Identificación de áreas potenciales para sistemas agroforestales en el Suroccidente Colombiano,...

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Conferencia Latinoamericana de Usuarios ESRI – LAUC 2013 16 al 18 de Octubre, 2013 | Lima, Perú

Identificación de áreas potenciales

para sistemas agroforestales en el

Suroccidente Colombiano

Nathaly de los A. Mazo1

Geógrafa - Joven Investigador COLCIENCIAS

PhD. Jorge Eliécer Rubiano Mejía2

Departamento de Geografía, Universidad del Valle, Cali -Colombia

Lima, Octubre de 2013 1 [email protected]

2 [email protected]

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CONTENIDO

I. Introducción

II. Objetivos

III. Materiales y Métodos

IV. Resultados

V. Conclusiones

Identificación de áreas potenciales para sistemas agroforestales en el Suroccidente

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I. Introducción

• Programa del Reto del

Agua y la Alimentación

CPWF, 2003 – 2007

• Plan de Acción Nacional

Lucha contra la

Desertificación y la Sequía

MAVDT, 2005

Fuente: PN15 CIAT, 2009. QSMAS, Lempira- Honduras


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Indicadores en Colombia

Los Bosques Secos Tropicales (bs-T) es uno de

los tres ecosistemas más degradados,

fragmentados y menos conocidos en Colombia.

Agrícola 9%

Agroforestal

20%

Ganadería 9% Forestal

18%

[NOMBRE DE

CATEGORÍA] [VALOR] %

VOCACIÓN ACTUAL DE USO DE LAS TIERRAS DE COLOMBIA. (IGAC, CORPOICA, 2001)

48% del territorio

nacional está afectado por

la erosión

74% del territorio

nacional es altamente

susceptible a la salinización

78.9% de las zonas secas

presentan algún nivel de desertificación

En zonas secas se

encuentra el 50% de las

categorías de procesos

erosivos más severos.


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Sistemas Agroforestales

Aumentar la seguridad

alimentaria de las comunidades

Reducir la presión sobre

bosques

Revertir procesos

degradativos

Aumento productividad del

suelo Reducción de la vulnerabilidad

Conservación y uso de la tierra sostenible


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SAQ (SQMAS)

Sistema Agroforestal Quesungual

Conjunto de tecnologías de manejo de suelos agrícolas y forestales,

las cuales combinan la siembra de cultivos con árboles dispersos en

regeneración natural, integrando la producción agrícola y forestal en

el sistema agroforestal familiar.

Maíz, frijol y sorgo


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II. Objetivos

• Identificar el potencial en tierras de ladera de los departamentos del

Valle del Cauca, Cauca y Nariño, para la implementación de

alternativas productivas en zonas rurales.

• Contribuir a los procesos de ordenamiento territorial, oferta de

tecnologías para sectores marginados de la economía y apoyo a

unidades de asistencia técnica agropecuarias locales.


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III. Materiales y Métodos

http://www.sdart.co.uk

http://www.landsurveyorsunited.com


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Dominios de Extrapolación-EDA

Método de análisis espacial utilizado para identificar área de influencia esperada de una nueva tecnología o conocimiento sobre un área geográfica en particular.

Uso de información espacial para inferir la distribución potencial

de sitios con características similares.

Estadística Bayesiana (Peso de la Evidencia y Regresión Logística).


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¿Cómo se le asigna el peso a la contribución de cada factor?

El modelo se basa en la probabilidad bayesiana de los pesos de

capas de mapas individuales, donde cada mapa de entrada es

binario y tiene un factor de peso determinado.

Modelamiento del Peso de la Evidencia


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Área = 173 Sitios piloto = 20 Prob. Inicial = 0.115

Área de factor = 22 Sitios piloto en área de factor = 8

1. Peso de la evidencia


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Probabilidad Condicional

A. Factor y sitios

B. Factor pero no sitios

C. No Factor pero sitios

D. No Factor no sitios

W- = ln C/D

W+ = ln A/B





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Probabilidad Condicional

A. Factor y sitios

B. Factor pero no sitios

C. No Factor pero sitios

D. No Factor no sitios

W- = ln C/D

W+ = ln A/B

Odds Post = ln (Odds Prior + ∑(W+ +W-)

Post Prob = Odds Post/(1+Odds Post)




Test de Independencia Condicional

de las capas de evidencia

Probabilidad Posterior = 0.14 P(SjF1F2) = [P(F2jS) P(F1jS) P(S) ] / [P(F2) P(F1)]


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Área de Estudio

Área de entrenamiento

Área de implementación


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Variables de Evidencia A

cc

es

ibil

ida

d

Rastr

ojo

Áre

a a

grí

co

la

Pen

die

nte

Índ

ice

to

po

grá

fic

o d

e

hu

med

ad

Bo

sq

ue d

e h

oja

an

ch

a


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Geoprocesamiento

• Spatial Data Modeller-SDM

• Permite adicionar mapas categóricos

con intervalos, ordinales, o de relación

a escala, para producir un mapa

predictivo del lugar donde es probable

que ocurra algo similar.


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IV. Resultados

Localización de sitios

potenciales para la

implementación del

SAQ.

Probabilidad Posterior

(Peso de la Evidencia)


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Test de Independencia Condicional

(Agterberg & Cheng CI) de las capas de evidencia

Valle del Cauca Cauca Nariño

CI Total: 0.0% 0.0% 0.0%

Test de Independencia Condicional: gw1h gw1h gw1h

No. de puntos de entrenamiento observados, n =

218 218 218

No. de puntos de entrenamiento esperados, T =

52.5 37.3 43.6

Diferencia, T-n= -165.5 -180.7 -174.4

Desviación Estándar de T = 7.213 4.455 5.924

Radio de Independencia Condicional: 4.15 5.85 4.99

Probabilidad de que este modelo no es

condicionalmente independiente es (T-

n)/Tstd =

-22.940539 is 0.0%

-40.569985 is

0.0%

-29.433503 is 0.0%


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Área potencial para el SAQ

35000

26300

18900

14500 14300 14100

19900 19100

14100

19400 17100

14500

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

35000

40000

MERCADERES BOLIVAR PAEZ BELA EL TAMBO LA VEGA PATIA ELBORDO

PASTO BUESACO MALLAMA DAGUA TULUA BOLIVAR

Áre

a p

ote

ncia

l (h

as)

Municipios por Departamento

Has Probabilidad Posterior (WofE)

Departamentos Muy Baja Baja Media Alta

Valle del Cauca 634100 496300 260400 252900

Cauca - 1561100 439400 297000

Nariño - 1805300 274100 371600

TOTAL 634100 3862700 973900 921500


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SAQ : Alternativa de

Manejo en Zonas de

Ladera

Has Probabilidad Posterior (WofE)

Suelos y tierra en

desertificación, 2006 Muy Baja Baja Media Alta

Baja 84500 39600 94300 47100

Moderada 90 207 271 31200

Alta 38600 149000 125500 194900

Totales 132100 209300 246900 273200


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Algunos Referentes (Castro, 2010).

• Es posible alcanzar seguridad alimentaria en áreas con tendencia a

sequía en trópicos sub-húmedos sin comprometer la calidad de los

recursos suelo, agua y vegetación.

• El trabajo con los productores en Honduras ha permitido mejorar el

conocimiento de sus prácticas de producción y toma de decisiones.

• La identificación de los principios determinantes de éxito del SAQ y

las experiencias en su validación facilitara la adaptación del

sistema a otras áreas en los trópicos sub-húmedos.


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V. Conclusiones

• La implementación de sistemas agroforestales en el Suroccidente

Colombiano, es una alternativa para el manejo de zonas de bosque

seco de laderas intervenidas y/o en proceso de degradación dada

su eficiencia en el uso de recursos a la vez que contribuyen a la

seguridad alimentaria de comunidades rurales.

• En el marco de la lucha contra los procesos de desertificación y

sequía en las zonas secas (áridas, semiáridas y subhúmedas

secas), los sistemas agroforestales representan un mecanismo

para la mitigación de los efectos y prevención de sus causas.


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V. Conclusiones

Peso de la Evidencia

• Para identificar si un lugar es apropiado para el proyecto hay que

tener en cuenta la contribución de cada factor (pesos negativos y

positivos); asociar dicha información con el conocimiento del sitio

(Probabilidad inicial de los sitios con SAQ); y calcular el valor del

potencial de cualquier otro nuevo lugar para replicar SAQ

(probabilidad posterior).

• Además, es importante verificar problemas de condicionalidad e

incertidumbre del modelo predictivo, y ajustar los resultados con

información complementaria.


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Socialización de Resultados

• Socialización de resultados con

las UMATAS en aquellos

municipios con áreas de altas

probabilidades de implementación.

• Desarrollo de alternativas

tecnológicas y asistencia técnica

apoyo en el proceso de toma de

decisiones y ordenamiento y

planificación del territorio.


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Bibliografía

• Ayarza, M. Ayarza, L. Welchez, E. Navarro, G. Flores. 2005. Sistema Agroforestal Quesungual: Factores que

influyeron en su adopción por los pequeños productores de ladera de la región de Lempira Sur de Honduras.

• Boehner, J., Koethe, R. Conrad, O., Gross, J., Ringeler, A., Selige, T. (2002): Soil Regionalisation by Means of

Terrain Analysis and Process Parameterisation. In: Micheli, E., Nachtergaele, F., Montanarella, L. [Ed.]: Soil

Classification 2001 European Soil Bureau, Research Report No. 7, EUR 20398 EN, Luxembourg. pp.213-222.

• Bonham-Carter, GF. Geographic information systems for geoscientist: Modelling with GIS. In: Merriam DF,

editors. Computer Methods in the Geosciences. New York: Pergamon/Elsevier; 2002, 302-334.

• Castro Zúniga, Aracely. 2010. Dinámica del nitrógeno y fósforo del suelo en el sistema agroforestal Quesungual.

Doctorado thesis, Universidad Nacional de Colombia Sede Palmira.

• CIAT. 2009. PN15 - Quesungual slash and mulch agroforestry system (QSMAS): Improving crop water

productivity, food security and resource quality in the subhumid tropics. CPWF Project Report. Cali, Colombia. 64

p.

• Consorcio para el manejo integrado de los suelos frágiles de Centroamérica-MIS. 2005. Boletín Técnico No 1

Tegucigalpa, Honduras

• GAMBOA, Harold; GÓMEZ, Walter & IBRAHIM, Muhammad. Sistema agroforestal Quesungual: una buena

práctica de adaptación al cambio climático. Capítulo 3. En : Políticas y Sistemas de Incentivos para el Fomento y

Adopción de Buenas Prácticas Agrícolas Como Una medida de Adaptación al Cambio Climático en América

Central. Centro Agronómico Tropical de Investigación y Enseñanza (CATIE). Turrialba, Costa Rica, 2009.


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Bibliografía

• IGAC, CORPOICA. Zonificación de los Conflictos de Uso de las Tierras en Colombia. Capitulo III: Vocación de

uso de las tierras de Colombia. Bogotá, Colombia. 2002

• Ministerio de Ambiente, Vivienda y Desarrollo Territorial-MAVDT. República de Colombia Plan de Acción Nacional

Lucha contra la Desertificación y la Sequía en Colombia. Bogotá, 2005 ISBN: 958-97679-2-3

• Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación (FAO), 2005. El Sistema Agroforestal

Quesungual.

• Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente (PNUMA) Tomado de Agroforestería Guatemala.

http://www.unccd.int/en/Pages/Contact.aspx

• Rubiano, J, Cook, S. and Douthwaite, B. 2008. Adapting to change–how to accelerate impact. Proceedings of the

CGIAR Challenge Program on Water and Food 2nd International Forum on Water and Food, Addis Ababa,

Ethiopia, November 10—14, 2008. The CGIAR Challenge Program on Water and Food, Colombo. 183pp.

• Rubiano, J., S. Cook, M. Rajasekharan, V. Soto, and B. Douthwaite. 2009. Extrapolation domain analysis: A tool

to anticipate research impact. Impact Assessment Review Journal (in press).

• Sawatzky, D. L., G. L. Raines, G. F., Bonham-Carter, and C. G. Looney. 2005. ARCSDM3: ArcMAP extension for

spatial data modelling using weights of evidence, logistic regression, fuzzy logic and neural network analysis.

URL: http://ntserv.gis.nrcan.gc.ca/sdm/ARCSDM3/.

• Datos espaciales

Fuente URL

JointResearchCentre http://bioval.jrc.ec.europa.eu/products/gam/index.htm

ISCGM Global Map Data Download Service http://www.iscgm.org/gmd/download/glcnmo.html

CGIAR Consortium for Spatial Information (CGIAR-CSI) http://srtm.csi.cgiar.org/


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http://ntserv.gis.nrcan.gc.ca/sdm/ARCSDM3/













http://bioval.jrc.ec.europa.eu/products/gam/index.htm

http://www.iscgm.org/gmd/download/glcnmo.html

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

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

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Agradecimientos

Programa de Jóvenes Investigadores e Innovadores 2012,

COLCIENCIAS – Universidad del Valle

Grupo de Investigación Territorios

Departamento de Geografía, Universidad del Valle

Cali, Valle del Cauca

Ph D. Aracely Castro, CIAT

Palmira, Valle del Cauca

Unidad Municipal de Asistencia Técnica Agropecuaria, UMATA

de Toro, Tuluá y Dagua, Valle del Cauca


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Geógrafa

Joven Investigador,

Universidad del Valle

Cali, Colombia

[email protected]

Nathaly de los A. Mazo

Zona para una Imagen Vertical PhD. Jorge E. Rubiano

Profesor asociado

Departamento de Geografía,

Universidad del Valle

Cali –Colombia

[email protected]

mailto:[email protected]

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