3.3.b Amenaza por erosión de orillas y dinámica fluvial - EVA — Evaluación y análisis de riesgos de desastres

# Preparación del entorno. En Colab instala el paquete del proyecto desde GitHub (1–2 minutos);
# en una copia local usa el paquete ya instalado con `pip install -e .`.
import sys, subprocess
if "google.colab" in sys.modules:
    subprocess.run([sys.executable, "-m", "pip", "install", "-q", "leticia @ git+https://github.com/mromerot/leticia"], check=True)
from leticia.libro import preparar, intentar
preparar()

El Amazonas es un río de cauces múltiples que erosiona su orilla cóncava y deposita sedimento en la convexa. Las islas se forman, migran y desaparecen en pocas décadas. Frente a Leticia, la isla de Santa Rosa surgió hace unos 50 años por acumulación de sedimentos y el flujo se ha desplazado hacia el brazo peruano: según estudios de la Universidad Nacional, la fracción del caudal que pasa por el lado colombiano bajó de ~30 % en 1993 a ~19,5 % en 2025 RTVC Noticias, 2025. Río abajo, en Puerto Nariño, la socavación destruyó el muelle en 2020 Corpoamazonia et al., 2022. Este cuaderno mide esa dinámica con imágenes de satélite.

import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Patch
import numpy as np
import pandas as pd
from IPython.display import Markdown, display

from leticia import aoi, espacial, exposicion, fuentes, viz
from leticia.config import parametros

pe = parametros()["erosion"]
urbana = aoi.area_urbana()
PIX_HA = (0.0003 * 111320) ** 2 * np.cos(np.radians(4.2)) / 1e4   # área de un píxel de 0,0003° en ha


def agua_anio(anio):
    ds = espacial.compuesto_landsat(anio, pe["meses_aguas_bajas"], ventana_anios=1 if anio < 2000 else 0)
    return (espacial.mndwi(ds) > pe["umbral_mndwi"]).rio.write_crs(4326), ds.attrs["escenas"]

1. El cauce en aguas bajas: 1987, 2001, 2013 y 2024¶

anios = pe["anios_comparacion"]
mascaras, escenas = {}, {}
for a in anios:
    mascaras[a], escenas[a] = agua_anio(a)
fig, ax = plt.subplots(1, len(anios), figsize=(4.2 * len(anios), 4.4))
for a, anio in zip(ax, anios):
    viz.fondo(a, "bbox_rio", alfa=0.35)
    m = mascaras[anio]
    a.imshow(np.where(m.values, 1.0, np.nan), extent=(float(m.x.min()), float(m.x.max()), float(m.y.min()), float(m.y.max())),
             cmap="Blues", vmin=0, vmax=1.2, zorder=2, alpha=0.9)
    urbana.to_crs(4326).boundary.plot(ax=a, color="k", lw=0.7, zorder=3)
    viz.marco(a, "bbox_rio", f"{anio} ({escenas[anio]} escenas)")
fig.tight_layout()

2. Erosión y sedimentación entre 1987 y 2024¶

a0, a1 = anios[0], anios[-1]
m0 = mascaras[a0].reindex_like(mascaras[a1], method="nearest")
m1 = mascaras[a1]
erosion = (~m0.astype(bool)) & m1.astype(bool)      # tierra que pasó a agua
deposito = m0.astype(bool) & (~m1.astype(bool))      # agua que pasó a tierra (islas, playas, bancos)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6.4))
viz.fondo(ax, "bbox_rio", alfa=0.5)
ext = (float(m1.x.min()), float(m1.x.max()), float(m1.y.min()), float(m1.y.max()))
ax.imshow(np.where(m0.values & m1.values, 1.0, np.nan), extent=ext, cmap="Blues", vmin=0, vmax=1.5, zorder=2, alpha=0.6)
ax.imshow(np.where(erosion.values, 1.0, np.nan), extent=ext, cmap="Reds", vmin=0, vmax=1.1, zorder=3)
ax.imshow(np.where(deposito.values, 1.0, np.nan), extent=ext, cmap="YlOrBr", vmin=0, vmax=1.6, zorder=3)
urbana.to_crs(4326).boundary.plot(ax=ax, color="k", lw=0.8, zorder=4)
from matplotlib.patches import Patch
ax.legend(handles=[Patch(color="#2171b5", alpha=0.6, label="agua en ambos años"), Patch(color="#cb181d", label=f"tierra → agua (erosión)"),
                   Patch(color="#fec44f", label="agua → tierra (sedimentación)")], loc="lower left", fontsize=8, frameon=True)
viz.marco(ax, "bbox_rio", f"Cambios del cauce en aguas bajas, {a0}–{a1}")

b = fuentes.bbox("bbox_rio")
sel = lambda da: da.sel(x=slice(b[0], b[2]), y=slice(b[3], b[1]))
res = pd.Series({"erosión (ha)": float(sel(erosion).sum()) * PIX_HA, "sedimentación (ha)": float(sel(deposito).sum()) * PIX_HA,
                 f"agua en aguas bajas {a0} (ha)": float(sel(m0).sum()) * PIX_HA, f"agua en aguas bajas {a1} (ha)": float(sel(m1).sum()) * PIX_HA})
display(res.round(0).to_frame("tramo frente a Leticia"))

3. Transiciones del agua superficial, 1984–2021 (JRC)¶

tr = fuentes.raster_estatico("jrc-gsw", "transitions")
CLASES = {1: ("permanente", "#0000ff"), 2: ("nueva permanente", "#22b14c"), 3: ("permanente perdida", "#d1102d"),
          4: ("estacional", "#99d9ea"), 5: ("nueva estacional", "#b5e61d"), 6: ("estacional perdida", "#e6a1aa"),
          7: ("estacional → permanente", "#ff7f27"), 8: ("permanente → estacional", "#ffc90e"),
          9: ("permanente efímera", "#7f7f7f"), 10: ("estacional efímera", "#c3c3c3")}
from matplotlib.colors import ListedColormap, BoundaryNorm
cods = list(CLASES)
cmap = ListedColormap([CLASES[k][1] for k in cods])
norm = BoundaryNorm(np.arange(0.5, 11.5), cmap.N)
t = sel(tr)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6.4))
viz.fondo(ax, "bbox_rio", alfa=0.4)
ax.imshow(np.where(t.values > 0, t.values, np.nan), extent=(float(t.x.min()), float(t.x.max()), float(t.y.min()), float(t.y.max())),
          cmap=cmap, norm=norm, interpolation="nearest", zorder=2)
urbana.to_crs(4326).boundary.plot(ax=ax, color="k", lw=0.8, zorder=3)
ax.legend(handles=[Patch(color=CLASES[k][1], label=CLASES[k][0]) for k in cods if (t.values == k).any()], loc="lower left", fontsize=7, frameon=True)
viz.marco(ax, "bbox_rio", "Transiciones del agua superficial (JRC GSW)")
px_tr = (float(abs(t.x[1] - t.x[0])) * 111320) ** 2 * np.cos(np.radians(4.2)) / 1e4
conteo = pd.Series(t.values.ravel()).value_counts()
display((conteo.rename(index={k: v[0] for k, v in CLASES.items()}).drop(0, errors="ignore") * px_tr).round(0).to_frame("ha").head(10))

Lectura. Las clases «permanente perdida» (rojo) y «nueva permanente» (verde) marcan dónde el cauce migró: el río abandonó unas zonas y ocupó otras. Las «nuevas estacionales» suelen ser playas y bancos de arena que emergen en aguas bajas. Frente a Leticia, la acumulación de sedimento en el brazo colombiano y la erosión en la margen opuesta son consistentes con el desplazamiento del flujo hacia el brazo peruano RTVC Noticias, 2025.

4. Tasas de erosión y acreción por tramo (REAL)¶

El conjunto REAL de Langhorst y Pavelsky estima cuánto retrocede (erosión) y cuánto avanza (acreción) la orilla por año en cada tramo de unos 10 km de los ríos de más de 150 m de ancho del mundo. Usa hasta 20 años de clasificaciones de agua de Landsat y propaga el error de esa clasificación para estimar el ruido de cada tasa Langhorst & Pavelsky, 2023. Es una medida independiente de la de las secciones anteriores y permite comparar el Amazonas frente a Leticia con otros ríos del mundo.

real = fuentes.erosion_real()
con = real.dropna(subset=["erosion_m_anio"])
sin = real[real["erosion_m_anio"].isna()]
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8.6, 6.6))
viz.fondo(ax, "bbox_regional", alfa=0.6)
ax.scatter(sin["lon"], sin["lat"], s=45, facecolor="none", edgecolor=viz.GRIS, lw=1, zorder=3, label="tramo sin estimación")
sc = ax.scatter(con["lon"], con["lat"], c=con["erosion_m_anio"], cmap="OrRd", vmin=0, vmax=20, s=40 + con["ancho_m"] / 25,
                edgecolor="k", lw=0.6, zorder=4)
for _, r_ in con.iterrows():
    ax.annotate(f"{r_['erosion_m_anio']:.1f} m/año", (r_["lon"], r_["lat"]), xytext=(5, 4), textcoords="offset points", fontsize=7,
                zorder=5, bbox=dict(boxstyle="round,pad=0.15", fc="white", ec="none", alpha=0.75))
urbana.to_crs(4326).boundary.plot(ax=ax, color="k", lw=0.8, zorder=3)
fig.colorbar(sc, ax=ax, shrink=0.6, label="erosión media de la orilla (m/año)")
ax.legend(loc="upper left", fontsize=8, frameon=True)
viz.marco(ax, "bbox_regional", "Erosión de orillas por tramo (REAL)")

centro = gpd.GeoSeries(gpd.points_from_xy([viz.centro()[0]], [viz.centro()[1]]), crs=4326).to_crs(aoi.crs()).iloc[0]
tabla = con.assign(distancia_km=con.to_crs(aoi.crs()).distance(centro) / 1000, rio=con["rio"].fillna("sin nombre en SWORD"))
tabla = tabla.sort_values("lon")[["rio", "distancia_km", "ancho_m", "erosion_m_anio", "erosion_max_m_anio", "acrecion_m_anio",
                                  "ruido_erosion_m_anio", "anio_inicial", "anio_final"]]
tabla.columns = ["río (SWORD)", "distancia a Leticia (km)", "ancho (m)", "erosión media (m/año)", "erosión máxima (m/año)",
                 "acreción media (m/año)", "ruido de la erosión (m/año)", "año inicial", "año final"]
display(tabla.set_index(tabla.index.astype(str)).round(1))
ancho = con[con["ancho_m"] > 1000]
display(Markdown(f"Tramos del cauce principal (más de 1 km de ancho) con estimación: **{len(ancho)}**; erosión media entre "
                 f"**{ancho['erosion_m_anio'].min():.1f} y {ancho['erosion_m_anio'].max():.1f} m/año** (mediana {ancho['erosion_m_anio'].median():.1f}). "
                 f"Tramos sin estimación en la extensión: {len(sin)} de {len(real)}."))

Lectura. En los tramos del cauce principal cercanos a Leticia la orilla retrocede en promedio entre 2 y 15 m por año, hasta diez veces la mediana mundial de 1,5 m/año que Langhorst y Pavelsky encontraron para ríos de más de 150 m de ancho Langhorst & Pavelsky, 2023; en sitios puntuales el retroceso máximo supera los 35 m/año. En el Yavarí, mucho más angosto, la erosión media es de 1 a 2,5 m/año. El ruido estimado (menos de 1 m/año) es pequeño frente a esas tasas. En el tramo junto a la ciudad la acreción supera a la erosión: la orilla gana más terreno del que pierde. Eso coincide con lo que Villadiego-Rojas et al. muestran entre Nazareth y Leticia con un modelo numérico validado con imágenes: erosión de la margen derecha (peruana), sedimentación y estrechamiento del brazo izquierdo (colombiano) y aparición de bancos de arena; si el proceso continúa, el brazo colombiano podría cerrarse Villadiego-Rojas et al., 2023. Los tramos frente al malecón y aguas abajo, con islas y varios cauces, no tienen estimación en REAL; para ellos sirven el análisis Landsat de las secciones 1–3 y el monitoreo local. Los nombres de los ríos vienen de la base SWORD y pueden no coincidir con los locales.

References¶

RTVC Noticias. (2025). Amazonas: sedimentación amenaza el puerto de Leticia y Colombia podría quedarse sin acceso al río. https://www.rtvcnoticias.com/colombia/sedimentacion-en-leticia-amenaza-el-acceso-al-rio-amazonas
Corpoamazonia, Gobernación de Amazonas, PNUD, & MADS. (2022). Plan Integral de Gestión del Cambio Climático Territorial del departamento de Amazonas [Techreport]. Proyecto Amazonía Sostenible para la Paz – PNUD. https://accionclimatica.minambiente.gov.co/wp-content/uploads/Biblioteca/Proyectos/Amazon%C3%ADa%20Sostenible%20para%20la%20Paz/Amazonas/PIGCCT%20Amazonas%20Versi%C3%B3n%20final.pdf
Langhorst, T., & Pavelsky, T. (2023). Global observations of riverbank erosion and accretion from Landsat imagery. Journal of Geophysical Research: Earth Surface, 128(2), e2022JF006774. 10.1029/2022JF006774
Villadiego-Rojas, L., Daza-González, R., Acuña Robles, G., & Borrero Restrepo, D. (2023). Fluvial dynamics of the Amazon river between Nazareth and Leticia: potential loss of Colombia’s sovereignty over the Amazon river. Civil Engineering and Architecture, 11(3), 1167–1181. 10.13189/cea.2023.110305
Bandeira, I. C. N., Adamy, A., Andretta, E. R., Costa da Conceição, R. A., & de Andrade, M. M. N. (2018). Terras caı́das: fluvial erosion or distinct phenomenon in the Amazon? Environmental Earth Sciences, 77(6), 222. 10.1007/s12665-018-7405-7