lista roja de los ecosistemas marinos y costeros de colombia … · 2021. 1. 15. · en el...
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Editor: Edwin Styben Uribe Velásquez BOGOTÁ D.C. | OCTUBRE 2020
Lista Roja de los Ecosistemas Marinos y Costeros de Colombia (versión 1)
Evaluación de riesgo a partir de la línea base
Documento técnico
1
Cita sugerida:
Uribe, E., Etter, A., Luna-Acosta, A., Diazgranados, M. C., Acosta, A., Alonso, D., … Oswaldo, C. (2020). Lista Roja de Ecosistemas Marinos y Costeros de Colombia (versión 1). Documento técnico. Conservación Internacional, Pontificia Universidad Javeriana & INVEMAR. Bogotá D.C. 75 pp.
Lista de Autores:
Equipo Conservación Internacional: Edwin Uribe, María Claudia Diazgranados & Laura Jaramillo.
Equipo Pontificia Universidad Javeriana: Andrés Etter, Andrea Luna-Acosta & Alberto Acosta.
Equipo INVEMAR: David Alonso, Luis Chasqui, Diana I. Gómez-López, Jenny Alexandra Rodríguez-Rodríguez, Adriana Osorno-Arango, Raúl Navas-Camacho, Laura Sánchez, Selene Rojas-Aguirre, Constanza Ricaurte-Villota, Oswaldo Coca-Domínguez.
Equipo de expertos y participantes encuesta:
Adriana Osorno-Arango, Alan Giraldo, Alberto Acosta, Alexandra Pineda-Muñoz, Jenny Alexandra Rodríguez-Rodríguez, Andrea Luna-Acosta, Andrés Etter, Angela Moncaleano, Brigitte Gavio, David Alonso, Diana I. Gómez-López, Edgardo Londoño Cruz, Juan Manuel Díaz, Laura Sánchez, Luis Chasqui, Elvira María Alvarado-Chacon, Raúl Navas-Camacho, Selene Rojas-Aguirre & Valeria Pizarro.
Financiador 1 y ejecutores 1,2,3
1 2 3
Apoyo técnico e institucional
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TABLA DE CONTENIDO
1. Introducción ....................................................................................................................................................3
2. Materiales y métodos .....................................................................................................................................7
2.1. Área de estudio .......................................................................................................................................7
2.1.1. Clasificación por ambientes .............................................................................................................7
2.1.2. Clasificación por eco-regiones .........................................................................................................8
2.1.3. Clasificación por ecosistemas ....................................................................................................... 10
2.1.4. Unidades de valoración ................................................................................................................. 12
2.2. Análisis de amenaza ............................................................................................................................ 13
2.2.1. Selección de información .............................................................................................................. 13
2.2.2. Geoprocesamiento por amenaza .................................................................................................. 14
2.2.3. Nivel de amenaza acumulado ....................................................................................................... 18
2.2.4. Nivel de impacto ............................................................................................................................ 20
2.3. Análisis de riesgo ................................................................................................................................. 21
2.3.1. Criterio A (Reducción del área) .................................................................................................... 23
2.3.2. Criterio B (Distribución restringida) ............................................................................................ 25
2.3.3. Criterio C (Degradación ambiental) ............................................................................................. 26
2.3.4. Criterio D (Alteración de procesos bióticos e interacciones) ..................................................... 28
2.4. Equipo de expertos .............................................................................................................................. 29
3. Resultados......................................................................................................................................................... 30
3.1. Análisis de amenazas .......................................................................................................................... 30
3.1.1. Nivel de amenaza ........................................................................................................................... 30
3.1.2. Nivel de impacto ............................................................................................................................ 34
3.2. Análisis de riesgo ................................................................................................................................. 36
3.2.1. Criterio A (Mapas de transformación) ......................................................................................... 36
3.2.2. Criterio A (Encuesta conocimiento de experto) .......................................................................... 37
3.2.3. Criterio B (Distribución restringida) ............................................................................................ 38
3.2.4. Criterio C (Análisis REDCAM) ....................................................................................................... 40
3.2.5. Criterio C (Temperatura) .............................................................................................................. 42
3.2.6. Criterio D (Alteración de procesos bióticos) ............................................................................... 43
3.2.7. Evaluación final .............................................................................................................................. 48
4. Discusión ....................................................................................................................................................... 52
3
4.1. Sistemas de clasificación .................................................................................................................... 52
4.2. Mapa de amenazas............................................................................................................................... 53
4.3. Modelo de riesgo .................................................................................................................................. 55
4.3.1. Riesgo espacial ............................................................................................................................... 55
4.3.2. Riesgo no espacial .......................................................................................................................... 56
4.4. Integración y recomendaciones........................................................................................................ 59
4.5. Advertencias ......................................................................................................................................... 61
5. Conclusión ..................................................................................................................................................... 61
6. Bibliografía ................................................................................................................................................... 62
7. Anexos ............................................................................................................................................................ 70
1. Introducción
En el Antropoceno, las actividades humanas han llevado a la biodiversidad, en todos sus niveles de
organización, más allá de su variabilidad natural (Butchart et al., 2010). Cuando esto sucede, las especies se
extinguen y los ecosistemas colapsan (Bland, Rowland, et al., 2018; Rodrigues et al., 2006; Sato &
Lindenmayer, 2018; Vié et al., 2009). Conceptos como el riesgo, han surgido para tener agencia y poder
predictivo sobre los cambios que afectan a la biodiversidad. Más específicamente, a escala de ecosistemas, el
riesgo de colapso ecosistémico - la probabilidad de que un ecosistema transforme su identidad (Keith et al.,
2013) - es un tema de alta demanda e importancia en la actualidad (Bland et al., 2019). Este concepto permite
prever la pérdida de la biodiversidad en un nivel de organización biológica que es lo suficientemente grande
como para evaluar diferentes grupos de biota en un mismo análisis (Keith et al., 2015).
La Unión Internacional para la Conservación de la Naturaleza (IUCN, por sus siglas en inglés para
International Union for Conservation of Nature) adopta el riesgo como el concepto principal de sus
protocolos de evaluación, conocidos como listas o libros rojos. Desde 1963 ha estado desarrollando la Lista
Roja de Especies Amenazadas (RLTS, por sus siglas en inglés para Red List of Threatened Species) (Alaniz et
al., 2019), una metodología estandarizada que ha sido ampliamente utilizada a nivel global y que evalúa el
riesgo de extinción de las especies. Sin embargo, menos se ha hecho en escalas bióticas más grandes, como
la ecosistémica (Alaniz et al., 2019). Para complementar las RLTS, en el 2014 se desarrolla la guía
metodológica de la Lista Roja de Ecosistemas (RLE, por sus siglas en inglés para Red List of Ecosystems)
(Bland et al., 2017; Bland et al., 2019) que pretende evaluar el riesgo de colapso ecosistémico. En la
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actualidad, ya cuenta con cerca de 2,800 evaluaciones en 100 países, cuyos recaudos han sido de al menos
US $ 10 millones para inversión en investigación (Bland et al., 2019).
Una evaluación de RLE evalúa la transformación de identidad - biota nativa, ambiente físico, procesos e
interacciones característicos – del ecosistema (Keith et al., 2013). Esta identidad se debe medir por medio de
las variables indicadoras de las características claves del ecosistema, las cuales se pueden agrupar en
aquellas que informan sobre sus componentes espaciales (e.g. el área) y las que se enfocan en los no
espaciales (e.g. composición, estructura y función) (Rodríguez et al., 2015). Es decir que, con la información
suficiente, este análisis también puede evaluar los cambios en la funcionalidad del ecosistema y por lo tanto
su capacidad para proveer servicios ecosistémicos (Keith et al., 2015; Keith et al., 2013). La metodología
propone 5 criterios, dos espaciales (Criterio A y B), dos no espaciales (C y D) y un último (E) que se encarga
de integrar cuantitativamente los criterios anteriores (Bland et al., 2017). Cada uno de estos, se puede aplicar
en diferentes escalas espaciales (desde locales hasta globales) y en distintos marcos temporales del
ecosistema (Bland, Keith, et al., 2017).
Un ecosistema colapsado - aquel que transformó totalmente su identidad - no tiene la biota que lo caracteriza
y tampoco es capaz de mantenerla (e.g. Mar de Aral, Medio Oriente) (Bland et al., 2017), su función cambia y
por lo tanto los servicios que proporcionaba desaparecen (Keith et al., 2013). Se da una transición hacia
estados alternativos (Keith et al., 2015), los valores materiales e inmateriales asociados desaparecen y por
esto el bienestar humano también se perjudica (Costanza et al., 2014; Millennium Ecosystem Assessment,
2005). Por ejemplo, en escalas locales, prácticas de abastecimiento de alimento, como la extracción de
pianguas en los manglares o la pesca artesanal en los arrecifes coralinos, se verían afectadas. No sólo
disminuiría la seguridad alimentaria, sino desaparecerían los valores culturales que se asocian a esas
prácticas. A nivel nacional y global, los países también se ven comprometidos con el colapso, pues es en los
ecosistemas en donde se hace la pesca industrial, se regula el clima, se mitigan los desastres naturales y se
genera turismo, entre otros (Halpern et al. 2015; Halpern et al. 2008; Worm et al. 2006).
La RLE tiene diferentes aplicaciones que son útiles para el gobierno, la sociedad y la industria. Sirve como un
instrumento que identifica aquellos ecosistemas que por su nivel de riesgo deben ser regulados para un
manejo especial (Bland et al., 2019). En este sentido, prioriza ecosistemas que necesitan restauración o
designación de figuras de protección (Etter et al., 2020). También, se ha visto que los reportes y la divulgación
de la RLE en la sociedad, puede causar apropiación de la comunidad por su territorio (Bland et al., 2019). Por
otro lado, también orienta la toma de decisiones de industrias, lo que particularmente se ha visto en la
minería y las empresas forestales (Burns et al., 2015). Aunque existen otros protocolos para evaluar el riesgo,
la mayoría de estos no tienen en cuenta las interacciones entre las amenazas y el ecosistema y además no
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integran de forma completa las características espaciales y no espaciales de los ecosistemas (Bland et al.
2017).
Colombia es un país megadiverso en donde la mitad de su territorio está sumergido en el mar. Es el único
país de Suramérica con costas en el Pacífico y Caribe, ambas con dinámicas climáticas, geomorfológicas y
oceanográficas diferentes (Blanco-Libreros & Álvarez-León 2019; Díaz & Acero 2003). Son
aproximadamente 3,000 km de línea de costa total y 1,000,000 km2 de fondos marinos, en donde ocurren la
mayoría de los hábitats tropicales (Díaz & Acero 2003). En toda esta área marino-costera, el país tiene
distintas zonas declaradas como patrimonio de la humanidad. Todas con una gran cantidad de ecosistemas
particulares y endemismos (e.g. Gómez-López et al. 2012; UNEP & WCMC 2006).
A escala global, los ecosistemas marinos son afectados por amenazas antropogénicas y naturales. Aquellas
relacionadas con el cambio climático, son las que más impacto causan y virtualmente están presentes en el
100 % del área marina del mundo (Halpern et al. 2008; Jones et al. 2018). Los arrecifes de coral, los pastos
marinos y los manglares hacen parte de los ecosistemas más impactados por las amenazas, debido a que son
altamente vulnerables y a que se ubican en las zonas costeras en donde más se generan los disturbios
antropogénicos (Halpern et al., 2015). En Colombia, aunque hay estudios sobre el comportamiento de
disturbios específicos como la sedimentación no natural, pesca no controlada, calentamiento marino,
especies invasoras, transformación del hábitat y el aumento del nivel del mar (Hernández-Abello et al., 2015;
Restrepo et al., 2016; Restrepo et al., 2006; Rueda et al., 2010), hay pocos estudios cuantitativos que
comparen las amenazas y sus impactos en los ecosistemas marinos a escala nacional (e.g. Alonso et al., 2009;
Yanes et al., 2017).
Sin embargo, sí es bastante la evidencia de degradación ambiental y biótica en los ecosistemas marinos y
costeros del país. Se han registrado eventos de mortandad masiva de especies claves como el coral Acropora
cervicornis y el erizo de mar Diadema antillarum, en ecosistemas coralinos (Navas-Camacho et al., 2010;
Rodríguez-Ramírez et al., 2010), presencia de enfermedades y reducción de las coberturas de pastos marinos
(Díaz & Gómez-lópez, 2003), pérdida del área manglares (Blanco-Libreros & Álvarez-León, 2019) y erosión
costera en los litorales (Posada & Henao, 2008; Rangel & Posada, 2013), lo cual es una muestra más de lo
importancia que tendría el establecimiento de una RLE de ecosistemas marinos y costeros para el país. En
este sentido, este concepto no se basa en evaluar el estado actual de degradación del ecosistema, sino en
evaluar el riesgo o la probabilidad que tiene el ecosistema a colapsar en un marco de tiempo determinado.
La RLE ya hace parte de la infraestructura legislativa para la conservación en ciertos países como Noruega y
Finlandia (Bland et al., 2019). En Colombia estos protocolos no se han adoptado en lo normativo y es por
esto, que se sugiere la realización de más estudios que permitan confirmar su aplicabilidad a diferentes
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escalas y para diferentes tipos de ecosistemas (Keith et al., 2015). Para el caso de Colombia, sólo una
evaluación sistemática - donde se evalúa un conjunto de ecosistemas de un territorio- de la RLE se ha
implementado para los ecosistemas terrestres (Etter et al., 2017). Se encontró que cerca del 59 % de los
ecosistemas evaluados estaban en riesgo alto de colapso (Etter et al., 2017). Para los ecosistemas marinos se
realizó un primer estudio regional y sólo para los ecosistemas coralinos del Caribe, en donde se encontró que
estaban en riesgo moderado a alto (VU-CR) de colapso (Uribe et al., 2020). El hecho de que en Colombia no
exista una valoración de riesgo a partir de la RLE para ecosistemas marinos y costeros dificulta que se tomen
decisiones ambientales más apropiadas para su conservación (Keith et al., 2015).
Otra razón importante para continuar con los protocolos de la UICN es que estos han sido ampliamente
utilizados en Colombia y en todo el mundo. Existe una gran cantidad de esfuerzos dedicados a las RLTS de
una gran diversidad de grupos taxonómicos de plantas y animales. En Colombia se han hecho principalmente
evaluaciones a nivel nacional (e.g. Ardila et al. 2002; Chasqui et al., 2017) las cuales han servido para
entender el estado de conservación de las especies (Rodrigues et al., 2006). Este proyecto usa la RLE como
una forma de complementar y potenciar estos esfuerzos que se han hecho en el país.
Teniendo en cuenta la importancia de los ecosistemas a nivel global y nacional (e.g. Costanza et al., 2014;
Millennium Ecosystem Assessment, 2005; Worm et al., 2006), así como sus evidencias de transformación y
de degradación (e.g Johnson et al., 2017), este estudio pretende hacer la primera evaluación sistemática de
riesgo de colapso de los ecosistemas marinos y costeros de Colombia. Se reconoce que los estándares de RLE
exigen una cantidad de información que tal vez sea escasa en el país. Por ende, está versión estará enfocada
en dos cosas, la primera es hacer el levantamiento de la línea base de la información existente a la fecha, que
sea útil para esta RLE. La segunda, es hacer una evaluación piloto con esta información.
El propósito principal de esta versión 1, es llamar la atención frente a los vacíos de conocimiento que se
encuentren. Para lograrlo se planteó como objetivo de investigación Evaluar el nivel actual de riesgo de
colapso de los ecosistemas marinos y costeros de Colombia de acuerdo con los siguientes tres objetivos
específicos:
1. Sistematizar la información espacial, biótica y abiótica de los ecosistemas marinos y costeros de
Colombia, que sirva como insumo para la realización del análisis de riesgo.
2. Evaluar espacialmente las amenazas antropogénicas y naturales de los ecosistemas marinos y
costeros de Colombia.
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3. Construir la Lista Roja de Ecosistemas Marinos y Costeros de Colombia, en un marco temporal de los
últimos 50 años.
2. Materiales y métodos
2.1. Área de estudio
El área de estudio está delimitada por las fronteras marítimas y costeras del Caribe y Pacífico colombiano,
las cuales contienen 990,000 km2 totales, el Caribe ocupa el 29% y el océano Pacífico el 21%, que juntos
conforman el 50% del territorio nacional (Alonso et al., 2009). Para entender el área de estudio fue necesario
dividirla por distintas clasificaciones. La primera que intenta diferenciar lo marino de lo costero
(clasificación por ambientes), la segunda que apunta a separar lo continental y oceánico (clasificación por
eco-regiones) y una tercera que diferencia ecosistemas (clasificación por ecosistemas).
2.1.1. Clasificación por ambientes
Se realizó una clasificación por ambientes en la cual se dividió el área de estudio en ambiente costero y en
ambiente marino a partir de lo establecido por la “Política nacional ambiental para el desarrollo sostenible
de los espacios oceánicos y las zonas costeras e insulares de Colombia” (MADS, 2000). En este documento de
referencia se estipula que la amplitud del ambiente costero terrestre debe comprender el área desde la línea
más alta de marea (límite interno) hasta los 2 km tierra adentro (límite externo). Sin embargo, esta regla
presenta excepciones que permiten variar la definición del límite externo y que por ende modifican su
amplitud. Se menciona que debe incluirse el 100% de la cobertura espacial de los bosques de manglar y a
partir de ahí marcar 2 km tierra adentro. Los manglares más apartados del límite interno se ubicaron en la
Ciénaga Grande de Santa Marta (CGSM), en donde este tipo de ecosistema alcanzaba los 48 km tierra adentro,
por ende, ese límite externo se marcó en los 50 km. Por fines prácticos se utilizó este valor en toda Colombia
(Figura 1). El ambiente marino se definió desde el límite mareal mencionado hasta la porción de mar que
encierra las fronteras marinas de Colombia.
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Figura 1. Área de estudio con diferenciación marina y costera. Acercamiento a los manglares (coberturas
amarillas) de la CGSM, área donde se encuentra el límite costero más ancho de Colombia.
2.1.2. Clasificación por eco-regiones
Debido a la heterogeneidad climática, geológica y ecológica de los territorios marino-costeros en Colombia,
se utilizó el concepto de “eco-regiones” (grandes unidades de tierra o agua que contienen una mezcla distintiva
de especies, comunidades naturales y condiciones ambientales) (Alonso et al., 2009). Esto para organizar y
reclasificar el área de estudio en cuatro (4) “eco-regiones generales” (Figura 2). Son grupos que se etiquetan
por su ubicación geográfica, respecto a si están adentro de zonas continentales, todas las áreas que están
desde la isobata de 200 m de profundidad en la parte marina y hasta los 2 km tierra adentro (MADS, 2000), o
en zonas oceánicas, por fuera de la plataforma continental. Esta nueva clasificación es más gruesa que la
propuesta por el INVEMAR (e.g. Alonso et al., 2009). Fue inverosímil mantener unas categorías más
detalladas entendiendo que para muchas de estas la información existente es escasa. Las características de
cada grupo se encuentran descritas a continuación.
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Figura 2. Área de estudio dividida por eco-regiones generales.
1) Caribe oceánico: área que hace parte del cinturón de huracanes del Caribe, por eso los fuertes oleajes
usualmente tienen efectos drásticos sobre los ecosistemas (Diaz et al., 2000). Por estar alejada de las fuentes
continentales de contaminación, la mayoría de condiciones y procesos fisicoquímicos son más optimas
respecto a las eco-regiones continentales, especialmente en términos de Salinidad y eutroficación (Diaz et
al., 2000; Gómez-López et al., 2012). Su área terrestre es muy pequeña y por eso la extensión de sus
ecosistemas terrestres insulares es mínima comparada con la de los ecosistemas marinos. Como ejemplo, los
ecosistemas coralinos del Caribe oceánico son los de mayor extensión del territorio colombiano (Diaz et al.,
2000; Gómez-López et al., 2012).
2) Caribe continental: área que comprende el litoral continental colombiano, que se extiende por 1,642 km
desde Capurganá en el Chocó, hasta Bahía Cocinetas en la Guajira. Por las descargas permanentes de las
desembocaduras de distintos ríos importantes de Colombia (e.g. Magdalena, Atrato y Sinú), esta área
presenta aguas turbias y de baja salinidad en gran parte de su extensión (Diaz et al., 2000; Restrepo et al.,
2006). Esta eco-región está fuertemente influenciada por la actividad antrópica, principalmente de grandes
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centros urbanos y carreteras que han causado perturbaciones en las dinámicas ecosistémicas como la
fragmentación del hábitat, el aumento de la contaminación costera y la sobreexplotación de los recursos
naturales (Alonso et al., 2009).
3) Pacífico oceánico: área conformada por Malpelo y todas las zonas por fuera de la plataforma continental
del Pacífico. Con tan solo 4 km de perímetro insular, esta zona posee una única isla y 11 islotes que se
encuentran ubicados a 450 km aprox. de la línea de costa continental y son la parte emergida de la dorsal de
Malpelo (UNEP & WCMC, 2006). Se caracterizan por tener sustrato de roca desnuda de origen volcánico, con
un relieve de acantilado rocoso (UNEP & WCMC, 2006; Zapata et al., 2014) que por su grado de aislamiento
geográfico se convierte en una zona de endemismos y punto migratorio de grandes especies como tiburones
y mamíferos marinos (Zapata et al., 2014).
4) Pacífico continental: área conformada por la plataforma continental del Pacífico colombiano, la cual
limita hacia el norte en Punta Ardita (frontera con Panamá) y hacia el sur en el rio Mataje (frontera con
Ecuador). Tiene una línea de costa de 1,500 km aprox. que pasa por los departamentos de Chocó, Valle del
Cauca, Cauca y Nariño. Se caracteriza por el alto aporte de sedimentos, alta pluviosidad y un relieve de
acantilados rocosos en su zona norte y de planos inundables en la zona sur (Galindo et al., 2009). Esto ha
generado que sus aguas sean turbias y de baja salinidad, con un sustrato compuesto principalmente de lodos
arenosos, condiciones que fomentan el desarrollo de ecosistemas costeros y restringen la extensión de los
ecosistemas marinos (Zapata et al., 2014).
En cada uno de estos 4 grupos existe un ambiente marino y otro costero, pues no son clasificaciones
excluyentes o redundantes. Esto significa, que las ecorregiones oceánicas no son sólo marinas y que las eco-
regiones continentales no son únicamente costeras, como se podría concluir erróneamente.
A pesar de que todo este proceso se realizó a partir de lo establecido localmente, a favor de que el empalme
con lo normativo facilite su inclusión en las políticas nacionales, esta clasificación también fue planteada para
que coincidiera con las áreas biogeográficas establecidas para el Pacífico Tropical Este (Robertson & Cramer,
2009; Spalding et al., 2007) y para el Gran Caribe (Robertson & Cramer, 2014; Spalding et al., 2007).
2.1.3. Clasificación por ecosistemas
De acuerdo con el mapa de ecosistemas marinos y costeros de Colombia, se identificaron al menos veinte
ecosistemas en el área de estudio, sin embargo, de acuerdo con la revisión previa de información disponible,
se priorizó la evaluación a cinco (5). Se presenta a continuación, la definición de cada uno, construida por
literatura y/o conocimiento de expertos del equipo técnico del INVEMAR.
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Ecosistemas coralinos: áreas en donde la presencia de corales pétreos vivos (ordenes Escleractinia y/o
Acanthoathecata) es relevante debido a su abundancia, riqueza y/o dominancia respecto a otros grupos
bióticos. Se caracterizan por estar asentados sobre sustratos dominados por carbonato de calcio, incluyendo
áreas de acreción y de erosión del carbonato, pero también incluye fondos blandos con comunidades
coralinas conformadas por tapetes coralinos que pueden tener un potencial para la conformación futura de
arrecifes de coral. La profundidad hasta la que se puede definir este ecosistema es donde el desarrollo de las
coberturas de corales pétreos se pueda evidenciar con relevancia, ya sea visualmente o mediante sensores
remotos y con la respectiva cartografía, por lo tanto, puede variar desde áreas muy someras hasta
profundidades de 30 metros. Por lo anterior los ecosistemas de corales de profundidad se consideran como
ecosistemas diferentes.
Praderas de pastos marinos: Son ecosistemas conformados por plantas vasculares que han desarrollado
una capacidad para cumplir todo su ciclo de vida sumergidas en el mar. En Colombia se registran 6 especies
de este tipo, sin embargo, Thalassia testudinum (85%) y Syringodium filiforme (5%) son las que fundamentan
las principales áreas de pastos marinos en el Caribe colombiano. Estas plantas constituyen el hábitat para
más de 200 especies de grupos de invertebrados, vertebrados y flora asociada. Pueden formar extensas
coberturas en distintos tipos de fondo (arenoso, coralino, limoso, con cascajo) y asociarse a otros tipos de
ecosistemas como praderas de macroalgas, corales y manglares. Así mismo se encuentran desde el litoral
costero hasta profundidades de 15 a 20 metros (dependiendo de la especie y de la cantidad de luz que pueda
ingresar a la columna de agua).
Litorales rocosos cohesivos: Zonas ubicadas en la interfaz mar y tierra, conformadas por hábitats
heterogéneos, que van desde acantilados hasta plataformas costeras, los cuales albergan distintos tipos de
fauna y flora. Se caracterizan por estar compuestos de material consolidado de distintos tipos de roca, los
cuales están expuestos a oleaje, corrientes y mareas variables.
Manglares: ecosistemas costeros que tiene una matriz arbórea, estructurada por especies de mangles, que
depende de un adecuado balance halohídrico (MADS 2018; Shing et al., 2017) pero que también poseen
adaptaciones morfológicas, fisiológicas y reproductivas que les permiten habitar en ambientes extremos con
sustratos inestables, anóxicos y con amplias fluctuaciones de salinidad y marea (Hutchings & Saenger, 1987).
Son áreas de refugio, anidación y alimentación para la fauna y también brindan una amplia variedad de
servicios ecosistémicos para las comunidades humanas.
Playas de arena: zonas abiertas conformadas por depósitos de sedimentos no consolidados que son
transportados y modelados por vientos, olas y mareas (Carter, 1988). Debido a esto, son ecosistemas
dinámicos con una gran capacidad de mantenerse y regenerarse por medio de procesos de erosión y
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sedimentación (Nolasco-Montero & Carranza-Edwards, 1988). Se generan en costas relacionadas con
estuarios, golfos, islas y desembocaduras de ríos y son hábitat de distintas especies de fauna y flora.
2.1.4. Unidades de valoración
El análisis de riesgo se evalúa directamente sobre unidades de valoración. Este término apunta a dividir el
territorio mediante la unión de los tres sistemas de clasificación descritos anteriormente. Es decir, que esta
combinación divide condiciones de riesgo particulares (amenazas y vulnerabilidad). Por ejemplo, las dos
unidades de bosques de manglar del Caribe oceánico y Caribe continental hacen parte del mismo tipo de
ecosistema, sin embargo, se separan por tener condiciones de riesgo diferentes en cada una de las eco-
regiones (e.g. más amenazas antrópicas en las zonas continentales respecto a las zonas oceánicas). Esto
permite un nivel de especificidad mayor en los resultados. En la Tabla 1 se listan las 14 categorías
resultantes, se aclara que existen más combinaciones posibles de las que se muestran, sin embargo, sólo se
consideraron las unidades en donde se encontró la información mínima requerida por los estándares de la
RLE.
Tabla 1. Unidades de valoración resultantes para la evaluación de riesgo.
Ambiente Unidad
Marino
Ecosistemas coralinos Caribe continental
Ecosistemas coralinos Caribe oceánico
Ecosistemas coralinos Pacífico continental
Praderas de pastos marinos Caribe
continental
Praderas de pastos marinos Caribe oceánico
Costero
Litorales rocosos cohesivos Caribe
continental
Litorales rocosos cohesivos Pacífico
continental
Manglares Caribe continental
Manglares Caribe oceánico
Manglares Pacífico continental norte
Manglares Pacífico continental sur
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Playas de arena Caribe continental
Playas de arena Caribe oceánico
Playas de arena Pacífico continental
Para el caso particular de los manglares, se hizo una división más específica en el Pacífico continental, debido
a que se dividió en zona Norte (desde Cabo Corrientes hasta frontera con Panamá) y Sur (Cabo Corrientes
hasta frontera con Ecuador). Se optó por hacer esto, ya que las grandes diferencias ambientales entre estas
dos zonas, generan manglares diferentes (Blanco-Libreros & Álvarez-León, 2019) y a que existe información
disponible para analizar el desempeño de una clasificación más específica en el análisis de riesgo.
2.2. Análisis de amenaza
Todos los procedimientos descritos en esta sección, se adaptaron de los artículos de investigación de Halpern
et al., 2007, 2008, 2015 y de Jones et al., 2018. Son investigaciones similares que evalúan amenazas de
ecosistemas marinos y costeros a nivel global. En síntesis, este análisis consiste en 1) integrar la influencia
de las amenazas sobre el territorio (nivel de amenaza) y 2) calcular el impacto que generan sobre los
ecosistemas (nivel de impacto). Se reconoce que el modelo no contiene todo el universo de amenazas
presente en el área de estudio y que incluso hay amenazas importantes que no se pudieron procesar por falta
de información (e.g. aporte de sedimentos). Sin embargo, se buscó tomar una muestra relevante dentro de
ese conjunto de amenazas totales.
2.2.1. Selección de información
Se revisaron bases de datos internacionales y nacionales para obtener información sobre las amenazas más
importantes de los ecosistemas marino-costeros de Colombia. Los criterios de selección se enfocaron en
escoger la información con más resolución espacial y temporal, que tuviese los datos más actualizados y con
una amplia cobertura en el área de estudio. Así mismo se procuró que tuviesen una gran influencia sobre
ecosistemas marinos y costeros, por lo cual se utilizó el ranking de Halpern et al., 2007 para priorizar
amenazas de acuerdo con su importancia. En total fueron 12 capas que se procesaron para obtener el mapa
final, las cuales se encuentran descritas en la Tabla 2. La mayoría de estas capas contienen información en
formato ráster.
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Tabla 2. Descripción de las variables escogidas para el análisis de amenazas.
Amenaza /
Variable
Ambiente Rango
de
tiempo
Resolución
espacial (km) Unidades
Fuente
Datos Marino Costero
Especies invasoras x x 1970 -
2019 0.5 probabilidad
INVEMAR,
GBIF & OBIS
Tráfico marino x 2008 1
#
embarcaciones/a
ño
Halpern et
al., 2008
Actividad
portuaria x x 2016 0.5 nivel de tráfico
ANI & World
Port Index
Fertilizantes
(eutroficación) x
2007-
2010 1 ton/año
Halpern et
al., 2015
Acidificación
marina (pH) x
1850 -
2005 47 unidades de pH
MPI &
Friedrich et
al., 2012
Calentamiento
marino (TSM) x
1985 -
2018 4.5 °C
Liu et al.,
2014
Presión
transformación
del hábitat
x 2012 0.5 metros IDEAM &
IGAC, 2012
Pesca industrial
demersal x 2013 20 ton/año
Halpern et
al., 2015
Pesca artesanal x 2011 1.8 faenas/milla
náutica
Rueda et al.,
2010
Aumento del nivel
del mar x 2003 0.5 metros
INVEMAR
2003
Calentamiento
atmosférico x
1958 –
2017 5 °C
Abatzoglou
et al., 2018
Disminución
precipitación x
1958 –
2017 5 mm
Abatzoglou
et al., 2018
2.2.2. Geoprocesamiento por amenaza
Este paso consistió en modificar la información original de cada una de las variables seleccionadas, para
poder incorporarlas en el análisis. Para todas las amenazas, este manejo de las capas se realizó por medio
15
del lenguaje de programación Python 2.7 y del programa de análisis cartográfico ArcGIS 10.6. Las tres (3)
capas provenientes de Halpern et al. 2008 y 2015 (Tráfico marino, eutroficación y pesca demersal industrial)
no requirieron mayor procesamiento, es información que ya ha sido modificada para realizar el mismo
modelo, pero a escala global. En estos casos, sólo se extrajo la información del área de estudio y se re-
escalaron los datos como se explica más adelante. Sin embargo, la mayoría de las capas necesitaron de un
procesamiento más complejo de los datos crudos y la explicación de cada proceso se encuentra a
continuación.
Cambio climático
Para las amenazas relacionadas con temperatura (calentamiento marino), pH (acidificación) y disminución
de precipitación (sequía), se utilizaron capas anuales como insumos para calcular el cambio del clima en el
espacio y tiempo. Este cambio es entendido como la diferencia entre el clima del presente y el pasado. Sin
embargo, en las variables climáticas, la magnitud del cambio está fuertemente influenciado por la desviación
estándar del clima del área de estudio. Por ende, para evitar sesgos en los resultados, cada una de las capas
climáticas tiene que seguir un tratamiento específico de estandarización.
Para estandarizar (Ecuación 1), lo primero fue calcular el promedio ( ) y la desviación estándar (SD)
climatológica. Los periodos de tiempo climatológicos por variable fueron de 59 años para el calentamiento
atmosférico, 33 años para el calentamiento marino y 155 años para la acidificación marina. El segundo
proceso consistió en calcular las anomalías anuales, restando el valor promedio anual al promedio
climatológico. Es decir que, la anomalía se interpretó como la distancia que hay entre el valor anual y la media
climatológica (Liu et al., 2014). Sin embargo, y como se mencionó anteriormente, existen zonas en donde la
variabilidad natural climática siempre ha sido lo suficientemente alta para que las anomalías se alejen
bastante del promedio climatológico. Un claro ejemplo es la temperatura superficial marina en la Guajira en
donde los eventos de surgencia hacen que el agua se enfríe (anomalías negativas extremas) o se caliente
rápidamente (anomalías positivas extremas). Aunque en los datos, esto sugiere eventos de cambio climático,
en realidad no es así porque en la zona siempre han ocurrido estas fluctuaciones extremas, pero es algo que
esta métrica no puede diferenciar. En este sentido, en un tercer paso, estas anomalías tuvieron que ser
ajustadas dividiéndolas por la desviación estándar (Halpern et al., 2015). El resultado es una nueva variable
adimensional en donde los pixeles con valores mayores a 1 o menores a -1 son en donde la anomalía de ese
año superó la variabilidad natural (eventos de cambio climático).
16
anual - climatológico
SD climatológica= Anomalía anual estandarizada
Ecuación 1. Donde anual: promedio que toma la variable en el año x y SD: desviación estándar.
Para calcular la magnitud del cambio, se debe hacer una resta entre los valores actuales y los pasados de las
anomalías estandarizadas. Para las tres variables climáticas escogidas, se hizo un promedio de los valores
normalizados de los últimos 5 años (presente) y se le restó el promedio de los primeros 5 años de la serie
temporal (pasado).
Acidificación marina
Dentro de las variables climáticas, la información de pH requirió un tratamiento especial, debido a que hace
parte de los resultados de modelos de cambio climático. Se escogieron las simulaciones históricas desde 1850
hasta 2005 del MPI (Instituto de Meteorología Max Planck) que hace parte del CMIP (Proyecto de
Intercomparación de Modelos Fase 5) del IPCC (Panel Intergubernamental de Cambio Climático).
Específicamente se hizo un promedio entre las tres ejecuciones de la reconstrucción histórica (r1i1p1, r2i1p1
y r3i1p1) para obtener la serie temporal de acidificación oceánica en el territorio colombiano.
Especies invasoras
Se utilizo Maxent v 3.4.1 para modelar la distribución potencial de las especies invasoras marino-costeras
más monitoreadas de Colombia. Estas fueron Carijoa riisei (coral copos de nieve), Tubastraea coccinea (coral
copa naranja) y Pterois volitans (pez león) para el área marina y Oreochromis niloticus (tilapia del Nilo) para
el área costera. Si bien hay más especies invasoras en el área de estudio, estas no contienen un número
representativo de registros o no tienen registros con coordenadas.
Se utilizaron los datos del GBIF, OBIF y el SIBM (Sistema de Información de la Biodiversidad Marina) del
INVEMAR, en los que se verificó que las coordenadas de los puntos fueran verosímiles. Se utilizaron distintas
variables ambientales como insumos para la modelación de los dos ambientes del área de estudio (Tabla 3).
Los resultados se obtuvieron en capa por especie, 3 para el marino y 1 para el costero, en donde cada pixel
tuvo una probabilidad (0-1) de ocurrencia de la especie. Esas 4 capas después se sumaron para obtener 1
mapa total de probabilidad de ocurrencia de especies invasoras.
17
Tabla 3. Listado de variables ambientales usadas para los dos modelos.
Variable ambiental Costero Marino
Batimetría x
Altimetría x
Cobertura sustratos duros x
Distancia a cuerpos de agua
artificiales
x
Distancia a cuerpos de agua
naturales
x
Cercanía a puertos x
Eco-regiones x x
Actividad portuaria
Para esta capa se utilizó la base de datos del WPI (Worl Port Index) que registra la ubicación y los servicios
que prestan los puertos más importantes a nivel global (National Geospatial-Intelligency Agency, 2017). En
algunas zonas de Colombia hacía falta información y por ende se agregó la capa de puertos de la ANI (Agencia
Nacional de Infraestructura), para complementar donde se requería. Se calculó un nivel de tráfico, a partir
de los servicios que ofrece cada puerto, con el supuesto de que a más servicios más tráfico iba a recibir el
puerto y por ende más impacto se genera sobre los ecosistemas. Para los puertos que no estaban registrados
en el WPI (los más pequeños de Colombia) se les asignó el menor nivel de tráfico calculado. Para determinar
el área de influencia de esta métrica, se utilizó el área de influencia directa establecida para el Puerto de
Buenaventura, uno de los más grandes de Colombia. Con la herramienta buffer de ArcGIS se delimitó un
círculo de 54 km2 para cada puerto. Se aplicó esta área a todos, con el fin de simular el peor caso posible.
Pesca artesanal
Esta información se construyó por medio de encuestas en campo del 2010, realizadas por el INVEMAR, en
las que se intentó tomar una muestra cercana al 30% del total de la población potencial pesquera.
Posteriormente se unieron los resultados de todas las respuestas en una sola capa a la que también se le
adjuntó información sobre el arte de pesca principal y sobre la especie que se captura (Rueda et al., 2010).
Esta capa muestra una grilla dividida en celdas de 1.8 km * 1.8 km de resolución (1 milla nautica2) en donde
18
cada recuadro representa la intensidad de pesca artesanal, es decir, el esfuerzo pesquero entendido a partir
del número de faenas reportadas (Rueda et al., 2010).
Presión a transformación del hábitat
Esta amenaza se procesó bajo el supuesto de que entre más cercano esté el área de un ecosistema a una
cobertura artificial o transformada (i.e. zonas urbanas, carreteras, cultivos, zonas mineras, etc.), más
susceptible es a que en un futuro este se transforme. Esto significa que los bordes del ecosistema son más
susceptibles a la transformación en comparación con los núcleos (Murray et al., 2017). Se utilizó el mapa de
coberturas de la tierra Corine Land Cover 2012 para delimitar aquellas zonas que no son naturales y están
transformadas. En un siguiente paso, se calculó en cada pixel de los ecosistemas naturales (0.5 km de
resolución) la distancia a la cobertura transformada más cercana.
Aumento del nivel del mar
A partir de los métodos e insumos establecidos en el estudio de INVEMAR 2003, se espacializaron las zonas
costeras que son más susceptibles a un ascenso del nivel del mar en un escenario de 1 m de aumento,
proyectado para el 2100. Para definir las áreas inundables bajo este escenario, sólo se utilizaron
características geomorfológicas del terreno, como la elevación (INVEMAR, 2003). Es decir que, otros posibles
elementos que pudiesen evitar la inundación, como la permeabilidad del suelo o hasta la misma vegetación,
no se tuvieron en cuenta. Por lo anterior, se deben asumir las limitaciones de la capa, hasta que se genere
nueva información disponible, que se pueda adicionar al ambiente costero.
Se transformó esta capa, en formato shapefile, a un ráster que mostrara las áreas inundables en forma de
presencia (1) ausencia (0). Sin embargo, existe una incertidumbre no calculada, respecto a la ocurrencia del
respectivo escenario, por ende, se colocó el promedio de los dos extremos de escala probabilística (0.5) para
representar aquellas zonas donde es probable que el nivel del mar aumente 1 m al 2100.
2.2.3. Nivel de amenaza acumulado
Se define como la suma de la magnitud de las 11 amenazas procesadas, en cada pixel de 0.5 km * 0.5 km. Para
viabilizar esta suma, se configuró el entorno de trabajo de ArcGIS para homogenizar todas las capas a una
misma extensión, resolución y sistema de coordenadas (UTM 18N). Así mismo, las capas deben tener las
mismas unidades para poderlas sumar, para esto, se transformó y re-escaló cada una de las variables a una
escala adimensional. Los procesos descritos a continuación se aplicaron a todas las amenazas no dicotómicas,
19
es decir, todas a excepción del aumento del nivel del mar (dicotómica de presencia/ausencia). Por la
naturaleza de esta última variable, se le añadió a la suma, justo como quedó después de su geoprocesamiento.
Transformación y re-escalamiento de los datos
Se realizó una transformación logarítmica (Ecuación 2) para disminuir la influencia de los valores atípicos
(“outliers”) en el nivel de amenaza. Para entender esto, un buen ejemplo es explicar la eutroficación por
fertilizantes. En esta capa se puede detectar fácilmente que hay valores atípicamente altos en el delta del Rio
Magdalena (Figura 3A). Sin embargo, no se pueden eliminar estos valores, porque este Rio es el más grande
del Caribe (Restrepo et al., 2006) y por eso la presencia de altas cantidades de fertilizantes son coherentes
con la realidad. Cuando se aplica la fórmula logarítmica, se crea una nueva escala numérica, en donde los
valores bajos e intermedios, que no se percibían en la escala original (e.g. en los deltas del Rio Atrato o Sinú),
adquieren una magnitud o importancia más alta dentro de la nueva escala (Figura 3B). Lo anterior
demuestra un caso en donde los valores atípicos se pueden detectar, pero también este proceso aplica
cuando existen pixeles dispersos que no se ven fácilmente en la capa, pero que también alteran y sesgan el
nivel de amenaza.
𝑁𝐴𝑡𝑥𝑖 = log(𝑋𝑖 + 1)
Ecuación 2. Fórmula para calcular el nivel de amenaza transformado (NAt) a partir de la magnitud de la
amenaza X en el pixel i.
Figura 3. Efecto de la transformación logarítmica. Dos capas con la misma representación gráfica, donde A
es la amenaza de eutroficación y B es la misma capa con transformación logarítmica. El recuadro negro indica
el delta del Rio Magdalena.
20
Para poder comparar y sumar las amenazas transformadas, después se re-escaló a una nueva escala
numérica entre 0 y 1. Esto permitió comparar fácilmente los valores entre amenazas, donde 1 es el nivel de
amenaza mayor y cero la ausencia de la amenaza. El resultado de la suma se representó en un mapa para los
dos ambientes.
2.2.4. Nivel de impacto
El impacto incorpora el nivel de amenaza de cada variable con el concepto de vulnerabilidad del ecosistema.
La necesidad de calcular esta variable, más allá de sólo analizar el nivel de amenaza, surge a partir de la
noción de que las amenazas afectan diferencialmente a los ecosistemas, porque existen unos más vulnerables
que otros (Halpern et al., 2007). Para acercarse a esto, se adaptó la matriz de Halpern et al., 2007 (Tabla 4)
que evalúa, a partir de criterio de expertos, la vulnerabilidad de distintos ecosistemas marino-costeros a
diferentes amenazas. La vulnerabilidad operativamente se entiende como puntajes o pesos adimensionales,
que modifican el efecto de las amenazas sobre los ecosistemas. Estos pesos se calcularon a partir de distintas
métricas como la escala, frecuencia e impacto funcional de las amenazas, así como la resistencia y
recuperación de los ecosistemas a dichos impactos (Halpern et al., 2007).
Tabla 4. Matriz de vulnerabilidad. Las filas sombreadas son las amenazas exclusivas para el modelo costero
(arriba) o marino (abajo).
Amenazas Manglares
Litorales
rocosos
cohesivos
Playas de
arena
Ecosistemas
Coralinos
Praderas
Pastos
Presión a
transformación del
hábitat
3.3 2.8 2.7 NA NA
Calentamiento
costero / Sequía 0.2 0.9 0 NA NA
Aumento nivel del
mar 3 2.5 2.1 NA NA
Especies invasoras 1 2.8 0.9 1.5 1.2
Actividad portuaria 2 0.3 1.9 1.2 0.5
Calentamiento
marino 2.4 2.8 0.6 2.8 2.1
21
Acidificación 1.2 0.9 0 1.1 1.4
Fertilizantes NA NA NA 1.8 2.1
Pesca demersal
industrial NA NA NA 1.2 0.2
Pesca artesanal NA NA NA 2.3 0.3
Tráfico marino NA NA NA 1.5 1.9
El nivel de impacto (NI) por amenaza fue calculado a partir de la Ecuación 3, adaptada de Halpern et al.,
2015. Por lo tanto, en cada pixel i de un ecosistema j se multiplicó el nivel de amenaza de la variable x por el
peso de vulnerabilidad j,x correspondiente, donde E indica la presencia o ausencia de determinado
ecosistema en ese pixel. Para saber el NI por ecosistema, se calculó el promedio entre la totalidad de los
pixeles que lo componen. Se realizó un promedio y no una suma para que el resultado fuera independiente
del área, debido a que hay ecosistemas más grandes que otros (i.e. con más pixeles), el resultado de una
adición sesgaría el nivel de impacto al área del ecosistema.
𝑁𝐼𝑖,𝑥,𝑗 = 𝑁𝐴𝑖,𝑥 ∗ 𝑉𝑗,𝑥 ∗ 𝐸𝑗,𝑖
Ecuación 3. Nivel de impacto calculado para cada pixel de 0.5 km * 0.5 km de resolución.
2.3. Análisis de riesgo
Los lineamientos de la Lista Roja de Ecosistemas UICN versión 1.1 (Bland, Keith, et al., 2017) aplica cinco
criterios para determinar nivel de riesgo de colapso ecosistémico, la probabilidad que el ecosistema pierda su
identidad a se transforme en un nuevo ecosistema, en un rango de tiempo determinado (Keith et al., 2013). Dos
de los criterios evalúan variables espaciales (criterio A y B), dos evalúan variables no espaciales (criterio C y
D) y un último (criterio E) que reúne la información de los criterios anteriores para ejecutar un análisis
cuantitativo que proyecte la probabilidad de colapso de un ecosistema en los siguientes 100 años, sin
embargo, por la disponibilidad de información, este fue el único que no se pudo evaluar. Para los demás
criterios, se escogió un marco temporal de análisis de 50 años. Este rango de tiempo es una de las opciones
que ofrece la metodología y fue escogido porque es para el cual se tiene más información disponible para
Colombia.
El nivel de riesgo se califica en 5 categorías ordenadas de menor a mayor riesgo (Figura 4). LC (preocupación
menor) que significa la categoría con el nivel de riesgo más bajo posible, NT (cerca a estar en amenaza) que
aplica cuando el ecosistema casi cumple los criterios cuantitativos para ser vulnerable, VU (vulnerable), EN
22
(en peligro), CR (en peligro crítico) y CO (colapsado) que aplica cuando el ecosistema pierde su identidad y
se transforma totalmente en un nuevo ecosistema. Sin embargo, existen otras categorías como DD, que aplica
cuando hay datos deficientes para evaluar determinado ecosistema y NE cuando el ecosistema no ha sido
evaluado.
Figura 4. Categorías de riesgo. El límite de referencia (línea discontinua azul) marca el punto a partir del
cual el ecosistema tiene el menor riesgo posible, conforme este aumenta, su identidad se va transformando
hasta alcanzar el límite de colapso (línea discontinua roja) en donde se convierte en un ecosistema nuevo.
El detalle de cada criterio evaluado en este proyecto se encuentra a continuación y su resumen metodológico
se ordena en la Tabla 5, esta información no corresponde a todos los lineamientos de la RLE, sino a los que
específicamente se abordaron. La guía completa puede ser consultados en (Bland, Keith, et al., 2017).
Tabla 5. Síntesis de los criterios e insumos utilizados por ecosistema. Tomado y adaptado de (Bland, Keith,
et al., 2017).
A. Reducción del área geográfica
Subcriterio Ecosistema Insumo Rangos
CR EN VU
A1. Disminución del área en
los últimos 50 años
Manglares
Mapa
transformación de
ecosistemas
≥ 80% ≥ 50% ≥ 30% Manglares
Ecosistemas coralinos
Playas de arena
Encuestas
conocimiento de
expertos
23
Litorales rocosos
cohesivos
Pastos marinos
B. Distribución geográfica restringida
B1. Extensión de
ocurrencia (Km2)
Manglares
Ecosistemas coralinos
Playas de arena
Litorales rocosos
cohesivos
Pastos marinos
Mapa de
ecosistemas
continentales,
costeros y marinos
de Colombia, escala
1:100.000, 2015.
≤ 2,000 ≤ 20,000 ≤50,000
B2. Área de ocupación (No.
Celdas) ≤ 2 ≤ 20 ≤ 50
C. Degradación ambiental
C1. De los 50 años pasados,
debido al cambio de una
variable abiótica
(severidad %) en toda la
extensión del ecosistema.
Ecosistemas coralinos Coral Reef Watch ≥ 80% ≥ 50% ≥ 30%
D. Alteración de procesos bióticos e interacciones
D1. De los 50 años pasados,
debido al cambio de una
variable biótica (severidad
%) en toda la extensión del
ecosistema.
Ecosistemas coralinos SIMAC – INVEMAR
≥ 80% ≥ 50% ≥ 30% Manglares
SIGMA – INVEMAR
HELIO_SP.CO v1
Litorales rocosos
cohesivos Osorno, 2020
2.3.1. Criterio A (Reducción del área)
La pérdida de área de los ecosistemas es una evidencia directa de su transformación. Por eso, la función de
este criterio es identificar los ecosistemas que han disminuido su distribución geográfica a lo largo del tiempo
24
o que son susceptibles en el futuro. Dependiendo de la magnitud de esta reducción, el ecosistema se puede
clasificar en distintas categorías de riesgo (Tabla 5 A). Espacialmente el ecosistema se clasifica como CO
cuando la reducción del área es igual al 100 %, es decir, cuando en el último tiempo de análisis el ecosistema
desaparece.
Para los ecosistemas marinos, de acuerdo con la revisión de información que se realizó en este estudio, no
hay mapas multitemporales de transformación de ecosistemas. Aunque existen imágenes satelitales para 50
años atrás (1970), existe una distancia extensa entre lo que son las imágenes crudas y los mapas como tal.
Por supuesto, es posible realizar estos mapas, sin embargo, está fuera del enfoque de la fase actual del
proyecto.
Para los ecosistemas costeros evaluados en este estudio, sólo se pudo acceder a mapas multitemporales de
transformación de los manglares. Para la evaluación de este criterio se utilizó como primer insumo el mapa
de ecosistemas potenciales (Etter et al., 2017). Se construyó a partir de mapas de clima, suelos, pendientes y
rangos altitudinales, así como las descripciones históricas de la ubicación de los ecosistemas. Este mapa
delimita los ecosistemas en escenarios donde la intervención humana no existe. Los otros insumos se
obtuvieron a partir de la serie multitemporal de 45 años construida por Etter et al., 2017 la cual es una
compilación de mapas de 4 momentos en el tiempo (1970, 1990, 2000, 2014). Para el primer momento se
utilizó la reconstrucción elaborada por Etter et al., 2008 para bosques. Para los otros periodos de tiempo se
usaron los mapas de bosques elaborados por el IDEAM que se ajustaron con imágenes de satélites (Lansat,
Modis, Ikonos, QuickBird, entre otros) para rellenar los vacíos de información. Todos los detalles de la
elaboración de estos insumos se encuentran en el informe técnico de la Lista Roja para ecosistemas terrestres
(Etter et al., 2017).
Posteriormente se ajustó y filtró el mapa de ecosistemas potenciales a las categorías que se están trabajando
en este proyecto (ambiente, eco-región y ecosistema), es decir que, las coberturas de manglares se dividieron
en las unidades de valoración indicadas en la sección 2.1.4; la unidad del Caribe oceánico no se pudo evaluar
porque el mapa no tenía información de las zonas insulares. Una vez hecho esto, se calculó el área en cada
uno de los 4 momentos, tomando el área de 1970 como la referencia. A partir de esta área se calculó el área
perdida (en porcentaje) para los demás momentos. Para encontrar la categoría de riesgo, se utilizó el
porcentaje obtenido en el último tiempo (2014) y se valoró según las categorías de la Tabla 5 A.
Para rellenar los vacíos de información que quedaron con los otros ecosistemas, se planteó obtener esta
información a través del conocimiento de expertos. Se realizó una encuesta en donde se preguntó a distintos
investigadores su opinión sobre el porcentaje de disminución del área en determinado ecosistema y de la
seguridad o confianza que tenían al proponer esa reducción. El detalle y la estructura de las preguntas puede
25
ser consultado en el Anexo 1. Este proceso sirvió para tener un promedio del porcentaje de reducción y su
respectiva incertidumbre (error estándar) en cada unidad de valoración.
2.3.2. Criterio B (Distribución restringida)
La evaluación por criterio B permite identificar los ecosistemas cuya distribución es lo suficientemente
restringida como para estar en alto riesgo de colapso por el impacto de las amenazas (Keith et al., 2013). Una
distribución restringida no sólo depende del área sino también del arreglo espacial de los parches que
componen a la unidad de valoración. En este sentido, las unidades con menor área y con parches agregados,
son más susceptibles al colapso que aquellos con mayor área y con parches dispersos. En estos últimos, los
impactos de las amenazas no alcanzan la extensión total del ecosistema. Para obtener las categorías de riesgo
se deben calcular las siguientes dos métricas.
1. Extensión de ocurrencia (eoo): área del menor polígono convexo (ángulos internos menores a 180°) que
encierra todas las ocurrencias de un ecosistema (Bland, Keith, et al., 2017) (Tabla 5 B1).
2. Área de ocupación (aoo): número de las celdas ocupadas por las ocurrencias del ecosistema, en una grilla
de 10 km * 10 km de resolución (Bland, Keith, et al., 2017) (Tabla 5 B2).
Por la cantidad de unidades valoradas, se automatizó el proceso en el lenguaje de programación R V 3.6,
siguiendo el protocolo establecido por Lee et al., 2019, en donde, además de un flujo de trabajo adaptado
para los criterios espaciales, se proponen las siguientes correcciones para el aoo.
1. Corrección del 1 %: elimina aquellas celdas en donde el área ocupada por los parches del ecosistema es
menor a 1 km2, ya que estos parches no contribuyen relevantemente a la propagación del riesgo (Bland,
Keith, et al., 2017). Sin embargo, de acuerdo con lo concluido en las mesas de trabajo, esta regla sí se
muestra en los resultados, pero no se consideró en la valoración final debido a que sobreestima el riesgo
en ecosistemas con distribuciones lineales (e.g. playas de arena y litoral rocoso), donde la gran mayoría
de sus parches ocupan menos del 1 % de las celdas.
2. Corrección por incertidumbre espacial: El número de celdas ocupadas por un ecosistema cambia
respecto a la ubicación de la cuadrícula (Figura 5). Para solucionar esto, se estandarizó la métrica a la
posición que obtuvo el menor valor, iterando la realización de las cuadrículas para que en cada repetición
se modificaran las coordenadas de origen hasta que se encontrara la iteración con el menor número de
celdas ocupadas.
26
Figura 5. En la cuadrícula A el número de celdas ocupadas por el ecosistema es 11, pero cuando se cambia
la posición (B) el número de celdas cambia a 9. Según la corrección por incertidumbre espacial, se escoge la
menor. Tomado y adaptado de Lee et al., 2019.
2.3.3. Criterio C (Degradación ambiental)
La degradación abiótica se evalúa por medio de variables que midan los atributos no vivos que son claves en
la determinación de los procesos y distribución del ecosistema (Rodríguez et al., 2015). Un ambiente
degradado tiene menos capacidad de carga y por eso no puede mantener la biota característica (Keith et al.,
2013). Para seleccionar y discriminar las variables claves, el investigador debe tener en cuenta el balance
entre la calidad de la variable (que tanto informa sobre el riesgo) y de la calidad de la información disponible.
Esto es importante porque para algunos ecosistemas, hay variables que explican muy bien el riesgo, pero no
se utilizan porque no tienen datos disponibles (Bland, Keith, et al., 2017).
Una vez escogida las variables por ecosistema, se procedió a calcular y graficar sus cambios en el tiempo. De
acuerdo con la magnitud de ese cambio, es posible calificar el riesgo actual del ecosistema. Para hacer esto,
se utilizó la métrica de severidad, que significa el cambio expresado en porcentaje y se calculó a través de la
Ecuación 4. En esta se identificaron 3 elementos importantes:
1. Valor de referencia: que refleja las condiciones ideales del ecosistema que, para el marco temporal
trabajado en este estudio, es el valor teórico o real de la variable hace 50 años.
2. Valor observado: la magnitud de la variable en el año más reciente.
3. Valor de colapso: número que expresa el límite a partir del cual el ecosistema pierde su identidad.
Según la severidad obtenida, se calificó como lo indica la Tabla 5 C1. Sin embargo, esta métrica se calcula
para cada observación de la base de datos, ya sea que cada una equivalga a una estación (en sistemas de
monitoreo) o a un pixel (para el caso de imágenes satelitales). Por eso, para calcular específicamente la
27
severidad actual de la extensión total del ecosistema, se promediaron los porcentajes obtenidos de todas las
observaciones del año más reciente de la unidad a ser evaluada.
Sev = (referencia - observado) (referencia - colapso⁄ ) ∗ 100
Ecuación 4. Severidad (%) por estación. Tomado y modificado de (Bland, Keith, et al., 2017).
Entre las variables no espaciales, el criterio C particularmente presenta una serie de limitantes que dificultan
su evaluación. A continuación, se enuncian los más relevantes.
1. Alta variabilidad espacial: los datos ambientales varían considerablemente entre zonas del área de
estudio y esto dificulta hacer generalizaciones en áreas grandes y en ventanas estrechas de tiempo (Bland
et al., 2018).
2. Precisión: Algunas variables abióticas tienen fluctuaciones que sólo pueden ser detectadas si se miden
con instrumentos de alta precisión, por ejemplo, el pH.
3. Indicadores indirectos del riesgo funcional: A pesar de que hay una causalidad entre la degradación
ambiental y biótica, los cambios de las variables bióticas no son necesariamente proporcionales a los
cambios del ambiente, existen otros factores que permiten la permanencia de las especies incluso en
condiciones de alto riesgo ambiental, por ejemplo, la vulnerabilidad de las especies o su adaptabilidad
(Bland, Keith, et al., 2017).
El primer insumo utilizado para la evaluación de este criterio fue la “Red de Vigilancia para la Conservación
y Protección de las Aguas Marinas y Costeras de Colombia” (REDCAM), es un sistema de monitoreo de la
calidad ambiental que busca el control y prevención de la contaminación marina. Es este sistema se analizan
anualmente muestras de agua y sedimentos a lo largo de la línea de costa, sin embargo, no se diferencia el
ecosistema donde fueron tomadas las muestras y esto sucede porque esta metodología no fue diseñada para
evaluar específicamente la calidad ambiental de ecosistemas marinos y costeros. En esta sección se quiso
evaluar la representatividad espacial y temporal del monitoreo, para las unidades de valoración, asociando
cada estación a un ecosistema.
El segundo insumo utilizado fue la base de datos del “Reef Watch” (Liu et al., 2014), es una herramienta que
monitorea satelitalmente la temperatura superficial marina (TSM) para generar un sistema de alertas en
ecosistemas coralinos, en el que se identifican las zonas marinas más calientes (“hot spots”) y propensas al
blanqueamiento. Se descargaron rasters anuales desde 1985 hasta el 2018 con el fin de graficar el cambio
climatológico de la TSM y calcular la magnitud de ese cambio (severidad).
28
2.3.4. Criterio D (Alteración de procesos bióticos e interacciones)
Consiste en analizar el componente vivo del ecosistema por medio de variables que informen sobre el estado
de la identidad biótica de la unidad de valoración (Bland, Keith, et al., 2017). Esta identidad está determinada
por la diversidad característica del sistema. La persistencia de su diversidad depende de procesos e
interacciones específicas y en la medida que dichos elementos se interrumpan o desaparezcan, el ecosistema
estará más propenso a perder su identidad (Keith et al., 2013). Existe una gran lista de variables apropiadas
para implementar este criterio, que pueden ser desde aquellas que informan sobre la composición o
estructura hasta las más complejas como las de diversidad funcional y trófica (Keith et al., 2015). Para
calificar este criterio con las categorías de riesgo, también se debe calcular la métrica de severidad (Tabla 5
D1) y los lineamientos para hacerlo son iguales a los que se explican en el criterio C.
De acuerdo con el trabajo conjunto con el INVEMAR, se plantearon distintas mesas de trabajo con los
expertos en cada ecosistema, para escoger los insumos de utilidad (Tabla 5 D1), la identidad de los
ecosistemas (límites de referencia y colapso) y las mejores variables para evaluar esta identidad. La
compilación de lo que se acordó en esta reunión se encuentra estipulado en la sección de resultados. Los
insumos provienen en su mayoría de los sistemas de monitoreo del INVEMAR. A continuación, se explica en
detalle los sistemas de monitoreo más relevantes que se utilizaron.
Para los ecosistemas de manglar se escogieron dos insumos. El primero, HELIO_SP.CO v1, es una base de
datos de libre acceso que compila la información del inventario más grande de manglares hecho hasta el
momento (Blanco-Libreros & Álvarez-León, 2019). Con cerca de 100 estaciones, se muestrearon las dos
costas colombianas entre 1995 y 1996 (Sánchez-Páez, Alvarez-León, Guevara-Mancera, et al., 1997; Sánchez-
Páez, Alvarez-León, Pinto-Nolla, et al., 1997). Los datos que se extrajeron de este insumo sirvieron como la
línea de base histórica de estos ecosistemas. Por otro lado, para calcular el nivel de riesgo actual del
ecosistema, se utilizó el Sistema de Información para la Gestión de los Manglares en Colombia (SIGMA). Según
la resolución número 1263 de 2018, es un repositorio designado por el Ministerio de Ambiente, encargado
de recopilar los monitoreos de manglares de las diferentes Corporaciones Autónomas Regionales (CARs) en
donde cada muestreo regional debió seguir los “Lineamientos para el monitoreo de manglar en Colombia”,
el cual establece los estándares mínimos de los muestreos, en cuanto a diseño, variables a medir y
metodologías para procesar los datos. En este insumo se extrajeron los datos de 2015, el año más reciente
con mayor representatividad espacial.
Para los ecosistemas coralinos se utilizó el Sistema Nacional de Monitoreo de Áreas Coralinas (SIMAC).
Vigente desde el 1994, cada año se realizan muestreos anuales en 81 estaciones permanentes a nivel
nacional. Según el manual de métodos del SIMAC (Garzón-Ferreira & Rodríguez-Ramírez 2010) cada estación
29
está compuesta por al menos tres transectos fijos. En cada uno se utilizó la metodología de intersección
continua, que consiste en medir la secuencia de los componentes del sustrato (tipo de cobertura) a lo largo
de una cadena con eslabones rotulados en orden ascendente. Esta cadena debe seguir una línea guía que
conecta dos estacas (el inicio y final del transecto) y en lo posible seguir y ajustar lo máximo posible al relieve
del fondo.
2.4. Equipo de expertos
Los resultados se divulgaron a un equipo de 19 investigadores expertos (incluyendo algunos autores) en los
cinco ecosistemas evaluados, los cuales dieron sus respectivos opiniones y correcciones sobre el proyecto.
Para esto, se realizó un taller donde se les preguntó sobre los aspectos más importantes de la investigación
(Anexo 2). A lo largo de todo este documento se sintetizan sus contribuciones más relevantes, especialmente
para que sirvan como referentes para las futuras versiones de la RLE.
30
3. Resultados
3.1. Análisis de amenazas
Se ejecutó el análisis de amenazas para los ambientes marinos y costeros del Caribe y Pacífico colombiano.
En los valores del nivel de impacto se consideraron amenazas antrópicas y climáticas que tienen gran
influencia sobre las unidades delimitadas (Halpern et al., 2015, 2008; 2007). Como patrón general, se pudo
observar que los ecosistemas costeros están más amenazados que los marinos. A continuación, se presentan
el detalle de la comparación entre ambientes marino-costeros, amenazas y unidades de valoración.
3.1.1. Nivel de amenaza
El mapa cumulativo de amenazas (Figura 6) muestra aquellos pixeles en donde confluyen una serie de
variables que afectan a los ecosistemas naturales. Los pixeles con la simbología más cálida son aquellos en
donde las variables mapeadas tienen una intensidad más alta y los pixeles más fríos son aquellos donde la
intensidad es muy baja.
Con base en el mapa, se identificaron aquellas áreas con el nivel de amenaza más alto. En cuanto a eco-
regiones generales (las descritas en este proyecto), se encontró que la más amenazada de Colombia es la del
Caribe continental, seguido por la del Caribe oceánico (Tabla 6 Clasificación general), esto se debe a que los
promedios y los valores máximos son mayores a los del Pacífico. Así mismo, se agrupó el nivel de amenaza
con las eco-regiones específicas del INVEMAR (Alonso et al., 2009), para empalmar estos resultados con otros
tipos de clasificaciones y además porque permite hacer una identificación más específica. Se encontró que el
Golfo de Morrosquillo y Atrato, son las dos eco-regiones específicas con más nivel de amenaza (Tabla 6). Se
quiso llegar a un nivel de detalle mayor, y por eso se identificó a nivel de píxel, las celdas con valores más
altos. Sitios como los puertos de Cartagena y Turbo (Figura 7 A & B) fueron las locaciones con los pixeles
máximos de todo el Caribe Colombiano. Igualmente, para el Pacífico continental, en localidades aledañas a
los puertos de Tumaco y Buenaventura, se encontraron los píxeles más altos de todo el Pacífico Colombiano
(Figura 7 C & D).
31
Figura 6. Mapa de amenazas. Resultado de la suma de todas las amenazas de los ambientes marino y costero.
32
Tabla 6. Resultados por eco-región. Valores ordenados de mayor a menor y por tipo de clasificación. STD:
desviación estándar. ARCO: Archipiélagos Coralinos del Rosario y San Bernardo.
Escala Eco-región Área Km2 Máx Prom STD
General
Caribe continental 84,039 4.88 2.00 0.40
Caribe oceánico 502,152 3.89 1.87 0.18
Pacífico continental 61,520 4.39 1.70 0.40
Pacífico oceánico 346,998 3.17 1.63 0.22
Eco-regiones especificas
(INVEMAR 2009)
Golfo de Morrosquillo 1,190 4.19 2.78 0.43
Atrato 1,909 4.47 2.63 0.40
Tumaco 1,528 4.17 2.57 0.34
Golfo de Salamanca 639 3.72 2.38 0.45
Arboletes 4,170 3.36 2.27 0.40
Galerazamba 2,012 4.28 2.25 0.43
ARCO 5,343 3.91 2.23 0.39
Gorgona 73 2.63 2.22 0.26
Pacífico Norte 2,139 3.32 2.19 0.28
Sanquianga 3,325 3.31 2.15 0.39
Capurganá 423 3.14 2.08 0.26
Palomino 1,493 3.19 2.05 0.36
Seaflower 123,768 3.89 1.96 0.18
Naya 5,947 3.45 1.93 0.42
Baudó 2,171 3.18 1.89 0.27
Guajira 13,794 4.00 1.89 0.42
Tayrona 14 3.09 1.86 0.29
Caribe oceánico 378,384 3.61 1.84 0.16
Buenaventura 1,921 4.26 1.81 0.44
Malpelo 418 2.18 1.53 0.20
33
Figura 7. Acercamientos a las locaciones con los pixeles más amenazados. A: Turbo – Antioquía, B: Bahía de
Cartagena – Bolívar, C: Buenaventura – Valle del Cauca y D: Tumaco – Nariño.
Se distingue que las eco-regiones oceánicas (fuera de la plataforma continental) están menos amenazadas
que las eco-regiones continentales, debido a que sus valores promedios y mínimos fueron los más bajos de
toda el área de estudio. La eco-región del Pacífico Oceánico y más en detalle, la eco-región específica de
Malpelo son las que tienen el menor nivel de amenaza. Sin embargo, ni siquiera en las zonas más alejadas y
distantes de la eco-región del Pacífico oceánico, existe un píxel donde el nivel de amenaza sea igual a 0. Esto
significa, que el 100 % del área marina y costera analizada en este estudio, está amenazado por al menos una
de las variables mapeadas.
Otro patrón evidente es que, a lo largo de todo el límite marino – costero, el nivel de amenaza es más alto y
esto ocurre a lo largo de casi toda la costa continental, incluso en zonas poco intervenidas. En esta franja de
1 km de ancho aprox. las amenazas climáticas y antropogénicas de ambos ambientes por lo general son más
34
altas. Por ejemplo, el calentamiento costero es más fuerte en las zonas más someras del mar y las actividades
antropogénicas, como actividad portuaria y transformación del hábitat son más fuertes en esta franja que en
cualquier otra parte de la zona costera.
3.1.2. Nivel de impacto
Una vez multiplicados los pesos de vulnerabilidad por el nivel de amenaza de los ecosistemas, se encontró
que, de todas las variables mapeadas en los dos modelos, la presión a la transformación del hábitat (amenaza
antrópica directa) del modelo costero fue la que más nivel de impacto generó a las unidades de valoración
(Figura 8). Sin embargo, a excepción de esta última variable antrópica, los impactos de las amenazas
climáticas de origen marino, como el aumento de la temperatura marina, el aumento del nivel del mar y la
acidificación oceánica fueron mayores al impacto de todas las demás amenazas analizadas. Específicamente
para el ambiente marino, el aumento de la temperatura marina fue la amenaza que más nivel de impacto
tuvo.
Hay amenazas que generan bajo impacto sobre las unidades de valoración. Para el ambiente costero, se
encontró que es el aumento de la temperatura atmosférica. Particularmente, en su geoprocesamiento, se
observó que la magnitud de esta variable es baja en las zonas costeras con respecto a lo que pasa en el interior
del país, donde se encuentran valores bastantes altos. Para el modelo marino, se encontró que es la actividad
portuaria, debido a que el valor promedio de la mayoría de las unidades es igual a cero, sin embargo, esto no
implica que en todas las ocurrencias de la unidad, el nivel de impacto por amenaza sea igual a cero.
El impacto de todas las unidades de valoración del ambiente costero fue mayor que el de las unidades
marinas (Figura 8), a excepción de la unidad Coralina del Caribe continental que fue mayor que las unidades
de playas de arena. Específicamente, para el ambiente costero, los litorales rocosos tienen el nivel de impacto
más alto y para el ambiente marino, las unidades de corales tienen mayores impactos que los pastos marinos.
Por otro lado, respaldando los resultados de nivel de amenaza de la sección anterior, también se encontró
que las unidades del Caribe tienen mayor nivel de impacto que las unidades del Pacífico.
El ecosistema con menor nivel de impacto fue el de praderas de pastos marinos en ambas unidades, sin
embargo, esto no indica que su valor sea bajo o leve, pues tiene amenazas con impactos intermedios (color
amarillo). Por lo anterior, se resalta que en ninguna unidad el nivel de impacto fue bajo en todas las amenazas
(color verde) o en otras palabras, en cada una de las unidades al menos una amenaza se calculó con impacto
intermedio a fuerte.
35
Figura 8. Nivel de impacto por ecosistema y en cada una de las variables procesadas. Las amenazas con ∆
indican cambio en el tiempo. Entiéndase la “Presión transformación del hábitat” como el grado de exposición
a coberturas transformadas. La escala continua de la gráfica también puede interpretarse categóricamente,
en donde verde, amarillo y rojo significan impactos bajos, intermedios y altos, respectivamente.
Visiblemente es posible apreciar algunas confusiones que el análisis puede presentar en sus resultados por
unidades, las cuales se aclaran a continuación. Las amenazas con el símbolo ∆, están indicando un cambio,
que para toda el área de estudio fue un cambio positivo (incremento). Por ejemplo, cuando se muestra que
el impacto en la acidificación oceánica en la unidad coralina del Caribe continental es mayor que la del
Pacífico continental, por ningún motivo se está proponiendo que el Caribe es más ácido que el Pacífico, sino
36
más bien que las condiciones de acidez del Caribe han cambiado más que las del Pacífico, respecto a lo que
eran históricamente en cada una de esas regiones.
3.2. Análisis de riesgo
A continuación, se presentan los principales resultados del modelo de riesgo, se ordena la explicación
comenzando con el componente espacial (Criterio A y B), seguido por el componente no espacial (Criterio C
y D). Al final de esta sección, ambos se integran para hacer la valoración final de los ecosistemas y el mapa
de la Lista Roja. Aunque el Pacífico oceánico se puedo evaluar en el análisis de las amenazas, para el análisis
de riesgo no se consiguió cartografía confiable de los ecosistemas que allí se ubican, por ende, en esta sección
no se pudo hacer la valoración final para dicha eco-región.
3.2.1. Criterio A (Mapas de transformación)
Los mapas multitemporales (1970 – 2014) de transformación de los manglares, muestran una tendencia
negativa en todas las unidades de valoración (Figura 9), es decir, que disminuyó el área que el ecosistema
tenía en 1970. Ordenados de menor a mayor, los porcentajes de pérdida del área, durante los 44 años de
información, son del 19% para el Pacífico continental sur, 22% para el Pacífico continental norte y 44%
para el Caribe continental sur. Esto indica que sólo los manglares del Caribe continental están en alto riesgo
(VU) debido a la disminución del área geográfica. Las demás unidades se valoran en LC o preocupación
menor, sin embargo, la tendencia negativa las vuelve propensas a que se valoren dentro de las categorías
altas de riesgo, cuando se midan los años siguientes al 2014.
37
Figura 9. Área del ecosistema en los 4 momentos calculados.
3.2.2. Criterio A (Encuesta conocimiento de experto)
La encuesta fue enviada a 30 personas, de las cuales 16 respondieron. Debido a que un investigador(a) podía
responder para varios ecosistemas, se encontró un total de 48 registros, que fueron graficados como lo
muestra la Figura 10. En cada unidad hubo al menos tres respuestas para que la incertidumbre fuera
calculada, aquellas con un número menor fueron eliminadas. En algunas, todas las respuestas coincidieron
en el área perdida (e.g. manglares) y en otras hubo grandes diferencias, por lo que el error estándar (nivel
de incertidumbre) aumentó (e.g. praderas de pastos marinos del Caribe continental). Los manglares del
Caribe continental fue la unidad con mayor porcentaje de disminución, en riesgo VU. En cuanto al nivel de
confianza por investigador, el valor promedio general fue de 2.5, lo que indica que los expertos estaban
seguros de sus respuestas.
38
Figura 10. Encuesta criterio A. Detalle de los resultados por ecosistema y unidad de valoración. Promedios
en puntos rojos con su respectivo error estándar.
3.2.3. Criterio B (Distribución restringida)
Se calcularon las métricas de extensión de ocurrencia (eoo) y área de ocupación (aoo) del criterio de
distribución restringida y adicionalmente se analizó el cambio del aoo bajo la corrección del 1% (Tabla 7).
Se calificaron 14 unidades, que corresponden al total de unidades delimitadas para los 5 ecosistemas. Esto
significa que, en comparación con los otros criterios, es el que más tuvo información en esta metodología. El
ecosistema con más nivel de riesgo, debido a una distribución muy limitada, fue el manglar del Caribe
oceánico, ambas métricas se encuentran en CR. Esto significa que, ante cualquier amenaza importante que
afecte el ecosistema, la totalidad del ecosistema puede verse afectado, debido precisamente a su distribución
limitada. En contraste, los manglares del Caribe continental tienen el menor riesgo debido a que ambas
métricas se valoran en LC.
Aunque hay una correspondencia entre el área de las unidades y las métricas de riesgo, no en todos los casos
los ecosistemas con menor área corresponden a los de mayor riesgo, también depende del tipo de
distribución de estos, es decir, si es agrupada o dispersa. El ejemplo más sobresaliente se observa en los
manglares del Caribe continental, no es la unidad de mayor área, pero su distribución al ser más dispersa
39
logra tener menor riesgo que la del Pacífico continental sur, la unidad con mayor área de toda el área de
estudio.
Tabla 7. Resultados criterio B. En corchetes se establece la categoría de riesgo de cada métrica. Fila roja:
Unidad con mayor riesgo, Fila verde: Unidad con menor riesgo.
Unidad Área Km2 eoo Km2 aoo No.C. aoo 1% No.C.
Manglar Caribe oceánico 2.1 [CR] 350 [CR] 2 [CR] 1
Playas de arena Caribe oceánico 0.1 [CR] 224 [EN] 3 [CR] 0
Praderas de pastos marinos Caribe
oceánico 21.0 [EN] 11,014 [EN] 6 [CR] 2
Ecosistemas coralinos Pacífico continental 1.0 [EN] 3,439 [EN] 3 [CR] 0
Manglares Pacífico continental norte 62.3 [EN] 4,975 [VU] 21 [EN] 9
Litorales rocosos cohesivos Pacífico
continental 2.2 [NT] 51,705 [VU] 41 [CR] 0
Ecosistemas coralinos Caribe continental 224.8 [LC] 62,502 [VU] 44 [VU] 29
Litorales rocosos cohesivos Caribe
continental 1.8 [LC] 72,911 [VU] 43 [CR] 0
Manglares Pacífico continental sur 2,038.7 [VU] 34,868 [LC] 131 [LC] 107
Playas de arena Pacífico continental 16.9 [VU] 47,193 [LC] 84 [CR] 0
Ecosistemas coralinos Caribe oceánico 760.4 [LC] 60,822 [LC] 58 [VU] 49
Praderas de pastos marinos Caribe
continental 681.9 [LC] 70,972 [LC] 73 [VU] 48
Playas de arena Caribe continental 18.1 [LC] 91,209 [LC] 124 [CR] 0
Manglares Caribe continental 807.1 [LC] 91,934 [LC] 142 [LC] 74
Aunque la corrección del 1% no se usó en la evaluación final, se presentan sus resultados para mostrar su
comportamiento en los diferentes ecosistemas. El patrón más relevante es que esta corrección es muy
40
sensible en los ecosistemas con geometría lineal, con gran longitud, pero poca amplitud (playas de arena y
litorales rocosos). Unidades fuera de riesgo por el AOO no corregida, se valoran en riesgo crítico (CR) cuando
se aplica la corrección (e.g. Playas de arena del Caribe continental). Además de lo que se explica en la sección
metodológica, estos resultados sirven como argumento para no considerar la corrección debido a que se
sobreestima el riesgo.
3.2.4. Criterio C (Análisis REDCAM)
En total fueron 83 estaciones útiles del REDCAM para el monitoreo de la degradación ambiental en
ecosistemas marinos costeros. Este número fue la suma de todas las estaciones que se ubicaron a menos de
10 metros de distancia de alguna cobertura de determinado ecosistema. Cuando se divide el número de
estaciones por municipio y por unidad (Tabla 8) se registra que los ecosistemas del Caribe están más
muestreados que los ecosistemas del Pacífico, con 65 y 18 estaciones respectivamente. En cuanto a
departamentos, el más muestreado es Magdalena con 26 estaciones y el menos es Atlántico con una estación.
Los 5 ecosistemas considerados en esta lista roja están representados por estaciones del REDCAM, pero los
manglares son los más muestreados (41 estaciones) y los litorales rocosos los que menos son muestreados
(3 estaciones). De las 14 unidades evaluadas en este estudio, 10 están muestreadas. De estas, los bosques de
manglar del Caribe continental tienen el mayor número de estaciones (27), en contraste con los litorales
rocosos cohesivo y ecosistemas coralinos del Pacífico continental, con una estación cada uno.
Tabla 8. Detalle del número de estaciones por departamento y en cada unidad de evaluación.
Unidad Departamento No. estaciones
Manglares Caribe continental Magdalena 14
Playas de arena Caribe continental Magdalena 7
Praderas de pastos marinos Caribe continental La Guajira 7
Manglares Pacífico continental sur Nariño 6
Coralino Caribe continental Bolívar 5
Manglar Pacífico continental sur Valle del cauca 5
Manglar Caribe continental Antioquía 4
Praderas de pastos marinos Caribe continental Sucre 4
Manglares Caribe continental Bolívar 3
Manglares Caribe continental Sucre 3
Playas de arena Caribe continental La Guajira 3
Praderas de pastos marinos Caribe continental Bolivar 3
41
Ecosistemas coralinos Caribe continental Magdalena 2
Manglares Caribe continental Córdoba 2
Manglares Pacífico continental norte Chocó 2
Playas de arena Caribe continental Sucre 2
Praderas de pastos marinos Caribe continental Magdalena 2
Ecosistemas coralinos Caribe continental Sucre 1
Ecosistemas coralinos Pacífico continental Chocó 1
Litorales rocosos cohesivos Caribe continental Bolívar 1
Litorales rocosos cohesivos Caribe continental Magdalena 1
Litorales rocosos cohesivos Pacífico continental Valle del cauca 1
Manglares Caribe continental Atlántico 1
Manglares Pacífico continental sur Cauca 1
Playas de arena Pacífico continental Cauca 1
Playas de arena Pacífico continental Chocó 1
Adicionalmente se agruparon las estaciones en las 10 variables que se consideraron más importantes (Tabla
9), de acuerdo con lo concluido en las mesas de trabajo. La temporalidad máxima del muestreo en estas
estaciones fue de 1995 a 2017, es decir, 22 años. Sin embargo, está temporalidad cambia cuando se analiza
en específico cada variable. En ninguna, el rango de tiempo supero los 20 años, es decir, que no es posible
realizar análisis climatológicos con los datos de la REDCAM. Esto también sirve de argumento para no utilizar
esta información, pero se le da un análisis por su gran potencial a futuro.
Tabla 9. Detalle de la temporalidad en años de cada variable.
Variable Rango de tiempo
pH 17
Oxígeno disuelto 16
Salinidad 16
Temperatura 16
Conductividad 16
Sólidos suspendidos totales 15
Demanda biológica de oxigeno 14
NO3 (nitratos) 13
PO4 (fosfatos) 8
Coliformes termotolerantes 6
42
3.2.5. Criterio C (Temperatura)
Se graficó el comportamiento de la temperatura superficial marina (TSM) en los ecosistemas coralinos, en
una ventana de tiempo de 33 años (Figura 11). En las tres unidades valoradas hubo una tendencia positiva
de la TSM a través del tiempo, que se justificó por su comportamiento gráfico y por su respectiva estadística
(Tabla 10). Ordenadas de los regímenes más calientes a los más fríos, primero se encuentra la unidad del
Caribe continental, seguido por la del Caribe oceánico y luego la del Pacífico continental.
Figura 11. Tendencias de la temperatura superficial marina (TSM) en las unidades de valoración de
ecosistemas coralinos. Promedios anuales (puntos negros) con su respectiva incertidumbre (error estándar)
y tendencia (línea azul continua). Cada unidad con sus límites de referencia (línea azul discontinua) y colapso
(línea roja discontinua).
Tabla 10. Detalle del valor de la pendiente y su respectiva significancia para variables abióticas del criterio
C (Degradación ambiental). *P valor < 0.05 indica donde la pendiente es significativamente diferente a 0.
Unidad Variable Pendiente P valor
Ecosistemas coralinos Caribe continental Temperatura superficial marina 0.022 0.00*
Ecosistemas coralinos Caribe oceánico Temperatura superficial marina 0.021 0.00*
Ecosistemas coralinos Pacífico continental Temperatura superficial marina 0.021 0.00*
43
En la Tabla 11 se encuentra la síntesis del cálculo de la severidad. Se encontró que todas las unidades se
clasificaron con EN. A pesar de que la unidad del Pacífico continental tiene los rangos de temperatura más
fríos, es donde hubo más cambio, en otras palabras, más severidad. Por eso, esta unidad es la que mayor
riesgo tiene por degradación ambiental. En contraste, el cambio de la unidad del Caribe oceánico es el menos
severo y por ende en menor riesgo. Aunque este mismo procedimiento se puede hacer para los otros
ecosistemas, no se encontró sustento teórico para proponer límites de referencia y colapso. Además, en
algunos ecosistemas la TSM no es importante en las dinámicas de riesgo. En este sentido, todas las demás
unidades faltantes se clasifican como DD bajo este criterio. No se encontraron datos relevantes de otras
variables para las demás unidades de valoración. La unidad coralina del Pacífico oceánico no fue evaluada
porque no se encontró cartografía confiable para el análisis espacial.
Tabla 11. Severidad por unidad de valoración. REF: límite de referencia y COLP: límite de colapso.
UNIDAD SEV % EXT % REF °C COLP °C RIESGO
Ecosistemas coralinos Pacífico continental 74 100 26.6 27.6 EN
Ecosistemas coralinos Caribe continental 65 100 28.2 29.2 EN
Ecosistemas coralinos Caribe oceánico 53 100 27.5 28.5 EN
3.2.6. Criterio D (Alteración de procesos bióticos)
Se establecieron los límites de referencia y colapso de las variables más relevantes para cada ecosistema a
partir de los insumos procesados y con las mesas de trabajo con los expertos Tabla 12. No todas las unidades
pudieron ser evaluadas en esta versión del manuscrito, de las 14 unidades delimitadas, solo 6 fueron
analizadas y sus principales resultados se encuentran en la Tabla 13. Lo ecosistemas coralinos son los únicos
en donde se pudieron evaluar dos variables para cada unidad, esto sirvió para complementar el análisis de
riesgo.
Tabla 12. Definición de parámetros para evaluación del criterio D. REF: límite de referencia y COLP: límite
de colapso.
Unidad Variable REF COLP Estaciones
Manglares Caribe continental Área basal total 13 2 60
44
Manglares Pacífico continental norte Área basal total 14 2 5
Manglares Pacífico continental sur Área basal total 18 2 20
Ecosistemas coralinos Caribe continental Corales duros 55 5 22
Ecosistemas coralinos Caribe continental Algas erectas 1 50 22
Ecosistemas coralinos Caribe oceánico Corales duros 55 5 12
Ecosistemas coralinos Caribe oceánico Algas erectas 1 50 12
Ecosistemas coralinos Pacífico continental Corales duros 55 5 8
Ecosistemas coralinos Pacífico continental Algas erectas 1 50 8
Litorales rocosos cohesivos Caribe continental Densidad de fauna 35 0 15
Praderas pastos marinos Caribe continental Densidad vástagos 400 96 4
Tabla 13. Severidad y categoría de riesgo por criterio D.
UNIDAD VARIABLE SEV EXT RIESGO
Ecosistemas coralinos Caribe oceánico Corales duros 77.1 100 EN
Manglares Pacífico continental norte Área basal 75.7 100 EN
Ecosistemas coralinos Caribe oceánico Algas erectas 67.3 100 EN
Manglares Caribe continental Área basal 61.1 100 EN
Litorales rocosos cohesivos Caribe continental Densidad de fauna 60.9 100 EN
Manglares Pacífico continental sur Área basal 55 100 EN
Ecosistemas coralinos Caribe continental Corales duros 39.1 100 VU
Ecosistemas coralinos Caribe continental Algas erectas 22.4 100 LC
Ecosistemas coralinos Pacífico continental Corales duros 9.3 100 LC
Ecosistemas coralinos Pacífico continental Algas erectas -1 100 LC
45
Hay diferencias contrastantes entre el riesgo de los ecosistemas coralinos del Caribe y Pacífico (Figura 12).
Sólo las unidades del Caribe tienen un alto riesgo de colapso por alteración de procesos bióticos e
interacciones (criterio D). En esta zona, la unidad oceánica está en mayor riesgo que la continental en ambas
variables (% de algas carnosas y corales duros), sin embargo, el % de corales duros fue el más severo.
Particularmente, la unidad del Pacífico tiene un riesgo muy bajo en este criterio e incluso comparando su
severidad entre todas las otras unidades de los demás ecosistemas, es la que menos riesgo biótico tuvo
(Tabla 13). Por otro lado, durante los ~20 años de muestreo se ven tendencias en las unidades, al aumento
del riesgo en al menos una de las variables, pero los casos más relevantes en donde la pendiente de la
tendencia es significativamente mayor a cero, es en el aumento de las algas erectas en la unidad oceánica y
la disminución de corales duros en el Pacífico continental. La justificación estadística de estas tendencias está
sintetizada en la Tabla 14.
Figura 12. Series de tiempo para ecosistemas coralinos. Promedios anuales (puntos negros) con su
respectiva incertidumbre (error estándar) y tendencia (línea azul continua). Cada unidad con sus límites de
referencia (línea azul discontinua) y colapso (línea roja discontinua).
Para los manglares, el área basal tiende a disminuir ligeramente en todas las unidades, como lo indican
cualitativamente las líneas de tendencia (Figura 13). Sin embargo, las pendientes negativas de estas líneas
no están justificadas estadísticamente (son significativamente diferentes a 0) (p > 0.05) (Tabla 14). Todas
las unidades fueron valoradas como EN, pero el Pacífico continental norte fue aquel que más severidad
46
tuvo (75 %) de este ecosistema y en general el segundo más severo del criterio D (Tabla 13), en contraste
con la unidad del Pacífico continental sur, la menos severa de este ecosistema. Sin embargo, en cuanto a la
confiabilidad de los resultados, la mayor incertidumbre entre todas las unidades del criterio D, se presentó
en el Pacífico continental norte, pues el rango del error estándar se extiende por todas las categorías de
riesgo y esto se debe principalmente a las pocas estaciones (5) que hay en esta unidad. Por esta razón, no se
consideraron sus resultados para la evaluación final, pero sirven como una aproximación del riesgo.
Figura 13. Series de tiempo para manglares. Promedios anuales (puntos negros) con su respectiva
incertidumbre (error estándar) y tendencia (línea azul continua). Cada unidad con sus límites de referencia
(línea azul discontinua) y colapso (línea roja discontinua).
La información para litorales rocosos cohesivos fue bastante limitada en cuanto a temporalidad y
representación espacial. Sólo la unidad del Caribe continental pudo ser evaluada y la serie de tiempo es de
14 años. Más específicamente se utilizó el meso litoral (la zona con más datos) como indicador de lo que
puede pasar en todo el ecosistema. Los resultados muestran que su nivel actual de riesgo, por alteración de
procesos bióticos e interacciones (criterio D), se clasifica como EN. Sin embargo, debido a la falta de
información, la incertidumbre de los resultados aumentó, en comparación de lo que sucede en los
ecosistemas coralinos, donde la incertidumbre (errores estándar) es más baja.
47
Figura 14. Series de tiempo para litorales rocosos. Promedios anuales (puntos negros) con su respectiva
incertidumbre (error estándar) y tendencia (línea azul continua). Cada unidad con sus límites de referencia
(línea azul discontinua) y colapso (línea roja discontinua).
Tabla 14. Detalle del valor de la pendiente y su respectiva significancia para variables bióticas. * P valor <
0.05 indica donde la pendiente es significativamente diferente a 0.
Unidad Variable Pendiente P valor
Ecosistemas coralinos Caribe oceánico Algas erectas 0.53 0.0003*
Ecosistemas coralinos Pacífico continental Corales duros -1.02 0.0006*
Ecosistemas coralinos Caribe continental Algas erectas 0.14 0.135
Manglares Pacífico continental sur Área basal -0.11 0.317
Manglares Caribe continental Área basal -0.08 0.369
Litorales rocosos cohesivos Caribe continental Densidad de fauna -0.28 0.459
Manglares Pacífico continental norte Área basal -0.21 0.467
Ecosistemas coralinos Caribe oceánico Corales duros 0.13 0.574
Ecosistemas coralinos Caribe continental Corales duros 0.07 0.606
Ecosistemas coralinos Pacífico continental Algas erectas 0.01 0.943
48
3.2.7. Evaluación final
Se presenta la valoración final, por principio de precaución (Bland et al., 2017), de los ecosistemas marinos
y costeros de Colombia Tabla 15. A excepción de las playas de arena del Caribe continental (LC), todas las
unidades fueron valoradas en categorías altas de riesgo de colapso ecosistémico (VU – CR), lo que indica que,
ninguna unidad fue clasificada como CO (Colapsado). El mayor riesgo se presentó en la eco-región oceánica
del Caribe, pues es la que tiene unidades clasificadas como críticas, de acuerdo con lo que indica el criterio
espacial B. En contraste, el criterio A (encuesta y mapas multitemporales) particularmente mostró categorías
bajas de riesgo. En cuanto a la cantidad de los criterios evaluados, los que tienen menos información son el
C y el A (mapas multitemporales), y así mismo son aquellos donde la información tiene más dificultades de
procesamiento y muestreo. Y en cuanto a la información por ecosistemas, sólo los coralinos tuvieron
información en los cuatro criterios.
Tabla 15. Valoración final por principio de precaución.
Unidad A
Encuesta
A
Mapas Baoo Beoo D C Final
Manglares Caribe oceánico LC DD CR CR DD DD CR
Playas de arena Caribe oceánico DD DD EN CR DD DD CR
Ecosistemas coralinos Pacífico continental LC DD EN EN LC EN EN
Praderas de pastos marinos Caribe oceánico LC DD EN EN DD DD EN
Manglares Pacífico continental norte LC LC VU EN DD DD EN
Litorales rocosos cohesivos Caribe continental LC DD VU LC EN DD EN
Ecosistemas coralinos Caribe continental VU DD VU LC VU EN EN
Ecosistemas coralinos Caribe oceánico VU DD LC LC EN EN EN
Manglares Pacífico continental sur LC LC LC VU EN DD EN
Manglares Caribe continental VU VU LC LC EN DD EN
Litorales rocosos cohesivos Pacífico continental LC DD VU NT DD DD VU
Playas de arena Pacífico continental DD DD LC VU DD DD VU
Praderas de pastos marinos Caribe continental VU DD LC LC DD DD VU
Playas de arena Caribe continental DD DD LC LC DD DD LC
49
De acuerdo con las categorías finales, se espacializó la información para construir el mapa de riesgo (Figura
15). La Categoría EN es la que tiene más extensión debido a que tiene un área de 3,917 km2 que equivalen al
~84 % del área total evaluada, seguido por VU con 701 km2 (~15%). Las demás categorías están distribuidas
en pocas áreas de la siguiente forma: LC con 18 km2 (~0.4 %), y CR con 2.2 km2 (~0.1%). Esto siginifica que
el área total evaluada es de 4,638 km2.
Por otro lado, se calculó en las categorías de alto riesgo (CR – VU), el área que está adentro de los límites de
las figuras de protección del país (Tabla 16). Se encontró que la Reserva de la Biósfera Seaflower y los Parque
Nacionales Naturales son los que cumplen el papel más importante en la protección de estas categorías
debido a que protegen la mayor cantidad de área respecto a las demás figuras de protección. Sin embargo, el
área protegida total, calculada para estas tres categorías, es la mitad del área total en alto riesgo.
Tabla 16. Área protegida por categoría de riesgo.
Figura de protección Categoría de
riesgo
Área ha Porcentaje del area
total de la categoría %
Reserva de Biosfera Seaflower CR 220.9 100.0
Parque Nacional Natural CR 33.1 15.0
Parques Naturales Regionales CR 0.4 0.2
Reserva de Biosfera Seaflower EN 78,140.8 19.9
Parque Nacional Natural EN 63,327.3 16.2
Distritos Regionales de Manejo Integrado EN 40,219.0 10.3
Santuario de Fauna y Flora EN 15,851.1 4.0
Via Parque EN 10,662.7 2.7
Reservas Forestales Protectoras Nacionales EN 6,192.8 1.6
Distritos Nacionales de Manejo Integrado EN 5,805.6 1.5
Parques Naturales Regionales EN 3,891.0 1.0
Reserva Natural de la Sociedad Civil EN 334.5 0.1
Santuario de Fauna EN 34.6 0.0
50
Parque Nacional Natural VU 8,590.2 12.3
Distritos Regionales de Manejo Integrado VU 536.5 0.8
Reserva Natural de la Sociedad Civil VU 29.2 0.0
Reservas Forestales Protectoras Nacionales VU 20.9 0.0
Parques Naturales Regionales VU 12.2 0.0
Total en riesgo protegido
233,903 50.6
Total en riesgo sin proteger
228,159 49.4
51
A
B
52
Figura 15. Mapa de la Lista Roja de ecosistemas marinos y costeros de Colombia. A) Pacífico continental, B)
Caribe oceánico y C) Caribe continental. Los polígonos negros indican las áreas protegidas de Colombia y las
líneas discontinuas, las fronteras marítimas y terrestres del país.
4. Discusión
4.1. Sistemas de clasificación
La base y el primer paso para el análisis de riesgo, es el sistema de clasificación de las unidades que se van a
evaluar, pues son sobre estas en donde se aplican cada uno de los criterios, de ahí que un sistema de
clasificación apropiado permita una correcta evaluación de riesgo (Keith et al., 2013). Debido a que esta es
la fase inicial del proyecto, resulta muy importante discutir el desempeño de la clasificación, ya que es el
punto de partida para las siguientes etapas.
C
53
Se considera que estas categorías tuvieron un buen desempeño respecto a la disponibilidad de datos, además
de tener un respaldo teórico amplio (e.g. Alonso et al., 2009; Keith et al., 2020; Robertson & Cramer, 2009,
2014; Spalding et al., 2007). Por un lado, se reconoce el alto grado de generalización que tienen,
particularmente para las categorías por ecosistema y por eco-región, pues existen clasificaciones más
específicas. Por ejemplo, en cuanto a ecosistemas, Marshall et al., 2018 dividen a los manglares en dos,
aquellos dominados por los pulsos mareales y los dominados por sistemas de agua dulce. De igual forma, hay
un sistema de eco-regiones más específico para Colombia, que divide tan sólo al Caribe continental (CC) en
7 zonas (Alonso et al., 2009). Sin embargo, en la mayoría de las unidades de valoración analizadas, este nivel
de especificidad no resulta operativo, debido a que hay muy pocos datos disponibles, particularmente en los
criterios C y D. Se resalta que, para los manglares y los ecosistemas coralinos, aquellos con la mayor cantidad
de información, un nivel de especificidad mayor es viable por lo menos a nivel de ecosistemas. En cuanto a
las eco-regiones, incluso para los mejores casos, aún existen zonas en donde se tienen pocos datos
muestreados en las eco-regiones específicas.
4.2. Mapa de amenazas
Como una forma de validar los resultados de este mapa, el nivel de amenaza cumple con los tres patrones
espaciales esperados: i) el Caribe está más amenazado que el Pacífico, ii) las zonas continentales están más
amenazadas que las zonas oceánicas y iii) los ecosistemas costeros están más amenazados que los
ecosistemas marinos. Esto ocurre en gran medida por las diferencias en las amenazas antropogénicas de
cada eco-región. El Caribe colombiano tiene mayor actividad económica que el Pacífico (e.g. puertos,
ciudades y carreteras), y las zonas oceánicas, por estar alejadas de los grandes asentamientos humanos
reciben con menor intensidad las amenazas antropogénicas. Sin embargo, cuando se piensa en las amenazas
climáticas, están presentes en todas las eco-regiones sin depender de la actividad humana. Aunque los
insumos utilizados, de estas últimas amenazas fueron diferentes a los de Jones et al., 2018, se llegó a la misma
interpretación de los resultados, las amenazas climáticas actúan hasta en las zonas más prístinas (e.g. Isla
Malpelo) y por esta razón, el mapa no tiene pixeles con un nivel de amenaza igual a cero.
Sin embargo, cuando se utiliza el nivel de impacto o, en otras palabras, cuando se incorpora la vulnerabilidad
de los ecosistemas en el nivel de amenaza (Halpern et al., 2008), se encuentran resultados en donde no es
posible encontrar los tres patrones explicados anteriormente. Esto sucede porque el impacto es una métrica
más específica en lo espacial, sólo está considerando el nivel de amenaza que ocurre en el ecosistema, el cual
es diferente al que ocurre en toda la eco-región. Por otro lado, hay una gran diferencia conceptual entre las
dos métricas, grandes aumentos en la intensidad de un estresor (nivel de amenaza) no siempre generan
54
grandes impactos en la condición del ecosistema, porque este no es vulnerable. En contraste, un aumento
leve de la intensidad del estresor, en ecosistemas altamente vulnerables, produce grandes impactos (Halpern
et al., 2015).
El fuerte impacto que las amenazas climáticas generan sobre los ecosistemas ya ha sido reportado en la
literatura (e.g. Halpern et al., 2008; Rodríguez-Rodríguez et al., 2015). Al igual que se encuentra en Jones et
al., 2018 son las que más impacto generan sobre las unidades, esto se debe a que afectan con un nivel de
impacto alto, una gran extensión del ecosistema. En contraste, hay amenazas que también tienen un nivel de
impacto incluso más alto, pero no afectan grandes extensiones, debido a que tienen un área de influencia
puntual y dispersa (e.g. actividad portuaria). Esto representa un gran reto en la gestión y manejo de impactos
ambientales, porque las amenazas climáticas no son manejables a escalas locales o nacionales, sino que
dependen en mayor medida de acciones globales (e.g. reducción de emisiones CO2) (Halpern et al., 2015;
Stelzenmüller et al., 2020).
Para el ambiente costero, la presión a la transformación del hábitat también tiene un gran impacto en los
ecosistemas y más aún en los manglares. Esto se reportó también en Yanes et al., 2017 donde para las zonas
analizadas, el cambio del uso del suelo tenía un alto impacto en las zonas costeras. Especialmente en la unidad
del Pacífico continental norte, actualmente las coberturas naturales de manglar están más expuestas a la
transformación del hábitat en comparación a cualquier otra unidad. Esto también está soportado por los
resultados del análisis de riesgo del Criterio B, que indica que su distribución es muy limitada (riesgo EN).
Como este criterio depende del tamaño y la distribución de las coberturas del ecosistema, cuando se une con
la interpretación de los resultados del modelo de amenazas, el mayor grado de presión a la transformación,
también se explica por la poca área y distribución dispersa de la unidad.
Sin embargo, también se puede pensar que los resultados del Criterio A del análisis de riesgo contradicen la
explicación anterior, ya que la reducción del área del ecosistema no ha sido tan grande en la unidad del
Pacífico continental norte. No obstante, ambas variables tienen interpretaciones diferentes, respecto a cómo
fueron procesadas. El criterio A (análisis de riesgo), indica el cambio histórico de las coberturas en términos
de área, y la presión a la transformación (mapa de amenazas), se interpreta como la cercanía actual de las
coberturas naturales con respecto a las transformadas, bajo el supuesto que entre más cerca estén, son más
susceptibles a la transformación.
A pesar que algunas amenazas antropogénicas fueron particularmente cuantificadas como de bajo impacto,
es importante entender que existen sinergias entre amenazas (Halpern et al., 2015). Es el caso de la actividad
portuaria, que fue una amenaza de bajo impacto, principalmente porque el área afectada es pequeña con
respecto al área total de los ecosistemas. Sin embargo, como se demuestra en Rojas et al., 2019, en escenarios
55
futuros de construcción del Puerto de Tribugá en el Pacífico norte, existe una sinergia positiva entre dicha
amenaza y la transformación del hábitat (una amenaza de alto impacto), debido a que gran parte de las
coberturas de manglar que allí existen se transformarían en vegetación secundaria o pastizales.
4.3. Modelo de riesgo
4.3.1. Riesgo espacial
La unidad de Manglares del Caribe continental está en alto riesgo espacial (VU) debido a la disminución
histórica de su área (criterio A). Esta afirmación es respaldada por los mapas de reducción del área y por la
opinión de expertos de la encuesta. Son pocas las reconstrucciones históricas que se han hecho para
manglares del Caribe, sin embargo, un buen referente es la serie temporal de la Ciénaga Grande de Santa
Marta, el área de manglares más grande del Caribe colombiano (Rivera-Monroy et al., 2006), en donde las
reducciones más drásticas se dieron en la década de los 80 (INVEMAR, 2017) y esto coincide con las
tendencias de esta unidad. El patrón aplica también para otros ecosistemas de bosques y se debe al
incremento en exceso de las tasas anuales de deforestación, después de 1970, por causa de la
industrialización y metropolización (Etter et al., 2008). Como la costa Caribe tiene más centros poblados que
el Pacífico, los impactos de la deforestación han sido mayores en esta zona.
Existe mucha confusión con respecto a la extensión real de los manglares 50 años atrás y esto ha causado
que se sobreestime la reducción del ecosistema (Mejía-Rentería et al., 2018). Los resultados de la RLE
muestran que, para cualquiera de las unidades, la reducción no es muy alta porque no es mayor al 50 %. Así
mismo, el bajo riesgo espacial (LC) del Criterio A de las unidades del Pacífico continental concuerda con los
análisis multitemporales de Mejía-Rentería et al., 2018 y López-Angarita et al., 2018 en donde se concluye
que a excepción de reducciones localizadas, el área de los manglares del Pacífico se mantienen bien
preservada en comparación con otras zonas del neotrópico, principalmente por el grado de aislamiento de
la zona, lo cual disminuye el acceso a estos ecosistemas.
La encuesta reveló un bajo riesgo en la reducción geográfica (Criterio A) en la mayoría de los ecosistemas.
Los errores estándar demuestran diferencias en las percepciones de los expertos sobre el riesgo que tienen
los ecosistemas, el caso más evidente es en las praderas de pastos marinos de CC en donde el error estándar
genera una incertidumbre de tres categorías (LC, VU, EN). Por otro lado, en algunas unidades sí existe un
gran consenso, como en los manglares cuyo error estándar de sus unidades es igual a 0, en estos casos el
56
resultado es más robusto. Las respuestas de la encuesta también demostraron ser importantes para
aproximarse al riesgo de aquellas unidades de las que no se tenían datos, como aquellas del Pacífico oceánico.
A excepción de los ecosistemas coralinos, todas las unidades del Caribe oceánico están en alto riesgo espacial
(CR) debido a que tienen una distribución bastante limitada (Criterio B). Esto quiere decir que son
susceptibles a colapsar por los impactos de las amenazas espaciales. Aunque históricamente estas unidades
siempre han tenido esa distribución, es solo en la actualidad que las amenazas representan un factor de
riesgo en esa eco-región y que la ubican como la segunda más amenazada de Colombia. Por ejemplo, el
cambio acelerado de la temperatura superficial marina y de la acidificación oceánica, o el cambio radical en
la economía de la zona, por la declaración de San Andrés como Puerto Libre en 1953, que provocó el aumento
de la población y una migración relevante desde el continente hacia las islas (Gómez-López et al., 2012). Las
evidencias anteriores diferencian a estas unidades, de aquellas que con una distribución muy restringida,
pueden permanecer durante un largo periodo de tiempo debido a que no están altamente amenazadas
(Bland, Keith, et al., 2017).
4.3.2. Riesgo no espacial
Se encontró un alto riesgo (EN) por degradación del medio abiótico (Criterio C), para todas las unidades
coralinas, no obstante, el comportamiento de la unidad del Pacífico continental es uno de los más resaltantes.
Esta fue la unidad con mayor riesgo ambiental, sin embargo, cuando se une con los resultados del Criterio D
(Alteración de procesos bióticos e interacciones), es la unidad coralina con menor riesgo (LC). Esto es un
claro ejemplo de las limitaciones de este criterio, no siempre la degradación del componente abiótico
conlleva a la alteración biótica (Bland et al., 2017). Similar a como se encontró en estos resultados, Romero-
Torres et al., 2020 no hallaron una correspondencia entre el aumento de la temperatura y la disminución de
la cobertura coralina en el Pacífico Este Tropical. Explican que los eventos del ENSO, que históricamente han
actuado con gran intensidad, han generado una resiliencia en estos ecosistemas (Romero-Torres et al., 2020).
Estas zonas son dominadas por especies de rápido crecimiento y buena colonización (Gilmour et al., 2013),
que permiten la recuperación y resistencia de las coberturas ante los eventos del niño (Romero-Torres et al.,
2020).
El criterio C fue uno de los criterios con menor información, solo se pudo evaluar para las unidades coralinas.
Esto se debe a una suma de limitaciones que ya fueron explicadas en la sección metodológica y que en esta
investigación fueron comprobadas con los resultados. Como elemento principal, existe una alta variabilidad
espacial entre unidades y esto se argumenta con las grandes diferencias de las series temporales de la TSM
(e.g. la distancia de más de 1° C entre el valor de referencia de los ecosistemas coralinos del Pacífico
57
continental y el Caribe oceánico). Esto indica que, plantear un valor teórico sin los datos históricos sería una
aproximación errónea porque no representaría el estado de referencia del sitio, un valor propuesto sería más
arbitrario que justificado. Algunos ejemplos encontrados con otros ecosistemas son las contrastantes
condiciones ambientales entre los pastos marinos del Caribe continental y oceánico. En la primera, en sus
áreas más extensas (La Guajira) la turbidez del agua y las fluctuaciones de la temperatura son altas (Díaz et
al., 2003). En comparación, la última presenta baja turbidez y unos regímenes de temperatura más estables
(Díaz et al., 2003).
Aunque por ahora la REDCAM no cumplió los estándares de la RLE para ser usado como insumo del criterio
C, los resultados de representatividad espacio-temporal, así como la utilidad, de las variables que se miden,
para informar sobre el riesgo (e.g. oxígeno disuelto y sólidos suspendidos en pastos marinos) (Sievers et al.,
2020), demuestran que va a ser una fuente de información importante para futuras evaluaciones. La razón
principal para no usarlo en este momento es que, para ninguna de las variables, la representatividad
temporal es mayor a 20 años. Esto es importante debido a que la alta variabilidad ambiental, encontrada en
sus datos, no permite ver cambios en ventanas temporales estrechas (Bland et al., 2018). Específicamente
los manglares, los pastos marinos y las playas continentales son los ecosistemas en donde la REDCAM se
vuelve más útil, pues la mayor cantidad de estaciones se encuentra en estos ecosistemas.
Así como se reportó en Uribe et al., 2020, la unidad de ecosistemas coralinos del Caribe oceánico es la que
presentó mayor riesgo por alteración de procesos bióticos e interacciones (Criterio D), esto se debe a que la
cobertura coralina es baja y la de macroalgas es alta (sin poder afirmar que una es consecuencia de la otra).
Esto escenario no fue el esperado bajo el supuesto que esta eco-región es una de las más aisladas de las
amenazas antropogénicas. Sin embargo, como se demuestra en este estudio, es la segunda eco-región más
amenazada de Colombia, principalmente por la influencia de las amenazas climáticas. Aunque los datos
bióticos de este análisis están restringidos a San Andrés y Providencia, este fenómeno (más macroalgas y
menos corales duros) se ha visto desde hace dos décadas en los estudios de Díaz-Pulido et al., 2004 y Sánchez
et al., 2005 en distintas áreas oceánicas como Serranía, Roncador Albuquerque y Courtown. Recientemente,
Sánchez et al., 2019 han reportado, en Serranía y Roncador, un declive en la cobertura coralina respecto a lo
que existía hace 20 años.
Todas las unidades de manglar analizadas están en alto riesgo (EN) por alteración de procesos bióticos e
interacciones, esto se debe específicamente al estado del área basal del ecosistema. Los cambios en esta
variable se deben a factores ambientales como el cambio climático, la entrada de nutrientes y contaminantes,
el aumento de la salinidad (Cinco-Castro & Herrera-Silveira, 2020; Shing et al., 2017; Urrego et al., 2014) y
por la actividad antrópica directa debido a la deforestación por cambios en el uso del suelo (Urrego et al.,
58
2014) o para la extracción de materias primas (Mejía-Rentería et al., 2018). Aunque el presente estudio no
puede explicar el alto riesgo del área basal, en parte porque no se pudo evaluar el criterio C en estos
ecosistemas (variables ambientales), si se pueden descartar algunos factores, los cuales se explican a
continuación.
En primer lugar, la literatura expone el cambio climático como un principal modulador de las variables
estructurales como el área basal (Cinco-Castro & Herrera-Silveira, 2020). No obstante, en estos resultados,
la sequía (disminución de la precipitación) y el calentamiento atmosférico (aumento de la temperatura del
aire) no presenta un factor de riesgo en el ambiente costero debido a que el nivel de impacto encontrado es
muy bajo o nulo. Por otro lado, el aumento de la temperatura marina en ecosistemas costeros tampoco es
muy alta, debido a que la influencia de sus impactos se da en aquellas coberturas de borde que tienen
contacto directo con el mar. Debido a que gran parte del área de manglar está por fuera de límite mar-tierra,
el impacto directo de dicha amenaza no tiene gran influencia en todo el ecosistema.
En segunda instancia, aunque el criterio A indica procesos de deforestación considerables para la unidad del
Caribe continental, esta actividad no coincide completamente con el área basal de las unidades del Pacífico.
Por lo anterior, una hipótesis es que el nivel de riesgo biótico encontrado se deba en gran medida a factores
asociados al suelo como concentración de nutrientes, alta salinidad y/o contaminantes. La RLE podría
abordar estas conjeturas en futuras versiones.
Los litorales rocosos cohesivos del Caribe continental están en alto riesgo (EN) por alteración de procesos
bióticos e interacciones, sin embargo, se necesita más información para abordar correctamente el riesgo no
espacial del ecosistema y de sus unidades. Por ejemplo, en esta unidad es común la extracción de
gasterópodos como Citarium picca para consumo humano (Osorno-Arango et al., 2009), entonces el riesgo
puede complementarse en función de la capacidad que tiene el ecosistema para proveer este servicio
ecosistémico. En cuanto al riesgo ambiental, la contaminación también deberá ser evaluada porque el
ecosistema es sensible a cambios en la calidad del agua (Díez et al., 2012).
No hubo información suficiente para evaluar los componentes no espaciales de las praderas de pastos
marinos, ya que los monitoreos a escala nacional de este ecosistema tienen una ventana de tiempo de 4 años
y eso no permite hacer inferencias sobre su riesgo. Otro aspecto importante, a recomendación de los
expertos, es que no solo se debe analizar el componente florístico sino además la fauna, debido a que se da
la situación en donde las especies de pastos tienen grandes extensiones y densidades, pero la abundancia de
fauna es baja (lo que podría implicar un riesgo de colapso). Existen estudios de zonas particulares de
Colombia y para al menos dos décadas atrás (e.g. Rodríguez-Ramírez, Garzón-Ferreira, et al., 2010), sin
embargo, una primera tarea en una siguiente versión de la RLE sería recolectar estos datos en un meta-
59
análisis, para confirmar si, junto con los datos ya recolectados en este estudio, se puede ejecutar un análisis
a escala nacional.
4.4. Integración y recomendaciones
Se evaluaron 4 de 5 criterios de la metodología y por principio de precaución se escogió la categoría más
riesgosa para la valoración final del ecosistema. De acuerdo con esto, la gran mayoría de las unidades fue
clasificada en alto riesgo (CR–VU). Por la disponibilidad de información hay resultados más robustos que
otros, como en los ecosistemas coralinos, donde hubo más cantidad de información. Sin embargo,
ecosistemas como las playas de arena y las praderas de pastos marinos fueron aquellos en donde se encontró
menos información y por ende se evaluaron menos criterios. En estos casos, los resultados generan más
incertidumbre, porque el riesgo para algunas unidades de estos ecosistemas debería ser más alto, según lo
concluido por el equipo de expertos. Se necesita generar más información que permita un resultado más
confiable y en futuras versiones de la RLE, se recomienda priorizar la generación de insumos para estos dos
ecosistemas.
Distintas evaluaciones de RLE se han realizado para ecosistemas marinos y costeros en otras regiones y
países. En cuanto a los ecosistemas coralinos, Keith y Spalding en Keith et al., 2013 realizaron el análisis de
riesgo para todo el Caribe. Similarmente Bland, Regan, et al., 2017, evaluaron este mismo ecosistema pero
específicamente en el Arrecife Mesoamericano. Al igual que los resultados de esta investigación, ambos
estudios califican con un riesgo final de EN a este ecosistema.
En las evaluaciones de RLE de manglares, fueron encontradas dos evaluaciones que difieren bastante de
nuestros resultados. Por un lado, está el trabajo de Sievers et al., 2020 que evalúa los manglares de Bahía
Moreton en Australia, los cuales fueron clasificados como LC. Para el mismo ecosistema, Marshall et al., 2018
realizaron el análisis de riesgo en todo Filipinas y encontraron que el riesgo final era LC. En contraste, este
estudio mostró un riesgo alto (CR- EN) para todas las unidades analizadas. Sin embargo, es importante tener
en cuenta que son zonas muy apartadas con un contexto de amenazas diferente al de este estudio, en especial
respecto a la evaluación de Australia, donde la mayor parte del área pertenece a zonas protegidas.
En el contexto nacional, la evaluación nacional para ecosistemas terrestres de Etter et al., 2017 presenta
resultados muy similares a lo que se encontró para los manglares, en gran parte porque los insumos
utilizados para evaluar los criterios espaciales fueron los mismos, sin embargo, esta RLE difiere en dos
aspectos. En primer lugar, el sistema de clasificación no es el mismo, debido a que no utilizaron la división
por eco-regiones, esto produce que solo se diferencia a los manglares del Caribe con los del Pacífico, es decir
60
dos unidades de evaluación. En segundo lugar, los insumos utilizados para los criterios no espaciales hacen
parte de información satelital, en comparación con los datos de campo que se utilizó en nuestra evaluación.
Mientras los datos remotos clasificaron a ambas unidades en riesgo LC para el criterio D, el muestreo in situ
mostró un riesgo de EN, en el mismo criterio, para las tres unidades que se pudieron evaluar (Caribe, Pacífico
norte y sur).
La implementación de evaluaciones locales permite ver diferencias entre condiciones particulares de riesgo
y el ejemplo más claro está en las praderas de pastos marinos. Para estos ecosistemas se han publicado hasta
la fecha dos evaluaciones en Australia. Por un lado, aquella de Sievers et al., 2020 que se ejecuta en la zona
este del país en una red de áreas protegidas, y el análisis de Bonifacio y Pisanu en Keith et al., 2013 para la
zona sur de ese mismo país y en áreas sin protección. De acuerdo con lo esperado, la primera evaluación tuvo
un riesgo resultante de LC y la segunda EN, lo que sugiere la importancia de las zonas protegidas en el manejo
del riesgo ecosistémico (Bland et al., 2019). Los análisis locales plantean una buena alternativa con respecto
a las evaluaciones nacionales (las de este proyecto), ya que ciertas áreas específicas en Colombia están bien
representadas por distintos monitoreos (e.g. Ciénaga Grande de Santa Marta). Por ende, se obtendrían
resultados más robustos y sería posible abarcar una gran cantidad de criterios.
Debido a que la metodología de la RLE no exige la elaboración de un análisis cuantitativo de amenazas, una
forma de justificarlo es analizando la complementariedad de sus resultados con el análisis de riesgo. El marco
de la RLE expone que son las amenazas las que modulan el riesgo en los ecosistemas (Bland et al., 2017) y en
nuestro estudio, el nivel de amenaza ayudó a justificar el nivel de riesgo para algunas unidades. Por ejemplo,
en las unidades oceánicas el alto riesgo de los ecosistemas coralinos coincide con el alto nivel de amenaza de
la eco-región. El análisis de amenazas también tiene aplicaciones muy útiles en el Criterio B de la
metodología, debido a que demuestra que la distribución restringida sí genera un riesgo de colapso, en
ecosistemas altamente amenazados.
Como ejemplo de las aplicaciones de la RLE y de su integración (e.g. Bland et al., 2019; Etter et al., 2020),
estos resultados pueden orientar en la designación de áreas protegidas en la medida que identifican zonas
de alto riesgo y amenaza que se encuentran desprotegidas. Se muestra que los ecosistemas en alto riesgo de
la zona oceánica, si bien se encuentran en la Reserva de la Biósfera Seaflower, necesitan de figuras de
protección más estrictas (e.g. PNN) que puedan mitigar de una mejor manera el nivel de amenaza alto que
ocurre en la eco-región, el cual pone en riesgo CR a los manglares, playas y praderas y en EN a los ecosistemas
coralinos.
61
4.5. Advertencias
Por si sola la categoría final de riesgo es una probabilidad de colapso que puede variar entre 6 rangos (cada
una de las categorías de riesgo), sin embargo, son distintas las interpretaciones que se le dan al nivel de
riesgo y es ahí cuando se generan confusiones. De acuerdo con las distintas divulgaciones que se han hecho
de este proyecto, se encontró que la confusión principal empieza en la asociación instantánea del riesgo con
la salud del ecosistema. Este problema se resuelve en el trabajo de Rowland et al., 2019 en el que se dividen
los criterios de la RLE en dos, los índices del área (criterio A y B) y los índices de salud (Criterio D y C). Esto
esclarece, que dependiendo de los criterios que se evalúen, el riesgo puede o no hablar de la salud del
ecosistema. Un claro ejemplo está en la unidad de manglares del Caribe oceánico, la cual se valora como CR
bajo el criterio B. En este caso la categoría no explica nada sobre la salud, debido a que la unidad solo fue
clasificada por índices espaciales.
Además de advertencias teóricas, se identificaron las dos advertencias metodológicas más relevantes, las
cuales se exponen a continuación.
1. La calidad de nuestros resultados depende de la calidad de los insumos utilizados, entendemos que hay
ciertos ecosistemas donde se deben generar nuevos insumos o mejorar los actuales (e.g. las praderas de
pastos marinos del Caribe continental). El hecho de que falte información no indica para nada que no
pueda generarse, sin embargo, esto está más allá de nuestros objetivos, pero es lo que se espera de las
siguientes versiones de la RLE.
2. En cuanto al riesgo no espacial biótico (Criterio D), los lineamientos de la RLE establecen que el valor de
referencia debe ser aquel que la variable presentaba 50 años atrás, sin embargo, para los mejores casos,
no se encontraron datos antes de 1994. Por lo anterior, los valores propuestos, más que establecer el
estado histórico del ecosistema, se aproximan más a lo que teóricamente significa un ecosistema en bajo
riesgo.
5. Conclusión
La primera evaluación sistemática de la RLE para ecosistemas marinos y costeros de Colombia revela que la
gran mayoría de ecosistemas están en alto riesgo de colapso ecosistémico, y en los casos específicos de bajo
riesgo, la opinión de los expertos indica que esto se debe principalmente a la falta de información. Las
amenazas también fueron relevantes en toda el área de estudio, y su análisis demostró ser complementario
al análisis de riesgo, por eso se recomienda mantenerlo en este marco de trabajo. A partir de estos resultados,
los tomadores de decisiones pueden orientarse en la ejecución de distintas acciones de conservación.
62
Finalmente, aunque hay unos resultados más robustos que otros, esta primera versión identifica vacíos en el
conocimiento que establecen prioridades de investigación para las futuras evaluaciones de la RLE.
6. Bibliografía
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Urrego, L. E., Molina, E. C., & Suárez, J. A. (2014). Environmental and anthropogenic influences on the
distribution, structure, and floristic composition of mangrove forests of the Gulf of Urabá (Colombian
Caribbean). Aquatic Botany, 114, 42–49. https://doi.org/10.1016/j.aquabot.2013.12.006
Vié, J. C., Hilton-taylor, C., & Stuart, S. (2009). Wildlife in a changing world.
https://doi.org/10.2305/IUCN.CH.2009.17.en
Worm, B., Barbier, E. B., Beaumont, N., Duffy, J. E., Folke, C., Halpern, B. S., … Watson, R. (2006). Impacts of
Biodiversity Loss on Ocean Ecosystem Services. Science, 314(5800), 787–790.
https://doi.org/10.1126/science.1132294
Yanes, A., Botero, C. M., Arrizabalaga, M., & Vásquez, J. G. (2017). Methodological proposal for ecological risk
assessment of the coastal zone of Antioquia, Colombia. Ecological Engineering, 130(January), 242–251.
https://doi.org/10.1016/j.ecoleng.2017.12.010
Zapata, L., Moreno, X., Suárez, C., Segura, C., Vásques, J., Cuadros, L., & Rojas, J. (2014). Planificación
ecorregional para la conservación de la biodiversidad en los ámbitos costero y oceánico del SIRAP
Pacífico.
7. Anexos
Anexo 1. Estructura de la encuesta criterio A.
Lista Roja de Ecosistemas Marinos y Costeros
Esta encuesta se diseñó para evaluar, por conocimiento de experto, el Criterio A (Reducción del área geográfica) de la
"Lista Roja de Ecosistemas". Los resultados de la encuesta serán publicados en el informe final del proyecto y a cada
contribución individual se le citará como corresponda. Para más información sobre formas de participación contactar a
71
En este formulario se quiere que el investigador responda no solo pensando en los datos, sino que también tome en
cuenta toda su experiencia, es decir, conocimiento e información de cualquier índole (cualitativa, cuantitativa,
primaria, secundaria, formal, informal, voz a voz, etc.) que ha recibido a lo largo de toda su trayectoria como
investigador. *Obligatorio
1. Dirección de correo electrónico *
2. Nombre y apellido *
3. ¿En qué ecosistema se especializa? *
Marca solo un óvalo.
Praderas de pastos marinos
Ecosistemas coralinos
Playas de arena
Litoral rocoso cohesivo
Bosques de Manglar
Criterio A (Reducción en la distribución geográfica en los últimos 50 años)
4. Por favor indique en cuál/es región/es de Colombia tiene experticia para evaluar la reducción del área geográfica
del ecosistema en el que se especializa. *
72
Selecciona todos los que correspondan.
Pacífico oceánico (Malpelo)
Pacífico continental (incluye gorgona)
Caribe continental (incluye Archipiélago Corales del Rosario y San Bernardo)
Caribe oceánico (Reserva Seaflower)
5. REGIÓN PACÍFICO OCEÁNICO) Según su criterio de experto, indique cuál ha sido la reducción geográfica del
ecosistema. Si no conoce la zona o el ecosistema no se encuentra en la región, omita esta pregunta.
Marca solo un óvalo.
Reducción del 100 - 80 %
Reducción del 80 - 50 %
Reducción del 50 - 30 %
Reducción del 30 - 0 %
6. En una escala de 1 a 3, indique que tan seguro está de la respuesta anterior
Marca solo un óvalo.
1 2 3
Inseguro Seguro
73
7. REGIÓN PACÍFICO CONTINENTAL) Según su criterio de experto, indique cuál ha sido la reducción geográfica del
ecosistema. Si no conoce la zona o el ecosistema no se encuentra en la región, omita esta pregunta.
Marca solo un óvalo.
Reducción del 100 - 80 %
Reducción del 80 - 50 %
Reducción del 50 - 30 %
Reducción del 30 - 0 %
8. En una escala de 1 a 3 , indique que tan seguro está de la anterior respuesta.
Marca solo un óvalo.
1 2 3
Inseguro Seguro
9. REGIÓN CARIBE OCEÁNICO) Según su criterio de experto, indique cuál ha sido la reducción geográfica del
ecosistema. Si no conoce la zona o el ecosistema no se encuentra en la región, omita esta pregunta.
Marca solo un óvalo.
Reducción del 100 - 80 %
Reducción del 80 - 50 %
74
Reducción del 50 - 30 %
Reducción del 30 - 0 %
10. En una escala de 1 a 3, indique que tan seguro está de la anterior respuesta.
Marca solo un óvalo.
1 2 3
Inseguro Seguro
11. REGIÓN CARIBE CONTINENTAL) Según su criterio de experto, indique cuál ha sido la reducción geográfica del
ecosistema. Si no conoce la zona o el ecosistema no se encuentra en la región, omita esta pregunta.
Marca solo un óvalo.
Reducción del 100 - 80 %
Reducción del 80 - 50 %
Reducción del 50 - 30 %
Reducción del 30 - 0 %
12. En una escala de 1 a 3 , indique que tan seguro está de la anterior respuesta.
Marca solo un óvalo.
75
1 2 3
Inseguro Seguro
Anexo 2. Síntesis de las preguntas abordadas en el taller del equipo de expertos
1. ¿Está de acuerdo con el sistema de clasificación? Por favor proponga, corrija o comente lo que considera, se ajusta mejor
a un sistema de clasificación para la RLE.
2. ¿Está de acuerdo con las variables analizadas? Proponga variables bióticas y abióticas que considere importante para el
análisis de riesgo del ecosistema en el que se especializa, de una breve explicación del motivo por el cual las escoge.
Tenga en cuenta la cantidad de información que existe sobre la variable.
3. Respecto a la valoración final ¿Con cuales categorías de riesgo está en desacuerdo o considera no se acercan a la realidad,
de una explicación de su respuesta?
4. Respecto a las variables analizadas en el modelo de amenazas ¿Cuáles amenazas incluiría, eliminaría alguna o la
abordaría de forma diferente? De una breve explicación de su respuesta.