ABSTRACT

A model of Environmental Sensitivity Analysis (ESA) was designed in GIS to identify the sensitivity levels in four environmental components facing a potential oil spill, along the shoreline of Maracaibo Lake, Venezuela. Four methods were developed: (1) Simple hierarchyzation, (2) Addition of Layers with two criteria, (3) Simple Additive Weighting (SAW), with a Multicriteria Evaluation (MCE) Techniques for weight generation by means of a pairwise comparison method, and, (4) Fuzzy Additive Weighting Method (FAWM) using Fuzzy Logic Theory, which is finally proposed.

The four environmental components along the shoreline areas were delimited according to the size of the study area, and identified as: Coastal mangrove habitats, coastal estuarine, sandy- beach coastal, and urban coastal. A survey was designed to know the opinion of local experts on the sensitivity levels of such ecosystems, assigning a numerical value to each type of coastal, according to its high or low influence on shoreline sensitivity. The distance to the shoreline was also considered as a determining factor on sensitivity values.

The fuzzy logic theory was applied for two purposes: first, for the implementation of model-based decision rules, on the use of the concept of fuzzy numbers and linguistic variables; second, as a proposal, for supervised classification of satellite images. It was necessary to gather and automatize the required information to be included in the model, using digital techniques and visual interpretation of satellite images. Bands were selected according to Principal Component Analysis (PCA) technique. Land covers generated from maps (1:100.000) through digital cartography show: routes and towns, hydrography. Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) was used to generate land cover of dense and flooded vegetation.

Results obtained revealed the different sensitivity values of each of the four environmental components along the shoreline. Comparing the four models developed, it is concluded that each one proved to be better than the preceding, beginning from Simple hierarchyzation up to FAWM. Application of FAWM generated four final sensitivity maps (a, b, c, d) of land covers or scenarios. Resulted land cover (d) is selected because it shows the highest values, whose sensitivities are organized as following: (1) Mangrove ecosystem, within 40 m from the shoreline, is the most sensible one, with a value of (1.8), followed by (2) Estuarine ecosystem along the shoreline, with a value of (1.5), (3) Mangrove far from shoreline, with a value of (1.32), (4) Urban coastal along shoreline (1.2), (5) Estuarine far from shoreline (1.02), (6) Sandy beach along shoreline (1.0), (7) Urban coastal far from the shoreline (0.72), and (8) Sandy beach far from shoreline (0.52).

Comparing the models’ results, the best one resulted to be FAWM, complemented with multicriteria evaluation (MCE) techniques, which proved to be the most robust and accurate, for its theoretical basis and easy-to- use model, its application under GIS, and its flexibility in application under the concept of fuzzy logic, applied to decision rules, which let to the construction of scenarios.

It is concluded that the application of Multicriteria Evaluation (MCE) techniques together with fuzzy logic, let to the development of the best model in a satisfactory way, when modelling environmental information with GIS. The use of these techniques permit to a better decision-making process for the diagnosis and management of natural resources, as well as the design of protective and mitigating measures against the risk of oil spills.

Key words: Environmental Sensitivity Analysis, oil spills, multicriteria evaluation (MCE) techniques, fuzzy logic, GIS, Remote sensing, Maracaibo Lake, Venezuela

RESUMEN

Se diseñó un modelo de Análisis de Sensibilidad Ambiental (ASA) bajo Sistemas de Información Geográfica (SIG), para la detraminación de diferentes niveles de sensibilidad de componentes ambientales, ante un derrame petrolero, ubicados a lo largo de la línea de costa del Lago de Maracaibo, Venezuela. Se desarrollan cuatro métodos, (1) ordenación simple, (2) adición simple coberturas con dos criterios, (3) adición simple complementado con técnicas de Evaluación Multicriterio (EMC) para la generación de pesos mediante la comparación por pares, y (4) Método de Ponderación Aditiva Difusa (MPAD) utilizando la Teoría de Lógica Difusa, el definitivamente propuesto.

Se identificaron los diferentes componentes ambientales que caracterizan la línea de costa, teniendo en cuenta el tamaño del área de estudio, resultando los siguientes tipos: costas de manglares, costas estuarinas, costas de playa arenosa y costa urbana. Se diseñó encuesta para solicitar la opinión de expertos en cuanto a su consideración de los niveles de sensibilidad de tales componentes, y asignarles los pesos correspondientes de los tipos de costa que ellos consideran tienen influencia en la sensibilidad de la línea de costa. Igualmente, se utilizó el criterio distancia a la orilla, en la determinación de las sensibilidades.

Se utilizó la Teoría de la Lógica Difusa para dos fines, el primero en la estructuración de las reglas de decisión del modelo, aplicando el concepto de números difusos y variables lingüísticas; el segundo, como una propuesta, en la clasificación supervisada de las imágenes satelitales. Se recopiló y automatizó la información requerida para estructurar el modelo usando técnicas digitales e interpretación visual de las imágenes satelitales. Para la selección de las bandas a utilizar se aplicó la técnica de Análisis de Componentes Principales (ACP). Entre las coberturas generadas están: centros poblados, vías, hidrografía, a partir de mapas a escala 1:100.000, mediante programa de cartografía digital. Se empleó el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (IVDN) para generar la cobertura de sectores con vegetación densa e inundable.

Los resultados obtenidos están dados por las diferentes sensibilidades de los componentes de la línea de costa. Al comparar los cuatro modelos se establece que cada uno es una mejora del anterior, comenzando por la jerarquización simple hasta el MPAD. Con el MPAD se generan cuatro coberturas o mapas finales de sensibilidades (a, b, c, y d), o escenarios. Se escoge la cobertura con los valores más altos (d), cuyas sensibilidades se organizan en el siguiente orden: el tipo de costa más sensible es el manglar, en sus primeros 40 m a partir de la línea de costa (con un valor de 1,80), continuando el ecosistema estuarino cerca de la orilla (1,50), el manglar entre 40 y 100 m costa adentro (1,32), la costa urbana cerca de la orilla (1,20), el estuario costa adentro (1,02), la playa arenosa cerca de la orilla (1,00), la costa urbana lejos de la orilla (0,72), y por último la playa arenosa lejos de la orilla (0,52).

Al comparar los modelos, el producido con el MPAD, que aprovecha los pesos generados con la EMC, demostró ser el más robusto, tomando en cuenta su fundamentación teórica, grado de facilidad de uso y comprensión por parte del usuario, posibilidad de aplicarse bajo SIG, y además del hecho de su flexibilidad, al ser desarrollado bajo el concepto de Lógica Difusa aplicada a las reglas de decisión, lo que permite la creación de escenarios.

Se concluye que la aplicación de las TEMC y la Lógica Difusa, permitieron el desarrollo del modelo deseado de forma satisfactoria al modelar información ambiental bajo SIG. Tales técnicas mejoran el proceso de toma de decisiones en el diagnóstico y manejo de recursos naturales, así como el diseño de medidas mitigantes y protectoras ante un derrame.

Palabras claves: Análisis de Sensibilidad Ambiental, Derrames petroleros, Técnicas de Evaluación Multicriterio, Lógica Difusa, Sistemas de Información Geográfica, Sensores Remotos, Lago de Maracaibo, Venezuela.