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Riesgo por flujo de Genes desde cultivos OGM hacia parientes silvestres Una propuesta de evaluación soportada en análisis espacial, para el caso del algodón en Colombia.

Claudia Patricia Fonseca Tobián Ingeniero Geógrafo Esp. Investigación y Docencia Universitaria Msc. Ciencias de la información geográfica

Introducción salud humana Liberación de cultivos GM Ambiente

flujo de genes desde cultivos GM hacia sus parientes silvestres (polen y semillas)

2002 Colombia, normas de cultivos Protocolo de Cartagena sobre Seguridad de la Biotecnología

En 2008: 43.000 Ha en estos cultivos, algodón, maíz y clavel azul Con el algodón llega al puesto 15 principales productores de cultivos GM en el mundo.

2011 estudios de contaminación genética sobre especies silvestres, vía polen y semillas principalmente

Objetivos GENERAL Aportar desde la geografía, una herramienta que apoye en la identificación de los lugares probables de afectación de poblaciones silvestres del algodón en Colombia, derivada del flujo de genes desde cultivos GM ‐ Diferenciando niveles de riesgo

ESPECÍFICOS Estimar la distribución probable de los parientes silvestres – algodón en Colombia : Gossypium arboreum, G. barbadense, G. herbaceum y G. hirsutum.

Aportar un insumo que apoye la evaluación del riesgo por flujo de genes y el monitoreo en poblaciones de parientes silvestres

Área de estudio

Ecuador

Localización: Latitud: 12° 30’ 46” N y 4° 13’ 30” Sur Longitud: 66° 50’ 54” W y 79° 01’ 23” W Superficie Continental: 1.141.748 Km2 El Algodón (sp. Gossypium) Por debajo de los 1800 msnm Temperatura entre 15 – 36 ° C Precipitación máxima de 1500 mm/año

Metodología Basada en CONABIO (Huertas, et al, 2005): Primera parte Modelación de la distribución probable de los parientes silvestres del algodón

Segunda parte  Identificar variables geográficas que pueden incidir en el riesgo de flujo de genes (revisión de información y consulta de expertos)  Categorizar el riesgo en función de la vulnerabilidad de la especie y de las amenazas – Matriz de evaluación del riesgo  Generar un insumo cartográfico que establezca los diferentes niveles de riesgo

Metodología Basada en CONABIO (Huertas, et al, 2005): Primera parte Modelación de la distribución probable de los parientes silvestres del algodón

Segunda parte  Identificar variables geográficas que pueden incidir en el riesgo de flujo de genes (revisión de información y consulta de expertos)  Categorizar el riesgo en función de la vulnerabilidad de la especie y de las amenazas – Matriz de evaluación del Riesgo  Generar un insumo cartográfico que establezca los diferentes niveles de riesgo

Modelación de la distribución probable de los parientes silvestres del algodón 1. Obtención de los registros de presencia de parientes silvestres

Bases de datos

SiB GBIF Corpoica

http://hermes.humboldt.org.co/visoruniversal2010/bin/Visor.html

4485 registros

CWR Depuración y georreferenciación

Campo

101 (2,3%), identificados a nivel de especie 227 (5%)

G. arboreum (4)

G. Barbadense (37)

G. Herbaceum (5)

G. Hirsutum (55)

G. Sp (126)

2. Variables ambientales (P y °T) de los datos T°C (IDEAM) FAO – Ecocrop (rangos T°C y P) Registros de presencia P (IDEAM)

Especie

Temp (°C) Especie G. arboreum

Min

Precip (mm/anual)

Máx Prom Min Máx

Prom

G. arboreum

18

38

28 500 1500 1000

G. barbadense

15

38

26,5 500 1500 1000

G. herbaceum

18

38

28 200 1500

850

G. hirsutum

15

42

28,5 450 1500

975

19,91 28,16 23,95 909 2333 1524

Óptimo Temp (°C) Precip (mm/anual)

G. barbadense 9,963 28,19 24,67 582,8 4686 2182 G. herbaceum 19,09 28,07 G. hirsutum

24,5 787,4 3422 2415

14,4 28,16 24,82 756,1 4601 1720

Absoluto Temp(°C) Precip (mm/anual) Mín Máx Prom Mín Máx Prom

Especie

Mín Máx Prom Mín. Máx

Prom

G. arboreum

26

36

31 750 1250 1000

G. barbadense

22

32

27 750 1250 1000

G. herbaceum

26

36

31 750 1250 1000

G. hirsutum

22

36

29 750 1200

975

3. Modelamiento de la distribución geográfica potencial Modelamiento con MAXENT

Iteraciones (5)

Género y Especie

Rango absoluto = MTP* Rango óptimo = 10 PTP**

* mínimum training presence ** Percentil training presence

Modelamiento con datos de FAO‐Ecocrop

19 variables WorldClim

3. Modelamiento de la distribución geográfica potencial

Modelamiento con MAXENT Modelamiento con datos de FAO‐Ecocrop

MTP**

No predichos

* Percentil training presence ** mínimum training presence

2

1

0

Intervalos

Umbrales

10 PTP*

óptimos

2

Absolutos

1

No predichos

0

3. Modelamiento de la distribución geográfica potencial G. hirsutum Maxent

Ecocrop

10 PTP

óptimos

MTP

absolutos

No predicho

No predicho

Metodología Basada en CONABIO (Huertas, et al, 2005): Primera parte Modelación de la distribución probable de los parientes silvestres del algodón

Segunda parte  Identificar variables geográficas que pueden incidir en el riesgo de flujo de genes (revisión de información y consulta de expertos)  Categorizar el riesgo en función de la vulnerabilidad de la especie y de las amenazas – Matriz de Evaluación del Riesgo  Generar un insumo cartográfico que establezca los diferentes niveles de riesgo

Evaluación del Riesgo Construcción matriz de Evaluación

Variables Geográficas

Vías

Cultivos GM

Corrientes de agua

Desmotadoras

Riesgo = Vulnerabilidad X Amenaza Amenaza (Agente de riesgo que favorece el flujo de genes) Áreas cultivadas en Red vial Red hídrica algodón GM 1 2 3

Vulnerabilidad

Parientes silvestres del algodón

Desmotadoras / centros de acopio 4

Presencia confirmada (Registros)

A

A1

A2

A3

A4

Altamente probable (Óptimos)

B

B1

B2

B3

B4

Probable (Absolutos)

C

C1

C2

C3

C4

No probable (No predicho)

D

D1

D2

D3

D4

Resultados MODELACIÓN La comparación de los rangos ambientales entre las fuentes (variables P y °T), muestra que estos se traslapan, mostrando diferencias apreciables entre los valores máximos y mínimos, siendo los de la FAO más altos y más amplios.

MAXENT muestra los lugares con mayor probabilidad de presencia del género Gossypium al norte del país, en los departamentos de Atlántico, Magdalena, norte de Córdoba, Sucre y Cesar y sur de la Guajira, centro ‐ sur de la zona andina en el Cauca, Tolima, Huila y Cundinamarca, y en el piedemonte del Meta y Caquetá.

FAO restringe los lugares con probabilidad al norte y centro del país

RIESGO en la Matriz de evaluación

Resultados

Resultados

RIESGO

Los lugares identificados con mayor riesgo están en rangos óptimos y absolutos en zonas con presencia de GM (B1 y C1) El 93% de los cultivos de algodón GM (2011), están en zonas de probable presencia de poblaciones silvestres 7000 6000

# Pixeles

5000 4000 3000 2000 1000 0 A1

A2

A3

A4

B1

B2

B3

B4

C1 Riesgo

C2

C3

C4

D1

D2

D3

D4

E

Mapa de Riesgo

Protocolo propuesto para evaluación del riesgo y liberación de OGM (Modificado de Huertas, et al, 2005)

Discusión Datos La ausencia de coordenadas es una de las mayores debilidades en los datos seguido de la duplicidad Posibilidad de que el G. arboreum y G. herbaceum, no estén en Colombia.

La ubicación de la mayoría de las estaciones climáticas en la zona andina, puede aumentar el grado de incertidumbre del resultado obtenido.

Modelamiento La modelación a nivel de género debe ser sometida a discusión Las diferencias halladas entre los modelos obtenidos con Maxent y el soportado en los datos de FAO‐Ecocrop, caso del G. barbadense y el G. herbaceum, sugieren una profundización Riesgo El 93% de las áreas con mayor probabilidad de presencia del parientes silvestres del algodón están cultivadas con GM, indica inminente peligro o ya habrían sido contaminadas por flujo génico.

Inclusión de más variables geográficas en la matriz de evaluación (viento, pendiente del terreno, exposición al sol, humedad del suelo), y bióticas (polinizadores, polen y semillas) Posibilidad de aplicación a cualquier cultivo e inclusión de más variables

“(…) Pueda que pasen años y decenios antes de que se comprendan las consecuencias de los nuevos elementos biológicos en los ecosistemas” (…)

FAO (2001)

Agradecimientos A Brigitte Baptiste, Directora del Instituto de Recursos Biológicos Alexander von Humboldt, por permitirme el uso de los datos y de la información existente en el IAvH relacionada con este tema.

A MariaV, a Jerónimo y a sus papás Marta Lía e Ismael, quienes me recibieron en los cultivos de Algodón en Ambalema.

A Don Edgar Augusto Acosta, dueño de la desmotadora EMPRENORTE S.A. A las personas que me acompañaron a lo largo del programa en UNIGIS, muy especialmente a Laure Collet por la orientación y por todas sus observaciones.

A Laura por su acompañamiento permanente, a Denisse y a ella por haber dado su voto a favor para mi ingreso al programa UNIGIS, a Isa por su ánimo, a Paula y a Uriel por los ajustes finales y la lectura paciente y crítica del documento.

A mi mamá Helena por mi formación personal y académica, que me permite llegar a donde estoy hoy, a mis hermanos María Helena, Alejandro y Juan a quienes siempre tengo presentes

.....y a ti Carlos, por tu apoyo permanente, comprensión y trabajo hombro a hombro en todo momento

Gracias clfonsecat@gmail.com