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Master Thesis ǀ Tesis de Maestría submitted within the UNIGIS MSc programme presentada para el Programa UNIGIS MSc at/en Interfaculty Department of Geoinformatics- Z_GIS Departamento de Geomática – Z_GIS University of Salzburg ǀ Universidad de Salzburg

Evaluación de una Metodologia MENFAO (Metodologia Cervatana Modificada) para la Aptitud de uso del Suelo.

Caso de Estudio Puerto Gaitán – Meta Evaluation of a MENFAO Methodology (Modified Cervatana Methodology) for Land Use Suitability.

Case Study Puerto Gaitán - Meta by/por

Ingeniero Agricola Alfonso Lopez Moreno 01223166 A thesis submitted in partial fulfilment of the requirements of the degree of Master of Science– MSc

Bogotá D.C. Mayo 15 de 2019

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Compromiso de Ciencia Por medio del presente documento, incluyendo mi forma personal certifico y aseguro que mi Tesis es completamente el resultado de mi propio trabajo. He citado todas las fuentes que he usado en mi tesis y en todos casos he indicado su origen.

Bogotรก D.C. mayo 15 de 2019

(Lugar, Fecha)

(Firma)

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AGRADECIMIENTOS

Me gustaría dar las gracias en primer lugar a mis padres (Carmen y Julio), mis hermanas (Olga, Roció, Sonia, Yohana y Andrea), mi esposa e Hija (Diana y Emili), y amigos por el apoyo y la paciencia recibido durante estos meses.

Quiero también agradecer a mi asesora de proyecto, doctora Laure Collet MSc (UNIGIS), por la colaboración, el tiempo, la paciencia y la atención que me dedico para sacar adelante este gran reto académico y profesional.

Igualmente quiero expresar mis agradecimientos al Instituto Geográfico Agustín Codazzi (Sub dirección Agrología), por la gran colaboración en la autorización y préstamo de la información y datos que sirvieron como uno de los insumos para la realización del trabajo de investigación.

También merece una especial mención al Ingeniero Harold Sabogal de la sub dirección de agrología, apoyo y sus amplios consejos técnicos para la realización del trabajo, préstamo de material bibliográfico, y apoyo constante para la culminación de esta investigación.

Y a todos los que de alguna manera me colaboraron por sus consejos, directrices o cualquier otro medio, en la materialización de este trabajo.

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SUMMARY

In Colombia, the region of Orinoquia is an extensive reserve of resources which includes many suitable lands for agriculture production as well as energy, mining and biodiversity resources. According to the Autonomous Regional Corporation of Orinoquia CORPORINOQUIA (2015), these resources are of vital importance for the development of the country for immediate and medium-term future. This huge territory has approximately 26 million of hectares of which 53% belong to the well drained altillanura (IGAC, 2013a). The municipality of Puerto GaitĂĄn (in the department of Meta) is located in within this important region and the selected area for this study covers approximately 443,560 hectares in the flat area of this municipality. Currently, the territory is a promissory pole for agricultural development that urgently requires adecuate information for the generation of optimized and environmentally friendly agricultural production models.

The objective of this investigation consisted in evaluating a Non FAO Modern Method of Land Evaluation (METNFAO), like the modified Cervatana used in this investigation.

It is supported by Geographic Information System (GIS) as well as Multicriterion Analysis (AM). It also had the support of a multi-disciplinary group of experts, applying the Delphi methodology on the discution and decision of fundamental themes. Results were compared with those obtained by the AgustĂ­n Codazzi Geographical Institute in 2013, in its suitability study to finally obtain optimal land use scenarios in the agricultural field.

The obtain results are shown in mapping, databases and comparative statistics. These can be considered as an input for supporting the determination of optimal areas for agricultural production and a sustainable management, in the frame of biodiversity preservation, presenting a theorical proposal of optimum and environmentally friendly land use scenarios.

Keywords: Land suitability, General land use capacity, land evaluation, Geographic Information System, Multicriterio Analysis

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RESUMEN En Colombia, la región de la Orinoquia es una extensa reserva de recursos donde se incluyen muchas tierras aptas para la producción agropecuaria, recursos energéticos, mineros, y de biodiversidad. De acuerdo a la Corporación Autónoma Regional de la Orinoquia (CORPORINOQUIA, 2015), estos recursos son de importancia estratégica para el desarrollo del país en el futuro inmediato y a mediano plazo. Este enorme territorio cuenta con aproximadamente 26 millones de hectáreas, de las cuales aproximadamente el 53% corresponde a la altillanura bien drenada (IGAC, 2013a). El municipio de Puerto Gaitán – Meta está localizado dentro de esta importante región y el área seleccionada para el estudio cubre un área aproximadamente de 443,560 ha en la zona plana del municipio. En la actualidad, el territorio es un promisorio polo de desarrollo agropecuario que requiere con urgencia información adecuada para la generación de modelos de producción agrícola optimizados y amigables con el medio ambiente.

El objetivo de esta investigación consistió en evaluar un Método Moderno de Evaluación de Tierras no FAO (METNFAO), como lo es el Cervatana modificado. Este se apoya en el uso de los Sistemas de Información Geográficos (SIG), así como la utilización en el proceso del Análisis Multicriterio (AM), también se contó con el apoyo de un grupo multi - disciplinario de expertos mediante el uso de la metodología Delphi, en la discusión y determinación de temas fundamentales. Se comparó los resultados con los resultados obtenidos por el Instituto Geográfico Agustín Codazzi (IGAC) en el año 2013, en su estudio de aptitud de uso para finalmente obtener escenarios de uso del suelo óptimos en el ámbito agrícola.

Los resultados obtenidos están representados en la cartografía, bases de datos y estadísticas comparativas. Se pueden considerar como un insumo soporte en la determinación de las áreas óptimas para la producción agrícola y en una gestión sostenible, en el marco de la preservación de la biodiversidad; presentando una propuesta teórica de escenarios de ocupación del suelo óptimos y amigables con el medio ambiente.

Palabras Clave: Aptitud de uso, Capacidad de uso general de la tierra, Evaluación de tierras, Sistema de información geográfica, Análisis Multicriterio

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TABLA DE CONTENIDO CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓN – PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN..................... 1 1.1 Antecedentes .................................................................................................... 2 1.2 Objetivo general ................................................................................................ 3 1.3 Objetivos secundarios ....................................................................................... 4 1.4 Preguntas de investigación ............................................................................... 4 1.5 Hipótesis ........................................................................................................... 4 1.6 Justificación ...................................................................................................... 5 1.7 Alcance ............................................................................................................. 6 CAPÍTULO 2. MARCO TEORICO ............................................................................. 7 2.1 Planificación agrícola ........................................................................................ 7 2.2 Clasificación de suelos.................................................................................... 10 2.3 Evaluación de los suelos................................................................................. 10 2.3.1 Metodología para evaluación de tierras (FAO, 1985a) ............................. 13 2.3.1.1 Proceso metodológico. ....................................................................... 15 2.3.2 Métodos modernos de evaluación de tierras no FAO (METNFAO). ......... 18 2.3.3 Modelo Cervatana (Rosa et al., 2009) ...................................................... 20 2.3.3.1 Capacidad general de uso (CGU). ..................................................... 26 2.4 Antecedentes y Generalidades de estudios de evaluación de tierras utilizando (AM). ..................................................................................................................... 27 2.5 Método Delphi. ................................................................................................ 31 CAPÍTULO 3. METODOLOGÍA ............................................................................... 35 3.1 Área de estudio ............................................................................................... 35 3.2 Pasos generales en el desarrollo de la metodología. ..................................... 38 3.3 Presentación en detalle del desarrollo de la metodología general de la investigación. ........................................................................................................ 39 3.3.1 Consulta, revisión y adecuación del estudio de aptitud de uso (IGAC, 2013b) ............................................................................................................... 40 3.3.2 Consulta, revisión y definición de metodologías de evaluación de tierras a utilizar. ............................................................................................................... 43 3.3.3 Revisión y preparación de información para el desarrollo del modelo Cervatana modificado desarrollado en la investigación. .................................... 44 v

3.3.3.1 Estudio de suelos semidetallado Puerto Gaitán – Meta. .................... 45 3.3.3.2 Mapa de pendientes ........................................................................... 51 3.3.3.3 Mapa de cobertura y uso .................................................................... 54 3.3.3.4 Distribución espacial de precipitación y evapotranspiración (Total anual) para el municipio de Puerto Gaitán. (Insumos calculo deficiencia climática) ........................................................................................................ 56 3.3.3.5 Mapa de erosión para Colombia (IDEAM, 2011) ................................ 59 3.3.4 Evaluación de la ocupación del suelo método Cervatana (modificado). ... 61 3.3.5 Desarrollo de reunión con expertos, bajo la metodología Delphi. ............. 68 3.3.6 Proceso de comparación entre los resultados de las dos metodologías. . 71 3.3.7 Recomendaciones generales para la implementación de cultivos, basados en los resultados del proceso de comparación. ................................................. 73 CAPÍTULO 4. RESULTADOS ................................................................................. 74 4.1 Mapa de aptitud de uso (IGAC, 2013b), rasterizado y codificado de acuerdo al modelo Cervatana. ................................................................................................ 74 4.2 Mapas y estadísticas para los 4 factores: pendiente, riesgo de erosión, suelo y deficiencia bioclimática. (método Cervatana modificado) ..................................... 76 4.3 Resultados proceso final método Cervatana modificado. ............................... 81 4.4 Resultados de comparación entre las dos metodologías. ............................... 84 4.5 Resultados de los cultivos óptimos por UAU, basado en los resultados óptimos del proceso de comparación. ................................................................................ 89 CAPÍTULO 5. ANALISIS DE RESULTADOS .......................................................... 93 5.1 Análisis de resultados estudio de aptitud de uso del suelo (IGAC, 2013b) ..... 93 5.2 Análisis de los resultados para los 4 factores limitantes: pendiente, riesgo de erosión, suelo y deficiencia climática. ................................................................... 94 5.3 Análisis de resultados para el modelo implementado en la investigación (Cervatana modificado) ......................................................................................... 96 5.4 Análisis del proceso de comparación entre los resultados de las metodologías .............................................................................................................................. 97 CAPÍTULO 6. CONCLUSIONES ........................................................................... 100 CAPÍTULO 7. REFERENCIAS .............................................................................. 102 ANEXO 1 (REFERENCIA INVENTARIO CULTIVOS MAS RELEVANTES) ......... 111 vi

LISTA DE FIGURAS

Figura 1. Proceso metodológico evaluación de tierras ............................................. 14 Figura 2. Ejemplo simbología para metodología FAO (1985a). ............................... 15 Figura 3. Esquema general del modelo Cervatana. ................................................. 21 Figura 4. Factor pendiente. ...................................................................................... 22 Figura 5. Factor riesgo de erosión. .......................................................................... 23 Figura 6. Factor suelo. Tomado de: ......................................................................... 25 Figura 7. Factor deficiencia climática. ...................................................................... 26 Figura 8. Capacidad General de Uso. ...................................................................... 27 Figura 9. Clasificación de las principales técnicas de análisis multicriterio. ............. 30 Figura 10. Bloques o categorías (Método Delphi). ................................................... 33 Figura 11. Fases del proceso Delphi ........................................................................ 34 Figura 12. Ubicación geográfica municipio de Puerto Gaitán - Meta ....................... 37 Figura 13. Pasos generales de la metodología ........................................................ 38 Figura 14. Metodología general detallada ................................................................ 40 Figura 15. Mapa de aptitud de uso (IGAC, 2013b) ................................................... 41 Figura 16. Mapa de aptitud rasterizado .................................................................... 42 Figura 17. Mapa de suelos semidetallado Puerto Gaitán – Meta ............................. 46 Figura 18. Mapa de profundidad efectiva de los suelos ........................................... 47 Figura 19. Mapa textura de los suelos ..................................................................... 47 Figura 20. Mapa de pedregosidad de los suelos ...................................................... 48 Figura 21. Mapa de drenaje de los suelos ............................................................... 48 Figura 22. Mapa de erodabilidad .............................................................................. 50 Figura 23. Mapa de limitantes para la producción agrícola ...................................... 51 Figura 24. Modelo digital de elevación zona de estudio ........................................... 52 Figura 25. Mapa de Pendiente – Reclasificado ........................................................ 53 Figura 26. Mapa de Cobertura y uso en la zona de estudio ..................................... 54 Figura 27. Mapa de densidad de la vegetación ........................................................ 56 Figura 28. Mapa de precipitación en la zona de estudio .......................................... 57 Figura 29. Mapa de deficiencia bioclimática para la zona de estudio ...................... 59

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Figura 30. Mapa de erosión para la zona de proyecto ............................................. 60 Figura 31. Mapa de erosividad ................................................................................. 61 Figura 32. Método Cervatana modificado e implementado en la investigación……..64 Figura 34. Ejemplo de combinación de factores (modelo Cervatana modificado) ... 67 Figura 35. Esquema del proceso de comparación entre resultados ........................ 72 Figura 36. Mapa de aptitud de uso (IGAC, 2013b), homologado a códigos limitaciones modelo Cervatana modificado .................................................................................. 74 Figura 37. Grafico aptitud de uso (homologación), porcentajes (%) ........................ 75 Figura 38. Grafico factor pendiente en (%) .............................................................. 77 Figura 39. Mapa factor pendiente ............................................................................ 77 Figura 40. Mapa factor riesgo de erosión ................................................................. 78 Figura 41. Mapa factor riesgo de erosión ................................................................. 79 Figura 42. Mapa factor suelo .................................................................................... 80 Figura 43. factor suelo en (%) .................................................................................. 80 Figura 44. Mapa factor deficiencia bioclimática ........................................................ 81

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LISTA DE TABLAS

Tabla 1. Estructura de la clasificación de la Aptitud de la Tierra (AUT) en el sistema FAO (1985a), de Evaluación de Tierras ................................................................... 17 Tabla 2. Órdenes, clases y subclases de aptitud de las Tierras en el sistema, (FAO, 1985a) de Evaluación de Tierras ............................................................................. 17 Tabla 3. Tabla de compatibilidad limitantes entre los (2) estudios ........................... 43 Tabla 4. Tabla reclasificación factor erodabilidad .................................................... 49 Tabla 5. Tabla reclasificación factor pendiente ........................................................ 53 Tabla 6. Factor densidad de la vegetación ............................................................... 55 Tabla 7. Estaciones meteorológicas en la zona de estudio...................................... 56 Tabla 8. Factor deficiencia hídrica............................................................................ 58 Tabla 9. Erosividad................................................................................................... 61 Tabla 10. Valores finales clasificación método Cervatana modificado ..................... 64 Tabla 11. Calificación final del modelo Cervatana modificado, para los 4 factores .. 67 Tabla 12. Calificación final del modelo Cervatana modificado, para los 4 factores .. 68 Tabla 13. Matriz homologación entre símbolos las categorías de uso, las diferentes agrupaciones definidas por el método Cervatana modificado y los diferentes usos principales definidos por los expertos ...................................................................... 70 Tabla 14. Cultivos recomendados por expertos ....................................................... 71 Tabla 15. Resultados de área, porcentaje y calificación de aptitud de uso IGAC 2013, información reclasificada y homologada con codificación modelo Cervatana modificado ................................................................................................................ 76 Tabla 16. Resultados de área (ha), porcentaje (%) y calificación de aptitud de uso modelo Cervatana modificado .................................................................................. 83 Tabla 17. Número de unidades de aptitud de uso del suelo, obtenidos en cada modelo ................................................................................................................................. 86 Tabla 18. Cuadro comparativo en áreas (ha) para las 2 metodologías, tomando como referencia el método con resultados óptimos Cervatana modificado (Rosa et al., 2009) ................................................................................................................................. 88

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ACRONIMOS Y ABREVIACIONES

AGS

Sistema agro silvícola

ALOS

The Advanced Land Observing Satellite

AM

Análisis multicriterio

ASP

Sistema agrosilvopastoriles

AUT

Aptitud de uso de la tierra

ArcGis

Sistemas de información geográfica, producido por ESRI

CGU

Capacidad general de uso

CIAT

Centro Internacional de Agricultura Tropical

CIC

Capacidad de intercambio catiónico

CORPORINOQUIA Corporación Autónoma Regional de la Orinoquia CPI

Cultivos permanentes intensivos

CPS

Cultivos permanentes semi – intensivos

CRE

Área para la conservación y/o recuperación de la naturaleza

CTI

Cultivos transitorios intensivos

CTS

Cultivos transitorios semi - intensivos

DNP

Departamento Nacional de Planeación Nacional

EPIC

Erosion productivity impact calculator

ET

Evaluación de tierras

ETP

Evapotranspiración potencial

FAO

Food and Agriculture Organization of the United Nations

FPD

Sistema forestal productor

FPR

Sistema forestal protector

ICA

Instituto Colombiano Agropecuario x

IDEAM

Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales

IGAC

Instituto Geográfico Agustín Codazzi

IS

Índice Storie o Índice de Tierra

K

Factor de Erodabilidad

LESA

Método de la protección exitosa para cultivos

MDE

Modelo digital de elevación

MEC

Métodos de Evaluación Cuantitativa

METNFAO Métodos modernos de evaluación de tierras no FAO PALSAR

Phased Array Type L-band Synthetic Aperture Radar

PEX

Pastoreo extensivo

PIN

Pastoreo intensivo

PSI

Pastoreo semi - intensivo

PTA

Precipitación total anual

R

Factor de erosividad

Siac

Sistema de Información Ambiental de Colombia

SIG

Sistemas de Información Geográfica

SPA

Sistema silvo - pastoril

SPR

Clasificaciones potenciales

S1, S2, S3

Clases idóneas en evaluación de tierras

TE

Teledetección Espacial

TUT

Tipos de utilización terrestre

UAU

Unidad de aptitud de uso

UNESCO

United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization

UPRA

Unidad de Planificación Rural Agropecuaria

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USDA

United States Department of Agriculture

USLE

Ecuación universal de pérdida de suelo

WOFOST

World Food Studies

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Capítulo 1. INTRODUCCIÓN – PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN Como marco conceptual, el desarrollo sostenible de cualquier territorio se basa en la reconciliación entre el bienestar económico de sus pobladores y el manejo adecuado de sus recursos naturales. Para este moderno paradigma de manejo productivo y ambiental de cualquier espacio geográfico, es importante determinar escenarios teóricos que coadyuven a cumplir los objetivos del desarrollo sostenible y también que sirvan como un insumo en la definición de políticas agrarias y acciones practicas a nivel local, departamental o de la nación (Machinea, 2004).

Es aquí donde aparecen los Métodos modernos de evaluación de tierras no FAO (METNFAO) y se convierten en una herramienta útil para generar escenarios teóricos de manejo y uso de los suelos en actividades productivas óptimas. En relación con el espacio geográfico a estudiar, estas metodologías son apoyadas mediante el uso de tecnologías como los SIG, la utilización del Análisis Multicriterio (AM) y la participación de expertos en el tema. Esto representa una importante oportunidad para anticipar, prevenir y mitigar dinámicas insostenibles en el manejo del recurso suelo, en un marco de desarrollo sostenible.

Claramente la zona de estudio seleccionada para la investigación, localizada en la zona plana bien drenada en el Municipio de Puerto Gaitán – Meta – Colombia (IGAC, 2013a), no se encuentra ajena a esta dinámica. La presente investigación pretende evaluar una metodología MENFAO (metodología Cervatana modificada) para la aptitud de uso del suelo, apoyado con el uso de tecnologías SIG, AM y el apoyo de expertos. Seguidamente se determinará el uso del suelo óptimo, basado en un proceso comparativo contra los resultados obtenidos por el IGAC (Instituto Geográfico Agustín Codazzi) en el año 2013. Con los resultados óptimos se establecerán unas recomendaciones de producción agrícola generales, buscando generar otra alternativa productiva agrícola teórica, que beneficie el entorno y el manejo de la zona de estudio.

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1.1 Antecedentes

El acelerado crecimiento de la población mundial y su consecuente expansión urbana han mermado la cantidad de tierras disponibles para la agricultura. Según la Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO, 2002), existen en el mundo 1,500 millones de hectáreas que se utilizan para tierras de labranza y cultivos permanentes y 2,800 millones son tierras potenciales para la producción. Sin embargo, estas tierras no son disponibles en su totalidad en la práctica ya que un 60% está conformado por bosques, zonas protegidas y asentamientos urbanos.

Además, un gran porcentaje de estas tierras presentan cualidades con limitantes como moderada fertilidad y alta toxicidad de los suelos, así como topografía desfavorable (FAO, 2002).

La tierra está definida como un área de la superficie terrestre que incluye todos los atributos estables y cíclicos dentro, encima o debajo de esta área como la atmósfera, el suelo, la geología, la hidrología, plantas y población de animales y los resultados de la actividad humana en el pasado y presente, hasta el punto de que esos atributos ejercen una influencia sobre el uso actual y futuro de la tierra por los humanos (Richters, 1995).

Haciendo un breve recorrido histórico, según Ortíz y Cuanalo (1977), los primeros intentos para clasificar sistemáticamente al suelo aparecieron en China hace aproximadamente 40 siglos durante el reinado de la dinastía Yao (2357 – 2262 a.c.) los suelos fueron agrupados en nueve clases según su productividad. Vázquez (1980) es considerado como el precursor de la clasificación de los suelos en la era moderna.

Estableció el concepto de suelo como un cuerpo natural e independiente producto de los diferentes factores que influyen en su formación, además introdujo el concepto de perfil, así como la relación entre horizontes con los suelos. Marbutt (1921) señala que el suelo puede clasificarse basándose en características del perfil, toma las ideas de Dokuchaev y las introduce en Norteamérica. En la actualidad se encuentra en un periodo moderno de clasificación de suelos, donde los principales sistemas de clasificación utilizados en el mundo son los de la taxonomía de suelos desarrollados por la United States Department of Agriculture (USDA), la FAO y los METNFAO.

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En Colombia la tendencia ha sido la implantación de sistemas de clasificación ya establecidos, primordialmente la taxonomía de suelos del USDA y el sistema de la FAO, con todas las ventajas e inconvenientes que trae consigo. La evaluación de tierras ayuda a entender muchos de sus problemas y puede conducir a encontrar soluciones para su uso y su manejo. Y por otra parte genera escenarios de uso del suelo en actividades agropecuarias de una forma precisa y eficiente hablando en términos de productividad.

En la actualidad, la altillanura bien drenada de la cual hace parte el municipio de Puerto Gaitán (Meta, Colombia), zona geográfica donde se desarrolló esta investigación, es un promisorio polo de desarrollo agrícola. El IGAC es la única institución pública que ha desarrollado estudios de aptitud de uso, para la zona, en el año 2013, con el fin de aportar información de primera mano con fines de planificación, convirtiéndose en los primeros insumos técnicos disponibles, para ser tenidos en cuenta en la toma de decisiones en el marco de un desarrollo agrícola sostenible.

Partiendo desde la premisa de que la Evaluación de Tierras (ET) determina e identifica el uso idóneo en una unidad de producción, esta metodología en Colombia va de la mano con los planes de desarrollo, ordenamientos territoriales a nivel municipal. Además, la Ley 152, articulo 41 (Congreso de Colombia, 1994) establece que los municipios, adicionalmente, deben contar con un plan de ordenamiento territorial, proyectado con el apoyo técnico y las orientaciones del Gobierno Nacional de Colombia. Dentro de este marco, de acuerdo con la Ley 388 (Congreso de Colombia, 1997), el componente rural de ordenamiento territorial es un instrumento para garantizar una interacción efectiva entre el área rural y su correspondiente cabecera municipal. Abonando un camino para lograr una utilización óptima del recurso suelo en el ámbito rural y que las políticas o actuaciones públicas doten estas áreas con equipamientos e infraestructuras básicas al servicio de los habitantes rurales.

1.2 Objetivo general

Evaluar una metodología METNFAO (metodología Cervatana modificada) para la aptitud de uso del suelo en el municipio de Puerto Gaitán – Meta (Colombia).

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1.3 Objetivos secundarios 

Desarrollar e implementar un modelo de ocupación del suelo con fines agrícolas, basado en la metodología propuesta en el modelo Cervatana modificado.



Comparar el proceso metodológico y los resultados de la metodología METNFAO utilizada con el proceso de evaluación de usos del suelo realizado por el IGAC en 2013.



Establecer recomendaciones generales en cuanto a producción agrícola, tomando los resultados óptimos obtenidos del proceso de comparación, y el inventario de cultivos determinado con los expertos que apoyaron el proceso investigativo.

1.4 Preguntas de investigación

¿Cómo se distribuye la aptitud de suelos de acuerdo a la metodología de Cervatana modificada? ¿Cuáles son las diferencias entre la metodología de Cervatana y la metodología del IGAC (2013) tanto en cuanto a procesos como a resultados? ¿Cuáles de las 2 metodología comparadas es la óptima? ¿Que se recomienda para la producción agrícola de acuerdo al modelo de ocupación del suelo optimo definido?

1.5 Hipótesis

En la actualidad, los métodos de evaluación de tierras y de aptitud de uso del suelo han tenido un desarrollo importante, tanto en sus metodologías, como en las tecnologías de apoyo para su desarrollo, como es el caso del uso de los SIG, metodologías matemáticas como el AM y otras técnicas. Como es el caso de los MENFAO (método Cervatana modificado), las características mencionadas para este tipo de métodos configuran una sinergia que tienen por objeto determinar escenarios 4

teóricos productivos agrícolas óptimos. En esta investigación se pretende demostrar en base a los resultados óptimos obtenidos, definido en un proceso comparativo con los resultados del trabajo desarrollado por el IGAC en el año 2013, que el número de clases de aptitud de uso obtenidas para la MENFAO (modelo Cervatana modificado) seá mayor, convirtiéndose este resultado en el indicador principal que permitirá definir los resultados del modelo Cervatana modificado como la alternativa óptima.

1.6 Justificación

El tema de la evaluación de tierras y la ocupación del suelo con fines agrícolas, no solo en Colombia sino en el mundo, ha sido un tema estudiado por décadas. De acuerdo a la FAO (2002), se espera que más del 80% de la expansión de la superficie de labranza, se dé en las tierras de América Latina y África Subsahariana.

Específicamente en Sudamérica, los ojos están puestos hoy en día en los ecosistemas de las grandes sabanas tropicales de Bolivia, Brasil, Colombia y Venezuela (IGAC, 2013b).

Para el presente trabajo, fue elegida la zona plana dentro de la altillanura colombiana localizada en el municipio de Puerto Gaitán – Meta. Esta presenta suelos bien drenados y otras características biofísicas favorables para la producción agrícola, que requiere alternativas de escenarios teóricos para el desarrollo productivo y que a su vez se convierta en un insumo que permita la toma de decisiones en el marco de un desarrollo productivo sostenible (IGAC, 2013a).

Esta zona de estudio cuenta adicionalmente con un estudio de aptitud de uso previo desarrollado por el IGAC en el año 2013, que hace que desarrollar esta investigación basada en un proceso central de comparación, contra los resultados obtenidos en este trabajo de investigación, basado en un METNFAO como el método Cervatana modificado (Rosa et al., 2009), apoyado en el uso del SIG y en el AM, facilite el desarrollo de la misma, buscando resultados óptimos de producción agrícola de acuerdo a las condiciones geográficas y biofísicas en la zona de estudio.

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1.7 Alcance

El área estudiada se encuentra dentro del municipio de Puerto Gaitán, este es el cuarto municipio más grande de Colombia y el segundo del departamento del Meta; se extiende sobre una superficie de 17,499 km². La altillanura plana del municipio, que fue objeto del presente estudio, comprende una franja de 443,560.69 ha ubicada en nororiente de Puerto Gaitán (IGAC, 2013a).

Con el desarrollo de esta investigación se proyecta desarrollar un modelo de ocupación del suelo con fines agrícolas, basado en la metodología propuesta en el modelo Cervatana modificado, y apoyado tecnológicamente con el uso de SIG, AM, y el apoyo de expertos. Este proceso se enfoca en la definición de un escenario teórico óptimo productivo, basado en un análisis comparativo con los resultados obtenidos por el estudio desarrollado en el año 2013 por el IGAC. Con el resultado óptimo seleccionado, que se espera que sea el obtenido por la metodología Cervatana modificada, se analizarán las Unidad de Aptitud de Uso (UAU), evaluando las características y bondades que presenta cada unidad, y también apoyado en una análisis de las condiciones geográficas y naturales de la zona de estudio, se desarrollará unas recomendaciones de cultivos definidos de un inventario, el cual fue establecido en colaboración con el grupo de expertos, que apoyaron la investigación. Con estos resultados se pretende generar otra alternativa productiva para la zona de estudio, que garantice mejores oportunidades económicas a sus habitantes, todo esto desarrollado en el marco de la protección y conservación de los recursos naturales.

Finalmente se busca que los resultados de la investigación, genere insumos técnicos de uso del suelo en la actividad agrícola, y que en algún momento puedan ser tomados por las diferentes entidades oficiales o particulares interesadas en el desarrollo de la región, y con mejoras o complementos en temas no involucrados a fondo, se convierta en acciones concretas sobre el territorio estudiado.

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Capítulo 2. MARCO TEORICO 2.1 Planificación agrícola

El proceso de desarrollo en las actividades agropecuarias implica una organización y movilización integrada de la sociedad y el estado a través de una serie de normas e instrumentos es el encargado de implementarlas. González (1977) complementa esta idea cuando menciona, que las posibilidades de un desarrollo de producción agrícola sostenible están condicionadas por la estructura productiva del sector agropecuario de una nación.

El objetivo principal empírico de la economía agrícola se define como el estudio de la estructura y dinámica del desarrollo en el sector agropecuario involucrando toda la cadena productiva, con sus diferentes procesos e interrelaciones con los otros componentes del sector y el sistema económico en general; todo esto apoyado de las políticas agrarias del estado, y conjugado finalmente para determinar el sistema llamado producción (Mellor, 1961).

Es posible tener una visión integral en el proceso de producción, mediante el conocimiento de aspectos importantes como principios para obtener mayor eficiencia en el uso y combinación de recursos existentes, y algo muy importante conocer los lineamientos base en las políticas agrarias en el ámbito nacional, regional y local.

La política y planeación agropecuaria, en Colombia, es manejada por el Departamento Nacional de Planeación Nacional (DNP, 2016). Es la entidad encargada de determinar las políticas agropecuarias, las cuales son determinadas en base al análisis de las diversas variables que participan en esta dinámica y se tiene muy en cuenta el ámbito de aplicación como lo son el nivel local, regional y nacional.

Las siguientes actividades como, por ejemplo: los mercados, el tema administrativo, el manejo del crédito…etc., se articulan a todo este engranaje como instrumentos complementarios de la política agraria.

De acuerdo con Ramos (2001), los objetivos generales de la política agraria que se deben cumplir en cualquier ámbito productivo son los siguientes:

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

Aumento de la producción de ciertos artículos de consumo interno y externo, con miras al mantenimiento de precios estables o ligeramente decrecientes de los productos agrícolas para los consumidores.



Aumento de la capacidad de empleo rural e incremento de los ingresos económicos.



Redistribución de ingresos y recursos productivos.

Lógicamente la política y planeación agrícola define como primer objetivo el aumento de la productividad, incluso en las pequeñas explotaciones. También se evidencia que, en el proceso de crecimiento a largo plazo, los tipos de innovación tecnológica varían según las fases del proceso. Sin embargo, el desarrollo rural y productivo debe ayudar al desarrollo de los demás sectores de la economía, principalmente proporcionándoles bienes y servicios de producción. Incluyendo el suministro de mano de obra, divisas, ahorro y alimentos, además de proveer un mercado para los bienes industriales producidos internamente (Fajardo, 2002).

Teniendo establecidas unas políticas de planificación desde el estado, se entra a analizar el tema técnico de la planificación agrícola. Esta se puede considerar como la dinámica de distribución de los usos agropecuarios de la tierra, donde se incluyen sus recursos (financieros, de tiempo y trabajo), si se quiere lograr un beneficio óptimo del grupo de usuarios, en corto, mediano y largo plazo (Friedmann, 2001).

La planificación es un ejercicio de previsión y toma de decisiones que examina sistemáticamente propuestas de acción alternativas para alcanzar determinadas metas y objetivos, y comprende la descripción de la futura situación deseada y de las acciones necesarias para materializar esa situación (FAO, 1985b), y tiene los siguientes atributos: a) es un proceso, es decir, una actividad continua, b) implica la preparación de planes alternativos, c) se orienta al futuro en términos de corto, mediano y largo plazo, y d) da un valor alto al enfoque racional.

Cuando se aplica al aprovechamiento de la tierra, se refiere a la evaluación sistemática de los factores físicos, sociales y económicos ponderados para ayudar a los usuarios de la tierra en su búsqueda de los mejores medios para alcanzar un bienestar económico de carácter duradero, en el marco de la sostenibilidad de los recursos, y satisfaciendo las necesidades de la colectividad.

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En la toma de decisiones, la planeación agrícola considera las siguientes etapas según Friedman (2001): 

Formulación de metas y objetivos.

 Identificación y diseño de las principales alternativas para alcanzar las metas identificadas en la situación de toma de decisiones.

 Predicción de las principales consecuencias que se esperan al adoptar cada una de las alternativas.

 Evaluación de las consecuencias en relación con los objetivos deseados.  Decisión basada en la información proporcionada en las etapas anteriores.  Implementación de la decisión. 

Valoración a la luz de la nueva situación para la toma de decisiones.

Entendida así, la planificación es aplicable a empresas e instituciones públicas y privadas que con alguna frecuencia hacen una valoración de su toma de decisiones.

Se destaca para efectos de este trabajo, el concepto de Steiner, Miner y Gray (1982), quienes afirman que hay dos tipos básicos de planeación: una planeación intuitiva basada en el pensamiento reflexivo y una planeación formal. La primera usualmente es el trabajo de una sola persona, puede o no resultar en un conjunto de planes escritos y se basa en experiencias pasadas, en un sentido de la intuición. En contraste, la planeación formal se organiza y desarrolla con base en un conjunto de procedimientos, es explícita en el sentido de que la gente conoce lo que se está haciendo, y se basa en la investigación, implica el trabajo de mucha gente y típicamente resulta en un conjunto de documentos de planificación generados por el estado como es el caso de Colombia donde, a través del DNP, se estructuran las políticas y, a través de los institutos técnicos como el IGAC, se aplican estas políticas, desarrollando programas, metodologías y estudios técnicos, los cuales están incluidas en sus funciones misionales institucionales.

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2.2 Clasificación de suelos

El propósito de una clasificación es la organización del conocimiento, para que las propiedades de los objetos puedan ser recordadas y sus relaciones puedan ser entendidas. El primer propósito de la clasificación de suelos es el arreglo de los mismos en clases para encontrar las leyes de su comportamiento (FAO, 2002) y, según Duchaufour (1972), el objetivo fundamental de la clasificación de suelos es el levantamiento ordenado de los mismos para tener un mejor conocimiento y sus relaciones. Ortiz y Cuanalo (1977) sostienen que los atributos deseables de una clasificación de suelos son las siguientes: jerarquía, homogeneidad de las clases en cada nivel jerárquico, clases mutuamente excluyentes y un número manejable de subclases. Kellog (1963) expresa que básicamente la clasificación de suelos ayuda a recordar las características significativas de los mismos para sintetizar el conocimiento acerca de ellos, para entender las relaciones entre unos y otros, y su vez con el medio ambiente, con el objeto de desarrollar predicciones de su comportamiento y respuestas de manejo. Teniendo presente los criterios y puntos de vista mencionados por los diversos autores, se puede inferir que la clasificación de suelos ayuda a entender muchos de sus problemas y puede conducir a encontrar soluciones para su uso y manejo, y por otra parte coadyuva en la generación de escenarios de uso del suelo en actividades agropecuarias de una forma organizada, precisa y eficiente, dentro del marco de la productividad y la sostenibilidad ambiental, que es lo que se busca con el desarrollo de esta.

2.3 Evaluación de los suelos

En las últimas décadas se ha realizado grandes esfuerzos para incluir la metodología de la evaluación de suelos, en sistemas más amplios de gestión del territorio.

En el proceso de evaluación, que implícitamente considera un amplio espectro de elementos naturales, económicos y sociales (Hwang y Yoon, 1981), el suelo ocupa un lugar fundamental al ser una cualidad principal y permanente del medio físico natural (Rosa, Moreno, García y Almorza, 1992). El IGAC (2011) define la aptitud de uso de los suelos como, la evaluación de las potencialidades agronómicas sobre la

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base de estudios del medio biofísico y biológico constituyéndose, de acuerdo a esta definición, en un parámetro básico en los estudios de ordenación y evaluación del territorio (Hwang y Yoon, 1981). También es importante mencionar el concepto de Beek (1978), donde propone que la evaluación de tierras es el proceso de verificación de la capacidad de la tierra cuando ésta es usada para objetivos específicos tomando en cuenta información sobre formas de la tierra, suelos, vegetación, clima y otros aspectos físicos – biológicos, así como aquellos referidos a la parte socio – económica, para identificar y hacer comparaciones de tipos promisorios de uso, en términos aplicables a los objetivos de la evaluación, los suelos resultan ser muy importantes, porque se convierten en información o insumos necesarios para la planificación del territorio, debido a su capacidad de reflejar patrones espaciales y temporales, como ubicaciones, distribución, estructura y dirección.

En este orden de ideas y de acuerdo a la literatura consultada, los estudios del territorio en los que el suelo es una parte fundamental han sido orientados desde dos puntos de vista: Los estudios de planificación ecológica: Denominados “estudios integrales”, que se desarrollan dentro de un marco de la representación cartográfica de los recursos del territorio más importantes. Este tipo de estudios emplea una metodología esencialmente fisionómica, donde no se considera las interacciones entre factores ambientales, es decir, la ausencia de una concepción dinámica del proceso de integración. Ejemplos de desarrollo de este tipo de estudios se pueden encontrar en la literatura, en trabajos desarrollados por Thomas (1969) y Tricart (1982) que, en resumen, constituyen un modelo integrador del suelo en el contexto paisajístico. Este tipo de estudio no es muy recomendado por que se basa en montajes de información cartográfica análoga, que obviamente carece de precisión y calidad requerida para el desarrollo óptimo de este tipo de estudios. Como ventajas se tiene que es un procedimiento directamente aplicable para desarrollar esquemas de planificación muy rápidos, también se puede tomar como un sistema de decisión de desarrollo a corto plazo. Y como desventaja principal es que se trata de una interpretación de tipo subjetivo, y es imposible involucrar un análisis económico en el desarrollo del mismo.

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Los estudios de evaluación de territorio: Orientados principalmente a calcular su potencial respecto a distintas alternativas de uso. Esto conlleva a una comparación entre los requisitos para cada uso o cultivo, y los recursos que ofrece. De esta forma, Hwang y Yoon (1981) definen la evaluación de tierras, como el proceso de estimación de su potencial productivo para distintos usos, donde se incluyen los usos productivos (ganaderos, agrícolas y forestales), como también otros destinados a proporcionar servicios de protección del medio ambiente y otros beneficios como zonas de recarga hídrica, turismo, conservación de la naturaleza…etc. Se necesita para este tipo de estudios, información de tres tipos: Propiedades del suelo, características de cada uso y valoración socio – económica.

Independientemente de que los dos enfoques de estudios del territorio a nivel productivo descriptos anteriormente tienen características básicas diferentes, convergen en considerar al paisaje como la base donde se desarrollan todas las posibles interacciones entre los distintos factores ambientales, como base de referencia para la evaluación (Zonneveld, 1972 ; Gerrard, 1981).

Christian y Stewart (1968) desarrollaron una metodologia de estudio del paisaje, cuya taxonomia, tenia tres niveles:

a. Sistema de tierras: Unidades geográficas que en la práctica corresponde con lo suele denominarse región natural. b. Unidades de tierra: Los diferentes tipos de relieves asociados a los sistemas de tierras. c. Facetas de tierra: está conformado por la unidad inferior y corresponde a elementos del modelado.

En términos generales, esta organización destaca el uso del término tierra que incluye todas las características que definen e identifican una unidad de paisaje, pues comprende el conjunto de elementos del medio ambiente que influyen en la potencialidad, donde se incluye, no solo al suelo, sino también a la geomorfología, geología y clima (Hwang y Yoon, 1981).

Más recientemente Boluda, Molina y Sanchez (1984), desarrollan una metodologia basada en el concepto de “Unidad de Paisaje”, la cual se basa en la idea de un retorno 12

espacial, caracterizado por la geologia, el clima, la topografia, vegetación, suelos y los procesos erosivos. Esta relación entre los suelos y la geomorfologia, se emplea como base para el desarrollo de un gran numero de estudios integrados (de suelos y de evaluación de la capacidad de uso) que relacionen elementos del suelo, la vegetación y la geomorfologia, teniendo como objetivo final, el establecimiento de escenarios de ordenamiento y utilización del territorio (Gerrard, 1981). En este contexto en la literatura se pueden encontrar numerosos trabajos, cuya finalidad es interpretar las caracteristicas y cualidades del suelo para la definición de usos, en este caso se puede mencionar la metodologia de Land Capability, mencionada por Rudeforth (1975), el cual destaca su principio técnico, donde la clave es hacer coincidir el tipo y la intensidad del uso del suelo con su capacidad natural, que para efectos de esta investigación es un principio estructurante principal.

Entre los años 1935 y 1990, los diversos investigadores y escuelas edafologicas se dedicarón al desarrollo de metodologias y clasificaciones de analisis de ocupación del suelo para el uso especifico en la producción agricola (Marbut, 1935; USDA, 1951; Kubiena, 1952; USBR, 1953; Duchaufour, 1972; FAO - UNESCO, 1988), desarrollandose durante este periodo de tiempo dos lineas de desarrollo, según Bouma (2002), el “periodo productivista” entre los años 1945 y 1970 y el “periodo ambientalista” entre los años 1970 y 1990.

El evento desarrollado por las Naciones Unidas para el Medio ambiente de Rio (1992) integró ambas lineas de trabajo y todo favorecido por el gran desarrollo de las novedades tecnologicas como: La Teledetección Espacial (TE), los SIG, el AM, la dispobinilidad de Modelo Digital de Elevación (MDE), ingenieria de datos…entre otras, creando un concepto moderno en el ambito del desarrollo de proyectos de planificación del uso del suelo.

2.3.1 Metodología para evaluación de tierras (FAO, 1985a) El IGAC en su trabajo desarrollado en el año 2013, para el tema de aptitud de uso, en el Municipio de Puerto Gaitán – Meta, basó su trabajo en la metodología FAO (1985a) modificada por la institución con fines de adaptarlo a las condiciones geográficas y biofísicas de la región. Por tal razón es importante presentar en el desarrollo de esta investigación, los principales fundamentos y aspectos de la metodología, que está 13

fundamentada en la adaptabilidad de un tipo determinado de tierras para un uso definido en su estado actual o después de aportar mejoras. Según la Unidad de Planificación Rural Agropecuaria (UPRA, 2013), este sistema no constituye un método completo sino un esquema, sobre el que se desarrolla para cada caso concreto en donde sea aplicado. También es importante localizar esta metodología en el periodo ambientalista de acuerdo a apreciaciones mencionadas en el apartado anterior del documento. El sistema se basa en los siguientes conceptos según FAO (1985a), como se puede observar en la figura 1.

Figura 1. Proceso metodológico evaluación de tierras, tomado de (FAO, 1985a) 

Se califica la tierra no solo el suelo.



La evaluación ha de ser definida para un uso específico de la tierra (cultivo y manejo).



La evaluación debe tener en cuenta tanto las condiciones físicas como económicas.



El concepto de evaluación de tierras es esencialmente económico, social y político.



La evaluación requiere una comparación entre dos o más alternativas de uso.



La evaluación de tierras ha de proponer un uso que sea sostenible.



La evaluación de tierras requiere de un estudio multidisciplinar.

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2.3.1.1 Proceso metodológico

El sistema FAO (1985a), considera como aptitud, la capacidad o adaptabilidad de una determinada unidad de tierras para soportar con rendimiento sostenido y durante largos períodos, un uso definido. El proceso de evaluación de las tierras en diferentes aptitudes de uso constituye la agrupación de áreas o tierras en función de su adaptabilidad para usos definidos. Se realiza a partir de tablas de conversión que permiten la comparación de las características y cualidades de las unidades de tierras con las exigencias agroecológicas y de manejo de los Tipos de utilización terrestre (TUT). El sistema plantea cuatro niveles jerárquicos de clasificación: Ordenes, Clases, Subclases y Unidades, como se describe en (FAO, 1985a). Se puede observar en la figura 2, un ejemplo de la metodología y el uso de su codificación.

Figura 2. Ejemplo simbología para metodología FAO (1985a). Basado en: FAO, 1985a

En líneas generales los resultados de esta metodología indican si una tierra ha sido evaluada como apta o no apta para la definición de la aptitud de uso. Existen dos órdenes representados en los mapas, cuadros, etc., por los símbolos S y N, respectivamente. El Orden S (apta), agrupa aquellas tierras en las cuales el uso considerado se espera que rinda beneficios sostenidos, durante largos períodos. El Orden N (no apta) contempla tierras que poseen características o cualidades que limitan o impiden el rendimiento sostenido del tipo de utilización considerado como objeto de evaluación.

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La

clase

refleja

los

grados de

adaptabilidad,

las

cuales

se

enumeran

consecutivamente, mediante cifras arábigas, en una secuencia de aptitudes de grado descendente pertenecientes a la Orden S. De este modo el esquema de evaluación recomienda tres clases, y estas son: Clase S1 (altamente apta) agrupa tierras que aparentemente no tienen limitaciones para la aplicación sostenida de un uso determinado. Clase S2 (moderadamente apta) agrupa tierras con limitaciones que en conjunto son moderadamente graves para la aplicación sostenida de un uso determinado. Clase S3 (marginalmente apta) contempla unidades de tierra con limitaciones graves que impiden un rendimiento sostenido del uso propuesto. Y N1 y N2, representan respectivamente: no apta actualmente y no apta permanentemente.

Como se muestra en la figura 2.

La subclase refleja los tipos de limitaciones. Por lo tanto, el número reconocido de subclases y las limitaciones elegidas para distinguirlas podrán adecuarse al nivel de la evaluación planteada, a los usos en consideración, o a los objetivos fijados. El número de subclases debe mantenerse en un número mínimo que permita distinguir, satisfactoriamente, las tierras pertenecientes a una clase. En el ejemplo presentado en la figura 2, S2r va a presentar limitaciones por profundidad efectiva y obviamente la penetrabilidad de sus raíces, el S2w va a presentar limitaciones por disponibilidad de agua. En el caso de N2e, esta unidad adicionalmente, está clasificada como no apta actualmente, también tiene problemas por procesos erosivos.

En el caso de las Unidades, están son subdivisiones de una clase, las cuales tienen el mismo grado de aptitud a nivel de clase y características análogas de limitación a nivel de subclases. Las unidades difieren entre sí con base en sus niveles de producción, o en aspectos secundarios, como en sus exigencias de manejo. En el ejemplo presentado simplemente se determinaron las letras A y M, definiendo que S2r en sus dos denominaciones (S2rA y S2rM), determina que a pesar de que son moderadamente aptas con clase 2, sus exigencias difieren por ejemplo por el uso de riego o no.

Se puede observar la estructura de desarrollo en su codificación, para esta metodología en la tabla 1.

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Tabla 1. Estructura de la clasificación de la Aptitud de la Tierra (AUT) en el sistema FAO (1985a), de Evaluación de Tierras

Orden de Aptitud

Apta (S)

Clase de aptitud

Subclase de aptitud No tiene subclases

S1- Alta S2- Moderada

n, a, o, w, r, m, e

Unidad No tiene unidades 1,2,3, etc.

S3- Baja N1- No apta actualmente

No apta (N)

N2No permanentemente

apta

Ejemplos: A2 A2 N2

A2n A2n N2r

A2n-1 A2n-2 N2r-2

Fuente: Tomado y modificado de FAO (1985)

En la tabla 2, se presenta con más detalle la descripción de las ordenes, clases y subclases utilizadas por el método FAO (1985a).

Tabla 2. Órdenes, clases y subclases de aptitud de las Tierras en el sistema, (FAO, 1985a) de Evaluación de Tierras Ordenes de aptitud A Apta

N No apta Clase de aptitud A1 Alta

A2 Moderada

Uso Se espera que el uso sostenido de la clase que se examina, rinda beneficios que justifiquen los insumos, sin riesgo inaceptable a los recursos de la tierra.

Tierras que poseen cualidades que impiden un uso sostenido de la clase que se examina.

Limitaciones Tierras que no tiene limitaciones importantes para la producción sostenida de un determinado Tipo de Utilización (TUT) Tierras con limitaciones moderadas para la producción sostenida de un determinado TUT que pueden reducir la productividad o beneficios y requieren la aplicación de insumos para lograr el aumento de esta, pero siempre a un nivel inferior a las tierras de la clase A1

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A3 Baja

tutN1 No apta actualmente

N2 No apta permanentemente Subclase de aptitud n a o w r m e Unidades de aptitud

Tierras con limitaciones graves para la producción sostenida de un determinado TUT que reducen la productividad o beneficios y que requieren de un incremento de insumos cuyos costos quedarán solo marginalmente justificados.

Tierras con limitaciones severas que no permiten la producción sostenida de un determinado TUT; estas limitaciones pueden ser superadas con el tiempo sí existen los conocimientos adecuados pero que no pueden corregirse a un costo aceptable con los conocimientos actuales.

Tierras con limitaciones graves que impiden toda posibilidad de la producción sostenida de un determinado TUT Clase de limitante Disponibilidad de nutrientes Saturación de aluminio Disponibilidad de oxígeno en el suelo Disponibilidad de agua Penetrabilidad de las raíces Posibilidad de mecanización agrícola Resistencia a la erosión 1, 2, 3, etc.

Fuente: Adaptado de (FAO, 1985a)

2.3.2 Métodos modernos de evaluación de tierras no FAO (METNFAO) En el mundo de las metodologías modernas de ET se desarrolló otra línea de investigación y desarrollos técnicos, que no seguían los fundamentos FAO en su totalidad o estaban diseñados bajo otros parámetros técnicos, y se denominaron METNFAO, estas se consolidaron a partir del año 1986. A partir de esta fecha la evolución ha sido vertiginosa en el desarrollo del tema, tanto en las nuevas metodologías, como en el apoyo de las nuevas tecnologías en su ejecución, como es el caso de los Sistemas de cómputo, los SIG y el AM, y algunas el criterio económico.

En el año 1983, la USDA desarrolló el Método de la Protección Exitosa para Cultivos (LESA), con el propósito primario de proveer a los tomadores de decisión en el ámbito de la producción agrícola, en el ámbito local, una herramienta numérica basada en factores determinantes para la producción teniendo en cuenta sus características biofísicas, generando como resultado áreas donde se debe proteger y estimular la 18

producción (Daniels, 1990). Otra metodología desarrollada en esta categoría, y que se destaca porque tiene en cuenta el aspecto económico en sus análisis, son las Clasificaciones Potenciales (SPR). Los criterios geográficos tenidos en cuenta para su implementación son a nivel regional, y los criterios de calificación se definen en una escala que va de muy alta hasta muy baja. Como se puede inferir, el método no hace un real análisis económico detallado, pero es un intento importante donde se involucra el parámetro económico, en una evaluación de tierras (Beatty, Petersen y Swindale, 1979). En la variablidad de marcos de desarrollo que abordan estas metodologias, el Metodo Parametrico (MP), toma como parametro principal de su analisis, la relación entre productividad y las caracteristicas de la tierra, y sus resultados son expresados como factores ponderados, en una función matematica simple (Rossiter y Van Wambeke, 1989). Algunos ejemplos de MP son, el Índice Storie (IS), este fue desarrollado para un estudio de potencial relativo de productividad de suelos erosionados en base a un numero pequeño de variables de suelo (Pierce, 1983), se destaca para el desarrollo de esta investigacion, que esta metodologia introduce elementos importantes basicos, hacia la utilización del AM, en el desarrollo de estudios de capacidad de uso.

De Wit y Van Keulen (1987), menciona un aspecto importante en sus trabajos y es la aplicación de modelos de simulación, que estan orientados a la cuantificación de procesos fisicos, relacionando algunas variables geo – bio – edaficas, con la productividad y tambien con los aspectos ambientales. Esto se condensa en los Metodos de Evaluación Cuantitativa (MEC), introduciendo en la literatura cientifica especializada, conceptos importantes, a nivel de simulación matematica, apoyada en el uso de los SIG, en la determinación de escenarios alternativos para la producción agricola.

Un ultimo caso por mencionar de METNFAO, que aporta elementos conceptuales, en el desarrollo de la investigación, es la modelación empirica y la modelación dinamica, estos metodos se utilizan para modelar cualidades individuales de la tierra, como por ejemplo ¿donde se requiere calcular el estrés hidrico de las plantas?, con el fin de determinar necesidades de riego. Algunos modelos importantes por mencionar en esta categoria son: El metodo Erosión Productivity Impact Calculator (EPIC), es un modelo mecanicista usado para simular el efecto a largo plazo de la erosión sobre la producción de los cultivos y ha sido referenciado por Willians (1993), en algunos de 19

sus trabajos, y finalmente se tiene el método World Food Studies (WOFOST), este está desarrollado en base a la fisiología de las plantas, específicamente en el proceso de la fotosíntesis y la evapotranspiración (Van Diepen, Van Keulen y Berkhout, 2011).

Se puede observar el amplio desarrollo que existe en la actualidad de los METNFAO, simplemente como lo demuestra gran variedad de trabajos e investigaciones que se encuentran a disposición para la consulta. Conceptos importantes que derivan algunas de estas metodologia y sus resultados son: El concepto de simulación, el uso de variables numericas y de rangos para el proceso de calificación de usos del suelo, la identificación algunos principios del AM, entre otras. Criterios y principios de gran valor en el desarrollo de esta investigación, los cuales seran involucrados de forma implicita en desarrollo de la misma.

2.3.3 Modelo Cervatana (Rosa et al., 2009) Un aspecto muy importante en una investigación donde se busca determinar si existe relación entre la implementación de un METNFAO, y la obtención de resultados óptimos, basado en una comparación de los resultados entre dos metodologías, es la selección del método que se va a adoptar en el desarrollo del trabajo investigativo.

En este caso, se tomó el modelo Cervatana (Rosa et al., 2009), este es un método de evaluación de la Capacidad General de Uso (CGU), entendida como la aptitud de los suelos para una serie de usos. Está organizado en una numeración de orden decreciente según su intensidad, desde la agricultura y la ganadería hasta la silvicultura y las funciones ambientales de protección y de conservación. Este modelo es el resultado de la síntesis de cuatro factores: pendiente, suelo, riesgo de erosión y deficiencia bioclimática, como se puede ver en la figura 3.

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Figura 3. Esquema general del modelo Cervatana. Tomado de Rosa et al., 2009

Una particularidad de esta metodología es que cada uno de los cuatro factores, se obtiene, a su vez, mediante la agrupación de los valores de doce variables biofísicas.

Cada variable se obtendrá de fuentes distintas MDE, un mapa de suelos, un mapa de vegetación y usos del suelo y una base de datos climáticos. La metodología se apoya en el uso del SIG, desde la preparación de la información, hasta la implementación de sus diversos procesos de análisis, como la conformación de la capa final derivada de la aplicación del método, logrando un producto con características técnicas satisfactorias, que servirá como contraparte para implementar la comparación de resultados contra los resultados del estudio de AUT del trabajo desarrollado por el IGAC en el 2013.

Un proceso interno desarrollado en la metodología Cervatana, es la reclasificación de los valores de las 12 variables bio físicas, en una escala ordinal, que va desde el valor 1, cuando no hay limitaciones hasta 2, 3, 4, cuando coexisten limitaciones máximas (Rosa el al., 2009).

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El cálculo del factor pendiente es uno de los cuatro elementos que definen la CGU. Este se obtiene del procesamiento del MDE, y de acuerdo a Intergraph (1994), el algoritmo examina las diferencias de altitud entre cada pixel y la de cada uno de sus vecinos, calculando el gradiente de la pendiente máxima en porcentaje, en las direcciones básicas: norte – sur y este – oeste. Esta situación la corrobora también en sus trabajos Skidmore (1989), identificala como uno de los metodos mas adecuados para el calculo de la pendiente.

Los intervalos seleccionados definidos como: inferior 7%, del 7 al 15%, del 15 al 30% y superior al 30%, son adecuados cuando se va a desarrollar trabajos de investigación o prácticos sobre el tema de suelos y capacidad de uso, donde intervienen factores como: el drenaje, erosión, mecanización…entre otros, porque estos rangos permiten el análisis sintético y preciso en la modelación de muchos de estos procesos y factores mencionados (Rosa et al., 2009). Esta afirmación se refuerza de acuerdo, a los conceptos encontrados en IGAC (2011) donde en su metodología también utilizan rangos de pendiente muy similares en sus estudios de AUT. En la figura 4 se puede observar los valores de pendiente y su correspondiente reclasificación de acuerdo al método Cervatana (Rosa et al., 2009).

Figura 4. Factor pendiente. Tomado de: (Rosa et al., 2009)

El factor riesgo de erosión, integra cuatro variables: La pendiente, la densidad de la vegetación, la erosividad por acción de las lluvias y la erodabilidad que presenta el suelo. La pendiente evidentemente representa una característica del terreno determinante en el tema de la definición teórica de escenarios productivos, ya que cuanto mayor sea el valor de la pendiente, existe mayor probabilidad de riesgo de erosión, como concluye Gimenez (2008), en su tesis doctoral, y en donde especifica, que la erosión hidrica potencial tiende a ser mayor, por influencia del agua, en 22

combinación con el clima, suelo y la pendiente, factores determinantes en la producción agricola. La forma en que interactua la pendiente en la determinación del factor riesgo de erosión, y sus valores de reclasificación se pueden ver en la figura 5.

Figura 5. Factor riesgo de erosión. Tomado de: (Rosa et al., 2009)

Como es sabido, la vegetación protege el suelo evitando así la desintegración y el desprendimiento de partículas minerales. El mapa de vegetación es reclasificado de acuerdo con el porcentaje de cobertura de cada una de sus categorías o la fracción de superficie cubierta por cada tipo de vegetación de acuerdo al método Cervatana.

En el caso de la vegetación estacional o de los cultivos se tiene en cuenta el número de meses por año durante el cual se priva al suelo de una cubierta protectora. Este factor afecta las condiciones físicas del suelo, de forma que si se tiene menos cubierta vegetal los efectos de la erosión hídrica se pueden intensificar, disminuyendo la calidad del suelo para el establecimiento de cultivos, como lo afirma Gimenez (2008).

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Los valores de reclasificación para la densidad de la vegetación se pueden observar en la figura 5.

La erosividad también hace parte de la definición del factor riesgo de erosión, en la literatura está definida como la agresividad de la lluvia sobre el suelo, representa la energía con que las gotas de lluvia impactan el suelo a determinada intensidad, donde su efecto es romper los agregados superficiales en partículas de tamaño transportable (Colotti, 1996). En este sentido esta variable se cuantifica con el Factor de Erosividad (R) de la Ecuación Universal de Pérdida de Suelo (USLE). Los intervalos definidos por el método Cervatana (Rosa et al., 2009), para la erosividad se pueden observar en la figura 5.

La erodabilidad representa la vulnerabilidad o resistencia del suelo a la desintegración y desprendimiento de partículas en su superficie. Esta variable se ha obtenido mediante la reclasificación del mapa de suelos de acuerdo al Factor de Erodabilidad (K) de la ecuación USLE. Para el desarrollo de la metodología Cervatana modificada, este insumo se derivó de la información del estudio de suelos (IGAC, 2013a), mediante la utilización del método Paulet (1973). Los valores han sido agrupados de acuerdo al método Cervatana, en un índice cualitativo, como se puede observar en la figura 5.

El factor suelo en el modelo Cervatana, integra cuatro variables: Profundidad útil, textura, pedregosidad, el drenaje natural del suelo y salinidad. Estas características del suelo conforman una base razonable que tienen en cuenta los principales parámetros que definen la idoneidad, para la determinación de escenarios teóricos productivos agrícolas. Por ejemplo, la textura se ha usado para pronósticos de algunas propiedades químicas, como la Capacidad de Intercambio Catiónico (CIC) y algunas propiedades físicas como la retención de la humedad, la consistencia y el drenaje natural, la salinidad en los suelos afecta drásticamente la asimilación de nutrientes por parte de las plantas y también la actividad microbiana del suelo (Smilh, 1932). El proceso general para el factor suelo y sus parámetros se pueden ver en la figura 6.

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Figura 6. Factor suelo. Tomado de: (Rosa et al., 2009) El factor deficiencia climática es el cuarto parámetro definido por la metodología Cervatana (Rosa et al., 2009), en su definición de la CGU. Este se obtiene dividiendo la Precipitación Total Anual (PTA), en milímetros y la Evapotranspiración Potencial (ETP), en milímetros, siendo calculada esta ultima de acuerdo a Thornthwaite (1948).

Los suelos son sistemas complejos y dinamicos, y constituyen un componente fundamental del ambiente. En relación con los otros elementos del medio natural, la variabilidad climatica hace parte de esta dinamica e influye de una forma importante en el comportamiento del suelo e indirectamente en la productividad del mismo, ocasionando que un mal manejo del mismo impulse rapidamente la degradación de las tierras, y de acuerdo a Reed (2015) que concluye, en muchas de sus investigaciones, la importancia del estudio del clima en las investigaciones que involucren el uso del suelo en el ambito agricola; se toma este concepto para efectos de esta investigación. La sintesis para la determinación de este factor y los valores de reclasificación de acuerdo a Rosa et al. (2009) se pueden observar en la figura 7.

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Figura 7. Factor deficiencia climática. Tomado de: (Rosa et al., 2009)

2.3.3.1 Capacidad general de uso (CGU)

Los cuatro factores limitantes: pendiente, riesgo de erosión, suelo y deficiencia bioclimática, están integrados en el mapa de CGU. De esta manera, se tiene en cuenta un amplio abanico de características, cualidades biofísicas y limitaciones ambientales de las tierras. Se puede decir que el método Cervatana tiene características que lo hacen robusto técnicamente y tiene en cuenta los aspectos bio físicos del suelo y ambientales claves e importantes para desarrollar una investigación de evaluación de la aptitud de uso del suelo con fines agrícolas, basada en un proceso central de comparación, contra los resultados de otra investigación. La estructuración con sus diversos parámetros y las diferentes interrelaciones entre ellos, se pueden observar en la figura 8.

En cuanto al modelo de combinación lineal propuesto por el método Cervatana, para el procesamiento de los datos de la modelación, la CGU toma las ventajas de los métodos de combinación lineal ponderada, que obtiene una compensación total entre los factores que forman parte de la combinación (Eastman, 2000). Esta técnica ofrece la posibilidad de controlar el nivel de compensación entre los factores y la regla de

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decisión utilizada en esta etapa del trabajo. Esta fase de la metodología Cervatana modificada se desarrolló en base a las técnicas no compensatorias del AM.

Figura 8. Capacidad General de Uso. Tomado de: Rosa et al., 2009

2.4 Antecedentes y Generalidades de estudios de evaluación de tierras utilizando (AM)

De acuerdo a la literatura consultada, entre los primeros trabajos que utilizaron el análisis multi - criterio aplicado a la evaluación de tierras se encuentran el presentado por Romero (2003), en donde se utiliza una metodología multicriterio mezclada con SIG para evaluar la aptitud de las tierras para diferentes cultivos en México, no obstante, no se utilizaron criterios socioeconómicos. Akinci, Ozalp y Turgut (2013), desarrollaron un trabajo del mismo estilo en Turquía en donde encuentran la aptitud 27

del suelo basados en la implementación del método del AM apoyado en el uso del SIG y utilizando criterios de expertos para determinar los pesos del modelo. Estudios como estos son los más abundantes en la literatura (Malczewski, 1999), pero tienen dos deficiencias fundamentales: primero el componente socioeconómico no ha sido abordado entre los criterios del modelo, quedando excluido del grueso del proceso (Arriaza, 2010); y segundo, los trabajos precedentes no garantizan la participación activa de los interesados en el proceso de planificación (Bosque, 2001).

En la visión normativa de la teoría de la decisión, en la década de los sesenta, apareció el enfoque multicriterio. Este enfoque surge como respuesta al paradigma decisional tradicional, que plantea un gran contenido de lógica interna, la elección de la alternativa óptima de un conjunto, de acuerdo con un cierto criterio único (Gómez Delgado, 2005).

Algunos autores más familiarizados con la ordenación territorial, como Eastman (2003), hablan de la consideración de múltiples atributos para la toma de decisiones espaciales. Los atributos son entendidos como propiedades que se distinguen de una entidad geográfica aparte de las propiedades, que definen su ubicación en un plano georreferenciado.

Adicionalmente a esto, en general los agentes decisores no optimizan sus decisiones basadas en un solo objetivo, sino por el contrario, involucran por ejemplo problemas ambientales, sociales y de uso de recursos en general, donde se combinan dimensiones económicas, sociales y ecológicas. Son trabajos que intentan en su integralidad minimizar las consecuencias de enfoques menos amplios en la investigación de los grupos humanos y sus interacciones (Nohra, 2006).

Se puede generalizar como un objetivo la función a implementar indicando el tipo de regla de decisión a utilizar, adecuada al problema planteado y que integre los criterios establecidos a partir de dicho objetivo. Por ejemplo, en el contexto de la planificación del uso del suelo, el objetivo podría ser tomar decisiones adecuadas para lograr disminuir el conflicto del uso del suelo (Buzai, 2007).

Es muy práctico contar con un SIG, para ser utilizado en conjunto con las técnicas de evaluación multicriterio, además de que resulta muy conveniente disponer de un sistema de soporte informático adecuado en el campo de la planificación territorial.

28

En los últimos años los estudios que se apoyan en los diferentes métodos de análisis multicriterio existentes y los SIG han aumentado considerablemente (Eastman, 2003), y en conjunto con el análisis espacial constituye la mejor forma de desarrollar los estudios que involucran el espacio geográfico. O'Sullivan (2003) considera que la amplitud del concepto debe ser definida en base a cuatro contextos: manipulación de datos espaciales, análisis de datos espaciales de forma descriptiva y exploratoria, aplicación de la estadística espacial y modelado espacial en la búsqueda de diferentes escenarios. Es en este sentido que las técnicas de evaluación multicriterio se ven incluidas dentro del análisis espacial y más ampliamente en el análisis geográfico.

En primer lugar, hay que resaltar que la construcción de modelos de decisión para el diseño de políticas agropecuarias, existen en la actualidad por lo menos dos métodos: los econométricos y los de programación matemáticas (Just, 1993). Según Arriaza (2010), el primer grupo mantiene un enfoque en el que se resalta valores monetarios y requiere gran cantidad de información para llevar a cabo las regresiones para llegar a tomar la decisión, mientras que los de programación matemática tiene como ventaja el permitir la interacción entre los insumos, productos y alternativas de decisión.

De acuerdo la literatura consultada, la clasificación desarrollada por Jankowski (1995), es la que sintetiza de la mejor forma la clasificación moderna de los métodos de AM. Inicialmente se agrupan en dos tipos: las técnicas no compensatorias y las técnicas compensatorias. Estas últimas demandan un proceso cognitivo mayor, ya que requieren que el centro decisor determine los pesos de los criterios como valores cardinales o funciones de prioridad, mientras las no compensatorias demandan un menor proceso cognitivo del centro decisor, ya que estas generalmente requieren una jerarquización ordinal de los criterios basadas en las prioridades del centro decisor.

En la figura 9, se puede observar la clasificación de las principales técnicas del AM.

29

Figura 9. Clasificación de las principales técnicas de análisis multicriterio.

Adaptado de Jankowski (1995)



Técnicas Compensatorias.

De acuerdo a Cano (2005), las técnicas de AM denominadas compensatorios, se pueden dividir, en dos subclases: o Técnicas aditivas: En estas las puntuaciones de los criterios están estandarizadas para permitir la compensación entre los criterios y permitir la comparación de la actuación comparativa en una escala común. o Técnicas basadas en la búsqueda del punto ideal: En las técnicas basadas en el concepto de un punto ideal, al decisor se le pide establecer un conjunto de soluciones ideales, es decir especificar el valor más deseable para cada criterio de decisión.



Técnicas no compensatorias.

Un aspecto común de las técnicas no compensatorias es la reducción gradual del conjunto de alternativas en función a la evaluación de un solo criterio, sin previo

30

tratamiento se puede excluir las deficiencias a lo largo de designación de algunos criterios de relevancia frente a otros criterios (Hwang y Yoon, 1981).

Recientemente se ha mostrado que el AM se viene convirtiendo en el método más usado para soportar y coadyuvar en el desarrollo de procesos de toma de decisiones, en los procesos que desarrollan las entidades públicas y privadas en las diferentes latitudes del mundo (Gamper, 2007). Además de ser ampliamente usados en la investigación rural, aspecto importante de resaltar, ya que la presente investigación se desarrolla en este espacio geográfico del territorio. Como una reflexión final de este apartado se presenta el concepto de Hazell (1971), que menciona que el análisis multicriterio, representa una herramienta efectiva para incorporar valores conflicto asociados a problemáticas complejas, y estas permiten valorar variables de difícil cuantificación, convirtiéndose en un mecanismo para desarrollar trabajos en que intervienen múltiples variables, concepto que implícitamente fue incorporado en el desarrollo de la investigación.

2.5 Método Delphi

La aplicación del método Delphi como método principal en la participación de los expertos que apoyaron el desarrollo de la investigación, se convirtió en un proceso transversal de especial importancia, porque aportó productos claves, que se convirtieron en insumos internos para la investigación como la definición de los diferentes TUT e inventario de cultivos, aptos potencialmente en la región de estudios.

Remontándose en la historia, en el año 1962 aparece un memorándum, titulado “An experimental application of the Delphi method to the use of experts”, que contiene una versión revisada y abreviada de un estudio iniciado en 1948 por la Rand Corporation, liderado por Dalkey (1969), que es considerado el primer estudio Delphi del que se tiene conocimiento. En esa ocasión fue concebido para acceder al consenso grupal de siete expertos acerca de un tema político - militar.

El uso de este método ha aumentado de forma espectacular. Como referencia, se tiene la introducción de una recopilación de artículos hecha por Linstone (2002), donde se menciona que, en 1974, la cifra de estudios hechos con este método alcanzaba una cifra de cuatro dígitos. En las siguientes décadas, el Delphi se 31

mantiene en una etapa de crecimiento continuo, como lo confirma McKenna (2009) que, de acuerdo a los resultados obtenidos en sus investigaciones más recientes, confirma esta situación.

Actualmente se pueden encontrar estudios que utilizan el método Delphi en todos los campos del saber: medicina, tecnología, ciencias sociales, educación, política, aplicaciones geográficas y del medio ambiente. Estas dos últimas de gran importancia en el desarrollo de esta investigación.

En la literatura existe un amplio número de definiciones sobre el método Delphi. Con el fin de darle una base teórica amplia a la investigación y de incorporar elementos conceptuales claves en la estructuración del marco conceptual de la metodología, se resalta la definición del método Delphi que coincide en los siguientes autores: Cabero Almenara (2014), Varela y Ruiz (2012), Pozo Llorente, Gutiérez Pérez y Rodríguez Sabiote (2007) y Ruiz (2003). Ellos definen el método como una técnica de obtención de información basada en la consulta a expertos de un área, con el fin de obtener la opinión de consenso más fiable del grupo consultado. Estos expertos son sometidos individualmente a una serie de cuestionarios en profundidad que se intercalan con retroalimentación de lo expresado por el grupo y que, partiendo de una exploración abierta, tras las sucesivas devoluciones producen una opinión que representa al grupo.

Los resultados de esta técnica se pueden distribuir en cinco bloques o categorías dentro de un mismo problema en función de su importancia (mucha o poca) y de su consenso (mayoritario o escaso). Las categorías se distribuyen en una tabla de doble entrada como se presenta, en la figura 10.

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Figura 10. Bloques o categorías (Método Delphi). Adaptado de Ruiz, 2003

En cuanto a las características principales que tiene el método Delphi, los autores Ruiz (2003), Valera y Ruiz (2012) y Cabero Almenara (2014), coinciden en el orden de presentación de tales características, y las definen en siguiente orden: Proceso iterativo, Anonimato, Feedback controlado y Respuesta estadística del grupo, convirtiéndose esta última en las más importante dentro del proceso investigativo, porque en esta fase es donde los resultados de la participación de los expertos se integra al proceso general de la investigación, en la etapa del análisis de la información.

Otro aspecto importante de mencionar del método Delphi con relación al desarrollo de este trabajo, es que cuando el número de participantes es reducido, oscilando entre 6 y 30, que es el caso para esta investigación. Para estas situaciones, Gordon (1994) describe esta particularidad importante del método, y es el aspecto de que este no está destinado a producir resultados estadísticamente significativos. Sin embargo, por la relevancia de los encuestados, los resultados representan la síntesis del pensamiento de un grupo especial. Por lo tanto, es la técnica que mejor se adapta a la exploración de elementos que suponen una mezcla de evidencia científica y valores sociales (Webler, 1991).

Se tomó el orden establecido por Cabero Almenara (2014), el cual sintetiza de la mejor forma para efectos de esta investigación, las fases del proceso Delphi. Esta técnica de investigación, como cualquier otra, está pautada y desarrollada por varias etapas, tal y como se ilustra en la figura 11 y se detalla en su correspondiente descripción.

33

Figura 11. Fases del proceso Delphi



Fase 1 de definición: A partir del problema de investigación acotado, se debe formular el objetivo de la consulta, identificar las dimensiones que deben explorarse e identificar posibles fuentes de información.



Fase 2 de conformación del grupo de informantes: Cabe determinar el perfil de los participantes y su ubicación, elaborar el protocolo de selección grupo que dispongan de información representativa, tiempo e interés y aproximación, contactar con los integrantes potenciales, elegir, invitar y conseguir su compromiso de colaboración. El tamaño suele oscilar entre (6 – 30) participantes en función del problema, aunque no es un condicionante. Tiene que primar siempre la calidad frente a la cantidad.



Fase 3 de ejecución de las rondas de consulta: Hay que elaborar el cuestionario inicial, analizar la información y elaborar la siguiente ronda de feedback y consulta, tantas veces como sea necesario para producir el consenso/disenso que responda a los objetivos del estudio. Se deberán categorizar y ordenar las respuestas en función del grado de acuerdo. El resultado será el punto de partida para las opiniones posteriores. En el caso de que el experto difiera de la opinión general se deberá invitar a razonar sus respuestas.



Fase 4 de resultados: Se ha de analizar la información de la última ronda y elaborar el informe de devolución final. El investigador podrá calcular el nivel de consenso para cada punto concreto, recoger las razones principales de disenso y, finalmente, calcular el nivel de importancia.

34

Capítulo 3. METODOLOGÍA La propuesta metodológica de esta investigación tiene como objetivo principal aplicar una MENFAO (metodología Cervatana modificada) para la aptitud del uso del suelo, apoyado en tecnologías como: SIG, AM…y otras. Y la determinación de escenarios alternativos de producción agrícola teóricos óptimos, basado en un proceso comparativo con los resultados del estudio de aptitud de uso desarrollado por el IGAC en el año 2013, como ya se había mencionado.

El proceso de la presente investigación busca, de una forma teórica, de acuerdo a los resultados de comparación entre las dos metodologías, cuantificar y corroborar que la utilización el método Cervatana modificado, con el apoyo del uso de las tecnologías ya mencionadas y las recomendaciones de expertos aplicando el método Delphi, mejora la definición de aptitudes del suelo. Toda esta sinergia entre metodologías y tecnologías de apoyo modernas debe aportar una mejora importante en los resultados obtenidos para escenarios de producción agrícola en la zona de estudio, en el marco de la sostenibilidad ambiental.

Finalmente, en base a los resultados del proceso de comparación y de la asignación del inventario de cultivos a las diferentes UAU, se analizó, y se definieron unas recomendaciones generales de implementación de actividades productivas agrícolas en la zona de estudio.

Es importante resaltar que está metodología se concentra en los aspectos biofísicos, agroclimáticos, de optimización en la producción y la conservación del medio ambiente, y su objeto es ofrecer la base esencial necesaria para una buena planificación, sobre la cual pueden apoyarse más tarde consideraciones económicas y sociales más detalladas.

3.1 Área de estudio

La zona de estudio comprende una extensión de 443,560.69 ha. Esta se encuentra localizada entre las coordenadas: 4° 50’ 29,05” norte, 4° 3’ 34” sur, -71°4’40,23” este y -72° 3´ 52” oeste. Comprende una franja ubicada hacia el nororiente del municipio de Puerto Gaitán (Meta, Colombia) que limita al norte con el río Meta, al oriente con 35

el departamento del Vichada, al occidente con la vía que conduce hacia Rubiales a partir del punto llamado Alto de Neblinas y al sur con la altillanura disectada, llamada comúnmente serranía. En estos momentos, la industria petrolera es el sector que dinamiza la economía por el aumento de la exploración y la explotación. Es el mayor generador de empleo directo e indirecto, como también es el caso del comercio y el transporte. A su vez, la agroindustria toma cada vez más impulso con productos como: biocombustibles, alimentos y maderables fundamentalmente (IGAC, 2013b).

La actividad agrícola en la zona de estudio está relacionada con la siembra de soya y arroz; que son el resultado de la llegada de las grandes empresas que se han establecido en Puerto Gaitán, como la multinacional Mónica Semillas o nacionales como Agrocometa y La Fazenda con sus grandes extensiones de tierra sembradas en arroz, maíz y soya (IGAC, 2013a). A la par con el establecimiento de estas empresas, ocurre un incremento en la mecanización agrícola, lo cual se hace notorio con la utilización de maquinaría en muchos terrenos, lo que propicia la explotación a gran escala y aumenta la productividad de las tierras (IGAC, 2013a). El mapa de localización del proyecto se puede observar en la figura 12.

Con respecto a la situación social al igual que muchas regiones del país, Puerto Gaitán ha sido blanco del conflicto armado en sus diversas manifestaciones, además de la implantación de cultivos ilícitos. Como consecuencia de esta situación, Puerto Gaitán no ha sido ajeno a los fenómenos de desplazamiento y desmovilización. Sin embargo, en los últimos años esta situación ha mejorado ostensiblemente, gracias, entre otros factores a los importantes desarrollos productivos, especialmente la inversión privada en el sector agroindustrial y la explotación petrolera (Herrera Ariza, 2009).

36

Figura 12. Ubicaciรณn geogrรกfica municipio de Puerto Gaitรกn - Meta 37

3.2 Pasos generales en el desarrollo de la metodología Dentro del marco de desarrollo del trabajo de investigación, basado en un proceso de comparación entre dos metodologías de aptitud de uso del suelo, en términos generales, se puede sintetizar en los siguientes 6 pasos generales, como se presenta en la figura 13.

Figura 13. Pasos generales de la metodología

•

(I) Consulta, revisión y adecuación de la información para el proceso de comparación del estudio de aptitud de uso (IGAC, 2013b).

38

•

(II) Consulta, revisión y definición de metodologías de aptitud de uso a utilizar. Y definición del método a implementar y modificar en caso que sea necesario.

•

(III) Revisión y Preparación de información IGAC y de otras fuentes información para el desarrollo de la metodología implementada en esta investigación.

•

(IV) Evaluación de la ocupación del suelo (modelo Cervatana modificado adoptado en la investigación) (Rosa et al., 2009).

•

(V) Proceso de comparación entre los resultados de las dos metodologías.

•

(VI) Recomendaciones generales de producción, basados en los resultados del proceso de comparación en cuanto a propuestas en los escenarios de AUT con énfasis agrícola, tomando como base el inventario de cultivos definido en la investigación.

3.3 Presentación en detalle del desarrollo de la metodología general de la investigación A continuación, se presenta la metodología implementada en la investigación a un nivel detallado, como se puede observar en el diagrama de flujo presentado la figura 14. Para efectos prácticos y de mejor facilidad para la consulta del lector, esta se presenta en el mismo orden lógico definido en el apartado anterior, donde se muestra los 6 pasos generales.

39

Figura 14. Metodología general detallada

3.3.1 Consulta, revisión y adecuación del estudio de aptitud de uso (IGAC, 2013b)

Esta primera etapa desarrollada en la investigación tuvo como objetivo revisar los resultados de la evaluación de la aptitud de las tierras desarrollada por el 40

IGAC en el año 2013, en el área de estudio seleccionada. Con el fin de estructurar esta información para el desarrollo del proceso de comparación entre las 2 metodologías.

El IGAC (2013b) desarrolló su estudio de aptitud de uso del suelo, basando su desarrollo en la metodología FAO (1985a). Esta metodología define UAU, la cual se puede definir como la capacidad de una unidad de tierra para desarrollar una clase especificada de utilización. Este aspecto técnico propició la clave para desarrollar el proceso comparativo contra los resultados obtenidos en el desarrollo de la metodología Cervatana modificada, la cual genera clases de uso, que son muy similares a las UAU. Esta situación hace que los resultados sean homologables para efectos de realizar el proceso de comparación.

Básicamente se revisó la información de las memorias técnicas en conjunto con la correspondiente cartografía. Se tomó el campo en la tabla de la capa geográfica denominado ‘Capacidad’ para efectos de todo el desarrollo SIG y conformación de la capa de trabajo. El mapa original del estudio en formato vector se puede apreciar en la figura 15.

Figura 15. Mapa de aptitud de uso (IGAC, 2013b) 41

Este mapa en el desarrollo de la investigación fue convertido de formato vectorial a raster, usando un tamaño común de celda a todo el estudio de 20 x 20 m. El campo en la tabla denominado Capacidad como ya se había mencionado, se tomó como el parámetro para la aplicación del comando (polygon a raster de ArcGis), la capa de información obtenida requirió un proceso adicional, el cual consistió en la homologación y recodificación de la información, de acuerdo al método Cervatana en cuanto a los parámetros limitantes de los UAU. Se aplicaron los cambios a la capa en cuestión de acuerdo a la recodificación encontrada en tabla 3, obteniéndose el mapa de aptitud rasterizado, el cual se puede observar en la figura 16.

Figura 16. Mapa de aptitud rasterizado

42

Tabla 3. Tabla de compatibilidad limitantes entre los (2) estudios LIMITANTE

Código (IGAC ,2013b)

Topografía Erosión Suelo Clima

m e n No fue considerado

Código – Cervatana modificado t r l b

El producto de esta reclasificación será presentado más adelante en el capítulo de resultados, como el mapa denominado: Mapa de aptitud de uso (IGAC, 2013b), rasterizado y recodificado de acuerdo al modelo Cervatana modificado.

El cual representara el insumo (No) 1, para efectos del proceso de comparación.

3.3.2 Consulta, revisión evaluación de tierras a utilizar

y definición

de

metodologías

de

En esta segunda etapa, se realizó una revisión bibliográfica en el tema de las metodologías de evaluación de tierras, aptitud de uso del suelo con fines de producción agrícola y clasificación de suelos, como se puede detallar en los apartados 2.2, 2.3 y 2.4.

De esta forma y como se ha mencionado a lo largo del documento la evaluación de tierras es considerada un marco valido y muy valioso para la identificación de los usos y la ocupación del suelo, y también representa una herramienta eficaz en el ámbito de la planificación rural en el tema productivo.

En este orden de ideas, finalmente se decidió utilizar el esquema metodológico de evaluación de la aptitud de uso de suelo, modelo Cervatana modificado (Rosa et al., 2009), porque la metodología es considerada moderna, se apoya en herramientas con el SIG, AM, apoyo por expertos y presenta características que hacen que el proceso de comparación se pueda desarrollar simplemente homologando los símbolos de las clases obtenidas, en este caso para el estudio desarrollado por el IGAC en el 2013. Este método está basado en una evaluación de la capacidad general de uso, que se entiende como la aptitud de los suelos

43

para una serie de usos. En el capítulo 2.3.3 se puede consultar en detalle el fundamento de este modelo.

Técnicamente esta metodología en su desarrollo se apoya en el uso del análisis multi – criterio, método (cualitativo) para la síntesis de sus cuatro factores finales: pendiente, suelo, riesgo de erosión y deficiencia bioclimática, realizando tabulaciones cruzadas para su definición, también haciendo uso del SIG con fines de procesamiento de la información, resultando una plataforma metodológica de manejo y análisis de información temática y geográfica de alto nivel, que en teoría debe introducir una mejora notable en el desarrollo de estudios de UAU y por ende en la información obtenida.

3.3.3 Revisión y preparación de información para el desarrollo del modelo Cervatana modificado desarrollado en la investigación En el desarrollo de esta investigación se utilizaron diversos materiales y fuentes de información geográfica y un inventario de cultivos consolidado de acuerdo a la recomendación de los expertos. La gran mayoría de insumos (estudios y cartografía) fueron suministrados por el IGAC, pero también se utilizó información para el tema de erosión, tomada del Sistema de Información Ambiental de Colombia (Siac) estudio desarrollado por el Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales (IDEAM, 2011).

A continuación se presenta la lista de los insumos utilizados en el desarrollo de la investigación: Estudio de suelos semidetallado (IGAC, 2013a), MDE, Mapa de cobertura y uso, Distribución Espacial de Precipitación y Evapotranspiración (Total anual) para el municipio de Puerto Gaitán y Mapa de Zonificación de los suelos por grado de erosión escala 1:50.000 para Colombia (IDEAM, 2011). En el siguiente apartado, se hace una presentación más detallada de las fuentes de información que fueron utilizadas en esta investigación. Se presenta y se detalla su preparación, su procesamiento SIG con fines del modelamiento dentro de los parámetros establecidos por el modelo Cervatana modificado. Finalmente se presentan sus correspondientes salidas graficas en forma de figuras dentro del documento, empezando con la presentación de la información del estudio de

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suelos (Semidetallado) y sus mapas derivados para el desarrollo de la investigación.

3.3.3.1 Estudio de suelos semidetallado Puerto Gaitán – Meta Un levantamiento agrológico es el conjunto de investigaciones requeridas para la identificación de los suelos de una zona, para determinar sus características más relevantes y obtener una clasificación en un sistema taxonómico, y finalmente representarlo en un mapa temático que pueda ser interpretado por los diferentes posibles usuarios (IGAC, 2013a).

El estudio semidetallado de suelos de la altillanura plana del municipio de Puerto Gaitán, comprendió la revisión y actualización de estudios anteriores por parte del IGAC como: el estudio general de suelos de Puerto Gaitán (IGAC, 1982) y el estudio semidetallado de suelos, en un sector de Carimagua Gaviotas (IGAC, 1991). Para efectos del desarrollo del trabajo se menciona la utilización por parte del IGAC, en su estudio de suelos el uso del Sistema Taxonómico Americano (USDA, 2010), el cual está integrado por las categorías: orden, suborden, gran grupo, subgrupo, familia y serie. Esta organización en su sistema de clasificación hace compatible y homologable toda la información extraída de este estudio, de acuerdo a los objetivos y estructuración del modelo adoptado en la investigación.

De este estudio de suelos se tomó y procesó la información correspondiente a los parámetros de: profundidad efectiva, textura del suelo, pedregosidad y drenaje, parámetros necesarios para la implementación del factor suelo en el método Cervatana modificado. Estos fueron procesados de acuerdo a las especificaciones técnicas generales establecidos para la investigación en el aspecto SIG, como la estandarización de 20 x 20 m, en la resolución espacial de las capas raster de trabajo para el desarrollo cartográfico del tema suelo. A continuación, se presenta el mapa de Suelos (IGAC, 2013a), en la figura 17, presentando en su leyenda el grupo de consociaciones obtenidos por el estudio.

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Figura 17. Mapa de suelos semidetallado Puerto Gaitán – Meta

Adicionalmente se derivó el mapa de Erodabilidad, basado en el método de Paulet (1973), para su cálculo utiliza tres parámetros de suelo: % de arena, % de limo y la densidad aparente dada en (g.cm3), y la capa de limitantes para la producción agrícola, definidos en la metodología y que están discriminados de la siguiente manera, limitantes por: pendiente, erosión, suelo y por clima.

Seguidamente, se crearon 6 capas en formato raster procesadas con el SIG y estandarizadas a un formato raster de 20 x 20 m de resolución espacial. A continuación, se presenta los seis mapas, cada uno presentado con su correspondiente reclasificación en cada caso, empezando por la Profundidad efectiva, y este mapa se puede ver figura 18.

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Figura 18. Mapa de profundidad efectiva de los suelos

A continuaciรณn, se presenta el mapa para el tema de textura del suelo. Ver figura 19.

Figura 19. Mapa textura de los suelos 47

A continuaciรณn, se presenta el mapa para el tema de pedregosidad. Ver figura 20.

Figura 20. Mapa de pedregosidad de los suelos A continuaciรณn, se muestra el mapa de drenaje de los suelos, en la zona de estudio. Ver figura 21.

Figura 21. Mapa de drenaje de los suelos 48

La erodabilidad representa la vulnerabilidad o resistencia del suelo a la desintegraciĂłn y desprendimiento de partĂ­culas en su superficie. Esta variable se calculĂł basado en el mĂŠtodo de Paulet (1973), como ya se habĂ­a mencionado, cuya ecuaciĂłn [1], se presenta a continuaciĂłn:

đ??ž = 0,010356 − 0,00378082 ∗ đ??´ + 0,00232882 ∗ đ??ż + 0,323545 ∗ đ??ˇđ?‘Ž

[1]

Donde: K = Ă?ndice de erodabilidad en (đ?‘Ą ∗ â„Žđ?‘Ž ∗ â„Ž)/(đ?‘Ąđ?‘š ∗ đ?‘šđ?‘š ∗ â„Žđ?‘Ž) A = % de arena L = % de limo đ?‘”đ?‘&#x;

Da = Densidad aparente en đ?‘?đ?‘š3

Mediante la utilizaciĂłn del software ArcGis (10.3) se creĂł una capa vector, a partir del mapa de suelos en topologĂ­a polĂ­gonos, inicialmente se tomaron los valores de los tres parĂĄmetros del estudio de suelos, y mediante el uso de la calculadora de campo de ArcGis (10.3), se realizĂł el cĂĄlculo correspondiente. Estos resultados se almacenaron en la tabla de atributos con su identificador (erodabil).

Con este identificador finalmente se procediĂł a generar la correspondiente capa en formato raster, y posteriormente se realizĂł un proceso de reclasificaciĂłn con la ayuda del software ArcGis (10.3), de acuerdo a las clases presentadas en la tabla 4.

Tabla 4. Tabla reclasificación factor erodabilidad FACTOR ERODABILIDAD Valor Reclasificación 0.03 – 0.5 Clase 1 (Ligera) 0.51 – 0.8 Clase 2 (Moderada) > 0.8 Clase 3 (Elevada) Tomado de: (Rosa et al., 2009)

A continuaciĂłn, se presenta el mapa de erodabilidad en formato raster generado y se puede observar en la figura 22.

49

Figura 22. Mapa de erodabilidad

Siguiendo el desarrollo metodológico de la investigación, a continuación, se presenta el mapa para el tema de limitantes en la producción agrícola, mapa generado en base a una matriz desarrollada tomando como criterios los parámetros del método Cervatana modificado en este tema, y que posteriormente mediante el uso del ArcGis (10.3) se convirtió en capa en formato raster. Se tomó como insumos: las memorias técnicas, cartografía y fichas de perfiles del suelo pertenecientes al estudio de suelos (IGAC, 2013a). Los factores limitantes o combinación de estos encontrados fueron los siguientes: Sin limitaciones, por limitación de topografía, por limitación de suelos, por limitación de topografía y erosión, por limitación de suelo y topografía, limitación por suelo, por topografía y por erosión, el resultado de este mapa se puede apreciar en la figura 23.

50

Figura 23. Mapa de limitantes para la producción agrícola

3.3.3.2 Mapa de pendientes

Este mapa fue un producto del procesamiento del MDE. Para definir la pendiente, se utilizó el concepto de Intergraph (1994), como ya se había mencionado. El modelo digital de elevación fue suministrado por el IGAC en su versión The Advanced Land Observing Satellite (ALOS) – Phased Array Type L-band Synthetic Aperture Radar (PALSAR) del año 2013. Este tiene una resolución espacial de 30 m. A este modelo se le aplicó el tratamiento de Resample con el software ArcGis (10.3) con el objeto de estandarizar el MDE a un tamaño de celda de 20 x 20 m de resolución espacial, antes de producir la capa de pendientes.

El mapa obtenido se clasificó en cinco rangos de altitud en m.s.n.m, los rangos fueron elegidos determinando primero la menor y mayor altura encontradas en MDE, y posteriormente para efectos de presentación del mapa se dividió en cinco rangos como ya se había mencionado. Este mapa, aunque no está considerado 51

por la metodología Cervatana modificada directamente, se consideró importante generarlo y presentarlo dentro del cuerpo del documento porque resulta un mapa de consulta general en el desarrollo de la investigación. El correspondiente mapa se puede apreciar en la figura 24.

Figura 24. Modelo digital de elevación zona de estudio

Posteriormente con la ayuda del ArcGis 10.3 y su comando (slope), se generó el mapa de pendiente, esta capa se reclasificó de acuerdo la metodología Cervatana modificada y se convirtió en un insumo de entrada, en el desarrollo de los factores de pendiente y riesgo de erosión. Se generaron y agruparon en cuatro intervalos, los cuales se pueden observar en la tabla 5.

52

Tabla 5. Tabla reclasificación factor pendiente FACTOR PENDIENTE Pendiente Reclasificación < 7% Clase 1 7 - 15 % Clase 2 15 - 30 % Clase 3 > 30 % clase 4 Tomado de: (Rosa et al., 2009)

El mapa obtenido para el factor pendiente reclasificado se puede visualizar a continuación en la figura 25.

Figura 25. Mapa de Pendiente – Reclasificado

53

3.3.3.3 Mapa de cobertura y uso Para la generación de esta capa, se utilizó el mapa de uso y cobertura del suelo, elaborado por la Sub dirección de Agrología en el año 2010, generado a una escala de 1:50.000. como se puede observar en la figura 26.

Figura 26. Mapa de Cobertura y uso en la zona de estudio

La información de uso y cobertura se procesó de acuerdo a los parámetros de reclasificación establecidos en la investigación para la temática, con el fin de generar el mapa densidad de la vegetación contemplado en la evaluación. Se realizó un proceso de reclasificación de acuerdo con el porcentaje de cobertura de cada una de sus categorías o la fracción de superficie cubierta por cada tipo de vegetación. Para determinar las fracciones o porcentajes de cobertura se tomó el valor del nivel 2 de la capa de uso y cobertura, clasificado de acuerdo a la leyenda nacional de cobertura de la tierra (IDEAM, 2010). Se agrupó para la clase 1 (elevada) las coberturas con mayor densidad posible de acuerdo a la literatura consultada, de la siguiente forma: bosque natural denso, pastos 54

naturales y sabanas. Se agrupo para la clase 2 (moderada) las coberturas con una densidad media posible de acuerdo a la literatura consultada, de la siguiente forma: cultivos anuales, cultivos permanentes, pastos y mosaico de cultivos.

Para la clase 3 (Ligera) los grupos con menor densidad de cobertura y uso posibles de acuerdo a la literatura consultada, se agruparon de la siguiente forma: zonas urbanizadas, zonas de extracción minera y áreas abiertas sin vegetación. Las áreas de cobertura y uso denominadas humedas continentales y aguas continentales, no clasificaron en ninguna de las clases del modelo Cervatana modificado, ya que estas zonas no son aptas para la producción agricola.

Todo este proceso de agrupación se desarrolló de acuerdo a la

clasificación contenida en la tabla 6. El resultado del mapa se puede observar en la figura 27.

Tabla 6. Factor densidad de la vegetación FACTOR DENSIDAD DE LA VEGETACION Cobertura Reclasificación del terreno > 30% Clase 1 (Elevada) 7 - 15 % Clase 2 (Moderada) > 15 % Clase 3 (Ligera) Tomado de: (Rosa et al., 2009)

55

Figura 27. Mapa de densidad de la vegetación

3.3.3.4 Distribución espacial de precipitación y evapotranspiración (Total anual) para el municipio de Puerto Gaitán. (Insumos calculo deficiencia climática) La información utilizada para el proceso y desarrollo de esta temática fue suministrada por el IGAC, en las capas de información geográfica de distribución espacial de precipitación y la ETP anual. Se realizó un clip en ArcGis, tomando como limite el perímetro de la zona de estudio, con el fin de consolidar la capa.

En la figura 28 se puede apreciar el mapa de precipitación y la localización de las 4 estaciones meteorológicas, las cuales están relacionadas en la tabla 7.

Tabla 7. Estaciones meteorológicas en la zona de estudio ESTACIONES METEREOLOGICAS PUERTO GAITAN – META, SEGÚN CALDAS LANG Descripción: Cálido Húmedo

Clima: Húmedo No

Municipio

14

Pto. Gaitán Pto. Gaitán Pto. Gaitán Orocue

63 39 22

Coordenadas Planas

Símbolo: CH

969,064.84

1,221,796.84

Altitud msnm 150

Temperatura °C 26.3

Precip. (mm) 2,150

ETP (mm) 1,594.8

Déficit (mm) 235.2

Exceso (mm) 790.5

Índice (mm) 81.7

970,909.66

1,219,930.22

150

26.5

2,183

1,637.0

276.5

822.5

82.4

998,838.16

1,301,299.32

200

26.2

2,324

1,576.7

244.2

991.5

88.7

1,030,189.82

1,297,475.39

130

26.6

2,311

1,662.3

286.6

935.3

86.9

Fuente: Tomado de: (IGAC, 2013a)

56

Figura 28. Mapa de precipitación en la zona de estudio

De acuerdo con la variación de altura que hay en el municipio el, 100% de su superficie está en el piso climático cálido. El municipio de Puerto Gaitán se encuentra a una altura promedio de 149 metros sobre el nivel del mar (IGAC, 2013a).

El régimen de precipitación en el departamento del Meta es de tipo mono modal, caracterizado por tener un período de mayores lluvias (abril a julio y agosto a noviembre), alternados con uno de menores lluvias (diciembre a marzo). En términos de aportes, el primer período de mayores lluvias es el que tiene más peso relativo frente al total anual, ya que llega a representar en promedio el 53.39%, contra un 39.24% del segundo período, lo que en teoría garantizaría una mejor disponibilidad de agua aprovechable para la producción agrícola en estos periodos de tiempo (IGAC, 2013a).

El parámetro

Deficiencia

climática, se derivó

del

cálculo de dividir

matemáticamente el valor de la PTA calculada en mm y entre la ETP también calculada en mm, todo el proceso desarrollado en capas formato raster con el software ArcGis (10.3). Resultado de esta operación se generó un valor 57

adimensional, almacenado en la correspondiente capa, el cual se equiparo a los valores de rangos establecida por el modelo Cervatana para el parámetro en cuestión, estos se presentan en la tabla 8, y el correspondiente mapa en la figura 29.

Un aspecto importante de mencionar en el desarrollo de la capa para el factor de deficiencia bioclimática es que la definición de la misma, está basada en los conceptos desarrollados por Thornthwaite (1948), donde este define que la ETP es un parámetro climático que se analiza a partir del balance hídrico y permite determinar las pérdidas de agua desde una superficie de suelo, constituyéndose de esta forma, en una variable indispensable en el desarrollo de los estudios de ordenamiento y clasificación agro - climática.

Tabla 8. Factor deficiencia hídrica DEFICIENCIA HIDRICA Deficiencia hídrica = PTA / ETP Rangos Reclasificación => 1 Bajo 1 – 0.5 Moderado 0.5 – 0.3 Elevado => 0.3 Muy elevado Tomado de: (Rosa et al., 2009)

58

Figura 29. Mapa de deficiencia bioclimática para la zona de estudio

3.3.3.5 Mapa de erosión para Colombia (IDEAM, 2011) La información para el desarrollo del mapa de erosión se construyó a partir de la capa encontrada en el sitio web del gobierno Colombiano (siac, 2017), resultado del estudio denominado Zonificación de los suelos por grado de erosión, elaborado por el IDEAM en el año 2011. Se procedió a realizar un clip con el software Arcgis (10.3) tomando como límite de corte el perímetro del proyecto, finalmente se obtuvo la capa de información que se requería.

El tema de la erosión de los suelos en el ámbito de la búsqueda de escenarios potenciales de producción, puede determinar zonas que definitivamente tienen aptitud o no pueden tener aptitud productiva, y es determinante en el desarrollo de procesos de planificación. Para complementar esta afirmación se presenta el concepto de Morgan (1997), que define claramente que la consecuencia directa de la erosión del suelo se traduce en una disminución de la productividad agrícola, debido a la perdida de nutrientes, a su deterioro físico, a la perdida de profundidad y en casos extremos a la perdida de total del suelo. Estos se convierten en unos argumentos válidos donde se evidencia la necesidad 59

imperante de cuantificar o estimar la erosión potencial de los suelos, en procesos de investigación de estudios de aptitud de uso de los mismos. A continuación, se presenta el mapa de erosión para la zona de estudio en la figura 30.

Figura 30. Mapa de erosión para la zona de proyecto

Seguidamente se tomó el mapa de erosión, se reclasificó de acuerdo a los parámetros establecidos en el modelo Cervatana modificado en su factor de erosividad y de acuerdo a los rangos establecidos en la tabla 9, y apoyado en el uso del SIG con el software Arcgis (10.3), se obtuvo el mapa del Factor R, el cual se presenta en la figura 31.

60

Tabla 9. Erosividad FACTOR DE EROSIVIDAD (MJ-1.ha-1.mm-1) Valor R de Reclasificación la USLE < 250 Clase 1 (Ligera) 250 - 300 Clase 2 (Moderada) 300 - 375 Clase 3 (Fuerte) > 375 Clase 4 ( Muy fuerte) Tomado de: (Rosa et al., 2009)

Figura 31. Mapa de erosividad

3.3.4 Evaluación de la ocupación del suelo método Cervatana (modificado) Metodológicamente se decidió utilizar un METNFAO propuesto por Cervatana (Rosa et al., 2009), porque sus conceptos, su estructuración y sus desarrollos técnicos son los más adecuados para el cumplimiento de los objetivos 61

propuestos en esta investigación y después de estudiar y analizar diversas metodologías enfocadas a la determinación de áreas o zonas de aptitud de uso del suelo con fines agrícolas, se definió que el método Cervatana es el más adecuado porque esta metodología resulto ser novedosa, moderna, acorde con las nuevas tecnologías como los SIG. Está incluida la implementación del AM y también considera la participación de expertos en el desarrollo de la misma.

Adicionalmente tiene características y aspectos técnicos similares que facilitan el proceso de comparación con los resultados del estudio desarrollado por el IGAC en el 2013. Se denominó “modificada”, porque no se tuvieron en cuenta dos aspectos de la metodología original: aspecto de riesgos de heladas, en el factor de la deficiencia bioclimática, ya que, en esta latitud del planeta, no se presenta este fenómeno climático. Y un segundo factor descartado, en el tema de suelos, fue la salinidad, ya que no se contó en el momento de la elaboración del trabajo con esta información y, de acuerdo a los comentarios de los expertos que apoyaron el desarrollo de la investigación (R. Martínez; S. Botón; C. Castro y H. Sabogal, comunicación personal, 11 noviembre 2016), no es un factor relevante a considerar en el desarrollo productivo de la región. El propósito de esta metodología como ya se había mencionado es definir la capacidad general de uso, entendida como la aptitud de los suelos para una serie de usos como: la agricultura, la silvicultura y las funciones ambientales de protección y de conservación. Este modelo es el resultado de la síntesis de 4 factores: pendiente, suelo, riesgo de erosión y deficiencia bioclimática. Cada uno de estos factores en la versión modificada se han obtenido, a su vez mediante la agrupación de los valores de 9 variables biofísicas: pendiente, cobertura del suelo, erosividad, erodabilidad, profundidad efectiva, textura, pedregosidad, drenaje y deficiencia hídrica y también se incorporó el factor de limitantes de la producción agrícola, tema desarrollado en el apartado 3.3.3.1, en el subtema de mapa de limitantes para la producción agrícola, como se puede observar en el diagrama de flujo presentado en la figura 32.

62

Figura 32. Método Cervatana modificado e implementado en la investigación Tomado y adaptado de: (Rosa et al., 2009)

Un primer paso en el desarrollo de la metodología Cervatana modificada, fue convertir de formato vector a raster los 9 mapas base: pendiente, uso y cobertura, erosividad, erodabilidad, profundidad efectiva del suelo, textura del suelo, pedregosidad del suelo, drenaje del suelo y deficiencia bioclimática como se presentó y detallo en el apartado 3.3.3 de este documento. Esta información se convirtió en la base para la definición de los cuatro factores finales del modelo, usando un tamaño común de celda de 20 x 20 m de resolución espacial. Cada 63

celda sirve como unidad geográfica de referencia, considerándose homogénea desde el punto de vista biofísico (Rosa el al., 1992).

Una segunda fase en la aplicación de la metodología Cervatana modificada consistió en convertir los valores de cada una de las variables (mapas) en una escala común de medida, mediante un proceso de reclasificación. Tomando como directriz general, la asignación de valores iniciales en cada variable con una escala ordinal que va desde el valor 1, cuando no existen limitaciones, hasta 2, 3 o 4, cuando coexisten las limitaciones máximas, como se puede apreciar en la tabla 10.

Tabla 10. Valores finales clasificación método Cervatana modificado Capas de información

Rangos

Valor de reclasificación (Raster)

< 7%

Clase 1

7 – 15 %

Clase 2

15 – 30%

Clase 3

> 30%

Clase 4

> 30% (Elevada)

Clase 1

30 – 15 % (Moderada)

Clase 2

< 15 % (Ligera)

Clase 3

Erosividad (Valor R de

< 250 (Ligera)

Clase 1

USLE)

250 – 300 (Moderada)

Clase 2

300 – 375 (Fuerte)

Clase 3

> 375 (Muy fuerte)

Clase 4

0.03 – 0.5 (Ligera)

Clase 1

0.5 – 0.8 (Moderada)

Clase 2

> 0.8 (Elevada)

Clase 3

> 75 cm (Elevada)

Clase 1

(50 – 75 cm) Moderada

Clase 2

(25 – 50 cm) Escasa

Clase 3

< 25 cm (Somera)

Clase 4

Pendiente

Uso y cobertura

Erodabilidad

Profundidad efectiva

64

Textura del suelo

Arcillosos

Clase 1

Limosos

Clase 2

Arenosos

Clase 3

Pedregosidad del

Nula o ligera (< 15%)

Clase 1

suelo

Ligera o moderada (15

Clase2

– 40%) Elevada (> 40%)

Clase 3

Bueno

Clase 1

Moderado

Clase 2

Pobre o Excesivo

Clase 3

Deficiencia

=> 1

Clase 1

bioclimática

1- 0.5

Clase 2

0.5 – 0.33

Clase 3

=< 0.33

Clase 4

Drenaje del suelo

Los resultados obtenidos en esta fase de la investigación se convirtieron en el segundo insumo necesario para desarrollar el proceso de comparación contra los resultados obtenidos en el estudio IGAC (2013b). Este mapa fue obtenido mediante el procesamiento SIG con la ayuda del ArcGis (10.3), desarrollando el AM propuesto en el proceso metodológico de la investigación, operado con la ayuda del comando de ArcGis (10.3) Weighted Overlay, el cual está diseñado para implementar, desarrollar y evaluar diversas posibles soluciones a un determinado problema, considerando un numero variable de criterios, involucrando insumos cartográficos en formato raster.

El modelo de AM que se utilizó dentro del desarrollo de la investigación fue el modelo cualitativo. Los valores máximos de las variables y los factores limitantes son dominantes porque establecen restricciones físicas importantes para la determinación del uso de las tierras, y al final determinan la aptitud de uso optima en el área de proyecto.

En cuanto al procesamiento SIG, en esta etapa de la investigación fueron utilizados muchos procedimientos de ArcGis (10.3) como: clips, intercepciones, manejo de las tablas adjuntas de las capas y las diversas utilidades del SIG, en

65

sus aspectos de procesamiento cartográfico. Para ilustrar el procesamiento se muestra el pantallazo del proceso llevado a cabo para el parámetro suelo, mediante la utilización del comando Weighted Overlay del software ArcGis (10.3), ver en la figura 33.

Figura 33. Pantallazo procesamiento en Arcgis (10.3) para el factor suelo

Con fines de la implementación del proceso se definió como M la variable entera que toma el valor ponderado de los 4 factores (pendiente, riesgo por erosión, suelo y deficiencia bioclimática); Cada uno de los 4 factores de entrada se denominaron como: i1 = factor pendiente; i2 = factor riesgo de erosión; i3 = factor suelo; i4 = factor de deficiencia bioclimática, para la definición de la variable final resultado de las 4 nombradas anteriormente con el uso del SIG, el software asigno el resultado de la operación a la capa de aptitud de uso del suelo, que representa la capa de información para el modelo adoptado en la investigación.

De esta forma, cada pixel tiene un valor final de estimación del proceso de AM, comprendido entre: 1 (mayor capacidad de uso de los suelos y menores limitaciones) y 4 (menor capacidad general de uso como consecuencia de mayores restricciones biofísicas), como se sintetiza y se puede ver en la tabla 11.

66

Tabla 11. Calificación final del modelo Cervatana modificado, para los 4 factores 1 No hay limitaciones 2 Limitaciones leves 3 Limitaciones medias 4 Limitaciones máximas Tomado de: (Rosa et al., 2009)

Como ilustración del procesamiento del AM, desarrollado con el SIG con ayuda del comando (Weighted Overlay de ArcGis 10.3), se muestra en la figura 34, un ejemplo de las posibles combinaciones de los factores en nueve unidades de tierra o píxeles imaginarios. Cada celda del mapa final del método Cervatana Modificado toma el valor ponderado de los cuatro factores integrados (pendiente «t», riesgo de erosión «r», suelo «l» y deficiencia bioclimática «b»). Así, por ejemplo, el píxel superior izquierdo de la matriz no tiene ninguna limitación de uso derivada de la pendiente, el riesgo de erosión o el suelo. Sin embargo, sí tiene un déficit bioclimático moderado (valor 2), como resultado de la escasez de agua en esa unidad tierra. En el mapa de final para la metodología Cervatana Modificado, esta celda tiene un valor de 2. El valor 1 de este mapa final es equivalente a la clase S1 según Rosa et al. (2009).

Figura 34. Ejemplo de combinación de factores (modelo Cervatana modificado) Tomado de: (Rosa et al., 2009)

67

Esto indica una excelente aptitud de uso. El valor 2 (S2) muestra una buena aptitud de uso del suelo, el valor 3 (S3) una capacidad de uso moderada y el valor 4 (clase N) una capacidad marginal.

Cada digito de la clase va seguido de uno o varios identificadores (en letras minúsculas) de la subclase o subclases a las que pertenece cada pixel. Estos identificadores indican el factor o factores que limitan, negativamente, los resultados de la modelación de aptitud de uso de esta unidad de tierra, el desarrollo de esta capa se detalla en el apartado 3.3.3.1 del documento, donde el mapa fue denominado mapa de limitantes para la producción agrícola. Si el factor limitante es la topografía, la letra (t) acompañara a la clase. Si el factor limitante es la capacidad de riesgo de erosión, la letra que acompaña a la clase es (r). Si el elemento limitante es el suelo, la letra adjunta es (l). Por último, si la deficiencia bioclimática es la causa de la limitación la letra (b) será agregada. En el caso de que varios factores limitantes estén presentes a la vez, una celda puede ser designada por una clase y varias subclases, colocadas estas en orden de mayor a menor limitación. La clasificación por órdenes superiores se puede apreciar en la tabla 12.

Tabla 12. Calificación final del modelo Cervatana modificado, para los 4 factores S1- Aptitud Excelente S2 – Aptitud Buena S3 – Aptitud Moderada N – Capacidad Marginal Tomado de: (Rosa et al., 2009)

3.3.5 Desarrollo de reunión con expertos, bajo la metodología Delphi Otra importante actividad desarrollada en la investigación como un proceso transversal al resto de procesos, fue el aporte de los expertos en el área de suelos y otras especialidades con el fin de mejorar y orientar de una forma óptima la toma de decisiones en la investigación. Se desarrollaron una serie de 68

reuniones con un panel de expertos, con el fin de evaluar el grado de adecuación de los UAU y el listado de cultivos más apropiados y adaptables a la región (inventario de cultivos). Después del proceso de comparación entre los resultados de las dos metodologías, este listado se convirtió en la base de datos que entra a participar en la fase de recomendaciones generales en cuanto al tema de producción agrícola en su establecimiento teórico productivo en la zona de estudio.

Como ya se había mencionado en toda esta fase de desarrollo de la investigación se utilizó el método Delphi (Linstone y Turoff, 1975). El panel multidisciplinario de expertos del IGAC estuvo conformado por un grupo interdisciplinario de profesionales compuesto por disciplinas como: geografía, agronomía, ingeniería agrícola y agrología. El nombre de los profesionales que participaron en la actividad se menciona a continuación: Heliacid Hernández (geógrafo), Roberto Martínez (ingeniero agrónomo), Samuel Botón (agrólogo), Carlos Castro (ingeniero agrónomo), Harold Sabogal (ingeniero agrónomo) y Nancy Leiva (ingeniera agrícola).

Como resultados importantes en el trabajo desarrollado con el panel de expertos se tiene la evaluación de las múltiples combinaciones posibles de uso del suelo, convirtiéndose este producto en la estructura de clasificación conformada por una matriz resumida donde la información principal presentada son: las categorías de uso, las diferentes agrupaciones definidas por el método Cervatana modificado y los diferentes usos principales definidos por los expertos, basado en la metodología de levantamientos de suelos, en su tema de clases agrologicas (IGAC, 2011), donde su clasificación utilizada fue la siguiente: sistema agro silvícola (AGS), cultivos transitorios intensivos (CTI), cultivos transitorios semi intensivos (CTS), cultivos permanentes intensivos (CPI), cultivos permanentes semi – intensivos (CPS), pastoreo intensivo (PIN), pastoreo semi – intensivo (PSI), pastoreo extensivo (PEX), sistema agrosilvo – pastoriles (ASP), sistema silvo – pastoril (SPA), sistema forestal productor (FPD), sistema forestal protector (FPR) y áreas para la conservación y/o recuperación de la naturaleza (CRE). El resultado de esta matriz se puede apreciar en la tabla 13.

69

Tabla 13. Matriz homologación entre símbolos las categorías de uso, las diferentes agrupaciones definidas por el método Cervatana modificado y los diferentes usos principales definidos por los expertos CATEGORIAS

CAPACIDAD DE USO METODO CERVATANA MODIFICADO S1

USOS PRINCIPALES DEL SUELO

S2, S3

CPI, CTI o CTS

S3 (l)

CTS, CPI o CPS

S3 (l y/o b)

PIN, PEX, AGS, ASP o SPA

S2 y/o S3 (t y/o r)

AGS, ASP, SPA, FPR

Usos

S3 (l)

CPS, AGS o FPD

moderadamente

S3 (t)

AGS o FPD

incompatibles

N

AGS, FPD o FPR

Áreas de usos

N

AGS

N

CRE o FPR

Usos compatibles

Usos compatibles

CPI

con aplicación de ciertas prácticas de conservación

altamente incompatibles Áreas degradadas a restaurar Áreas no evaluadas

Áreas urbanas y Zonas rocosas

También otro producto muy importante resultado de las reuniones con los expertos, fue la selección y recomendación de los cultivos óptimos que se evaluaran y recomendaran para las UAU óptimas obtenidas, y que es uno de los objetivos de la investigación. A continuación, se presentan el grupo de cultivos seleccionados, agrupados por usos principales basados en la metodología de levantamiento de suelos para clases agrologicas (IGAC, 2011). Estos grupos se pueden ver en tabla 14.

70

Tabla 14. Cultivos recomendados por expertos USOS PRINCIPALES DEL SUELO

CULTIVOS RECOMENDADOS EXPERTOS Soya, Caupi, Maní, Maní Forrajero, Sacha Inchi y Yuca Arroz de Secano, Maíz, Sorgo Dulce, Caña de Azúcar, Soya, Piña, Maní Forrajero, Cítricos, Plátano, Yuca, Maní, Toronja, Naranja Tánguelo, Mandarina y Lima Jafrofa Caucho, Palma de Aceite, Pasto Toledo, Centro Internacional de Agricultura Tropical (CIAT) 26110 (Brizantha Toledo), Pasto amargo (Brachiaria decumbens), Pasto dulce (Brachiaria humidicola) y el Pasto llanero (Brachiaria dyctoneura), Mango y Marañón Pastos paja peluda o Pasto saeta (Trachypogon vestitus) Acacia (Acacia mangium Wild.), Eucalipto (Eucaliptus grandis. var. pellita), Pino (Pinus caribea var. hondurensis)

CTS

CPI

PEX FPD, FPR

3.3.6 Proceso de comparación entre los resultados de las dos metodologías A continuación, se presenta la etapa del proceso de comparación entre los resultados de las dos metodologías; metodología IGAC (2013b) y el método Cervatana modificado adoptado para esta investigación (Rosa et al., 2009).

Previamente al desarrollo del proceso de comparación entre las dos metodologías, se realizó una intersección espacial entre las capas de información geográficas correspondientes al mapa de: limitantes para la producción agrícola, mapa obtenido del análisis y procesamiento de la información del estudio de suelos (IGAC, 2013a) y el mapa resultado de la

71

aplicación de la metodología AM (cualitativa) para los

4 factores finales:

pendiente, riesgo de erosión, suelo y deficiencia bioclimática, el cual generó una capa (raster) con los resultados de aptitud de uso del suelo con fines de producción agrícola para la investigación. Este mapa se constituyó como el segundo mapa insumo para el proceso de comparación y se denominó: mapa final metodología Cervatana modificado.

Obtenidas las 2 capas de información, insumos necesarios para el desarrollo de la comparación, se procedió a realizar un procesamiento sistemático (tabulación cruzada) utilizando el software ArcGis (10.3) y el Excel (versión 2013), como herramientas principales de análisis. La información obtenida se presenta en: mapas, tablas y gráficos, y se podrán consultar más adelante en el capítulo de resultados. El diagrama de flujo, presentando en la figura 35, muestra la síntesis del proceso de comparación y los criterios que se tuvieron en cuenta para definir cuál de los dos métodos es considerado como óptimo para recomendar como alternativa productiva agrícola en el área de estudio.

Figura 35. Esquema del proceso de comparación entre resultados 72

La definición de la mejor alternativa o óptima, se basó principalmente en los siguientes factores de comparación: incremento en el número de unidades de aptitud de uso, incremento de los factores limitantes de la producción acompañando las unidades de aptitud de uso, mayor número de combinación de limitantes de producción y también de acuerdo al análisis geográfico y biofísico del área de estudio. Algunos aspectos geográficos analizados fueron: cercanía de las vías de comunicación a los centros de producción, cercanía a las fuentes de agua de las zonas destinadas a producción y en general todos los aspectos relacionados que pueden influir en el desarrollo de las actividades de producción agrícola.

3.3.7 Recomendaciones generales para la implementación de cultivos, basados en los resultados del proceso de comparación Uno de los objetivos propuestos en el desarrollo de la investigación, fue analizar y presentar unas recomendaciones generales en cuanto a producción agrícola, tomando como referencia el inventario de cultivos definido en conjunto con los expertos que participaron en el proceso. En este punto es importante resaltar el concepto de Dudal (1981), donde comenta que, para evaluar las distintas especies de cultivos según su idoneidad en un área específica geográfica, es conveniente preparar un inventario de los cultivos sobre la base de las exigencias edafoclimáticas de la región en estudio.

Posteriormente a la creación del inventario de cultivos recomendada por los expertos, se establecieron los criterios base en la determinación de los cultivos aptos de acuerdo a los resultados óptimos de cada UAU determinadas para la producción agrícola en el marco de la sostenibilidad ambiental del territorio.

Básicamente el criterio principal definido para el desarrollo del análisis de asignación de cultivos aptos para las UAU, de acuerdo a los resultados del proceso de comparación, fue establecer el punto óptimo entre el cruce de la oferta edafo - climática, representado en las características de las UAU optimas y los requerimientos edafo – climáticos de los cultivos. En el Anexo 1 se presenta la descripción sintética de los cultivos relevantes tenidos en cuenta para la investigación.

73

Capítulo 4. RESULTADOS

4.1 Mapa de aptitud de uso (IGAC, 2013b), rasterizado y codificado de acuerdo al modelo Cervatana

Este mapa se consolidó como el primer producto cartográfico para la ejecución del proceso de comparación entre las dos metodologías. En la figura 36, se puede observar el mapa resultado, y en la figura 37 el grafico, donde se muestran sus resultados en porcentajes por calificación de uso codificada de acuerdo al modelo Cervatana modificado.

Figura 36. Mapa de aptitud de uso (IGAC, 2013b), homologado a códigos limitaciones modelo Cervatana modificado

74

Figura 37. Grafico aptitud de uso (homologación), porcentajes (%)

De la figura 37, se puede inferir que las ordenes de aptitud de uso totalizadas por grupo resultantes para este mapa fueron S2, S3 y N. Se tiene que la clase de aptitud de uso del suelo S2 (aptitud buena), tiene un área totalizada para las sub - unidades de este grupo de 317,830.38 ha, equivalente a 71.66% del total del área de estudio. Para la clase de aptitud de uso del suelo S3 (aptitud moderada), presenta un área totalizada para las sub - unidades de este grupo de 54,954.45 ha, equivalente a 12.39% con respecto al total del área de estudio y finalmente se tiene la clase de aptitud de uso del suelo N (capacidad marginal), con un área para esta clase de 70,775.85 ha, equivalente a 15.96% con respecto al total del área de estudio que es de 443,560.69 ha.

Los resultados de órdenes de aptitud de uso asociados a limitantes de la producción obtenidos por el estudio IGAC del año 2013 se pueden observar en la figura 37 y en la tabla 15 se puede consultar con mayor detalle las clases, las áreas, los porcentajes y su correspondiente descripción. Estos resultados fueron homologados a los parámetros de la metodología Cervatana modificada, para efectos del proceso de comparación, y definió 5 clases correspondiendo a las siguientes: S2l, N, S3l, S3t S2t, obteniéndose con el mayor porcentaje de área, el orden de aptitud de uso (S2l) aptitud – media (limitada por suelo), tiene un área de 316,161.40 ha, correspondiendo al 71.28% con respecto al área total.

Le sigue el orden de aptitud de uso (N) aptitud Marginal, con un área de 70,775.85 ha, correspondiendo a un 15.96% del área total. El orden de aptitud 75

de uso (S3l) aptitud – baja (con limitaciones por características de suelo) tiene un área de 45,911.52 ha, equivalente a un 10.35% con respecto al total del área de estudio. El orden de aptitud de uso (S3t) aptitud – baja (con limitaciones por pendiente y topografía) tiene un área de 9,042.93 ha, equivalente a un 2.04% con respecto al total del área de estudio y finalmente se tiene el orden de aptitud de uso (S2t) aptitud – media (con limitaciones por pendiente y topografía) esta unidad tiene un área de 1,668.98 ha, equivalentes a un 0.38% con respecto al total del área de estudio.

Tabla 15. Resultados de área, porcentaje y calificación de aptitud de uso IGAC 2013, información reclasificada y homologada con codificación modelo Cervatana modificado OCUPACION DE USO

AREA (ha)

PORCENTAJE (%)

APTITUD

S2l

316,161.40

71.28

Aptitud media.

Limitación por suelo

S2t

1,668.98

0.38

Aptitud mediaLimitación por topografía

S3l

45,911.52

10.35

Aptitud baja.

Limitación por suelo.

S3t

9,042.93

2.04

Aptitud baja.

Limitación por topografía

N

70,775.85

15.96

TOTAL

443,560.6

100

Aptitud Marginal

4.2 Mapas y estadísticas para los 4 factores: pendiente, riesgo de erosión, suelo y deficiencia bioclimática. (método Cervatana modificado)

A continuación, se presentan los resultados para el factor pendiente. En la figura 38, se presenta el gráfico y en la figura 39 su correspondiente mapa.

76

Figura 38. Grafico factor pendiente en (%)

Figura 39. Mapa factor pendiente

Para el factor pendiente se obtuvieron 2 clasificaciones de las cuatro establecidas, y estas corresponden a: no hay limitaciones con un รกrea de 434,515.08 ha, correspondiente a un 97.96% y limitaciones leves, con un รกrea 77

de 9,045.81 ha, correspondiendo al 2.04% con relación al área total. Este resultado valida lo mencionado en la descripción geográfica de la zona de estudio clasificada como plana.

Para el factor riesgo de erosión se obtuvieron 3 clasificaciones de las cuatro establecidas, estas corresponden a: no hay limitaciones, con un área de 116,228.28 ha correspondiendo a 26.20% con respecto al área total de proyecto, limitaciones leves con un área de 326,906 ha correspondiendo al 73,70% con respecto al área total de proyecto y limitaciones medias con un área de 426.41 ha, que equivale a 0.10% con respecto al área total de proyecto. En la figura 40 se muestra el correspondiente mapa y en la figura 41 su correspondiente grafico mostrando estos resultados en porcentajes.

Figura 40. Mapa factor riesgo de erosión

78

Figura 41. Mapa factor riesgo de erosiรณn

Para el factor suelo se obtuvieron 3 clasificaciones de las cuatro establecidas, estas corresponden a: limitaciones leves, con un รกrea de 273,501.48 ha correspondiente al 61.66%, le sigue limitaciones mรกximas con un รกrea de 127,398.72% ha, correspondiente al 28.72% y finalmente en orden de mayor a menor, no hay limitaciones con un รกrea de 42,660.4 ha correspondiente a 9.62%.

En la figura 42 se presenta el mapa de factor suelo y en figura 43, su correspondiente grafico donde se presentan estos resultados.

79

Figura 42. Mapa factor suelo

Figura 43. factor suelo en (%)

Los resultados para el factor deficiencia bioclimรกtica, arrojaron una sola clasificaciรณn de las cuatro establecidas, y esta corresponde a: no hay limitaciones que cubre toda el รกrea de estudio. En la figura 44 se muestra el correspondiente mapa obtenido, donde se puede observar este resultado.

80

Figura 44. Mapa factor deficiencia bioclimática

4.3 Resultados proceso final método Cervatana modificado

Los resultados obtenidos para el método Cervatana modificado, presentan áreas totalizadas para cuatro órdenes (S1, S2, S3 y N). El orden de aptitud de uso S1 (aptitud excelente) tiene un área totalizada de 42,656.6 ha, equivalente a 9.62% con respecto al total del área de estudio. El orden de aptitud de uso S2 (aptitud buena) fue de 273,505.37 ha equivalente a 61.66% con respecto al total del área de estudio. El orden de aptitud de uso N (capacidad marginal), con un área totalizada de este grupo de 127,398.72 ha, equivalente a 28.72%. Al revisar los resultados y cifras por UAU, se encontraron siete UAU, correspondiendo a las siguientes que se presentan en orden de mayor a menor área en (ha): S2l, N, S2lt, S1, S2tr, S2ltr y S2t. Obteniendo el mayor porcentaje de área la unidad S2l (aptitud – media), limitada por aspectos de pendiente, esta unidad tiene un área de 208,019.40 ha, equivalente a un 46.90% del total del área de estudio. El orden de aptitud de uso N (aptitud marginal) se extiende sobre 127,398.72 ha, equivalente a 28.72 % con respecto al total del área de estudio. La superficie del 81

orden de aptitud de uso S2lt (aptitud – media, limitada por pendiente y disponibilidad de nutrientes) fue de 43,945.36 ha, equivalente a 9.91 % con respecto al total del área de estudio. El orden de aptitud de uso S1 (aptitud – alta) se presenta en 42,656.6 ha, equivalente a 9.62 % con respecto al total del área de estudio. El área del orden de aptitud de uso S2tr (aptitud – media, limitada por pendiente y erosión) fue de 13,272.92 ha, equivalente a 2.99 % con respecto al total del área de estudio. El orden de aptitud de uso S2ltr (aptitud – media, limitada por suelos, pendiente y erosión) cubre 4,144.61 ha, equivalente a 0.93 % con respecto al total del área de estudio y finalmente el orden de aptitud S2t (aptitud – media, limitada por nutrientes) se presenta en 4,123.08 ha, equivalente a 0.93 % con respecto al total del área de estudio.

A continuación, se presentan el mapa, gráficos y estadísticas del resultado del proceso final de la implementación del método Cervatana modificado. En la figura 45 se presenta su mapa y en la figura 46 el grafico mostrando sus resultados por porcentaje.

Figura 45. Mapa resultado método Cervatana modificado 82

Figura 46. Gráfico de aptitud de uso método Cervatana modificado, en porcentajes (%) También en la tabla 16 se presenta las correspondientes estadísticas organizadas por UAU, del mapa resultado, para la investigación. Y se presenta en detalle el área (ha), porcentaje y la descripción de la unidad.

Tabla 16. Resultados de área (ha), porcentaje (%) y calificación de aptitud de uso modelo Cervatana modificado SIMBOLO (UAU)

AREA (ha)

OCUPACION DEL SUELO

42,656.6

PORCENTAJE (%) 9.62

S1 S2t

4,123.08

0.93

APTITUD – MEDIA

APTITUD – ALTA

(Limitación por nutrientes) S2tr

13,272.92

2.99

APTITUD – MEDIA (Limitación por pendiente y erosión)

S2l

208,019.4

46.90

APTITUD – MEDIA (Limitaciones por pendiente)

S2lt

43,945.36

9.91

APTITUD – MEDIA (Limitaciones nutrientes y por pendiente)

S2ltr

4,144.61

0.93

APTITUD – MEDIA (Limitaciones nutrientes, pendiente y erosión)

N TOTAL

127,398.72 443,560.6

28.72 100.00

83

APTITUD - MARGINAL

4.4 Resultados de comparación entre las dos metodologías

En este apartado, se presentan los resultados obtenidos del proceso de comparación entre las dos metodologías. Se organizó la presentación tomando como criterio los factores limitantes definidos en la metodología Cervatana modificada, y se inicia presentando los resultados para: incremento en el número de UAU en cada caso, se pasó de 5 clases de aptitud de uso del suelo (S2l, S2t, S3l, S3t y N) en los resultados IGAC (2013b), a 7 clases de aptitud de uso del suelo (S1, S2t, S2tr, S2t, S2lt, S2ltr y N), en los resultados obtenidos con el método Cervatana modificada. Esto indica un incremento de dos UAU presentes en 28.57% del área de estudio, con relación a los resultados obtenidos por el estudio IGAC (2013b). Otro aspecto muy importante encontrado en la comparación fue que se elevó el nivel de clasificación en su primer nivel, es decir por “orden”. Los resultados para el estudio IGAC (2013b), no involucraron la unidad S1 (aptitud excelente). En el caso de los resultados del método Cervatana modificado, los resultados involucraron la unidad (S1), con un área de 42,956.11, equivalentes al 9,62% del área total de proyecto. Esto técnicamente implica que las áreas definidas como S1 (aptitud excelente) no tienen limitaciones o restricciones importantes para fines de desarrollo o establecimiento de actividades productivas agrícolas y son las áreas destinadas a la producción de cultivos permanente y transitorios de carácter intensivo de mayor valor comercial.

También se observa que en las áreas determinadas para el tipo de utilización S2, en el caso del estudio IGAC (2013b), se obtuvo un área de 317,830.38 ha, equivalentes al 71.66%, con relación al área total. En cambio, para los resultados obtenidos con el método Cervatana modificado, para esta misma unidad S2, se obtuvo un área 273,505.37 ha, encontrándose un decremento de 44,325.01 ha, equivalentes a 9.99%. Estos resultados se presentan y son justificados debido a que hubo un incremento en los resultados del modelo Cervatana modificado para la unidad S1, que desde cualquier punto de vista productivo es una situación positiva, debido a que productivamente la unidad de aptitud de uso del suelo S1 (aptitud excelente), es el mejor tipo de UAU en calidad de suelos. Hablando biofísicamente, en la figura 48 y la tabla 17 se puede observar, que el tipo de utilización N (capacidad marginal), obtuvo los siguientes resultados para el IGAC 84

(2013b), se tiene un área de 70,792.28 ha, correspondiente a 15.96%, y para los resultados

obtenidos

en

la

investigación,

se

obtuvo

127,390.63

ha,

correspondientes al 28.72%. Esto indica que hubo un incremento de 56,598.34 ha, equivalentes al 12.76%, con respecto al área total de proyecto. Esta situación también resulta ser una situación muy importante para los resultados arrojados por la investigación, ya que se tiene un área adicional de 56,598.43 ha, con respecto a los resultados arrojados por el trabajo desarrollado por el IGAC (2013b), estas áreas, aunque no tienen una aptitud de uso con fines productivos, deben destinarse y proponerse alternativas con fines de protección y conservación.

A continuación, se presentan los gráficos y tablas generados para los resultados obtenidos del proceso de comparación entre las dos metodologías. En la figura 47, se puede ver el grafico de barras mostrando los resultados para las dos metodologías, y en la tabla 17 se muestra el número de UAU del suelo, obtenidos en cada metodología.

Figura 47. Grafico comparativo entre las dos metodologías, en porcentaje (%)

85

Tabla 17. Número de unidades de aptitud de uso del suelo, obtenidos en cada modelo Aptitud de uso (IGAC, 2013b) S2 S3 N

TOTAL:

Modelo Cervatana modificado S

S2l S2t S3l S3t N

S2

N TOTAL.

5

S1 S2t S2tr S2t S2lt S2ltr N 7

Como una información muy valiosa para el desarrollo del capítulo de análisis de resultados, se presenta en la tabla 18, la comparación entre áreas (en ha) para los dos modelos, pero tomando como información de referencia en la estructuración de la tabla las unidades de UAU resultado de la investigación, en razón que tuvo mayor número de UAU definieron la amplitud máxima de la misma.

Revisando la tabla 18, se evidencia un primer resultado importante y tiene que ver con la variación entre el número de los factores limitantes, asociados a las UAU generadas. Para el caso del IGAC (2013b), se asociaron 2 factores (l, t), correspondiendo respectivamente a: limitaciones por disponibilidad de nutrientes y limitaciones por pendiente. En el caso de los resultados obtenidos por la investigación, se obtuvieron cuatro factores limitantes para la producción (t, tr, lt, ltr), que corresponden respectivamente a: limitación por pendiente (t), limitaciones por pendiente y erosión (tr), limitaciones por disponibilidad de nutrientes y por pendiente (lt) y limitaciones por disponibilidad de nutrientes, pendiente y erosión (ltr), indicando un incremento de un 50% en el número de clases de uso, con relación a los resultados obtenidos por el estudio IGAC (2013b). También se observa un incremento a favor de los resultados del estudio en cuanto al número de combinaciones entre factores limitantes para la producción, obteniéndose la combinación: limitaciones por disponibilidad de nutrientes, pendiente y erosión (ltr). En el caso de los resultados del trabajo desarrollado por el IGAC (2013b), no se presentó ninguna combinación entre

86

factores limitantes a pesar de que por probabilidad estaba previsto. De acuerdo con estos resultados, el método desarrollado en la investigación presenta una mayor variabilidad en relación a este tema, y de acuerdo a los factores de comparación establecidos, la metodología adoptada en la presente investigación (Cervatana modificada), obtiene otro punto a favor, para efectos de determinar cuál es la óptima.

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Tabla 18. Cuadro comparativo en áreas (ha) para las 2 metodologías, tomando como referencia el método con resultados óptimos Cervatana modificado (Rosa et al., 2009) Símbolo

Aptitud de uso (IGAC 2013b) (ha)

S1

Ocupación de uso (Modelo implementado) (ha)

Diferencia con respecto a modelo de investigación (ha)

Descripción

42,656.6

(+)

APTITUD – ALTA

42,656.6 S2l

316,161.40

S2tr

4,123.08

13,272.92

(-)

APTITUD – MEDIA

312,038.32

(Limitación por nutrientes)

(+)

APTITUD – MEDIA

13,272.92

(Limitación por pendiente y erosión)

S2t

1,668.98

208,019.4

(+)

APTITUD – MEDIA

206,350.42

(Limitaciones por pendiente)

S2lt

43,945.36

(+)

APTITUD – MEDIA

43,945.36

(Limitaciones nutrientes y por pendiente)

S2ltr

4,144.61

(+) 4,144.61

APTITUD – MEDIA (Limitaciones nutrientes, pendiente y erosión)

S3l

45,911.52

N/A

N/A

Aptitud baja. Limitación por suelo.

S3t

9,042.93

N/A

N/A

Aptitud baja. Limitación por topografía

N

70,775.85

127,398.72

(-) 56,622.87

TOTAL

443,560.6

443,560.6

88

Aptitud - Marginal

4.5 Resultados de los cultivos óptimos por UAU, basado en los resultados óptimos del proceso de comparación

A continuación, se presenta los resultados de asignación de cultivos óptimos por UAU. La tabla 19 en su primera columna presenta las UAU, después los usos principales identificados y finalmente el listado de todos los cultivos por cada UAU. Tabla 19. Resumen de resultados de cultivos por UAU, óptimos de acuerdo al proceso de comparación Resultado UAU optimo (Símbolo) S1

Usos principales del suelo CPI

Cultivos recomendados Por expertos Caucho, Palma de Aceite, Pasto Toledo CIAT 26110 (Brizantha

Toledo),

Pasto

amargo

(Brachiaria

decumbens), Pasto dulce (Brachiaria humidicola) y el Pasto llanero (Brachiaria dyctoneura) S2l

CTS

Soya, Caupi, Maní, Maní Forrajero, Sacha Inchi y Yuca

S2tr

CTS

Arroz de Secano, Maíz, Sorgo Dulce, Caña de Azúcar, Soya, Piña, Maní Forrajero, Cítricos, Plátano.

S2t

CPI

Mango y Marañón

S2lt

PEX

Pastos paja peluda o Pasto saeta (Trachypogon vestitus)

S2ltr

CTS

Yuca, Maní, Toronja, Naranja Tangelo, Mandarina y Lima

S3l

CTS

Jafrofa

S3t

CTS

Jafrofa

N

FPD, FPR

Acacia (Acacia mangium Wild.), Eucalipto (Eucaliptus grandis. var. pellita), Pino (Pinus caribea var. hondurensis)

89

La investigación arrojo los siguientes resultados para el tema de la recomendación en cuanto a producción agrícola, tomando como insumo principal, el inventario de cultivos establecido y los resultados de AUT arrojados por la investigación definidos como óptimos. La estrategia que estableció en definir, como el punto óptimo entre el cruce de la oferta edafo - climática de las UAU y los requerimientos edafo – climáticos de los cultivos del inventario de cultivos, definida en el marco de trabajo de la investigación. Permitió asignar los cultivos a los diferentes UAU, y tuvo los siguientes resultados: Para efectos de practicidad a continuación se presenta en orden, tomando las diferentes UAU óptimas obtenidas para el modelo Cervatana modificado, iniciando por la unidad S1 (aptitud alta). Las unidades de UAU (S1), definidas como aptitud alta, son UAU que no presentan o tienen muy pocas limitaciones para el uso agropecuario.

Por su calidad, son UAU aptas para todas las actividades productivas agrícolas intensivas como la agricultura comercial, los cultivos recomendados son: el caucho y la palma de aceite. Las principales características que presentan estas UAU son: relieve plano, suelos bien drenados, fertilidad baja media; características también confirmadas por estudios desarrollados anteriormente por el Instituto Colombiano Agropecuario (ICA, 1988).

Para las unidades de UAU S2l, clasificadas como moderadamente aptas, con limitaciones por disponibilidad de nutrientes en sus suelos, la investigación determinó que los cultivos que se pueden producir y tienen una alta adaptabilidad en esta unidad son: soya caupi, maní, maní forrajero, sacha inchi y yuca. Estos cultivos, gracias a su alto grado de tolerancia a la toxicidad por aluminio, son aptos, dado que esta unidad presenta un alto porcentaje de esta limitación en sus suelos (Camacho, 2008), y lo confirma Von Uexkull y Mutert (1995) en sus trabajos desarrollados en la Orinoquia – Colombiana.

Para las unidades de UAU clasificadas en S2tr, los cultivos recomendados son: arroz de secano, maíz, sorgo dulce, caña de azúcar, soya, piña, maní forrajero, cítricos, plátano. Estos cultivos tienen una alta exigencia de nutrientes, dado que la mayoría son variedades e híbridos mejorados de alto rendimiento. Esta UAU no presenta limitación por aspectos de suelos por lo cual, se convierte en apta para producción de los mismos.

90

Para las unidades de UAU clasificadas en S2t, los cultivos recomendados son: mango y marañón. Esta unidad de UAU tiene limitaciones por pendiente, pero en su nivel menos limitante, los cultivos recomendados pertenecen a la categoría de cultivos perennes, los cuales no son afectados en un mayor grado por esta situación, pero de acuerdo a los expertos, se recomienda realizar encalado con el fin de neutralizar el aluminio intercambiable y llevarlo a niveles adecuados, así mismo que la saturación de bases.

Para las unidades de UAU clasificadas en S2lt los cultivos recomendados son: pastos paja peluda o pasto saeta (Trachypogon vestitus). Estos cultivos están enfocados en cubrir las necesidades de la región para el pastoreo extensivo, en virtud de las condiciones de estas UAU, que están caracterizadas por limitaciones de nutrientes en sus suelos y por la pendiente pronunciada en algunos de sus terrenos. De acuerdo a IGAC (2013a), estas áreas tienen limitaciones complejas por el tema de nutrientes, derivadas en un alto grado por la presencia de aluminio en sus suelos, por lo cual este tipo de pastos son los mas aptos para su establecimientos en estas UAU, ya que tienen una alta tolerancia a esta limitación que presenta el suelo.

Para las unidades de UAU clasificadas en S2ltr, tienen en general limitaciones combinadas por disponibilidad de nutrientes, posibilidades de mecanización moderadas, debido a la pendiente y un grado de erosión leve, que como ya se explicó anteriormente no representan restricciones complejas para procesos de producción. Son moderadamente aptas para los siguientes cultivos: yuca, maní, toronja, naranja tánguelo, mandarina y lima.

Para el caso de las unidades de UAU en (S2tr), tiene algunas limitaciones por posibilidades de mecanización con alguna restricción por el grado de pendiente y resistencia a la erosión. Son moderadamente aptas para el caupi, pega pega y plátano topocho. Estos cultivos también originan residuos de cosecha poco densos que reincorporados al terreno se convierten en una forma eficaz de controlar los procesos erosivos por escorrentía en tierras con pendientes mayores al 3%, que pueda presentar en algún momento el terreno. Para las unidades de UAU en S2lt tienen limitaciones por disponibilidad de nutrientes y posibilidades de mecanización con alguna restricción por el grado de pendiente.

91

Moderadamente aptas para arroz de secano, maíz, sorgo dulce, caña de azúcar, maní forrajero, pino caribea, eucalipto y acacia.

Para las unidades de UAU en (S3l) y (S3t), limitadas por aspectos de suelos y por pendiente respectivamente, son unidades que tienen unas características bastante restrictivas al pertenecer a la orden S3 (aptitud moderada) para la producción agrícola, en este caso el cultivo adecuado de acuerdo al inventario de cultivos establecido en la investigación, se tiene la jafrofa (jatropha curcas), este se desarrolla casi en cualquier tipo de terreno, incluso en terrenos arenosos o pedregosos, las hojas enriquecen el suelo haciéndola todavía más fértil, requieren muy poca agua y resiste periodos largos de sequía. Y es un cultivo muy promisorio en la producción de biocombustible (McKenna, 2009).

Para la unidad N (capacidad marginal), estas áreas son aptas para el establecimiento de cultivos o arreglos: agroforestales, agro silvícolas y protectoras productoras, que fomenten la protección y conservación de estas zonas, ya que estas representan las fuentes hídricas y las proveedoras del recurso agua muy fundamental para poder desarrollar los procesos productivos.

Del inventario de cultivos establecido dentro de la investigación se asignaron las especies: Acacia (Acacia mangium Wild.), Eucalipto (Eucaliptus grandis. var. pellita), Pino (Pinus caribea var. hondurensis), decisión soportada, también en la consulta de los resultados obtenidos por CORPOICA (2010), esta entidad está promoviendo su implementación tomando, como criterio los resultados positivos de la investigación en aspectos como: la posibilidad de establecer grandes núcleos forestales, desarrollo de programas industriales para agregar valor al producto forestal y el aprovechamiento de experiencias adquiridas en los proyectos que ya están funcionando, y específicamente en bosques de galería y esteros asociados a los cuerpos de agua y que tienen unas funciones eco sistémicas muy importantes en la regulación y protección del recurso hídrico.

92

CAPÍTULO 5. ANALISIS DE RESULTADOS

En este capítulo se presenta el análisis de los resultados obtenidos en el desarrollo de la investigación, donde los resultados óptimos los obtuvo el método Cervatana modificado, de acuerdo a los criterios establecidos en la misma, y como se podrá leer a lo largo de este capítulo, se analizan los diferentes resultados obtenidos, en las diferentes etapas de desarrollo del trabajo. También se desarrolló el análisis de la hipótesis de trabajo de la investigación, la cual resulto ser positiva, a continuación, se presentan los análisis obtenidos para la investigación.

5.1 Análisis de resultados estudio de aptitud de uso del suelo (IGAC, 2013b)

Dentro del desarrollo de la metodología de la investigación, uno de los procedimientos propuestos fue la adecuación de la información arrojada por los resultados del trabajo desarrollado por el IGAC en el 2013, a la codificación del método Cervatana modificado. A continuación, se presenta el análisis de los resultados más importantes encontrados en esta fase de la investigación. El resultado del mapa homologado, presento, las órdenes de aptitud de uso (S2, S3 y N), de estas la que presenta mayor área es la S2 (aptitud buena), siguiéndole en orden de mayor a menor N (capacidad marginal), y finalmente se tiene la orden S3 (aptitud moderada). De estos resultados se destaca que se tienen tres órdenes UAU, que servirán como un parámetro en el desarrollo del análisis del proceso comparativo, y entra como un factor decisorio, ya que está contemplado en los parámetros de comparación establecidos para la investigación. Otro aspecto importante de mencionar en este apartado es la identificación de los factores limitantes obtenidos en el estudio IGAC (2013b), al ser homologados, sus resultados con los parámetros y codificación establecidos por el método Cervatana modificado, estos muestran que solo fue posible identificar un solo factor limitante por UAU, y estas fueron: limitaciones por suelo y limitantes por topografía, respectivamente para las unidades S2 y S3. Este

93

aspecto resulta muy importante, porque se convierte en una valor cualitativo y cuantitativo, para efectos del análisis de los resultados de comparación.

5.2 Análisis de los resultados para los 4 factores limitantes: pendiente, riesgo de erosión, suelo y deficiencia climática

Al revisar los resultados obtenidos, se identificó que los factores: pendientes y deficiencia bioclimática no van a ser un factor limitante importante, ya que para el factor pendiente existe una zona de 97.96% del total del área de estudio definida como “sin limitaciones para la producción”. Esta situación concuerda con la descripción inicial de la zona geográfica del área de estudio, donde según el IGAC (2013a), esta zona está clasificada geomorfológicamente como altillanura bien drenada, y se complementa esta afirmación de acuerdo a Villota (1991) que menciona que la altillanura es una geo forma que tiene como principales características su escasa pendiente en su superficie y que este aspecto favorece el desarrollo de la actividad productiva agrícola en la región. Para el parámetro de deficiencia bioclimática, el resultado de la modelación, ratifica la descripción realizada por el IGAC (2013a), en su estudio, en el capítulo de clima, donde se menciona que los meses con menos precipitación son los meses de diciembre a marzo, pero se tiene una intensidad mayor para los meses de abril a julio y agosto a noviembre, donde de acuerdo al peso relativo de estos dos periodos climáticos, se tiene en promedio el 53.39% contra un 39.24% de los meses con más escases de lluvias (IGAC, 2013a). Estos resultados presentan una correlación alta con relación a las características del suelo mencionadas, en el estudio de suelos (IGAC, 2013a), donde mencionan que estos presentan un gran porcentaje con texturas francas arcillosa a limosas. Este tipo de suelos tiene propiedades y características que regulan de una forma más natural y eficiente el movimiento y el almacenamiento del agua internamente, esto garantizaría de una a otra forma la disponibilidad de agua con el fin de producción agrícola para todos los meses del año.

Otra cifra interesante para presentar, tiene que ver con las limitaciones leves obtenidas para los factores de suelo y erosión, el factor suelo presentó un 94

porcentaje de 61.66 del total del área de proyecto, con limitaciones leves, resultando algo positivo para la producción agrícola, debido a que se requieren menos actividades e inversión económica para el mejoramiento y preparación del suelo. Apoyado en la consulta de la información del estudio de suelos desarrollado por el IGAC (2013a), se puede verificar que las cualidades más limitantes, en los suelos del área estudiada, son la baja y muy baja disponibilidad de nutrientes en algunas zonas específicamente en las consociaciones: Chenevo, Estero y Morichal. También en el área en algunas zonas existe alta saturación de aluminio, específicamente en las consociaciones de suelo: Arimena y la Liviney, y algunas áreas presentan drenajes pobres a muy pobres, que genera encharcamientos prolongados que disminuyen el potencial productivo, pero esta situación está más localizada en el plano de inundación del río Casanare. Para el manejo de esta situación en particular, se planteó en conjunto con los expertos, recomendar un manejo productivo de estas zonas especiales con la implementación de especies agroforestales, estas especies tienen propiedades que ayudaran a mitigar, prevenir y mejorar las características negativas que presentan los suelos en estas áreas. Para el caso del factor erosión, este presenta un 73.70%, en limitaciones leves, con respecto al área total de estudio, resultado que no tiene una injerencia importante en el desarrollo de procesos productivo agrícolas. Porque este tipo de erosión en el terreno solo genera surcos pequeños, que son fácilmente controlables con la implementación de buenas prácticas agrícolas, mediante la utilización de cultivos que ayuden a restaurar la estructura del suelo, mejoren el proceso de infiltración y favorezcan la reducción de la escorrentía (Rivera, 2004). Cabe destacar que la utilización de los cuatro factores limitantes (pendiente, riesgo de erosión, suelo y deficiencia bioclimática) definió adecuadamente un modelo robusto, que involucró en su estructura los aspectos biofísicos relevantes para la evaluación del suelo en su aspecto productivo agrícola, cumpliéndose a cabalidad lo planteado en la investigación. También estos resultados reafirman las ventajas de la utilización de los métodos de AM, para el desarrollo de trabajos de investigación en el ámbito productivo rural (Eastman, 2000) porque manejaron de una forma adecuada, equilibrada y con eficacia toda la información o datos, que entraron en el proceso decisorio de la investigación.

95

5.3 Análisis de resultados para el modelo implementado en la investigación (Cervatana modificado)

Revisando los resultados arrojados por el método Cervatana modificado, se puede observar que el mapa y su codificación en sus órdenes de acuerdo a Rosa et al. (2009), obtuvieron tres UAU y estas fueron S1, S2, N, lo que concuerda con el mismo número de órdenes obtenidos por él trabajo desarrollado por el IGAC en su trabajo desarrollado en el año 2013 y los cuales fueron S2, S3 y N. La gran diferencia radica en que se mejoraron los resultados de aptitud del uso del suelo en términos de calidad productiva con la aparición de la unidad S1, esta tiene un área importante de 42,656.6 ha equivalente al 9.62 % del área total, en suelos con posibilidad de recomendar cultivos o arreglos de cultivos transitorios y permanentes de gran valor económico. También es importante destacar que la mayor área obtenida fue para S2 (aptitud buena), con un 61.66%. Este tipo de AUT no es la óptima dentro de los parámetros del modelo adoptado en la investigación, pero tiene una amplia gama teórica de posibilidades en la implementación a menor escala de escenarios productivos con buenas posibilidades económicas. Estos van desde cultivos transitorios, cultivos permanentes hasta arreglos agroforestales y agro silvícolas, en los casos menos óptimos, propiciando una alternativa muy interesante para proponer en la región.

Por otro lado, también se tiene una superficie importante clasificada como N (capacidad marginal), esta área a pesar de que está descartada para el tema productivo, es una zona muy importante desde el punto de vista de la conservación y se configura como las zonas adecuadas para el establecimiento de arreglos del tipo agroforestal, agro silvícola, zonas protectoras forestales, zonas productoras forestales o de conservación. Para la recomendación de este tipo de actividades productivas, se cuenta con un área potencial de 28.72%, en relación con el área total de proyecto.

Para el caso de los factores limitantes para la producción obtenidos por el método Cervatana modificado, se encontraron 5 grupos y estos fueron: limitación por nutrientes, limitación por pendiente, limitación por pendiente y erosión, limitaciones por nutrientes y por pendiente y finalmente, limitaciones por nutrientes, pendiente y erosión, resultando como mayor combinación restrictiva 96

la compuesta por nutrientes, pendiente y suelo, para la unidad (S2ltr) con un área de 4,144.61 ha, equivalente al 0.93 % del total área. Concretamente es un área muy pequeña, que no tendrá una incidencia importante en los resultados de la aplicación del modelo productivo propuesto.

5.4 Análisis del proceso de comparación entre los resultados de las metodologías

Apoyado en los análisis previos presentados en los anteriores apartados de este capítulo, se expone a continuación los principales argumentos por los cuales se determinó que la metodología Cervatana modificada es la mejor opción productiva y óptima en actividades agrícolas, de acuerdo con la comparación con los resultados obtenidos por el IGAC en el 2013, todo esto desarrollado en el marco de sostenibilidad y preservación de los recursos y la biodiversidad en la zona de estudio.

Como primer argumento se tiene un incremento para el método Cervatana modificado, en el número de clases o unidades de aptitud de uso del suelo, pasando de 5 a 7 UAU, con relación a los resultados obtenidos por el IGAC (2013b). Estos resultados comprueban la hipótesis definida para la investigación, la cual planteaba un incremento en el número de UAU para el método Cervatana modificado. Estos resultados demuestran la sinergia positiva que se logró cuando los elementos conceptuales, técnicos y humanos que participaron en la investigación, interactuaron en el desarrollo de la investigación. Esta situación también reafirma la validez y la eficiencia en todos los conceptos y procedimientos encontrados y adoptados para la investigación de la metodología Cervatana (Rosa et al., 2009), de los cuales se destacan el uso de tecnología moderna, como el entorno SIG, el empleo de información adecuada para la escala de trabajo, la utilización del AM y la participación de expertos apoyando el desarrollo de la investigación.

Otro aspecto que se deriva de la comprobación de la hipótesis como afirmativa, es el mejoramiento en la clasificación por órdenes de AUT para la investigación.

La unidad que sostiene técnicamente esta afirmación es la S1 (aptitud 97

excelente). Esta UAU está catalogada de acuerdo a los parámetros de la investigación en el primer orden, y obtuvo un área de 42,956.11 ha, equivalentes al 9.62% del área total de proyecto, estableciendo zonas con menores limitaciones para la producción agrícola, siendo aptas para el establecimiento de cultivos permanentes y transitorios de carácter intensivo y semi intensivo de un alto valor comercial, incrementando el potencial productivo del territorio.

También se presentó un incremento en área para la unidad N (capacidad marginal), con relación a los resultados arrojados por el trabajo desarrollado por el IGAC (2013b), esto representa un aspecto positivo para efectos de los objetivos de esta investigación, ya que se establecen áreas adicionales de 56,598.43 ha, para el establecimiento de cultivos o arreglos: agroforestales, agro silvícolas, etc., que fomentaran la protección y conservación en el entorno general de la zona de estudio ,y que en la práctica representan la posibilidad de establecer programas de conservación de las fuentes hídricas, garantizando el recurso agua, elemento fundamental en el desarrollo de procesos productivos.

Adicionalmente, se observa un incremento del 50% en el número de los factores limitantes asociados a las UAU para los resultados del método Cervatana modificado, con relación a los resultados obtenidos por el IGAC en el 2013, otra razón que determinó que la metodología Cervatana modificada fue óptima. Esta situación también ratifica la eficacia de la utilización del AM en el desarrollo de la investigación en la fase de definición final de escenarios productivos, infiriendo que las nueve variables biofísicas utilizadas fueron compensadas y procesadas adecuadamente, para la conformación de la capa geográfica final para el caso de la metodología Cervatana modificada, y donde, de acuerdo a Buzai (2007), se confirma la utilidad del AM en los procesos de planificación del suelo en actividades agrícolas.

Analizando los resultados para las limitantes de producción para el modelo Cervatana modificado, el factor más limitante, fue el factor pendiente en la unidad S2t (aptitud media – limitación por pendiente), con un área de 208,019.4 ha, correspondiendo a un 46.90% del total del área de estudio. Este resultado parece ir en contradicción con relación a la geografía descripta de la zona de estudio, pero en realidad no representa ninguna limitación para la implementación de actividades productivas agrícolas, ya que está clasificada como “sin 98

limitaciones”. Estos resultados son consistentes con los obtenidos en la investigación, para el tema erosión, este presenta un área de 326,906 ha, equivalente al 73.70%, con respecto al área total de proyecto, con una erosión clasificada en el rango de limitaciones leves. Pero esta situación no afecta en un grado importante el desarrollo productivo agrícola en la zona, y se ratifica esta consideración apoyado en el concepto de la FAO (2007), que considera que las UAU con limitaciones leves por erosión en sus suelos son considerados suelos cultivables, arables y aptos para una amplia gama de cultivos adaptados ecológicamente.

Como análisis final de los resultados de la comparación entre las dos metodologías se encontraron: una mayor cantidad y variabilidad en la definición de las unidades cartográficas de UAU para el método Cervatana modificado, que define una mejor distribución espacial en la localización teórica de usos del suelo en el aspecto productivo agrícola y todo esto desarrollado en el marco de la sostenibilidad ambiental; generando finalmente un modelo robusto y óptimo para la determinación de escenarios productivos.

99

CAPÍTULO 6. CONCLUSIONES Queda demostrado que la implementación del modelo Cervatana modificado, apoyado en el uso de tecnologías modernas como los SIG, AM y apoyo por expertos, y basado en los resultados de comparación con los resultados obtenidos por el IGAC en el año 2013, determinó escenarios productivos agrícolas óptimos, donde se destaca el incremento de 5 a 7 UAU a favor de esta, lo que en términos prácticos representa un escenario productivo donde mejoró considerablemente la clasificación y la distribución de las AUA en el área de estudio, y por ende en una mayor variabilidad para la propuesta productiva agrícola final. Otro elemento concluyente importante fue la aparición de la unidad de aptitud de uso del suelo S1 (aptitud alta) en los resultados del modelo Cervatana modificado, esta UAU está caracterizada por no presentar o tener pocas limitaciones para el desarrollo de usos agrícolas, por la calidad que presentan sus suelos, estas son aptas para el establecimiento de actividades productivas intensivas como la agricultura comercial de ciertas especies, que dentro de las recomendaciones de cultivos, resultaron ser: el caucho y la palma de aceite, donde la producción tecnificada de estas especies a futuro puede convertirse en una fuente de empleo y desarrollo importante en la región.

También se comprobó la hipótesis propuesta, evidenciándose el incremento en la cantidad de UAU del suelo a favor de la metodología Cervatana modificada.

El factor limitante con mayor valoración por área resultó ser la pendiente, pero, de acuerdo a todo el análisis desarrollado a lo largo de la investigación, esta no representa una limitación importante en el desarrollo de procesos productivos agrícolas en la región, debido a que la zona de estudio está localizada en la altillanura plana y bien drenada de la Orinoquia Colombiana. Esta característica del terreno genera erosión hídrica baja en sus suelos y es fácilmente controlable con buenas prácticas de manejo (Villota, 1991).

La unidad de aptitud de uso del suelo N (capacidad marginal), y de acuerdo a los resultados finales para la metodología Cervatana modificada, la ratifican como la UAU donde se debe desarrollar las actividades que permitirán cumplir con el tema de sostenibilidad ambiental del territorio, implementando actividades productivas con cultivos como: el eucalipto (Eucaliptus grandis. Var. Pellita) y el 100

pino (Pinus caribea var. Hondurensis). Específicamente estos cultivos deben establecerse en los Bosques de galería y esteros asociados a los cuerpos de agua localizados en sitios específicos, como el río Casanare, caño la vaca, caño chenevo, caño el muco…entre otros.

En el desarrollo de esta investigación no se incluyó el tema social y económico a fondo, se hace necesario que a futuro se desarrollen estudios complementarios a los resultados obtenidos de esta investigación, donde se desarrollen trabajos especializados sobre estos temas, para que realmente la propuesta productiva generada en este trabajo de investigación tenga una efectiva aplicación sobre el escenario geográfico y en sus habitantes, y sobre todo en las acciones de planificación económicas que puedan tomar las entidades del estado o privadas interesadas en la región.

Finalmente se debe concluir que la utilización de información geográfica a escalas entre 1.25.000 a 1:50.000 en el desarrollo de este tipo de investigaciones, el apoyo del uso de los SIG en el procesamiento y análisis de la información geográfica, la utilización de la metodología matemática del AM y la participación de expertos en la definición de aspectos claves de la investigación, articulo un modelo robusto, que genero resultados óptimos en comparación con el otro método, y establece una metodología y unos resultados alternativos de AUT en el ámbito agrícola, y que si se llegase a implementar, en el corto y mediano plazo, se observarían cambios en el territorio, y una mejora a nivel económico para sus habitantes, y algo importante aportaría en el cumplimiento de la conservación del medio ambiente y de los recursos naturales en el área de estudio.

101

CAPÍTULO 7. REFERENCIAS

Akinci, H., Ozalp, A. e Y.,y Turgut, B. (2013). Agricultural land use suitability analysis using GIS and AHP technique. Computers and Electronics in Agriculture.

Arriaza, M. (2010). Modelos de politica agraria: revision bibliografica de los aspectos metodologicos del enfoque multiatributo y media varianza.

Estudios Agrosociales y Pesqueros, nº 192, 33-35.

Beatty, M.T., Petersen, G.W. y Swindale, L.D.*. (1979). Planning the uses and management of land. Agronomy Monograph 21, Madison: American Society of Agronomy. 1028 pp .

Beek. (1978). Land evaluation for agricultural development. ILRI Publication 23, Wageningen: ILRI. 333 pp.

Boluda, R., Molina, M., Sanchez, J., (1984). Definición y metodología de unidad de paisaje. Importancia de la geología ambiental en su descripción.

Segovia: Comunicaciones I Congreso Español de Geología, Pp611-622.

Bosque, S. J. (2001). Planeación y gestión del territorio: De los SIG a los sistemas de a los sistemas de ayuda de decision espacial SADE. Bouma, J. (2002). Land quality indicators of sustainable land management across scales. Agriculture Ecosystems and Enviroment, 88-2, 129-136.

Buzai, G. D. (2007). Áreas de potencial conflicto entre usos del suelo: identificación mediante el uso de Sistemas de Información Geográfica (Primera parte: descripción metodologica). Fronteras. 6(6):45-49.

Cabero Almenara, J. E. (2014). Empleo del método Delphi y su empleo en la investigación

en

Comunicación

y

Educación.

EDUTEC

Revista

Electrónica de Investigación Educativa, 48. Obtenido el 01/10/2018 de: http://edutec.rediris.es/Revelec2/Revelec48/pdf/Edutece_n48_CaberoInfante.pdf.

102

Camacho J., L. C. (2008). Effect of agricultural intervention on the spatial variability of some soils chemica properties in the eastern plains of Colombia. Chilean Journal of Agricultural Research 68.

Cano, M. G. (2005). Sistemas de información geográfica y evaluación multicriterio en la ordenación del territorio. Madrid: RA - MA. Christian, C.S., Stewart, G.A., (1968). Methodology of integrated survey. Nat. Resourc. Aerial Surveys and Integrated studies, proc. of the Toulouse .

Paris: of the Toulouse conf, UNESCO. Colotti, E. (1996). Aplicabilidad de los datos de lluvia horaria en el cálculo dela erosividad. Tesis de Maestría. Facultad de Humanidades y Educación.

Caracas: Universidad Central de Venezuela.

Congreso de Colombia (1994). LEY 152, articulo 41 (julio 19), Por la cual se establece la Ley Orgánica del Plan de desarrollo. Bogotá: Imprenta Nacional.

Congreso de Colombia (1997). LEY 388 DE 1997 (julio 18) Por la cual se modifica la Ley 9ª de 1989, y la Ley 3ª de 1991 y se dictan otras disposiciones. Bogotá: Imprenta Nacional.

CORPOICA, Corporación Colombiana de Investigación agropecuaria (2010).

Plantaciones de Acacia mangiu, eucalipto Pellita y pino Caribe en la Orinoquia - Colombiana. Bogotá.

CORPORINOQUIA, Corporación Autónoma Regional de la Orinoquia (2015).

Plan de acción en la biodiversidad de la cuenca del Orinoco - Colombia (2005 - 2015). Yopal.

Dalkey, N. C. (1969). The Delphi Method: An Experimental Study of Group Opinion. Prepared for the United States Air Force Project RAND. Santa Monica, California.

Daniels, T. (1990). Using LESA in a purchase of development rights program.

Journal of Soil and Water Conservation. 45(6): 617-621.

103

DNP, Departamento de Planeación Nacional (2016). Bases del Plan Nacional de Desarrollo 2018-2022. Bogotá. Obtenido de Departamento de Planeación Nacional: https://www.dnp.gov.co Duchaufour, P. (1972). Processus de formation des sols. Biochimie et géochimie.

Edit. C.R.D.P., Nancy.

Dudal R., e. a. (1981). . Informe del proyecto de zonas agroecológicas: Metodología y resultados para América del Sur y Central. Roma, Italia.

Eastman, J. R. (2000). Decision Strategies in GIS. Directions Magazine.

Obtenido el 03/07/2018 en: http://www.directionsmag.com.

Eastman, J. R. (2003). IDRISI Kilimajairo, Guia para SIG y procesamieno de imagenes. Worcester: Clark Labs.

Fajardo, D. (2002). La tierra y el poder político: la reforma agraria y la reforma rural en Colombia. Bogotá: FAO. FAO, Food and Agriculture Organization of the United Nations - UNESCO, United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization (1988). Leyenda de Mapa de Suelos del Mundo. Roma: FAO. FAO, Food and Agriculture Organization of the United Nations (1985a). Land evaluation for forestry. FAO (FAO forestry paper, No 48. Rome: FAO. FAO, Food and Agriculture Organization of the United Nations (1985b). Soil Resources, M., Food and Agriculture Organization of the United Nation, Irrigation and Drainage paper. water quality for agriculture. Roma: Food and Agriculture Organization of the United Nations.

FAO, Food and Agriculture Organization of the United Nations (2002). EL ESTADO MUNDIAL DE LA AGRICULTURA Y LA ALIMENTACION. Roma: Editorial FAO. FAO, Food and Agriculture Organization of the United Nations (2007). Land evaluation. Towads a revised framework. FAO Land and water Discussion Paper 6. Roma: FAO.

104

FAO, Food and Agriculture Organization of the United Nations (2015). http://www.fao.org. Obtenido el 02/08/2017 de Organización de las Naciones Unidas: http://www.fao.org/3/a-i4373s.pdf FAO - UNESCO, Food and Agriculture Organization of the United Nations y United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization. (1988).

Leyenda de Mapa de Suelos del Mundo. Roma: FAO. Friedmann, J. (2001). Planificacion en el ambito publico. Del conocimiento a la accion. Instituto Nacional de Administracion publica. Madrid, España: Coleccion: Estudios. Primera ed. Princeton University Press.

Gamper,

C.

D.

(2007).

On

the

governmental

use

of

multi-criteria

analysis.Ecological Economics, 62(2), 298-307- .

Gerrard, A. (1981). Soils and Land forms. An integration of geomorfology. George Allen & Unwin Ltd. Gimenez, M. (2008). Metodologia de cálculo del factor topografico, LS, integrando en los modelos RUSLES y USPER. tesis doctoral. ETS. Madrid: Universidad politecnica de Madrid, España.621 p.

Gómez Delgado, M. (2005). Sistemas de información geográfica y evaluación multicriterio en la ordenación del territorio. Madrid: Ra - Ma. González M, J. (1977). La Planificación del Desarrollo Agropecuario. Un enfoque para America Latina. Mexico D.F: Siglo Veintuno editores.

Gordon, T. J. (1994). www.gerenciamiento.ufba.br. Obtenido el 06/11/2018 de: http://www.gerenciamento.ufba.br/Downloads/delphi%281%29.pdf.

Hazell, B. (1971). A linear alternative to quadratic and semivariance programming for farm planning under uncertainty.American Journal of Agricultural Economics. Vol. 53, 53-62. .

Herrera Ariza, N. (2009). Plan Prospectivo Agropecuario Puerto Gaitán 2020.

Puerto Gaitán.

Hwang, C., y Yoon, K. (1981). Multiple attribtr decision making: methods and applications. Berlin: Springer - Verlag.

105

ICA,

Instituto

Colombiano

Agropecuario

(1988).

Plan

Nacional

de

Investigaciones de la Palma africana. Villavicencio: Instituto Colombiano Agropecuario.

IDEAM, Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales (2010).

Leyenda Nacional de Cobertura de la tierra, Metodologia Corine Land Cover Adaptada para Colombia. Escala 1:1.000.000. Bogota.

IDEAM, Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales (2011).

Zonificación de los suelos por grado de erosión. Escala 1:50.000. Bogota.

IGAC, Instituto Geográfico Agustin Codazzi (1982). Estudio general de suelos de Puerto Gaitan - Meta. Bogotá: IGAC. IGAC, Instituto Geográfico Agustin Codazzi (1991). Estudio semidetallado de suelos Carimagua - Gaviotas. Bogotá: IGAC. IGAC, Instituto Geográfico Agustin Codazzi (2010). Definición de usos alternativos y sostenibles para la ocupación de las tierras a nivel nacional (Colombia) (Vol. 1). Bogota, D.C, Colombia: IGAC, Ed. IGAC, Instituto

Geográfico

Agustin

Codazzi

(2011).

Metodologia

para

levantamientos de suelos. Bogotá: Instituto Geografico Agustin Codazzi.

IGAC, Instituto Geográfico Agustin Codazzi (2013a). Documento soporte Estudio semidetallado de suelos. Bogota, Colombia: En edicion.

IGAC, Instituto Geográfico Agustin Codazzi (2013b). Evaluacion de aptitud de tierras. Bogota: Sin publicar.

Intergraph. (1994). MGE Terrain Analyst. User´s guide for the Windows NT Operating System. Hunstville, AL. Jankowski, P. (1995). Integrating geographical information systems and multiple criteria decision making methods. International Journal of Geographical Information Science, 251-273.

Just, R. E. (1993). Discovering production and supply relationships: present status and future opportunities. Review of Marketing and Agricultural Economics, 61 (1): pp. 11-40.

106

Kellog G. (1963). Shifting Cultivation. Soil Sci. 95: 221-230.

De Wit, C. T., y Van Keulen, H. (1987). Modelling production of field crops and its requirements. Geoderma, 40(3-4), 253-265.

Kubiena, W. (1952). Claves sistemáticas de suelos. Madrid: CSIC. Linstone, H. A. y Turoff, M. (1975). The delphi Method. Techniques and Applications. New York: Reading, Addison - Wesley Linstone, H. A. (2002). The Delphi Method. Boston. Addison-Wesley Pub. Machinea, J. (2004). Desarrollo Productivo en economías abiertas. San Juan, Puerto Rico: CEPAL. Malczewski, J. (1999). GIS and multicriterial decision analisis. John Wiley & Songs. John Wiley & Songs, Inc 392 p.

Marbut, C. F. (1935). Atlas of american agriculture. Part. III: Soils of the United States. Washington, DC: US Departament of Agriculture.

Marbutt, C. F. (1921). Proceedings of the Geological Society.

McKenna, P. (2009). All wasted up for jatropha. Technology review.

Mellor, B. F. (1961). The Role of Agriculture in Economic Development, American Economic Review, vol. 51.

Morgan, R. (1997). erosión y conservación del suelo. Madrid: Ediciones Mundi prensa.

Nohra, L. R. (2006). Elementos para la valoración de pasivos ambientales en hidrocarburos para Colombia. Bogotá.

Ortíz S., C. y H. Cuanalo C. (1977). Levantamiento fisiográfico del área de influencia de Chapingo. Chapingo, Mexico: Colegio de PostgraduadosEscuela Nacional de Agricultura.

O'Sullivan, D. (2003). Geographic Information Analysis. New Jersey: John Wiley & Sons.

107

Paulet, L. (1973). Guia para el planeamiento del uso de las tierras agricolas en las zonas de lluvias del Peru. Lima: Universidad Nacional Agraria La Molina.

Pierce, F. L. (1983). Productivity of soils: assessing long-term changes due to erosion. Journal of Soil and Water Conservation 38: 39-44.

Pozo Llorente, M. T., Gutiérez Pérez, J., y Rodríguez Sabiote, C. (2007). El uso del método Delphi en la definición de los criterios para una formación de calidad en animación sociocultural y tiempo libre. Revista de investigación educativa, 25(2), 35I-366..

Ramos, M. (2001). Colombia Tierra y Paz. Experiencias y caminos para la Reforma Agraria. Alternativas para el siglo XXI 1961-2001. Bogotá: Instituto Colombiano de la Reforma Agraria – INCORA, Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural. Bogotá. .

Reed, M. S. (2015). Impulse Report - Climate change and desertification: presentado en la 3ª conferencia cientifica de la CNULD. Agropolis internacional.

Richters, E. (1995). Metodologia para la planificación del uso de la tierra en America Tropical. San Jose - Costa Rica: Instituto interamericano de cooperación agricola - IICA. Rivera P., J. (2004). Manejo intergrado de arvenses con criterios de sostenibilidad In: XI Congreso Venesolano de malezas. San cristobal Venezuela.

Romero, C. (2003). Teoria de la Decision Multicriterio.

Rosa, D. d., Moreno, J. A., Garcia, L. V. y Almorza, J. (1992). MicroLEIS: A microcomputer-based Mediterranean land evaluation information system. Soli Use and Management, 8, pp. 89-96.

Rosa, D. de la; Anaya-Romero, M.; Diaz - Pereira, E; Heredia, N y Shahbazi, F. (2009). Soil specific agro ecological strategies for sustainable land use. A case study by using MicroLEIS DSS in Sevilla Province. Spain: Land Use Policy, 26, pp. 1055 -1065.

108

Rossiter, D. G. y Van Wambeke, A. R. (1989). Automated Land Evaluation System (ALES). Version 2. Ithaca: Cornell University.

Rudeforth, C. (1975). Storing and processing data for soil and land use capability surveys. J. Soil Sci., 26-2, 155-168.

Ruiz, O. J. (2003). Técnicas de triangulación y control de calidad en la investigación. Bilbao - España: Mensajero. siac, Sistema de Información Ambiental de Colombia (2017). Sistema de Información Ambiental para Colombia. Obtenido el 11/12/2018 de http://www.siac.gov.co/catalogo-de-mapas Skidmore, A. K. (1989). A comparison of techniques for calculating gradient and aspect from a grdded digital elevation model. International Journal of Geographical Information Systems, 3/4, pp 323 - 334.

Smilh, W. O. (1932). Density of soli solids and their genetic relations. soli science 56: 241 - 248.

Steiner, G. A, Miner J. B., and Gray, E. R. (1982). Management policy and strategy. Text, readings, and cases 2 edition. N.Y. USA: Macmillan Publishing Co., Inc. Thomas, M. (1969). Geomorphology and land classification in Tropical. In Soil and Landforms de Gerrard, A.J. Thornthwaite, C. W. (1948). An approach toward a rational classification of climate. `The Geographical Review, 38, pp. 55 - 94.

Tricart, J. (1982). La ecogeografía y la ordenación del medio. Ed. Anagrama.

UPRA, Unidad de Planificación Rural agropecuaria (2013). Consolidacion de la metodologia general de evaluacion de tierras para la zonificacion con fines agropecuarios a nivel nacional. Bogota, Colombia: Documento tecnico UPRA. USBR, United States Bureau of Reclamation. (1953). Bureau of reclamation manual. Vol V. Irrigate land use, Part. 2 Land Clasification. Washington D.C.

109

USDA, United States Department of Agriculture (2010). Sistema Taxonomico Americano.

USDA, United States Department of Agriculture (1951). Soil survey Staff. Soil Taxonomy. Washington, DC. Van Diepen, C.A., Van Keulen, H., Wolf, J., y Berkhout, J.A.A. (1991). Land evaluation: from intuition to quantification, in Advances In Soil Science.

New York: Springer. p. 139-204: Stewart, B.A., Editor.

Varela y Ruiz, M. D. (2012). Descripción y usos del método Delphi.

Vázquez, M. (1980). Memoria sobre concepto, método y fuentes de Edafología.

Santiago de Chile: Universidad de Santiago.

Villota, H. (1991). Georfologia aplicada a levantamientos edafologicos y zonificación fisica de las tierras. Bogotá, D.C.: IGAC. Von Uexküll, H. R., y Mutert, E. (1995). Global extent, development and economic impact of acid soils. Plant and soil, 171(1), 1-15..

Webler, T. L. (1991). A novel approach to reducing uncertainty: The group Delphi.

Technological Forecasting and Social Change.

Willians. (1993). A probability matrix for identification of some Streptomycetes.

Zonneveld, I. (1972). Land evaluation and land (scape) science: Lectures on land(scape) science, land(scape) survey, and land evaluation (pragmatic land classification). The Netherlands.

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ANEXO 1 (REFERENCIA INVENTARIO CULTIVOS MAS RELEVANTES)

Descripción de cultivos principales del inventario propuesto para la investigación.

Para la redacción de este capítulo se revisó y sintetizo del estudio de aptitud de uso desarrollado por el IGAC (2013b).

Cultivos Arroz de secano (Oryza sativa) Los cultivos de arroz secano están ubicados hacia el noreste del municipio en áreas cercanas a la granja experimental Carimagua, en especial en los bancos de altillanura comprendidas entre el caño Tomo y el caño Carimagua (fincas Chaparral y Mundo Nuevo).

Vista panorámica de cultivo de arroz (Oryza sativa) en bancos de la altillanura. Finca Chaparral, Puerto Gaitán, Meta (Foto H. Sabogal, 2012).

Maíz (Zea mays L.) El maíz se cultiva en gran escala, en las mismas áreas en donde se siembra arroz anotadas anteriormente, lo mismo que en el sector aledaño al río Muco, al sur de la reserva indígena Sikuani. Se destaca el complejo agroindustrial La Fazenda con más de 13.000 hectáreas sembradas, utilizando alta tecnología e insumos, también con manejo y adecuación de la capa arable del suelo.

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Vista panorámica de cultivo de maíz (Zea mays L.). Bancos de la altillanura, Finca Fazenda. Puerto Gaitán, Meta (Foto H. Sabogal, 2012).

Soya (Glycine max L.) La soya está sembrada en áreas localizadas en los alrededores de la granja Carimagua y en las zonas que rodean al río Muco y los caños aledaños. La soya se siembra generalmente en el segundo semestre y forma parte de la rotación con arroz y maíz.

Vista panorámica del cultivo de soya en bancos de la altillanura. Finca Chaparral, Puerto Gaitán, Meta (Foto H. Sabogal, 2012)

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Caucho (Hevea Brasiliensis) El cultivo del caucho presenta un gran auge en el área de estudio. Se encuentran diseminados cultivos de mediana y gran extensión. Su gran adaptabilidad a las condiciones edafoclimáticas, especialmente su tolerancia a los niveles altos de aluminio intercambiable, así como su promisorio panorama económico, han hecho de este cultivo uno de los principales en el municipio, después de la palma de aceite.

Cultivo joven de caucho (Hevea brasiliensis), Hacienda Maracas, Puente Arimena, Puerto Gaitán, Meta (Foto H. Sabogal, 2012)

Palma de aceite (Elaeis Guineensis Jaq.) La vasta ocupación y uso actual de las tierras después de la ganadería extensiva se debe al cultivo de la palma de aceite. Este cultivo ocupa tierras que van desde los bancos de sabana que están situados a los lados de la carretera Puerto Gaitán- Puerto Carreño, hasta los límites con la altillanura disectada cerca a los caños Sillatavá y Ocarrava, vía Planas, al sur del municipio. También se encuentran extensos cultivos en la zona suroriental (sector de Cristalina y Murujuy), bordeando los caños Chavilonia y Beberiano.

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Cultivo de palma de aceite (Elaeis Guineensis) de 4 años de edad en inicio de producción, con cobertura de kudzú tropical (Pueraria phaseoloides), aledaño a la vega del caño Ocarrava (Foto H. Sabogal, 2012)

Hay algunas pequeñas extensiones de cultivos destacados por la utilización de sus frutos para producción de biocarburantes y aceites esenciales como piñoncillo o frailecillo (Jatropha curcas) y el Saha-Inchi, maní de monte o amuí (Plukenetia volubilis L.). La Jatrofa se encuentra centralizada en la estación experimental Carimagua y en lotes experimentales de algunas empresas palmeras. Estos son cultivos muy rústicos, originarios de la América tropical, con buena adaptación a las condiciones de suelos y clima imperantes en la zona de estudio y que pueden ser promisorios en la producción de aceite para biocarburantes.

Piña (Ananas comosus) La piña puede convertirse en una buena alternativa de producción de frutales de ciclo anual en la altillanura). La piña se adapta muy bien a los suelos ácidos.

Yuca (Mahinot Esculenta Crantz) La yuca es un cultivo indispensable en toda huerta o conuco llanero. Su rusticidad y tolerancia al contenido de aluminio intercambiable de los suelos (hasta el 75%), hacen que las siembras de yuca se presenten en la mayor parte del área de estudio.

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Frutales: Los cultivos de frutales están escasamente desarrollados en el municipio. Se encuentran algunos pequeños cultivos de mango (Anacardium excelsium), más a nivel de huerta casera, con variedades criollas (chancleto, Magdalena River, mango de azúcar).

Marañón (Anarcadium occidentale) Otro cultivo perteneciente a la familia de las anacardiáceas es el marañón, de gran adaptabilidad a las condiciones edafoclimáticas de la región. En la granja Carimagua se encuentran algunas pocas hectáreas y en otras zonas del municipio hay cultivos comerciales en pequeña escala Cítricos Los cítricos se encuentran también a nivel de huerta casera y pequeñas plantaciones familiares. Sin embargo, su potencial en la zona es enorme sí se aplica la tecnología apropiada para su producción.

Plátano El plátano al igual que la yuca, es un componente indispensable de la huerta casera llanera y se encuentran cultivos en todos los hatos y fundos, generalmente sembrados en los vallecitos y vegas de los caños y ríos, así como en el plano de inundación del río Meta.

Plantaciones Forestales La altillanura ha tenido en los últimos años un gran desarrollo en las plantaciones forestales. Especies como la acacia (Acacia Mangium Wild.), eucalipto (Eucaliptus grandis. var. Pellita), pino (Pinus caribea var. hondurensis) y melina (Gmelina arbórea) se han sembrado en forma extensiva en algunas zonas del área de estudio. La gran adaptabilidad a las condiciones de suelos y clima de estas especies, aunadas a una interesante perspectiva económica dada la escasez mundial de madera y sus derivados, hacen de estos cultivos una buena alternativa.

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Arboles de acacia (Acacia mangium) separando potreros con pasto amargo (Brachiaria decumbens). Hato Rancho Perdido, Puerto Gaitán, Meta (Foto H. Sabogal, 2012)

Pastos introducidos Uno de los factores, tal vez el principal, de la mejora del hato ganadero en la altillanura y en el municipio, es la introducción de especies de pastos mejorados y adaptadas a las condiciones edafoclimáticas del área de estudio. Los artífices de este avance fueron el (CIAT) y el antiguo (ICA), entidades que desde la década del 70 comenzaron estudios de genética, mejoramiento y manejo agronómico de especies de gramíneas introducidas del África como las del género Brachiaria. En la actualidad, las fincas ganaderas con manejo técnico disponen en sus tierras de pasturas como pasto amargo (Brachiaria decumbens), pasto dulce (Brachiaria humidícola), pasto llanero (Brachiaria dyctoneura) y pasto toledo CIAT 26110 (Brizantha toledo). También se siembra el pasto Carimagua (Andropogon gayanus) y en menor proporción algunas variedades de Panicum maximum como los pastos Mombaza y Tanzania.

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Pasto amargo (Brachiaria decumbens) en cimas de la altillanura. Hato Guanapalo, Puerto Gaitán, Meta (Foto H. Sabogal, 2012)

Pastos nativos Una gran parte del área del municipio corresponde a los hatos ganaderos tradicionales cuyo nivel tecnológico es muy bajo. Las pasturas utilizadas son gramíneas y poáceas nativas que forman las sabanas y que se renuevan periódicamente por medio del sistema de quemas a fin de garantizar su palatabilidad. Dentro del inventario de pastos nativos utilizados como alimento para el ganado sobresalen los pastos paja peluda o pasto saeta (Trachypogon vestitus), guaratara (Axonopus purpusii), pasto barba de indio (Fimbristylis sp.), paja amarga (Steinchisma laxa), oreja de burro (Cissampelos pareira)

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Praderas con pasto nativo paja peluda o pasto saeta (Trachypogon vestitus). Plano inclinado de la altillanura contra borde de planicie aluvial del río Meta. Hato Caviona, Puerto Gaitán, Meta (Foto H. Sabogal, 2012)

Bosques de galería y esteros asociados Su uso es exclusivo para conservación ya que de ellos depende toda la dinámica hídrica de la región y el equilibrio de los ecosistemas presentes.

Bosque de galería del río Muco. Puente Hacienda Piedras, Puerto Gaitán, Meta (Foto H. Sabogal, 2012)

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