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Master Thesis Tesis de Maestría submitted within the UNIGIS MSc programme Presentada para el Programa UNIGIS MSc at/en

Interfaculty Department of Geoinformatics- Z_GIS Departamento de Geomática – Z_GIS University of Salzburg Universidad de Salzburg

EVALUACIÓN MULTITEMPORAL DE LA REHABILITACIÓN DE SUELOS EN LA ZONA MINERA DEL CESAR (COLOMBIA), ENTRE 2000 Y 2017.

MULTI-TEMPORAL ASSESSMENT OF LAND REHABILITATION IN MINING AREAS OF CESAR (COLOMBIA), BETWEEN 2000 AND 2017.

By /por

Ingeniera Tatiana Cantillo Pitre 01524626

A thesis submitted in partial fulfilment of the requirements of the degree of Master of Science– MSc

Valledupar – Colombia, Junio de 2018

Valledupar – Colombia, 20 de Junio de 2018

DEDICATORIA A Isa, mi amor y mi vida entera.

AGRADECIMIENTOS

A mi familia por su apoyo en todo mi proceso académico.

Al equipo de UNIGIS, especialmente al ingeniero Jorge Rubiano Mejía, quien guió mis primeras ideas y fue constante en la orientación de esta investigación.

RESUMEN

La minería de carbón a gran escala en el centro del Departamento del Cesar (Colombia), genera impactos que conllevan a la pérdida de la biodiversidad en las áreas explotadas.

La normativa colombiana establece la rehabilitación de suelos como una alternativa explícita de compensación ambiental encaminada a resarcir los efectos de la explotación minera en la zona. De acuerdo con esta premisa, el presente estudio tiene como objetivo evaluar espacialmente los cambios entre las coberturas y patrones de paisaje para identificar los avances de la rehabilitación de suelos en la zona minera, aplicando herramientas de teledetección y sistemas de infomación geográfica.

El estudio se desarrolló a partir de imágenes satelitales Landsat de los años 2000, 2009 y 2017, la evaluación multitemporal incluye la clasificación supervisada de las imágenes satelitales y la caracterización de las dinámicas de cambio entre coberturas mediante matrices de transición. Como resultado se obtuvieron los mapas de coberturas de cada año estudiado, además de la identificación de las zonas en rehabilitación en mapas de cambios de coberturas del suelo entre los periodos escogidos. El análisis espacio-temporal permitió registrar la evolución del proceso de rehabilitación con base en indicadores de composición y configuración del paisaje entre las condiciones de partida y los patrones actuales de las coberturas en las zonas intervenidas.

Finalmente se evidencia el impacto del avance minero en la pérdida de grandes áreas de coberturas naturales, se indica una tendencia a la fragmentación y pérdida de conectividad en los alrededores de las operaciones mineras a pesar de las estrategias de recuperación. Asimismo, se identifica la distribución espacial de las zonas en rehabilitación concentradas principalmente en las minas de mayor antigüedad. Los resultados de las matrices de transición entre los periodos 2000 – 2009 y 2009 – 2017, indican 1.983,9 hectáreas de suelo en rehabilitación, equivalentes al 3% de la zona minera. En la actualidad el área revegetalizada corresponde al 65% del total en rehabilitación, establecida con coberturas herbácea, arbustiva y arbórea, que se han adaptado a estos suelos degradados por la minería de carbón.

ABSTRACT

Large scale coal mining in the center of Cesar Department in Colombia, generates impacts that lead to the loss of biodiversity in the exploited areas. Colombian regulation establishes the rehabilitation of soils as an explicit alternative of environmental compensation aimed at redressing the effects of mining in the area. According to this premise, the present study aims to evaluate spatially the changes between the coverages and landscape patterns to identify the advances in the rehabilitation of soils in the mining area, applying remote sensing tools and geographic information systems.

The research was developed based on Landsat satellite images of the years 2000, 2009 and 2017. The multi-temporal assessment included supervised classification of satellite images and characterization of the dynamics of change between coverages through transition matrices. As a result, the cover maps of each year studied were obtained, aditionally the identification of the rehabilitation areas in maps of changes of land coverings between the chosen periods were also obtained. Time-space analysis allowed recording the evolution of the rehabilitation process based on indicators of composition and configuration of the landscape between the conditions of departure and the current patterns of the coverages in the intervened zones.

Finally, the impact of mining progress was evidenced on the loss of large natural areas, indicating a tendency to fragmentation and loss of connectivity in the vicinity of mining operations despite recovery strategies. Similiarly, it was observed the rehabilitation processes concentrated in the oldest mines. The results of the transition between the periods 2000 – 2009 and 2009 – 2017, indicate 1,983.9 hectares of land under rehabilitation, equivalent to 3% of the mining area. Nowdays, revegetalized area corresponds to 65% of the total in rehabilitation, areas with herbaceous, shrub and tree coverings are preserved, adapted to these soils disturbed by coal mining.

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CONTENIDO

Pág.

1. Introducción……………………………………………………………….......... 12 1.1. Antecedentes…………………………………………………………….......... 12 1.2. Objetivos……………………………………………………………................. 13 1.3. Preguntas de investigación……………………………………………..……… 13 1.4. Hipótesis………………………………………………………………............... 14 1.5. Justificación……………………………………………………………….......... 14 1.6. Alcance………………………………………………………………................. 15 2.

Revisión de literatura………………………………………………………….. 16

2.1.

2.2.

2.3.

2.4.

2.5.

2.6.

2.7.

2.8.

2.9.

Minería del carbón en el Departamento del Cesar………………………..…… 16 Restauración ecológica según la normativa colombiana………………….….. 17 Monitoreo a procesos de restauración ecológica………………………….…... 18 Teledetección………………………………………………………….............. 19 Coberturas del suelo………………………………………………………….. 20 Procesamiento digital de imágenes satelitales………………………………….. 21 Análisis multitemporal de imágenes satelitales………………………………… 23 Métricas del paisaje en la rehabilitación………………………………….…… 24 Experiencias de análisis de cambios en coberturas………………………...….. 25

3.

Metodología…………………………………………………………………….. 29

3.1. Área de estudio…………………………………………………………….….. 29 3.2. Metodología y justificación……………………………………………………

31 31 3.3. Caracterización biofísica………………………………………………….…... 32 3.4. Identificación de coberturas……………………………………………………. 33 3.4.1. Preprocesamiento…………………………………………………….……. 33 3.4.2. Clasificación visual de coberturas…………………………………….…… 37 3.4.3. Clasificación digital…………………………………………………….…. 37 3.5. Evaluación de rehabilitación…………………………………………………… 40 3.5.1. Cambios de coberturas del suelo…………………………………….…….. 40 3.5.2. Análisis de rehabilitación a nivel de paisaje………………………….…… 45 4.

Resultados y discusión………………………………………………………… 47

4.1. Caracterización biofísica de la zona minera…………………………….……. 47 4.2. Identificación de coberturas………………………………………………….. 55 4.2.1. Clasificación visual de coberturas…………………………………….…… 55

4.2.2. Clasificación supervisada…………………………………………………. 57 4.3. Evaluación de rehabilitación…………………………………………………… 62 4.3.1. Cambios de coberturas del suelo………………………………………….. 62 4.3.2. Análisis de rehabilitación a nivel de paisaje………………………………

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4.4. Discusión de resultados………………………………………………………… 82 4.4.1. Análisis del procesamiento y clasificación supervisada…………………… 82 4.4.2. Rehabilitación en la zona minera del Cesar……………………………….. 83 5.

Conclusiones…………………………………………………………………… 91

6. Bibliografía……………………………………………………………………. 94

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SIGLAS Y ACRÓNIMOS

ANLA AOI CA CAR CLC CORPOCESAR DOS ETM ETo IAvH IDEAM IGAC INGEOMINAS MNN MPI MPS MSI ND NDVI NumP OLI RE REC REH SLC TIRS TLA TOA USGS UTM ZMC

Agencia Nacional de Licencias Ambientales Area Of Interest Class Area Corporación Autónoma Regional Corine Land Cover Corporación Autónoma Regional del Cesar Dark Object Subtraction Enhanced Thematic Mapper Evapotranspiración de referencia Instituto de Investigación de Recursos Biológicos Alexander von Humboldt Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales Instituto Geográfico Agustín Codazzi Instituto Colombiano de Geología y Minería Mean Nearest Neighbor Distance Mean Proximity Index Mean Patch Size Mean Shape Index Niveles Digitales Normalized Difference Vegetation Index Number of Patches Operational Land Imager Restauración ecológica Recuperación o Reclamación Rehabilitación Corrector de Escaneo Lineal Thermal Infrared Sensor Total Landscape Area Reflectividad aparente United States Geological Survey Universal Transverse Mercator Zona Minera Centro

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LISTA DE FIGURAS

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Figura 1. Ciclo minero……………………………………………………………. 17 Figura 2. Clasificación no supervisada. ………………………………………..… 21 Figura 3. Clasificación supervisada. ……………………………………………... 22 Figura 4. Área de estudio. ……………………………………………………..…. 30 Figura 5. Flujo Metodológico. ………………………………………………..….. 32 Figura 6. Modelo para grapfill / resultado. …………………………………..…... 34 Figura 7. Áreas de entrenamiento……………………………………………..….. 38 Figura 8. Separabilidad espectral.…………………………….………………..…. 39 Figura 9. Cambios de coberturas en rehabilitación de suelos.…………………..... 42 Figura 10. Cálculo de etapas en rehabilitación de suelos…………………..……

45

Figura 11. Mapa de Climatología de la zona minera…………………………..…. 49 Figura 12. Mapa de Suelos en la zona minera…………………………………..... 52 Figura 13. Mapa de Hidrografía de la zona minera……………………………..... 54 Figura 14. Mapa de coberturas del suelo año 2000……………………………..... 59 Figura 15. Mapa de coberturas del suelo año 2009……………………………..... 60 Figura 16. Mapa de coberturas del suelo año 2017……………………………..... 61 Figura 17. Mapa de cambios de coberturas del suelo entre 2000 y 2009………… 65 Figura 18. Mapa de cambios de coberturas del suelo entre 2009 y 2017………… 68 Figura 19. Mapa de cambios de coberturas del suelo entre 2000 y 2017………… 71 Figura 20. Mapa de composición del paisaje, Mina La Jagua……………………. 74 Figura 21. Mapa de composición del paisaje, Mina La Loma……………………. 79

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LISTA DE TABLAS

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Tabla 1. Imágenes satelitales escogidas……………………………………..…… 33 Tabla 2. Composición de bandas……………………………………………..…... 36 Tabla 3. Tamaño muestral de AOI………………………………………………... 38 Tabla 4. Escala de valoración de kappa………………………………………….. 40 Tabla 5. Matriz de transición de coberturas……………………………………… 41 Tabla 6. Características de los cambios entre coberturas………………………… 43 Tabla 7. Identificación visual de coberturas en la zona de estudio……………… 55 Tabla 8. Validación de clasificación……………………………………………... 57 Tabla 9. Transición de coberturas entre 2000 -2009…………………………….. 63 Tabla 10. Síntesis de cambios de coberturas entre 2000 – 2009…………….……. 64 Tabla 11. Transición de coberturas entre 2009 – 2017……………………………. 66 Tabla 12. Síntesis de cambios de coberturas entre 2009- 2017………….……….. 67 Tabla 13. Transición de coberturas entre 2000 - 2017……………………………. 69 Tabla 14. Síntesis de cambios de coberturas entre 2000- 2017…………………… 70 Tabla 15. Etapas de rehabilitación por ecorregiones…………………………….

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Tabla 16. Índices de estructura y función del paisaje, recuadro extraído - Mina La Jagua……………………………………………………………….. 77 Tabla 17. Índices de estructura y función del paisaje, recuadro extraído - Mina La Loma- Pribbenow…………………………………………………... 81

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LISTA DE GRÁFICAS

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Gráfica N°1. Distribución de coberturas………………………………………..… 57 Gráfica N°2. Rehabilitación por ecorregiones……………………………………. 72 Gráfica N°3. Áreas por clase (CA), recuadro extraído - Mina La Jagua……….… 75 Gráfica N°4. Áreas por clase (CA), recuadro extraído - Mina La Loma…………. 78

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1. INTRODUCCIÓN

Los cambios de coberturas de suelo en zonas de explotación minera han sido objeto de numerosos estudios de seguimiento y monitoreo, el uso de tecnologías de información geográfica ha permitido determinar la pérdida de coberturas por la actividad minera, como también, estimar los avances en torno a recuperación en programas de compensación. La presente investigación se fundamenta en el Plan Nacional de Restauración, con objeto de articular la información regional sobre rehabilitación en la minería de carbón, a través de la evaluación de las zonas rehabilitadas en los proyectos mineros mediante los sistemas de información geográfica y teledetección.

1.1. ANTECEDENTES Un renglón significativo en el desarrollo económico del Departamento del Cesar en Colombia es la minería a gran escala del carbón térmico (producción mayor a 850.000 Ton/año), con el 40,3% del PIB del Departamento (Asamblea Departamental del Cesar, 2016). Según la Corporación Autónoma del Cesar (CORPOCESAR, 2012), en los últimos años se aprobaron títulos mineros en 259.704,8 hectáreas del departamento, aumentando la producción de carbón térmico, por tanto, esta zona es considerada actualmente como la más importante en Colombia después del Cerrejón.

Cumpliendo la normatividad ambiental, algunos proyectos mineros licenciados iniciaron en los últimos años actividades de restauración dentro de la zona de operación, como enriquecimientos vegetales y aislamiento de áreas para facilitar la sucesión natural. Los procesos de rehabilitación se han ejecutado en minas localizadas en dos regiones bioclimáticas, el Valle del Río Cesar y la Serranía del Perijá. En la parte plana de la zona minera correspondiente al Valle del río Cesar se encuentran los sitios con mayores índices de aridez del departamento con déficit de agua en el suelo de más de seis meses al año (CORPOCESAR, 2000), esta condición difiere de la región de la Serranía del Perijá en donde las características biofísicas pueden ser más favorables para la rehabilitación de suelos afectados por la minería.

Entre los estudios más recientes en la zona minera del Departamento del Cesar Colombia, se destaca el primer análisis interanual de coberturas en la Serranía del Perijá (Lobatón Polo, 2013), con objeto de determinar los avances en la recuperación y conservación del programa de compensación forestal de las empresas mineras de carbón. Otro enfoque de la teledetección en la minería es presentado en el Análisis superficial y multitemporal de imágenes LandSat en el proyecto carbonífero La Luna (Ordoñez Hoyos y Serna Castaño, 2015), que estableció los cambios en la utilización del suelo por actividades antrópicas, además se reconoció la composición mineralógica y la relación de los suelos (depósitos Cuaternarios) con las distintas formaciones geológicas en el área de estudio, a través de las tecnologías de información geográfica.

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Una perspectiva sobre la rehabilitación de tierras para resaltar es presentada por el Cerrejón (Gualdrón Acosta, 2011). Este proyecto minero del Departamento de la Guajira – Colombia, es pionero en la incorporación de la gestión ambiental al ciclo minero, la extensión de tierras rehabilitadas alcanzaba a la fecha las 2.800 hectáreas, áreas que una vez fueron tajos o botaderos de material estéril, hoy son cubiertas de diversas coberturas de bosque seco tropical. A pesar de no incluir una metodología de teledetección, los procedimientos desarrollados por Cerrejón han sido un referente para la rehabilitación en la zona minera del Cesar.

Partiendo de las referencias bioclimáticas de las ecorregiones donde se desarrolla la minería, se hace necesario comprobar la influencia de la ubicación geográfica de los proyectos mineros sobre los porcentajes de cobertura vegetal regenerada en zonas de rehabilitación luego del tiempo de explotación del carbón. Bajo este escenario, es importante articular las tecnologías de información geográfica en el seguimiento de los procesos de rehabilitación de suelos, con base en las dinámicas de cambios temporales entre las coberturas del suelo y los cambios en los patrones espaciales del paisaje en la zona minera entre los años de estudio.

1.2. OBJETIVOS Objetivo General Evaluar el proceso de rehabilitación de suelos en la zona minera del centro del Departamento del Cesar (Colombia), entre los años 2000 y 2017.

Objetivos Específicos • Caracterizar biofísicamente la zona minera del centro del Cesar.

• Identificar las coberturas de la zona minera del centro del Cesar para los años 2000, 2009 y 2017.

• Valorar los cambios entre las coberturas del suelo entre los periodos 2000 a 2009, 2009 a 2017 y 2000 a 2017.

• Analizar los cambios en la estructura del paisaje de las zonas mineras en rehabilitación entre los años 2000 y 2017.

1.3. PREGUNTAS DE INVESTIGACIÓN • ¿Cuáles son las características biofísicas de la zona minera del centro del Cesar?

• ¿Existen cambios en la distribución de coberturas de la zona minera del centro del Cesar, relacionadas a los programas de rehabilitación entre los años 2000, 2009 y 2017?

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• ¿Cuáles son los cambios en las coberturas que evidencian procesos de rehabilitación de suelos, entre los periodos 2000 a 2009, 2009 a 2017 y 2000 a 2017?

• ¿Cómo ha cambiado la configuración y composición del paisaje de las zonas mineras en rehabilitación, entre los años 2000 y 2017?

1.4. HIPÓTESIS Entre los años 2000 y 2017 el porcentaje de revegetalización en suelos de áreas mineras en rehabilitación, es mayor al 60% en los proyectos mineros localizados en la Serranía del Perijá y menor al 60% en los proyectos mineros ubicados en el Valle del río Cesar.

1.5. JUSTIFICACIÓN La minería de carbón a cielo abierto, demanda la remoción total del suelo, alterando su disponibilidad, uso, función y vocación. Las acciones de compensación incluidas en las licencias ambientales para permitir la actividad minera en el Departamento del Cesar, contemplan la adecuación de áreas y rehabilitación de suelos dentro de la zona de explotación. El Plan Nacional de Restauración (Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible, 2015), promueve las actividades de restauración ecológica, recuperación y rehabilitación de áreas disturbadas, como mecanismos de compensación disponibles a las empresas en contraprestación de los impactos negativos a la biodiversidad.

Esta investigación realiza una evaluación espacial de la rehabilitación de suelos afectados por la minería de carbón, basada en los cambios de cobertura del suelo y estructura del paisaje en la zona minera centro del Cesar, empleando los indicadores espaciales de los protocolos nacionales de seguimiento a procesos de restauración ecológica. La Agencia Nacional de Licencias Ambientales (ANLA, 2016) identifica en la zona minera, los servicios ecosistémicos de regulación (climática, oferta de hábitats y retención/almacenamiento de carbono) y de provisión (madera, agua limpia, alimento y productividad primaria) cuya prestación ha sido mermada por las transformaciones en el área de influencia de la actividad minera. La evaluación tiene como propósito además de cuantificar los cambios en la zona, resaltar las implicaciones de estos cambios en cuanto al restablecimiento parcial de los servicios ambientales del ecosistema histórico de referencia.

La presente investigación se vale de los objetivos del Plan Nacional de Restauración, para relacionar el efecto de la rehabilitación de suelos con los ecosistemas intervenidos por la minería. La metodología propuesta, así como los productos generados en la evaluación multitemporal, constituyen un diagnóstico local del cumplimiento de los compromisos ambientales de las compañías mineras y por su carácter independiente, aporta nueva información accesible al público en general que puede ser replicada en futuros estudios similares.

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1.6. ALCANCE La zona minera centro se localiza en los municipios de Becerril, Agustín Codazzi, La Jagua de Ibirico, Chiriguaná y El Paso (ANLA, 2016). El área de estudio está limitada a los proyectos de minería licenciados para la extracción de carbón a cielo abierto a gran escala, que constituyen aproximadamente 63.885 hectáreas en el centro del Departamento del Cesar – Colombia.

La evaluación comprende la caracterización biofísica de la zona, soportada en información secundaria de las fuentes oficiales nacionales. El nivel de análisis multitemporal incluye la identificación visual y clasificación de coberturas con la leyenda nacional Corine Land Cover, para los años 2000, 2009 y 2017, a través de la clasificación supervisada de imágenes satelitales LandSat de resolución espacial 30 x 30 metros de la superficie terrestre.

El nivel de rehabilitación del suelo será valorado mediante la clasificación de cambios de coberturas entre los años evaluados y la evaluación del proceso desde la escala del paisaje, con indicadores centrados en métricas del paisaje para identificar los cambios en patrones espaciales de las zonas en rehabilitación de cada proyecto minero. Sin embargo, es importante aclarar que el nivel de detalle del presente estudio no permite evaluar las funciones de los ecosistemas.

Los productos cartográficos generados en el desarrollo de la investigación son:  Coberturas del suelo, año 2000.  Coberturas del suelo, año 2009.  Coberturas del suelo, año 2017.  Cambios de coberturas entre los años 2009 y 2017.  Cambios de coberturas entre los años 2000 y 2009.  Cambios de coberturas entre los años 2000 y 2017.  Composición del paisaje en zonas mineras en rehabilitación.

La presente investigación es de interés para las empresas mineras en el Departamento que pueden adecuar los resultados de este estudio, en la auto evaluación del componente ambiental de sus planes de acción, además de las autoridades ambientales que ejercen control y la comunidad veedora de los proyectos de compensación por la minería en el Departamento del Cesar.

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2. REVISIÓN DE LITERATURA 2.1. MINERÍA DEL CARBÓN EN EL DEPARTAMENTO DEL CESAR Sensibilidad ambiental de la Zona Minera Centro La Zona Minera Centro (ZMC) ha tenido transformaciones que han cambiado las dinámicas de las funciones naturales de los ecosistemas a causa de las actividades económicas (sector agropecuario y minero – energético) ejecutadas intensivamente en las últimas cinco décadas. Las transformaciones y presiones sobre sus coberturas naturales han reducido los servicios ecosistémicos de regulación climática, de fijación de carbono y la oferta de hábitats para la fauna silvestre. A su vez, las actividades antrópicas extensivas implicaron un alto uso de coberturas naturales, causando mayor afectación a la prestación de los servicios ecosistémicos de provisión en la zona minera: madera, agua limpia, alimento y productividad primaria (ANLA, 2016).

Rehabilitación de suelos en la minería El ciclo de la minería de carbón se puede dividir en los periodos de pre-minería, minería y post-minería. Las operaciones de cada periodo se planifican en el Plan de Manejo Ambiental, con estrategias que permitan asegurar el manejo adecuado de los impactos según el nivel de intervención al medio ambiente (Grupo Prodeco, 2015).

En la figura 1, se ilustra el ciclo minero enfocado a las actividades relacionadas con la rehabilitación de suelos. Se inicia con la pre-minería en donde se tiene un terreno con todo tipo de coberturas que es desmantelado mediante actividades como aprovechamiento forestal, relocalización de fauna, deforestación, remoción y preservación de materiales edáficos. La minería tiene como operaciones principales la perforación, voladura, transporte y disposición de material rocoso que cubre los mantos de carbón y la explotación del carbón, la cobertura en este periodo pasa a ser caracterizada como zona de explotación minera (Gualdrón Acosta, 2011).

La post-minería es un periodo que requiere varios años una vez el terreno es liberado por la minería. El proceso de rehabilitación de tierras tiene como propósito la reintegración de los componentes paisaje, suelo, agua y vegetación como primera medida, para permitir la llegada de la fauna y posteriormente el manejo de tierras rehabilitadas enfocadas a su producción o conservación (Gualdrón Acosta, 2011).

Como se observa en la figura 1 la rehabilitación es dividida en tres etapas. En la adecuación de tierras se reconfigura el terreno y se forman suelos nuevos caracterizados como tierras desnudas y degradadas. Se continúa el proceso con la protección y desarrollo de la estructura del suelo en la etapa de estabilización. Finalmente, en la etapa de revegetalización se ejecuta el enriquecimiento vegetal por fases, para la introducción paulatina de arbustos y árboles una vez estabilizados los suelos. En esta última etapa se

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establecen coberturas como vegetación herbácea, arbustiva, territorios agrícolas o bosques de galería en las zonas en rehabilitación.

Figura 1. Ciclo minero. Basado en Gualdrón Acosta (2011), Grupo Prodeco (2015) y Drummond. Ltd. (2017).

2.2.

RESTAURACIÓN COLOMBIANA

ECOLÓGICA

SEGÚN

LA

NORMATIVA

En Colombia, la explotación de carbón a cielo abierto a gran escala está regulada ambientalmente con la Licencia Ambiental (Decreto 2820, 2010). La ejecución de un proyecto minero debe estar autorizada previamente por la autoridad ambiental competente. El beneficiario de la licencia ambiental debe cumplir los requisitos, términos, condiciones y obligaciones que se determinen en la licencia, los cuales están relacionados con la prevención, mitigación, corrección, compensación y manejo de los efectos ambientales del proyecto (ANLA, 2017).

Según el “Manual para la asignación de compensaciones por pérdida de biodiversidad” (Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible, 2012), en la licencia ambiental otorgada se establecen las medidas de compensación, las cuales son acciones para

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resarcir los impactos ambientales que no puedan ser evitados, corregidos, mitigados o sustituidos y que ocasionen pérdida de biodiversidad en las áreas intervenidas.

En el manual se contempla la restauración como una alternativa explicita de compensación ambiental a megaproyectos licenciados, su implementación dependerá del tipo de intervención, del nivel de degradación del área, del objetivo de restauración y deberán ejecutarse como mínimo por un tiempo equivalente a la vida útil del proyecto (Resolución 1517, 2012).

Con base al Plan Nacional de Restauración (Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible, 2015) y el Manual para la asignación de compensaciones por pérdida de biodiversidad (Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible, 2012), se definen los tres grandes objetivos de la restauración ecológica: Restauración ecológica RE: técnicas que buscan restablecer el ecosistema degradado a un estado similar al ecosistema histórico respecto a su composición, estructura y funcionamiento. En este enfoque se busca la sostenibilidad del sistema, restableciendo la prestación de bienes y servicios ecosistémicos.

Rehabilitación REH: al igual que en la restauración se tiene como referencia a los ecosistemas históricos, pero no implica llegar a un estado original. Las actividades apuntan a reparar el ecosistema deteriorado en cuanto a su estructura y función, para garantizar su productividad y servicios ambientales.

Recuperación o Reclamación REC: en contraste con los anteriores objetivos, la recuperación busca retornar la utilidad del ecosistema degradado para la prestación de algunos servicios ambientales pero diferentes al ecosistema original.

En la zona minera del centro del Departamento del Cesar, las empresas mineras de carbón ejecutan la rehabilitación de suelos, manejada dentro de las acciones de compensación obligatoria como la inversión del 1% (Decreto 1900, 2006), derivadas del licenciamiento ambiental para minería a gran escala (ANLA, 2016).

2.3. MONITOREO A PROCESOS DE RESTAURACIÓN ECOLÓGICA El monitoreo es un proceso sistemático de recolección, análisis e interpretación de información sobre un área o fenómeno. En procesos de restauración se realiza con el propósito establecer las relaciones entre los cambios del ecosistema documentados a través del tiempo y los factores que alteran o ejercen presión en el ecosistema (Vos, Meelis y Ter Keurs, 2000).

Para la implementación del sistema de monitoreo y evaluación a la restauración ecológica, es fundamental articular la investigación experimental a la planificación y ejecución de las actividades de compensación. Esto aporta la capacidad de adaptación a los escenarios locales y un constante aprendizaje para la mejora continua de los procesos. Según los resultados de la evaluación, se estandarizan los procesos o se

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definen acciones correctivas que aseguren el cumplimiento de los objetivos de restauración (Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible, 2015).

Los lineamientos nacionales expuestos anteriormente y los antecedentes de proyectos de restauración han generado avances importantes en el tema. Con el Plan Nacional de Restauración, se generó un diagnóstico que evidenció un vacío en la inclusión o aplicación del monitoreo posterior a los proyectos de restauración. La planificación de los proyectos de restauración debe incluir un monitoreo constante mediante diversos indicadores y sobre varios grupos biológicos, solo así se pueden tener resultados fiables sobre el éxito de la restauración (Aguilar-Garavito y Ramírez, 2015).

Monitoreo de la rehabilitación desde el paisaje En ecosistemas intervenidos, se evalúan los patrones espaciales con indicadores y cuantificadores centrados en métricas del paisaje, las coberturas del paisaje poseen atributos que condicionan la riqueza de especies, abundancia y composición, entre ellos se destacan el tamaño de sus fragmentos, el efecto de borde y la conectividad (AguilarGaravito y Ramírez, 2015).

Sin embargo, la cuantificación de indicadores está limitada por el enfoque del estudio, es importante definir previamente el mosaico; extensión, grano, cantidad de categorías y radios de búsqueda. Los valores de los indicadores son sensibles a la escala (extensión y grano), en sistema raster el grano es el pixel, a mejor resolución en la imagen satelital se tiene un grano más fino, por ejemplo, una imagen Spot de 5 metros tiene grano más fino que una Landsat de 30 mts (Matteuci, 2004).

El efecto de la escala puede ser muy importante en los resultados de los índices de paisaje según las características de los patrones considerados, el uso de escalas de poca resolución influye en los indicadores de forma y conectividad del paisaje, causada porque los elementos del paisaje de menores dimensiones tienden a desaparecer (Consejería de Medio Ambiente, 2002).

2.4. TELEDETECCIÓN La teledetección también llamada percepción remota (‘Remote Sensing’) es una disciplina científica que involucra conocimientos y técnicas encaminadas a la observación, análisis e interpretación de datos adquiridos mediante un dispositivo remoto, con el propósito de obtener información de un área, objeto o fenómeno. Las plataformas aéreas y espaciales proveen las imágenes, que son las principales fuentes de información para la percepción remota (González, Ruiz, y Marqués Acosta, 2013).

La información satelital presenta una ventaja frente a otros métodos como trabajo en campo y fotografías aéreas por su cobertura global y sinóptica a menor costo. Según González et al. (2013), las aplicaciones de la teledetección cubren un amplio rango de acción entre las que resalta el monitoreo y análisis de los efectos de actividades 19

antrópicas sobre la tierra como el crecimiento urbano, la detección de cambios globales de carácter ambiental como fenómenos de reducción del ozono atmosférico, meteorología, deforestación ó calentamiento global, aplicaciones para la exploración de recursos naturales renovables y no – renovables y el mapeado de los usos del suelo, entre otros.

2.5. COBERTURAS DEL SUELO El término de cobertura del suelo (Land Cover) hace referencia al tipo de ocupación existente sobre la superficie terrestre, que puede ser observada y medida con fotografías aéreas, imágenes de satélite u otros sensores remotos. Entre las coberturas del suelo más comunes se pueden mencionar la vegetación natural, cuerpos de agua, cultivos o zonas urbanas (Chuvieco, 1995).

Cada cobertura de la superficie terrestre tiene una firma espectral de acuerdo a sus propiedades de reflectancia. Los mapas de coberturas del suelo se generan desde los años 60, a través de las firmas espectrales en imágenes de sensores remotos. Las técnicas se fundamentan en la asignación de una categoría al pixel de la imagen basada en su firma espectral (Ministerio del Ambiente de Perú, 2014).

El Instituto Geográfico Agustín Codazzi (IGAC, 1997), describe la importancia de la zonificación del uso y cobertura del suelo a nivel nacional, ya que, es un elemento básico para evaluar la aptitud de la tierra, a través de la identificación y caracterización de los tipos de utilización del suelo del área de estudio o región. Además, en sistemas de producción y extracción es usada para localizar y caracterizar las unidades de paisaje, logrando delimitar y analizar los efectos de las actividades económicas en el territorio.

Metodología Corine Land Cover adaptada para Colombia En el año 2004, se inició el proceso de estandarización de la metodología y la leyenda de coberturas terrestres para Colombia. El proyecto de adaptación de la metodología europea Corine Land Cover (CLC) buscó unificar los sistemas de clasificación y leyendas de cobertura terrestre empleadas a nivel nacional. Como resultado, en el año 2008, el Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales (IDEAM) estableció un sistema de monitoreo estandarizado que permite generar información actualizada, confiable y comparable (IDEAM, 2014).

La base de datos de CLC adaptada para Colombia permite describir, caracterizar, clasificar y comparar las características de la cobertura de una zona de interés, interpretadas a partir de la utilización de imágenes satelitales de resolución media (Landsat), para la construcción de mapas de cobertura. Esta metodología fue adoptada por la Corporación Autónoma Regional (CAR) para la Clasificación Departamental de Coberturas Corine 2011 (CORPOCESAR, 2011).

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2.6. PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES SATELITALES El procesamiento digital es el conjunto de técnicas de mejoramiento, corrección, análisis y extracción de información de las imágenes captadas por los sensores en los satélites, con la finalidad de generar información útil sobre objetos, áreas y fenómenos terrestres (Basterra, 2011).

Según Posada (2012), el procesamiento de imágenes se clasifica en las siguientes fases: 

Pre-procesamiento: Consiste en el procesamiento inicial de la imagen que está sometida a interferencias por una serie de errores, se realizan correcciones radiométricas, geométricas y atmosféricas.



Mejoramiento: Los mejoramientos son procesos para realzar, enfatizar o suprimir características de una imagen con la finalidad de optimizar la interpretación visual de la misma, según el propósito de la digitalización. Entre los mejoramientos que no modifican los valores originales de la imagen se encuentran el ajuste de contraste y las composiciones a color. En algunos mejoramientos se transforman los datos para generar nueva información derivada, como es el caso de los filtros espaciales, operaciones entre bandas y los índices de vegetación.



Clasificación y análisis: la clasificación de imágenes se realiza con la finalidad de extraer información temática útil del área de estudio, definida como el proceso de conversión de una imagen continua a otra categorizada temáticamente, a partir de agrupación de los pixeles espectralmente similares, en categorías o clases. Se destacan dos métodos de clasificación: supervisado y no supervisado.

Clasificación digital no supervisada Este método, consiste en la agrupación a través de un algoritmo de los pixeles en distintas clases, de acuerdo con un criterio estadístico, sin conocimiento previo del contexto temático (Arozarena Villar, 2010). En la figura 2, se presenta la síntesis de la metodología para la clasificación no supervisada.

• Verificar calidad de datos.

• Seleccionar el área de trabajo.

• Seleccionar muestras representativas de clases espectrales.

Visualizar imagen

Clases espectrales • Definir las clases espectrales mediante parámetros estadísticos y algoritmos de agrupamiento.

Resultados • Elegir el algoritmo para asignar los pixeles de la imagen a deteminada clase.

Clasificación

• Determinar la exactitud y confiabilidad de la clasificación.

• Productos cartográficos.

• Tabulación.

Figura 2. Clasificación no supervisada.

21

Este método de clasificación puede ser aplicado antes de la clasificación supervisada, ya que permite un agrupamiento de pixeles objetivo en la imagen de la zona de interés, lo que facilitará la identificación de categorías en la clasificación supervisada (Arozarena Villar, 2010).

Clasificación digital supervisada En este caso se utiliza información secundaria, trabajo de campo o referencias profesionales y locales para conocer el terreno y los tipos de coberturas presentes en la zona de interés. Esta información previa es necesaria para clasificar la imagen por el método supervisado. Antes de ejecutar el algoritmo de clasificación se definen las "áreas de entrenamiento". Estas son sitios específicos elegidos que representan ejemplos homogéneos de las coberturas escogidas para la leyenda, sus características espectrales son la base para entrenar el algoritmo de clasificación (Posada, 2012).

El algoritmo calcula los parámetros estadísticos de cada banda para cada área piloto.

Luego evalúa, separa y asigna cada pixel de la imagen a una respectiva clase. Es considerado un método artificial porque permite definir las clases temáticas que no tengan claro significado espectral (Posada, 2012).

En la figura 3, se presenta la síntesis de la metodología para la clasificación supervisada.

• Análisis estadístico y visual de bandas.

• Determinar la leyenda de clasificación .

Definición de categorías

Áreas de entrenamiento • Elegir muestras significativas de cada categoría en la imagen.

• Evaluar el grado de representatividad de las áreas.

Resultados • Seleccionar algoritmo.

• Los más comunes son Mínima Distancia, Paralelepípedos y Máxima probabilidad.

• Evaluar estadísticamente la clasificación.

• Corregir errores.

• Productos cartográficos.

• Tabulación.

Asignación

Figura 3. Clasificación supervisada.

Definición de categorías: se basa en la clasificación visual previa, por ejemplo según la Leyenda Nacional Corine Land Cover. Áreas de entrenamiento: se escogen grupos muestra de pixeles que representan las clases de coberturas presentes. Posada (2012) expone que, en teoría, el tamaño de la muestra debe ser de 200 píxeles como mínimo, distribuidos en áreas pequeñas sobre toda la imagen, para no subestimar la variabilidad de cada categoría.

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Evaluación estadística de las áreas de entrenamiento: mediante las estadísticas se evalúa el nivel de representatividad de las áreas de entrenamiento. Estas dan una noción de la separabilidad espectral de las categorías seleccionadas. Con las estadísticas, se identifican las categorías que están más próximas espectralmente y que pueden crear confusión al realizar la clasificación supervisada. Los métodos de evaluación pueden ser gráficos o numéricos; matrices de contingencia, separabilidad de signaturas, estadísticas e histogramas y curvas espectrales (Posada, 2012).

Asignación: es el proceso de agrupar los pixeles de la imagen alrededor de las categorías de coberturas definidas, mediante algoritmos de clasificación. Según Chuvieco (2002), los más comunes son:  Mínima distancia: método paramétrico en donde el pixel es asignado a la clase más cercana espectralmente.  Paralelepípedos: método paramétrico en el cual se señalan unos umbrales de dispersión asociados a cada clase.  Máxima probabilidad: método no paramétrico donde la asignación del pixel se ejecuta según su mayor probabilidad de pertenencia a una clase.

Este último algoritmo es de especial interés, ya que, es un algoritmo paramétrico que a diferencia de los demás (no paramétricos) asume alguna distribución estadística particular para las clases identificadas en la clasificación.

Validación: estima la exactitud de la clasificación para que un mapa sea fiable. Según Posada (2012), se pueden aplicar métodos de confrontación como datos de campo, mapas existentes, fotografías aéreas, y la identificación de los conflictos entre clases de referencia y clases clasificadas llamada matriz de contingencia o confusión.

El instrumento más usual para evaluar la exactitud de una clasificación es la matriz de confusión, la cual, presenta una ventaja funcional frente a los otros métodos por su disponibilidad en todos los paquetes de procesamiento digital. Como resultado se conoce la relación entre el número de unidades de pixeles asignados a una categoría temática con respecto a otra de referencia (Posada, 2012).

2.7. ANÁLISIS MULTITEMPORAL DE IMÁGENES SATELITALES Este es el proceso de identificar diferencias en el estado de un objeto o fenómeno mediante observaciones en tiempos diferentes con datos adquirido por percepción remota. Estos cambios pueden ser identificados detectando variaciones en los valores de radiación o texturas. Además, deben poder diferenciarse de los cambios causados por otros factores como diferencias en las condiciones atmosféricas (Chuvieco, 2002).

Las transformaciones en la cubierta terrestre pueden ser ocasionadas por procesos lentos en el tiempo como la desertificación y las transformaciones agrarias o por eventos 23

precipitados como deslaves, inundaciones, incendios y erupciones volcánicas. Estas transformaciones se pueden analizar a dos escalas de medida: continua y categórica. A escala continua, se aplican métodos como diferencia entre imágenes, regresión y componentes principales, aptas para variables de intervalo.

En cambio, a escala categórica, se realiza una comparación de imágenes previamente clasificadas, por medio de tablas cruzadas (Chuvieco, 1998). En la escala categórica es importante realizar el ajuste geométrico y radiométrico previo a la clasificación y comparación de las imágenes. Según Chuvieco (1998), existen dos vías para la detección de cambios temporales a escala categórica, se pueden clasificar las categorías en cada fecha para luego compararlas, o clasificar conjuntamente las imágenes de las dos fechas de interés. Además, es posible aplicar métodos estadísticos basados en las tablas cruzadas de comparación para medir el grado de cambio entre los años contrastados.

2.8. MÉTRICAS DEL PAISAJE EN LA REHABILITACIÓN Estos índices estadísticos se analizan mediante dos grupos: la estructura y la función. A nivel nacional, la guía de “Monitoreo a procesos de restauración ecológica, aplicado a ecosistemas terrestres” de Aguilar-Garavito y Ramírez (2015) establece los indicadores que permiten registrar la evolución de procesos de rehabilitación a través de los cambios en los patrones de coberturas terrestres en una zona de interés.

Indicadores de Estructura Composición: es una aproximación general a las características del paisaje; describiendo el número de coberturas presentes en el área de interés y su relación con toda el área de estudio (Aguilar-Garavito y Ramírez, 2015).

Configuración: es la descripción de las características y relación de los fragmentos del paisaje, mediante la evaluación del arreglo, posición y carácter espacial de las coberturas en cuanto a sus tamaños, número de coberturas o parches y forma (AguilarGaravito y Ramírez, 2015).

Cabe destacar los siguientes indicadores de estructura definidos por Rempel, Kaukinen, y Carr (2015):  Class Area (CA): calcula el área correspondiente al conjunto de parches que componen una cobertura del paisaje.  Total Landscape Area (TLA): indica el área que ocupa el conjunto total de parches, o sea, es el área total del territorio analizado.  Number of Patches (NumP): número de parches para cada clase de cobertura individual.

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 Mean Patch Size (MPS): es la relación entre el área ocupada por una clase y el número de parches que componen esa clase de cobertura.  Mean Shape Index (MSI): representa la complejidad de la forma de los fragmentos de una cobertura, es igual a 1 cuando todos los parches son cuadrados y aumenta al aumentar la irregularidad de la forma del parche. El MSI se calcula como la suma del perímetro de cada parche dividido por la raíz cuadrada del área del parche (en hectáreas) para cada clase de cobertura y se ajusta para un patrón cuadrado estándar, dividido por la cantidad de parches.

Indicadores de Función Conectividad: incluye las métricas que buscan valorar el grado de fragmentación o conectividad existente entre las coberturas, con el antecedente de que las posibilidades de albergar o mantener un mayor grado de diversidad biológica se reducen con un mayor aislamiento (Vila Subirós, Varga Linde, Llausàs Pascual, y Ribas Palom, 2006).

Los siguientes indicadores son usados comúnmente para cuantificar de manera estructural la conectividad de los parches de un paisaje (Rempel et al., 2015): 

Mean Nearest Neighbor Distance (MNN): Distancia media más próxima para los parches que comprenden la misma clase de cobertura (metros). Es una medida de la dispersión de los parches.



Mean Proximity Index (MPI): Determina la proximidad media entre parches de una misma clase de cobertura a partir de un radio de búsqueda elegido. Es una medida de aislamiento y fragmentación de parches (sin unidades). Los números grandes indican muchos parches del mismo tipo dentro de la proximidad especificada (en nuestro caso, 1000 metros); los números bajos al revés.

2.9. EXPERIENCIAS DE ANÁLISIS DE CAMBIOS EN COBERTURAS Para identificar los avances y medir el impacto de las actividades de rehabilitación del proyecto, se debe evaluar la cobertura vegetal en una línea de tiempo que exponga los cambios de uso de suelo que se han presentado sobre el área de estudio. Una herramienta para la evaluación de deforestación/reforestación en un territorio es la utilización de imágenes satelitales. A través de las mismas, se conocen características de los cambios en la zona como su extensión geográfica y posibles causas. Así, la interpretación de estos cambios temporales permite identificar las tendencias en recuperación del medio natural o las consecuencias de la acción humana sobre el territorio (Ruiz, Savé, y Herrera, 2013).

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Análisis internanual de coberturas en la Serranía del Perijá (Colombia).

Lobatón Polo (2013) define como propósito de su análisis, determinar los avances en la recuperación y conservación en las áreas de compensación forestal pertenecientes a la parte alta de las subcuencas de los ríos Sororia y Tucuy de la Serranía del Perijá. El desarrollo metodológico inicia con el procesamiento de imágenes satelitales de alta resolución y su clasificación para obtener los mapas de coberturas para las áreas de compensación, la Leyenda utilizada fue CLC adaptada para Colombia por el IDEAM y se aplicó el algoritmo de clasificación supervisada por máxima probabilidad.

Luego se calculó un indicador de transformación de coberturas, con el propósito de comparar los cambios en las coberturas de las áreas de compensación entre los años de estudio. Además, se calculó la matriz de transformación de coberturas del suelo entre 2011 – 2013 y se analizaron los procesos de transformación ocurridos en los años de estudio.

Como resultado se obtuvieron los mapas de coberturas para los años estudiados y el mapa de índice de transformación de coberturas para la fase preparatoria del programa de compensación forestal. Los indicadores de transformación de coberturas demostraron una conservación del 93% en las áreas de bosque y la recuperación del 26% en el total de tipos de coberturas.

El autor establece una metodología de seguimiento que aporta las bases para el presente estudio en cuanto a clasificación supervisada de coberturas en la zona, no obstante quedan vacíos respecto al análisis del nivel de restauración del ecosistema que serán abordados en esta investigación mediante las métricas de estructura del paisaje en la zona minera.

Análisis superficial y multitemporal de imágenes Landsat 7 ETM+ y Landsat 8 OLI TIRS en el proyecto carbonífero La Luna entre los años 2001 y 2015.

El rango de aplicación de la teledetección es de gran amplitud. En este estudio se realiza con el propósito de evaluar los cambios de coberturas y se incluye un enfoque exploratorio de las formaciones geológicas de interés extractivo. Ordoñez Hoyos y Serna Castaño (2015) comparan las coberturas del suelo obtenidas, resultado de los distintos procesos de clasificación para las imágenes Landsat 7 ETM+ (Enhanced Thematic Mapper) y Landsat 8 OLI (Operational Land Imager) TIRS (Thermal Infrared Sensor). Para el estudio exploratorio se aplicó la metodología Band Ratio, que permitió clasificar zonas de mineralización ferrosa relacionada con la Unidad Informal Cuesta.

Como resultado se cuantificó la perdida de bosque nativo debida al desarrollo agropecuario u operaciones mineras. Además, se caracterizaron las zonas de transición que contienen minerales ferrosos con material arcilloso y limo – arcilloso re – trabajado de la formación Los Cuervos, esta ultima de gran importancia porque es la unidad rocosa que alberga los mantos de carbón en toda la zona.

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Análisis del uso y cobertura del suelo en Anorí (Antioquia – Colombia) con relación a la minería entre el 2008- 2015.

Las consecuencias ambientales de la minería generan conflictos de uso del suelo; tal es el caso del Municipio de Anorí, Antioquia – Colombia, en donde García Montes (2015) determina los cambios en el uso y cobertura del suelo con relación a la minería. Con información secundaria del Instituto Geográfico Agustín Codazzi y el Sistema de información Minero Colombiano, se sobrepusieron los mapas de uso y cobertura del suelo del 2008, mapas de los títulos y solicitudes mineras reportadas entre el 2014 – 2015 a través del software ArcGIS. Como resultado, se encontraron que los bosques y pastos son los ecosistemas que actualmente pierden más área por la minería y de acuerdo a la proyección, serán los más afectados con las solicitudes mineras.

En los dos últimos estudios referidos se destacan los procedimientos realizados, pese a tener diferente metodología dieron una visión general sobre los cambios de coberturas esperados por acción de la minería. Estos estudios temporales señalan la potencialidad del uso de la teledetección al permitir identificar y proyectar los impactos generados por la actividad minera mediante procesos de análisis de imágenes de la superficie terrestre.

Cambios en la Cobertura del Suelo en el Corredor Metropolitano Cali – Jamundí (Valle del Cauca, Colombia) El investigador Betancourt Maldonado (2015) estableció un patrón de cambios de uso del suelo con un análisis multitemporal de imágenes satelitales Landsat. Estas imágenes correspondientes a los años 1984, 1998 y 2013 fueron sometidas a un procesamiento digital previo para luego ser clasificadas por categorías de coberturas ejecutando al igual que Lobatón Polo (2013), un algoritmo de máxima probabilidad para su clasificación supervisada.

El análisis multitemporal continúa con el cálculo de los cambios de coberturas aplicando la técnica de tabulación cruzada de Pontius, Shusas, y McEachern (2004). Se calcularon cambios totales, netos e intercambios entre coberturas. A su vez, la información permitió conocer las pérdidas y ganancias de las coberturas de suelo en el área de interés en los diferentes periodos evaluados. Además, el análisis cuantificó y cualificó los cambios significativos basados en las propiedades ambientales y del paisaje. Como discusión el autor argumenta la influencia de la dinámica de ocupación de las actividades antrópicas, en los cambios registrados.

A pesar de no ser un estudio aplicado a la minería, el autor desarrolla una metodología especificada de detección de cambios de coberturas por la técnica de tabulación cruzada que es aplicable a los cambios enfocados a la rehabilitación de la presente investigación.

La investigación de Betancourt evidencia la importancia de los sistemas de información 27

geográfica, como herramientas para la delimitación y caracterización espacial de los elementos funcionales de los ecosistemas en un área de estudio, permitiendo asociar las causas y consecuencias de la intervención antrópica en las zonas de importancia ecológica.

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3. METODOLOGÍA

3.1. ÁREA DE ESTUDIO La Zona Minera Centro (ZMC) está conformada por cinco municipios en el centro del Departamento del Cesar – Colombia. Se ubica la mayor intervención en las veredas Plan Bonito y El Hatillo del municipio de El Paso; en La Jagua de Ibirico, el corregimiento Boquerón y la vereda Sororia tienen más superficie intervenida; por su parte, en Becerril los corregimientos de La Victoria de San Isidro y Estados Unidos son los más intervenidos por la mineríaa gran escala (ANLA, 2016).

El área de estudio para la evaluación multitemporal se limita a los polígonos de los proyectos mineros: Calenturitas, Cerro Largo, El Descanso, El Hatillo, La Francia, La Jagua y La Loma, licenciados por la ANLA para la extracción de carbón a cielo abierto en el Departamento.

Los proyectos forman en conjunto la ZMC, con un área de 638,85 km2 aproximadamente, sin embargo, su área de influencia se amplía a 2.423,5 km2 según la ANLA (2016), acorde a los efectos de la extracción carbonífera a cielo abierto sobre los componentes ambientales de la región como se muestra en la figura 4.

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Figura 4. Ă rea de estudio.

30

3.2. METODOLOGÍA Y JUSTIFICACIÓN El proceso metodológico para la evaluación multitemporal de la rehabilitación de suelos en la zona minera está dividido en cuatro etapas, basadas en los objetivos de la investigación como se muestra en la figura 5. Inicialmente se realiza una caracterización de las variables climáticas, edáficas y geográficas que inciden en los procesos de rehabilitación que serán analizados, seguida de la consulta de los programas de rehabilitación ejecutados en la zona minera.

La segunda etapa corresponde a la identificación de coberturas, se extrae el área de estudio (proyectos mineros) de las imágenes satelitales multiespectrales que son procesadas previamente para cada año escogido. Luego se realiza la clasificación digital de coberturas y el control de calidad según los métodos referidos en el capítulo anterior.

Como producto se presentan los mapas de distribución de coberturas de los años 2000, 2009 y 2017.

La información obtenida es linea base para la evaluación de la rehabilitación, en esta etapa se calculan las transiciones entre coberturas del suelo y se analizan los cambios en los patrones del paisaje de las áreas en rehabilitación entre los años 2000 y 2017.

Finalmente se discuten los resultados obtenidos en los procesos ejecutados.

Las transformaciones espaciales de la cobertura vegetal pueden analizarse a escala continua y categórica. En el presente estudio se aborda la evaluación multitemporal de las áreas rehabilitadas de la zona minera mediante la comparación de imágenes categorizadas previamente. Esta técnica categórica, aplicada también por Betancourt Maldonado (2015), proporciona una ventaja significativa sobre las técnicas cuantitativas a escala continua al tener flexibilidad en el análisis de imágenes tomadas por distintos sensores, como es el caso de esta investigación.

La plataforma satelital seleccionada es Landsat, que provee imágenes satelitales de resolución espacial media a través del Servicio Geológico de los Estados Unidos (USGS). La utilización de sus imágenes para la evaluación multitemporal se debe a sus ventajas frente otros sensores, como la disponibilidad de imágenes históricas de la zona en estudio y principalmente el acceso gratuito a través de sus portales.

El programa Landsat es de gran aceptación a nivel mundial, cuenta con sensores ampliamente acreditados y contrastados, que permiten la aplicación de sus imágenes satelitales en la identificación y clasificación de las distintas cubiertas terrestres. A partir de estas se puede determinar la humedad del suelo, clasificar la vegetación, diseñar mapas hidrotermales o realizar estudios multitemporales como es el caso de la presente evaluación (Soluciones Integrales en Geomática, 2016).

Las etapas de la metodología para la evaluación multitemporal de la rehabilitación de suelos en la zona minera del Cesar se presentan a continuación.

31

Figura 5. Flujo Metodológico.

3.3. CARACTERIZACIÓN BIOFÍSICA Se realizó una consulta bibliográfica de las características climáticas, edáficas y extractivas de la zona minera, es importante identificar los componentes biofísicos para el análisis posterior de los cambios tras el avance de los frentes de explotación y su efecto en la pérdida, conservación o rehabilitación de los ecosistemas en la zona minera.

Otro punto relevante de la caracterización es la incidencia de los factores biofísicos y su distribución espacial, en el éxito del restablecimiento de la cobertura vegetal en zonas intervenidas.

Se ubicaron los proyectos de minería de carbón licenciados y operando a la fecha, estos polígonos se descargaron a través del portal Datos Abiertos (2017). Conjuntamente se 32

consultaron cuáles empresas han declarado áreas rehabilitadas dentro de las zonas de explotación según sus informes de sostenibilidad, detallando las etapas de rehabilitación aplicadas en suelos afectados por la extracción minera de carbón en el departamento.

Esta información facilita la identificación de las zonas intervenidas en la clasificación visual de coberturas y la posterior valoración de los cambios entre coberturas.

3.4. IDENTIFICACIÓN DE COBERTURAS 3.4.1. Preprocesamiento Adquisición de imágenes satelitales Las imágenes satelitales Landsat para los años 2000, 2009 y 2017 fueron descargadas a través del portal de información geográfica Earth Explorer del USGS. Teniendo en cuenta las condiciones ambientales de la zona minera, se escogieron las imágenes disponibles en el periodo Junio – Julio. En este periodo termina la temporada de lluvias (menor porcentaje de nubes) y se asegura que las tres imágenes se encuentran en la misma etapa de crecimiento vegetal. Las características de las imágenes satelitales adquiridas son detalladas en la tabla 1.

Tabla 1. Imágenes satelitales escogidas.

Imagen

2000

2009

2017

LE70080532000179EDC01

LE70080532009187ASN00

LC80080532017153LGN00

LandSat 7 ETM+

LandSat 7 ETM+

LandSat 8 OLI_TIRS

2000/06/27

2009/07/06

2017/06/02

7 Bandas

7 Bandas

11 Bandas

Tamaño de celda

30 mts, bandas multiespectrales.

15 banda pancromática.

30 mts, bandas multiespectrales.

15 banda pancromática.

30 mts, bandas multiespectrales.

15 banda pancromática.

Formato de salida

GEOTIFF

GEOTIFF

GEOTIFF

Proyección

UTM

UTM

UTM

Zona UTM

18

18

18

Datum

WGS84

WGS84

WGS84

Metadatos ID Satélite sensor Fecha de adquisición Resolución Espectral

Vista Previa

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Correcciones La corrección radiométrica de bandeado se aplicó para la imagen satelital del año 2009, ya que, para esta fecha el sensor Landsat 7 ETM+ presenta un error en el Corrector de Escaneo Lineal (SLC), por lo cual delinea un patrón de zigzag provocando un bandeado o efecto gaps en la imagen satelital descargada (Santillán Nicola, 2016), por tal motivo, se necesita este proceso para completar la información de la imagen.

La corrección se realizó con el método de mosaico para usar en el análisis científico (LandSat USGS, 2017) en el software ERDAS IMAGINE®, usando una imagen de ajuste del mismo sensor con fecha cercana (ID = LE70080532009203EDC00) y con posición de bandeado diferente.

El proceso se ejecutó en el “model maker” con la finalidad de completar la información de la imagen satelital base con la imagen de ajuste. En la figura 6 se muestra el modelo diseñado, siendo la capa “n1_multi1” la imagen base y “n2_multi2” la imagen de ajuste, el resultado es un mosaico denominado “L7_2009_grapfill” Finalmente, para eliminar el ruido residual de la imagen, se hizo uso de la herramienta “Focal Analysis” del software ERDAS IMAGINE®, mejorando la calidad de la misma en el área de la imagen correspondiente a la zona de estudio, se obtuvo la imagen en formato Geotiff que se presenta en la figura 6.

Figura 6. Modelo para grapfill / resultado.

Corrección atmosférica Esta técnica convierte la información en cada pixel de la imagen original, se convierten los Niveles Digitales (ND) a Niveles de Reflectividad de la superficie terrestre, lo que permite reducir los errores que inciden en la radiación de cada elemento captado en la imagen.

Con la imagen corregida por bandeado del año 2009, se realizó una separación de bandas previa a la corrección atmosférica, cuyos metadatos para los cálculos de reflectividad corresponden a la imagen base escogida para el estudio.

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La comparación temporal entre imágenes satelitales requiere de la conversión de la reflectividad aparente (TOA) a reflectividad de la superficie terrestre. En el procedimiento de corrección se utilizó el software libre y de código abierto Quantum GIS®, mediante el Plugin “Semi-automatic clasification”, la herramienta calcula la radiancia en el sensor para luego determinar la TOA. Se configuró la opción para convertir la TOA a reflectividad de la superficie terrestre mediante la corrección atmosférica, basada en el método DOS1 cuyo fundamento metodológico es detallado a continuación: El Dark Object Subtraction (DOS) o sustracción de objeto oscuro es una técnica basada en imagen propuesta por Chavez (1996), que considera la transmisividad de la atmósfera en la trayectoria sol – tierra y la dispersión atmosférica (efecto bruma).

La reflectividad de la superficie terrestre por método DOS1 está dada por: Ρ = [π∗ (Lλ−Lp) ∗d2] / (ESUNλ∗cosθs) Donde: Ρ = Reflectividad.

Lλ = Radiancia espectral en el sensor.

Lp = Radiancia recibida por el sensor en un área donde solo hay contribución de la atmósfera (área de sombra o agua según la región espectral). d = Distancia Tierra-Sol en Unidades Astronómicas.

ESUNλ= Irradiancia Media Solar exo – atmosférica.

El uso del software Quantum GIS® utilizado también por Ruiz Moreno (2015) en su análisis multitemporal, constituye una ventaja funcional al realizar las correcciones de forma automática y una ventaja económica frente a otros software que funcionan bajo licenciamiento.

Transformaciones Índice Normalizado de Vegetación - NDVI Esta transformación orientada está basada en el comportamiento reflectivo característico de la vegetación. Según Weier y Herring (2000), la vegetación sana absorbe la mayor parte de la luz visible que la golpea y refleja una gran parte de la luz del infrarrojo cercano. Por el contrario, en el caso de vegetación poco saludable o escasa la luz visible se refleja más y se refleja menos luz infrarroja cercana.

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Para acentuar gráficamente los pixeles relacionados con coberturas vegetales en la zona minera, se calculó el NDVI (Normalized Difference Vegetation Index). El realce logrado con esta transformación es deseado para la identificación posterior de coberturas en los años escogidos para la evaluación de la rehabilitación de suelos.

El NDVI fue calculado como se muestra en la siguiente fórmula: NDVI = (NIR — VIS) / (NIR + VIS) Donde: VIS = Reflectividad en rojo visible; banda 3 (ETM+) y banda 4 (OLI).

NIR = Reflectividad en infrarrojo cercano; banda 4 (ETM+) y banda 5 (OLI).

Los resultados del cálculo fluctúan entre (-1) y (1). Valores negativos y cercanos a cero, son asociados a zonas de agua y nieve, los valores cercanos a +1 indican la mayor densidad posible de hojas verdes.

El cálculo del NDVI, se realizó con la calculadora raster del software Quantum GIS®, la cual permite determinar los índices de vegetación precisando la banda roja e infrarroja por separado.

Composición de bandas El marco del área de estudio digitalizado fue elegido para recortar las bandas de las imágenes satelitales corregidas y las transformaciones (NDVI), el proceso se realizó en el “Plugin “Semi-automatic clasification” de Quantum GIS®. Este paso agiliza el procedimiento posterior de unión de bandas.

La composición final de bandas se realizó con la unión de las imágenes satelitales en estudio, usando las bandas del espectro visible (verde y rojo) e infrarrojo (cercanomedio), adicionando el índice NDVI para cada imagen satelital.

En la tabla 2, se presentan las bandas escogidas para la identificación de coberturas según la correspondencia entre los sensores de LandSat 7 ETM+ y 8 OLI/TIRS. Tabla 2. Composición de bandas.

Landsat 7 ETM+ Banda Band 2 Verde Band 3 Rojo Band 4 Infrarrojo cercano (NIR) Band 5 SWIR1 NDVI calculado

Landsat 8 OLI/TIRS

Ancho (µm) 0,52 – 0,60 0,63 – 0,69 0,77 – 0,90 1,55 – 1,75

Banda Band 3 Verde Band 4 Rojo Band 5 Infrarrojo cercano NIR Band 6 SWIR1 NDVI calculado

Ancho (µm) 0,53 – 0,59 0,64 – 0,67 0,85 – 0,88 1,57 – 1,65

Nota: IGAC (2013).

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El proceso de unión de bandas se realizó con el Plugin “Semi-automatic clasification” del software Quantum GIS®, que permite la unión de raster de diferentes procesos, con esto se obtuvo el juego de bandas deseado para la posterior clasificación de coberturas en la zona minera de estudio.

3.4.2. Clasificación visual de coberturas La clasificación visual de las coberturas en las zonas mineras inició con el recorte de los polígonos de los proyectos mineros en la zona minera del centro del departamento. Se realizó la identificación visual de coberturas en niveles 1, 2 y 3 con la Leyenda Nacional CLC (IDEAM, 2010) como referencia de las categorías de coberturas presentes en la región acorde a la metodología usada por Lobatón Polo (2013).

Teniendo en cuenta la consulta bibliográfica de los procesos de rehabilitación realizados en la zona minera, se identificaron las minas que declararon áreas rehabilitadas y dentro de las mismas, algunas zonas que presentaron cambios entre las imágenes del 2000, 2009 y 2017. Estos cambios se deben a las fases de la rehabilitación en las cuales se pasa de zonas de escombros ó excavación a zonas con algún tipo de cubierta vegetal que se puede visualizar preliminarmente al comparar las escenas.

Las zonas que presentaron cambios en el año 2017 fueron identificadas, con el enlace a Google Earth, disponible en el software ERDAS IMAGINE®, así, se determinaron dos tipos de coberturas comunes en las zonas en rehabilitación; vegetación secundaria y tierras desnudas. El procedimiento de clasificación visual se completó con la caracterización de las demás coberturas presentes en las zonas de explotación de carbón, basado en la identificación visual en las imágenes históricas tomadas de la plataforma Google Earth y la Clasificación Departamental de Coberturas Corine para el año 2001, disponible en el Geoportal de la CAR (CORPOCESAR, 2011).

3.4.3. Clasificación digital La clasificación digital requiere el análisis de las características de las imágenes multiespectrales, esta metodología asigna los pixeles de la imagen a clases temáticas de las coberturas elegidas en la clasificación visual previa, así, se logra la conversión de una imagen continua a una imagen categorizada temáticamente.

Como fue descrito en el inicio del capítulo, la evaluación multitemporal de los cambios de coberturas en la zona de estudio, se ejecutó a escala categórica, por el método de clasificación supervisada que demanda el muestreo de pixeles en áreas representativas de coberturas conocidas en la zona minera, estas áreas de entrenamiento permitieron identificar los atributos espectrales de cada cobertura de interés.

37

Áreas de entrenamiento Se seleccionaron los polígonos de entrenamiento correspondientes a cada categoría de cobertura que fue identificada con la clasificación visual. Para las áreas de entrenamiento del presente estudio se intentaron obtener, muestras de más de 1000 pixeles en cada categoría como se muestra en la figura 7 (ejemplo de la imagen del año 2000). El proceso fue realizado con la herramienta “Signature Editor” del software ERDAS IMAGINE®.

Figura 7. Áreas de entrenamiento.

En las imágenes del 2000 y 2009 se observaron las respuestas espectrales de las clases afines a las clases del 2017, además, se tuvo en cuenta el mapa de coberturas departamental de la Corporación Autónoma Regional del Cesar (CORPOCESAR) como apoyo para la definición de las áreas de entrenamiento del año 2000. En la tabla 3 se consigna el tamaño muestral de las áreas de entrenamiento escogidas (AOI) para reflejar la variabilidad de coberturas de las zonas mineras para los años 2000, 2009 y 2017.

Tabla 3. Tamaño muestral de AOI. Categoría Territorios agrícolas Tierras desnudas Bosque de galería Vegetación H/A Vegetación secundaria Pastos Zona de extracción minera Aguas Continentales Sombras y nubes

Total

Número de Pixeles 2000 2807 1275 1938 2209 1578 1504 4734 2723 -

Área (Ha)

2009 1573 967 2618 1578 1059 1750 3307 2454 1444

2017 2985 849 2132 1836 1797 1780 24110 5144 1261

2000 252,63 114,75 174,42 198,81 142,02 135,36 426,06 245,07 -

2009 141,57 87,03 235,62 142,02 95,31 157,5 297,63 220,86 129,96

2017 268,65 76,41 191,88 165,24 161,73 160,2 2169,9 462,96 113,49

18.768 16.750

41.894

1.689,12

1.507,5

3.770,46

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Evaluación estadística de las áreas de entrenamiento Los métodos cuantitativos representan mejor fiabilidad de diferenciación entre las clases temáticas que los métodos cualitativos, para las áreas de entrenamiento escogidas en la zona minera se realizó la evaluación estadística por separabilidad espectral.

El indicador empleado fue la divergencia transformada, basado en que los valores de reflectancia de una categoría se distribuyen normalmente para cada banda, el método se desarrolla con el cálculo de la covarianza de la distancia ponderada entre las categorías (Roig Albiol, 2010). Un ejemplo de la evaluación aplicada a la imagen del año 2000 se presenta en la figura 8.

Figura 8. Separabilidad espectral.

La evaluación se realizó para las tres imágenes satelitales, el resultado fue una comparación por pares de categorías, con base en los resultados, las categorías fueron ajustadas hasta tener valores de separabilidad mayores a 1950. Según Posada (2012), los valores mayores a 1950 corresponden a excelente separabilidad (mayor probabilidad de ser clasificada correctamente), separabilidad media entre 1950 y 1900; y baja separabilidad corresponde a valores menores a 1900.

Asignación Teniendo en cuenta la separabilidad espectral de las categorías en estudio, se escogió el clasificador de máxima probabilidad por su metodología de asignación según la similitud estadística de cada pixel con la distribución normal de las áreas de entrenamiento (asumiendo una distribución normal de la reflectividad). Este método usado por Betancourt Maldonado (2015) y Lobatón Polo (2013) en sus investigaciones, es el de mayor aceptación según Chuvieco (2002), por sus atributos como robustez y ajuste preciso a la disposición original de los datos.

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El proceso de clasificación supervisada por máxima probabilidad se ejecutó en el software ERDAS IMAGINE®, a las clasificaciones finales se les aplicó un filtro de mayoría a través de una ventana móvil 3 x 3 para suavizar los resultados.

Validación Las medidas estadísticas obtenidas a partir de la matriz de confusión, para comprobar el grado de fiabilidad de la clasificación realizada en el presente estudio fueron:  Exactitud global (overall accuracy): Este porcentaje se obtiene de la división del número total de pixeles correctamente clasificados por el número total de pixeles de referencia (Bense, 2007).

Según (Angelini, s.f), son aceptados habitualmente valores de precisión al rededor del 80%, sin embargo este valor dependerá del objetivo del trabajo.  Coeficiente Kappa: expresa la reducción proporcional en el error generado por un proceso de clasificación, en comparación con el error de una clasificación completamente aleatoria (ERDAS, 2007).

Los resultados del coeficiente de kappa varían de 0 a 1, en la tabla 4 se presenta una escala de valoración fue propuesta por Landis y Koch (1977), citados por Betancourt Maldonado (2015), para la validación de la clasificación supervisada.

Tabla 4. Escala de valoración de kappa.

KAPPA GRADO DE ACUERDO < 0,00 sin acuerdo >0,00 - 0,20 insignificante 0,21 - 0,40 discreto >0,41 - 0,60 moderado 0,61 - 0,80 sustancial 0,81 - 1,00 casi perfecto Nota : Landis y Koch (1977), citados por Betancourt (2015)

Para validar la clasificación a través de la matriz de confusión con la exactitud global y el cálculo del coeficiente Kappa, se hizo uso de la herramienta “Accuracy Assessment” de ERDAS IMAGINE® en las clasificaciones de los años 2000, 2009 y 2017.

3.5. EVALUACIÓN DE REHABILITACIÓN 3.5.1. Cambios de coberturas del suelo Para obtener las transformaciones de coberturas entre los periodos 2000 – 2009, 2009 – 2017 y 2000 – 2017, se realizó la intersección entre los mapas clasificados de los años 2000, 2009 y 2017 que fueron convertidos a formato Shapefile previamente. Cada mapa de transición generó una tabla de atributos con información cuantitativa de los cambios detectados, esta es la base para la tabulación cruzada desarrollada a continuación.

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En la evaluación de los cambios entre coberturas para los periodos escogidos se utilizó la Matriz de Pontius, esta técnica de tabulación cruzada permite analizar de manera detallada los cambios entre categorías. Partiendo del cálculo de los índices propuestos por Pontius se logra describir la distribución, incremento o disminución de las coberturas en el área minera (Pontius et al., 2004).

Además de cuantificar las zonas estables y dinámicas en la matriz, se da una aproximación a las tendencias en las transiciones, al identificar cuál era la cobertura original y a cuáles coberturas cambia en el segundo año evaluado, estas transiciones pueden ser asociadas a procesos de interés como deforestación o alteraciones, con información complementaria de la zona de estudio (Chuvieco, 1998).

La matriz calcula el área total de cada categoría de cobertura para los dos años evaluados, los valores de la diagonal en donde se encuentra la misma categoría hacen referencia a las áreas que permanecieron sin cambio de cobertura. En la tabla 5, se detalla el modelo de la matriz utilizada para obtener los valores de área para cada transición de cobertura.

Año 1

Tabla 5. Matriz de transición de coberturas.

Categoría 1 Categoría 2 Categoría 3 Total Año 2 Ganancias (g)

Año 2 Categoría 1 Categoría 2 Categoría 3 Total Año 1 T12 T13 T.1 T11 T21 T23 T.2 T22 T31 T32 T.3 T33 T*1 T*2 T*3 T*1 - T11 T*2 - T22 T*3 - T33 Nota: Adaptada de Pontius et al. (2004).

Pérdidas (p) T.1 - T11 T.2 - T22 T.3 - T33

Siguiendo la metodología desarrollada por Pontius, se calcularon los cambios más detallados entre las coberturas del territorio. El intercambio (S) es el cambio de forma o posición en las coberturas, este demuestra la cantidad de superficie que se ha intercambiado entre categorías, se calculó como dos veces el menor valor entre la ganancia (g) y la pérdida (p). Su formulación matemática es S = 2 x MIN (g, p).

El cambio neto se obtuvo como el valor absoluto de la diferencia entre las ganancias y pérdidas. El cambio total para cada categoría fue calculado como la suma de las pérdidas y las ganancias, también es definido como la suma del cambio neto y el intercambio.

Los totales de los cambios en la zona minera para intercambio, cambio total y cambio neto fueron calculados como la mitad de la sumatoria de los cambios en las categorías individuales, ya que, los cambios en cada celda indican ganancia en una categoría y pérdida en otra categoría.

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Las coberturas de vegetación herbácea/arbustiva y vegetación secundaria se articularon en una sola clase (vegetación herbácea / arbustiva), para simplificar las operaciones de cálculo de cambio, teniendo en cuenta que, la vegetación secundaría está definida como el estado inicial de vegetación herbácea /arbustiva. Se excluyeron de la matriz los valores de cambio resultantes de las áreas “Sin clasificar” como nubes y sombras, por lo cual, las áreas totales de transición variaron entre las tres matrices calculadas.

Los valores de área para cada transición entre coberturas consignados en las matrices, fueron calculados con las herramientas de geoprocesamiento de ArcGIS®.

Clasificación de los cambios entre coberturas Se valoraron los cambios entre coberturas para dar cumplimiento a la evaluación de la rehabilitación, siendo de alta relevancia aquellos que evidencian un proceso de rehabilitación. Esta clasificación de cambios fue realizada según la caracterización de las etapas de rehabilitación, en donde se inicia con la adecuación de la tierra que en el pasado fue zona de extracción de carbón y finaliza con la adaptación de vegetación herbácea, arbustiva o arbórea al suelo intervenido.

Para la valoración de cambios de coberturas entre los años de estudio, se consultaron de las características de los procesos de rehabilitación minera publicados por las empresas que operan en la zona minera del Cesar en sus informes de sostenibilidad. Las coberturas asociadas a cada etapa en el proceso de rehabilitación son ilustradas en la figura 9.

Figura 9. Cambios de coberturas en rehabilitación de suelos.

Teniendo en cuenta estas etapas, se clasificaron los cambios y se valoró su relevancia en función de su importancia ambiental para este estudio así:

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 Alta: Cambios significativos, que indican un proceso de rehabilitación.  Media: Cambios que indican reforestación de bosque de galería fuera de zonas de explotación, expansión de la zona de explotación y formación de cuerpos de agua.  Baja: Estables o sin cambios significativos, cambios naturales, cambios en procesos de agricultura que no son relevantes para el estudio.

En la tabla 6, se detallan los posibles cambios entre las siete coberturas elegidas, de los cuales se determinaron cinco cambios como indicadores de procesos de rehabilitación; en la representación cartográfica de la transición entre categorías de coberturas se destacaron los cambios de relevancia alta y relevancia media.

Tabla 6. Características de los cambios entre coberturas.

Cambio entre: Zonas de Vegetación herbácea extracción minera / arbustiva Zonas de extracción minera Zonas de extracción minera Zonas de extracción minera Zonas de extracción minera Tierras desnudas y degradadas Territorios agrícolas Aguas continentales Vegetación herbácea / arbustiva Bosque de galería Pastos Tierras desnudas y degradadas Territorios agrícolas Zonas de extracción minera Vegetación herbácea / arbustiva Pastos Bosque de galería Bosque de galería

Característica

Estabilización de suelos – Intervención de tierra

Bosque de galería

Revegetalización

Tierras desnudas y degradadas

Adecuación de tierras –Intervención de tierra

Territorios agrícolas

Revegetalización

Bosque de galería

Relevancia

Proceso de rehabilitación

Alta

Revegetalización

Pastos

Bosque de galería

Clasificación

Sucesión natural / Reforestación de rondas hídricas

Sucesión natural / Reforestación de rondas hídricas

Zonas de extracción minera Zonas de extracción minera Zonas de extracción minera Zonas de extracción minera Zonas de extracción minera Zonas de extracción minera Aguas continentales

Procesos de explotación

Expansión de explotación minera

Formación de cuerpos de agua

Formación de cuerpos de agua

Cambios naturales

Cambios no significativos

Media

Bosque de galería Bosque de galería

Baja

Aguas continentales Vegetación herbácea / arbustiva

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Cambio entre: Vegetación herbácea / Aguas continentales arbustiva Vegetación herbácea / Pastos arbustiva Bosque de galería Pastos Tierras desnudas y Bosque de galería degradadas Pastos Aguas continentales Vegetación Tierras desnudas y herbácea / degradadas arbustiva Vegetación herbácea Pastos / arbustiva Tierras desnudas y Pastos degradadas Tierras desnudas y Aguas continentales degradadas Tierras desnudas y Vegetación herbácea degradadas / arbustiva Tierras desnudas y Pastos degradadas Aguas continentales

Vegetación herbácea / arbustiva

Aguas continentales

Pastos

Aguas continentales Aguas continentales Vegetación herbácea / arbustiva Bosque de galería Aguas continentales Pastos Tierras desnudas y degradadas Territorios agrícolas Territorios agrícolas Territorios agrícolas Territorios agrícolas

Característica

Clasificación

Relevancia

Cambios no significativos

Baja

Cambios naturales

Bosque de galería Tierras desnudas y degradadas Territorios agrícolas Territorios agrícolas Territorios agrícolas

Expansión agrícola

Territorios agrícolas Territorios agrícolas Aguas continentales Vegetación herbácea / arbustiva Pastos

Recuperación de paisaje / abandono de cultivo

Tierras desnudas y degradadas

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Rehabilitación de suelos por regiones Con objeto de comprobar la hipótesis establecida en la presente investigación, se realizó una selección por ubicación de los proyectos mineros en la Serranía del Perijá y los proyectos mineros en el Valle del río Cesar. Para calcular los cambios de alta relevancia (en rehabilitación) en cada región, se extrajeron los polígonos de cambios entre coberturas del 2000 al 2017.

El proceso de rehabilitación según la tabla 6 y para efectos del presente estudio fue determinado como el total de áreas con cambios de cobertura de zona de extracción minera a tierras desnudas, vegetación herbácea/arbustiva, pastos, bosque de galería y territorios agrícolas. Los valores de revegetalización en cada región se obtuvieron según la siguiente figura:

Adecuación de tierras

Estabilización de suelos

• Sumatoria de áreas con cambios de cobertura de zona de extracción minera a tierras desnudas.

• Sumatoria de áreas con cambios de cobertura de zona de extracción minera a pastos.

• Sumatoria de áreas con cambios de cobertura de zona de extracción minera a vegetación herbácea/arbustiva, bosque de Revegetalización galería o territorios agrícolas.

Figura 10. Cálculo de etapas en rehabilitación de suelos

Las dos primeras etapas se sintetizan como “Intervención de tierras” para resumir los resultados gráficos de la prueba de la hipótesis. Las áreas fueron tabuladas y se calcularon los porcentajes de revegetalización respecto al total (rehabilitación) en cada región ecológica con las herramientas de geoprocesamiento de ArcGIS®.

3.5.2. Análisis de rehabilitación a nivel de paisaje La interpretación del paisaje desarrollada para la evaluación de la rehabilitación, se fundamenta en el análisis de las características estructurales y morfológicas que componen la zona minera entre los años 2000 y 2017. Se escogieron los proyectos mineros con cambios significativos de coberturas que evidencian procesos avanzados de rehabilitación de suelos, extrayendo una unidad de análisis con la misma escala para cada proyecto.

La unidad de análisis en el presente estudio está derivada de las imágenes Landsat de resolución media clasificadas previamente. Se hizo una selección por atributos de los 45

polígonos clasificados como revegetalización en las minas con procesos rehabilitación con la finalidad de ubicar el recuadro de extracción en la zona con más cubierta vegetal adaptada en cada mina (última etapa del proceso de rehabilitación).

En cada unidad de análisis se evaluaron las métricas de estructura y función del paisaje referidas en la revisión de literatura, a través de la extensión “Patch Analyst” para ArcGIS®, los resultados se presentan con una tabla comparativa de las métricas entre los años 2000 y 2017 para cada proyecto minero.

Métricas de paisaje Los indicadores definidos en la revisión de literatura fueron escogidos de acuerdo a las métricas para el monitoreo a procesos de restauración a nivel de paisaje propuestas por Aguilar-Garavito y Ramírez (2015). Al emplear esta metodología se logra un seguimiento a largo plazo de la rehabilitación mediante atributos cuantificables (métricas) abordando tres aspectos fundamentales en un análisis de paisaje: composición, configuración y conectividad, todo esto a partir del insumo disponible en esta investigación (mapas de coberturas clasificados previamente). El análisis de estos indicadores permite generar conclusiones sobre la fragmentación o recuperación causada por los procesos mineros sobre el paisaje local.

La composición del paisaje se presentó en mapas de coberturas en los años 2000 y 2017 para cada proyecto minero, indicando en ellos, la unidad de análisis (recuadro extraído) de la zona en rehabilitación. En cuanto a la configuración, en la unidad de análisis se calcularon los indicadores de área, tamaños, número y forma de parches. Además, se cuantificó la conectividad calculando los índices de aislamiento y proximidad media entre parches de una misma clase.

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4. RESULTADOS Y DISCUSIÓN

4.1. CARACTERIZACIÓN BIOFÍSICA DE LA ZONA MINERA Minería de Carbón a Cielo abierto La actividad minera está centrada en la explotación de los mantos de carbón que ocupan una posición lito – estratigráfica ubicada en la Formación Los Cuervos, según el Instituto Colombiano de Geología y Minería (INGEOMINAS, 2011), se han identificado entre 12 y 20 mantos de carbón térmico calificado como de excelente calidad.

El potencial de la zona cabonífera está entre los más importantes del país, con 6.556,27 millones de toneladas de carbón, distribuidos en 2.029,4 millones de toneladas medidas, 1.563,9 millones de toneladas indicadas y 1.963,1 millones de toneladas inferidas (INGEOMINAS, 2011).

Climatología La ZMC tiene un clima variable en cuanto a precipitación y altitud marcado por la presencia de levantamientos orográficos, se divide en dos regiones bioclimáticas; la Serranía del Perijá al oriente, donde se localizan las minas La Jagua y Cerro Largo, hacia el centro se encuentra la región del Valle de los ríos Cesar y Magdalena, donde operan el resto de proyectos mineros como se identifica en la figura 11A. El régimen pluviométrico en la zona es de tipo bimodal, con dos épocas mayores de lluvias, generalmente de Abril a Junio y Septiembre a Noviembre, intercaladas con dos menores de lluvias (IDEAM, 2005). Se presentan valores de precipitación medio anual de 1.500 mm ubicado desde la Serranía del Perijá al nororiente, desplazándose hacia el sur occidente hasta alcanzar un máximo aproximado de 2.000 mm medio anual, en el límite de zona minera (figura 11B).

Los valores de humedad relativa disminuyen hacia el norte de la zona minera; se mantiene un porcentaje de humedad en la zona de 75% a 80%, disminuyendo hacia el norte sobre el Valle del río Cesar con valores entre 70% y 75% en la zona perteneciente al municipio de Agustín Codazzi y el límite con los municipios al norte del Departamento (figura 11B).

La distribución de la temperatura está marcada por el relieve, la provincia fisiográfica del Valle del río Cesar presenta las temperaturas más altas del Departamento, además de los mayores valores de brillo solar con promedios de 2.500 horas/anuales (CORPOCESAR, 2000).

La temperatura en la zona minera correspondiente al Valle del río Cesar, registra máximas de 38°C al norte, los promedios de temperatura disminuyen hacia el oriente de

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la zona minera, a medida que se incrementa la altura en la Serranía del Perijá, la temperatura oscila entre 35°C a los 32°C, como se detalla en la figura 11C. La evaporación en la zona minera aumenta gradualmente de sureste a norte, en correspondencia con a la disponibilidad de agua presente por el Río Cesar y sus afluentes, además de la mayor temperatura y brillo solar que se presenta en la región.

En la zona centro ubicada en la Serranía del Perijá (figura 11D), se presentan los mínimos de evaporación (ETo Rango: 1.200 – 1.400 mm) aumentando su valor hacia el Valle del río Cesar en el municipio de Agustín Codazzi (ETo Rango: 2.000 – 2.200 mm) La CAR calculó el índice de aridez del Departamento, basado en la relación agua-sueloplanta para determinar los meses de déficit o exceso de agua en el suelo, considerando la precipitación, evapotranspiración potencial y las características texturales de los suelos de la zona.

Según CORPOCESAR (2000), la parte plana de la zona minera tiene los sitios con mayores índices de aridez, en los municipios de Agustín Codazzi y Becerril, con índices de aridez anual mayor a 0,3 clasificado como deficitario, con deficiencias de agua en el suelo de más de seis meses al año. El índice disminuye hacia la parte alta de la Serranía del Perijá, en inmediaciones de los municipios de Becerril y La Jagua de Ibirico, en donde el índice de aridez es de 0,20 a 0,30 clasificándose como normal a deficitario, con deficiencias de agua de tres a seis meses al año.

48

Figura 11. Mapa de ClimatologĂ­a de la zona minera.

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Suelos La composición edafológica de la zona minera está determinada por la interacción de factores exógenos formadores de suelos como lo son:

-

Clima: el déficit hídrico en la zona condiciona el crecimiento vegetal en estos suelos ústicos, principalmente en el Valle del río Cesar que presenta índices de aridez máximos, por su régimen de humedad limitado al comportamiento pluviométrico bimodal.

-

Material parental: procedente principalmente de sedimentos de rocas (sedimentarias y metamórficas), y de cenizas volcánicas en menor proporción, por el material parental estos suelos generalmente poseen condiciones ácidas (ANLA, 2016). En la región de la Serranía del Perijá en superficie, predominan las rocas sedimentarias seguidas por las metamórficas y las ígneas. En la planicie del río Cesar prevalecen los sedimentos de edad Terciaria y Cuaternaria (CORPOCESAR, 2006).

-

Relieve y geoformas: los suelos en la zona de estudio se han formado en unidades genéticas de relieve dominadas por paisajes montañosos y colinados estructural denudativos, planicies o llanuras aluviales de piedemonte y desborde (figura 12A).

De forma general los suelos de la ZMC son de baja evolución, baja fertilidad y están constituidos por los órdenes de Entisoles e Inseptisoles con mayor representación, los Mollisoles y Andisoles tienen menor predominancia (ANLA, 2016).

Las geoformas características de la Serranía del Perijá son las montañas estructurales denudativas; montañas estructurales en complejos sedimentarios, hacia el norte se identifican las colinas estructural denudativas, formadas de materiales parentales sedimentarios, alternantes con ígneos. Los suelos en este relieve son inceptisoles y entisoles de baja evolución, drenaje bueno a excesivo, reacción neutra a muy ácida y fertilidad muy baja, limitados por roca, gravilla y piedra en superficie (CORPOCESAR, 2000).

Los valles de los ríos Cesar y Magdalena son zonas planas conformadas por depósitos aluviales más recientes de los afluentes que drenan de zonas más elevadas hacia terrenos más bajos y abiertos, hacia el centro de la zona minera predominan las llanuras aluvial de piedemonte y de desborde, extendidas desde el pie de la Serranía del Perijá hacia el occidente. Los suelos en las llanuras son inceptisoles, vertisoles y entisoles de baja evolución, drenaje pobre a imperfecto, reacción ligeramente ácida a alcalina y fertilidad baja, limitados por nivel freático y arcillas en el piedemonte y por encharcamiento, hidromorfismo y nivel freático en la llanura de desborde (CORPOCESAR, 2000).

-

Vegetación: según CORPOCESAR (2000), coberturas vegetales de bosques tropicales secos, pastos arbolados y vegetación secundaria predominan en las partes medias y altas de la zona de estudio, los lomeríos se caracterizan por tener 50

vegetación arbustiva, finalmente en la zona de planicie son identificadas coberturas de pastos, rastrojos, suelos para producción agropecuaria (cultivos de palma y ganadería extensiva) y explotación minera (carbón a cielo abierto). Ver figura 12B. La explotación de carbón a cielo abierto, requiere la remoción previa del suelo y la vegetación de las zonas de producción, causando efectos directos como la perdida de coberturas naturales y efectos indirectos como el aumento de la erosión en la zona. En la minería, los suelos son identificados como un recurso valioso para la rehabilitación de tierras, en este sentido, las empresas mineras crean bancos de suelos con el material que es removido de las áreas de minado.

Independientemente de los índices de aridez y su baja fertilidad, los suelos de la zona minera son conservados como la fuente de material edáfico. Para la rehabilitación se proyecta su manejo y utilización en la conformación de un nuevo suelo durante las fases de adecuación de tierras y estabilización de suelos.

Los suelos recién restituidos en las zonas para rehabilitación son jóvenes, formados generalmente por materiales geológicos no consolidados y el suelo preservado. Según Díaz Muegue, Arranz Gonzál, y Peñuela Mesa (2013), las posibilidades de utilización futura del terreno rehabilitado y su capacidad productiva depende de la intervención en la fase de estabilización ante factores como salinidad, pendiente, compactación, erosión hídrica, así como de aspectos edáficos y geoquímicos del sustrato (suelos nativos y estériles mineros).

Gualdrón Acosta (2011) justifica la necesidad de establecer cobertura vegetal protectora en los suelos recién restituidos para controlar la erosión hídrica. Expone que la vegetación debe tolerar las condiciones climáticas y edáficas de la región, tener buena capacidad de producción de semillas, regeneración, además de resistir el ataque de patógenos y depredadores.

Los procesos de rehabilitación están interrelacionados con las condiciones del medio disturbado, se busca la transformación continua de un área estéril en un suelo con buena distribución del tamaño de las partículas, con capacidad de retención del agua y disponibilidad de los elementos minerales; pH y la capacidad de intercambio catiónico.

Es importante tener en cuenta que el éxito de establecimiento de la cubierta vegetal en áreas degradadas, está condicionado a la apropiada selección de especies vegetales que puedan resistir a las características del suelo estabilizado (Rondón y Vidal, 2005).

51

Figura 12. Mapa de Suelos en la zona minera.

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Hidrografía El sistema hídrico superficial de la zona minera forma parte de la cuenca del río Cesar medio, los ríos Casacará, Calenturitas y Tucuy, que constituyen las demás micro – cuencas identificadas en el mapa de hidrografía, nacen en la zona fronteriza de la serranía del Perijá y drenan de oriente a occidente hasta desembocar en el río Cesar, como se muestra en el mapa de cuencas de la figura 13. El régimen de caudales está conectado al comportamiento de la precipitación en la zona, los caudales fluctúan en el año; son corrientes que presentan déficit hídrico en periodos secos y en los meses de mayor precipitación drenan en forma torrentosa.

Según la ANLA (2016) la demanda hídrica estimada en la zona minera es de 20 m3/s, el sector de mayor consumo es el agropecuario (16,82 m3/s), seguido por el riego en vías con 1,74 m3/s, en sector industrial y minero (licenciado por ANLA) requiere 0,8 m3/s y finalmente el sector doméstico registra la menor demanda con 0,68 m3/s.

La actividad minera generó la desviación de corrientes hídricas superficiales para dar paso a la extracción del mineral en la zona, como el caño Paujil y el cauce principal del río Calenturitas en el Valle del río Cesar, en la Serranía de Perijá se afectaron la quebrada Ojinegro, arroyo Zumbador y caño San Antonio (CORPOCESAR, 2012). Las condiciones de los ecosistemas acuáticos han sido modificadas por la actividad minera, con posibles alteraciones hidráulicas y morfológicas a las corrientes superficiales.

Además, las coberturas acuáticas de los sistemas hídricos son hábitats para gran número de especies de fauna, principalmente las asociadas a macrófitas acuáticas, que proveen protección, alimento y zonas para desove (ANLA, 2016).

Los impactos generados por la desviación de cauces están siendo compensados por las empresas mineras a través de repoblamiento pesquero fuera de las áreas de concesión.

También se desarrollan programas de conservación de áreas naturales en los alrededores de las operaciones mineras que poseen un importante potencial en materia de biodiversidad. Estas últimas cumplen un papel importante en la recuperación de áreas explotadas, al proveer material vegetal nativo para la etapa revegetalización.

53

Figura 13. Mapa de HidrografĂ­a de la zona minera.

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4.2. IDENTIFICACIÓN DE COBERTURAS 4.2.1. Clasificación visual de coberturas Se identificaron las siguientes coberturas en los proyectos mineros del centro del departamento: zonas de extracción minera, aguas continentales, vegetación secundaria, pastos, bosque de galería, tierras desnudas y degradadas, territorios agrícolas y vegetación herbácea y arbustiva. La descripción presentada en la tabla 7, corresponde a las características de coberturas identificadas.

Tabla 7. Identificación visual de coberturas en la zona de estudio.

1.3.1 Zonas de extracción minera

Caracterizadas como áreas asignadas para la extracción de materiales minerales a cielo abierto.

5.1 Aguas continentales

Se asocia a cuerpos de aguas permanentes, intermitentes y estacionales, de tipo léntico o lótico, su origen puede ser natural o artificial.

3.2.3 Vegetación secundaria Son zonas con vegetación arbustiva y herbácea de dosel irregular, en algunos casos con árboles y enredaderas, esta cobertura representa las primeras fases de la sucesión vegetal, resultado de procesos de deforestación en bosques o forestación de pastos.

2.3 Pastos

Son las tierras utilizadas para pastoreo con presencia de hierba densa, dominadas por la familia Poaceae comúnmente.

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3.1.4 Bosque de galería y ripario

Esta clase de cobertura natural está compuesta por vegetación arbórea que bordea los cursos de agua, que pueden ser permanentes o temporales.

3.3.3 Tierras desnudas y degradadas Son superficies de tierra desprovistas de vegetación o con poca cobertura vegetal, a causa de fenómenos naturales o intervención del hombre como erosión, degradación extrema y/o factores climáticos extremos.

2. Territorios agrícolas

Son tierras destinadas la producción materias primas industriales de origen vegetal, pueden identificarse cultivos con pastos, en rotación y en descanso.

3.2 Vegetación herbácea y arbustiva

Esta clase de cobertura incluye las asociaciones vegetales naturales que pueden ser arbustivas o herbáceas, establecidas en diversos suelos y relieves, con poca intervención humana.

Nota: Definición de coberturas por el Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales (IDEAM, 2010).

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4.2.2. Clasificación supervisada Validación de la clasificación Los resultados obtenidos de la fiabilidad global del mapa (tabla 8), son aceptables con valores mayores a 80% en la clasificación general de precisión. En relación al índice de kappa para los tres años evaluados se tuvo un grado de acuerdo “casi perfecto”.

Tabla 8. Validación de clasificación.

Indicador

Cobertura 2000

Cobertura 2009

Cobertura 2017

Clasificación general de precisión

93,33%

93,33%

86,67%

Estadísticas generales de Kappa

0,92

0,92

0,83

Clasificación de coberturas A partir de la clasificación supervisada se elaboraron los mapas de coberturas para los años en estudio, la distribución de coberturas es detallada a continuación en la gráfica N° 1.

Gráfica N°1. Distribución de coberturas.

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 Coberturas del suelo, año 2000 En la zona minera para el año 2000, predominan las coberturas de bosque de galería con el 38,08% del área minera clasificada, seguida por la vegetación secundaria y la vegetación herbácea/arbustiva con 21,74% y 17,41% respectivamente, las zonas de extracción minera representan el 3,3% del área de estudio (ver gráfica N°1 y figura 14).

 Coberturas del suelo, año 2009 Para el año 2009, las coberturas de bosque de galería predominan con el 32,17% del área minera clasificada, en segundo lugar se encuentran las tierras desnudas y degradadas con 30,1%, seguidas de la vegetación herbácea/arbustiva con el 9,75%. En el año 2009 las zonas de extracción minera representan el 7,14% del área total (ver gráfica N°1 y figura 15).

 Coberturas del suelo, año 2017 La clasificación de coberturas para el año 2017, indica que la cobertura de vegetación secundaria predomina con el 46,68% del área minera clasificada, la sigue la cobertura de tierras desnudas y degradadas con 17,92%. En este año las zonas de extracción minera aumentan al 13,44% del área total (ver gráfica N°1 y figura 16).

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Figura 14. Mapa de coberturas del suelo aĂąo 2000.

59

Figura 15. Mapa de coberturas del suelo aĂąo 2009.

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Figura 16. Mapa de coberturas del suelo aĂąo 2017.

61

4.3. EVALUACIÓN DE REHABILITACIÓN La clasificación de coberturas para los años 2000, 2009 y 2017 realizada en la sección anterior fue utilizada para evaluar el estado de la rehabilitación en la zona minera. Tal como se mencionó en la metodología, la evaluación consta de dos fases, inicialmente se calculan los posibles cambios a través de una Matriz de Pontius entre los periodos de estudio. Los resultados de las matrices serán utilizados para elegir los proyectos mineros con zonas en rehabilitación más relevantes para la siguiente fase; el análisis de las métricas de paisaje en las minas escogidas. Como resultado de esta evaluación, se cumplirá el objetivo de valorar los cambios entre las coberturas del suelo entre los periodos 2000 – 2009, 2009 – 2017 y 2000 – 2017 y el objetivo de analizar los cambios en la estructura del paisaje de las zonas mineras en rehabilitación entre los años 2000 y 2017.

4.3.1. Cambios de coberturas del suelo En las transiciones de coberturas de suelo para los años de estudio, se identificaron las áreas con cambios de interés para el estudio; que evidencian procesos de rehabilitación.

Los valores de porcentajes totales para cada cobertura varían de los totales establecidos en la anterior clasificación de coberturas por año, debido a la excepción en el cálculo de la matriz de transición, de las interacciones con la categoría “sin clasificar”, por lo cual, el total de transición varía entre cada matriz.  Cambios de coberturas entre los años 2000 y 2009

La tabla 9 presenta los valores de porcentajes de transiciones y porcentajes totales para las categorías de cobertura entre los años 2000 y 2009. Para este periodo el área total de la zona minera evaluada fue de 59.462,45 hectáreas. Las mayores transiciones de coberturas se registran en la categoría de vegetación herbácea/arbustiva que cambia a tierras desnudas con el 16,2% y el cambio a bosque de galería con el 6,41% del área total.

En relación a los cambios sobre los procesos de rehabilitación, se destaca el cambio de zonas de extracción minera a tierras desnudas y degradadas con 573,38 hectáreas equivalentes al 0,96% del total y el cambio de zonas de extracción minera a vegetación herbácea/arbustiva con 228,45 hectáreas que corresponden al 0,38 % de la zona minera.

El total de las transiciones de relevancia alta es de 814,38 hectáreas, estas evidencian la puesta en marcha en este periodo de las estrategias de rehabilitación en la zona minera, ya que, se pasa de una zona de extracción minera a coberturas características de las etapas del proceso de rehabilitación como fue detallado en la metodología.

Las transiciones que son resaltadas por su alta relevancia en el mapa de cambios de coberturas (figura 17), se distribuyen espacialmente sobre la Serranía del Perijá al 62

oriente y al sur de la zona minera sobre el Valle del Río Cesar, en los polígonos de las minas La Jagua y La Loma principalmente.

Tabla 9. Transición de coberturas entre 2000 – 2009 (en porcentaje del área total).

2009

Coberturas (%)

2000

Coberturas (%) Zonas de extracción minera

Aguas continentales

Vegetación Bosque Tierras Territorios herbácea / Pastos de desnudas y agrícolas arbustiva galería degradadas

Zonas de extracción minera

1,94

0,05

0,38

0,01

0,01

0,96

0,00

3,36

Aguas continentales

0,11

0,88

0,12

0,01

0,29

0,10

0,00

1,51

Vegetación herbácea / arbustiva

3,23

0,12

9,83

3,07

6,41

16,20

0,16

39,02

Pastos

0,08

0,01

0,46

0,40

0,00

0,24

-

1,19

Bosque de galería

1,73

0,36

4,78

0,35

23,25

6,13

1,49

38,09

Tierras desnudas y degradadas

0,57

0,04

0,92

0,12

1,58

8,30

0,03

11,56

Territorios agrícolas

0,02

0,04

0,17

0,01

3,02

0,40

1,59

5,26

Total 2009

7,67

1,49

16,68

3,96

34,57

32,34

3,29

Total 2000

Nota: Las celdas sombreadas representan los cambios referentes a procesos de rehabilitación.

La tabla 10 sintetiza los cambios de coberturas entre 2000 y 2009. En este periodo la cobertura más estable en la zona minera fue el bosque de galería con 13.823,4 hectáreas equivalentes al 23,25% del área total, sin embargo la dinámica de cambios indica que su persistencia está dada por su alto intercambio; aunque presenta ganancias significativas (11,32%), en otras zonas del área minera se generan pérdidas de bosque que son mayores que las ganancias (14,84%) por lo cual su cambio neto fue negativo.

El bosque de galería registra ganancias significativas desde el punto de vista ambiental con un total de 11,32% del área total, estas ganancias se identifican cartográficamente al centro y noroccidente de la zona minera distribuidas principalmente en los polígonos de las minas Calenturitas y El Descanso respectivamente (ver figura 17).

Se evidencia que la cobertura de tierras desnudas y degradadas presenta el mayor porcentaje de ganancias con 24,04% del total del área evaluada, que genera un cambio neto positivo en esta categoría correspondiente al 20,77% de la superficie minera analizada. La cobertura vegetación herbácea/arbustiva es la categoría con mayor porcentaje de pérdidas, cambio total y cambio neto en el periodo estudiado.

63

Entre los años 2000 y 2009 un total de 27.467,8 hectáreas mantuvieron sus categorías de coberturas, lo que representa el 46,19% del total de superficie minera evaluada. El área ha sufrido un cambio total (mitad de la sumatoria de ganancias y pérdidas) en el 53,81 % de su superficie. El total del intercambio (mitad de la sumatoria del intercambio por categorías) definido como la ganancia y pérdida simultánea entre las coberturas representa el 25,96% del área minera. El cambio neto muestra el estado final de cada una de las clases de coberturas del suelo y de la zona minera analizada, por cuanto representa la diferencia entre el cambio total y el intercambio, la zona minera tuvo un cambio neto en el 27,85% de su superficie.

Tabla 10. Síntesis de cambios de coberturas entre 2000 – 2009.

2000 - 2009 Cobertura Zonas de extracción minera Aguas continentales Vegetación herbácea/arbustiva

Estable

Ganancias

Perdidas

Cambio total

Intercambio

Cambio neto

1,94

5,73

1,42

7,15

2,84

4,31

0,88

0,61

0,63

1,24

1,22

- 0,02

9,83

6,85

29,19

36,04

13,7

- 22,34

0,40

3,56

0,80

4,36

1,6

2,76

Bosque de galería

23,25

11,32

14,84

26,16

22,64

- 3,52

Tierras desnudas y degradadas

8,30

24,04

3,27

27,31

6,54

20,77

Territorios agrícolas

1,59

1,69

3,67

5,36

3,38

- 1,98

46,19

53,81

53,81

53,81

25,96

27,85

Pastos

Totales

Nota: Valores en porcentaje respecto al área total.

64

Figura 17. Mapa de cambios de coberturas del suelo entre 2000 y 2009.

65

•

Cambios de coberturas entre los años 2009 y 2017

La tabla 11 es la matriz de transiciones para el periodo de 2009 a 2017, donde se presentan los porcentajes de transiciones y persistencias entre coberturas del suelo. Para este periodo el área evaluada fue de 56.739,61 hectáreas. Según la matriz, el mayor valor de transición se dio entre el bosque de galería a vegetación herbácea/arbustiva con el 20,32%, seguido de la categoría de tierras desnudas y degradadas con cambio a vegetación herbácea/arbustiva con el 16,73% del área total.

En relación a los cambios sobre los procesos de rehabilitación, para este periodo se destaca el cambio de zonas de extracción minera a tierras desnudas y degradadas con 806,2 hectáreas equivalentes al 1,42% del total y el cambio de zonas de extracción minera a vegetación herbácea/arbustiva con 341,5 hectáreas que corresponden al 0,6% de la zona minera.

Entre los años 2009 y 2017, se aumentaron los porcentajes de áreas con cambios relevantes respecto al periodo 2000 – 2009. Las transiciones resaltadas en la tabla 11 evidencian cambios hacia la rehabilitación en nuevas áreas liberadas por la minería en este periodo. Estas transiciones de alta relevancia se distribuyen en todos polígonos de las minas de la región, como se observa en la figura 18.

Tabla 11. Transición de coberturas entre 2009 – 2017 (en porcentaje del área total).

2017 Coberturas (%)

2009

Coberturas (%)

Zonas de Aguas extracción continentales minera

Vegetación herbácea / arbustiva

Pastos

Bosque Tierras Territorios Total de desnudas y agrícolas 2009 galería degradadas

Zonas de extracción minera

5,43

0,15

0,6

0,0

0,0

1,42

0,03

7,64

Aguas continentales

0,12

0,80

0,29

0,0

0,06

0,09

0,02

1,38

Vegetación herbácea / arbustiva

1,09

0,08

9,60

0,98

1,40

3,11

0,17

16,42

Pastos

0,1

0,01

2,14

0,72

0,15

0,82

0,01

3,96

Bosque de galería

3,58

0,09

20,32

0,46

4,63

2,94

2,5

34,51

Tierras desnudas y degradadas

3,44

0,19

16,73

0,79

1,31

9,97

0,35

32,78

Territorios agrícolas

0,35

0,0

1,15

0,04

0,23

0,15

1,38

3,31

Total 2017

14,11

1,31

50,84

3,01

7,78

18,49

4,45

Nota: Las celdas sombreadas representan los cambios referentes a procesos de rehabilitación.

La tabla 12, obtenida de la matriz de transición, resume el comportamiento dinámico de la zona minera para el período 2000 – 2017. En las clases de coberturas que presentaron 66

mayores ganancias se encuentran la vegetación herbácea / arbustiva con el 41,24% y la zona de extracción minera en menor proporción con el 8,68% del área total evaluada.

En este periodo el bosque de galería tuvo el mayor porcentaje de pérdidas con el 29,88%, además fue la cobertura con el mayor cambio neto negativo (26,72%). Las coberturas con mayor cambio total fueron la vegetación herbácea/arbustiva, el bosque de galería y las tierras desnudas, siendo la primera también la cobertura con mayor cambio neto en el 34,42% de la zona minera.

El área minera sufrió un cambio total (mitad de la sumatoria de pérdida y ganancia) del 67,47% y el 32,53% correspondiente a 18.459,35 hectáreas mantuvo las mismas clases de coberturas. Del cambio total entre categorías, el cambio neto total formó el mayor porcentaje con el 42,03% de la zona minera, mientras que el intercambio total (mitad de la sumatoria del intercambio por categorías) fue de 25,44%.

Tabla 12. Síntesis de cambios de coberturas entre 2009 – 2017.

2009 - 2017 Cobertura

Estable

Ganancias

Perdidas

Cambio total

Intercambio

Cambio neto

Zonas de extracción minera

5,43

8,68

2,21

10,89

4,41

6,47

Aguas continentales

0,80

0,52

0,58

1,10

1,04

-0,06

Vegetación herbácea / arbustiva

9,60

41,24

6,82

48,06

13,65

34,42

Pastos

0,72

2,28

3,23

5,51

4,56

-0,95

Bosque de galería

4,63

3,16

29,88

33,04

6,32

-26,72

9,97

8,52

22,81

31,33

17,04

-14,29

1,38

3,07

1,93

5,00

3,86

1,14

32,53

67,47

67,47

67,47

25,44

42,03

Tierras desnudas y degradadas Territorios agrícolas Totales

Nota: Valores en porcentaje respecto al área total.

67

Figura 18. Mapa de cambios de coberturas del suelo entre 2009 y 2017.

68



Cambios de coberturas entre los años 2000 y 2017

Las transiciones y persistencias entre categorías de coberturas entre los años 2000 y 2017 son presentadas en la tabla 13. Para este periodo el área total de la zona minera evaluada fue de 60.968,79 hectáreas. Los mayores porcentajes de transiciones entre coberturas se registran en la categoría de bosque de galería con cambio a vegetación herbácea/arbustiva con el 20,98%. Seguido de la categoría de vegetación herbácea/arbustiva con cambio a tierras desnudas y degradadas con el 9,37% del área total.

Respecto a los cambios sobre los procesos de rehabilitación, se destaca el cambio de zonas de extracción minera a vegetación herbácea/arbustiva con 630,3 hectáreas que corresponden al 1,03% de la zona minera y el cambio de zonas de extracción minera a tierras desnudas y degradadas con 351,4 hectáreas equivalentes al 0,58% del total. La matriz registra un cambio de zona de extracción minera a bosque con 15 hectáreas equivalentes al 0,02% del área total. Las transiciones de relevancia alta en el periodo 2000 – 2017, se concentran en los polígonos de las minas La Jagua y La Loma y predominan las áreas de revegetalización sobre las tierras desnudas como se observa en la figura 19.

Tabla 13. Transición de coberturas entre 2000 – 2017 (en porcentaje del área total).

2017

Coberturas (%)

2000

Coberturas (%)

Zonas de extracción minera Aguas continentales Vegetación herbácea / arbustiva Pastos Bosque de galería Tierras desnudas y degradadas Territorios agrícolas Total 2017

Zonas de extracción minera

Vegetación Bosque Tierras herbácea / Pastos de desnudas y arbustiva galería degradadas

Aguas continentales

1,56

0,04

1,03

0,0

0,02

0,58

0,01

3,25

0,16

0,75

0,28

0,0

0,02

0,11

0,01

1,34

4,4

0,16

20,87

2,23

1,77

9,37

0,61

39,4

0,11

0,01

0,42

0,21

0,0

0,4

0,0

1,16

5,23

0,23

20,98

0,24

5,18

3,67

2,31

37,84

1,64

0,05

5,0

0,18

0,4

4,33

0,15

11,76

0,97

0,05

2,2

0,04

0,52

0,31

1,15

5,25

14,08

1,3

50,79

2,9

7,91

18,77

4,24

Territorios Total agrícolas 2000

Nota: Las celdas sombreadas representan los cambios referentes a procesos de rehabilitación.

La tabla 14 es la síntesis de los cambios de coberturas entre los años 2000 y 2017. Las coberturas que registraron mayor aumento de su área en el periodo fueron la cobertura 69

de vegetación herbácea/arbustiva con el 29,92% del total del área evaluada, seguida de las tierras degradadas y zonas de extracción minera con 14,44% y 12,53% respectivamente. La tabla 14 muestra que las coberturas naturales sufrieron las mayores pérdidas, en este periodo se perdieron 19.917,4 hectáreas de bosque de galería equivalentes al 32,67% de la superficie minera. Seguido de la cobertura de vegetación herbácea/arbustiva que presentó pérdidas del 18,53% en relación al total del área minera evaluada.

La cobertura de vegetación herbácea/arbustiva tuvo el mayor cambio total de todas las categorías (48,45% del área total), la tabla 14 indica que esta cobertura presentó el mayor intercambio de todas las categorías, dado por la dinámica entre mayores ganancias que pérdidas en esta cobertura, además registró el mayor cambio neto positivo con el 11,39% del área total. El bosque de galería tuvo el mayor cambio neto negativo de las categorías analizadas, debido a las pérdidas en su área registradas entre los años 2000 y 2017.

Los valores de persistencia indican que un total de 20.758,4 hectáreas mantuvieron estables sus categorías de coberturas, correspondiente al 34,05% del área total evaluada.

Los resultados muestran una alta dinámica de cambio de paisaje con el cambio total de 65,95% de la zona minera. El intercambio total (mitad de la sumatoria del intercambio por categorías) fue de 34,97% y el cambio neto total (diferencia entre cambio total e intercambio total) fue de 30,98%.

Tabla 14. Síntesis de cambios de coberturas entre 2000 – 2017.

2000 - 2017 Cobertura

Estable

Ganancias

Perdidas

Cambio total

Intercambio

Cambio neto

Zonas de extracción minera

1,56

12,53

1,69

14,22

3,38

10,83

Aguas continentales

0,75

0,55

0,58

1,13

1,10

-0,04

20,87

29,92

18,53

48,45

37,06

11,39

0,21

2,69

0,95

3,64

1,90

1,75

5,18

2,73

32,67

35,40

5,47

-29,93

4,33

14,44

7,43

21,87

14,86

7,01

1,15

3,09

4,10

7,19

6,18

-1,01

34,05

65,95

65,95

65,95

34,97

30,98

Vegetación herbácea / arbustiva Pastos Bosque de galería Tierras desnudas y degradadas Territorios agrícolas Totales

Nota: Valores en porcentaje respecto al área total.

70

Figura 19. Mapa de cambios de coberturas del suelo entre 2000 y 2017.

71

Rehabilitación de suelos por ecorregiones En la matriz de transición de coberturas entre los años 2000 y 2017 se identificaron las zonas en donde se ejecutan procesos de rehabilitación. Para comprobar la hipótesis planteada al inicio de este estudio, se dividió el área de estudio (zona minera) en dos zonas, correspondientes a las ecorregiones Valle del río Cesar y Serranía del Perijá.

Finalmente se obtuvo el área de los cambios vinculados a cada etapa de rehabilitación para los proyectos mineros por ecorregión, estas áreas son presentadas en la tabla 15.

Tabla 15. Etapas de rehabilitación por ecorregiones.

Etapas de rehabilitación

Zona minera - Valle del Río Cesar

Zona minera Serranía del Perijá

Zona minera Total

Área

Área

Área

(Ha)

%

(Ha)

%

(Ha)

%

Intervención de tierras

199,9

32,92

151,6

38,13

351,5

34,97

Revegetalización

407,3

67,08

246,06

61,87

653,4

65,03

Total

607,2

100

397,7

100

1004,9

100

Como fue expuesto en la metodología, la sumatoria de áreas con cambios de coberturas de zona de extracción minera a tierras desnudas y pastos se consideran como intervención de tierra (adecuación + estabilización), que para la región del Valle del Río Cesar fue de 199,9 hectáreas equivalentes al 32,92% del área total en rehabilitación para esta ecorregión. En la Serranía del Perijá 151,6 hectáreas se encontraron en intervención, correspondientes al 38,13% del total de rehabilitación en los proyectos mineros de esta región ecológica. Ver gráfica N°2.

Gráfica N°2. Rehabilitación por ecorregiones

Los cambios de zona de extracción minera a vegetación herbácea/arbustiva, bosque de galería y territorios agrícolas caracterizados en la metodología como revegetalización, 72

permitieron conocer los porcentajes de áreas revegetalizadas en cada ecorregión y probar la hipótesis planteada.

Según la gráfica N°2 el porcentaje de revegetalización en el Valle del Río Cesar fue de 67,08% del total de suelo en rehabilitación de las minas en la región. Para la minas en la Serranía del Perijá se obtuvo un 61,87% de suelo revegetalizado del total en rehabilitación de esta ecorregión.

4.3.2. Análisis de rehabilitación a nivel de paisaje Los resultados de la valoración de cambios entre coberturas ejecutada anteriormente permitieron escoger los proyectos mineros con más áreas en rehabilitación. Como se puede observar en el mapa de cambios de coberturas del suelo entre 2000 y 2017 (figura 19), los cambios se concentraron en su mayoría en dos polígonos de minas, identificadas como La Jagua y La Loma – Pribbenow.

La unidad de análisis del paisaje para cada mina fue un recuadro con la misma escala que abarca las áreas más marcadas con cambios hacia la rehabilitación de suelos en el periodo 2000 – 2017. A partir de la clasificación de coberturas del suelo se obtuvo la composición del paisaje para estos proyectos mineros en los años escogidos. A continuación se determinan los patrones de paisaje para cada proyecto minero en los años 2000 y 2017.

Mina La Jagua La mina La Jagua se ubica en la Serranía del Perijá al oriente de la zona minera centro del Departamento del Cesar, la composición del paisaje del proyecto minero es presentada en la figura 20. Para el cálculo de las métricas de estructura y función del paisaje escogidas en la metodología, se extrajo un recuadro (unidad de análisis) de 903,96 hectáreas identificado en el mapa de composición de la mina (figura 20).

El paisaje de la unidad de análisis en La Jagua está compuesto por ocho categorías de coberturas en el año 2000, este valor cambia para el año 2017 por la pérdida de la cobertura de vegetación herbácea y arbustiva en la unidad de análisis, identificando solo siete categorías (figura 20 y gráfica N° 3).

73

Figura 20. Mapa de composición del paisaje, Mina La Jagua.

Los procesos ejecutados durante el ciclo minero en La Jagua entre los años 2000 y 2017 generaron variaciones en la estructura del paisaje. La gráfica N° 3 muestra los cambios en las áreas por clase (CA) entre los años evaluados.

74

Gráfica N°3. Áreas por clase (CA), recuadro extraído - Mina La Jagua.

Según las métricas de la gráfica N° 3 se disminuye el área de coberturas naturales como el bosque de galería y la vegetación herbácea/arbustiva. La cobertura de zona de extracción minera representa la mayor superficie en el año 2000 con el 47,39% del área total y para el año 2017 disminuyó al 29,98% del área total analizada. Otras coberturas aumentaron su área como fue el caso de las tierras desnudas y la vegetación secundaria, esta última fue la cobertura que predominó en el año 2017 con el 32,71% del área analizada.

Los resultados de los índices de configuración y conectividad en la unidad de análisis se presentan en la tabla 16. A partir del área y número de parches por categoría se obtuvieron los índices de tamaño, forma, aislamiento y proximidad entre parches en los años 2000 y 2017 que son consignados en la misma tabla.

En el año 2000 la vegetación herbácea/arbustiva presentó el mayor número de parches (53), seguida de la vegetación secundaria y las tierras desnudas. Esta configuración cambia en el año 2017, donde las tierras desnudas presentaron el mayor número de parches (43), seguidas de la vegetación secundaria y el bosque de galería. El bosque de galería, la zona minera y las tierras degradadas las coberturas aumentaron su número de parches entre los años evaluados.

Para el año 2000, la relación área/número de parches (MPS) en la zona de extracción minera fue la más alta (53,55), ya que, su área (428,4 ha) se distribuye en pocos parches (8). La sigue el bosque de galería con una MPS de 19,30 lo que indica que sus extensiones se encontraban agrupadas. En el 2017 la cobertura de aguas continentales presentó la mayor MPS con 29,7 debida a la formación de un cuerpo de agua aledaño a la zona en rehabilitación que se puede identificar al norte del polígono de la mina 75

(figura 20). En la zona de extracción minera a pesar de tener una gran área, se empezó a reflejar fragmentación por la rehabilitación en el 2017, al aumentar su número de parches sobre la unidad de análisis.

El índice de forma (MSI) reveló que todas las categorías de coberturas presentan formas irregulares para los dos años de estudio, siendo la vegetación secundaria y aguas continentales las de formas más definidas para el año 2000. En el año 2017 los territorios agrícolas y la zona de extracción minera fueron las coberturas de perímetro menos irregular.

En cuanto a conectividad, para el año 2000 la zona de extracción minera presentó mayor conectividad por sus valores de aislamiento (MNN) y proximidad (MPI), esta conectividad se reduce en el 2017. En coberturas naturales se destaca el cambio de la vegetación secundaria, sus parches aumentaron dentro de la proximidad especificada (1000 m) entre 2000 y 2017, además, disminuye el aislamiento (MNN) pasando de 133,2 a 76,2 metros.

76

Tabla 16. Índices de estructura y función del paisaje, recuadro extraído - Mina La Jagua.

ID

Cobertura

CA (ha) 2000

PS

Pastos

BG

Bosque de galería

VHA

ZM

Vegetación herbácea y arbustiva Zona extracción minera

TLA (ha)

2017

2000

2017

NUMP

MPS

2000 2017

MSI

2000

2017

2000

MNN (m)

2017

MPI*

2000

2017

2000

2017

1,89

0,9

3

2

0,63

0,45

1,31

1,45

956,55

2430,74

13

0

231,57

17,91

12

16

19,30

1,12

1,74

1,36

154,81

122,62

22651

360

2,49

-

1,53

-

66,68

131,76

-

428,4

270,99

53

903,96

-

-

5068

-

8

12

53,55

22,58

1,69

1,34

47,27

185,04

128510

2544 20985

903,96

VS

Vegetación secundaria

21,87

295,65

35

20

0,62

14,78

1,29

1,64

133,18

76,21

199

A

Aguas continentales

19,08

29,7

18

1

1,06

29,70

1,22

1,49

201,46

0,01

335

0

TA

Territorios agrícolas

42,57

49,14

15

12

2,84

4,10

1,43

1,28

142,85

118,97

4948

1351

TD

Tierras degradadas

24,39

204,66

20

43

1,22

4,76

1,27

1,61

277,69

74

388

7617

Nota: *MPI calculado para un radio de influencia de 1000 m, (-) significa sin valor.

77

Mina La Loma - Pribbenow En la zona minera ubicada en el Valle del río del Cesar se encuentra la mina La Loma, la composición del paisaje de este proyecto minero es presentada en la figura 21, en la misma es identificada la unidad de análisis (recuadro extraído) para el cálculo de las métricas del paisaje. En la unidad de análisis de 903,96 hectáreas de La Loma, se encontró un paisaje compuesto por siete categorías de coberturas en el año 2000 que cambió a seis coberturas en el año 2017 por la ausencia de la cobertura de pastos en este último año.

La gráfica N° 4 muestra las variaciones en las áreas por clase de coberturas (CA) entre los años evaluados.

Gráfica N°4. Áreas por clase (CA), recuadro extraído - Mina La Loma.

Según los resultados de área por clase (CA), en el año 2000 la zona de extracción minera predomina con el 43,22% del área de análisis, seguida del bosque de galería (24,33%). En el año 2017 la zona de extracción minera disminuye su área al 10,67 % del total y predominan la vegetación secundaria (43,41%), las tierras desnudas y degradadas (18,97%) y el bosque de galería con el 15,067% del total de la unidad de análisis (Ver gráfica N°4 y tabla 17).

78

Figura 21. Mapa de composiciรณn del paisaje, Mina La Loma.

79

En la zona de análisis se identificaron transiciones en los índices de estructura y función del paisaje en el periodo evaluado. Los resultados de los índices de número, forma, tamaño y conectividad entre parches de las coberturas para la unidad de la mina La Loma son publicados en la tabla 17.

En el año 2000 la vegetación secundaria presentó el mayor número de parches (35), seguida de la vegetación herbácea/arbustiva y las tierras desnudas. En contraste para el año 2017 se cambia la configuración, donde las tierras desnudas presentaron el mayor número de parches (31), seguidas de la vegetación secundaria y la zona de extracción minera.

En cuanto a la relación área/número de parches (MPS), en el año 2000 la zona minera tuvo la MPS más alta, ya que, su área (390,7 ha) se distribuye en pocos parches (7). En segundo lugar se encuentra la vegetación herbácea/arbustiva con una MPS de 7,65. En el 2017 el bosque de galería presenta la mayor MPS con 45,39, seguido de la zona de extracción minera.

El índice de forma (MSI) refleja que la vegetación secundaria y pastos en el año 2000 y las aguas continentales y vegetación secundaria en el 2017, presentaron la mayor regularidad con valores cercanos a 1, sin embargo, todas las categorías de coberturas en general tienden a ser regulares para los dos años de estudio.

En los resultados de conectividad, para el año 2000 el bosque tiene el menor aislamiento (MNN) entre las coberturas, que aumenta luego en el 2017 y la proximidad media (MPI) entre sus parches disminuye en el 2017. Este comportamiento también se presenta con las coberturas de vegetación herbácea /arbustiva y la zona de extracción minera. Por otra parte, las coberturas que aumentan su conectividad son las de vegetación secundaria y tierras desnudas, que incrementan un poco el aislamiento y también aumenta la proximidad media de sus parches en el año 2017.

80

Tabla 17. Índices de estructura y función del paisaje, recuadro extraído - Mina La Loma- Pribbenow.

CA (ha) ID

TLA (ha)

NUMP

MPS

MSI

MNN (m)

MPI*

Cobertura 2000

2017

3,78

-

2000

2017

2000

2017

2000

2017

2000

2017

2000

2017

2000

2017

4

-

0,94

-

1,21

-

586,31

-

4

-

PS

Pastos

BG

Bosque de galería

219,96

136,17

11

3

20

45,39

1,5

1,87

52,17

139,03

27309

4485

VHA

Vegetación herbácea y arbustiva

183,6

59,85

24

4

7,65

14,96

1,48

1,55

90,28

210

33898

587

ZM

Zona extracción minera

390,69

96,48

7

5

5581

1930

1,48

1,58

141,71

322,47

147025

1214

VS

Vegetación secundaria

7,38

392,4

35

25

0,21

15,7

1,18

1,5

101,27

111,99

238

28831

A

Aguas continentales

2,25

11,34

4

2

0,56

5,67

1,25

1,21

770,19

241,87

1

97

Tierras degradadas

96,3

171,45

24

31

4,01

5,53

1,59

1,65

74,07

90,15

4271

TD

903,96

903,96

10408

Nota: *MPI calculado para un radio de influencia de 1000 m, (-) significa sin valor.

81

4.4. DISCUSIÓN DE RESULTADOS

4.4.1. Análisis del procesamiento y clasificación supervisada La zona minera del centro del Departamento del Cesar ha sufrido una serie de transformaciones es sus ecosistemas, producto de las actividades del ciclo minero del carbón a cielo abierto. La metodología en esta investigación, desarrollada a partir de procesamiento y clasificación de imágenes satelitales de distinta temporalidad, permitió orientar los cambios entre coberturas del suelo y paisaje, para evaluar el proceso de rehabilitación en suelos afectados por la minería de la zona.

En la caracterización biofísica del área se conocieron aspectos relevantes en los procesos de rehabilitación de suelos. El clima cálido y seco de la zona minera genera una alta evapotranspiración que supera a la precipitación para los meses secos y de transición. Bajo esta premisa, las condiciones ambientales influyen en todas las fases del proceso de rehabilitación, desde la adecuación de tierras hasta el crecimiento de coberturas protectoras que minimizan la erosión de taludes en lotes intervenidos.

El conocimiento de los patrones de distribución, cantidades de agua y régimen pluviométrico, debe ser el marco de planeación para programar las actividades de cada fase en el proceso de rehabilitación. Es decir, los procesos de intervención deben adaptarse a la oferta del agua de precipitación en la zona, puntualmente en la preparación de suelos y para las siembras en las épocas más adecuadas, logrando aprovechar la radiación solar y la disponibilidad de agua efectiva en el suelo.

Teniendo en cuenta las condiciones climáticas de la zona, se hace necesario el uso de plantas herbáceas tolerantes a la sequía en las primeras etapas del proceso de rehabilitación. Estas plantas se caracterizan por cubrir sus necesidades fisiológicas y reproductivas a pesar de la baja oferta de agua contenida en el suelo durante la etapa de estabilización (Gualdrón Acosta, 2011).

Pasando a la fase de identificación de coberturas, un factor determinante en el estudio fue la disponibilidad de imágenes satelitales en la misma etapa de crecimiento vegetal para los años elegidos. Según la caracterización biofísica de la zona, el periodo ideal se encuentra en los meses de Junio a Julio, sin embargo, en este periodo no se encontraron imágenes Landsat 5 en el año 2009. De modo que, se obtuvo la imagen Landsat 7 ETM con bandeado, el cual debió ser corregido con el método de mosaico de acuerdo con Santillán Nicola (2016).

Aunque se aplicó este procedimiento mixto de enmascarado con otra imagen satelital y posterior análisis focal, la imagen final presentó un número considerable de zonas sin clasificar posteriormente, debidas a la nubosidad de la imagen satelital auxiliar con la que fueron rellenadas las áreas de bandeo de la imagen principal.

82

Las categorías sin clasificar representaron el 0,01% del área total en la clasificación del año 2000, el 6,9% en el 2009 y 4,6% en la imagen clasificada del 2017. Esta situación tuvo implicaciones en la fase de clasificación supervisada principalmente en las imágenes del 2009 y 2017, por la incertidumbre en posibles áreas de coberturas naturales que no pudieron ser calculadas en las riveras de fuentes hídricas en el Valle del río Cesar y en la región de la Serranía del Perijá con mayor presencia de nubes por su ubicación geográfica.

La precisión de las matrices de transición también se vio afectada por las áreas sin clasificar, las áreas totales de transición variaron entre las tres matrices generadas, ya que, los valores de cambio resultantes de las interacciones con la categoría “sin clasificar” fueron excluidos de los cálculos. Así, para el periodo 2000 – 2009 el área total de transición fue de 59.462,45 hectáreas, es decir, el análisis de cambios se efectuó para el 93,1% de la zona minera. La matriz del periodo 2009 – 2017 fue la de menor área de transición con el 88,81% de la zona minera (56.739,6 hectáreas). La matriz de transición entre 2000 y 2017 presentó la mayor precisión con el cálculo de cambios entre coberturas para el 95,44% (60.968,79 hectáreas) de la zona minera.

La existencia de datos vacíos en las imágenes satelitales tuvo incidencia en el análisis del paisaje, debido a que las áreas de la categoría sin clasificar se descartaron del cálculo de las métricas. En la mina La Jagua la categoría “sin clasificar” representó el 0,27% del área total de la unidad de análisis para el año 2000 y el 3,87% para el año 2017. En la mina La Loma para el año 2000 no se tuvieron áreas sin clasificar en la unidad de análisis, sin embargo para el año 2017 esta categoría ocupó el 4% de la superficie total de la unidad analizada.

Al igual que en las anteriores fases del estudio, esta condición genera una incertidumbre con los cambios en una fracción de las coberturas que no pueden ser determinados por la ausencia de datos, por este motivo se exhorta la corrección previa del problema en futuras evaluaciones.

Para futuros estudios similares se recomienda: inspeccionar previamente la imagen para detectar la presencia de nubes y/o neblina evidente. Cuando sea limitada la disponibilidad de imágenes sin nubosidad, se deben aplicar técnicas de enmascaramiento y corrección de neblina. Una propuesta se cita por Hantson et al.

(2011), basada en la diferencia entre una imagen de referencia (libre de nubes) y la imagen a evaluar, excluyendo los falsos positivos y fijando un umbral en la banda térmica.

4.4.2. Rehabilitación en la zona minera del Cesar Siendo la rehabilitación de suelos un objetivo de la restauración ecológica de los ecosistemas (Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible, 2015), es aceptada como compensación ambiental para los mega proyectos de minería de carbón a cielo abierto

83

en el departamento, la evaluación de la rehabilitación abordó dos enfoques a partir de la clasificación supervisada de coberturas.

Inicialmente se calcularon los cambios en las coberturas entre los años de estudio a través de matrices de transición de coberturas ajustadas al contexto de la investigación, basados en los índices de cambio propuestos por Pontius et al. (2004). Las transiciones calculadas entre coberturas del suelo permitieron cuantificar los procesos de rehabilitación en la zona minera en los periodos evaluados, dando cumplimiento al tercer objetivo de la presente investigación. Además, se conoció la distribución espacial de estos procesos a través de la cartografía generada, con esta información se ubicaron los proyectos mineros que están rehabilitando el suelo afectado por la explotación de carbón.

Finalmente se analizaron los cambios de paisaje en las zonas identificadas anteriormente: las minas que ejecutan rehabilitación de suelos. Los cambios de paisaje se analizaron adoptando los protocolos propuestos por Aguilar-Garavito y Ramírez (2015) para el monitoreo a restauración ecológica en ecosistemas terrestres y las métricas del paisaje; procedimientos similares a los aplicados por Orozco, Ceron, Martinez, y Ospina (2015) y Moncada Rasmussen (2010) en análisis de paisaje.

La información generada con las matrices de transición es complementada con el análisis del paisaje en donde se determinaron las dinámicas de cambio de paisaje causadas por la puesta en marcha de procesos de rehabilitación en las áreas intervenidas.

El primer enfoque es un análisis general de toda la zona minera, que fue detallado posteriormente con el análisis del paisaje sobre las zonas en rehabilitación para dos proyectos mineros.

Sin dejar de lado el propósito de esta investigación, es significativo hacer mención a los cambios en las coberturas naturales por la naturaleza misma del tipo de minería; gracias a la identificación de coberturas (gráfica N°1), se pudo demostrar la pérdida de vegetación herbácea/arbustiva y de bosque de galería entre los años de estudio.

El bosque de galería presenta una pérdida continua de su área en la zona (38,1% en 2000, 32,2% en 2009 y 7,6% del área total en 2017). En otros términos, en la zona minera se ha perdido cerca del 80% de la cobertura boscosa registrada en el año 2000.

La vegetación herbácea/arbustiva tiene un comportamiento similar al bosque, indicando la disminución progresiva de su superficie (17,41% en 2000, 9,75% en 2009 y 1,79% del área total en 2017). Para el año 2017 se calculó una pérdida en esta cobertura natural del 89,7% respecto a su área en el 2000.

Esta situación es prevista en los licenciamientos ambientales, por lo cual, las acciones de rehabilitación entran a compensar una parte del deterioro ambiental de la minería en la región. Históricamente, en la zona minera se han realizado transformaciones en las unidades de coberturas vegetales por la expansión agropecuaria y la tala intensiva en las formaciones boscosas con el propósito de realizar aprovechamiento forestal (ANLA, 84

2016). Esta situación se incrementó con la llegada de la minería a gran escala en los 90´s, la tendencia es reflejada en los cambios entre las coberturas de suelo identificadas en esta investigación.

La distribución espacial de coberturas refleja la concentración del bosque de galería en la actualidad en las cercanías de los ríos Tucuy en la región de la Serranía del Perijá, Casacará y Arroyo Paraluz en el Valle del Rio Cesar. Estas zonas boscosas representan una gran cobertura que resguarda las redes hídricas en las eco-regiones cumpliendo importantes funciones ecológicas como la regulación del aire y del agua, el sostenimiento de diversidad tanto de flora como de fauna y la reducción de riesgos como inundaciones y erosión de los suelos (Farfán y Rodriguez, 2016).

Por otra parte, se pudo observar que las zonas de extracción minera presentan una tendencia progresiva al aumento (3,3% en 2000, 7,14% en 2009 y 13,44% en 2017). El área de extracción minera se cuadruplica durante el periodo evaluado, esto ha generado la pérdida de otras coberturas en la zona. En el mapa de coberturas para el año 2000, se identifica la operación en la zona de los proyectos mineros “La Loma” y “La Jagua”, información que concuerda con los registros históricos de la evolución de la minería de carbón en la zona, que fueron detallados por la Corporación Autónoma Regional (CORPOCESAR, 2012). Con los mapas de coberturas para los años 2009 y 2017 se pudo identificar la distribución espacial de los proyectos que iniciaron operación después del año 2000. Se evidencia cartográficamente el aumento progresivo de frentes de extracción sobre el territorio analizado.

La identificación de coberturas en los años 2000, 2009 y 2017 no puede determinar la rehabilitación por si sola, fue necesario establecer la conexión entre las ganancias/pérdidas y los cambios entre las categorías de coberturas. Bajo este argumento, se evaluaron las transiciones entre coberturas a través de las matrices de Pontius que son analizadas a continuación.

Los cambios de coberturas entre los años 2000 y 2017 (tabla 14), muestran que las coberturas naturales sufrieron las mayores pérdidas, apoyando la tendencia observada en la identificación de coberturas. En este periodo se perdieron 19.917,4 hectáreas de bosque de galería equivalentes al 32,67% del área evaluada, con transiciones hacia vegetación herbácea/arbustiva y zona de extracción minera principalmente.

En el mismo periodo se registra la ganancia de bosque del 2,73% respecto al total de la zona minera, aportada en su mayoría por el cambio de vegetación herbácea/arbustiva a esta cobertura boscosa. En la valoración de cambios, existió gran incertidumbre sobre si fue una reforestación asistida o un proceso natural independiente. A pesar que las empresas mineras declaran la protección y fortalecimiento de las áreas aledañas a los proyectos mineros, no se contó con información georrefereciada sobre los planes de reforestación, que pudieran corroborar estas transiciones entre coberturas y atribuirlas a las empresas mineras en el estudio.

85

Entre los años 2000 y 2017 se perdieron 11.297,3 hectáreas de vegetación herbácea/arbustiva que cambiaron a tierras desnudas y degradadas, pastos y zonas de extracción minera. En contraste, en este periodo se ganaron 18.240,5 hectáreas de esta cobertura. La vegetación herbácea/arbustiva presenta el mayor dinamismo entre las categorías evaluadas, dado por el alto intercambio y cambio neto positivo (mayor ganancia que pérdida).

En la actualidad la vegetación herbácea/arbustiva representa la mitad del área total de la zona minera. Con las matrices de cambios entre periodos se demostró que este comportamiento se dio en primer lugar por la pérdida progresiva del bosque de galería.

La segunda transformación es la de tierras desnudas a esta cobertura vegetal, que, en parte, se debe a los proyectos de rehabilitación aplicados en la zona.

Con la metodología abordada se hizo evidente el impacto de la actividad minera sobre los ecosistemas de la región, de manera directa o indirecta se han generado pérdidas en las coberturas naturales. Principalmente los efectos se dieron en la vegetación a lo largo de las corrientes hídricas de la zona minera, algunas de las cuales fueron desviadas para dar paso a la extracción del mineral de acuerdo a la caracterización biofísica.

Estas intervenciones ejecutadas por la minería han mermado la oferta de hábitats para la diversidad biótica terrestre y acuática en las áreas explotadas. De acuerdo con Ordoñez Hoyos y Serna Castaño (2015), el aumento de las actividades mineras en los últimos años generó mayor afectación a las coberturas naturales, además del crecimiento urbano por el desarrollo minero, se indica una pérdida de bosque y aumento de cultivos y pastos, debido al incremento de la frontera agrícola.

Pasando a los cambios con relación a la rehabilitación de suelos, la matriz del periodo 2000 – 2009 evidencia la transición de 814,4 hectáreas de zonas de extracción minera que pasaron a ser intervenidas para rehabilitación. Entre los años 2009 a 2017 se presentó una mayor transición de coberturas en comparación al primer periodo evaluado, con el cambio de 1.169,5 hectáreas de zonas de extracción minera a zonas en rehabilitación. En total entre los dos periodos se tienen 1.983,9 hectáreas de suelo en rehabilitación.

Para el periodo de 2000 a 2017, se tuvo un total de 1.004,9 hectáreas intervenidas, este resultado indica el dinamismo tanto de los procesos de producción como de rehabilitación. Después del año 2000 se abrieron nuevos frentes de explotación, que una vez liberados fueron zonas estériles aptas para iniciar las fases de rehabilitación. Esta situación explica la diferencia entre el área en rehabilitación del periodo 2000 - 2017 y la calculada entre los periodos 2000 - 2009 y 2009 - 2017 (total en rehabilitación).

En la evaluación de cambios a mediano plazo (2000 – 2009 y 2009 – 2017) se reconoció una tendencia de dominio de las primeras etapas de la rehabilitación (tierras desnudas y pastos) sobre el total en rehabilitación. Por el contrario, cuando se evaluaron los cambios a largo plazo (periodo 2000 – 2017) las coberturas vegetales ocuparon la 86

mayor superficie del total en rehabilitación. Esto demuestra que la rehabilitación es un proceso a largo plazo ejecutado en suelos áridos y con poca oferta de agua. Se requieren años para transformar el terreno y permitir la adaptación de cobertura vegetal a estas tierras intervenidas.

Estos resultados son contrastados con los estudios a la fecha de las empresas mineras que aplican rehabilitación. La empresa Drummond. Ltd (2017), en su informe de sostenibilidad para 2016 declara la rehabilitación de 900 hectáreas en sus operaciones mineras ubicadas en los municipios de Chiriguaná, Becerril, El Paso y la Jagua de Ibirico. Por parte del Grupo Prodeco (2017) se manifiesta la rehabilitación de 1.033 hectáreas de tierra por la operación de la empresa, citando en su informe la siembra de árboles nativos como Cañahuate, Algarrobillo, Uvito, Yaguaro y Corazón Fino en zonas completamente rehabilitadas. De esta forma, se tienen 1.933 hectáreas rehabilitadas declaradas oficialmente hasta el año 2016, cifra cercana al resultado obtenido con las matrices calculadas hasta el año 2017. Lo que indica que la metodología fue efectiva para el diagnóstico de la rehabilitación en la zona minera.

En definitiva, con el cálculo de las transiciones entre coberturas del suelo se pudo determinar que las zonas en rehabilitación (1.983,9 Ha) corresponden al 3% del total de la zona minera. Se destaca el establecimiento de cultivos en las zonas rehabilitadas, que en el periodo de 2009 a 2017 registraron 18,7 hectáreas, estas coberturas se pueden asociar a servicios de aprovisionamiento como alimento y productividad primaria.

En el año 2017 se registraron coberturas boscosas (15 hectáreas) en antiguas zonas de extracción minera, indicando que la regeneración asistida se ha logrado hasta fase arbórea en algunas zonas. Bajo este contexto, si se continúan regenerando coberturas arbustivas y boscosas en áreas degradadas, se puede proyectar un restablecimiento paulatino de los servicios ecosistémicos de regulación (retención - almacenamiento de carbono y oferta de hábitats) en la zona.

Aunque el objetivo del estudio fue evaluar la rehabilitación de suelos, se hizo mención a las pérdidas de coberturas naturales cuya magnitud supera los resultados de las áreas en rehabilitación a la fecha. Es pertinente recordar que según la legislación nacional estos impactos deben ser compensados en su totalidad al cierre de cada proyecto minero. Por tanto, es significativo continuar estudios independientes sobre los impactos generados por los megaproyectos en la zona minera.

El paisaje actual en las zonas mineras analizadas es un mosaico de zonas bajo diferentes fases de intervención minera, en medio de los cuales se encuentran algunos fragmentos de vegetación nativa en diferentes grados de conservación. Las métricas calculadas para las unidades de La Jagua y La Loma indicaron una tendencia similar a la descrita en el análisis general de cambios entre coberturas; la pérdida de las coberturas bosque de galería y vegetación herbácea/arbustiva. El otro factor identificado fue la reducción de las áreas de explotación minera, dada por el cierre de operaciones que dio paso al aumento de algunas coberturas vegetales.

87

En cuanto a coberturas naturales en la unidad de La Loma, se indica un aumento en la relación área/perímetro dado por la disminución del número de parches de bosque y vegetación herbácea/arbustiva, se puede señalar que los fragmentos se han consolidado en áreas mayores pero menos conectadas que en el año 2000. El comportamiento puede ser atribuido según la información secundaria a la protección de las rondas hídricas aledañas al proyecto, especialmente sobre el Arroyo Paraluz y el Embalse Paujil (Drummond. Ltd, 2017).

En la unidad de la mina La Jagua las métricas indican que ha continuado la fragmentación en las coberturas naturales (bosque y vegetación herbácea/arbustiva), que se traduce en una pérdida importante de hábitats naturales en la ronda hídrica del río Tucuy. En la actualidad las coberturas naturales tienen menor conectividad que en año 2000, la perturbación minera ocasionó un aumento en el número de parches y la reducción de su área en relación a la superficie del año 2000.

El paisaje de la zona ha sido altamente intervenido por los proyectos mineros según la apertura, operación y cierre de los frentes de extracción. En la post-minería las coberturas fueron delimitadas para actividades de adecuación de tierra y siembra de vegetación secundaria o cultivos. Por consiguiente, los indicadores relativos a la forma de las coberturas del paisaje tienen valores cercanos a 1 en la mayoría de categorías de las dos unidades analizadas. En la unidad de la mina La Jagua el índice de complejidad disminuye para el bosque y vegetación herbácea/arbustiva. Mientras que, en la unidad de La Loma se observó un aumento en su irregularidad, siendo el bosque de galería el de mayor índice de complejidad.

Estos resultados revelan una mayor intervención a las coberturas naturales en la mina La Jagua, esta condición es expuesta por Moncada Rasmussen (2010), quien indica que los bosques son más sensibles a perturbaciones externas. En cambio, los fragmentos de bosque y vegetación herbácea/arbustiva que se conservaron en La Loma tienden a tomar una forma irregular y alargada sobre las rondas hídricas de la zona.

Las coberturas vegetación secundaria y tierras desnudas tienen un comportamiento afín para las dos unidades de las minas. Su área aumenta considerablemente, así como la relación área/parches con formas que tienden a ser menos regulares. La conectividad está marcada por un menor aislamiento entre sus fragmentos y mayor proximidad entre los mismos. Gracias a las matrices de cambio calculadas en la primera fase de esta evaluación, se puede asociar este aumento en las coberturas al resultado de las etapas de rehabilitación en zonas liberadas por la operación minera.

Para la vegetación secundaria se presenta además, una reducción en el número de sus parches entre 2000 y 2017, la cual puede explicarse por agregación de parches pequeños y consolidación de esta cobertura como la matriz de las unidades analizadas. Los resultados demuestran un aumento en la conectividad entre los fragmentos de las coberturas en rehabilitación, tendencia que se explica por el aumento de los lotes para rehabilitación durante el periodo evaluado.

88

La relación entre paisajes y restauración se centra en cómo aumentar la conectividad entre parches de ecosistemas que mantengan la biodiversidad (Armenteras y Vargas, 2016). A partir del análisis realizado se vislumbra la necesidad de relacionar las nuevas coberturas establecidas en la rehabilitación, con las coberturas naturales originales. La remanencia de estas unidades naturales quedó restringida a pequeños fragmentos sobre las rondas hídricas. Adicionalmente, se requiere frenar su fragmentación; reforestar y proteger estas coberturas naturales para recuperar su área y aumentar su conectividad.

Las tendencias en los cambios de las matrices reconocidas en la primera parte de la evaluación complementaron los resultados de las métricas obtenidos para las unidades extraídas de cada mina. Se reflejaron cambios positivos en los indicadores de composición y configuración para las coberturas vinculadas a las etapas de adecuación/ estabilización del suelo y regeneración vegetal asistida.

En el análisis del paisaje la vegetación herbácea/arbustiva y la vegetación secundaria fueron evaluadas por separado, lo que permitió conocer el efecto de la minería sobre los patrones estructurales tanto de las coberturas originales, como de las coberturas regeneradas en las áreas liberadas por las minas.

Las coberturas transformadas de categorías como pastos, zona minera, territorios agrícolas y tierras degradadas representan la mayoría del área total en las dos unidades analizadas, lo que indica que el paisaje está altamente intervenido. Sin embargo, en la unidad de “La Loma” cerca del 22% del área fue caracterizada como coberturas naturales. Estas coberturas son representadas por el bosque de galería y vegetación herbácea/arbustiva en fragmentos que son considerados zonas de conservación de biodiversidad sobre el límite con las áreas en rehabilitación.

En lo referente a la metodología aplicada para el análisis de paisaje, es pertinente destacar la incidencia de factores como la sensibilidad de sensores, subjetividad del investigador y tratamiento de las fuentes de información en las métricas obtenidas.

Martínez de Toda (2001), expone que los paisajes más fragmentados como los analizados en el presente estudio tienden a ser más sensibles a la unidad mínima cartografiada y la resolución espacial que a la extensión espacial. Para futuros estudios similares se recomienda estudiar la estructura y conectividad del paisaje a distintas escalas, tanto de resolución como de extensión, con el propósito de entender la heterogeneidad espacial de las zonas en rehabilitación.

Finalmente, los resultados en los cambios temporales y el análisis a nivel de paisaje indicaron una tendencia a la continuidad en el proceso de rehabilitación de suelos. En la actualidad se mantiene variedad de cobertura vegetal herbácea, arbustiva y arbórea que se ha adaptado a estos suelos degradados por la explotación minera.

Los resultados más significativos en cuanto a revegetalización se localizan en los proyectos mineros “La Jagua” y “La Loma”. Estas dos zonas limitan con las áreas naturales protegidas del Río Tucuy, Embalse Paujil y Arroyo Paraluz, que pueden 89

potencializar el restablecimiento parcial de los servicios ambientales de los ecosistemas afectados.

El uso de las tecnologías de la información geográfica en los proyectos de rehabilitación, permiten además de monitorear los procesos, optimizar estrategias a escala del paisaje como la delimitación de zonas de amortiguación y corredores ecológicos en las áreas disturbadas. Los corredores ecológicos son vitales no solo como mecanismo de aislamiento sino como insumos de material vegetal nativo para las zonas en rehabilitación.

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5. CONCLUSIONES

La minería de carbón a cielo abierto sustenta el desarrollo socioeconómico del centro del Departamento del Cesar, con las reservas existentes del mineral se proyecta un aumento en las solicitudes de permisos de explotación para los siguientes años. Las actividades antrópicas han ocasionado transformación continua de coberturas naturales y el incremento de coberturas transformadas. El área de extracción minera se cuadruplica en el periodo 2000 – 2017, aumentando los frentes de explotación que ocupan un total 8.586,7 hectáreas en el año 2017. En la actualidad la vegetación secundaria es la cobertura de mayor predominancia en la zona minera con 29.819,8 hectáreas, seguida de las tierras desnudas y degradadas con una superficie de 11.448 hectáreas.

Entre los años 2000 y 2017, se presentaron cambios entre coberturas caracterizados como sucesión natural, procesos agrícolas y ciclo minero. La valoración de cambios permitió asociar las etapas de rehabilitación a las transiciones entre coberturas, siendo los cambios de zona de extracción minera a tierras desnudas y a coberturas vegetales indicadores de procesos de rehabilitación en la zona minera. En general, las transiciones de mayor área identificadas en los periodos de estudio son las previstas por la naturaleza misma del tipo de minería; se pasó de coberturas naturales (vegetación herbácea/arbustiva y bosque de galería) a tierras degradadas o zonas de extracción minera.

La cobertura con mayor pérdida en el periodo de estudio es el bosque de galería con 19.917,4 hectáreas deforestadas. De esta reducción se registraron 3.191,5 hectáreas asociadas directamente a la remoción de la capa forestal para la extracción de carbón.

La cartografía de la distribución espacial de coberturas muestra la concentración actual de bosque de galería en las rondas hídricas de los ríos Tucuy en la región de la Serranía del Perijá, Casacará y Arroyo Paraluz en el Valle del Río Cesar, que puede ser atribuida a la protección y reforestación por las empresas mineras que buscan preservar material nativo de flora para la rehabilitación.

Los procesos de rehabilitación fueron identificados con las matrices de transiciones entre coberturas para los periodos 2000 – 2009 y 2009 – 2017. Los resultados indican 1.983,9 hectáreas de suelo en rehabilitación, correspondientes a cerca del 3% de la zona minera. A la fecha se tiene una menor área en rehabilitación en comparación a las pérdidas de coberturas naturales por la operación minera. Las minas La Jagua y La Loma ubicadas en las ecorregiones de la Serranía del Perijá y el Valle del Río Cesar respectivamente, concentran la mayoría de las zonas en revegetalización. El aumento de áreas para rehabilitación está condicionado a la liberación de frentes de excavación que una vez explotados se convierten en zonas estériles aptas para rehabilitar. Este factor de antigüedad en la explotación, sumado al compromiso ambiental de las empresas 91

mineras, incide en la participación reducida de los recientes proyectos mineros en la rehabilitación de suelos.

La hipótesis planteada al inicio de esta investigación es rechazada, ya que la distribución espacial de las zonas mineras y las características biofísicas de las ecorregiones no influyeron en el establecimiento de cobertura vegetal en suelos disturbados. Los resultados indican un 67,08% de revegetalización del total de suelo en rehabilitación en las minas del Valle del Río Cesar. En la minas ubicadas en la Serranía del Perijá se obtuvo un 61,87% de suelo revegetalizado del total en rehabilitación de esta ecorregión.

Las zonas en rehabilitación de las minas La Jagua y La Loma, se analizaron según los cambios en las métricas del paisaje entre los años 2000 y 2017. En general, en las dos unidades de análisis se observó una reducción de la zona de extracción minera dada por el cierre de operaciones que dio paso al aumento de las tierras desnudas y vegetación secundaria. No obstante, en la actualidad aún predominan las coberturas transformadas en las dos minas. El patrón general de cambio revela una reducción de las áreas de coberturas naturales originales (bosque de galería y vegetación herbácea/arbustiva) entre los años 2000 – 2017. Se evidencia que para estas coberturas continúa una tendencia a la fragmentación y pérdida de conectividad a pesar de las estrategias de recuperación en la zona.

En el periodo analizado se registra el aumento del área de vegetación secundaria correspondiente a los estadíos iniciales de la sucesión vegetal después de iniciar el proceso de rehabilitación. Se incrementó la conectividad entre sus fragmentos según los índices de proximidad y aislamiento. La distribución espacial de las zonas en rehabilitación señala una posible relación con la cercanía a las áreas naturales protegidas en las rondas de las corrientes hídricas superficiales. Estos interrogantes pueden ser abordados en próximas investigaciones, considerando ampliar los periodos de estudio a fechas antes de la operación minera en el departamento.

Teniendo en cuenta que según la normativa nacional la rehabilitación no implica llegar a un estado original del ecosistema histórico, se puede concluir que existe una tendencia a la continuidad en el restablecimiento parcial de los elementos estructurales del ecosistema degradado por la minería. Sin embargo, con el análisis del paisaje se reconoció la pérdida de conectividad en las zonas naturales aledañas a los lotes en rehabilitación. En la matriz de cambios de coberturas para los años 2000 a 2017 se demuestra que el área revegetalizada equivale al 65% del total en rehabilitación. Se espera que se optimicen las estrategias de rehabilitación para aumentar el área de las coberturas vegetales sobre las tierras desnudas.

La metodología de evaluación de rehabilitación mediante el cálculo de transformación de coberturas y el análisis de los patrones de paisaje permitió responder las preguntas de investigación. Con los productos cartográficos generados se obtuvo la ubicación espacial de las áreas en rehabilitación en las minas del centro del departamento y los 92

resultados obtenidos se aproximaron a la información publicada en estudios de autoridades ambientales e informes de las empresas mineras en la región. Si bien la metodología fue efectiva para cumplir los objetivos del estudio, es posible aumentar la precisión del cálculo de los cambios temporales para estudios similares. Se sugiere aplicar técnicas de corrección de espacios vacíos en el pretratamiento de las imágenes satelitales en próximos estudios, para reducir las áreas “sin clasificar” que en la presente evaluación influyeron en los cálculos ejecutados.

El análisis espacial es un insumo base que puede ser complementado con estudios en campo para el monitoreo a los planes de rehabilitación. En futuros estudios se recomienda inspeccionar el ecosistema monitoreado para profundizar sobre los impactos positivos de la rehabilitación en las funciones del ecosistema alterado. La información en campo complementa además la validación de la clasificación de coberturas, al tener un registro de las formaciones vegetales presentes en las zonas intervenidas. En cuanto a las especies vegetales de adaptación efectiva a suelos afectados por la minería, sería interesante asociar el inventario en campo con el registro de sus firmas espectrales y optimizar la clasificación supervisada en próximas investigaciones.

Esta investigación constituye un referente para realizar próximos seguimientos a los procesos de rehabilitación a escala regional por parte de los entes de control y público en general. A través de la metodología propuesta se pueden actualizar periódicamente los avances de la rehabilitación en la zona minera. En el caso de la aplicación a escala local en cada proyecto minero, se sugiere la adquisición de imágenes satelitales de mayor resolución para planificar las estrategias de rehabilitación vinculando la ecología del paisaje.

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