Se propone una metodología para evaluar los impactos producidos por el transporte de hidrocarburos en Colombia, la cual se ajusta a los términos de referencia y a la normatividad vigente. La información para el trabajo fue suministrada por la Autoridad Nacional de Licencias Ambientales (ANLA).

Se tomó como base el trabajo de pregrado de Luque y Ramírez (2016), y como caso práctico de aplicación para este artículo, se seleccionó la acción susceptible de producir impactos (ASPI), desmonte y descapote, pertenecientes al Proyecto de Construcción y Operación de la Interconexión Caño Limón-Guafita Cruce Subfluvial Río Arauca. Se escogió esta ASPI porque es una actividad que representa la remoción de la capa superficial del terreno con medios mecánicos, lo cual afecta la dinámica del ciclo hidrológico (Poveda y Mesa, 1995) en los diferentes ecosistemas.

La identificación de los impactos ambientales para el ASPI seleccionado se realizó mediante el diagrama de procesos y el método matricial, ambos basados en la secuencia entrada/proceso/salida/impacto, tal como lo describe Arboleda (2008).

Se aplicó la metodología de EIA basada en técnicas difusas y sus resultados se validaron con los obtenidos con la metodología de Conesa aplicada por los expertos del proyecto en mención.

Para evaluar los impactos mediante el método de técnicas difusas se siguieron los pasos dados por Duarte (2000) y Duarte, requena y Rosario (2007), donde las palabras de entrada corresponden a los criterios a evaluar; a estos se les dio una interpretación numérica difusa, lo cual permitió transformarlos en conjuntos difusos de entrada. Para cada criterio se asignó un peso que se encuentra establecido por la metodología de Conesa (tabla 1).

Tabla 1:

Fuente: Luque y Ramírez (2016).

Este se ajustó de acuerdo con la metodología propuesta, para una función de razonamiento aproximado (fra) mediante la ecuación (1).

Para la cual, si la salida (y) es monótonamente creciente a la entrada i, es porque se dio un valor f _i = 1; si, por el contrario, la salida (y) es monótonamente decreciente a la entrada i, se obtiene un valor f _i = 0. La variable w. es el peso asociado a la entrada i, la suma de todos los pesos de entrada debe ser 1. La función g _i ,{x _i ,) asignada fue:

donde θ _i es un exponente seleccionado de acuerdo con las necesidades de la evaluación, para valores de θ _i >1 permiten subvalorar los valores bajos de x _i , y para valores de θ _i >1 permiten sobrevalorar los valores bajos dex.. Se escogió por defecto un valor de θ _i =2.

Las técnicas difusas consisten en la representación de indicadores y variables por medio de números difusos, los cuales no poseen una estructura algebraica de grupo (Duarte 2000; Duarte, Requena y Rosario, 2007; Dutta, Boruah y Ali, 2011). Sin embargo, se estableció un principio de extensión mediante el cual se modificaron las funciones del modelo para operar con aritmética difusa (Villareal y Arango, 2014).

Se usó una función fra, programada en MATLAB (figura 1), para obtener en la salida un número difuso que representará la intensidad de la importancia de cada impacto sobre determinado factor ambiental.

Figura 1 Fuente: Luque y Ramírez (2016).

En general, Luque y Ramírez (2016) para todo el proyecto identificaron 73 impactos distribuidos en cuatro etapas del proyecto, así: preconstrucción, un impacto asociado al componente dimensión económica; construcción, 67 impactos distribuidos en los componentes, geología y geomorfología, suelo, hidrología, calidad del agua, uso del agua, hidrogeología, geotecnia, paisaje, calidad del aire, ruido, fauna, flora, dimensión económica y dimensión político-organizativa; operación, 3 impactos para los componentes dimensión económica y dimensión político-organizativa; y abandono técnico, 2 impactos en la dimensión económica.

Como caso práctico de aplicación de la metodología propuesta, en este artículo solo se presentan los impactos asociados al ASPI, desmonte y descapote de la etapa de construcción (tabla 2). Se encontraron 10 impactos que afectaron los medios físico, biótico y socioeconómico y cultural; y los componentes geología y geomorfología, suelos, hidrogeología, agua, atmósfera, flora, fauna y aspectos arqueológicos.

Tabla 2

Fuente: Luque y Ramírez (2016).

El peso ponderado de cada criterio fue el establecido por la metodología de Conesa (tabla 1), este se ajustó a la fra, la cual es un número difuso trapezoidal definido para el intervalo [0, 1]. Lo anterior, permitió definir con precisión la pertenencia o no, de un elemento al subconjunto de entrada (Duarte, Requena y Rosario, 2007; Dutta, Boruah y Ali, 2011). Los números difusos trapezoidales fueron definidos como T:( α ₁ , α ₂ , α ₃ , α ₄ ), donde se debía cumplir que T:(α> α ₂ > α ₃ > α), lo cual era una condición necesaria para poder operar aplicando aritmética difusa por el método de los a-cortes (Dutta, Boruah y Ali, 2011).

Teniendo en cuenta lo mencionado por Duarte, Requena y Rosario (2007) y Dutta, Boruah y Ali (2011), los números difusos fueron definidos para los números trapezoidales de la forma T:[ α ₁ + (α ₂ - α ₁ ) α, α ₄ -( α ₄ - α ₃ )a] ∀ α ∈ [0,1], donde a representa el corte con el eje y. Los a-corte permitieron modelar por medio de dos puntos el comportamiento de la gráfica en el rango [0, 1].

Una vez se estableció la naturaleza del impacto, la importancia difusa se evaluó sobre el intervalo [-1, 1]. Es de resaltar que para el criterio MO, se encontró que la importancia del impacto es monótonamente decreciente, es decir, a medida que el momento crece la importancia del impacto disminuye. Esto fue tenido en cuenta para interpretar su probabilidad de pertenencia o no, al conjunto de importancia difusa (crítico, severo, moderado, irrelevante, poco importante, importante y muy importante); esto igualmente se asoció a las etiquetas muy posiblemente, posiblemente y poco posiblemente. En la tabla 3 se presenta la aproximación lingüística dada a cada impacto y la importancia difusa obtenida.

Tabla 3

Fuente: Luque y Ramírez (2016).

Para la aplicación de la técnica se requirieron variables de entrada (tabla 3), que son conjuntos (criterios para la evaluación del impacto) constituidos por subconjuntos definidos de forma más precisa. Estos subconjuntos de entrada fueron definidos como números difusos trapezoidales de dos tipos, cualitativos o cuantitativos, como lo expresan Duarte (2000) y Duarte, Requena y Rosario (2007).

Para los conjuntos difusos de entrada tipo cualitativos, la construcción de los conjuntos difusos se realizó según Duarte (2000), quien propuso que el universo de discurso debía distribuirse de forma equitativa para cada una de las variables (tabla 4).

Tabla 4

Fuente: Luque y Ramírez (2016).

Para el caso de las variables cuantitativas Duarte (2000) propuso que cuando se tengan puntos de cruce entre números difusos, se debe tomar el 25 % de los datos del dominio sobre el universo de discurso para el menor subconjunto, el cual se adiciona y se resta al límite entre los subconjuntos para conformar la diferencia entre soporte y núcleo, con esto se estableció un equivalente a los datos más representativos de la etiqueta, a excepción del primer y último número difuso que no presenta una diferencia entre núcleo y soporte para el lado izquierdo y para el lado derecho del número, respectivamente. Por otra parte, para los criterios MO, PE, RV y RP, al estar definidos en una escala de tiempo se pudieron expresar directamente bajo números difusos que representaran dichas escalas.

Para el caso del MO, este se construyó teniendo en cuenta las escalas de valoración definidas en la tabla 1, tomando como un límite superior los 25 años. Sin embargo, cualquier valor después de los 10 años fue representado con la etiqueta a largo plazo, pero se escogió un valor mucho mayor al dominio de a mediano plazo para que al representarlo como un número difuso más grande exprese el cambio en el tiempo con respecto a los demás subconjuntos del criterio.

Una vez hecho lo anterior, se procedió a llevar los años a una escala de [0 - 1], lo cual permitió tener una mayor fiabilidad a la hora de realizar las operaciones entre los demás criterios definidos sobre el mismo universo de discurso (tabla 5).

Tabla 5

Luego en la construcción de los conjuntos difusos se definieron los α-cortes, y de esta manera se consiguió que los puntos de cruce o el punto superior de la intersección entre los subconjuntos difusos fueran 0,5. A su vez, se tuvo en cuenta que el 25 % de los datos de la etiqueta a corto plazo, que es la más pequeña en comparación a la etiqueta a mediano plazo, están representados por el valor 0,01, el cual se restó y se adhirió según la necesidad del subconjunto.

Para la etiqueta a mediano plazo y a largo plazo el menor rango de intervalo se dio en a mediano plazo, y el 25 % equivale a 0,09.

Para el primer número trapezoidal [0,00,00,03 0,05] correspondiente al subconjunto a corto plazo los a-cortes se definieron como (0,(0,05-0,02α)), en donde un α =0,5 representa un intervalo de (0, (0,04)) evidenciando que su punto de cruce con el subconjunto a mediano plazo es al año uno (tabla 5).

De igual manera, al definir el a-cortes para el subconjunto a mediano plazo se obtiene ((0,03 + 0,02 α, (0,49 - 0,18 α)), en donde un a=0,5 define el intervalo ((0,04), (0,4)) evidenciando que los puntos de cruce con los subconjuntos a corto plazo y a largo plazo son en 1 y 10 años, respectivamente (tabla 1). Una mejor forma de observar estos datos para el criterio MO se muestran en la figura 2, cuyos rangos en años corresponden a:

A corto plazo: [0,0 0,0 0,75 1,25].

Figura 2 Fuente: Luque y Ramírez (2016).

Por su parte, los conjuntos difusos para los criterios PE, RV y RP fueron creados de la misma forma, pero en este caso el límite superior se fijó en 30 años. Así, la construcción de los subconjuntos difusos asociados a los criterios de evaluación, en donde para cada etiqueta se representa por un número difuso trapezoidal se presentan en la tabla 1.

Finalmente, en términos de aplicar la metodología propuesta, se calculó la importancia difusa y se tomaron como datos de partida la valoración de los criterios para los impactos generados por el proyecto.

Donde la importancia de una acción (Aj) sobre un factor (Fi) se determinó mediante el cálculo del valor de la consistencia (cons) entre el número difuso de la variable de salida de la fra, y la función de pertenencia de las variables definidas para el cálculo de la importancia (tabla 1). De este modo, la consistencia para dos funciones (µx (µ)) y (py (u)), según Duarte (2000), se presenta en la ecuación (2):

La consistencia entre el conjunto difuso resultante del fra y cada una de las etiquetas de la variable de salida se interpretó como una medida de la posibilidad de que el resultado del fra tenga el significado semántico de la etiqueta lingüística correspondiente. Este valor numérico se clasificó en los siguientes intervalos:

Si es mayor que 0,6666 es muy posiblemente.

Para evitar la entrada de la subjetividad nuevamente al momento de establecer la verdadera importancia del impacto, se escogió el valor de pertenencia que se encontraba más cerca del mayor criterio según la naturaleza del impacto; es decir, si la naturaleza era negativa, se escogía el criterio con algún grado de pertenencia más cercano a crítico, y si era de naturaleza positiva, el criterio con algún grado de pertenencia más cercano a significativo y se calificó su grado de pertenencia al criterio (figura 3).

Figura 3 Fuente: Luque y Ramírez (2016)

En la tabla 6. se presentan los resultados de la valoración difusa del impacto en función de la importancia. Se encontró que estos, al incorporar los conjuntos difusos, se agrupaban en cuatro grandes categorías: muy posiblemente moderado, con 3 impactos; posiblemente severo, con 2 impactos; posiblemente moderado, con 3 impactos; y poco posiblemente severo, con 2 impactos.

Tabla 6

Fuente: Luque y Ramirez (2016)

En la validación de las metodologías (Conesa vs. método de técnicas difusas) se debe partir de las categorías de valoración. Por ejemplo, la metodología convencional, si al calcular la importancia, esta se encuentra entre -25 ≤ I ≤ -50, ubica los impactos en la categoría moderada, a pesar de estar al límite de la categoría severo (-50 < I ≤ -75), es decir, se encuentra excluido totalmente al no cumplir las reglas de pertenencia; mientras que la metodología difusa propuesta indica un grado de pertenencia entre el rango de [0, 1], lo cual hace que este sea catalogado como un impacto severo. Esta situación es fundamental para disminuir la subjetividad.

Otro aspecto importante es que con los resultados de la metodología propuesta (tabla 6), de los 10 impactos evaluados 40% de ellos resultaron ser severos (poco posiblemente y posiblemente), y el porcentaje restante, moderados (posiblemente y muy posiblemente), mientras que con la metodología de Conesa (tabla 3) no se presentan impactos severos; los impactos moderados representaron el 30 %, y en su gran mayoría, fueron valorados como irrelevantes. Esto indica que Conesa es una metodología conservadora al momento de la valoración, como lo reconocen Toro, Martínez y Arrieta (2013) quienes encontraron que el método más utilizado es el cualitativo propuesto por Conesa, con modificaciones que disminuyen la efectividad de la EIA, y potencializan la subjetividad y el sesgo del evaluador.

Caso contrario ocurre con la metodología propuesta, que al ser más rigurosa y permitir un menor grado de subjetividad, hace que la importancia del impacto se resalte, sea este de naturaleza positiva o negativa.

Tabla 7

Fuente: Luque y Ramírez (2016)

Un claro ejemplo de cómo aumenta la exactitud de los resultados se da en el impacto pérdida de hábitat para fauna terrestre. En este mismo sentido, Viloria, Cadavid y Awad (2018) manifiestan que en Colombia se sigue evidenciando poca calidad de los estudios ambientales, una gran diversidad de métodos con inconsistencias metodológicas e incluso conceptuales, sumados al uso de juicios de valor que dependen del profesional que los ejecuta y a que las escalas de valoración cualitativas no son claras o adecuadas, lo cual sesga los resultados.