Interpretación de:
Sectores costeros más vulnerables entre Lurín y Pucusana ante un posible aumento del nivel del mar como consecuencia del cambio climático: Adaptación y aplicación del índice de vulnerabilidad costera de Gornitz
https://doi.org/10.18800/espacioydesarrollo.201801.003Tejada De la Cruz, R., 2018: Sectores costeros más vulnerables entre Lurín y Pucusana ante un posible aumento del nivel del mar como consecuencia del cambio climático: Adaptación y aplicación del índice de vulnerabilidad costera de Gornitz, EYD, https://doi.org/10.18800/espacioydesarrollo.201801.003
Intérprete
CIEZA IRIGOIN JOSE EUDIN
Fecha de interpretación
28/09/2026
Revisor
Calderon Martha S.
Resultados y conclusiones
El Índice de Vulnerabilidad Costera (IVC) obtenido para las 13 unidades espaciales de análisis ubicadas entre Lurín y Pucusana (sur de Lima) evidenció una marcada heterogeneidad espacial en los niveles de exposición y sensibilidad frente a procesos costeros. Los valores del índice oscilaron entre 0.816 en la unidad Roca y 36.514 en Pucusana, identificándose que 8 de las 13 unidades evaluadas (70 %) presentaron categorías de vulnerabilidad alta o muy alta. Las unidades con mayor vulnerabilidad fueron Pucusana (IVC = 36.514), Señoritas (IVC = 27.386) y Embajadores (IVC = 27.386), debido principalmente a la combinación de factores sociales, urbanos y de exposición directa al litoral. En contraste, las unidades Lurín (IVC = 3.651), Quebrada (IVC = 9.486) y Roca (IVC = 0.816) registraron menores niveles de vulnerabilidad, asociados a una menor ocupación urbana y a condiciones físicas más favorables. El análisis de contribución de variables permitió determinar que los factores socioeconómicos tuvieron mayor influencia en el incremento de la vulnerabilidad costera. En particular, el uso del suelo, la concentración poblacional y la proximidad de infraestructura a la línea de costa evidenciaron una mayor capacidad para incrementar el riesgo potencial, al representar una mayor presencia de elementos expuestos ante eventos costeros. Por otro lado, las variables físicas, como la geomorfología, pendiente del terreno y variación de la línea costera, presentaron una influencia relativamente menor o incluso reductora en determinadas unidades, debido a la presencia de características naturales que limitan la exposición. Las condiciones urbanas confirmaron que la vulnerabilidad no depende únicamente de la dinámica física del litoral, sino también del grado de ocupación humana existente en cada unidad espacial. San Bartolo presentó la mayor población expuesta (3140 habitantes), mientras que Santa María alcanzó la mayor densidad poblacional (4718.99 hab./km²), evidenciando una elevada concentración de población en espacios costeros reducidos. Asimismo, las unidades Señoritas, San Bartolo y Embajadores mostraron las menores distancias entre infraestructura y línea de costa (18, 12 y 19 m, respectivamente), reflejando una mayor exposición directa de bienes y servicios frente a posibles cambios del litoral. Finalmente, las tasas de retroceso costero identificadas en El Silencio, Revés, San Bartolo y Embajadores (> -0.25 m/año) muestran que determinadas zonas presentan una dinámica activa de pérdida de superficie litoral, incrementando la presión sobre áreas urbanizadas cercanas. En conjunto, los resultados evidencian que la vulnerabilidad costera del sector Lurín–Pucusana está determinada principalmente por la interacción entre la ocupación urbana, la proximidad de infraestructura y las condiciones geomorfológicas del territorio, por lo que las estrategias de gestión deben priorizar aquellas unidades donde coinciden altos niveles de exposición social y cambios dinámicos de la línea costera.
Metodología y datos
Adaptación del Índice de Vulnerabilidad Costera (IVC) de Gornitz, White y Cushman (1991) para 13 unidades espaciales de análisis a lo largo de 31.7 km de litoral entre Lurín y Pucusana (Lima, Perú), con seis variables: tres físicas (geomorfología, pendiente de playa, variación de línea costera) y tres socioeconómicas (uso de suelo, densidad poblacional, distancia a infraestructura), cada una calificada de 1 a 5. Datos de geomorfología obtenidos de imágenes LANDSAT 8, mapas de INGEMMET y fotografías aéreas del IGN (vuelo de 1961). Pendiente de playa medida en campo con 15 perfiles según el método de Emery (1961). Variación de línea costera calculada con el software DSAS, comparando líneas de costa digitalizadas de 1961 y 2014 (53 años). Uso de suelo, densidad poblacional (INEI, 2007, proyectada a 2015) y distancia a infraestructura procesados en ArcGIS 10.2 a partir de imágenes satelitales y planos catastrales. El IVC final de cada unidad se calculó como la raíz cuadrada del producto de las seis variables dividido entre 6, y se clasificó en cuatro categorías (baja, moderada, alta, muy alta) según los cuartiles de la distribución de resultados.
Limitaciones de la investigación
No se ponderó la importancia relativa de cada una de las seis variables; todas contribuyen por igual a la fórmula del IVC. La variación de línea costera se estimó a partir de solo dos momentos (1961 y 2014), sin datos intermedios que muestren su evolución. Los datos poblacionales y de infraestructura se basaron en proyecciones del censo INEI 2007, no en información censal más reciente.
Recomendaciones
Este estudio identifica a Señoritas, Embajadores y Pucusana como prioritarios para medidas de adaptación costera (retiro de infraestructura, protección de playas) ante el aumento del nivel del mar. Se recomienda actualizar el análisis con datos censales e imágenes satelitales más recientes, y extender esta metodología a otros tramos poco estudiados de la costa peruana para orientar la planificación territorial y la gestión de riesgos costeros.
Adaptación: Salud, Agua
Mitigación: Uso de suelo, cambio de uso de suelo y silvicultura, Agricultura, Desechos
Escala: Provincial
Ámbito geográfico: Perú, Lima, Lima Metropolitana, Lurín, Punta Negra, San Bartolo, Pucusana
Palabras clave: Índice de Vulnerabilidad Costera, cambio climático, erosión costera, línea de costa, gestión del riesgo de desastres
Cita de la interpretación
CIEZA IRIGOIN, JOSE EUDIN, 2026: Interpretación de Tejada De la Cruz et al. (2018, doi:10.18800/espacioydesarrollo.201801.003), Observatorio de Conocimiento Científico sobre Cambio Climático del Perú, IGP, https://cienciaclimatica.igp.gob.pe/entities/interpretation/a2dbc9bf-a11d-4c70-8d39-d5bbd8453751