Identificación de áreas geográficas con potencial para la producción de arroz en Colombia ante...

Desde 1967 / Ciencia para cultivar el cambio

Fabio Castro

Glenn Hyman

Jorge Rubiano

[email protected]

[email protected];

[email protected]

CIAT – Marzo de 2015

IDENTIFICACIÓN DE ÁREAS GEOGRÁFICAS CON POTENCIAL PARA LA PRODUCCIÓN DE

ARROZ EN COLOMBIA ANTE ESCENARIOS DE CAMBIO CLIMÁTICO 2040-2070

mailto:[email protected]




Agradecimientos

• Glenn Hyman (DAPA)

• Jorge Rubiano (Univalle)

• Edgar Torres (Arroz)

• Eduardo Graterol (FLAR)

• Santiago Jaramillo (FLAR)

• Stephania Carmona (DAPA)

• Juan Perez (DAPA)

• David Arango (DAPA-CCAFS)

• Patricia Guzman (Fedearroz)

• Gebel Taba (DAPA – Univalle)


Contenido

1. Introducción

2. Pregunta de Investigación

3. Objetivos

4. Hipótesis de Investigación

5. Marco Teórico

6. Metodología

7. Resultados

8. Conclusiones y Recomendaciones


Introducción

• El arroz es, hoy por hoy, un grano alimenticio básico para cerca de la

mitad de la población del planeta; es, por ello, un componente esencial

de la estabilidad política, económica y social de la humanidad y, en

cierto sentido, de su supervivencia (Degiovanni, Martínez, & Motta,

2010).


Pregunta de Investigación

¿Cuáles son las áreas geográficas con mayor potencial para la producción

del arroz en Colombia, teniendo en cuenta el escenario con mayor

impacto de gases de efecto invernadero RCP 8.5 del último informe del

IPCC y sus pronósticos para el cambio climático en el periodo 2040-2070?


Objetivos

General

Identificar áreas geográficas potenciales para la producción de arroz

en Colombia, frente al cambio climático para el periodo 2040-2070.

Específicos

• Caracterizar la potencialidad de las diferentes ecorregiones

arroceras de Colombia para la producción competitiva de arroz,

basados en variables edáficas, climáticas y topográficas.

• Identificar las diferencias en las condiciones de las variables bajo

las cuales se encuentra actualmente el cultivo del arroz en

comparación con las zonas modeladas para el período 2040-

2070.


Hipótesis de Investigación

• Ho: el área de distribución actual del arroz biofísicamente para el

período 2040-2070 tendrá a disminuir en comparación con la existente

hoy día.

• H1: el área de distribución actual del arroz biofísicamente para el

período 2040-2070 tendrá a aumentar en comparación con la existente

hoy día.


Justificación

Colombia acarrea varios problemas en torno al arroz, entre los que se

encuentran:

- El lento crecimiento de la productividad

- El bajo promedio del rendimiento nacional

- Los elevados costos de producción, entre otros.

- El rendimiento nacional promedio entre los censos de 1999 y 2007 tuvo un

aumento en 8%

- Disminución del 18% en el área sembrada.

- En 1999 se sembraron 493.237 hectáreas de arroz.

- En 2007 se sembraron 400.451 hectáreas de arroz.

- Una diferencia de 98.786 hectáreas


Marco Teórico

• Variables importantes a tener en cuenta para el cultivo del arroz

Entre las variables climáticas importantes se encuentra la temperatura,

pues esta no solo afecta el crecimiento, sino el desarrollo de la planta de

arroz. Estudios sobre temperaturas mínimas establecen que entre los

0 y 4° la semilla del arroz entra en el punto de congelación lo que

imposibilita el crecimiento exitoso de la planta (Vargas, 1985).


• La precipitación resulta ser un muy buen determinante para el arroz

de secano; debido a la variación impredecible en la frecuencia y

cantidad de lluvia para un lugar dado en el tiempo (Yoshida, 1981).

• En cuanto a las variables referentes al suelo, se tiene que, este cultivo

generalmente crece mejor en suelos inundados que en suelos aeróbicos.

La inundación no solo proporciona al cultivo un buen suministro de

agua y controla las malezas, sino que también mejora algunas

características químicas de los suelos (…) la textura de los suelos debe

ser por lo general arcillosa, pues esta capta mejor la el agua en el suelo

(León & Arregocés, 1985).


• Cambio climático

El IPCC público su primer informe en 1990, informe adicional en 1992.

Su segundo informe en 1995. Un tercer informe en el 2001. El cuarto

informe en 2007. Y su último informe fue en el año 2010.


RCP’s (Representative Concentration Pathways)

Hay cuatro procesos consultivos regionales, cada uno definido en

términos de su forzamiento radiativo en el año 2100 y la dirección del

cambio del clima (van Vuuren et al., 2011a).

Tomado del IPC, 2014


Figura 1. Forzamiento

Radiativo para cada RCP

durante períodos de tiempo


• MaxEnt

Es una técnica de máquina que combina estadística, máxima

entropía y métodos bayesianos, con el fin de estimar distribuciones

de probabilidad espacial sujeto a restricciones dadas por la

información ambiental.

Interfaz de MaxEnt


Metodología

• 1. Revisión bibliográfica sobre todo lo relacionado con los

cultivos de arroz.

• 2. Análisis Exploratorio de Datos con base a los datos

suministrados por Fedearroz, referente a los sitios donde hay

arroz sembrado en las zonas arroceras de Colombia.

• 3. Sistematización de los datos climáticos descargados de los

distintos portales web, mencionados más adelante.


• 4. Ejecución de los dominios de extrapolación (MaxEnt), con el

fin de identificar las áreas óptimas para la implementación de

cultivos de arroz, bajo los escenarios de cambio climático RCP

8.5.

• 5. Discusión referente a los resultados obtenidos en el paso

anterior.

• 6. Depuración y evaluación de los datos obtenidos en el paso

anterior.

• 7. Realización de conclusiones y recomendaciones.


Fuentes de datos

Datos Página Web

Clima http://www.worldclim.org/

Clima futuro http://www.ccafs-climate.org/data/

DEM http://srtm.csi.cgiar.org/

Suelos http://soilgrids.org/


Variables

• 19 Variables bioclimáticas

• Textura del suelo (limo, arena y arcilla)

• Altitud

• Pendiente


Variable Breve Descripción Unidad de Medida

Bio 1 Temperatura media anual Grados centígrados

Bio 2 Rango de temperatura media diurna Grados centígrados

Bio 3 Isotermalidad. Indice de variabilidad de

la temperatura

Razon del rango diurno

promedio con respecto al rango

anual

Bio 4 Estacionalidad de la temperatura Desviación estandar * 100

Bio 5

Temperatura máxima del mes más

cálido Grados centígrados

Bio 6 Temperatura mínima del mes más frío Grados centígrados

Bio 7 Rango de temperatura anual Grados centígrados

Bio 8

Temperatura promedio del trimestre

más lluvioso Grados centígrados

Bio 9


más seco Grados centígrados

Bio 10


más cálido Grados centígrados

Bio 11


más frío Grados centígrados

Bio 12 Precipitación anual Milímetros

Bio 13 Precipitación del mes más lluvioso Milímetros

Bio 14 Precipitación del mes más seco Milímetros

Bio 15 Estacionalidad de la precipitación

(coeficiente de variación) Fracción

Bio 16 Precipitación del trimestre más lluvioso Milímetros

Bio 17 Precipitación del trimestre más seco Milímetros

Bio 18 Precipitación del trimestre más cálido Milímetros

Bio 19 Precipitación del trimestre más frío Milímetros


Software


Resultados

• Puntos de Presencia

Para la zona centro en principio se tienen un total 397 coordenadas

geográficas de donde se conoce la presencia del cultivo ello según el

monitorio fitosanitario realizado por Fedearroz en el año 2014.

A ello se le realizó un análisis exploratorio de datos.


Puntos de Presencia

• En total se obtuvo un total de 214 registros distribuidos en:

Tolima: 129 registros

Huila: 73 registros

Valle del Cauca: 11 registros

Cauca: 1 registro

Para Caquetá y Cundinamarca no se tienen datos de presencia de

puntos, de igual manera son incluidos dentro de la modelación por

pertenecer a la zona centro según Fedearroz (2007).


Mapa 1.

Presencia del

Cultivo del Arroz


Modelación en MaxEnt


• Reducción en la cantidad de variables escogidas, ello se realiza

mediante el análisis VIF.

Variable VIF

Altitud 1.690133

Precipitación del mes más lluvioso 2.61344

Precipitación del trimestre más cálido 2.582071

Precipitación del trimestre más lluvioso 2.758008

Rango promedio diurno de la temperatura 2.174933

Estacionalidad de la temperatura 1.95275

Arcilla 1.835662

Limo 1.510835

Pendiente 1.225738


Los parámetros utilizados fueron los siguientes:

• Se hizo uso del método Muestra con Datos (SWD, por sus siglas en

inglés), en el cuál se extrajo el valor correspondiente de cada variable

para cada punto de presencia del arroz, de igual manera para los datos

de pseudo-ausencia.

• Se realizó el Background con un total de 10.000 puntos, estos

datos representan las condiciones ambientales generales de la

zona de estudio, se utilizó el mismo Background tanto para el

presente como para el futuro, con la finalidad de que el modelo

contenga los mismos datos de pseudo-ausencia tanto para el

presente como para el futuro.


• Para la validación del modelo, se optó por utilizar la validación cruzada.

Consiste en repetir y calcular la media aritmética obtenida de las medidas de

evaluación, es decir, lo que realiza para el presente caso es realizar una

replicación 25 veces con puntos de muestra aleatoria diferente, finalmente se

halla el promedio y tener este dato como resultado.


• En la siguiente tabla se presenta la contribución en porcentaje de

cada variable al modelo:

Variable

Contribución en

Porcentaje

Estacionalidad de la

temperatura 33.1

Precipitación del mes

más lluvioso 28.4

Altitud 14.4

Pendiente 11.7

Precipitación del

trimestre más cálido 4.8

Estacionalidad de la

temperatura 4

Precipitación del

trimestre más frio 2.5

Arcilla 0.6

Limo 0.4


Mapa 1. Distribución estimada actual (A) y futura (B)

Clima Actual 1950-2000 Clima Futuro 2040-2070


Evaluación Idoneidad Valle geográfico del Río Cauca y Patía

Mapa 2.

Validación –

Localización de arroz


Mapa 3.

Validación –

Idoneidad para el arroz

bajo el clima presente


Superposición de Áreas protegidas,

Resguardos Indígenas y Cascos Urbanos


Mapa 4.

Parques Nacionales

Naturales, Resguardos

Indígenas y Cascos Urbanos


Idoneidad para los primeros 20 Municipios bajo el clima presente

excluyendo Parques Nacionales Naturales, Resguardos Indígenas y

Cascos Urbanos

Arroz de Riego - Zona Centro de Colombia

Área sembrada en total año 2007: 146.021 Has

Área óptima modelada: 466.378 Has

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

35000

40000

Hecta

reas

Municipio

Idoneidad porcentual

21-30 31-40

41-50 >50

Mercaderes: 19318 has


Idoneidad para los primeros 20 Municipios bajo el clima futuro

excluyendo Parques Nacionales Naturales, Resguardos Indígenas

y Centros Urbanos

Arroz de Riego - Zona Centro de Colombia

Área sembrada en total año 2007: 146.021Has

Área optima modelada: 319.060 Has

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

35000

40000P

aler

mo

Ven

adill

o

Riv

era

Nei

va

Am

bal

ema

Cam

po

aleg

re

Ler

ida

Fla

nd

es

To

caim

a

Mer

cader

es

Can

del

aria

Esp

inal

Guam

o

Alv

arad

o

Tel

lo

Pie

dra

s

Yag

uar

a

Cal

i

Bel

tran

Agu

a de

dio

s

Hectá

reas

Municipio

Idoneidad porcentual

21-30

31-40

41-50

Mercaderes: 8944 has

Cali: 4300 has


Mapa 5.

Cambio y no Cambio

entre Aptitud en el

presente y futuro


• Contribución de las variables al modelo

Variable

Contribución porcentual

Clima Actual Clima Futuro

Precipitación del mes más lluvioso 28.4 31.3

Rango de temperatura media

diurna 32.9 29.9

Altitud 14.5 14.3

Pendiente 11.9 11.4

Estacionalidad de la temperatura 4.1 6.5

Precipitación del trimestre más

seco 4.8 5.5

Arcilla 0.9 0.6

Precipitación del trimestre más

lluvioso 2.5 0.5


Variable Valle del Río Magdalena Valle del Río Cauca Valle del Río Patía

Presente Futuro Diferencia Presente Futuro Diferencia Presente Futuro Diferencia

Precipitación del mes más lluvioso 308.3 320.6 12.3 223.1 253.1 30.1 282.5 288.6 6.1

Rango de temperatura media diurna 104.0 104.5 0.5 113.5 112.5 -1.0 113.5 113.0 -0.5

Estacionalidad de la temperatura 448.8 493.5 44.6 298.1 358.5 60.4 310.2 376.0 65.9

Precipitación del trimestre más lluvioso 611.2 664.5 53.3 556.1 544.0 -12.1 694.8 674.5 -20.2

Precipitación del trimestre más seco 467.9 446.5 -21.4 420.9 383.8 -37.1 272.3 317.2 44.9

Valor promedio en las variables para los distintos valles geográficos


Evaluación del Modelo


Umbral de aptitud escogido

Species Rice (average)

Fixed cumulative value 1 logistic threshold 0.0072



Minimum training presence logistic threshold 0.0297

10 percentile training presence logistic threshold 0.2936

Equal training sensitivity and specificity logistic threshold 0.2003

Maximum training sensitivity plus specificity logistic threshold 0.0717

Equal test sensitivity and specificity logistic threshold 0.2003

Maximum test sensitivity plus specificity logistic threshold 0.1981

Balance training omission, predicted area and threshold value logistic threshold 0.0273

Equate entropy of thresholded and original distributions logistic threshold 0.1461

Escogencia basada en Liu, C., White, M., & Newell, G. (2013)

Selecting thresholds for the prediction of species ocurrence with presence-only data. Biogeography, 778-789


Mapa 6.

Apto y no Apto


Índice Kappa de Cohen

Es una medida estadística que ajusta el efecto del azar en la proporción

de la concordancia observada para los elementos.

Modelado

Apto No Apto Totales

Observado Apto (Presencia) 201 13 214

No Apto (Pseudo-

Ausencia) 647 9353 10000

Totales 848 9366

Total observado 10224

Calculo Kappa 0.897745279

Según Viera, Joanne, y Garret de 0.81 a 1.0 hay

un acuerdo casi perfecto entre los observadores


Conclusiones

• El modelo MaxEnt logro mostrar zonas distintas a aquellas en donde

actualmente se cultiva arroz, lo que podría pensar en realizar estudios

detallado en estas zonas (Mercaderes, Guachené, Patía, Bolívar,

Santander de Quilichao, entre otros) para la posible siembra de cultivos

de arroz en un futuro de cara al cambio climático.

• El método utilizado permitió incorporar información de diferentes

tipos de datos, climáticos, edáficos y topográficos, lo que facilitó un

análisis más integral de la presencia o no del cultivo del arroz. Dado lo

sistemático del mismo, es posible replicar el presente estudio para otro

tipo de cultivos siempre y cuando se cuente con información de

presencia del cultivo en cuestión.


• Las áreas identificadas con valores altos de probabilidad para el

cultivo de arroz están contenidas en su mayoría en los distintos

valles geográficos (como lo son, el del río cauca, Magdalena y

Patía), lo que las convierte en zonas potenciales para iniciar

estudios detallados de suelo y socio-económicos así como

también divulgación por parte de las entidades competentes,

como lo es Fedearroz, a los agricultores y empresas productoras

de este grano alimenticio.


Recomendaciones

• Se recomienda realizar estudios posteriores a una resolución

espacial más detallada, como lo puede ser, una o diez hectáreas,

ello con miras a conocer más precisamente las zonas idóneas

para sembrar arroz.

• Quizás sea necesario la realización del mismo estudio pero a

diferente escala temporal y con otro escenario diferente al RCP

8.5, ello para realizar contrastes y tener más apoyo a la toma de

decisiones de carácter político.


Gracias

[email protected]

[email protected]

Contacto




Identificación de áreas geográficas con potencial para la producción de arroz en Colombia ante...

Science

Transcript of Identificación de áreas geográficas con potencial para la producción de arroz en Colombia ante...