como un indicador de la presión sobre ella.

Viceministerio de Gestión Ambiental (2011). “Huella ecológica en el Perú. Calculo nacional y departamental”. Lima: MINAM / Dirección General de Investigación e Información Ambiental. [http://sinia.minam.gob.pe/admDocumento.php?accion=bajar&docadjunto=2078]

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Anexo IV – Huella ecológica regional

Huella ecológica departamental al 2007

Fuente: Viceministerio de Gestión Ambiental, 2011.

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno| 145

ANEXO V:

Gestión de riesgos y desastres Por su ubicación geográfica y diversidad climática, el Perú está expuesto cotidianamente a la ocurrencia de una serie de amenazas o peligros como inundaciones, deslizamientos, avalanchas o huaycos y heladas recurrentes, e incluso otras menos frecuentes como erupciones volcánicas, terremotos y tsunamis. En el mismo sentido, el desarrollo económico ha venido acompañado por un modelo de urbanización creciente y desarticulado: las intervenciones antropogénicas en áreas periurbanas se han realizado sin tomar muy en cuenta las características del entorno ni las restricciones que el medioambiente impone. Estos temas, unidos a la pobreza y pobreza extrema de un segmento importante de la población, generan las condiciones de vulnerabilidad físicas, sociales y económicas para que estos fenómenos signifiquen una amenazada y puedan causar grandes daños. Revisando el proceso histórico de ocurrencias de desastres y su impacto en el crecimiento real del PBI en los países miembros de la Comunidad Andina de Naciones (CAN), se evidencia una mayor incidencia de los desastres en el PBI nacional del Perú en comparación con los otros países. Cada desastre genera fuertes perjuicios y quiebres en el PBI nacional, lo que no solamente genera pérdidas económicas sino también la pérdida de las condiciones de vida de los pobladores. Según cifras estimadas por el BID, las pérdidas económicas para América Latina y el Caribe derivadas de desastres vinculados a ocurrencia de amenazas naturales asciende a US$32 mil millones en los últimos diez años. Por su parte, la CEPAL reporta cifras del orden de los US$2000 millones anuales (PREDECAN, 2009). Se entiende por gestión de riesgos y desastres al proceso social cuyo fin último es la prevención, reducción y control permanente de los factores de riesgo en la sociedad, así como la adecuada preparación y respuesta frente a ellos, considerando las políticas nacionales con especial énfasis en aquellas relativas a la materia económica, ambiental, de seguridad, defensa nacional y territorial de manera sostenible. El Perú ha ido involucrándose en muchos espacios y plataformas internacionales en el tema de la prevención y atención de desastres como estrategia para hacer frente a los riesgos y amenazas que aumentan con los eventos climáticos extremos. El país es parte del Comité Andino para la Prevención de Atención de Desastres (CAPRADE) de la CAN, mediante el cual se están fortalecimiento políticas e instrumentos de planificación del desarrollo y del territorio con criterios de seguridad y sostenibilidad. Esta iniciativa de la CAN ha sido apoyada por la Unión Europea mediante el Proyecto Apoyo a la Prevención de Desastres en la Comunidad Andina (PREDECAN). Bajo el liderazgo del CAPRADE se formuló la política regional denominada Estrategia Andina para la Prevención y Atención de Desastres (EAPAD), aprobada en 2004 y ratificada en 2009 por el Consejo Andino de Ministros de Relaciones Exteriores. En la región andina del Perú se han producido avances que cuentan con el apoyo de agencias e instituciones internacionales. El PNUD desarrolla el Programa de Reducción de Riesgos y Desastres que está siendo ejecutado en el marco de un convenio firmado con la PCM para fortalecer el Sistema Nacional de Gestión de Riesgos de Desastres (SINAGERD), como ente rector del Instituto Nacional de Defensa Civil (INDECI). Se conformaron seis plataformas de Defensa Civil de nivel regional, provincial y local y se desarrollaron protocolos de coordinación y comunicación de nivel nacional para alertas ante tsunamis. Se

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Anexo V – Gestión de riesgos y desastres

cuenta también con un Sistema de Información para la Prevención y Atención de Desastres (SINPAD) 15 con información a escala nacional. De otro lado, existen iniciativas en marcha en el tema de seguros ante desastres o específicamente para el fenómeno El Niño en el sector agropecuario, desarrollados como casos piloto por la GIZ en varias cuencas del país como la de los ríos Mayo, Piura e Ica. El proyecto Prevención y Reducción de las Amenazas Originadas por Desastres Naturales (CEPAL/GIZ) tiene como caso peruano la cuenca del río Sisa en el departamento de San Martín. En ámbitos urbanos se están diseñando mecanismos de transferencia del riesgo con el apoyo del BID y del Ministerio de Vivienda. Existen también iniciativas institucionales interesantes en el tema como los proyectos que impulsa el ITDG con apoyo de la cooperación internacional en Lambayeque, Moyobamba, Ancash, Tumbes, La Libertad, Cajamarca, Huancavelica, Ayacucho e Ica. Mediante DS 048-2011-PCM se reglamentó la Ley 29664 del SINAGERD cuya finalidad es identificar y reducir los riesgos asociados a peligros, minimizar sus efectos y atender situaciones de peligro mediante lineamientos de gestión. El reglamento precisa que la ley se aplica para todas las entidades y empresas públicas en los tres niveles de gobierno, el sector privado y la ciudadanía. El SINAGERD tiene como ente rector a la PCM y está integrado además por el Consejo Nacional de Gestión del Riesgo y Desastres, el Instituto Nacional de Defensa Civil (INDECI), el Centro Nacional de Estimación, Prevención y Reducción del Riesgo de Desastres (CENEPRED) y el CEPLAN. En base a esta normatividad, el SINAGERD ha preparado el Plan Nacional de Gestión del Riesgo de Desastres 2012-2021 que busca integrar los procesos de estimación, prevención, reducción del riesgo de desastres, preparación, respuesta, rehabilitación y reconstrucción. El plan establece las líneas estratégicas, objetivos, acciones, procesos y protocolos de carácter plurianual necesarios para concretar lo establecido en la ley. En su diseño se consideró la articulación con los programas presupuestales estratégicos vinculados a la gestión de riesgos y desastres y otros programas que están relacionados con el objetivo del plan en el marco del presupuesto por resultados. Los riesgos naturales considerados por el SINAGERD se agrupan en:

•

Fenómenos geodinámicos externos como los huaycos, deslizamientos e inundaciones. Normalmente estos fenómenos terminan en desastres por la carencia de un Sistema de Conservación y Protección. Fenómenos geodinámicos internos como los sismos y maremotos que presentan registros para Ica, Moquegua y Tacna con mayor relevancia. Las medidas de prevención toman en cuenta que el Perú se encuentra ubicado dentro del dentro del Cinturón Circumpacífico. Fenómenos climáticos comolas heladas son propios de las zonas altoandinas. Se presentan bajo dos modalidades: heladas estáticas y dinámicas, que afecta las zonas altas. Las medidas preventivas para la moderación de las sequías se vinculan con la gestión de cuencas.

Finalmente, la Resolución Ministerial 276-2012 PCM del 24 de octubre de 2012 aprobó la Directiva 001-2012 PCM/SINARGERD con los lineamientos para la constitución y funcionamiento de los grupos de trabajo de gestión de riesgos y desastres en los tres niveles de gobierno. 15

[http://sinpad.indeci.gob.pe/PortalSINPAD/]

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Anexo V – Gestión de riesgos y desastres

Incidencia de desastres en el crecimiento real del PBI

La adopción e implantación de políticas, estrategias y prácticas para prevenir,reducir y propiciar el control permanente de los factores de riesgo de desastres, así como la adecuada preparación y respuesta ante tales situaciones, se lograa partir de los siguientes componentes: La gestión prospectiva evita la generación de nuevos riesgos, interviene sobre el riesgo aún no existente para aplicar el análisis del riesgo a proyectos de inversión, e impide la creación de nuevos riesgos interviniendo en los procesos de planificación territorial sectoriales y locales. La gestión correctivareduce el riesgo existente. Ylagestión reactiva minimiza probables daños y pérdidas ante desastres por riesgos no corregidos y aplica medidas que incrementen la resiliencia y la capacidad de respuesta, con sistemas de alerta temprana, preparación para la respuesta (alternativas de prestación del servicio, organización usuarios, planes de contingencia, emergencias), programas de atención de emergencias, seguros y fondos de reconstrucción. El presupuesto del Programa Presupuestal Estratégico de Reducción de la Vulnerabilidad y Atención de Emergencias y Desastres para el 2012ascendió a S/. 80.4 millones y se priorizan las intervenciones como construcción de defensas ribereñas, adquisición de bienes de ayuda humanitaria y otros.

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ANEXO VI:

Emisiones de gases de efecto invernadero a nivel nacional En octubre del 2012la Dirección General de Cambio Climático, Desertificación y Recursos Hídricos del MINAM presentó los resultados de la evaluación sobre las actividades que generan estos gases y las emisiones del año 2009. Una síntesis de estos resultados se publicaron en “Clima cómo vamos” (MINAM, 2012) y también en el documento “Informe Nacional del Estado del Ambiente 2009-2011”, primera edición de diciembre 2012. En el gráfico y cuadro siguientes, se puede apreciar el inventario nacional de emisiones de GEI del año 2009, que registra un total de 146.7 MTCO2eq. Su distribución por sectores se concentra en el no energético, que genera el 69.5% de las emisiones en el país, mientras que el sector energético concentra el 30.5%. Una mirada sobre el aumento de las emisiones de GEI a lo largo de los últimos años permite inferir que se incrementaronun 48.4% entre 1994 (98.8 MTCO2eq.) y 2000 (120 MTCO2eq.); y un 22% entre 2000 y 2009 (146.7 MTCO2eq). Principales emisiones de GEI a nivel nacional Principales emisores

MTCO2eq

Total

146.7

•

Sector energético(consumidores de energía y combustibles)

44.8

•

Transporte (consumo de combustible)

14.8

•

Industrias de energía (transformación y conversión industrial, quemada de gas, carbón, diesel para generar electricidad)

10.4

•

Industria manufacturera y construcción

6.1

•

Producción de minerales (transformación de minerales no metálicos en cemento y cal)

3.5

•

Residencial comercial

3.2

• •

Producción de metales (emisiones, producción, fundición, aleación de metales) Minería (comprende el uso energético requerido dentro de la extracción y producción minera) Emisiones fugitivas por manipulación de combustibles sólidos y gaseosos. Pesquería, emisiones por consumo de energía en plantas e infraestructura portuaria. Industria química (producción de amoniaco, ácido nítrico y ácido sulfúrico). Agroindustrial (emisiones generadas por el consumo energético de procesos industriales). Sector no energético (no consumidores de energía y combustibles). Conversión de bosques y pasturas (deforestación para usos agrícolas) (USCUSS*) La pérdida de suelo forestal por uso agrícola es la principal fuente de emisiones de GEI en Perú. Uso de suelos agrícolas (incluye emisiones por uso de fertilizantes nitrogenados). Fermentación entérica (digestión de animales, especialmente ganado vacuno). Manejo de estiércol de animales (emisiones de CH4 por descomposición de estiércol) Cultivo de arroz (cultivo inundable que produce metano en grandes cantidades). Quema de sabana y de residuos agrícolas (genera CO2) Residuos sólidos (emisiones de metano (CH4) en rellenos sanitarios y botaderos. Vertimiento de aguas residuales.

2.5

• • • • • • • • • • • • •

1.9 1.2 1.1 0.01 0.09 101.9 56.3 22.0 11.5 1.1 1.1 0.9 8.3 0.7

(*) De un valor inicial de 112.6, se deduce -56.3 (oporcambios en biomasa forestal) a 56.3 MTC02eq.Son datos preliminares relativos al sector forestal o uso del suelo sujetos a verificación. Fuente: Dirección General de Cambio Climático, Desertificación y Recursos Hídricos del MINAM. Clima cómo Vamos N° 1, Octubre 2012. Informe Nacional del Estado del Ambiente 2009-2011. Primera Edición, diciembre 2012.

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Anexo VI – Emisiones de gases de efecto invernadero a nivel nacional

Emisiones de gases efecto invernadero en el Perú por actividades

Fuente: “Clima cómo vamos”. MINAM- SINIA, Edición 1, Octubre 2012.

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ANEXO VII:

El PLANGRACC 2012-2021 El Plan Nacional de Gestión del Riesgo y Adaptación a los Efectos Adversos del Cambio Climático en el Sector Agrario para el período 2012 – 2021 (PLANGRACC) es un instrumentos de gestión ambiental que responde a prioridades planteadas por el sector derivadas de la necesidad de implementar acciones que permitan mantener los niveles de producción haciendo frente a los efectos negativos del cambio climático, reducir los riesgos climáticos, preparar propuestas de acción frente a emergencias de origen climático y mejorar las capacidades de los actores involucrados Su visión al año 2021 es que el sector agrario peruano haya disminuido su vulnerabilidad y aumentado la resiliencia de las poblaciones rurales, mediante una mejor gestión de riesgos de desastres y con medidas de adaptación al cambio climático a nivel nacional y local que permitan lograr un desarrollo productivo sostenible. El plan examina la gestión y la adaptación del sector agrario en los diferentes niveles de gobierno. Al reconocer que establece como fundamento jurídico la incorporación de la gestión de riesgos en el planeamiento de todos los niveles de gobierno, el SINAGERD promueve una cultura de la prevención en las entidades públicas y la ciudadanía priorizando la protección de los medios de vida rurales.

Análisis de vulnerabilidad agraria en las regiones El análisis se soporta en la información de doce cultivos principales (papa, arroz, maíz amarillo, yuca, café, cacao, trigo, plátano, maíz amiláceo, cebada grano, haba grano y frijol grano) y tres especies principales de pastos y forrajes (alfalfa, avena forrajera y brachiaria). De la misma forma, para el análisis de la vulnerabilidad pecuaria (VSP), se identificaron tres especies principales: vacunos, camélidos y ovinos. Para el análisis de vulnerabilidad del sector agrícola (VSA) y el pecuario, se toma en cuenta: • • •

El índice de vulnerabilidad del sistema social (IVSS) El índice de vulnerabilidad del sistema productivo (IVSP) El índice de vulnerabilidad del sistema económico (IVSE)

Los resultados responden a cuatro niveles o grados de vulnerabilidad agrícola: muy alta, alta, media y baja.

Análisis de riesgos en la actividad agrícola y pecuaria a nivel nacional El análisis de riesgo climático se refiere a la estimación y evaluación de posibles daños, pérdidas e impactos que pueden ocurrir en un determinado distrito político por presencia de un peligro de origen climático. El riesgo se determinó mediante la conjunción de los niveles de peligro de origen climático (heladas, friajes, sequias e inundaciones fueron identificados como los más recurrentes a nivel nacional) y la vulnerabilidad agrícola y pecuaria. En el sector agrícola (1729 distritos analizados a nivel nacional) Heladas: 748 distritos (43.15%) presentan diferentes niveles de riesgo de heladas. Este fenómeno afecta de manera directa a la actividad agrícola y la economía de los pequeños y medianos productores. Sequías: 1301 distritos (75.25%) registran diferentes niveles de riesgo de sequías. Inundaciones 685 distritos (39.62%) registran diferentes niveles de riesgo de inundaciones. Este fenómeno afecta de manera directa a la actividad agrícola. Friajes (solo en la Amazonía): 331 distritos (19.14%) registran diferentes niveles de riesgo. En el sector pecuario (1771 distritos analizados a nivel nacional)

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Anexo VII – El PLANGRACC 2012-2021

Heladas: 768 distritos (43.37%) presentan diferentes niveles de riesgo de heladas. Este fenómeno afecta de manera directa a la actividad pecuaria y en consecuencia al pequeño y mediano productor. Sequías: 1322 distritos (74.65%) presentan diferentes niveles de riesgo de sequías. Inundaciones: 685 distritos (38.68%) presentan diferentes niveles de riesgo de inundaciones. Friajes (solo en la Amazonía): 331 distritos (18.69%) presentan diversos niveles de riesgo de friajes. Índice de vulnerabilidad agrícola y pecuaria a nivel nacional por distritos Región Amazonas Ancash Apurímac Arequipa Ayacucho Cajamarca Cusco Huancavelica Huánuco Ica Junín La Libertad Lambayeque Lima Loreto Madre de Dios Moquegua Pasco Piura Puno San Martín Tacna Tumbes Ucayali Total

Vulnerabilidad VSA VSP VSA VSP VSA VSP VSA VSP VSA VSP VSA VSP VSA VSP VSA VSP VSA VSP VSA VSP VSA VSP VSA VSP VSA VSP VSA VSP VSA VSP VSA VSP VSA VSP VSA VSP VSA VSP VSA VSP VSA VSP VSA VSP VSA VSP VSA VSP VSA %

N° Prov. 7 20 7 8 11 13 13 7 11 5 9 12 3 10 7 3 3 3 8 13 10 4 3 4

N° distritos por nivel vulnerabilidad Baja Media Alta M. Alta 36 31 14 3 48 28 6 2 55 86 23 45 54 39 27 26 44 10 4 15 22 39 69 24 1 46 31 8 15 38 57 15 1 16 32 24 40 5 55 53 14 17 37 38 35 10 65 28 3 11 8 25 63 13 58 22 1 8 14 24 49 2 31 37 6 4 8 28 37 14 25 3 33 7 2 48 48 15 7 35 29 24 34 4 32 38 4 18 26 16 19 3 19 12 12 13 5 4 93 28 5 68 43 14 3 5 24 21 1 49 1 1 2 2 5 2 6 3 1 1 11 7 6 8 3 3 5 12 3 7 18 12 25 16 3 18 15 14 12 15 49 36 3 3 3 9 94 1 22 45 9 57 16 4 17 6 1 11 7 4 3 5 8 8 5 1 3 8 3 10 3 1 1 490 761 413 65 28 44 24 4

Observación

2 sin VBP 1 urbano 15 sin VBP 1 sin VBP 4 urbanos 1 sin VVB

2 sin VBP 1 urbano 1 sin VBP 1 sin VBP 1 sin VBP 1 urbano 4 sin VBP 4 sin VBP 2 urbanos 1 sin VBP 1 urbano 2 sin VBP

2 sin VBP 1 sin VBP 1 S/D 8 sin VBP 4 urbanos 6 sin VBP

3 sin VBP 2 urbanos

1729 100%

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Anexo VII – El PLANGRACC 2012-2021

VSP 533 499 319 499 1760 % 30 23 18 28 100 Nota: No incluye Lima Metropolitana ni El Callao. Los 54 distritos que no cuentan con VBP no son incorporados en el análisis de vulnerabilidad. Fuente: PLANGRACC, 2012. Total

Nivel de riesgo agrícola y pecuario por eventos climatológicos en el Perú Región

Riesgo

N° Prov.

Heladas

Nivel de riesgos a: Sequias Inundaciones

RSA 7 Bajo Amazonas RSP Bajo RSA 20 Bajo Medio Ancash RSP Medio Medio RSA 7 Bajo Medio Apurímac RSP Medio Medio RSA 8 Bajo Medio Arequipa RSP Medio Medio RSA 11 Bajo Medio Ayacucho RSP Medio Medio RSA 13 Medio Medio Cajamarca RSP Alto Medio RSA 13 Bajo Bajo Cusco RSP Alto Alto RSA 7 Bajo Medio Huancavelica RSP Alto Alto RSA 11 Bajo Bajo Huánuco RSP Medio Alto RSA 5 Bajo Alto Ica RSP Medio Alto RSA 9 Bajo Medio Junín RSP Bajo Medio RSA 12 Bajo Medio La Libertad RSP Medio Medio RSA 3 Alto Lambayeque RSP Alto RSA 10 Bajo Bajo Lima RSP Bajo Medio RSA 7 Loreto RSP RSA 3 Madre de Dios RSA RSP 3 Bajo Medio Moquegua RSA Alto Alto RSP 3 Bajo Bajo Pasco RSA Alto Alto RSP 8 Medio Medio Piura RSA Alto Alto RSP 13 Medio Medio Puno RSA Muy alto Alto RSP 10 San Martín RSA RSP 4 Bajo Alto Tacna RSA Bajo Alto RSP 3 Medio Tumbes RSA Alto Ucayali RSP 4 Fuente: elaboración propia en base a PLANGRACC, 2012.

Medio Medio Medio Bajo Medio Medio Medio Medio Medio Alto Medio Medio Medio Medio Medio Alto Alto Alto Medio Medio Bajo Medio Alto Medio Medio Medio Medio Medio Medio Medio Medio Bajo Bajo Medio Alto Medio Medio Medio Medio Alto Medio Bajo Medio Medio Medio Medio Medio

Friajes Medio Medio

Medio Bajo Alto Medio Alto Alto Medio Alto Bajo

Alto Bajo Medio

Bajo Bajo Medio Bajo Alto Alto Alto Alto Muy alto Medio Alto Medio Bajo

Medio

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Anexo VII – El PLANGRACC 2012-2021

ANEXO VIII:

Proyectos sobre el cambio climático que se ejecutan en Perú Existe un marco conceptual en los estudios y acciones orientadas a brindar respuestas a los efectos del cambio climático, en relación a la estratégica de adaptación, que toma en cuenta los siguientes enfoques: i) adaptación al cambio climático, ii) reducción de la vulnerabilidad, iii) gestión de riesgos y iv) adaptación basada en el ecosistema. El marco conceptual se basa en 15 criterios considerados como herramientas o medios que un proyecto utiliza para alcanzar sus objetivos: a) b) c) d) e) f) g) h) i) j) k) l) m) n) o)

Fortalecimiento de capacidades locales Fortalecimiento de capacidades institucionales Incremento de la resiliencia Implementación de medidas de adaptación Incidencia en políticas Conservación de la biodiversidad y los ecosistemas Gestión de los recursos hídricos Gestión del territorio Investigación, generación de tecnología y observación sistemática Gestión de la información Gestión del conocimiento y saberes ancestrales Gestión de la comunicación y generación de diálogo Estrategia de educación Gestión de recursos financieros Promoción de servicios ambientales

El Panel Intergubernamental sobre el Cambio Climático (2004) considera que la adaptación al cambio climático puede ser clasificada como: anticipada(se lleva a cabo antes de que los impactos del cambio climático se produzcan), autónoma(no constituye una respuesta consciente a estímulos climáticos) y planificada(resultado de una decisión política deliberada). Otras definiciones incorporan a la anterior clasificación dos más en relación al desarrollo: fortuita(actividades realizadas para alcanzar objetivos de desarrollo que en el camino contribuyen con la adaptación); adaptación en el marco del desarrollo a largo plazo, y discreta(actividades realizadas específicamente para lograr los objetivos de adaptación). Aplicando esta clasificación a los proyectos que se ejecutan en el país, se encuentra que la mayoría de ellos han sido diseñados para cumplir con el objetivo de desarrollo y en el camino de su implementación han contribuido con la adaptación al cambio climático, por lo que encajan muy bien en la categoría de fortuitos y anticipados.

Proyectos sobre el cambio climático ejecutados en el país y la región CARE-Perú 16 realizó una sistematización de proyectos en “Análisis de un enfoque integrado para los proyectos de adaptación al cambio climático en el Perú” (2011), tomando en cuenta las bases de datos del MINAM, (DGCCDRH, DGEVFPN, OCNI) ITDG y ELAN, Fundación Bustamante, Intercooperación, GIZ, FAO, COSUDE, entre los principales. En la sistematización se han obtenido un total de 109 proyectos con apoyo de la cooperación internacional para los tres niveles de gobierno en el ámbito nacional. Incluye la base de datos de proyectos de inversión pública (PIP) de la DGCCDRH que considera 209 proyectos con algún tipo de relación directa e indirecta al cambio climático. 16

[http://www.care.org.pe/]

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Bibliografía

BIBLIOGRAFÍA CARE (2011). “Análisis de un enfoque integrado para los proyectos de adaptación al cambio climático en el Perú”. Lima: CARE Perú. Chacaltana, J. (2006). “¿Se puede prevenir la pobreza?”. Lima: CIES. [http://cies.org.pe/files/active/0/PobrezaCIESfinal.pdf] Escobal, J. y C. Ponce (2009). “Dinámicas provinciales de la pobreza en el Perú 1993-2005”. Documento de Trabajo N° 11. Programa Dinámicas Territoriales Rurales. Santiago de Chile: Rimisp. [http://www.rimisp.org/wpcontent/files_mf/1366382057N11_2008_escobal_ponce_dinamicas_provinciales.pdf] GEO Titicaca (2011). “Perspectivas del Medio Ambiente en el Sistema TiticacaDesaguadero-Poopó-Salar de Coipasa (TDPS)”. Panamá: PNUMA. [http://www.unep.org/dewa/Portals/67/pdf/Geo_Titicaca.pdf] GORE Puno (2012). Diagnóstico Ambiental de la Región Puno Año 2012. Gobierno Regional de Puno / Gerencia Regional de Recursos Naturales y Gestión del Medio Ambiente. [http://www.ambienteyrecursosnaturalespuno.org/web/sites/default/files/documentos/dar. 2012_.pdf] —— (2008). "Plan de Desarrollo Regional Concertado al 2021". Dirección Regional de Transportes, Comunicaciones, Vivienda y Construcción de Puno. [http://www.regionpuno.gob.pe/descargas/presupuestoparticipativo/plan_drc_2007_2011.p df] ——

(2008). “Plan vial Departamental Participativo 2006-2015 [http://www.proviasdes.gob.pe/planes/puno/pvdp/pvdp_puno.pdf]

Puno”

INDECI. (2012). “Sistema Nacional de Información para la Prevención y Atención de Desastres (SINPAD)”. Obtenido en noviembre del 2012. [http://sinpad.indeci.gob.pe/PortalSINPAD/Calendario_Emergencia.html] INEI (2010). “Encuesta demográfica y de salud familiar 2007-2008 (ENDES)”. Lima: Instituto Nacional de Estadística e Informática. [http://desa.inei.gob.pe/endes/] —— (2009). “Sistema de mapa de pobreza monetaria y no monetaria”. Lima: Instituto Nacional de Estadística e Informática. [http://censos.inei.gob.pe/censos2007/indPobreza/] —— (2008). “Perfil del productor agropecuario 2008”. Lima: Centro de Investigación y Desarrollo del INEI. [http://www.inei.gob.pe/biblioineipub/bancopub/est/lib0851/libro.pdf] —— (2007). Censo de Población y Vivienda 2007. Lima: Instituto Nacional de Estadística e Informática. [http://censos.inei.gob.pe/censos2007] —— (1993). Censo Nacional de Población y Vivienda 1993. Lima: Instituto Nacional de Estadística e Informática.

Diagnóstico para la gestión del cambio climático en Puno| 155

Bibliografía

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(2012). “Mapa de vulnerabilidad [http://www.midis.gob.pe/mapas/]

inseguridad

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