Propuesta de mejora en la metodología de evaluación del impacto ambiental mediante la aplicación de técnicas difusas en proyectos de hidrocarburos en la Selva Peruana

Abstract

Los Estudios de Impacto Ambiental (EIA) usan diversas metodologías para medir y calcular sus impactos ambientales, dentro de la revisión teórica se toman en cuenta cinco IGAs aprobados de acuerdo a los criterios establecidos en la Guía Metodológica para la Evaluación del Impacto Ambiental - CONESA, sin embargo, dicha metodología resulta ser muy subjetiva y cualitativa generando así una ineficiente evaluación de los impactos ambientales lo que puede generar: incorrecta identificación de aspectos e impactos ambientales, problemas a nivel de ejecución de medidas y controles, pérdidas económicas por la evaluación ineficiente de los impactos evaluados, daños y perjuicios a la población que forma parte del área de influencia directa e indirecta al no prever determinados controles ambientales ante algunos impactos.

La metodología propuesta consiste en utilizar la lógica difusa para analizar la información cualitativa y cuantitativa recolectada, permitiendo una mayor flexibilidad en la toma de decisiones y la capacidad de manejar incertidumbre y subjetividad en los datos. Esto se logra mediante el uso de funciones de pertenencia y reglas de inferencia para clasificar y asignar valores de grado de verdad a las variables involucradas en el proyecto.

Una vez que se ha analizado y clasificado la información, se pueden utilizar técnicas de optimización y simulación para dimensionar de manera eficiente las medidas a ejecutar

En nuestra investigación comparamos la matriz de identificación de aspectos e impactos ambientales del IGA del lote 8 con la matriz de identificación de los aspectos e impactos ambientales sometidos a través del análisis difuso en el programa MATLAB, corroborando la existencia de impactos ambientales evaluados de manera incorrecta.

Se espera que esta metodología complementaria sirva de apoyo a las consultoras ambientales que elaboran los Instrumentos de Gestión Ambiental y a los funcionarios públicos que se encargan de su evaluación en el sector de hidrocarburos.

The Environmental Impact Studies (EIA) use various methodologies to measure and calculate their environmental impacts, within the theoretical review five IGAs approved according to the criteria established in the Methodological Guide for Environmental Impact Assessment - CONESA are taken into account, however, this methodology turns out to be very subjective and qualitative thus generating an inefficient evaluation of the environmental impacts that can generate: Incorrect identification of environmental aspects and impacts, problems at the level of execution of measures and controls, economic losses due to the inefficient evaluation of the impacts evaluated, damage to the population that is part of the area of direct and indirect influence by not foreseeing certain environmental controls against some impacts.

The proposed methodology consists of using fuzzy logic to analyze the qualitative and quantitative information collected, allowing greater flexibility in decision-making and the ability to manage uncertainty and subjectivity in the data. This is achieved by using membership functions and inference rules to classify and assign degree of truth values to the variables involved in the problem.

Once the information has been analyzed and classified, optimization and simulation techniques can be used to efficiently size the measurements to be executed.

In our research we compared the identification matrix of environmental aspects and impacts of the IGA of "Lote 8" with the identification matrix of the environmental aspects and impacts presented through the diffuse analysis in the MATLAB program, corroborating the existence of environmental impacts incorrectly evaluated.

This complementary methodology is expected to support environmental consultants developing the Environmental Management Instruments and public officials responsible for their assessment in the hydrocarbon sector.