Informe realizado por: Jhovana Alca

El concepto de gestión social del agua se puede enunciar como “una construcción social e histórica, que obedece a reglas y normas antiguas, nunca definitivas, que evolucionan en el marco de relaciones sociales de producción”. ¿Es así como funcionan nuestras infraestructuras e instalaciones hidráulicas, en el marco de nuestras dinámicas históricas? Analizarlo resulta imprescindible para comprender mejor los sistemas complejos de gestión del agua, así como sus perspectivas de adecuación y transformación a futuro.

Para abordar concretamente el estudio de la cuenca del río Cachi con enfoque de gestión social, se buscó identificar “el conjunto de las relaciones y reglas contractuales establecidas históricamente en los territorios de la cuenca”. Se consideró las condiciones de reparto del agua, la operación de las infraestructuras (captación, almacenamiento, distribución) y las modalidades de gestión colectiva de los sistemas, que implican la movilización de recursos y saberes, así como el reparto de tareas y responsabilidades compartidas entre los actores.


La cuenca


La cuenca del río Cachi es una unidad hidrográfica de nivel seis, delimitada oficialmente por la Autoridad Nacional del Agua. Es un espacio que se ubica entre los territorios de Ayacucho y Huancavelica (tiene influencia en los territorios de seis provincias), pero solo 15 de 28 distritos se encuentran completamente en los límites de la unidad hidrográfica, situación que conlleva a una prioridad diferenciada de parte de las municipalidades y regiones, en cuanto a la gestión de este espacio geográfico.

En este sentido, son muchos los actores e intereses puestos en la gestión de los territorios que conforman la unidad hidrográfica del río Cachi. La dinámica demográfica es, sin embargo, diferenciada, desde zonas de crecimiento continuo y vigoroso (la zona urbana/urbanizada de Huamanga) a ámbitos predominantemente rurales. En este sector, la comunidad campesina es la organización social y de gestión territorial por excelencia, porque existen más de 200 comunidades y más de 25 mil familias en la cuenca.

Esta también alberga al sistema de riego más grande de la región y de mayor importancia de la sierra peruana: El sistema hidráulico Cachi (SHC). Son más de 200 km de canales, una represa de 80 millones de metros cúbicos y más de seis mil usuarios para una superficie regada de más de 10 mil hectáreas. Este sistema abastece de agua para consumo humano al área urbana de Huamanga, por lo que cualquier problema de mantenimiento o colapso de la infraestructura pone en riesgo la disponibilidad de agua potabilizada entre una población de 170 mil habitantes.

Hallazgos del diagnóstico

Sobre los límites claramente definidos (físicos y derechos), para establecer sin ambigüedad quiénes son los usuarios que deben contribuir a la sostenibilidad del sistema, existe una delimitación precisa, administrativa y oficial de la cuenca. Empero, no es seguro que haya un sentido claro en la población, de pertenecer al ámbito así delimitado (la cuenca). La pertenencia se encuentra más a nivel de microcuencas, tanto de la margen izquierda como derecha del río Cachi. En los pequeños sistemas de riego, generalmente comunales, los límites físicos y los derechos son generalmente bien definidos y reconocidos histórica y socialmente. Corresponden a una muy larga tradición de gestión del territorio y de sus recursos por parte de las familias y comunidades campesinas. La apreciación vale también, aunque en menor medida, para el agua de consumo humano, ya que se trata, en general, de un servicio reciente. La contribución a su sostenibilidad no aparece como evidente para muchos (entidades estatales, salud, municipalidad, etc.)

Con respecto a las ventajas proporcionales a los costos asumidos, para que cada usuario contribuya al mantenimiento y a la operación en función a sus beneficios, esta proporcionalidad se encuentra en los pequeños sistemas tradicionales de riego. El bajo costo de mantenimiento (no se cobra tarifa, o es mínima) mediante faenas es acorde a la rentabilidad de la producción en pequeñas parcelas. En los sistemas intercomunales, el alto costo de la construcción (varias decenas de millones de Soles) y la modesta rentabilidad de la actividad agrícola, en general, hacen que no se pueda calificar las inversiones de económicamente rentables. En el caso del SHC, la tarifa que se cobra no cubre los costos de mantenimiento, refacción y operación, por lo que se recurre sistemáticamente a recursos del tesoro público. La perspectiva de pago por servicios ecosistémicos es un paso interesante e importante para reconocer la contribución de las familias y comunidades de las zonas de captación (irrigación Cachi, Razuhuillca) en el cuidado, la siembra y la cosecha de agua. Las ventajas proporcionales se encuentran más en lo político o social.

Cuando se habla de procedimientos para la toma de decisiones colectivas de supervisión y vigilancia, así como de sanciones diferenciadas y graduales, se puede decir que la cohesión social es una garantía para el cumplimiento de acuerdos y la aplicación de castigos. En la cuenca del Cachi, se encuentran mayormente en las comunidades, en la gestión de pequeños sistemas (riego, agua para consumo humano, también gestión de otros recursos comunes, como los pastizales, los laymes). En sistemas de riego intercomunales, las reglas de gestión y la articulación a varios niveles (comité, comisión, junta, parte alta, media, baja) requieren tiempo para asentar/afinar “costumbres” de manejo común, para establecer reglas claras con el entorno; es decir, con las otras entidades (que no sean los usuarios directos) involucradas en la gestión del recurso: Sectores estatales, gobiernos municipales y regionales.

En la cuenca no existe conflicto que involucre a una mayoría de actores de esta zona. Los graves problemas de mantenimiento y la necesidad de refacción de la infraestructura del SHC, al no resolverse, podrían desembocar rápidamente en una situación conflictiva mayor. En este caso, organizaciones de carácter regional, como la FADA, el Frente de Defensa, se sumarían a los usuarios directos del sistema para liderar la reivindicación. Los conflictos en torno al acceso al agua a nivel comunal tienen mecanismos de resolución en el marco de la organización comunera. La ALA interviene en desacuerdos sobre derechos de uso de una fuente entre varias comunidades. Otras situaciones, como el reclamo de las comunidades de Sunilla y Unión Potrero al gobierno regional, por daños causados durante la construcción del canal, no tienen un protocolo claramente establecido para resolver la disputa.

Se constata un bajo nivel de reconocimiento formal de derechos de uso de agua, elemento clave de las organizaciones de usuarios. Sin embargo, eso no impide que estas actúen y negocien en el espacio político, social o económico. Grupos de regantes y JASS son interlocutores de las entidades estatales, municipales y regionales, en particular para exigir proyectos, apoyos y financiamientos diversos. El alto nivel de reconocimiento legal de las comunidades campesinas respalda, en todo caso, los derechos consuetudinarios al agua y otros recursos naturales en sus territorios.

Tal es, probablemente, el mayor déficit que encontramos en cuanto a condiciones para una buena gestión de los recursos naturales en la cuenca, porque el inventario de fuentes hídricas es insuficiente, así como los registros de caudales puntuales, las previsiones inexistentes (por ejemplo frente a los efectos del cambio climático). No hay balance hídrico en el SHC y tampoco encontramos informaciones para otro sistema.

Existe, pues, poca costumbre de manejo abierto de la información relacionada con la gestión del agua u otro recurso natural en la cuenca del río Cachi. Está situación va a la par de la poca transparencia y práctica de rendición de cuentas en la esfera pública en general. El manejo a menudo cerrado y excluyente de los “proyectos especiales” ha sido un antecedente nefasto en el caso del SHC.





[1] El Texto toma como referencia el “Diagnósticos sobre la gestión del agua y del ambiente en la cuenca de la microcuenca del río Cachi”, realizado en el 2015 como parte de las acciones del Proyecto Gestión Social del Agua y Ambiente.


Publicado por: Asociación SER

Catherine M. O'Reilly, Sapna Sharma, Derek K. Gray, and Stephanie E. Hampton joint first authors

Abstract

In this first worldwide synthesis of in situ and satellite-derived lake data, we find that lake summer surface water temperatures rose rapidly (global mean = 0.34°C decade−1) between 1985 and 2009. Our analyses show that surface water warming rates are dependent on combinations of climate and local characteristics, rather than just lake location, leading to the counterintuitive result that regional consistency in lake warming is the exception, rather than the rule. The most rapidly warming lakes are widely geographically distributed, and their warming is associated with interactions among different climatic factors—from seasonally ice-covered lakes in areas where temperature and solar radiation are increasing while cloud cover is diminishing (0.72°C decade−1) to ice-free lakes experiencing increases in air temperature and solar radiation (0.53°C decade−1). The pervasive and rapid warming observed here signals the urgent need to incorporate climate impacts into vulnerability assessments and adaptation efforts for lakes.

1 Introduction

 Lakes hold a large majority of Earth's liquid freshwater, support enormous biodiversity, and provide key provisioning and cultural ecosystem services to people around the world. Climate change is among the greatest threats to lakes [Carpenter et al., 2011], yet empirical knowledge of global lake responses remains fragmented, in need of the syntheses that already have catalyzed major climate change initiatives for marine, terrestrial, and atmospheric systems. Previous analyses have been restricted to temperature trends in either remotely sensed or in situ data, each of which have geographic and morphological biases. For example, satellite-inferred water temperature data are generally restricted to lakes >10,000 ha [Schneider and Hook, 2010; MacCallum and Merchant, 2012] omitting >90% of the world's lakes that are small and shallow and may respond differently to climate change [Wetzel, 1990; Winslow et al., 2015], and previous efforts using in situ data tended to be geographically restricted, primarily in north temperate latitudes (e.g., [Livingstone and Dokulil, 2001; Austin and Colman, 2007]). As a result, while there is sufficient evidence to indicate the effects of climate change for individual lakes or lake regions, there is limited understanding of large-scale spatial patterns in lake responses or how those patterns are influenced by various climatic and geomorphic factors. By integrating satellite and in situ surface water temperature trends for lakes worldwide, we were able to balance the biases inherent to each data type [Hampton, 2013], capturing broad spatial coverage as well as geomorphic variability across a range of lake sizes (Figure S1 and Table S1 in the supporting information).
Understanding the trajectories of temperature change in inland waters is a foundational step in advancing science on a broad diversity of societally important issues. Even seemingly small changes in lake temperature profoundly affect key physical and biological processes through nonlinear dynamics [Adrian et al., 2009]. The diverse array of lake sizes and shapes on earth suggests that patterns of lake warming should be highly variable, both in space and time. Key drivers of surface water temperature include absorbed solar irradiance and heat exchange with the atmosphere, which is controlled by air temperature, solar radiation, humidity, ice cover, and wind [Edinger et al., 1968], but is also mediated by local factors such as lake surface area and depth [Schmid et al., 2014]. These morphometric factors vary enormously across lakes, and recent rates of change in climate variables are also spatially heterogeneous [Wild, 2012; Eastman and Warren, 2013; Ji et al., 2014]. Accordingly, we examined relationships between lake surface temperatures and climatic and geomorphic drivers in order to better understand and predict global trends of lake warming.


2 Data and Methodology 

2.1 Data Set

We used a database that incorporates lake summer surface water temperatures (LSSWT) and climate variables (air temperatures, radiation, and cloud cover) from 1985 to 2009 [Sharma et al., 2015]. The database includes LSSWT derived from in situ and/or satellite measurements, providing a global distribution of lake data. LSSWT were calculated as 3 month mean temperatures. Generally, for lakes situated in the Northern Hemisphere, summer was defined as the period 1 July–30 September (JAS), whereas in the Southern Hemisphere summer was 1 January–31 March (JFM). Exceptions were latitudes less than 23.5°, for which the JAS metric was used south of the equator, and the JFM metric was used north of the equator to avoid the cloudy wet season in the tropics allowing for an increased number of cloud-free satellite observations [Schneider and Hook, 2010; Sharma et al., 2015]. The only exception to this time period were the in situ data for Toolik Lake, Alaska, for which June–August were used due to the early onset of winter in September at this high latitude. In situ data are point collected, whereas the satellite data represent an areal mean of at least 9 km2. We chose lakes for which there were at least 13 years of data (118 in situ sampled lakes and 128 satellite-sampled lakes; there were 11 lakes sampled by both in situ and satellite methods) (Table S2). These lakes had data relatively evenly distributed across the 25 year time period and were not missing data at the beginning and the end of the time period. The median record length was 22 years; the 75% quartile was 24, and the 25% quartile was 19 years.
Metadata for each lake included latitude, longitude, elevation, surface area, volume, mean depth, and maximum depth for each lake as well as climate variables [Sharma et al., 2015]. Air temperature was gridded data at 0.5° resolution from Climatic Research Unit time series version 3.21. Surface solar radiation data were o the 1° × 1° satellite product from NASA/Global Energy and Water Cycle Experiment Surface Radiation Budget shortwave radiation data set version 3.0 available from 1985 to 2007. Cloud cover were from a 1° regridded version of the NOAA 5-channel Advanced Very High Resolution Radiometer cloud imagery record with percent coverage statistics derived using Pathfinder Atmosphere's Extended processing system [Heidinger et al., 2010; Stubenrauch et al., 2013].


2.2 Global Average Rate of Change and Trend Calculations 

The global average warming rate for lake summer surface water temperatures was calculated following the approach used by the International Panel on Climate Change [Hartmann et al., 2013a, 2013b]. For each lake, we calculated the temperature anomalies relative to its 1985–2009 mean. We then used linear regression across the annual globally averaged anomalies to determine the global LSSWT warming rate. For lakes with both in situ and satellite temperature data, we used only the in situ values. Calculations were done in R [R Development Core Team, 2014]. For each individual lake, we used Sen slopes to calculate trends in LSSWT, air temperature, cloud cover, and shortwave radiation. To obtain the most robust trends for each variable, we used all available data and did not gap-match across data sets. Sen slopes and significance were calculated in R using the “openair” package [Carslaw and Ropkins, 2012] (Table S2). A variety of sources contribute uncertainty to individual lake trends (Table S2); however, given that our approach is to compare trends across lakes, noise is more likely to obscure patterns rather than to create them.

2.3 Proximal Similarity Analysis 

A proximal similarity analysis was completed using the Getis-Ord Gi* statistic, and resulting maps were generated in ArcGIS 10.2. This analysis identified subcontinent regions on the globe where lake temperatures were trending similarly to surrounding lakes within that area relative to the global trend. The Getis-Ord Gi* statistic is a z score based on two characteristics for each lake: its trend value (Sen slope) and its proximity to other lakes with similar values. This is computed by, first, summing one point value and that of a number of proximal observations within an approximately 1300 km radius (a subcontinent regional sum). That regional sum is then compared proportionally to the sum of the global data set. Such a comparison results in a z score for each observation, and observations with a regional sum significantly higher or lower than the global sum are considered to have statistically significant regional similarity above or below the global trend. In other words, statistically significant high or low z scores identify high clustering of point locations with high or low values within the data set [Getis and Ord, 1992; Ord and Getis, 1995; ESRI, 2013]. The distance of 1300 km was determined by computing the average distance that included at least 5% of the total input lake temperature points in the aggregate data set. This means that even in areas where data points are less dense (e.g., South America and Africa), one lake will still be compared in the analysis with a handful of regional neighbors. The Getis-Ord Gi* statistic is computed using a false discovery rate correction to resolve multiple testing and spatial dependency concerns in the data set [Caldas de Castro and Singer, 2006; ESRI, 2013]. This process generates a z score and p value for each lake. For visualization purposes, we used the z score of each lake point to generate a kernel density layer showing regions wherein exist a statistically significant density of lake points with similar temperature trends (high or low).
In our case, the hotspot analysis identified lakes with high or low temperature trends within the global data set that are in close proximity to other lakes with similarly high or low temperature trends. Because this analysis is based on the distribution of the data, an identification of a cool spot does not necessarily mean these are cooling areas. Rather, it means they are areas of concentration of lakes with trends less than the mean of the data set. Areas that are labeled nonsignificant do not have a statistically significant relationship between their trend and proximity to other lakes with similar trends.

2.4 Regression Tree of Lake Temperature Trends 

A regression tree analysis was performed on LSSWT trends to identify suites of factors that correspond with the warming trends observed across the widely distributed lakes in our database. Prior to conducting these analyses on LSSWT trends, we used preliminary models of interannual variation in LSSWT to assess whether the available set of environmental variables offers reasonable predictions of surface temperature in any given lake for any given year. Predictors included winter and summer mean air temperature, % cloud cover, and shortwave radiation, as well as geomorphic characteristics of the lakes (elevation, surface area, and maximum depth) and we tested three regression model approaches (Table S3). Subsequently, in the regression tree analyses, we included trends in winter and summer air temperature, % cloud cover, shortwave radiation, geomorphic characteristics, and mean winter air temperatures (as a proxy for ice cover). We included winter climate trends because some regions are experiencing greater climate change during the winter, and winter conditions can strongly influence summer water temperatures. Regression trees iteratively divide data into two homogenous, mutually exclusive groups based on a threshold in an explanatory variable while minimizing the variation (sum of squares) of the response variable within the two groups [Breiman et al., 1984; De'ath and Fabricius, 2000; De'ath, 2002]. Regression trees can perform well with complex ecological data that exhibit high-order interactions, multicollinearity, and nonlinear relationships between predictor variables [De'ath and Fabricius, 2000; De'ath, 2002]. We included both in situ and satellite data for the 11 lakes that had both; and both in situ and satellite data appeared in the same leaf for each lake, improving our confidence in the resulting model. We also included a “datatype” variable that distinguished between in situ and satellite data, and this was not significant. An n-fold cross-validation procedure was used. The most parsimonious regression tree was selected by pruning the tree to the level where the complexity parameter minimized the cross-validation error [Sharma et al., 2012]. The regression tree was pruned to a depth in which the complexity parameter minimized the cross validation error. The percent variation (R2) explained by the regression tree was calculated as follows: R2 = 1−Relative Error [Sharma et al., 2012]. All regression trees were developed using the “rpart” package in R [R Development Core Team, 2014] and also using JMP 10 (SAS Institute, Inc.).

3 Results and Discussion

Our synthesis shows that lake summer surface water temperatures (LSSWT) are warming significantly, with a mean trend of 0.34°C decade−1 (95% CI: 0.16–0.52), across 235 globally distributed lakes between 1985 and 2009 (Figure 1). This warming rate is consistent with the rapid annual average increase in air temperatures (0.25°C decade−1) and ocean surface temperatures (0.12°C decade−1) over a similar time period (1979–2012) [Hartmann et al., 2013a]. The difference between the overall trend for summer air and lake temperatures was not statistically significant across these sites, indicating broad global coherence in air and lake temperature trends. However, for individual lakes, air and lake temperature trends often diverged (Figure 2), emphasizing the importance of understanding the various factors that control lake heat budgets rather than assuming lake temperatures will respond similarly to air temperatures.

Figure 1. Map of trends in lake summer surface temperatures from 1985 to 2009. Most lakes are warming, and there is large spatial heterogeneity in lake trends. Note that the magnitudes of cooling and warming are not the same.

 

Figure 2. Lake summer surface water temperature (LSSWT) trends varied widely. Although the slope of the linear regression line between LSSWT trends and air temperature trends was not significantly different from 1, there was wide variation in both air and lake temperature trends. LSSWT trends significant at p < 0.1 are indicated by a black central dot within a data point. Included are the 1:1 line and counts (n) and % in each quadrant. Histograms show distribution of data along that axis.

Although warming is widespread, LSSWT trends range from −0.7 to 1.3°C decade−1 and show clear regional variation. Previous studies that have used only satellite data, necessarily constrained by the technology to focus on larger lakes, also reported a range of warming rates, in step with or exceeding that of air temperature [Schneider et al., 2009; Layden et al., 2015]. Our data set allowed exploration of a range of potential drivers across a broader suite of lakes. Within our data set, no single geographic (latitude and elevation) or morphometric factor (depth, volume, and surface area) adequately explained this variation, since correlations between these geomorphic factors and LSSWT were weak (Figure S2). Warm-water and cool-water lakes showed similar ranges of warming rates (Figure 2). Furthermore, lake warming rates were heterogeneous even within regions; both warming and cooling trends occurred in high-latitude lakes (e.g., Alaska) and in nearby lakes within several regions (e.g., Central Europe and Tibetan Plateau). Proximal similarity analyses indicated that in both the Laurentian Great Lakes region and in Northern Europe, lakes were warming significantly faster than the global average (Figure S3), confirming previous findings [Schneider and Hook, 2010; Hook et al., 2012]. In contrast, lakes in southeastern North America were warming significantly more slowly than the global average (Figure S3).Our interannual models of LSSWT indicate good predictions of LSSWT from the available climate and geomorphic factors. The multiple regression model suggests that only elevation and winter shortwave radiation were not significant predictors of LSSWT and aggregate predictive power was high (multiple regression: R2 = 0.82, RMSE = 0.42°C, Table S3). Even without taking into account factors such as wind, relative humidity, water transparency, and residence time, the model explained as much variation as interannual studies that have included additional variables [Sharma et al., 2008]. The mixed effect and year-specific multiple regressions provide further evidence that our predictor set is appropriate and powerful, and all three statistical approaches point to summer air temperature as the single most important and consistent predictor of LSSWT (Table S3). These results underscore the fact that LSSWT is under tight physical control by climate drivers and geomorphic characteristics.

This large heterogeneity in LSSWT trends is associated with diverse climate and geomorphic factors. Major climate changes over the last few decades include increases in air temperatures [Karl et al., 2015], shifts in cloud cover and type in many regions [Eastman and Warren, 2013], and increases or decreases in solar radiation at various locations around the globe [Wild, 2012]. The explanatory power of these climate variables is mediated by the morphometric properties of individual lakes that affect the efficiency of heat transfer [Toffolon et al., 2014]. In our data set, % cloud cover, air temperature, and shortwave radiation are only weakly to moderately correlated suggesting that multicollinearity is minimal and that each of these variables should be used to model lake surface water temperatures.

Regression tree analysis implied both nonlinear effects and complex interactions among variables (R2 = 64% for full model, R2 = 45% for pruned model; Figure 3a). Winter ice cover appears to be a key factor influencing LSSWT trends (Figure 3a). Mean winter air temperatures of −0.4°C marked the first split in the regression tree for predicting lake temperature trends. This mean winter air temperature has previously been associated with ice formation [Weyhenmeyer et al., 2004], and we found that the split accurately reflected the division between lakes in our database that become seasonally covered by ice (hereafter referred to as ice-covered lakes) versus lakes with no seasonal ice cover (ice-free lakes) (Table S4). On average, ice-covered lakes are warming significantly faster than lakes that do not experience ice cover (Wilcoxon p < 0.0001; ice-covered median 0.48°C decade−1, 95% CI 0.45 to 0.55; warm-winter median 0.25°C decade−1, 95% CI 0.19 to 0.31). Among ice-covered lakes, LSSWT trends were related to both geomorphic characteristics and cloud cover trends. In contrast, LSSWT trends in ice-free lakes were more closely associated with trends in air temperature and solar radiation.

Figure 3. Groups of lakes sharing similar factors influencing LSSWT trends are not regionally clustered. (a) Regression tree of key climatic (air (degree Celsius decade⁻¹), cloud cover (CC) (change in % coverage decade⁻¹), shortwave radiation (SW) (W m⁻² decade⁻¹)), and geomorphometric characteristics influencing lake summer surface water temperature (LSSWT) trends. The inequality applies to the right side of the split. The mean LSSWT trend (degree Celsius decade⁻¹) for each leaf is given in bold at the end of each branch, with the count (n) in parentheses. Letters refer to rows in Table S4, where more information about each leaf is provided. Violin plots under each leaf show the mean and distribution of the lake temperature trends within the leaf. (b) Spatial representation of lakes within each regression tree leaf, showing that lakes that are warming at similar rates due to shared climatic and geomorphic characteristics are widely distributed across the globe.

 
Ice-covered lakes are typically warming faster than ambient air temperatures, and lake morphology affected the strength of this response. The world's deepest ice-covered lakes warmed twice as fast as the overlying air temperatures, consistent with previous single-lake studies (e.g., [Austin and Colman, 2007; Hampton et al., 2008]). For these large, deep lakes, the combination of shorter ice duration [Magnuson, 2000] and rising air temperatures can lead to earlier summer stratification that results in surface waters warming more rapidly than air [Austin and Colman, 2007], whereas in smaller, shallower lakes, surface water temperatures should more closely track changes in air temperature [Toffolon et al., 2014]. In addition, summer shortwave radiation trends were significantly greater for ice-covered lakes (Wilcoxon p < 0.0001) (Figure 3a), and the lakes exhibiting the highest warming rates also experienced substantial decreases in summer cloud cover (leaves A and C, Table S4). Thus, we infer that the highest warming rates occur in ice-covered lakes that are subject to a combination of shorter ice duration, decrease in cloud cover, and increase in both summer air temperature and shortwave radiation (Figure S4). A more detailed exploration of the interplay between these various climate drivers, by investigating the impact of temperature-related changes in ice-cover relative to increases in shortwave radiation, for example, would be beneficial for improving our ability to predict lake changes.
Ice-free lakes are warming more slowly, frequently at rates similar to or less than those of air temperature. This pattern accords with theoretical predictions based on the psychrometric properties of air and water, which dictate that long-term rates of temperature change should be lower for lakes than air [Schmid et al., 2014]. Among ice-free lakes in our survey, the main exceptions were observed in Florida and Australia, where surface temperatures of multiple lakes changed faster than air temperatures (cooling in Florida and warming in Australia). Aside from certain small lakes (primarily) in Australia, the highest warming rates among ice-free lakes were cases where both summer air temperature and summer shortwave radiation increased (leaf H, Figure S4). Although 10% of lakes showed cooling trends (Figure 2), underlying reasons for cooling were apparently site specific (Table S2).


4 Conclusion The high level of spatial heterogeneity in lake warming rates found in this study runs counter to the common assumption of general regional coherence. Lakes for which warming rates were similar in association with particular geomorphic or climatic predictors (i.e., lakes within a “leaf”) showed weak geographic clustering (Figure 3b), contrary to previous inferences of regional-scale spatial coherence in lake warming trends [Palmer et al., 2014; Wagner et al., 2012]. In fact, similarly responding lakes were broadly distributed across the globe, indicating that lake characteristics can strongly mediate climatic effects. The heterogeneity in surface warming rates underscores the importance of considering interactions among climate and geomorphic factors that are driving lake responses and prevents simple statements about surface water trends; one cannot assume that any individual lake has warmed concurrently with air temperature, for example, or that all lakes in a region are warming similarly. Predicting future responses of lake ecosystems to climate change relies upon identifying and understanding the nature of such interactions.
Consequences of this extensive warming are numerous and diverse. The global average lake summer surface water warming rate found here implies a 20% increase in algal blooms and a 5% increase in toxic blooms over the next century [Brookes and Carey, 2011; Rigosi et al., 2015], as well as a 4% increase in methane emissions from lakes during the next decade. Increased evaporation associated with warming can lead to declines in lake water level, with implications for water security [Vorosmarty, 2000; Hanrahan et al., 2010], substantial economic consequences [Gronewold and Stow, 2014], and in some cases, complete ecosystem loss (e.g., [Smol and Douglas, 2007]). Already, changes in thermal structure and mixing have decreased productivity of some lakes, which threaten human communities that depend on fisheries as a nutritional and economic resource [O'Reilly et al., 2003]. Lakes with high rates of surface temperature change may appear more likely to experience major ecosystem changes [Smol et al., 2005; Smol and Douglas, 2007], but we caution that even lakes with low rates of change may be under ecosystem stress if the initial water temperatures are already near physiological maxima [Tewksbury et al., 2008]. The widespread warming reported here suggests that large changes in Earth's freshwater resources and their processes are not only imminent but already under way.





Lea la fuente original en: http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/2015GL066235/full

The Andes mountain range defines the topography of the South American countries of Bolivia, Chile, Colombia, Ecuador, and Peru and provides vital ecosystem services to the region. These mountains host more than 99% of the world’s tropical glaciers and are essential in supplying water to regional watersheds that sustain significant portions of the South American population. In the coming decades, the Andean region will be strongly affected by climate change, which is projected to increase temperature and alter precipitation patterns, and the uncertainties of large-scale weather phenomena, such as El Niño Southern Oscillation (ENSO). These changes in weather and climate are already having an impact on regional ecosystems, as is evident by the significant losses in the size and distribution of mountain glaciers, as well as the decreased water availability for irrigation, agriculture, hydropower, and household and industrial uses. These trends, which will only be exaggerated in the coming decades, demonstrate a clear need for integrated management and regionally appropriate adaptation practices in the Andes. However, many adaptation strategies are constrained by a high level of uncertainty and by knowledge gaps. Identifying and prioritizing these gaps in knowledge is a crucial first step in order to develop and implement suitable adaptation measures.


Knowledge gaps

The numerous knowledge gaps related to climate change adaptation pose challenges to the successful implementation of adaptation measures. These knowledge gaps are not necessarily due to insufficient or unavailable knowledge, but occur instead because information is fragmented, scattered, inefficiently transferred and used, and integration and collaboration are lacking.
If we aim to overcome climate risks and ensure the successful implementation of adaptation measures that are context specific, relevant, sustainable and equitable, it is imperative that we identify, prioritize, and fill adaptation knowledge gaps. Doing so also brings new opportunities to gather robust evidence and reduce the uncertainty of biophysical and socioeconomic data, which facilitates improved planning and management by national and regional stakeholders.
Improving the integration of adaptation measures into proactive planning processes and enabling policies can increase the resilience of communities and ecosystems to climate variability and change. Yet, what precisely are the current knowledge gaps in adaptation in the Andes region? Which gaps are of the highest priority to address? And how can we best respond to them? Those are key questions that the joint Adaptation Knowledge Initiative by UNEP and CIAT. addressed at the workshop

Approach for identifying and prioritizing knowledge gaps 

As part of its Action Pledge to the Nairobi Work Programme (NWP) under the United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC), the United Nations Environment Programme (UNEP), through the Global Adaptation Network (GAN), took the initiative to develop a coherent methodology, known as the Adaptation Knowledge Initiative, to identify and prioritize knowledge gaps and response actions to climate change adaptation in the Andes.
In September 2014, a priority-setting workshop was held in Bogotá, organized and facilitated by the International Center for Tropical Agriculture (CIAT) and convened by UNEP, under the Nairobi Work Programme of the UNFCCC. Through the process of “prioritizing” knowledge gaps, using the new and well-defined methodology, the workshop participants, who were representatives from ministries, NGOs, international organizations, and universities, gathered to identify and prioritize the most important knowledge gaps in climate change adaptation in the Andean region and to identify response actions to these gaps and potential institutions with the capacity to close them.
Fifty knowledge gaps were identified by participants during the workshop and sorted into five categories (see Table 1). Furthermore, the workshop participants identified and selected a set of nine criteria (see Table 2) by which they assessed and prioritized the knowledge gaps.

Prioritized knowledge gaps

The 50 knowledge gaps identified cover a range of scientific domains, from the need to better understand climate change impacts on ecosystems and on human well-being, to applied planning needs such as the lack of tools and mechanisms for integrating adaptation into cross-sectoral planning and land-use. The ten highest ranked gaps were:

1.Lack of integrated research on the effects of climate change on ecosystem services and their relationship of these services with the quality of life of regional populations.

2.Mechanisms to include adaptation in current planning tools.

3.Lack of data and information relating to climate change impacts on human health in the Andean region.

4.Lack of economic information and cost-benefit analyses relating to climate change adaptation.

5.Absence of mechanisms for promoting processes for multi-sectoral adaptation.

6.Gaps in socioeconomic information for evaluating the impacts of climate chang.

7.Scarcity of sectoral analyses on the costs of climate change and requirements for adaptation investment.

8.Information gaps on tools for territorial and land-use planning.

9.Gaps in the analysis of social variables and the supply of and demand for water under various climate change scenarios.

10.Scarcity of information and analyses on the impact of climate change on agricultural and livestock production systems

 

Actions to address knowledge gaps

Adaptation knowledge gaps can be filled in different ways and by different stakeholders, and there have already been efforts to close some of these. An excellent example of how four of the top ten highlighted knowledge gaps have been addressed (Gaps 1, 6, 9, and 10) is a research analysis conducted by CIAT in the context of the UNEP-funded REGATTA initiative. CIAT conducted a vulnerability, impact, and adaptation analysis to evaluate the impacts of climate change on agriculture and water availability in the Andean region and explored the population’s adaptive capacity to cope with the impacts. The outcome was an analysis that provided biophysical and socioeconomic information to inform decision makers to formulate and implement policies for the rural sector in the Andean region (see Figure 1).

The workshop is another source of finding ways to fill knowledge gaps in adaptation. Workshop participants elaborated a set of potential response actions to the identified gaps, which can be considered by decision makers. Some key outcomes are highlighted in Table 3 below.

Next steps

In addition to the workshop’s outcomes of proposed action points to close the knowledge gaps in the Andean region, CIAT and UNEP’s Joint Action Pledge to the Nairobi Work Programme is a step further in removing barriers to the upscaling of adaptation actions in other regions and on other themes. The Joint Action Pledge, together with CIAT’s vulnerability, impact, and adaptation analysis, and the proposed action outcomes from the workshop, all highlight a variety of methods and approaches that can be considered when responding to prioritized knowledge gaps in order to improve climate change adaptation measures.
  --------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Recommendations for the identification and prioritization of knowledge gaps

A stakeholder-driven approach to identifying key knowledge gaps has been developed. The following elements should be considered for the identification and prioritization process:

• The identification and prioritization of knowledge gaps and solutions should be conducted by a diverse and well-balanced group of stakeholders that represent all sectors.
• Gaps exist not only in knowledge. Additionally, identify the mechanisms needed to influence structures for improving public management processes.
• Consider the lessons learned from past work that successfully closed knowledge gaps.
For effective adaptation, these knowledge gaps must be addressed in the region, either explicitly through prioritizing of actions by actors in the region, or through adaptation measures that explicitly fill gaps in knowledge through action research approaches.


--------------------------------------------------------------------------------------------------------
Key messages

• The Andean region is very sensitive to climate change impacts and adaptation measures will be more successful if current knowledge gaps are closed. Knowledge that is generated and transferred should respond to user needs and knowledge gaps, therefore it is very relevant to use a systematic approach to identify knowledge gaps.
• The piloted methodology to identify and prioritize knowledge gaps was perceived by participants as efficient and effective and a tool that could be easily applied to other thematic sectors and regions.
• Holistic approaches, from the identification of the most urgent knowledge gaps to the development of policy, are necessary in order to increase the resilience of people and ecosystems.
• The three highest ranked knowledge gaps emphasize the urgency to focus research, policy, and adaptation efforts on:
1. Climate change impacts on ecosystems and the resulting effects on human settlements and activities,
2. Develop mechanisms to include climate change adaptation in current planning tools, and
3. Identifying how climate change will affect human health in the Andes.


Puede acceder a la fuente original en: The Mountain Forum

La construcción de la hidroeléctrica sobre el río Inambari planeaba inundar 100 kilómetros de la carretera Interoceánica. Foto: SPDA

Escribe Marc Dourojeanni / Profesor Emérito de la Universidad Nacional Agraria de La Molina
Fuente: SPDA



Preguntar si en el Perú existe planificación o planeamiento puede parecer insultante. Responderán que existe el Centro Nacional de Planeamiento (CEPLAN) que recibió premios internacionales por la alta calidad de sus productos. Añadirán que el Sistema Nacional de Planeamiento Estratégico está aplicando el “Plan Bicentenario: el Perú hacia el 2021” y que el Sistema Nacional de Inversión Pública (SNIP) lo complementa. Dirán, asimismo, que existe el Acuerdo Nacional y recordarán, también, que hay planes de desarrollo (concertado y no concertado) regional y municipal, planes sectoriales y subsectoriales, presupuestos participativos, ordenamiento territorial, zoneamiento, etc., etc. Y eso es verdad. Todos esos planes están impresos sobre miles de metros cúbicos de papel.

¿Por qué, entonces, la ciudadanía observa día a día tantísimas expresiones de absoluta falta de planeamiento? Estas se dan a escala nacional con una carretera Panamericana con tránsito sobrecargado que no está duplicada mientras que se construyen costosas carreteras sin tránsito ni carga en la Amazonía o, a escala local, en la que veredas y pistas se rompen al día siguiente de haberlas renovado para instalar algún cable o tubo que algún planificador olvidó que estaban planeadas por otro planificador.

EN EL PERÚ NO FALTAN PLANES. EN VERDAD, SOBRAN

Un estudio de 2013 sobre Loreto demostró que tan solo con relación a recursos naturales y ambiente existían 36 planes y/o estrategias de desarrollo vigentes para esa región de los que 16 eran regionales. A eso había que sumar 10 documentos de lineamientos de política con impacto en esa región. Considerando los lineamientos de política, planes y estrategias de otros sectores como educación, salud, seguridad pública, etc., existían entonces no menos de 150 planes vigentes. Loreto no debe ser la región más prolífica en planes pero aun considerando la mitad de los enumerados, en el Perú pueden existir más de un millar de documentos de planificación regional a diferentes escalas.

A eso hay que sumar los documentos de planeamiento sectoriales nacionales que son por lo menos uno por cada dirección general, sin mencionar los que son más específicos. Por ejemplo, en el sector Agrario existe, como es obvio, una política agraria nacional y un plan de desarrollo agrario pero asimismo hay un plan para la prevención de desastres y otros para la palma aceitera, el café y el cacao o para la ganadería y otro para los camélidos. También hay, evidentemente, política y plan para el desarrollo forestal y asimismo un plan para la reforestación y por allí va. Lo mismo ocurre en Transportes donde además de los documentos básicos de praxis existen planes vial, ferroviario, aeronáutico, hidroviario, portuario y de telecomunicación, entre otros. Son pues docenas de planes en cada sector que se desdoblan en planes equivalentes regionales y en algunos casos locales.

¿Es eso necesario? Pues sí y no. Si los planes sectoriales y regionales estuvieran bien amarrados con el plan nacional y si los planes subsectoriales y subregionales estuviesen igualmente concordados con los primeros y entre ellos, ese gran número de planes debidamente ordenados brindaría los detalles y ajustes que permitirían la ejecución del plan, sin perder el rumbo señalado originalmente. Aunque sin duda no se requerirían tantos planes, el resultado sería una orquesta bien afinada que produciría el resultado armónico que se espera. Pero, si como es el caso, cada plan está desligado de los demás o, peor, los contradice, el resultado es una cacofonía espantosa que, como se constata en la práctica, sólo genera malgasto de recursos públicos y enormes perjuicios futuros a la nación. Valga mencionar, como ejemplo entre centenas, las docenas de millones de dólares que malgastó Loreto para hacer estudios de una ferrovía claramente innecesaria entre Yurimaguas e Iquitos, paralela a la Hidrovía Yurimaguas-Iquitos y a una carretera en plena construcción, cuando el plan ferroviario nacional había priorizado una ferrovía internacional que entrando por Pucallpa iría hasta Bayóvar.

Otro buen ejemplo de la falta de planificación es la intención de construir una hidroeléctrica en el río Inambari que, de no haber sido detenida, hubiese cubierto de agua más de 100 costosos kilómetros de la entonces recién inaugurada carretera Interoceánica Sur. O sea, otras decenas de millones de dólares desperdiciados. Otro proyecto inexplicable, ya aprobado, es el de instalar una cara y ambientalmente peligrosa línea de trasmisión entre Moyobamba e Iquitos a pesar de que en este momento se está construyendo una importante nueva central térmica en la capital de Loreto. No se discute que quizá eso sea necesario en el futuro, pero no se entiende ni se explica su urgencia frente a otras necesidades acuciantes.

¿EXISTE UN PLAN RECTOR PARA ALCANZAR UNA VISIÓN CONSENSUADA DEL FUTURO DE LA NACIÓN?
El mayor defecto de los planes, como señalado, es que no llevan en cuenta lo previsto en el escalón de planeamiento superior ni en los que están a su lado y que serán afectados. ¿Pero cómo podrían los planes sectoriales nacionales o los regionales llevar en cuenta el escalón nacional de planeamiento si este, en realidad, no existe? En efecto, sin disminuir la importancia ni la validad del esfuerzo desarrollado a duras penas por el pequeño y relegado CEPLAN, debe reconocerse que se ha quedado en el diagnóstico, en las generalidades conceptuales y en la generación de metodologías de planeamiento estratégico. Sus productos son serios y correctos pero, francamente, lo que propone el Plan Bicentenario puede aplicarse a prácticamente cualquier país del mundo. En el mejor de los casos se trata de buenos propósitos. No es un plan pues no dice concretamente cómo se lograrán esos propósitos ni ordena las acciones necesarias por prioridades claras. El plan de desarrollo nacional aún está esperando ser hecho.
Tampoco existe una visión del futuro que se desea para la Costa, para la Sierra o para la Selva. Existe una multitud de visiones empujadas por diferentes grupos de actores, como por ejemplo el llamado Plan Sierra, cada una de ellas en conflicto más o menos abierto con las demás. También hay planes más focalizados, como el Plan Huallaga o el Plan para el VRAEM, pero no hay ningún plan realmente consensuado para cada una de las tres grandes regiones naturales que tienen mucho en común, ni tampoco para las “macrorregiones”, que agrupan departamentos (ahora mal llamados de regiones), que son interdependientes y que deben dialogar para decidir su futuro.

Vale la pena agregar a las deficiencias mencionadas de la planificación al nivel nacional el tema de las llamadas iniciativas parlamentarias que posibilitan que cualquier congresista proponga y obtenga, gracias a un irresponsable intercambio de favores, el apoyo de otros congresistas para declarar, sin análisis serio, la obra que se le antoje como de “necesidad nacional y utilidad pública”. Dicho sea de paso, los gobiernos también han abusado de esa opción para atender acuerdos internacionales que no fueron debatidos previamente. Así se altera cualquier ejercicio de determinar verdaderas prioridades nacionales.

La ausencia de un plan nacional con un nivel de detalle suficiente resulta en la cacofonía mencionada. Cada sector planifica sin llevar en cuenta el resto ni todos los factores involucrados ni sus consecuencias. Ejemplo típico es el plan vial nacional que parece basarse exclusivamente en el criterio de que, cueste lo que cueste, hay que vincular localidades sin considerar que al planearlas deben preverse inversiones en desarrollo rural y urbano, en seguridad, salud y educación o que existen áreas naturales protegidas o tierras indígenas.

El sector Transporte, o un gobierno regional, no puede por decisión unilateral afectar acuerdos internacionales suscritos por el país en relación a cambio climático, abriendo carreteras a diestra y siniestra y provocando deforestación masiva. Tampoco pueden hacerse caminos sin conocer la opinión de Agricultura que se supone sabe dónde conviene desarrollar actividades agropecuarias o madereras y si las tierras están debidamente tituladas o de Ambiente que cuida de las áreas protegidas o de Energía y Minas o del Ministerio de Cultura y así sucesivamente. O sea, el sector Transportes o una región no deben poder decidir por sí solos dónde, por dónde o cuándo hacer una obra vial. Eso es una decisión de un nivel superior que involucra otros sectores y regiones y que debe ser consensuada, es decir planificada. El ejemplo dado en relación a transportes se repite en cada sector de la administración pública.

A la resultante de la participación de todos los sectores debe sumarse la de la sociedad en general, brindando un compromiso sobre prioridades de inversión que, posiblemente, no agradará a todas las partes pero que reflejará el propósito de la mayoría en busca de la visión de desarrollo escogida.

PLANES QUE NO PLANIFICAN Y EL SNIP

Hay, en medio de tantos planes, algunos que vistos aisladamente están bastante bien hechos. Pero la mayor parte no sirve para nada excepto para cumplir un ritual, tal como ocurre con los obligatorios planes de gobierno de los candidatos a la presidencia. Copian los diagnósticos de otros textos, con errores incluidos y luego simplemente dicen lo que les da la gana, sin mayor análisis ni consulta. Olvidan que planificar implica priorizar y ordenar, haciendo primero lo que debe ser previo. La mayoría de planes carecen de cronogramas, presupuestos y de mecanismos de monitoreo y control o evaluación. Esos planes son, en general, colecciones de ideas de obras que supuestamente son reclamos populares o, simplemente que son del agrado de los que ordenan hacer o de aquellos que hacen el plan.

Pero, con demasiada frecuencia los planes reflejan apenas el oportunismo de los gobiernos en relación con el sector privado, que es un importante responsable la falta de planificación estatal. La planificación estatal es frecuentemente guiada por intereses privados básicamente extractivistas. Todos los ejemplos de obras mal planeadas citados en esta nota son, en esencia, auspiciados por intereses privados, sean empresas nacionales o internacionales. Por eso es que los planes, bien hechos o mal hechos, son alterados a capricho de cada nuevo gobierno y hasta al gusto de las prioridades o intereses de cada nuevo ministro y, por cierto, de cada nuevo gobernador en las mal llamadas regiones. Nadie les recuerda que esos planes en teoría tienen una cierta vigencia y modalidades de verificación y alteración y que si éstas se hacen pueden implicar modificaciones en otros planes.

Se dice que el SNIP evita que el caos sea mayor. Es verdad que sin SNIP la situación sería peor, pero ese mecanismo no cumple a cabalidad su mandato y apenas analiza la viabilidad económica individual de los proyectos que cada uno de los múltiples planes propone. En teoría también considera otros factores, incluida la viabilidad ambiental y social de la propuesta, pero ni sus propios funcionarios dan crédito a eso y reconocen que eso no pasa de un barniz. El SNIP alega descansar en el planeamiento que genera los proyectos que se le someten, pero como explicado, este es de pésima calidad o es simplemente fantasioso.

Por eso, aunque en apariencia los proyectos aprobados tendrían viabilidad económica, en realidad muchos no la tienen por el simple hecho de que faltan otras inversiones e intervenciones conexas que le darían esa viabilidad y que ni siquiera son consideradas o que no son aprobadas por el SNIP. El ejemplo de la carretera Interoceánica Sur es ilustrativo de este hecho pues esta debió ir acompañada de inversiones en asentamientos rurales, asistencia técnica y servicios públicos. Nada de eso ocurrió y por ese motivo esa carretera que costó dos veces y medio más caro que lo planeado apenas sirvió para expandir la minería y la extracción maderera ilegales así como para dar nuevas oportunidades al narcotráfico y al contrabando. Peor, ha sido tajantemente demostrado que ella ha sido una obra sin viabilidad económica, que fue fundamentada en el transporte de soya brasileña para embarcarlo en los puertos de la Costa, lo que nunca ocurrió. Lo mismo ha sido demostrado anticipadamente para el propuesto trecho de la Interoceánica Central entre Cruzeiro do Sul y Pucallpa.

Lo que sucede es que al mismo tiempo que el diabólicamente complejo SNIP se dedica a torturar los proyectos sin perdonar los pequeños y que, por eso, ha creado un monumental represamiento de los mismos, pierde el tiempo evaluando inclusive proyectos de cooperación financiera internacional, es decir casi donaciones solicitadas por el Perú. Y, asimismo, deja pasar sin revisión los proyectos realmente grandes, esos que son fruto de acuerdos entre gobiernos, como aparentemente fue el caso de la mencionada Interoceánica Sur o a muchos de los que atañen cuestiones de energía, entre otras.

Y, para concluir, en un país dominado por la informalidad, o sea en un país donde poco se cumplen las leyes, parece utópico esperar que se cumplan los planes. Y, de hecho, en buena hora que los tantísimos planes mal hechos no se cumplen a cabalidad pues de hacerlo la situación del Perú podría ser peor de lo que es. El autor es consciente de que si la Constitución fuera realmente aplicadas existiría de hecho un cierto plan, expresado en un cierto orden. Pero las leyes, como los planes, no son siempre coherentes con los propósitos de la Constitución y mucho menos con las demás leyes. La discordancia entre leyes es casi tan grande como la que existe entre los planes. Es decir que hay mucho que hacer para dar un sentido común al desarrollo. El autor se atreve a decir que sin una imagen objetivo y la consideración de los medios para alcanzarla es casi imposible hacer leyes que promuevan el desarrollo. Es decir, el plan es primero.

¿HASTA CUÁNDO?

La planificación no es la panacea para el desarrollo pero sí es una de sus herramientas esenciales. Construir un país sin usarla es condenarlo al fracaso o, por lo menos, a una acumulación de problemas y de costos económicos, sociales y ambientales innecesarios. De hecho, sin una buena planificación la obra se hace con un sinfín de vaivenes, con pasos para delante y otros para atrás y muchos a todos los lados. Es como construir un edificio sin plano. Es caro y muy peligroso.

El planeamiento debe involucrar, además de los responsables del gobierno y de los actores sociales organizados, al sector privado que obviamente tiene enorme influencia en todo lo que pasa en el país, en especial con las infraestructuras. Por ejemplo, los caminos que abren las empresas petroleras en la Amazonía son el embrión de futuras carreteras que estimulan la colonización, pero en su diseño no hubo intervención de las partes interesadas del Gobierno, como debieran hacerlo los sectores agropecuario y forestal o los responsables por los derechos indígenas. Cada inversión privada significativa en industrias extractivas determina movimientos de la población que deben ser previstos y asistidos y que, eventualmente, podrían no ser autorizados en determinado momento o sin precondiciones. En teoría eso es visto al momento de hacer los famosos estudios de impacto ambiental y social pero, en realidad, se trata de planeamiento y debe preceder los tales estudios.

Los países que más progresaron en el mundo en el siglo XX y en la actualidad tuvieron y tienen planificación rigorosa. El Brasil, por ejemplo, mantiene aunque por ahora debilitado un influyente Ministerio de Planeamiento. El Perú tuvo un poderoso Sistema Nacional de Planificación (SNP), creado en 1962. Su organismo rector, el Instituto Nacional de Planificación (INP), tuvo un papel esencial para coordinar y compatibilizar las políticas públicas tanto sectorial como territorialmente, con una visión de mediano y largo plazo para el logro de objetivos y metas definidos por el poder político. A pesar de haber sido creado por un gobierno militar fue mantenido tanto por otros militares como por tres gobiernos democráticos. Eliminarlo en 1992 fue uno de los muchos errores de Fujimori. El actual CEPLAN no es ni de cerca lo que fue el INP que con participación intensa preparó, hizo cumplir y supervisó la ejecución de planes, programas y proyectos. Al INP se le adjuntó la Oficina Nacional de Recursos Naturales (ONERN), brindándole un excelente soporte de información científica actualizada. El hecho es que durante 30 años el Perú tuvo y aplicó planeamiento estratégico.

No se propone reconstruir el viejo INP o crear un ministerio, aunque no cabe descartar esas opciones, pero si es indispensable que el nuevo gobierno haga algo definitivo con relación al planeamiento del futuro de la nación. Puede juntar y potenciar lo que existe, como el CEPLAN, el SNIP y el Acuerdo Nacional pero lo más importante es que le otorgue al mecanismo que se cree la autoridad suficiente para que, realmente, pueda conducir el desarrollo nacional por un camino consensuado claro, bien delineado y demarcado.