Evaluación de la sostenibilidad orientada a experimentos ...

Evaluacioacuten de la sostenibilidad orientada

a experimentos agriacutecolas asociados al

suelo

Oscar Ivaacuten Monsalve Camacho

Universidad Nacional de Colombia

Facultad de Ciencias Agrarias

Bogotaacute DC Colombia

2021



suelo


Tesis presentada como requisito parcial para optar al tiacutetulo de

Doctor en Ciencias Agrarias

Director (a)

Geoacuteloga PhD Martha Cecilia Henao Toro

Liacutenea de Investigacioacuten

Suelos y Aguas




2021

A mi esposa Nadia Luque y nuestro hijo Jacobo

Monsalve Luque porque son mi apoyo fortaleza y

verdadero horizonte

Agradecimientos

Agradezco a Dios a mi familia y a todas las personas que me brindaron su apoyo para la

realizacioacuten de este trabajo

A la profesora Martha Henao por su guiacutea apoyo y sobre todo por su comprensioacuten e inmensa

humanidad quien no solo se limitoacute a guiar y corregir mi trabajo sino que ademaacutes fue un apoyo

constante

A los miembros de mi comiteacute doctoral profesores Andreacutes Pentildea Angela Castantildeo Aquiles

Darghan Helena Goacutemez y Jesus Ospina

A los profesores e investigadores Andrea Rodriacuteguez Carlos Bojacaacute Gerrit Hoogenboom Johan

Sebastian Gutierrez Oscar Castillo Yolanda Rubiano por su guiacutea cientiacutefica y valiosas ensentildeanzas

A la Universidad Nacional de Colombia

A la Corporacioacuten Colombiana de Investigacioacuten Agropecuaria (Agrosavia)

Al Centro de Biosistemas de la Universidad Jorge Tadeo Lozano

A la Universidad de Florida

Y a todos los que directa o indirectamente aportaron su granito de arena para que pudiera alcanzar

el objetivo

Resumen y Abstract IX

Resumen

A escala finca regioacuten paiacutes o planeta existe un considerable nuacutemero de instrumentos que evaluacutean

cualitativa o cuantitativamente el nivel de sostenibilidad de los sistemas de produccioacuten agriacutecola

Las opciones se reducen si la evaluacioacuten se quiere realizar a nivel ultra detallado donde el sistema

productivo estaacute a escala de parcela o unidad experimental es decir en investigacioacuten agriacutecola

aplicada En este contexto es comuacuten que los mejores tratamientos sean identificados a traveacutes de

las diferencias significativas que resulten del anaacutelisis estadiacutestico de variables como rendimiento

pero no se definen desde la sostenibilidad del sistema de produccioacuten agriacutecola conectando al

ambiente la sociedad y la economiacutea como un todo Por otra parte muchos de los estudios de

sostenibilidad agriacutecola se realizan sin tener en cuenta las caracteriacutesticas del suelo Esto contrasta

con el efecto directo y determinante que este recurso tiene sobre la agricultura Ademaacutes de la

restriccioacuten de detalle geograacutefico y la escasa importancia que se le da al suelo las actuales

herramientas no abordan cuantitativamente la sostenibilidad a largo plazo Teniendo en cuenta

estas tres limitaciones se disentildeoacute construyoacute y evaluoacute MSEAS (Metodologiacutea de Evaluacioacuten de la

Sostenibilidad Orientada a Experimentos Agriacutecolas Asociados al Suelo) una herramienta de

anaacutelisis de la sostenibilidad agriacutecola basada en indicadores que reuacutene las tres dimensiones de la

sostenibilidad ambiental social y econoacutemica y a traveacutes de un iacutendice cuantitativo mide el nivel

actual o futuro de la sostenibilidad de los tratamientos evaluados en experimentos sobre manejo

del suelo MSEAS se construyoacute con cuatro caracteriacutesticas importantes

1) adaptable a experimentos asociados a actividades de manejo del suelo con diversas

caracteriacutesticas espaciales temporales y de medicioacuten

2) modulable dependiendo de la cantidad y calidad de los datos se tiene la opcioacuten de evaluar solo

la sostenibilidad actual o la sostenibilidad actual y futura

3) cuantificable el nivel de sostenibilidad de los tratamientos se determina a traveacutes de un iacutendice

cuantitativo

4) inferencial es posible estimar un importante nuacutemero de indicadores mediante herramientas de

modelacioacuten y simulacioacuten como LCA (Life Cicle Assessment) y DSSAT (Decision Support System

for Agrotechnology Transfer)

X Evaluacioacuten de la sostenibilidad orientada a experimentos agriacutecolas asociados al suelo

Antes de construir MSEAS se plantearon cuatro documentos de liacutenea base

1) Revisioacuten sobre indicadores de sostenibilidad agriacutecola asociados a propiedades procesos y

manejo del suelo

2) Evaluacioacuten de indicadores de calidad del suelo con posibilidad de uso a escala de parcela o

unidad experimental

3) Esfuerzo de labor Indicador para estimar la magnitud del esfuerzo fiacutesico en las labores

agriacutecolas

4) Marco de seleccioacuten del conjunto miacutenimo de indicadores para evaluaciones de sostenibilidad

agriacutecola a escala de parcela

Estos trabajos sirvieron de liacutenea base y sustento teacutecnico para la puesta a punto de MSEAS la cual

se desarrolloacute a traveacutes de tres procesos disentildeo construccioacuten y evaluacioacuten con datos simulados uso

en condiciones actuales y uso en escenarios futuros Se utilizaron datos de experimentos reales

(estudios de caso) para evaluar la metodologiacutea La principal conclusioacuten que se desprende de esta

evaluacioacuten es que es viable el uso de MSEAS con experimentos agriacutecolas orientados al suelo ya

que se evidencioacute su capacidad para identificar los tratamientos ambiental social y

econoacutemicamente maacutes sostenibles en los experimentos evaluados

Palabras clave MSEAS indicador de sostenibilidad calidad del suelo relacioacuten suelo-planta

relacioacuten suelo-agua relacioacuten suelo-atmoacutesfera DSSAT LCA

Contenido XI

Abstract

At the farm region country or global scale there are many instruments that qualitatively or

quantitatively assess the level agricultural production systems sustainability The options are

reduced if the evaluation is to be carried out at the ultra-detailed level where the production

system is at the plot or experimental unit scale ie in applied agricultural research In this context

it is common for the best treatments to be identified through the significant differences resulting

from the statistical analysis of variables such as yield However they are not defined from the

sustainability of the agricultural production system connecting the environment society and the

economy On the other hand many agricultural sustainability studies are conducted without

considering soil characteristics This contrasts with the direct and determining effect that this

resource has on agriculture In addition to the restriction of geographic detail and the low

importance given to soil current tools do not quantitatively address long-term sustainability With

these three limitations in mind MSEAS (Methodology for Sustainability Evaluation oriented to

Soil Associated Agricultural Experiments) an indicator-based agricultural sustainability analysis

tool was designed constructed and evaluated It brings together the three dimensions of

sustainability environmental social and economical and through a quantitative index measures

the current or future level of sustainability of the treatments evaluated in soil management

experiments MSEAS was constructed with four essential characteristics

1) Adaptable to experiments associated with soil management activities with diverse spatial

temporal and measurement characteristics

2) Modular since depending on the quantity and quality of the data there is the option of

evaluating only current sustainability or current and future sustainability

3) Quantifiable the level of sustainability of treatments is determined through a quantitative index

4) Inferential since it is possible to estimate many indicators using modeling and simulation tools

such as LCA (Life Cycle Assessment) and DSSAT (Decision Support System for Agrotechnology

Transfer)

Before building MSEAS four baseline documents were proposed

1) Review of agricultural sustainability indicators associated with soil properties processes and

management

2) Evaluation of soil quality indicators with the possibility of use at plot or experimental unit scale

XII Evaluacioacuten de la sostenibilidad orientada a experimentos agriacutecolas asociados al suelo

3) Labour effort Indicator to estimate the magnitude of physical effort in agricultural work

4) Framework for the selection of the minimum set of indicators for agricultural sustainability

evaluations at the plot scale

These works served as a baseline and technical support for the development of MSEAS which

was developed through three processes design construction and evaluation with simulated data

use in current conditions and future scenarios Data from real experiments (case studies) were

used to evaluate the methodology The main conclusion drawn from this evaluation is that the use

of MSEAS with soil-oriented agricultural experiments is feasible Its ability to identify the most

environmentally socially and economically sustainable treatments in the evaluated experiments

was evidenced

Keywords SMAES sustainability indicator soil quality soil-plant relationship soil-water

relationship soil-atmosphere relationship DSSAT and LCA

Contenido XIII

Contenido

Resumen IX

Abstract XI

Contenido XIII

Lista de figuras XVI

Lista de tablas XVIII

Lista de abreviaturas XXII

Introduccioacuten general 23

1 Marco teoacuterico 28 11 Sostenibilidad agriacutecola 28 12 Herramientas de evaluacioacuten de la sostenibilidad agriacutecola basadas en indicadores 29 13 Escenario climaacutetico futuro en Colombia 31 14 Suelo y variabilidad climaacutetica 31 15 Aplicacioacuten de los modelos de simulacioacuten en agricultura 33 16 Indicadores asociados a propiedades procesos y manejo del suelo utilizados en

evaluaciones de sostenibilidad agriacutecola Revisioacuten 37 161 Resumen 37 162 Abstract 37 163 Introduccioacuten 38 164 Tipos de indicadores de acuerdo con la dimensioacuten 39 165 Metodologiacutea 39 166 El suelo y la sostenibilidad agriacutecola 40 167 Indicadores asociados a las propiedades y relaciones del suelo con su entorno

utilizados en evaluaciones de sostenibilidad agriacutecola 50 168 Conclusiones 55

2 Estudios de liacutenea base para la construccioacuten y evaluacioacuten de MSEAS 56 21 Metodologiacutea de los experimentos agriacutecolas utilizados para la construccioacuten y evaluacioacuten

de MSEAS 57 211 Metodologiacutea experimento fertilizacioacuten orgaacutenico-mineral en tomate bajo invernadero

(ExTom) 57 212 Metodologiacutea experimento fraccionamiento de la fertilizacioacuten como estrategia para

reducir la cantidad de fertilizante aplicado en el cultivo de papa (ExPtSp) 57 213 Metodologiacutea evaluacioacuten de secuencias de rotacioacuten con papa (ExPtRo) 58

22 Evaluacioacuten de indicadores de calidad del suelo con posibilidad de uso a escala de parcela

o unidad experimental 59 221 Resumen 59 222 Abstract 60

XIV Evaluacioacuten de la sostenibilidad orientada a experimentos agriacutecolas asociados al suelo

223 Introduccioacuten 60 224 Metodologiacutea 64 225 Resultados 72 226 Discusioacuten 81 227 Conclusiones 87

23 Esfuerzo de labor Indicador para estimar la magnitud del esfuerzo fiacutesico en las labores

agricolas 88 231 Resumen 88 232 Abstract 88 233 Introduccioacuten 89 234 Metodologiacutea 90 235 Resultados y discusioacuten91 236 Conclusiones 98

24 Marco de seleccioacuten del conjunto miacutenimo de indicadores para evaluaciones de

sostenibilidad agriacutecola a escala de parcela 99 241 Resumen 99 242 Abstract 100 243 Introduccioacuten 100 244 Metodologiacutea 103 245 Resultados 111 246 Discusioacuten 115 247 Conclusiones 117

3 Construccioacuten de la Metodologiacutea de Evaluacioacuten de la Sostenibilidad Orientada a

Experimentos Agriacutecolas Asociados al Suelo (MSEAS) 118 31 Resumen 118 32 Abstract 119 33 Introduccioacuten 119 34 Materiales y Meacutetodos 121

341 Revisioacuten y tipos de indicadores 121 342 Seleccioacuten y parametrizacioacuten de indicadores 121 343 Definicioacuten de un uacutenico Iacutendice de Sostenibilidad (IS) 122

35 Resultados y discusioacuten 126 351 Indicadores ambientales sociales y econoacutemicos con uso potencial en MSEAS 126 352 Meacutetodos de normalizacioacuten ponderacioacuten y agregacioacuten seleccionados para definir un

uacutenico Iacutendice de Sostenibilidad (IS) 133 36 Conclusiones 139

4 Aplicacioacuten de MSEAS en condiciones actuales 141 41 Uso de MSEAS para estimar la sostenibilidad de un cultivo de tomate frente a la

aplicacioacuten de cinco mezclas de fertilizantes 141 411 Resumen 141 412 Abstract 142 413 Introduccioacuten 142 414 Materiales y Meacutetodos 144 415 Resultados y discusioacuten 154 416 Conclusiones 163

42 Rotacioacuten como estrategia para aumentar la sostenibilidad del cultivo de papa Estudio de

caso en Mosquera Colombia 165 421 Resumen 165 422 Abstract 165

Contenido XV

423 Introduccioacuten 166 424 Materiales y Meacutetodos 167 425 Resultados y discusioacuten 170 426 Conclusiones 177

5 Aplicacioacuten de MSEAS en escenarios futuros Estudio de caso en fraccionamiento de la

fertilizacioacuten en papa 179 51 Resumen 179 52 Abstract 180 53 Introduccioacuten 180 54 Materiales y Meacutetodos 181

541 Desarrollo del experimento y construccioacuten del inventario del sistema productivo 181 542 Uso de MSEAS en condiciones actuales 182 543 Uso de MSEAS para la evaluacioacuten de la sostenibilidad futura 183

55 Resultados y discusioacuten 185 551 Escenario de cambio climaacutetico 185 552 Modelacioacuten en DSSAT 186 553 Definicioacuten del Conjunto Miacutenimo de Indicadores (CMI) Indicadores centrales

seleccionados 190 554 Estimacioacuten de Iacutendices de Sostenibilidad (IS) 192

56 Conclusiones 199 ANEXOS Capiacutetulo 5 200

Conclusiones generales 203

Recomendaciones 205

Alcance y proyecciones 207

Bibliografiacutea 209

XVI Evaluacioacuten de la sostenibilidad orientada a experimentos agriacutecolas asociados al suelo

Lista de figuras

Figura 0-1 Trabajo de tesis esquematizado Fuente El autor 27

Figura 1-1 Esquema del modelo de sistema de cultivo DSSAT Fuente Hoogenboom et al

2017 35

Figura 1-2 Esquema del proceso de anaacutelisis de la sostenibilidad de sistemas de produccioacuten

agriacutecola con indicadores asociados a propiedades procesos y manejo del suelo Fuente El autor55

Figura 2-1 Puntaje obtenido para los indicadores de calidad de suelo (SQ) para todos los

tratamientos de los tres experimentos evaluados ExTom (arriba) ExPtSp (medio) y ExPtRo

(abajo) SMAF SQSMAF SA SQSA W(A) SQW(A) W(P) SQW(P) PCA(A) SQPCA(A) PCA(P)

SQPCA(P) PLSR(A) SQPLSR(A) PLSR(P) SQPLSR(P) (A) Aditivo (P) Producto 78

Figura 2-2 Puntaje obtenido por cada uno de los indicadores que hacen parte del conjunto

miacutenimo de indicadores (CMI) para cada conjunto de criterios de seleccioacuten 115

Figura 3-1 Resultados de la comparacioacuten de los meacutetodos de normalizacioacuten N1 = Desviacioacuten

estaacutendar desde la media N2 = Distancia desde el maacuteximo N3 = Distancia desde la media y N4 =

Distancia desde el mejor y peor valor a partir de los valores observados (v) Promedio = 112

Desviacioacuten estaacutendar = 12 Maacuteximo = 140 Miacutenimo = 94 134

Figura 3-2 Simulacioacuten de indicadores (Ik) y ponderadores (W1 = W2 = W3 = 033) para los

iacutendices de sostenibilidad (IS) propuestos ISS = Suma ponderada de indicadores ISP = Producto de

indicadores ponderados e ISλ = Funcioacuten multicriterio para λ = 000 025 050 075 y 1 136

Figura 3-3 Simulacioacuten de indicadores (Ik) y ponderadores (W1 = 01 W2 = 01 W3 = 08) para

los iacutendices de sostenibilidad (IS) propuestos ISS = Suma ponderada de indicadores ISP = Producto

de indicadores ponderados e ISλ = Funcioacuten multicriterio para λ = 000 025 050 075 y 1 137







Figura 4-1 Comparacioacuten de los iacutendices de sostenibilidad (IS) entre tratamientos Se presentan

los IS por cada dimensioacuten y el IS acumulado (Total) agregando las tres dimensiones de la

sostenibilidad (ambiental social y econoacutemica) Letras iguales indican que no hay diferencias

significativas entre tratamientos (Tukey Plt 005) n=15 161



sostenibilidad Letras iguales indican que no hay diferencias significativas entre tratamientos

(Tukey Plt 005) n=15 176

Figura 5-1 Siacutentesis de la metodologiacutea de evaluacioacuten de la sostenibilidad orientada a

experimentos agriacutecolas asociados al suelo (MSEAS) adaptada para medicioacuten de iacutendices de

sostenibilidad en condiciones actuales (IS-A) y de escenarios futuros (IS-45 e IS-85) ISP

Inventario del sistema productivo CMI Conjunto miacutenimo de indicadores PCA Anaacutelisis de

Contenido XVII

componentes principales y RCP = Viacutea de concentracioacuten representativa Los cuadros azules

corresponden a macroprocesos los naranjas a subprocesos y los marroacuten a resultados Fuente El

autor 182

Figura 5-2 Ciclo anual de precipitacioacuten temperatura maacutexima y miacutenima y radiacioacuten sobre todos

los puntos de rejilla en el Municipio de Mosquera Cundinamarca (Colombia) 187

Figura 5-3 Resultados observados (barras) y simulados por DSSAT (punto) para el indicador

rendimiento (Yd) en el escenario actual 188

Figura 5-4 Variacioacuten del rendimiento (Yd) carbono orgaacutenico (OC) nitroacutegeno mineral (NO3- +

NH4+ - N Min) mineralizacioacuten neta de nitroacutegeno (N mnrlz) absorcioacuten de nitroacutegeno (N abs)

temperatura maacutexima (T max) y CO2 a lo largo del tiempo (2016 - 2100) para el escenario RCP 85

Los datos mostrados estaacuten normalizados para facilitar su visualizacioacuten y comparacioacuten 189

Figura 5-5 Variacioacuten del CO2 atmosfeacutericoa lo largo del tiempo Actual (1971 - 2019) y RCP

45 y 85 (2020 - 2100) 190

Figura 5-6 Indices de sostenibilidad (IS) entre tratamientos Letras iguales indican que no hay

diferencias significativas entre tratamientos (Tukey Plt 005) n=15 198

Contenido XVIII

Lista de tablas

Tabla 1-1 Herramientas basadas en indicadores utilizadas para hacer evaluacioacuten de sostenibilidad

agriacutecola 30

Tabla 1-2 Efectos potenciales de variabilidad y cambio climaacutetico con procesos fiacutesicos quiacutemicos y

bioloacutegicos del suelo e interacciones con estreacutes quiacutemico Fuente St Clair y Lynch 2010 32

Tabla 1-3 Informacioacuten solicitada para hacer modelacioacuten y simulaciones con DSSAT Adaptado

de Hoogenboom et al 2017 36

Tabla 1-4 Descripcioacuten general de los procesos de degradacioacuten del suelo asociados a actividades

agriacutecolas Adaptado de Lal 2015 y Oldeman 1994 46

Tabla 1-5 Indicadores (Ind) asociados a las propiedades o procesos del suelo que son utilizados

en evaluaciones de sostenibilidad agriacutecola 51

Tabla 1-6 Indicadores (Ind) de la relacioacuten suelo - agua que son utilizados en evaluaciones de

sostenibilidad agriacutecola 52

Tabla 1-7 Indicadores (Ind) de la relacioacuten suelo - atmoacutesfera que son utilizados en evaluaciones de


Tabla 1-8 Indicadores (Ind) de la relacioacuten suelo - planta que son utilizados en evaluaciones de


Tabla 2-1 Propiedades fiacutesicas maacutes utilizadas en indicadores de calidad del suelo 61

Tabla 2-2 Propiedades quiacutemicas del suelo maacutes utilizadas en indicadores de calidad del suelo

62

Tabla 2-3 Propiedades bioloacutegicas del suelo maacutes utilizadas en indicadores de calidad del suelo

63

Tabla 2-4 Propiedades quiacutemicas fiacutesicas y bioloacutegicas de los suelos utilizados en los experimentos

(Exp) en evaluacioacuten Tratamientos (Trat) con la misma letra no presentaron diferencias

significativas (Plt005) 65

Tabla 2-5 Algoritmos y funciones loacutegicas utilizadas para la interpretacioacuten de las propiedades

(Props) pH (agua) estabilidad de agregados (AGG) capacidad de agua disponible (CAD)

densidad aparente (Db) conductividad eleacutectrica (CE) y carbono orgaacutenico (CO) y el caacutelculo del

indicador de calidad de suelo SQSMAF Fuente adaptado de Andrews et al (2004) 67

Tabla 2-6 Paraacutemetros establecidos para calcular el indicador de calidad de suelo SMAF para los

tratamientos de cada experimento evaluado 68

Tabla 2-7 Paraacutemetros utilizados para procesar los algoritmos de estimacioacuten del indicador de

calidad de suelo SQSMAF para los tres experimentos evaluados 73

Tabla 2-8 Resultados de los algoritmos de estimacioacuten del indicador de calidad de suelo SQSA

para los tres experimentos evaluados 74

Tabla 2-9 Paraacutemetros establecidos para calcular el indicador de calidad de suelo SQW para los tres

experimentos evaluados 75

Contenido XIX

Tabla 2-10 Resultados de los algoritmos de estimacioacuten del indicador de calidad de suelo SQW para

los tres experimentos evaluados 76

Tabla 2-11 Paraacutemetros establecidos para calcular el indicador de calidad de suelo SQPCA para los

tres experimentos evaluados despueacutes de correr el anaacutelisis de componente principales (PCA) 76

Tabla 2-12 Puntuacioacuten (Sc) obtenida por cada propiedad del suelo para el caacutelculo del indicador de

calidad de suelo SQPCA para los tres experimentos evaluados 77

Tabla 2-13 Paraacutemetros utilizados para calcular el indicador de calidad de suelo SQPLSR para los

tres experimentos evaluados 79

Tabla 2-14 Matriz de correlacioacuten entre los indicadores de calidad de suelo (SQ) evaluados en los

tres experimentos = P lt 005 = P lt 001 = P lt 0001 80

Tabla 2-15 Matriz de correlacioacuten entre el rendimiento y la cantidad de abonos y fertilizantes

aplicados al suelo con los resultados de cada indicador de calidad del suelo evaluado = P lt 005

= P lt 001 = P lt 0001 80

Tabla 2-16 Sistemas de cultivo de papa evaluados 91

Tabla 2-17 Grados de esfuerzo de labor (GE) establecidos empiacutericamente para construir el

indicador Esfuerzo de Labor Agriacutecola (ELB) Adaptado de Borg (1982 1990) 92

Tabla 2-18 Grados de esfuerzo (GE) de las actividades agriacutecolas Doacutende PT = Preparacioacuten

terreno ST = Siembra y trasplante PC = Proteccioacuten de cultivos LC = Labores culturales CP =

Cosecha y postcosecha Pln = Terreno plano Inc = inclinado y Min = Muy inclinado 92

Tabla 2-19 Cantidad de horas requeridas por cada actividad de cultivo en cada sistema evaluado

seguacuten su grado de esfuerzo (GE) 95

Tabla 2-20 Caacutelculo del indicador del esfuerzo de labor (ELB) para cada sistema evaluado Doacutende

GE = Grado de esfuerzo GET = Grado de esfuerzo total FE = Factor de esfuerzo MaxGET =

Maacuteximo grado de esfuerzo total FGE = Factor por grado de esfuerzo 96

Tabla 2-21 Diferencias porcentuales en la cantidad de horas requeridas para llevar a cabo las

labores de cultivo entre los sistemas evaluados 97

Tabla 2-22 Caacutelculo del indicador del esfuerzo de labor (ELB) eliminando los sistemas PlnNo y

MuiNo Doacutende GE = Grado de esfuerzo GET = Grado de esfuerzo total FE = Factor de esfuerzo

MaxGET = Maacuteximo grado de esfuerzo total FGE = Factor por grado de esfuerzo 98

Tabla 2-23 Criterios para la seleccioacuten y evaluacioacuten de indicadores de sostenibilidad agriacutecola

(Fuente de Olde et al 2016b) 102

Tabla 2-24 Indicadores crudos ambientales sociales y econoacutemicos evaluados en el estudio de

caso 110

Tabla 2-25 Puntuacioacuten obtenida por los indicadores crudos para los criterios de seleccioacuten

obligatorios (ObGt) ObSt Relacionado con el objetivo de sostenibilidad agriacutecola CuAt

Cuantificable EpIn Especiacuteficamente interpretable TrEs Transparente y estandarizado NoRd No

redundante y SgDf Significativamente diferente 111

Tabla 2-26 Puntuacioacuten obtenida por los indicadores base para los criterios de seleccioacuten no

obligatorios principales (NbPr) y alternos (NbAt) MdAs Medicioacuten asequible PrTZ

Parametrizado MdEd Medido o estimado ObEs Relacionado con el objetivo del estudio VrRt

Variable entre repeticiones AcTn Aceptacioacuten DsPt Desarrollo participativo PrFu Balance de

presente y futuro AgVr Agregado113

Tabla 2-27 Puntuacioacuten obtenida por los indicadores base para el criterio de correlacioacuten (CrLc)

NoCv = No covariable VCr = Puntaje asignado al indicador correspondiente con el coeficiente de

XX Evaluacioacuten de la sostenibilidad orientada a experimentos agriacutecolas asociados al suelo

correlacioacuten obtenido en el anaacutelisis de correlacioacuten Cv = valor correspondiente al peso del anaacutelisis

de covarianza en el componente principal uno VCv = Puntaje asignado al indicador

correspondiente al peso obtenido del anaacutelisis de covarianza del PCA 114

Tabla 3-1 Simulaciones disentildeadas para encontrar la mejor teacutecnica de agregacioacuten 126

Tabla 3-2 Indicadores del atributo calidad del suelo con uso potencial en evaluaciones de

sostenibilidad agriacutecola a escala de parcela o unidad experimental 128

Tabla 3-3 Indicadores del atributo relacioacuten suelo-planta con uso potencial en evaluaciones de


Tabla 3-4 Indicadores del atributo relacioacuten suelo-agua con uso potencial en evaluaciones de


Tabla 3-5 Indicadores del atributo relacioacuten suelo-atmoacutesfera con uso potencial en evaluaciones

de sostenibilidad agriacutecola a escala de parcela o unidad experimental 131

Tabla 3-6 Indicadores y atributos de la dimensioacuten social con uso potencial en evaluaciones de


Tabla 3-7 Indicadores y atributos de la dimensioacuten econoacutemica con uso potencial en

evaluaciones de sostenibilidad agriacutecola a escala de parcela o unidad experimental 133

Tabla 4-1 Informacioacuten requerida en la base de datos de insumos para la construccioacuten del

inventario del sistema productivo 145

Tabla 4-2 Datos de campo que se deben recopilar para construir el inventario del sistema

productivo La informacioacuten se registra para cada unidad experimental (UE) de cada tratamiento

individualmente 145

Tabla 4-3 Atributos e indicadores crudos medidos en la dimensioacuten ambiental 149

Tabla 4-4 Atributos e indicadores crudos medidos en la dimensioacuten social 151

Tabla 4-5 Atributos e endicadores crudos medidos en la dimensioacuten econoacutemica 152

Tabla 4-6 Algoritmo para calcular el criterio de seleccioacuten de correlacioacuten (CrLc) 155

Tabla 4-7 Proceso de seleccioacuten de indicadores 156

Tabla 4-8 Resultados del proceso de ponderacioacuten de indicadores mediante anaacutelisis de

componentes principales (PCA) 158

Tabla 4-9 Resultados de la evaluacioacuten para cada dimensioacuten atributo e indicador por cada

tratamiento Letras iguales indican que no hay diferencias significativas entre tratamientos (Tuckey

Plt 005) n=15 Indicadores resaltados corresponden a los indicadores centrales 159

Tabla 4-10 Resultados de todos los meacutetodos de agregacioacuten evaluados 163








Tabla 5-1 Coeficientes geneacuteticos de la variedad de papa Diacol Capiro estimados por Forero y

Garzoacuten (2000) calibrados por Rojas (2011) y ajustados para este estudio 184

Tabla 5-2 Informacioacuten del perfil de suelo ajustada al formato DSSAT Fuente Adaptado de

Ordontildeez y Bolivar (2014) 184

Contenido XXI

Tabla 5-3 Rendimiento (Yd) carbono orgaacutenico (CO) nitroacutegeno mineral (NO3- + NH4

+ -

Nmin) y nitroacutegeno absorbido (Nabs) para los escenarios RCP 45 y 85 en los periodos 2016-2040

2041-2070 y 2071-2100 = Porcentaje de variacioacuten (+ = incremento - = reduccioacuten) con respecto

al periodo 2016-2040 188

Tabla 5-4 Seleccioacuten de indicadores para los escenarios actual (antildeo 2016) RCP45 y RCP85

(periodo 2041 - 2070) 192

Tabla 5-5 Resultados de la evaluacioacuten de los indicadores para cada dimensioacuten por cada

tratamiento para el escenario actual Letras iguales indican que no hay diferencias significativas

entre tratamientos (Tuckey Plt 005) n=20 Indicadores resaltados corresponden a los indicadores

centrales 193

Tabla 5-6 Evaluacioacuten de los indicadores para cada dimensioacuten por cada tratamiento para el

escenario RCP 45 Letras iguales indican que no hay diferencias significativas entre tratamientos

(Tuckey Plt 005) n=15 Indicadores resaltados corresponden a los indicadores centrales 195




Tabla 5-8 Algoritmo para calcular el criterio de seleccioacuten de correlacioacuten (CrLc) en el

escenario actual 200


escenario RCP 45 201



XXII Evaluacioacuten de la sostenibilidad orientada a experimentos agriacutecolas asociados al suelo

Lista de abreviaturas

Ab Teacutermino Ab Teacutermino Ab Teacutermino

AcTn Aceptacioacuten Inc Terreno inclinado OrC Testigo (control) orgaacutenico

AGG Estabilidad de agregados IRR Tasa interna de retorno ORO Tasa de oportunidad obtenida

AgVr Agregado IS Iacutendice de sostenibilidad PaArPa Rotacioacuten papa-arveja-papa

AP Acidificacioacuten potencial IS-45 Iacutendice de sostenibilidad futura para el RCP

45 PaAvAr Rotacioacuten papa-avena-arveja

As Tratamiento Foacutermula de fertilizacioacuten de

Agrosavia IS-85

Iacutendice de sostenibilidad futura para el RCP

85 PaPaAv Rotacioacuten papa-papa-avena

AsSp Tratamiento Fraccionamiento mensual de

As IS-A Iacutendice de sostenibilidad actual PCA Anaacutelisis de componentes principales

AsSp25 Tratamiento AsSp disminuyendo el

fertilizante en un 25 ISP IS por producto de indicadores ponderados PCat

Porcentaje de producto de primera

categoriacutea


fertilizante en un 50 ISS IS por suma ponderada de indicadores PCG Potencial de calentamiento global

BC Relacioacuten beneficio costo ISλ IS por funcioacuten multicriterio Pln Terreno plano

BPP Punto de equilibrio por precio IV Inversioacuten PlnAl Altamente tecnificado en terreno plano

BPQ Punto de equilibrio por cantidad JA Jornales por antildeo por hectaacuterea PlnEs Escasamente tecnificado en terreno plano

CAA Propiedad funcional del suelo Capacidad

de Almacenamiento de Agua JC Jornales por ciclo por hectaacuterea PlnMd

Medianamente tecnificado en terreno

plano

CDR Propiedad funcional del suelo Capacidad

de Desarrollo de Raiacuteces LC Labores culturales PlnNo No tecnificado en terreno plano

ChC Testigo (control) quiacutemico LCA Anaacutelisis de ciclo de vida PLSR Regresioacuten de miacutenimos cuadrados parciales

CMI Conjunto miacutenimno de indicadores MdAs Medicioacuten asequible PO Formacioacuten de oxidantes fotoquiacutemicos

CRH Capacidad de retencioacuten de humedad MdEd Medido o estimado PrFu Balance de presente y futuro

CrLc Criterio de correlacioacuten de seleccioacuten de

indicadores Min Terreno muy inclinado PrTz Parametrizado

CS Cobertura del suelo MNM El menor es el mejor RCP Viacutea de concentracioacuten representativa

CSN Propiedad funcional del suelo Capacidad

de Suministro de Nutrientes MuiAl

Altamente tecnificado en terreno muy

inclinado RWU Absorcioacuten de agua por la raiacutez

CuAt Cuantificable MuiEs Escasamente tecnificado en terreno muy

inclinado SgDf Significativamente diferente

DsPt Desarrollo participativo MuiMd Medianamente tecnificado en terreno muy

inclinado MSEAS

Metodologiacutea de evaluacioacuten de la

sostenibilidad orientada a experimentos

agriacutecolas asociados al suelo

DSSAT Sistema de soporte a la decisioacuten para

transferencia de agrotecnologiacutea MuiNo No tecnificado en terreno muy inclinado SockN Stock de N

ELB Indicador de esfuerzo de labor MWT Toxicidad marina S-Pr Relacioacuten suelo-produccioacuten (Uso de la

tierra)

ELB(45) Indicador de alto y maacuteximo esfuerzo de

labor Mx1 Mezcla organo-mineral uno SQ Calidad del suelo

Elto-kg Relacioacuten consumo de elemento por

kilogramo Mx2 Mezcla organo-mineral dos SQI Indicador de calidad del suelo

EP Eutrofizacioacuten Mx3 Mezcla organo-mineral tres SQPCA SQI con PCA

EpIn Especiacuteficamente interpretable MYM El mayor es el mejor SQPLSR SQI con PLSR

EtA Ecotoxicidad acuaacutetica NbAt Criterios no obligatorios alternos de

seleccioacuten de indicadores SQSA SQI aditivo simple

EtT Ecotoxicidad terrestre NbPr Criterios no obligatorios principales de

seleccioacuten de indicadores SQSMAF

SQI Marco de referencia de evaluacioacuten del

manejo del suelo

ExPtRo Experimento papa rotacioacuten NI Ingresos netos SQWP SQI aditivo ponderado

ExPtSp Experimento papa fraccionamiento N-kg Cantidad de nitroacutegeno por kilogramo

producido StockC Stock de carbono

ExTom Experimento fertilizacioacuten tomate NoRd No redundante TrEs Trasnsparente y estandarizado

FAg Funcioacuten de agregacioacuten NPV Valor presente neto UE Unidad experimental

FC Costos fijos ObEs Relacionado con el objetivo del estudio VC Costos variables

FWT Toxicidad de agua dulce ObGt Criterios obligatorios de seleccioacuten

indicadores VrRt Variable entre repeticiones

GE Grados de esfuerzo de labor ObSt Relacionado con el objetivo de sostenibilidad W Ponderador

GI Ingresos brutos ODS Objetivo de Desarrollo sostenible W-kg Cantidad de agua por kilogramo producido

GWP Calentamiento global OIR Tasa de intereacutes de oportunidad Yd Rendimiento

HT Toxicidad humana OLD Agotamiento de la capa de ozono

Introduccioacuten general

Se han desarrollado una serie de propuestas para disminuir el impacto que sobre el ambiente la

sociedad y la economiacutea produce el manejo inadecuado de los cultivos Estas son evaluadas desde

diferentes enfoques pero sin duda el que ha ganado maacutes importancia y se ha ido adoptando en el

mundo es el de la sostenibilidad al incorporar e integrar la perspectiva de las tres dimensiones o

enfoque de Tres Pilares (Triple Bottom Line) (Elkington 1997) que incluye la viabilidad

econoacutemica la equidad social y la integridad ecoloacutegica (De Luca et al 2017) Pero la sostenibilidad

agriacutecola no es faacutecilmente medida (Pollesch y Dale 2015) pues ademaacutes de ser multidimensional

se puede realizar a diferentes enfoques geograacuteficos de medicioacuten global (Bernard et al 2014

Kanter et al 2016 Pretty y Bharucha 2014 Repar et al 2016 Rockstroumlm et al 2017 Soussana

2014 Tittonell 2014 Yli-Viikari et al 2012) nacional (de Olde et al 2016 Ghisellini et al

2014 Kucukvar et al 2014 Rinne et al 2013 Roy y Chan 2012) regional (Dantsis et al 2010

Gaudino et al 2014 Gerdessen y Pascucci 2013 Mascarenhas et al 2010 Milder et al 2014

Triste et al 2014 Walraevens et al 2015) y de finca o sistema productivo (Beacutelanger et al 2012

Bockstaller et al 2015 Castellini et al 2012 Marchand et al 2014 Peano et al 2014 Ryan et

al 2016 Schader et al 2016 Van Passel y Meul 2012)

Como punto de referencia el concepto de sostenibilidad que se aplica a este trabajo de tesis es una

combinacioacuten del enfoque de tres pilares de Elkington (1997) y el de desarrollo sostenible de la

WCDE (1987) Sostenibilidad es mantener el equilibro entre el ambiente la sociedad y la

economiacutea de un sistema con el fin de satisfacer las necesidades del presente sin comprometer la

capacidad de las futuras generaciones para satisfacer sus propias necesidades

Para facilitar las evaluaciones de la sostenibilidad agriacutecola se han desarrollado una serie de

herramientas como aproximaciones metodoloacutegicas marcos de referencia protocolos de

evaluacioacuten o sistemas de soporte a la decisioacuten cuyo objetivo es hacer comparaciones cuantitativas

entre diferentes sistemas meacutetodos alternativas yo tendencias de produccioacuten agriacutecola (De Olde et

al 2016a Schindler et al 2015 Paracchini et al 2015 Dizdaroglu y Yigitcanlar 2014 Peano et

al 2014) Estas herramientas estaacuten orientadas a evaluar la sostenibilidad de los sistemas de

produccioacuten tradicionales que ya estaacuten establecidos y en curso comparando por ejemplo sistemas

24 Evaluacioacuten de la sostenibilidad orientada a experimentos agriacutecolas asociados al suelo

de produccioacuten orgaacutenica contra convencional (Van Asselt et al 2014) o con riego contra sin riego

(Goacutemez-Limon y Riesgo 2009) No obstante el problema que se identifica y del cuaacutel parte este

trabajo de tesis es que la literatura no reporta instrumentos orientados a definir cuaacutel de las

alternativas meacutetodos o teacutecnicas de produccioacuten agriacutecola evaluadas mediante experimentacioacuten

cientiacutefica es la maacutes sostenible en el corto mediano yo largo plazo Dentro de este aspecto se

considera ademaacutes que las praacutecticas agriacutecolas de manejo del suelo (fertilizacioacuten labranza y riego)

generan impacto directo sobre los recursos suelo agua y atmoacutesfera por lo que variaciones en el

meacutetodo de produccioacuten modificaraacuten el estado del ecosistema A partir de este hecho surgen dos

preguntas 1) iquestCoacutemo evaluar el impacto de estas variaciones sobre el sistema de produccioacuten y 2)

iquestQueacute hacer si el impacto es negativo Para resolver la segunda pregunta es necesario resolver la

primera En ese sentido las evaluaciones de sostenibilidad basadas en indicadores como una

integracioacuten multidimensional dentro de los sistemas de produccioacuten agriacutecola son el mecanismo maacutes

eficaz para determinar si un meacutetodo alternativa o tendencia de manejo del suelo es viable

ambiental econoacutemica y socialmente Algunos de los indicadores que se utilizan estaacuten asociados

con las propiedades procesos composicioacuten y manejo del suelo Por su complejidad no es sencillo

definir cuales indicadores son los que mejor representan el sistema de produccioacuten agriacutecola Debido

a esto pueden evaluarse propiedades fiacutesicas quiacutemicas o bioloacutegicas del suelo asumiendo

generalmente que estas serviraacuten de indicadores aun cuando no variacuteen con el uso o evaluar

indicadores que se ajustan maacutes a otro tipo de servicios ecosisteacutemicos Esto sugiere que es

necesario construir un instrumento basado en indicadores que permita evaluar la sostenibilidad

agriacutecola en la fase de investigacioacuten aplicada al manejo del suelo

En concordancia con lo anterior Deytieux et al (2016) sugieren que las evaluaciones de

sostenibilidad agriacutecola deberiacutean realizarse no solo para sistemas tradicionales de produccioacuten sino

para nuevas alternativas de cultivo desarrolladas mediante experimentacioacuten o modelacioacuten

identificando de esta forma las praacutecticas de cultivo maacutes sostenibles para ser compartidas con los

agricultores y tomadores de decisioacuten en el territorio

Cabe aclarar que la investigacioacuten aplicada hace referencia a aquellos estudios cientiacuteficos

orientados a resolver problemas de la vida cotidiana o a controlar situaciones praacutecticas (Vargas

2009) y cuyos resultados se podriacutean utilizar directamente en un contexto comercial Una de las

subdivisiones de la investigacioacuten aplicada es la experimental (Vargas 2009) la cuaacutel requiere que

las parcelas o unidades experimentales (UE) sean lo maacutes homogeacuteneas posible con el fin de reducir


el error De esta forma se asegura que la principal fuente de variacioacuten son los tratamientos

evaluados (Goacutemez 1997 Wayne 2002 y Martiacutenez et al 2011)

El principal objetivo de la investigacioacuten aplicada al manejo del suelo en agricultura es encontrar el

tratamiento que genere el mayor rendimiento del producto cosechado Ese tratamiento es aquel que

estadiacutesticamente presenta diferencias significativas y cuya media es mayor a los demaacutes

tratamientos evaluados Recomendar un tratamiento especiacutefico basado uacutenicamente en la evaluacioacuten

estadiacutestica podriacutea conducir a errores en su implementacioacuten comercial pues muchas veces el

oacuteptimo teacutecnico no corresponde con el oacuteptimo econoacutemico (Lanfranco y Helguera 2006) y estos a

su vez no estaacuten en equilibrio con el oacuteptimo ambiental y social Dado que el objetivo de la

investigacioacuten aplicada es precisamente su aplicacioacuten en campo calificar un tratamiento de manejo

del suelo como ldquoel mejorrdquo deberiacutea hacerse a traveacutes de un estudio de sostenibilidad agriacutecola en

concordancia con lo expuesto por Deytieux et al (2016)

A pesar de que en la literatura se encuentran trabajos cientiacuteficos cuyo objetivo es sugerir el

correcto manejo del suelo y recomendar el o los mejores tratamientos para su aplicacioacuten en campo

estas recomendaciones se basan en los resultados teacutecnicos de los experimentos no se hacen sobre

la base de la sostenibilidad de los tratamientos evaluados y aunque en muchos de estos trabajos se

realizan evaluaciones de variables de rendimiento de impacto ambiental o de rentabilidad no

consideran la interaccioacuten entre las dimensiones ambiental social y econoacutemica como un todo (p ej

Gu et al 2018 Hosiny et al 2017 Litke et al 2018 Maltas et al 2018 Shukla et al 2018

Wang et al 2018) Esto puede deberse a varias razones 1) la sostenibilidad no es una

caracteriacutestica uacutenica que pueda ser faacutecilmente medida ya que es multidimensional puede evaluarse a

diferentes enfoques geograacuteficos (Pollesch y Dale 2015) 2) no existe una herramienta de

evaluacioacuten de la sostenibilidad a escala experimental que se pueda utilizar especiacuteficamente en

estudios de investigacioacuten aplicada donde los sistemas son las unidades experimentales (a las

cuales se les aplican los tratamientos) y 3) la evaluacioacuten de la sostenibilidad de los sistemas

(tratamientos) presumiriacutea la realizacioacuten de encuestas y la medicioacuten de variables adicionales a las ya

medidas en cuyo caso se requeririacutea un mayor uso de recursos (experticia tiempo y dinero)

Todo lo anterior evidencia que es necesario contar con una herramienta que permita evaluar la

sostenibilidad agriacutecola en experimentos relacionados con el manejo del suelo Esto seriacutea posible

debido a que 1) Muchas de las variables que alimentariacutean los indicadores provendriacutean de la misma

investigacioacuten 2) Gracias a la homogeneidad y tamantildeo de las unidades experimentales la medicioacuten


de la sostenibilidad a escala experimental podriacutea hacerse con indicadores que se enfoquen

principalmente en la(s) fuente(s) de variacioacuten evaluada(s) es decir en los tratamientos contrario a

los estudios de sostenibilidad a un enfoque geograacutefico mayor los cuales requieren una gran

cantidad de observaciones debido a la heterogeneidad de la fuente de informacioacuten (p ej Dantsis

et al 2010 Goacutemez-Limoacuten y Sanchez-Fernandez 2010) 3) La secuencia de evaluacioacuten

establecida para otras escalas geograacuteficas de medicioacuten principalmente de finca podriacutea adaptarse a

la escala de parcela o unidad experimental 4) Los indicadores de la dimensioacuten social no tendriacutean

que abordar poliacuteticas gubernamentales diferenciales (que se apliquen dependiendo de la regioacuten o

estado) ya que estas tendriacutean la misma influencia sobre todas las unidades experimentales en

evaluacioacuten 5) Existen diferentes herramientas informaacuteticas que permiten por medio de

modelacioacuten calcular ciertos indicadores que complementan las mediciones en campo 6) La

evaluacioacuten estadiacutestica que se hace de rutina no seraacute el paraacutemetro central para la toma de decisiones

eacuteste serviraacute como herramienta para decidir cuales indicadores se incluiraacuten en el anaacutelisis de

sostenibilidad a traveacutes de la definicioacuten de diferencias significativas entre tratamientos 7) Aunque

el objetivo del desarrollo y la agricultura sostenible son claros la medicioacuten de la sostenibilidad

agriacutecola es compleja

El objetivo general del presente trabajo fue construir una herramienta para evaluacioacuten de

sostenibilidad agriacutecola a escala experimental que calcule mediante iacutendices cuantitativos el nivel

de sostenibilidad actual y futura de los tratamientos evaluados en experimentos asociados al

manejo del suelo

Para el logro del objetivo general se plantearon los siguientes objetivos especiacuteficos

Objetivo 1 Construir una metodologiacutea para evaluar la sostenibilidad agriacutecola a escala

unidad experimental donde los sistemas productivos a comparar son los tratamientos

Objetivo 2 Evaluar la metodologiacutea midiendo la sostenibilidad agriacutecola actual en

experimentos de manejo del suelo en los cultivos de papa y tomate

Objetivo 3 Evaluar la sostenibilidad futura en experimentos de manejo del suelo en papa

mediante la interaccioacuten tratamiento ndash escenario de cambio climaacutetico

El trabajo expuesto en este documento se esquematiza en la Figura 0-1


Figura 0-1 Trabajo de tesis esquematizado Fuente El autor


1 Marco teoacuterico

11 Sostenibilidad agriacutecola

Como se expuso en el apartado anterior el concepto de sostenibilidad que se aplica a este trabajo

de tesis es Sostenibilidad es mantener el equilibro entre el ambiente la sociedad y la economiacutea de

un sistema con el fin de satisfacer las necesidades del presente sin comprometer la capacidad de

las futuras generaciones para satisfacer sus propias necesidades (Elkington1997 y WCDE 1987)

La mayoriacutea de las definiciones de desarrollo y agricultura sostenible contemplan tres dimensiones

(De Luca et al 2017) la ambiental la social y la econoacutemica que Huumlnnemeyer et al (1997)

definen de la siguiente forma

bull Sostenibilidad ambiental (ecoloacutegica) los ecosistemas mantienen a traveacutes del tiempo las

caracteriacutesticas fundamentales para su supervivencia en cuanto a componentes e

interacciones

bull Sostenibilidad social la forma de manejo y la organizacioacuten social permiten un grado

aceptable de satisfaccioacuten de las necesidades de la poblacioacuten involucrada

bull Sostenibilidad econoacutemica el sistema bajo uso produce una rentabilidad razonable y

estable o que hace atractivo continuar con dicho manejo a traveacutes del tiempo

El estudio de la sostenibilidad agriacutecola al igual que en otros componentes de desarrollo humano

involucra las dimensiones ambiental social y econoacutemica El informe de la Comisioacuten Mundial para

el Desarrollo y el Ambiente (WCED 1987) dejoacute en evidencia que la agricultura tiene impacto

sobre estas tres dimensiones y a su vez estas tienen impacto sobre la agricultura (Tilman et al

2002) Esto es maacutes evidente en paiacuteses en desarrollo donde esta actividad es el principal medio de

subsistencia (Rao y Rogers 2006) La agricultura no solo impacta el ambiente sino que se ve

afectada directamente por sus cambios (Tilman et al 2002) A partir del informe de la WCED

comenzaron a desarrollarse conceptos como el de agricultura sostenible que es aquella que

satisface la necesidad de alimentos de las presentes y futuras generaciones obteniendo un equilibrio

entre la integridad ambiental y la equidad econoacutemica y social (FAO 2013) Estos conceptos y


desarrollos fueron la base para que en el 2015 las Naciones Unidas incluyeran a la agricultura

dentro de los 17 objetivos de desarrollo sostenible (ODS)

El reto de la evaluacioacuten de la sostenibilidad agriacutecola es que requiere el equilibrio entre la

credibilidad cientiacutefica la relevancia praacutectica y la legitimacioacuten del proceso en muacuteltiples escenarios

pues incluye un enfoque socioeconoacutemico y cientiacutefico y no solo de gestioacuten de recursos naturales

(Joice 2003) La sostenibilidad agriacutecola cuenta con un considerable nuacutemero de instrumentos de

medicioacuten principalmente a escala finca (De Olde et al 2016 Dizdaroglu y Yigitcanlar 2014

Paracchini et al 2015 Peano et al 2014 Schindler et al 2015) Estos concuerdan en la forma y

secuencia de evaluacioacuten asiacute 1) Seleccioacuten de indicadores de sostenibilidad 2) Medicioacuten de

variables e indicadores esta medicioacuten se realiza de acuerdo con la naturaleza de cada indicador y

dimensioacuten 3) Normalizacioacuten de datos 4) Ponderacioacuten y agregacioacuten de indicadores y 5)

Evaluacioacuten de iacutendices de sostenibilidad

12 Herramientas de evaluacioacuten de la sostenibilidad

agriacutecola basadas en indicadores

Cuando se realiza un anaacutelisis de sostenibilidad agriacutecola es necesario definir los indicadores y la

teacutecnica o instrumento que los agregaraacute en iacutendices En ese sentido se han desarrollado un conjunto

de herramientas basadas en indicadores que permiten la evaluacioacuten de la sostenibilidad de los

sistemas agriacutecolas (De Olde et al 2016a Dizdaroglu y Yigitcanlar 2014 Paracchini et al 2015

Peano et al 2014 Schindler et al 2015) En la Tabla 1-1 se describen algunas de esas

herramientas seleccionadas de acuerdo con los siguientes criterios 1) Que esteacuten orientadas a

evaluar el desempentildeo de la sostenibilidad agriacutecola a escala finca 2) Que la evaluacioacuten de la

sostenibilidad se base en indicadores 3) Que las herramientas se hayan difundido a traveacutes de

publicaciones en revistas cientiacuteficas indexadas (evaluadas por pares acadeacutemicos) 4) Que incluyan

indicadores para cada una de las tres dimensiones de la sostenibilidad (ambiental social y

econoacutemica)

Las herramientas expuestas en Tabla 1-1 sirvieron como insumo y punto de partida para la

construccioacuten de MSEAS


Tabla 1-1 Herramientas basadas en indicadores utilizadas para hacer evaluacioacuten de sostenibilidad agriacutecola Herramienta Descripcioacuten Indicadores de Suelo sugeridos Referencia

CIAS

Composite

Indicator of Agriculture

Sustainability

Metodologiacutea cuantitativa que mediante ecuaciones estima cuantitativamente la

sostenibilidad de los sistemas y agrupa cierto nuacutemero de indicadores en un indicador

compuesto valieacutendose de teacutecnicas como el anaacutelisis de componentes principales (PCA) el proceso jeraacuterquico analiacutetico (PJA) y el anaacutelisis de decisioacuten multi criterio

(ADMC) Incluye 1) desarrollo de un marco teoacuterico 2) seleccioacuten de indicadores

base 3) anaacutelisis multivariado 4) imputacioacuten de datos faltantes 5) normalizacioacuten 6) ponderacioacuten y agregacioacuten (PCA PJA o TDMC) 7) anaacutelisis de robustez y

sensibilidad 8) enlaces de indicadores compuestos con otras variables 9) retorno a

los datos reales y 10) siacutentesis

NPKbal CS

Goacutemez-

Limoacuten y Riesgo

2009

CIMSOF

Composite

Indicator

Measuring Farm Sustainability

Metodologiacutea que asigna una puntuacioacuten y clasifica individualmente el desempentildeo de

la sostenibilidad agriacutecola a traveacutes de un indicador compuesto Primero usa anaacutelisis de

componentes principales policoacutericos no negativos para reducir el nuacutemero de

indicadores eliminar su correlacioacuten y transformar las variables categoacutericas en continuas Posteriormente aplica un anaacutelisis envolvente de datos de peso comuacuten a

estos componentes principales para asignar una puntuacioacuten individual a cada sistema

evaluado Seguacuten los autores este meacutetodo resuelve el tema de las ponderaciones de forma endoacutegena permitiendo al mismo tiempo identificar caracteriacutesticas

importantes en la evaluacioacuten de la sostenibilidad

Libre eleccioacuten Dong et

al2015

IDEA

Agricultural

holdings

sustainability indicator

Incluye 10 temas divididos en 42 subtemas Se sustenta en estrevistas a fincas Para

cada indicador se obtiene una cantidad de puntos Se define un valor maacuteximo para

cada subtema y tema con el fin de limitar la posibilidad de compensar los puntajes bajos (de Olde et al 2016b)

MOS NPKbal Zahm et

al 2008

LCSA

Life Cycle

Sustainable Assessment

Es una combinacioacuten de tres metodologiacuteas de ciclo de vida (LC) que evaluacutean cada una

de las dimensiones de la sostenibilidad ambiental (LCA - anaacutelisis de ciclo de vida)

econoacutemica (LCC - costo del ciclo de vida) y social (sLCA ndash anaacutelisis del ciclo de vida

social) LCSA = LCA + LCC + sLCA Se utilizan herramientas como el anaacutelisis de

decisioacuten multi criterio (ADMC) para agregar el resultado final de los LC

EtT EP EtA PCG AP CS De Luca et

al 2018

PG Public Goods

Tool

Evaluacutea el sistema de produccioacuten agriacutecola a traveacutes de una serie de factores Cubre 11

temas con 33 subtemas Los puntajes de los subtemas se calculan utilizando varios

indicadores calificados entre 1 y 5 Los puntajes se derivan a traveacutes de una entrevista a la finca e incluyen algunas comparaciones con los promedios regionales (de Olde et

al 2016b)

Manejo del suelo Incluye

indicadores a libre eleccioacuten

Gerrard et

al 2012

PESAS

Protocol for Evaluating the

Sustainability of

Agri-Food Production

Systems

Evalua la sostenibilidad a partir de la cuantificacioacuten de indicadores base seleccionados de una lista cruda de indicadores Luego de la seleccioacuten se establecen

liacutemites de sostenibilidad para estos indicadores (parametrizacioacuten) Posteriormente se

determina su impacto en la evaluacioacuten de sostenibilidad La ponderacioacuten de los indicadores es definida por los tomadores de decisioacuten Se pueden determinar tambieacuten

los grados de compensacioacuten entre indicadores y dimensiones

NO3 PCG AP Elto-kg S-Pr van Asselt

et al 2014

RISE

Response-Inducing

Sustainability

Evaluation 20

Utiliza doce indicadores de sostenibilidad Estos se calculan a partir de 68 variables

elegidas para estimar la influencia del agruicultor en ciertas actividades La unidad

de sistema es la finca Para evaluar la sostenibilidad utiliza dos paraacutemetros de estado y de fuerza motriz ambos variacutean de 0 (mejor) a 100 (peor) (Gerrard et al

2012)

MOS pH CE TE No-Nm Bi

Cn CRH NPKbal CS

Haumlni et al

2003

SAFA

Sustainability Assessment of

Food and

Agriculture systems

Se aplica a diferentes escalas de evaluacioacuten (desde finca a global) dirigida a todos

los actores desde agricultor hasta gobiernos Utiliza diferentes niveles de recopilacioacuten de datos dependiendo de la calidad requerida Incluye 21 temas 58

subtemas y 116 indicadores El puntaje de cada indicador se evaluacutea en una escala de

1 a 5 Las puntuaciones de los indicadores se agregan al subtema y estos al tema SAFA establece diferencias en la ponderacioacuten dependiendo del rendimiento las

praacutecticas de manejo y el objetivo de la actividad (de Olde et al 2016b)

Calidad quiacutemica del suelo

MOS pH CE No-Nm Pd Bi CIC

Estructura fiacutesica del suelo Cn Calidad bioloacutegica del suelo

Abundancia de organismos

actividad de microorganismos y presencia de sustancias

metaboacutelicas

FAO 2013

SMART

Sustainability Monitoring and

Assessment

Routine

Sistematiza las directrices de SAFA modelando el rendimiento de una finca con

respecto a los 58 subtemas Para cada uno se define un objetivo globalmente Para

cada objetivo hay indicadores que combinados permiten una evaluacioacuten del nivel de

logro del objetivo que se expresa en una escala del 0 al 100 0 indica que todas las actividades agriacutecolas aplicables contrarrestan el logro del objetivo 100

representa indica que la meta de sostenibilidad se ha logrado completamente En

total la herramienta se basa en 327 indicadores para los 58 subtemas

Schader et

al 2016


13 Escenario climaacutetico futuro en Colombia

Los estudios de cambio climaacutetico se construyen a partir de las proyecciones de clima futuro

proporcionadas por los muchos modelos climaacuteticos existentes La seleccioacuten de los modelos no es

sencilla y por lo general se realiza a partir del rango completo de cambios en las variables

climaacuteticas seguacuten lo proyectado por el conjunto total de modelos climaacuteticos disponibles Tambien

puede basarse en la habilidad de los modelos climaacuteticos para simular el clima pasado o en la

combinacioacuten de ambos (Lutz et al 2016)

En Colombia se han presentado aumentos de temperatura media en superficie de entre 04 y 1degC

durante el periodo 1901 a 2012 mientras que para la precipitacioacuten no se observan cambios

significativos para el mismo periodo Sin embargo al considerar el periodo 1951-2010 se aprecian

incrementos en el norte y centro del paiacutes del orden de 10 y 50 (IDEAM et al 2015) Se estima

que en Cundinamarca en el periodo 2011-2040 aumente la temperatura en 13 degC y que para el

2100 esta se incrementaraacute en 35degC mientras que la precipitacioacuten se incrementaraacute en 847 en el

periodo 2011-2040 y para el 2100 el incremento seraacute del 914 (IDEAM et al 2015)

14 Suelo y variabilidad climaacutetica

Con respecto al suelo la situacioacuten es maacutes compleja ya que no existen modelos que permitan

predecir con suficiente certeza todas las propiedades fiacutesicas quiacutemicas y bioloacutegicas que interactuacutean

en el sistema suelo-planta Los mayores avances se han presentado con carbono y nitroacutegeno

(Parton et al 1994 Godwin y Sing 1998) seguido de foacutesforo (Dzotsi et al 2010) El uso de los

pocos modelos de suelo que existen no es sencillo pues al igual que con el clima es

recomendable conocer como ha sido el comportamiento de las propiedades en el pasado (ge 10

antildeos) para predecir con mayor certidumbre lo que sucederaacute en el futuro (p ej Zhang et al 2016 y

Yang et al2013) Las mediciones de las propiedades del suelo de una forma permanente y a

intervalos en tiempo y espacio similares no han sido tan comunes como las mediciones de

variables climaacuteticas Cada vez maacutes estaciones son instaladas y maacutes herramientas son construidas

para medir o estimar estas variables en todas las regiones del mundo (p ej NASA POWER -

Stackhouse y Kusterer 2019) Esta situacioacuten ha obligado a realizar modelacioacuten de cultivos

asumiendo que muchas de las propiedades del suelo permaneceraacuten constantes a lo largo del

tiempo


Es posible saber que hacer en el presente con respecto al manejo del suelo pero este conocimiento

podriacutea no aplicar en un ambiente de variabilidad climaacutetica (Brouder y Volenec 2008) El clima

tiene una fuerte influencia en la estructura propiedades quiacutemicas y biota del suelo (Ortiacutez 2012

Altieri y Nicholls 2008) Un aumento en el reacutegimen de lluvias promueve una mayor lixiviacioacuten de

nutrientes y afecta la nutricioacuten de los cultivos en el corto plazo por hipoxia de las raiacuteces y en el

largo plazo por aumento de la erosioacuten del suelo (St Clair y Lynch 2010) El aumento de las

precipitaciones tambieacuten puede causar erosiones en las laderas montantildeosas (Ortiacutez 2012) Una

disminucioacuten de las precipitaciones reduce la absorcioacuten de nutrientes (Blum 2005) la fijacioacuten

bioloacutegica de nitroacutegeno y podriacutea interrumpir el ciclo de algunos elementos esenciales (St Clair y

Lynch 2010) Las altas temperaturas y la disminucioacuten de las lluvias podriacutean alterar los ritmos de

crecimiento de las raiacuteces pues estas disminuyen considerablemente en los suelos secos reduciendo

la cobertura del suelo y hacieacutendolo maacutes vulnerable a la erosioacuten eoacutelica (Altieri y Nicholls 2008) El

incremento en la temperatura podriacutea reducir la fertilidad del suelo debido al aumento de la

descomposicioacuten de su materia orgaacutenica (St Clair y Lynch 2010) (Tabla 1-2)


bioloacutegicos del suelo e interacciones con estreacutes quiacutemico Fuente St Clair y Lynch 2010 Proceso Variables de cambio global Interaccioacuten con estreacutes mineral

Erosioacuten Precipitacioacuten fuerte sequiacutea Peacuterdida general de nutrientes del suelo CO2 y

fertilizante

Traspiracioacuten conducida por

flujo de masas Sequiacutea temperatura HR CO2

Peacuterdida o inmovilizacioacuten de NO3 SO4 Ca

Mg y Si

Crecimiento y arquitectura

de la raiacutez Sequiacutea temperatura del suelo CO2 Todos los nutrientes especialmente P y K

Micorrizas CO2 P Zn N

Microorganismos del suelo

(Ciclo del N) Sequiacutea temperatura del suelo N

Fijacioacuten bioloacutegica de N Sequiacutea temperatura del suelo N

Estatus redox del suelo Inundacioacuten Mn Fe Al y B

Lixiviacioacuten Precipitacioacuten fuerte NO3 SO4 Ca Mg

Fenologiacutea de la planta Temperatura P N K

Estatus del carbono orgaacutenico

del suelo

Humedad y temperatura del suelo

CO2 Todos los nutrientes

Salinizacioacuten Precipitacioacuten temperatura Na K Ca Mg

Debido a que el manejo adecuado del suelo es de suma importancia en la mitigacioacuten de las

emisiones de Gases Efecto Invernadero (GEI) (Galford et al 2010) los estudios se han enfocado

en dos componentes 1) la dinaacutemica (ciclo) del carbono emisiones de CO2 y estrategias de

mitigacioacuten de esas emisiones (secuestro de C) (Bailey et al 2018 Davidson y Janssens 2006


Kutiacutelek 2011 Lal 2009 Ogle et al 2005 Schimel et al 2007 Smith 2012) y 2) mineralizacioacuten

de N lixiviacioacuten de N-NO3- y emisiones de N-NOx (Rennenberg et al 2009)

15 Aplicacioacuten de los modelos de simulacioacuten en

agricultura

En teacuterminos agriacutecolas conocer el comportamiento de un sistema de produccioacuten en 30 50 o 100

antildeos no es sencillo debido a las muacuteltiples variables de suelo y clima que interactuacutean

constantemente y cuya modificacioacuten genera variaciones en la fisiologiacutea de la planta Se han

desarrollado un nuacutemero importante de instrumentos para simular condiciones cambiantes del

ambiente y estimar como esos cambios modifican aspectos vegetativos y productivos de las plantas

cultivadas (IICA 2015) Sistemas de soporte a la decisioacuten basados en modelacioacuten de cultivos

como DSSAT (Hoogenboom et al 2017) AquaCrop (FAO 2017) APSIM (Keating et al 2003)

o EPIC (EPIC Development team 2017) entre otros fueron construiacutedos para responder a la

pregunta iquestqueacute tal siacute Con estos modelos se puede simular distintas condiciones agroclimaacuteticas y

estimar el comportamiento de la planta en esas nuevas condiciones Se construyen articulando los

componentes de suelo (movimiento de agua y nutrientes) planta (fotosiacutentesis desarrollo

fenoloacutegico y densidad de longitud radicular) y atmoacutesfera (evapotranspiracioacuten) (Hoogenboom et al

2017)

Los modelos agroclimaacuteticos se utilizan principalmente para predecir el rendimiento potencial de un

cultivar Este potencial estaacute ligado a la radiacioacuten solar temperatura y concentracioacuten de dioacutexido de

carbono atmosfeacuterico Al mismo tiempo esta asociado a los rasgos geneacuteticos que rigen la duracioacuten

del periacuteodo de crecimiento de la planta la interceptacioacuten de luz la conversioacuten a biomasa y la

divisioacuten (particioacuten) de esa biomasa en sus oacuterganos cosechables (Grassini et al 2015) Otros usos

son comunes estimar estrategias de rotacioacuten estudiar la dinaacutemica de la concentracioacuten de un

nutriente o la materia orgaacutenica del suelo elaborar planes de irrigacioacuten planificar las cosechas o

seleccionar el cultivar (Jones et al 2003 Rojas 2011) Tambieacuten se han planteado modelos para

para estimar los posibles impactos del cambio climaacutetico yo de la variabilidad climaacutetica regional

(Rojas 2011)


151 Sistemas de soporte a la decisioacuten

Los sistemas de soporte a la toma de decisiones (SSD) son paquetes de software que integran los

modelos agroclimaacuteticos procesamiento numeacuterico e informacioacuten cualitativa cuyo principal

objetivo es estimar el rendimiento potencial de varias alternativas de cultivo para llegar a una

decisioacuten basada en el resultado estimado que produciraacute cada una de dichas alternativas

(Hoogenboom et al 2017 Jones et al 2003 Liu et al 2011 Timsina et al 2008)

El SSD sirve como soporte a los usuarios pues les permite ingresar datos de siembra variedades

fertilizantes riego condiciones de suelo clima entre otros y les dan la posibilidad de analizar la

mejor eleccioacuten en funcioacuten de la informacioacuten disponible de forma faacutecil y eficiente y asiacute tomar las

decisiones con base en los objetivos que pretenden cumplir por ejemplo reducir costos aumentar

productividad disminuir impactos negativos al medio ambiente entre otros Es asiacute como un SSD

basado en un conjunto de modelos para simular el crecimiento de cultivos ayuda a mejorar la

eficiencia de un sistema productivo (De la Rosa et al 2004 Shahbazi y Jafarzadeh 2010)

Las posibles decisiones son muy sensibles a la variacioacuten de las condiciones edafoclimaacuteticas pues

depende de todos los factores que podriacutean ser significativos (Jones 2003) Los SSD han sido

usados de manera exitosa para evaluar el impacto del cambio climaacutetico y al mismo tiempo se han

empleado para disentildear estrategias de adaptacioacuten a este fenoacutemeno (Tan y Shibasaki 2003)

La informacioacuten inicial con que se debe contar la estructura y la informacioacuten de salida del SSD

variacutea de acuerdo con las necesidades para las cuales haya sido disentildeado el tipo de cultivo la zona

geograacutefica y la precisioacuten y nivel de desarrollo deseados (Rojas 2011) Existe una gran cantidad de

literatura relacionada con los SSD en diferentes partes del mundo Se describiraacute brevemente los

principios del sistema de apoyo a la toma de decisiones de transferencia agrotecnologica DSSAT

152 Sistema de Soporte de Decisiones para la Transferencia Agrotecnoloacutegica

(DSSAT)

El software DSSAT (por sus siglas en ingleacutes Decision Support System for Agrotechnology

Transfer) incorpora moacutedulos para diferentes cultivos en un software que facilita la evaluacioacuten y la

aplicacioacuten de modelos de cultivos para diferentes propoacutesitos (Jones 2003) DSSAT permite


simular 44 cultivos diferentes que facilitan la creacioacuten y el manejo de diversos experimentos

permitiendo manipular por ejemplo suelos y clima (Hoogenboom et al 2012 Rojas 2011) La

base de DSSAT es un disentildeo de estructura modular con las siguientes secciones 1) suelo2)

archivos de entrada para simular diferentes cultivos 3) manejo de datos de clima y tiempo entre

otras Permite disentildear experimentos combinando cambiando y ajustando variables ante diferentes

escenarios climatoloacutegicos o construir diferentes escenarios de uso de fertilizantes y manejo del

riego (Jones 2003 Rojas 2011) (Figura 1-1)

Figura 1-1 Esquema del modelo de sistema de cultivo DSSAT Fuente Hoogenboom et al 2017

Los modelos para los diferentes cultivos dentro de DSSAT pueden simular resultados a medida

que se incrementa el nivel de complejidad En el nivel maacutes bajo el rendimiento del cultivo

depende solamente de la cantidad de radiacioacuten la temperatura y el potencial geneacutetico siendo esta

una simulacioacuten del rendimiento potencial donde el agua y los nutrientes del suelo o fertilizantes no

son limitantes para el desarrollo del cultivo Aumentando la complejidad el desarrollo del cultivo

puede verse limitado por la disponibilidad hiacutedrica pero no por los nutrientes acercaacutendose maacutes a un


rendimiento real En un tercer nivel se incluye la disponibilidad de nitroacutegeno como una posible

limitacioacuten mientras que en un cuarto nivel de complejidad la disponibilidad de foacutesforo va a ser

determinante del rendimiento final Aumentar el nivel de complejidad de la simulacioacuten implica

aumentar el volumen y la precisioacuten de datos de entrada pero amplia el horizonte de investigacioacuten

comparando el rendimiento del cultivo con cada uno de los factores que lo determinan

(Hoogenboom et al 2012 Rojas 2011)

Los conjuntos miacutenimos de datos requeridos por el modelo se exponen en la Tabla 1-3

(Hoogenboom et al 2017)

Tabla 1-3 Informacioacuten solicitada para hacer modelacioacuten y simulaciones con DSSAT Adaptado de

Hoogenboom et al 2017

Moacutedulo

Clima Suelo Cultivo

Variable Unidad Variable Unidad Variable Unidad

Est Meteoroloacutegica (Latitud) Clasificacioacuten USDA 2014 Siembra mmddaa

Est Meteoroloacutegica (Longitud) Pendiente Muestreo suelos mmddaa

Radiacioacuten MJ m-2 diacutea-1 Color Munsell Densidad siembra plantas m-

2

Temperatura maacutexima 0C

Espesor Hznte m Esp Entre surcos m

Temperatura maacutexima Arena

Prof Siembra m

Precipitacioacuten total diaacuteria mm Limo Cultivar

Observaciones Tambieacuten se puede incluir

temperaturas de bulbo seco y huacutemedo y velocidad del

viento para simular la evapotranspiracioacuten La duracioacuten de los registros meteoroloacutegicos debe como miacutenimo

cubrir la duracioacuten del experimento y preferiblemente comenzar unas semanas antes de la siembra y

continuar unas pocas semanas despueacutes de la cosecha

Arcilla Observaciones Tambieacuten se solicita

informacioacuten sobre el riego y las

praacutecticas de fertilizacioacuten

D Aparente g cm-3

C Orgaacutenico

pH Experimento

Saturacioacuten Al El componente experimental incluye datos de crecimiento del cultivo y la

dinaacutemica del agua y la fertilidad del

suelo

Observaciones Tambieacuten se pide

informacioacuten sobre abundancia de

raiacuteces


16 Indicadores asociados a propiedades procesos y

manejo del suelo utilizados en evaluaciones de

sostenibilidad agriacutecola Revisioacuten

161 Resumen

Las evaluaciones de sostenibilidad son el mecanismo maacutes adecuado para determinar si un meacutetodo

alternativa o tendencia de produccioacuten de cultivos es viable ambiental econoacutemica y socialmente

Estas se realizan por medio de herramientas basadas en indicadores algunos asociados con las

propiedades composicioacuten procesos y manejo del suelo Para conocer a profundidad el estado del

arte de la investigacioacuten en sostenibilidad agriacutecola con respecto al manejo del suelo se realizoacute esta

revisioacuten en la cuaacutel 1) se da una visioacuten global del efecto de las actividades agriacutecolas asociadas al

manejo del suelo sobre la sostenibilidad de los sistemas de produccioacuten y 2) se hace una descripcioacuten

general de los indicadores asociados al suelo que se han utilizado en evaluaciones de sostenibilidad

agriacutecola Se han utilizado 28 indicadores agrupados en indicadores inherentes al suelo (16) e

indicadores de procesos relacionados con la relacioacuten suelo-agua (3) relacioacuten suelo-atmoacutesfera (5) y

relacioacuten suelo-planta (4)

Palabras clave Relacioacuten suelo-planta relacioacuten suelo-atmoacutesfera relacioacuten suelo-agua indicadores

de suelo seleccioacuten de indicadores

162 Abstract

Sustainability assessments are the most appropriate mechanism to determine if a method

alternative or crop production system is environmentally economically and socially viable These

assessments are carried out through indicators-based tools some associated to soil properties

composition processes and management practices In this review an overview of the soil

management practices effect on the sustainability of agricultural systems is given and a general

description is made of the soil indicators that have been used in agricultural sustainability

assessments A total of 28 indicators are analysed grouping them by soil inherent features (16) and

processes related to soil-water (3) soil-atmosphere (5) and soil-plant (4) systems


Keywords Soil-plant soil-atmosphere and soil-water relationship soil indicators indicators

selection

163 Introduccioacuten

Dentro de la dimensioacuten ambiental de la sostenibilidad agriacutecola generamente hay indicadores

asociados a propiedades del suelo cuya eleccioacuten depende de la naturaleza y el objetivo del anaacutelisis

que se pretende desarrollar aunque es comuacuten que los indicadores seleccionados promuevan entre

otras cosas que los sistemas evaluados hagan un ldquomanejo sostenible del recurso suelordquo definido

por Toacuteth et al (2007) como ldquoel manejo racional del suelo que no ejerce ninguacuten efecto negativo

irreparable ya sea en el suelo mismo o en cualquier otro sistema del medio ambiente

El uso del suelo en actividades agriacutecolas puede tener los siguientes efectos acumulacioacuten de

sustancias toacutexicas en los productos cosechados contaminacioacuten del agua yo la atmoacutesfera (si la

cantidad de fertilizantes aplicados excede la capacidad de amortiguacioacuten del suelo) erosioacuten (por

agua yo viento) compactacioacuten (por traacutefico de maquinaria y sobre pastoreo) salinizacioacuten (por

riego especialmente en regiones aacuteridas o en suelos con drenaje deficiente) agotamiento de

nutrientes destruccioacuten de la estructura y reduccioacuten en la biodiversidad del suelo lo cual pone en

peligro la produccioacuten agriacutecola y por ende la seguridad alimentaria (Scheffer et al 2016) El uso

sostenible del suelo depende de las condiciones ambientales las caracteriacutesticas del suelo y el uso

de este Estos interactuacutean bajo el principio de sistema donde el cambio de un factor causa la

alteracioacuten de los demaacutes El manejo sostenible del suelo es dinaacutemico y a partir de este hecho se

orientan las evaluaciones de sostenibilidad agriacutecola y se definen los indicadores a evaluar (Toacuteth et

al 2007)

Los objetivos de esta revisioacuten son i) Conocer la relacioacuten que existe entre la sostenibilidad agriacutecola

y las propiedades procesos y manejo del suelo y ii) Identificar los indicadores construidos a partir

de las propiedades del suelo y sus procesos asociados y que han sido utilizados en evaluaciones de

sostenibilidad agriacutecola


164 Tipos de indicadores de acuerdo con la dimensioacuten

Ambientales La USEPA (1972) definioacute un indicador ambiental como una medida del cambio en

el estado del medio ambiente o en actividades humanas que afectan ese estado preferiblemente en

relacioacuten con un valor estaacutendar un objetivo o una meta La agricultura ambientalmente sostenible

es aquella que mejora la calidad de vida de los agricultores y consumidores y al mismo tiempo

reduce los desechos y los impactos ambientales nocivos de las actividades agriacutecolas (Allahyari et

al 2016) Los indicadores ambientales pueden obtenerse a traveacutes de 1) variables simples medidas

directamente o estimadas 2) de variables agregadas o 3) mediante estimacioacuten a traveacutes de modelos

o funciones (Zhang et al 2018)

Sociales La dimensioacuten social se relaciona con el bienestar de todos los seres humanos

involucrados en la cadena de produccioacuten agriacutecola desde los agricultores hasta los consumidores

Esta dimensioacuten aborda las oportunidades laborales (Allahyari et al 2016 Commission 2001) la

salud humana (Allahyari et al 2016 Benoit et al 2010) y la seguridad alimentaria Esta uacuteltima a

traveacutes de una de las premisas de la intensificacioacuten sostenible producir maacutes y mejor en una menor

aacuterea de siembra (Rockstroumlm et al 2017) A escala de parcela o unidad experimental los

indicadores de la dimensioacuten social se enfocan en variables asociadas con el manejo agronoacutemico de

los sistemas productivos

Econoacutemicos Se relacionan con el uso eficiente de los recursos econoacutemicos la competitividad y la

viabilidad financiera del sector agriacutecola (Commission 2001) Esta dimensioacuten se evaluacutea para

asegurar que la produccioacuten permita la autosuficiencia o los ingresos miacutenimos necesarios y para que

los agricultores obtengan una relacioacuten costo-beneficio positiva (Allahyari et al 2016)

165 Metodologiacutea

Para obtener la informacioacuten se realizoacute una revisioacuten preliminar en Google Scholar y posteriormente

se consultaron y descargaron las publicaciones de webs cientiacuteficas La buacutesqueda se realizoacute tratando

de ligar los teacuterminos ldquosuelordquo ldquoagriculturardquo y ldquosostenibilidadrdquo A partir de esta buacutesqueda se

identificaron las publicaciones que informaban acerca de los efectos de las praacutecticas agriacutecolas

asociadas al manejo del suelo sobre las tres dimensiones de la sostenibilidad (ambiental

econoacutemica y social) Posteriormente la buacutesqueda se centroacute en los indicadores de sostenibilidad


agriacutecola asociados al manejo del suelo En ese sentido para la seccioacuten de indicadores solo se tuvo

en cuenta publicaciones donde se hizo referencia a la sostenibilidad de los sistemas de produccioacuten

agriacutecola es decir que en las evaluaciones se incluyeran las tres dimensiones de la sostenibilidad

no solamente la dimensioacuten ambiental Se establecioacute una escala de tiempo de 20 antildeos hasta hoy

La literatura a la que se hace referencia en esta revisioacuten incluye artiacuteculos cientiacuteficos libros

acadeacutemicos y capiacutetulos de libros actas de conferencias acadeacutemicas e informes puacuteblicos de

reconocidas organizaciones internacionales de investigacioacuten agriacutecola

Se identificaron tres clases generales de publicaciones I) publicaciones que definen la

sostenibilidad agriacutecola y presentan informacioacuten sobre su evaluacioacuten (42 publicaciones) II)

publicaciones que contextualizan la situacioacuten del manejo del suelo en la agricultura (63

publicaciones) y III) publicaciones que evaluacutean en condiciones reales de campo la sostenibilidad

agriacutecola a traveacutes de indicadores (37 publicaciones) Cabe aclarar que hubo publicaciones que

aportaron informacioacuten en maacutes de una clase Se aplicaron los siguientes criterios para su inclusioacuten

en esta revisioacuten

bull Que esteacuten revisadas por pares acadeacutemicos

bull Que esteacuten orientadas a evaluar el desempentildeo de la sostenibilidad agriacutecola es decir que

incluyan y armonicen las dimensiones ambiental social y econoacutemica del sistema (clases I

y III)

bull Que la evaluacioacuten de la sostenibilidad se base en indicadores (clase III)

bull Que incluyan indicadores para las tres dimensiones de la sostenibilidad (ambiental social

y econoacutemica) (clase III)

En general se incluyeron 128 referencias que describen o sirven para relacionar la sostenibilidad

agriacutecola con el manejo del suelo

166 El suelo y la sostenibilidad agriacutecola

El suelo ademaacutes de modificarse dependiendo de su manejo del meacutetodo de produccioacuten y de la

regioacuten de estudio estaacute sometido a procesos de erosioacuten acidificacioacuten alcalinizacioacuten salinizacioacuten

destruccioacuten de estructura compactacioacuten peacuterdida de la biodiversidad desequilibrios nutricionales

disminucioacuten de la capacidad de amortiguacioacuten y contaminacioacuten por fuentes naturales o


antropogeacutenicas que llevan a su degradacioacuten (Bone et al 2010) Esto hace que cuando se

considera al suelo las evaluaciones de la sostenibilidad agriacutecola sean auacuten maacutes complejas (Keestra

et al 2016)

Una muestra de la importancia de incluir al suelo en las evaluaciones de sostenibilidad agriacutecola se

establece en los objetivos de desarrollo sostenible (ODS) 2 3 6 11 13 14 y 15 en los cuales las

propiedades y funciones del suelo son relevantes en temas como seguridad alimentaria (ODS 2 y

6) inocuidad de alimentos (ODS 3) contaminacioacuten de fuentes hiacutedricas (ODS 14) desarrollo

urbano (ODS 11) y sostenibilidad de los servicios ecosisteacutemicos terrestres (ODS 15) (Bouma et al

2019 Toacuteth et al 2018)

1661 Praacutecticas agriacutecolas asociadas al manejo del suelo con mayor impacto

en la sostenibilidad

Las principales actividades agriacutecolas asociadas al suelo que influyen directamente sobre la

sostenibilidad del sistema de produccioacuten agriacutecola son la fertilizacioacuten la labranza y el riego Estas

generan impacto sobre el mismo suelo las fuentes hiacutedricas y la atmoacutesfera

Fertilizacioacuten

El uso de fertilizantes en la agricultura ha impulsado un aumento en la produccioacuten por unidad de

superficie y un incremento en el suministro de alimentos (Bruuselma et al 2012) En el mundo el

aacuterea cultivada ha crecido un 12 (Drechsel et al 2015) y el uso mundial de fertilizantes se ha

multiplicado por maacutes de cinco desde el inicio de la revolucioacuten verde (IFA 2018) En el 2015 el

consumo global de nitroacutegeno (N) y foacutesforo (P2O5) como fertilizantes fue de 109 y 41 Tg1

respectivamente (IFA 2018)

Las ventajas que sobre la produccioacuten de alimentos genera la aplicacioacuten de fertilizantes contrastan

con el impacto ambiental negativo (Bojacaacute et al 2014 y Cellura et al 2012) y econoacutemico que

producen en la agricultura lo cual se asocia directamente con la sostenibilidad de los sistemas

agriacutecolas Esto se debe en gran medida a que los efectos de la peacuterdida de la fertilidad del suelo

1 1 Tg = 100000 Mg = 100000 Toneladas


que se traduce en reduccioacuten de la productividad generalmente se compensa con el aumento en la

aplicacioacuten de fertilizantes (Tilman et al 2002)

Existe una notable y preocupante diferencia entre los rendimientos globales de los cultivos y el uso

de fertilizantes nitrogenados tendieacutendose a reducir cada vez maacutes su uso eficiente (Hirel et al

2011 Tilman et al 2002) El uso de este tipo de fertilizantes ha aumentado cerca de siete veces y

el rendimiento de los cultivos se ha reducido 24 veces desde la deacutecada de los 60 (Hirel et al

2011 Spiertz 2009 Tilman et al 2002) El proceso Haber-Boch genera actualmente el 64 del

nitroacutegeno asociado a actividades humanas del cual cerca del 80 se usa en agricultura ya que

solo el 20 de N que se requiere proviene de la fijacioacuten bioloacutegica inducida por la especie

cultivada caso leguminosas (Galloway et al 2008) donde la soya contribuye con la fijacioacuten del

75 del nitroacutegeno (Spiertz 2009)

Con el foacutesforo ocurre algo similar ya que su consumo ha aumentado de seis a siete veces desde

1960 y cerca del 85 de este elemento es destinado a la produccioacuten de fertilizantes (Cordell et al

2009) fabricados a partir de roca fosfoacuterica recurso no renovable de cuyas reservas globales se

estima se agotaraacuten en 50 a 100 antildeos (Therond et al 2017) Debido a la compleja dinaacutemica del

foacutesforo en el suelo tan solo el 15 al 25 es absorbido por la planta Sin embargo este sigue

estando disponible para los cultivos durante largos periacuteodos de tiempo a menudo durante una

deacutecada o maacutes (Fixen et al 2015)

Maacutes del 90 del potasio producido se destina a la fabricacioacuten de fertilizantes potaacutesicos (cloruro

sulfato y nitrato de potasio) (Rawashdeh et al 2016 Rawashdeh y Maxwell 2014) cuyo consumo

ha aumentado de 88 millones de Mg en 1961 a 291 millones en 2008 (Rawashdeh et al 2016) A

diferencia del foacutesforo las reservas de potasio son amplias sin embargo se ha reportado que

grandes aacutereas agriacutecolas del mundo (pe Australia y China) presentan deficiencias de este elemento

(Roumlmheld y Kirkby 2010) Los suelos deficientes en potasio suelen ser arenosos anegados salinos

o aacutecidos (Zoumlrb et al 2014 Roumlmheld y Kirkby 2010) A diferencia del nitroacutegeno o el foacutesforo los

fertilizantes potaacutesicos se aplican en menor cantidad por lo que menos del 50 del K removido por

las plantas se repone (Zoumlrb et al 2014) En general no se reportan problemas ambientales o de

salud por la aplicacioacuten de ninguna de las formas comunes de fertilizantes potaacutesicos a menos que

como cualquier sustancia se utilice en exceso (Prakash y Prakash 2016)


En Colombia hay un amplio uso de fertilizantes Por ejemplo la papa es uno de los cultivos con

mayor consumo de fertilizantes por unidad de superficie en las zonas friacuteas de Cundinamarca y

Boyacaacute En condiciones comerciales se aplican dosis que oscilan entre 1000 y 2000 kg ha-1 de

fertilizantes compuestos (Barrera 1998) y seguacuten Fedepapa (2004) el rubro maacutes importante en la

saacutebana de costos es el de fertilizacioacuten (fertilizantes minerales abonos y correctivos) con 2116

seguido de mano de obra (1918) plaguicidas (1449) y semilla (1167) Debido a fenoacutemenos

de fijacioacuten lixiviacioacuten yo volatilizacioacuten estos fertilizantes generalmente tienen una eficiencia

baja de entre 10 y 20 para foacutesforo (P) y entre 30 y 50 para nitroacutegeno (N) y potasio (K)

(Barrera 1998) Este tipo de fertilizacioacuten genera un considerable impacto ambiental por la emisioacuten

de gases efecto invernadero (GEI) Se estima que en producciones de baja intensidad la liberacioacuten

anual de N2O es de 8 Kg ha-1 y para producciones de mayor intensidad es de 16 Kg ha-1 la cual es

maacutes alta que para muchos otros cultivos (Ruser et al 1998)

Labranza

La labranza es una actividad agriacutecola tradicional cuyo objetivo es incrementar la porosidad y la

capacidad de infiltracioacuten del agua en el suelo (de Almeida et al 2018) Las fuerzas mecaacutenicas que

se ejercen durante la labranza hacen que los macro agregados del suelo se alteren al fracturarlos o

compactarlos (Acar et al 2018 Blanco-Canqui y Lal 2004) Muchos de los procesos fiacutesicos

quiacutemicos y bioloacutegicos que tienen lugar en el suelo como la emergencia y crecimiento de las raiacuteces

de las plantas la transferencia de agua y gases la proteccioacuten y dinaacutemica de la materia orgaacutenica

dependen de la organizacioacuten y caracteriacutesticas de sus agregados (Acar et al 2018)

La praacutectica intensiva y a largo plazo de la labranza ha llevado a una degradacioacuten significativa del

suelo en muchos lugares del mundo (Loaiza et al 2018) Esta praacutectica no solo altera la estructura

del suelo sino que ademaacutes influye en la dinaacutemica del carbono orgaacutenico (oxidando la materia

orgaacutenica maacutes raacutepido que su tasa de reposicioacuten) (Loaiza et al 2018 Usman et al 2018 Barto et

al 2010) la actividad microbiana (Lemtiri et al 2018 Lori et al 2017 van Capelle et al 2012)

y las emisiones de gases de efecto invernadero (Stavi y Lal 2013) Ademaacutes de esto debido a la

alteracioacuten que la labranza ejerce sobre la estructura del suelo se ha establecido que esta praacutectica de

cultivo es una de las principales causas de erosioacuten en las aacutereas cultivadas pues acelera la

escorrentiacutea superficial y la peacuterdida del suelo (Wang et al 2018)


La labranza se considera de conservacioacuten si deja suficientes residuos para cubrir el 30 de la

superficie del suelo despueacutes de la siembra Este tipo de labranza al dejar residuos de cultivos tiene

efectos positivos a largo plazo (2 a 5 antildeos) como el aumento en el contenido de materia orgaacutenica

(Goacutemez et al 2016)

Aunque inicialmente se incrementa la capacidad de infiltracioacuten en los sistemas con labranza

convencional su efecto es temporal Con la labranza de conservacioacuten si la cantidad de residuos es

suficiente para cubrir el suelo se espera que el balance hiacutedrico mejore debido a una mayor

capacidad de infiltracioacuten y en menor medida a una menor evaporacioacuten Sin embargo el aumento

inicial en la compactacioacuten del suelo se asocia con la transicioacuten de labranza convencional a la de

conservacioacuten En suelos arcillosos la labranza cero puede agravar la compactacioacuten del suelo y

reducir el rendimiento No obstante tiene menos problemas para adaptarse a suelos de textura

franca o maacutes ligera debido a su menor riesgo de compactacioacuten (Goacutemez et al 2016)

Riego

Las plantas absorben los nutrientes de la solucioacuten del suelo cuyo solvente es el agua (Marschner

2012) Esto indica que aun cuando en el suelo exista la cantidad suficiente de nutrientes si el agua

es escasa la planta no podraacute absorberlos Por esta razoacuten el manejo del agua es fundamental para

producir la cantidad de alimentos que el mundo necesita y su escasez se ha convertido en una gran

preocupacioacuten en muchas regiones del mundo (Drechsel et al 2015)

Debido a que las aacutereas cultivadas con riego se han triplicado en los uacuteltimos 50 antildeos (FAO 2011)

el 70 de las extracciones y el 80-90 del consumo mundial de agua dulce se dedican al riego

(Therond et al 2017 Drechsel et al 2015) Mientras que en promedio dos litros de agua son

suficientes para la hidratacioacuten diaria de una persona se necesitan alrededor de 3000 litros

(produccioacuten agriacutecola y agroindustrial) para satisfacer sus necesidades diarias de alimentos

(Drechsel et al 2015) En muchas regiones irrigadas aumentaron fuertemente la escasez de agua y

los problemas de salinizacioacuten (Foley et al 2011 Gomiero et al 2011) La agricultura de regadiacuteo

solo representa el 20 del aacuterea total cultivada pero produce el 40 de los alimentos en el mundo

(FAO 2011)


1662 Efecto negativo de las praacutecticas de manejo del suelo sobre la


Degradacioacuten del suelo

La degradacioacuten del suelo se asocia con la disminucioacuten de su calidad lo que en teacuterminos agriacutecolas

implica la disminucioacuten de su capacidad productiva (Usman et al 2018 Lal 2015) Esta

degradacioacuten estaacute en funcioacuten de las caracteriacutesticas del relieve y del suelo (propiedades fiacutesicas

quiacutemicas y bioloacutegicas) del clima (temperatura y precipitacioacuten) y de las praacutecticas de manejo

(intensivas o de conservacioacuten) Estos factores actuacutean como catalizadores pues dependiendo de sus

caracteriacutesticas e interaccioacuten se presentaraacuten suelos altamente resistentes a la degradacioacuten o muy

vulnerables a esta Este fenoacutemeno es particularmente problemaacutetico en zonas aacuteridas y sub-aacuteridas

donde la evapotranspiracioacuten excede a la precipitacioacuten (Usman et al 2018) El suelo puede

degradarse de forma fiacutesica quiacutemica yo bioloacutegica (Tabla 1-4)

Degradacioacuten fiacutesica Generalmente resulta en la alteracioacuten de la estructura del suelo lo cual genera

compactacioacuten disminucioacuten de la tasa de infiltracioacuten incremento de la escorrentiacutea superficial

erosioacuten eoacutelica e hiacutedrica mayores fluctuaciones de temperatura del suelo y una mayor propensioacuten a

la desertificacioacuten (Lal 2015)

Degradacioacuten quiacutemica Incluye la acidificacioacuten salinizacioacuten agotamiento de nutrientes reduccioacuten

de la capacidad de intercambio catioacutenico incremento de la concentracioacuten de Al o Mn (cuyo exceso

puede causar toxicidad en las plantas) deficiencias de Ca o Mg aumento de la concentracioacuten de

metales pesados y lixiviacioacuten de nutrientes esenciales (Lal 2015)

Degradacioacuten bioloacutegica Esta refleja en el suelo el agotamiento de sus reservas de carbono

orgaacutenico la peacuterdida de biodiversidad y la reduccioacuten de la capacidad de vertedero (Lal 2015) Una

de las consecuencias maacutes graves de la degradacioacuten bioloacutegica del suelo es que este se convierte en

fuente de emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) desde el suelo a la atmoacutesfera (pe CO2 y

CH4) en lugar de sumidero de estos gases (Usman et al 2018)


Tabla 1-4 Descripcioacuten general de los procesos de degradacioacuten del suelo asociados a actividades agriacutecolas

Adaptado de Lal 2015 y Oldeman 1994 Categoriacutea Tipo Sub-Tipo Descripcioacuten

Peacuterdida

de suelo

Erosioacuten Hiacutedrica y

eoacutelica

La erosioacuten es la mayor causa de degradacioacuten del suelo ya que induce la remocioacuten de su capa superior

donde se concentra la materia orgaacutenica y los nutrientes (Li et al 2009) Generalmente conduce a dantildeos irreversibles y acumulativos a largo plazo reduciendo el espesor de la capa arable y la capacidad

de almacenamiento de agua y nutrientes (Scheffer y Schachtschabel 2016) Alrededor del 40 de las

aacutereas cultivadas en el mundo han experimentado alguacuten grado de erosioacuten reduccioacuten de la fertilidad o sobre pastoreo durante las uacuteltimas deacutecadas (Gomiero et al 2011) Se estima que la labranza intensiva

los sistemas de siembra (surcos-calles siembra a lo largo de la pendiente falta de cobertura) y la

exposicioacuten del suelo (suelo desnudo) durante la rotacioacuten de los cultivos son responsables de la peacuterdida de 26 millones de toneladas de suelo por antildeo que es 26 veces mayor que la tasa de peacuterdida natural

(Verhulst et al 2010) Si a esto se adiciona que la tasa de formacioacuten de suelo es menor que la de

erosioacuten en al menos un orden de magnitud (Scheffer y Schachtschabel 2016 Verheijen et al 2009) se

puede inferir que las actividades agriacutecolas que conllevan a la erosioacuten del suelo son las que generan el

mayor impacto ambiental y en consecuencia tienen mayor impacto en la peacuterdida gradual de la

sostenibilidad del sistema

Deterioro

del suelo

Fiacutesicas Alteracioacuten de

la estructura

La estructura del suelo es fundamental para muchos servicios ecosisteacutemicos tales como productividad

(agriacutecola) y control de inundaciones (Farahani et al 2018) Tiene dos caracteriacutesticas importantes forma

o disposicioacuten geomeacutetrica de partiacuteculas y poros del suelo y estabilidad o resistencia a los cambios (Kay 1990) Muchas de las funciones del suelo tal como la capacidad de transporte de fluidos (gases ndash

aireacioacuten y liacutequidos ndash infiltracioacuten) se rigen por la estructura del suelo Esta propiedad es tiacutepicamente

maacutes sensible a la modificacioacuten de la estructura que por ejemplo la retencioacuten de agua o la porosidad Las funciones de transporte no solo se ven afectadas por el tamantildeo del poro (distribucioacuten) sino por su

conectividad continuidad y sinuosidad (Farahani et al 2018)

Quiacutemicas Disminucioacuten

gradual de nutrientes

esenciales

Se presenta principalmente por el desbalance entre la absorcioacuten de nutrientes por las plantas y la

aplicacioacuten de nutrientes mediante fertilizacioacuten Cuando las plantas absorben una mayor cantidad de nutrientes que la aportada por los fertilizantes se produce la extraccioacuten de las reservas de nutrientes del

suelo agotaacutendolas gradualmente Este desbalance se incrementa cuando no se hace aplicacioacuten de

materia orgaacutenica yo no se reincorporan los residuos de cosecha (Lal 2015)

Salinizacioacuten La acumulacioacuten de sales particularmente de sodio (Na+) cloro (Cl-) y boro (B) difieren de un lugar a otro y representan un peligro para la agricultura de regadiacuteo sobre todo en regiones aacuteridas y semiaacuteridas

(Farahani et al 2018 Lal 2015 Havlin et al 2014) El grado y naturaleza de los problemas de

salinidad son de origen natural o antropogeacutenico por meteorizacioacuten mineral sales almacenadas salinidad eoacutelica precipitacioacuten e irrigacioacuten con agua salinasoacutedica (Ivushkin et al 2018 Weldeslassie et

al 2018 Farahani et al 2018) La salinizacioacuten del suelo es frecuente en aacutereas con niveles freaacuteticos

altos con un inadecuado manejo del riego yo con drenaje deficiente que estaacuten sometidas a altas tasas de evaporacioacuten y bajas tasas de lixiviacioacuten (Ivushkin et al 2018 Weldeslassie et al 2018 Lal 2015)

El efecto de la salinidad del suelo en los cultivos agriacutecolas es extremadamente negativo pues conduce a

la necrosis de las hojas la alteracioacuten de la fenologiacutea y en uacuteltima instancia a la muerte de las plantas (Ivushkin et al 2018) El Na+ es determinante debido a su efecto toacutexico sobre las plantas y a su

influencia en el deterioro de la estructura del suelo (Weldeslassie et al 2018)

Acidificacioacuten

y

alcalinizacioacuten

La acidez del suelo pude causar toxicidad por aluminio y manganeso deficiencias de calcio foacutesforo y

magnesio y reduccioacuten de la mineralizacioacuten de nitroacutegeno por disminucioacuten de la actividad microbiana

(Havlin et al 2014) Conduce a la reduccioacuten de la disponibilidad de boro zinc molibdeno y cobre (Weldeslassie et al 2018) La alcalinidad altera la fertilidad fiacutesica de los suelos a traveacutes del sellado de

la superficie y la formacioacuten de costras Tambieacuten impacta sobre la fertilidad quiacutemica limitando la

disponibilidad de hierro manganeso zinc foacutesforo y cobre (Weldeslassie et al 2018) La acidificacioacuten es generalmente causada por la aplicacioacuten excesiva de fertilizantes acidificantes (Lal 2015) pe en

forma de amonio que resultan en la disminucioacuten del pH del suelo despueacutes de que el NH4+ es nitrificado

a NO3- (Weldeslassie et al 2018)

Acumulacioacuten de metales

pesados

Los metales pesados (As Cd Cr Cu Pb Hg Ni y Zn WHO 2018) pueden llegar a contaminar los suelos agriacutecolas Pueden provenir de ciertos fertilizantes y estieacutercoles (Weldeslassie et al 2018) Estos

elementos son retenidos maacutes fuertemente en forma de complejos en las superficies de los

aluminosilicatos de arcilla oacutexidos hidratados y humus Tambieacuten se presentan en solucioacuten como cationes y son adsorbidos en el complejo de cambio (Weldeslassie et al 2018) Se considera que el

suelo es el vertedero definitivo de los metales pesados aunque se sabe relativamente poco sobre la

forma en que estos se ligan a los suelos y su facilidad de liberacioacuten (Weldeslassie et al 2018) La

concentracioacuten de metales pesados en los suelos puede verse influenciada por la variacioacuten en su textura

composicioacuten reacciones de oacutexido-reduccioacuten y de adsorcioacuten-desorcioacuten (Shayler et al 2009)


Categoriacutea Tipo Sub-Tipo Descripcioacuten

Reduccioacuten de

la Capacidad

de Intercambio

Catioacutenico

(CIC)

La CIC determina la disponibilidad de nutrientes como Ca2+ Mg2+ K+ y NH4+ para las plantas asiacute

como el comportamiento de elementos traza como Cd2+ y Zn2+ (Scheffer et al 2016) Se utiliza como

paraacutemetro en la clasificacioacuten y manejo de suelos y modelos de simulacioacuten agriacutecolaambiental asiacute como indicador de la resiliencia de las contribuciones a los servicios ecosisteacutemicos y de la fertilidad de los

suelos (Khodaverdiloo et al 2018) La CIC estaacute ligada al contenido de materia orgaacutenica la mineralogiacutea

de arcilla y el pH del suelo (Scheffer et al 2016) El humus aporta entre 60 y 300 cmol de carga por kg dependiendo del grado de humificacioacuten En suelos que contienen predominantemente silicatos de

capa 21 en la fraccioacuten de arcilla (illita vermiculita esmectita) esta entre 40-60 cmolc kg-1 mientras

que las fracciones de limo y arena tienen valores mucho maacutes bajos (Scheffer et al 2016) Las labores agriacutecolas no afectan la fraccioacuten arcilla pero si pueden modificar la dinaacutemica de la materia orgaacutenica y el

pH del suelo por ende influyen en su capacidad de intercambio catioacutenico

Bioloacutegicas Disminucioacuten

de carbono

orgaacutenico

Se presenta por la eliminacioacuten de gran parte del material vegetal y la escasa reposicioacuten de la materia

orgaacutenica mediante la incorporacioacuten de este material o la aplicacioacuten de abonos orgaacutenicos (Lal 2015)

Altera la disponibilidad de nutrientes la capacidad de retencioacuten de agua la porosidad la capacidad de

intercambio catioacutenico y la agregacioacuten estructural del suelo (Loaiza et al 2018)

Disminucioacuten de la

capacidad de

reservorio de carbono

En un contexto de cambio climaacutetico la funcioacuten del suelo como reservorio de carbono ha ganado gran intereacutes ya que esta conduce a la retencioacuten del CO2 atmosfeacuterico (Lal 2009) El secuestro de carbono en

el suelo a escala global se considera el mecanismo responsable del mayor potencial de mitigacioacuten de

cambio climaacutetico dentro del sector agriacutecola con una contribucioacuten estimada del 90 (Gattinger et al 2012) Sin embargo las reservas mundiales de carbono en el suelo agriacutecola han disminuido

gradualmente (Gattinger et al 2012) a pesar de que la fertilizacioacuten mineral genera una mayor cantidad

de materia orgaacutenica ya que promueve el incremento de los rendimientos y por lo tanto el aumento de los residuos de cultivo (Scheffer et al 2016)

Emisiones de GEI desde el suelo a la atmoacutesfera

Los cambios en la estructura del suelo modifican su capacidad como fuente y vertedero de gases y

limitan su capacidad de almacenamiento (Oertel et al 2016) Propiedades y procesos en el suelo

como humedad temperatura exposicioacuten y presioacuten de aire incendios vegetales pH concentracioacuten

de nutrientes tipo de cobertura y cambio en el uso de la tierra son los principales controladores de

las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) desde el suelo a la atmoacutesfera (Oertel et al

2016)

La litoacutesfera contiene la mayor reserva de carbono y nitroacutegeno del planeta (sin tener en cuenta el N

atmosfeacuterico) con 108 Pg (1015 g) y 164 X 1011 Tg (1012 g) respectivamente almacenados

principalmente en su superficie (1 m) (Schaufler et al 2010 Nieder y Benbi 2008) Desde el

suelo se emite de manera natural dioacutexido de carbono (CO2) metano (CH4) y monoacutexido de

nitroacutegeno (N2O) que son importantes GEI (Oertel et al 2016) Sin embargo los sistemas agriacutecolas

intensifican los procesos bioquiacutemicos en el suelo aumentando las emisiones de N2O (17 - 48 Tg

N2O antildeo-1) (IPCC 2013 Ciais et al 2013 Baggs 2011 Boeckx y Van Cleemput 2001 Bouwman

et al 1995) CO2 (180 Pg CO2 acumulados desde 1750 ndash 2011) (Ciais et al 2013) y CH4 (hasta

6950 micromol CH4 mminus2 hminus1) (Oertel et al 2016) La agricultura genera el 52 y el 84 de las

emisiones mundiales de CH4 y N2O respectivamente (Smith et al 2008) Estos dos gases tienen

25 y 298 veces respectivamente maacutes potencial de calentamiento global que el CO2 (IPCC 2013)

El flujo neto de CO2 desde los suelos agriacutecolas es pequentildeo comparado con las emisiones de la


industria (Smith et al 2008) Sin embargo a este flujo que es el resultado de la alteracioacuten del

suelo en actividades de labranza y de fertilizacioacuten deben sumarse aquellas emisiones provenientes

de la fabricacioacuten industrial de insumos agriacutecolas con uso de combustibles foacutesiles (pe plaacutestico y

fertilizantes) (Arizpe et al 2011 Smith et al 2008 West y Marland 2002)

Lixiviacioacuten de nutrientes

En condiciones naturales constantemente se lixivian iones desde el suelo a las aguas superficiales

y subterraacuteneas variando su intensidad seguacuten la magnitud y frecuencia de las lluvias y las

caracteriacutesticas del suelo (Laird et al 2010) En condiciones de cultivo la emisioacuten de nutrientes

como nitroacutegeno y foacutesforo a los sistemas acuaacuteticos se exacerba considerablemente (Yao et al

2012) Esta excesiva lixiviacioacuten de iones desde el suelo no solo indica una baja eficiencia del

proceso de fertilizacioacuten (Dempster et al 2012) sino que puede agotar la fertilidad del suelo

acelerar su acidificacioacuten reducir los rendimientos de los cultivos y contaminar las aguas

superficiales y subterraacuteneas (Laird et al 2010 Ozacar 2003) Los altos niveles de nutrientes en

estas aguas pueden generar fenoacutemenos como la eutrofizacioacuten que es el resultado de la produccioacuten

excesiva de microorganismos acuaacuteticos fotosinteacuteticos en los ecosistemas marinos y de agua dulce

(Karaca et al 2004) quienes adaptados a ambientes con bajo contenido de nutrientes en

presencia de una alta concentracioacuten de estos incrementan raacutepidamente su reproduccioacuten

consumiendo el oxiacutegeno del ambiente acuaacutetico y provocando asiacute la muerte de otros organismos

que dependen de ese oxiacutegeno (Dempster et al 2012)

La emisioacuten de nutrientes hacia los ecosistemas acuaacuteticos se incrementa por la ineficiencia en el

proceso de fertilizacioacuten de los cultivos En promedio el 50 del nitroacutegeno aplicado mediante

fertilizantes nitrogenados no es absorbido por las plantas (Drechsel et al 2015 Hoang y Allaudin

2010) Ese nitroacutegeno no absorbido se lixivia hacia las fuentes de agua yo se volatiliza hacia la

atmoacutesfera (Galloway et al 2003 2004) con los consiguientes efectos ambientales negativos sobre

los ecosistemas acuaacuteticos el cambio climaacutetico y la salud humana (Bodirsky et al 2014 Umar e

Iqbal 2007 Camargo y Alonso 2006 Giles 2005)

Alrededor del 25 del foacutesforo extraiacutedo desde 1950 se encuentra acumulado en vertederos o ha

terminado en las fuentes de agua aumentando el problema de eutrofizacioacuten (Cordell et al 2009)

A diferencia del nitroacutegeno la lixiviacioacuten del foacutesforo variacutea substancialmente en el tiempo y el

espacio y en general las praacutecticas agriacutecolas tienen un menor efecto sobre la lixiviacioacuten de foacutesforo


que las condiciones ambientales y las caracteriacutesticas del suelo (Uleacuten et al 2018) No solo el

nitroacutegeno y el foacutesforo en solucioacuten (forma anioacutenica) son susceptibles de ser lixiviados Al

presentarse una alteracioacuten en las condiciones naturales del suelo (pej por adicioacuten de materia

orgaacutenica o de fertilizantes minerales) iones metaacutelicos como el hierro y el manganeso que

generalmente son precipitados e inmovilizados pueden solubilizarse debido a fluctuaciones en el

pH y en el potencial redox del suelo (Aharonov-Nadborny et al 2018)

Aumento de los costos de produccioacuten y caracteriacutesticas sociales

La forma como se maneja el suelo en las labores agriacutecolas no solo tiene impacto sobre la

dimensioacuten ambiental de la sostenibilidad sino que al mismo tiempo influencia sus dimensiones

social y econoacutemica Labores agriacutecolas asociadas con el manejo del suelo tales como fertilizacioacuten

labranza y riego requieren la contratacioacuten de mano de obra alquiler o compra de maquinaria

agriacutecola compra de agro insumos yo compra de equipos Cada una de estas labores genera

jornales o puestos de trabajo y se convierte en un rubro dentro de la lista de costos de produccioacuten

(GSARS 2014)

En general la contratacioacuten de mano de obra es el rubro que mayor valor representa dentro de los

costos de produccioacuten De las actividades agriacutecolas el montaje de las camas de siembra (que

incluye la preparacioacuten del suelo maacutes el armado de las camas) requiere una gran cantidad de mano

de obra sobre todo en paiacuteses en viacutea de desarrollo donde el uso de maquinaria especializada para

labores especiacuteficas no es generalizado Sin embargo las labores manuales tienen un alto impacto

sobre la dimensioacuten social de la sostenibilidad pues esta genera un mayor nuacutemero de jornales si se

compara con las labores mecanizadas El incremento de la sostenibilidad social implica una

reduccioacuten de la sostenibilidad econoacutemica y viceversa lo cual genera una dicotomiacutea en el anaacutelisis

de sostenibilidad

La fertilizacioacuten ocupa el segundo lugar de los costos de produccioacuten ya que incluye dos rubros el

costo de los fertilizantes y el costo de la mano de obra para realizar las mezclas y aplicacioacuten

(GSARS 2014) Ademaacutes de tener dos rubros intriacutensecos esta labor es una de las que maacutes

variaciones puede generar en los costos de produccioacuten pues depende de la teacutecnica de preparacioacuten

de la foacutermula de fertilizacioacuten (con base en anaacutelisis de suelo o no) del meacutetodo de aplicacioacuten

(manual foliar o fertirriego) de la cantidad de fertilizantes aplicados del tipo de fertilizantes

aplicados (compuestos o simples solubles o no) y del momento de la aplicacioacuten (clima)


Es evidente que las actividades agriacutecolas asociadas al manejo del suelo tienen una gran influencia

en las tres dimensiones de la sostenibilidad Esto sugiere que deba estudiarse integrando el

ambiente la sociedad y la economiacutea es decir a traveacutes de evaluaciones de sostenibilidad agriacutecola

167 Indicadores asociados a las propiedades y relaciones del suelo con

su entorno utilizados en evaluaciones de sostenibilidad agriacutecola

Algunos de los indicadores que se utilizan en evaluaciones de sostenibilidad agriacutecola estaacuten

asociados con las propiedades procesos composicioacuten y manejo del suelo Se pueden encontrar

indicadores que corresponden a aspectos inherentes al suelo y aquellos asociados con las relaciones

suelo-agua suelo-atmoacutesfera y suelo-planta En la literatura se encuentra una considerable cantidad

de informacioacuten que aborda el uso de indicadores en diferentes servicios ecosisteacutemicos del suelo

principalmente asociado a la dimensioacuten ambiental Sin embargo en esta revisioacuten se incluyeron

uacutenicamente publicaciones donde 1) se abordaraacuten temas griacutecolas 2) se hiciera referencia a las tres

dimensiones de la sostenibilidad (ambiental social y econoacutemica) y 3) se evaluaraacute al menos una

propiedad o proceso asociado al suelo y que este fuera tratado como indicador de sostenibilidad

agriacutecola Algunas de las publicaciones que se tuvieron en cuenta son el resultado de un gran

nuacutemero de evaluaciones de la sostenibilidad de sistemas de produccioacuten agriacutecola (pej Astier et al

2011)

1671 Indicadores asociados a las propiedades y procesos del suelo

utilizados en evaluaciones de sostenibilidad agriacutecola

Este grupo de indicadores hace referencia al impacto que los sistemas de produccioacuten agriacutecola

ejercen sobre el suelo (Tabla 1-5) Los indicadores maacutes comunes de este grupo son la tasa de

erosioacuten y la concentracioacuten de materia orgaacutenica mientras que propiedades como la conductividad

eleacutectrica capacidad de intercambio catioacutenico acidez intercambiable contenido de arcilla

capacidad de retencioacuten de agua densidad aparente profundidad efectiva y permeabilidad son los

menos utilizados (Tabla 1-5) Aunque en varios trabajos se hizo referencia a la calidad del suelo

(pej Rodrigues et al 2010) no se encontroacute ninguno que utilizara un iacutendice o funcioacuten de

agregacioacuten para estimarla Esta fue abordada a partir de la determinacioacuten individual de propiedades

del suelo como MOS CE pH CIC y Bi (Tabla 1-5)


Tabla 1-5 Indicadores (Ind) asociados a las propiedades o procesos del suelo que son utilizados en

evaluaciones de sostenibilidad agriacutecola Ind Unidad Descripcioacuten Meacutetodo de medicioacuten (a) Referencias

MOS

Contenido de

materia orgaacutenica del

suelo

CO por el meacutetodo de Walkley and Black (1934)

Para determinar el contenido de MOS el porcentaje de carbono orgaacutenico es multiplicado

por un factor de 1724

Hubeau et al 2017 De Olde et al

2016b Kanter et al 2016 Mtengeti et al 2015 Parachini et al 2015 Bausch et al

2014 Belanger et al 2012 Astier et al

2011 Sadok 2009 Meul et al 2008 Brunett et al 2005

Nambiar et al 2001

pH ----

Acidez neutralidad

o alcalinidad del

suelo

Meacutetodo potenciomeacutetrico (Okalebo et al 2002)

Kanter et al 2016 Rodrigues et al 2010

Meul et al 2008 Brunett et al 2005

Nambiar et al 2001

CE dS m-1 Conductividad

eleacutectrica Meacutetodo conductivimeacutetrico (Okalebo et al 2002) Nambiar et al 2001

No -

Nm

Contenido de nitroacutegeno orgaacutenico

yo mineral del suelo

Meacutetodo de Kjeldhal modificado (Sarkar and

Haldar 2005)

Parachini et al 2015 Astier et al 2011

Meul et al 2008

Pd mg kg-1 Contenido de foacutesforo disponible

en el suelo

Meacutetodo Bray II y Olsen (Sarkar and Haldar 2005) Belanger et al 2012 Astier et al 2011

Rodriacuteguez et al 2010 Meul et al 2008

CIC cmolc kg-1 Capacidad de intercambio

catioacutenico

CIC (Capacidad de Intercambio Catioacutenico) y bases intercambiables (Ca2+ Mg2+ K+ y Na+) por el

meacutetodo del acetato de amonio 1M pH 7 para

determinar la CIC se desplaza el NH4+

intercambiado con NaCl y se hace la valoracioacuten

por titulacioacuten las bases se determinan en el

extracto de acetato de amonio por espectrofotometriacutea de absorcioacuten atoacutemica (Sarkar

and Haldar 2005)

Rodrigues et al 2010 Nambiar et al

2001

Bi cmolc kg-1

Concentracioacuten yo

suma de bases

intercambiables (K Ca Mg y Na)

Nambiar et al 2001

Al+H cmolc kg-1 Acidez intercambiable

Meacutetodo volumeacutetrico Determinacioacuten de los iones

de aluminio e hidroacutegeno intercambiables con una solucioacuten amortiguadora de sal neutra (KCl 1N)

(Sarkar and Haldar 2005)

Rodrigues et al 2010

Ar Contenido de arcilla Meacutetodo del hidroacutemetro o de Bouyoucos (Sarkar and Haldar 2005)

Nambiar et al 2001

CRH Bar

Capacidad de

retencioacuten de

humedad del suelo a diferentes tensiones

En este caso 01 03

1 3 5 y 15 bar de tensioacuten

Meacutetodo del plato y la olla a presioacuten (Sarkar and

Haldar 2005) Nambiar et al 2001

Db g cm-3 Densidad aparente Meacutetodo del cilindro (Sarkar and Haldar 2005) Nambiar et al 2001

Pe cm Profundidad efectiva Meacutetodo de excavacioacuten con barreno Nambiar et al 2001

In cm h-1 Infiltracioacuten Meacutetodo de anillos conceacutentricos (Sarkar and Haldar 2005)

Nambiar et al 2001

TE Mg ha-1 antildeo-1 Tasa de erosioacuten

TE = R K L S C P Ecuacioacuten 1 Smith et al 2017 de Olde et al 2016b

Kanter et al 2016 Bausch et al 2014 Ghisellini et al 2014 Gerdessen y

Pascucci 2013 Roy and Chan 2012

Astier et al 2011 Rodriacuteguez et al 2010 Sadok 2009 Pacini et al 2003 Nambiar

et al 2001 Praneetvatakul et al 2001

Doacutende R = Erosividad de la lluvia K =

Erosionabilidad del suelo LS = Longitud y Grado

de pendiente C = Factor de vegetacioacuten P = Factor de praacutecticas mecaacutenicas

Cn PSI Compactacioacuten Meacutetodo del medidor de compactacioacuten de suelo

(penetroacutemetro) de Olde et al 2016b Sadok 2009

EtT kg 14-DB eq

Ecotoxicidad

terrestre Se

contemplan los efectos sobre los

ecosistemas

terrestres de las sustancias toacutexicas

que se encuentran en

el ambiente (Audsley 2003)

EtT = sum TTPin x fin x mi

in

Ecuacioacuten 2

de Luca et al 2018 Tricase et al 2018 Neugebauer et al 2015 Martiacutenez-Blanco

et al 2014

Doacutende TTP = Factor de caracterizacioacuten para la toxicidad de los ecosistemas terrestres fin =

fraccioacuten de la sustancia i que se transporta desde

el cultivo al compartimento ambiental n y mi = masa emitida de cada contaminante i (Audsley

2003)


1672 Indicadores asociados a la relacioacuten suelondashagua utilizados en

evaluaciones de sostenibilidad agriacutecola

Este grupo de indicadores (Tabla 1-6) considera el impacto del manejo del suelo agriacutecola sobre el

ciclo hidroloacutegico Dentro de este grupo sobresale el movimiento de nitratos desde el suelo al agua

superficial y subterraacutenea por efecto de la aplicacioacuten de fertilizantes y abonos orgaacutenicos Este

indicador estaacute relacionado estrechamente con la eutrofizacioacuten potencial pues eacutesta es un resultado

de las elevadas emisiones de nutrientes como nitratos y fosfatos desde el suelo a los cuerpos de

agua La ecotoxicidad acuaacutetica se mide en anaacutelisis del ciclo de vida (Tabla 1-6)

Tabla 1-6 Indicadores (Ind) de la relacioacuten suelo - agua que son utilizados en evaluaciones de sostenibilidad

agriacutecola Ind Unidad Descripcioacuten Meacutetodo medicioacuten Referencias

NO3 kg NO3

-

ha-1

Emisiones de nitrato a los

sistemas acuaacuteticos

30 del total de N aplicado despueacutes de descontar las

emisiones de N al aire (Torrellas et al 2013)

van Asselt et al 2014

Lebacq et al 2013 Roy and Chan 2012

Bockstaller et al 2009

Sadok 2009 Pacini et al 2003

EP kg PO4

3-

eq

Eutrofizacioacuten potencial

Es la emisioacuten de nitroacutegeno y foacutesforo a los


produciendo un aumento de ciertas especies como

algas que reduciraacute la

concentracioacuten de oxiacutegeno del medio siendo una

amenaza para la

biodiversidad (Audsley 2003)

EP = sum (

vi

Mi x

No2

Ae

1MPO4

3minus x

No2

Ap

) mi

i

Ecuacioacuten 3

Tricase et al 2018

Neugebauer et al 2015

Martiacutenez-Blanco et al 2014 Lebacq et al 2013

Pergola et al 2013

Doacutende vi = cantidad de moles de No2 en una moleacutecula del

compuesto i M = masa molecular (kg mol-1) NO2 = cantidad de moles de O2 consumidos durante la

degradacioacuten de las algas Ae = cantidad de moles de N o P

contenidos en una moleacutecula de algas y mi = masa de la sustancia 1 (kg) (Guineacutee et al 2004)

EtA kg 14-

DB eq

Ecotoxicidad acuaacutetica Se

contemplan los efectos de las sustancias toacutexicas

(pesticidas desde el aire y

metales pesados desde el suelo) sobre los

ecosistemas acuaacuteticos

(Audsley 2003)

EtA = sum TAPin x fin x mi

in

Ecuacioacuten 4

De Luca et al 2018


Martiacutenez-Blanco et al 2014

Doacutende TAP = Factor de caracterizacioacuten para la toxicidad

de los ecosistemas acuaacuteticos fin = fraccioacuten de la sustancia i que se transporta desde el cultivo al compartimento

ambiental n y mi = masa emitida de cada contaminante i

(Audsley 2003)

1673 Indicadores asociados a la relacioacuten suelo-atmoacutesfera utilizados en


Este grupo de indicadores evaluacutea el efecto del manejo del suelo de los sistemas de produccioacuten

agriacutecola sobre la atmoacutesfera Algunos de estos indicadores son el potencial de calentamiento global

que se mide en teacuterminos de emisiones de dioacutexido de carbono las emisiones de amoniaco

monoacutexido de nitroacutegeno oacutexidos de nitroacutegeno y la acidificacioacuten potencial (Tabla 1-7)



sostenibilidad agriacutecola Ind Unidad Descripcioacuten Meacutetodo medicioacuten Referencias

GWP kg CO2

eq

Potencial de calentamiento

global El incremento en la concentracioacuten de CO2 N2O

CH4 y aerosoles en la

atmoacutesfera terrestre genera una mayor absorcioacuten de energiacutea

de radiacioacuten teacutermica y en

consecuencia un aumento de la temperatura (calentamiento

global) (Audsley 2003)

GWP = sum (int aici(t)dt

T

0

int aCO2cCO2

(t)dtT

0

)

i

mi Ecuacioacuten 5 De Luca et al 2018

Tricase et al 2018

Smith et al 2017 Ryan et al 2016 Neugebauer

et al 2015 Kukucvar et

al 2014 Martiacutenez-Blanco et al 2014 van

Asselt et al 2014

Pergola et al 2013

Doacutende T = tiempo (antildeos) ai = calentamiento producido por el aumento de la concentracioacuten de un gas i (W m-2 kg-

1) ci(t) = concentracioacuten del gas i en el tiempo (t) (kg m-3)

y mi = masa de la substancia i (kg) Los valores correspondientes a CO2 se incluyen en el denominador

(Heijungs y Guineacutee 2012)

NH3 kg NH3

ha-1

Emisiones de amoniaco a la atmoacutesfera debido a la

fertilizacioacuten nitrogenada

El 3 del total de N aplicado se libera en forma de N-

NH3 (Audsley 2003)

Smith et al 2017

Tricase et al 2018 de Olde et al 2016b


Sadok 2009

N2O kg N2O

ha-1

Emisiones de monoacutexido de di

nitroacutegeno a la atmoacutesfera

debido a la fertilizacioacuten nitrogenada

125 del total de N aplicado se libera en forma de N-

N2O (Bentrup et al 2000 y Weidema 2000)

Tricase et al 2018 Rodriacuteguez et al 2010

Sadok 2009

NOx kg NOx

ha-1

Emisiones de oacutexidos de

nitroacutegeno a la atmoacutesfera debido a la fertilizacioacuten

nitrogenada

El 10 de los N-N2O se convierte a N-NOx (Bentrup et al 2000 y Weidema 2000)


AP kg SO2

eq

Acidificacioacuten potencial

Emisioacuten de oacutexidos de sulfuro y nitroacutegeno a la atmoacutesfera

donde puede combinarse con

otras moleacuteculas y regresar a la superficie en forma de lluvia

aacutecida (Audsley 2003)

AP = sum (ηSO2

MSO2

Mi

)

119894

mi Ecuacioacuten 6

Martiacutenez-Blanco et al

2014 van Asselt et al

2014

Doacutende 120520SO2 = cantidad de iones SO2 (mol kg-1) que

pueden ser potencialmente producidos por un kg de

substancia i MSO2 = peso equivalente de un mol de SO2

(kg mol-1) Mi = peso equivalente de la sustancia i y mi = masa de la sustancia i (kg) Heijungs y Guineacutee 2012)

Aunque es evidente el efecto que las praacutecticas de manejo agriacutecola ejercen sobre las emisiones de

contaminantes desde el suelo a la atmoacutesfera debido a la dificultad metodoloacutegica y a los altos

costos de evaluacioacuten es comuacuten que estos indicadores se estimen mediante funciones factores de

conversioacuten o tablas de equivalencia (Tabla 1-7) o que la mayoriacutea no sean tenidos en cuenta en las

evaluaciones de la sostenibilidad agriacutecola En esta revisioacuten se encontroacute ademaacutes que muchas de las

evaluaciones de sostenibilidad agriacutecola realizadas incluyen muy pocos o no incluyen indicadores

asociados al clima

1674 Indicadores asociados a la relacioacuten suelo ndash planta utilizados en


Este grupo de indicadores evaluacutea el efecto del manejo de los sistemas agriacutecolas sobre el suelo y la

planta en dos viacuteas desde el suelo hacia la planta (pej consumo de elemento por kilogramo

producido - Elmto-kg) y desde la planta hacia el suelo (pej cobertura del suelo - CS) (Tabla 1-8)

Dentro de este atributo sobresale el indicador balance de nitroacutegeno foacutesforo yo potasio que es


evaluado en una gran cantidad de las publicaciones revisadas seguido por la cobertura del suelo A

pesar de la informacioacuten que suministra sobre el rendimiento y la eficiencia del manejo del sistema

de produccioacuten indicadores como relacioacuten suelo produccioacuten (S-Pr) y relacioacuten consumo de

elementos-produccioacuten (Elto-kg) no son muy tenidos en cuenta aun cuando la medicioacuten de S-Pr

por ejemplo se puede realizar sin la necesidad de invertir recursos en anaacutelisis de laboratorio o

dispendiosas metodologiacuteas (Tabla 1-8)



Elto-kg g kg-1

Consumo de elemento por kg producido Cantidad

del elemento (pe N P o

K) consumido por kg de producto cosechado

Elto minus kg = g EltoA 119898minus2

kgP mminus2 Ecuacioacuten 7

van Asselt et al 2014 Doacutende gEltoA = masa del elemento aplicado en

gramos kgP = masa del producto cosechado en kilogramos

CS

Cobertura del suelo

Determina la cantidad de diacuteas del antildeo en que el

suelo estaacute cubierto por

vegetacioacuten (Goacutemez-Limoacuten y Riesgo 2009)

CS = dv

365 times 100 Ecuacioacuten 8

De Luca et al 2018

Neugebauer et al 2015 Gaudino et al 2014 Goacutemez-

Limoacuten y Saacutenchez-Fernandez

2010 Mascarenhas et al 2010 Goacutemez-Limoacuten y Riesgo 2009

Doacutende dv = diacuteas acumulados del antildeo en los que el

suelo estaacute cubierto con vegetacioacuten

NPKBal Kg ha-1

Balance de nitroacutegeno foacutesforo o potasio Es la

diferencia entre la

cantidad de N P o K aplicado y la acumulada

en el cultivo (plantas) por

unidad de aacuterea Esa diferencia es la cantidad

de N P o K que se libera

al ambiente (aire suelo yo agua) (Goacutemez-Limoacuten

y Riesgo 2009)

NPKBal = Nf minus Nc

Nc = (sum o1

n

o=1

+ o2 + on) times Pl

Ecuacioacuten 9

Ecuacioacuten 10

Hubeau et al 2017 Smith et

al 2017 de Olde et al 2016b

Kanter et al 2016 Ryan et al 2016 Parachini et al 2015

Gaudino et al 2014 Lebacq et

al 2013 Beacutelanger et al 2012 Hayati et al 2010 Roy and

Chan 2012 van Passel and

Meul 2012 Goacutemez-Limoacuten y Saacutenchez-Fernandez 2010

Goacutemez y Riesgo 2009

Abbona et al 2007 De Jager et al 2001

Doacutende Nf = Cantidad de N P o K (kh ha-1) aplicado

en forma de fertilizantes Nc = Cantidad de N P o K

(kh ha-1) acumulado en el cultivo O = Cantidad de N P o K (kg) acumulado al final del ciclo en cada oacutergano

(1 2 3 n) de la planta y Pl = Nuacutemero de plantas en

una ha

S-Pr m2 kg-1

Suelo ndash Produccioacuten (Uso

de la tierra) Determina la cantidad de espacio

requerida para producir un

kilogramo del producto cosechado

S minus Pr = 1 m2

kgM Ecuacioacuten 11


Gerdessen and Pascucci 2013 Doacutende kgM = masa del producto cosechado en kilogramos

En muy pocas evaluaciones de sostenibilidad agriacutecola se utilizan indicadores que relacionen el uso

del suelo con la productividad de los cultivos aun cuando esta relacioacuten refleja la eficiencia global

del sistema Cabe recordar que una de las premisas de la intensificacioacuten sostenible es producir maacutes

y mejor en una menor aacuterea (Rockstroumlm et al 2017)

En la Figura 1-2 se puede apreciar un resumen esquematizado del proceso de anaacutelisis de la

sostenibilidad de sistemas de produccioacuten agriacutecola con indicadores asociados a propiedades

procesos y manejo del suelo


Figura 1-2 Esquema del proceso de anaacutelisis de la sostenibilidad de sistemas de produccioacuten agriacutecola con

indicadores asociados a propiedades procesos y manejo del suelo Fuente El autor

168 Conclusiones

Las evaluaciones de sostenibilidad agriacutecola estaacuten orientadas a determinar el efecto que sobre el

ambiente la sociedad y la economiacutea tiene un sistema de produccioacuten Como se expuso en esta

revisioacuten muchas de estas evaluaciones no tuvieron en cuenta las propiedades e interacciones del

suelo con su entorno Esto a pesar del evidente efecto que sobre el ecosistema agriacutecola y la

economiacutea de los productores tienen actividades como fertilizacioacuten labranza y riego Estas

actividades producen un impacto directo en el suelo los cuerpos de agua y la atmoacutesfera por lo que

las variaciones en su manejo modificaraacuten el estado del ecosistema


2 Estudios de liacutenea base para la construccioacuten y

evaluacioacuten de MSEAS

En este capiacutetulo se exponen las caracteriacutesticas metodoloacutegicas de tres experimentos que se

utilizaron para construir y evaluar la Metodologiacutea de Evaluacioacuten de la Sostenibilidad Orientada a

Experimentos Agriacutecolas Asociados al Suelo (MSEAS) Tambieacuten se exponen tres trabajos de

investigacioacuten de autoriacutea propia que sirvieron de sustento teacutecnico y liacutenea base para la construccioacuten

y evaluacioacuten de MSEAS


unidad experimental El objetivo de este trabajo fue contar con indicadores de calidad de suelo que

pudieran ser utilizados a escala de parcela o unidad experimental y que fueran viables para ser

usados en MSEAS

2) Esfuerzo de labor Indicador para estimar la magnitud del esfuerzo fiacutesico en las labores de

cultivo El objetivo de este estudio fue proponer un indicador asociado al atributo salud humana de

la dimensioacuten social de la sostenibilidad agriacutecola y que fuera viable para ser usado en MSEAS


agriacutecola a escala de parcela Con base en los paraacutemetros expuestos en este trabajo se define el

conjunto miacutenimo de indicadores ambientales sociales y econoacutemicos que haraacuten parte del anaacutelisis de

sostenibilidad agriacutecola con MSEAS


21 Metodologiacutea de los experimentos agriacutecolas utilizados

para la construccioacuten y evaluacioacuten de MSEAS

A continuacioacuten se presentan las caracteriacutesticas metodoloacutegicas (lugar material vegetal

tratamientos y disentildeo experimental) de los tres experimentos utilizados como estudios de caso para

la construccioacuten y evaluacioacuten de MSEAS Las variables asociadas al suelo planta y clima se

exponen en apartados posteriores

211 Metodologiacutea experimento fertilizacioacuten orgaacutenico-mineral en tomate

bajo invernadero (ExTom)

Se llevoacute a cabo en el 2010 en uno de los invernaderos del Centro de BioSistemas de la

Universidad Jorge Tadeo Lozano de Bogotaacute ubicado en el municipio de Chiacutea (Colombia)

(4deg53rsquo362rdquo N -74deg00rsquo50rdquo W) a una altura de 2650 msnm Se utilizaron plaacutentulas de tomate

(Solanum lycopersicum) cv Sheila Se evaluaron cinco tratamientos Testigo quiacutemico (ChC)

Foacutermula de fertilizacioacuten de fondo 100 quiacutemica (50 g m-2 de sulfato de amonio 65 g m-2 de

fosfato diamoacutenico 4 g m-2 de sulfato de manganeso y 05 g m-2 de boro) testigo orgaacutenico (OrC)

Foacutermula de fertilizacioacuten de fondo 100 orgaacutenica (2600 g m-2 de compost de gallinaza 180 g m-2

de roca fosfoacuterica y 6 g m-2 de sulfato de manganeso) mezcla 1 (Mx1) Foacutermula de fertilizacioacuten de

fondo 25 orgaacutenica - 75 quiacutemica mezcla 2 (Mx2) Foacutermula de fertilizacioacuten de fondo 50

orgaacutenica - 50 quiacutemica mezcla 3 (Mx3) Foacutermula de fertilizacioacuten de fondo 75 orgaacutenica - 25

quiacutemica Se establecioacute un disentildeo en bloques completos al azar con cinco tratamientos y 15

unidades experimentales (tres reacuteplicas por tratamiento) Cada unidad experimental con un aacuterea de

123 m2 densidad de siembra 27 plantasm2

212 Metodologiacutea experimento fraccionamiento de la fertilizacioacuten como

estrategia para reducir la cantidad de fertilizante aplicado en el

cultivo de papa (ExPtSp)

Se llevoacute a cabo en el 2014 en el lote 49 ubicado en el C I Tibaitataacute de Agrosavia en Mosquera

Cundinamarca (4deg41rsquo1884rsquorsquo N - 74deg12rsquo2267rsquorsquo O) con una altitud de 2560 msnm humedad

relativa promedio de 80 y temperatura promedio de 13 degC Se utilizoacute semilla de papa (Solanum


tuberosum) de la variedad comercial Diacol capiro Se evaluaron cinco tratamientos Control

Fertilizacioacuten usada por los productores normalmente en teacuterminos de fertilizantes (N292 P297

K354 kg ha-1) cantidad y momentos de aplicacioacuten (en presiembra y al aporque) As foacutermula de

fertilizacioacuten construida a partir de la curva de absorcioacuten de nutrientes y las propiedades del suelo

aplicada como lo hacen los productores (MO10000 N150 P90 K271 kg ha-1) AsSp

fraccionamiento mensual de la fertilizacioacuten recomendada por As AsSp25 AsSp disminuyendo la

cantidad de fertilizante en un 25 (N112 P67 K203 kg ha-1) y AsSp50 AsSp disminuyendo la

cantidad de fertilizante en un 50 (N75 P45 K136 kg ha-1) A todos los tratamientos excepto

Control se les aplicoacute 1 kg m-2 de abono orgaacutenico compostado Todas las propiedades de suelo

tambieacuten se midieron en un aacuterea no intervenida (Barbecho con tres repeticiones) cercana al lugar

del experimento Se establecioacute un disentildeo en bloques completos al azar con cinco tratamientos y 20

unidades experimentales (cuatro reacuteplicas por tratamiento) Cada unidad experimental correspondioacute

con un aacuterea de 16 m2 densidad de siembra 28 plantasm2

213 Metodologiacutea evaluacioacuten de secuencias de rotacioacuten con papa

(ExPtRo)

Se llevoacute a cabo en el 2014-2015 en Tibaitataacute (Mosquera) junto al experimento ExPtSp Se utilizoacute

semilla de papa (Solanum tuberosum) variedad Diacol Capiro semilla de arveja (Pisum sativum)

variedad Santa Clara y semilla de avena forrajera (Avena sativa) variedad Cayuse Se evaluaron

tres secuencias de rotacioacuten PaArPa PapandashArveja-Papa PaAvAr Papa-Avena-Arveja y

PaPaAv Papa-Papa-Avena Se establecioacute un disentildeo en bloques completos al azar con tres

tratamientos y doce unidades experimentales (cuatro reacuteplicas por tratamiento) Cada unidad

experimental contoacute con un aacuterea de 20 m2 La papa se sembroacute a una distancia de 035 m entre

plantas y 09 m entre surcos La arveja se sembroacute al chorrillo en hileras espaciadas 50 cm y 10 cm

entre plantas La avena se sembroacute al voleo en toda la unidad experimental Las densidades de

siembra fueron 28 75 y 200 plantas m-2 para papa arveja y avena respectivamente El esquema

de fertilizacioacuten fue el mismo para todos los ciclo de papa La avena y la arveja no se fertilizaron


22 Evaluacioacuten de indicadores de calidad del suelo con

posibilidad de uso a escala de parcela o unidad

experimental

221 Resumen

Diversos indicadores se han desarrollado para evaluar la calidad del suelo (SQ) en funcioacuten de su

manejo y caracteriacutesticas Muchos generalmente se utilizan y estaacuten adaptados para evaluar la

variacioacuten de la SQ a mediano y largo plazo No obstante cuando se quiere evaluar esta variacioacuten

en el corto plazo es decir en experimentos estacionales con un solo ciclo de cultivo las

posibilidades se reducen Con base en esto el objetivo de este trabajo fue evaluar cinco indicadores

de calidad del suelo (SQI) marco de evaluacioacuten del manejo del suelo (SQSMAF) indicador aditivo

simple (SQSA) indicador aditivo ponderado (SQW) indicador obtenido utilizando anaacutelisis de

componentes principales (SQPCA) e indicador obtenido utilizando regresioacuten de miacutenimos cuadrados

parciales (SQPLSR) Tambieacuten se evaluaron dos teacutecnicas de agregacioacuten aditiva ponderada (A) y

geomeacutetrica o multiplicativa (P) Se utilizaron 52 unidades experimentales distribuidas en tres

experimentos 1) fertilizacioacuten orgaacutenico-mineral en tomate (ExTom) 2) fraccionamiento de la

fertilizacioacuten en papa (ExPtSp) y 3) estrategias de rotacioacuten con papa (ExPtRo) Los resultados para

los indicadores de calidad de suelo oscilaron entre 033 y 099 (Rango de SQI de 0 a 1) Ninguacuten

indicador de calidad de suelo se correlacionoacute significativamente con el rendimiento en cada uno

de los experimentos SQW se correlacionoacute negativamente con el rendimiento en ExTom y

positivamente en ExPtRo Los indicadores SQSA SQW(A) SQW(P) SQPCA(A) y SQPCA(P)

detectaron eficientemente los cambios de calidad en respuesta a los tratamientos aplicados al

suelo En experimentos estacionales los meacutetodos simples y faacuteciles de utilizar y analizar (SQSA

SQW) fueron tanto o maacutes efectivos que los meacutetodos maacutes complejos (SQSMAF SQPCA y SQPLSR)

Palabras clave indicadores de calidad del suelo propiedades funcionales anaacutelisis de

componentes principales regresioacuten de miacutenimos cuadrados parciales marco de evaluacioacuten del

manejo del suelo


222 Abstract

Some methods have been developed to evaluate soil quality (SQ) according to its handling and

characteristics Many are generally used and adapted to evaluate the variation of SQ in the medium

and long term However when this variation is to be evaluated in the short term ie in seasonal

experiments the possibilities are reduced with a single crop cycle Based on this the objective of

this work was to evaluate five soil quality indicators (SQI) soil management assessment

framework (SQSMAF) simple additive soil quality indicator (SQSA) weighted additive (SQW) using

principal component analysis (SQPCA) and using partial least squares regression (SQPLSR) and two

aggregation techniques weighted additive (A) and geometric or product (P) Fifty-two soil samples

were used distributed in three experiments 1) organic-mineral fertilization in tomato (ExTom) 2)

split fertilization in potato (ExPtSp) and 3) potato rotation strategies (ExPtRo) The SQ varied

among indicators experiments and treatments and ranged from 033 to 099 (SQI range 0 to 1) No

indicator correlated with yield in all experiments SQW correlated negatively in ExTom and

positively in ExPtRo SQSA SQW(A) SQW(P) SQPCA(A) and SQPCA(P) indicators efficiently

detected quality changes in response to soil treatments In seasonal experiments simple methods

that were easy to use and analyze were as effective or more effective than more complex methods

Keywords soil quality indicators functional properties PCA PLSR SMAF


Seguacuten Doran y Parkin (1994) la calidad del suelo es ldquoLa capacidad de una clase especiacutefica de

suelo para funcionar dentro de los liacutemites de los ecosistemas sostener la productividad bioloacutegica

mantener la calidad ambiental y promover la salud de las plantas y los animalesrdquo La calidad del

suelo no se puede medir de manera detallada con una sola variable esta se centra en la medicioacuten de

un conjunto miacutenimo de caracteriacutesticas que aparentemente tienen mayor influencia en la dinaacutemica

del suelo y su relacioacuten con el ecosistema (Garrigues et al 2012 de Paul Obade y Lal 2016) La

definicioacuten de indicadores de calidad del suelo es compleja debido a la necesidad de considerar la

escala geograacutefica de medicioacuten y las muacuteltiples funciones del suelo Ademaacutes la integracioacuten de las

propiedades fiacutesicas quiacutemicas y bioloacutegicas del suelo definen sus funciones y generan una imagen

holiacutestica de su calidad (de Paul Obade y Lal 2016 Nannipieri et al 1990 Papendick y Parr

1992)


Zornoza et al (2015) encontraron que a pesar de que la mayoriacutea de los autores evaluacutean la calidad

del suelo mediante el anaacutelisis y la descripcioacuten de propiedades individuales otros consideran la

importancia del uso de un indicador (iacutendice o funcioacuten) de calidad del suelo para relacionarla con la

produccioacuten de cultivos y las praacutecticas de manejo

Las propiedades fiacutesicas reflejan las limitaciones para el anclaje y desarrollo de las raiacuteces la

emergencia de las plaacutentulas la infiltracioacuten la conductividad hidraacuteulica la retencioacuten de agua o la

actividad de la macrofauna (Burger y Kelting 1999) Propiedades inherentes como la textura no

variacutean con el manejo que se le da al suelo sin embargo es determinante en otras propiedades e

indicadores de calidad del suelo Las propiedades fiacutesicas maacutes utilizadas en indicadores de calidad

del suelo son textura (distribucioacuten porcentual del tamantildeo de partiacutecula) densidad aparente

agregacioacuten del suelo contenido de agua disponible (capacidad de almacenamiento de agua)

porosidad y resistencia a la penetracioacuten (compactacioacuten) (Zornoza et al 2015) (Tabla 2-1)

Tabla 2-1 Propiedades fiacutesicas maacutes utilizadas en indicadores de calidad del suelo

Indicador Sigla Relacioacuten con calidad del suelo

Textura Txt El empaquetamiento de las partiacuteculas de arcilla limo y arena crean espacio dentro del

volumen del suelo para el agua y el aire asiacute como para las raiacuteces y la fauna del suelo Por

esta razoacuten la textura no solo influye en todos los procesos vivos del suelo sino tambieacuten en las interacciones entre las fases soacutelida liacutequida y gaseosa y en los procesos de

transporte de fluidos (Scheffer y Schachtschabel 2016)

Arcilla Ar

Limo L

Arena A

Densidad aparente Db La densidad aparente tiene una relacioacuten inversamente proporcional con el contenido de materia orgaacutenica y la porosidad del suelo (Scheffer y Schachtschabel 2016)

Porosidad Po Los poros son el espacio donde se ubica el agua y el aire del suelo La porosidad es

determinante para el suministro de agua y nutrientes para las plantas

Tasa de erosioacuten TE

La erosioacuten es la mayor causa de degradacioacuten del suelo pues induce la remocioacuten de su

capa superior donde se concentra la materia orgaacutenica y los nutrientes (Li et al 2009) y

generalmente conduce a dantildeos irreversibles y acumulativos a largo plazo reduciendo la profundidad de la capa arable y la capacidad de almacenamiento de agua y de nutrientes

(Scheffer y Schachtschabel 2016)

Compactacioacuten Cn La compactacioacuten puede generar una inhibicioacuten de la aireacioacuten del suelo y una limitacioacuten

para la expansioacuten de las raiacuteces de la planta (Scheffer y Schachtschabel 2016)

Estabilidad de agregados

Diaacutemetro medio ponderado (DMP)

AGG

Un gran nuacutemero de funciones del suelo se rigen en gran medida por su estructura

siendo una de las principales la capacidad de transporte de fluidos (gases ndash aireacioacuten y liacutequidos ndash infiltracioacuten) Esta capacidad es tiacutepicamente maacutes sensible a las modificaciones

de la estructura del suelo que por ejemplo la retencioacuten de agua o la porosidad debido a

que las funciones de transporte no solo se ven afectadas por el tamantildeo del poro (distribucioacuten) sino por su conectividad continuidad y sinuosidad (Farahani et al 2018)

Capacidad de

almacenamiento de agua

disponible para la planta

CAD

Dependiendo de las caracteriacutesticas del suelo se genera una capacidad de

almacenamiento de agua que estaraacute disponible para la planta y que responderaacute a las

condiciones del clima Un suelo con una buena capacidad de almacenamiento de agua se

asocia con una mayor fertilidad del suelo

Las propiedades quiacutemicas afectan la relacioacuten suelo-planta la calidad del agua la capacidad de

amortiguacioacuten y la disponibilidad de nutrientes y contaminantes en el suelo (Muckel y Mausbach


1996) El carbono orgaacutenico se ha sugerido como la propiedad quiacutemica maacutes importante de calidad

de suelo ya que esta afecta a la mayoriacutea de sus propiedades (Arias et al 2005) Zornoza et al

(2015) afirman que el carbono orgaacutenico es la propiedad quiacutemica maacutes utilizada para evaluaciones

de calidad del suelo seguido por pH nitroacutegeno total conductividad eleacutectrica disponibilidad de

nutrientes capacidad de intercambio catioacutenico nitroacutegeno y carbono solubles y metales pesados

(Tabla 2-2)


A pesar de su notable importancia las propiedades bioloacutegicas son las menos utilizadas en estudios

asociados con el manejo del suelo en actividades agriacutecolas No obstante existe un nuacutemero

considerable de propiedades bioloacutegicas asociadas con la calidad del suelo Las maacutes utilizadas en

indicadores de calidad del suelo son mineralizacioacuten de carbono y nitroacutegeno biomasa microbiana

(carbono yo nitroacutegeno) comunidades microbianas actividad enzimaacutetica e invertebrados (Zornoza

et al 2015) La medicioacuten de estas propiedades es importante en experimentos estacionales donde

es necesario apreciar cambios en el corto plazo por efecto de los tratamientos evaluados En ese

sentido los macro y microorganismos del suelo desempentildean un papel directo en procesos como

reciclaje de nutrientes y agregacioacuten y son maacutes sensibles y responden raacutepidamente a las

perturbaciones y cambios en el uso del suelo (Doran y Zeiss 2000) La biomasa microbiana la

actividad enzimaacutetica y la respiracioacuten del suelo se consideran indicadores muy sensibles al cambio

pues responden maacutes raacutepidamente al manejo y uso del suelo que el contenido de carbono y

nitroacutegeno orgaacutenico (Nannipieri 1984 Bergstrom et al 1998 Beyer et al 1999 Ndiaye et al

2000) Marinari et al (2006) sugieren que la mineralizacioacuten de nitroacutegeno puede considerarse una

propiedad de calidad del suelo en el corto plazo pues relaciona la actividad bioloacutegica con el


Capacidad de intercambio catioacutenico CIC El intercambio de cationes juega un papel vital en el almacenamiento de

nutrientes esenciales para la planta principalmente Ca2+ Mg2+ K+ y NH4+

pero tambieacuten de elementos menores (Fe2+ Mn2+ Cu2+ y Zn2+) (Scheffer y

Schachtschabel 2016)

Bases intercambiables BI

CIC efectiva CICE

Saturacioacuten de bases SB

Carbono orgaacutenico CO

Algunas de las funciones de la MOS son aumentan la CIC por su alta cantidad de cargas negativas genera estructura estable por formacioacuten de

micro y macro agregados fuente importante de N y otros nutrientes

mediante mineralizacioacuten fuente de C para microorganismos entre otras (Scheffer y Schachtschabel 2016)

Stock de CO StockC

Materia orgaacutenica del suelo MOS

Nitroacutegeno orgaacutenico Norg

Stock de N SockN

Porcentaje de sodio intercambiable PSI Los suelos soacutedicos presentan problemas de agregacioacuten estructural que dificultan el movimiento de agua y aire en el suelo (Quirk 2001)

Porcentaje de metales pesados MP Los metales pesados pueden inhibir procesos fisioloacutegicos de la planta tales como intercambio gaseoso fijacioacuten de CO2 respiracioacuten y absorcioacuten

de nutrientes (Nagajyoti et al 2010)


conjunto de N laacutebil en la materia orgaacutenica (Ndiaye et al 2000) y finalmente el nuacutemero de

lombrices es uno de los indicadores bioloacutegicos maacutes sensibles a las praacutecticas de manejo del suelo y

los diferentes sistemas de cultivo (Bai et al 2018) Tambieacuten es comuacuten que el contenido de

carbono orgaacutenico y el carbono almacenado sean consideradas propiedades bioloacutegicas (p ej

Andrews et al 2004) (Tabla 2-3)



C de la biomasa microbiana MBC

La biomasa microbiana y la actividad enzimaacutetica responden maacutes

raacutepidamente al manejo y uso del suelo que MOS CO o NO (Nannipieri

1984 Bergstrom et al 1998 Ndiaye et al 2000) Por lo tanto la biomasa microbiana la actividad enzimaacutetica y la respiracioacuten del suelo se consideran

indicadores maacutes sensibles al cambio que las propiedades quiacutemicas (p ej MOS) (Beyer et al 1999) por lo que pueden ser uacutetiles en experimentos

estacionales

N de la biomasa microbiana MBN

Actividad enzimaacutetica (fosfatasa aacutecida) PNP

Actividad enzimaacutetica (proteasa) TYR

Actividad enzimaacutetica (dehidrogenasa) DH

Respiracioacuten del suelo (emisiones de CO2) SR

Mineralizacioacuten de nitroacutegeno N-Minrz La mineralizacioacuten de N es un indicador que relaciona la actibidad bioloacutegica con el conjunto de N laacutebil en la MOS (Ndiaye et al 2000)

Relacioacuten C microbiano - C orgaacutenico CmicCorg Marinari et al (2006) sugieren que esta variable puede considerarse un

indicador de calidad del suelo en el corto plazo

Relacioacuten respiracioacuten - C microbiano qCO2 Se puede considerar como un indicador indirecto de la eficiencia de

transformacioacuten de la energiacutea (Dilly 2005)

Nuacutemero de lombrices LmN Este es uno de los indicadores bioloacutegicos maacutes sensibles a las praacutecticas de

manejo del suelo y los diferentes sistemas de cultivo (Bai et al 2018)

En la literatura se encuentra una cantidad considerable de investigaciones que comparan diferentes

meacutetodos para estimar la calidad del suelo (p ej Cherubin et al 2016a Mukherjee y Lal 2014

Obade y Lal 2016) En estas investigaciones aunque la calidad del suelo se evaluacutea a traveacutes de

muestreos localizados y puntuales los resultados generalmente se extrapolan a mayores aacutereas

geograacuteficas No obstante un indicador o iacutendice de calidad del suelo deberiacutea ser sensible a cualquier

escala (Obade y Lal 2016)

Zornoza et al (2015) reportaron el uso generalizado de una metodologiacutea para construir los

indicadores basada en la normalizacioacuten calificacioacuten y ponderacioacuten de diferentes variables de

suelo Se utiliza un conjunto miacutenimo de datos que se selecciona en la mayoriacutea de los casos

mediante anaacutelisis multivariados Una vez que las variables se han normalizado y ponderado los

indicadores de calidad del suelo se calculan normalmente por la suma de los indicadores puntuados

ponderados


El objetivo de este trabajo es definir cual o cuales de los principales meacutetodos de evaluacioacuten de la

calidad de suelo reportados en la literatura son mas viables para ser utilizados a escala de parcela o

unidad experimental esto como aporte a la evaluacioacuten de la calidad del suelo en experimentos

orientados a actividades agriacutecolas asociadas al manejo del suelo


2241 Experimentos

Para analizar los diferentes meacutetodos de estimacioacuten de la calidad del suelo se emplearon los tres

experimentos expuestos en el Numeral 21

2242 Muestreo de suelos y anaacutelisis de laboratorio

Para los tres experimentos se recolectaron muestras de la capa arable (02 m de profundidad) (SD)

En el Centro de BioSistemas se trabajoacute en un suelo mineral (Andic Dystrudepts) de textura franca

En Tibaitataacute se trabajoacute en un suelo mineral (Typic Hapludands) de textura franca Las propiedades

de ambos suelos se presentan en la Tabla 2-4

El pH y la conductividad eleacutectrica (CE) del suelo se determinaron en una suspensioacuten de relacioacuten

suelo agua 11 utilizando un medidor de conductividadpH de electrodos combinados el contenido

de carbono orgaacutenico (CO) por el meacutetodo de Walkley-Black K+ Ca2+ Mg2+ y Na+ intercambiables

por el meacutetodo del Acetato de NH4+ 1M pH 7 realizando la valoracioacuten por espectrofotometriacutea de

absorcioacuten atoacutemica la CICE (Capacidad de Intercambio Catioacutenico Efectivo) se determinoacute como la

sumatoria de los cationes intercambiables el P con el meacutetodo Bray II Se determinaron paraacutemetros

hidrodinaacutemicos y fiacutesicos del suelo curva de retencioacuten de humedad en cinco puntos (001 003

01 03 y 15 MPa de presioacuten) por el meacutetodo del plato y la olla de presioacuten (Dane y Hopmans

2002) densidad aparente (Db) dividiendo la masa seca del suelo por el volumen del cilindro (100

cm3) densidad real (Dr) por el meacutetodo del picnoacutemetro (Dane y Hopmans 2002) y textura o

distribucioacuten del tamantildeo de partiacutecula por el meacutetodo de Bouyoucos (Pansau y Gautheyrou 2006) La

porosidad total (TP) se calculoacute como [1-(DbDr)]100 El potencial o capacidad de agua disponible

(CAD) se calculoacute como la diferencia en el contenido volumeacutetrico de agua a potenciales de

humedad de 003 y 15 MPa El contenido de agua (CA) se calculoacute como CADDbSD100 La


estabilidad de agregados (AGG) se determinoacute utilizando un oscilador vertical (modelo Yoder MA-

148) con cinco tamices (4 2 1 05 y 025 mm de diaacutemetro) a una velocidad de 30 oscilaciones

minminus1 durante 10 min Los resultados tambieacuten se utilizaron para calcular el diaacutemetro medio

ponderado (DMP) y el diaacutemetro medio geomeacutetrico (DMG) (Youker y McGuinness 1957) El stock

de C (StockC) se calculoacute como CO DbSD

Tabla 2-4 Propiedades quiacutemicas fiacutesicas y bioloacutegicas de los suelos utilizados en los experimentos (Exp) en

evaluacioacuten Tratamientos (Trat) con la misma letra no presentaron diferencias significativas (Plt005)

Exp Trat pH CE P CICE Db PT AGG DMG DMP CA CAD CO StockC

dS m-1 mg kg-1 cmolc kg-1 g cm-3 mm cm gg Mg ha-1

Ex

To

m

ChC 67 a 07 ab 63 a 16 b 10 a --- --- --- --- 53 a 02 a 16 b 38 c

OrC 68 a 03 c 63 a 20 a 09 a --- --- --- --- 55 a 02 a 21 a 49 a

Mx1 66 a 07 ab 64 a 15 b 10 a --- --- --- --- 55 a 02 a 18 ab 42 bc

Mx2 65 a 05 bc 62 a 16 b 10 a --- --- --- --- 54 a 02 a 16 ab 39 c

Mx3 68 a 08 a 63 a 20 a 09 a --- --- --- --- 52 a 02 a 20 ab 47 ab

Ex

PtS

p

Barbecho 56 a 04 d 57 c 18 a 10 a --- 40 a 08 a 11 a 49 a 02 a 51 a 122 a

Control 52 bc 18 a 177 b 21 a 10 a --- 42 a 08 a 11 a 43 a 02 a 52 a 123 a

As 50 c 16 a 58 c 19 a 09 a --- 41 a 08 a 11 a 50 a 02 a 52 a 122 a

AsSp 50 c 14 b 231 a 21 a 10 a --- 41 a 08 a 11 a 52 a 02 a 51 a 123 a

AsSp25 54 ab 14 b 54 c 22 a 10 a --- 42 a 08 a 11 a 53 a 02 a 52 a 123 a

AsSp50 53 abc 11 c 71 c 22 a 10 a --- 43 a 08 a 12 a 52 a 02 a 51 a 122 a

Ex

PtR

o

PaArPa 54 b 14 a 104 a 15 a 11 a 52 b 42 a 09 a 13 a 19 a 01 a 53 a 142 a

PaAvAr 57 b 15 a 60 a 16 a 09 b 56 a 48 a 10 a 14 a 17 a 01 a 50 a 110 b

PaPaAv 60 a 08 a 77 a 17 a 10 ab 55 ab 38 a 09 a 12 a 21 a 01 a 47 a 114 b

Umbrales para puntuacioacuten y ponderacioacuten

Vl Pn Vl Pn Vl Pn Vl Pn Vl Pn Vl Pn Vl Pn Vl Pn Vl Pn Vl Pn Vl Pn Vl Pn Vl Pn

Opt Min 55

2 02

1 40

2 200

2 00

2 20

2 90

3 20

2 50

3 10

2 05

2 30

2 100

3 Max 72 05 10

Adc Min 72

1

16

1 150

1 10

1 18

1 70

2 10

1 20

2 5

1 02

1 20

1 50

2 Max 80 40 200 15 20 90 20 50 10 05 30 100

Bajo Min 00

0 00

0 0

0 00

0

15

0 0

0 00

0 10

1 0

0 00

0 00

0 0

1 Max 55 02 16 150 18 50 10 20 5 02 20 50

Alto Min 80

0 05

0

15

0 0

0 50

1

00

0

Max 15 70 10

Fuente 1 2 3 4 1 2 2 2 2 3 2 2 4

CE Conductividad eleacutectrica CICE Capacidad de intercambio catioacutenico efectiva Db Densidad aparente PT Porosidad

total AGG Estabilidad de agregados DMG Diaacutemetro medio geomeacutetrico DMP Diaacutemetro medio ponderado CA

Contenido de agua CAD Contenido de agua disponible CO Carbono orgaacutenico StockC Stock de carbono Opt

Oacuteptimo Adc Adecuado Min Miacutenimo Maacutex Maacuteximo Vl Valor Pn Puntuacioacuten Fuente 1) Amacher et al (2007) 2)

Lal (1994) 3) Fernandes et al (2011) 4) Mukherjee y Lal (2014)

2243 Caacutelculo de los indicadores de calidad del suelo (SQI)

Los SQI se usaron como herramientas para evaluar los efectos de los tratamientos sobre la calidad

del suelo Dependiendo del meacutetodo y la disponibilidad de informacioacuten de cada experimento se

evaluoacute un nuacutemero variable de propiedades siempre respetando las condiciones establecidas por los

autores de cada meacutetodo Bajo el marco propuesto un suelo ideal tendriacutea un valor SQI de 1 para un


suelo de la maacutes alta calidad y de 0 para un suelo severamente degradado (Doran y Parkin 1994

Karlen y Stott 1994)

Marco de evaluacioacuten del manejo del suelo (SQSMAF)

El conjunto miacutenimo de datos para los tres experimentos consideroacute las propiedades fiacutesicas AGG

CAD y Db las propiedades quiacutemicas CE pH y P y la propiedad bioloacutegica CO2 a excepcioacuten de

ExTom que no incluyoacute AGG Este enfoque es consistente con las pautas generales de SMAF que

recomiendan utilizar un miacutenimo de cinco indicadores con al menos uno que represente las

propiedades y procesos quiacutemicos fiacutesicos y bioloacutegicos del suelo (Karlen et al 2008) Estos

indicadores se puntuaron transformando los valores observados en valores de 0 a 1 Para esto se

utilizoacute una plantilla en Excel (ExcelSMAF) con los algoritmos y funciones para cada variable de

suelo con base en lo publicado por Andrews et al (2004) Wienhold et al (2009) y Stott et al

(2010) (Tabla 2-5) ExcelSMAF no estaacute disponible actualmente en la web esta fue suministrada

por el Dr Mauricio Cherubin (Cherubin et al 2016a y b) y el Dr Isaias Lisboa (Lisboa et al

2019) Los algoritmos en ExcelSMAF representan la materia orgaacutenica textura clima pendiente

regioacuten mineralogiacutea clase de meteorizacioacuten cultivo tiempo de muestreo y los efectos del meacutetodo

analiacutetico en los diversos valores de umbral (Andrews et al 2004) Dichos valores son necesarios

para solucionar los algoritmos y las funciones expuestas en la Tabla 2-5 y asignar el puntaje a cada

propiedad del suelo

A partir de la informacioacuten establecida en ExcelSMAF se definieron los paraacutemetros necesarios para

asignar el puntaje (y) a cada propiedad del suelo (Tabla 2-6) Para calcular SQSMAF se dividieron

las propiedades del suelo en fiacutesicas quiacutemicas y bioloacutegicas Se sumaron los puntajes en cada grupo

(Scr) y se dividioacute entre la cantidad de propiedades que conformaban el grupo (NPr) El puntaje

alcanzado en cada grupo se obtuvo mediante la funcioacuten SQFs Qm Bl = ScrNPr Finalmente se

sumaron todos los Scr de cada grupo (ScrT) y se dividioacute entre el nuacutemero total de propiedades

evaluadas (NPrT) SQSMAF = ScrTNPrT

2 Los autores de SMAF incluyen al carbono orgaacutenico dentro del grupo de propiedades bioloacutegicas


Tabla 2-5 Algoritmos y funciones loacutegicas utilizadas para la interpretacioacuten de las propiedades (Props) pH

(agua) estabilidad de agregados (AGG) capacidad de agua disponible (CAD) densidad aparente (Db)

conductividad eleacutectrica (CE) y carbono orgaacutenico (CO) y el caacutelculo del indicador de calidad de suelo SQSMAF

Fuente adaptado de Andrews et al (2004)

Props Algoritmos de puntuacioacuten Constantes Factores especiacuteficos locales

AGG Si AGG gt 50 Y y = a + b[cos(c x AGG - d)] lt 1 Entonces y = 1 O sino y = a + b[cos(c x AGG - d)]

a = -08 b = 1799 c = 00196 d = f(MO textura Fe2O3)

CAD Si regioacuten = arida entonces y = [ab + c(AWCd)](b + AWCd)

O sino y = a + bcos[c(CAD) + d]

a = 00114 c = 1088 d = 2182

a = 0477 b = 0527 c = 6878

region b = f(textura MO)

d = f(textura)

Db Si textura 35 arcilla entonces y = a - b[exp(-c x Db

d)]

O sino y = a - b[exp(-cDbd)]

a = 0994 b c d = f(textura mineralogiacutea)

b c d = f(textura)

CE

Si CE le 03 entonces y = 333CE Si 03 lt CE lt T

entonces y = 1

Si CE ge T entonces y = a + bCE

a = 1 - bT

T = f(meacutetodo cultivo textura) b = f(T)

pH y = aexp[-(pH - b)22c2] a = 10 b c = f(cultivo)

P

Si P le max (cultivo y meacutetodo) Entonces y = (ab + cPd)(b + Pd)

Si P gt max(pendiente y meacutetodo)

Entonces y = a - b[exp(-cPd)] O sino y = 1

a = 926 x 106 c = 10 d = 306

a = 1 b = 45 d = -2

b = f(cultivo CO textura meacutetodo)

c =f(pendiente CO textura meacutetodo)

CO y = a1 + b[exp(-cCC)] a = 1 b = 501 c = (MO textura meacutetodo)

Indicador de calidad de suelo aditivo simple (SQSA)

El SQSA se estimoacute siguiendo el meacutetodo descrito por Amacher et al (2007) En este meacutetodo los

paraacutemetros del suelo recibieron valores umbral basados principalmente en lo reportado por

Mukherjee y Lal (2014) Los niveles de umbral las interpretaciones y los valores de puntaje del

iacutendice de suelo asociados se presentan en la Tabla 2-4 Los valores del indicador individual se

sumaron para obtener el SQSA a traveacutes de la Ecuacioacuten 12

SQSA =scTt minus scMin

SCMax minus SCMin Ecuacioacuten 12

Donde SCTt = Puntuacioacuten total alcanzada por cada unidad experimental de cada tratamiento SCMin

= Puntuacioacuten miacutenima posible y SCMax = Puntuacioacuten maacutexima posible

El conjunto miacutenimo de datos del experimento ExPtRo incluyoacute las propiedades pH CE P CICE

Db PT AGG DMG DMP CA CAD CO y StockC Debido a que no se midieron en ExPtSp no

se consideroacute PT y en ExTom no se incluyeron PT AGG DMG ni DMP



tratamientos de cada experimento evaluado

Paraacutemetro ExTom ExPtSp ExPtRo

Clase Paraacutemetro Clase Paraacutemetro

Taxonomiacutea Andic Dystrudepts Typic Hapludand

Cultivo Tomate Papa

MO 4 Udepts 2 Udands

Textura 2 Franca 2 Franca

Clima 2 lohi-lt170 diacuteas y gt=550ppt 2 lohi-lt170 diacuteas y gt=550ppt

Fe2O3 2 No ultisoles 2 No ultisoles

Mineral 3 Otro 3 Otro

Regioacuten 2 Huacutemeda 2 Huacutemeda

pH oacuteptimo 65 625

pH rango 22 205

CE T 25 17

CE T 11 arena 443 301

CE dT 99 12

CE m -0497753789 -0555869656

CE method 1 Pasta saturada 1 Pasta saturada

Pendiente 1 0-2 1 0-2

Ambiente 160 160

P meacutetodo 3 Bray 3 Bray

P oacuteptimo 24 19

P maacuteximo 30 25

P f(cultivo) 590 293

Meterorizacioacuten 3 Ligeramente Todos los otros 3 Ligeramente Todos los otros

Pmet X Meteor 33 33

Factor de

meacutetodo 1 1

SMAF asigna un valor dependiendo de la caracteriacutestica del suelo estudiado

Indicador de calidad de suelo aditivo ponderado (SQW)

Para calcular SQW se siguioacute este procedimiento

Caacutelculo de Sc A cada paraacutemetro del suelo se le asignoacute un puntaje (Sc) que va de 0 a 1 mediante el

uso de funciones de puntaje lineal (Andrews et al 2002 Mukherjee y Lal 2014) Los paraacutemetros

del suelo se dividieron en grupos basados en tres funciones de algoritmos matemaacuteticos usualmente

utilizados para anaacutelisis de calidad del suelo (Andrews et al 2002 Hussain et al 1999 Glover et

al 2000 Karlen y Stott 1994 Lima et al 2013 Mukherjee y Lal 2014) (a) maacutes es mejor (pej

DMG StockC y CAD) en donde cada observacioacuten se dividioacute por el valor observado maacutes alto de

todo el conjunto de datos de modo que el valor maacutes alto tendriacutea una puntuacioacuten de 1 (b) menos es

mejor (pej Db) en donde el valor observado maacutes bajo de todo el conjunto de datos se dividioacute por

cada observacioacuten de modo que el valor maacutes bajo recibioacute una puntuacioacuten de 1 y (c) oacuteptimo (pej

pH y CE) en donde los paraacutemetros oacuteptimos se puntuaron hasta un valor umbral como maacutes es

mejor y posteriormente los valores umbral superiores se puntuaron como menos es mejor

(Mukherjee y Lal 2014)


Caacutelculo de Sw Se asigna arbitrariamente un subponderador (Sw) a cada variable en funcioacuten de su

importancia dentro de la propiedad funcional particular del suelo Sw se asignoacute de acuerdo con este

orden de importancia mediciones de campo (Db) gt mediciones de laboratorio (pH CE P CICE

CA CAD CO) gt paraacutemetros obtenidos a partir de otros paraacutemetros (AGG DMG DMP y

StockC) Los Sw de cada variable del suelo se sumaron a 1 bajo cada propiedad funcional del

suelo capacidad de suministro de nutrientes (CSN) capacidad de almacenamiento de agua (CAA)

y capacidad de desarrollo de la raiacutez (CDR) (Fernandes et al 2011 Karlen y Stott 1994

Mukherjee y Lal 2014)

Caacutelculo de Swc Es el puntaje ponderado Se multiplica el Sc de cada variable de cada unidad

experimental por su Sw asignado

Caacutelculo de WFP Se asigna un ponderador (W) a cada propiedad funcional (FP) de acuerdo con el

nuacutemero de indicadores representativos en el modelo (Fernandes et al 2011) dividiendo el nuacutemero

de variables asignado a cada FP entre el nuacutemero de variables total (p ej WFP para NSC =

Cantidad de variables de NSC (Cantidad de variables para NSC + Cantidad de variables para

WSC + cantidad de variables para RDC)

Caacutelculo de SFP Se hace la sumatoria de los Scw de cada FP de cada unidad experimental

Caacutelculo de SQW El SQW para cada unidad experimental de cada experimento se calculoacute mediante

dos teacutecnicas de agregacioacuten la teacutecnica aditiva ponderada y la teacutecnica de agregacioacuten geomeacutetrica o

multiplicativa (OECD-JRC 2008) a traveacutes de la Ecuacioacuten 13 y Ecuacioacuten 14 respectivamente

SQW(A) = sum SFP times WFP

FP=n

FP=1

Ecuacioacuten 13

SQW(P) = prod SFPWFP

FP=n

FP=1

Ecuacioacuten 14

n NSC WSC RDC


Indicador de calidad del suelo utilizando anaacutelisis de componentes principales (SQPCA)

El anaacutelisis de componentes principales (PCA) se utiliza para reducir la dimensionalidad de todo el

conjunto de variables correlacionadas mientras se conserva la mayor cantidad posible de sus

variaciones (Andrews et al 2002 Mukherjee y Lal 2014) Este meacutetodo es maacutes objetivo pues en

lugar de incluir la opinioacuten subjetiva de expertos yo la revisioacuten de la literatura utiliza una serie de

herramientas estadiacutesticas (correlacioacuten muacuteltiple anaacutelisis factorial y de agrupamiento) que evitariacutea

cualquier sesgo y redundancia (Andrews et al 2002) En otras palabras el PCA se seleccionoacute

como una de las herramientas de reduccioacuten de datos y de seleccioacuten de propiedades del suelo


Para el anaacutelisis se tuvieron en cuenta los componentes principales (PC) con autovalores altos (ge 1)

los cuales representan la maacutexima variacioacuten en el conjunto de datos (Andrews et al 2002) Se

asignoacute un valor de ponderacioacuten (Wc) a cada componente dividiendo el porcentaje de varianza del

PC entre la varianza acumulada del uacuteltimo PC seleccionado Para realizar el anaacutelisis se utilizoacute el

software R v 402 (R Core Team 2019) Por cada PC se seleccionoacute la variable de suelo con

mayor factor de carga o autovector (FL) Al igual que SQW SQPCA para cada unidad experimental

de cada experimento se calculoacute mediante las teacutecnicas aditiva ponderada y de agregacioacuten

geomeacutetrica (OECD-JRC 2008) a traveacutes de la Ecuacioacuten 15 y Ecuacioacuten 16 respectivamente

SQPCA(A) = sum Sc times Wc

c=n

c=1

Ecuacioacuten 15

SQPCA(P) = prod ScWc

c=n

c=1

Ecuacioacuten 16

Donde Sc = Valor normalizado de la propiedad del suelo (c) es igual a Sc en el caacutelculo de SQW

Indicador de calidad del suelo utilizando regresioacuten de miacutenimos cuadrados parciales (SQPLSR)

El anaacutelisis de regresioacuten de miacutenimos cuadrados parciales (PLSR) es un meacutetodo de anaacutelisis de datos

estadiacutesticos multivariado propuesto en 1968 (Haitovsky 1968) que integra la regresioacuten lineal

muacuteltiple el anaacutelisis de correlacioacuten canoacutenica y el anaacutelisis de componentes principales PLSR es un

meacutetodo de regresioacuten que correlaciona muacuteltiples variables independientes con muacuteltiples o

individuales variables dependientes (Xing et al 2020) En este estudio se adoptoacute el meacutetodo PLSR


de muacuteltiples variables independientes (propiedades del suelo) con una uacutenica variable dependiente

(SQI) La diferencia entre PLSR y PCA radica en que los componentes extraiacutedos por PLSR no solo

pueden resumir bien la informacioacuten del conjunto de variables independientes sino que tambieacuten

explica mejor la variable dependiente (Xing et al 2020)

Para estimar SQPLSR primero se deben generar los coeficientes de regresioacuten a partir del algoritmo

del PLSR Una explicacioacuten matemaacutetica maacutes detallada se puede encontrar en las siguientes

referencias Chong y Jun 2005 de Jong 1993 Mehmood et al 2011 2012 Xing et al 2020

Estos coeficientes se utilizaron como ponderadores para cada variable y unidad experimental Con

el fin de que SQPLSR se presentara en un rango de 0 a 1 se aplicoacute una doble estandarizacioacuten a los

coeficientes Primero se estandarizaron aplicando la Ecuacioacuten 17

Cs = CO minus CMn

CMx minus CMn Ecuacioacuten 17

Donde Cs = Coeficiente estandarizado CO = Coeficiente generado por PLSR para la propiedad y

unidad experimental especiacutefica CMn = Miacutenimo coeficiente del conjunto de datos para la propiedad

especiacutefica de suelo (pej pH) CMx = Maacuteximo coeficiente del conjunto de datos para la misma

propiedad Luego se estandarizaron los valores de todas las variables de cada unidad experimental

aplicando la Ecuacioacuten 18

Wc = Cs

sum ScSc=1Sc=n

Ecuacioacuten 18

Wc = peso o ponderador aplicado a cada propiedad normalizada (Sc)

SQPLSR(A) y SQPLSR(P) se calculoacute mediante la Ecuacioacuten 15 y Ecuacioacuten 16 respectivamente

2244 Comparacioacuten entre indicadores

Para los experimentos ExTom y ExPtSp se evaluaron los SQI estimados con los cinco meacutetodos con

los datos de rendimiento cantidad de abono orgaacutenico y fertilizante aplicado mediante el caacutelculo de

los coeficientes de correlacioacuten de Pearson


2245 Anaacutelisis estadiacutesticos

Los anaacutelisis se realizaron con el software R v 402 (R Core Team 2020) Para todas las variables

estudiadas se realizoacute un anaacutelisis descriptivo detectando valores extremos por medio de graacuteficos

boxplot utilizando la libreriacutea mvoutlier (Filzmoser y Gschwandtner 2017) y realizando pruebas

de normalidad (Shapirotest) y de homogeneidad de varianzas (Bartletttest) de la libreriacutea normtest

(Gavrilov y Pusev 2014) En los casos donde se detectaron faltas de ajuste para encontrar la

transformacioacuten adecuada de los datos se utilizoacute la herramienta boxcox de la libreriacutea MASS (Ripley

et al 2017) Los coeficientes de correlacioacuten de Pearson se calcularon con las ayudas centrales de

R Para determinar las diferencias entre tratamientos con la libreriacutea Agricolae (Mendiburu 2017)

se realizoacute un anaacutelisis de varianza univariado y la prueba de comparacioacuten muacuteltiple de Tukey Los

coeficientes de regresioacuten del PLSR se calcularon mediante el paquete pls (Mevik et al 2019)

225 Resultados

2251 SQSMAF

Una vez se calcularon los algoritmos y funciones se obtuvieron los puntajes (y) para cada

propiedad de suelo evaluada en cada tratamiento de los tres experimentos (Tabla 2-7) A

excepcioacuten de las propiedades fiacutesicas para ExPtRo todas las propiedades fiacutesicas quiacutemicas y

bioloacutegicas para los tres experimentos presentaron una puntuacioacuten mayor a 08 El suelo en ExPtRo

presentaba una capacidad de agua disponible (CAD) que lo ubicaba dentro del umbral de bajo

mientras los suelos para ExTom y ExPtSp se ubicaban en el umbral de adecuado (Tabla 2-4) Esto

condujo a que la puntuacioacuten de CAD para ExPtRo estuviera entre 033 y 038 lo cual generoacute que

su puntuacioacuten para las propiedades fiacutesicas fuera de 075 077 y 074 para los tratamientos PaArPa

PaAvAr y PaPaAv respectivamente


Tabla 2-7 Paraacutemetros utilizados para procesar los algoritmos de estimacioacuten del indicador de calidad de

suelo SQSMAF para los tres experimentos evaluados

Trat

Fiacutesicas Quiacutemicas Bioloacutegicas Total

y Scr NPr SQFs

y Scr NPr SQQm

y Scr NPr SQBl ScrT NPrT

AGG CAD Db CE pH P CO

ExPtTom

ChC 083 --- 099 182 200 091 a 100 099 100 299 300 100 a 098 098 100 098 a 580 600

OrC 087 --- 099 186 200 093 a 089 099 100 288 300 096 a 100 100 100 100 a 574 600

Mx1 086 --- 099 186 200 093 a 100 100 100 300 300 100 a 098 098 100 098 a 584 600

Mx2 085 --- 099 184 200 092 a 100 100 100 300 300 100 a 098 098 100 098 a 583 600

Mx3 083 --- 099 182 200 091 a 100 100 100 300 300 100 a 100 100 100 100 a 582 600

ExPtSp

Barbecho 089 079 099 267 300 089 a 100 098 100 298 300 099 a 100 100 100 100 a 665 700

Control 090 072 099 261 300 087 a 051 096 089 236 300 079 d 100 100 100 100 a 597 700

As 090 079 099 268 300 089 a 100 095 100 295 300 098 b 100 100 100 100 a 663 700

AsSp 090 083 099 272 300 091 a 100 094 048 242 300 081 c 100 100 100 100 a 614 700

AsSp25 090 084 099 273 300 091 a 100 098 100 298 300 099 ab 100 100 100 100 a 671 700

AsSp50 091 082 099 273 300 091 a 100 097 100 297 300 099 ab 100 100 100 100 a 670 700

ExPtRo

PaArPa 091 033 099 224 300 075 a 088 097 098 283 300 094 a 100 100 100 100 a 607 700

PaAvAr 096 035 099 230 300 077 a 075 099 100 274 300 091 a 100 100 100 100 a 603 700

PaPaAv 085 038 099 222 300 074 a 100 100 100 300 300 100 a 099 099 100 099 a 621 700

Trat Tratamiento y puntaje obtenido para cada variable AGG Estabilidad de agregados CAD Contenido de

agua disponible Db Densidad aparente CE Conductividad eleacutectrica CO Carbono orgaacutenico Scr Puntaje acumulado

NPr Nuacutemero de propiedades del suelo para el grupo especiacutefico SQFs Qm Bl Puntaje obtenido en cada grupo ScrT

Sumatoria de todos los Scr y NPrT Nuacutemero total de propiedades del suelo evaluadas

2252 SQSA

Para los tres experimentos evaluados la puntuacioacuten total estuvo cercana al rango medio del umbral

de maacutexima puntuacioacuten posible (Tabla 2-8) En ExTom el tratamiento Mx1 alcanzoacute un puntaje de 9

de 18 En este tratamiento de las nueve propiedades evaluadas solo pH P y Db se encontraban

dentro del rango oacuteptimo (Tabla 2-4) alcanzando el mayor puntaje individual El tratamiento

Control de ExPtSp que obtuvo un puntaje de 11 no superoacute el promedio del puntaje posible para

este experimento (26) Lo mismo ocurrioacute con PaArPa de ExPtRo que tan solo obtuvo 12 de 28

puntos En ambos experimentos la baja puntuacioacuten obedecioacute a que las propiedades CE PT AGG

DMP CA y CAD se encontraban por fuera del umbral oacuteptimo o adecuado (Tabla 2-4)


Tabla 2-8 Resultados de los algoritmos de estimacioacuten del indicador de calidad de suelo SQSA para los tres

experimentos evaluados

Trat pH CE P CICE Db PT AGG DMG DMP CA CAD CO StockC Punt Total

Min Max Total

ExTom

ChC 2 0 2 1 2 --- --- --- --- 1 1 0 1 2 18 10

OrC 2 1 2 2 2 --- --- --- --- 1 1 1 1 2 18 13

Mx1 2 0 2 0 2 --- --- --- --- 1 1 0 1 2 18 9

Mx2 2 1 2 1 2 --- --- --- --- 1 1 0 1 2 18 11

Mx3 2 0 2 2 2 --- --- --- --- 1 1 1 1 2 18 11

ExPtSp

Barbecho 2 1 2 1 2 --- 0 0 1 0 1 2 3 2 26 15

Control 0 0 2 2 2 --- 0 0 1 0 0 2 3 2 26 11

As 0 0 2 1 2 --- 0 0 1 1 1 2 3 2 26 12

AsSp 0 0 2 2 2 --- 0 0 1 1 1 2 3 2 26 13

AsSp25 0 0 2 2 2 --- 0 0 1 1 1 2 3 2 26 13

AsSp50 0 0 2 2 2 --- 0 0 1 0 1 2 3 2 26 13

ExPtRo

PaArPa 0 0 2 1 1 2 0 0 1 0 0 2 3 2 28 12

PaAvAr 2 0 2 1 2 2 1 1 1 0 0 2 3 2 28 16

PaPaAv 2 0 2 1 2 2 0 0 1 0 0 2 3 2 28 14

CE Conductividad eleacutectrica CICE Caopacidad de intercambio catioacutenico efectiva Db Densidad aparente PT

Porosidad total AGG Estabilidad de agregados DMG Diaacutemetro medio geomeacutetrico DMP Diaacutemetro medio ponderado

CA Contenido de agua CAD Contenido de agua disponible CO Carbono orgaacutenico StockC Stock de carbono Punt

Puntaje Min Miacutenimo y Max Maacuteximo

2253 SQW

Para ExTom los puntajes (Sc) maacutes bajos los presentoacute StockC para la propiedad funcional

capacidad de suministro de nutrientes (CSN) y CAD para capacidad de almacenamiento de agua

(CAA) lo cual generoacute un puntaje ponderado (Scw) bajo en los tratamientos evaluados (Tabla 2-9)

ExPtSp y ExPtRo obtuvieron un bajo Sc para CE dentro de CSN CD y CAD para CAA y AGG

DMG y DMP para la propiedad funcional capacidad de desarrollo de raiacuteces (CDR) lo cual generoacute

un Scw bajo en los tratamientos evaluados (Tabla 2-9)

Para los tres experimentos evaluados el mayor porcentaje de participacioacuten lo obtuvo la Capacidad

de Suministro de Nutrientes (CSN) A esta propiedad funcional se le asignoacute el ponderador (W) con

el mayor peso en respuesta a su mayor cantidad de propiedades (Tabla 2-10) CSN mostroacute

diferencias significativas para los tres experimentos evaluados En ExTom OrC obtuvo el mayor

puntaje (W SFP) en ExPtSp lo obtuvo Barbecho seguido de AsSp50 y en ExPoRo lo obtuvo

PaPaAv CAA solo presentoacute diferencias significativas en ExPtSp siendo AsSp AsSp25 y AsSp50

los tratamientos que obtuvieron el mayor puntaje (Tabla 2-10) ExPtRo obtuvo un puntaje muy

bajo en la propiedad funcional CAA pues sus propiedades hidrofiacutesicas (CD y CAD) estaban


significativamente alejadas del rango oacuteptimo (Tabla 2-4) CDR no mostroacute diferencias

significativas para ninguacuten experimento



Trat CSN CAA CDR

pH CE P CICE OC StockC CD CAD Db PT AGG DMG DMP

Sc Scw Sc Scw Sc Scw Sc Scw Sc Scw Sc Scw Sc Scw Sc Scw Sc Scw Sc Scw Sc Scw Sc Scw Sc Scw

ExTom

ChC 10 02 07 01 10 02 08 01 05 01 04 00 09 05 04 02 10 10 --- --- --- --- --- --- --- ---

OrC 10 02 10 02 10 02 10 02 07 01 05 00 10 05 05 02 10 10 --- --- --- --- --- --- --- ---

Mx1 10 02 08 01 10 02 07 01 06 01 04 00 10 05 05 02 10 10 --- --- --- --- --- --- --- ---

Mx2 10 02 10 02 10 02 08 01 05 01 04 00 09 05 05 02 10 10 --- --- --- --- --- --- --- ---

Mx3 10 02 06 01 10 02 10 02 07 01 05 00 09 05 04 02 10 10 --- --- --- --- --- --- --- ---

Sw 02 02 02 02 02 01 05 05 10 --- --- --- ---

ExPtSp Barbecho 10 02 10 02 10 02 09 02 10 02 10 01 05 02 04 02 10 04 --- --- 04 01 04 01 02 00

Control 09 02 03 01 10 02 10 02 10 02 10 01 04 02 04 02 10 04 --- --- 05 01 04 01 02 00

As 09 02 03 01 10 02 09 02 10 02 10 01 05 02 04 02 10 04 --- --- 05 01 04 01 02 00

AsSp 09 02 04 01 10 02 10 02 10 02 10 01 05 03 04 02 10 04 --- --- 05 01 04 01 02 00

AsSp25 10 02 04 01 09 02 10 02 10 02 10 01 05 03 04 02 10 04 --- --- 05 01 04 01 02 00

AsSp50 10 02 05 01 10 02 10 02 10 02 10 01 05 03 04 02 10 04 --- --- 05 01 04 01 02 00

Sw 02 02 02 02 02 01 05 05 04 --- 02 02 02

ExPtRo PaArPa 10 02 04 01 10 02 08 01 10 02 10 01 02 01 01 01 09 02 10 03 05 01 04 01 03 00

PaAvAr 10 02 04 01 10 02 08 01 10 02 10 01 02 01 02 01 10 03 10 03 05 01 05 01 03 00

PaPaAv 10 02 06 01 10 02 08 01 10 02 10 01 02 01 02 01 10 03 10 03 04 01 04 01 02 00

Sw 02 02 02 02 02 01 05 05 03 03 03 01 01

CSN Capacidad de suministro de nutrientes CAA Capacidad de almacenamiento de agua CDR Capacidad

de Desarrollo de Raiacuteces Sc puntaje Sw subponderador Scw Puntaje ponderado Los significados para las

propiedades del suelo se pueden apreciar en la Tabla 2-7

2254 SQPCA

Todos los experimentos incluyeron el conjunto total de datos para hacer el anaacutelisis de componentes

principales (PCA) No obstante para estimar SQPCA en cada experimento se tuvo en cuenta un

nuacutemero variable de propiedades de suelo correspondiente a un diferente nuacutemero de componentes

principales (PC) (Tabla 2-11) ExTom incluyoacute tres PC que representan a las propiedades P CAD

y StockC (Tabla 2-12) las cuales obtuvieron un mayor factor de carga en su respectivo PC

ExPtSp incluyoacute cinco PC correspondientes a pH CE CICE Db y StockC mientras que ExPtRo

incluyoacute cuatro PC correspondientes a CE Db AGG y CAD (Tabla 2-12)


Tabla 2-10 Resultados de los algoritmos de estimacioacuten del indicador de calidad de suelo SQW para los tres


Trat

CSN CAA CDR

sumSwc (SFP)

W SFP sumSwc (SFP)

W SFP sumSwc (SFP)

W SFP

ExTom ChC 076 051 c 066 068 015 a 020 100 011 a 014

OrC 089 059 a 069 071 016 a 018 100 011 a 013

Mx1 078 052 bc 066 071 016 a 020 100 011 a 014

Mx2 082 055 b 067 069 015 a 019 100 011 a 014

Mx3 082 055 b 068 067 015 a 019 100 011 a 014

W 067 022 011

ExPtSp Barbecho 098 049 a 064 045 0075 ab 010 062 021 a 027

Control 085 043 cd 061 040 0067 b 010 062 021 a 030

As 084 042 d 060 046 0076 ab 011 062 021 a 029

AsSp 086 043 c 060 048 0080 a 011 062 021 a 029

AsSp25 087 044 bc 060 049 0081 a 011 062 021 a 029

AsSp50 089 045 b 061 048 0079 a 011 063 021 a 028

W 050 017 033

ExPtRo PaArPa 084 039 b 057 017 003 a 004 069 027 a 039

PaAvAr 085 039 b 056 016 003 a 004 073 028 a 040

PaPaAv 090 041 a 059 019 003 a 004 069 026 a 037

W 046 015 038

CSN Propiedad funcional Capacidad de suministro de nutrientes CAA propiedad funcional Capacidad de

almacenamiento de agua CDR propiedad funcional Capacidad de Desarrollo de Raiacuteces sumSwc = SFP

Sumatoria de los Swc de cada propiedad funcional (Tabla 2-9) W ponderador

Tabla 2-11 Paraacutemetros establecidos para calcular el indicador de calidad de suelo SQPCA para los tres

experimentos evaluados despueacutes de correr el anaacutelisis de componente principales (PCA) ExTom ExPtSp ExPtRo

PC1 PC2 PC3 PC1 PC2 PC3 PC4 PC5 PC1 PC2 PC3 PC4

Autovalores 193 145 128 180 157 150 125 102 210 191 150 114

Varianza 041 024 018 027 021 019 013 009 034 028 017 010

Varianza Acumulada 041 065 083 027 048 066 079 088 034 062 079 089

Wc 050 028 022 031 023 021 015 010 038 031 019 011

Propiedad Auto vectores o factores de carga (FC)

pH -065 -038 -031 -033 -034 045 -065 005 -065 -042 029 -053

CE 032 -063 -038 015 034 -071 033 003 038 -007 -036 084

P -053 -039 -068 000 025 -070 024 015 -015 070 -033 -009

CICE -071 -040 055 -033 -027 -041 -012 061 -067 -048 018 010

DMG --- --- --- 000 031 -026 -062 047 081 -053 -003 -014

DPM --- --- --- 095 018 009 -015 007 083 -042 -001 -026

AGG --- --- --- 095 014 014 -008 007 086 -041 -001 -021

PT --- --- --- --- --- --- --- --- -025 -080 -051 001

Db 027 -049 -045 095 019 009 -015 005 005 089 038 -007

CA -057 065 -046 -023 063 059 030 033 -059 028 -064 -017

CAD -059 071 -034 -023 060 061 035 029 -053 -022 -078 -012

CO -091 -019 023 -032 074 -011 -023 -044 057 022 -062 -025

StockC -090 -023 020 -027 078 -022 -050 -014 051 070 -030 -025

PC Componente Principal W = Ponderador Significados para propiedades del suelo en la Tabla 2-7


Las propiedades CAD y CO de ExTom obtuvieron un puntaje (Sc) bajo y medio respectivamente

para todos los tratamientos Todos los tratamientos excepto barbecho de ExPtSp obtuvieron un

puntaje bajo para CE mientras que para ExPtRo CAD obtuvo un puntaje muy bajo y AGG y CE

medio (Tabla 2-12)

Tabla 2-12 Puntuacioacuten (Sc) obtenida por cada propiedad del suelo para el caacutelculo del indicador de calidad

de suelo SQPCA para los tres experimentos evaluados

Trat pH CE P CICE Db AGG CAD CO StockC

Sc

ExTom

ChC --- --- 10 --- --- --- 04 05 ---

OrC --- --- 10 --- --- --- 05 07 ---

Mx1 --- --- 10 --- --- --- 05 06 ---

Mx2 --- --- 10 --- --- --- 05 05 ---

Mx3 --- --- 10 --- --- --- 04 07 ---

ExPtSp

Barbecho 10 10 --- 09 10 --- --- --- 10

Control 09 03 --- 10 10 --- --- --- 10

As 09 03 --- 09 10 --- --- --- 10

AsSp 09 04 --- 10 10 --- --- --- 10

AsSp25 10 04 --- 10 10 --- --- --- 10

AsSp50 10 05 --- 10 10 --- --- --- 10

ExPtRo

PaArPa --- 04 --- --- 09 05 01 --- ---

PaAvAr --- 04 --- --- 10 05 02 --- ---

PaPaAv --- 06 --- --- 10 04 02 --- ---

2255 SQPLSR

En general los ponderadores (Wc) no superaron el 30 (03) para ninguna propiedad en los tres

experimentos evaluados (Tabla 2-13) El anaacutelisis produjo diferentes Wc para cada tratamiento y

propiedad en los tres experimentos En promedio las propiedades CE CICE y CAD generaron el

mayor aporte a la calidad del suelo en ExTom mientras que P lo hizo para ExPtSp y StockC para

ExPtRo En ExpTom la Db no produjo un aporte al modelo (Wc = 000) Lo mismo ocurrioacute para

Db CO y StockC para ExPtSp y P PT y CO para ExPtRo (Tabla 2-13)

2256 Comparacioacuten de SQI

En general los indicadores de calidad SQPLSR(A) y SQPLSR(P) no mostraron diferencias

significativas entre los tratamientos de ninguacuten experimento SQSMAF generoacute el mayor valor

promedio de SQ en los tres experimentos mientras que SQSA mostroacute la tendencia contraria Se

aprecia una diferencia en las teacutecnicas de agregacioacuten aditiva (A) y geomeacutetrica (P) siendo la primera


la que produce los resultados maacutes altos de SQ para todos los experimentos y tratamientos

evaluados (Figura 2-1)

Figura 2-1 Puntaje obtenido para los indicadores de calidad de suelo (SQ) para todos los tratamientos de

los tres experimentos evaluados ExTom (arriba) ExPtSp (medio) y ExPtRo (abajo) SMAF

SQSMAF SA SQSA W(A) SQW(A) W(P) SQW(P) PCA(A) SQPCA(A) PCA(P) SQPCA(P)

PLSR(A) SQPLSR(A) PLSR(P) SQPLSR(P) (A) Aditivo (P) Producto

a a a a a

b

a

b

abab

c

abc b b

c

abc b bc

c

a abcbc

ab

b

a

ab ab aba

a

a a aa

a

aa a

0

02

04

06

08

1

ChC OrC Mx1 Mx2 Mx3

a

c

ab

a a

a

dc b b b

ad d c bc ba

d cd bc b b

a

c c c b ba

e e d c b

a aa

aa

aa a a

aa

a

0

02

04

06

08

1

Barbecho Control As AsSp AsSp25 AsSp50

SQ

-P

un

taje

a aa

b

a a

b ab a

b ab aa

a a

aa a

aa

a

aa

a

0

02

04

06

08

1

PaArPa PaPaAv PaAvAr

Tratamiento

SMAF SA W(A) W(P) PCA(A) PCA(P) PLSR(A) PLSR(P)


Tabla 2-13 Paraacutemetros utilizados para calcular el indicador de calidad de suelo SQPLSR para los tres


Trat pH CE P CICE Db PT AGG DGM DPM CA CAD CO StockC

Cs Wc Cs Wc Cs Wc Cs Wc Cs Wc Cs Wc Cs Wc Cs Wc Cs Wc Cs Wc Cs Wc Cs Wc Cs Wc

ExpTom ChC 000 000 025 018 000 000 027 021 000 000 --- --- --- --- --- --- --- --- 030 018 032 019 016 011 018 013

OrC 000 000 029 017 000 000 017 007 000 000 --- --- --- --- --- --- --- --- 067 027 075 031 027 009 029 009

Mx1 000 000 077 027 000 000 051 018 000 000 --- --- --- --- --- --- --- --- 039 013 053 017 036 013 036 013

Mx2 000 000 033 012 000 000 073 027 000 000 --- --- --- --- --- --- --- --- 016 005 029 009 064 024 065 024

Mx3 000 000 088 018 000 000 087 018 000 000 --- --- --- --- --- --- --- --- 055 011 075 016 087 018 087 018

ExPtSp Barbecho 016 004 007 002 064 016 078 020 000 000 --- --- 055 013 040 009 048 012 053 012 054 012 000 000 000 000

Control 046 010 019 004 061 013 086 018 000 000 --- --- 057 010 051 009 053 010 066 013 066 013 000 000 000 000

As 047 009 028 006 084 017 074 014 000 000 --- --- 058 011 050 009 053 010 061 012 061 012 000 000 000 000

AsSp 023 005 019 004 082 017 079 017 000 000 --- --- 051 010 051 010 049 010 064 013 063 013 000 000 000 000

AsSp25 021 006 003 001 078 020 089 023 000 000 --- --- 061 014 051 011 057 012 029 007 029 007 000 000 000 000

AsSp50 098 021 098 020 099 021 010 002 000 000 --- --- 023 004 029 005 020 004 054 011 054 011 000 000 000 000

ExPtRo PaArPa 057 010 024 004 000 000 030 005 071 013 000 000 080 015 082 015 077 014 010 002 032 006 000 000 086 016

PaAvAr 036 009 025 006 000 000 013 003 025 006 000 000 064 015 058 014 059 014 028 006 021 005 000 000 098 023

PaPaAv 091 015 083 013 000 000 068 012 094 015 000 000 027 004 023 004 027 004 072 011 073 011 000 000 070 010

Cs Coeficiente estandarizado Wc Ponderador

SQSMAF solo mostroacute diferencias significativas en ExPtSp siendo AsSp25 y AsSp50 los

tratamientos que produjeron una menor degradacioacuten del suelo (excluyendo a Barbecho) con 096

Seguacuten los resultados de SQSA SQW(A) SQW(P) SQPCA(A) y SQPCA(P) en ExTom el tratamiento

OrC mostroacute una mayor calidad de suelo con 069 087 086 070 y 067 respectivamente En

ExPtSp la mayor calidad de suelo la generoacute el tratamiento AsSp50 (excluyendo a Barbecho) con

046 073 071 088 y 084 respectivamente En ExPtRo la mayor calidad de suelo la produjo el

tratamiento PaAvAr con 053 070 062 059 y 048 respectivamente

En cuanto a la correlacioacuten entre los indicadores SQSMAF se correlacionoacute significativamente con

todos los indicadores excepto con SQPCA(A) y SQPLSR(A) SQSA y SQW(A) se correlacionoacute

significativamente con todos los indicadores excepto con SQPCA(A) y SQPCA(P) SQW(P) se

correlacionoacute significativamente con todos los indicadores excepto con SQPCA(A) Este uacuteltimo solo

se correlacionoacute significativamente con SQPCA(P) que a su vez solo se correlacionoacute con SQSMAF y

SQW(P) SQPLSR(A) se correlacionoacute significativamente con SQSA SQW(A) SQW(P) y SQPLSR(P)

Este uacuteltimo no mostroacute una correlacioacuten significativa con SQPCA(A) y SQPCA(P) (Tabla 2-14)


Tabla 2-14 Matriz de correlacioacuten entre los indicadores de calidad de suelo (SQ) evaluados en los tres

experimentos = P lt 005 = P lt 001 = P lt 0001 Rendimiento 048 058 077 067 -062 -046 020 040

SQSMAF 044 069 075 016 031 029 052

SQSA 078 066 -017 -007 046 053

SQW(A) 096 -009 009 044 067

SQW(P) 011 029 038 066

SQPCA(A) 098 007 012

SQPCA(P) 012 023

SQPLSR(A) 092

SQPLSR(P)

Se aprecian diferencias entre el comportamiento de la correlacioacuten con las dos teacutecnicas de

agregacioacuten (A) y (P) Siendo esta uacuteltima la que maacutes correlaciones significativas presentoacute (Tabla

2-14)

En ExTom existe una correlacioacuten negativa significativa entre el rendimiento y los indicadores de

calidad del suelo SQSA SQW(A) y SQw(P) Entre la cantidad de abono orgaacutenico aplicado existe una

correlacioacuten significativa con SQPLSR(A) y SQPLSR(P) altamente significativa con SQPCA(A) y

SQPCA(P) y muy altamente significativa con SQSA SQW(A) y SQW(P) En cuanto a la correlacioacuten

con la cantidad de fertilizante de siacutentesis quiacutemica aplicado se presentaron las mismas

significancias mostradas con el abono orgaacutenico pero en sentido negativo (Tabla 2-15)

Tabla 2-15 Matriz de correlacioacuten entre el rendimiento y la cantidad de abonos y fertilizantes aplicados al

suelo con los resultados de cada indicador de calidad del suelo evaluado = P lt 005 = P lt 001 =

P lt 0001 SQSMAF

SQSA SQW SQPCA SQPLSR

Fs Ch Bl SMAF NSC WSC RDC (A) (P) (A) (P) (A) (P) ExTom

Rendimiento -017 033 -018 025 -062 -066 -014 061 -064 -063 -036 -035 -033 -028

Abono

Orgaacutenico

019 -038 056 -024 080 088 014 -084 084 083 073 072 056 053

Fertilizante -019 038 -056 024 -080 -088 -014 084 -084 -083 -073 -072 -056 -053

ExPtSp

Rendimiento 007 -039 -002 -033 -010 -035 -018 038 -021 -016 -039 -038 -038 -038

Abono

Orgaacutenico

045 067 -013 072 061 023 051 -001 051 053 042 053 020 023

Fertilizante -046 -078 014 -081 -062 -048 -049 -004 -071 -067 -069 -078 -030 -034

ExPtRo

Rendimiento -019 041 -040 033 046 083 046 -015 071 074 034 024 064 042


En ExPtSp no se presentaron correlaciones significativas entre ninguacuten indicador con el

rendimiento Entre la cantidad de abono orgaacutenico aplicado se presentoacute una correlacioacuten significativa

con SQPCA(P) SQW(A) y SQw(P) altamente significativa con SQSA y muy altamente significativa

con SQSMAF Entre la cantidad de fertilizante aplicado se presentoacute una correlacioacuten negativa

altamente significativa con SQSA y SQw(P) y muy altamente significativa con SQSMAF SQW(A)

SQPCA(A) y SQPCA(P) En ExPtRo el rendimiento se correlacionoacute significativamente con SQW(A) y

SQPLSR(A) y muy significativamente con SQW(P) (Tabla 2-15)

226 Discusioacuten

2261 Ventajas y desventajas de los meacutetodos evaluados

SMAF realiza el anaacutelisis subdividiendo las propiedades del suelo en grupos propiedades quiacutemicas

fiacutesicas y bioloacutegicas con el objetivo de identificar sus contribuciones relativas al indicador general

(Cherubin et al 2016b) Este enfoque identifica los grupos con los puntajes de SQFs SQQm o

SQBl maacutes bajos para que los administradores del suelo puedan decidir apropiadamente sobre

coacutemo restaurar o mejorar de manera maacutes eficiente la calidad del suelo en un aacuterea especiacutefica

(Karlen et al 2014b) Aunque en el presente estudio se siguieron las reglas planteadas por

Andrews et al (2004) en ExTom y ExPtRo no se aprecian diferencias significativas entre

tratamientos para SQSMAF Esto sugiere que SQSMAF presenta una muy baja sensibilidad a los

cambios en el suelo como respuesta a los tratamientos evaluados Esto concuerda con lo reportado

por Peltre et al (2012) quienes mencionan que los cambios en las propiedades del suelo por efecto

de la aplicacioacuten de enmiendas orgaacutenicas solo son evidentes a largo plazo En ExTom y ExPtSp se

evaluoacute un uacutenico ciclo de produccioacuten En experimentos estacionales se deben evaluar propiedades

con alta y raacutepida sensibilidad a la perturbacioacuten quiacutemica fiacutesica yo bioloacutegica del suelo De los tres

grupos las propiedades bioloacutegicas son las maacutes sensibles a la perturbacioacuten del suelo (Nannipieri

1984 Bergstrom et al 1998 Beyer et al 1999 Ndiaye et al 2000) En los tres experimentos la

uacutenica propiedad incluida en el grupo de propiedades bioloacutegicas en SMAF fue el contenido total de

carbono orgaacutenico (CO) Como lo expone Peltre et al (2012) esta propiedad variacutea

significativamente a mediano y largo plazo y su efecto en las plantas se ve en el mismo lapso Esta

variacioacuten solo fue evidente en el corto plazo en ExTom debido a que se aportoacute una gran cantidad

de abono orgaacutenico al suelo No obstante esta variacioacuten no fue suficiente para que se expresara en

el resultado final de SQSMAF pues no se presentaron diferencias significativas Estas diferencias si


se presentaron en ExPtSp debido a la influencia del grupo de propiedades quiacutemicas del suelo En

este grupo el pH la CE y el P mostraron diferencias significativas (Tabla 2-4) lo que generoacute una

variacioacuten en el resultado de SQQm suficiente para producir diferencias significativas en el SQSMAF

de los tratamientos evaluados en este experimento Cabe aclarar que el carbono orgaacutenico

generalmente no se considera una propiedad bioloacutegica pues estas propiedades estaacuten relacionadas

con la presencia y actividad de microorganismos y fauna en el suelo Esto conlleva a discusiones

teacutecnicas sobre el uso de SMAF

En el indicador de calidad de suelo SQSA se asigna una puntuacioacuten a cada propiedad con base en

su ajuste a los umbrales oacuteptimo adecuado bajo o alto (Amacher et al2007) Estos umbrales son

definidos a partir de lo reportado en la literatura o la experiencia de los investigadores En este

estudio las puntuaciones individuales para aproximadamente la mitad de las propiedades

evaluadas en cada experimento se encontraban por fuera del rango oacuteptimo o adecuado Los

tratamientos que incluyeron el aporte de abono orgaacutenico (OrC de ExTom y AsSp25 y AsSp50 de

ExPtSp) obtuvieron un mayor puntaje de SQSA Esto concuerda con los resultados del anaacutelisis de

correlacioacuten en donde se aprecia una alta colinealidad entre la cantidad de abono orgaacutenico aplicado

y SQSA para ExPtSp y ExTom (Tabla 2-15) SQSA muestra una alta sensibilidad a los cambios

generados en el suelo como respuesta a los tratamientos aplicados Esto se demuestra porque en

todos los experimentos se presentan diferencias significativas entre los tratamientos evaluados

(Figura 2-1) Esta teacutecnica es relativamente maacutes faacutecil en comparacioacuten con los otros meacutetodos pues

la calificacioacuten requiere solamente de la revisioacuten de literatura y opiniones de expertos (Mukherjee y

Lal 2014) La desventaja de SQSA es que implica un alto nivel de subjetividad y se basa

principalmente en el punto de vista del investigador

El indicador SQW asigna una puntuacioacuten a cada propiedad del suelo como lo hace SQSA en funcioacuten

de umbrales La diferencia radica en que SQW solo tiene en cuenta el rango oacuteptimo de cada

propiedad (Tabla 2-4) SQW asigna los puntajes de acuerdo con la cercaniacutea o ubicacioacuten de la

propiedad dentro de ese umbral Algo valioso de este indicador es que agrupa las propiedades del

suelo en propiedades funcionales dentro de la relacioacuten suelo-planta Al tratarse de experimentos

agriacutecolas la capacidad del suelo para suministrar agua nutrientes y condiciones oacuteptimas para el

desarrollo de las raiacuteces de la planta cobra gran relevancia Sin embargo SQW asigna el peso (W) en

funcioacuten de la cantidad de variables incluidas en cada propiedad funcional del suelo Esto suma

cierto grado de subjetividad al anaacutelisis ya que no se puede relacionar W con el aporte real de la

propiedad funcional a la calidad del suelo sino con la cantidad de propiedades medidas Esta


cantidad variacutea en respuesta a lo estipulado por los investigadores Para los tres experimentos la

propiedad funcional que mayor peso tuvo en el anaacutelisis fue la capacidad de suministro de

nutrientes (CSN) ya que evaluoacute la mayor cantidad de propiedades en los tres experimentos SQW

es el indicador que mostroacute una mayor sensibilidad a la perturbacioacuten del suelo como respuesta a los

tratamientos evaluados (Figura 2-1) en concordancia con lo encontrado por Cherubin et al

(2016a) y Lima et al (2013) La ventaja de SQW es que calcula el ponderador en funcioacuten del

disentildeo del experimento y del conjunto de datos asiacute compensa su nivel de subjetividad Sin

embargo la desventaja de SQw es que requiere un nuacutemero miacutenimo de paraacutemetros por cada

propiedad funcional del suelo que podriacutean ser costosos y dispendiosos en el caso praacutectico


El uso de PCA redujo el conjunto total de datos de nueve doce y trece a tres cinco y cuatro

componentes principales en ExTom ExPtSp y ExPtRo respectivamente que explicaban cerca del

90 de la variacioacuten total (Tabla 2-11) Dos ventajas se identifican en SQPCA Primero su

capacidad para predecir la calidad del suelo a partir de un conjunto miacutenimo de datos que

representan el conjunto total de paraacutemetros estudiados Segundo es un enfoque menos subjetivo

pues los ponderadores se asignan en funcioacuten de procesos estadiacutesticos (Andrews et al 2002

Mukherjee y Lal 2014) lo cual ayuda a evitar sesgos y redundancia de informacioacuten (Cherubin et

al 2026a) Y tercero este indicador puede utilizarse a largo plazo a traveacutes de la medicioacuten de las

propiedades maacutes representativas derivadas de anaacutelisis iniciales con PCA (Mukherjee y Lal 2014)

No obstante el meacutetodo de PCA requiere un gran conjunto de datos y es menos faacutecil de usar lo que

impone barreras a la adopcioacuten praacutectica para evaluaciones de la calidad del suelo (Cherubin et al

2016a) Ademaacutes los indicadores seleccionados pueden no ser significativos para los agricultores y

administradores del suelo (Andrews et al 2002) Al igual que SQW SQPCA mostroacute una gran

sensibilidad a la perturbacioacuten del suelo como respuesta a los tratamientos evaluados (Figura 2-1)

Similares resultados fueron reportados por Andrews et al 2002 y Cherubin et al (2016a)

A diferencia de SQPCA SQPLSR utiliza toda la informacioacuten cuantitativa (propiedades) y cualitativa

(tratamientos) del modelo para estimar la calidad del suelo (Obade y Lal 2016) Esto implica que

el PLSR asigne ponderadores (W) a cada unidad experimental y propiedad es decir asigna tantos

W como observaciones haya en la base de datos Esto conlleva a que en conjunto la variacioacuten

entre tratamientos no sea suficiente para producir diferencias significativas (Figura 2-1)

mostrando muy baja sensibilidad a la variacioacuten producida por los tratamientos en evaluacioacuten En

ninguno de los experimentos evaluados se presentoacute correlacioacuten con el rendimiento Resultados


similares obtuvieron Obade y Lal (2016) en su trabajo Otro aspecto importante es que al ser una

teacutecnica relativamente nueva y no tan faacutecil de procesar no se ha generado una amplia adopcioacuten

entre los investigadores del suelo

2262 Validacioacuten de los meacutetodos

Al hablar de calidad del suelo la discusioacuten entre objetividad y subjetividad sigue abierta Para unos

investigadores del suelo deberiacutea cobrar mayor importancia el conocimiento de los expertos Sin

embargo para muchos otros investigadores este puede derivar en diferentes enfoques volviendo

al problema de iquestQuieacuten tiene la razoacuten Al estudiar el efecto de diversos tratamientos sobre la

calidad del suelo en un experimento puntual la experiencia sobre el cultivo y su comportamiento

en unas condiciones edafoclimaacuteticas particulares podriacutea cobrar mayor validez No obstante con

este enfoque los resultados no podriacutean extrapolarse tan faacutecilmente a otras condiciones y el uso de

los mismos indicadores en otras condiciones despertariacutea dudas Para evitar sesgos podriacutea recurrirse

a ambos enfoques pues como se mostroacute en este trabajo en la literatura existen opciones

suficientes para evaluar la calidad del suelo con un grado de objetividad o subjetividad alto medio

o bajo

Para elegir entre los meacutetodos evaluados se debe tener en cuenta dos puntos i) la sensibilidad a la

variacioacuten entre tratamientos y ii) el valor de SQ obtenido En cuanto a la sensibilidad del indicador

se presentaron estos resultados SQW = SQPCA gt SQSA gt SQSMAF SQPLSR no mostroacute sensibilidad a

los cambios provocados en el suelo por los tratamientos aplicados Con respecto al segundo punto

es maacutes difiacutecil establecer cual es el indicador maacutes adecuado pues un mayor o menor puntaje entre

indicadores de calidad del suelo no implica necesariamente que el indicador refleje la realidad Es

necesario analizar ambos aspectos (i y ii) en conjunto Por ejemplo SQSMAF generoacute las mayores

puntuaciones en los tres experimentos mientras que SQSA generoacute los valores maacutes bajos pero

SQSMAF no produjo diferencias significativas entre los tratamientos de ExTom y ExPtRo mientras

que SQSA mostroacute una gran sensibilidad En teacuterminos generales la sensibilidad tendriacutea un mayor

grado de importancia por ende y en este caso particular se recomendariacutea el uso de SQSA

Algo que se evidencia en los tres experimentos es que los resultados de todos los indicadores son

consistentes Esto quiere decir que el mismo tratamiento obtuvo la mejor puntuacioacuten para todos

los indicadores de calidad del suelo que en ExTom fue OrC en ExPtSp ASSp50 (sin tener en

cuenta a Barbecho) y en ExPtRo PaAvAr (Figura 2-1)


Un mecanismo utilizado ampliamente para verificar la viabilidad del indicador es su correlacioacuten

con la funcioacuten del suelo que se esteacute estudiando en este caso produccioacuten agriacutecola (rendimiento)

(Lima et al 2013 Mukherjee y Lal 2014) De los tres experimentos evaluados solo ExTom

mostroacute correlaciones significativas entre el rendimiento y algunos indicadores en este caso con

SQSA y SQW Dos aspectos importantes se derivan de este resultado El primero que la correlacioacuten

es negativa es decir entre mayor rendimiento menor calidad del suelo en concordancia con lo

encontrado por Lima et al (2013) El segundo que la correlacioacuten se presentoacute con los indicadores

con mayor grado de subjetividad y sensibilidad Con respecto al primer aspecto como ya se

mencionoacute el aporte de materia orgaacutenica exoacutegena generoacute un incremento de la calidad del suelo

pero este no se vio reflejado en un aumento del rendimiento Esto se debe a que el incremento del

aporte de este abono estaba acompantildeado de una reduccioacuten de la cantidad de fertilizantes de siacutentesis

quiacutemica cuanto maacutes fertilizante se aplicoacute mayor rendimiento se obtuvo Con respecto al segundo

aspecto no se podriacutea afirmar que lo reportado en la literatura genera una mayor confianza en los

resultados finales pues la tendencia variacutea Por ejemplo en ExPtSp no se aprecian correlaciones

significativas entre ninguacuten indicador con el rendimiento

Para hacer la evaluacioacuten de los indicadores se siguieron las reglas planteadas por sus autores Sin

embargo la variacioacuten a corto plazo de las propiedades del suelo por efecto de los tratamientos no

estaacute representada adecuadamente en los indicadores SQSMAF y SQPLSR Es probable que sea

necesario evaluar otras propiedades bioloacutegicas incluiacutedas en el ExcelSMAF como carbono de la

biomasa microbiana actividad β-Glucosidasa o nitroacutegeno potencialmente mineralizable

Mukherjee y Lal (2014) con base en sus hallazgos tambieacuten sugieren la evaluacioacuten de diversas

propiedades bioloacutegicas Estas propiedades producen una mayor variacioacuten a corto plazo pues son

maacutes sensibles a la perturbacioacuten del suelo (Doran y Zeiss 2000) y se adaptariacutean mejor a

experimentos estacionales con cultivos de ciclo corto

Los dos meacutetodos de agregacioacuten aditivo (A) y geomeacutetrico o producto multiplicativo (P) siempre

mostraron la misma tendencia para los SQ que lo utilizaron Aunque (P) generoacute siempre un menor

nivel de calidad del suelo para el indicador mostroacute maacutes correlaciones significativas con los demaacutes

indicadores La teacutecnica aditiva aplica el supuesto de independencia preferencial de las propiedades


del suelo lo cual implica que hay compensacioacuten3 total entre estas y que independiente de su

valor es constante (Goacutemez-Limoacuten y Arriaza 2011) En este caso si una propiedad puntual o

funcional del suelo obtiene un valor normalizado de cero este seraacute enmascarado por otra propiedad

con mayor valor Esto implica por ejemplo que un contenido excesivo de sales se contrarresta con

una capacidad de intercambio catioacutenica dentro del rango oacuteptimo El meacutetodo multiplicativo tambieacuten

implica la compensacioacuten entre propiedades aunque en este caso la tasa de compensacioacuten no es

constante variacutea en funcioacuten del valor de las propiedades y de los ponderadores A medida que una

propiedad se acerca al rango oacuteptimo su capacidad de compensacioacuten aumenta y viceversa es decir

a medida que el valor de una propiedad toma valores extremos lo mismo ocurre con su capacidad

de compensacioacuten Esto implica que una propiedad que tiene un valor normalizado alto genera un

alto grado de compensacioacuten pero si alguna propiedad obtiene un valor normalizado muy bajo que

indicariacutea que estaacute por fuera del umbral permitido generariacutea una disminucioacuten notable en el valor

del indicador sugiriendo una muy baja calidad del suelo

De acuerdo con los resultados obtenidos es difiacutecil definir la mejor teacutecnica de evaluacioacuten de la

calidad del suelo La eleccioacuten dependeraacute en gran medida de factores como el disentildeo del

experimento la eleccioacuten de las propiedades del suelo incluidos en el modelo y la interaccioacuten entre

aspectos ambientales versus rendimiento del cultivo (Mukherjee y Lal 2014) Sin embargo es

evidente que en cuanto al uso de indicadores de calidad del suelo en experimentos estacionales

SQPLSR no tiene el grado de sensibilidad necesaria y es probable que deban evaluarse maacutes

propiedades bioloacutegicas incluidas en SQSMAF si se quiere utilizar este indicador Con base en los

resultados seriacutea conveniente y viable utilizar dos o maacutes indicadores para dar mayor validez a los

resultados En ese sentido SQSA SQW(P) y SQPCA(P) son muy buenas opciones

Un aspecto clave es la seleccioacuten de indicadores Se sabe que la precisioacuten de la evaluacioacuten de la

calidad del suelo aumenta al utilizar tantos indicadores como sea posible Esto debido a la

naturaleza muy compleja del suelo que involucra sus propiedades fiacutesicas quiacutemicas y bioloacutegicas y

las interacciones resultantes

3 En este contexto la compensacioacuten es la accioacuten de enmascarar el efecto de una propiedad que estaacute por fuera

del rango oacuteptimo con el de otras que si estaacuten dentro del rango y que por ende generan un mayor nivel de

calidad del suelo


227 Conclusiones

Los indicadores SQSA SQW(A) SQW(P) SQPCA(A) y SQPCA(P) detectaron eficientemente los

cambios de calidad en respuesta a los tratamientos aplicados al suelo Esto indica que en

experimentos estacionales los meacutetodos simples y faacuteciles de utilizar y analizar como SQSA fueron

tanto o maacutes efectivos que los meacutetodos maacutes complejos como SQPLSR Es recomendable el uso de

indicadores ponderados como SQW o SQPCA y de la teacutecnica de agregacioacuten geomeacutetrica o

multiplicativa (P) Aunque esta teacutecnica genera valores de SQ maacutes bajos refleja mejor el estado

individual de las propiedades del suelo evitando enmascaramientos entre propiedades en nivel

oacuteptimo contra aquellas por fuera del rango adecuado No se presentoacute consistencia en cuanto a la

correlacioacuten entre los indicadores y el rendimiento del cultivo Esto podriacutea sugerir dos cosas

primero que asiacute como la eleccioacuten del meacutetodo de evaluacioacuten la seleccioacuten de los indicadores es

vital para que los resultados reflejen la real calidad del suelo Y segundo que no siempre los

tratamientos que promueven un mayor rendimiento generan una mayor calidad del suelo En dos

de los experimentos se aprecia que la aplicacioacuten de material orgaacutenico exoacutegeno genera una mayor

calidad del suelo a corto plazo aunque esto no se correlaciona con un mayor rendimiento el cual

esta jalonado por el aporte de fertilizantes de siacutentesis quiacutemica Tambieacuten se evidencia con los

resultados mostrados que el rango de variacioacuten temporal de las propiedades del suelo despueacutes de

un disturbio es maacutes amplio ya que no pudo captarse en los experimentos


23 Esfuerzo de labor Indicador para estimar la

magnitud del esfuerzo fiacutesico en las labores agricolas

231 Resumen

A escala finca los indicadores sociales de sostenibilidad agriacutecola maacutes comunes son las horas labor

y la estacionalidad de la mano de obra La magnitud del esfuerzo fiacutesico que los trabajadores

invierten en las actividades agriacutecolas no se utiliza como indicador En ese sentido se propone el

indicador Esfuerzo de Labor Agriacutecola (ELB) Para calcularlo 1) se establecieron cinco grados de

esfuerzo de labor (GE) 2) se realizoacute una clasificacioacuten de las labores de cultivo y 3) a cada una se

le asignoacute un GE Para probar el meacutetodo se estimoacute ELB en cuatro sistemas de produccioacuten de papa

en dos inclinaciones de terreno Los resultados sugieren que la inclinacioacuten del terreno tiene una

influencia maacutes significativa sobre ELB que el nivel de tecnificacioacuten El sistema no tecnificado en

terreno inclinado (MuiNo) genera el mayor ELB (467) correspondiente al maacuteximo esfuerzo de

labor El sistema medianamente tecnificado en terreno plano (PlnMd) obtuvo el menor ELB (169)

correspondiente a poco esfuerzo de labor Se espera que este indicador pueda ser incluido en la

dimensioacuten social de los anaacutelisis de sostenibilidad agriacutecola a escala finca yo parcela

Palabras clave bienestar humano indicadores sociales Solanum tuberosum sostenibilidad

agriacutecola

232 Abstract

At the farm level the most common social indicators are hours of work (wages) and the

seasonality of labor The magnitude of physical effort that workers invest in agricultural activities

is not used as an indicator In this sense the work effort indicator (WEF) is proposed To calculate

WEF 1) five degrees of work effort (GE) were established 2) a classification of the cultivation

tasks was carried out and 3) each one was assigned a GE To test the method the WEF of four

potato production systems at two land slopes was calculated The results suggest that the slope of

the land has a more significant influence than the level of technification on WEF The non-

technical system on sloping land (MuiNo) generates the highest WEF (467) corresponding to the

maximum work effort The moderately technified system on flat land (PlnMd) obtained the lowest


WEF (169) corresponding to little labor effort It is expected that this indicator can be included in

the social dimension of farm andor plot-scale agricultural sustainability analyzes

Keywords agricultural sustainability human welfare social indicators Solanum tuberosum


En las evaluaciones de sostenibilidad agriacutecola a escala de finca (dentro de una misma regioacuten de

estudio) las dimensiones ambiental y econoacutemica disponen de un nuacutemero considerable de

indicadores que se derivan directamente de las actividades agriacutecolas del sistema de produccioacuten

Para esta escala sin embargo la disponibilidad de indicadores en la dimensioacuten social es limitada

siendo las horas labor y la estacionalidad de la mano de obra los maacutes comunes (Goacutemez y Riesgo

2009 Van Asselt et al 2014) A enfoques geograacuteficos mayores (pej nacional o global) se

pueden encontrar maacutes de 150 indicadores sociales (Finkbeiner et al 2010) la mayoriacutea asociados a

poliacuteticas gubernamentales Estos abarcan desde salud humana derechos de las mujeres y

educacioacuten hasta sindicatos responsabilidad social de las compantildeiacuteas y distribucioacuten de la poblacioacuten

(Finkbeiner et al 2010) Estos indicadores aplican al evaluar sistemas productivos en dos o maacutes

regiones con poliacuteticas de gobierno diferenciales Al disminuir el aacuterea geograacutefica las leyes se van

aplicando de la misma forma para todos los sistemas productivos en evaluacioacuten (comparacioacuten) y el

efecto diferencial de estas poliacuteticas se diluye reducieacutendose al mismo tiempo el nuacutemero de

indicadores sociales con posibilidad de medicioacuten

A pesar de que la dimensioacuten social de la sostenibilidad evaluacutea el bienestar de los trabajadores en

los marcos de evaluacioacuten de la sostenibilidad agriacutecola no se utilizan indicadores que representen el

esfuerzo humano que exigen las labores de cultivo de los sistemas de produccioacuten que se estaacuten

comparando (pej Beacutelanger et al 2012 Bockstaller et al 2015 Castellini et al 2012 De Olde

et al 2016 Dizdaroglu y Yigitcanlar 2014 Marchand et al 2014 Paracchini et al 2015 Peano

et al 2014 Ryan et al 2016 Schader et al 2016 Schindler et al 2015 Van Passel y Meul

2012) Cada sistema productivo tiene labores de cultivo que implican un mayor o menor esfuerzo

fiacutesico incluso dentro de la misma especie cultivada Este esfuerzo que se deriva directamente de

las actividades de cultivo puede medirse empiacutericamente a traveacutes de la percepcioacuten de los

trabajadores (Borg 1982 1990) e incluirse como un indicador dentro de la dimensioacuten social de la

sostenibilidad


Con el presente trabajo se propone el indicador Esfuerzo de Labor Agriacutecola (ELB) como estimador

del esfuerzo fiacutesico requerido para llevar a cabo las labores de cultivo de los sistemas de produccioacuten

agriacutecola a nivel de finca o parcela En este trabajo ELB se evaluacutea con un estudio de caso en papa


2341 Construccioacuten del indicador Esfuerzo de Labor Agriacutecola (ELB)

ELB es un indicador que permite la comparacioacuten de diferentes sistemas de produccioacuten agriacutecola a

escala de finca o parcela en teacuterminos de la magnitud del esfuerzo fiacutesico requerido para llevar a

cabo las labores de cultivo A cada sistema de cultivo evaluado se le asigna un valor de ELB a

partir del comportamiento tanto de ese sistema individualmente como el de todos los sistemas

evaluados en conjunto es decir ELB tiene en cuenta los resultados de todos los sistemas evaluados

para determinar cual es el comportamiento de cada sistema individualmente

El primer paso para la construccioacuten de ELB fue definir empiacutericamente los diferentes grados de

esfuerzo (GE) asociados a las labores de cultivo Se establecioacute como punto de partida el disentildeo de

la escala psicofiacutesica de Borg (1982 1990) En ese sentido los GE hacen referencia a la percepcioacuten

de la magnitud del esfuerzo fiacutesico que los operarios de cultivo deben invertir para realizar cada una

de esas labores Para establecer esta clasificacioacuten se hizo un recuento de las labores culturales

tiacutepicas de cultivos hortofrutiacutecolas (frutales hortalizas legumbres raiacuteces y tubeacuterculos) y con los

resultados de 36 encuestas realizadas a operarios de cultivo con maacutes de 20 antildeos de experiencia se

asocioacute un GE a cada una de las labores recopiladas

Para calcular el indicador de esfuerzo de labor (ELB) 1) se hizo la sumatoria de las horas dedicadas

a cada labor 2) se suman las horas de las actividades que tienen el mismo GEi (i = 1 2 3 4 o 5)

3) se calcula el GE total (GET) correspondiente a la sumatoria de los GEi para cada sistema (GET =

GE1 + GE2hellip + GE5) 4) se calcula el maacuteximo GET entre los sistemas evaluados (MaxGET) 5) se

calcula el factor de esfuerzo (FEi) para cada GEi de cada sistema (FEi = GEi MaxGET) 6) se

calcula el factor por grado de esfuerzo (FGE) para cada FEi (FGE = FEi x GEi) y 7) se calcula ELB

para cada sistema como la sumatoria de todos los FGEi (ELB = FGE1 + FGE2hellip + FGE5)


2342 Estudio de caso

Con el fin de evaluar el indicador con datos reales de campo se hizo seguimiento a cuatro sistemas

de produccioacuten de papa en dos inclinaciones de terreno durante un ciclo de produccioacuten Los cultivos

se ubicaron en el municipio de Sibateacute (Cundinamarca Colombia) Sus caracteriacutesticas se exponen

en la Tabla 2-16

Tabla 2-16 Sistemas de cultivo de papa evaluados

Terreno Sistema Sigla Descripcioacuten

Plano

(Pendiente 0-7)

Vereda Chacua

Altamente tecnificado PlnAl Preparacioacuten de terreno y armado de camas con tractor riego por goteo

fertirrigacioacuten aplicacioacuten de agroquiacutemicos con bomba estacionaria

Medianamente tecnificado PlnMd Preparacioacuten de terreno y armado de camas con tractor riego por aspersioacuten fertilizacioacuten manual aplicacioacuten de agroquiacutemicos con bomba estacionaria

Escasamente tecnificado PlnEs Preparacioacuten de terreno y armado de camas con tractor riego por aspersioacuten fertilizacioacuten manual aplicacioacuten de agroquiacutemicos con bomba de espalda

No tecnificado PlnNo Preparacioacuten de terreno con azadoacuten riego manual fertilizacioacuten manual

aplicacioacuten de agroquiacutemicos bomba espalda

Muy inclinado

(Pendiente gt 50) Vereda San Miguel

Altamente tecnificado MuiAl Preparacioacuten de terreno y armado de camas con tractor riego por goteo


Medianamente tecnificado MuiMd Preparacioacuten de terreno y armado de camas con tractor riego por aspersioacuten

fertilizacioacuten manual aplicacioacuten de agroquiacutemicos con bomba estacionaria

Escasamente tecnificado MuiEs Preparacioacuten de terreno y armado de camas con tractor riego por aspersioacuten

fertilizacioacuten manual aplicacioacuten de agroquiacutemicos con bomba de espalda

No tecnificado MuiNo Preparacioacuten de terreno con azadoacuten riego manual fertilizacioacuten manual aplicacioacuten de agroquiacutemicos bomba espalda

En cada sistema e inclinacioacuten evaluados se contabilizoacute el tiempo en horas dedicadas a cada labor

Esto se realizoacute con respecto a las labores que correspondieran al cultivo de papa con base en lo

expuesto en la Tabla 2-18 Se contabilizoacute el tiempo dedicado por cada operario a cada labor y se

sumaron las horas de todos los operarios en la misma actividad Se debe tener en cuenta que cada

labor en el cultivo de papa es realizada por mas de un operario al mismo tiempo

235 Resultados y discusioacuten

2351 Definicioacuten de grados de esfuerzo de labor (GE)

Se establecieron cinco grados de esfuerzo de labor donde GE1 representa el menor esfuerzo y GE5

el mayor Estos grados se definieron con respecto a la cantidad de esfuerzo fiacutesico que se requiere

para realizar una labor especiacutefica de cultivo Para establecer el nivel de intensidad el esfuerzo se

comparoacute con actividades cotidianas (Tabla 2-17)


Tabla 2-17 Grados de esfuerzo de labor (GE) establecidos empiacutericamente para construir el indicador

Esfuerzo de Labor Agriacutecola (ELB) Adaptado de Borg (1982 1990) GE Rango Categoriacutea Descripcioacuten

GE1 0 a 15 Muy poco esfuerzo de labor La labor exige muy poco esfuerzo fiacutesico Como caminar normalmente en terreno plano sin obstaacuteculos

GE2 gt 15 a 25 Poco esfuerzo de labor La labor exige poco esfuerzo fiacutesico Como caminar normalmente en terreno plano sin obstaacuteculos con morral de 3-5 kg

GE3 gt 25 a 35 Mediano esfuerzo de labor La labor exige esfuerzo fiacutesico moderado Como caminar con afaacuten en terreno

moderadamente inclinado con morral de 3-5 kg

GE4 gt 35 a 45 Alto esfuerzo de labor La labor exige un alto esfuerzo fiacutesico Puede ocasionar lesiones si no se hace con la

teacutecnica adecuada Como hacer sentadillas

GE5 gt 45 a 5 Maacuteximo esfuerzo de labor La labor exige el mayor esfuerzo fiacutesico Puede ocasionar lesiones si no se tienen los

aditamentos necesarios y no se hace con la teacutecnica adecuada Como levantar pesas

2352 Clasificacioacuten de las labores de cultivo seguacuten su grado de esfuerzo

(GE)

Las labores de cultivo se clasificaron de acuerdo con la dificultad fiacutesica que requiere su

realizacioacuten Estas labores estaacuten directamente relacionadas con produccioacuten agriacutecola desde

preparacioacuten del suelo hasta postcosecha No incluyen labores previas a la preparacioacuten del terreno

ni instalacioacuten de infraestructuras como invernaderos sistemas de riego camas de hidroponiacutea

cuartos de postcosecha entre otras Las labores se dividieron en cinco grupos preparacioacuten del

terreno (PT) siembra y trasplante (ST) proteccioacuten de cultivos (PC) labores culturales (LC) y

cosecha y postcosecha (CP) A cada actividad de cada grupo se le asignaron tres grados de

esfuerzo de acuerdo con la inclinacioacuten del terreno donde se desarrolla el proceso productivo

terreno plano (0 ndash 7) (Pln) inclinado (7 ndash 50) (Inc) y muy inclinado (gt 50) (Min) seguacuten la

clasificacioacuten del IGAC (2014) (Tabla 2-18)

Tabla 2-18 Grados de esfuerzo (GE) de las actividades agriacutecolas Doacutende PT = Preparacioacuten terreno ST

= Siembra y trasplante PC = Proteccioacuten de cultivos LC = Labores culturales CP = Cosecha y postcosecha

Pln = Terreno plano Inc = inclinado y Min = Muy inclinado

ID Grupo Labor GE

Descripcioacuten Pln Inc Min

11 PT Adecuacioacuten terreno con

azadoacuten 4 4 5

Preparacioacuten del suelo para siembra con herramientas manuales como azadoacuten pala barreno etc Implica inclinarse formando un aacutengulo lt 90deg sumado al

esfuerzo de la labor

12 PT Adecuacioacuten terreno con motocultor

3 4 5 Preparacioacuten del suelo con maquinaria agriacutecola impulsada y orientada manualmente


tractor 2 2 3

Preparacioacuten del suelo con maquinaria agriacutecola impulsada y orientada

mecaacutenicamente

14 PT Levantar camas altas 4 5 5 Preparacioacuten de camas para siembra o trasplante ge 50 cm de altura

15 PT Levantar camas bajas 3 4 5 Preparacioacuten de camas para siembra o trasplante lt 50 cm de altura

16 PT Surcado superficial 3 3 4 Guiacutea realizada manualmente sobre la superficie (2 - 10 cm de profundidad) del

suelo para ubicar las semillas

17 PT Surcado profundo 4 5 5 Guiacutea realizada manualmente sobre la superficie (gt 10 cm de profundidad) del



ID Grupo Labor GE


18 PT Apertura de huecos

superficial en suelo 3 3 4

Apertura de huecos con herramientas manuales para trasplante de plaacutentulas de

hortalizas


profundo en suelo 4 5 5

Apertura de huecos con herramientas manuales para trasplante de frutales

arboacutereos y arbustivos

110 PT Apertura huecos en

acolchado plaacutestico 3 3 4

Apertura de huecos con herramientas manuales para trasplante de hortalizas en

acolchado plaacutestico

111 PT Montaje acolchado plaacutestico 2 2 3 Incluye estiramiento y ubicacioacuten del plaacutestico sobre las camas de siembra

21 ST Siembra semilla una a una

en cama baja 3 3 4

Siembra de semillas con una distancia definida entre ellas Implica inclinarse

formando un aacutengulo lt 90deg


en cama alta 3 3 4


formando un aacutengulo ge 90deg

23 ST Siembra semilla chorrillo en

cama baja 3 3 4

Siembra de semillas sobre una guiacutea o surco sin importar la distancia entre las

semillas Implica inclinarse formando un aacutengulo lt 90deg


cama alta 2 2 3


semillas Implica inclinarse formando un aacutengulo ge 90deg

25 ST Siembra semilla al voleo 2 2 3 Siembra de semillas sobre el suelo sin demarcar una guiacutea especiacutefica

26 ST Trasplante en cama baja 4 4 5 Siembra de plaacutentulas en camas lt 50 cm de altura Implica inclinarse formando

un aacutengulo lt 90deg

27 ST Trasplante en cama alta 3 3 4 Siembra de plaacutentulas en camas ge a 50 cm de altura Implica inclinarse


28 ST Siembra o trasplante en

cama levantada 2 2 3

Siembra o trasplante en camas de sustrato o hidroponiacutea No hay necesidad de

inclinarse

31 PC Deshierba manual 4 5 5

Retirado de arvenses (de forma manual o con herramientas manuales) de las

camas de siembra y calles Implica inclinarse formando un aacutengulo lt 90deg

ademaacutes del esfuerzo de la labor

32 PC Mezclado de fertilizantes 4 4 4 Unir dos o maacutes fertilizantes soacutelidos en una mezcla homogeacutenea

33 PC Mezclado de pesticidas 3 3 3 Unir dos o maacutes pesticidas liacutequidos en una mezcla homogeacutenea

34 PC Fertilizacioacuten edaacutefica manual

3 3 4 Aplicacioacuten de fertilizantes soacutelidos al suelo de forma manual o con herramientas manuales

35 PC Fertilizacioacuten por fertirriego 1 1 1 Aplicacioacuten de fertilizantes mediante el sistema de riego

36 PC Riego manual 2 2 3 Aplicacioacuten del agua mediante manguera

37 PC Riego por sistema de riego por goteo

1 1 1 Aplicacioacuten del agua mediante sistema de riego por goteo

38 PC Riego por sistema de riego por aspersioacuten

2 2 3 Aplicacioacuten del agua mediante sistema de riego por aspersioacuten

39 PC Aplicacioacuten agroquiacutemicos bomba espalda

3 4 5 Aplicacioacuten de pesticidas liacutequidos y fertilizantes foliares mediante bomba de espalda

310 PC Aplicacioacuten agroquiacutemicos

bomba estacionaria 2 2 3

Aplicacioacuten de pesticidas liacutequidos y fertilizantes foliares mediante bomba

estacionaria

311 PC Cargue y descargue bultos de abonos y fertilizantes

5 5 5 Cargue y descargue de bultos de maacutes de 25 kg al o del camioacuten u otro sitio en la unidad productiva

41 LC Amarre plantas a guiacutea o tutorado

3 3 4 Amarre de plantas enredaderas a las guiacuteas o tutorados

42 LC Poda formacioacuten 3 3 4 Poda de ramas para formar arbustos y frutales

43 LC Poda sanitaria 3 3 4 Poda de oacuterganos generalmente hojas afectadas por dantildeos bioacuteticos o abioacuteticos

44 LC Deschupone 2 2 3 Poda de yemas axilares

45 LC Agobio 4 4 5 Llevar un oacutergano de la planta generalmente rama hacia el suelo y sembrarlo alliacute

46 LC Canequeo 2 2 3 Voltear o tumbar las plantas (Follaje) al suelo manualmente o por medio de una caneca plaacutestica

47 LC Aporque 4 5 5 Atraer suelo haciacutea las plantas con el fin de cubrir la base de su tallo Implica inclinarse formando un aacutengulo lt 90deg ademaacutes del esfuerzo de la labor

48 LC Soqueo 3 3 4 Hacer una poda total en la planta generalmente 30 - 50 cm por encima de la

superficie del suelo

49 LC Raleo de frutos 3 3 4 Retirar frutos de la planta

410 LC Raleo de plantas 3 3 4 Retirar plantas completas del cultivo

411 LC Descuelgue 3 3 4 Desamarrar las plantas de la guiacutea o tutorado descolgaacutendolas unos cm hacia el

suelo

412 LC Compostaje 3 3 3 Ubicacioacuten de residuos de cultivo en contenedores o espacios para esperar su

descomposicioacuten Incluye los volteos y riegos a las pilas de compost


ID Grupo Labor GE


51 CP Cosecha hortalizas hoja

cama alta 3 3 4

Recoleccioacuten manual de las hortalizas de hoja listas para cosechar Implica

inclinarse formando un aacutengulo ge 90deg


cama baja 4 4 5


inclinarse formando un aacutengulo lt 90deg



Recoleccioacuten manual de las hortalizas de hoja listas para cosechar No hay

necesidad de inclinarse

54 CP Cosecha hortalizas fruto 3 3 4 Recoleccioacuten manual de las hortalizas de fruto listas para cosechar

55 CP Cosecha tubeacuterculos y raiacuteces pivotantes

4 5 5 Recoleccioacuten manual de raiacuteces y tubeacuterculos listos para cosechar Implica inclinarse formando un aacutengulo lt 90deg

56 CP Cosecha frutales arboacutereos 3 4 4

Recoleccioacuten manual de frutales en aacuterboles listos para cosechar Dependiendo de la altura del frutal implica estirarse hacia arriba o utilizar herramientas para

alcanzar los frutos Ademaacutes se debe tener la cabeza siempre mirando hacia

arriba

57 CP Cosecha frutales arbustivos 3 3 4 Recoleccioacuten manual de frutos en arbustos listos para cosechar No hay


58 CP Desgrane bulbos 3 3 3 Separacioacuten manual de dientes ejemplo ajo de los bulbos que los contienen

59 CP Lavado de tubeacuterculos y raiacuteces

3 3 3 Lavado manual o con maacutequina de tubeacuterculos y raiacuteces

510 CP Limpieza producto

cosechado 2 2 2 Limpieza manual o con herramientas de productos cosechados

511 CP Seleccioacuten y clasificacioacuten

producto cosechado 2 2 2 Seleccioacuten y clasificacioacuten manual o con herramientas de productos cosechados

512 CP Llevar producto cosechado

manualmente 4 5 5

Llevar manualmente bultos o canastillas con el producto cosechado desde el

terreno hasta el aacuterea de postcosecha o almacenamiento


con carretilla 4 4 5

Llevar con carretilla empujada manualmente bultos o canastillas con el

producto cosechado desde el terreno hasta el aacuterea de postcosecha o

almacenamiento

514 CP Llevar producto cosechado con carro transportador

3 3 4

Llevar con carro transportador empujado manualmente bultos o canastillas con

el producto cosechado desde el terreno hasta el aacuterea de postcosecha o

almacenamiento


con cable viacutea 2 2 2

Llevar a traveacutes de cable viacutea bultos o canastillas con el producto cosechado

desde el terreno hasta el aacuterea de postcosecha o almacenamiento

2353 Resultados del estudio de caso

Para los cuatro sistemas evaluados se requiere una mayor cantidad de tiempo para desarrollar las

labores de cultivo cuando el terreno es muy inclinado (Mui) (Tabla 2-19) Esto es loacutegico si se

tiene en cuenta que en este tipo de terreno las labores exigen un mayor esfuerzo fiacutesico (Tabla

2-18) que redunda en desplazamientos maacutes lentos y mayores tiempos de descanso La

combinacioacuten terreno plano con alta tecnologiacutea resultoacute en un menor nuacutemero de horas destinadas a

las labores de cultivo Es asiacute como el sistema PlnAl necesitoacute 678 horas de trabajo por hectaacuterea para

llevar a cabo el ciclo completo de produccioacuten comparado con las 1320 horas requeridas en un

terreno muy inclinado sin tecnologiacutea (MuiNo) (Tabla 2-19)

Los sistemas que se ubicaron en terreno plano (Pln) agruparon sus actividades principalmente en el

grado de esfuerzo GE4 (Tabla 2-20) correspondiente a un alto esfuerzo de labor (Tabla 2-17)

mientras que los sistemas que se ubicaron en un terreno muy inclinado (Min) agruparon sus

actividades principalmente en el GE5 (Tabla 2-20) correspondiente al maacuteximo esfuerzo de labor


(Tabla 2-17) Las labores que requieren un mayor esfuerzo fiacutesico (GE4 y GE5) estaacuten asociadas a la

remocioacuten y reubicacioacuten del suelo (adecuacioacuten del terreno armado de camas aporque y cosecha de

tubeacuterculos) (Tabla 2-19) que coincide con las actividades que mayor cantidad de mano de obra

requiere el cultivo de papa (Tabla 2-19 y DANE 2017) Cuando la adecuacioacuten del terreno y el

armado de camas se hace con herramienta manual (azadoacuten) como en los tratamientos PlnNo y

MuiNo tanto la cantidad de horas (Tabla 2-19) como el esfuerzo fiacutesico (Tabla 2-20) se

incrementan considerablemente

Tabla 2-19 Cantidad de horas requeridas por cada actividad de cultivo en cada sistema evaluado seguacuten su

grado de esfuerzo (GE)

Actividad Plano Muy inclinado

GE PlnAl PlnMd PlnEs PlnNo

GE MuiAl MuiMd MuiEs MuiNo

h ha-1 h ha-1

Adecuacioacuten terreno con azadoacuten 4 0 0 0 160 5 0 0 0 240

Adecuacioacuten terreno con tractor 2 8 8 8 0 3 10 10 10 0

Levantar camas bajas 3 0 0 0 112 5 0 0 0 160

Siembra semilla una a una en cama baja 3 24 24 24 24 4 32 32 32 32

Mezclado de fertilizantes 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4

Mezclado de pesticidas 3 13 13 13 13 3 13 13 13 13

Fertilizacioacuten edaacutefica manual 2 0 96 96 96 4 0 120 120 120

Fertilizacioacuten por fertirriego 1 23 0 0 0 1 23 0 0 0

Riego manual 2 0 0 0 108 4 0 0 0 135

Riego por sistema de riego por goteo 1 23 0 0 0 1 23 0 0 0

Riego por sistema de riego por aspersioacuten 2 0 45 45 0 4 0 56 56 0

Aplicacioacuten agroquiacutemicos bomba espalda 3 0 0 50 50 5 0 0 60 60

Aplicacioacuten agroquiacutemicos bomba estacionaria 2 40 40 0 0 3 48 48 0 0

Cargue y descargue bultos de abonos y fertilizantes 5 4 4 4 4 5 4 4 4 4

Aporque 4 64 64 64 64 5 80 80 80 80

Cosecha tubeacuterculos y raiacuteces pivotantes 4 400 320 320 320 5 500 400 400 400

Seleccioacuten y clasificacioacuten producto cosechado 2 48 40 40 40 2 48 40 40 40

Llevar producto cosechado manualmente 4 28 24 24 24 5 36 32 32 32

Total horas 678 682 692 1019 820 839 851 1320

Al calcular el indicador Esfuerzo de Labor (ELB) para cada sistema de cultivo se encontroacute que el

sistema no tecnificado en terreno inclinado (MuiNo) genera el mayor ELB (467) correspondiente

al maacuteximo esfuerzo de labor (Tabla 2-20) En el otro extremo el sistema medianamente

tecnificado en terreno plano (PlnMd) obtuvo el menor ELB (169) correspondiente a poco esfuerzo

de labor (Tabla 2-20)

Estos resultados sugieren que la inclinacioacuten del terreno tiene mayor influencia que el nivel de

tecnificacioacuten tanto en el esfuerzo requerido para llevar a cabo las labores de cultivo como en la

cantidad de horas necesarias para realizar dichas labores Esto uacuteltimo es de especial importancia si

se tienen en cuenta las actuales teoriacuteas de desplazamiento de mano de obra por tecnologiacutea que

sugieren que mayor tecnologiacutea se relaciona con menos mano de obra (Schmitz y Moss 2015)


Tabla 2-20 Caacutelculo del indicador del esfuerzo de labor (ELB) para cada sistema evaluado Doacutende GE =

Grado de esfuerzo GET = Grado de esfuerzo total FE = Factor de esfuerzo MaxGET = Maacuteximo grado de

esfuerzo total FGE = Factor por grado de esfuerzo

Sistema GE1 GE2 GE3 GE4 GE5 GET FE1 FE2 FE3 FE4 FE5 FGE

ELB Categoriacutea h ha-1 MaxGET = 1320 1 2 3 4 5

PlnAl 45 96 37 496 4 678 003 007 003 038 000 003 015 008 150 002 178 Poco esfuerzo de labor

PlnMd 0 229 37 412 4 682 000 017 003 031 000 000 035 008 125 002 169 Poco esfuerzo de labor

PlnEs 0 189 87 412 4 692 000 014 007 031 000 000 029 020 125 002 175 Poco esfuerzo de labor

PlnNo 0 244 199 572 4 1019 000 018 015 043 000 000 037 045 173 002 257 Mediano esfuerzo de labor

MuiAl 45 48 71 36 620 820 003 004 005 003 047 003 007 016 011 235 273 Mediano esfuerzo de labor

MuiMd 0 40 71 212 516 839 000 003 005 016 039 000 006 016 064 195 282 Mediano esfuerzo de labor

MuiEs 0 40 23 212 576 851 000 003 002 016 044 000 006 005 064 218 294 Mediano esfuerzo de labor

MuiNo 0 40 13 291 976 1320 000 003 001 022 074 000 006 003 088 370 467 Maacuteximo esfuerzo de labor

En este estudio de caso se evidencia que porcentualmente hay mayor desplazamiento o

disminucioacuten de mano de obra por la inclinacioacuten del terreno que por el nivel de tecnologiacutea (Tabla

2-21) Se aprecian dos extremos correspondientes a los sistemas PlnAl y MuiNo cuya diferencia

en cantidad de horas requeridas para llevar a cabo las labores de cultivo es del 9469 (Tabla

2-21) En este caso la combinacioacuten nivel tecnoloacutegico - inclinacioacuten del terreno genera que la

cantidad de mano de obra requerida por PlnAl sea considerablemente menor que MuiNo En el

otro extremo las diferencias entre los sistemas con mediana y escasa tecnologiacutea se reducen

notablemente dentro de la misma inclinacioacuten (147 y 143 en terreno plano e inclinado

respectivamente) e incluso entre inclinaciones de terreno (Tabla 2-21) Por otro lado una mayor

tecnologiacutea no redunda completamente en disminucioacuten de mano de obra Las labores de cosecha y

postcosecha requieren maacutes mano de obra en el sistema altamente tecnificado (Tabla 2-19) debido

a que este genera una mayor produccioacuten de tubeacuterculos que los demaacutes sistemas Se debe tener en

cuenta que de todo el sistema de cultivo de papa independiente del nivel de tecnologiacutea y la

inclinacioacuten del terreno las labores de cosecha son las maacutes demandantes de mano de obra (Tabla

2-19 y DANE 2017)

Labores de cultivo como la preparacioacuten del terreno y el armado de camas de forma mecanizada

influyen significativamente en la cantidad de mano de obra Es asiacute como los tratamientos PlnNo y

MuiNo que realizaron estas labores de forma manual necesitaron entre 9075 y 9469 maacutes horas

labor en terreno plano y entre 5507 y 6098 en terreno inclinado que los tratamientos donde

estas labores se realizaron de forma mecanizada Esto no solo tiene influencia en la cantidad de

horas laboradas sino en el bienestar de los trabajadores y en general en la sostenibilidad del


sistema de cultivo pues la mano de obra es el segundo rubro maacutes importante en la sabana de

costos despueacutes de la fertilizacioacuten (DANE 2017)

Tabla 2-21 Diferencias porcentuales en la cantidad de horas requeridas para llevar a cabo las labores de

cultivo entre los sistemas evaluados PlnAl PlnMd PlnEs PlnNo MuiAl MuiMd MuiEs MuiNo

PlnAl 000

PlnMd 059 000

PlnEs 206 147 000

PlnNo 5029 4941 4725 000

MuiAl 2094 2023 1850 -1953 000

MuiMd 2378 2306 2128 -1764 235 000

MuiEs 2555 2482 2301 -1646 381 143 000

MuiNo 9469 9355 9075 2954 6098 5728 5507 000

Como se expuso en la metodologiacutea ELB se calcula a partir de los resultados tanto del sistema

individual como el de todos los sistemas en conjunto Es decir ELB no solo tiene en cuenta el

nuacutemero de horas requeridas en cada sistema y para cada GEi sino que ademaacutes considera el

consumo de tiempo de los demaacutes sistemas comparados Una muestra de esto es que a pesar de que

PlnMd requirioacute un mayor nuacutemero de horas labor (682) que PlnAl (678) (Tabla 2-19) PlnMd

obtuvo un ELB menor (PlnMd = 169 PlnAl = 178) (Tabla 2-20) Para ilustrar esto maacutes

claramente se exponen los resultados eliminando el sistema no tecnificado (PlnNo y MuiNo)

(Tabla 2-22) Al eliminar el sistema no tecnificado en ambas pendientes y comparando los

resultados mostrados en la Tabla 2-20 y Tabla 2-22 se puede apreciar el efecto del

comportamiento en conjunto de los sistemas evaluados Los sistemas PlnAl PlnMd y PlnEs pasan

de la categoriacutea ldquoPoco esfuerzo de laborrdquo (Tabla 2-20) a ldquoMediano esfuerzo de laborrdquo (Tabla

2-22) mientras que los sistemas MuiAl y MuiMd pasan de la categoriacutea ldquoMediano esfuerzo de

laborrdquo (Tabla 2-20) a ldquoAlto esfuerzo de laborrdquo (Tabla 2-22) y el sistema MuiEs pasa de la

categoriacutea ldquoMediano esfuerzo de laborrdquo (Tabla 2-20) a ldquoMaacuteximo esfuerzo de laborrdquo (Tabla 2-22)

Esto se debe al efecto combinado de todas las labores expresadas en el factor de esfuerzo (FEi) De

no incluirse este factor el efecto del nivel tecnoloacutegico se diluiriacutea como se comproboacute durante el

proceso de disentildeo del indicador (datos no mostrados) Para describir esta situacioacuten se utiliza como

ejemplo el sistema PlnAl Este sistema invierte la mayor cantidad de horas en el grado de esfuerzo

cuatro (GE4) correspondiente a un alto esfuerzo de labor (Tabla 2-19) Si se analizara

individualmente este sistema y se tuvieran en cuenta uacutenicamente las horas de labor su ELB

corresponderiacutea efectivamente a esta categoriacutea ldquoAlto esfuerzo de laborrdquo En este caso hipoteacutetico no

se tendriacutean en cuenta la cantidad de esfuerzo y horas laboradas que se reducen como resultado del


uso de tecnologiacutea Al comparar y evaluar todos los sistemas en conjunto la aplicacioacuten de

tecnologiacutea queda evidente en la reduccioacuten del esfuerzo de labor El sistema PlnAl se clasifica por

consiguiente dentro del grupo de poco esfuerzo de labor (Tabla 2-20) Por lo tanto para este

estudio de caso entre maacutes diferencias tecnoloacutegicas haya entre los sistemas evaluados maacutes

evidentes seraacuten esas diferencias en el resultado de ELB para cada sistema individualmente

Tabla 2-22 Caacutelculo del indicador del esfuerzo de labor (ELB) eliminando los sistemas PlnNo y MuiNo

Doacutende GE = Grado de esfuerzo GET = Grado de esfuerzo total FE = Factor de esfuerzo MaxGET =

Maacuteximo grado de esfuerzo total FGE = Factor por grado de esfuerzo



PlnAl 45 96 37 496 4 678 005 011 004 058 000 005 023 013 233 002 276 Mediano esfuerzo de labor

PlnMd 0 229 37 412 4 682 000 027 004 048 000 000 054 013 194 002 263 Mediano esfuerzo de labor

PlnEs 0 189 87 412 4 692 000 022 010 048 000 000 044 031 194 002 271 Mediano esfuerzo de labor

MuiAl 45 48 71 36 620 820 005 006 008 004 073 005 011 025 017 364 423 Alto esfuerzo de labor

MuiMd 0 40 71 212 516 839 000 005 008 025 061 000 009 025 100 303 437 Alto esfuerzo de labor

MuiEs 0 40 23 212 576 851 000 005 003 025 068 000 009 008 100 338 456 Maacuteximo esfuerzo de labor

236 Conclusiones

El esfuerzo de labor (ELB) es un indicador que estima la magnitud del esfuerzo fiacutesico con respecto

a las particularidades de las labores de cultivo y del terreno donde se desarrollan un conjunto

comparable de sistemas de produccioacuten agriacutecola ELB agrupa estas caracteriacutesticas considerando

tanto el sistema productivo individual como todos los sistemas productivos en comparacioacuten Esto

permite cuantificar individualmente el esfuerzo fiacutesico del sistema productivo teniendo en cuenta

las caracteriacutesticas de todos los sistemas evaluados ELB estaacute dirigido a la toma de decisiones a nivel

de finca o parcela pudieacutendose incluir como indicador social en las evaluaciones de sostenibilidad

agriacutecola a estas escalas de medicioacuten ELB se puede calcular a partir del registro de las labores de

cultivo lo que lo hace muy accesible Sin embargo se debe tener en cuenta que la asignacioacuten de

los grados de esfuerzo a cada actividad agriacutecola se realizoacute empiacutericamente a partir de la experiencia

y percepcioacuten de los operarios de cultivo Por tal motivo ELB debe tomarse como punto de

referencia no como un valor absoluto


24 Marco de seleccioacuten del conjunto miacutenimo de

indicadores para evaluaciones de sostenibilidad


241 Resumen

Es bien reconocido el potencial de los indicadores de sostenibilidad para evaluar y monitorear el

desarrollo sostenible de los sistemas agriacutecolas Algunos autores plantean preocupaciones con

respecto a la validez confianza y transparencia al momento de seleccionar los indicadores En ese

sentido se han planteado una serie de criterios de seleccioacuten orientados a evaluaciones de

sostenibilidad a diferentes escalas geograacuteficas No obstante las evaluaciones a escala de parcela o

unidad experimental requieren ademaacutes de la adaptacioacuten de esos criterios o la generacioacuten de unos

nuevos la construccioacuten de una metodologiacutea de seleccioacuten El objetivo de este estudio fue por lo

tanto construir un marco de seleccioacuten del conjunto miacutenimo de indicadores que haraacuten parte de los

anaacutelisis de sostenibilidad agriacutecola a escala de parcela o unidad experimental Se establecioacute un

orden jeraacuterquico de indicadores compuesto por indicadores crudos base y centrales estos uacuteltimos

conforman el conjunto miacutenimo de indicadores (CMI) Posteriormente se establecieron los

procedimientos y criterios de seleccioacuten conformados por obligatorios no obligatorios principales

y alternos y de correlacioacuten Para evaluar el marco de seleccioacuten propuesto se utilizaron los

resultados de un estudio de fertilizacioacuten en tomate bajo invernadero De los 40 indicadores crudos

con que se inicioacute el anaacutelisis el CMI se conformoacute por ocho indicadores centrales tres ambientales

cuatro sociales y uno econoacutemico Esta metodologiacutea de seleccioacuten de indicadores utiliza un riguroso

proceso con 22 criterios de seleccioacuten distribuidos en cuatro grupos jeraacuterquicos Al mismo tiempo

promueve una menor subjetividad al incluir anaacutelisis estadiacutesticos algoritmos y procesos

matemaacuteticos

Palabras clave seleccioacuten de indicadores conjunto miacutenimo de indicadores unidad experimental



242 Abstract

The potential of sustainability indicators to assess and monitor the sustainable development of

agricultural systems is well recognized Some authors raise concerns about the validity reliability

and transparency of indicator selection Several selection criteria have been put forward for

sustainability assessments at the farm and higher levels However assessments at the plot or

experimental unit level require the adaptation of these criteria the generation of new ones and the

construction of a selection methodology Therefore this study aims to build a framework for

selecting the minimum indicators set that will be part of the agricultural sustainability analyses at

the plot or experimental unit scale A hierarchical order of indicators was established consisting of

raw base and core indicators the latter make up the minimum indicators set (MIS) Subsequently

selection procedures and criteria were established consisting of mandatory main and alternative

non-mandatory and correlation indicators The selection framework was evaluated with the results

of a greenhouse tomato fertilization study Of the 40 raw indicators with which the analysis began

the MIS was made up of eight core indicators three environmental four social and one economic

This indicator selection methodology uses a rigorous process with 22 selection criteria distributed

in four hierarchical groups At the same time it promotes less subjectivity by including statistical

analysis algorithms and mathematical processes

Keywords agricultural sustainability experimental unit greenhouse tomato indicator selection

minimum indicators set


Para saber si un sistema productivo es sostenible se requieren niveles de referencia indicadores yo

meacutetodos de evaluacioacuten comparativa (de Olde et al 2016 Gerdessen y Pascucci 2013) Los

indicadores de sostenibilidad estaacuten compuestos por una o un conjunto de variables que informan

sobre el funcionamiento de un sistema maacutequina clima ser humano ecosistema o paiacutes (Rao y

Rogers 2006) Estos indicadores son factores cuantificables y medibles del sistema (Panell y

Schilizzi 1999) tienen atributos multidimensionales (econoacutemicos ambientales o sociales) y

pueden ser incluidos en un iacutendice de agregacioacuten De esta forma se realizan mediciones integradas

sobre la sostenibilidad del sistema (Rao y Rogers 2006) Aunque para las dimensiones econoacutemica


y social los indicadores pueden ser transversales a muchas liacuteneas de investigacioacuten agriacutecola los

indicadores de la dimensioacuten ambiental variaraacuten de acuerdo con la liacutenea en cuestioacuten

Cuando se llevan a cabo experimentos agriacutecolas en campo generalmente se miden muchas

variables Para estimar la sostenibilidad generada por los tratamientos evaluados en dichos

experimentos es necesario escoger cuales de esas variables son realmente indicadores y pueden

por ende hacer parte del conjunto miacutenimo de indicadores de los anaacutelisis de sostenibilidad

Seguacuten Waas et al (2014) un indicador es ldquola representacioacuten de un atributo de un sistema

mediante una variable o un conjunto de variables agregadas en una funcioacuten cuantitativa que

relacionan su valor con un valor de referenciardquo Desde la perspectiva de sistema un indicador es

una representacioacuten operacional de un atributo (calidad caracteriacutestica propiedad) de un

sistema A su vez un sistema es ldquoun conjunto interconectado de elementos que estaacuten organizados

coherentemente de tal manera que logran un objetivo (Waas et al 2014) Un sistema tiene tres

caracteriacutesticas esenciales (1) elementos (2) interconectividad y (3) propoacutesito (Meadows 2009)

Aunque existe un consenso sobre el uso de indicadores para evaluar la sostenibilidad de los

sistemas de produccioacuten agriacutecola aun no se llega a un acuerdo sobre la forma de seleccioacuten de esos

indicadores existiendo una amplia diversidad de enfoques (de Olde et al 2016a Bockstaller et

al 2009 Bell y Morse 2008 Parris y Kates 2003) Esto implica la posibilidad de que los

indicadores evaluados no esteacuten realmente enfocados en el objetivo del estudio aumentando los

costos de medicioacuten y suscitando inquietudes sobre la validez del enfoque y la utilidad y confianza

de la evaluacioacuten (de Olde et al 2016a Schader et al 2014 Bockstaller et al 2009) Como

respuesta a esto muchos autores han resaltado la importancia de establecer procedimientos de

seleccioacuten de indicadores con criterios transparentes y bien definidos que lleven a evaluaciones

relevantes confiables comprensivas significativas y que representen de manera integral el sistema

de produccioacuten agriacutecola estudiado (Marchand et al 2014 Lebacq et al 2013 Binder et al 2010

Hunnemeyer et al 1997)

Los criterios de seleccioacuten de indicadores maacutes relevantes han sido el indicador debe ser medible

(Roy y Chan 2012 Dantsis et al 2010 Goacutemez-Limoacuten y Saacutenchez-Fernaacutendez 2010) sensible a las

variaciones (Beacutelanger et al 2012) relevante para el estudio de caso (Beacutelanger et al 2012 Dantsis

et al 2010) y estar relacionado directamente con el tema de estudio (van Asselt et al 2014) La

definicioacuten y priorizacioacuten de los criterios utilizados para hacer la seleccioacuten de los indicadores variacutean


ampliamente entre las herramientas de evaluacioacuten de sostenibilidad (de Olde et al 2016b Bell y

Morse 2008 Reed et al 2006) por lo tanto es necesario hacer la descripcioacuten de tales criterios

antildeadiendo a las evaluaciones de sostenibilidad transparencia y confiabilidad En la Tabla 2-23 de

Olde et al (2016b) sintetizan los criterios de seleccioacuten utilizados en diversas evaluaciones de


Las evaluaciones de sostenibilidad agriacutecola pueden realizarse a diferentes escalas Dependiendo de

la proyeccioacuten geograacutefica a la que se quieran escalar los resultados de estas evaluaciones se pueden

generar opiniones que reflejan diferencias en las visiones del mundo por ejemplo enfoques

reduccionistas versus enfoques maacutes holiacutesticos para comprender una actividad compleja como la

agricultura (de Olde et al 2016b) Cuando las evaluaciones de sostenibilidad agriacutecola se realizan

para comparar diferentes tratamientos en experimentacioacuten cientiacutefica es decir cuando el alcance de

la evaluacioacuten es a nivel de parcela o de unidad experimental los indicadores deben reflejar los

cambios de los sistemas de produccioacuten como respuesta a los tratamientos evaluados En ese

sentido los criterios de seleccioacuten sintetizados por de Olde et al (2016b) se deben adaptar yo

establecer nuevos criterios de seleccioacuten

Tabla 2-23 Criterios para la seleccioacuten y evaluacioacuten de indicadores de sostenibilidad agriacutecola (Fuente de

Olde et al 2016b)

Criterio Descripcioacuten

Relevancia en la

evaluacioacuten

Los indicadores miden las propiedades clave del entorno la economiacutea la sociedad o la gobernanza que afectan la

sostenibilidad (por ejemplo estado presioacuten respuesta uso o capacidad)

Claridad y

estandarizacioacuten

Los indicadores se basan en datos claramente definidos verificables y cientiacuteficamente aceptables recopilados mediante

meacutetodos estandarizados de modo que puedan repetirse de manera confiable y compararse entre siacute

Comunicacioacuten y

entendimiento Los indicadores transmiten la informacioacuten de una manera clara y comprensible

Amplia aceptacioacuten La solidez de un indicador depende de su amplia aceptacioacuten por parte de los principales interesados o tomadores de

decisioacuten (pe productores gobernantes cientiacuteficos etc)

Medicioacuten asequible Una medicioacuten asequible aumenta la participacioacuten y la regularidad del monitoreo o ampliacutea el alcance de lo que se puede

medir para la evaluacioacuten general de la sostenibilidad

Rendimiento en lugar

de praacutectica

Es mejor medir el desempentildeo y los resultados reales que las praacutecticas que se espera promuevan la sostenibilidad y la

resiliencia

Sensibilidad

Los indicadores deben ser sensibles (cambiar substancial e inmediatamente si el estado de los sistemas agriacutecolas cambia)

Esto ayuda a detectar tendencias o incumplimientos de umbrales dentro de los marcos de tiempo y en las escalas que son

relevantes para las decisiones de gestioacuten y antes de que sea demasiado tarde para corregir cualquier problema

Cuantificacioacuten Los indicadores deben cuantificarse completamente siempre que sea posible Los recuentos y las variables continuas son maacutes favorables que los rangos (escalas ordinales) o puntajes siacuteno (binarios) cualquier forma de cuantificacioacuten es

preferible a una evaluacioacuten totalmente cualitativa

Especificidad para la

interpretacioacuten

Los indicadores solo deben verse afectados por algunos factores clave (riesgos oportunidades causas) de la sostenibilidad y no por muchos factores (contexto local muacuteltiples factores de estreacutes etc) para que cualquier cambio en el indicador sea

interpretable por la sostenibilidad

Alta precisioacuten y poder estadiacutestico

Los indicadores deben tener suficiente precisioacuten y una varianza natural suficientemente baja a fin de detectar tendencias y la probabilidad de que se haya infringido alguacuten liacutemite o umbral



Capacidad para mejorar

Los indicadores deben disentildearse y medirse de forma tal que permitan su agregacioacuten en muacuteltiples escalas espaciales y temporales para diferentes propoacutesitos

Desarrollo participativo

Los conjuntos de indicadores y los marcos que estaacuten disentildeados por las partes interesadas tienen maacutes probabilidades de ser relevantes confiables praacutecticos escuchados y utilizados

Amplio alcance e integracioacuten

El marco y los conjuntos de indicadores deben cubrir y vincular las muacuteltiples dimensiones de la sostenibilidad y los valores que abarcan las dimensiones del medio ambiente la economiacutea la sociedad y la gobernanza

Vinculado a objetivosumbrales

Los indicadores deben estar vinculados a objetivos realizables orientados a la accioacuten o a umbrales criacuteticos de riesgo desempentildeo o praacutectica profesional

Transparencia y

accesibilidad

Los conjuntos de datos que son accesibles para todas las partes interesadas (incluido el puacuteblico) y explican los supuestos la

incertidumbre y las fuentes tienen maacutes probabilidades de ser confiables y utilizados

Poliacutetica relevante y

significativa

Los indicadores deben proporcionar informacioacuten a un nivel apropiado para la toma de decisiones de gobernanza y gestioacuten

al evaluar los cambios en el estado y los riesgos para la sostenibilidad agriacutecola

Usos solo de los indicadores necesarios

Entre menos indicadores mejor siempre que se hayan cubierto los determinantes criacuteticos de la sostenibilidad Tener el

nuacutemero de indicadores idoacuteneo daraacute como resultado una mayor participacioacuten una precisioacuten mejorada en los informes y una

comunicacioacuten maacutes clara de la imagen general a los agricultores los responsables poliacuteticos y el puacuteblico en general

Mezcla generalizada y

especiacutefica

Los conjuntos de indicadores deben incluir suficientes indicadores generales para permitir la comparacioacuten cruzada entre

sectores agriacutecolas regiones paiacuteses y diversos sistemas socio-ecoloacutegicos Sin embargo se deben incluir algunos indicadores

altamente especiacuteficos y localmente fundamentados para guiar los ajustes de gestioacuten detallados que son especialmente relevantes para un sector regioacuten o paiacutes

Balance de corriente y

futuro

El monitoreo es parte de la gestioacuten de riesgos por lo que debe informar las opciones y los controladores actuales mientras

prepara a los actores para futuras turbulencias (golpes y conductores) Al menos algunos de los indicadores y mediciones deberiacutean monitorear posibles nuevas amenazas y oportunidades justo en el horizonte

Informacioacuten

explicativa y

contextual

La orientacioacuten del manejo es maacutes enfocada efectiva y confiable y la evaluacioacuten comparativa es maacutes justa si se recopila

informacioacuten adicional para identificar las covariables y la informacioacuten adicional para determinar por queacute los indicadores

cambian

Con base en lo anterior el objetivo de este estudio fue proponer un marco de seleccioacuten del

conjunto miacutenimo de indicadores adaptado a escala de parcela o unidad experimental que combine

criterios cualitativos y cuantitativos


2441 Orden jeraacuterquico de los indicadores

Las variables que sean consideradas como indicadores son asignadas seguacuten su jerarquiacutea en

indicadores crudos base o centrales

Indicadores crudos Son todas las variables medidas y estimadas en el experimento en cuestioacuten

de las que se esperan diferencias significativas por la aplicacioacuten de los tratamientos evaluados

Variables asociadas con investigacioacuten baacutesica que aportan informacioacuten valiosa pero no influyen de

forma directa sobre el anaacutelisis de sostenibilidad no deberiacutean tenerse en cuenta como indicadores


(p ej tasas de crecimiento del cultivo anaacutelisis bioquiacutemicos o moleculares en plantas etc) Estas

variables pueden servir como informacioacuten complementaria

Indicadores base Son aquellos indicadores crudos que hayan cumplido con los criterios de

seleccioacuten obligatorios expuestos maacutes adelante En este grupo se encuentran todos los indicadores

que obtuvieron un puntaje mayor a cero despueacutes de correr la lista de chequeo de criterios

obligatorios

Indicadores centrales Son aquellos indicadores base que obtuvieron la mayor puntuacioacuten

despueacutes de correr toda la lista de chequeo de los criterios de seleccioacuten expuesta maacutes adelante

Conjunto miacutenimo de indicadores (CMI) El CMI estaacute compuesto por los indicadores centrales

que hayan obtenido la mayor puntuacioacuten Se espera que cada atributo y dimensioacuten de la

sostenibilidad esteacute representado con al menos un indicador Con los indicadores que constituyen el

CMI se realiza el anaacutelisis de sostenibilidad

2442 Criterios de seleccioacuten

Como punto de referencia se utilizoacute la lista de criterios de seleccioacuten de indicadores sintetizada por

de Olde et al (2016b) y expuesta en la Tabla 2-23 Esta lista se modificoacute y adaptoacute a la escala

geograacutefica y el objetivo de este estudio

Para que el proceso de seleccioacuten de indicadores se realizara de una forma cuantitativa se

establecioacute un sistema de puntuacioacuten basada en el cumplimiento total o parcial de los diferentes

criterios de seleccioacuten Esta es una lista de chequeo tipo ldquoNo cumple = 0 oacute Siacute cumple = 1rdquo y de

calificacioacuten (p ej de 0 a 3) seguacuten las reglas correspondientes al criterio de seleccioacuten que le

adjudica al indicador una puntuacioacuten de acuerdo con el cumplimiento parcial o total del criterio

Los criterios de seleccioacuten se agruparon en cuatro categoriacuteas criterios obligatorios directos

criterios no obligatorios principales criterios no obligatorios alternos y criterios de correlacioacuten La

evaluacioacuten de cada criterio para cada indicador se realiza de manera secuencial obedeciendo el

siguiente orden


Criterios obligatorios Son criterios de estricto cumplimiento es decir si el indicador no cumple

con alguno de los criterios de este grupo obtendraacute una puntuacioacuten total de cero seraacute descartado y

no continuaraacute en el proceso de anaacutelisis de sostenibilidad agriacutecola Son los primeros criterios para

tener en cuenta Todos los indicadores crudos deben cumplir estos criterios para avanzar al

siguiente paso convertirse en indicadores base Los criterios de seleccioacuten obligatorios son

a) Estar relacionado con el objetivo de sostenibilidad agriacutecola El indicador tiene una relacioacuten

altamente significativa (2) significativa (1) o no significativa (0) con el objetivo de sostenibilidad

agriacutecola Se debe tener en cuenta que el objetivo de sostenibilidad puede ser diferente al objetivo

del estudio Por ejemplo el efecto de los tratamientos sobre el stock de carbono del suelo (StockC)

se relaciona tanto con el objetivo del estudio como con los objetivos de sostenibilidad agriacutecola La

concentracioacuten de nutrientes en tejido vegetal (Ntr-Veg) no tendriacutea relacioacuten significativa directa con

los objetivos de sostenibilidad

b) Ser cuantificable Las variables continuas son maacutes favorables que los rangos (escalas

ordinales) o puntajes siacuteno (binarios) cualquier forma de cuantificacioacuten es preferible a una

evaluacioacuten totalmente cualitativa (de Olde et al 2016b) Es cuantificable (1) no es cuantificable

(0)

c) Ser especiacuteficamente interpretable El cambio del indicador puede ser interpretado por la

modificacioacuten que sufrioacute el sistema al aplicar los tratamientos Es especiacuteficamente interpretable (1)

no es especiacuteficamente interpretable (0)

d) Ser transparente y estandarizado El indicador se basa en datos claramente definidos

verificables y cientiacuteficamente aceptables recopilados mediante meacutetodos estandarizados y

asequibles de modo que pueda repetirse de manera confiable y compararse entre siacute Es

transparente y estandarizado (1) no es transparente y estandarizado (0)

e) No ser redundante El indicador no se obtiene a partir de otra variable que hace parte del

anaacutelisis o no es una variable dentro de una funcioacuten de agregacioacuten (FAg) Una FAg es un indicador

que agrega dos o maacutes variables dentro de siacute y que mediante una ecuacioacuten obtiene el resultado de la

interaccioacuten de las variables que conforman la funcioacuten De presentarse el primer caso se da

prioridad a la variable independiente De presentarse el segundo caso se escoge la FAg pues por si

misma genera una mayor cantidad de informacioacuten Es redundante (0) no es redundante (1) es una


FAg (1) o es una variable dentro de una FAg incluida en el estudio (0) Si el indicador no

redundante resulta ser no significativo (f) se puede elegir el indicador redundante

f) Ser significativamente diferente El indicador es sensible cambia substancial y dentro del

umbral de evaluacioacuten con los tratamientos aplicados Estadiacutesticamente el indicador presenta

diferencias significativas entre los tratamientos evaluados Se realiza un anaacutelisis de varianza

(Anova) y una prueba de comparacioacuten Si existen diferencias significativas (P lt 005) entre al

menos el 20 de los tratamientos para el indicador evaluado se le asigna un puntaje de uno (1)

entre el 20 y 40 un puntaje de dos (2) entre el 40 y el 60 un puntaje de tres (3) entre el 60 y

el 80 un puntaje de cuatro (4) y entre el 80 y el 100 de los tratamientos un puntaje de cinco

(5) Si resulta que no son significativos se le asigna un puntaje de cero (0) y el indicador no

continuacutea en el proceso

Criterios no obligatorios principales Son criterios cuyo cumplimiento es altamente

recomendable pues aportan mayor validez transparencia y confianza al anaacutelisis pero no son de

estricto cumplimiento Los criterios de seleccioacuten no obligatorios principales son

a) Medicioacuten asequible La medicioacuten directa (campo o laboratorio) o estimacioacuten del indicador a

traveacutes de funciones o modelos es faacutecil y poco costosa (3) faacutecil y muy costosa (2) difiacutecil y poco

costosa (1) o difiacutecil y muy costosa (0) para la mayoriacutea de los interesados Una medicioacuten asequible

aumenta la participacioacuten y la regularidad del monitoreo (de Olde et al 2016b)

b) Parametrizado El indicador tiene rangos o umbrales preestablecidos (3 puntos) Es altamente

recomendable que los indicadores esteacuten parametrizados pues maacutes que la comparacioacuten entre

tratamientos los umbrales definen claramente si la aplicacioacuten del tratamiento genera un aumento o

una disminucioacuten en la sostenibilidad del sistema

c) Medido o estimado El indicador es medido directamente en campo o estimado a partir de

variables medidas directamente en campo (2) es medido en laboratorio o estimado a partir de

variables medidas en laboratorio (1) o es estimado mediante funciones (p ej de

pedotransferencia) o modelacioacuten (0) Siempre seraacuten preferibles los valores reales (observados) a

los estimados


d) Relacionado con el objetivo del estudio El indicador tiene una relacioacuten altamente significativa

(2) significativa (1) o no significativa (0) con el objetivo del estudio Se debe tener en cuenta que

el objetivo del estudio puede ser diferente al objetivo del anaacutelisis de sostenibilidad

e) Variable entre repeticiones El indicador muestra diferencias entre las repeticiones de un

mismo tratamiento (1) Algunos indicadores obtenidos mediante estimaciones generan

exactamente el mismo valor para todas las repeticiones del tratamiento esto podriacutea restar validez al

anaacutelisis estadiacutestico

Criterios no obligatorios alternos Son criterios cuyo cumplimiento es recomendable pero se

utilizan maacutes como medio de desempate en caso de que dos o maacutes indicadores que cumplen con los

demaacutes criterios obtienen el mismo puntaje Los criterios de seleccioacuten no obligatorios alternos son

a) Aceptacioacuten El indicador es aceptado (1) ampliamente aceptado (2) o no aceptado (0) por parte

de los principales interesados o tomadores de decisioacuten (pej productores gobernantes cientiacuteficos

etc)

b) Desarrollo participativo El indicador se escogioacute participativamente (1) o no (0) Indicadores

escogidos por las partes interesadas tienen maacutes probabilidad de ser relevantes confiables

praacutecticos considerados y utilizados (de Olde et al 2016b)

c) Balance de presente y futuro El indicador puede utilizarse para evaluar la sostenibilidad

actual y futura Algunos de los indicadores y mediciones deberiacutean monitorear posibles nuevas

amenazas y oportunidades futuras (de Olde et al 2016b)

d) Agregado El indicador es un FAg que representa un conjunto de variables (1) o no (0) Los

indicadores que corresponden una funcioacuten de agregacioacuten son preferibles pues con un solo valor se

explica el comportamiento de dos o maacutes variables o componentes del sistema de produccioacuten

Criterio de correlacioacuten Este criterio permite elegir entre indicadores que presentan una

correlacioacuten significativa Para asignar la puntuacioacuten se debe seguir el siguiente procedimiento

1 Se realiza una matriz de correlacioacuten entre los indicadores que se deseen comparar


2 Se estima el factor de seleccioacuten uno (FS1) para cada indicador aplicando la Ecuacioacuten 19

FS1 = 1 ndash [ (Ck1-n)] Ecuacioacuten 19

Donde = Promedio Ck1-n = valor del coeficiente de correlacioacuten en valores absolutos (0 a 1)

entre el indicador evaluado y los demaacutes indicadores de la matriz de correlacioacuten FS1 determina el

grado de correlacioacuten global del indicador es decir su grado de correlacioacuten con los demaacutes

indicadores dentro de la matriacutez de correlacioacuten Entre mayor sea FS1 menor es la correlacioacuten global

del indicador

3 Se estima el factor de seleccioacuten dos (FS2) para cada indicador a partir de la Ecuacioacuten 20

FS2 = [sum k minus ( sum FL

FL=n

FL=1

)

k=n

k=1

] minus 1 Ecuacioacuten 20

Donde k = indicador FL = Funcioacuten loacutegica que va de 1 hasta n

FL = Si FS1 gt 07 entonces 0 de lo contrario 1

FS2 relaciona la magnitud del coeficiente de correlacioacuten con la significancia de cada indicador De

esta forma se eliminan indicadores muy correlacionados a los cuales se les asigna un valor de

cero

4 Se estima el factor de seleccioacuten tres (FS3) para cada indicador a partir de las siguientes

funciones loacutegicas

Si Valor maacuteximo [(FS2(k1) hellip FS2 (kn)] gt 0 entonces FS3 = FS2 Si Valor maacuteximo [(FS2(k1) hellip FS2

(kn)] = 0 entonces Si FS1 lt Valor maacuteximo [(FS1(k1) hellip FS1 (kn)] entonces FS3 = 0 de lo

contrario FS3 = FS1]

FS3 permite escoger un indicador cuando todos los indicadores de la matriz estaacuten correlacionados

de una forma altamente significativa


5 Se normaliza FS3 por medio de la siguiente Ecuacioacuten 21

FSN = FS3

Valor maacuteximo [FS3(k1minusn)] Ecuacioacuten 21

Donde FSN = Valor normalizado de FS3 FS3(k1-n) = Valor maacuteximo de FS3 desde el indicador uno

hasta n

Si FSN = 0 entonces se elimina el indicador

6 Puede ocurrir que dos indicadores se correlacionen significativamente con los demaacutes indicadores

de la matriz de correlacioacuten y que a su vez esos dos indicadores tengan una correlacioacuten entre siacute

altamente significativa En ese caso se debe eliminar uno de los indicadores Para definir cual

indicador se elimina primero se deben identificar los indicadores correlacionados mediante la

siguiente funcioacuten loacutegica

Si [FS1(k1) = FS1(k2) y FS1(k1) = FS1(k3) y hellip FS1(k1) = FS1(kn)] entonces se identifican los

indicadores (k) correlacionados con este siacutembolo ldquoϯrdquo Esta comparacioacuten se debe realizar con todos

los indicadores [FS1(k1) hasta FS1(kn)]

7 Para cada indicador que se le haya adjudicado un valor FSN se hace la sumatoria de los puntajes

obtenidos en los demaacutes criterios de seleccioacuten (sumCS = ObDr + NbPr + NbAt) Si se identificaron

dos indicadores correlacionados en el paso sexto (ϯ) se escoge el que haya obtenido el mayor valor

para la suma de los puntajes de los criterios de seleccioacuten (sumCS)

8 Se calcula CrLc para cada indicador seleccionado multiplicando sumCS WCS Donde WCS es el

ponderador asignado para la categoriacutea de seleccioacuten

Al final del proceso se realiza una sumatoria de los puntajes obtenidos en cada categoriacutea (ObGt +

NbPr + NbAt + CrLc) Los indicadores que obtengan un puntaje mayor a cero haraacuten parte del CMI



La metodologiacutea de seleccioacuten de indicadores expuesta se utilizoacute con los tres experimentos

evaluados en este trabajo de tesis (Numeral 21) En esta seccioacuten se presentan los resultados y el

procedimiento detallado de seleccioacuten de indicadores para el experimento en tomate (ExTom)

expuesto en el Numeral 211 En la Tabla 2-24 se muestran las variables evaluadas en el

experimento Los meacutetodos utilizados para medir cada variable se pueden ver en la Tabla 4-3 y

Tabla 4-5

Los anaacutelisis estadiacutesticos se realizaron con el software R versioacuten 402 (R Core Team 2019) Para

todas las variables estudiadas se realizoacute un anaacutelisis descriptivo detectando valores extremos por

medio de graacuteficos boxplot utilizando la libreriacutea mvoutlier (Filzmoser y Gschwandtner 2017) y

realizando pruebas de normalidad (Shapirotest) y de homogeneidad de varianzas (Bartletttest) de

la libreriacutea normtest (Gavrilov y Pusev 2014) En los casos donde se detectaron faltas de ajuste

para encontrar la transformacioacuten adecuada de los datos se utilizoacute la herramienta boxcox de la

libreriacutea MASS (Ripley et al 2017) Se realizoacute el anaacutelisis de correlacioacuten de Pearson con las ayudas

de origen de R Para determinar las diferencias entre tratamientos con la libreriacutea Agricolae

(Mendiburu 2017) se realizoacute el Anova y la prueba de comparacioacuten muacuteltiple de Tukey (HSD)

Tabla 2-24 Indicadores crudos ambientales sociales y econoacutemicos evaluados en el estudio de caso

Ambiental Social

Indicador crudo Sigla Indicador crudo Sigla

Stock de carbono StockC Rendimiento Yd

pH pH Porcentaje de producto de primera categoriacutea PCat

Conductividad eleacutectrica CE Jornales por ciclo por hectaacuterea JC

Capaciadad de intercambio catioacutenica efectiva CICE Jornales por antildeo por hectaacuterea JA

Foacutesforo disponible en el suelo Pd Indicador de esfuerzo de labor ELB

Densidad aparente Db Indicador de alto y maacuteximo esfuerzo de labor ELB(45)

Capacidad de agua disponible CAD Formacioacuten de oxidantes fotoquiacutemicos PO

Concentracioacuten de nutrientes en tejido vegetal Ntr-Veg Toxicidad humana HT

Marco de referencia de evaluacioacuten del manejo del suelo SQSMAF

Indicador de calidad del suelo aditivo simple SQSA Econoacutemica

Indicador de calidad del suelo aditivo ponderado SQWP Costos variables VC

Indicador de calidad del suelo con PCA SQPCA Costos fijos FC

Relacioacuten suelo produccioacuten S-Pr Inversioacuten IV

Cantidad de agua por kilogramo producido W-kg Ingresos brutos GI

Cantidad de nitroacutegeno por kilogramo producido N-kg Ingresos netos NI

Toxicidad de agua dulce FWT Valor presente neto NPV

Toxicidad marina MWT Relacioacuten beneficio costo BC

Eutrofizacioacuten potencial EP Tasa de oportunidad obtenida ORO

Acidificacioacuten potencial AP Tasa interna de retorno IRR

Potencial de calentamiento global potencial GWP Punto de equilibrio por cantidad BPQ

Agotamiento de la capa de ozono OLD Punto de equilibrio por precio BPP


245 Resultados

Despueacutes de correr la lista de criterios obligatorios a cada indicador crudo (Tabla 2-24) se

definieron como indicadores base de la dimensioacuten ambiental SQPCA S-Pr W-kg N-kg FWT

MWT EP AP GWP y OLD (Tabla 2-25) Los indicadores crudos StockC pH CE CICE P Db

CAD y Txt estaacuten agregados en las funciones de calidad del suelo SQSMAF y SQPCA Por tal motivo

se les asignoacute un puntaje de cero para el criterio de redundancia (NoRd) Ntr-Veg no tiene relacioacuten

directa significativa con el objetivo de sostenibilidad (ObSt) y se le asignoacute un puntaje de cero para

ese criterio (Tabla 2-25) El indicador SQSMAF no presentoacute diferencias significativas

Tabla 2-25 Puntuacioacuten obtenida por los indicadores crudos para los criterios de seleccioacuten obligatorios

(ObGt) ObSt Relacionado con el objetivo de sostenibilidad agriacutecola CuAt Cuantificable EpIn

Especiacuteficamente interpretable TrEs Transparente y estandarizado NoRd No redundante y SgDf

Significativamente diferente

Ind

crudo

ObSt CuAt EpIn TrEs NoRd SgDf ObGt Ind

crudo

ObSt CuAt EpIn TrEs NoRd SgDf ObGt

0 - 2 0 oacutea 1 0 - 5 WCS = 05 0 - 2 0 oacutea 1 WCS = 05

Dimensioacuten ambiental Dimensioacuten social StockC 2 1 1 1 0 3 000 Yd 2 1 1 1 1 1 100 050

pH 1 1 1 1 0 0 000 PCat 1 1 1 1 1 0 000

CE 1 1 1 1 0 3 000 JC 2 1 1 1 1 1 100 050

CICE 1 1 1 1 0 2 000 JA 2 1 1 1 0 1 000

P 2 1 1 1 0 0 000 ELB 1 1 1 1 0 1 000

Db 1 1 0 1 0 0 000 ELB(45) 1 1 1 1 1 1 086 043

CAD 2 1 1 1 0 0 000 PO 1 1 1 1 1 1 086 043

Txt 0 0 0 1 0 0 000 HT 2 1 1 1 1 1 100 050

Ntr-

Veg 0 1 1 1 1 2 000 Dimensioacuten econoacutemica

SQSMAF 2 1 1 1 1 0 000 VC 2 1 1 1 0 1 000

SQPCA 2 1 1 1 1 2 073 036 FC 2 1 1 1 0 0 000

LU 2 1 1 1 1 1 064 032 IV 2 1 1 1 0 0 000

W-kg 2 1 1 1 1 1 064 032 GI 1 1 1 1 0 1 000

N-kg 1 1 1 1 1 2 064 032 NI 2 1 1 1 1 1 100 050

FWT 2 1 1 1 1 5 100 050 BC 2 1 1 1 1 1 100 050

MWT 2 1 1 1 1 5 100 050 NPV 1 1 1 1 1 1 086 043

EP 2 1 1 1 1 5 100 050 ORO 1 1 1 1 1 1 086 043

AP 1 1 1 1 1 5 091 045 IRR 1 1 1 1 1 1 086 043

GWP 2 1 1 1 1 5 100 050 BPQ 2 1 1 1 1 1 100 050

OLD 1 1 1 1 1 5 091 045 BPP 2 1 1 1 1 0 000

Las convenciones de las variables se pueden apreciar en la Tabla 2-24

En cuanto a la dimensioacuten social los indicadores crudos JA y ELB obtuvieron un puntaje de cero

por ser redundantes con JC y ELB(45) respectivamente De igual forma PCat que no presentoacute

diferencias significativas tambieacuten fue eliminado En esta dimensioacuten continuaron como indicadores

base Yd JC ELB(45) PO y HT En la dimensioacuten econoacutemica los indicadores crudos VC FC IV y

GI estaacuten agregados en las funciones de los indicadores de rentabilidad BC NPV ORO e IRR


mientras que BPP no presentoacute diferencias significativas por lo que obtuvieron un puntaje de cero

Continuaron como indicadores base NI BC NPV ORO IRR y BPQ (Tabla 2-25)

Una vez se definieron los indicadores base para cada dimensioacuten el siguiente paso fue seleccionar

los indicadores centrales Para esto primero se corrioacute la lista de chequeo de criterios no

obligatorios a todos los indicadores base Se encontroacute que la medicioacuten de estos indicadores es

asequible aunque ninguno estaacute parametrizado por lo que a todos los indicadores se les asignoacute un

puntaje de cero para este criterio En la dimensioacuten ambiental solo los indicadores S-Pr y W-kg son

medidos directamente en campo mientras que N-kg es medido en laboratorio Los demaacutes

indicadores base de esta dimensioacuten se estiman mediante funciones o modelacioacuten En la dimensioacuten

social es necesario hacer mediciones directamente en campo para calcular Yd y JC mientras que

ELB(45) PO y HT se estiman mediante funciones o modelacioacuten Todos los indicadores base se

obtienen a partir de mediciones en campo Dentro de la dimensioacuten ambiental los indicadores base

FWT MWT AP GWP y OLD no tienen una relacioacuten significativa con el objetivo del estudio Lo

mismo sucede para JC ELB(45) PO y HT en la dimensioacuten social El uacutenico indicador crudo que no

es variable entre repeticiones es JC pues todas las unidades experimentales dentro del mismo

tratamiento obtuvieron exactamente el mismo valor para este indicador

El uacutenico indicador considerado que auacuten no se ha utilizado en otros estudios es ELB(45) Al mismo

tiempo el uacutenico indicador elegido de forma participativa es Yd Dentro de los indicadores base se

considera que SQPCA S-Pr W-kg N-kg Yd JC y todos los indicadores econoacutemicos pueden ser

uacutetiles para estimaciones de la sostenibilidad futura SQPCA de la dimensioacuten ambiental y todos los

indicadores de la dimensioacuten econoacutemica excepto NI son funciones de agregacioacuten (Tabla 2-26)

Despueacutes de construir la matriz de correlacioacuten se evidencia que existen correlaciones significativas

y altamente significativas entre un gran nuacutemero de indicadores base en cada dimensioacuten De

acuerdo con los resultados mostrados en la Tabla 2-27 los indicadores ambientales N-kg FWT

MWT EP AP GWP y OLD estaacuten correlacionados de una forma significativa y altamente

significativa entre siacute y con los demaacutes indicadores de la dimensioacuten ambiental Estos indicadores

fueron eliminados del proceso dejando en representacioacuten a N-kg pues obtuvo el mayor FS1

Los indicadores S-Pr y W-kg tambieacuten presentaron una correlacioacuten altamente significativa ademaacutes

de correlacionarse de forma equivalente con los demaacutes indicadores de la dimensioacuten ambiental En

este sentido seguacuten la puntuacioacuten obtenida con los demaacutes criterios de seleccioacuten (sumCS) siguioacute en el


proceso S-Pr Con base en esto de los indicadores base de la dimensioacuten ambiental se escogieron

como indicadores centrales SQPCA S-Pr y N-kg (Tabla 2-27)

Tabla 2-26 Puntuacioacuten obtenida por los indicadores base para los criterios de seleccioacuten no obligatorios

principales (NbPr) y alternos (NbAt) MdAs Medicioacuten asequible PrTZ Parametrizado MdEd Medido o

estimado ObEs Relacionado con el objetivo del estudio VrRt Variable entre repeticiones AcTn

Aceptacioacuten DsPt Desarrollo participativo PrFu Balance de presente y futuro AgVr Agregado

Indicador

base

Principales NbPr

Alternos NbAt

MdAs PrTz MdEd ObEs VrRt AcTn DsPt PrFu AgVr

0-3 0-2 0 oacute 1 WCS = 02 0-2 0 oacute 1 WCS = 02

Dimensioacuten ambiental SQPCA 3 0 0 2 1 055 011 2 0 1 1 080 016

LU 3 0 2 1 1 064 013 2 0 1 0 060 012

W-kg 3 0 2 1 1 064 013 1 0 1 0 040 008

N-kg 3 0 1 2 1 064 013 1 0 1 0 040 008

FWT 2 0 0 0 1 027 005 1 0 0 0 020 004

MWT 2 0 0 0 1 027 005 1 0 0 0 020 004

EP 2 0 0 1 1 036 007 2 0 0 0 040 008

AP 2 0 0 0 1 027 005 1 0 0 0 020 004

GWP 2 0 0 0 1 027 005 2 0 0 0 040 008

OLD 2 0 0 0 1 027 005 1 0 0 0 020 004

Dimensioacuten social Yd 3 0 2 2 1 073 015 2 1 1 0 080 016

JC 2 0 2 0 0 036 007 2 0 1 0 060 012

ELB(45) 3 0 0 0 1 036 007 0 0 0 0 000 000

PO 2 0 0 0 1 027 005 1 0 0 0 020 004

HT 2 0 0 0 1 036 007 1 0 0 0 020 004

Dimensioacuten econoacutemica NI 1 0 2 1 1 045 009 2 0 1 0 060 012

BC 1 0 2 1 1 045 009 2 0 1 1 080 016

NPV 1 0 2 1 1 045 009 2 0 1 1 080 016

ORO 1 0 2 1 1 045 009 1 0 1 1 060 012

IRR 1 0 2 1 1 045 009 2 0 1 1 080 016

BPQ 1 0 2 1 1 045 009 2 0 1 1 080 016

En la dimensioacuten social los indicadores PO y HT presentaron la misma correlacioacuten entre siacute y con

los demaacutes indicadores de su dimensioacuten HT alcanzoacute un mayor puntaje para sumCS Con base en esto

se seleccionaron como indicadores centrales de la dimensioacuten social Yd JC ELB(45) y HT (Tabla

2-27)

En la dimensioacuten econoacutemica todos los indicadores base presentaron correlaciones altamente

significativas entre ellos El indicador BPQ obtuvo el mayor FS3 por lo que se escogioacute como

indicador central en representacioacuten de toda la dimensioacuten econoacutemica (Tabla 2-27)

Con base en los resultados mostrados en la Tabla 2-27 el conjunto miacutenimo de indicadores (CMI)

estaacute conformado por los indicadores centrales SQPCA S-Pr y N-kg en la dimensioacuten ambiental Yd


JC ELB(45) y HT en la dimensioacuten social y BPQ en la dimensioacuten econoacutemica Los indicadores

SQPCA Yd S-Pr y BPQ obtuvieron el mayor puntaje (087 086 085 y 085 respectivamente)

mientras que ELB(45) mostroacute la menor puntuacioacuten (06) (Figura 2-2)

Tabla 2-27 Puntuacioacuten obtenida por los indicadores base para el criterio de correlacioacuten (CrLc) NoCv = No

covariable VCr = Puntaje asignado al indicador correspondiente con el coeficiente de correlacioacuten obtenido

en el anaacutelisis de correlacioacuten Cv = valor correspondiente al peso del anaacutelisis de covarianza en el componente

principal uno VCv = Puntaje asignado al indicador correspondiente al peso obtenido del anaacutelisis de

covarianza del PCA

Indicador

base Matriz de correlacioacutensect Factores de Seleccioacuten CrLc

Dimensioacuten ambiental

SQPCA LU W-kg N-kg FWT MWT EP AP GWP OLD FS1 FS2 FS3 FSN sumCS WCS = 01

SQPCA 039 039 076 072 072 072 072 072 072

035 100 100 100 207 100 010

LU 039 100 054 077 077 077 077 077 077

027 100 100 100 ϯ 187 100 010

W-kg 039 100 054 077 077 077 077 077 077

027 100 100 100 ϯ 166

N-kg 076 054 054 095 095 095 095 095 095

016 100 100 100 167 100 010

FWT 072 077 077 095 100 100 100 100 100

009 000 000

MWT 072 077 077 095 100 100 100 100 100

009 000 000

EP 072 077 077 095 100 100 100 100 100

009 000 000

AP 072 077 077 095 100 100 100 100 100

009 000 000

GWP 072 077 077 095 100 100 100 100 100

009 000 000

OLD 072 077 077 095 100 100 100 100 100

009 000 000

Dimensioacuten social

Yd JC ELB(45) PO HT

Yd 019 041 077 077

047 100 100 050 253 050 005

JC 019 071 024 024

066 200 200 100 196 100 010

ELB(45) 041 071 070 070

037 200 200 100 122 100 010

PO 077 024 070 100

032 100 100 050 ϯ 133

HT 077 024 070 100

032 100 100 050 ϯ 147 050 005

Dimensioacuten econoacutemica

NI BC NPV ORO IRR BPQ

NI 100 100 100 100 096

001 000 000

BC 100 100 100 100 096

001 000 000

NPV 100 100 100 100 096

001 000 000

ORO 100 100 100 100 097

001 000 000

IRR 100 100 100 100 097

001 000 000

BPQ 096 096 096 097 097

004 000 004 100 225 100 010


Figura 2-2 Puntaje obtenido por cada uno de los indicadores que hacen parte del conjunto miacutenimo de

indicadores (CMI) para cada conjunto de criterios de seleccioacuten

246 Discusioacuten

Tomando como referencia lo expuesto por Smith y Dumanski (1994) un indicador es una

caracteriacutestica que mide o refleja el estado o condicioacuten de cambio de un sistema Asiacute mismo un

indicador de sostenibilidad agriacutecola es ldquouna variable o una funcioacuten de agregacioacuten de un conjunto

de variables asociadas a la dimensioacuten ambiental social o econoacutemica de un sistema de produccioacuten

agriacutecola que se establece(n) como referente para informar sobre el funcionamiento de ese

sistemardquo (de Olde et al 2016c) Un indicador muestra la sostenibilidad como una medida de

distancia al objetivo es decir mide la distancia entre los valores reales o predichos y el valor de

referencia (que en este caso representa el valor con que se logra la mayor sostenibilidad)

La seleccioacuten de indicadores es un proceso que involucra anaacutelisis tanto cualitativos como

cuantitativos No obstante como lo sugiere Waas et al (2014) aunque los indicadores pueden ser

cuantitativos (nuacutemeros) o cualitativos (pej graacuteficos colores siacutembolos) es necesario que estos

sean transformados a valores numeacutericos y que tengan una unidad de medida Con el procedimiento

expuesto en este trabajo se tratoacute de reducir al maacuteximo el nivel de subjetividad asociada a la

seleccioacuten de indicadores cualitativos No obstante es muy difiacutecil eliminar totalmente la

subjetividad del proceso de seleccioacuten de indicadores de sostenibilidad agriacutecola pues se deben

tomar decisiones muy relacionadas con la experiencia de los investigadores La primera eleccioacuten

subjetiva que se realiza es el peso o ponderador que se le asigna a cada grupo de criterios de

00

02

04

06

08

10

HT JC Yd ELB(45) N-kg SQPCA S-Pr BPQ

Social Ambiental Econoacutemica

Pu

nta

je

Dimensioacuten - Indicador

ObGt NbPr NbAt CrLc


seleccioacuten En este trabajo se considera que los criterios obligatorios tienen un mayor peso por lo

que se les asignoacute un WCS de 05 (escala 0 a 1) (Tabla 2-25) mientras que a los criterios no

obligatorios principales y alternos se les asignoacute un WCS de 02 a cada uno y al criterio de

correlacioacuten un WCS de 01 Podriacutea haber un consenso en el que se afirme que los criterios

obligatorios son maacutes importantes que los no obligatorios la pregunta es iquestcuaacutel valor de WCS se debe

asignar a cada criterio de seleccioacuten Es evidente que los criterios obligatorios tienen una mayor

importancia pues si no se cumple alguno de ellos el indicador queda eliminado del proceso

inmediatamente por lo que deben ser revisados con mayor detalle

La segunda eleccioacuten subjetiva es el puntaje asignado a algunos criterios de seleccioacuten Por ejemplo

definir si un indicador tiene una relacioacuten significativa o altamente significativa con el objetivo de

sostenibilidad podriacutea tener varios puntos de vista Determinar si un indicador tiene o no relacioacuten

con el objetivo de sostenibilidad tambieacuten puede generar una gran discusioacuten A este respecto Bell y

Morse (2008) Bockstaller et al (2009) y Parris y Kates (2003) establecen que falta consenso sobre

cuaacuteles indicadores incluir en los anaacutelisis de sostenibilidad existiendo una amplia diversidad de

enfoques

Esta metodologiacutea de seleccioacuten de indicadores estaacute disentildeada para que el proceso de seleccioacuten

subjetiva se vaya diluyendo a medida que se va avanzando de indicadores crudos a indicadores

base e indicadores centrales Al incluir anaacutelisis estadiacutesticos y criterios de seleccioacuten absolutos

(sino) se disminuye el grado de subjetividad

Como se evidencioacute en este trabajo generalmente se miden muchos indicadores pero muchos son

redundantes y correlacionados La eleccioacuten de indicadores mediante una matriz y un algoritmo de

correlacioacuten permite seleccionar los indicadores con el mayor peso estadiacutestico evitando la

redundancia en el anaacutelisis Asiacute mismo el procedimiento de seleccioacuten da mayor importancia a

aquellos indicadores que sean funciones de agregacioacuten pues un solo indicador explica el

comportamiento de todas las variables que conforman la funcioacuten

Desde una perspectiva teacutecnica un indicador es ldquouna variable o una funcioacuten de agregacioacuten de un

nuacutemero de variables relacionado con un valor de referencia que da sentido a los valores que

toman las variablesrdquo (Pinteacuter et al 2012 Singh et al 2012 Rigby et al 2000) En ese sentido un

indicador estaacute relacionado con un valor de referencia ya que el teacutermino proviene del latiacuten

indicare que significa sentildealar hacia algo (Waas et al 2014) Ninguno de los indicadores base


estaba parametrizado es decir ninguno teniacutea ese punto de referencia Al no estar parametrizados

el nivel de sostenibilidad de los indicadores se debe realizar en teacuterminos de la comparacioacuten entre

los tratamientos evaluados El nivel de sostenibilidad se define con base en un referente dentro del

mismo experimento no con base en referentes externos En ese sentido se debe definir si el mayor

nivel de sostenibilidad se asocia con un mayor o menor nivel del indicador

Escoger solo los indicadores que muestran diferencias significativas entre los tratamientos

evaluados elimina ruido al anaacutelisis Trabajar con indicadores que tienen la misma importancia para

todos los tratamientos de un experimento solo incrementa el trabajo pero no aporta informacioacuten

sobre las diferencias que se quieren identificar entre los tratamientos Esto es maacutes evidente en aacutereas

pequentildeas como parcela o unidad experimental A esta escala indicadores asociados a poliacuteticas

gubernamentales o macroeconoacutemicas no ejerceriacutean un efecto diferencial entre los tratamientos en

evaluacioacuten por lo que no deberiacutean ser consideradas

Aunque la metodologiacutea propuesta en este estudio promueve una menor subjetividad en el proceso

de seleccioacuten de indicadores se debe seguir reconociendo que las definiciones de sostenibilidad asiacute

como la seleccioacuten de indicadores variacutean con los enfoques contextos y expectativas de los

investigadores (Bell y Morse 2008 Gasparatos 2010)

247 Conclusiones

El proceso de seleccioacuten de indicadores inicioacute con la evaluacioacuten de 40 indicadores crudos 21

ambientales ocho sociales y once econoacutemicos Al finalizar el proceso se redujeron a ocho

indicadores centrales tres ambientales (N-kg SQPCA S-Pr) cuatro sociales (HT JC Yd y ELB(45))

y uno econoacutemico (BPQ) Esta metodologiacutea de seleccioacuten de indicadores utiliza un riguroso proceso

con 22 criterios de seleccioacuten distribuidos en cuatro grupos jeraacuterquicos al mismo tiempo promueve

una menor subjetividad al incluir anaacutelisis estadiacutesticos algoritmos y procesos matemaacuteticos Al

utilizar esta metodologiacutea se incrementa la probabilidad de que todas las variables ambientales

sociales y econoacutemicas medidas en el experimento esteacuten representadas en el conjunto miacutenimo de

indicadores Ademaacutes se aumenta la posibilidad de que los indicadores centrales seleccionados

evaluacuteen con mayor confiabilidad la sostenibilidad del sistema de produccioacuten Se espera que esta

metodologiacutea sea viable y ampliamente utilizada en instrumentos de evaluacioacuten de la sostenibilidad

agriacutecola


3 Construccioacuten de la Metodologiacutea de Evaluacioacuten

de la Sostenibilidad Orientada a Experimentos

Agriacutecolas Asociados al Suelo (MSEAS)

31 Resumen

Existe un considerable nuacutemero de herramientas orientadas a la evaluacioacuten de la sostenibilidad

agriacutecola adaptadas a diferentes escalas geograacuteficas de medicioacuten (global nacional regional yo

finca) En la literatura revisada no se encontroacute ninguna evaluacioacuten enfocada a evaluaciones a una

menor aacuterea geograacutefica es decir hacia la comparacioacuten de parcelas o unidades experimentales a las

cuales se les aplican tratamientos de investigacioacuten Como aporte se propone la Metodologiacutea de

Evaluacioacuten de la Sostenibilidad Orientada a Experimentos Agriacutecolas Asociados al Suelo

(MSEAS) En este estudio se construye MSEAS haciendo una revisioacuten de los indicadores

ambientales sociales y econoacutemicos con posibilidad de uso y se define un uacutenico iacutendice de

sostenibilidad (IS) Se recopilaron 47 indicadores para la dimensioacuten ambiental distribuidos en

cuatro atributos calidad del suelo (12) relacioacuten suelo-planta (17) relacioacuten suelo-agua (9) y

relacioacuten suelo-atmoacutesfera (9) Para la dimensioacuten social ocho indicadores seguridad alimentaria (2)

generacioacuten de empleo (2) y salud humana (4) Para la dimensioacuten econoacutemica 11 indicadores

egresos (2) inversioacuten (1) ingresos (2) y rentabilidad (6) De los tres iacutendices (meacutetodos de

agregacioacuten) evaluados suma ponderada de indicadores (ISS) producto de indicadores ponderados

(ISP) y funcioacuten multicriterio (ISλ) ISP se define como el maacutes idoacuteneo pues limita el poder de

compensacioacuten entre indicadores e iacutendices cuando estos son iguales a cero y mantiene el rango de

IS entre 0 y 1 cuando estos son mayores a 0 MSEAS es una herramienta de apoyo a la toma de

decisiones cuyo uso les permitiraacute a los investigadores del suelo definir cuan sostenibles son los

diferentes tratamientos evaluados en sus experimentos de campo

Palabras clave calidad del suelo relacioacuten suelo-planta relacioacuten suelo-agua relacioacuten suelo-

atmoacutesfera indicadores de sostenibilidad iacutendice de sostenibilidad


32 Abstract

There are many established agricultural sustainability assessment tools in use at global regional

and farm geographical scales To date however there is no known assessment of their ability to

define the most sustainable cropping system at the plot-level or experimental unit geographical

scale Furthermore despite the environmental and social importance of soil in the agricultural

systems many of the sustainability assessments use very few or no indicators related to soil

properties or processes In that sense we propose the tool MSEAS (Sustainability Assessment

Methodology to Soil-Associated Agricultural Experiments) In this work MSEAS is constructed

making a review of the environmental social and economic indicators that could be utilized and

defining a single sustainability index (IS) The environmental dimension included 47 indicators

distributed in four subdimensions soil quality (12) soil-plant (17) soil-water (9) and soil-

atmosphere (9) Social dimension included eight indicators food security (2) employment

generation (2) and human health (4) For the economic dimension 13 indicators were collected

costs (2) investment (1) incomes (2) profitability (6) and crop management (2) for a total of 118

indicators From the three indices (aggregation methods) evaluated weighted sum of indicators

(ISS) product of weighted indicators (ISP) and multi-criterion function (ISλ) ISP is defined as the

most appropriate because it limits the compensation power between indicators and indices when

they are equal to zero and maintains the range of IS between 0 and 1 as long as they are higher than

0 This study provides an adaptable and quantifiable methodology for the evaluation of agricultural

sustainability on a plot or EU scale which will serve as a starting point for use with real

experiments

Key words soil quality soil-plant soil-water soil-atmosphere sustainability indicators

sustainability index






antropogeacutenicas entre otros que llevan a su degradacioacuten (Bone et al 2010) Este recurso es la base

de diversos servicios esenciales de provisioacuten regulacioacuten cultura y apoyo (Adhikari y Hartemink


2016) ademaacutes de condicionar la produccioacuten agriacutecola A pesar de esto muchas de las evaluaciones

de sostenibilidad agriacutecola utilizan muy pocos indicadores relacionados con sus propiedades o

procesos (pej Goacutemez-Limoacuten y Sanchez-Fernandez 2010 Abbona et al 2007) Incluso en

algunas publicaciones se sugiere la evaluacioacuten de un nuacutemero muy reducido de indicadores (p ej

Van Asselt et al 2014) existiendo la posibilidad de no incluir ninguno relacionado con el suelo en

el proceso de seleccioacuten

Las evaluaciones de sostenibilidad agriacutecola se realizan a traveacutes de herramientas que mediante el

uso de indicadores comparan diferentes sistemas meacutetodos alternativas yo tendencias de

produccioacuten agriacutecola (de Olde et al 2016a Schindler et al 2015 Paracchini et al 2015

Dizdaroglu y Yigitcanlar 2014 Peano et al 2014) Generalmente estaacuten orientadas a evaluar la

sostenibilidad de los sistemas de produccioacuten que ya estaacuten en marcha (pej Goacutemez-Limon y

Riesgo 2009 Van Asselt et al 2014) En la literatura no se encuentran instrumentos de anaacutelisis de

sostenibilidad orientados hacia nuevas alternativas de produccioacuten es decir hacia la definicioacuten de

cuaacutel de los meacutetodos o teacutecnicas agriacutecolas evaluados mediante experimentacioacuten cientiacutefica es la maacutes

sostenible A este respecto Deytieux et al (2016) mencionan que deberiacutea evaluarse la

sostenibilidad agriacutecola tanto para sistemas de produccioacuten en curso como para nuevas alternativas

desarrolladas mediante experimentacioacuten o modelacioacuten

Algo que tienen en comuacuten las herramientas actuales de evaluacioacuten de la sostenibilidad agriacutecola es

la medicioacuten y estimacioacuten de variables el anaacutelisis a traveacutes de indicadores y la manera como los

resultados son interpretados a traveacutes de iacutendices Este esquema permite el monitoreo del sistema

identificando de forma temprana aquellos procesos que pueden salirse de los liacutemites o umbrales

permitidos (de Olde et al 2016a) A manera de contextualizacioacuten y como se abordaraacute en este

estudio un iacutendice es un valor cuantitativo construido a partir de un conjunto combinado de

indicadores que permite hacer comparaciones entre diferentes sistemas mientras que un indicador

es la representacioacuten de un atributo de un sistema mediante una variable o un conjunto de variables

agregadas en una funcioacuten cuantitativa que relacionan su valor con un valor de referencia (Waas et

al 2014) Es decir un iacutendice se construye a partir de indicadores y un indicador se construye a

partir de variables Esto aplica para todas las herramientas independiente de la escala geograacutefica a

la cual estaacute dirigida

Con base en lo anterior el objetivo de este trabajo fue construir la Metodologiacutea de Evaluacioacuten de

la Sostenibilidad Orientada a Experimentos Agriacutecolas Asociados al Suelo (MSEAS)


34 Materiales y Meacutetodos

La construccioacuten de MSEAS incluye las siguientes actividades 1) hacer una revisioacuten y recopilar la

mayor cantidad de indicadores que podriacutean utilizarse en evaluaciones de sostenibilidad agriacutecola a

escala de parcela o unidad experimental La dimensioacuten ambiental se enfatiza en las caracteriacutesticas

del suelo 2) proponer un meacutetodo de seleccioacuten de indicadores a partir del cumplimiento secuencial

de criterios (Numeral 23) 3) evaluar diferentes meacutetodos de normalizacioacuten ponderacioacuten y

agregacioacuten por medio de simulaciones y 4) escoger un uacutenico iacutendice de evaluacioacuten de la

sostenibilidad de los tratamientos evaluados en los experimentos

341 Revisioacuten y tipos de indicadores

Inicialmente se hace una revisioacuten de los indicadores que podriacutean utilizarse en evaluaciones de

sostenibilidad a escala de parcela o unidad experimental partiendo de lo expuesto en el Numeral

167 y se sugieren nuevos indicadores acorde con esta propuesta metodoloacutegica

El objetivo de esta revisioacuten es tener una base de referencia para elegir los indicadores que seguacuten

los criterios de seleccioacuten (Numeral 23) y las condiciones propias de los experimentos son los maacutes

idoacuteneos para ser incluidos dentro del anaacutelisis de sostenibilidad

Para facilitar la medicioacuten y estimacioacuten de indicadores especialmente sociales y econoacutemicos se

debe construir un inventario del sistema productivo para cada unidad experimental de cada

tratamiento Este inventario es vital para utilizar MSEAS y se realiza a partir de la recoleccioacuten de

los datos de la explotacioacuten agriacutecola y el consumo de recursos (insumos y mano de obra)

342 Seleccioacuten y parametrizacioacuten de indicadores

En MSEAS la seleccioacuten del conjunto miacutenimo de indicadores se hace a partir de lo expuesto en el

Numeral 23

La parametrizacioacuten es la definicioacuten de los valores paraacutemetros umbrales o rangos ideales para un

indicador en particular es decir cual valor o dentro de cual rango se obtiene la mayor

sostenibilidad posible para el indicador considerado Estos paraacutemetros se establecen para definir


cuan alejado estaacute el valor real (obtenido mediante medicioacuten u observacioacuten directa o estimacioacuten) del

umbral que genera la mayor sostenibilidad

343 Definicioacuten de un uacutenico Iacutendice de Sostenibilidad (IS)

Existen diversos meacutetodos para medir iacutendices En este trabajo se buscoacute definir un meacutetodo que

condujera a un uacutenico iacutendice que permitiera definir cuantitativamente (0 a 1) cuaacutel de los

tratamientos evaluados presenta el mayor nivel de sostenibilidad Es asiacute como se analizaron

diferentes meacutetodos de normalizacioacuten ponderacioacuten y agregacioacuten que mediante comparaciones y

simulaciones permitieron seleccionar los maacutes idoacuteneos

3431 Teacutecnicas de normalizacioacuten evaluadas

Debido a que los indicadores son usualmente medidos en diferentes unidades la normalizacioacuten o

transformacioacuten de los datos en variables adimensionales es un requisito previo para el proceso de

agregacioacuten (Goacutemez-Limoacuten y Sanchez-Fernandez 2010 Goacutemez-Limoacuten y Riesgo 2009) En ese

sentido se evaluaron las cinco teacutecnicas de normalizacioacuten o estandarizacioacuten expuestas por

Freudenberg (2003)

Desviacioacuten estaacutendar desde la media asume una distribucioacuten normal (media de 0 y desviacioacuten

estaacutendar 1) Los valores normalizados pueden ser positivos o negativos (Ecuacioacuten 22)

Vacute =v minus vx

Ds Ecuacioacuten 22

Doacutende Vacute = Valor normalizado v = valor observado a normalizar vx = promedio de todos los

valores observados y Ds = Desviacioacuten estaacutendar

Distancia desde el maacuteximo los valores de todos los indicadores normalizados variacutean entre un

rango adimensional de 0 a 1 donde 0 representa el peor valor del indicador (el menos sostenible) y

1 el mejor (el maacutes sostenible) (Ecuacioacuten 23)

Vacute =v

MA Ecuacioacuten 23


Donde MA = valor maacutes sostenible del conjunto de datos (puede ser el mayor o el menor valor

seguacuten la naturaleza del indicador)

Distancia desde la media donde el valor observado medio se le asigna un valor normalizado de 1

y a los demaacutes valores observados se les asignan valores dependiendo de su distancia a la media

Los valores superiores a 1 sugieren que el indicador supera el promedio (Ecuacioacuten 24)

Vacute =v

vx Ecuacioacuten 24

Distancia desde el mejor y peor valor donde el valor normalizado estaacute en relacioacuten con el valor

observado maacuteximo y miacutenimo Los valores normalizados toman valores entre 0 (menos sostenible)

y 1 (maacutes sostenible) (Ecuacioacuten 25)

Vacute =v minus vmin

vmax minus vmin Ecuacioacuten 25

Donde vmin = valor observado miacutenimo y vmax = valor observado maacuteximo

Escala categoacuterica donde a cada valor observado se le asigna un puntaje ya sea cuantitativo (p

ej entre [1hellip n] ngt 1) o cualitativo (alto medio bajo) dependiendo de si su valor estaacute por encima

o por debajo de un umbral dado

3432 Asignacioacuten de ponderadores a los indicadores centrales

La ponderacioacuten despueacutes de la seleccioacuten de los indicadores es el paso que maacutes influye en el

resultado final de la evaluacioacuten de sostenibilidad ya que dependiendo de la teacutecnica utilizada los

resultados pueden diferir Las teacutecnicas de asignacioacuten de ponderadores a los indicadores se pueden

dividir en positivas y normativas (OECD-JRC 2008) Las teacutecnicas positivas o endoacutegenas son

aquellas que utilizan procedimientos estadiacutesticos sin incluir opiniones de expertos o juicios de

valor Las teacutecnicas normativas o exoacutegenas intentan asignar diferentes pesos a los indicadores como

una funcioacuten de la opinioacuten de expertos asumiendo la sostenibilidad como una construccioacuten social

(Baush et al 2014 Goacutemez-Limoacuten y Sanchez-Fernandez 2010 Goacutemez-Limoacuten y Riesgo 2009)


3433 Teacutecnicas de agregacioacuten evaluadas

Para evaluar cuantitativamente el nexo entre las diferentes dimensiones de la sostenibilidad es

necesario tener en cuenta que estas dimensiones no son independientes sino que estaacuten

interconectadas entre siacute (Giampietro et al 2014) Se han establecido paraacutemetros cuantificables de

comparacioacuten entre la sostenibilidad de diferentes sistemas de produccioacuten agriacutecola y estos

generalmente se agregan en iacutendices o indicadores compuestos (Schader et al 2014 Singh et al

2012 Bockstaller et al 2009)

En general un valor de agregacioacuten o valor agregado es un uacutenico valor representativo de un amplio

conjunto de valores arbitrarios relacionados (Pollesch y Dale 2015) Una funcioacuten de agregacioacuten es

la operacioacuten matemaacutetica que asigna los valores de entrada al valor de salida representativo o

ldquoagregadordquo (Pollesch y Dale 2015) Existen diferentes teacutecnicas de agregacioacuten cuya diferencia

radica en el tipo de funcioacuten y en el grado de compensacioacuten que utiliza (total parcial o nula)4

Para determinar cuaacutel es el IS que mejor representa la realidad a traveacutes de simulaciones de un rango

de posibles respuestas que se presentariacutean en la realidad se evaluaron las tres teacutecnicas de

agregacioacuten expuestas por Goacutemez-Limoacuten y Sanchez-Fernandez (2010)

Suma ponderada de indicadores es una regla de agregacioacuten ponderada lineal la cual representa

la compensacioacuten total entre indicadores La Ecuacioacuten 26 muestra la expresioacuten de agregacioacuten

ISS = sum Wk times Ik

k=n

k=1

Ecuacioacuten 26

Doacutende ISS = Iacutendice de sostenibilidad para suma ponderada Wk = Peso asociado (ponderador) al

indicador k e Ik = Valor normalizado del indicador k Al utilizar este meacutetodo (aditivo) se aplica el

supuesto de independencia preferencial de los indicadores lo cual implica que hay compensacioacuten

total entre ellos y que independiente de su valor esta es constante (Goacutemez-Limoacuten y Arriaza

2011)

4 En este contexto la compensacioacuten es la accioacuten de enmascarar el efecto de un indicador poco sostenible con

el de otro maacutes sostenible


Producto de indicadores ponderados Este representa la compensacioacuten parcial entre indicadores

Su expresioacuten algebraica se muestra en la Ecuacioacuten 27

ISP = prod IkWk

k=n

k=1

Ecuacioacuten 27

Este meacutetodo (multiplicativo) tambieacuten implica la compensacioacuten entre indicadores aunque en este

caso la tasa de intercambio entre indicadores no es constante esta variacutea en funcioacuten del valor de los

indicadores y de los ponderadores De este modo a medida que un indicador se incrementa lo

mismo ocurre con su capacidad de compensacioacuten y viceversa (Goacutemez-Limoacuten y Arriaza 2011)

Funcioacuten multi-criterio Se basa en la distancia al punto ideal Se define por la Ecuacioacuten 28

donde el paraacutemetro de compensacioacuten (120582) fluctuacutea de 0 a 1 afectando el grado de compensacioacuten

entre indicadores Se consideran cinco valores del paraacutemetro de compensacioacuten (120582 = 000 025

050 075 y 100) equivalentes a cinco IS los cuales resultan en los tres grados de compensacioacuten

mencionados a) compensacioacuten total (120582 = 1) b) varios grados de compensacioacuten parcial (0 lt 120582 gt 1)

y c) compensacioacuten nula (120582 = 0)

ISλ = (1 minus λ) lowast [Mink(Wk lowast Ik)] + λ lowast sum Wk lowast Ik

k=n

k=1

Ecuacioacuten 28

Donde Mink(Wk Ik) = valor miacutenimo ponderado y normalizado para el conjunto de indicadores

Se evaluaron todos los meacutetodos mediante simulaciones y con base en los resultados se sugirioacute el

maacutes idoacuteneo para ser utilizado en MSEAS con valores reales de campo Para realizar las

simulaciones se asumieron las tres dimensiones de la sostenibilidad (Ik) cada una con tres

diferentes posibles valores asiacute I1 = 000 033 y 100 I2 e I3 = 010 03 y 100 Cada posible

combinacioacuten de Ik se contrastoacute con un vector de ponderacioacuten (Wk) con cuatro combinaciones de

factores (W1 W2 y W3) = (033 033 033) (01 01 08) (01 08 01) (08 01 01) A cada

valor de Wk se le asignoacute un valor de Ik construyendo finalmente cuatro escenarios cada uno con

27 combinaciones IkWk (Tabla 3-1)


Tabla 3-1 Simulaciones disentildeadas para encontrar la mejor teacutecnica de agregacioacuten Simulacioacuten 1 Simulacioacuten 2 Simulacioacuten 3 Simulacioacuten 4

Wk

W1 W2 W3 W1 W2 W3 W1 W2 W3 W1 W2 W3 033 033 033 01 01 08 01 08 01 08 01 01

Ik

I1-W1 I1-W2 I1-W3

I1-W1 I1-W2 I1-W3

I1-W1 I1-W2 I1-W3

I1-W1 I1-W2 I1-W3

I1

00 - 03 03 - 03 10 - 03 00 - 01 03 - 01 10 - 08 00 - 01 03 - 08 10 - 01 00 - 08 03 - 01 10 - 01

03 - 03 10 - 03 00 - 03 03 - 01 10 - 01 00 - 08 03 - 01 10 - 08 00 - 01 03 - 08 10 - 01 00 - 01

10 - 03 00 - 03 03 - 03 10 - 01 00 - 01 03 - 08 10 - 01 00 - 08 03 - 01 10 - 08 00 - 01 03 - 01

I2-W1 I2-W2 I2-W3 I2-W1 I2-W2 I2-W3 I2-W1 I2-W2 I2-W3 I2-W1 I2-W2 I2-W3

I2

01 - 03 03 - 03 10 - 03 01 - 01 03 - 01 10 - 08 01 - 01 03 - 08 10 - 01 01 - 08 03 - 01 10 - 01

03 - 03 10 - 03 01 - 03 03 - 01 10 - 01 01 - 08 03 - 01 10 - 08 01 - 01 03 - 08 10 - 01 01 - 01

10 - 03 01 - 03 03 - 03 10 - 01 01 - 01 03 - 08 10 - 01 01 - 08 03 - 01 10 - 08 01 - 01 03 - 01


I3

01 - 03 03 - 03 10 - 03 01 - 01 03 - 01 10 - 08 01 - 01 03 - 08 10 - 01 01 - 08 03 - 01 10 - 01

03 - 03 10 - 03 01 - 03 03 - 01 10 - 01 01 - 08 03 - 01 10 - 08 01 - 01 03 - 08 10 - 01 01 - 01

10 - 03 01 - 03 03 - 03 10 - 01 01 - 01 03 - 08 10 - 01 01 - 08 03 - 01 10 - 08 01 - 01 03 - 01


351 Indicadores ambientales sociales y econoacutemicos con uso potencial

en MSEAS

3511 Indicadores de la dimensioacuten ambiental

En esta propuesta los indicadores ambientales giran en torno al recurso suelo y su relacioacuten con los

demaacutes sistemas del medio ambiente dando como resultado cuatro atributos calidad del suelo

relacioacuten suelo-planta relacioacuten suelo-agua y relacioacuten suelo-atmoacutesfera Los indicadores de cada

atributo se obtienen a partir de las variables medidas en campo o laboratorio del inventario del

sistema productivo (Numeral 4141) yo de la estimacioacuten mediante funciones o modelacioacuten En

cuanto a esto uacuteltimo se utiliza la metodologiacutea de anaacutelisis de ciclo de vida (LCA por sus siglas en

ingleacutes Life Cicle Assessment) (Guineacutee et al 2004) (Numeral 4143)

Atributo Calidad del suelo

En la literatura se evidencian dificultades para hacer la seleccioacuten de indicadores que realmente

representen la sostenibilidad de los sistemas de produccioacuten agriacutecola pues es faacutecil caer en el error

de emplear cualquier propiedad fiacutesica quiacutemica o bioloacutegica del suelo como indicador para este

propoacutesito Tambieacuten pueden evaluarse indicadores asociados con otro tipo de sistemas que no


aportan informacioacuten directa a la evaluacioacuten de la sostenibilidad del sistema de produccioacuten agriacutecola

cuyo objetivo como ya se ha mencionado es hacer comparaciones cuantitativas entre diferentes

sistemas meacutetodos alternativas yo tendencias de produccioacuten agriacutecola es decir entre formas de

cultivar Por otro lado aunque las estrategias evaluadas impacten directamente sobre el suelo

muchas de las evaluaciones de sostenibilidad agriacutecola utilizan muy pocos indicadores relacionados

con sus propiedades (pej Goacutemez-Limoacuten y Sanchez-Fernandez 2010 Abbona et al 2007) En

esta revisioacuten se encontroacute que se miden muy pocos indicadores relacionados con las propiedades

fiacutesicas del suelo aun cuando se evaluacutean por ejemplo sistemas diferenciales de manejo del agua

(pej Goacutemez-Limoacuten y Riesgo 2009) e incluso en algunas publicaciones se sugiere la evaluacioacuten

de un nuacutemero muy reducido de indicadores existiendo la posibilidad de que en esta seleccioacuten no se

tenga en cuenta ninguacuten indicador relacionado con el suelo (pej van Asselt et al 2014)

La calidad de los suelos determina la sostenibilidad agriacutecola (Acton y Gregorich 1995) y como

consecuencia la salud de las plantas de los animales y de los humanos (Haberern 1992) Larson y

Pierce (1991) argumentan que la medicioacuten de la calidad del suelo en agricultura no deberiacutea

limitarse a los objetivos de productividad pues esto contribuye a aumentar su degradacioacuten Cuando

el manejo del suelo se centra en la sostenibilidad en lugar de simplemente en el rendimiento del

cultivo un iacutendice de calidad del suelo puede considerarse como un indicador primario de su

manejo sostenible (Zornoza et al 2015 Andrews 2002 Doran 2002) En muchas publicaciones

relacionadas con sostenibilidad agriacutecola se hace referencia a la calidad del suelo Sin embargo es

comuacuten que no se utilice un iacutendice o funcioacuten de agregacioacuten de propiedades que la determine sino

que se hace referencia a soacutelo una o unas pocas propiedades que se incluyen dentro del conjunto de

caracteriacutesticas de su calidad (pej Nambiar et al 2001) La calidad del suelo no se puede medir de

manera detallada con una sola variable esta se centra en la medicioacuten de un conjunto miacutenimo de

caracteriacutesticas que aparentemente tienen mayor influencia en la dinaacutemica del suelo y su relacioacuten

con el ecosistema (Garrigues et al 2012 de Paul Obade y Lal 2016) Pero la definicioacuten de

indicadores de calidad del suelo se complica por la necesidad de considerar las muacuteltiples funciones

del suelo y la integracioacuten de sus propiedades fiacutesicas quiacutemicas y bioloacutegicas las cuales definen esas

funciones y generan una imagen holiacutestica de su calidad (Nannipieri et al 1990 Papendick y Parr

1992 de Paul Obade y Lal 2016)

En la Tabla 3-2 se muestran 11 indicadores de calidad del suelo que podriacutean utilizarse dentro de

los anaacutelisis de sostenibilidad y que por medio de un solo indicador dariacutean una visioacuten global de las

caracteriacutesticas del suelo y su relacioacuten con los sistemas de produccioacuten agriacutecola


Tabla 3-2 Indicadores del atributo calidad del suelo con uso potencial en evaluaciones de sostenibilidad

agriacutecola a escala de parcela o unidad experimental

Indicador Sigla Relacioacuten con sostenibilidad

Indicador de calidad del suelo

de Doran y Parkin SQDP

El objetivo de este indicador es hacer la evaluacioacuten de la calidad del suelo en

teacuterminos de produccioacuten sostenible (produccioacuten de alimentos y resistencia a la

erosioacuten) calidad ambiental (calidad del agua y del aire) y salud humana y animal (calidad de alimentos) (Doran y Parkin 1994)

Indicador general de calidad

del suelo GISQ

Permite la evaluacioacuten de la calidad del suelo y facilita la identificacioacuten de

problemas a traveacutes de los valores individuales de cada subindicador y sus 54 variables Ademaacutes permite monitorear del cambio a traveacutes del tiempo y puede

guiar la implementacioacuten de tecnologiacuteas de restauracioacuten de suelos (Velasquez et

al 2007)

Indicador de calidad del suelo - SMAF

SQSMAF

Este marco de referencia mide el impacto del manejo del suelo sobre sus

funciones a traveacutes de tres pasos seleccioacuten de indicadores interpretacioacuten de

indicadores e integracioacuten en un iacutendice (Andrews et al 2004)


de Karlen Karlen-SQI

Es un marco de referencia para evaluar la calidad del suelo basado en el

concepto de sistema como apoyo a la toma de decisiones Se utiliza para cuantificar los cambios en la calidad del suelo o comparar factores como

rendimiento a corto plazo vs sostenibilidad a largo plazo o la erosioacuten hiacutedrica

frente a la percolacioacuten profunda de sustancias quiacutemicas (Karlen y Scott 1994)

Indicador de calidad del suelo aditivo simple

SQSA Mukherjee y Lal (2014) compararon tres meacutetodos matemaacuteticos para determinar

la calidad del suelo encontrando que los tres son uacutetiles para calcular SQI Se

utilizan tres paraacutemetros clave de la relacioacuten suelo - planta capacidad de desarrollo de la raiacutez capacidad de almacenamiento de agua y capacidad de

suministro de nutrientes y estos son comparados con el rendimiento del cultivo



aditivo ponderado SQW


modelado estadiacutestico SQPCA

Rangos de respuesta RR

Los rangos de respuesta se utilizan para comparar sistemas de produccioacuten de

forma pareada Bai et al (2018) lo utilizaron para evaluar diferentes meacutetodos y sistemas de produccioacuten en Europa y China

Herramienta de evaluacioacuten del funcionamiento bioloacutegico del

suelo

Biofunctool

Es una manera de evaluar la calidad del suelo basaacutendose en un conjunto de indicadores funcionales de baja tecnologiacutea (efectivos en costo y tiempo asiacute

como faacuteciles de usar) que se pueden medir directamente en el campo

(Thoumazeu et al 2019) Se basa en las funciones del suelo propuestas por Kiblewhitte (2008) Mantenimiento de la estructura ciclo de nutrientes y

transformacioacuten del carbono

Mapa Biogeoquiacutemico BioMap Esta aproximacioacuten considera al suelo como un sistema vivo en el cual la calidad del suelo se puede evaluar a partir de la biodiversidad de la biomasa en tiempo

real (Higueras et al 2019)


a partir de PLSR SQPLSR

Es un meacutetodo de anaacutelisis de datos estadiacutesticos multivariado propuesto en 1968 (Haitovsky 1968) que integra la regresioacuten lineal muacuteltiple el anaacutelisis de

correlacioacuten canoacutenica y el anaacutelisis de componentes principales PLSR es un

meacutetodo de modelado de regresioacuten que estudia muacuteltiples variables independientes (propiedades del suelo) con variables dependientes individuales o muacuteltiples (p

ej manejo uso profundidad etc) (Xing et al 2020)

Atributo Relacioacuten suelondashplanta

En cuanto al atributo relacioacuten suelondashplanta se recopilaron 17 indicadores agrupados en

propiedades fiacutesicas de la relacioacuten suelondashplanta con dos indicadores propiedades y composicioacuten

quiacutemica de la relacioacuten suelondashplanta con diez indicadores y relacioacuten suelondashmanejo del cultivo con

siete indicadores (Tabla 3-3) Este atributo es el maacutes grande lo cual tiene sentido si se tiene en

cuenta que en el contexto agriacutecola todas las propiedades y caracteriacutesticas del suelo afectan el


crecimiento y desarrollo de la planta ya sea directamente (como en este atributo) o indirectamente

(como en los demaacutes atributos)


sostenibilidad agriacutecola a escala de parcela o unidad experimental


Propiedades fiacutesicas del suelo - planta

Absorcioacuten de agua por la raiacutez RWU Las plantas utilizan las raiacuteces para anclaje respiracioacuten y absorcioacuten de agua y

nutrientes La libre expansioacuten de las raiacuteces en el suelo es vital para el

desarrollo de toda la planta La PE que estaacute ligada a otras propiedades fiacutesicas

del suelo puede modificar la arquitectura de la raiacutez en funcioacuten de aspectos

limitantes a dicha profundidad como la pedregosidad niveles freaacuteticos

superficiales capas endurecidas etc

Profundidad efectiva Pe

Propiedades y composicioacuten quiacutemicas del suelo - planta Reaccioacuten del suelo pH La disponibilidad de nutrientes para la planta estaacute ligada directamente al pH

del suelo elementos como el foacutesforo por ejemplo tienden a inmovilizarse

en pHs aacutecidos o alcalinos limitando su disponibilidad para la planta

(Marschner y Rengel 2012) El pH estaacute relacionado tambieacuten con la inhibicioacuten de la elongacioacuten de las raiacuteces y con toxicidad por exceso de Al

(Lynch et al 2012)

Acidez intercambiable Al+H

Conductividad eleacutectrica CE

La CE es una medida de la concentracioacuten de sales en la solucioacuten del suelo

en donde ciertos niveles pueden inhibir la absorcioacuten de agua por las raiacuteces de

las plantas (Neumann y Roumlmheld 2012)

Nitroacutegeno mineral (NO3- + NH4

+) N Dentro de los factores que intervienen directamente en el desarrollo de las

plantas estaacute el suministro de nutrientes esenciales El suministro de estos nutrientes estaacute directamente relacionado con su concentracioacuten y

disponibilidad en el suelo con el equilibrio dinaacutemico entre ellos y con la

relacioacuten con otros factores de crecimiento como agua y clima (Engels et al 2012)

Foacutesforo disponible en el suelo Pd

Potasio K

Calcio Ca

Magnesio Mg

Elementos menores ElMn

Sodio Na

El exceso de sodio puede afectar la capacidad de retencioacuten de agua

disponible para la planta la penetracioacuten de raiacuteces (Qadir y Oster 2004) y

generar desbalances nutricionales (Qadir y Schubert 2002)

Suelo - Manejo del cultivo

Relacioacuten elemento - produccioacuten Elto-kg Es la cantidad requerida del elemento (p ej N P o K) para producir un kg

del producto cosechado

Cobertura del suelo CS Determina la cantidad de diacuteas del antildeo en que el suelo estaacute cubierto por


Balance de N P o K NPKBal

Es la diferencia entre la cantidad de N P o K aplicada y la acumulada en el

cultivo (plantas) por unidad de aacuterea Esa diferencia es la cantidad de N P o K

que se libera al ambiente (aire suelo yo agua) (Goacutemez-Limoacuten y Riesgo 2009)

Relacioacuten suelo - productividad S-Pr Determina la cantidad de aacuterea requerida para producir un kilogramo del producto cosechado

Consumo de agua por kilogramo

producido W-kg

Determina la cantidad de agua requerida para producir un kg del producto

cosechado

Atributo Relacioacuten suelo-agua

El manejo del agua es vital en las actividades agriacutecolas y es un detonante de impacto ambiental

positivo o negativo Las plantas absorben los nutrientes de la solucioacuten del suelo cuyo solvente es

el agua (Marschner 2012) Esto indica que aun cuando en el suelo exista la cantidad suficiente de


nutrientes si el agua es escasa la planta no podraacute absorberlos Por esta razoacuten el manejo del agua es

fundamental para producir la cantidad de alimentos que el mundo necesita y su escasez se ha

convertido en una gran preocupacioacuten en muchas regiones del mundo (Drechsel et al 2015) Por

otro lado en condiciones de cultivo la emisioacuten de nutrientes como nitroacutegeno y foacutesforo a los

sistemas acuaacuteticos se exacerba considerablemente comparado con la emitida en condiciones

naturales (Yao et al 2012)

Se recopilaron nueve indicadores distribuidos en dos grupos movimiento del agua en el suelo con

cinco indicadores y contaminacioacuten de aguas superficiales y profundas desde el suelo con cuatro

indicadores (Tabla 3-4)

Tabla 3-4 Indicadores del atributo relacioacuten suelo-agua con uso potencial en evaluaciones de sostenibilidad



Movimiento del agua en el suelo Saturacioacuten de agua SA

Dado que solo una pequentildea cantidad de agua se almacena en las plantas

cultivadas es el suelo el que se encarga de almacenarla en sus poros y asiacute

mantener la transpiracioacuten de la planta Pero esa capacidad de almacenamiento no es igual para todos los suelos por ende es necesario conocer sus caracteriacutesticas

con miras a un correcto plan de manejo (Ritchie 1981)

Capacidad de campo CC

Punto de marchitez

permanente PMP

Infiltracioacuten In

Escorrentiacutea Esc

La escorrentiacutea tiene relacioacuten directa con la erosioacuten en zonas de ladera por

cuanto el flujo superficial de agua generalmente lleva consigo partiacuteculas de suelo

Contaminacioacuten aguas superficiales y profundas desde el suelo

Lixiviacioacuten de nitratos L-NO3 Las emisiones de nitratos y fosfatos a las aguas superficiales y profundas

ademaacutes de generar peacuterdidas a los agricultores puede generar problemas ambientales como eutrofizacioacuten Lixiviacioacuten de fosfatos L-PO4

Eutrofizacioacuten potencial EP Es la emisioacuten de nitroacutegeno y foacutesforo a los sistemas acuaacuteticos produciendo un aumento de ciertas especies como algas que reduciraacute la concentracioacuten de

oxiacutegeno del medio siendo una amenaza para la biodiversidad (Audsley 2003)

Ecotoxicidad acuaacutetica EtA Se contemplan los efectos de las sustancias toacutexicas (plaguicidas desde el aire y

metales pesados desde el suelo) sobre los ecosistemas acuaacuteticos (Audsley 2003)

Atributo Relacioacuten suelondashatmoacutesfera

Desde el suelo se emite de manera natural dioacutexido de carbono (CO2) metano (CH4) monoacutexido de

dinitroacutegeno (N2O) y amoniaco (NH3) que son importantes gases de efecto invernadero (Oertel et

al 2016) sin embargo los sistemas agriacutecolas intensifican los procesos bioquiacutemicos en el suelo

aumentando la cantidad de estas emisiones En la Tabla 3-5 se muestran nueve indicadores

asociados al impacto que el manejo del suelo tiene sobre la atmoacutesfera y a su vez sobre el clima


Tabla 3-5 Indicadores del atributo relacioacuten suelo-atmoacutesfera con uso potencial en evaluaciones de



Potencial de calentamiento global PCG

El incremento en la concentracioacuten de CO2 N2O CH4 y aerosoles en la

atmoacutesfera terrestre genera una mayor absorcioacuten de energiacutea de radiacioacuten

teacutermica y en consecuencia un aumento de la temperatura (calentamiento global) (Audsley 2003)

Emisiones de amoniaco (NH3) NH3 La agricultura genera el 84 de las emisiones mundiales N2O (Smith et al 2008) y al mismo tiempo este gas tiene 298 veces maacutes potencial

de calentamiento global que el CO2 (IPCC 2013) Seguacuten Audsley

(2003) el 3 del total de N aplicado al suelo se libera en forma de NH3


nitroacutegeno (N2O) N2O

Emisiones de oacutexidos de nitroacutegeno NOx

Acidificacioacuten potencial AP Emisioacuten de oacutexidos de sulfuro y nitroacutegeno a la atmoacutesfera donde puede combinarse con otras moleacuteculas y regresar a la superficie en forma de

lluvia aacutecida (Audsley 2003)

Agotamiento de la capa de ozono OLD La capa de ozono actuacutea como filtro de la radiacioacuten ultravioleta UV-B

3512 Indicadores de la dimensioacuten social

Esta dimensioacuten se enfatiza en tres atributos sociales seguridad alimentaria generacioacuten de empleo

y salud humana Los indicadores de la dimensioacuten social no abordan poliacuteticas gubernamentales o

caracteriacutesticas sociales que variacuteen dependiendo de la regioacuten o estado En el contexto del aacuterea

geograacutefica de MSEAS (parcela o unidad experimental) estas poliacuteticas o caracteriacutesticas tendriacutean la

misma influencia sobre todos los sistemas (tratamientos) a comparar y no habriacutea un impacto

diferencial sobre los mismos Estas poliacuteticas no generariacutean efecto en el anaacutelisis de sostenibilidad

Se asume que en los datos plasmados en el inventario del sistema productivo estaacuten impliacutecitas las

caracteriacutesticas sociales del lugar donde se desarrolla el experimento y que los resultados estaraacuten

dirigidos principalmente a productores de ese lugar de estudio Se recopilaron ocho indicadores

correspondientes a tres atributos seguridad alimentaria con dos indicadores generacioacuten de empleo

con dos indicadores y salud humana con cuatro indicadores (Tabla 3-6) Todos los indicadores se

pueden estimar a partir del inventario del sistema productivo (Numeral 4141)

3513 Indicadores de la dimensioacuten econoacutemica

Para estimar los indicadores de la dimensioacuten econoacutemica es vital el inventario del sistema

productivo (Numeral 4141) pues este permite calcular todos los ingresos y egresos de la

operacioacuten productiva No es posible realizar el anaacutelisis financiero del sistema productivo sin estos

datos A partir de los datos de costos (egresos) y ventas (ingresos) y por medio de un anaacutelisis

financiero de proyectos se obtienen todos los indicadores que para este caso fueron 11 divididos

en cuatro atributos egresos (2) inversioacuten (1) ingresos (2) rentabilidad (6) (Tabla 3-7)




Indicador Sigla Descripcioacuten

Seguridad alimentaria

Rendimiento Yd El rendimiento es la cantidad total producida por unidad de aacuterea por ciclo de

produccioacuten Este indicador es uno de los pilares de la seguridad alimentaria

(Rosegrant y Cline 2003 Godfray et al 2010) y la sostenibilidad intensiva (GRabowski et al 2018) la cual exige maacutes y mejores alimentos con menor uso de

espacio (Rockstroumlm et al 2017) Una mayor produccioacuten del producto cosechado

dentro de las categoriacuteas mas altas de calidad fomenta un mayor flujo de dinero al sistema de produccioacuten por ende mayor sostenibilidad

Calidad categoacuterica del producto QCat

Calidad nutricional del producto QNtr Una mayor produccioacuten del producto cosechado con alto valor nutricional promueve

un mayor bienestar entre los consumidores

Generacioacuten de empleo

Jornales por ciclo por hectaacuterea JC Cantidad de personas en horario laboral completo (8 horas diarias de trabajo) que se

requieren para llevar a cabo la produccioacuten en una hectaacuterea de terreno cultivado

Jornales por antildeo por hectaacuterea JA Cantidad de personas que se requieren para llevar a cabo la produccioacuten en una hectaacuterea de terreno cultivado en un antildeo calendario

Salud humana

Indicador de esfuerzo de labor ELB

En el Numeral 23 se hace una exposicioacuten detallada de este indicador

Indicador de alto y maacuteximo

esfuerzo de labor ELB(45)

Formacioacuten de oxidantes

fotoquiacutemicos PO

Los oacutexidos de nitroacutegeno (NOx) reaccionan con compuestos orgaacutenicos volaacutetiles estos

pueden ser perjudiciales para la salud humana

Toxicidad humana HT Se contemplan los efectos de las sustancias toacutexicas que se encuentran en el ambiente

sobre los humanos

3514 Parametrizacioacuten de indicadores Definicioacuten de umbrales o valores de

referencia

Un indicador estaacute relacionado con un valor de referencia ya que el teacutermino proviene del latiacuten

indicare que significa sentildealar hacia algo (Waas et al 2014) Como se mencionoacute anteriormente

un indicador muestra la sostenibilidad como una medida de distancia al objetivo es decir mide la

distancia entre los valores reales o predichos de la variable y el valor de referencia (que representa

el valor con que se logra la sostenibilidad) Aunque los indicadores pueden ser cuantitativos

(nuacutemeros) o cualitativos (pej graacuteficos colores siacutembolos) es necesario que estos sean

transformados a valores numeacutericos y que tengan una unidad de medida (Waas et al 2014)

A diferencia de la calidad del aire y del agua la legislacioacuten y la poliacutetica sobre la calidad del suelo

estaacuten escasamente definidas Esta deficiencia puede atribuirse a la definicioacuten difusa de la calidad

del suelo acentuada por la dificultad inherente en la cuantificacioacuten y el mapeo de su variabilidad

espacial (de Paul Obade y Lal 2016) Esta situacioacuten dificulta la parametrizacioacuten pues no es claro


cuaacutel es el rango oacuteptimo para muchos de los indicadores Con base en esto los valores de referencia

de los indicadores utilizados en MSEAS se definen de dos formas primero a partir de lo

establecido para la zona y especie cultivada por ejemplo pH = 58 - 65 y segundo mediante la

comparacioacuten de los sistemas (tratamientos) evaluados definiendo previamente si es mejor cuanto

mayor o menor sea Posteriormente se comparan los valores obtenidos para todos los tratamientos

infiriendo que el de mejor comportamiento (mayor o menor) ha alcanzado el mayor valor de

sostenibilidad para ese indicador en particular

Tabla 3-7 Indicadores y atributos de la dimensioacuten econoacutemica con uso potencial en evaluaciones de



Egresos Costos variables VC Son los gastos que cambian con la actividad de la empresa o proyecto

Costos fijos FC Son costos que no variacutean con el volumen de ventas o los ingresos

Inversioacuten

Inversioacuten IV Es la ubicacioacuten de un capital con la intencioacuten de obtener una ganancia futura

Ingresos Ingresos brutos GI Son los ingresos de la actividad financiera sin descontar los costos

Ingresos netos NI Son los ingresos de la actividad financiera descontando los costos

Rentabilidad

Valor presente neto NPV Permite determinar si una inversioacuten se maximiza cuando es positivo o se reduce cuando es negativo

Relacioacuten beneficio costo BC

Determina cuantos pesos se recuperan por cada peso invertido Si es gt

1 habraacute ganancias si es lt 1 habraacute perdidas y si es = 1 solo se recupera la inversioacuten

Tasa de intereacutes de oportunidad OIR Es la rentabilidad miacutenima que se le debe exigir al proyecto para renunciar a un uso alternativo

Tasa interna de retorno IRR Es la tasa de intereacutes que ofrece una inversioacuten Debe ser mayor a la

ofrecida por la banca

Punto de equilibrio por cantidad BPQ Cantidad del producto vendido donde las ventas igualan exactamente

los costos

Punto de equilibrio por precio BPP Precio del producto vendido donde las ventas igualan exactamente los costos

352 Meacutetodos de normalizacioacuten ponderacioacuten y agregacioacuten

seleccionados para definir un uacutenico Iacutendice de Sostenibilidad (IS)

3521 Eleccioacuten del meacutetodo de normalizacioacuten

Despueacutes de comparar los resultados de la evaluacioacuten de las cinco teacutecnicas de normalizacioacuten

(Figura 3-1) para MSEAS se utilizaraacute la teacutecnica de distancia desde el maacuteximo (N2) Esto debido a


que las teacutecnicas de desviacioacuten estaacutendar desde la media (N1) y distancia desde la media (N3)

generan valores por fuera del rango establecido (0 a 1) El meacutetodo de distancia desde el mejor y

peor valor (N4) le asigna un valor de 0 al menor valor observado Esto puede generar

inconvenientes con el meacutetodo de agregacioacuten pues el cero implica insostenibilidad absoluta lo que

en la realidad puede no darse con los valores observados mas bajos En cuanto a la teacutecnica de

escala categoacuterica que no se muestra en la Figura 3-1 se descartoacute porque su uso requiere

establecer umbrales para las variables a normalizar y esto no es posible en todos los casos ademaacutes

se busca un meacutetodo estaacutendar que se pueda utilizar con todas las variables y valores observados

Figura 3-1 Resultados de la comparacioacuten de los meacutetodos de normalizacioacuten N1 = Desviacioacuten estaacutendar

desde la media N2 = Distancia desde el maacuteximo N3 = Distancia desde la media y N4 =


Desviacioacuten estaacutendar = 12 Maacuteximo = 140 Miacutenimo = 94

3522 Eleccioacuten del meacutetodo de asignacioacuten de ponderadores

Las teacutecnicas normativas o exoacutegenas requieren la realizacioacuten de encuestas para conocer la opinioacuten

de expertos Para esto es necesario 1) definir el nuacutemero miacutenimo viable y confiable

(estadiacutesticamente hablando) de expertos a contactar 2) disentildear la encuesta 3) contar con el tiempo

de los expertos que responderiacutean y los investigadores que la realizariacutean y 4) analizar los resultados

Esta teacutecnica se aplica bien a estudios a gran escala cuyos resultados impacten una poblacioacuten

considerable A escala de parcela o unidad experimental puede resultar muy dispendioso e incluso

inviable llevar a cabo este procedimiento

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N

v

N1 N2 N3 N4


Teniendo en cuenta que uno de los objetivos de MSEAS es su facilidad de aplicacioacuten de las dos

teacutecnicas de ponderacioacuten maacutes utilizadas normativas o positivas se escogioacute la teacutecnica positiva o

endoacutegena por su confiabilidad y facilidad de operacioacuten

Para definir los ponderadores se escogioacute el Anaacutelisis de Componentes Principales acorde a lo

expuesto por Rossi et al (2009) quienes sugieren que la suma de las coordenadas cuadradas de un

indicador k en cada vector propio (λj) multiplicada por los porcentajes de variabilidad total (fj)

explicados por cada componente principal (PC) se usa como factor de ponderacioacuten o

ponderador (Wk) para calificar los indicadores (Ecuacioacuten 29)

Wk = sum λj times PCj

PC

j=1

Ecuacioacuten 29

A cada atributo le corresponde un Wk que seraacute el ponderador del indicador seleccionado en

representacioacuten de ese atributo Cuanto maacutes alto es Wk maacutes importante es la contribucioacuten del

atributo

3523 Eleccioacuten del meacutetodo de agregacioacuten

El comportamiento de ISP e ISλ000 con las cuatro posibles formas de ponderacioacuten evidencia que

siempre que al menos uno de los Ik es 0 independiente del valor de Wk el resultado es cero

(Figura 3-2 Figura 3-3 Figura 3-4 y Figura 3-5) Si se fija I1 = 0 para cualquier valor de I2 e I3

los iacutendices ISP e IS120582000 son iguales a 0 sin importar el valor de Wk (Figura 3-2)

Si I1 = I2 = I3 = 1 y la ponderacioacuten es dividida en partes iguales (W1 W2 y W3 = 033) entonces

ISS = ISP = ISλ100 = 1 mientras que ISλ000 que aplica una compensacioacuten nula da como resultado

033 (Figura 3-2) Con respecto a las teacutecnicas multicriterio no compensatorias (ISλ000) Munda

(2005) sugiere su empleo para la elaboracioacuten de iacutendices de sostenibilidad a traveacutes de los cuales no

se permite que indicadores con valores bajos se compensen con aquellos que presentan valores maacutes

altos asiacute se dariacutea validez al concepto de sostenibilidad ldquofuerterdquo que implica la imposibilidad de

sustituir el efecto de un indicador por otro (Goacutemez-Limoacuten y Arriaza 2011) No obstante

asumiendo que cuantitativamente 0 corresponde a insostenible y 1 corresponde al mayor grado de


sostenibilidad los resultados de las simulaciones sugieren que ni en condiciones ideales es decir

cuando se alcanza la mayor sostenibilidad del sistema que se esteacute evaluando ISλ000 seraacute igual a 1

Maacutes aun los resultados tienden a aproximarse maacutes a cero que a uno (033 en este caso) sugiriendo

que el o los sistemas tienden a ser insostenibles lo cual no es un reflejo de los valores de entrada

en este escenario

Figura 3-2 Simulacioacuten de indicadores (Ik) y ponderadores (W1 = W2 = W3 = 033) para los iacutendices de

sostenibilidad (IS) propuestos ISS = Suma ponderada de indicadores ISP = Producto de

indicadores ponderados e ISλ = Funcioacuten multicriterio para λ = 000 025 050 075 y 1

A diferencia de lo mostrado por ISP e IS120582000 los iacutendices ISS e IS120582100 que generan exactamente el

mismo resultado tienden a compensar (enmascarar) el efecto de indicadores con valores cercanos

o iguales a cero pues al ser I1 = 0 ISP = IS120582000 = 0 mientras que ISS = IS120582100 = 066 09 09 y 02

para W1-2-3 = (033 033 033) (Figura 3-2) W1-2-3 = (01 01 08) (Figura 3-3) W1-2-3 = (01

08 01) (Figura 3-4) y W1-2-3 = (08 01 01) (Figura 3-5) respectivamente En este caso se

observa el efecto de la compensacioacuten ldquototalrdquo entre indicadores pues con ninguna de las

combinaciones de ponderacioacuten ISS e ISλ100 dan como resultado cero Este hecho evidencia el

poder de compensacioacuten que tienen estos dos iacutendices en donde si un atributo o dimensioacuten obtiene

un valor de cero esta seraacute enmascarada por otra con mayor valor Esto implica por ejemplo que

cualquier conflicto ambiental se puede solucionar con una compensacioacuten econoacutemica

Evidentemente esto es lo opuesto al concepto multidimensional e integrado de sostenibilidad ya

que valores altos de una determinada dimensioacuten podriacutean enmascarar valores bajos o nulos de otra

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ISS ISP ISλ000 ISλ025 ISλ050 ISλ075 ISλ100

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sin que el IS refleje tales diferencias (Goacutemez-Limoacuten y Arriaza 2011) En ese sentido Goacutemez-

Limoacuten y Arriaza (2011) indican que asumir una compensacioacuten total entre indicadores se asocia al

concepto de sostenibilidad ldquodeacutebilrdquo la cual implica la posibilidad de sustituir el efecto de un

indicador por otro

Figura 3-3 Simulacioacuten de indicadores (Ik) y ponderadores (W1 = 01 W2 = 01 W3 = 08) para los iacutendices

de sostenibilidad (IS) propuestos ISS = Suma ponderada de indicadores ISP = Producto de


Siempre que I1 = I2 = I3 = 1 independiente de cualquier combinacioacuten de Wk ISP = 1 (Figura 3-2

Figura 3-3 Figura 3-4 y Figura 3-5) ISP tambieacuten aplica la compensacioacuten entre indicadores

aunque en este caso la tasa de intercambio entre indicadores no es constante esta variacutea en funcioacuten

del valor de los indicadores y de los ponderadores De este modo a medida que un indicador se

incrementa lo mismo ocurre con su capacidad de compensacioacuten y viceversa (Goacutemez-Limoacuten y

Arriaza 2011)

A excepcioacuten de ISP e ISλ000 se aprecia que IS aumenta proporcionalmente con el incremento de Ik

y Wk Este incremento se acentuacutea cuando a I1 = 0 le corresponde Wk = 01 (Figura 3-3 y Figura

3-4) En la Figura 3-5 se puede evidenciar que cuando a I1 = 0 le corresponde el mayor Wk (08)

todos los IS son muy bajos incrementaacutendose a medida que I1 aumenta a 033 y finalmente a 1

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Al analizar los niveles intermedios de compensacioacuten (ISλ025 ISλ050 e ISλ075) se aprecia que ISλ

toma valores maacutes altos a medida que el grado de compensacioacuten se incrementa En ese sentido

utilizar valores intermedios de compensacioacuten antildeade subjetividad al estudio pues es necesario

definir el valor y argumentar muy bien esa decisioacuten Teniendo en cuenta que el objetivo de este

anaacutelisis es disminuir el grado de subjetividad inherente a los anaacutelisis de sostenibilidad y en este

caso especiacutefico al meacutetodo de agregacioacuten de indicadores atributos o dimensiones en un uacutenico

iacutendice de sostenibilidad no se recomienda ninguacuten valor de compensacioacuten parcial intermedio dentro

de la funcioacuten multicriterio como iacutendice uacutenico de sostenibilidad Cabe aclarar que el proceso de

agregacioacuten hace referencia a atributos o dimensiones pues el meacutetodo aplica para ambos casos

Con base en estos resultados se considera que la teacutecnica de producto de indicadores ponderados

(ISP) es la que mejor representa el proceso objetivo y subjetivo del anaacutelisis de sostenibilidad y es la

que mejor se ajusta a los requerimientos de MSEAS debido a que la misma ecuacioacuten representa la

compensacioacuten total parcial y nula Esto se debe a que este meacutetodo utiliza una tasa de

compensacioacuten entre indicadores que variacutea en funcioacuten del valor de los indicadores y de los

ponderadores A medida que el valor de un atributo o dimensioacuten toma valores extremos

aproximaacutendose a 0 o 1 lo mismo ocurre con su capacidad de compensacioacuten (Goacutemez-Limoacuten y

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Arriaza 2011) Esto implica que un Ik que tiene un gran peso es decir un W alto genera un alto

grado de compensacioacuten pero si alguacuten Ik obtiene un valor de cero que indicariacutea que estaacute por fuera

del umbral permitido toda la dimensioacuten y por ende el tratamiento se consideraraacute insostenible




36 Conclusiones

Este estudio proporciona una metodologiacutea 1) adaptable a experimentos asociados a actividades de

manejo del suelo con diversas caracteriacutesticas espaciales temporales y de medicioacuten y 2)

cuantificable ya que el nivel de sostenibilidad de los tratamientos se determina a traveacutes de un

iacutendice cuantitativo MSEAS evaluacutea la sostenibilidad agriacutecola a escala de parcela o unidad

experimental mediante el anaacutelisis de un conjunto de indicadores ambientales sociales y

econoacutemicos seleccionados a partir de una lista de criterios claros y estructurados MSEAS permite

identificar cuaacutel de los tratamientos evaluados en experimentos orientados a actividades agriacutecolas

con impacto en el suelo son los maacutes sostenibles Las salidas de MSEAS son interpretadas a traveacutes

del valor cuantitativo de un iacutendice de sostenibilidad Por lo tanto MSEAS es una herramienta de

apoyo a la toma de decisiones cuyo uso les permitiraacute a los investigadores del suelo definir cuan

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sostenibles son los diferentes tratamientos evaluados en sus experimentos De esta forma se podraacute

aumentar la confiabilidad y viabilidad de aplicacioacuten de los resultados que seraacuten compartidos con

los agricultores


4 Aplicacioacuten de MSEAS en condiciones actuales

41 Uso de MSEAS para estimar la sostenibilidad de

un cultivo de tomate frente a la aplicacioacuten de cinco

mezclas de fertilizantes

411 Resumen

En investigacioacuten orientada a actividades agriacutecolas asociadas al suelo generalmente los mejores

tratamientos son definidos a traveacutes de las diferencias significativas que resulten del anaacutelisis

estadiacutestico de variables como rendimiento Especiacuteficamente en tomate se han llevado a cabo una

considerable cantidad de experimentos que buscan aumentar el rendimiento del cultivo y cuyos

resultados se abordan desde el enfoque teacutecnico ambiental econoacutemico o mediante la combinacioacuten

de un par de estos factores pero no desde el equilibrio entre las dimensiones ambiental econoacutemica

y social es decir desde la sostenibilidad del sistema de produccioacuten Con base en esto se utilizoacute la

Metodologiacutea de Evaluacioacuten de la Sostenibilidad Orientada a Experimentos Agriacutecolas Asociados al

Suelo (MSEAS) con un experimento en donde se midioacute la respuesta del tomate ante la aplicacioacuten

de cinco tratamientos de fertilizacioacuten en presiembra control quiacutemico (ChC) control orgaacutenico

(OrC) mezcla 1 ldquoorgano-mineralrdquo (Mx1 - 2575) mezcla 2 (Mx2 ndash 5050) y mezcla 3 (Mx3 ndash

7525) Se encontroacute que a excepcioacuten de OrC que obtuvo el mas bajo rendimiento no se

presentaron diferencias significativas entre los tratamientos para esta variable Sin embargo

aplicando la metodologiacutea MSEAS se evidencia que el nivel de sostenibilidad de los tratamientos

sigue esta secuencia ChC gt Mx1 gt Mx2 gt Mx3 gt OrC que es inversamente proporcional a la

cantidad de abono orgaacutenico aplicado Con este trabajo se evidencia que no siempre los tratamientos

que generan un mayor rendimiento o utilizan abonos orgaacutenicos promueven una mayor

sostenibilidad

Palabras clave anaacutelisis de ciclo de vida fertilizacioacuten organo-mineral sostenibilidad agriacutecola

tomate bajo invernadero


412 Abstract

In research-oriented to soil-associated agricultural activities generally the best treatments are

defined through the significant differences that result from the statistical analysis of variables such

as yield Specifically in tomato an important amount of experiments have been carried out to

improve the fertilization process and whose results are approached from the technical

environmental economic or by mixing a couple of these factors but not from the balance between

the environmental economic and social dimensions ie from the production system

sustainability Based on this the sustainability assessment methodology oriented to soil-associated

agricultural experiments (MSEAS) was used with an experiment where the tomato response to the

application of five fertilization treatments was measured chemical control (ChC) organic control

(OrC) mix 1 organic-mineral (Mx1 - 2575) mix 2 (Mx2 - 5050) and mix 3 (Mx3 - 7525) It

was found that except for OrC there were no significant differences between the treatments for

yield indicator However applying the MSEAS methodology it is evident that the sustainability

level of the treatments follows this sequence ChC gt Mx1 gt Mx2 gt Mx3 gt OrC wich is inversely

proportional to the amount of organic fertilizer applied With this work it is evident that the

treatments that generate higher yield do not always promote at the same time higher sustainability

at the production system

Key words agriculture sustainability greenhouse tomato life cycle assessment organic-mineral

fertilization


El tomate (Solanum lycopersicum L) es la principal hortaliza cultivada bajo el sistema de

agricultura protegida en Colombia (Monsalve et al 2011) con 2870 ha para el antildeo 2017

(Agronet 2017) Aunque el desarrollo de este sistema productivo ha permitido incrementar los

rendimientos y proteger los cultivos de las inclemencias del clima (Bojacaacute et al 2009 Jaramillo

2009) la produccioacuten de esta hortaliza afronta permanentemente otra serie de riesgos Factores

como la constante variacioacuten de los rendimientos debida a la heterogeneidad en las praacutecticas de

manejo generan incertidumbre sobre la rentabilidad real del cultivo (Monsalve et al 2011)


La nutricioacuten es un complejo proceso que involucra 16 elementos esenciales asiacute como otros

elementos que pueden ser tanto beneacuteficos como toacutexicos para el metabolismo de la planta (Passam

et al 2007) De estos elementos entre 12 y 14 se suministran a traveacutes del proceso de fertilizacioacuten

En Colombia la aplicacioacuten de fertilizantes en tomate bajo condiciones protegidas se realiza

mediante mezclas soacutelidas y fertirriego cuyas foacutermulas de fertilizacioacuten se adaptan para tal fin Los

productores generalmente realizan una correccioacuten de nutrientes con fertilizantes soacutelidos al inicio

del ciclo de produccioacuten (fertilizacioacuten presiembra) junto con la preparacioacuten del suelo (Bojacaacute et

al 2014) Algunas veces la fertilizacioacuten presiembra se complementa con enmiendas orgaacutenicas

principalmente gallinaza (compost de estieacutercol de gallina) y aproximadamente un mes despueacutes

inicia la fertilizacioacuten de mantenimiento a traveacutes del sistema de riego (fertirriego) Los fertilizantes

mezclas y dosis utilizadas por los productores tanto en la fertilizacioacuten de fondo como en la de

mantenimiento son muy variados y su eleccioacuten depende de su propio criterio y algunas veces de la

asesoriacutea de personas externas (Bojacaacute et al 2014)

Una considerable cantidad de trabajos de investigacioacuten se han desarrollado para mejorar el proceso

de fertilizacioacuten del cultivo de tomate en Colombia cuyo objetivo es recomendar el mejor

tratamiento para su aplicacioacuten en campo (pej Pentildea et al 2013 Cano-Betancur et al 2011

Balaguera-Loacutepez et al 2009) Es comuacuten que esta recomendacioacuten se base en los resultados de unas

cuantas variables generalmente asociadas a la dimensioacuten ambiental y algunas veces a la dimensioacuten

econoacutemica pero no se hacen sobre la base de la interaccioacuten y el equilibrio entre las dimensiones

ambiental social y econoacutemica es decir a partir de la sostenibilidad del sistema (p ej Gu et al

2018 Litke et al 2018 Maltas et al 2018 Shukla et al 2018 Wang et al 2018 Hosiny et al

2017)

Dado que el objetivo de la investigacioacuten aplicada es precisamente su aplicacioacuten la calificacioacuten de

un tratamiento como ldquoel mejorrdquo deberiacutea hacerse a traveacutes de evaluaciones de sostenibilidad

agriacutecola las cuales se han ido adoptando en el mundo pues incorporan e integran la perspectiva de

las tres dimensiones o enfoque de Tres Pilares (Triple Bottom Line) (Elkington 1998) que incluye

la viabilidad econoacutemica la equidad social y la integridad ecoloacutegica (De Luca et al 2017)

Se han desarrollado una serie de aproximaciones metodoloacutegicas marcos de referencia protocolos

de evaluacioacuten o sistemas de soporte a la decisioacuten cuyo objetivo es hacer comparaciones

cuantitativas entre diferentes sistemas meacutetodos alternativas yo tendencias de produccioacuten agriacutecola

(De Olde et al 2016a Schindler et al 2015 Paracchini et al 2015 Dizdaroglu y Yigitcanlar


2014 Peano et al 2014) En este trabajo de tesis se desarrolloacute una metodologiacutea enfocada en una

menor escala de parcela o de unidad experimental denominada MSEAS (Metodologiacutea de

Evaluacioacuten de la Sostenibilidad Orientada a Experimentos Agriacutecolas Asociados al Suelo)

(Numeral 3) que permite a traveacutes de un iacutendice cuantitativo conocer el nivel de sostenibilidad de

los diferentes tratamientos evaluados en experimentos relacionados con actividades agriacutecolas de

impacto en el suelo es decir labranza riego y fertilizacioacuten principalmente

Con base en lo anterior el objetivo de este trabajo fue comparar cinco tratamientos de fertilizacioacuten

combinada oacuterganica y mineral presiembra en un cultivo de tomate y mediante el uso de MSEAS

(Numeral 3) encontrar el tratamiento que genera la mayor sostenibilidad del sistema


4141 Desarrollo del experimento y construccioacuten del inventario del sistema

productivo a escala de parcela o unidad experimental

Las caracteriacutesticas del experimento se exponen en el Numeral 211

En anaacutelisis ambientales como el de ciclo de vida (LCA) es vital la construccioacuten del inventario del

sistema productivo que es una recopilacioacuten y cuantificacioacuten de las entradas y salidas del sistema

Con este inventario se determinan las cantidades de cada insumo o recurso utilizado en el sistema y

su relacioacuten con las salidas (cosechas) Esto se obtiene a partir de la recoleccioacuten de los datos de la

explotacioacuten agriacutecola y el consumo de recursos (insumos y mano de obra) Con esta informacioacuten y

mediante una serie de funciones y factores de transformacioacuten se estima el impacto que genera

sobre el ambiente producir un kg o tonelada de producto cosechado

Al incluir el costo de los insumos de la mano de obra e informacioacuten sobre los precios de venta del

producto cosechado el inventario del sistema productivo tambieacuten genera informacioacuten sobre

ingresos y egresos Con esta informacioacuten se pueden calcular indicadores financieros como costos

variables y fijos relaciones beneficio costo puntos de equilibrio entre otros Asiacute mismo con los

datos de cantidad de mano de obra requerida en cada componente del sistema productivo el

inventario del sistema productivo permite calcular indicadores sociales como jornales por hectaacuterea

y antildeo esfuerzo de labor toxicidad humana entre otros


Uno de los requisitos de MSEAS es la construccioacuten del inventario del sistema productivo

mediante el cual se obtiene la informacioacuten para estimar algunos indicadores ambientales y sociales

y todos los indicadores econoacutemicos

El inventario del sistema productivo estaacute constituido por la base de datos de insumos (Tabla 4-1) y

de datos de campo (Tabla 4-2) A partir de estas dos bases de datos se realizan los caacutelculos de uso

de recursos en el sistema productivo

Tabla 4-1 Informacioacuten requerida en la base de datos de insumos para la construccioacuten del inventario del

sistema productivo

Variable Fertilizantes Pesticidas Materiales Combustibles

Nombre Geneacuterico

Comercial

Tipo Mineral orgaacutenico o

enmienda

Insecticida fungicida

bactericida acaricida

herbicida adyuvante o

bioloacutegico

Madera acero plaacutestico

caucho entre otros Gasolina gas

electricidad carboacuten

Composicioacuten ()

Molecular (pej NO3- o

P2O5) y elemental (p ej

N o P)

Ingrediente activo (IA) P ej PVC polietileno

poliestireno NA

Presentacioacuten kg L bulto 50kg bulto25

kg etc L kg 250cc 500g etc Rollo caja kg lb etc Unidad seguacuten tipo

Costo

Seguacuten presentacioacuten

g o cc ($gFr) g o cc ($gPst) kg ($kgMtr) Seguacuten unidad

($UMCmb)

Los combustibles hacen referencia a las fuentes de energiacutea

Tabla 4-2 Datos de campo que se deben recopilar para construir el inventario del sistema productivo La

informacioacuten se registra para cada unidad experimental (UE) de cada tratamiento individualmente

Variable SGL Descripcioacuten

Aacuterea experimental Localizacioacuten Loc Coordenadas geograacuteficas de la ubicacioacuten del experimento Altitud Alt Metros sobre el nivel delm mar

Tratamientos Trats Cantidad de tratamientos evaluados

Repeticiones Reps Cantidad de repeticiones por tratamiento

Unid Experimentales UE Cantidad de unidades experimentales UE = Trats Reps

Salario miacutenimo SMMV Valor del salario miacutenimo mensual vigente para el antildeo en el cual se realizoacute el estudio Valor de hora laborada $HLb Valor de la hora laborada $HLb = SMMV HLbM

Horas laboradas por diacutea HLbD Cantidad de horas establecidas legalmente de labor diaacuteria

Horas laboradas por mes HLbM Cantidad de horas establecidas legalmente de labor mensual Precio venta categoriacutea 1 $1Cat Precio de venta de 1 kg del producto cosechado para la categoriacutea de calidad primera

Precio venta categoriacutea 2 $2Cat Precio de venta de 1 kg del producto cosechado para la categoriacutea de calidad segunda

Precio venta categoriacutea 3 $3Cat Precio de venta de 1 kg del producto cosechado para la categoriacutea de calidad tercera Precio venta categoriacutea 4 $4Cat Precio de venta de 1 kg del producto cosechado para la categoriacutea de calidad cuarta

Tratamientos

Identificacioacuten ID Identificacioacuten uacutenica para cada parcela o UE



Tratamiento Trat Nombre o abreviacioacuten del tratamiento

Repeticioacuten Rep Nombre o abreviacioacuten de la repeticioacuten del tratamiento evaluado

Descripcioacuten Dscr Descripcioacuten del tratamiento significado de la abreviacioacuten

Aacuterea UE ArUE Aacuterea de cada UE en m2

Densidad Dsd plantas m-2

Siembra FcSbr Diacutea de la siembra o trasplante

Fin de ciclo FnCcl Fecha del final del ciclo de cultivo Es igual al diacutea de la uacuteltima cosecha

Tiempo de ciclo TmCcl Duracioacuten del ciclo de cultivo en diacuteas Fin de ciclo menos siembra

Inclinacioacuten terreno IncTrr Inclinacioacuten del terreno 1 - Plano (Pln) 2 - Inclinado (Inc) 3 - Muy inclinado (Min)

Tipo de produccioacuten TpPr 1 - Convencional 2 - Limpio (BPA) 3 - Orgaacutenico

Tipo de ensamble TpEs 1 - Suelo 2 - Sustrato 3 - Hidroponiacutea 4 - Aeroponiacutea

Tipo de riego TpRg 1 - Aspersioacuten 2 - Goteo 3 - Fertirrigacioacuten 4 - No utiliza

Tipo de cubierta TpCb 1 - Campo abierto 2 - Invernadero 3 - Techo plaacutestico

Tutorado Ttrd Usa tutorado Si - S No - N

Acolchado plaacutestico PCAl Usa acolchado plaacutestico Si - S No - N

Agua

Identificacioacuten ID Identificacioacuten uacutenica asignada a cada UE en la hoja Tratamientos

Fecha FcAga Fecha en que se realizoacute la aplicacioacuten de agua ya sea para riego fertirrigacioacuten o MIP

Tipo TpAga Tipo de riego realizado 1 - Irrigacioacuten (solo agua) 2 - Fertirrigacioacuten (agua maacutes solucioacuten nutritiva) 3 - Foliar (aplicacioacuten de pesticidas o fertilizantes foliares)

Caudal Cdl Cantidad de agua (L) requerida para hacer un minuto de riego fertirrigacioacuten o aplicacioacuten foliar (L min-1)

Tiempo TmAga Tiempo (h) utilizado en riego fertirrigacioacuten o aplicacioacuten foliar

Cantidad CtAga Cantidad (L) de agua utilizada para el riego fertirrigacioacuten o aplicacioacuten foliar en la UE CtAga (L m-2) = [(Cdl 60) TmAga] Aacuterea (m2) de la UE

Fertilizantes


Fecha FcFr Fecha de la fertilizacioacuten Si se mezcloacute maacutes de un fertilizante en la misma aplicacioacuten se debe registrar cada

producto por separado en la misma fecha

Meacutetodo MtFr Meacutetodo de aplicacioacuten 1 - Soacutelida 2 - Fertirrigacioacuten 3 - Foliar

Tipo TpFr Tipo de fertilizante 1 - Mineral 2 - Orgaacutenico 3 - Enmienda

Producto PrFr Nombre geneacuterico o comercial del producto aplicado

Grado Grd Porcentaje () de los nutrientes incluidos en el fertilizante (como se reporta en el producto comercial)

Grado elemental GdElm

Porcentaje () del nutriente en forma elemental Cuando se presenta en forma molecular en el producto

comercial Por ejemplo un fertilizante reporta 15 de NO3 iquestcuaacutento N realmente contiene

GdElm (N) = [Grd(N) PM (N)] PM (NO3) = (15 14g) 60g = 35 de N PM = Peso molecular

Dosis fertilizante DsFr Dosis del fertilizante aplicado en g o cc m-2 en la fecha especiacutefica (FcFr)

Dosis del elemento ElmFr Dosis del elemento en el fertilizante aplicado en g o cc m-2 en la fecha especiacutefica (FcFr)

ElmFr = DsFr GdElm

Costo fertilizante $Fr Costo ($) de los g o cc del fertilizante aplicado por m2 $Fr = $gFr DsFr (a)

Costo elemento $Elm Costo ($) de la cantidad del elemento del fertilizante aplicado (ElmFr) por m2

$Elm = $Fr GrdElm

Pesticidas


Fecha FcPst Fecha de la aplicacioacuten del producto Si se mezcloacute maacutes de un producto en la misma aplicacioacuten se debe registrar

cada producto por separado en la misma fecha

Meacutetodo MtPst Meacutetodo de aplicacioacuten 1 - Foliar 2 - Inyeccioacuten

Tipo TpPst Tipo de producto aplicado 1 - Insecticida 2 - Fungicida 3 - Bactericida 4 - acaricida 5 - Herbicida 6 -

Adyuvante 7 - Bioloacutegico

Ingrediente activo IA Nombre del ingrediente activo del producto aplicado

Producto PrPst Nombre comercial del producto aplicado

Porcentaje de IA IA Porcentaje () de IA presente en el producto aplicado

Grupo quiacutemico GqIA Grupo quiacutemico al que el IA del producto pertenece

Dosis producto DsPst Dosis del producto aplicado en g o cc m-2 en la fecha especiacutefica (FcPst)

Dosis del IA IAPst Dosis del IA del producto aplicado en g o cc m-2 en la fecha especiacutefica (FcPst)

IAPst = DsPst IA

Costo $Pst Costo ($) de la cantidad del producto aplicado (DsPst) por m2 $Pst = $gPst DsPst (a)

Costo $IA Costo ($) de la cantidad de IA del producto aplicado (IAPst) por m2


Variable SGL Descripcioacuten $IA = $Pst IA

Combustibles


Tipo TpCmb Tipo de combustible 1 - Gasolina 2 - Gas 3 - Electricidad 4 ndash Carboacuten

Producto PrCmb Nombre geneacuterico o comercial del combustible utilizado

Cantidad CtCmb Cantidad del combustible seguacuten unidad de medida por m-2

Costo $Cmb Costo ($) de la cantidad (seguacuten unidad) del combustible utilizado por m2 $Mtr = $UMCmb CtCmb (a)

Materiales


Tipo TpMtr Tipo de material 1 - Madera 2 - Acero 3 - Poliviniol cloruro 4 - Polietileno 5 - Poliestireno 6 - Caucho entre

otros

Producto PrMtr Nombre geneacuterico o comercial del material utilizado

Cantidad CtMtr Cantidad del material en kg m-2

Costo $Mtr Costo ($) de la cantidad (kg) del material utilizado por m2 $Mtr = $kgMtr CtMtr (a)

Fuerza laboral


Fecha FcLb Fecha de realizacioacuten de la labor

Actividad IDActLb Identificacioacuten de la actividad llevada a cabo con base en lo expuesto en (b)

Grado de esfuerzo de

labor GE Grado de esfuerzo de labor seguacuten la escala de esfuerzo de labor expuesta en (b)

Tiempo TmLb Horas dedicadas a la actividad por UE No son las horas utilizadas por persona sino el total de horas empleadas por el nuacutemero total de trabajadores que realizaron la actividad

Costo $Lb Costo ($) de la labor $Lb = $HLb TmLb

Cosecha


Fecha FcCos Fecha de la cosecha

Cosecha total TtCos Cantidad total cosechada (kg UE-1) en cada FcCos

Categoriacuteas total CatCos Cantidad de primera (1Cat) segunda (2Cat) etc recolectada (kg UE-1) en cada FcCos

Cosecha m2 m2Cos Cantidad total cosechada en kg m-2 m2Cos = TtCos ArUE

Categorias m2 m2Cat Cantidad cosechada de 1Cat 2Cat 3Cat o 4Cat en kg m-2 P ej m21Cat = 1CatCos ArUE

Cosecha hectaacuterea haCos Cantidad total cosechada en kg ha-1 haCos = m2Cos 10000

Categorias hectaacuterea haCat Cantidad cosechada de 1Cat 2Cat 3Cat o 4Cat en kg ha-1 P ej ha1Cat = m21Cat 10000

Cosecha planta PltCos Cantidad cosechada en kg planta-1 PltCos = m2Cos Dsd

Categorias planta PltCat Cantidad cosechada de 1Cat 2Cat 3Cat o 4Cat en kg planta-1 P ej Plt1Cat = m21Cat Dsd

Porcentaje categorias Cat Porcentaje cosechado de 1Cat 2Cat 3Cat o 4Cat P ej 1Cat = (m21Cat m2Cos) 100

Venta $Cos Ingresos obtenidos por la venta del producto cosechado por hectaacuterea $Cos = ($1Cat ha1Cat) hellip + ($4Cat

ha4Cat)

SGL Sigla (a) Tabla 4-1 (b) Numeral 23 Tabla 2-18

Se construyoacute el inventario del sistema productivo para cada unidad experimental de cada uno de

los tres experimentos expuestos en el Numeral 21 ExTom (Numeral 211) ExPtSp (Numeral

212) y ExPtRo (Numeral 213) A manera de ejemplo ilustrativo y debido a que la informacioacuten

es muy extensa en este apartado se muestran algunos datos de insumos y de campo para el

experimento ExTom (Numeral 211) Este ejemplo permite definir la forma de recoleccioacuten y

diligenciamiento de toda la informacioacuten recolectada en campo para cada experimento

Dependiendo del objetivo del estudio que se lleve a cabo se puede abordar el inventario de uno o

varios componentes del sistema con un mayor o menor grado de detalle En este trabajo el

objetivo de los experimentos ExTom y ExPtSp es hacer comparaciones entre tratamientos de


fertilizacioacuten Los pesticidas materiales y combustibles utilizados fueron los mismos para todos los

tratamientos La informacioacuten de estos componentes se abordoacute de forma global principalmente para

hacer evaluaciones financieras

4142 Seleccioacuten de indicadores centrales

Para definir los indicadores que se incluyeron en el anaacutelisis de sostenibilidad se utilizoacute el meacutetodo

de seleccioacuten de indicadores expuesto en el Numeral 23 e incluido en MSEAS El cual divide los

indicadores de acuerdo con su dimensioacuten (ambiental social y econoacutemico) atributo y jerarquiacutea

(crudo base y central) Se aplicoacute la lista de chequeo y a partir del cumplimiento de los diferentes

tipos de criterios (obligatorios no obligatorios principales no obligatorios alternos y de

correlacioacuten) y de la puntuacioacuten obtenida se definioacute el conjunto miacutenimo de indicadores (CMI) que

representariacutea a cada atributo y dimensioacuten en el anaacutelisis de sostenibilidad

4143 Atributos e endicadores crudos de la dimensioacuten ambiental

Dentro de la dimensioacuten ambiental se seleccionan indicadores que muestran el impacto del manejo

del suelo y del sistema de cultivo sobre el ecosistema como un todo es decir sobre la biota el

agua la atmoacutesfera los humanos y se hace eacutenfasis en el recurso suelo Con base en esto y de

acuerdo con lo planteado en MSEAS se abordaron cuatro atributos calidad del suelo relacioacuten

suelo-planta relacioacuten suelo-agua y relacioacuten suelo-atmoacutesfera Los indicadores de cada atributo se

obtuvieron de las variables medidas en campo del inventario del sistema productivo (Numeral

4141) y de la estimacioacuten mediante Anaacutelisis de Ciclo de Vida (Life Cycle Assessment - LCA) que

permite cuantificar el impacto ambiental de los productos desde su origen como materia prima

hasta su final como residuo (Kucukvar et al 2014 Antoacuten 2004) Para el LCA se siguieron las

directrices de ISO 14040 (ISO 2006a b) a traveacutes de tres fases fase 1) inventario del sistema

productivo (Numeral 4141) fase 2) medicioacuten del impacto ambiental (ISO 2006a) en esta fase

se evaluaron las diferentes entradas y salidas dentro de los efectos ambientales tambieacuten llamadas

ldquoCategoriacuteas de Impactordquo (en este estudio corresponden a indicadores) y fase 3) interpretacioacuten de

los resultados (ISO 2006b) Se utilizaron los meacutetodos de caracterizacioacuten basal de la CML (Guineacutee

et al 2004) Todos los consumos de recursos y las emisiones se refirieron a una unidad funcional

de masa de un kg de tomates comerciales frescos El liacutemite del sistema para la evaluacioacuten fue

desde la extraccioacuten de la materia prima hasta la puerta de la granja es decir un LCA de cuna a

puerta Se consideroacute un uacutenico subsistema fertilizacioacuten Los procesos de fondo incluyeron la


produccioacuten de fertilizantes cuyos datos para su produccioacuten partieron de la base de datos Ecoinvent

V2 Versioacuten 34 (Ecoinvent Center 2017)

Dentro de la dimensioacuten ambiental se evaluaron 10 indicadores crudos distribuidos en los atributos

calidad del suelo (SQSMAF SQSA SQWP y SQPCA) relacioacuten suelo-planta (S-Pr W-kg y N-kg)

relacioacuten suelo-agua (FWT MWT y EP) y relacioacuten suelo-Atmoacutesfera (AP GWD OLD) de los

cuales seis se estimaron mediante LCA (FWT MWT EP AP GWP y OLD) Los demaacutes

indicadores se midieron en laboratorio o fueron estimados mediante ecuaciones de acuerdo con lo

expuesto en la Tabla 4-3

Tabla 4-3 Atributos e indicadores crudos medidos en la dimensioacuten ambiental

Indicador Sigla Unidad Umbral Meacutetodo de medicioacuten

Calidad del suelo

Marco de referencia de

evaluacioacuten del manejo

del suelo

SQSMAF --- 0 - 1

Acorde a lo planeteado por Andrews (2004) Se evaluaron las propiedades pH CE P

CAD Da y CO Se asignoacute un puntaje a cada propiedad y unidad experimental usando los

algoriacutetmos de SMAF en una hoja de excel

Indicador de calidad del

suelo aditivo simple SQSA --- 0 - 1

Siguiendo el meacutetodo planteado por Amacher et al 2007 y evaluado por Mukherjee y Lal

(2014) SQSA se midioacute a partir de las propiedades pH CE CICE P AD CAD Da CO y

StockC


suelo aditivo ponderado SQWP --- 0 - 1

Acorde a lo planteado por Mukherjee y Lal (2014) Se evaluaron las mismas propiedades

de SQSA


suelo con PCA SQPCA --- 0 - 1

El anaacutelisis de componentes principales (PCA) se usa para crear un conjunto miacutenimo de

datos y evitar la redundancia de los datos Se llevoacute a cabo de acuerdo con lo expuesto por

Mukherjee y Lal (2014) con las mismas variables de SQSA

Relacioacuten suelo-planta

Relacioacuten suelo produccioacuten S-Pr m2 kg-1 MNM

Ecuacioacuten 30

Consumo de agua por

kilogramo W-kg L kg-1 MNM

Ecuacioacuten 31

Consumo de nitroacutegeno por

kilogramo N-kg g kg-1 MNM

Ecuacioacuten 32

Relacioacuten suelo-agua

Toxicidad de agua dulce FWT kg 14-DB eq MNM

Ecuacioacuten 33

Toxicidad marina MWT kg 14-DB eq MNM Doacutende TAP = Factor de caracterizacioacuten para la toxicidad de los ecosistemas acuaacuteticos fi n = fraccioacuten de la sustancia i que se transporta desde el cultivo al compartimento ambiental

n y mi = masa emitida de cada contaminante i (Audsley 2003) Se estimoacute mediante LCA

Eutrofizacioacuten potencial EP kg PO43- eq MNM

Ecuacioacuten 34

S minus Pr = 1 m2

kg Producto

w minus kg =L agua aplicados mminus2

kg producidos mminus2

N minus kg = g N mminus2

kg Producto mminus2

F(M)WT = sum TAPin x fi n x mi

i n

EP = sum (

vi

Mi x

No2

Ae

1MPO4

3minus x

No2

Ap

) mi

i



Doacutende vi = cantidad de moles de N o P en una moleacutecula del compuesto i M = masa

molecular (kg mol-1) NO2 = cantidad de moles de O2 consumidos durante la degradacioacuten

de las algas Ae = cantidad de moles de N o P contenidos en una moleacutecula de algas y mi = masa de la sustancia 1 (kg) (Guineacutee et al 2004) Se puede estimoacute mediante LCA

Relacioacuten suelo-Atmoacutesfera

Acidificacioacuten potencial AP kg SO2 eq MNM

Ecuacioacuten 35

Doacutende ηSO2 = cantidad de iones SO2 (mol kg-1) que pueden ser potencialmente

producidos por un kg de substancia i MSO2 = peso equivalente de un mol de SO2 (kg mol-

1) Mi = peso equivalente de la sustancia i y mi = masa de la sustancia i (kg) (Heijungs et

al 2012) Se estimoacute mediante LCA


global potencial GWP kg CO2 eq MNM

Ecuacioacuten 36

Doacutende T = tiempo (antildeos) ai = calentamiento producido por el aumento de la

concentracioacuten de un gas i (W m-2 kg-1) ci(t) = concentracioacuten del gas i en el tiempo (t) (kg m-3) y mi = masa de la substancia i (kg) Los valores correspondientes a CO2 se incluyen

en el denominador (Heijungs y Guineacutee 2012) Se estimoacute mediante LCA

Agotamiento de la capa de

ozono OLD kg CFC-11 eq MNM

Ecuacioacuten 37

Se expresa en unidades relativas al efecto que produce 1 kg de CFC-11 Expresa la

relacioacuten entre la descomposicioacuten del ozono (O3) en el estado de equilibrio debido a las emisiones anuales (δ[O3]) (flujo en kg antildeo-1) de una cantidad de una substancia (i) emitida

a la atmoacutesfera y la descomposicioacuten del ozono en estado de equilibrio debido a una cantidad

igual de CFC-11 (Guineacutee y Col 2004) Se estimoacute mediante LCA

Doacutende MYM = El mayor es el mejor y MNM = El menor es el mejor

4144 Atributos e endicadores crudos de la dimensioacuten social

Los indicadores de la dimensioacuten social se enfocaron en variables asociadas con el manejo

agronoacutemico de los sistemas productivos las cuales provienen del inventario del sistema productivo

(Numeral 4141) y de la estimacioacuten mediante LCA De acuerdo con MSEAS se dio eacutenfasis a tres

aspectos sociales (atributos) seguridad alimentaria (Yd y PCat) generacioacuten de empleo (JA y JC) y

salud humana (ELB ELB(45) PO y HT) (Tabla 4-4) A excepcioacuten de PO y HT que se estimaron

mediante LCA los demaacutes indicadores se estimaron a partir de la informacioacuten del inventario del

sistema productivo (Numeral 4141)

4145 Atributos e indicadores crudos de la dimensioacuten econoacutemica

De acuerdo con lo planteado en MSEAS se abordaron cuatro atributos egresos (VC y FC)

inversioacuten (IV) ingresos (GI y NI) y rentabilidad (NPV BC OIR IRR BPQ y BPP) (Tabla 4-5)

Los indicadores de cada atributo se estimaron a partir del inventario del sistema productivo

AP = sum (ηSO2

MSO2

Mi

)

119894

mi


T

0

int aCO2cCO2

(t)dtT

0

)

i

mi

OLD = sum (δ[O3]i

δ[O3]CFCminus11

) mi

i


(Numeral 4141) mediante un modelo empresarial en donde todos los procesos teacutecnicos

administrativos y de gestioacuten se caracterizaron por estar dentro de los paraacutemetros legales para el

gobierno colombiano (CCB 2019 DIAN 2019) Cada unidad experimental se evaluoacute como un

proyecto productivo independiente

Tabla 4-4 Atributos e indicadores crudos medidos en la dimensioacuten social



Rendimiento Yd Mg ha-1 MYM -----------------

Porcentaje de

primera

categoriacutea

PCat MYM

Ecuacioacuten 38

Doacutende PCat = Produccioacuten de primera categoriacutea (kg) del producto cosechado PTot = Produccioacuten total (kg)


Jornales por

ciclo por

hectaacuterea

JC jornal ciclo-1

ha-1 MNM -----------------

Jornales por

antildeo por

hectaacuterea

JA jornal antildeo-1

ha-1 MNM

Ecuacioacuten 39

Salud Humana Indicador de

esfuerzo de labor

ELB --- MNM

En el Numeral 23 se hace una exposicioacuten detallada de este indicador Alto y maacuteximo

esfuerzo de labor

ELB(45) MNM


fotoquiacutemicos

PO kg C2H4 eq MNM

Ecuacioacuten 40

Doacutende a = cambio en la concentracioacuten de ozono debido a un cambio en la emisioacuten de un

compuesto orgaacutenico volaacutetil (VOC) i b = emisioacuten del VOC i integrada en el tiempo considerado El denominador contiene estas mismas variables para el etileno (C2H4)

substancia de referencia (Guineacutee y Col 2004) Se estimoacute mediante LCA

Toxicidad

humana HT kg 14-DB eq MNM

Ecuacioacuten 41

Doacutende HT = Factor de caracterizacioacuten para la toxicidad humana fi n = fraccioacuten de la

sustancia i que se transporta desde el cultivo al compartimento ambiental n y mi = masa

emitida de cada contaminante i (Antoacuten 2004) Se estimoacute mediante LCA


Toda la informacioacuten relativa a fertilizacioacuten proteccioacuten de cultivos labores culturales cosecha

entre otros se cuantificaron econoacutemicamente y se incluyeron en la matriz de datos de entrada del

inventario del sistema productivo (Numeral 4141) De igual manera todos los costos variables

(material vegetal fertilizantes proteccioacuten de cultivos entre otros) y fijos (arrendamiento servicios

puacuteblicos salarios administracioacuten entre otros) asociados a la produccioacuten se contabilizaron e

PCat = PCat

PTottimes 100

JA = JC X Ciclos por antildeo

PO = sum (

aibi

frasl

cC2H4

bC2H6frasl

) mi

i

HT = sum HTPin

in

times fin times mi


incluyeron en el anaacutelisis para lo cual se llevoacute registro detallado durante todo el ciclo de produccioacuten

(Tabla 4-2)

Tabla 4-5 Atributos e endicadores crudos medidos en la dimensioacuten econoacutemica


Egresos

Costos

variables VC $ ha-1 MNM Sumatoria de los costos variables

Costos fijos FC $ ha-1 MNM Sumatoria de los costos fijos

Inversioacuten

Inversioacuten IV $ ha-1 MNM Es la ubicacioacuten de un capital con la intencioacuten de obtener una ganancia futura

Ingresos

Ingresos brutos GI $ ha-1 MYM ------------------

Ingresos netos NI $ ha-1 MYM

Ecuacioacuten 42

Rentabilidad

Valor presente

neto NPV $ MYM

Ecuacioacuten 43

Relacioacuten

beneficio costo BC $ MYM Ecuacioacuten 44

Tasa de intereacutes

de oportunidad OIR MYM

Ecuacioacuten 45

Tasa interna de retorno

IRR MYM Calculada a partir de la foacutermula para el NPV donde se asume que el NPV es igual a cero y que la variable a despejar es la tasa de intereacutes i

Punto de

equilibrio por cantidad

BPQ kg ha-1 MNM

Ecuacioacuten 46

Punto de

equilibrio por

precio

BPP $ kg-1 MNM Ecuacioacuten 47


El anaacutelisis se realizoacute a partir de la teacutecnica de evaluacioacuten de proyectos de inversioacuten (Acuntildea 2009)

asumiendo que la produccioacuten es constante para un aacuterea de cultivo de una hectaacuterea en cada unidad

experimental (proyecto) transformando los valores de cada variable del aacuterea de la unidad

experimental a una ha La evaluacioacuten consideroacute una tasa de impuestos del 33 (DIAN 2019) una

vida uacutetil de activos depreciables de 5 antildeos una tasa para los depoacutesitos a teacutermino fijo (DTF) del

4 una tasa de intereacutes del 12 para un preacutestamo solicitado a 2 antildeos y una tasa de inflacioacuten anual

del 3 para todos los tratamientos

La evaluacioacuten financiera se realizoacute de tal forma que el productor obtenga una rentabilidad deseada

del 21 Se definioacute a partir de experiencias praacutecticas en campo que indican que esta oscila entre

21 y 23 para proyectos agriacutecolas rentables

NI = GI minus (VC + FC)

NPV =FC1

(1 + i)1+

FC2

(1 + i)2+

FCn

(1 + i)nminus IV

BCfrasl =

GI

VC + FC

OIR = sum(

FC + VCGI

) i

n

n

i=1

BPQ = FC

PVU minus VCU

119861119875119875 = 119865119862

1 minus119881119862

119881119890119899119905119886119904 119879119900119905119886119897119890119904


Para cada dimensioacuten y atributo individualmente se hace el proceso de seleccioacuten de indicadores

buscando que cada atributo esteacute representado por un indicador

4146 Anaacutelisis estadiacutestico

Dos de los criterios de seleccioacuten dentro del meacutetodo de seleccioacuten de indicadores que se incluye en

MSEAS (Numeral 23) estaacuten asociados a anaacutelisis estadiacutesticos (correlacioacuten varianza y pruebas de

comparacioacuten) Los anaacutelisis se realizaron con el software R versioacuten 402 (R Core Team 2019)

acorde con lo expuesto en el Numeral 2443

4147 Estimacioacuten del iacutendice de sostenibilidad (IS)

De acuerdo con MSEAS se utilizoacute la teacutecnica de normalizacioacuten ldquodistancia desde el maacuteximordquo con

los valores de todos los indicadores normalizados en un rango adimensional (0-1) doacutende 0

representa el valor menos sostenible y 1 el maacutes sostenible (Ecuacioacuten 24 Numeral 3431)

El valor de los ponderadores se definioacute mediante anaacutelisis de componentes principales (PCA) con

la Ecuacioacuten 48 doacutende Wk = valor del ponderador λj = vector propio fj = porcentaje de

variabilidad total explicada por cada componente principal (PC) Se tuvo en cuenta hasta el PC

donde se alcanzoacute una variacioacuten acumulada mayor o igual al 90

119882119896 = sum λj times PCj

PC

j=1

Ecuacioacuten 48

A cada atributo le corresponde un Wk que es el ponderador del indicador seleccionado en

representacioacuten de ese atributo

Para medir el iacutendice de sostenibilidad (IS) se utilizoacute el meacutetodo de producto de indicadores

ponderados cuya expresioacuten algebraica se muestra en la Ecuacioacuten 27 (Numeral 3433)

Con el fin de que el proceso de compensacioacuten solo se asumiera entre atributos no entre

dimensiones el proceso de agregacioacuten se realizoacute para cada dimensioacuten por separado Asiacute para


estimar el IS que reuniera las tres dimensiones se asignoacute un ponderador de 033 a cada dimensioacuten

asumiendo que estas tienen el mismo grado de importancia (Van Asselt et al 2014)

Para corroborar lo encontrado en el proceso de simulacioacuten de los meacutetodos de agregacioacuten de

indicadores realizado en la construccioacuten de MSEAS (Numeral 3523) se estimaron los iacutendices

de sostenibilidad con los tres meacutetodos evaluados suma ponderada de indicadores producto de

indicadores ponderados y funcioacuten multicriterio


4151 Indicadores centrales seleccionados y definicioacuten del Conjunto

Miacutenimo de Indicadores (CMI)

Como se muestra en la Tabla 4-7 seguacuten los criterios de seleccioacuten obligatorios (ObGt) todos los

indicadores evaluados estaacuten relacionados con el objetivo de sostenibilidad (ObSt) son

cuantificables (CuAt) trasparentes y estandarizados (TrEs) y especiacuteficamente interpretables (EsIn)

El cambio de los indicadores puede ser interpretado por la modificacioacuten que sufrioacute el sistema al

aplicar los tratamientos Ademaacutes se basan en datos claramente definidos verificables y

cientiacuteficamente aceptables recopilados mediante meacutetodos estandarizados y asequibles de modo

que puedan repetirse de manera confiable y compararse entre siacute En el atributo salud humana de la

dimensioacuten social el indicador ELB(45) obtuvo un puntaje de cero para el criterio de redundancia

(NoRd) pues hace parte de ELB Esto implica que estos dos indicadores estaacuten directa y

proporcionalmente relacionados Lo mismo ocurre con GI en el atributo ingresos de la dimensioacuten

econoacutemica (Tabla 4-7) En este caso GI hace parte de NI Dos indicadores obtuvieron un puntaje

de cero por no presentar diferencias significativas entre tratamientos (SgDf) SQSMAF y PCat

(Tabla 4-7 y Tabla 4-9)

En cuanto a los criterios no obligatorios principales (NbPr) y alternos (NbAt) se destaca que

ninguacuten indicador estaacute parametrizado (PrTz) Esto indica que la comparacioacuten entre tratamientos se

realiza dependiendo de si mayor o menor es mejor para cada indicador (Tabla 4-3 Tabla 4-4 y

Tabla 4-5)


Tabla 4-6 Algoritmo para calcular el criterio de seleccioacuten de correlacioacuten (CrLc)

Atrib Ind Matriacutez de correlacioacutensect FS

sumCS 1 2 3 N


SQSMAF SQSA SQW SQPCA LU W-kg N-kg FWT MWT EP AP GWP OLD

SQ

SQSMAF 034 067 078 04 30 30 10

SQSA 034 077 064 04 30 30 10 071

SQW 067 077 093 02 20 20 07 071

SQPCA 078 064 093 02 20 20 07 071

Slo-Plt

LU 100 054 02 20 20 07 ϯ 061

W-kg 100 054 02 20 20 07 ϯ 053

N-kg 054 054 05 30 30 10 054

Slo-Ag

FWT 100 100 00 10 10 10 ϯ 059

MWT 100 100 00 10 10 10 ϯ 059

EP 100 100 00 10 10 10 ϯ 065

Slo-At

AP 100 100 00 10 10 10 ϯ 059

GWP 100 100 00 10 10 10 ϯ 063

OLD 100 100 00 10 10 10 ϯ 055


Yd PCat JC ELB ELB(45) PO HT

S Alm Yd 018 08 20 20 10 ϯ 067

PCat 018 08 20 20 10 ϯ

G Epl JC --- --- --- 10 067

S Hm

ELB 090 031 031 05 30 30 10 057

ELB(45) 090 071 071 02 10 10 03

PO 031 071 100 03 20 20 07 ϯ 059

HT 031 071 100 03 20 20 07 ϯ 061


VC FC IV GI NI BC NPV ORO IRR BPQ BPP

Egr VC 087 01 10 10 10 ϯ 071

FC 087 01 10 10 10 ϯ 063

Invr IV --- --- --- 10 058

Ingr GI 100 00 10 10 10 ϯ

NI 100 00 10 10 10 ϯ 071

Rtbl

BC 100 100 100 096 097 00 10 10 10 ϯ 072

NPV 100 100 100 096 097 00 10 10 10 ϯ 064

ORO 100 100 100 097 098 00 10 10 10

IRR 100 100 100 097 097 00 10 10 10 064

BPQ 096 096 097 097 100 00 10 10 10 056

BPP 097 097 098 097 100 00 10 10 10 056

Atrib Atributos SQ Calidad del suelo Slo-Plt Relacioacuten suelo-planta Slo-Ag Relacioacuten suelo-agua Slo-At Relacioacuten

suelo-atmoacutesfera S Alm Seguridad alimentaria G Empl Generacioacuten de empleo S Hm Salud humana Egr Egresos

Invr Inversioacuten Ingr Ingresos Rtbl Rentabilidad

Con respecto al criterio de correlacioacuten (CrLc) se encontroacute que en la dimensioacuten ambiental existen

correlaciones muy altamente significativas entre todos los indicadores de los atributos relacioacuten

suelo-agua y relacioacuten suelo-atmoacutesfera En el atributo relacioacuten suelo-planta ocurre lo mismo para

todos los indicadores a excepcioacuten de N-kg que no presenta una correlacioacuten significativa con los

demaacutes indicadores de este atributo Para la dimensioacuten social las correlaciones maacutes altamente

significativas se presentan entre ELB y ELB(45) para salud humana (Tabla 4-6) Esto tiene sentido


pues hay redundancia en estos dos indicadores El esfuerzo de labor (ELB) se construye a partir de

la suma de todas las labores de cultivo incluyendo aquellas labores con alto y maacuteximo esfuerzo de

labor (G4 y G5) (Numeral 23) En cuanto a la dimensioacuten econoacutemica existe una correlacioacuten

altamente significativa entre todos los indicadores de los tres atributos evaluados lo cual se explica

porque unos indicadores estaacuten construidos a partir de otros donde la base para la obtencioacuten de los

indicadores son los ingresos y los egresos (Tabla 4-5)

Tabla 4-7 Proceso de seleccioacuten de indicadores

Atrib Ind

ObGt NbPr NbAt CrLc Tt

Ob

St

Cu

At

Ep

In

TrE

s

NoR

d

SgD

f WCS

Md

As

PrT

z

Md

Ed

Ob

Es

VrR

t WCS

AcT

n

DsP

t

PrF

u

AgV

r

WCS WCS

05 02 02 01


SQ

SQSMAF 2 1 1 1 1 0 00 3 0 2 2 1 07 015 2 1 1 1 10 020 10 010 000

SQSA 2 1 1 1 1 3 08 041 3 0 2 2 1 07 015 2 0 1 1 08 016 10 010 081

SQW 2 1 1 1 1 3 08 041 3 0 2 2 1 07 015 2 0 1 1 08 016 07 007 078

SQPCA 2 1 1 1 1 3 08 041 3 0 2 2 1 07 015 2 0 1 1 08 016 07 007 078

Slo-Plt

LU 2 1 1 1 1 2 07 036 3 0 2 1 1 06 013 2 0 1 0 06 012 07 007 068

W-kg 2 1 1 1 1 2 07 036 3 0 0 1 1 05 009 1 0 1 0 04 008 000

N-kg 1 1 1 1 1 2 06 032 3 0 2 2 1 07 015 1 0 1 0 04 008 10 010 064

Slo-Ag

FWT 2 1 1 1 1 5 10 050 2 0 0 0 1 03 005 1 0 0 0 02 004 000

MWT 2 1 1 1 1 5 10 050 2 0 0 0 1 03 005 1 0 0 0 02 004 000

EP 2 1 1 1 1 5 10 050 2 0 0 1 1 04 007 2 0 0 0 04 008 10 010 075

Slo-At

AP 2 1 1 1 1 5 10 050 2 0 0 0 1 03 005 1 0 0 0 02 004 000

GWP 2 1 1 1 1 5 10 050 2 0 0 0 1 03 005 2 0 0 0 04 008 10 010 073

OLD 1 1 1 1 1 5 09 045 2 0 0 0 1 03 005 1 0 0 0 02 004 000


S Alm Yd 2 1 1 1 1 2 07 036 3 0 2 2 1 07 015 2 1 1 0 08 016 10 010 077

PCat 2 1 1 1 1 0 00 3 0 2 2 1 07 015 1 0 0 0 02 004 000

G Epl JC 2 1 1 1 1 5 10 050 1 0 2 0 0 03 005 2 0 1 0 06 012 10 010 077

S Hm

ELB 2 1 1 1 1 5 10 050 3 0 0 0 1 04 007 0 0 0 0 00 000 10 010 067

ELB(45) 2 1 1 1 0 5 00 3 0 0 0 1 04 007 0 0 0 0 00 000 03 003 000

PO 2 1 1 1 1 5 10 050 2 0 0 0 1 03 005 1 0 0 0 02 004 000

HT 2 1 1 1 1 5 10 050 2 0 0 1 1 04 007 1 0 0 0 02 004 07 007 068


Egr VC 2 1 1 1 1 5 10 050 1 0 2 1 1 05 009 1 1 1 0 06 012 10 010 081

FC 2 1 1 1 1 4 09 045 1 0 2 0 0 03 005 1 1 1 0 06 012 000

Invr IV 2 1 1 1 1 3 08 041 1 0 2 0 0 03 005 1 1 1 0 06 012 10 010 068

Ingr GI 2 1 1 1 0 3 00 3 0 2 1 1 06 013 1 0 1 0 04 008 000

NI 2 1 1 1 1 3 08 041 3 0 2 2 1 07 015 2 1 1 0 08 016 10 010 081

Rtbl

BC 2 1 1 1 1 3 08 041 3 0 0 2 1 05 011 2 1 1 1 10 020 10 010 082

NPV 2 1 1 1 1 3 08 041 1 0 0 2 1 04 007 2 0 1 1 08 016 000

ORO 2 1 1 1 0 3 00 1 0 0 2 1 04 007 1 0 1 1 06 012 10 010 000

IRR 2 1 1 1 1 3 08 041 1 0 0 2 1 04 007 2 0 1 1 08 016 10 010 074

BPQ 2 1 1 1 1 2 07 036 1 0 0 2 1 04 007 1 0 1 1 06 012 10 010 066

BPP 2 1 1 1 1 2 07 036 1 0 0 2 1 04 007 1 0 1 1 06 012 10 010 066

ObGt Obligatorio NbPr No obligatorio principal y alterno (NbAt) Atrib Atributo Ind Indicador ObSt Relacionado

con el objetivo de sostenibilidad CuAt Cuantificable EpIn Especiacuteficamente interpretable TrEs Transparente y

estandarizado NoRd No redundante NoCr No correlacionado SgDf Significativamente diferente MdAs Medicioacuten

asequible PrTz Parametrizado MdEd Medido o estimado ObEs Relacionado con el objetivo del estudio VrRt

Variable entre repeticiones AcTn Aceptado DsPt Desarrollo participativo PrFu Balance de presente y futuro AgVr

Agregado Wcs ponderador asignado para la categoriacutea de seleccioacuten Tt = Puntuacioacuten total


De acuerdo con los resultados mostrados en la Tabla 4-7 el conjunto miacutenimo de indicadores

(CMI) de la dimensioacuten ambiental estaacute compuesto por los indicadores centrales SQSA (del atributo

calidad de suelo) S-Pr (del atributo relacioacuten suelo-planta) EP (del atributo relacioacuten suelo-agua) y

GWP (del atributo relacioacuten suelo-atmoacutesfera) con 091 081 075 y 073 puntos respectivamente

El CMI de la dimensioacuten social lo componen los indicadores centrales Yd (del atributo seguridad

alimentaria) JC (del atributo generacioacuten de empleo) y HT (del atributo salud humana) con 091

077 y 068 puntos respectivamente En cuanto a la dimensioacuten econoacutemica el CMI se compone de

los indicadores centrales VC (del atributo egresos) INV (del atributo inversioacuten) NI (del atributo

ingresos) y BC (del atributo rentabilidad) con 081 077 091 y 091 puntos respectivamente

(Tabla 4-7)

4152 Evaluacioacuten de iacutendices de sostenibilidad (IS)

Ponderacioacuten

Con base en la asignacioacuten de ponderadores realizada a traveacutes del PCA se puede apreciar que los

ponderadores (Wk) fueron asignados equitativamente para las dimensiones ambiental y social

(Tabla 4-8) lo que indica que todos los atributos de estas dos dimensiones generaron el mismo

peso sobre la sostenibilidad del sistema En cuanto a la dimensioacuten econoacutemica el atributo egresos

ejerce un menor peso en la dimensioacuten y por ende en la sostenibilidad (Tabla 4-8)

PCA es un meacutetodo que asigna los ponderadores a los atributos de manera objetiva (Rossi et al

2009) lo cual es una ventaja a la escala de evaluacioacuten geograacutefica que maneja MSEAS (parcela o

unidad experimental) A esta escala las tres dimensiones de la sostenibilidad estaacuten regidas por las

actividades agriacutecolas maacutes que por las poliacuteticas gubernamentales Con otras teacutecnicas de asignacioacuten

de ponderadores tales como toma de decisioacuten multicriterio (MCDM) o proceso jeraacuterquico

analiacutetico (AJP) en donde los ponderadores son asignados a partir de la opinioacuten de expertos el

componente social cobra mayor relevancia al tiempo que se incrementa la subjetividad del anaacutelisis

(Goacutemez y Riesgo 2009)


Tabla 4-8 Resultados del proceso de ponderacioacuten de indicadores mediante anaacutelisis de componentes

principales (PCA)

Estimadores Ambiental (PCj) Social (PCj) Econoacutemico (PCj)

PC1 PC2 PC3 PC1 PC2 PC3 PC1 PC2 PC3

Auto-valores 1643 0548 0003 1330 1051 0355 1455 0940 0002

Variabilidad () 0900 0100 0000 0590 0368 0042 0706 0294 0000

Var Acumulada () 0900 1000 1000 0590 0958 1000 0706 1000 1000

pcj () 100 62 38 100

Dimensioacuten Atributo Auto-vectores (EPCj) (Auto-vectores)2 λj

PC1 x λ1 PC2 x λ2 Wk EPC1 EPC2 EPC3 λ1 λ2

Ambiental

Calidad suelo 0479 -0597 0644 0229 023

Suelo-Planta 0453 0796 0401 0205 021

Suelo-Agua 0532 -0071 -0461 0283 028

Suelo-Atmosfera 0532 -0070 -0460 0283 028

Social

Seg Alimentaria -0698 0272 0662 0488 0074 0300 0028 033

Generacioacuten empleo 0054 0942 -0330 0003 0888 0002 0341 034

Salud humana 0714 0195 0673 0509 0038 0313 0015 034

Econoacutemica

Egresos 0254 -0956 0144 0065 006

Inversioacuten 0540 0017 -0841 0292 029

Ingresos 0568 0202 0367 0322 032

Rentabilidad 0567 0211 0369 0321 032

Comparacioacuten entre tratamientos

Como se aprecia en la Tabla 4-9 el tratamiento ChC presenta los mejores resultados para los

indicadores centrales de todas las dimensiones a excepcioacuten de los indicadores del atributo calidad

del suelo En el otro extremo a excepcioacuten de los indicadores de calidad de suelo y generacioacuten de

empleo (jornales por ciclo - JC) el tratamiento OrC presenta los valores maacutes bajos Esto se debe a

que OrC tiene los menores ingresos (NI) en concordancia con su menor rendimiento (Yd) que

ademaacutes influye directamente en el impacto ambiental LCA utiliza como unidad funcional un kg de

tomate fresco es decir cuanto maacutes insumo se utilice para producir un kg de tomate mayor

impacto ambiental se va a generar Esto mismo ocurre con la cantidad de agua necesaria para

producir un kg de tomate (W-kg) pues a pesar de que se aplicoacute la misma cantidad de agua a todas

las unidades experimentales OrC presenta el mayor consumo por kg debido a su menor

produccioacuten (Tabla 4-9) Para establecer la programacioacuten de riegos se tuvo en cuenta el

requerimiento hiacutedrico del cultivo Con base en las propiedades fiacutesicas del suelo y las caracteriacutesticas

fisioloacutegicas de la planta este fue el mismo para todas las unidades experimentales Por otro lado

OrC tambieacuten necesita mayor aacuterea (S-Pr) que ChC para producir la misma cantidad de tomate


Tabla 4-9 Resultados de la evaluacioacuten para cada dimensioacuten atributo e indicador por cada tratamiento

Letras iguales indican que no hay diferencias significativas entre tratamientos (Tuckey Plt 005)

n=15 Indicadores resaltados corresponden a los indicadores centrales

Atributo Indicador ChC OrC Mx1 Mx2 Mx3


Calidad del suelo

SQSMAF 086 a 089 a 088 a 087 a 089 a

SQSA 050 b 069 a 046 b 054 ab 058 ab

SQWP 081 b 087 a 082 b 083 ab 084 ab

SQPCA 058 b 067 a 061 ab 059 ab 064 ab

Rel suelo-planta

LU 0047 a 0053 b 0046 a 0048 a 0048 a

W-kg 3857 a 4350 b 3750 a 3936 a 3919 a

N-kg 174 c 108 a 150 b 138 b 117 a

Rel suelo-agua

FWT 32E-02 a 27E-01 e 80E-02 b 14E-01 c 19E-01 d

MWT 12E+01 a 10E+02 e 31E+01 b 53E+01 c 73E+01 d

EP 26E-04 a 22E-03 e 67E-04 b 11E-03 c 16E-03 d

Rel suelo-atmoacutesfera

AP 17E-02 a 14E-01 e 42E-02 b 71E-02 c 98E-02 d

GWP 57E-02 a 47E-01 e 14E-01 b 24E-01 c 33E-01 d

OLD 42E-07 a 35E-06 e 11E-06 b 18E-06 c 25E-06 d


Seguridad

Alimentaria

Yd 2116 a 1878 b 2178 a 2073 a 2083 a

PCat 0377 a 0386 a 0390 a 0383 a 0380 a

Generacioacuten Empleo JC 16103 a 16273 b 16442 e 16391 d 16357 c

Salud Humana

ELB 28438 a 28457 d 28462 a 28456 c 28444 b

ELB(45) 01880 e 01838 a 01846 b 01849 c 01859 d

PO 583E-06 a 487E-05 e 147E-05 b 250E-05 c 344E-05 d

HT 023 a 191 e 058 b 098 c 135 d


Egresos VC 1394 a 1401 b 1411 c 1406 b 1398 b

FC 607 a 607 a 608 c 608 bc 607 ab

Inversioacuten IV 16809 a 16794 b 16824 a 16806 a 16815 a

Ingresos GI 25519 a 22856 b 26543 a 24855 ab 25231 ab

NI 5511 a 2774 b 6351 a 4719 ab 5176 ab

Rentabilidad

BC 118 a 105 b 122 a 114 ab 116 ab

NPV 10836 a 4665 b 12729 a 9050 ab 10081 ab

ORO 022 a 012 b 024 a 019 ab 020 a

IRR 087 a 049 b 099 a 076 ab 083 ab

BPQ 240745 a 276947 b 237501 a 248318 a 244828 a

BPP 64471 a 72796 b 63157 a 66227 a 65456 a

A pesar de mostrar los resultados de sostenibilidad mas bajos para el atributo calidad de suelo y de

ser el uacutenico tratamiento al que no le aplicaron abonos orgaacutenicos ChC sobresale en la dimensioacuten

ambiental En cuanto a esto se observa una tendencia a aumentar el impacto ambiental (EP y

GWP) a medida que se incrementa la cantidad de abono orgaacutenico aplicado (gallinaza) en este

orden OrC gt Mx3 gt Mx2 gt Mx1 gt ChC Estos resultados concuerdan con lo reportado por Bojacaacute

et al (2014) quienes hallaron que la fertilizacioacuten es la actividad agriacutecola que genera el mayor

impacto ambiental negativo (sin tener en cuenta la infraestructura) La gallinaza es el precursor de

este resultado para la mayoriacutea de las categoriacuteas de impacto evaluadas en su estudio sobre el

impacto ambiental del cultivo de tomate bajo invernadero en Colombia Esto se debe a que la


gallinaza por su alto contenido de N se asocia con altos niveles de lixiviacioacuten y emisiones de N

(Bergstroumlm y Kirchmann 2010 Hayakawa et al 2009)

Con respecto al rendimiento (Yd) OrC fue el uacutenico tratamiento que mostroacute diferencias

significativas pues obtuvo la menor produccioacuten Los demaacutes tratamientos no presentaron

diferencias significativas entre ellos (Tabla 4-9) En cuanto a la cantidad de jornales (JC) el

anaacutelisis se puede hacer desde dos puntos de vista el del productor (duentildeo del cultivo) y el de los

operarios Si se hace desde el productor es maacutes conveniente una menor cantidad de jornales

mientras que para los operarios hay un mayor beneficio mientras maacutes jornales requiere el cultivo

Para este estudio de caso el anaacutelisis se hizo desde el punto de vista del productor pues un mayor

nuacutemero de jornales implica un mayor costo de produccioacuten lo que puede afectar por si solo la

sostenibilidad del sistema Con base en esto se puede apreciar que el mejor tratamiento es ChC

debido a que requiere un menor nuacutemero de jornales Esto tiene que ver con la cantidad de

fertilizantes utilizados ya que al aplicar en presiembra uacutenicamente fertilizantes de siacutentesis

quiacutemica no abonos orgaacutenicos se requiere un menor nuacutemero de jornales

Cuando se aplican abonos orgaacutenicos se requiere una mayor cantidad de este tipo de materiales para

lograr un resultado similar al obtenido con los fertilizantes de siacutentesis quiacutemica Esto se relaciona

con el indicador de esfuerzo de labor (ELB) doacutende el mayor valor lo presentoacute OrC debido a que a

las unidades experimentales de este tratamiento se les aplicaron una gran cantidad de abonos

orgaacutenicos cuya labor incluye dos actividades fertilizacioacuten edaacutefica manual (GI = 3) y cargue y

descargue de bultos de abonos y fertilizantes (GI = 5) (Numeral 23) Por el contrario ChC fue el

tratamiento que menos abonos aplicoacute manualmente por lo que presenta el menor ELB El

tratamiento ChC genera la menor cantidad de toxicidad humana (HT) debido al menor uso de

gallinaza Mientras que el tratamiento OrC al ser el que utiliza la mayor cantidad de esta

enmienda genera la mayor HT (Tabla 4-9)

Sostenibilidad de los tratamientos evaluados

Como se aprecia en la Figura 4-1 el tratamiento ChC presenta el mayor iacutendice de sostenibilidad

econoacutemica Esto se debe a la relacioacuten entre Yd VC y NI (Tabla 4-9) Lo contrario ocurre con el

tratamiento OrC el cual presenta el iacutendice maacutes bajo (Figura 4-1) al incurrir en mayores costos

con menores ingresos (Tabla 4-9) Una situacioacuten similar ocurre con las dimensiones ambiental y


social pues ChC es el tratamiento maacutes sostenible mientras que OrC es el menos sostenible

(Figura 4-1)

Figura 4-1 Comparacioacuten de los iacutendices de sostenibilidad (IS) entre tratamientos Se presentan los IS por

cada dimensioacuten y el IS acumulado (Total) agregando las tres dimensiones de la sostenibilidad

(ambiental social y econoacutemica) Letras iguales indican que no hay diferencias significativas

entre tratamientos (Tukey Plt 005) n=15

Analizando en conjunto las tres dimensiones de la sostenibilidad se corrobora que el tratamiento

ChC muestra el mayor IS seguido de Mx1 pues para todos los iacutendices evaluados (IS-ambiental

IS-social e IS-econoacutemico) estos dos tratamientos se ubican en los lugares maacutes altos de

sostenibilidad (Figura 4-1) En este estudio de caso a medida que se incrementa el aporte de

gallinaza la sostenibilidad del sistema de produccioacuten disminuye en este sentido ChC gt Mx1 gt

Mx2 gt Mx3 gt OrC Esto puede deberse a que el umbral de medicioacuten es muy corto para apreciar las

ventajas de la aplicacioacuten de abonos orgaacutenicos en el suelo y el ecosistema en general Peltre et al

(2012) mencionan que los cambios en las propiedades del suelo por efecto de la aplicacioacuten de

enmiendas orgaacutenicas son evidentes a largo plazo Otro factor puede ser el hecho de que la gallinaza

se utilizoacute para reemplazar porcentualmente la cantidad de fertilizante de siacutentesis quiacutemica es decir

se utilizoacute como fertilizante no como enmienda Comparado con los fertilizantes de siacutentesis

quiacutemica cuyos nutrientes estaacuten disponibles inmediatamente para la planta la gallinaza tiene una

menor accioacuten fertilizante

a

e

b

cd

a

e

b

cd

a

b

aab

aba

d

b

cc

00

02

04

06

08

10

ChC OrC Mx1 Mx2 Mx3

IS

Tratamiento

Ambiental Social Econoacutemica Total


En este estudio de caso no se asociaron umbrales a los indicadores ambientales seleccionados por

lo que la definicioacuten del nivel de sostenibilidad se realizoacute a partir de la comparacioacuten entre los

tratamientos evaluados Esta simple comparacioacuten limita el anaacutelisis pues sobre todo para la

dimensioacuten ambiental podriacutea presentarse el caso hipoteacutetico de que en la realidad todos los

tratamientos tengan un impacto ambiental negativo pero la variacioacuten estadiacutesticamente significativa

obliga a la asignacioacuten de niveles (ponderadores) diferenciales de sostenibilidad entre tratamientos

cuando en realidad todos deberiacutean ser calificados como insostenibles ambientalmente Esta

situacioacuten se debe a que en el mundo la legislacioacuten y la poliacutetica sobre la calidad del suelo estaacuten

escasamente parametrizadas debido a la definicioacuten difusa de la calidad del suelo acentuada por la

dificultad inherente en la cuantificacioacuten y el mapeo de su variabilidad espacial (de Paul Obade y

Lal 2016)

Comprobacioacuten de ISs

A pesar de que ChC obtuvo el mayor puntaje con todos los iacutendices de sostenibilidad los resultados

variaron notablemente entre iacutendices ISS e ISλ100 (compensacioacuten total) presentaron valores

ideacutenticos y muy cercanos a ISP que se iban haciendo diferentes a ISλ075 ISλ050 ISλ025 a medida

que disminuiacutea el grado de compensacioacuten parcial hasta llegar a ISλ000 que siempre presentoacute los

valores maacutes bajos de sostenibilidad (compensacioacuten nula) (Tabla 4-10) Con base en estos

resultados y a los mostrados en el desarrollo de MSEAS (Numeral 3523) se considera que la

teacutecnica de producto de indicadores ponderados (Ecuacioacuten 27 Numeral 3433) es la que mejor

representa el proceso objetivo y subjetivo del anaacutelisis de sostenibilidad y es la que mejor se ajusta a

los requerimientos de la metodologiacutea propuesta debido a que en la misma ecuacioacuten se representa

la compensacioacuten parcial total y nula Esto se debe a que este meacutetodo utiliza una tasa de


ponderadores De este modo a medida que un indicador se incrementa (asymp 1) o se disminuye (asymp 0)

lo mismo ocurre con su capacidad de compensacioacuten (Goacutemez-Limoacuten y Arriaza 2011) Esto implica

que indicadores (atributos) que tienen un gran peso es decir un ponderador (Wk) alto generan un

alto grado de compensacioacuten pero si algun indicador o atributo obtiene un Ik = 0 que indicariacutea que

estaacute por fuera del umbral permitido toda la dimensioacuten y por ende el tratamiento se consideraraacute

insostenible


Tabla 4-10 Resultados de todos los meacutetodos de agregacioacuten evaluados

IS ChC OrC Mx1 Mx2 Mx3


ISS 096 a 047 d 063 b 053 c 050 cd

ISP 096 a 029 e 057 b 042 c 035 d

ISλ000 019 a 003 e 011 b 006 c 005 d

ISλ025 038 a 014 e 024 b 018 c 016 d

ISλ050 058 a 025 d 037 b 030 c 028 cd

ISλ075 077 a 036 d 050 b 042 c 039 cd

ISλ100 096 a 047 d 063 b 053 c 050 cd


ISS 097 a 065 d 078 b 071 c 069 c

ISP 097 a 046 e 072 b 059 c 054 d

ISλ000 031 a 004 e 013 b 008 c 005 d

ISλ025 048 a 019 e 029 b 023 c 021 d

ISλ050 064 a 034 d 045 b 039 c 037 c

ISλ075 081 a 050 d 062 b 055 c 053 c

ISλ100 097 a 065 d 078 b 071 c 069 c


ISS 092 a 076 b 096 a 087 ab 090 ab

ISP 091 a 069 b 096 a 086 ab 089 ab

ISλ000 006 a 006 a 006 a 006 a 006 a

ISλ025 028 a 024 b 029 a 027 ab 027 ab

ISλ050 049 a 041 b 051 a 047 ab 048 ab

ISλ075 070 a 058 b 074 a 067 ab 069 ab

ISλ100 092 a 076 b 096 a 087 ab 090 ab

Total

ISS 095 a 061 d 078 b 069 c 068 c

ISP 095 a 045 d 073 b 060 c 055 c

ISλ000 016 a 004 e 010 b 007 c 005 d

ISλ025 037 a 019 d 027 b 022 c 021 c

ISλ050 057 a 033 d 044 b 038 c 037 c

ISλ075 076 a 047 d 061 b 054 c 052 c

ISλ100 095 a 061 d 078 b 069 c 068 c

416 Conclusiones

En este estudio si se tuviera en cuenta solamente el rendimiento como indicador para designar el

mejor tratamiento se podriacutea afirmar que a excepcioacuten de aquel donde se aplicaron solamente

abonos orgaacutenicos y enmiendas como fertilizacioacuten en presiembra todos los demaacutes son

recomendables en campo pues el rendimiento que generaron no mostroacute diferencias significativas


Sin embargo cuando se hace el anaacutelisis de la sostenibilidad para cada dimensioacuten e integralmente

se pueden apreciar diferencias entre todos los tratamientos siendo maacutes sostenible aquel en el que

no se mezclan fertilizantes de siacutentesis quiacutemica con abonos orgaacutenicos Asiacute mismo el tratamiento

cuya fertilizacioacuten solo utilizoacute abonos orgaacutenicos basados en gallinaza generoacute la menor

sostenibilidad del sistema productivo Esta respuesta se deriva no solo de sus menores indicadores

econoacutemicos sino de su mayor impacto ambiental generado por el uso de gallinaza


42 Rotacioacuten como estrategia para aumentar la

sostenibilidad del cultivo de papa Estudio de caso

en Mosquera Colombia

421 Resumen

La papa es el principal alimento no cereal en el mundo con una produccioacuten de maacutes de 487

millones de toneladas anuales Este cultivo se caracteriza por su produccioacuten en zonas de ladera y

por su alto uso de insumos lo que lo asocia con problemas de degradacioacuten y contaminacioacuten de

suelos Para contrarrestar este efecto nocivo la praacutectica de rotacioacuten de cultivos se muestra como

una de las maacutes promisorias Con base en esto se establecioacute un estudio en el que se evaluoacute la

sostenibilidad de tres esquemas de rotacioacuten (tratamientos) Papa ndash Arveja ndash Papa (PaArPa) Papa ndash

Avena ndash Arveja (PaAvAr) y Papa ndash Papa ndash Avena (PaPaAv) Para determinar la sostenibilidad de

los tres tratamientos se utilizoacute la Metodologiacutea de Evaluacioacuten de la Sostenibilidad Orientada a

Experimentos Agriacutecolas Asociados al Manejo del Suelo (MSEAS) Se encontroacute que ambiental y

econoacutemicamente PaPaAv es el tratamiento maacutes sostenible mientras que PaAvAr lo es

socialmente Al equilibrar las tres dimensiones PaPaAv es el tratamiento maacutes sostenible con IS =

085 y en el otro extremo se encuentra PaArPa con IS = 064 El uso de MSEAS en este estudio

permitioacute definir que la secuencia de rotacioacuten papa-papa-avena genera un menor impacto ambiental

negativo una mayor equidad social y un mayor retorno econoacutemico para el productor

Palabras clave MSEAS papa rotacioacuten de cultivos sostenibilidad agriacutecola LCA

422 Abstract

Potato is the leading non-cereal food globally with an annual production of more than 487 million

tons This crop is characterized by its production in hillside areas and by its high consumption of

inputs which associates it with problems of soil degradation and contamination Crop-rotation is

shown to be one of the most promising strategies to counteract this harmful effect Based on this a

study was established in which the sustainability of three rotation schemes (treatments) was

evaluated Potato-Pea-Potato (PaArPa) Potato-Oat-Pea (PaAvAr) and Potato-Potato-Oat

(PaPaAv) The sustainability evaluation methodology oriented to agricultural experiments


associated with soil management (MSEAS) was used to determine the three treatments

sustainability It was found that environmentally and economically PaPaAv is the most

sustainable treatment while PaAvAr is socially sustainable Balancing the three dimensions

PaPaAv is the most sustainable treatment with IS = 085 and at the other extreme is PaArPa with

IS = 064 The use of MSEAS in this study made it possible to define that the Potato-Potato-Oat

rotation sequence generates a lower negative environmental impact higher social equity and a

higher economic return for the farmer

Key words potato crop rotation agricultural sustainability LCA


La papa (Solanum tuberosum) se clasifica como el principal producto no cereal en el sistema

alimentario mundial (FAO 2009) con un aacuterea de produccioacuten superior a 25 millones de ha y una

produccioacuten por encima de los 487 millones de Mg en 2017 (FAOSTAT 2019) Al igual que en la

mayoriacutea de los paiacuteses del mundo en Colombia la papa es uno de los principales cultivos con

94130 ha (Agronet 2019) Este se caracteriza por su produccioacuten en zonas de ladera y por el alto

uso de insumos principalmente fertilizantes lo que lo hace ser reconocido por su contribucioacuten a

los problemas de erosioacuten y de contaminacioacuten de fuentes hiacutedricas superficiales y subterraacuteneas

(Yang et al 2009 Rees et al 2011) Aunque el cultivo continuo de papa puede proporcionar

beneficios econoacutemicos a los productores debido a la mayor rentabilidad en relacioacuten con otros

cultivos la naturaleza intensiva de los sistemas actuales de produccioacuten de papa puede tener efectos

perjudiciales incluida la aplicacioacuten excesiva de fertilizantes y plaguicidas (Zegada-Lizarazu y

Monti 2011) erosioacuten (Kachanoski y Carter 1999) y reduccioacuten de la calidad del suelo (Nelson et

al 2009)

Desde organizaciones privadas y estatales se han llevado a cabo durante las uacuteltimas deacutecadas una

considerable cantidad de investigaciones para contrarrestar el efecto nocivo que ocasiona el mal

manejo del cultivo de papa Dentro de esas iniciativas la rotacioacuten de cultivos se muestra como una

de las maacutes promisorias pues se ha ido adaptando y utilizando por los productores de papa en las

regiones productoras maacutes importantes de Colombia y en el mundo (Liu et al 2019 Liang et al

2019) Se ha evidenciado que la rotacioacuten de cultivos tiene muacuteltiples efectos en el medio ambiente

incluido la optimizacioacuten del uso de energiacutea el mantenimiento de la calidad del agua superficial al

reducir la escorrentiacutea y la erosioacuten del suelo el mantenimiento de la calidad del agua subterraacutenea al


reducir la lixiviacioacuten de nutrientes y el mantenimiento de la calidad del suelo al conservar la

dinaacutemica de las comunidades microbianas (Liang et al 2019 Larkin y Honeycutt 2006

Khakbazan et al 2019) Generalmente en los estudios de rotacioacuten ademaacutes de evaluar el efecto

que esta tiene en el rendimiento del cultivo tambieacuten se evaluacutea la dinaacutemica de las propiedades del

suelo a lo largo del tiempo (He et al 2012 Wszelaczynska et al 2014 Vakhnyi et al 2018

Shibabaw et al 2018)

Muchos agricultores se enfocan en un solo cultivo a lo largo de su actividad agriacutecola El caso de la

papa es uno de los maacutes representativos en Colombia En las uacuteltimas deacutecadas las praacutecticas de

rotacioacuten se han extendido entre estos agricultores a tal punto que se ha generalizado el concepto

de no repetir maacutes de dos ciclos de papa en un mismo lugar Para asegurar que la secuencia de

rotacioacuten genere oacuteptimos resultados es necesario definir la estrategia de rotacioacuten que se adapte

mejor tanto a las condiciones agroecoloacutegicas de la regioacuten como a las condiciones particulares de

los productores No todas las combinaciones de cultivos y manejos dentro de la secuencia de

rotacioacuten tienen los mismos resultados (Liu et al 2019) A pesar de las bondades ambientales que

genera la rotacioacuten de cultivos no son ampliamente adoptadas debido a que los productores pueden

obtener ingresos menores a los obtenidos con el monocultivo (Liu et al 2019) En ese sentido si

se quiere determinar cuaacutel es la estrategia de produccioacuten que genera el menor impacto ambiental

negativo promoviendo al mismo tiempo mayores retornos econoacutemicos y una mayor equidad

social es necesario evaluar las nuevas estrategias de produccioacuten desde el enfoque de la

sostenibilidad

Con base en lo anterior el objetivo del presente estudio fue utilizar Metodologiacutea de Evaluacioacuten de

la Sostenibilidad Orientada a Experimentos Agriacutecolas Asociados al Manejo del Suelo (MSEAS)

para conocer cuaacutel o cuaacuteles secuencias de rotacioacuten con papa generan la mayor sostenibilidad del

sistema de produccioacuten



productivo

Las caracteriacutesticas del experimento se exponen en el Numeral 213 ExPtRot


Para estimar algunos indicadores ambientales y todos los indicadores econoacutemicos y sociales se

construyoacute el inventario del sistema productivo para cada unidad experimental de cada tratamiento

Para este propoacutesito se siguioacute el procedimiento expuesto en el Numeral 4141

4242 Uso de MSEAS

La evaluacioacuten de la sostenibilidad de las tres secuencias de rotacioacuten se llevoacute a cabo con la


Suelo (MSEAS) De acuerdo con los paraacutemetros establecidos en MSEAS despueacutes del desarrollo

del experimento se hace el manejo de atributos e indicadores y se construye el iacutendice de

sostenibilidad (IS) (Numeral 3)

Acorde con lo expuesto en MSEAS (Numeral 3511) en la dimensioacuten ambiental se evaluaron

cuatro atributos cada uno con un nuacutemero variable de indicadores 1) Calidad del suelo con cuatro

indicadores marco de referencia de evaluacioacuten del manejo del suelo (SQSMAF) indicador de

calidad del suelo aditivo simple (SQSA) indicador de calidad del suelo aditivo ponderado (SQW) e

indicador de calidad del suelo con PCA (SQPCA) (ver Numeral 22) 2) Relacioacuten suelo-planta con

tres indicadores relacioacuten suelo produccioacuten (S-Pr) consumo de agua por kg producido (W-kg) y

consumo de nitroacutegeno por kg producido (N-kg) (Tabla 4-3) 3) Relacioacuten suelo-agua con tres

indicadores toxicidad de agua dulce (FWT) toxicidad de agua marina (MWT) y eutrofizacioacuten

(EP) (Tabla 4-3) y 4) Relacioacuten suelo-atmoacutesfera con tres indicadores acidificacioacuten potencial (AP)

potencial de calentamiento global (GWP) y agotamiento de la capa de ozono (OLD) (Tabla 4-3)

Los indicadores de la dimensioacuten ambiental se obtuvieron de las variables medidas en campo del

inventario del sistema productivo (Numeral 4141) y de la estimacioacuten mediante Anaacutelisis de Ciclo

de Vida (Life Cycle Assessment ndash LCA Todos los consumos de recursos y las emisiones se

refirieron a una unidad funcional de masa de un kg de papa avena o arveja comercial en fresco El

liacutemite del sistema para la evaluacioacuten fue desde la extraccioacuten de la materia prima hasta la puerta de

la granja es decir un LCA de cuna a puerta Se consideroacute un uacutenico subsistema fertilizacioacuten En

este estudio la arveja no se tutoroacute por ende no se tuvo en cuenta la infraestructura como

subsistema Los procesos de fondo incluyeron la produccioacuten de fertilizantes cuyos datos para su

produccioacuten partieron de la base de datos Ecoinvent V2 Versioacuten 34 (Ecoinvent Center 2017)




(Numeral 4141) y de la estimacioacuten mediante LCA Se dio eacutenfasis a tres aspectos sociales

(atributos) 1) Seguridad alimentaria con dos indicadores rendimiento (Yd) y porcentaje de

produccioacuten de primera categoriacutea (PCat) 2) Generacioacuten de empleo con dos indicadores jornales

por ciclo por hectaacuterea (JC) y jornales por antildeo por hectaacuterea (JA) y 3) Salud humana con cuatro

indicadores indicador de esfuerzo de labor (ELB) alto (G4) y maacuteximo (G5) esfuerzo de labor

(ELB(45)) oxidacioacuten fotoquiacutemica (PO) y toxicidad humana (HT)

Los indicadores rendimiento (Yd) y calidad (PCat) se calcularon asiacute Papa pesando y clasificando

todos los tubeacuterculos cosechados (20 ndash 24 semanas dds) de 10 plantas del aacuterea central de cada

unidad experimental Arveja pesando todas las vainas de 20 plantas del aacuterea central de cada

unidad experimental Se realizaron entre dos y tres cosechas al finalizar el llenado de vainas (14 ndash

17 semanas dds) Avena pesando todas las plantas cortadas de cuatro plantillas cuadradas de 05

m2 obtenidas del aacuterea central de cada unidad experimental al finalizar el periodo vegetativo (9 ndash

10 semanas dds) Los meacutetodos de medicioacuten de los demaacutes indicadores se pueden apreciar en la

Tabla 4-4

Los indicadores de la dimensioacuten econoacutemica se obtuvieron del inventario del sistema productivo

(Numeral 4141) Toda la informacioacuten relativa a fertilizacioacuten proteccioacuten de cultivos labores

culturales cosecha entre otros se cuantificaron econoacutemicamente y se incluyeron en la matriz de

datos de entrada (Tabla 4-2) De igual manera todos los costos variables (material vegetal

fertilizantes proteccioacuten de cultivos entre otros) y fijos (arrendamiento servicios puacuteblicos salarios

administracioacuten entre otros) asociados a la produccioacuten se contabilizaron e incluyeron en el anaacutelisis

para lo cual se llevoacute registro detallado durante todo el ciclo de produccioacuten (Tabla 4-2)

Para la dimensioacuten econoacutemica se establecieron cuatro atributos cuyos meacutetodos de caacutelculo se

presentan en la Tabla 4-5 1) Egresos con dos indicadores costos variables (VC) y costos fijos

(FC) 2) Inversioacuten con un indicador (IV) 3) Ingresos con dos indicadores ingresos brutos (GI) e

ingresos netos (NI) y 4) Rentabilidad con seis indicadores relacioacuten beneficio costo (BC) valor

presente neto (VPN) tasa de intereacutes de oportunidad (OIR) tasa interna de retorno (TIR) punto de

equilibrio por cantidad (BPQ) y punto de equilibrio por precio (BPP)



de seleccioacuten de indicadores expuesto en el Numeral 23 e incluido en MSEAS Este meacutetodo divide

los indicadores de acuerdo con su dimensioacuten (ambiental social y econoacutemica) atributo y jerarquiacutea





El anaacutelisis estadiacutestico y los procesos de normalizacioacuten asignacioacuten de ponderadores y agregacioacuten

de indicadores siguieron los procedimientos expuestos en los Numerales 4146 y 4147

respectivamente


4251 Definicioacuten del Conjunto Miacutenimo de Indicadores (CMI) Indicadores

centrales seleccionados



cuantificables (CuAt) especiacuteficamente interpretables (EsIn) y son transparentes y estandarizados

(TrEs) Esto sugiere que el cambio de los indicadores puede ser interpretado por la modificacioacuten

que sufrioacute el sistema al aplicar los tratamientos y que estos se basan en datos claramente definidos


asequibles de modo que puedan repetirse de manera confiable y compararse entre siacute En el atributo

salud humana de la dimensioacuten social el indicador ELB(45) obtuvo un puntaje de cero para el criterio

de redundancia (NoRd) pues hace parte de ELB Esto implica que estos dos indicadores esteacuten

directa y proporcionalmente relacionados Lo mismo ocurre con GI en el atributo ingresos de la

dimensioacuten econoacutemica (Tabla 4-11) En este caso GI hace parte de NI Dos indicadores obtuvieron

un puntaje de cero por no presentar diferencias significativas entre tratamientos (SgDf) SQSMAF y

SQPCA (Tabla 4-11)



Atrib Ind


Ob

St

Cu

At

Ep

In

TrE

s

NoR

d

SgD

f WCS

Md

As

PrT

z

Md

Ed

Ob

Es

VrR

t WCS

AcT

n

DsP

t

PrF

u

AgV

r

WCS WCS

05 02 02 01


SQ

SQSMAF 2 1 1 1 1 0 00 3 0 2 2 1 07 015 2 1 1 1 10 020 10 010 000

SQSA 2 1 1 1 1 1 10 050 3 0 2 2 1 07 015 2 0 1 1 08 016 10 010 081

SQW 2 1 1 1 1 1 10 050 3 0 2 2 1 07 015 2 0 1 1 08 016 10 010 091

SQPCA 2 1 1 1 1 0 00 3 0 2 2 1 07 015 2 0 1 1 08 016 10 010 000

Slo-Plt

LU 2 1 1 1 1 1 10 050 3 0 2 1 1 06 013 2 0 1 0 06 012 07 007 081

W-kg 2 1 1 1 1 1 10 050 3 0 0 1 1 05 009 1 0 1 0 04 008 000

N-kg 1 1 1 1 1 1 09 043 3 0 2 2 1 07 015 1 0 1 0 04 008 10 010 078

Slo-Ag

FWT 2 1 1 1 1 1 10 050 2 0 0 0 1 03 005 1 0 0 0 02 004 000

MWT 2 1 1 1 1 1 10 050 2 0 0 0 1 03 005 1 0 0 0 02 004 000

EP 2 1 1 1 1 1 10 050 2 0 0 1 1 04 007 2 0 0 0 04 008 10 010 075

Slo-At

AP 2 1 1 1 1 1 10 050 2 0 0 0 1 03 005 1 0 0 0 02 004 000

GWP 2 1 1 1 1 1 10 050 2 0 0 0 1 03 005 2 0 0 0 04 008 10 010 073

OLD 1 1 1 1 1 1 09 043 2 0 0 0 1 03 005 1 0 0 0 02 004 000


S Alm Yd 2 1 1 1 1 1 10 050 3 0 2 2 1 07 015 2 1 1 0 08 016 10 010 091

PCat 2 1 1 1 1 0 00 3 0 2 2 1 07 015 1 0 0 0 02 004 000

G Epl JC 2 1 1 1 1 1 10 050 1 0 2 1 1 05 009 2 0 1 0 06 012 10 010 081

JA 2 1 1 1 1 1 10 050 1 0 2 2 1 05 011 2 0 1 0 06 012 10 010 083

S Hm

ELB 2 1 1 1 1 1 10 050 3 0 0 0 1 04 007 0 0 0 0 00 000 10 010 067

ELB(45) 2 1 1 1 0 1 00 3 0 0 0 1 04 007 0 0 0 0 00 000 10 010 000

PO 2 1 1 1 1 1 10 050 2 0 0 0 1 03 005 1 0 0 0 02 004 000

HT 2 1 1 1 1 1 10 050 2 0 0 1 1 04 007 1 0 0 0 02 004 10 010 071


Egr VC 2 1 1 1 1 1 10 050 1 0 2 1 1 05 009 1 1 1 0 06 012 10 010 081

FC 2 1 1 1 1 1 10 050 1 0 2 0 0 03 005 1 1 1 0 06 012 000

Invr IV 2 1 1 1 1 1 10 050 1 0 2 0 0 03 005 1 1 1 0 06 012 10 010 077

Ingr GI 2 1 1 1 0 1 00 3 0 2 1 1 06 013 1 0 1 0 04 008 000

NI 2 1 1 1 1 1 10 050 3 0 2 2 1 07 015 2 1 1 0 08 016 10 010 081

Rtbl

BC 2 1 1 1 1 1 10 050 3 0 0 2 1 05 011 2 1 1 1 10 020 04 004 085

NPV 2 1 1 1 1 1 10 050 1 0 0 2 1 04 007 2 0 1 1 08 016 000

ORO 2 1 1 1 0 1 00 1 0 0 2 1 04 007 1 0 1 1 06 012 04 004 000

IRR 2 1 1 1 1 1 10 050 1 0 0 2 1 04 007 2 0 1 1 08 016 04 004 077

BPQ 2 1 1 1 1 1 10 050 1 0 0 2 1 04 007 1 0 1 1 06 012 10 010 079

BPP 2 1 1 1 1 0 00 1 0 0 2 1 04 007 1 0 1 1 06 012 04 004 064







Con respecto al criterio de correlacioacuten (CrLc) en la dimensioacuten ambiental existen correlaciones

muy altamente significativas entre todos los indicadores de los atributos relacioacuten suelo-agua y

relacioacuten suelo-atmoacutesfera Lo mismo se evidencia para todos los indicadores del atributo relacioacuten

suelo-planta a excepcioacuten de N-kg el cual no presenta una correlacioacuten significativa con los demaacutes

indicadores de este atributo Para la dimensioacuten social las correlaciones maacutes altamente






altamente significativa entre todos los indicadores de los tres atributos evaluadas lo cual se explica

porque unos indicadores estaacuten construidos a partir de otros donde los ingresos y los egresos son la

base para la obtencioacuten de los indicadores (Tabla 4-12)

De acuerdo con los criterios de seleccioacuten mostrados en la Tabla 4-11 el CMI estaacute compuesto en la

dimensioacuten ambiental por los indicadores SQW (atributo calidad del suelo) S-Pr (relacioacuten suelo-

planta) EP (relacioacuten suelo-agua) y GWP (relacioacuten suelo-atmoacutesfera) con 091 081 075 y 073

puntos respectivamente En la dimensioacuten social por los indicadores Yd (seguridad alimentaria) JA

(generacioacuten de empleo) y HT (salud humana) con 091 083 y 071 puntos respectivamente

(Tabla 4-11) En la dimensioacuten econoacutemica por los indicadores VC (Egresos) INV (Inversioacuten) NI

(Ingresos) y BC (Rentabilidad) con 081 077 081 y 085 puntos respectivamente



No hay un tratamiento que sobresalga en las tres dimensiones de la sostenibilidad ni en todos los

atributos de cada dimensioacuten En cuanto a la dimensioacuten ambiental PaPaAv presenta los mejores

resultados para los atributos calidad de suelo (junto con PaAvAr) y relacioacuten suelo-planta

representados por los indicadores SQSA y S-Pr PaPaAv genera un mayor rendimiento (Yd

atributo seguridad alimentaria) lo que sugiere un mejor uso de la tierra (S-Pr) y del agua (W-kg)

(Tabla 4-13) PaAvAr requiere una menor cantidad de insumos debido a que la avena no se

fertiliza Los agricultores asumen que la cantidad de nutrientes que queda como reserva despueacutes de

las dos fertilizaciones al cultivo de papa es suficiente para producir un ciclo de avena

El suelo donde se llevoacute a cabo el experimento tiene un nivel de fertilidad medio (053) seguacuten el

indicador SQSA En trabajos donde los suelos son de baja fertilidad los cambios en las

caracteriacutesticas del suelo por efecto de los esquemas de rotacioacuten son notables (p ej Shibabaw et

al 2018 Sparrow 2015 Sharifi et al 2014) Sin embargo He et al (2012) Muthoni y Kabira

(2010) y Nyiraneza et al (2015) mencionan que los cambios en las propiedades del suelo por


efecto de la rotacioacuten de cultivos son evidentes a largo plazo En este trabajo se evaluaron tres

ciclos de cultivo (aproximadamente dos antildeos de evaluacioacuten) lo cual sugiere que el indicador de

calidad de suelo seleccionado es susceptible a la perturbacioacuten del suelo en el mediano plazo



sumCS 1 2 3 N



SQ

SQSMAF 037 053 064 05 40 40 10

SQSA 037 063 066 04 40 40 10 071

SQW 053 063 069 04 40 40 10 081

SQPCA 064 066 069 03 40 40 10

Slo-Plt

LU 078 016 05 20 20 07 075

W-kg 078 049 04 20 20 07 067

N-kg 016 049 07 30 30 10 068

Slo-Ag

FWT 100 100 00 10 10 10 ϯ 059

MWT 100 100 00 10 10 10 ϯ 059

EP 100 100 00 10 10 10 ϯ 065

Slo-At

AP 100 100 00 10 10 10 ϯ 059

GWP 100 100 00 10 10 10 ϯ 063

OLD 100 100 00 10 10 10 ϯ 052


Yd PCat JC JC ELB ELB(45) PO HT

S Alm Yd 034 07 20 20 10 ϯ 081

PCat 034 07 20 20 10 ϯ 059

G Epl JC 100 00 10 10 10 ϯ 071

JA 100 00 10 10 10 ϯ 073

S Hm

ELB 099 021 021 05 30 30 10 057

ELB(45) 099 007 007 06 30 30 10

PO 021 007 100 06 30 30 10 ϯ 059

HT 021 007 100 06 30 30 10 ϯ 061



Egr VC 051 05 20 20 10 ϯ 071

FC 051 05 20 20 10 ϯ 067

Invr IV --- --- --- 10 067

Ingr GI 098 00 10 10 10 ϯ

NI 098 00 10 10 10 ϯ 071

Rtbl

BC 098 100 097 005 071 03 20 20 04 081

NPV 098 098 092 013 057 03 30 30 06 073

ORO 100 098 096 004 071 03 20 20 04

IRR 097 092 096 027 084 02 20 20 04 073

BPQ 005 013 004 027 073 08 50 50 10 069

BPP 071 057 071 084 073 03 20 20 04 060




En cuanto a la dimensioacuten social PaPaAv obtuvo el mayor Yd mientras que PaAvAr obtuvo los

mejores resultados para generacioacuten de empleo y salud humana utilizando el menor nuacutemero de


jornales por antildeo (JA) y generando el menor esfuerzo de labor (ELB) (Tabla 4-13) La avena es el

cultivo que menos mano de obra requiere esto explica el hecho de que las rotaciones con avena

(PaAvAr y PaPaAr) requirieran el menor nuacutemero de jornales obteniendo asiacute los mejores resultados

para JA Vale la pena recordar que MSEAS asume que entre menor cantidad de jornales se

requiera mayor es la sostenibilidad social Asumiendo en este caso el punto de vista del

productor




Atributo Indicador PaArPa PaAvAr PaPaAv


Calidad del Suelo

SQSMAF 087 a 086 a 089 a

SQSA 037 b 053 a 048 a

SQW 061 b 062 ab 064 a

SQPCA 046 a 048 a 048 a

Rel suelo-planta

LU 0653 b 0704 c 0273 a

W-kg 30648 c 20607 b 12214 a

N-kg 756 c 465 a 627 b

Rel suelo-agua

FWT 0033 c 0020 a 0028 b

MWT 12882 c 7919 a 10678 b

EP 34E-04 c 21E-04 a 29E-04 b


AP 20E-03 c 12E-03 a 16E-03 b

GWP 70E-01 c 43E-01 a 58E-01 b

OLD 44E-08 c 27E-08 a 37E-08 b


Seguridad

Alimentaria

Yd 69607 c 84288 b 119535 a

PCat 0746 b 0863 a 0726 b

Generacioacuten Empleo JC 79 c 51 a 63 b

JA 237 c 154 a 189 b

Salud Humana

ELB 34740 b 34267 a 37316 c

ELB(45) 05440 b 05407 a 08195 c

PO 592E-05 c 364E-

05 a 491E-05 b

HT 024 c 015 a 020 b


Egresos VC 157 c 111 a 140 b

FC 201 c 193 b 188 a

Inversioacuten IV 1442 c 1224 b 953 a

Ingresos GI 5623 a 4182 c 5448 b

NI 2042 a 1140 b 2165 a

Rentabilidad

BC 153 b 131 c 163 a

NPV 3526 b 1883 c 3821 a

ORO 033 b 022 c 039 a

IRR 383 b 266 c 512 a

BPQ 40895 a 73290 b 84318 c

BPP 102186 b 98075 b 39364 a


El tratamiento PaPaAv obtuvo los mejores resultados globales para la dimensioacuten econoacutemica al

requerir una menor inversioacuten (INV) obtener los mayores ingresos netos (NI - Ingresos) y la mayor

relacioacuten beneficio costo (BC - Rentabilidad) (Tabla 4-13) Estos resultados se relacionan con el

mayor rendimiento obtenido por este tratamiento El tratamiento PaArPa requirioacute la mayor

inversioacuten (INV) y los mayores costos fijos (FC) y variables (VC) a pesar de su menor rendimiento

lo que generoacute sus pobres resultados econoacutemicos sociales y ambientales (Tabla 4-13) En este

uacuteltimo aspecto el rendimiento obtenido no compensa el mayor uso de fertilizantes Se debe

recordar que el anaacutelisis de ciclo de vida se realiza a partir de la cantidad de insumos utilizados para

producir un kg del producto cosechado El objetivo es producir maacutes con un menor uso de recursos



ponderadores (Wk) fueron asignados equitativamente a todos los atributos de cada dimensioacuten

(Tabla 4-14) lo que indica que todos los atributos tuvieron una influencia similar sobre la



principales (PCA)



Auto-valores 1732 23E-05 35E-07 1400 1020 0036 1525 1293 0026

Variabilidad () 1000 0000 0000 0653 0347 0000 0582 0418 0000

Acumulado () 1000 1000 1000 0653 1000 1000 0582 1000 1000

pcj () 100 65 35 58 42



Ambiental

Calidad suelo 0552 -0254 0794 0304 0065 0222 0018 024

Suelo-Planta 0065 0963 0263 0004 0926 0003 0252 026

Suelo-Agua -0588 -0066 0387 0346 0004 0252 0001 025

Suelo-Atmoacutesfera -0588 -0066 0387 0346 0004 0252 0001 025

Social

Seg Alimentaria 0714 -0042 0699 0509 0002 0333 0001 033

Generacioacuten empleo -0234 0927 0294 0055 0859 0036 0298 033

Salud humana 0660 0373 -0651 0436 0139 0285 0048 033

Econoacutemica

Egresos -0453 0558 -0594 0206 0312 0120 0130 025

Inversioacuten -0542 0434 0680 0294 0188 0171 0079 025

Ingresos 0454 0558 -0222 0206 0312 0120 0130 025

Rtabilidad 0543 0434 0369 0294 0188 0171 0079 025


Ambiental y econoacutemicamente PaPaAv es el tratamiento maacutes sostenible (Figura 4-2) lo cual

coincide con los resultados mostrados por sus atributos e indicadores (Tabla 4-13) Socialmente

PaAvAr es el tratamiento maacutes sostenible mientras que PaArPa muestra los resultados maacutes bajos de

sostenibilidad social y PaAvAr de sostenibilidad econoacutemica (Figura 4-2)



Letras iguales indican que no hay diferencias significativas entre tratamientos (Tukey Plt

005) n=15

Equilibrando las tres dimensiones PaPaAv se muestra como el tratamiento maacutes sostenible con IS

= 085 a pesar de no presentar el resultado maacutes alto para la dimensioacuten social Esto indica que la

secuencia de rotacioacuten Papa ndash Papa ndash Avena es la maacutes sostenible para las condiciones del estudio

Desde el punto de vista del productor esta rotacioacuten seriacutea favorable al ser econoacutemicamente maacutes

redituable Sin embargo se debe tener en cuenta que en este caso se evaluoacute avena forrajera

destinada a alimentacioacuten animal principalmente de bovinos Por lo que este cultivo es producido

principalmente por agricultores que alternan la actividad agriacutecola con la pecuaria

c

ba

c

ab

bc

a

c

ba

00

02

04

06

08

10

PaArPa PaAvAr PaPaAv

IS

Tratamiento



426 Conclusiones

El uso de MSEAS en este estudio permitioacute definir que la secuencia de rotacioacuten papa-papa-avena

generaba la mayor sostenibilidad del cultivo Esta secuencia de rotacioacuten generoacute el menor impacto

ambiental el mayor retorno econoacutemico para el productor y obtuvo el segundo lugar en equidad

social

5 Aplicacioacuten de MSEAS en escenarios futuros

Estudio de caso en fraccionamiento de la

fertilizacioacuten en papa

51 Resumen

Los esfuerzos encaminados a mantener o aumentar la sostenibilidad de un sistema productivo se

deben planear y medir a corto mediano y largo plazo Una gran cantidad de herramientas se han

desarrollado para evaluar el impacto de los sistemas de produccioacuten agriacutecola en el presente pero

pocas que permitan una proyeccioacuten futura Con base en esto la Metodologiacutea de Evaluacioacuten de la

Sostenibilidad de Experimentos Orientados al Suelo (MSEAS) se adaptoacute para evaluar la posible

sostenibilidad en el futuro Esta adaptacioacuten estaacute basada en sistemas de soporte a la decisioacuten como

DSSAT y estaacute condicionada a la construccioacuten de escenarios de clima y suelo para establecer las

condiciones de cambio Como estudio de caso se estimoacute la sostenibilidad actual (IS-A) y futura

(IS-45 e IS-85) de cinco tratamientos de fraccionamiento de la fertilizacioacuten en papa Control =

Control comercial As = Fertilizacioacuten recomendada por Agrosavia AsSp = Fraccionamiento

mensual de As AsSp25 = AsSp disminuyendo la cantidad de fertilizante en un 25 AsSp50 =

AsSp disminuyendo la cantidad de fertilizante en un 50 AsSp50 generoacute la mayor sostenibilidad

actual con IS-A = 090 y a pesar de que el rendimiento no presentoacute diferencias significativas a

largo plazo AsSp50 se mantuvo como el tratamiento maacutes sostenible en el futuro con IS-45 e IS-85

= 088

Palabras clave DSSAT LCA modelacioacuten de cultivos papa sostenibilidad actual sostenibilidad

futura


52 Abstract

Efforts to maintain or increase the sustainability of a productive system must be planned and

measured in the short medium and long term Many tools have been developed to assess the

impact of agricultural production systems in the present However when it is desired to know their

future behavior the options are reduced Based on this the Sustainability Assessment of Soil

Oriented Experiments Methodology (MSEAS) was adapted to assess possible sustainability in the

future This adaptation is based on crop modeling tools such as DSSAT It requires the

construction of climate and soil scenarios to establish the conditions of change included in these

tools As a case study the current (IS-A) and future (IS-45 and IS-85) sustainability of five

fertilization splitting treatments in potato was estimated Control = commercial control As =

Agrosavia recommended fertilization AsSp = AsSp monthly split AsSp25 = AsSp decreasing the

amount of fertilizer by 25 AsSp50 = AsSp decreasing the amount of fertilizer by 50 AsSp50

generated the highest current sustainability with IS-A = 090 Although the yield did not present

significant differences in the future AsSp50 remained the most sustainable treatment in the future

with IS-45 and IS-85 = 088

Key words crop modelling DSSAT LCA future sustainability potato present sustainability


Al hacer un anaacutelisis de la definicioacuten maacutes aceptada de desarrollo sostenible ldquoAquel desarrollo que

satisface las necesidades del presente sin comprometer la capacidad de las futuras generaciones

para satisfacer sus propias necesidadesrdquo (WCED 1987) es evidente que ese desarrollo es tan

importante en condiciones actuales como en el futuro Dicha importancia tambieacuten estaacute presente en

diversas publicaciones en las que consideran la importancia de propender directa o indirectamente

por la sostenibilidad en el largo plazo (p ej Altieri y Farrell 2018 Baush et al 2014 Campbell

et al 2014 De luca et al 2015 De Olde et al 2016 Kanter et al 2016 Swart et al 2004) A

pesar de la equilibrada importancia que tiene el desarrollo sostenible actual y en el futuro las

herramientas que se han disentildeado para evaluar la sostenibilidad solo mencionan las condiciones

actuales pero muy poco se ha hecho para estimar modelar o simular cual seriacutea la sostenibilidad de

los sistemas de produccioacuten evaluados en el mediano o largo plazo


Para predecir el comportamiento de un determinado sistema o meacutetodo de cultivo en el futuro es

necesario llevar a cabo procesos de modelacioacuten a traveacutes de la construccioacuten de escenarios de clima

yo suelo La informacioacuten necesaria para construir estos escenarios se puede obtener de cinco

formas 1) a partir de la medicioacuten in-situ durante deacutecadas de las variables que se quieren modelar

2) a partir de informacioacuten obtenida mediante procesos de modelacioacuten 3) a partir de informacioacuten de

otros sitios de medicioacuten con condiciones agro-climaacuteticas similares 4) una combinacioacuten de las

opciones anteriores dependiendo de si solo se tiene informacioacuten de clima o suelo o 5) asumiendo

que las propiedades del suelo o las condiciones climaacuteticas permanecen constantes

Cuando los sistemas que se quieren comparar son parcelas o unidades experimentales a las cuales

se les aplican los tratamientos es posible utilizar la Metodologiacutea de Evaluacioacuten de la

Sostenibilidad Orientada a Experimentos Agriacutecolas Asociados al Suelo (MSEAS) (Numeral 3)

Mediante herramientas de modelacioacuten como DSSAT es posible estimar la respuesta de la planta

ante los tratamientos evaluados bajo diferentes escenarios de clima yo variabilidad climaacutetica Los

resultados que arrojen los modelos se podriacutean incluir en MSEAS y de esa forma se estimariacutea la

sostenibilidad futura

Los objetivos del presente estudio son i) utilizar MSEAS (Numeral 3) tanto para evaluar la

sostenibilidad actual como para evaluar la sostenibilidad futura ii) conocer cuaacutel o cuaacuteles

tratamientos de fraccionamiento de la fertilizacioacuten en papa (como estudio de caso) generariacutean la

mayor sostenibilidad en condiciones actuales y de cambio climaacutetico y iii) proyectar la estabilidad

de la sostenibilidad en el tiempo empleando las mismas praacutecticas de manejo


En la Figura 5-1 se presenta un esquema que sintetiza a MSEAS con las actividades adaptadas

para la evaluacioacuten tanto del iacutendice de sostenibilidad actual (IS-A) como futura (IS-45 e IS-85)

541 Desarrollo del experimento y construccioacuten del inventario del

sistema productivo






Figura 5-1 Siacutentesis de la metodologiacutea de evaluacioacuten de la sostenibilidad orientada a experimentos

agriacutecolas asociados al suelo (MSEAS) adaptada para medicioacuten de iacutendices de sostenibilidad en

condiciones actuales (IS-A) y de escenarios futuros (IS-45 e IS-85) ISP Inventario del

sistema productivo CMI Conjunto miacutenimo de indicadores PCA Anaacutelisis de componentes

principales y RCP = Viacutea de concentracioacuten representativa Los cuadros azules corresponden a

macroprocesos los naranjas a subprocesos y los marroacuten a resultados Fuente El autor

542 Uso de MSEAS en condiciones actuales

La evaluacioacuten de los indicadores siguioacute el mismo procedimiento expuesto en el Numeral 4242

Ademaacutes de los indicadores enunciados en ese numeral (concernientes al cultivo de papa) se evaluoacute

la concentracioacuten de NO3- en la solucioacuten del suelo En cada unidad experimental se instaloacute un

lisiacutemetro de succioacuten a 90 cm de profundidad con el cual se recolectoacute el lixiviado descargado a esa

profundidad Al lixiviado se le midioacute su contenido de NO3- Se realizaron muestreos semanales a lo

largo del ciclo de produccioacuten y se reporta la concentracioacuten promedio



de seleccioacuten de indicadores expuesto en el Numeral 23 e incluido en MSEAS



respectivamente

543 Uso de MSEAS para la evaluacioacuten de la sostenibilidad futura

5431 Construccioacuten de escenarios de cambio climaacutetico

La liacutenea base de las principales variables climaacuteticas se ajustoacute con los valores proyectados en el aacuterea

de estudio a traveacutes de los escenarios RCP45 y RCP85 (RCP = Representative Concentration

Pathways) Se consideraron los escenarios extremos planteados por IPCC (2013) para el periodo

2041-2070 y 2041-2100 del modelo CCSM4 del Centro Nacional de Investigacioacuten Atmosfeacuterica de

los Estados Unidos (National Center for Atmospheric Research - NCAR) con una resolucioacuten R lt

125deg Este modelo se destaca por su buena capacidad para modelar el clima presente de la regioacuten

de estudio (Mosquera Cundinamarca Colombia) tanto en las variables que describen la

circulacioacuten atmosfeacuterica viento y presioacuten como en la precipitacioacuten y temperaturas a escala anual y

estacional (Rodriguez 2012) Los datos climaacuteticos de referencia (1986 - 2018) se obtuvieron de la

base de datos del Instituto de Hidrologiacutea Meteorologiacutea y Estudios Ambientales de Colombia

(IDEAM) Los datos de referencia y proyectados de CO2 se obtuvieron de la base de datos del

Instituto para la Investgacioacuten del Cambio Climaacutetico Potsdam para los escenarios RCP 45 (Clarke

et al 2007 Smith y Wigley 2006 Wise et al 2009) y RCP 85 (Riahi et al 2007)

5432 Modelacioacuten en DSSAT

Se utilizoacute el modelo SUBSTOR-Potato que pertenece a una familia de modelos de cultivo en

DSSAT-CSM (Numeral 152) Se escogioacute porque ha sido utilizado y calibrado en las condiciones

agroecoloacutegicas donde se desarrolloacute el experimento (Sabana de Bogotaacute Mosquera Centro

Agropecuario Marengo de la Universidad Nacional de Colombia) para el cultivo de papa con la


variedad Diacol Capiro (Forero y Garzoacuten 2000) Tanto Forero y Garzoacuten (2000) como Rojas

(2011) encontraron correlaciones por encima del 70 entre los datos observados y los simulados

Para correr los modelos en DSSAT se utilizoacute la informacioacuten de los coeficientes geneacuteticos (Tabla

5-1) y el perfil de suelo (Tabla 5-2) reportados por Forero y Garzoacuten (2000) y Ordontildeez y Bolivar

(2014) respectivamente Los coeficientes geneacuteticos fueron reajustados para las condiciones del

experimento mediante el meacutetodo de Enfoque de Estimacioacuten de Incertidumbre de Probabilidad

Generalizada (GLUE) disponible en DSSAT (Jones et al 2011) (Tabla 5-1)

Tabla 5-1 Coeficientes geneacuteticos de la variedad de papa Diacol Capiro estimados por Forero y Garzoacuten

(2000) calibrados por Rojas (2011) y ajustados para este estudio

Coeficiente Unidad Rojas Ajustado

P2 ---- 07 07

TC degC 25 25

PD ---- 07 01

G2 cm2 m-2 diacutea-1 1236 1236

G3 g m-2 diacutea-1 88 88

Doacutende P2 = Sensibilidad al fotoperiodo TC = Temperatura criacutetica PD = Grado de determinancia G2 =

Tasa de expansioacuten maacutexima del aacuterea foliar y G3 = Tasa de crecimiento potencial del tubeacuterculo

Tabla 5-2 Informacioacuten del perfil de suelo ajustada al formato DSSAT Fuente Adaptado de Ordontildeez y

Bolivar (2014)

Taxonomiacutea Typic Hapludands Textura Superficie F

SLB SLMH SLLL SDUL SSAT SRGF SSKS SBDM SLOC SLCL SLSI

30 AP 0325 0431 0807 1000 ND 0820 5300 39480 56270

48 AB 0367 0695 1291 0700 ND 0810 5400 32050 53610

77 BNL 0433 0819 1466 0500 ND 0660 5400 11610 69700

109 BN2 0438 0759 1387 0200 ND 0590 5200 9310 65850

150 2CN 0280 0403 0717 0000 ND 1220 4600 78840 20730

SLB SLCF SLNI SLHW SLHB SCEC

30 0000 0457 5300 -99000 25800

48 0000 0465 5400 -99000 29000

77 0000 0465 5400 -99000 29600

109 0000 0448 5200 -99000 25800

150 0000 0397 4600 -99000 25100

SLB Profundidad del horizonte SLMH Nombre del horizonte SLLL Porcentaje de humedad para el punto

de marchitez permanente (15 bar) SDUL Porcentaje de humedad a capacidad de campo (1 bar) SSAT

Porcentaje de humedad a saturacioacuten (03 bar) SRGF Factor de crecimiento de raiacuteces SSKS Saturacioacuten

hidraacuteulica ND No disponible SBDM Densidad aparente (g cm-3) SLOC Porcentaje de carbono orgaacutenico

SLCL Porcentaje de arcilla SLSI Porcentaje de limo SLCF Fraccioacuten gruesa (gt 2mm) SLNI Porcentaje

de nitroacutegeno total SLHW pH medido en agua SLHB pH en solucioacuten de KCl SCEC Capacidad de

intercambio catioacutenico (cmolc kg-1)


El principal indicador para el proceso de modelacioacuten es el rendimiento (Yd) debido a que estaacute

asociado con las tres dimensiones de la sostenibilidad por lo que su variacioacuten afecta a un gran

nuacutemero de indicadores ambientales sociales y econoacutemicos Para el proceso de modelacioacuten en

DSSAT el rendimiento estaacute en funcioacuten del cambio climaacutetico (variaciones en temperatura

precipitacioacuten radiacioacuten y CO2) y de la dinaacutemica del carbono y el nitroacutegeno a traveacutes de la

modelacioacuten de la materia orgaacutenica del suelo con el modelo CENTURY (Parton et al 1994)

incluido en DSSAT

Para determinar el ajuste entre los datos observados de rendimiento con los simulados por DSSAT

se utilizaron los estimadores coeficiente de correlacioacuten (r) y cuadrado medio del error (RMSE)

(Smith et al 1997)

5433 Estimacioacuten del iacutendice de sostenibilidad futura (IS-45 e IS-85)

Con los resultados del proceso de simulacioacuten del rendimiento del cultivo en escenarios futuros se

recalcularon todos los indicadores centrales asociados al rendimiento Posteriormente con los

resultados asociados a las condiciones futuras se corrioacute MSEAS De esta forma se estimoacute la

sostenibilidad futura de todos los tratamientos evaluados y se obtuvieron sus iacutendices de

sostenibilidad agriacutecola en condiciones actuales (IS-A) y futuras (IS-45 e IS-85)


551 Escenario de cambio climaacutetico

Los escenarios de cambio climaacutetico muestran que en el periodo 2019 - 2100 con respecto al

periodo de referencia (1986 - 2018) la precipitacioacuten en el aacuterea de estudio se incrementaraacute en

promedio 13 y 19 para los escenarios RCP45 y RCP85 respectivamente (Figura 5-2) En

cuanto a la temperatura maacutexima esta aumentaraacute 04 y 09 degC para RCP45 y RCP85

respectivamente La temperatura miacutenima no presentaraacute variaciones significativas mientras que la

radiacioacuten aumentaraacute 13 y 21 Mj m2 diacutea-1 para RCP45 y RCP85 respectivamente (Figura 5-2)



Como se aprecia en la Figura 5-3 se presentoacute un ajuste altamente significativo entre los datos

observados (barras) y los simulados por DSSAT (puntos) con r = 096 RMSE = 297 lo que

concuerda con lo encontrado por Forero y Garzoacuten (2000) y Rojas (2011)

Una vez calibrado el modelo (Figura 5-3) se procedioacute a realizar las simulaciones con los

escenarios de cambio climaacutetico RCP45 y RCP85 Con el fin de conocer la variacioacuten del

rendimiento (Yd) a lo largo del tiempo y de determinar cuaacuteles variables de suelo y clima influyen

maacutes significativamente en esa variacioacuten se estudiaron las variables de suelo y clima que modela

DSSAT En la Figura 5-4 se muestran las tendencias para el tratamiento ldquoControlrdquo escenario

RCP85 (las tendencias son similares para todos los tratamientos y escenarios evaluados) y en la

Tabla 5-3 se muestran los resultados para todos los tratamientos y escenarios El contenido de

carbono orgaacutenico (CO) permaneceraacute estable a lo largo del tiempo y el de nitroacutegeno mineral (NO3-

+ NH4+) (N min) disminuiraacute levemente como respuesta al aumento en la absorcioacuten de nitroacutegeno

por parte de la planta (N abs) estimulada por el incremento de Yd (Tabla 5-3) Zhang et al (2016)

y Yang et al (2013) encontraron que los porcentajes de C y N permaneceraacuten constantes o incluso

aumentaraacuten en el futuro (2100) si se realizan aplicaciones continuas de materia orgaacutenica externa

En este experimento se aplicoacute compost en presiembra por lo que se asume que en el futuro esta

actividad se seguiraacute realizando

Yd aumentaraacute aunque el contenido de CO permaneceraacute constante en el tiempo (Figura 5-4) En

ese sentido Bedrnard et al (2012) y Chen et al (2017) encontraron que el efecto de la aplicacioacuten

de materiales orgaacutenicos y fertilizantes es apreciable principalmente en suelos con bajo nivel de

fertilidad El suelo del presente estudio seguacuten el indicador de calidad de suelo SQPCA tiene un

nivel de fertilidad alto el cual se mantiene a lo largo del tiempo (Tabla 5-5 Tabla 5-6 Tabla

5-7)


Figura 5-2 Ciclo anual de precipitacioacuten temperatura maacutexima y miacutenima y radiacioacuten sobre todos los puntos

de rejilla en el Municipio de Mosquera Cundinamarca (Colombia)

0

20

40

60

80

100

120

Precip

ita

cioacute

n (

mm

)

17

18

19

20

21

22

Tem

pera

tura

maacute

xim

a (

degC)

4

5

6

7

8

9

Tem

pera

tura

miacuten

ima

(degC

)

10

12

14

16

18

20

22

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Ra

dia

cioacute

n (

Mj

m-2

diacutea

-1)

Mes

Actual RCP 45 RCP 85


Figura 5-3 Resultados observados (barras) y simulados por DSSAT (punto) para el indicador rendimiento

(Yd) en el escenario actual


+ - Nmin) y nitroacutegeno

absorbido (Nabs) para los escenarios RCP 45 y 85 en los periodos 2016-2040 2041-2070 y

2071-2100 = Porcentaje de variacioacuten (+ = incremento - = reduccioacuten) con respecto al periodo

2016-2040

Trat

2016 - 2040 2041 - 2070 2071 - 2100

Yd CO Nmin Nabs Yd CO Nmin Nabs Yd CO Nmin Nabs

Mg ha-1

RC

P 4

5 Control 349 2750 035 049 398 14 2750 00 034 -35 051 34 424 21 2749 00 034 -44 052 60

As 329 2750 021 040 380 15 2750 00 020 -49 041 17 409 24 2749 00 020 -63 042 47

AsSp 360 2751 017 041 411 14 2750 00 017 -26 041 19 439 22 2749 -01 017 -37 043 49

AsSp25 324 2750 016 038 376 16 2750 00 015 -21 039 18 404 25 2749 00 015 -34 040 47

AsSp50 315 2751 015 036 370 17 2750 00 014 -17 036 24 400 27 2749 00 014 -32 038 54

RC

P 8

5

Control 353 2751 035 049 411 16 2748 -01 034 -39 052 63 447 27 2746 -02 033 -71 054 96

As 330 2751 021 040 392 19 2749 -01 020 -50 043 60 429 30 2746 -02 019 -87 044 99

AsSp 362 2752 017 040 424 17 2749 -01 017 -23 043 63 460 27 2747 -02 016 -36 044 98

AsSp25 325 2752 016 038 389 20 2749 -01 015 -19 040 62 426 31 2747 -02 015 -33 042 105

AsSp50 317 2752 015 035 381 20 2749 -01 014 -16 038 64 423 34 2747 -02 014 -26 039 110

Como se aprecia en la Figura 5-5 se preveacute un incremento considerable en la concentracioacuten de

CO2 atmosfeacuterico sobre todo para el RCP85 Este incremento tiene una relacioacuten altamente

significativa con el aumento en Yd (Figura 5-4) Como lo exponen Fleischer et al (2008 y 2013)

el aumento de la concentracioacuten de CO2 atmosfeacuterico generan una mayor produccioacuten de tubeacuterculos

Las diferencias en Yd entre los RCP45 y RCP85 no son tan significativas (Tabla 5-3) si se

comparan con las diferencias en la concentracioacuten de CO2 (Figura 5-5) con un incremento

promedio del 36 y 74 respectivamente con respecto al periodo de referencia (Actual Figura

5-5) Al respecto Raymundo et al (2017) manifiestan que el modelo SUBSTOR-Potato subestima

el efecto del CO2 sobre Yd estimando rendimientos inferiores a los observados

0

10

20

30

40

TC As AsSplit AsSp25 AsSp50

Yd

( M

g h

a-1

)

Tratamiento


Figura 5-4 Variacioacuten del rendimiento (Yd) carbono orgaacutenico (OC) nitroacutegeno mineral (NO3

- + NH4+ - N

Min) mineralizacioacuten neta de nitroacutegeno (N mnrlz) absorcioacuten de nitroacutegeno (N abs) temperatura

maacutexima (T max) y CO2 a lo largo del tiempo (2016 - 2100) para el escenario RCP 85 Los

datos mostrados estaacuten normalizados para facilitar su visualizacioacuten y comparacioacuten

Los aumentos en la temperatura y radiacioacuten (Figura 5-2) pueden promover una mayor produccioacuten

de biomasa siempre y cuando los requerimientos hiacutedricos de las plantas sean satisfechos y no se

superen los liacutemites fisioloacutegicos establecidos sobre todo de temperatura (Kleinwechter et al 2016

Lizana et al 2016) En este estudio de caso la variedad de papa Diacol Capiro se adapta a

ambientes entre los 2000 y 3500 msnm con temperaturas promedio entre los 18 y 24 degC (Porras y

Herrera 2015) Seguacuten las simulaciones en el futuro la temperatura en el aacuterea de estudio

permaneceraacute dentro del rango adecuado para el desarrollo del cultivo y se preveacuten incrementos en la

precipitacioacuten (Figura 5-2) Estos resultados son consistentes con lo expuesto por Raymundo et al

(2018) quienes manifiestan que en las zonas montantildeosas de las regiones tropicales (como en la

regioacuten donde se llevoacute a cabo el estudio) se preveacuten incrementos en el rendimiento en las proacuteximas

deacutecadas aunque contrastan con los resultados encontrados por diversos autores quienes afirman

que en sus regiones se preveacuten disminuciones en los rendimientos por cuenta del cambio climaacutetico

(Adavi et al 2018 Kumar et al 2015 Sparks et al 2014 Daccache et al 2012) Estas

predicciones pesimistas obedecen a que se espera una menor eficiencia hiacutedrica al reducirse las

precipitaciones a que se incrementa la temperatura por encima del umbral oacuteptimo o a que se

utilizan modelos que no incluyen el efecto del CO2 atmosfeacuterico

06

07

08

09

10

Antildeo

Yd OC N Min N mnrlz N abs CO2

2016 2100


Figura 5-5 Variacioacuten del CO2 atmosfeacutericoa lo largo del tiempo Actual (1971 - 2019) y RCP 45 y 85

(2020 - 2100)

553 Definicioacuten del Conjunto Miacutenimo de Indicadores (CMI)

Indicadores centrales seleccionados

Los resultados son muy similares para todos los escenarios evaluados (Actual RCP45 y RCP85)

En la dimensioacuten ambiental existen correlaciones muy altamente significativas entre todos los

indicadores de los atributos relacioacuten suelo-agua y relacioacuten suelo-atmoacutesfera En el atributo relacioacuten

suelo-planta se aprecia una correlacioacuten muy altamente significativa entre los indicadores S-Pr y W-

kg pues tanto el uso de la tierra como el consumo de agua estaacuten relacionados con la produccioacuten es

decir cuanta aacuterea de terreno y cuaacutenta agua se requieren para producir un kg de papa En este

experimento todas las unidades experimentales independiente del tratamiento aplicado tuvieron

la misma aacuterea y se les aplicoacute la misma cantidad de agua El indicador N-kg no presentoacute correlacioacuten

con los demaacutes indicadores de este atributo (Anexos Tabla 5-8 Tabla 5-9 y Tabla 5-10) ya que a

diferencia de S-Pr y W-kg entre tratamientos se aplicaron cantidades diferentes de N lo que

sugiere que en este estudio el aumento en la produccioacuten no tuvo relacioacuten con la cantidad de N

aplicado

Para la dimensioacuten social las correlaciones maacutes altamente significativas se presentan entre JC y JA

para el atributo generacioacuten de empleo y entre ELB y ELB(45) para salud humana (Anexos Tabla

0

250

500

750

1000

CO

2(p

pm

)

Antildeo


1971 2019

2050 2100

Actual

RCP


5-8 Tabla 5-9 y Tabla 5-10) No existe correlacioacuten entre Yd y PCat lo cual sugiere que en este

experimento el aumento de la produccioacuten no siempre genera un incremento en la calidad

Los anaacutelisis de varianza y comparacioacuten de los indicadores presentaron muchas similitudes entre los

tres escenarios al igual que con la correlacioacuten En el escenario actual el indicador de calidad del

suelo SQW fue el uacutenico indicador que no presentoacute diferencias significativas (Tabla 5-5) Lo mismo

ocurrioacute para los indicadores W-kg Yd y JC en los escenarios RCP45 y RCP85 (Tabla 5-6 y

Tabla 5-7 respectivamente)

El suelo donde se llevoacute a cabo el experimento tiene un nivel de fertilidad alto que implica que la

planta presente un menor efecto al aporte diferencial de fertilizantes y enmiendas pues se obtienen

buenos rendimientos con pocos aportes Sumado a esto los incrementos en CO2 atmosfeacuterico

radiacioacuten precipitacioacuten temperatura y el adecuado manejo del agua que se le da al cultivo se

traduce en un alto nivel de sostenibilidad del sistema al incrementarse el rendimiento del cultivo y

mantener las emisiones de nitroacutegeno al aire y al agua en niveles bajos a lo largo del tiempo

De acuerdo con el puntaje obtenido a partir de los criterios de seleccioacuten mostrados en la Tabla 5-4

para la dimensioacuten ambiental se definieron como indicadores centrales SQPCA (atributo calidad del

suelo) N-kg (atributo relacioacuten auelo-planta) NO3- (atributo relacioacuten suelo-agua) y GWP (atributo

relacioacuten suelo-atmoacutesfera) con 091 078 079 y 073 puntos respectivamente Para los escenarios

RCP45 y RCP85 se escogioacute el indicador eutrofizacioacuten (EP)

En la dimensioacuten social se escogieron como indicadores centrales PCat (atributo seguridad

alimentaria) JC (atributo generacioacuten de empleo) y ELB (atributo salud humana) con 079 068 y

067 puntos respectivamente En los escenarios RCP 45 y 85 el atributo generacioacuten de empleo no

tuvo representante debido a que su uacutenico indicador JC no presentoacute diferencias significativas En

estos escenarios se escogioacute HT en representacioacuten del atributo salud humana por alcanzar el mayor

puntaje (071) (Tabla 5-4)

En cuanto a la dimensioacuten econoacutemica se escogieron como indicadores centrales VC (atributo

egresos) IV (atributo inversioacuten) NI (atributo ingresos) y BC (atributo rentabilidad) con 077

064 081 y 077 puntos respectivamente En el escenario RCP85 se escogioacute a GI en

representacioacuten del atributo ingresos debido a que NI no presentoacute diferencias significativas (Tabla

5-4)


Tabla 5-4 Seleccioacuten de indicadores para los escenarios actual (antildeo 2016) RCP45 y RCP85 (periodo 2041

- 2070)

Atributo Ind Base RCP45 RCP85

Tt Wk Tt Wk Tt Wk


Calidad del suelo

SQSMAF 081

022

081

018

081

018 SQSA 079 079 079

SQW 000 079 079

SQPCA 091 091 091

Rel suelo-planta

LU 068

026

072

027

072

027 W-kg 000 000 000

N-kg 078 078 078

Rel suelo-agua

FWT 000

027

000

027

000

027 MWT 000 000 000

EP 071 075 075

NO3 079 --- ---


AP 000

026

000

027

000

027 GWP 073 073 073

OLD 000 000 000


Seguridad alimentaria Yd 077

033 000

050 000

050 PCat 079 079 079

Generacioacuten empleo JC 068 035 000 --- 000 ---

Salud humana

ELB 067

032

054

050

054

050 ELB(45) 000 067 067

PO 000 000 000

HT 067 071 071


Egresos VC 077

025 077

025 077

025 FC 064 064 064

Inversioacuten IV 064 021 064 021 064 021

Ingresos GI 000

027 000

027 067

027 NI 081 081 000

Rentabilidad

BC 077

027

077

027

077

027

NPV 000 000 000

ORO 000 000 000

IRR 069 069 069

BPQ 075 075 075

BPP 065 061 065

Doacutende Wk = Ponderador Ind = Indicador Tt = Puntuacioacuten total y RCP = Viacutea de concentracioacuten representativa

554 Estimacioacuten de Iacutendices de Sostenibilidad (IS)

5541 Comparacioacuten entre tratamientos

El objetivo de realizar la aplicacioacuten fraccionada de fertilizantes es aportar los nutrientes en el

momento y cantidad apropiados evitando al maacuteximo su peacuterdida Tradicionalmente en el cultivo


de papa en Colombia el aporte de fertilizantes se hace durante dos momentos del ciclo en pre

siembra y al aporque o deshierba (Guerrero 1998) En cada aplicacioacuten se suministra una gran

cantidad de fertilizante cuyos nutrientes pueden llegar a perderse por volatilizacioacuten fijacioacuten o

lixiviacioacuten De acuerdo con Guerrero (1998) el efecto de las eacutepocas de aplicacioacuten y del

fraccionamiento del fertilizante depende de factores como la variedad el ciclo de cultivo la

distribucioacuten de los estolones y las raiacuteces y el reacutegimen de precipitacioacuten

Tabla 5-5 Resultados de la evaluacioacuten de los indicadores para cada dimensioacuten por cada tratamiento para el

escenario actual Letras iguales indican que no hay diferencias significativas entre tratamientos

(Tuckey Plt 005) n=20 Indicadores resaltados corresponden a los indicadores centrales

Atributo Indicador Control As AsSp AsSp25 AsSp50


Calidad del suelo

SQSMAF 085 b 095 a 088 b 096 a 096 a

SQSA 039 b 043 ab 046 a 046 a 046 a

SQWP 068 a 068 a 070 a 071 a 071 a

SQPCA 075 d 076 cd 079 bc 081 ab 084 a

Rel suelo-planta

LU 0310 ab 0320 ab 0294 a 0326 ab 0343 b

W-kg 10932 ab 11251 ab 10349 a 11476 ab 12072 b

N-kg 906 d 478 c 440 bc 366 b 256 a

Rel suelo-agua

FWT 0040 d 0020 c 0018 c 0015 b 0011 a

MWT 15438 d 7697 c 7082 c 5889 b 4130 a

EP 41E-04 d 19E-04 c 17E-04 bc 15E-04 b 10E-04 a

NO3 1722 e 1437 d 1101 c 819 b 643 a


AP 24E-03 d 11E-03 c 10E-03 bc 85E-04 b 60E-04 a

GWP 84E-01 d 39E-01 c 36E-01 bc 30E-01 b 21E-01 a

OLD 53E-08 d 26E-08 c 24E-08 bc 20E-08 b 14E-08 a


Seguridad Alimentaria Yd 325 ab 315 ab 341 a 309 ab 296 b

PCat 0672 c 0708 bc 0770 ab 0801 a 0748 abc

Generacioacuten Empleo JC 98 ab 97 a 105 b 99 ab 96 a

Salud Humana

ELB 301 a 301 b 302 e 302 d 302 c

ELB(45) 013 a 013 b 014 e 014 d 014 c

PO 710E-05 d 371E-05 c 341E-05 bc 284E-05 b 199E-05 a

HT 029 d 014 c 013 bc 011 b 008 a


Egresos VC 195 d 163 c 171 c 150 b 132 a

FC 199 b 192 a 193 a 191 a 190 a

Inversioacuten IV 1282 b 1031 a 1032 a 1028 a 1024 a

Ingresos GI 6992 ab 6934 ab 7818 a 7116 ab 6601 b

NI 3051 b 3387 ab 4184 a 3706 ab 3377 ab

Rentabilidad

BC 176 b 194 ab 213 a 207 a 203 a

NPV 5402 b 6109 ab 7607 a 6709 ab 6091 ab

ORO 043 b 048 ab 053 a 052 a 051 a

IRR 539 b 756 ab 933 a 836 a 762 ab

BPQ 55741 c 48406 b 47597 ab 46806 ab 45061 a

BPP 54343 b 49979 ab 46777 ab 49113 ab 48917 a

Con respecto a la dimensioacuten ambiental el tratamiento AsSp50 generoacute la mayor calidad de suelo en

condiciones actuales y la generariacutea en escenarios de cambio climaacutetico AsSp generariacutea una mejor


relacioacuten suelo produccioacuten (S-Pr) y un mejor uso del agua (W-kg) en los tres escenarios gracias a

su mayor produccioacuten por unidad de aacuterea (Yd) aunque ocupoacute el tercer lugar en cuanto a cantidad de

nitroacutegeno consumido por kilogramo producido (N-kg) Aunque AsSp aportoacute los fertilizantes de

manera fraccionada aplicoacute una mayor cantidad de N con respecto a AsSp50 que fue el tratamiento

que mejor utilizoacute el N con respecto a la cantidad de papa cosechada Este tratamiento (AsSp50)

mostroacute los mejores resultados para los demaacutes indicadores evaluados en la dimensioacuten ambiental

siendo el que menor impacto ambiental negativo generariacutea al agua y a la atmoacutesfera (Tabla 5-5

Tabla 5-6 y Tabla 5-7)

En cuanto a la dimensioacuten social en el escenario actual el tratamiento con el mayor rendimiento

(Yd) fue AsSp seguido muy de cerca por Control As y AsSp25 que no presentaron diferencias

significativas entre ellos AsSp50 generoacute el menor Yd No obstante a pesar del rendimiento la

cantidad de papa de primera categoriacutea (PCat) no mostroacute la misma tendencia siendo AsSp25 el que

obtuvo el mayor porcentaje para los tres escenarios Esto concuerda con lo mostrado por la matriz

de correlacioacuten donde se evidencia que Yd y PCat tuvieron una baja correlacioacuten (-027) (Anexos

Tabla 5-8 Tabla 5-9 y Tabla 5-10) Esto sugiere que una mayor produccioacuten no estaacute relacionada

con una mayor calidad Vale la pena recordar que en este experimento la calidad del tubeacuterculo solo

se midioacute en teacuterminos de su tamantildeo

En el escenario actual ldquoControlrdquo mostroacute los mejores resultados para generacioacuten de empleo lo que

en el contexto de este trabajo significa que requirioacute el menor nuacutemero de jornales (Tabla 5-5) Esto

es paradoacutejico si se tiene en cuenta que los trabajadores van a preferir una mayor generacioacuten de

empleo Sin embargo si la mano de obra se incrementa lo mismo ocurre con los costos de

produccioacuten Esto volveriacutea insostenible el sistema productivo pues los ingresos no cubririacutean los

costos o se tendriacutea que incrementar el precio de venta lo que impactariacutea directamente a los

consumidores muchos de ellos con escasos recursos econoacutemicos Control tambieacuten mostroacute los

mejores resultados en cuanto a esfuerzo laboral (ELB y ELB(45)) para los tres escenarios (Tabla 5-5

Tabla 5-6 y Tabla 5-7) Al aplicar una menor cantidad de fertilizantes (menor cantidad de

mezclas) en una menor frecuencia (menor cantidad de aplicaciones manuales) comparado con los

demaacutes tratamientos ldquoControlrdquo generoacute una menor cantidad de actividades dentro de este grupo de

indicadores No obstante al aplicar una mayor cantidad de nutrientes con un menor

fraccionamiento generoacute el mayor impacto en la salud humana representada por los indicadores

(PO y HT) siendo AsSp50 el que menor impacto generoacute (Tabla 5-5 Tabla 5-6 y Tabla 5-7)

Debido a fenoacutemenos de fijacioacuten lixiviacioacuten y volatilizacioacuten la fertilizacioacuten en papa generalmente


tiene una eficiencia baja 10 a 20 para foacutesforo (P) y 30 a 50 para nitroacutegeno (N) y potasio (K)

(Barrera 1998)

Tabla 5-6 Evaluacioacuten de los indicadores para cada dimensioacuten por cada tratamiento para el escenario RCP

45 Letras iguales indican que no hay diferencias significativas entre tratamientos (Tuckey Plt

005) n=15 Indicadores resaltados corresponden a los indicadores centrales



Calidad del suelo

SQSMAF 085 b 095 a 088 b 096 a 096 a

SQSA 039 b 043 ab 046 a 046 a 046 a

SQWP 068 b 068 ab 070 ab 071 ab 071 a

SQPCA 075 d 076 cd 079 bc 081 ab 084 a

Rel suelo-planta

LU 0250 ab 0258 ab 0240 a 0261 ab 0275 b

W-kg 8791 a 9088 a 8454 a 9180 a 9687 a

N-kg 728 d 386 c 359 bc 293 b 206 a

Rel suelo-agua

FWT 0032 d 0016 c 0015 c 0012 b 0009 a

MWT 12413 d 6218 c 5785 b 4711 b 3314 a

EP 33E-04 d 15E-04 c 14E-04 bc 12E-04 b 82E-05 a


AP 19E-03 d 90E-04 c 84E-04 bc 68E-04 b 48E-04 a

GWP 68E-01 d 32E-01 c 29E-01 bc 24E-01 b 17E-01 a

OLD 43E-08 d 21E-08 c 19E-08 bc 16E-08 b 11E-08 a


Seguridad Alimentaria Yd 404 a 390 a 418 a 387 a 368 a

PCat 0672 c 0708 bc 0770 ab 0801 a 0748 abc

Generacioacuten Empleo JC 112 a 110 a 118 a 112 a 109 a

Salud Humana

ELB 30314 a 30349 a 30455 b 30461 b 30458 b

ELB(45) 01082 a 01131 b 01180 e 01225 d 01248 c

PO 571E-05 d 300E-05 c 279E-05 bc 227E-05 b 160E-05 a

HT 023 d 011 c 011 bc 009 b 006 a


Egresos VC 210 d 177 c 185 c 164 b 146 a

FC 200 b 193 a 193 a 192 a 191 a



NI 4612 b 4897 ab 5739 a 5333 ab 4865 ab

Rentabilidad

BC 211 b 230 ab 250 a 247 a 242 a

NPV 8337 b 8948 ab 10531 a 9768 ab 8890 ab

ORO 053 b 057 ab 060 a 060 a 059 a

IRR 809 b 1085 ab 1274 a 1193 a 1090 ab

BPQ 51536 c 45796 b 45468 b 44530 ab 43225 a

BPP 45234 a 41910 ab 39936 a 40933 ab 40875 ab

Se estima que en producciones de papa de bajo rendimiento la liberacioacuten anual de N-N2O es de 8

Kg ha-1 y para producciones de mayor intensidad es de 16 Kg ha-1 la cual es maacutes alta que para

muchos otros cultivos (Ruser et al 1998) Al aplicar una menor cantidad de fertilizante y de forma

fraccionada se disminuye la emisioacuten de N al ambiente Burton et al (2008) encontraron que el

fraccionamiento de la fertilizacioacuten en papa disminuiacutea substancialmente las emisiones de N2O al

ambiente sobre todo en tiempo de alta precipitacioacuten Aunque Peacuterez et al (2008) encontraron un

menor rendimiento y calidad de tubeacuterculos de papa criolla (Solanum phureja) cuando se


fraccionaba la fertilizacioacuten (N-P-K-Mg) en dos aplicaciones (como se hace tradicionalmente en

Colombia) comparado con una sola aplicacioacuten del fertilizante requerido en presiembra Asiacute

mismo Kuisma (2002) encontroacute que hubo un mayor rendimiento cuando se aplicoacute el 100 del N

al momento de la siembra comparado con el aporte fraccionado A pesar de esto Antildeez y Espinosa

(2006) encontraron que los rendimientos de tubeacuterculos de papa fueron superiores con los

tratamientos de aplicacioacuten de N y K de forma fraccionada Papadopoulos (1988) encontroacute que el

fraccionamiento de la fertilizacioacuten mediante el uso de la fertirrigacioacuten en el cultivo de papa permite

mantener el N en niveles adecuados para la planta aumentando asiacute el rendimiento y disminuyendo

las peacuterdidas por lixiviacioacuten Del mismo modo Battilani et al (2008) concluyeron que el aporte

fraccionado del N mediante el uso de fertirriego permite aumentar la eficiencia de uso de N en el

cultivo de papa Todo lo anterior indica que auacuten no hay consenso sobre la cantidad adecuada de

aplicaciones de fertilizantes en el cultivo de papa

Con respecto a la dimensioacuten econoacutemica AsSp50 requirioacute un menor gasto de dinero tanto en

inversioacuten (IV) como en costos fijos (FC) y variables (VC) En contraste en el tratamiento

ldquoControlrdquo se invirtioacute la mayor cantidad de dinero en estos rubros Se debe tener en cuenta que el

22 de los costos totales del tratamiento Control fue destinado a fertilizantes mientras que para

AsSp50 se destinoacute el 86 (datos no mostrados) lo cual explica estas diferencias AsSp obtuvo los

mayores ingresos brutos (GI) y netos (NI) cuya magnitud fue suficiente para que contrarrestaraacute los

costos de produccioacuten y generaraacute los mejores indicadores de rentabilidad en los tres escenarios

(Tabla 5-5 Tabla 5-6 y Tabla 5-7) En ese sentido seguacuten Fedepapa y el Ministerio de Ambiente

y Desarrollo Territorial (2004) el rubro maacutes importante en la lista de costos de produccioacuten de papa

en Colombia es el de fertilizacioacuten (fertilizantes minerales abonos y correctivos) con 2116

seguido de mano de obra (1918) plaguicidas (1449) y semilla (1167)

5542 Sostenibilidad de los tratamientos evaluados

Con base en los resultados del anaacutelisis de componentes principales (PCA) se puede apreciar que

en la dimensioacuten ambiental para los tres escenarios el atributo calidad del suelo tiene el menor

peso (Wk) (Tabla 5-4) Esto se debe a que un solo indicador (SQPCA) evaluado en este atributo

mostroacute diferencias altamente significativas entre todos los tratamientos (Tabla 5-5 Tabla 5-6

Tabla 5-7) Algo similar ocurrioacute en la dimensioacuten social para el escenario actual en donde el

atributo salud humana tiene el menor Wk En esta misma dimensioacuten para los escenarios RCP45 y

RCP85 el atributo generacioacuten de empleo no se le asignoacute Wk debido a que ninguacuteno de sus


indicadores mostroacute diferencias significativas (Tabla 5-6 Tabla 5-7) En la dimensioacuten econoacutemica

se asignoacute el valor mas bajo de Wk al atributo inversioacuten (INV) (Tabla 5-4) por presentar

diferencias significativas en un solo tratamiento (Control) (Tabla 5-5 Tabla 5-6 Tabla 5-7)






Calidad del suelo

SQSMAF 085 b 095 a 088 b 096 a 096 a

SQSA 039 b 043 ab 046 a 046 a 046 a

SQWP 068 b 068 ab 070 ab 071 ab 071 a

SQPCA 075 d 076 cd 079 bc 081 ab 084 a

Rel suelo-planta

LU 0242 ab 0250 ab 0233 a 0252 ab 0267 b

W-kg 8518 a 8809 a 8211 a 8878 a 9403 a

N-kg 706 d 374 c 349 bc 283 b 200 a

Rel suelo-agua

FWT 0031 d 0015 c 0014 c 0012 b 0008 a

MWT 12026 d 6025 c 5612 c 4554 b 3218 a

EP 32E-04 d 15E-04 c 14E-04 bc 11E-04 b 80E-05 a


AP 18E-03 d 87E-04 c 81E-04 bc 66E-04 b 47E-04 a

GWP 66E-01 d 31E-01 c 28E-01 bc 23E-01 b 16E-01 a

OLD 42E-08 d 20E-08 c 19E-08 bc 15E-08 b 11E-08 a



PCat 0672 c 0708 bc 0770 ab 0801 a 0748 abc


Salud Humana

ELB 30307 a 30342 a 30446 b 30452 b 30450 b

ELB(45) 01060 a 01109 b 01158 e 01200 d 01225 c

PO 225E-01 d 111E-01 c 104E-01 bc 842E-02 b 595E-02 a

HT 000 d 000 c 000 bc 000 b 000 a


Egresos VC 212 d 179 c 188 c 167 b 148 a

FC 200 b 193 a 193 a 192 a 191 a



NI 4865 a 5145 a 5997 a 5609 a 5092 a

Rentabilidad

BC 216 b 236 ab 255 a 254 a 248 a

NPV 8813 b 9414 ab 11016 a 10288 ab 9316 ab

ORO 054 b 058 ab 061 a 061 a 060 a

IRR 853 b 1138 ab 1331 a 1254 a 1139 ab

BPQ 51064 a 45491 b 45202 b 44256 bc 43023 c

BPP 44089 a 40878 ab 39026 b 39860 ab 39918 ab

Como se aprecia en la Figura 5-6 para los tres escenarios AsSp50 generoacute la mayor sostenibilidad

ambiental y econoacutemica mientras que ldquoControlrdquo generoacute la mayor sostenibilidad social Al

equilibrar las tres dimensiones AsSp50 generoacute la mayor sostenibilidad con IS-A = 090 IS-45 =

088 e IS-85 = 088 esto a pesar de que este tratamiento generoacute el menor rendimiento (Yd) En ese

sentido es necesario recordar dos hechos 1) el impacto ambiental estimado mediante LCA basa

sus caacutelculos a partir de la produccioacuten de un kg de papa fresca y 2) los ingresos brutos (GI)


provienen de la venta del producto cosechado por ende entre maacutes produccioacuten por unidad de aacuterea

(Yd) maacutes ingresos Esto explica porque Yd interactuacutea con muchos indicadores ambientales

sociales y econoacutemicos No obstante como se pudo evidenciar generar el mayor rendimiento no

asegura la mayor sostenibilidad del sistema

Figura 5-6 Indices de sostenibilidad (IS) entre tratamientos Letras iguales indican que no hay diferencias

significativas entre tratamientos (Tukey Plt 005) n=15

Los anaacutelisis de sostenibilidad evaluacutean la interaccioacuten de las dimensiones social ambiental y

econoacutemica como un todo daacutendole la misma importancia a cada dimensioacuten Cada una de esas

dimensiones evaluacutea indicadores que no se asocian directamente con el rendimiento Por ejemplo

aunque Control mostroacute un buen rendimiento presentoacute el maacutes bajo porcentaje de papa de primera

categoriacutea y los maacutes altos costos de produccioacuten por lo que se ubicoacute en el uacuteltimo lugar en cuanto a

sostenibilidad econoacutemica Tambieacuten al utilizar una mayor cantidad de fertilizante generoacute un mayor

impacto ambiental mientras que AsSp50 que fue el tratamiento con menor rendimiento tuvo los

menores costos de produccioacuten al utilizar una menor cantidad de fertilizantes lo que le sirvioacute para

convertirse en el mejor tratamiento de la dimensioacuten ambiental Estos resultados son prometedores

e

dc

b

a

d

c c

b

a

d

c c

b

a

00

02

04

06

08

10

IS

Ambientala a a

a a

d

c c

b

a

d

cc

b

a

Social

b

aab a a

b

a a a a

b

a aa a

00

02

04

06

08

10

Control As AsSp AsSp25 AsSp50

IS

Econoacutemico


e

d cb

a

d

c c

b

a

d

c c

b

a


Total


si se tiene en cuenta que la papa es uno de los cultivos con mayor consumo de fertilizantes por

unidad de superficie en las zonas friacuteas de Cundinamarca y Boyacaacute en Colombia En condiciones

comerciales se aplican dosis que oscilan entre 1000 y 2000 kg ha-1 de fertilizantes compuestos

(Barrera 1998)

56 Conclusiones

En el estudio de caso que se abordoacute en este trabajo en el cual se modeloacute el comportamiento del

rendimiento del cultivo de papa bajo diferentes tratamientos de fertilizacioacuten y escenarios de

cambio climaacutetico se aprecia que las diferencias en rendimiento entre tratamientos se hacen menos

significativas en el futuro pese a que todos los tratamientos tienden a generar una mayor

produccioacuten A pesar de este nuevo panorama el resultado del anaacutelisis de sostenibilidad arroja los

mismos resultados en el presente y en el futuro siendo el tratamiento con la menor aplicacioacuten de

fertilizante de forma fraccionada el mas sostenible a lo largo del tiempo Estos resultados sugieren

que las praacutecticas de manejo integrado de la fertilizacioacuten como construir y aplicar la foacutermula de

fertilizacioacuten de acuerdo con las propiedades del suelo y los requerimientos nutricionales y

fenologiacutea de la planta generan una mayor sostenibilidad del sistema de produccioacuten de papa


ANEXOS Capiacutetulo 5

Tabla 5-8 Algoritmo para calcular el criterio de seleccioacuten de correlacioacuten (CrLc) en el escenario actual


sumCS 1 2 3 N


SQSMAF SQSA SQW SQPCA LU W-kg N-kg FWT MWT EP NO3 AP GWP OLD

SQ

SQSMAF 044 058 051 05 40 40 10 071

SQSA 044 073 046 05 30 30 08 071

SQW 058 073 061 04 30 30 08

SQPCA 051 046 061 05 40 40 10 081

Slo-Plt

LU 100 007 05 20 20 07 ϯ 061

W-kg 100 007 05 20 20 07 ϯ 053

N-kg 007 007 09 30 30 10 068

Slo-Ag

FWT 100 100 072 01 10 10 10 ϯ 055

MWT 100 100 072 01 10 10 10 ϯ 055

EP 100 100 072 01 10 10 10 ϯ 061

NO3 072 072 072 03 10 10 10 069

Slo-At

AP 100 100 00 10 10 10 ϯ 059

GWP 100 100 00 10 10 10 ϯ 063

OLD 100 100 00 10 10 10 ϯ 055



S Alm Yd 028 07 20 20 10 ϯ 067

PCat 028 07 20 20 10 ϯ 069

G Epl JC --- --- --- 10 058

S Hm

ELB 100 075 075 02 10 10 10 ϯ 057

ELB(45) 100 075 076 02 10 10 10 ϯ

PO 075 075 100 02 10 10 10 ϯ 055

HT 075 076 100 02 10 10 10 ϯ 057



Egr VC 062 04 20 20 10 ϯ 067

FC 062 04 20 20 10 ϯ 054

Invr IV --- --- --- 10 054

Ingr GI 094 01 10 10 10 ϯ

NI 094 01 10 10 10 ϯ 071

Rtbl

BC 095 099 094 081 095 01 10 10 05 072

NPV 095 094 092 062 094 01 20 20 10 064

ORO 099 094 091 083 094 01 10 10 05

IRR 094 092 091 079 092 01 10 10 05 064

BPQ 081 062 083 079 077 02 20 20 10 065

BPP 095 094 094 092 077 01 10 10 05 060





Tabla 5-9 Algoritmo para calcular el criterio de seleccioacuten de correlacioacuten (CrLc) en el escenario RCP 45


sumCS 1 2 3 N



SQ

SQSMAF 044 058 051 05 40 40 10 071

SQSA 044 073 046 05 30 30 08 071

SQW 058 073 061 04 30 30 08 071

SQPCA 051 046 061 05 40 40 10 081

Slo-Plt

LU 100 007 05 20 20 07 ϯ 066

W-kg 100 007 05 20 20 07 ϯ

N-kg 007 007 09 30 30 10 068

Slo-Ag

FWT 100 100 00 10 10 10 ϯ 055

MWT 100 100 00 10 10 10 ϯ 055

EP 100 100 00 10 10 10 ϯ 065

Slo-At

AP 100 100 00 10 10 10 ϯ 059

GWP 100 100 00 10 10 10 ϯ 063

OLD 100 100 00 10 10 10 ϯ 055



S Alm Yd 029 07 20 20 10 ϯ

PCat 029 07 20 20 10 ϯ 069

G Epl JC --- --- --- 10

S Hm

ELB 085 072 072 02 10 10 03 044

ELB(45) 085 048 048 04 30 30 10 057

PO 072 048 100 03 20 20 07 ϯ 059

HT 072 048 100 03 20 20 07 ϯ 061



Egr VC 061 04 20 20 10 ϯ 067

FC 061 04 20 20 10 ϯ 054

Invr IV --- --- --- 10 054

Ingr GI 096 00 10 10 10 ϯ

NI 096 00 10 10 10 ϯ 071

Rtbl

BC 092 100 092 080 094 01 10 10 05 072

NPV 092 091 088 055 092 02 20 20 10 064

ORO 100 091 090 082 094 01 10 10 05

IRR 092 088 090 079 091 01 10 10 05 064

BPQ 080 055 082 079 075 03 20 20 10 065

BPP 094 092 094 091 075 01 10 10 05 056







sumCS 1 2 3 N



SQ

SQSMAF 044 058 051 05 40 40 10 071

SQSA 044 073 046 05 30 30 08 071

SQW 058 073 061 04 30 30 08 071

SQPCA 051 046 061 05 40 40 10 081

Slo-Plt

LU 100 008 05 20 20 07 ϯ 066

W-kg 100 008 05 20 20 07 ϯ

N-kg 008 008 09 30 30 10 068

Slo-Ag

FWT 100 100 00 10 10 10 ϯ 055

MWT 100 100 00 10 10 10 ϯ 055

EP 100 100 00 10 10 10 ϯ 065

Slo-At

AP 100 100 00 10 10 10 ϯ 059

GWP 100 100 00 10 10 10 ϯ 063

OLD 100 100 00 10 10 10 ϯ 055



S Alm Yd 029 07 20 20 10

PCat 029 07 20 20 10 069

G Epl JC --- --- --- 10

S Hm

ELB 085 072 072 02 10 10 03 044

ELB(45) 085 048 048 04 30 30 10 057

PO 072 048 100 03 20 20 07 059

HT 072 048 100 03 20 20 07 061



Egr VC 061 04 20 20 10 ϯ 067

FC 061 04 20 20 10 ϯ 054

Invr IV --- --- --- 10 054

Ingr GI 096 00 10 10 10 ϯ 057

NI 096 00 10 10 10 ϯ

Rtbl

BC 092 100 091 080 094 01 10 10 05 072

NPV 092 091 088 054 092 02 20 20 10 069

ORO 100 091 089 081 093 01 10 10 05

IRR 091 088 089 079 091 01 10 10 05 064

BPQ 080 054 081 079 075 03 20 20 10 065

BPP 094 092 093 091 075 01 10 10 05 060




Conclusiones generales

Existe un considerable nuacutemero de herramientas que permiten evaluar la sostenibilidad de

diferentes sistemas de produccioacuten agriacutecola MSEAS es comuacuten a estas en cuanto al uso de

indicadores y el proceso de normalizacioacuten ponderacioacuten y agregacioacuten No obstante MSEAS posee

cinco caracteriacutesticas que la hace diferente 1) Estaacute orientada a escala de parcela o unidad

experimental mientras que las demaacutes se utilizan a partir de escala de finca especiacuteficamente

MSEAS se utiliza para evaluar tratamientos dentro de un experimento aplicado 2) Evalua la

sostenibilidad de las actividades orientadas al manejo del suelo o con injerencia en este recurso

natural En ese sentido la dimensioacuten ambiental de MSEAS esta dividida en atributos que

relacionan al suelo con la planta el agua y la atmoacutesfera 3) MSEAS parte de un marco de seleccioacuten

de indicadores que da eacutenfasis a procesos cuantitativos mientras que las demaacutes herramientas

seleccionan los indicadores a partir de paraacutemetros principalmente subjetivos 4) MSEAS se adapta

para evaluar la sostenibilidad de los sistemas de produccioacuten en condiciones actuales o ante posibles

condiciones futuras y 5) A partir de la construccioacuten de un inventario del sistema productivo para

cada unidad experimental MSEAS incluye un importante nuacutemero de indicadores Algunos de

estos pueden estimarse mediante herramientas de modelacioacuten y simulacioacuten como LCA (Life Cicle

Assessment) y DSSAT (Decision Support System for Agrotechnology Transfer)

Con el uso de MSEAS se evidencioacute que las evaluaciones de sostenibilidad como una integracioacuten

multidimensional dentro de los sistemas de produccioacuten agriacutecola son un mecanismo eficaz para

evaluar diferentes alternativas o actividades agriacutecolas relacionadas con el manejo del suelo y

definir cuaacutel es mas viable ambiental econoacutemica y socialmente El uso de MSEAS mostroacute que en

investigacioacuten aplicada para designar un tratamiento como ldquoel mejorrdquo se debe hacer sobre la base

de su sostenibilidad pues cuando solo se tienen en cuenta unas pocas variables y la recomendacioacuten

se hace basada simplemente en los resultados teacutecnicos se pueden generar sesgos al no tener en

cuenta coacutemo el tratamiento recomendado afectariacutea el entorno ambiental social y econoacutemico de los

productores Los resultados de los anaacutelisis de sostenibilidad de los diferentes experimentos

mostraron falencias que probablemente no se visibilizan sin la ayuda de este tipo de anaacutelisis Se


identificoacute por ejemplo que el uso de abonos orgaacutenicos no asegura un incremento en la

sostenibilidad ambiental

Al hacer la evaluacioacuten de sostenibilidad con MSEAS los resultados pueden contradecir las

presunciones que se hacen en campo En el experimento de evaluacioacuten de foacutermulas de fertilizacioacuten

orgaacutenico-mineral en tomate el tratamiento donde se utilizoacute uacutenicamente fuentes de siacutentesis quiacutemica

alcanzoacute el mayor nivel de sostenibilidad En el experimento de fraccionamiento de la fertilizacioacuten

en papa el tratamiento que obtuvo el menor rendimiento generoacute la mayor sostenibilidad del

sistema productivo En el experimento de rotacioacuten la secuencia papa-papa-avena generoacute la mayor

sostenibilidad mientras que papa-arveja-papa obtuvo el menor nivel de sostenibilidad a pesar de

generar los mayores ingresos econoacutemicos Esto sugiere que si se tuviera en cuenta solamente el

rendimiento como indicador para designar el mejor tratamiento los resultados seriacutean distintos a los

mostrados por los anaacutelisis de sostenibilidad llevados a cabo

Con el marco de referencia que se construyoacute para seleccionar indicadores adaptado e incluido en

MSEAS se observoacute que es posible elegir indicadores reduciendo el nivel de subjetividad

tradicionalmente ligado a este proceso Esto se logra si se siguen una serie de criterios de seleccioacuten

cuantitativos rigurosos y preestablecidos

Los anaacutelisis de sostenibilidad al enmarcar el ambiente la sociedad y la economiacutea permiten

evaluar los sistemas de produccioacuten agriacutecola de forma global Estimar cuan sostenible seriacutean los

sistemas (tratamientos) evaluados a lo largo del tiempo antildeade mayor objetividad al anaacutelisis Con

este trabajo se mostroacute que es posible estimar el nivel de sostenibilidad a lo largo del tiempo

Gracias a herramientas como DSSAT se pueden establecer muacuteltiples escenarios de evaluacioacuten En

este trabajo se evaluaron dos asociados al cambio climaacutetico

205

Recomendaciones

Con el fin de estudiar las interacciones del suelo con el ambiente se recomienda que en los anaacutelisis

de sostenibilidad cada atributo (calidad del suelo relacioacuten suelo-agua relacioacuten suelo-atmoacutesfera y

relacioacuten suelo-planta) esteacute representado por un indicador De esta forma se podriacutea mostrar un

panorama maacutes amplio del impacto del manejo del suelo sobre el ecosistema en el cual se desarrolla

el cultivo Tambieacuten es recomendable que cada atributo de las dimensiones social y econoacutemica

esteacuten representados por un indicador en el anaacutelisis de sostenibilidad

En este proyecto se utilizoacute DSSAT para hacer las modelaciones no obstante es decisioacuten de los

investigadores utilizar este software o cualquier otro que le permita llegar a los resultados deseados

con MSEAS

Se debe tener en cuenta que el alcance de MSEAS es a nivel de parcela o unidad experimental en

donde se trata de simular las condiciones comerciales es decir la uacutenica modificacioacuten en cuanto al

manejo del sistema de produccioacuten agriacutecola es respecto a los tratamientos Experimentos en

condiciones totalmente controladas (pej en laboratorio o fitotroacuten) podriacutean tener limitaciones para

usar MSEAS pues el inventario del sistema productivo podriacutea no estar relacionado con las

condiciones reales de cultivo

El nuacutemero arrojado por el iacutendice de sostenibilidad (0 a 1) no indica que si un tratamiento obtiene

un valor de uno genera una sostenibilidad total del sistema productivo Este iacutendice se utiliza para

comparar el nivel de sostenibilidad entre diferentes tratamientos Valores cercanos a uno sugieren

el mayor nivel de sostenibilidad entre los tratamientos evaluados pero esto no quiere decir en

teacuterminos absolutos que ese sistema realmente es sostenible Puede que todos los tratamientos en

la realidad generen un muy bajo nivel de sostenibilidad pero al hacer la comparacioacuten entre ellos

uno sobresalga y obtenga un IS alto cercano a uno Esto podriacutea contrarrestarse a medida que los

indicadores utilizados esteacuten mejor parametrizados es decir que cuenten con rangos oacuteptimos

aceptados en la comunidad cientiacutefica De este modo las evaluaciones entre los tratamientos se

realizariacutean a partir de estos rangos y no de las comparaciones ldquomayor o menor es mejorrdquo


Se debe tener en cuenta que con MSEAS no se pretenden hacer predicciones Esta metodologiacutea

sirve para evaluar posibles escenarios pero de ninguacuten modo se deben tomar como predicciones del

futuro Esto busca que a partir de la evaluacioacuten de multiples escenarios se evidencie si existe

consistencia con los resultados mostrados en condiciones actuales

Los suelos donde se llevaron a cabo los experimentos tienen un nivel de fertilidad alto que implica

que la planta presente un menor efecto al aporte diferencial de fertilizantes y enmiendas En

futuros trabajos se podriacutea simular el comportamiento del cultivo en un ambiente con mayores

limitaciones edafoclimaacuteticas

207

Alcance proyecciones y limitaciones

MSEAS posee el siguiente alcance

bull Escala El alcance geograacutefico de MSEAS es a nivel de parcela o unidad experimental

bull Liacutenea de investigacioacuten Manejo de suelos en actividades agriacutecolas con impacto directo en

el suelo labranza fertilizacioacuten riego y rotacioacuten

bull Tipo de investigacioacuten Investigacioacuten aplicada cuyos resultados obtenidos sean

susceptibles de aplicacioacuten directa en condiciones de produccioacuten real comercial

bull Condiciones experimentales Experimentos que emulan las condiciones de produccioacuten

comercial donde los tratamientos son las uacutenicas fuentes de variacioacuten

bull Datos de entrada obligatorios Inventario del sistema productivo e indicadores para cada

atributo de cada dimensioacuten

Proyeccioacuten El siguiente paso para MSEAS es construir una aplicacioacuten que automaacuteticamente

seleccione los indicadores y calcule el iacutendice de sostenibilidad Esto a partir del ingreso de los

resultados de todos los indicadores crudos medidos en el experimento La aplicacioacuten podriacutea tener

ademaacutes una conexioacuten a la base de datos de LCA (Ecoinvent) y todas las funciones financieras De

esta forma a partir de los datos del inventario del sistema productivo la aplicacioacuten arrojariacutea

automaacuteticamente resultados de algunos indicadores ambientales y sociales y todos los indicadores

econoacutemicos

Limitaciones

No es sencillo estimar las variaciones del suelo en el futuro a traveacutes de indicadores de calidad del

suelo debido a que no existen los modelos que permitan simular todas las propiedades incluidas en

dichos indicadores Los avances maacutes importantes se han dado con carbono orgaacutenico y nitroacutegeno

pero la mayoriacutea de los indicadores de calidad del suelo incluyen propiedades fiacutesicas quiacutemicas y

bioloacutegicas llevando a la necesidad de asumir que estas propiedades permaneceraacuten constantes y

solo se modificaraacuten las variables que se pueden modelar


Otra de las limitaciones de las evaluaciones de sostenibilidad en el futuro es que el proceso de

modelacioacuten requiere que los cultivares ya esteacuten calibrados con los diferentes modelos En este

caso la variedad de papa Diacol Capiro se calibroacute en estudios anteriores por lo que fue posible

realizar el anaacutelisis Sin embargo tomate al ser producido bajo cubierta no se puede modelar con

DSSAT Del mismo modo en el estudio de rotacioacuten los cultivos de avena forrajera y arveja no

han sido modelados ni en DSSAT ni en otros softwares Esto se puede contrarrestar utilizando

softwares o modelos que si tengan establecidos los cultivares que se pretenden analizar

209

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suelo


Tesis presentada como requisito parcial para optar al tiacutetulo de

Doctor en Ciencias Agrarias

Director (a)

Geoacuteloga PhD Martha Cecilia Henao Toro

Liacutenea de Investigacioacuten

Suelos y Aguas




2021



verdadero horizonte

Agradecimientos





constante










el objetivo


Resumen
























cuantitativo







manejo del suelo


unidad experimental


agriacutecolas












Contenido XI

Abstract

























Transfer)



management












was evidenced



Contenido XIII

Contenido

Resumen IX

Abstract XI

Contenido XIII





























Contenido XV









Recomendaciones 205




Lista de figuras



2017 35
































(Tukey Plt 005) n=15 176





Contenido XVII



autor 182










45 y 85 (2020 - 2100) 190



Contenido XVIII

Lista de tablas


agriacutecola 30

















62


63
















Contenido XIX













= P lt 001 = P lt 0001 80




















caso 110

































individualmente 145























Contenido XXI


+ -



al periodo 2016-2040 188


(periodo 2041 - 2070) 192




centrales 193






















Agrosavia IS-85








categoriacutea









plano
















inclinado MSEAS







tierra)












manejo del suelo





























































































































manejo del suelo























interacciones








































econoacutemica)





CIAS

Composite


Sustainability








NPKbal CS

Goacutemez-

Limoacuten y Riesgo

2009

CIMSOF

Composite

Indicator










al2015

IDEA

Agricultural

holdings





MOS NPKbal Zahm et

al 2008

LCSA

Life Cycle








al 2018

PG Public Goods

Tool




al 2016b)



Gerrard et

al 2012

PESAS


Sustainability of


Systems






et al 2014

RISE

Response-Inducing

Sustainability

Evaluation 20




2012)


Cn CRH NPKbal CS

Haumlni et al

2003

SAFA


Food and

Agriculture systems











metaboacutelicas

FAO 2013

SMART


Assessment

Routine







Schader et

al 2016






























tiempo



















fertilizante




Mg y Si











del suelo












agricultura













2017)










(Rojas 2011)

























(DSSAT)






























Moacutedulo

Clima Suelo Cultivo





2




Prof Siembra m










D Aparente g cm-3

C Orgaacutenico

pH Experimento



suelo



raiacuteces





161 Resumen














162 Abstract











selection



















al 2007)




















































y III)














et al 2016)












Fertilizacioacuten











1 1 Tg = 100000 Mg = 100000 Toneladas












































Labranza






























Riego














(FAO 2011)






























Peacuterdida

de suelo


eoacutelica












Deterioro

del suelo


la estructura









esenciales













Acidificacioacuten

y

alcalinizacioacuten









pesados










Reduccioacuten de

la Capacidad

de Intercambio

Catioacutenico

(CIC)










de carbono

orgaacutenico






capacidad de













2016)


























































(GSARS 2014)









de sostenibilidad

























2011)















MOS

Contenido de


suelo








Nambiar et al 2001

pH ----

Acidez neutralidad

o alcalinidad del

suelo




Nambiar et al 2001



No -

Nm




Haldar 2005)


Meul et al 2008


en el suelo




catioacutenico







and Haldar 2005)


2001

Bi cmolc kg-1


suma de bases


Nambiar et al 2001







Nambiar et al 2001

CRH Bar

Capacidad de

retencioacuten de


En este caso 01 03







Nambiar et al 2001












EtT kg 14-DB eq

Ecotoxicidad

terrestre Se


ecosistemas





in

Ecuacioacuten 2


et al 2014




2003)












NO3 kg NO3

-

ha-1









EP kg PO4

3-

eq







amenaza para la


EP = sum (

vi

Mi x

No2

Ae

1MPO4

3minus x

No2

Ap

) mi

i

Ecuacioacuten 3

Tricase et al 2018



Pergola et al 2013





EtA kg 14-

DB eq






(Audsley 2003)


in

Ecuacioacuten 4

De Luca et al 2018






(Audsley 2003)










GWP kg CO2

eq









T

0

int aCO2cCO2

(t)dtT

0

)

i


Tricase et al 2018




Asselt et al 2014

Pergola et al 2013





NH3 kg NH3

ha-1




NH3 (Audsley 2003)

Smith et al 2017



Sadok 2009

N2O kg N2O

ha-1







Sadok 2009

NOx kg NOx

ha-1



nitrogenada



AP kg SO2

eq






AP = sum (ηSO2

MSO2

Mi

)

119894

mi Ecuacioacuten 6



2014











asociados al clima
















Elto-kg g kg-1








CS

Cobertura del suelo




CS = dv


De Luca et al 2018






NPKBal Kg ha-1


diferencia entre la






y Riesgo 2009)


Nc = (sum o1

n

o=1

+ o2 + on) times Pl

Ecuacioacuten 9

Ecuacioacuten 10














una ha

S-Pr m2 kg-1





S minus Pr = 1 m2














168 Conclusiones



















usados en MSEAS



















































(ExPtRo)















experimental

221 Resumen






















manejo del suelo


222 Abstract




























1992)




















Arcilla Ar

Limo L

Arena A













AGG





Capacidad de



CAD













(Tabla 2-2)























CIC efectiva CICE






Stock de CO StockC



Stock de N SockN

















estacionales
























ponderados







2241 Experimentos
































Ex

To

m

ChC 67 a 07 ab 63 a 16 b 10 a --- --- --- --- 53 a 02 a 16 b 38 c

OrC 68 a 03 c 63 a 20 a 09 a --- --- --- --- 55 a 02 a 21 a 49 a

Mx1 66 a 07 ab 64 a 15 b 10 a --- --- --- --- 55 a 02 a 18 ab 42 bc

Mx2 65 a 05 bc 62 a 16 b 10 a --- --- --- --- 54 a 02 a 16 ab 39 c

Mx3 68 a 08 a 63 a 20 a 09 a --- --- --- --- 52 a 02 a 20 ab 47 ab

Ex

PtS

p



As 50 c 16 a 58 c 19 a 09 a --- 41 a 08 a 11 a 50 a 02 a 52 a 122 a




Ex

PtR

o






Opt Min 55

2 02

1 40

2 200

2 00

2 20

2 90

3 20

2 50

3 10

2 05

2 30

2 100

3 Max 72 05 10

Adc Min 72

1

16

1 150

1 10

1 18

1 70

2 10

1 20

2 5

1 02

1 20

1 50

2 Max 80 40 200 15 20 90 20 50 10 05 30 100

Bajo Min 00

0 00

0 0

0 00

0

15

0 0

0 00

0 10

1 0

0 00

0 00

0 0

1 Max 55 02 16 150 18 50 10 20 5 02 20 50

Alto Min 80

0 05

0

15

0 0

0 50

1

00

0

Max 15 70 10

Fuente 1 2 3 4 1 2 2 2 2 3 2 2 4





























propiedad del suelo



















a = 00114 c = 1088 d = 2182

a = 0477 b = 0527 c = 6878


d = f(textura)


d)]



b c d = f(textura)

CE


entonces y = 1


a = 1 - bT



P




a = 926 x 106 c = 10 d = 306

a = 1 b = 45 d = -2























Cultivo Tomate Papa








pH rango 22 205

CE T 25 17

CE T 11 arena 443 301

CE dT 99 12

CE m -0497753789 -0555869656



Ambiente 160 160


P oacuteptimo 24 19

P maacuteximo 30 25



Pmet X Meteor 33 33

Factor de

meacutetodo 1 1





































FP=n

FP=1

Ecuacioacuten 13


FP=n

FP=1

Ecuacioacuten 14

n NSC WSC RDC




















c=n

c=1

Ecuacioacuten 15


c=n

c=1

Ecuacioacuten 16



















Cs = CO minus CMn







Wc = Cs

sum ScSc=1Sc=n

Ecuacioacuten 18



















225 Resultados

2251 SQSMAF













Trat


y Scr NPr SQFs

y Scr NPr SQQm



ExPtTom

ChC 083 --- 099 182 200 091 a 100 099 100 299 300 100 a 098 098 100 098 a 580 600

OrC 087 --- 099 186 200 093 a 089 099 100 288 300 096 a 100 100 100 100 a 574 600

Mx1 086 --- 099 186 200 093 a 100 100 100 300 300 100 a 098 098 100 098 a 584 600

Mx2 085 --- 099 184 200 092 a 100 100 100 300 300 100 a 098 098 100 098 a 583 600

Mx3 083 --- 099 182 200 091 a 100 100 100 300 300 100 a 100 100 100 100 a 582 600

ExPtSp

Barbecho 089 079 099 267 300 089 a 100 098 100 298 300 099 a 100 100 100 100 a 665 700

Control 090 072 099 261 300 087 a 051 096 089 236 300 079 d 100 100 100 100 a 597 700

As 090 079 099 268 300 089 a 100 095 100 295 300 098 b 100 100 100 100 a 663 700

AsSp 090 083 099 272 300 091 a 100 094 048 242 300 081 c 100 100 100 100 a 614 700

AsSp25 090 084 099 273 300 091 a 100 098 100 298 300 099 ab 100 100 100 100 a 671 700

AsSp50 091 082 099 273 300 091 a 100 097 100 297 300 099 ab 100 100 100 100 a 670 700

ExPtRo

PaArPa 091 033 099 224 300 075 a 088 097 098 283 300 094 a 100 100 100 100 a 607 700

PaAvAr 096 035 099 230 300 077 a 075 099 100 274 300 091 a 100 100 100 100 a 603 700

PaPaAv 085 038 099 222 300 074 a 100 100 100 300 300 100 a 099 099 100 099 a 621 700





2252 SQSA













Min Max Total

ExTom

ChC 2 0 2 1 2 --- --- --- --- 1 1 0 1 2 18 10

OrC 2 1 2 2 2 --- --- --- --- 1 1 1 1 2 18 13

Mx1 2 0 2 0 2 --- --- --- --- 1 1 0 1 2 18 9

Mx2 2 1 2 1 2 --- --- --- --- 1 1 0 1 2 18 11

Mx3 2 0 2 2 2 --- --- --- --- 1 1 1 1 2 18 11

ExPtSp

Barbecho 2 1 2 1 2 --- 0 0 1 0 1 2 3 2 26 15

Control 0 0 2 2 2 --- 0 0 1 0 0 2 3 2 26 11

As 0 0 2 1 2 --- 0 0 1 1 1 2 3 2 26 12

AsSp 0 0 2 2 2 --- 0 0 1 1 1 2 3 2 26 13

AsSp25 0 0 2 2 2 --- 0 0 1 1 1 2 3 2 26 13

AsSp50 0 0 2 2 2 --- 0 0 1 0 1 2 3 2 26 13

ExPtRo

PaArPa 0 0 2 1 1 2 0 0 1 0 0 2 3 2 28 12

PaAvAr 2 0 2 1 2 2 1 1 1 0 0 2 3 2 28 16

PaPaAv 2 0 2 1 2 2 0 0 1 0 0 2 3 2 28 14





2253 SQW




















Trat CSN CAA CDR



ExTom

ChC 10 02 07 01 10 02 08 01 05 01 04 00 09 05 04 02 10 10 --- --- --- --- --- --- --- ---

OrC 10 02 10 02 10 02 10 02 07 01 05 00 10 05 05 02 10 10 --- --- --- --- --- --- --- ---

Mx1 10 02 08 01 10 02 07 01 06 01 04 00 10 05 05 02 10 10 --- --- --- --- --- --- --- ---

Mx2 10 02 10 02 10 02 08 01 05 01 04 00 09 05 05 02 10 10 --- --- --- --- --- --- --- ---

Mx3 10 02 06 01 10 02 10 02 07 01 05 00 09 05 04 02 10 10 --- --- --- --- --- --- --- ---

Sw 02 02 02 02 02 01 05 05 10 --- --- --- ---

ExPtSp Barbecho 10 02 10 02 10 02 09 02 10 02 10 01 05 02 04 02 10 04 --- --- 04 01 04 01 02 00

Control 09 02 03 01 10 02 10 02 10 02 10 01 04 02 04 02 10 04 --- --- 05 01 04 01 02 00

As 09 02 03 01 10 02 09 02 10 02 10 01 05 02 04 02 10 04 --- --- 05 01 04 01 02 00

AsSp 09 02 04 01 10 02 10 02 10 02 10 01 05 03 04 02 10 04 --- --- 05 01 04 01 02 00

AsSp25 10 02 04 01 09 02 10 02 10 02 10 01 05 03 04 02 10 04 --- --- 05 01 04 01 02 00

AsSp50 10 02 05 01 10 02 10 02 10 02 10 01 05 03 04 02 10 04 --- --- 05 01 04 01 02 00

Sw 02 02 02 02 02 01 05 05 04 --- 02 02 02

ExPtRo PaArPa 10 02 04 01 10 02 08 01 10 02 10 01 02 01 01 01 09 02 10 03 05 01 04 01 03 00

PaAvAr 10 02 04 01 10 02 08 01 10 02 10 01 02 01 02 01 10 03 10 03 05 01 05 01 03 00

PaPaAv 10 02 06 01 10 02 08 01 10 02 10 01 02 01 02 01 10 03 10 03 04 01 04 01 02 00

Sw 02 02 02 02 02 01 05 05 03 03 03 01 01




2254 SQPCA











Trat

CSN CAA CDR

sumSwc (SFP)

W SFP sumSwc (SFP)

W SFP sumSwc (SFP)

W SFP

ExTom ChC 076 051 c 066 068 015 a 020 100 011 a 014

OrC 089 059 a 069 071 016 a 018 100 011 a 013

Mx1 078 052 bc 066 071 016 a 020 100 011 a 014

Mx2 082 055 b 067 069 015 a 019 100 011 a 014

Mx3 082 055 b 068 067 015 a 019 100 011 a 014

W 067 022 011


Control 085 043 cd 061 040 0067 b 010 062 021 a 030

As 084 042 d 060 046 0076 ab 011 062 021 a 029

AsSp 086 043 c 060 048 0080 a 011 062 021 a 029

AsSp25 087 044 bc 060 049 0081 a 011 062 021 a 029

AsSp50 089 045 b 061 048 0079 a 011 063 021 a 028

W 050 017 033


PaAvAr 085 039 b 056 016 003 a 004 073 028 a 040

PaPaAv 090 041 a 059 019 003 a 004 069 026 a 037

W 046 015 038







Autovalores 193 145 128 180 157 150 125 102 210 191 150 114

Varianza 041 024 018 027 021 019 013 009 034 028 017 010


Wc 050 028 022 031 023 021 015 010 038 031 019 011


pH -065 -038 -031 -033 -034 045 -065 005 -065 -042 029 -053

CE 032 -063 -038 015 034 -071 033 003 038 -007 -036 084

P -053 -039 -068 000 025 -070 024 015 -015 070 -033 -009

CICE -071 -040 055 -033 -027 -041 -012 061 -067 -048 018 010

DMG --- --- --- 000 031 -026 -062 047 081 -053 -003 -014

DPM --- --- --- 095 018 009 -015 007 083 -042 -001 -026

AGG --- --- --- 095 014 014 -008 007 086 -041 -001 -021

PT --- --- --- --- --- --- --- --- -025 -080 -051 001

Db 027 -049 -045 095 019 009 -015 005 005 089 038 -007

CA -057 065 -046 -023 063 059 030 033 -059 028 -064 -017

CAD -059 071 -034 -023 060 061 035 029 -053 -022 -078 -012

CO -091 -019 023 -032 074 -011 -023 -044 057 022 -062 -025

StockC -090 -023 020 -027 078 -022 -050 -014 051 070 -030 -025






medio (Tabla 2-12)




Sc

ExTom

ChC --- --- 10 --- --- --- 04 05 ---

OrC --- --- 10 --- --- --- 05 07 ---

Mx1 --- --- 10 --- --- --- 05 06 ---

Mx2 --- --- 10 --- --- --- 05 05 ---

Mx3 --- --- 10 --- --- --- 04 07 ---

ExPtSp

Barbecho 10 10 --- 09 10 --- --- --- 10

Control 09 03 --- 10 10 --- --- --- 10

As 09 03 --- 09 10 --- --- --- 10

AsSp 09 04 --- 10 10 --- --- --- 10

AsSp25 10 04 --- 10 10 --- --- --- 10

AsSp50 10 05 --- 10 10 --- --- --- 10

ExPtRo

PaArPa --- 04 --- --- 09 05 01 --- ---

PaAvAr --- 04 --- --- 10 05 02 --- ---

PaPaAv --- 06 --- --- 10 04 02 --- ---

2255 SQPLSR



















a a a a a

b

a

b

abab

c

abc b b

c

abc b bc

c

a abcbc

ab

b

a

ab ab aba

a

a a aa

a

aa a

0

02

04

06

08

1

ChC OrC Mx1 Mx2 Mx3

a

c

ab

a a

a

dc b b b

ad d c bc ba

d cd bc b b

a

c c c b ba

e e d c b

a aa

aa

aa a a

aa

a

0

02

04

06

08

1


SQ

-P

un

taje

a aa

b

a a

b ab a

b ab aa

a a

aa a

aa

a

aa

a

0

02

04

06

08

1


Tratamiento







ExpTom ChC 000 000 025 018 000 000 027 021 000 000 --- --- --- --- --- --- --- --- 030 018 032 019 016 011 018 013

OrC 000 000 029 017 000 000 017 007 000 000 --- --- --- --- --- --- --- --- 067 027 075 031 027 009 029 009

Mx1 000 000 077 027 000 000 051 018 000 000 --- --- --- --- --- --- --- --- 039 013 053 017 036 013 036 013

Mx2 000 000 033 012 000 000 073 027 000 000 --- --- --- --- --- --- --- --- 016 005 029 009 064 024 065 024

Mx3 000 000 088 018 000 000 087 018 000 000 --- --- --- --- --- --- --- --- 055 011 075 016 087 018 087 018

ExPtSp Barbecho 016 004 007 002 064 016 078 020 000 000 --- --- 055 013 040 009 048 012 053 012 054 012 000 000 000 000

Control 046 010 019 004 061 013 086 018 000 000 --- --- 057 010 051 009 053 010 066 013 066 013 000 000 000 000

As 047 009 028 006 084 017 074 014 000 000 --- --- 058 011 050 009 053 010 061 012 061 012 000 000 000 000

AsSp 023 005 019 004 082 017 079 017 000 000 --- --- 051 010 051 010 049 010 064 013 063 013 000 000 000 000

AsSp25 021 006 003 001 078 020 089 023 000 000 --- --- 061 014 051 011 057 012 029 007 029 007 000 000 000 000

AsSp50 098 021 098 020 099 021 010 002 000 000 --- --- 023 004 029 005 020 004 054 011 054 011 000 000 000 000

ExPtRo PaArPa 057 010 024 004 000 000 030 005 071 013 000 000 080 015 082 015 077 014 010 002 032 006 000 000 086 016

PaAvAr 036 009 025 006 000 000 013 003 025 006 000 000 064 015 058 014 059 014 028 006 021 005 000 000 098 023

PaPaAv 091 015 083 013 000 000 068 012 094 015 000 000 027 004 023 004 027 004 072 011 073 011 000 000 070 010



















SQSMAF 044 069 075 016 031 029 052

SQSA 078 066 -017 -007 046 053

SQW(A) 096 -009 009 044 067

SQW(P) 011 029 038 066

SQPCA(A) 098 007 012

SQPCA(P) 012 023

SQPLSR(A) 092

SQPLSR(P)



2-14)









P lt 0001 SQSMAF



Rendimiento -017 033 -018 025 -062 -066 -014 061 -064 -063 -036 -035 -033 -028

Abono

Orgaacutenico

019 -038 056 -024 080 088 014 -084 084 083 073 072 056 053

Fertilizante -019 038 -056 024 -080 -088 -014 084 -084 -083 -073 -072 -056 -053

ExPtSp

Rendimiento 007 -039 -002 -033 -010 -035 -018 038 -021 -016 -039 -038 -038 -038

Abono

Orgaacutenico

045 067 -013 072 061 023 051 -001 051 053 042 053 020 023

Fertilizante -046 -078 014 -081 -062 -048 -049 -004 -071 -067 -069 -078 -030 -034

ExPtRo

Rendimiento -019 041 -040 033 046 083 046 -015 071 074 034 024 064 042









226 Discusioacuten








































































































o bajo










































































calidad del suelo


227 Conclusiones





















231 Resumen














agriacutecola

232 Abstract







































sostenibilidad

































en la Tabla 2-16



Plano

(Pendiente 0-7)

Vereda Chacua







Muy inclinado
































(GE)














ID Grupo Labor GE



azadoacuten 4 4 5






tractor 2 2 3


mecaacutenicamente








ID Grupo Labor GE





hortalizas











en cama baja 3 3 4




en cama alta 3 3 4




cama baja 3 3 4




cama alta 2 2 3











inclinarse




















estacionaria
















suelo




ID Grupo Labor GE



cama alta 3 3 4




cama baja 4 4 5













arriba











manualmente 4 5 5







almacenamiento


3 3 4



almacenamiento































h ha-1 h ha-1









Riego manual 2 0 0 0 108 4 0 0 0 135






Aporque 4 64 64 64 64 5 80 80 80 80




Total horas 678 682 692 1019 820 839 851 1320







































2-19 y DANE 2017)












PlnAl 000

PlnMd 059 000

PlnEs 206 147 000

PlnNo 5029 4941 4725 000

MuiAl 2094 2023 1850 -1953 000

MuiMd 2378 2306 2128 -1764 235 000

MuiEs 2555 2482 2301 -1646 381 143 000

MuiNo 9469 9355 9075 2954 6098 5728 5507 000








































236 Conclusiones

















241 Resumen



















matemaacuteticos




242 Abstract












































































Olde et al 2016b)


Relevancia en la

evaluacioacuten



Claridad y




Comunicacioacuten y







de praacutectica


resiliencia

Sensibilidad







interpretacioacuten















Transparencia y

accesibilidad




significativa








especiacutefica





futuro



Informacioacuten

explicativa y

contextual



cambian


















obligatorios



















siguiente orden

















(0)









































los estimados














etc)




















del indicador



FL=n

FL=1

)

k=n

k=1






cero










FSN = FS3



hasta n

























Tabla 4-5











Ambiental Social
























245 Resultados












Ind

crudo


crudo




pH 1 1 1 1 0 0 000 PCat 1 1 1 1 1 0 000

CE 1 1 1 1 0 3 000 JC 2 1 1 1 1 1 100 050

CICE 1 1 1 1 0 2 000 JA 2 1 1 1 0 1 000

P 2 1 1 1 0 0 000 ELB 1 1 1 1 0 1 000

Db 1 1 0 1 0 0 000 ELB(45) 1 1 1 1 1 1 086 043

CAD 2 1 1 1 0 0 000 PO 1 1 1 1 1 1 086 043

Txt 0 0 0 1 0 0 000 HT 2 1 1 1 1 1 100 050

Ntr-


SQSMAF 2 1 1 1 1 0 000 VC 2 1 1 1 0 1 000

SQPCA 2 1 1 1 1 2 073 036 FC 2 1 1 1 0 0 000

LU 2 1 1 1 1 1 064 032 IV 2 1 1 1 0 0 000

W-kg 2 1 1 1 1 1 064 032 GI 1 1 1 1 0 1 000

N-kg 1 1 1 1 1 2 064 032 NI 2 1 1 1 1 1 100 050

FWT 2 1 1 1 1 5 100 050 BC 2 1 1 1 1 1 100 050

MWT 2 1 1 1 1 5 100 050 NPV 1 1 1 1 1 1 086 043

EP 2 1 1 1 1 5 100 050 ORO 1 1 1 1 1 1 086 043

AP 1 1 1 1 1 5 091 045 IRR 1 1 1 1 1 1 086 043

GWP 2 1 1 1 1 5 100 050 BPQ 2 1 1 1 1 1 100 050

OLD 1 1 1 1 1 5 091 045 BPP 2 1 1 1 1 0 000













































Indicador

base

Principales NbPr

Alternos NbAt




LU 3 0 2 1 1 064 013 2 0 1 0 060 012

W-kg 3 0 2 1 1 064 013 1 0 1 0 040 008

N-kg 3 0 1 2 1 064 013 1 0 1 0 040 008

FWT 2 0 0 0 1 027 005 1 0 0 0 020 004

MWT 2 0 0 0 1 027 005 1 0 0 0 020 004

EP 2 0 0 1 1 036 007 2 0 0 0 040 008

AP 2 0 0 0 1 027 005 1 0 0 0 020 004

GWP 2 0 0 0 1 027 005 2 0 0 0 040 008

OLD 2 0 0 0 1 027 005 1 0 0 0 020 004


JC 2 0 2 0 0 036 007 2 0 1 0 060 012

ELB(45) 3 0 0 0 1 036 007 0 0 0 0 000 000

PO 2 0 0 0 1 027 005 1 0 0 0 020 004

HT 2 0 0 0 1 036 007 1 0 0 0 020 004


BC 1 0 2 1 1 045 009 2 0 1 1 080 016

NPV 1 0 2 1 1 045 009 2 0 1 1 080 016

ORO 1 0 2 1 1 045 009 1 0 1 1 060 012

IRR 1 0 2 1 1 045 009 2 0 1 1 080 016

BPQ 1 0 2 1 1 045 009 2 0 1 1 080 016




2-27)














covarianza del PCA

Indicador




SQPCA 039 039 076 072 072 072 072 072 072

035 100 100 100 207 100 010

LU 039 100 054 077 077 077 077 077 077

027 100 100 100 ϯ 187 100 010

W-kg 039 100 054 077 077 077 077 077 077

027 100 100 100 ϯ 166

N-kg 076 054 054 095 095 095 095 095 095

016 100 100 100 167 100 010

FWT 072 077 077 095 100 100 100 100 100

009 000 000

MWT 072 077 077 095 100 100 100 100 100

009 000 000

EP 072 077 077 095 100 100 100 100 100

009 000 000

AP 072 077 077 095 100 100 100 100 100

009 000 000

GWP 072 077 077 095 100 100 100 100 100

009 000 000

OLD 072 077 077 095 100 100 100 100 100

009 000 000


Yd JC ELB(45) PO HT

Yd 019 041 077 077

047 100 100 050 253 050 005

JC 019 071 024 024

066 200 200 100 196 100 010

ELB(45) 041 071 070 070

037 200 200 100 122 100 010

PO 077 024 070 100

032 100 100 050 ϯ 133

HT 077 024 070 100

032 100 100 050 ϯ 147 050 005



NI 100 100 100 100 096

001 000 000

BC 100 100 100 100 096

001 000 000

NPV 100 100 100 100 096

001 000 000

ORO 100 100 100 100 097

001 000 000

IRR 100 100 100 100 097

001 000 000

BPQ 096 096 096 097 097

004 000 004 100 225 100 010




246 Discusioacuten


















00

02

04

06

08

10



Pu

nta

je


ObGt NbPr NbAt CrLc
















enfoques

































247 Conclusiones












agriacutecola





31 Resumen























32 Abstract




















experiments
































































Numeral 23


















Freudenberg (2003)



Vacute =v minus vx

Ds Ecuacioacuten 22






Vacute =v

MA Ecuacioacuten 23







Vacute =v

vx Ecuacioacuten 24






































k=n

k=1

Ecuacioacuten 26





2011)






ISP = prod IkWk

k=n

k=1

Ecuacioacuten 27












k=n

k=1

Ecuacioacuten 28












Wk

W1 W2 W3 W1 W2 W3 W1 W2 W3 W1 W2 W3 033 033 033 01 01 08 01 08 01 08 01 01

Ik

I1-W1 I1-W2 I1-W3

I1-W1 I1-W2 I1-W3

I1-W1 I1-W2 I1-W3

I1-W1 I1-W2 I1-W3

I1

00 - 03 03 - 03 10 - 03 00 - 01 03 - 01 10 - 08 00 - 01 03 - 08 10 - 01 00 - 08 03 - 01 10 - 01

03 - 03 10 - 03 00 - 03 03 - 01 10 - 01 00 - 08 03 - 01 10 - 08 00 - 01 03 - 08 10 - 01 00 - 01

10 - 03 00 - 03 03 - 03 10 - 01 00 - 01 03 - 08 10 - 01 00 - 08 03 - 01 10 - 08 00 - 01 03 - 01


I2

01 - 03 03 - 03 10 - 03 01 - 01 03 - 01 10 - 08 01 - 01 03 - 08 10 - 01 01 - 08 03 - 01 10 - 01

03 - 03 10 - 03 01 - 03 03 - 01 10 - 01 01 - 08 03 - 01 10 - 08 01 - 01 03 - 08 10 - 01 01 - 01

10 - 03 01 - 03 03 - 03 10 - 01 01 - 01 03 - 08 10 - 01 01 - 08 03 - 01 10 - 08 01 - 01 03 - 01


I3

01 - 03 03 - 03 10 - 03 01 - 01 03 - 01 10 - 08 01 - 01 03 - 08 10 - 01 01 - 08 03 - 01 10 - 01

03 - 03 10 - 03 01 - 03 03 - 01 10 - 01 01 - 08 03 - 01 10 - 08 01 - 01 03 - 08 10 - 01 01 - 01

10 - 03 01 - 03 03 - 03 10 - 01 01 - 01 03 - 08 10 - 01 01 - 08 03 - 01 10 - 08 01 - 01 03 - 01



en MSEAS

























































del suelo GISQ




al 2007)


SQSMAF
























suelo

Biofunctool





































(Lynch et al 2012)












Potasio K

Calcio Ca

Magnesio Mg


Sodio Na















producido W-kg


cosechado
























Punto de marchitez

permanente PMP








































































Salud humana










sobre los humanos


referencia

























Inversioacuten




Rentabilidad









los costos




























-200

-150

-100

-050

000

050

100

150

200

250

94 96 100 100 103 105 105 107 109 110 112 112 113 115 118 122 127 128 129 140

N

v

N1 N2 N3 N4











PC

j=1

Ecuacioacuten 29



atributo



















en este escenario
















00

02

04

06

08

10

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

010 033 100 010 033 100 010 033 100

000 033 100

IS

Ik


I3

I2

I1





indicador por otro









Arriaza 2011)





00

02

04

06

08

10

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

010 033 100 010 033 100 010 033 100

000 033 100

IS

Ik


I3

I2

I1





















00

02

04

06

08

10

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

010 033 100 010 033 100 010 033 100

000 033 100

IS

Ik


I3

I2

I1








36 Conclusiones











00

02

04

06

08

10

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

010 033 100 010 033 100 010 033 100

000 033 100

IS

Ik


I3

I2

I1




los agricultores






411 Resumen


















sostenibilidad




412 Abstract


















fertilization































2017)














































sistema productivo



Comercial


enmienda




bioloacutegico




Composicioacuten ()



N o P)


poliestireno NA



Costo



($UMCmb)














Tratamientos



















Agua







Fertilizantes














ElmFr = DsFr GdElm



$Elm = $Fr GrdElm

Pesticidas













IAPst = DsPst IA





Combustibles






Materiales



otros




Fuerza laboral








Cosecha













ha4Cat)





















































Calidad del suelo



del suelo

SQSMAF --- 0 - 1








StockC




de SQSA








Ecuacioacuten 30

Consumo de agua por


Ecuacioacuten 31



Ecuacioacuten 32



Ecuacioacuten 33




Ecuacioacuten 34

S minus Pr = 1 m2

kg Producto




kg Producto mminus2


i n

EP = sum (

vi

Mi x

No2

Ae

1MPO4

3minus x

No2

Ap

) mi

i








Ecuacioacuten 35







Ecuacioacuten 36






Ecuacioacuten 37


















AP = sum (ηSO2

MSO2

Mi

)

119894

mi


T

0

int aCO2cCO2

(t)dtT

0

)

i

mi

OLD = sum (δ[O3]i

δ[O3]CFCminus11

) mi

i










Porcentaje de

primera

categoriacutea

PCat MYM

Ecuacioacuten 38



Jornales por

ciclo por

hectaacuterea

JC jornal ciclo-1

ha-1 MNM -----------------

Jornales por

antildeo por

hectaacuterea


ha-1 MNM

Ecuacioacuten 39


esfuerzo de labor

ELB --- MNM


esfuerzo de labor

ELB(45) MNM


fotoquiacutemicos

PO kg C2H4 eq MNM

Ecuacioacuten 40




Toxicidad


Ecuacioacuten 41










PCat = PCat

PTottimes 100


PO = sum (

aibi

frasl

cC2H4

bC2H6frasl

) mi

i

HT = sum HTPin

in

times fin times mi



(Tabla 4-2)



Egresos

Costos



Inversioacuten


Ingresos



Ecuacioacuten 42

Rentabilidad

Valor presente

neto NPV $ MYM

Ecuacioacuten 43

Relacioacuten




Ecuacioacuten 45



Punto de


BPQ kg ha-1 MNM

Ecuacioacuten 46

Punto de

equilibrio por

precio














NPV =FC1

(1 + i)1+

FC2

(1 + i)2+

FCn

(1 + i)nminus IV

BCfrasl =

GI

VC + FC

OIR = sum(

FC + VCGI

) i

n

n

i=1

BPQ = FC

PVU minus VCU

119861119875119875 = 119865119862

1 minus119881119862

119881119890119899119905119886119904 119879119900119905119886119897119890119904


















PC

j=1

Ecuacioacuten 48

































Tabla 4-5)




sumCS 1 2 3 N



SQ

SQSMAF 034 067 078 04 30 30 10

SQSA 034 077 064 04 30 30 10 071

SQW 067 077 093 02 20 20 07 071

SQPCA 078 064 093 02 20 20 07 071

Slo-Plt

LU 100 054 02 20 20 07 ϯ 061

W-kg 100 054 02 20 20 07 ϯ 053

N-kg 054 054 05 30 30 10 054

Slo-Ag

FWT 100 100 00 10 10 10 ϯ 059

MWT 100 100 00 10 10 10 ϯ 059

EP 100 100 00 10 10 10 ϯ 065

Slo-At

AP 100 100 00 10 10 10 ϯ 059

GWP 100 100 00 10 10 10 ϯ 063

OLD 100 100 00 10 10 10 ϯ 055



S Alm Yd 018 08 20 20 10 ϯ 067

PCat 018 08 20 20 10 ϯ

G Epl JC --- --- --- 10 067

S Hm

ELB 090 031 031 05 30 30 10 057

ELB(45) 090 071 071 02 10 10 03

PO 031 071 100 03 20 20 07 ϯ 059

HT 031 071 100 03 20 20 07 ϯ 061



Egr VC 087 01 10 10 10 ϯ 071

FC 087 01 10 10 10 ϯ 063

Invr IV --- --- --- 10 058

Ingr GI 100 00 10 10 10 ϯ

NI 100 00 10 10 10 ϯ 071

Rtbl

BC 100 100 100 096 097 00 10 10 10 ϯ 072

NPV 100 100 100 096 097 00 10 10 10 ϯ 064

ORO 100 100 100 097 098 00 10 10 10

IRR 100 100 100 097 097 00 10 10 10 064

BPQ 096 096 097 097 100 00 10 10 10 056

BPP 097 097 098 097 100 00 10 10 10 056


















Atrib Ind


Ob

St

Cu

At

Ep

In

TrE

s

NoR

d

SgD

f WCS

Md

As

PrT

z

Md

Ed

Ob

Es

VrR

t WCS

AcT

n

DsP

t

PrF

u

AgV

r

WCS WCS

05 02 02 01


SQ

SQSMAF 2 1 1 1 1 0 00 3 0 2 2 1 07 015 2 1 1 1 10 020 10 010 000

SQSA 2 1 1 1 1 3 08 041 3 0 2 2 1 07 015 2 0 1 1 08 016 10 010 081

SQW 2 1 1 1 1 3 08 041 3 0 2 2 1 07 015 2 0 1 1 08 016 07 007 078

SQPCA 2 1 1 1 1 3 08 041 3 0 2 2 1 07 015 2 0 1 1 08 016 07 007 078

Slo-Plt

LU 2 1 1 1 1 2 07 036 3 0 2 1 1 06 013 2 0 1 0 06 012 07 007 068

W-kg 2 1 1 1 1 2 07 036 3 0 0 1 1 05 009 1 0 1 0 04 008 000

N-kg 1 1 1 1 1 2 06 032 3 0 2 2 1 07 015 1 0 1 0 04 008 10 010 064

Slo-Ag

FWT 2 1 1 1 1 5 10 050 2 0 0 0 1 03 005 1 0 0 0 02 004 000

MWT 2 1 1 1 1 5 10 050 2 0 0 0 1 03 005 1 0 0 0 02 004 000

EP 2 1 1 1 1 5 10 050 2 0 0 1 1 04 007 2 0 0 0 04 008 10 010 075

Slo-At

AP 2 1 1 1 1 5 10 050 2 0 0 0 1 03 005 1 0 0 0 02 004 000

GWP 2 1 1 1 1 5 10 050 2 0 0 0 1 03 005 2 0 0 0 04 008 10 010 073

OLD 1 1 1 1 1 5 09 045 2 0 0 0 1 03 005 1 0 0 0 02 004 000


S Alm Yd 2 1 1 1 1 2 07 036 3 0 2 2 1 07 015 2 1 1 0 08 016 10 010 077

PCat 2 1 1 1 1 0 00 3 0 2 2 1 07 015 1 0 0 0 02 004 000

G Epl JC 2 1 1 1 1 5 10 050 1 0 2 0 0 03 005 2 0 1 0 06 012 10 010 077

S Hm

ELB 2 1 1 1 1 5 10 050 3 0 0 0 1 04 007 0 0 0 0 00 000 10 010 067

ELB(45) 2 1 1 1 0 5 00 3 0 0 0 1 04 007 0 0 0 0 00 000 03 003 000

PO 2 1 1 1 1 5 10 050 2 0 0 0 1 03 005 1 0 0 0 02 004 000

HT 2 1 1 1 1 5 10 050 2 0 0 1 1 04 007 1 0 0 0 02 004 07 007 068


Egr VC 2 1 1 1 1 5 10 050 1 0 2 1 1 05 009 1 1 1 0 06 012 10 010 081

FC 2 1 1 1 1 4 09 045 1 0 2 0 0 03 005 1 1 1 0 06 012 000

Invr IV 2 1 1 1 1 3 08 041 1 0 2 0 0 03 005 1 1 1 0 06 012 10 010 068

Ingr GI 2 1 1 1 0 3 00 3 0 2 1 1 06 013 1 0 1 0 04 008 000

NI 2 1 1 1 1 3 08 041 3 0 2 2 1 07 015 2 1 1 0 08 016 10 010 081

Rtbl

BC 2 1 1 1 1 3 08 041 3 0 0 2 1 05 011 2 1 1 1 10 020 10 010 082

NPV 2 1 1 1 1 3 08 041 1 0 0 2 1 04 007 2 0 1 1 08 016 000

ORO 2 1 1 1 0 3 00 1 0 0 2 1 04 007 1 0 1 1 06 012 10 010 000

IRR 2 1 1 1 1 3 08 041 1 0 0 2 1 04 007 2 0 1 1 08 016 10 010 074

BPQ 2 1 1 1 1 2 07 036 1 0 0 2 1 04 007 1 0 1 1 06 012 10 010 066

BPP 2 1 1 1 1 2 07 036 1 0 0 2 1 04 007 1 0 1 1 06 012 10 010 066

















(Tabla 4-7)


Ponderacioacuten
















principales (PCA)



Auto-valores 1643 0548 0003 1330 1051 0355 1455 0940 0002

Variabilidad () 0900 0100 0000 0590 0368 0042 0706 0294 0000

Var Acumulada () 0900 1000 1000 0590 0958 1000 0706 1000 1000

pcj () 100 62 38 100



Ambiental

Calidad suelo 0479 -0597 0644 0229 023

Suelo-Planta 0453 0796 0401 0205 021

Suelo-Agua 0532 -0071 -0461 0283 028

Suelo-Atmosfera 0532 -0070 -0460 0283 028

Social

Seg Alimentaria -0698 0272 0662 0488 0074 0300 0028 033


Salud humana 0714 0195 0673 0509 0038 0313 0015 034

Econoacutemica

Egresos 0254 -0956 0144 0065 006

Inversioacuten 0540 0017 -0841 0292 029

Ingresos 0568 0202 0367 0322 032

Rentabilidad 0567 0211 0369 0321 032






















Calidad del suelo

SQSMAF 086 a 089 a 088 a 087 a 089 a

SQSA 050 b 069 a 046 b 054 ab 058 ab

SQWP 081 b 087 a 082 b 083 ab 084 ab

SQPCA 058 b 067 a 061 ab 059 ab 064 ab

Rel suelo-planta

LU 0047 a 0053 b 0046 a 0048 a 0048 a

W-kg 3857 a 4350 b 3750 a 3936 a 3919 a

N-kg 174 c 108 a 150 b 138 b 117 a

Rel suelo-agua

FWT 32E-02 a 27E-01 e 80E-02 b 14E-01 c 19E-01 d

MWT 12E+01 a 10E+02 e 31E+01 b 53E+01 c 73E+01 d

EP 26E-04 a 22E-03 e 67E-04 b 11E-03 c 16E-03 d


AP 17E-02 a 14E-01 e 42E-02 b 71E-02 c 98E-02 d

GWP 57E-02 a 47E-01 e 14E-01 b 24E-01 c 33E-01 d

OLD 42E-07 a 35E-06 e 11E-06 b 18E-06 c 25E-06 d


Seguridad

Alimentaria

Yd 2116 a 1878 b 2178 a 2073 a 2083 a

PCat 0377 a 0386 a 0390 a 0383 a 0380 a


Salud Humana

ELB 28438 a 28457 d 28462 a 28456 c 28444 b

ELB(45) 01880 e 01838 a 01846 b 01849 c 01859 d

PO 583E-06 a 487E-05 e 147E-05 b 250E-05 c 344E-05 d

HT 023 a 191 e 058 b 098 c 135 d


Egresos VC 1394 a 1401 b 1411 c 1406 b 1398 b

FC 607 a 607 a 608 c 608 bc 607 ab



NI 5511 a 2774 b 6351 a 4719 ab 5176 ab

Rentabilidad

BC 118 a 105 b 122 a 114 ab 116 ab

NPV 10836 a 4665 b 12729 a 9050 ab 10081 ab

ORO 022 a 012 b 024 a 019 ab 020 a

IRR 087 a 049 b 099 a 076 ab 083 ab

BPQ 240745 a 276947 b 237501 a 248318 a 244828 a

BPP 64471 a 72796 b 63157 a 66227 a 65456 a










































(Figura 4-1)


















a

e

b

cd

a

e

b

cd

a

b

aab

aba

d

b

cc

00

02

04

06

08

10

ChC OrC Mx1 Mx2 Mx3

IS

Tratamiento













Lal 2016)


















insostenible





ISS 096 a 047 d 063 b 053 c 050 cd

ISP 096 a 029 e 057 b 042 c 035 d

ISλ000 019 a 003 e 011 b 006 c 005 d

ISλ025 038 a 014 e 024 b 018 c 016 d

ISλ050 058 a 025 d 037 b 030 c 028 cd

ISλ075 077 a 036 d 050 b 042 c 039 cd

ISλ100 096 a 047 d 063 b 053 c 050 cd


ISS 097 a 065 d 078 b 071 c 069 c

ISP 097 a 046 e 072 b 059 c 054 d

ISλ000 031 a 004 e 013 b 008 c 005 d

ISλ025 048 a 019 e 029 b 023 c 021 d

ISλ050 064 a 034 d 045 b 039 c 037 c

ISλ075 081 a 050 d 062 b 055 c 053 c

ISλ100 097 a 065 d 078 b 071 c 069 c


ISS 092 a 076 b 096 a 087 ab 090 ab

ISP 091 a 069 b 096 a 086 ab 089 ab

ISλ000 006 a 006 a 006 a 006 a 006 a

ISλ025 028 a 024 b 029 a 027 ab 027 ab

ISλ050 049 a 041 b 051 a 047 ab 048 ab

ISλ075 070 a 058 b 074 a 067 ab 069 ab

ISλ100 092 a 076 b 096 a 087 ab 090 ab

Total

ISS 095 a 061 d 078 b 069 c 068 c

ISP 095 a 045 d 073 b 060 c 055 c

ISλ000 016 a 004 e 010 b 007 c 005 d

ISλ025 037 a 019 d 027 b 022 c 021 c

ISλ050 057 a 033 d 044 b 038 c 037 c

ISλ075 076 a 047 d 061 b 054 c 052 c

ISλ100 095 a 061 d 078 b 069 c 068 c

416 Conclusiones
















421 Resumen
















422 Abstract






























al 2009)





























sostenibilidad







productivo






4242 Uso de MSEAS









































Tabla 4-4
























respectivamente
















SQPCA (Tabla 4-11)



Atrib Ind


Ob

St

Cu

At

Ep

In

TrE

s

NoR

d

SgD

f WCS

Md

As

PrT

z

Md

Ed

Ob

Es

VrR

t WCS

AcT

n

DsP

t

PrF

u

AgV

r

WCS WCS

05 02 02 01


SQ

SQSMAF 2 1 1 1 1 0 00 3 0 2 2 1 07 015 2 1 1 1 10 020 10 010 000

SQSA 2 1 1 1 1 1 10 050 3 0 2 2 1 07 015 2 0 1 1 08 016 10 010 081

SQW 2 1 1 1 1 1 10 050 3 0 2 2 1 07 015 2 0 1 1 08 016 10 010 091

SQPCA 2 1 1 1 1 0 00 3 0 2 2 1 07 015 2 0 1 1 08 016 10 010 000

Slo-Plt

LU 2 1 1 1 1 1 10 050 3 0 2 1 1 06 013 2 0 1 0 06 012 07 007 081

W-kg 2 1 1 1 1 1 10 050 3 0 0 1 1 05 009 1 0 1 0 04 008 000

N-kg 1 1 1 1 1 1 09 043 3 0 2 2 1 07 015 1 0 1 0 04 008 10 010 078

Slo-Ag

FWT 2 1 1 1 1 1 10 050 2 0 0 0 1 03 005 1 0 0 0 02 004 000

MWT 2 1 1 1 1 1 10 050 2 0 0 0 1 03 005 1 0 0 0 02 004 000

EP 2 1 1 1 1 1 10 050 2 0 0 1 1 04 007 2 0 0 0 04 008 10 010 075

Slo-At

AP 2 1 1 1 1 1 10 050 2 0 0 0 1 03 005 1 0 0 0 02 004 000

GWP 2 1 1 1 1 1 10 050 2 0 0 0 1 03 005 2 0 0 0 04 008 10 010 073

OLD 1 1 1 1 1 1 09 043 2 0 0 0 1 03 005 1 0 0 0 02 004 000


S Alm Yd 2 1 1 1 1 1 10 050 3 0 2 2 1 07 015 2 1 1 0 08 016 10 010 091

PCat 2 1 1 1 1 0 00 3 0 2 2 1 07 015 1 0 0 0 02 004 000

G Epl JC 2 1 1 1 1 1 10 050 1 0 2 1 1 05 009 2 0 1 0 06 012 10 010 081

JA 2 1 1 1 1 1 10 050 1 0 2 2 1 05 011 2 0 1 0 06 012 10 010 083

S Hm

ELB 2 1 1 1 1 1 10 050 3 0 0 0 1 04 007 0 0 0 0 00 000 10 010 067

ELB(45) 2 1 1 1 0 1 00 3 0 0 0 1 04 007 0 0 0 0 00 000 10 010 000

PO 2 1 1 1 1 1 10 050 2 0 0 0 1 03 005 1 0 0 0 02 004 000

HT 2 1 1 1 1 1 10 050 2 0 0 1 1 04 007 1 0 0 0 02 004 10 010 071


Egr VC 2 1 1 1 1 1 10 050 1 0 2 1 1 05 009 1 1 1 0 06 012 10 010 081

FC 2 1 1 1 1 1 10 050 1 0 2 0 0 03 005 1 1 1 0 06 012 000

Invr IV 2 1 1 1 1 1 10 050 1 0 2 0 0 03 005 1 1 1 0 06 012 10 010 077

Ingr GI 2 1 1 1 0 1 00 3 0 2 1 1 06 013 1 0 1 0 04 008 000

NI 2 1 1 1 1 1 10 050 3 0 2 2 1 07 015 2 1 1 0 08 016 10 010 081

Rtbl

BC 2 1 1 1 1 1 10 050 3 0 0 2 1 05 011 2 1 1 1 10 020 04 004 085

NPV 2 1 1 1 1 1 10 050 1 0 0 2 1 04 007 2 0 1 1 08 016 000

ORO 2 1 1 1 0 1 00 1 0 0 2 1 04 007 1 0 1 1 06 012 04 004 000

IRR 2 1 1 1 1 1 10 050 1 0 0 2 1 04 007 2 0 1 1 08 016 04 004 077

BPQ 2 1 1 1 1 1 10 050 1 0 0 2 1 04 007 1 0 1 1 06 012 10 010 079

BPP 2 1 1 1 1 0 00 1 0 0 2 1 04 007 1 0 1 1 06 012 04 004 064
















































sumCS 1 2 3 N



SQ

SQSMAF 037 053 064 05 40 40 10

SQSA 037 063 066 04 40 40 10 071

SQW 053 063 069 04 40 40 10 081

SQPCA 064 066 069 03 40 40 10

Slo-Plt

LU 078 016 05 20 20 07 075

W-kg 078 049 04 20 20 07 067

N-kg 016 049 07 30 30 10 068

Slo-Ag

FWT 100 100 00 10 10 10 ϯ 059

MWT 100 100 00 10 10 10 ϯ 059

EP 100 100 00 10 10 10 ϯ 065

Slo-At

AP 100 100 00 10 10 10 ϯ 059

GWP 100 100 00 10 10 10 ϯ 063

OLD 100 100 00 10 10 10 ϯ 052



S Alm Yd 034 07 20 20 10 ϯ 081

PCat 034 07 20 20 10 ϯ 059

G Epl JC 100 00 10 10 10 ϯ 071

JA 100 00 10 10 10 ϯ 073

S Hm

ELB 099 021 021 05 30 30 10 057

ELB(45) 099 007 007 06 30 30 10

PO 021 007 100 06 30 30 10 ϯ 059

HT 021 007 100 06 30 30 10 ϯ 061



Egr VC 051 05 20 20 10 ϯ 071

FC 051 05 20 20 10 ϯ 067

Invr IV --- --- --- 10 067

Ingr GI 098 00 10 10 10 ϯ

NI 098 00 10 10 10 ϯ 071

Rtbl

BC 098 100 097 005 071 03 20 20 04 081

NPV 098 098 092 013 057 03 30 30 06 073

ORO 100 098 096 004 071 03 20 20 04

IRR 097 092 096 027 084 02 20 20 04 073

BPQ 005 013 004 027 073 08 50 50 10 069

BPP 071 057 071 084 073 03 20 20 04 060












productor






Calidad del Suelo

SQSMAF 087 a 086 a 089 a

SQSA 037 b 053 a 048 a

SQW 061 b 062 ab 064 a

SQPCA 046 a 048 a 048 a

Rel suelo-planta

LU 0653 b 0704 c 0273 a

W-kg 30648 c 20607 b 12214 a

N-kg 756 c 465 a 627 b

Rel suelo-agua

FWT 0033 c 0020 a 0028 b

MWT 12882 c 7919 a 10678 b

EP 34E-04 c 21E-04 a 29E-04 b


AP 20E-03 c 12E-03 a 16E-03 b

GWP 70E-01 c 43E-01 a 58E-01 b

OLD 44E-08 c 27E-08 a 37E-08 b


Seguridad

Alimentaria

Yd 69607 c 84288 b 119535 a

PCat 0746 b 0863 a 0726 b


JA 237 c 154 a 189 b

Salud Humana

ELB 34740 b 34267 a 37316 c

ELB(45) 05440 b 05407 a 08195 c

PO 592E-05 c 364E-

05 a 491E-05 b

HT 024 c 015 a 020 b



FC 201 c 193 b 188 a



NI 2042 a 1140 b 2165 a

Rentabilidad

BC 153 b 131 c 163 a

NPV 3526 b 1883 c 3821 a

ORO 033 b 022 c 039 a

IRR 383 b 266 c 512 a

BPQ 40895 a 73290 b 84318 c

BPP 102186 b 98075 b 39364 a

















principales (PCA)



Auto-valores 1732 23E-05 35E-07 1400 1020 0036 1525 1293 0026

Variabilidad () 1000 0000 0000 0653 0347 0000 0582 0418 0000

Acumulado () 1000 1000 1000 0653 1000 1000 0582 1000 1000

pcj () 100 65 35 58 42



Ambiental

Calidad suelo 0552 -0254 0794 0304 0065 0222 0018 024

Suelo-Planta 0065 0963 0263 0004 0926 0003 0252 026

Suelo-Agua -0588 -0066 0387 0346 0004 0252 0001 025


Social

Seg Alimentaria 0714 -0042 0699 0509 0002 0333 0001 033


Salud humana 0660 0373 -0651 0436 0139 0285 0048 033

Econoacutemica

Egresos -0453 0558 -0594 0206 0312 0120 0130 025

Inversioacuten -0542 0434 0680 0294 0188 0171 0079 025

Ingresos 0454 0558 -0222 0206 0312 0120 0130 025

Rtabilidad 0543 0434 0369 0294 0188 0171 0079 025









005) n=15








c

ba

c

ab

bc

a

c

ba

00

02

04

06

08

10


IS

Tratamiento



426 Conclusiones




social




51 Resumen















= 088


futura


52 Abstract





















































sistema productivo
























respectivamente
































P2 ---- 07 07

TC degC 25 25

PD ---- 07 01

G2 cm2 m-2 diacutea-1 1236 1236





Bolivar (2014)



30 AP 0325 0431 0807 1000 ND 0820 5300 39480 56270

48 AB 0367 0695 1291 0700 ND 0810 5400 32050 53610

77 BNL 0433 0819 1466 0500 ND 0660 5400 11610 69700

109 BN2 0438 0759 1387 0200 ND 0590 5200 9310 65850

150 2CN 0280 0403 0717 0000 ND 1220 4600 78840 20730


30 0000 0457 5300 -99000 25800

48 0000 0465 5400 -99000 29000

77 0000 0465 5400 -99000 29600

109 0000 0448 5200 -99000 25800

150 0000 0397 4600 -99000 25100















incluido en DSSAT



(Smith et al 1997)







































5-7)




0

20

40

60

80

100

120

Precip

ita

cioacute

n (

mm

)

17

18

19

20

21

22

Tem

pera

tura

maacute

xim

a (

degC)

4

5

6

7

8

9

Tem

pera

tura

miacuten

ima

(degC

)

10

12

14

16

18

20

22

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Ra

dia

cioacute

n (

Mj

m-2

diacutea

-1)

Mes









2016-2040

Trat

2016 - 2040 2041 - 2070 2071 - 2100


Mg ha-1

RC

P 4

5 Control 349 2750 035 049 398 14 2750 00 034 -35 051 34 424 21 2749 00 034 -44 052 60

As 329 2750 021 040 380 15 2750 00 020 -49 041 17 409 24 2749 00 020 -63 042 47

AsSp 360 2751 017 041 411 14 2750 00 017 -26 041 19 439 22 2749 -01 017 -37 043 49

AsSp25 324 2750 016 038 376 16 2750 00 015 -21 039 18 404 25 2749 00 015 -34 040 47

AsSp50 315 2751 015 036 370 17 2750 00 014 -17 036 24 400 27 2749 00 014 -32 038 54

RC

P 8

5

Control 353 2751 035 049 411 16 2748 -01 034 -39 052 63 447 27 2746 -02 033 -71 054 96

As 330 2751 021 040 392 19 2749 -01 020 -50 043 60 429 30 2746 -02 019 -87 044 99

AsSp 362 2752 017 040 424 17 2749 -01 017 -23 043 63 460 27 2747 -02 016 -36 044 98

AsSp25 325 2752 016 038 389 20 2749 -01 015 -19 040 62 426 31 2747 -02 015 -33 042 105

AsSp50 317 2752 015 035 381 20 2749 -01 014 -16 038 64 423 34 2747 -02 014 -26 039 110










0

10

20

30

40


Yd

( M

g h

a-1

)

Tratamiento



- + NH4+ - N




















06

07

08

09

10

Antildeo


2016 2100



(2020 - 2100)














aplicado



0

250

500

750

1000

CO

2(p

pm

)

Antildeo


1971 2019

2050 2100

Actual

RCP






























5-4)



- 2070)


Tt Wk Tt Wk Tt Wk


Calidad del suelo

SQSMAF 081

022

081

018

081

018 SQSA 079 079 079

SQW 000 079 079

SQPCA 091 091 091

Rel suelo-planta

LU 068

026

072

027

072

027 W-kg 000 000 000

N-kg 078 078 078

Rel suelo-agua

FWT 000

027

000

027

000

027 MWT 000 000 000

EP 071 075 075

NO3 079 --- ---


AP 000

026

000

027

000

027 GWP 073 073 073

OLD 000 000 000



033 000

050 000

050 PCat 079 079 079


Salud humana

ELB 067

032

054

050

054

050 ELB(45) 000 067 067

PO 000 000 000

HT 067 071 071


Egresos VC 077

025 077

025 077

025 FC 064 064 064


Ingresos GI 000

027 000

027 067

027 NI 081 081 000

Rentabilidad

BC 077

027

077

027

077

027

NPV 000 000 000

ORO 000 000 000

IRR 069 069 069

BPQ 075 075 075

BPP 065 061 065


















Calidad del suelo

SQSMAF 085 b 095 a 088 b 096 a 096 a

SQSA 039 b 043 ab 046 a 046 a 046 a

SQWP 068 a 068 a 070 a 071 a 071 a

SQPCA 075 d 076 cd 079 bc 081 ab 084 a

Rel suelo-planta

LU 0310 ab 0320 ab 0294 a 0326 ab 0343 b

W-kg 10932 ab 11251 ab 10349 a 11476 ab 12072 b

N-kg 906 d 478 c 440 bc 366 b 256 a

Rel suelo-agua

FWT 0040 d 0020 c 0018 c 0015 b 0011 a

MWT 15438 d 7697 c 7082 c 5889 b 4130 a

EP 41E-04 d 19E-04 c 17E-04 bc 15E-04 b 10E-04 a

NO3 1722 e 1437 d 1101 c 819 b 643 a


AP 24E-03 d 11E-03 c 10E-03 bc 85E-04 b 60E-04 a

GWP 84E-01 d 39E-01 c 36E-01 bc 30E-01 b 21E-01 a

OLD 53E-08 d 26E-08 c 24E-08 bc 20E-08 b 14E-08 a



PCat 0672 c 0708 bc 0770 ab 0801 a 0748 abc


Salud Humana

ELB 301 a 301 b 302 e 302 d 302 c

ELB(45) 013 a 013 b 014 e 014 d 014 c

PO 710E-05 d 371E-05 c 341E-05 bc 284E-05 b 199E-05 a

HT 029 d 014 c 013 bc 011 b 008 a


Egresos VC 195 d 163 c 171 c 150 b 132 a

FC 199 b 192 a 193 a 191 a 190 a



NI 3051 b 3387 ab 4184 a 3706 ab 3377 ab

Rentabilidad

BC 176 b 194 ab 213 a 207 a 203 a

NPV 5402 b 6109 ab 7607 a 6709 ab 6091 ab

ORO 043 b 048 ab 053 a 052 a 051 a

IRR 539 b 756 ab 933 a 836 a 762 ab

BPQ 55741 c 48406 b 47597 ab 46806 ab 45061 a

BPP 54343 b 49979 ab 46777 ab 49113 ab 48917 a






































(Barrera 1998)






Calidad del suelo

SQSMAF 085 b 095 a 088 b 096 a 096 a

SQSA 039 b 043 ab 046 a 046 a 046 a

SQWP 068 b 068 ab 070 ab 071 ab 071 a

SQPCA 075 d 076 cd 079 bc 081 ab 084 a

Rel suelo-planta

LU 0250 ab 0258 ab 0240 a 0261 ab 0275 b

W-kg 8791 a 9088 a 8454 a 9180 a 9687 a

N-kg 728 d 386 c 359 bc 293 b 206 a

Rel suelo-agua

FWT 0032 d 0016 c 0015 c 0012 b 0009 a

MWT 12413 d 6218 c 5785 b 4711 b 3314 a

EP 33E-04 d 15E-04 c 14E-04 bc 12E-04 b 82E-05 a


AP 19E-03 d 90E-04 c 84E-04 bc 68E-04 b 48E-04 a

GWP 68E-01 d 32E-01 c 29E-01 bc 24E-01 b 17E-01 a

OLD 43E-08 d 21E-08 c 19E-08 bc 16E-08 b 11E-08 a



PCat 0672 c 0708 bc 0770 ab 0801 a 0748 abc


Salud Humana

ELB 30314 a 30349 a 30455 b 30461 b 30458 b

ELB(45) 01082 a 01131 b 01180 e 01225 d 01248 c

PO 571E-05 d 300E-05 c 279E-05 bc 227E-05 b 160E-05 a

HT 023 d 011 c 011 bc 009 b 006 a


Egresos VC 210 d 177 c 185 c 164 b 146 a

FC 200 b 193 a 193 a 192 a 191 a



NI 4612 b 4897 ab 5739 a 5333 ab 4865 ab

Rentabilidad

BC 211 b 230 ab 250 a 247 a 242 a

NPV 8337 b 8948 ab 10531 a 9768 ab 8890 ab

ORO 053 b 057 ab 060 a 060 a 059 a

IRR 809 b 1085 ab 1274 a 1193 a 1090 ab

BPQ 51536 c 45796 b 45468 b 44530 ab 43225 a

BPP 45234 a 41910 ab 39936 a 40933 ab 40875 ab

















































Calidad del suelo

SQSMAF 085 b 095 a 088 b 096 a 096 a

SQSA 039 b 043 ab 046 a 046 a 046 a

SQWP 068 b 068 ab 070 ab 071 ab 071 a

SQPCA 075 d 076 cd 079 bc 081 ab 084 a

Rel suelo-planta

LU 0242 ab 0250 ab 0233 a 0252 ab 0267 b

W-kg 8518 a 8809 a 8211 a 8878 a 9403 a

N-kg 706 d 374 c 349 bc 283 b 200 a

Rel suelo-agua

FWT 0031 d 0015 c 0014 c 0012 b 0008 a

MWT 12026 d 6025 c 5612 c 4554 b 3218 a

EP 32E-04 d 15E-04 c 14E-04 bc 11E-04 b 80E-05 a


AP 18E-03 d 87E-04 c 81E-04 bc 66E-04 b 47E-04 a

GWP 66E-01 d 31E-01 c 28E-01 bc 23E-01 b 16E-01 a

OLD 42E-08 d 20E-08 c 19E-08 bc 15E-08 b 11E-08 a



PCat 0672 c 0708 bc 0770 ab 0801 a 0748 abc


Salud Humana

ELB 30307 a 30342 a 30446 b 30452 b 30450 b

ELB(45) 01060 a 01109 b 01158 e 01200 d 01225 c

PO 225E-01 d 111E-01 c 104E-01 bc 842E-02 b 595E-02 a

HT 000 d 000 c 000 bc 000 b 000 a


Egresos VC 212 d 179 c 188 c 167 b 148 a

FC 200 b 193 a 193 a 192 a 191 a



NI 4865 a 5145 a 5997 a 5609 a 5092 a

Rentabilidad

BC 216 b 236 ab 255 a 254 a 248 a

NPV 8813 b 9414 ab 11016 a 10288 ab 9316 ab

ORO 054 b 058 ab 061 a 061 a 060 a

IRR 853 b 1138 ab 1331 a 1254 a 1139 ab

BPQ 51064 a 45491 b 45202 b 44256 bc 43023 c

BPP 44089 a 40878 ab 39026 b 39860 ab 39918 ab























e

dc

b

a

d

c c

b

a

d

c c

b

a

00

02

04

06

08

10

IS

Ambientala a a

a a

d

c c

b

a

d

cc

b

a

Social

b

aab a a

b

a a a a

b

a aa a

00

02

04

06

08

10


IS

Econoacutemico


e

d cb

a

d

c c

b

a

d

c c

b

a


Total





(Barrera 1998)

56 Conclusiones















sumCS 1 2 3 N



SQ

SQSMAF 044 058 051 05 40 40 10 071

SQSA 044 073 046 05 30 30 08 071

SQW 058 073 061 04 30 30 08

SQPCA 051 046 061 05 40 40 10 081

Slo-Plt

LU 100 007 05 20 20 07 ϯ 061

W-kg 100 007 05 20 20 07 ϯ 053

N-kg 007 007 09 30 30 10 068

Slo-Ag

FWT 100 100 072 01 10 10 10 ϯ 055

MWT 100 100 072 01 10 10 10 ϯ 055

EP 100 100 072 01 10 10 10 ϯ 061

NO3 072 072 072 03 10 10 10 069

Slo-At

AP 100 100 00 10 10 10 ϯ 059

GWP 100 100 00 10 10 10 ϯ 063

OLD 100 100 00 10 10 10 ϯ 055



S Alm Yd 028 07 20 20 10 ϯ 067

PCat 028 07 20 20 10 ϯ 069

G Epl JC --- --- --- 10 058

S Hm

ELB 100 075 075 02 10 10 10 ϯ 057

ELB(45) 100 075 076 02 10 10 10 ϯ

PO 075 075 100 02 10 10 10 ϯ 055

HT 075 076 100 02 10 10 10 ϯ 057



Egr VC 062 04 20 20 10 ϯ 067

FC 062 04 20 20 10 ϯ 054

Invr IV --- --- --- 10 054

Ingr GI 094 01 10 10 10 ϯ

NI 094 01 10 10 10 ϯ 071

Rtbl

BC 095 099 094 081 095 01 10 10 05 072

NPV 095 094 092 062 094 01 20 20 10 064

ORO 099 094 091 083 094 01 10 10 05

IRR 094 092 091 079 092 01 10 10 05 064

BPQ 081 062 083 079 077 02 20 20 10 065

BPP 095 094 094 092 077 01 10 10 05 060







sumCS 1 2 3 N



SQ

SQSMAF 044 058 051 05 40 40 10 071

SQSA 044 073 046 05 30 30 08 071

SQW 058 073 061 04 30 30 08 071

SQPCA 051 046 061 05 40 40 10 081

Slo-Plt

LU 100 007 05 20 20 07 ϯ 066

W-kg 100 007 05 20 20 07 ϯ

N-kg 007 007 09 30 30 10 068

Slo-Ag

FWT 100 100 00 10 10 10 ϯ 055

MWT 100 100 00 10 10 10 ϯ 055

EP 100 100 00 10 10 10 ϯ 065

Slo-At

AP 100 100 00 10 10 10 ϯ 059

GWP 100 100 00 10 10 10 ϯ 063

OLD 100 100 00 10 10 10 ϯ 055



S Alm Yd 029 07 20 20 10 ϯ

PCat 029 07 20 20 10 ϯ 069

G Epl JC --- --- --- 10

S Hm

ELB 085 072 072 02 10 10 03 044

ELB(45) 085 048 048 04 30 30 10 057

PO 072 048 100 03 20 20 07 ϯ 059

HT 072 048 100 03 20 20 07 ϯ 061



Egr VC 061 04 20 20 10 ϯ 067

FC 061 04 20 20 10 ϯ 054

Invr IV --- --- --- 10 054

Ingr GI 096 00 10 10 10 ϯ

NI 096 00 10 10 10 ϯ 071

Rtbl

BC 092 100 092 080 094 01 10 10 05 072

NPV 092 091 088 055 092 02 20 20 10 064

ORO 100 091 090 082 094 01 10 10 05

IRR 092 088 090 079 091 01 10 10 05 064

BPQ 080 055 082 079 075 03 20 20 10 065

BPP 094 092 094 091 075 01 10 10 05 056







sumCS 1 2 3 N



SQ

SQSMAF 044 058 051 05 40 40 10 071

SQSA 044 073 046 05 30 30 08 071

SQW 058 073 061 04 30 30 08 071

SQPCA 051 046 061 05 40 40 10 081

Slo-Plt

LU 100 008 05 20 20 07 ϯ 066

W-kg 100 008 05 20 20 07 ϯ

N-kg 008 008 09 30 30 10 068

Slo-Ag

FWT 100 100 00 10 10 10 ϯ 055

MWT 100 100 00 10 10 10 ϯ 055

EP 100 100 00 10 10 10 ϯ 065

Slo-At

AP 100 100 00 10 10 10 ϯ 059

GWP 100 100 00 10 10 10 ϯ 063

OLD 100 100 00 10 10 10 ϯ 055



S Alm Yd 029 07 20 20 10

PCat 029 07 20 20 10 069

G Epl JC --- --- --- 10

S Hm

ELB 085 072 072 02 10 10 03 044

ELB(45) 085 048 048 04 30 30 10 057

PO 072 048 100 03 20 20 07 059

HT 072 048 100 03 20 20 07 061



Egr VC 061 04 20 20 10 ϯ 067

FC 061 04 20 20 10 ϯ 054

Invr IV --- --- --- 10 054

Ingr GI 096 00 10 10 10 ϯ 057

NI 096 00 10 10 10 ϯ

Rtbl

BC 092 100 091 080 094 01 10 10 05 072

NPV 092 091 088 054 092 02 20 20 10 069

ORO 100 091 089 081 093 01 10 10 05

IRR 091 088 089 079 091 01 10 10 05 064

BPQ 080 054 081 079 075 03 20 20 10 065

BPP 094 092 093 091 075 01 10 10 05 060






















































205

Recomendaciones









con MSEAS


























207


















econoacutemicos

Limitaciones















209

Bibliografiacutea
































United Kingdom








httpsdoiorg101016S0167-8809(01)00174-8











































httpsdoiorg101007s11625-014-0243-y











(6) 349e357 httpsdoiorg101007BF02978670











211

























Jorge Tadeo Lozano




























Rural Dev 17






2018-0150





































pp













213






































































Publishing Oxford















Productores de Papa




















httpdoiorg1043249780203142837



assessments-safaen



215









3568(2003)053[0341TNC]20CO2


































httpsdoiorg101016S0167-8809(00)00131-6







httpsdoiorg101007978-94-017-3624-4_4


Colombia




Unicaja



































6(4)
















httpsdoiorg101016S0929-1393(00)00073-1

217



01575-6





httpsdoiorg101007s10705-010-9343-y




httpsDSSATnet








Florida USA












httpsdoiorg101016S0167-1987(99)00012-4












wwwiicaint

















httpsdoiorg101016S1161-0301(02)00107-7







httpsdoiorg101016S0167-1987(99)00038-0








































39152015000115

219






























































346


httpdoiorg101017CBO9781107415324004










Elsevier















7188-6-27



















221


09360-4



393ndash400









214 httpsdoiorg101016S0167-8809(01)00279-1

















pp httpsdoiorg101007978-1-4020-8433-1













httpsdoiorg101007s10533-004-0360-2




































httpdoiorg105751ES-06972-190424




















Mosquera Colombia



httpsdoiorg101016S0160-4120(01)00068-X






223











































httpsdoiorg101007s13280-016-0793-6





























0011







httpdoiorg101017CBO9781107415324004





8(3) 1-20 httpdoiorg103390su8030274







httpdoiorg101007978-3-642-30942-7






httpdoiorg101007s13593-015-0305-2




uence=1








225









httpdoiorg1010800010362420181431263































0328-z











017-0429-7


























httpsdoiorg101007s13280-017-0991-x








Food Sci 4 1ndash17


























227






httpsdoiorg10109700010694-193401000-00003












Inc New York


Press








httpsdoiorg101016S0167-8809(01)00233-X





Press















httpsdoiorg101080104400462011611749



httpsdoiorg101080104400462011611749

























verdadero horizonte

Agradecimientos





constante










el objetivo


Resumen
























cuantitativo







manejo del suelo


unidad experimental


agriacutecolas












Contenido XI

Abstract

























Transfer)



management












was evidenced



Contenido XIII

Contenido

Resumen IX

Abstract XI

Contenido XIII





























Contenido XV









Recomendaciones 205




Lista de figuras



2017 35
































(Tukey Plt 005) n=15 176





Contenido XVII



autor 182










45 y 85 (2020 - 2100) 190



Contenido XVIII

Lista de tablas


agriacutecola 30

















62


63
















Contenido XIX













= P lt 001 = P lt 0001 80




















caso 110

































individualmente 145























Contenido XXI


+ -



al periodo 2016-2040 188


(periodo 2041 - 2070) 192




centrales 193






















Agrosavia IS-85








categoriacutea









plano
















inclinado MSEAS







tierra)












manejo del suelo





























































































































manejo del suelo























interacciones








































econoacutemica)





CIAS

Composite


Sustainability








NPKbal CS

Goacutemez-

Limoacuten y Riesgo

2009

CIMSOF

Composite

Indicator










al2015

IDEA

Agricultural

holdings





MOS NPKbal Zahm et

al 2008

LCSA

Life Cycle








al 2018

PG Public Goods

Tool




al 2016b)



Gerrard et

al 2012

PESAS


Sustainability of


Systems






et al 2014

RISE

Response-Inducing

Sustainability

Evaluation 20




2012)


Cn CRH NPKbal CS

Haumlni et al

2003

SAFA


Food and

Agriculture systems











metaboacutelicas

FAO 2013

SMART


Assessment

Routine







Schader et

al 2016






























tiempo



















fertilizante




Mg y Si











del suelo












agricultura













2017)










(Rojas 2011)

























(DSSAT)






























Moacutedulo

Clima Suelo Cultivo





2




Prof Siembra m










D Aparente g cm-3

C Orgaacutenico

pH Experimento



suelo



raiacuteces





161 Resumen














162 Abstract











selection



















al 2007)




















































y III)














et al 2016)












Fertilizacioacuten











1 1 Tg = 100000 Mg = 100000 Toneladas












































Labranza






























Riego














(FAO 2011)






























Peacuterdida

de suelo


eoacutelica












Deterioro

del suelo


la estructura









esenciales













Acidificacioacuten

y

alcalinizacioacuten









pesados










Reduccioacuten de

la Capacidad

de Intercambio

Catioacutenico

(CIC)










de carbono

orgaacutenico






capacidad de













2016)


























































(GSARS 2014)









de sostenibilidad

























2011)















MOS

Contenido de


suelo








Nambiar et al 2001

pH ----

Acidez neutralidad

o alcalinidad del

suelo




Nambiar et al 2001



No -

Nm




Haldar 2005)


Meul et al 2008


en el suelo




catioacutenico







and Haldar 2005)


2001

Bi cmolc kg-1


suma de bases


Nambiar et al 2001







Nambiar et al 2001

CRH Bar

Capacidad de

retencioacuten de


En este caso 01 03







Nambiar et al 2001












EtT kg 14-DB eq

Ecotoxicidad

terrestre Se


ecosistemas





in

Ecuacioacuten 2


et al 2014




2003)












NO3 kg NO3

-

ha-1









EP kg PO4

3-

eq







amenaza para la


EP = sum (

vi

Mi x

No2

Ae

1MPO4

3minus x

No2

Ap

) mi

i

Ecuacioacuten 3

Tricase et al 2018



Pergola et al 2013





EtA kg 14-

DB eq






(Audsley 2003)


in

Ecuacioacuten 4

De Luca et al 2018






(Audsley 2003)










GWP kg CO2

eq









T

0

int aCO2cCO2

(t)dtT

0

)

i


Tricase et al 2018




Asselt et al 2014

Pergola et al 2013





NH3 kg NH3

ha-1




NH3 (Audsley 2003)

Smith et al 2017



Sadok 2009

N2O kg N2O

ha-1







Sadok 2009

NOx kg NOx

ha-1



nitrogenada



AP kg SO2

eq






AP = sum (ηSO2

MSO2

Mi

)

119894

mi Ecuacioacuten 6



2014











asociados al clima
















Elto-kg g kg-1








CS

Cobertura del suelo




CS = dv


De Luca et al 2018






NPKBal Kg ha-1


diferencia entre la






y Riesgo 2009)


Nc = (sum o1

n

o=1

+ o2 + on) times Pl

Ecuacioacuten 9

Ecuacioacuten 10














una ha

S-Pr m2 kg-1





S minus Pr = 1 m2














168 Conclusiones



















usados en MSEAS



















































(ExPtRo)















experimental

221 Resumen






















manejo del suelo


222 Abstract




























1992)




















Arcilla Ar

Limo L

Arena A













AGG





Capacidad de



CAD













(Tabla 2-2)























CIC efectiva CICE






Stock de CO StockC



Stock de N SockN

















estacionales
























ponderados







2241 Experimentos
































Ex

To

m

ChC 67 a 07 ab 63 a 16 b 10 a --- --- --- --- 53 a 02 a 16 b 38 c

OrC 68 a 03 c 63 a 20 a 09 a --- --- --- --- 55 a 02 a 21 a 49 a

Mx1 66 a 07 ab 64 a 15 b 10 a --- --- --- --- 55 a 02 a 18 ab 42 bc

Mx2 65 a 05 bc 62 a 16 b 10 a --- --- --- --- 54 a 02 a 16 ab 39 c

Mx3 68 a 08 a 63 a 20 a 09 a --- --- --- --- 52 a 02 a 20 ab 47 ab

Ex

PtS

p



As 50 c 16 a 58 c 19 a 09 a --- 41 a 08 a 11 a 50 a 02 a 52 a 122 a




Ex

PtR

o






Opt Min 55

2 02

1 40

2 200

2 00

2 20

2 90

3 20

2 50

3 10

2 05

2 30

2 100

3 Max 72 05 10

Adc Min 72

1

16

1 150

1 10

1 18

1 70

2 10

1 20

2 5

1 02

1 20

1 50

2 Max 80 40 200 15 20 90 20 50 10 05 30 100

Bajo Min 00

0 00

0 0

0 00

0

15

0 0

0 00

0 10

1 0

0 00

0 00

0 0

1 Max 55 02 16 150 18 50 10 20 5 02 20 50

Alto Min 80

0 05

0

15

0 0

0 50

1

00

0

Max 15 70 10

Fuente 1 2 3 4 1 2 2 2 2 3 2 2 4





























propiedad del suelo



















a = 00114 c = 1088 d = 2182

a = 0477 b = 0527 c = 6878


d = f(textura)


d)]



b c d = f(textura)

CE


entonces y = 1


a = 1 - bT



P




a = 926 x 106 c = 10 d = 306

a = 1 b = 45 d = -2























Cultivo Tomate Papa








pH rango 22 205

CE T 25 17

CE T 11 arena 443 301

CE dT 99 12

CE m -0497753789 -0555869656



Ambiente 160 160


P oacuteptimo 24 19

P maacuteximo 30 25



Pmet X Meteor 33 33

Factor de

meacutetodo 1 1





































FP=n

FP=1

Ecuacioacuten 13


FP=n

FP=1

Ecuacioacuten 14

n NSC WSC RDC




















c=n

c=1

Ecuacioacuten 15


c=n

c=1

Ecuacioacuten 16



















Cs = CO minus CMn







Wc = Cs

sum ScSc=1Sc=n

Ecuacioacuten 18



















225 Resultados

2251 SQSMAF













Trat


y Scr NPr SQFs

y Scr NPr SQQm



ExPtTom

ChC 083 --- 099 182 200 091 a 100 099 100 299 300 100 a 098 098 100 098 a 580 600

OrC 087 --- 099 186 200 093 a 089 099 100 288 300 096 a 100 100 100 100 a 574 600

Mx1 086 --- 099 186 200 093 a 100 100 100 300 300 100 a 098 098 100 098 a 584 600

Mx2 085 --- 099 184 200 092 a 100 100 100 300 300 100 a 098 098 100 098 a 583 600

Mx3 083 --- 099 182 200 091 a 100 100 100 300 300 100 a 100 100 100 100 a 582 600

ExPtSp

Barbecho 089 079 099 267 300 089 a 100 098 100 298 300 099 a 100 100 100 100 a 665 700

Control 090 072 099 261 300 087 a 051 096 089 236 300 079 d 100 100 100 100 a 597 700

As 090 079 099 268 300 089 a 100 095 100 295 300 098 b 100 100 100 100 a 663 700

AsSp 090 083 099 272 300 091 a 100 094 048 242 300 081 c 100 100 100 100 a 614 700

AsSp25 090 084 099 273 300 091 a 100 098 100 298 300 099 ab 100 100 100 100 a 671 700

AsSp50 091 082 099 273 300 091 a 100 097 100 297 300 099 ab 100 100 100 100 a 670 700

ExPtRo

PaArPa 091 033 099 224 300 075 a 088 097 098 283 300 094 a 100 100 100 100 a 607 700

PaAvAr 096 035 099 230 300 077 a 075 099 100 274 300 091 a 100 100 100 100 a 603 700

PaPaAv 085 038 099 222 300 074 a 100 100 100 300 300 100 a 099 099 100 099 a 621 700





2252 SQSA













Min Max Total

ExTom

ChC 2 0 2 1 2 --- --- --- --- 1 1 0 1 2 18 10

OrC 2 1 2 2 2 --- --- --- --- 1 1 1 1 2 18 13

Mx1 2 0 2 0 2 --- --- --- --- 1 1 0 1 2 18 9

Mx2 2 1 2 1 2 --- --- --- --- 1 1 0 1 2 18 11

Mx3 2 0 2 2 2 --- --- --- --- 1 1 1 1 2 18 11

ExPtSp

Barbecho 2 1 2 1 2 --- 0 0 1 0 1 2 3 2 26 15

Control 0 0 2 2 2 --- 0 0 1 0 0 2 3 2 26 11

As 0 0 2 1 2 --- 0 0 1 1 1 2 3 2 26 12

AsSp 0 0 2 2 2 --- 0 0 1 1 1 2 3 2 26 13

AsSp25 0 0 2 2 2 --- 0 0 1 1 1 2 3 2 26 13

AsSp50 0 0 2 2 2 --- 0 0 1 0 1 2 3 2 26 13

ExPtRo

PaArPa 0 0 2 1 1 2 0 0 1 0 0 2 3 2 28 12

PaAvAr 2 0 2 1 2 2 1 1 1 0 0 2 3 2 28 16

PaPaAv 2 0 2 1 2 2 0 0 1 0 0 2 3 2 28 14





2253 SQW




















Trat CSN CAA CDR



ExTom

ChC 10 02 07 01 10 02 08 01 05 01 04 00 09 05 04 02 10 10 --- --- --- --- --- --- --- ---

OrC 10 02 10 02 10 02 10 02 07 01 05 00 10 05 05 02 10 10 --- --- --- --- --- --- --- ---

Mx1 10 02 08 01 10 02 07 01 06 01 04 00 10 05 05 02 10 10 --- --- --- --- --- --- --- ---

Mx2 10 02 10 02 10 02 08 01 05 01 04 00 09 05 05 02 10 10 --- --- --- --- --- --- --- ---

Mx3 10 02 06 01 10 02 10 02 07 01 05 00 09 05 04 02 10 10 --- --- --- --- --- --- --- ---

Sw 02 02 02 02 02 01 05 05 10 --- --- --- ---

ExPtSp Barbecho 10 02 10 02 10 02 09 02 10 02 10 01 05 02 04 02 10 04 --- --- 04 01 04 01 02 00

Control 09 02 03 01 10 02 10 02 10 02 10 01 04 02 04 02 10 04 --- --- 05 01 04 01 02 00

As 09 02 03 01 10 02 09 02 10 02 10 01 05 02 04 02 10 04 --- --- 05 01 04 01 02 00

AsSp 09 02 04 01 10 02 10 02 10 02 10 01 05 03 04 02 10 04 --- --- 05 01 04 01 02 00

AsSp25 10 02 04 01 09 02 10 02 10 02 10 01 05 03 04 02 10 04 --- --- 05 01 04 01 02 00

AsSp50 10 02 05 01 10 02 10 02 10 02 10 01 05 03 04 02 10 04 --- --- 05 01 04 01 02 00

Sw 02 02 02 02 02 01 05 05 04 --- 02 02 02

ExPtRo PaArPa 10 02 04 01 10 02 08 01 10 02 10 01 02 01 01 01 09 02 10 03 05 01 04 01 03 00

PaAvAr 10 02 04 01 10 02 08 01 10 02 10 01 02 01 02 01 10 03 10 03 05 01 05 01 03 00

PaPaAv 10 02 06 01 10 02 08 01 10 02 10 01 02 01 02 01 10 03 10 03 04 01 04 01 02 00

Sw 02 02 02 02 02 01 05 05 03 03 03 01 01




2254 SQPCA











Trat

CSN CAA CDR

sumSwc (SFP)

W SFP sumSwc (SFP)

W SFP sumSwc (SFP)

W SFP

ExTom ChC 076 051 c 066 068 015 a 020 100 011 a 014

OrC 089 059 a 069 071 016 a 018 100 011 a 013

Mx1 078 052 bc 066 071 016 a 020 100 011 a 014

Mx2 082 055 b 067 069 015 a 019 100 011 a 014

Mx3 082 055 b 068 067 015 a 019 100 011 a 014

W 067 022 011


Control 085 043 cd 061 040 0067 b 010 062 021 a 030

As 084 042 d 060 046 0076 ab 011 062 021 a 029

AsSp 086 043 c 060 048 0080 a 011 062 021 a 029

AsSp25 087 044 bc 060 049 0081 a 011 062 021 a 029

AsSp50 089 045 b 061 048 0079 a 011 063 021 a 028

W 050 017 033


PaAvAr 085 039 b 056 016 003 a 004 073 028 a 040

PaPaAv 090 041 a 059 019 003 a 004 069 026 a 037

W 046 015 038







Autovalores 193 145 128 180 157 150 125 102 210 191 150 114

Varianza 041 024 018 027 021 019 013 009 034 028 017 010


Wc 050 028 022 031 023 021 015 010 038 031 019 011


pH -065 -038 -031 -033 -034 045 -065 005 -065 -042 029 -053

CE 032 -063 -038 015 034 -071 033 003 038 -007 -036 084

P -053 -039 -068 000 025 -070 024 015 -015 070 -033 -009

CICE -071 -040 055 -033 -027 -041 -012 061 -067 -048 018 010

DMG --- --- --- 000 031 -026 -062 047 081 -053 -003 -014

DPM --- --- --- 095 018 009 -015 007 083 -042 -001 -026

AGG --- --- --- 095 014 014 -008 007 086 -041 -001 -021

PT --- --- --- --- --- --- --- --- -025 -080 -051 001

Db 027 -049 -045 095 019 009 -015 005 005 089 038 -007

CA -057 065 -046 -023 063 059 030 033 -059 028 -064 -017

CAD -059 071 -034 -023 060 061 035 029 -053 -022 -078 -012

CO -091 -019 023 -032 074 -011 -023 -044 057 022 -062 -025

StockC -090 -023 020 -027 078 -022 -050 -014 051 070 -030 -025






medio (Tabla 2-12)




Sc

ExTom

ChC --- --- 10 --- --- --- 04 05 ---

OrC --- --- 10 --- --- --- 05 07 ---

Mx1 --- --- 10 --- --- --- 05 06 ---

Mx2 --- --- 10 --- --- --- 05 05 ---

Mx3 --- --- 10 --- --- --- 04 07 ---

ExPtSp

Barbecho 10 10 --- 09 10 --- --- --- 10

Control 09 03 --- 10 10 --- --- --- 10

As 09 03 --- 09 10 --- --- --- 10

AsSp 09 04 --- 10 10 --- --- --- 10

AsSp25 10 04 --- 10 10 --- --- --- 10

AsSp50 10 05 --- 10 10 --- --- --- 10

ExPtRo

PaArPa --- 04 --- --- 09 05 01 --- ---

PaAvAr --- 04 --- --- 10 05 02 --- ---

PaPaAv --- 06 --- --- 10 04 02 --- ---

2255 SQPLSR



















a a a a a

b

a

b

abab

c

abc b b

c

abc b bc

c

a abcbc

ab

b

a

ab ab aba

a

a a aa

a

aa a

0

02

04

06

08

1

ChC OrC Mx1 Mx2 Mx3

a

c

ab

a a

a

dc b b b

ad d c bc ba

d cd bc b b

a

c c c b ba

e e d c b

a aa

aa

aa a a

aa

a

0

02

04

06

08

1


SQ

-P

un

taje

a aa

b

a a

b ab a

b ab aa

a a

aa a

aa

a

aa

a

0

02

04

06

08

1


Tratamiento







ExpTom ChC 000 000 025 018 000 000 027 021 000 000 --- --- --- --- --- --- --- --- 030 018 032 019 016 011 018 013

OrC 000 000 029 017 000 000 017 007 000 000 --- --- --- --- --- --- --- --- 067 027 075 031 027 009 029 009

Mx1 000 000 077 027 000 000 051 018 000 000 --- --- --- --- --- --- --- --- 039 013 053 017 036 013 036 013

Mx2 000 000 033 012 000 000 073 027 000 000 --- --- --- --- --- --- --- --- 016 005 029 009 064 024 065 024

Mx3 000 000 088 018 000 000 087 018 000 000 --- --- --- --- --- --- --- --- 055 011 075 016 087 018 087 018

ExPtSp Barbecho 016 004 007 002 064 016 078 020 000 000 --- --- 055 013 040 009 048 012 053 012 054 012 000 000 000 000

Control 046 010 019 004 061 013 086 018 000 000 --- --- 057 010 051 009 053 010 066 013 066 013 000 000 000 000

As 047 009 028 006 084 017 074 014 000 000 --- --- 058 011 050 009 053 010 061 012 061 012 000 000 000 000

AsSp 023 005 019 004 082 017 079 017 000 000 --- --- 051 010 051 010 049 010 064 013 063 013 000 000 000 000

AsSp25 021 006 003 001 078 020 089 023 000 000 --- --- 061 014 051 011 057 012 029 007 029 007 000 000 000 000

AsSp50 098 021 098 020 099 021 010 002 000 000 --- --- 023 004 029 005 020 004 054 011 054 011 000 000 000 000

ExPtRo PaArPa 057 010 024 004 000 000 030 005 071 013 000 000 080 015 082 015 077 014 010 002 032 006 000 000 086 016

PaAvAr 036 009 025 006 000 000 013 003 025 006 000 000 064 015 058 014 059 014 028 006 021 005 000 000 098 023

PaPaAv 091 015 083 013 000 000 068 012 094 015 000 000 027 004 023 004 027 004 072 011 073 011 000 000 070 010



















SQSMAF 044 069 075 016 031 029 052

SQSA 078 066 -017 -007 046 053

SQW(A) 096 -009 009 044 067

SQW(P) 011 029 038 066

SQPCA(A) 098 007 012

SQPCA(P) 012 023

SQPLSR(A) 092

SQPLSR(P)



2-14)









P lt 0001 SQSMAF



Rendimiento -017 033 -018 025 -062 -066 -014 061 -064 -063 -036 -035 -033 -028

Abono

Orgaacutenico

019 -038 056 -024 080 088 014 -084 084 083 073 072 056 053

Fertilizante -019 038 -056 024 -080 -088 -014 084 -084 -083 -073 -072 -056 -053

ExPtSp

Rendimiento 007 -039 -002 -033 -010 -035 -018 038 -021 -016 -039 -038 -038 -038

Abono

Orgaacutenico

045 067 -013 072 061 023 051 -001 051 053 042 053 020 023

Fertilizante -046 -078 014 -081 -062 -048 -049 -004 -071 -067 -069 -078 -030 -034

ExPtRo

Rendimiento -019 041 -040 033 046 083 046 -015 071 074 034 024 064 042









226 Discusioacuten








































































































o bajo










































































calidad del suelo


227 Conclusiones





















231 Resumen














agriacutecola

232 Abstract







































sostenibilidad

































en la Tabla 2-16



Plano

(Pendiente 0-7)

Vereda Chacua







Muy inclinado
































(GE)














ID Grupo Labor GE



azadoacuten 4 4 5






tractor 2 2 3


mecaacutenicamente








ID Grupo Labor GE





hortalizas











en cama baja 3 3 4




en cama alta 3 3 4




cama baja 3 3 4




cama alta 2 2 3











inclinarse




















estacionaria
















suelo




ID Grupo Labor GE



cama alta 3 3 4




cama baja 4 4 5













arriba











manualmente 4 5 5







almacenamiento


3 3 4



almacenamiento































h ha-1 h ha-1









Riego manual 2 0 0 0 108 4 0 0 0 135






Aporque 4 64 64 64 64 5 80 80 80 80




Total horas 678 682 692 1019 820 839 851 1320







































2-19 y DANE 2017)












PlnAl 000

PlnMd 059 000

PlnEs 206 147 000

PlnNo 5029 4941 4725 000

MuiAl 2094 2023 1850 -1953 000

MuiMd 2378 2306 2128 -1764 235 000

MuiEs 2555 2482 2301 -1646 381 143 000

MuiNo 9469 9355 9075 2954 6098 5728 5507 000








































236 Conclusiones

















241 Resumen



















matemaacuteticos




242 Abstract












































































Olde et al 2016b)


Relevancia en la

evaluacioacuten



Claridad y




Comunicacioacuten y







de praacutectica


resiliencia

Sensibilidad







interpretacioacuten















Transparencia y

accesibilidad




significativa








especiacutefica





futuro



Informacioacuten

explicativa y

contextual



cambian


















obligatorios



















siguiente orden

















(0)









































los estimados














etc)




















del indicador



FL=n

FL=1

)

k=n

k=1






cero










FSN = FS3



hasta n

























Tabla 4-5











Ambiental Social
























245 Resultados












Ind

crudo


crudo




pH 1 1 1 1 0 0 000 PCat 1 1 1 1 1 0 000

CE 1 1 1 1 0 3 000 JC 2 1 1 1 1 1 100 050

CICE 1 1 1 1 0 2 000 JA 2 1 1 1 0 1 000

P 2 1 1 1 0 0 000 ELB 1 1 1 1 0 1 000

Db 1 1 0 1 0 0 000 ELB(45) 1 1 1 1 1 1 086 043

CAD 2 1 1 1 0 0 000 PO 1 1 1 1 1 1 086 043

Txt 0 0 0 1 0 0 000 HT 2 1 1 1 1 1 100 050

Ntr-


SQSMAF 2 1 1 1 1 0 000 VC 2 1 1 1 0 1 000

SQPCA 2 1 1 1 1 2 073 036 FC 2 1 1 1 0 0 000

LU 2 1 1 1 1 1 064 032 IV 2 1 1 1 0 0 000

W-kg 2 1 1 1 1 1 064 032 GI 1 1 1 1 0 1 000

N-kg 1 1 1 1 1 2 064 032 NI 2 1 1 1 1 1 100 050

FWT 2 1 1 1 1 5 100 050 BC 2 1 1 1 1 1 100 050

MWT 2 1 1 1 1 5 100 050 NPV 1 1 1 1 1 1 086 043

EP 2 1 1 1 1 5 100 050 ORO 1 1 1 1 1 1 086 043

AP 1 1 1 1 1 5 091 045 IRR 1 1 1 1 1 1 086 043

GWP 2 1 1 1 1 5 100 050 BPQ 2 1 1 1 1 1 100 050

OLD 1 1 1 1 1 5 091 045 BPP 2 1 1 1 1 0 000













































Indicador

base

Principales NbPr

Alternos NbAt




LU 3 0 2 1 1 064 013 2 0 1 0 060 012

W-kg 3 0 2 1 1 064 013 1 0 1 0 040 008

N-kg 3 0 1 2 1 064 013 1 0 1 0 040 008

FWT 2 0 0 0 1 027 005 1 0 0 0 020 004

MWT 2 0 0 0 1 027 005 1 0 0 0 020 004

EP 2 0 0 1 1 036 007 2 0 0 0 040 008

AP 2 0 0 0 1 027 005 1 0 0 0 020 004

GWP 2 0 0 0 1 027 005 2 0 0 0 040 008

OLD 2 0 0 0 1 027 005 1 0 0 0 020 004


JC 2 0 2 0 0 036 007 2 0 1 0 060 012

ELB(45) 3 0 0 0 1 036 007 0 0 0 0 000 000

PO 2 0 0 0 1 027 005 1 0 0 0 020 004

HT 2 0 0 0 1 036 007 1 0 0 0 020 004


BC 1 0 2 1 1 045 009 2 0 1 1 080 016

NPV 1 0 2 1 1 045 009 2 0 1 1 080 016

ORO 1 0 2 1 1 045 009 1 0 1 1 060 012

IRR 1 0 2 1 1 045 009 2 0 1 1 080 016

BPQ 1 0 2 1 1 045 009 2 0 1 1 080 016




2-27)














covarianza del PCA

Indicador




SQPCA 039 039 076 072 072 072 072 072 072

035 100 100 100 207 100 010

LU 039 100 054 077 077 077 077 077 077

027 100 100 100 ϯ 187 100 010

W-kg 039 100 054 077 077 077 077 077 077

027 100 100 100 ϯ 166

N-kg 076 054 054 095 095 095 095 095 095

016 100 100 100 167 100 010

FWT 072 077 077 095 100 100 100 100 100

009 000 000

MWT 072 077 077 095 100 100 100 100 100

009 000 000

EP 072 077 077 095 100 100 100 100 100

009 000 000

AP 072 077 077 095 100 100 100 100 100

009 000 000

GWP 072 077 077 095 100 100 100 100 100

009 000 000

OLD 072 077 077 095 100 100 100 100 100

009 000 000


Yd JC ELB(45) PO HT

Yd 019 041 077 077

047 100 100 050 253 050 005

JC 019 071 024 024

066 200 200 100 196 100 010

ELB(45) 041 071 070 070

037 200 200 100 122 100 010

PO 077 024 070 100

032 100 100 050 ϯ 133

HT 077 024 070 100

032 100 100 050 ϯ 147 050 005



NI 100 100 100 100 096

001 000 000

BC 100 100 100 100 096

001 000 000

NPV 100 100 100 100 096

001 000 000

ORO 100 100 100 100 097

001 000 000

IRR 100 100 100 100 097

001 000 000

BPQ 096 096 096 097 097

004 000 004 100 225 100 010




246 Discusioacuten


















00

02

04

06

08

10



Pu

nta

je


ObGt NbPr NbAt CrLc
















enfoques

































247 Conclusiones












agriacutecola





31 Resumen























32 Abstract




















experiments
































































Numeral 23


















Freudenberg (2003)



Vacute =v minus vx

Ds Ecuacioacuten 22






Vacute =v

MA Ecuacioacuten 23







Vacute =v

vx Ecuacioacuten 24






































k=n

k=1

Ecuacioacuten 26





2011)






ISP = prod IkWk

k=n

k=1

Ecuacioacuten 27












k=n

k=1

Ecuacioacuten 28












Wk

W1 W2 W3 W1 W2 W3 W1 W2 W3 W1 W2 W3 033 033 033 01 01 08 01 08 01 08 01 01

Ik

I1-W1 I1-W2 I1-W3

I1-W1 I1-W2 I1-W3

I1-W1 I1-W2 I1-W3

I1-W1 I1-W2 I1-W3

I1

00 - 03 03 - 03 10 - 03 00 - 01 03 - 01 10 - 08 00 - 01 03 - 08 10 - 01 00 - 08 03 - 01 10 - 01

03 - 03 10 - 03 00 - 03 03 - 01 10 - 01 00 - 08 03 - 01 10 - 08 00 - 01 03 - 08 10 - 01 00 - 01

10 - 03 00 - 03 03 - 03 10 - 01 00 - 01 03 - 08 10 - 01 00 - 08 03 - 01 10 - 08 00 - 01 03 - 01


I2

01 - 03 03 - 03 10 - 03 01 - 01 03 - 01 10 - 08 01 - 01 03 - 08 10 - 01 01 - 08 03 - 01 10 - 01

03 - 03 10 - 03 01 - 03 03 - 01 10 - 01 01 - 08 03 - 01 10 - 08 01 - 01 03 - 08 10 - 01 01 - 01

10 - 03 01 - 03 03 - 03 10 - 01 01 - 01 03 - 08 10 - 01 01 - 08 03 - 01 10 - 08 01 - 01 03 - 01


I3

01 - 03 03 - 03 10 - 03 01 - 01 03 - 01 10 - 08 01 - 01 03 - 08 10 - 01 01 - 08 03 - 01 10 - 01

03 - 03 10 - 03 01 - 03 03 - 01 10 - 01 01 - 08 03 - 01 10 - 08 01 - 01 03 - 08 10 - 01 01 - 01

10 - 03 01 - 03 03 - 03 10 - 01 01 - 01 03 - 08 10 - 01 01 - 08 03 - 01 10 - 08 01 - 01 03 - 01



en MSEAS

























































del suelo GISQ




al 2007)


SQSMAF
























suelo

Biofunctool





































(Lynch et al 2012)












Potasio K

Calcio Ca

Magnesio Mg


Sodio Na















producido W-kg


cosechado
























Punto de marchitez

permanente PMP








































































Salud humana










sobre los humanos


referencia

























Inversioacuten




Rentabilidad









los costos




























-200

-150

-100

-050

000

050

100

150

200

250

94 96 100 100 103 105 105 107 109 110 112 112 113 115 118 122 127 128 129 140

N

v

N1 N2 N3 N4











PC

j=1

Ecuacioacuten 29



atributo



















en este escenario
















00

02

04

06

08

10

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

010 033 100 010 033 100 010 033 100

000 033 100

IS

Ik


I3

I2

I1





indicador por otro









Arriaza 2011)





00

02

04

06

08

10

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

010 033 100 010 033 100 010 033 100

000 033 100

IS

Ik


I3

I2

I1





















00

02

04

06

08

10

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

010 033 100 010 033 100 010 033 100

000 033 100

IS

Ik


I3

I2

I1








36 Conclusiones











00

02

04

06

08

10

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

010 033 100 010 033 100 010 033 100

000 033 100

IS

Ik


I3

I2

I1




los agricultores






411 Resumen


















sostenibilidad




412 Abstract


















fertilization































2017)














































sistema productivo



Comercial


enmienda




bioloacutegico




Composicioacuten ()



N o P)


poliestireno NA



Costo



($UMCmb)














Tratamientos



















Agua







Fertilizantes














ElmFr = DsFr GdElm



$Elm = $Fr GrdElm

Pesticidas













IAPst = DsPst IA





Combustibles






Materiales



otros




Fuerza laboral








Cosecha













ha4Cat)





















































Calidad del suelo



del suelo

SQSMAF --- 0 - 1








StockC




de SQSA








Ecuacioacuten 30

Consumo de agua por


Ecuacioacuten 31



Ecuacioacuten 32



Ecuacioacuten 33




Ecuacioacuten 34

S minus Pr = 1 m2

kg Producto




kg Producto mminus2


i n

EP = sum (

vi

Mi x

No2

Ae

1MPO4

3minus x

No2

Ap

) mi

i








Ecuacioacuten 35







Ecuacioacuten 36






Ecuacioacuten 37


















AP = sum (ηSO2

MSO2

Mi

)

119894

mi


T

0

int aCO2cCO2

(t)dtT

0

)

i

mi

OLD = sum (δ[O3]i

δ[O3]CFCminus11

) mi

i










Porcentaje de

primera

categoriacutea

PCat MYM

Ecuacioacuten 38



Jornales por

ciclo por

hectaacuterea

JC jornal ciclo-1

ha-1 MNM -----------------

Jornales por

antildeo por

hectaacuterea


ha-1 MNM

Ecuacioacuten 39


esfuerzo de labor

ELB --- MNM


esfuerzo de labor

ELB(45) MNM


fotoquiacutemicos

PO kg C2H4 eq MNM

Ecuacioacuten 40




Toxicidad


Ecuacioacuten 41










PCat = PCat

PTottimes 100


PO = sum (

aibi

frasl

cC2H4

bC2H6frasl

) mi

i

HT = sum HTPin

in

times fin times mi



(Tabla 4-2)



Egresos

Costos



Inversioacuten


Ingresos



Ecuacioacuten 42

Rentabilidad

Valor presente

neto NPV $ MYM

Ecuacioacuten 43

Relacioacuten




Ecuacioacuten 45



Punto de


BPQ kg ha-1 MNM

Ecuacioacuten 46

Punto de

equilibrio por

precio














NPV =FC1

(1 + i)1+

FC2

(1 + i)2+

FCn

(1 + i)nminus IV

BCfrasl =

GI

VC + FC

OIR = sum(

FC + VCGI

) i

n

n

i=1

BPQ = FC

PVU minus VCU

119861119875119875 = 119865119862

1 minus119881119862

119881119890119899119905119886119904 119879119900119905119886119897119890119904


















PC

j=1

Ecuacioacuten 48

































Tabla 4-5)




sumCS 1 2 3 N



SQ

SQSMAF 034 067 078 04 30 30 10

SQSA 034 077 064 04 30 30 10 071

SQW 067 077 093 02 20 20 07 071

SQPCA 078 064 093 02 20 20 07 071

Slo-Plt

LU 100 054 02 20 20 07 ϯ 061

W-kg 100 054 02 20 20 07 ϯ 053

N-kg 054 054 05 30 30 10 054

Slo-Ag

FWT 100 100 00 10 10 10 ϯ 059

MWT 100 100 00 10 10 10 ϯ 059

EP 100 100 00 10 10 10 ϯ 065

Slo-At

AP 100 100 00 10 10 10 ϯ 059

GWP 100 100 00 10 10 10 ϯ 063

OLD 100 100 00 10 10 10 ϯ 055



S Alm Yd 018 08 20 20 10 ϯ 067

PCat 018 08 20 20 10 ϯ

G Epl JC --- --- --- 10 067

S Hm

ELB 090 031 031 05 30 30 10 057

ELB(45) 090 071 071 02 10 10 03

PO 031 071 100 03 20 20 07 ϯ 059

HT 031 071 100 03 20 20 07 ϯ 061



Egr VC 087 01 10 10 10 ϯ 071

FC 087 01 10 10 10 ϯ 063

Invr IV --- --- --- 10 058

Ingr GI 100 00 10 10 10 ϯ

NI 100 00 10 10 10 ϯ 071

Rtbl

BC 100 100 100 096 097 00 10 10 10 ϯ 072

NPV 100 100 100 096 097 00 10 10 10 ϯ 064

ORO 100 100 100 097 098 00 10 10 10

IRR 100 100 100 097 097 00 10 10 10 064

BPQ 096 096 097 097 100 00 10 10 10 056

BPP 097 097 098 097 100 00 10 10 10 056


















Atrib Ind


Ob

St

Cu

At

Ep

In

TrE

s

NoR

d

SgD

f WCS

Md

As

PrT

z

Md

Ed

Ob

Es

VrR

t WCS

AcT

n

DsP

t

PrF

u

AgV

r

WCS WCS

05 02 02 01


SQ

SQSMAF 2 1 1 1 1 0 00 3 0 2 2 1 07 015 2 1 1 1 10 020 10 010 000

SQSA 2 1 1 1 1 3 08 041 3 0 2 2 1 07 015 2 0 1 1 08 016 10 010 081

SQW 2 1 1 1 1 3 08 041 3 0 2 2 1 07 015 2 0 1 1 08 016 07 007 078

SQPCA 2 1 1 1 1 3 08 041 3 0 2 2 1 07 015 2 0 1 1 08 016 07 007 078

Slo-Plt

LU 2 1 1 1 1 2 07 036 3 0 2 1 1 06 013 2 0 1 0 06 012 07 007 068

W-kg 2 1 1 1 1 2 07 036 3 0 0 1 1 05 009 1 0 1 0 04 008 000

N-kg 1 1 1 1 1 2 06 032 3 0 2 2 1 07 015 1 0 1 0 04 008 10 010 064

Slo-Ag

FWT 2 1 1 1 1 5 10 050 2 0 0 0 1 03 005 1 0 0 0 02 004 000

MWT 2 1 1 1 1 5 10 050 2 0 0 0 1 03 005 1 0 0 0 02 004 000

EP 2 1 1 1 1 5 10 050 2 0 0 1 1 04 007 2 0 0 0 04 008 10 010 075

Slo-At

AP 2 1 1 1 1 5 10 050 2 0 0 0 1 03 005 1 0 0 0 02 004 000

GWP 2 1 1 1 1 5 10 050 2 0 0 0 1 03 005 2 0 0 0 04 008 10 010 073

OLD 1 1 1 1 1 5 09 045 2 0 0 0 1 03 005 1 0 0 0 02 004 000


S Alm Yd 2 1 1 1 1 2 07 036 3 0 2 2 1 07 015 2 1 1 0 08 016 10 010 077

PCat 2 1 1 1 1 0 00 3 0 2 2 1 07 015 1 0 0 0 02 004 000

G Epl JC 2 1 1 1 1 5 10 050 1 0 2 0 0 03 005 2 0 1 0 06 012 10 010 077

S Hm

ELB 2 1 1 1 1 5 10 050 3 0 0 0 1 04 007 0 0 0 0 00 000 10 010 067

ELB(45) 2 1 1 1 0 5 00 3 0 0 0 1 04 007 0 0 0 0 00 000 03 003 000

PO 2 1 1 1 1 5 10 050 2 0 0 0 1 03 005 1 0 0 0 02 004 000

HT 2 1 1 1 1 5 10 050 2 0 0 1 1 04 007 1 0 0 0 02 004 07 007 068


Egr VC 2 1 1 1 1 5 10 050 1 0 2 1 1 05 009 1 1 1 0 06 012 10 010 081

FC 2 1 1 1 1 4 09 045 1 0 2 0 0 03 005 1 1 1 0 06 012 000

Invr IV 2 1 1 1 1 3 08 041 1 0 2 0 0 03 005 1 1 1 0 06 012 10 010 068

Ingr GI 2 1 1 1 0 3 00 3 0 2 1 1 06 013 1 0 1 0 04 008 000

NI 2 1 1 1 1 3 08 041 3 0 2 2 1 07 015 2 1 1 0 08 016 10 010 081

Rtbl

BC 2 1 1 1 1 3 08 041 3 0 0 2 1 05 011 2 1 1 1 10 020 10 010 082

NPV 2 1 1 1 1 3 08 041 1 0 0 2 1 04 007 2 0 1 1 08 016 000

ORO 2 1 1 1 0 3 00 1 0 0 2 1 04 007 1 0 1 1 06 012 10 010 000

IRR 2 1 1 1 1 3 08 041 1 0 0 2 1 04 007 2 0 1 1 08 016 10 010 074

BPQ 2 1 1 1 1 2 07 036 1 0 0 2 1 04 007 1 0 1 1 06 012 10 010 066

BPP 2 1 1 1 1 2 07 036 1 0 0 2 1 04 007 1 0 1 1 06 012 10 010 066

















(Tabla 4-7)


Ponderacioacuten
















principales (PCA)



Auto-valores 1643 0548 0003 1330 1051 0355 1455 0940 0002

Variabilidad () 0900 0100 0000 0590 0368 0042 0706 0294 0000

Var Acumulada () 0900 1000 1000 0590 0958 1000 0706 1000 1000

pcj () 100 62 38 100



Ambiental

Calidad suelo 0479 -0597 0644 0229 023

Suelo-Planta 0453 0796 0401 0205 021

Suelo-Agua 0532 -0071 -0461 0283 028

Suelo-Atmosfera 0532 -0070 -0460 0283 028

Social

Seg Alimentaria -0698 0272 0662 0488 0074 0300 0028 033


Salud humana 0714 0195 0673 0509 0038 0313 0015 034

Econoacutemica

Egresos 0254 -0956 0144 0065 006

Inversioacuten 0540 0017 -0841 0292 029

Ingresos 0568 0202 0367 0322 032

Rentabilidad 0567 0211 0369 0321 032






















Calidad del suelo

SQSMAF 086 a 089 a 088 a 087 a 089 a

SQSA 050 b 069 a 046 b 054 ab 058 ab

SQWP 081 b 087 a 082 b 083 ab 084 ab

SQPCA 058 b 067 a 061 ab 059 ab 064 ab

Rel suelo-planta

LU 0047 a 0053 b 0046 a 0048 a 0048 a

W-kg 3857 a 4350 b 3750 a 3936 a 3919 a

N-kg 174 c 108 a 150 b 138 b 117 a

Rel suelo-agua

FWT 32E-02 a 27E-01 e 80E-02 b 14E-01 c 19E-01 d

MWT 12E+01 a 10E+02 e 31E+01 b 53E+01 c 73E+01 d

EP 26E-04 a 22E-03 e 67E-04 b 11E-03 c 16E-03 d


AP 17E-02 a 14E-01 e 42E-02 b 71E-02 c 98E-02 d

GWP 57E-02 a 47E-01 e 14E-01 b 24E-01 c 33E-01 d

OLD 42E-07 a 35E-06 e 11E-06 b 18E-06 c 25E-06 d


Seguridad

Alimentaria

Yd 2116 a 1878 b 2178 a 2073 a 2083 a

PCat 0377 a 0386 a 0390 a 0383 a 0380 a


Salud Humana

ELB 28438 a 28457 d 28462 a 28456 c 28444 b

ELB(45) 01880 e 01838 a 01846 b 01849 c 01859 d

PO 583E-06 a 487E-05 e 147E-05 b 250E-05 c 344E-05 d

HT 023 a 191 e 058 b 098 c 135 d


Egresos VC 1394 a 1401 b 1411 c 1406 b 1398 b

FC 607 a 607 a 608 c 608 bc 607 ab



NI 5511 a 2774 b 6351 a 4719 ab 5176 ab

Rentabilidad

BC 118 a 105 b 122 a 114 ab 116 ab

NPV 10836 a 4665 b 12729 a 9050 ab 10081 ab

ORO 022 a 012 b 024 a 019 ab 020 a

IRR 087 a 049 b 099 a 076 ab 083 ab

BPQ 240745 a 276947 b 237501 a 248318 a 244828 a

BPP 64471 a 72796 b 63157 a 66227 a 65456 a










































(Figura 4-1)


















a

e

b

cd

a

e

b

cd

a

b

aab

aba

d

b

cc

00

02

04

06

08

10

ChC OrC Mx1 Mx2 Mx3

IS

Tratamiento













Lal 2016)


















insostenible





ISS 096 a 047 d 063 b 053 c 050 cd

ISP 096 a 029 e 057 b 042 c 035 d

ISλ000 019 a 003 e 011 b 006 c 005 d

ISλ025 038 a 014 e 024 b 018 c 016 d

ISλ050 058 a 025 d 037 b 030 c 028 cd

ISλ075 077 a 036 d 050 b 042 c 039 cd

ISλ100 096 a 047 d 063 b 053 c 050 cd


ISS 097 a 065 d 078 b 071 c 069 c

ISP 097 a 046 e 072 b 059 c 054 d

ISλ000 031 a 004 e 013 b 008 c 005 d

ISλ025 048 a 019 e 029 b 023 c 021 d

ISλ050 064 a 034 d 045 b 039 c 037 c

ISλ075 081 a 050 d 062 b 055 c 053 c

ISλ100 097 a 065 d 078 b 071 c 069 c


ISS 092 a 076 b 096 a 087 ab 090 ab

ISP 091 a 069 b 096 a 086 ab 089 ab

ISλ000 006 a 006 a 006 a 006 a 006 a

ISλ025 028 a 024 b 029 a 027 ab 027 ab

ISλ050 049 a 041 b 051 a 047 ab 048 ab

ISλ075 070 a 058 b 074 a 067 ab 069 ab

ISλ100 092 a 076 b 096 a 087 ab 090 ab

Total

ISS 095 a 061 d 078 b 069 c 068 c

ISP 095 a 045 d 073 b 060 c 055 c

ISλ000 016 a 004 e 010 b 007 c 005 d

ISλ025 037 a 019 d 027 b 022 c 021 c

ISλ050 057 a 033 d 044 b 038 c 037 c

ISλ075 076 a 047 d 061 b 054 c 052 c

ISλ100 095 a 061 d 078 b 069 c 068 c

416 Conclusiones
















421 Resumen
















422 Abstract






























al 2009)





























sostenibilidad







productivo






4242 Uso de MSEAS









































Tabla 4-4
























respectivamente
















SQPCA (Tabla 4-11)



Atrib Ind


Ob

St

Cu

At

Ep

In

TrE

s

NoR

d

SgD

f WCS

Md

As

PrT

z

Md

Ed

Ob

Es

VrR

t WCS

AcT

n

DsP

t

PrF

u

AgV

r

WCS WCS

05 02 02 01


SQ

SQSMAF 2 1 1 1 1 0 00 3 0 2 2 1 07 015 2 1 1 1 10 020 10 010 000

SQSA 2 1 1 1 1 1 10 050 3 0 2 2 1 07 015 2 0 1 1 08 016 10 010 081

SQW 2 1 1 1 1 1 10 050 3 0 2 2 1 07 015 2 0 1 1 08 016 10 010 091

SQPCA 2 1 1 1 1 0 00 3 0 2 2 1 07 015 2 0 1 1 08 016 10 010 000

Slo-Plt

LU 2 1 1 1 1 1 10 050 3 0 2 1 1 06 013 2 0 1 0 06 012 07 007 081

W-kg 2 1 1 1 1 1 10 050 3 0 0 1 1 05 009 1 0 1 0 04 008 000

N-kg 1 1 1 1 1 1 09 043 3 0 2 2 1 07 015 1 0 1 0 04 008 10 010 078

Slo-Ag

FWT 2 1 1 1 1 1 10 050 2 0 0 0 1 03 005 1 0 0 0 02 004 000

MWT 2 1 1 1 1 1 10 050 2 0 0 0 1 03 005 1 0 0 0 02 004 000

EP 2 1 1 1 1 1 10 050 2 0 0 1 1 04 007 2 0 0 0 04 008 10 010 075

Slo-At

AP 2 1 1 1 1 1 10 050 2 0 0 0 1 03 005 1 0 0 0 02 004 000

GWP 2 1 1 1 1 1 10 050 2 0 0 0 1 03 005 2 0 0 0 04 008 10 010 073

OLD 1 1 1 1 1 1 09 043 2 0 0 0 1 03 005 1 0 0 0 02 004 000


S Alm Yd 2 1 1 1 1 1 10 050 3 0 2 2 1 07 015 2 1 1 0 08 016 10 010 091

PCat 2 1 1 1 1 0 00 3 0 2 2 1 07 015 1 0 0 0 02 004 000

G Epl JC 2 1 1 1 1 1 10 050 1 0 2 1 1 05 009 2 0 1 0 06 012 10 010 081

JA 2 1 1 1 1 1 10 050 1 0 2 2 1 05 011 2 0 1 0 06 012 10 010 083

S Hm

ELB 2 1 1 1 1 1 10 050 3 0 0 0 1 04 007 0 0 0 0 00 000 10 010 067

ELB(45) 2 1 1 1 0 1 00 3 0 0 0 1 04 007 0 0 0 0 00 000 10 010 000

PO 2 1 1 1 1 1 10 050 2 0 0 0 1 03 005 1 0 0 0 02 004 000

HT 2 1 1 1 1 1 10 050 2 0 0 1 1 04 007 1 0 0 0 02 004 10 010 071


Egr VC 2 1 1 1 1 1 10 050 1 0 2 1 1 05 009 1 1 1 0 06 012 10 010 081

FC 2 1 1 1 1 1 10 050 1 0 2 0 0 03 005 1 1 1 0 06 012 000

Invr IV 2 1 1 1 1 1 10 050 1 0 2 0 0 03 005 1 1 1 0 06 012 10 010 077

Ingr GI 2 1 1 1 0 1 00 3 0 2 1 1 06 013 1 0 1 0 04 008 000

NI 2 1 1 1 1 1 10 050 3 0 2 2 1 07 015 2 1 1 0 08 016 10 010 081

Rtbl

BC 2 1 1 1 1 1 10 050 3 0 0 2 1 05 011 2 1 1 1 10 020 04 004 085

NPV 2 1 1 1 1 1 10 050 1 0 0 2 1 04 007 2 0 1 1 08 016 000

ORO 2 1 1 1 0 1 00 1 0 0 2 1 04 007 1 0 1 1 06 012 04 004 000

IRR 2 1 1 1 1 1 10 050 1 0 0 2 1 04 007 2 0 1 1 08 016 04 004 077

BPQ 2 1 1 1 1 1 10 050 1 0 0 2 1 04 007 1 0 1 1 06 012 10 010 079

BPP 2 1 1 1 1 0 00 1 0 0 2 1 04 007 1 0 1 1 06 012 04 004 064
















































sumCS 1 2 3 N



SQ

SQSMAF 037 053 064 05 40 40 10

SQSA 037 063 066 04 40 40 10 071

SQW 053 063 069 04 40 40 10 081

SQPCA 064 066 069 03 40 40 10

Slo-Plt

LU 078 016 05 20 20 07 075

W-kg 078 049 04 20 20 07 067

N-kg 016 049 07 30 30 10 068

Slo-Ag

FWT 100 100 00 10 10 10 ϯ 059

MWT 100 100 00 10 10 10 ϯ 059

EP 100 100 00 10 10 10 ϯ 065

Slo-At

AP 100 100 00 10 10 10 ϯ 059

GWP 100 100 00 10 10 10 ϯ 063

OLD 100 100 00 10 10 10 ϯ 052



S Alm Yd 034 07 20 20 10 ϯ 081

PCat 034 07 20 20 10 ϯ 059

G Epl JC 100 00 10 10 10 ϯ 071

JA 100 00 10 10 10 ϯ 073

S Hm

ELB 099 021 021 05 30 30 10 057

ELB(45) 099 007 007 06 30 30 10

PO 021 007 100 06 30 30 10 ϯ 059

HT 021 007 100 06 30 30 10 ϯ 061



Egr VC 051 05 20 20 10 ϯ 071

FC 051 05 20 20 10 ϯ 067

Invr IV --- --- --- 10 067

Ingr GI 098 00 10 10 10 ϯ

NI 098 00 10 10 10 ϯ 071

Rtbl

BC 098 100 097 005 071 03 20 20 04 081

NPV 098 098 092 013 057 03 30 30 06 073

ORO 100 098 096 004 071 03 20 20 04

IRR 097 092 096 027 084 02 20 20 04 073

BPQ 005 013 004 027 073 08 50 50 10 069

BPP 071 057 071 084 073 03 20 20 04 060












productor






Calidad del Suelo

SQSMAF 087 a 086 a 089 a

SQSA 037 b 053 a 048 a

SQW 061 b 062 ab 064 a

SQPCA 046 a 048 a 048 a

Rel suelo-planta

LU 0653 b 0704 c 0273 a

W-kg 30648 c 20607 b 12214 a

N-kg 756 c 465 a 627 b

Rel suelo-agua

FWT 0033 c 0020 a 0028 b

MWT 12882 c 7919 a 10678 b

EP 34E-04 c 21E-04 a 29E-04 b


AP 20E-03 c 12E-03 a 16E-03 b

GWP 70E-01 c 43E-01 a 58E-01 b

OLD 44E-08 c 27E-08 a 37E-08 b


Seguridad

Alimentaria

Yd 69607 c 84288 b 119535 a

PCat 0746 b 0863 a 0726 b


JA 237 c 154 a 189 b

Salud Humana

ELB 34740 b 34267 a 37316 c

ELB(45) 05440 b 05407 a 08195 c

PO 592E-05 c 364E-

05 a 491E-05 b

HT 024 c 015 a 020 b



FC 201 c 193 b 188 a



NI 2042 a 1140 b 2165 a

Rentabilidad

BC 153 b 131 c 163 a

NPV 3526 b 1883 c 3821 a

ORO 033 b 022 c 039 a

IRR 383 b 266 c 512 a

BPQ 40895 a 73290 b 84318 c

BPP 102186 b 98075 b 39364 a

















principales (PCA)



Auto-valores 1732 23E-05 35E-07 1400 1020 0036 1525 1293 0026

Variabilidad () 1000 0000 0000 0653 0347 0000 0582 0418 0000

Acumulado () 1000 1000 1000 0653 1000 1000 0582 1000 1000

pcj () 100 65 35 58 42



Ambiental

Calidad suelo 0552 -0254 0794 0304 0065 0222 0018 024

Suelo-Planta 0065 0963 0263 0004 0926 0003 0252 026

Suelo-Agua -0588 -0066 0387 0346 0004 0252 0001 025


Social

Seg Alimentaria 0714 -0042 0699 0509 0002 0333 0001 033


Salud humana 0660 0373 -0651 0436 0139 0285 0048 033

Econoacutemica

Egresos -0453 0558 -0594 0206 0312 0120 0130 025

Inversioacuten -0542 0434 0680 0294 0188 0171 0079 025

Ingresos 0454 0558 -0222 0206 0312 0120 0130 025

Rtabilidad 0543 0434 0369 0294 0188 0171 0079 025









005) n=15








c

ba

c

ab

bc

a

c

ba

00

02

04

06

08

10


IS

Tratamiento



426 Conclusiones




social




51 Resumen















= 088


futura


52 Abstract





















































sistema productivo
























respectivamente
































P2 ---- 07 07

TC degC 25 25

PD ---- 07 01

G2 cm2 m-2 diacutea-1 1236 1236





Bolivar (2014)



30 AP 0325 0431 0807 1000 ND 0820 5300 39480 56270

48 AB 0367 0695 1291 0700 ND 0810 5400 32050 53610

77 BNL 0433 0819 1466 0500 ND 0660 5400 11610 69700

109 BN2 0438 0759 1387 0200 ND 0590 5200 9310 65850

150 2CN 0280 0403 0717 0000 ND 1220 4600 78840 20730


30 0000 0457 5300 -99000 25800

48 0000 0465 5400 -99000 29000

77 0000 0465 5400 -99000 29600

109 0000 0448 5200 -99000 25800

150 0000 0397 4600 -99000 25100















incluido en DSSAT



(Smith et al 1997)







































5-7)




0

20

40

60

80

100

120

Precip

ita

cioacute

n (

mm

)

17

18

19

20

21

22

Tem

pera

tura

maacute

xim

a (

degC)

4

5

6

7

8

9

Tem

pera

tura

miacuten

ima

(degC

)

10

12

14

16

18

20

22

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Ra

dia

cioacute

n (

Mj

m-2

diacutea

-1)

Mes









2016-2040

Trat

2016 - 2040 2041 - 2070 2071 - 2100


Mg ha-1

RC

P 4

5 Control 349 2750 035 049 398 14 2750 00 034 -35 051 34 424 21 2749 00 034 -44 052 60

As 329 2750 021 040 380 15 2750 00 020 -49 041 17 409 24 2749 00 020 -63 042 47

AsSp 360 2751 017 041 411 14 2750 00 017 -26 041 19 439 22 2749 -01 017 -37 043 49

AsSp25 324 2750 016 038 376 16 2750 00 015 -21 039 18 404 25 2749 00 015 -34 040 47

AsSp50 315 2751 015 036 370 17 2750 00 014 -17 036 24 400 27 2749 00 014 -32 038 54

RC

P 8

5

Control 353 2751 035 049 411 16 2748 -01 034 -39 052 63 447 27 2746 -02 033 -71 054 96

As 330 2751 021 040 392 19 2749 -01 020 -50 043 60 429 30 2746 -02 019 -87 044 99

AsSp 362 2752 017 040 424 17 2749 -01 017 -23 043 63 460 27 2747 -02 016 -36 044 98

AsSp25 325 2752 016 038 389 20 2749 -01 015 -19 040 62 426 31 2747 -02 015 -33 042 105

AsSp50 317 2752 015 035 381 20 2749 -01 014 -16 038 64 423 34 2747 -02 014 -26 039 110










0

10

20

30

40


Yd

( M

g h

a-1

)

Tratamiento



- + NH4+ - N




















06

07

08

09

10

Antildeo


2016 2100



(2020 - 2100)














aplicado



0

250

500

750

1000

CO

2(p

pm

)

Antildeo


1971 2019

2050 2100

Actual

RCP






























5-4)



- 2070)


Tt Wk Tt Wk Tt Wk


Calidad del suelo

SQSMAF 081

022

081

018

081

018 SQSA 079 079 079

SQW 000 079 079

SQPCA 091 091 091

Rel suelo-planta

LU 068

026

072

027

072

027 W-kg 000 000 000

N-kg 078 078 078

Rel suelo-agua

FWT 000

027

000

027

000

027 MWT 000 000 000

EP 071 075 075

NO3 079 --- ---


AP 000

026

000

027

000

027 GWP 073 073 073

OLD 000 000 000



033 000

050 000

050 PCat 079 079 079


Salud humana

ELB 067

032

054

050

054

050 ELB(45) 000 067 067

PO 000 000 000

HT 067 071 071


Egresos VC 077

025 077

025 077

025 FC 064 064 064


Ingresos GI 000

027 000

027 067

027 NI 081 081 000

Rentabilidad

BC 077

027

077

027

077

027

NPV 000 000 000

ORO 000 000 000

IRR 069 069 069

BPQ 075 075 075

BPP 065 061 065


















Calidad del suelo

SQSMAF 085 b 095 a 088 b 096 a 096 a

SQSA 039 b 043 ab 046 a 046 a 046 a

SQWP 068 a 068 a 070 a 071 a 071 a

SQPCA 075 d 076 cd 079 bc 081 ab 084 a

Rel suelo-planta

LU 0310 ab 0320 ab 0294 a 0326 ab 0343 b

W-kg 10932 ab 11251 ab 10349 a 11476 ab 12072 b

N-kg 906 d 478 c 440 bc 366 b 256 a

Rel suelo-agua

FWT 0040 d 0020 c 0018 c 0015 b 0011 a

MWT 15438 d 7697 c 7082 c 5889 b 4130 a

EP 41E-04 d 19E-04 c 17E-04 bc 15E-04 b 10E-04 a

NO3 1722 e 1437 d 1101 c 819 b 643 a


AP 24E-03 d 11E-03 c 10E-03 bc 85E-04 b 60E-04 a

GWP 84E-01 d 39E-01 c 36E-01 bc 30E-01 b 21E-01 a

OLD 53E-08 d 26E-08 c 24E-08 bc 20E-08 b 14E-08 a



PCat 0672 c 0708 bc 0770 ab 0801 a 0748 abc


Salud Humana

ELB 301 a 301 b 302 e 302 d 302 c

ELB(45) 013 a 013 b 014 e 014 d 014 c

PO 710E-05 d 371E-05 c 341E-05 bc 284E-05 b 199E-05 a

HT 029 d 014 c 013 bc 011 b 008 a


Egresos VC 195 d 163 c 171 c 150 b 132 a

FC 199 b 192 a 193 a 191 a 190 a



NI 3051 b 3387 ab 4184 a 3706 ab 3377 ab

Rentabilidad

BC 176 b 194 ab 213 a 207 a 203 a

NPV 5402 b 6109 ab 7607 a 6709 ab 6091 ab

ORO 043 b 048 ab 053 a 052 a 051 a

IRR 539 b 756 ab 933 a 836 a 762 ab

BPQ 55741 c 48406 b 47597 ab 46806 ab 45061 a

BPP 54343 b 49979 ab 46777 ab 49113 ab 48917 a






































(Barrera 1998)






Calidad del suelo

SQSMAF 085 b 095 a 088 b 096 a 096 a

SQSA 039 b 043 ab 046 a 046 a 046 a

SQWP 068 b 068 ab 070 ab 071 ab 071 a

SQPCA 075 d 076 cd 079 bc 081 ab 084 a

Rel suelo-planta

LU 0250 ab 0258 ab 0240 a 0261 ab 0275 b

W-kg 8791 a 9088 a 8454 a 9180 a 9687 a

N-kg 728 d 386 c 359 bc 293 b 206 a

Rel suelo-agua

FWT 0032 d 0016 c 0015 c 0012 b 0009 a

MWT 12413 d 6218 c 5785 b 4711 b 3314 a

EP 33E-04 d 15E-04 c 14E-04 bc 12E-04 b 82E-05 a


AP 19E-03 d 90E-04 c 84E-04 bc 68E-04 b 48E-04 a

GWP 68E-01 d 32E-01 c 29E-01 bc 24E-01 b 17E-01 a

OLD 43E-08 d 21E-08 c 19E-08 bc 16E-08 b 11E-08 a



PCat 0672 c 0708 bc 0770 ab 0801 a 0748 abc


Salud Humana

ELB 30314 a 30349 a 30455 b 30461 b 30458 b

ELB(45) 01082 a 01131 b 01180 e 01225 d 01248 c

PO 571E-05 d 300E-05 c 279E-05 bc 227E-05 b 160E-05 a

HT 023 d 011 c 011 bc 009 b 006 a


Egresos VC 210 d 177 c 185 c 164 b 146 a

FC 200 b 193 a 193 a 192 a 191 a



NI 4612 b 4897 ab 5739 a 5333 ab 4865 ab

Rentabilidad

BC 211 b 230 ab 250 a 247 a 242 a

NPV 8337 b 8948 ab 10531 a 9768 ab 8890 ab

ORO 053 b 057 ab 060 a 060 a 059 a

IRR 809 b 1085 ab 1274 a 1193 a 1090 ab

BPQ 51536 c 45796 b 45468 b 44530 ab 43225 a

BPP 45234 a 41910 ab 39936 a 40933 ab 40875 ab

















































Calidad del suelo

SQSMAF 085 b 095 a 088 b 096 a 096 a

SQSA 039 b 043 ab 046 a 046 a 046 a

SQWP 068 b 068 ab 070 ab 071 ab 071 a

SQPCA 075 d 076 cd 079 bc 081 ab 084 a

Rel suelo-planta

LU 0242 ab 0250 ab 0233 a 0252 ab 0267 b

W-kg 8518 a 8809 a 8211 a 8878 a 9403 a

N-kg 706 d 374 c 349 bc 283 b 200 a

Rel suelo-agua

FWT 0031 d 0015 c 0014 c 0012 b 0008 a

MWT 12026 d 6025 c 5612 c 4554 b 3218 a

EP 32E-04 d 15E-04 c 14E-04 bc 11E-04 b 80E-05 a


AP 18E-03 d 87E-04 c 81E-04 bc 66E-04 b 47E-04 a

GWP 66E-01 d 31E-01 c 28E-01 bc 23E-01 b 16E-01 a

OLD 42E-08 d 20E-08 c 19E-08 bc 15E-08 b 11E-08 a



PCat 0672 c 0708 bc 0770 ab 0801 a 0748 abc


Salud Humana

ELB 30307 a 30342 a 30446 b 30452 b 30450 b

ELB(45) 01060 a 01109 b 01158 e 01200 d 01225 c

PO 225E-01 d 111E-01 c 104E-01 bc 842E-02 b 595E-02 a

HT 000 d 000 c 000 bc 000 b 000 a


Egresos VC 212 d 179 c 188 c 167 b 148 a

FC 200 b 193 a 193 a 192 a 191 a



NI 4865 a 5145 a 5997 a 5609 a 5092 a

Rentabilidad

BC 216 b 236 ab 255 a 254 a 248 a

NPV 8813 b 9414 ab 11016 a 10288 ab 9316 ab

ORO 054 b 058 ab 061 a 061 a 060 a

IRR 853 b 1138 ab 1331 a 1254 a 1139 ab

BPQ 51064 a 45491 b 45202 b 44256 bc 43023 c

BPP 44089 a 40878 ab 39026 b 39860 ab 39918 ab























e

dc

b

a

d

c c

b

a

d

c c

b

a

00

02

04

06

08

10

IS

Ambientala a a

a a

d

c c

b

a

d

cc

b

a

Social

b

aab a a

b

a a a a

b

a aa a

00

02

04

06

08

10


IS

Econoacutemico


e

d cb

a

d

c c

b

a

d

c c

b

a


Total





(Barrera 1998)

56 Conclusiones















sumCS 1 2 3 N



SQ

SQSMAF 044 058 051 05 40 40 10 071

SQSA 044 073 046 05 30 30 08 071

SQW 058 073 061 04 30 30 08

SQPCA 051 046 061 05 40 40 10 081

Slo-Plt

LU 100 007 05 20 20 07 ϯ 061

W-kg 100 007 05 20 20 07 ϯ 053

N-kg 007 007 09 30 30 10 068

Slo-Ag

FWT 100 100 072 01 10 10 10 ϯ 055

MWT 100 100 072 01 10 10 10 ϯ 055

EP 100 100 072 01 10 10 10 ϯ 061

NO3 072 072 072 03 10 10 10 069

Slo-At

AP 100 100 00 10 10 10 ϯ 059

GWP 100 100 00 10 10 10 ϯ 063

OLD 100 100 00 10 10 10 ϯ 055



S Alm Yd 028 07 20 20 10 ϯ 067

PCat 028 07 20 20 10 ϯ 069

G Epl JC --- --- --- 10 058

S Hm

ELB 100 075 075 02 10 10 10 ϯ 057

ELB(45) 100 075 076 02 10 10 10 ϯ

PO 075 075 100 02 10 10 10 ϯ 055

HT 075 076 100 02 10 10 10 ϯ 057



Egr VC 062 04 20 20 10 ϯ 067

FC 062 04 20 20 10 ϯ 054

Invr IV --- --- --- 10 054

Ingr GI 094 01 10 10 10 ϯ

NI 094 01 10 10 10 ϯ 071

Rtbl

BC 095 099 094 081 095 01 10 10 05 072

NPV 095 094 092 062 094 01 20 20 10 064

ORO 099 094 091 083 094 01 10 10 05

IRR 094 092 091 079 092 01 10 10 05 064

BPQ 081 062 083 079 077 02 20 20 10 065

BPP 095 094 094 092 077 01 10 10 05 060







sumCS 1 2 3 N



SQ

SQSMAF 044 058 051 05 40 40 10 071

SQSA 044 073 046 05 30 30 08 071

SQW 058 073 061 04 30 30 08 071

SQPCA 051 046 061 05 40 40 10 081

Slo-Plt

LU 100 007 05 20 20 07 ϯ 066

W-kg 100 007 05 20 20 07 ϯ

N-kg 007 007 09 30 30 10 068

Slo-Ag

FWT 100 100 00 10 10 10 ϯ 055

MWT 100 100 00 10 10 10 ϯ 055

EP 100 100 00 10 10 10 ϯ 065

Slo-At

AP 100 100 00 10 10 10 ϯ 059

GWP 100 100 00 10 10 10 ϯ 063

OLD 100 100 00 10 10 10 ϯ 055



S Alm Yd 029 07 20 20 10 ϯ

PCat 029 07 20 20 10 ϯ 069

G Epl JC --- --- --- 10

S Hm

ELB 085 072 072 02 10 10 03 044

ELB(45) 085 048 048 04 30 30 10 057

PO 072 048 100 03 20 20 07 ϯ 059

HT 072 048 100 03 20 20 07 ϯ 061



Egr VC 061 04 20 20 10 ϯ 067

FC 061 04 20 20 10 ϯ 054

Invr IV --- --- --- 10 054

Ingr GI 096 00 10 10 10 ϯ

NI 096 00 10 10 10 ϯ 071

Rtbl

BC 092 100 092 080 094 01 10 10 05 072

NPV 092 091 088 055 092 02 20 20 10 064

ORO 100 091 090 082 094 01 10 10 05

IRR 092 088 090 079 091 01 10 10 05 064

BPQ 080 055 082 079 075 03 20 20 10 065

BPP 094 092 094 091 075 01 10 10 05 056







sumCS 1 2 3 N



SQ

SQSMAF 044 058 051 05 40 40 10 071

SQSA 044 073 046 05 30 30 08 071

SQW 058 073 061 04 30 30 08 071

SQPCA 051 046 061 05 40 40 10 081

Slo-Plt

LU 100 008 05 20 20 07 ϯ 066

W-kg 100 008 05 20 20 07 ϯ

N-kg 008 008 09 30 30 10 068

Slo-Ag

FWT 100 100 00 10 10 10 ϯ 055

MWT 100 100 00 10 10 10 ϯ 055

EP 100 100 00 10 10 10 ϯ 065

Slo-At

AP 100 100 00 10 10 10 ϯ 059

GWP 100 100 00 10 10 10 ϯ 063

OLD 100 100 00 10 10 10 ϯ 055



S Alm Yd 029 07 20 20 10

PCat 029 07 20 20 10 069

G Epl JC --- --- --- 10

S Hm

ELB 085 072 072 02 10 10 03 044

ELB(45) 085 048 048 04 30 30 10 057

PO 072 048 100 03 20 20 07 059

HT 072 048 100 03 20 20 07 061



Egr VC 061 04 20 20 10 ϯ 067

FC 061 04 20 20 10 ϯ 054

Invr IV --- --- --- 10 054

Ingr GI 096 00 10 10 10 ϯ 057

NI 096 00 10 10 10 ϯ

Rtbl

BC 092 100 091 080 094 01 10 10 05 072

NPV 092 091 088 054 092 02 20 20 10 069

ORO 100 091 089 081 093 01 10 10 05

IRR 091 088 089 079 091 01 10 10 05 064

BPQ 080 054 081 079 075 03 20 20 10 065

BPP 094 092 093 091 075 01 10 10 05 060






















































205

Recomendaciones









con MSEAS


























207


















econoacutemicos

Limitaciones















209

Bibliografiacutea
































United Kingdom








httpsdoiorg101016S0167-8809(01)00174-8











































httpsdoiorg101007s11625-014-0243-y











(6) 349e357 httpsdoiorg101007BF02978670











211

























Jorge Tadeo Lozano




























Rural Dev 17






2018-0150





































pp













213






































































Publishing Oxford















Productores de Papa




















httpdoiorg1043249780203142837



assessments-safaen



215









3568(2003)053[0341TNC]20CO2


































httpsdoiorg101016S0167-8809(00)00131-6







httpsdoiorg101007978-94-017-3624-4_4


Colombia




Unicaja



































6(4)
















httpsdoiorg101016S0929-1393(00)00073-1

217



01575-6





httpsdoiorg101007s10705-010-9343-y




httpsDSSATnet








Florida USA












httpsdoiorg101016S0167-1987(99)00012-4












wwwiicaint

















httpsdoiorg101016S1161-0301(02)00107-7







httpsdoiorg101016S0167-1987(99)00038-0








































39152015000115

219






























































346


httpdoiorg101017CBO9781107415324004










Elsevier















7188-6-27



















221


09360-4



393ndash400









214 httpsdoiorg101016S0167-8809(01)00279-1

















pp httpsdoiorg101007978-1-4020-8433-1













httpsdoiorg101007s10533-004-0360-2




































httpdoiorg105751ES-06972-190424




















Mosquera Colombia



httpsdoiorg101016S0160-4120(01)00068-X






223











































httpsdoiorg101007s13280-016-0793-6





























0011







httpdoiorg101017CBO9781107415324004





8(3) 1-20 httpdoiorg103390su8030274







httpdoiorg101007978-3-642-30942-7






httpdoiorg101007s13593-015-0305-2




uence=1








225









httpdoiorg1010800010362420181431263































0328-z











017-0429-7


























httpsdoiorg101007s13280-017-0991-x








Food Sci 4 1ndash17


























227






httpsdoiorg10109700010694-193401000-00003












Inc New York


Press








httpsdoiorg101016S0167-8809(01)00233-X





Press















httpsdoiorg101080104400462011611749



httpsdoiorg101080104400462011611749























Agradecimientos





constante










el objetivo


Resumen
























cuantitativo







manejo del suelo


unidad experimental


agriacutecolas












Contenido XI

Abstract

























Transfer)



management












was evidenced



Contenido XIII

Contenido

Resumen IX

Abstract XI

Contenido XIII





























Contenido XV









Recomendaciones 205




Lista de figuras



2017 35
































(Tukey Plt 005) n=15 176





Contenido XVII



autor 182










45 y 85 (2020 - 2100) 190



Contenido XVIII

Lista de tablas


agriacutecola 30

















62


63
















Contenido XIX













= P lt 001 = P lt 0001 80




















caso 110

































individualmente 145























Contenido XXI


+ -



al periodo 2016-2040 188


(periodo 2041 - 2070) 192




centrales 193






















Agrosavia IS-85








categoriacutea









plano
















inclinado MSEAS







tierra)












manejo del suelo





























































































































manejo del suelo























interacciones








































econoacutemica)





CIAS

Composite


Sustainability








NPKbal CS

Goacutemez-

Limoacuten y Riesgo

2009

CIMSOF

Composite

Indicator










al2015

IDEA

Agricultural

holdings





MOS NPKbal Zahm et

al 2008

LCSA

Life Cycle








al 2018

PG Public Goods

Tool




al 2016b)



Gerrard et

al 2012

PESAS


Sustainability of


Systems






et al 2014

RISE

Response-Inducing

Sustainability

Evaluation 20




2012)


Cn CRH NPKbal CS

Haumlni et al

2003

SAFA


Food and

Agriculture systems











metaboacutelicas

FAO 2013

SMART


Assessment

Routine







Schader et

al 2016






























tiempo



















fertilizante




Mg y Si











del suelo












agricultura













2017)










(Rojas 2011)

























(DSSAT)






























Moacutedulo

Clima Suelo Cultivo





2




Prof Siembra m










D Aparente g cm-3

C Orgaacutenico

pH Experimento



suelo



raiacuteces





161 Resumen














162 Abstract











selection



















al 2007)




















































y III)














et al 2016)












Fertilizacioacuten











1 1 Tg = 100000 Mg = 100000 Toneladas












































Labranza






























Riego














(FAO 2011)






























Peacuterdida

de suelo


eoacutelica












Deterioro

del suelo


la estructura









esenciales













Acidificacioacuten

y

alcalinizacioacuten









pesados










Reduccioacuten de

la Capacidad

de Intercambio

Catioacutenico

(CIC)










de carbono

orgaacutenico






capacidad de













2016)


























































(GSARS 2014)









de sostenibilidad

























2011)















MOS

Contenido de


suelo








Nambiar et al 2001

pH ----

Acidez neutralidad

o alcalinidad del

suelo




Nambiar et al 2001



No -

Nm




Haldar 2005)


Meul et al 2008


en el suelo




catioacutenico







and Haldar 2005)


2001

Bi cmolc kg-1


suma de bases


Nambiar et al 2001







Nambiar et al 2001

CRH Bar

Capacidad de

retencioacuten de


En este caso 01 03







Nambiar et al 2001












EtT kg 14-DB eq

Ecotoxicidad

terrestre Se


ecosistemas





in

Ecuacioacuten 2


et al 2014




2003)












NO3 kg NO3

-

ha-1









EP kg PO4

3-

eq







amenaza para la


EP = sum (

vi

Mi x

No2

Ae

1MPO4

3minus x

No2

Ap

) mi

i

Ecuacioacuten 3

Tricase et al 2018



Pergola et al 2013





EtA kg 14-

DB eq






(Audsley 2003)


in

Ecuacioacuten 4

De Luca et al 2018






(Audsley 2003)










GWP kg CO2

eq









T

0

int aCO2cCO2

(t)dtT

0

)

i


Tricase et al 2018




Asselt et al 2014

Pergola et al 2013





NH3 kg NH3

ha-1




NH3 (Audsley 2003)

Smith et al 2017



Sadok 2009

N2O kg N2O

ha-1







Sadok 2009

NOx kg NOx

ha-1



nitrogenada



AP kg SO2

eq






AP = sum (ηSO2

MSO2

Mi

)

119894

mi Ecuacioacuten 6



2014











asociados al clima
















Elto-kg g kg-1








CS

Cobertura del suelo




CS = dv


De Luca et al 2018






NPKBal Kg ha-1


diferencia entre la






y Riesgo 2009)


Nc = (sum o1

n

o=1

+ o2 + on) times Pl

Ecuacioacuten 9

Ecuacioacuten 10














una ha

S-Pr m2 kg-1





S minus Pr = 1 m2














168 Conclusiones



















usados en MSEAS



















































(ExPtRo)















experimental

221 Resumen






















manejo del suelo


222 Abstract




























1992)




















Arcilla Ar

Limo L

Arena A













AGG





Capacidad de



CAD













(Tabla 2-2)























CIC efectiva CICE






Stock de CO StockC



Stock de N SockN

















estacionales
























ponderados







2241 Experimentos
































Ex

To

m

ChC 67 a 07 ab 63 a 16 b 10 a --- --- --- --- 53 a 02 a 16 b 38 c

OrC 68 a 03 c 63 a 20 a 09 a --- --- --- --- 55 a 02 a 21 a 49 a

Mx1 66 a 07 ab 64 a 15 b 10 a --- --- --- --- 55 a 02 a 18 ab 42 bc

Mx2 65 a 05 bc 62 a 16 b 10 a --- --- --- --- 54 a 02 a 16 ab 39 c

Mx3 68 a 08 a 63 a 20 a 09 a --- --- --- --- 52 a 02 a 20 ab 47 ab

Ex

PtS

p



As 50 c 16 a 58 c 19 a 09 a --- 41 a 08 a 11 a 50 a 02 a 52 a 122 a




Ex

PtR

o






Opt Min 55

2 02

1 40

2 200

2 00

2 20

2 90

3 20

2 50

3 10

2 05

2 30

2 100

3 Max 72 05 10

Adc Min 72

1

16

1 150

1 10

1 18

1 70

2 10

1 20

2 5

1 02

1 20

1 50

2 Max 80 40 200 15 20 90 20 50 10 05 30 100

Bajo Min 00

0 00

0 0

0 00

0

15

0 0

0 00

0 10

1 0

0 00

0 00

0 0

1 Max 55 02 16 150 18 50 10 20 5 02 20 50

Alto Min 80

0 05

0

15

0 0

0 50

1

00

0

Max 15 70 10

Fuente 1 2 3 4 1 2 2 2 2 3 2 2 4





























propiedad del suelo



















a = 00114 c = 1088 d = 2182

a = 0477 b = 0527 c = 6878


d = f(textura)


d)]



b c d = f(textura)

CE


entonces y = 1


a = 1 - bT



P




a = 926 x 106 c = 10 d = 306

a = 1 b = 45 d = -2























Cultivo Tomate Papa








pH rango 22 205

CE T 25 17

CE T 11 arena 443 301

CE dT 99 12

CE m -0497753789 -0555869656



Ambiente 160 160


P oacuteptimo 24 19

P maacuteximo 30 25



Pmet X Meteor 33 33

Factor de

meacutetodo 1 1





































FP=n

FP=1

Ecuacioacuten 13


FP=n

FP=1

Ecuacioacuten 14

n NSC WSC RDC




















c=n

c=1

Ecuacioacuten 15


c=n

c=1

Ecuacioacuten 16



















Cs = CO minus CMn







Wc = Cs

sum ScSc=1Sc=n

Ecuacioacuten 18



















225 Resultados

2251 SQSMAF













Trat


y Scr NPr SQFs

y Scr NPr SQQm



ExPtTom

ChC 083 --- 099 182 200 091 a 100 099 100 299 300 100 a 098 098 100 098 a 580 600

OrC 087 --- 099 186 200 093 a 089 099 100 288 300 096 a 100 100 100 100 a 574 600

Mx1 086 --- 099 186 200 093 a 100 100 100 300 300 100 a 098 098 100 098 a 584 600

Mx2 085 --- 099 184 200 092 a 100 100 100 300 300 100 a 098 098 100 098 a 583 600

Mx3 083 --- 099 182 200 091 a 100 100 100 300 300 100 a 100 100 100 100 a 582 600

ExPtSp

Barbecho 089 079 099 267 300 089 a 100 098 100 298 300 099 a 100 100 100 100 a 665 700

Control 090 072 099 261 300 087 a 051 096 089 236 300 079 d 100 100 100 100 a 597 700

As 090 079 099 268 300 089 a 100 095 100 295 300 098 b 100 100 100 100 a 663 700

AsSp 090 083 099 272 300 091 a 100 094 048 242 300 081 c 100 100 100 100 a 614 700

AsSp25 090 084 099 273 300 091 a 100 098 100 298 300 099 ab 100 100 100 100 a 671 700

AsSp50 091 082 099 273 300 091 a 100 097 100 297 300 099 ab 100 100 100 100 a 670 700

ExPtRo

PaArPa 091 033 099 224 300 075 a 088 097 098 283 300 094 a 100 100 100 100 a 607 700

PaAvAr 096 035 099 230 300 077 a 075 099 100 274 300 091 a 100 100 100 100 a 603 700

PaPaAv 085 038 099 222 300 074 a 100 100 100 300 300 100 a 099 099 100 099 a 621 700





2252 SQSA













Min Max Total

ExTom

ChC 2 0 2 1 2 --- --- --- --- 1 1 0 1 2 18 10

OrC 2 1 2 2 2 --- --- --- --- 1 1 1 1 2 18 13

Mx1 2 0 2 0 2 --- --- --- --- 1 1 0 1 2 18 9

Mx2 2 1 2 1 2 --- --- --- --- 1 1 0 1 2 18 11

Mx3 2 0 2 2 2 --- --- --- --- 1 1 1 1 2 18 11

ExPtSp

Barbecho 2 1 2 1 2 --- 0 0 1 0 1 2 3 2 26 15

Control 0 0 2 2 2 --- 0 0 1 0 0 2 3 2 26 11

As 0 0 2 1 2 --- 0 0 1 1 1 2 3 2 26 12

AsSp 0 0 2 2 2 --- 0 0 1 1 1 2 3 2 26 13

AsSp25 0 0 2 2 2 --- 0 0 1 1 1 2 3 2 26 13

AsSp50 0 0 2 2 2 --- 0 0 1 0 1 2 3 2 26 13

ExPtRo

PaArPa 0 0 2 1 1 2 0 0 1 0 0 2 3 2 28 12

PaAvAr 2 0 2 1 2 2 1 1 1 0 0 2 3 2 28 16

PaPaAv 2 0 2 1 2 2 0 0 1 0 0 2 3 2 28 14





2253 SQW




















Trat CSN CAA CDR



ExTom

ChC 10 02 07 01 10 02 08 01 05 01 04 00 09 05 04 02 10 10 --- --- --- --- --- --- --- ---

OrC 10 02 10 02 10 02 10 02 07 01 05 00 10 05 05 02 10 10 --- --- --- --- --- --- --- ---

Mx1 10 02 08 01 10 02 07 01 06 01 04 00 10 05 05 02 10 10 --- --- --- --- --- --- --- ---

Mx2 10 02 10 02 10 02 08 01 05 01 04 00 09 05 05 02 10 10 --- --- --- --- --- --- --- ---

Mx3 10 02 06 01 10 02 10 02 07 01 05 00 09 05 04 02 10 10 --- --- --- --- --- --- --- ---

Sw 02 02 02 02 02 01 05 05 10 --- --- --- ---

ExPtSp Barbecho 10 02 10 02 10 02 09 02 10 02 10 01 05 02 04 02 10 04 --- --- 04 01 04 01 02 00

Control 09 02 03 01 10 02 10 02 10 02 10 01 04 02 04 02 10 04 --- --- 05 01 04 01 02 00

As 09 02 03 01 10 02 09 02 10 02 10 01 05 02 04 02 10 04 --- --- 05 01 04 01 02 00

AsSp 09 02 04 01 10 02 10 02 10 02 10 01 05 03 04 02 10 04 --- --- 05 01 04 01 02 00

AsSp25 10 02 04 01 09 02 10 02 10 02 10 01 05 03 04 02 10 04 --- --- 05 01 04 01 02 00

AsSp50 10 02 05 01 10 02 10 02 10 02 10 01 05 03 04 02 10 04 --- --- 05 01 04 01 02 00

Sw 02 02 02 02 02 01 05 05 04 --- 02 02 02

ExPtRo PaArPa 10 02 04 01 10 02 08 01 10 02 10 01 02 01 01 01 09 02 10 03 05 01 04 01 03 00

PaAvAr 10 02 04 01 10 02 08 01 10 02 10 01 02 01 02 01 10 03 10 03 05 01 05 01 03 00

PaPaAv 10 02 06 01 10 02 08 01 10 02 10 01 02 01 02 01 10 03 10 03 04 01 04 01 02 00

Sw 02 02 02 02 02 01 05 05 03 03 03 01 01




2254 SQPCA











Trat

CSN CAA CDR

sumSwc (SFP)

W SFP sumSwc (SFP)

W SFP sumSwc (SFP)

W SFP

ExTom ChC 076 051 c 066 068 015 a 020 100 011 a 014

OrC 089 059 a 069 071 016 a 018 100 011 a 013

Mx1 078 052 bc 066 071 016 a 020 100 011 a 014

Mx2 082 055 b 067 069 015 a 019 100 011 a 014

Mx3 082 055 b 068 067 015 a 019 100 011 a 014

W 067 022 011


Control 085 043 cd 061 040 0067 b 010 062 021 a 030

As 084 042 d 060 046 0076 ab 011 062 021 a 029

AsSp 086 043 c 060 048 0080 a 011 062 021 a 029

AsSp25 087 044 bc 060 049 0081 a 011 062 021 a 029

AsSp50 089 045 b 061 048 0079 a 011 063 021 a 028

W 050 017 033


PaAvAr 085 039 b 056 016 003 a 004 073 028 a 040

PaPaAv 090 041 a 059 019 003 a 004 069 026 a 037

W 046 015 038







Autovalores 193 145 128 180 157 150 125 102 210 191 150 114

Varianza 041 024 018 027 021 019 013 009 034 028 017 010


Wc 050 028 022 031 023 021 015 010 038 031 019 011


pH -065 -038 -031 -033 -034 045 -065 005 -065 -042 029 -053

CE 032 -063 -038 015 034 -071 033 003 038 -007 -036 084

P -053 -039 -068 000 025 -070 024 015 -015 070 -033 -009

CICE -071 -040 055 -033 -027 -041 -012 061 -067 -048 018 010

DMG --- --- --- 000 031 -026 -062 047 081 -053 -003 -014

DPM --- --- --- 095 018 009 -015 007 083 -042 -001 -026

AGG --- --- --- 095 014 014 -008 007 086 -041 -001 -021

PT --- --- --- --- --- --- --- --- -025 -080 -051 001

Db 027 -049 -045 095 019 009 -015 005 005 089 038 -007

CA -057 065 -046 -023 063 059 030 033 -059 028 -064 -017

CAD -059 071 -034 -023 060 061 035 029 -053 -022 -078 -012

CO -091 -019 023 -032 074 -011 -023 -044 057 022 -062 -025

StockC -090 -023 020 -027 078 -022 -050 -014 051 070 -030 -025






medio (Tabla 2-12)




Sc

ExTom

ChC --- --- 10 --- --- --- 04 05 ---

OrC --- --- 10 --- --- --- 05 07 ---

Mx1 --- --- 10 --- --- --- 05 06 ---

Mx2 --- --- 10 --- --- --- 05 05 ---

Mx3 --- --- 10 --- --- --- 04 07 ---

ExPtSp

Barbecho 10 10 --- 09 10 --- --- --- 10

Control 09 03 --- 10 10 --- --- --- 10

As 09 03 --- 09 10 --- --- --- 10

AsSp 09 04 --- 10 10 --- --- --- 10

AsSp25 10 04 --- 10 10 --- --- --- 10

AsSp50 10 05 --- 10 10 --- --- --- 10

ExPtRo

PaArPa --- 04 --- --- 09 05 01 --- ---

PaAvAr --- 04 --- --- 10 05 02 --- ---

PaPaAv --- 06 --- --- 10 04 02 --- ---

2255 SQPLSR



















a a a a a

b

a

b

abab

c

abc b b

c

abc b bc

c

a abcbc

ab

b

a

ab ab aba

a

a a aa

a

aa a

0

02

04

06

08

1

ChC OrC Mx1 Mx2 Mx3

a

c

ab

a a

a

dc b b b

ad d c bc ba

d cd bc b b

a

c c c b ba

e e d c b

a aa

aa

aa a a

aa

a

0

02

04

06

08

1


SQ

-P

un

taje

a aa

b

a a

b ab a

b ab aa

a a

aa a

aa

a

aa

a

0

02

04

06

08

1


Tratamiento







ExpTom ChC 000 000 025 018 000 000 027 021 000 000 --- --- --- --- --- --- --- --- 030 018 032 019 016 011 018 013

OrC 000 000 029 017 000 000 017 007 000 000 --- --- --- --- --- --- --- --- 067 027 075 031 027 009 029 009

Mx1 000 000 077 027 000 000 051 018 000 000 --- --- --- --- --- --- --- --- 039 013 053 017 036 013 036 013

Mx2 000 000 033 012 000 000 073 027 000 000 --- --- --- --- --- --- --- --- 016 005 029 009 064 024 065 024

Mx3 000 000 088 018 000 000 087 018 000 000 --- --- --- --- --- --- --- --- 055 011 075 016 087 018 087 018

ExPtSp Barbecho 016 004 007 002 064 016 078 020 000 000 --- --- 055 013 040 009 048 012 053 012 054 012 000 000 000 000

Control 046 010 019 004 061 013 086 018 000 000 --- --- 057 010 051 009 053 010 066 013 066 013 000 000 000 000

As 047 009 028 006 084 017 074 014 000 000 --- --- 058 011 050 009 053 010 061 012 061 012 000 000 000 000

AsSp 023 005 019 004 082 017 079 017 000 000 --- --- 051 010 051 010 049 010 064 013 063 013 000 000 000 000

AsSp25 021 006 003 001 078 020 089 023 000 000 --- --- 061 014 051 011 057 012 029 007 029 007 000 000 000 000

AsSp50 098 021 098 020 099 021 010 002 000 000 --- --- 023 004 029 005 020 004 054 011 054 011 000 000 000 000

ExPtRo PaArPa 057 010 024 004 000 000 030 005 071 013 000 000 080 015 082 015 077 014 010 002 032 006 000 000 086 016

PaAvAr 036 009 025 006 000 000 013 003 025 006 000 000 064 015 058 014 059 014 028 006 021 005 000 000 098 023

PaPaAv 091 015 083 013 000 000 068 012 094 015 000 000 027 004 023 004 027 004 072 011 073 011 000 000 070 010



















SQSMAF 044 069 075 016 031 029 052

SQSA 078 066 -017 -007 046 053

SQW(A) 096 -009 009 044 067

SQW(P) 011 029 038 066

SQPCA(A) 098 007 012

SQPCA(P) 012 023

SQPLSR(A) 092

SQPLSR(P)



2-14)









P lt 0001 SQSMAF



Rendimiento -017 033 -018 025 -062 -066 -014 061 -064 -063 -036 -035 -033 -028

Abono

Orgaacutenico

019 -038 056 -024 080 088 014 -084 084 083 073 072 056 053

Fertilizante -019 038 -056 024 -080 -088 -014 084 -084 -083 -073 -072 -056 -053

ExPtSp

Rendimiento 007 -039 -002 -033 -010 -035 -018 038 -021 -016 -039 -038 -038 -038

Abono

Orgaacutenico

045 067 -013 072 061 023 051 -001 051 053 042 053 020 023

Fertilizante -046 -078 014 -081 -062 -048 -049 -004 -071 -067 -069 -078 -030 -034

ExPtRo

Rendimiento -019 041 -040 033 046 083 046 -015 071 074 034 024 064 042









226 Discusioacuten








































































































o bajo










































































calidad del suelo


227 Conclusiones





















231 Resumen














agriacutecola

232 Abstract







































sostenibilidad

































en la Tabla 2-16



Plano

(Pendiente 0-7)

Vereda Chacua







Muy inclinado
































(GE)














ID Grupo Labor GE



azadoacuten 4 4 5






tractor 2 2 3


mecaacutenicamente








ID Grupo Labor GE





hortalizas











en cama baja 3 3 4




en cama alta 3 3 4




cama baja 3 3 4




cama alta 2 2 3











inclinarse




















estacionaria
















suelo




ID Grupo Labor GE



cama alta 3 3 4




cama baja 4 4 5













arriba











manualmente 4 5 5







almacenamiento


3 3 4



almacenamiento































h ha-1 h ha-1









Riego manual 2 0 0 0 108 4 0 0 0 135






Aporque 4 64 64 64 64 5 80 80 80 80




Total horas 678 682 692 1019 820 839 851 1320







































2-19 y DANE 2017)












PlnAl 000

PlnMd 059 000

PlnEs 206 147 000

PlnNo 5029 4941 4725 000

MuiAl 2094 2023 1850 -1953 000

MuiMd 2378 2306 2128 -1764 235 000

MuiEs 2555 2482 2301 -1646 381 143 000

MuiNo 9469 9355 9075 2954 6098 5728 5507 000








































236 Conclusiones

















241 Resumen



















matemaacuteticos




242 Abstract












































































Olde et al 2016b)


Relevancia en la

evaluacioacuten



Claridad y




Comunicacioacuten y







de praacutectica


resiliencia

Sensibilidad







interpretacioacuten















Transparencia y

accesibilidad




significativa








especiacutefica





futuro



Informacioacuten

explicativa y

contextual



cambian


















obligatorios



















siguiente orden

















(0)









































los estimados














etc)




















del indicador



FL=n

FL=1

)

k=n

k=1






cero










FSN = FS3



hasta n

























Tabla 4-5











Ambiental Social
























245 Resultados












Ind

crudo


crudo




pH 1 1 1 1 0 0 000 PCat 1 1 1 1 1 0 000

CE 1 1 1 1 0 3 000 JC 2 1 1 1 1 1 100 050

CICE 1 1 1 1 0 2 000 JA 2 1 1 1 0 1 000

P 2 1 1 1 0 0 000 ELB 1 1 1 1 0 1 000

Db 1 1 0 1 0 0 000 ELB(45) 1 1 1 1 1 1 086 043

CAD 2 1 1 1 0 0 000 PO 1 1 1 1 1 1 086 043

Txt 0 0 0 1 0 0 000 HT 2 1 1 1 1 1 100 050

Ntr-


SQSMAF 2 1 1 1 1 0 000 VC 2 1 1 1 0 1 000

SQPCA 2 1 1 1 1 2 073 036 FC 2 1 1 1 0 0 000

LU 2 1 1 1 1 1 064 032 IV 2 1 1 1 0 0 000

W-kg 2 1 1 1 1 1 064 032 GI 1 1 1 1 0 1 000

N-kg 1 1 1 1 1 2 064 032 NI 2 1 1 1 1 1 100 050

FWT 2 1 1 1 1 5 100 050 BC 2 1 1 1 1 1 100 050

MWT 2 1 1 1 1 5 100 050 NPV 1 1 1 1 1 1 086 043

EP 2 1 1 1 1 5 100 050 ORO 1 1 1 1 1 1 086 043

AP 1 1 1 1 1 5 091 045 IRR 1 1 1 1 1 1 086 043

GWP 2 1 1 1 1 5 100 050 BPQ 2 1 1 1 1 1 100 050

OLD 1 1 1 1 1 5 091 045 BPP 2 1 1 1 1 0 000













































Indicador

base

Principales NbPr

Alternos NbAt




LU 3 0 2 1 1 064 013 2 0 1 0 060 012

W-kg 3 0 2 1 1 064 013 1 0 1 0 040 008

N-kg 3 0 1 2 1 064 013 1 0 1 0 040 008

FWT 2 0 0 0 1 027 005 1 0 0 0 020 004

MWT 2 0 0 0 1 027 005 1 0 0 0 020 004

EP 2 0 0 1 1 036 007 2 0 0 0 040 008

AP 2 0 0 0 1 027 005 1 0 0 0 020 004

GWP 2 0 0 0 1 027 005 2 0 0 0 040 008

OLD 2 0 0 0 1 027 005 1 0 0 0 020 004


JC 2 0 2 0 0 036 007 2 0 1 0 060 012

ELB(45) 3 0 0 0 1 036 007 0 0 0 0 000 000

PO 2 0 0 0 1 027 005 1 0 0 0 020 004

HT 2 0 0 0 1 036 007 1 0 0 0 020 004


BC 1 0 2 1 1 045 009 2 0 1 1 080 016

NPV 1 0 2 1 1 045 009 2 0 1 1 080 016

ORO 1 0 2 1 1 045 009 1 0 1 1 060 012

IRR 1 0 2 1 1 045 009 2 0 1 1 080 016

BPQ 1 0 2 1 1 045 009 2 0 1 1 080 016




2-27)














covarianza del PCA

Indicador




SQPCA 039 039 076 072 072 072 072 072 072

035 100 100 100 207 100 010

LU 039 100 054 077 077 077 077 077 077

027 100 100 100 ϯ 187 100 010

W-kg 039 100 054 077 077 077 077 077 077

027 100 100 100 ϯ 166

N-kg 076 054 054 095 095 095 095 095 095

016 100 100 100 167 100 010

FWT 072 077 077 095 100 100 100 100 100

009 000 000

MWT 072 077 077 095 100 100 100 100 100

009 000 000

EP 072 077 077 095 100 100 100 100 100

009 000 000

AP 072 077 077 095 100 100 100 100 100

009 000 000

GWP 072 077 077 095 100 100 100 100 100

009 000 000

OLD 072 077 077 095 100 100 100 100 100

009 000 000


Yd JC ELB(45) PO HT

Yd 019 041 077 077

047 100 100 050 253 050 005

JC 019 071 024 024

066 200 200 100 196 100 010

ELB(45) 041 071 070 070

037 200 200 100 122 100 010

PO 077 024 070 100

032 100 100 050 ϯ 133

HT 077 024 070 100

032 100 100 050 ϯ 147 050 005



NI 100 100 100 100 096

001 000 000

BC 100 100 100 100 096

001 000 000

NPV 100 100 100 100 096

001 000 000

ORO 100 100 100 100 097

001 000 000

IRR 100 100 100 100 097

001 000 000

BPQ 096 096 096 097 097

004 000 004 100 225 100 010




246 Discusioacuten


















00

02

04

06

08

10



Pu

nta

je


ObGt NbPr NbAt CrLc
















enfoques

































247 Conclusiones












agriacutecola





31 Resumen























32 Abstract




















experiments
































































Numeral 23


















Freudenberg (2003)



Vacute =v minus vx

Ds Ecuacioacuten 22






Vacute =v

MA Ecuacioacuten 23







Vacute =v

vx Ecuacioacuten 24






































k=n

k=1

Ecuacioacuten 26





2011)






ISP = prod IkWk

k=n

k=1

Ecuacioacuten 27












k=n

k=1

Ecuacioacuten 28












Wk

W1 W2 W3 W1 W2 W3 W1 W2 W3 W1 W2 W3 033 033 033 01 01 08 01 08 01 08 01 01

Ik

I1-W1 I1-W2 I1-W3

I1-W1 I1-W2 I1-W3

I1-W1 I1-W2 I1-W3

I1-W1 I1-W2 I1-W3

I1

00 - 03 03 - 03 10 - 03 00 - 01 03 - 01 10 - 08 00 - 01 03 - 08 10 - 01 00 - 08 03 - 01 10 - 01

03 - 03 10 - 03 00 - 03 03 - 01 10 - 01 00 - 08 03 - 01 10 - 08 00 - 01 03 - 08 10 - 01 00 - 01

10 - 03 00 - 03 03 - 03 10 - 01 00 - 01 03 - 08 10 - 01 00 - 08 03 - 01 10 - 08 00 - 01 03 - 01


I2

01 - 03 03 - 03 10 - 03 01 - 01 03 - 01 10 - 08 01 - 01 03 - 08 10 - 01 01 - 08 03 - 01 10 - 01

03 - 03 10 - 03 01 - 03 03 - 01 10 - 01 01 - 08 03 - 01 10 - 08 01 - 01 03 - 08 10 - 01 01 - 01

10 - 03 01 - 03 03 - 03 10 - 01 01 - 01 03 - 08 10 - 01 01 - 08 03 - 01 10 - 08 01 - 01 03 - 01


I3

01 - 03 03 - 03 10 - 03 01 - 01 03 - 01 10 - 08 01 - 01 03 - 08 10 - 01 01 - 08 03 - 01 10 - 01

03 - 03 10 - 03 01 - 03 03 - 01 10 - 01 01 - 08 03 - 01 10 - 08 01 - 01 03 - 08 10 - 01 01 - 01

10 - 03 01 - 03 03 - 03 10 - 01 01 - 01 03 - 08 10 - 01 01 - 08 03 - 01 10 - 08 01 - 01 03 - 01



en MSEAS

























































del suelo GISQ




al 2007)


SQSMAF
























suelo

Biofunctool





































(Lynch et al 2012)












Potasio K

Calcio Ca

Magnesio Mg


Sodio Na















producido W-kg


cosechado
























Punto de marchitez

permanente PMP








































































Salud humana










sobre los humanos


referencia

























Inversioacuten




Rentabilidad









los costos




























-200

-150

-100

-050

000

050

100

150

200

250

94 96 100 100 103 105 105 107 109 110 112 112 113 115 118 122 127 128 129 140

N

v

N1 N2 N3 N4











PC

j=1

Ecuacioacuten 29



atributo



















en este escenario
















00

02

04

06

08

10

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

010 033 100 010 033 100 010 033 100

000 033 100

IS

Ik


I3

I2

I1





indicador por otro









Arriaza 2011)





00

02

04

06

08

10

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

010 033 100 010 033 100 010 033 100

000 033 100

IS

Ik


I3

I2

I1





















00

02

04

06

08

10

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

010 033 100 010 033 100 010 033 100

000 033 100

IS

Ik


I3

I2

I1








36 Conclusiones











00

02

04

06

08

10

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

01

0

03

3

10

0

010 033 100 010 033 100 010 033 100

000 033 100

IS

Ik


I3

I2

I1




los agricultores






411 Resumen


















sostenibilidad




412 Abstract


















fertilization































2017)














































sistema productivo



Comercial


enmienda




bioloacutegico




Composicioacuten ()



N o P)


poliestireno NA



Costo



($UMCmb)














Tratamientos



















Agua







Fertilizantes














ElmFr = DsFr GdElm



$Elm = $Fr GrdElm

Pesticidas













IAPst = DsPst IA





Combustibles






Materiales



otros




Fuerza laboral








Cosecha













ha4Cat)





















































Calidad del suelo



del suelo

SQSMAF --- 0 - 1








StockC




de SQSA








Ecuacioacuten 30

Consumo de agua por


Ecuacioacuten 31



Ecuacioacuten 32



Ecuacioacuten 33




Ecuacioacuten 34

S minus Pr = 1 m2

kg Producto




kg Producto mminus2


i n

EP = sum (

vi

Mi x

No2

Ae

1MPO4

3minus x

No2

Ap

) mi

i








Ecuacioacuten 35







Ecuacioacuten 36






Ecuacioacuten 37


















AP = sum (ηSO2

MSO2

Mi

)

119894

mi


T

0

int aCO2cCO2

(t)dtT

0

)

i

mi

OLD = sum (δ[O3]i

δ[O3]CFCminus11

) mi

i










Porcentaje de

primera

categoriacutea

PCat MYM

Ecuacioacuten 38



Jornales por

ciclo por

hectaacuterea

JC jornal ciclo-1

ha-1 MNM -----------------

Jornales por

antildeo por

hectaacuterea


ha-1 MNM

Ecuacioacuten 39


esfuerzo de labor

ELB --- MNM


esfuerzo de labor

ELB(45) MNM


fotoquiacutemicos

PO kg C2H4 eq MNM

Ecuacioacuten 40




Toxicidad


Ecuacioacuten 41










PCat = PCat

PTottimes 100


PO = sum (

aibi

frasl

cC2H4

bC2H6frasl

) mi

i

HT = sum HTPin

in

times fin times mi



(Tabla 4-2)



Egresos

Costos



Inversioacuten


Ingresos



Ecuacioacuten 42

Rentabilidad

Valor presente

neto NPV $ MYM

Ecuacioacuten 43

Relacioacuten




Ecuacioacuten 45



Punto de


BPQ kg ha-1 MNM

Ecuacioacuten 46

Punto de

equilibrio por

precio














NPV =FC1

(1 + i)1+

FC2

(1 + i)2+

FCn

(1 + i)nminus IV

BCfrasl =

GI

VC + FC

OIR = sum(

FC + VCGI

) i

n

n

i=1

BPQ = FC

PVU minus VCU

119861119875119875 = 119865119862

1 minus119881119862

119881119890119899119905119886119904 119879119900119905119886119897119890119904


















PC

j=1

Ecuacioacuten 48

































Tabla 4-5)




sumCS 1 2 3 N



SQ

SQSMAF 034 067 078 04 30 30 10

SQSA 034 077 064 04 30 30 10 071

SQW 067 077 093 02 20 20 07 071

SQPCA 078 064 093 02 20 20 07 071

Slo-Plt

LU 100 054 02 20 20 07 ϯ 061

W-kg 100 054 02 20 20 07 ϯ 053

N-kg 054 054 05 30 30 10 054

Slo-Ag

FWT 100 100 00 10 10 10 ϯ 059

MWT 100 100 00 10 10 10 ϯ 059

EP 100 100 00 10 10 10 ϯ 065

Slo-At

AP 100 100 00 10 10 10 ϯ 059

GWP 100 100 00 10 10 10 ϯ 063

OLD 100 100 00 10 10 10 ϯ 055



S Alm Yd 018 08 20 20 10 ϯ 067

PCat 018 08 20 20 10 ϯ

G Epl JC --- --- --- 10 067

S Hm

ELB 090 031 031 05 30 30 10 057

ELB(45) 090 071 071 02 10 10 03

PO 031 071 100 03 20 20 07 ϯ 059

HT 031 071 100 03 20 20 07 ϯ 061



Egr VC 087 01 10 10 10 ϯ 071

FC 087 01 10 10 10 ϯ 063

Invr IV --- --- --- 10 058

Ingr GI 100 00 10 10 10 ϯ

NI 100 00 10 10 10 ϯ 071

Rtbl

BC 100 100 100 096 097 00 10 10 10 ϯ 072

NPV 100 100 100 096 097 00 10 10 10 ϯ 064

ORO 100 100 100 097 098 00 10 10 10

IRR 100 100 100 097 097 00 10 10 10 064

BPQ 096 096 097 097 100 00 10 10 10 056

BPP 097 097 098 097 100 00 10 10 10 056


















Atrib Ind


Ob

St

Cu

At

Ep

In

TrE

s

NoR

d

SgD

f WCS

Md

As

PrT

z

Md

Ed

Ob

Es

VrR

t WCS

AcT

n

DsP

t

PrF

u

AgV

r

WCS WCS

05 02 02 01


SQ

SQSMAF 2 1 1 1 1 0 00 3 0 2 2 1 07 015 2 1 1 1 10 020 10 010 000

SQSA 2 1 1 1 1 3 08 041 3 0 2 2 1 07 015 2 0 1 1 08 016 10 010 081

SQW 2 1 1 1 1 3 08 041 3 0 2 2 1 07 015 2 0 1 1 08 016 07 007 078

SQPCA 2 1 1 1 1 3 08 041 3 0 2 2 1 07 015 2 0 1 1 08 016 07 007 078

Slo-Plt

LU 2 1 1 1 1 2 07 036 3 0 2 1 1 06 013 2 0 1 0 06 012 07 007 068

W-kg 2 1 1 1 1 2 07 036 3 0 0 1 1 05 009 1 0 1 0 04 008 000

N-kg 1 1 1 1 1 2 06 032 3 0 2 2 1 07 015 1 0 1 0 04 008 10 010 064

Slo-Ag

FWT 2 1 1 1 1 5 10 050 2 0 0 0 1 03 005 1 0 0 0 02 004 000

MWT 2 1 1 1 1 5 10 050 2 0 0 0 1 03 005 1 0 0 0 02 004 000

EP 2 1 1 1 1 5 10 050 2 0 0 1 1 04 007 2 0 0 0 04 008 10 010 075

Slo-At

AP 2 1 1 1 1 5 10 050 2 0 0 0 1 03 005 1 0 0 0 02 004 000

GWP 2 1 1 1 1 5 10 050 2 0 0 0 1 03 005 2 0 0 0 04 008 10 010 073

OLD 1 1 1 1 1 5 09 045 2 0 0 0 1 03 005 1 0 0 0 02 004 000


S Alm Yd 2 1 1 1 1 2 07 036 3 0 2 2 1 07 015 2 1 1 0 08 016 10 010 077

PCat 2 1 1 1 1 0 00 3 0 2 2 1 07 015 1 0 0 0 02 004 000

G Epl JC 2 1 1 1 1 5 10 050 1 0 2 0 0 03 005 2 0 1 0 06 012 10 010 077

S Hm

ELB 2 1 1 1 1 5 10 050 3 0 0 0 1 04 007 0 0 0 0 00 000 10 010 067

ELB(45) 2 1 1 1 0 5 00 3 0 0 0 1 04 007 0 0 0 0 00 000 03 003 000

PO 2 1 1 1 1 5 10 050 2 0 0 0 1 03 005 1 0 0 0 02 004 000

HT 2 1 1 1 1 5 10 050 2 0 0 1 1 04 007 1 0 0 0 02 004 07 007 068


Egr VC 2 1 1 1 1 5 10 050 1 0 2 1 1 05 009 1 1 1 0 06 012 10 010 081

FC 2 1 1 1 1 4 09 045 1 0 2 0 0 03 005 1 1 1 0 06 012 000

Invr IV 2 1 1 1 1 3 08 041 1 0 2 0 0 03 005 1 1 1 0 06 012 10 010 068

Ingr GI 2 1 1 1 0 3 00 3 0 2 1 1 06 013 1 0 1 0 04 008 000

NI 2 1 1 1 1 3 08 041 3 0 2 2 1 07 015 2 1 1 0 08 016 10 010 081

Rtbl

BC 2 1 1 1 1 3 08 041 3 0 0 2 1 05 011 2 1 1 1 10 020 10 010 082

NPV 2 1 1 1 1 3 08 041 1 0 0 2 1 04 007 2 0 1 1 08 016 000

ORO 2 1 1 1 0 3 00 1 0 0 2 1 04 007 1 0 1 1 06 012 10 010 000

IRR 2 1 1 1 1 3 08 041 1 0 0 2 1 04 007 2 0 1 1 08 016 10 010 074

BPQ 2 1 1 1 1 2 07 036 1 0 0 2 1 04 007 1 0 1 1 06 012 10 010 066

BPP 2 1 1 1 1 2 07 036 1 0 0 2 1 04 007 1 0 1 1 06 012 10 010 066

















(Tabla 4-7)


Ponderacioacuten
















principales (PCA)



Auto-valores 1643 0548 0003 1330 1051 0355 1455 0940 0002

Variabilidad () 0900 0100 0000 0590 0368 0042 0706 0294 0000

Var Acumulada () 0900 1000 1000 0590 0958 1000 0706 1000 1000

pcj () 100 62 38 100



Ambiental

Calidad suelo 0479 -0597 0644 0229 023

Suelo-Planta 0453 0796 0401 0205 021

Suelo-Agua 0532 -0071 -0461 0283 028

Suelo-Atmosfera 0532 -0070 -0460 0283 028

Social

Seg Alimentaria -0698 0272 0662 0488 0074 0300 0028 033


Salud humana 0714 0195 0673 0509 0038 0313 0015 034

Econoacutemica

Egresos 0254 -0956 0144 0065 006

Inversioacuten 0540 0017 -0841 0292 029

Ingresos 0568 0202 0367 0322 032

Rentabilidad 0567 0211 0369 0321 032






















Calidad del suelo

SQSMAF 086 a 089 a 088 a 087 a 089 a

SQSA 050 b 069 a 046 b 054 ab 058 ab

SQWP 081 b 087 a 082 b 083 ab 084 ab

SQPCA 058 b 067 a 061 ab 059 ab 064 ab

Rel suelo-planta

LU 0047 a 0053 b 0046 a 0048 a 0048 a

W-kg 3857 a 4350 b 3750 a 3936 a 3919 a

N-kg 174 c 108 a 150 b 138 b 117 a

Rel suelo-agua

FWT 32E-02 a 27E-01 e 80E-02 b 14E-01 c 19E-01 d

MWT 12E+01 a 10E+02 e 31E+01 b 53E+01 c 73E+01 d

EP 26E-04 a 22E-03 e 67E-04 b 11E-03 c 16E-03 d


AP 17E-02 a 14E-01 e 42E-02 b 71E-02 c 98E-02 d

GWP 57E-02 a 47E-01 e 14E-01 b 24E-01 c 33E-01 d

OLD 42E-07 a 35E-06 e 11E-06 b 18E-06 c 25E-06 d


Seguridad

Alimentaria

Yd 2116 a 1878 b 2178 a 2073 a 2083 a

PCat 0377 a 0386 a 0390 a 0383 a 0380 a


Salud Humana

ELB 28438 a 28457 d 28462 a 28456 c 28444 b

ELB(45) 01880 e 01838 a 01846 b 01849 c 01859 d

PO 583E-06 a 487E-05 e 147E-05 b 250E-05 c 344E-05 d

HT 023 a 191 e 058 b 098 c 135 d


Egresos VC 1394 a 1401 b 1411 c 1406 b 1398 b

FC 607 a 607 a 608 c 608 bc 607 ab



NI 5511 a 2774 b 6351 a 4719 ab 5176 ab

Rentabilidad

BC 118 a 105 b 122 a 114 ab 116 ab

NPV 10836 a 4665 b 12729 a 9050 ab 10081 ab

ORO 022 a 012 b 024 a 019 ab 020 a

IRR 087 a 049 b 099 a 076 ab 083 ab

BPQ 240745 a 276947 b 237501 a 248318 a 244828 a

BPP 64471 a 72796 b 63157 a 66227 a 65456 a










































(Figura 4-1)


















a

e

b

cd

a

e

b

cd

a

b

aab

aba

d

b

cc

00

02

04

06

08

10

ChC OrC Mx1 Mx2 Mx3

IS

Tratamiento













Lal 2016)


















insostenible





ISS 096 a 047 d 063 b 053 c 050 cd

ISP 096 a 029 e 057 b 042 c 035 d

ISλ000 019 a 003 e 011 b 006 c 005 d

ISλ025 038 a 014 e 024 b 018 c 016 d

ISλ050 058 a 025 d 037 b 030 c 028 cd

ISλ075 077 a 036 d 050 b 042 c 039 cd

ISλ100 096 a 047 d 063 b 053 c 050 cd


ISS 097 a 065 d 078 b 071 c 069 c

ISP 097 a 046 e 072 b 059 c 054 d

ISλ000 031 a 004 e 013 b 008 c 005 d

ISλ025 048 a 019 e 029 b 023 c 021 d

ISλ050 064 a 034 d 045 b 039 c 037 c

ISλ075 081 a 050 d 062 b 055 c 053 c

ISλ100 097 a 065 d 078 b 071 c 069 c


ISS 092 a 076 b 096 a 087 ab 090 ab

ISP 091 a 069 b 096 a 086 ab 089 ab

ISλ000 006 a 006 a 006 a 006 a 006 a

ISλ025 028 a 024 b 029 a 027 ab 027 ab

ISλ050 049 a 041 b 051 a 047 ab 048 ab

ISλ075 070 a 058 b 074 a 067 ab 069 ab

ISλ100 092 a 076 b 096 a 087 ab 090 ab

Total

ISS 095 a 061 d 078 b 069 c 068 c

ISP 095 a 045 d 073 b 060 c 055 c

ISλ000 016 a 004 e 010 b 007 c 005 d

ISλ025 037 a 019 d 027 b 022 c 021 c

ISλ050 057 a 033 d 044 b 038 c 037 c

ISλ075 076 a 047 d 061 b 054 c 052 c

ISλ100 095 a 061 d 078 b 069 c 068 c

416 Conclusiones
















421 Resumen
















422 Abstract






























al 2009)





























sostenibilidad







productivo






4242 Uso de MSEAS









































Tabla 4-4
























respectivamente
















SQPCA (Tabla 4-11)



Atrib Ind


Ob

St

Cu

At

Ep

In

TrE

s

NoR

d

SgD

f WCS

Md

As

PrT

z

Md

Ed

Ob

Es

VrR

t WCS

AcT

n

DsP

t

PrF

u

AgV

r

WCS WCS

05 02 02 01


SQ

SQSMAF 2 1 1 1 1 0 00 3 0 2 2 1 07 015 2 1 1 1 10 020 10 010 000

SQSA 2 1 1 1 1 1 10 050 3 0 2 2 1 07 015 2 0 1 1 08 016 10 010 081

SQW 2 1 1 1 1 1 10 050 3 0 2 2 1 07 015 2 0 1 1 08 016 10 010 091

SQPCA 2 1 1 1 1 0 00 3 0 2 2 1 07 015 2 0 1 1 08 016 10 010 000

Slo-Plt

LU 2 1 1 1 1 1 10 050 3 0 2 1 1 06 013 2 0 1 0 06 012 07 007 081

W-kg 2 1 1 1 1 1 10 050 3 0 0 1 1 05 009 1 0 1 0 04 008 000

N-kg 1 1 1 1 1 1 09 043 3 0 2 2 1 07 015 1 0 1 0 04 008 10 010 078

Slo-Ag

FWT 2 1 1 1 1 1 10 050 2 0 0 0 1 03 005 1 0 0 0 02 004 000

MWT 2 1 1 1 1 1 10 050 2 0 0 0 1 03 005 1 0 0 0 02 004 000

EP 2 1 1 1 1 1 10 050 2 0 0 1 1 04 007 2 0 0 0 04 008 10 010 075

Slo-At

AP 2 1 1 1 1 1 10 050 2 0 0 0 1 03 005 1 0 0 0 02 004 000

GWP 2 1 1 1 1 1 10 050 2 0 0 0 1 03 005 2 0 0 0 04 008 10 010 073

OLD 1 1 1 1 1 1 09 043 2 0 0 0 1 03 005 1 0 0 0 02 004 000


S Alm Yd 2 1 1 1 1 1 10 050 3 0 2 2 1 07 015 2 1 1 0 08 016 10 010 091

PCat 2 1 1 1 1 0 00 3 0 2 2 1 07 015 1 0 0 0 02 004 000

G Epl JC 2 1 1 1 1 1 10 050 1 0 2 1 1 05 009 2 0 1 0 06 012 10 010 081

JA 2 1 1 1 1 1 10 050 1 0 2 2 1 05 011 2 0 1 0 06 012 10 010 083

S Hm

ELB 2 1 1 1 1 1 10 050 3 0 0 0 1 04 007 0 0 0 0 00 000 10 010 067

ELB(45) 2 1 1 1 0 1 00 3 0 0 0 1 04 007 0 0 0 0 00 000 10 010 000

PO 2 1 1 1 1 1 10 050 2 0 0 0 1 03 005 1 0 0 0 02 004 000

HT 2 1 1 1 1 1 10 050 2 0 0 1 1 04 007 1 0 0 0 02 004 10 010 071


Egr VC 2 1 1 1 1 1 10 050 1 0 2 1 1 05 009 1 1 1 0 06 012 10 010 081

FC 2 1 1 1 1 1 10 050 1 0 2 0 0 03 005 1 1 1 0 06 012 000

Invr IV 2 1 1 1 1 1 10 050 1 0 2 0 0 03 005 1 1 1 0 06 012 10 010 077

Ingr GI 2 1 1 1 0 1 00 3 0 2 1 1 06 013 1 0 1 0 04 008 000

NI 2 1 1 1 1 1 10 050 3 0 2 2 1 07 015 2 1 1 0 08 016 10 010 081

Rtbl

BC 2 1 1 1 1 1 10 050 3 0 0 2 1 05 011 2 1 1 1 10 020 04 004 085

NPV 2 1 1 1 1 1 10 050 1 0 0 2 1 04 007 2 0 1 1 08 016 000

ORO 2 1 1 1 0 1 00 1 0 0 2 1 04 007 1 0 1 1 06 012 04 004 000

IRR 2 1 1 1 1 1 10 050 1 0 0 2 1 04 007 2 0 1 1 08 016 04 004 077

BPQ 2 1 1 1 1 1 10 050 1 0 0 2 1 04 007 1 0 1 1 06 012 10 010 079

BPP 2 1 1 1 1 0 00 1 0 0 2 1 04 007 1 0 1 1 06 012 04 004 064
















































sumCS 1 2 3 N



SQ

SQSMAF 037 053 064 05 40 40 10

SQSA 037 063 066 04 40 40 10 071

SQW 053 063 069 04 40 40 10 081

SQPCA 064 066 069 03 40 40 10

Slo-Plt

LU 078 016 05 20 20 07 075

W-kg 078 049 04 20 20 07 067

N-kg 016 049 07 30 30 10 068

Slo-Ag

FWT 100 100 00 10 10 10 ϯ 059

MWT 100 100 00 10 10 10 ϯ 059

EP 100 100 00 10 10 10 ϯ 065

Slo-At

AP 100 100 00 10 10 10 ϯ 059

GWP 100 100 00 10 10 10 ϯ 063

OLD 100 100 00 10 10 10 ϯ 052



S Alm Yd 034 07 20 20 10 ϯ 081

PCat 034 07 20 20 10 ϯ 059

G Epl JC 100 00 10 10 10 ϯ 071

JA 100 00 10 10 10 ϯ 073

S Hm

ELB 099 021 021 05 30 30 10 057

ELB(45) 099 007 007 06 30 30 10

PO 021 007 100 06 30 30 10 ϯ 059

HT 021 007 100 06 30 30 10 ϯ 061



Egr VC 051 05 20 20 10 ϯ 071

FC 051 05 20 20 10 ϯ 067

Invr IV --- --- --- 10 067

Ingr GI 098 00 10 10 10 ϯ

NI 098 00 10 10 10 ϯ 071

Rtbl

BC 098 100 097 005 071 03 20 20 04 081

NPV 098 098 092 013 057 03 30 30 06 073

ORO 100 098 096 004 071 03 20 20 04

IRR 097 092 096 027 084 02 20 20 04 073

BPQ 005 013 004 027 073 08 50 50 10 069

BPP 071 057 071 084 073 03 20 20 04 060












productor






Calidad del Suelo

SQSMAF 087 a 086 a 089 a

SQSA 037 b 053 a 048 a

SQW 061 b 062 ab 064 a

SQPCA 046 a 048 a 048 a

Rel suelo-planta

LU 0653 b 0704 c 0273 a

W-kg 30648 c 20607 b 12214 a

N-kg 756 c 465 a 627 b

Rel suelo-agua

FWT 0033 c 0020 a 0028 b

MWT 12882 c 7919 a 10678 b

EP 34E-04 c 21E-04 a 29E-04 b


AP 20E-03 c 12E-03 a 16E-03 b

GWP 70E-01 c 43E-01 a 58E-01 b

OLD 44E-08 c 27E-08 a 37E-08 b


Seguridad

Alimentaria

Yd 69607 c 84288 b 119535 a

PCat 0746 b 0863 a 0726 b


JA 237 c 154 a 189 b

Salud Humana

ELB 34740 b 34267 a 37316 c

ELB(45) 05440 b 05407 a 08195 c

PO 592E-05 c 364E-

05 a 491E-05 b

HT 024 c 015 a 020 b



FC 201 c 193 b 188 a



NI 2042 a 1140 b 2165 a

Rentabilidad

BC 153 b 131 c 163 a

NPV 3526 b 1883 c 3821 a

ORO 033 b 022 c 039 a

IRR 383 b 266 c 512 a

BPQ 40895 a 73290 b 84318 c

BPP 102186 b 98075 b 39364 a

















principales (PCA)



Auto-valores 1732 23E-05 35E-07 1400 1020 0036 1525 1293 0026

Variabilidad () 1000 0000 0000 0653 0347 0000 0582 0418 0000

Acumulado () 1000 1000 1000 0653 1000 1000 0582 1000 1000

pcj () 100 65 35 58 42



Ambiental

Calidad suelo 0552 -0254 0794 0304 0065 0222 0018 024

Suelo-Planta 0065 0963 0263 0004 0926 0003 0252 026

Suelo-Agua -0588 -0066 0387 0346 0004 0252 0001 025


Social

Seg Alimentaria 0714 -0042 0699 0509 0002 0333 0001 033


Salud humana 0660 0373 -0651 0436 0139 0285 0048 033

Econoacutemica

Egresos -0453 0558 -0594 0206 0312 0120 0130 025

Inversioacuten -0542 0434 0680 0294 0188 0171 0079 025

Ingresos 0454 0558 -0222 0206 0312 0120 0130 025

Rtabilidad 0543 0434 0369 0294 0188 0171 0079 025









005) n=15








c

ba

c

ab

bc

a

c

ba

00

02

04

06

08

10


IS

Tratamiento



426 Conclusiones




social




51 Resumen















= 088


futura


52 Abstract





















































sistema productivo
























respectivamente
































P2 ---- 07 07

TC degC 25 25

PD ---- 07 01

G2 cm2 m-2 diacutea-1 1236 1236





Bolivar (2014)



30 AP 0325 0431 0807 1000 ND 0820 5300 39480 56270

48 AB 0367 0695 1291 0700 ND 0810 5400 32050 53610

77 BNL 0433 0819 1466 0500 ND 0660 5400 11610 69700

109 BN2 0438 0759 1387 0200 ND 0590 5200 9310 65850

150 2CN 0280 0403 0717 0000 ND 1220 4600 78840 20730


30 0000 0457 5300 -99000 25800

48 0000 0465 5400 -99000 29000

77 0000 0465 5400 -99000 29600

109 0000 0448 5200 -99000 25800

150 0000 0397 4600 -99000 25100















incluido en DSSAT



(Smith et al 1997)







































5-7)




0

20

40

60

80

100

120

Precip

ita

cioacute

n (

mm

)

17

18

19

20

21

22

Tem

pera

tura

maacute

xim

a (

degC)

4

5

6

7

8

9

Tem

pera

tura

miacuten

ima

(degC

)

10

12

14

16

18

20

22

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Ra

dia

cioacute

n (

Mj

m-2

diacutea

-1)

Mes









2016-2040

Trat

2016 - 2040 2041 - 2070 2071 - 2100


Mg ha-1

RC

P 4

5 Control 349 2750 035 049 398 14 2750 00 034 -35 051 34 424 21 2749 00 034 -44 052 60

As 329 2750 021 040 380 15 2750 00 020 -49 041 17 409 24 2749 00 020 -63 042 47

AsSp 360 2751 017 041 411 14 2750 00 017 -26 041 19 439 22 2749 -01 017 -37 043 49

AsSp25 324 2750 016 038 376 16 2750 00 015 -21 039 18 404 25 2749 00 015 -34 040 47

AsSp50 315 2751 015 036 370 17 2750 00 014 -17 036 24 400 27 2749 00 014 -32 038 54

RC

P 8

5

Control 353 2751 035 049 411 16 2748 -01 034 -39 052 63 447 27 2746 -02 033 -71 054 96

As 330 2751 021 040 392 19 2749 -01 020 -50 043 60 429 30 2746 -02 019 -87 044 99

AsSp 362 2752 017 040 424 17 2749 -01 017 -23 043 63 460 27 2747 -02 016 -36 044 98

AsSp25 325 2752 016 038 389 20 2749 -01 015 -19 040 62 426 31 2747 -02 015 -33 042 105

AsSp50 317 2752 015 035 381 20 2749 -01 014 -16 038 64 423 34 2747 -02 014 -26 039 110










0

10

20

30

40


Yd

( M

g h

a-1

)

Tratamiento



- + NH4+ - N




















06

07

08

09

10

Antildeo


2016 2100



(2020 - 2100)














aplicado



0

250

500

750

1000

CO

2(p

pm

)

Antildeo


1971 2019

2050 2100

Actual

RCP






























5-4)



- 2070)


Tt Wk Tt Wk Tt Wk


Calidad del suelo

SQSMAF 081

022

081

018

081

018 SQSA 079 079 079

SQW 000 079 079

SQPCA 091 091 091

Rel suelo-planta

LU 068

026

072

027

072

027 W-kg 000 000 000

N-kg 078 078 078

Rel suelo-agua

FWT 000

027

000

027

000

027 MWT 000 000 000

EP 071 075 075

NO3 079 --- ---


AP 000

026

000

027

000

027 GWP 073 073 073

OLD 000 000 000



033 000

050 000

050 PCat 079 079 079


Salud humana

ELB 067

032

054

050

054

050 ELB(45) 000 067 067

PO 000 000 000

HT 067 071 071


Egresos VC 077

025 077

025 077

025 FC 064 064 064


Ingresos GI 000

027 000

027 067

027 NI 081 081 000

Rentabilidad

BC 077

027

077

027

077

027

NPV 000 000 000

ORO 000 000 000

IRR 069 069 069

BPQ 075 075 075

BPP 065 061 065


















Calidad del suelo

SQSMAF 085 b 095 a 088 b 096 a 096 a

SQSA 039 b 043 ab 046 a 046 a 046 a

SQWP 068 a 068 a 070 a 071 a 071 a

SQPCA 075 d 076 cd 079 bc 081 ab 084 a

Rel suelo-planta

LU 0310 ab 0320 ab 0294 a 0326 ab 0343 b

W-kg 10932 ab 11251 ab 10349 a 11476 ab 12072 b

N-kg 906 d 478 c 440 bc 366 b 256 a

Rel suelo-agua

FWT 0040 d 0020 c 0018 c 0015 b 0011 a

MWT 15438 d 7697 c 7082 c 5889 b 4130 a

EP 41E-04 d 19E-04 c 17E-04 bc 15E-04 b 10E-04 a

NO3 1722 e 1437 d 1101 c 819 b 643 a


AP 24E-03 d 11E-03 c 10E-03 bc 85E-04 b 60E-04 a

GWP 84E-01 d 39E-01 c 36E-01 bc 30E-01 b 21E-01 a

OLD 53E-08 d 26E-08 c 24E-08 bc 20E-08 b 14E-08 a



PCat 0672 c 0708 bc 0770 ab 0801 a 0748 abc


Salud Humana

ELB 301 a 301 b 302 e 302 d 302 c

ELB(45) 013 a 013 b 014 e 014 d 014 c

PO 710E-05 d 371E-05 c 341E-05 bc 284E-05 b 199E-05 a

HT 029 d 014 c 013 bc 011 b 008 a


Egresos VC 195 d 163 c 171 c 150 b 132 a

FC 199 b 192 a 193 a 191 a 190 a



NI 3051 b 3387 ab 4184 a 3706 ab 3377 ab

Rentabilidad

BC 176 b 194 ab 213 a 207 a 203 a

NPV 5402 b 6109 ab 7607 a 6709 ab 6091 ab

ORO 043 b 048 ab 053 a 052 a 051 a

IRR 539 b 756 ab 933 a 836 a 762 ab

BPQ 55741 c 48406 b 47597 ab 46806 ab 45061 a

BPP 54343 b 49979 ab 46777 ab 49113 ab 48917 a






































(Barrera 1998)






Calidad del suelo

SQSMAF 085 b 095 a 088 b 096 a 096 a

SQSA 039 b 043 ab 046 a 046 a 046 a

SQWP 068 b 068 ab 070 ab 071 ab 071 a

SQPCA 075 d 076 cd 079 bc 081 ab 084 a

Rel suelo-planta

LU 0250 ab 0258 ab 0240 a 0261 ab 0275 b

W-kg 8791 a 9088 a 8454 a 9180 a 9687 a

N-kg 728 d 386 c 359 bc 293 b 206 a

Rel suelo-agua

FWT 0032 d 0016 c 0015 c 0012 b 0009 a

MWT 12413 d 6218 c 5785 b 4711 b 3314 a

EP 33E-04 d 15E-04 c 14E-04 bc 12E-04 b 82E-05 a


AP 19E-03 d 90E-04 c 84E-04 bc 68E-04 b 48E-04 a

GWP 68E-01 d 32E-01 c 29E-01 bc 24E-01 b 17E-01 a

OLD 43E-08 d 21E-08 c 19E-08 bc 16E-08 b 11E-08 a



PCat 0672 c 0708 bc 0770 ab 0801 a 0748 abc


Salud Humana

ELB 30314 a 30349 a 30455 b 30461 b 30458 b

ELB(45) 01082 a 01131 b 01180 e 01225 d 01248 c

PO 571E-05 d 300E-05 c 279E-05 bc 227E-05 b 160E-05 a

HT 023 d 011 c 011 bc 009 b 006 a


Egresos VC 210 d 177 c 185 c 164 b 146 a

FC 200 b 193 a 193 a 192 a 191 a



NI 4612 b 4897 ab 5739 a 5333 ab 4865 ab

Rentabilidad

BC 211 b 230 ab 250 a 247 a 242 a

NPV 8337 b 8948 ab 10531 a 9768 ab 8890 ab

ORO 053 b 057 ab 060 a 060 a 059 a

IRR 809 b 1085 ab 1274 a 1193 a 1090 ab

BPQ 51536 c 45796 b 45468 b 44530 ab 43225 a

BPP 45234 a 41910 ab 39936 a 40933 ab 40875 ab

















































Calidad del suelo

SQSMAF 085 b 095 a 088 b 096 a 096 a

SQSA 039 b 043 ab 046 a 046 a 046 a

SQWP 068 b 068 ab 070 ab 071 ab 071 a

SQPCA 075 d 076 cd 079 bc 081 ab 084 a

Rel suelo-planta

LU 0242 ab 0250 ab 0233 a 0252 ab 0267 b

W-kg 8518 a 8809 a 8211 a 8878 a 9403 a

N-kg 706 d 374 c 349 bc 283 b 200 a

Rel suelo-agua

FWT 0031 d 0015 c 0014 c 0012 b 0008 a

MWT 12026 d 6025 c 5612 c 4554 b 3218 a

EP 32E-04 d 15E-04 c 14E-04 bc 11E-04 b 80E-05 a


AP 18E-03 d 87E-04 c 81E-04 bc 66E-04 b 47E-04 a

GWP 66E-01 d 31E-01 c 28E-01 bc 23E-01 b 16E-01 a

OLD 42E-08 d 20E-08 c 19E-08 bc 15E-08 b 11E-08 a



PCat 0672 c 0708 bc 0770 ab 0801 a 0748 abc


Salud Humana

ELB 30307 a 30342 a 30446 b 30452 b 30450 b

ELB(45) 01060 a 01109 b 01158 e 01200 d 01225 c

PO 225E-01 d 111E-01 c 104E-01 bc 842E-02 b 595E-02 a

HT 000 d 000 c 000 bc 000 b 000 a


Egresos VC 212 d 179 c 188 c 167 b 148 a

FC 200 b 193 a 193 a 192 a 191 a



NI 4865 a 5145 a 5997 a 5609 a 5092 a

Rentabilidad

BC 216 b 236 ab 255 a 254 a 248 a

NPV 8813 b 9414 ab 11016 a 10288 ab 9316 ab

ORO 054 b 058 ab 061 a 061 a 060 a

IRR 853 b 1138 ab 1331 a 1254 a 1139 ab

BPQ 51064 a 45491 b 45202 b 44256 bc 43023 c

BPP 44089 a 40878 ab 39026 b 39860 ab 39918 ab























e

dc

b

a

d

c c

b

a

d

c c

b

a

00

02

04

06

08

10

IS

Ambientala a a

a a

d

c c

b

a

d

cc

b

a

Social

b

aab a a

b

a a a a

b

a aa a

00

02

04

06

08

10


IS

Econoacutemico


e

d cb

a

d

c c

b

a

d

c c

b

a


Total





(Barrera 1998)

56 Conclusiones















sumCS 1 2 3 N



SQ

SQSMAF 044 058 051 05 40 40 10 071

SQSA 044 073 046 05 30 30 08 071

SQW 058 073 061 04 30 30 08

SQPCA 051 046 061 05 40 40 10 081

Slo-Plt

LU 100 007 05 20 20 07 ϯ 061

W-kg 100 007 05 20 20 07 ϯ 053

N-kg 007 007 09 30 30 10 068

Slo-Ag

FWT 100 100 072 01 10 10 10 ϯ 055

MWT 100 100 072 01 10 10 10 ϯ 055

EP 100 100 072 01 10 10 10 ϯ 061

NO3 072 072 072 03 10 10 10 069

Slo-At

AP 100 100 00 10 10 10 ϯ 059

GWP 100 100 00 10 10 10 ϯ 063

OLD 100 100 00 10 10 10 ϯ 055



S Alm Yd 028 07 20 20 10 ϯ 067

PCat 028 07 20 20 10 ϯ 069

G Epl JC --- --- --- 10 058

S Hm

ELB 100 075 075 02 10 10 10 ϯ 057

ELB(45) 100 075 076 02 10 10 10 ϯ

PO 075 075 100 02 10 10 10 ϯ 055

HT 075 076 100 02 10 10 10 ϯ 057



Egr VC 062 04 20 20 10 ϯ 067

FC 062 04 20 20 10 ϯ 054

Invr IV --- --- --- 10 054

Ingr GI 094 01 10 10 10 ϯ

NI 094 01 10 10 10 ϯ 071

Rtbl

BC 095 099 094 081 095 01 10 10 05 072

NPV 095 094 092 062 094 01 20 20 10 064

ORO 099 094 091 083 094 01 10 10 05

IRR 094 092 091 079 092 01 10 10 05 064

BPQ 081 062 083 079 077 02 20 20 10 065

BPP 095 094 094 092 077 01 10 10 05 060







sumCS 1 2 3 N



SQ

SQSMAF 044 058 051 05 40 40 10 071

SQSA 044 073 046 05 30 30 08 071

SQW 058 073 061 04 30 30 08 071

SQPCA 051 046 061 05 40 40 10 081

Slo-Plt

LU 100 007 05 20 20 07 ϯ 066

W-kg 100 007 05 20 20 07 ϯ

N-kg 007 007 09 30 30 10 068

Slo-Ag

FWT 100 100 00 10 10 10 ϯ 055

MWT 100 100 00 10 10 10 ϯ 055

EP 100 100 00 10 10 10 ϯ 065

Slo-At

AP 100 100 00 10 10 10 ϯ 059

GWP 100 100 00 10 10 10 ϯ 063

OLD 100 100 00 10 10 10 ϯ 055



S Alm Yd 029 07 20 20 10 ϯ

PCat 029 07 20 20 10 ϯ 069

G Epl JC --- --- --- 10

S Hm

ELB 085 072 072 02 10 10 03 044

ELB(45) 085 048 048 04 30 30 10 057

PO 072 048 100 03 20 20 07 ϯ 059

HT 072 048 100 03 20 20 07 ϯ 061



Egr VC 061 04 20 20 10 ϯ 067

FC 061 04 20 20 10 ϯ 054

Invr IV --- --- --- 10 054

Ingr GI 096 00 10 10 10 ϯ

NI 096 00 10 10 10 ϯ 071

Rtbl

BC 092 100 092 080 094 01 10 10 05 072

NPV 092 091 088 055 092 02 20 20 10 064

ORO 100 091 090 082 094 01 10 10 05

IRR 092 088 090 079 091 01 10 10 05 064

BPQ 080 055 082 079 075 03 20 20 10 065

BPP 094 092 094 091 075 01 10 10 05 056







sumCS 1 2 3 N



SQ

SQSMAF 044 058 051 05 40 40 10 071

SQSA 044 073 046 05 30 30 08 071

SQW 058 073 061 04 30 30 08 071

SQPCA 051 046 061 05 40 40 10 081

Slo-Plt

LU 100 008 05 20 20 07 ϯ 066

W-kg 100 008 05 20 20 07 ϯ

N-kg 008 008 09 30 30 10 068

Slo-Ag

FWT 100 100 00 10 10 10 ϯ 055

MWT 100 100 00 10 10 10 ϯ 055

EP 100 100 00 10 10 10 ϯ 065

Slo-At

AP 100 100 00 10 10 10 ϯ 059

GWP 100 100 00 10 10 10 ϯ 063

OLD 100 100 00 10 10 10 ϯ 055



S Alm Yd 029 07 20 20 10

PCat 029 07 20 20 10 069

G Epl JC --- --- --- 10

S Hm

ELB 085 072 072 02 10 10 03 044

ELB(45) 085 048 048 04 30 30 10 057

PO 072 048 100 03 20 20 07 059

HT 072 048 100 03 20 20 07 061



Egr VC 061 04 20 20 10 ϯ 067

FC 061 04 20 20 10 ϯ 054

Invr IV --- --- --- 10 054

Ingr GI 096 00 10 10 10 ϯ 057

NI 096 00 10 10 10 ϯ

Rtbl

BC 092 100 091 080 094 01 10 10 05 072

NPV 092 091 088 054 092 02 20 20 10 069

ORO 100 091 089 081 093 01 10 10 05

IRR 091 088 089 079 091 01 10 10 05 064

BPQ 080 054 081 079 075 03 20 20 10 065

BPP 094 092 093 091 075 01 10 10 05 060






















































205

Recomendaciones









con MSEAS


























207


















econoacutemicos

Limitaciones















209

Bibliografiacutea
































United Kingdom








httpsdoiorg101016S0167-8809(01)00174-8











































httpsdoiorg101007s11625-014-0243-y











(6) 349e357 httpsdoiorg101007BF02978670











211

























Jorge Tadeo Lozano




























Rural Dev 17






2018-0150





































pp













213






































































Publishing Oxford















Productores de Papa




















httpdoiorg1043249780203142837



assessments-safaen



215









3568(2003)053[0341TNC]20CO2


































httpsdoiorg101016S0167-8809(00)00131-6







httpsdoiorg101007978-94-017-3624-4_4


Colombia




Unicaja



































6(4)
















httpsdoiorg101016S0929-1393(00)00073-1

217



01575-6





httpsdoiorg101007s10705-010-9343-y




httpsDSSATnet








Florida USA












httpsdoiorg101016S0167-1987(99)00012-4












wwwiicaint

















httpsdoiorg101016S1161-0301(02)00107-7







httpsdoiorg101016S0167-1987(99)00038-0








































39152015000115

219






























































346


httpdoiorg101017CBO9781107415324004










Elsevier















7188-6-27



















221


09360-4



393ndash400









214 httpsdoiorg101016S0167-8809(01)00279-1

















pp httpsdoiorg101007978-1-4020-8433-1













httpsdoiorg101007s10533-004-0360-2




































httpdoiorg105751ES-06972-190424




















Mosquera Colombia



httpsdoiorg101016S0160-4120(01)00068-X






223











































httpsdoiorg101007s13280-016-0793-6





























0011







httpdoiorg101017CBO9781107415324004





8(3) 1-20 httpdoiorg103390su8030274







httpdoiorg101007978-3-642-30942-7






httpdoiorg101007s13593-015-0305-2




uence=1








225









httpdoiorg1010800010362420181431263































0328-z











017-0429-7


























httpsdoiorg101007s13280-017-0991-x








Food Sci 4 1ndash17


























227






httpsdoiorg10109700010694-193401000-00003












Inc New York


Press








httpsdoiorg101016S0167-8809(01)00233-X





Press















httpsdoiorg101080104400462011611749



httpsdoiorg101080104400462011611749























Evaluación de la sostenibilidad orientada a experimentos ...

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