Propuesta de un índice de vulnerabilidad costera aplicado a tres sectores de la Región Lima
La investigación “Propuesta de un Índice de Vulnerabilidad Costera aplicado a tres sectores de la Región Lima” busca adaptar una herramienta que permita evaluar la vulnerabilidad de la zona costera. El litoral es uno de los espacios donde se concentra gran parte de la población mundial; tendencia qu...
| Autor Principal: | Aguilar Lynch, María Gracia |
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| Formato: | Tesis de Licenciatura |
| Idioma: | Español |
| Publicado: |
Pontificia Universidad Católica del Perú
2016
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| Materias: | |
| Acceso en línea: |
http://tesis.pucp.edu.pe/repositorio/handle/123456789/6789 |
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| Sumario: |
La investigación “Propuesta de un Índice de Vulnerabilidad Costera aplicado a tres sectores de la Región Lima” busca adaptar una herramienta que permita evaluar la vulnerabilidad de la zona costera. El litoral es uno de los espacios donde se concentra gran parte de la población mundial; tendencia que se replica en el Perú. La vulnerabilidad de estas poblaciones, es por tanto, importante para el reconocimiento y la prevención de peligros de erosión costera futuros en el litoral limeño.
El objetivo de la investigación fue desarrollar una herramienta que permita evaluar la vulnerabilidad de la zona costera de manera que contribuya con la mejora de la calidad de vida de la población. Las hipótesis planteadas fueron: (i) La vulnerabilidad en Asia será menor que en otros sectores costeros de Lima donde se aplique el Índice, debido a la existencia de una reducida cantidad de infraestructura que pueda afectar las dinámicas naturales; (ii) El Índice de Vulnerabilidad Costera permite comparar la vulnerabilidad de diferentes sectores de la costa de Lima, mostrando las características físicas o socio-económicas que tienen mayor influencia sobre la vulnerabilidad.
El Índice de Vulnerabilidad Costera (IVC) fue construido a partir del Coastal Vulnerability Index (CVI) de la USGS, realizando modificaciones a partir de otros índices y de las características propias de la zona estudiada. Se incluyó cuatro variables físicas: pendiente de la playa, altura media de la ola, geomorfología y variabilidad de la línea de costa, para mostrar las características de la zona costera; y tres variables socio-económicas: distancia de las estructuras con el nivel medio de la marea, densidad poblacional y el uso del suelo, para incorporar la adaptación de la población. El IVC fue aplicado en tres áreas de estudio (AE) de la Región Lima: el Balneario de Asia, la Bahía de Miraflores y el sur del distrito de Chorrillos.
Se planteó que se le asigne a cada variable del IVC un valor basado en la magnitud de su contribución a la de vulnerabilidad en la costa, que va del 1 al 5 (muy baja a muy alta vulnerabilidad, respectivamente). Se delimitó un rango para cada una de ellas, según las condiciones locales, a partir de los cual se calculó la vulnerabilidad física, socio-económica y general de cada AE.
Los resultados mostraron que en términos físicos el Balneario de Asia es el más vulnerables por las condiciones que presenta la playa (7,75 puntos). Para el caso del IVC socio-económico Chorrillos es el área con mayor vulnerabilidad (5,77 puntos). El IVC total presentó a Chorrillos como la más vulnerable (17,57 puntos), seguido del Balneario de Asia (17,57 puntos) y, finalmente, la Bahía de Miraflores (15,12 puntos). A partir del rango total de resultados del IVC se armó una clasificación que mostró que todas las AE cuentan con una vulnerabilidad baja o muy baja.
Si bien se rechazó la primera hipótesis, ya que el Balneario de Asia no fue la zona de menor vulnerabilidad; se comprobó en cierta medida la segunda, que planteaba que el IVC permitiría comparar la vulnerabilidad de diferentes sectores de la costa de Lima, mostrando las características físicas o socio-económicas que tienen mayor influencia sobre la vulnerabilidad. Siendo un primer ensayo metodológico, el IVC plantea la posibilidad de realizar mejoras que permitan plantear un Índice para la costa peruana, permitiendo priorizar las áreas costeras más vulnerables y analizando las variables que más influencian en el incremento de esta vulnerabilidad. |
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