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Esri LAUC13
Conferencia Latinoamericana de Usuarios ESRI – LAUC 2013 16 al 18 de Octubre, 2013 | Lima, Perú
Identificación de áreas potenciales
para sistemas agroforestales en el
Suroccidente Colombiano
Nathaly de los A. Mazo1
Geógrafa - Joven Investigador COLCIENCIAS
PhD. Jorge Eliécer Rubiano Mejía2
Departamento de Geografía, Universidad del Valle, Cali -Colombia
Lima, Octubre de 2013 1 namwac@gmail.com
2 jorge.rubiano@correounivalle.edu.co
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CONTENIDO
I. Introducción
II. Objetivos
III. Materiales y Métodos
IV. Resultados
V. Conclusiones
Identificación de áreas potenciales para sistemas agroforestales en el Suroccidente
Colombiano
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I. Introducción
• Programa del Reto del
Agua y la Alimentación
CPWF, 2003 – 2007
• Plan de Acción Nacional
Lucha contra la
Desertificación y la Sequía
MAVDT, 2005
Fuente: PN15 CIAT, 2009. QSMAS, Lempira- Honduras
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Indicadores en Colombia
Los Bosques Secos Tropicales (bs-T) es uno de
los tres ecosistemas más degradados,
fragmentados y menos conocidos en Colombia.
Agrícola 9%
Agroforestal
20%
Ganadería 9% Forestal
18%
[NOMBRE DE
CATEGORÍA] [VALOR] %
VOCACIÓN ACTUAL DE USO DE LAS TIERRAS DE COLOMBIA. (IGAC, CORPOICA, 2001)
48% del territorio
nacional está afectado por
la erosión
74% del territorio
nacional es altamente
susceptible a la salinización
78.9% de las zonas secas
presentan algún nivel de desertificación
En zonas secas se
encuentra el 50% de las
categorías de procesos
erosivos más severos.
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Sistemas Agroforestales
Aumentar la seguridad
alimentaria de las comunidades
Reducir la presión sobre
bosques
Revertir procesos
degradativos
Aumento productividad del
suelo Reducción de la vulnerabilidad
Conservación y uso de la tierra sostenible
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SAQ (SQMAS)
Sistema Agroforestal Quesungual
Conjunto de tecnologías de manejo de suelos agrícolas y forestales,
las cuales combinan la siembra de cultivos con árboles dispersos en
regeneración natural, integrando la producción agrícola y forestal en
el sistema agroforestal familiar.
Maíz, frijol y sorgo
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II. Objetivos
• Identificar el potencial en tierras de ladera de los departamentos del
Valle del Cauca, Cauca y Nariño, para la implementación de
alternativas productivas en zonas rurales.
• Contribuir a los procesos de ordenamiento territorial, oferta de
tecnologías para sectores marginados de la economía y apoyo a
unidades de asistencia técnica agropecuarias locales.
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III. Materiales y Métodos
http://www.sdart.co.uk
http://www.landsurveyorsunited.com
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Dominios de Extrapolación-EDA
Método de análisis espacial utilizado para identificar área de influencia esperada de una nueva tecnología o conocimiento sobre un área geográfica en particular.
Uso de información espacial para inferir la distribución potencial
de sitios con características similares.
Estadística Bayesiana (Peso de la Evidencia y Regresión Logística).
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¿Cómo se le asigna el peso a la contribución de cada factor?
El modelo se basa en la probabilidad bayesiana de los pesos de
capas de mapas individuales, donde cada mapa de entrada es
binario y tiene un factor de peso determinado.
Modelamiento del Peso de la Evidencia
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Área = 173 Sitios piloto = 20 Prob. Inicial = 0.115
Área de factor = 22 Sitios piloto en área de factor = 8
1. Peso de la evidencia
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Probabilidad Condicional
A. Factor y sitios
B. Factor pero no sitios
C. No Factor pero sitios
D. No Factor no sitios
W- = ln C/D
W+ = ln A/B
Área = 173 Sitios piloto = 20 Prob. Inicial = 0.115
Área de factor = 22 Sitios piloto en área de factor = 8
2. Peso de la evidencia
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Probabilidad Condicional
A. Factor y sitios
B. Factor pero no sitios
C. No Factor pero sitios
D. No Factor no sitios
W- = ln C/D
W+ = ln A/B
Odds Post = ln (Odds Prior + ∑(W+ +W-)
Post Prob = Odds Post/(1+Odds Post)
Área = 173 Sitios piloto = 20 Prob. Inicial = 0.115
Área de factor = 22 Sitios piloto en área de factor = 8
3. Peso de la evidencia
Test de Independencia Condicional
de las capas de evidencia
Probabilidad Posterior = 0.14 P(SjF1F2) = [P(F2jS) P(F1jS) P(S) ] / [P(F2) P(F1)]
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Área de Estudio
Área de entrenamiento
Área de implementación
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Variables de Evidencia A
cc
es
ibil
ida
d
Rastr
ojo
Áre
a a
grí
co
la
Pen
die
nte
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ad
Bo
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ch
a
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Geoprocesamiento
• Spatial Data Modeller-SDM
• Permite adicionar mapas categóricos
con intervalos, ordinales, o de relación
a escala, para producir un mapa
predictivo del lugar donde es probable
que ocurra algo similar.
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IV. Resultados
Localización de sitios
potenciales para la
implementación del
SAQ.
Probabilidad Posterior
(Peso de la Evidencia)
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Test de Independencia Condicional
(Agterberg & Cheng CI) de las capas de evidencia
Valle del Cauca Cauca Nariño
CI Total: 0.0% 0.0% 0.0%
Test de Independencia Condicional: gw1h gw1h gw1h
No. de puntos de entrenamiento observados, n =
218 218 218
No. de puntos de entrenamiento esperados, T =
52.5 37.3 43.6
Diferencia, T-n= -165.5 -180.7 -174.4
Desviación Estándar de T = 7.213 4.455 5.924
Radio de Independencia Condicional: 4.15 5.85 4.99
Probabilidad de que este modelo no es
condicionalmente independiente es (T-
n)/Tstd =
-22.940539 is 0.0%
-40.569985 is
0.0%
-29.433503 is 0.0%
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Área potencial para el SAQ
35000
26300
18900
14500 14300 14100
19900 19100
14100
19400 17100
14500
0
5000
10000
15000
20000
25000
30000
35000
40000
MERCADERES BOLIVAR PAEZ BELA EL TAMBO LA VEGA PATIA ELBORDO
PASTO BUESACO MALLAMA DAGUA TULUA BOLIVAR
Áre
a p
ote
ncia
l (h
as)
Municipios por Departamento
Has Probabilidad Posterior (WofE)
Departamentos Muy Baja Baja Media Alta
Valle del Cauca 634100 496300 260400 252900
Cauca - 1561100 439400 297000
Nariño - 1805300 274100 371600
TOTAL 634100 3862700 973900 921500
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SAQ : Alternativa de
Manejo en Zonas de
Ladera
Has Probabilidad Posterior (WofE)
Suelos y tierra en
desertificación, 2006 Muy Baja Baja Media Alta
Baja 84500 39600 94300 47100
Moderada 90 207 271 31200
Alta 38600 149000 125500 194900
Totales 132100 209300 246900 273200
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Algunos Referentes (Castro, 2010).
• Es posible alcanzar seguridad alimentaria en áreas con tendencia a
sequía en trópicos sub-húmedos sin comprometer la calidad de los
recursos suelo, agua y vegetación.
• El trabajo con los productores en Honduras ha permitido mejorar el
conocimiento de sus prácticas de producción y toma de decisiones.
• La identificación de los principios determinantes de éxito del SAQ y
las experiencias en su validación facilitara la adaptación del
sistema a otras áreas en los trópicos sub-húmedos.
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V. Conclusiones
• La implementación de sistemas agroforestales en el Suroccidente
Colombiano, es una alternativa para el manejo de zonas de bosque
seco de laderas intervenidas y/o en proceso de degradación dada
su eficiencia en el uso de recursos a la vez que contribuyen a la
seguridad alimentaria de comunidades rurales.
• En el marco de la lucha contra los procesos de desertificación y
sequía en las zonas secas (áridas, semiáridas y subhúmedas
secas), los sistemas agroforestales representan un mecanismo
para la mitigación de los efectos y prevención de sus causas.
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V. Conclusiones
Peso de la Evidencia
• Para identificar si un lugar es apropiado para el proyecto hay que
tener en cuenta la contribución de cada factor (pesos negativos y
positivos); asociar dicha información con el conocimiento del sitio
(Probabilidad inicial de los sitios con SAQ); y calcular el valor del
potencial de cualquier otro nuevo lugar para replicar SAQ
(probabilidad posterior).
• Además, es importante verificar problemas de condicionalidad e
incertidumbre del modelo predictivo, y ajustar los resultados con
información complementaria.
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Socialización de Resultados
• Socialización de resultados con
las UMATAS en aquellos
municipios con áreas de altas
probabilidades de implementación.
• Desarrollo de alternativas
tecnológicas y asistencia técnica
apoyo en el proceso de toma de
decisiones y ordenamiento y
planificación del territorio.
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Bibliografía
• Ayarza, M. Ayarza, L. Welchez, E. Navarro, G. Flores. 2005. Sistema Agroforestal Quesungual: Factores que
influyeron en su adopción por los pequeños productores de ladera de la región de Lempira Sur de Honduras.
• Boehner, J., Koethe, R. Conrad, O., Gross, J., Ringeler, A., Selige, T. (2002): Soil Regionalisation by Means of
Terrain Analysis and Process Parameterisation. In: Micheli, E., Nachtergaele, F., Montanarella, L. [Ed.]: Soil
Classification 2001 European Soil Bureau, Research Report No. 7, EUR 20398 EN, Luxembourg. pp.213-222.
• Bonham-Carter, GF. Geographic information systems for geoscientist: Modelling with GIS. In: Merriam DF,
editors. Computer Methods in the Geosciences. New York: Pergamon/Elsevier; 2002, 302-334.
• Castro Zúniga, Aracely. 2010. Dinámica del nitrógeno y fósforo del suelo en el sistema agroforestal Quesungual.
Doctorado thesis, Universidad Nacional de Colombia Sede Palmira.
• CIAT. 2009. PN15 - Quesungual slash and mulch agroforestry system (QSMAS): Improving crop water
productivity, food security and resource quality in the subhumid tropics. CPWF Project Report. Cali, Colombia. 64
p.
• Consorcio para el manejo integrado de los suelos frágiles de Centroamérica-MIS. 2005. Boletín Técnico No 1
Tegucigalpa, Honduras
• GAMBOA, Harold; GÓMEZ, Walter & IBRAHIM, Muhammad. Sistema agroforestal Quesungual: una buena
práctica de adaptación al cambio climático. Capítulo 3. En : Políticas y Sistemas de Incentivos para el Fomento y
Adopción de Buenas Prácticas Agrícolas Como Una medida de Adaptación al Cambio Climático en América
Central. Centro Agronómico Tropical de Investigación y Enseñanza (CATIE). Turrialba, Costa Rica, 2009.
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Bibliografía
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uso de las tierras de Colombia. Bogotá, Colombia. 2002
• Ministerio de Ambiente, Vivienda y Desarrollo Territorial-MAVDT. República de Colombia Plan de Acción Nacional
Lucha contra la Desertificación y la Sequía en Colombia. Bogotá, 2005 ISBN: 958-97679-2-3
• Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación (FAO), 2005. El Sistema Agroforestal
Quesungual.
• Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente (PNUMA) Tomado de Agroforestería Guatemala.
http://www.unccd.int/en/Pages/Contact.aspx
• Rubiano, J, Cook, S. and Douthwaite, B. 2008. Adapting to change–how to accelerate impact. Proceedings of the
CGIAR Challenge Program on Water and Food 2nd International Forum on Water and Food, Addis Ababa,
Ethiopia, November 10—14, 2008. The CGIAR Challenge Program on Water and Food, Colombo. 183pp.
• Rubiano, J., S. Cook, M. Rajasekharan, V. Soto, and B. Douthwaite. 2009. Extrapolation domain analysis: A tool
to anticipate research impact. Impact Assessment Review Journal (in press).
• Sawatzky, D. L., G. L. Raines, G. F., Bonham-Carter, and C. G. Looney. 2005. ARCSDM3: ArcMAP extension for
spatial data modelling using weights of evidence, logistic regression, fuzzy logic and neural network analysis.
URL: http://ntserv.gis.nrcan.gc.ca/sdm/ARCSDM3/.
• Datos espaciales
Fuente URL
JointResearchCentre http://bioval.jrc.ec.europa.eu/products/gam/index.htm
ISCGM Global Map Data Download Service http://www.iscgm.org/gmd/download/glcnmo.html
CGIAR Consortium for Spatial Information (CGIAR-CSI) http://srtm.csi.cgiar.org/
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Agradecimientos
Programa de Jóvenes Investigadores e Innovadores 2012,
COLCIENCIAS – Universidad del Valle
Grupo de Investigación Territorios
Departamento de Geografía, Universidad del Valle
Cali, Valle del Cauca
Ph D. Aracely Castro, CIAT
Palmira, Valle del Cauca
Unidad Municipal de Asistencia Técnica Agropecuaria, UMATA
de Toro, Tuluá y Dagua, Valle del Cauca
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Universidad del Valle
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namwac@gmail.com
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Zona para una Imagen Vertical PhD. Jorge E. Rubiano
Profesor asociado
Departamento de Geografía,
Universidad del Valle
Cali –Colombia
Jorge.rubiano@correunivalle.edu.co