1. E. Loarte1,2 ; A. Rabatel3
ANÁLISIS DE LA RELACIÓN DE LA ELA CON LOS PARÁMETROS CLIMÁTICOS Y
MORFO-TOPOGRÁFICOS,GLACIARES TROPICALES, CORDILLERA BLANCA-PERÚ.
1 Autoridad Nacional del Agua-ANA / Unidad de Glaciología y Recursos Hídricos - UGRH, Huaraz, Perú.
eloarte@ana.gob.pe.
2 Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo-UNASAM /Facultad de Ciencias del Ambiente-FCAM, Huaraz, Perú.
3 UJF-Grenoble 1 / CNRS, Laboratoire de Glaciologie et Géophysique de l’Environnement, LGGE, Grenoble, France.
1. Ámbito de estudio y objetivo
2. Metodología
3. Validación de datos
4. Resultados y Discusión
Si
Comparacion
estadistica
No
Medición de la SLA
en otros glaciares
Selección de imágenes de
satélite
Imagen inútil para
digitalizar el SLA
Relación:
ELA con parámetros climáticos y
morfo-topográfico
El análisis visual y la aplicación de realces
Tratamiento y
procesamiento de imágenes
de satélite
Equilibrium-line
altitude (ELA) de
datos de campo
Análisis
Modelo de
elevación digital
ASTER-GDEM
Parámetros
topográficos
Parámetros
climáticos
Snowline altitude
(SLA)
De imágenes de
satélite
De los 17 glaciares utilizados en este estudio, 4 poseen
estudios de balance de masa (método glaciológico) y ELA
obtenidos de mediciones de campo. Estas ELA se utilizaron
para evaluar la representatividad de la altitud de la línea de
nieve (SLA) calculada a partir de imágenes de satélite.
UruashrajuShallapYanamareyArtesonraju
4 600
4 700
4 800
4 900
5 000
5 100
5 200
5 300
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
SLA(msnm)
Años
La cordillera Blanca se encuentra en los
Andes centrales del Perú, entre los
departamentos de La Libertad y Ancash.
Sus límites se encuentran entre las
coordenadas 7 ° 41'31'' y 10 ° 10'57'' de
latitud Sur y 76 ° 54'57'' y 78 ° 18'1'' de
longitud Oeste. Los Andes peruanos se
dividen en tres sectores: Norte, Centro y
Sur, la cordillera Blanca pertenece a la
rama occidental del sector norte y se
extiende en dirección noroeste del
glaciar Pelagatos al Glaciar Rajutuna
distante en unos 210 km (Autoridad
Nacional del Agua -UGRH, 2010).
El objetivo principal de este estudio es
analizar la relación entre la altitud del
glaciar línea de equilibrio (ELA), el
clima y los parámetros morfo-
topográficos de los glaciares tropicales
en los Andes peruanos. Relación entre la ELA y los parámetros climáticos
Regresiones bivariadas entre la ELA anual media de todos los glaciares estudiados y las
temperaturas medias anuales de datos de reanálisis muestran correlaciones significativas
(Tabla 1). La correlación más alta se encuentra con la temperatura a 700 mbar, con un
porcentaje común de la varianza explicada de 71%.
T° 2m T° superficial T° 700 mbar
0,66 0,66 0,71
Tabla 1. Los valores de los coeficientes de
determinación entre ELA y temperaturas reanálisis.
Las temperaturas de la superficie del mar (SST) muestran valores de correlación más
bajos en comparación con los de las temperaturas de reanálisis (Tabla 2). Los valores más
altos y significativos se encuentran en la zona Niño 3.4 seguido por la zona NIÑO 4.
Tabla 2. Los valores del coeficiente de determinación entre SLA y SST.
NIÑO1+2 NIÑO 3 NIÑO 4 NIÑO3.4
Septiembre - Agosto
(Año hidrológico)
Promedio 0,04 0,37 0,39 0,45
Promedio
móvil
0,12 0,44 0,41 0,49
Noviembre - Enero
Promedio 0,30 0,39 0,63 0,56
Promedio
móvil
0,08 0,45 0,56 0,61
Un aumento de la temperatura atmosférica de ~
1 ° C a 700 mbar causaría un aumento en la
ELA medio en la Cordillera Blanca de ~ 155 m,
por consiguiente, que resulta en una reducción
de la masa glaciar y una extinción de algunos
glaciares.
y = 155x
R² = 0,71
-200
-100
0
100
200
-1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0
AnomalyELA(msnm)
Anomalia T° 700 mbar (°C)
Entre los parámetros considerados, se encontró una correlación significativa con la altitud
media del glaciar, la orientación y el factor de visión del cielo calculado para la superficie del
glaciar.
Pendiente media Longitud
Área
superficial
Latitud
Sky view
factor
Orientación Altitud media
0,00 0,04 0,09 0,12 0,26 0,29 0,38
Tabla 3. Los valores del coeficiente de determinación entre la ELA y los parámetros morfo-topográficos.
Tabla 4. Los parámetros de la regresión multivariante.
Coef.
SVF
Coef.
Orien
Coef. Alti Cte R2 RMSE
-0,08 -0,18 0,14 4 265 0,62 25
Teniendo en cuenta los tres parámetros con coeficientes correlación significativos en una
regresión multivariante (Tabla 4) muestra que más del 60% de la varianza de la ELA media
de los glaciares durante el período estudiado se explica por el contexto morfo-topográfico.
y = 1x – 10,5
R² = 0,89
4 750
4 800
4 850
4 900
4 950
5 000
5 050
4 750 4 800 4 850 4 900 4 950 5 000 5 050
SLA(msnm)
ELA (msnm)
Artesonraju
y = 0,9999x + 5
R² = 0,92
4 750
4 800
4 850
4 900
4 950
5 000
5 050
4 750 4 800 4 850 4 900 4 950 5 000 5 050
SLA(msnm)
ELA (msnm)
Shallap
y = 1,6141x – 3 011
R² = 0,85
4 750
4 800
4 850
4 900
4 950
5 000
5 050
4 750 4 800 4 850 4 900 4 950 5 000 5 050
SLA(msnm)
ELA (msnm)
Yanamarey
La Figura 3, muestra la evolución de la ELA medida en los glaciares
monitoreados por la Unidad de Glaciología y Recursos Hídricos. En la
Figura 4, se presentan las comparaciones de la SLA obtenidos a partir de
técnicas de teledetección y de la ELA obtenida de los datos de campo.
Las variaciones temporales de la ELA reconstruidos a
partir de la SLA medida en las imágenes de satélite en
la Cordillera Blanca presentan importantes variaciones
interanuales (~ 300 m entre los años extremos). Durante
el período 2000-2010, el ELA muestra un aumento
promedio de alrededor de ~ 110 m.
Figura 1. Los glaciares de la Cordillera
Blanca. Glaciares considerados en el presente
estudio se muestran en rojo.
Figura 2. Glaciares con
monitoreo de campo.
Los coeficientes de
determinación son superiores
a 0,8 lo que confirma que la
SLA es un indicador fiable
de ELA (Rabatel et al., 2005,
2008, 2012; Loarte et al.,
2013).
La Figura 4. Relación entre SLA y ELA.
y = 0,9984x - 3.5
R² = 0,87
4 750
4 800
4 850
4 900
4 950
5 000
5 050
4 750 4 800 4 850 4 900 4 950 5 000 5 050
SLA(msnm)
ELA (msnm)
Uruashraju
Figura 5. Los cambios en la ELA medidos en las imágenes
de satélite para los 17 glaciares estudiados.
Las variaciones interanuales están
impulsadas principalmente por las
condiciones climáticas con
temperaturas que explica más del 70%
de la varianza.
• Autoridad Nacional del Agua -UGRH. 2010. Inventario de glaciares de la cordillera Blanca. 126 p.
• Loarte, E., A. Rabatel, J. Gomez. 2013. Determination of the spatio-temporal variations of the
glacier equilibrium-line altidude from the snowline altitude in the Cordillera Blanca (Peru). Revista
Peruana Geo-Atmosferica, in review.
• Rabatel, A., J.-P. Dedieu, C. Vincent. 2005. Using remote-sensing data to determine equilibrium-
line altitude and mass-balance time series: validation on three French glaciers, 1994-2002. Journal
of Glaciology, 51 (175), 539-546. doi: 10.3189/172756505781829106.
• Rabatel, A., J.-P. Dedieu, E. Thibert, A. Letreguilly, C. Vincent. 2008. Twenty-five years of
equilibrium-line altitude and mass balance reconstruction on the Glacier Blanc, French Alps (1981-
2005), using remote-sensing method and meteorological data. Journal of Glaciology, 54 (185), 307-
314. doi: 10.3189/002214308784886063.
• Rabatel, A., A. Bermejo, E. Loarte, A. Soruco, J. Gomez, G. Leonardini, C. Vincent, J.-E. Sicart.
2012. Can the snowline be used as an indicator of the equilibrium line and mass balance for glaciers
in the outer tropics? Journal of Glaciology, 58 (212), 1027-1036. doi: 10.3189/2012JoG12J027.
Figura 5. Relación ELA y T° 700 mbar
Figura 3. Cambios en ELA obtenidos a partir de
los datos de campo.
4 800
4 850
4 900
4 950
5 000
5 050
2000-2001 2002-2003 2004-2005 2006-2007 2008-2009
ELA(msnm)
Año hidrológico
Artesonraju
Shallap
Uruashraju
Yanamarey
5. Bibliografía
Relación entre la ELA y los parámetros morfo-topográficos
Finalmente consideramos la ELA promedio de cada glaciar durante el período de estudio.
La Tabla 3, presenta los coeficientes de determinación de las regresiones bivariadas entre
el ELA promedio de cada glaciar y algunos parámetros morfo-topográficos.