103386 by UNIGIS América Latina

Master Thesis Tesis de Maestría submitted within the UNIGIS MSc programme presentada para el Programa UNIGIS MSc at/en Z_GIS University of Salzburg Universidad de Salzburg

Distribución y Conservación de la Agrobiodiversidad Altoandina en la Provincia de Imbabura (Ecuador) Distribution and Conservation of Andean Agrobiodiversity in Imbabura Province (Ecuador) by/por

María José Romero Astudillo 1322634 A thesis submitted in partial fulfilment of the requirements of the degree of Master of Science (Geographical Information Science & Systems) – MSc (GIS)

Ibarra - Ecuador, Octubre del 2016

Compromiso de Ciencia

Por medio del presente documento, incluyendo mi firma 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 los casos he indicado su origen.

Ibarra â&#x20AC;&#x201C; Ecuador, 31 de octubre del 2016 (Lugar, Fecha)

(Firma)

DEDICATORIA

A María Rosa y a todos los niños del mundo, quienes nos inspiran la conservación de la agrobiodiversidad, ojalá podamos garantizar que dispongan de alimentos sanos.

AGRADECIMIENTO Quiero agradecer a todo el equipo de UNIGIS América Latina y Universität Salzburg por su cooperación académica, de manera especial, a la Profesora Laure Collet por su valiosa orientación en el enfoque inicial y en el desarrollo del presente estudio y, de igual forma, a la Dra. Diana Contreras por sus acertadas observaciones en la fase de culminación del trabajo. Dejo constancia de mi agradecimiento a la Facultad de Ingeniería en Ciencias Agropecuarias y Ambientales de la Universidad Técnica del Norte por haber facilitado los equipos del Laboratorio de Geomática y al grupo de estudiantes de la asignatura de Sistemas de Información Geográfica, por su participación en el levantamiento de información en campo. Merece mi especial reconocimiento el Dr. César Tapia, líder del Departamento de Recursos Fitogenéticos del INIAP, por el tiempo dedicado para discutir aspectos metodológicos en el campo de la agrobiodiversidad altoandina del Ecuador, que motivaron la realización de esta investigación. Fue para mí un privilegio contar con la colaboración de mi hermano Juan Pedro para entender la complejidad de la dinámica de la agrobiodiversidad desde un punto de vista matemático. Uno de los pilares fundamentales para la ejecución de la investigación fue la presencia cercana de mi padre Oswaldo, quien con su amplia experiencia en la cátedra universitaria aclaró muchas de las ideas que se fueron desarrollando en el transcurso del trabajo. Agradezco a los colegas María Isabel Vizcaíno, por su tiempo dedicado para discutir aspectos relacionados con el análisis estadístico, Ingrid Martínez por sus constructivos comentarios que permitieron mejorar el trabajo y Leonardo Cedeño por sus aportes en la depuración del Abstract. Finalmente, quiero expresar mi agradecimiento a todas las personas que contribuyeron a la ejecución de este trabajo, especialmente a los campesinos productores agrícolas de las comunidades altoandinas de Imbabura, por su apertura y colaboración brindada durante el levantamiento de información.

RESUMEN El estudio de la agrobiodiversidad se vuelve cada vez más relevante, debido al importante rol que cumple en la seguridad alimentaria, conservación de riqueza genética y valor económico de las comunidades rurales. Con el fin de determinar la distribución geográfica y estado de conservación de la agrobiodiversidad en la zona altoandina de la provincia de Imbabura (Ecuador), se encuestaron 606 productores agrícolas de 85 comunidades, ubicadas a una altitud superior a 2500 msnm. La información de campo se recolectó entre marzo y abril del 2015. Se utilizó la Elipse de Desviación Estándar para determinar la tendencia de la distribución espacial; índices de Shannon-Weinner, Simpson, Margalef y análisis de clusters para estudiar la riqueza y conservación; interpolación por el método Inverse Distance Weighted (IDW) para conocer la tendencia de usos; el índice de autocorrelación espacial I de Moran y la herramienta Near para estudiar la influencia de la proximidad a zonas urbanas y el coeficiente de correlación para determinar la relación entre etnias y conservación. Este estudio identificó 47 especies repartidas en siete grupos de cultivos y distribuidas en 24 parroquias, con una tendencia de distribución espacial agregada. Las zonas más agrobiodiversas están en el cantón Otavalo. La especie más abundante es el maíz con una abundancia de 19.11%. El cantón Pimampiro presenta una mayor diversidad Shannon (H’=1.118), Otavalo la mayor diversidad máxima (Hmax=1.602) y Urcuquí la mayor homogeneidad Shannon entre cultivos (J’=0.931). El mayor índice de dominancia de Simpson (D=0.15), se encontró en Antonio Ante. El maíz registra el mayor número de usos. Las comunidades con mayor riqueza de usos son Ángel Pamba, Ilumán Bajo, San Luís de Agualongo, La Florida, San Clemente y Ugshapungo. Los mayores niveles de conservación de agrobiodiversidad están en González Suárez y en la parroquia Otavalo. De igual forma, en Otavalo se encontró la mayor cantidad de variedades de fréjol, registrándose 24 nombres locales. Se encontró una correlación inversa de la etnia en la conservación de la agrobiodiversidad (coeficiente correlación = -0.77). La conservación de la agrobiodiversidad muestra autocorrelación espacial y los valores presentan una tendencia al agrupamiento (I de Morán=0.25; z-score=2.80 y pvalue=0.005). El valor del coeficiente correlación entre número de cultivos y distancia a zonas urbanas fue de 0.15. Esta investigación permite concluir que las zonas más agrobiodiversas y con mayores niveles de conservación de agrobiodiversidad se localizan las comunidades de Otavalo. Las especies cultivadas más abundantes tienen un importante valor estratégico en la economía campesina y seguridad alimentaria. Se concluye, además, que existe una mayor cantidad de usos de la agrobiodiversidad en Otavalo y Cotacachi, promoviendo una mayor conservación por los usos que tienen los productos como alimento. Con respecto a la influencia de la proximidad a zonas urbanas en la conservación de la agrobiodiversidad, es posible afirmar que la autocorrelación espacial encontrada, confirma la tendencia de que existe mayor nivel de conservación en las zonas más alejadas de las urbes. Palabras clave: Diversidad agrícola, conservación, distribución, autocorrelación espacial, interpolación espacial.

ABSTRACT The ever increasing relevancy of agrobiodiversity studies is motivated by its important role in food security, conservation of genetic resources, and economic value for rural communities. In order to determine geographic distribution and state of conservation of agrobiodiversity in the Andes’ highlands of the province of Imbabura – Ecuador; 606 farmers were surveyed from 85 communities located over 2,500 meters above sea level. Field data was collected between March and April, 2015. Standard Deviational Ellipse was used to determine the trend of spatial distribution; Shannon - Weinner, Simpson, and Margalef indexes, as well as cluster analysis were used to study abundance and conservation. Inverse Distance Weighted (IDW) interpolation was used to determine the trend of uses. The spatial autocorrelation Moran's I index and the ‘Near’ tool were used to study the influence of proximity to urban areas, and the correlation coefficient to determine the relationship between ethnicity and conservation. The study identified 47 species cultivated from seven different groups of crops and all were distributed in 24 parishes, presenting a clustered spatial distribution. Most agrodiverse zones are located in Otavalo. Most abundant specie is corn with a 19.11% abundance rate. Pimampiro has a greater Shannon diversity (H'= 1.118). Otavalo has the highest maximum diversity (Hmax = 1.602), and Urcuquí has the greatest Shannon evenness among species (J'=0.931). Highest Simpson dominance index (D= 0.15) was found in Antonio Ante. Corn has the highest number of uses. Communities with the greatest use richness are Angel Pamba, Ilumán Bajo, San Luis de Agualongo, La Florida, San Clemente and Ugshapungo. Highest levels of agrobiodiversity conservation were found in Gonzalez Suarez and Otavalo. Highest diversity of bean varieties was found in Otavalo, registering 24 local names. Ethnicity and conservation showed an inverse correlation (correlation coefficient = -0.77). Agrobiodiversity conservation shows spatial autocorrelation and values show tendency to clustering (Moran’s I=0.25; z-score=2.80 and p-value=0.005). The correlation coefficient between number of crops and distance to urban areas was 0.15. This research supports the conclusion that the most agro-biodiverse areas, with higher levels of conservation of agrobiodiversity are located in Otavalo. The most abundantly cultivated species have important strategic value in rural economy and food security. It can also be concluded that due to a greater number of uses of agrobiodiversity in Otavalo and Cotacachi greater conservation is promoted as a result of growing edible crops. In regards to the influence of proximity to urban areas in agrobiodiversity conservation, it can be assumed that spatial autocorrelation confirms the trend of greater level of conservation in areas away from cities.

Keywords: Agricultural diversity, conservation, distribution, spatial autocorrelation, spatial interpolation.

TABLA DE CONTENIDO 1. INTRODUCCIÓN ...................................................................................................... 14 1.1. ANTECEDENTES .............................................................................................. 14 1.2 OBJETIVOS Y PREGUNTAS DE INVESTIGACION ...................................... 15 1.2.1 Objetivo General ............................................................................................ 15 1.2.2 Objetivos Específicos ..................................................................................... 15 1.2.3. Pregunta de Investigación ............................................................................. 15 1.3. HIPÓTESIS ......................................................................................................... 16 1.4. JUSTIFICACIÓN ................................................................................................ 16 1.5 ALCANCE ............................................................................................................ 17 2. REVISIÓN DE LITERATURA ................................................................................. 19 2.1 AGROBIODIVERSIDAD .................................................................................... 19 2.2 FACTORES QUE INFLUYEN EN LA DINÁMICA DE LA AGROBIODIVERSIDAD .......................................................................................... 19 2.2.1 Conservación de la Agrobiodiversidad .......................................................... 20 2.2.2 Influencia de la Etnia en la Conservación de la Agrobiodiversidad .............. 21 2.2.3 Usos de la Agrobiodiversidad ........................................................................ 22 2.3 TÉCNICAS DE INVESTIGACIÓN PARTICIPATIVA ..................................... 24 2.4 RIQUEZA, DIVERSIDAD Y ABUNDANCIA DE ESPECIES ......................... 24 2.5 ÍNDICES PARA EVALUAR AGROBIODIVERSIDAD ................................... 25 2.5.1 Índice de Shannon - Wiener ........................................................................... 26 2.5.2 Índice de Simpson .......................................................................................... 26 2.5.3 Índice de Margalef ......................................................................................... 27 2.6 ANÁLISIS DE CLUSTERS .................................................................................. 28 2.7 COEFICIENTE DE CORRELACIÓN ................................................................. 29 2.8 PROGRAMAS PARA ANÁLISIS DE BIODIVERSIDAD ................................ 29 2.9 SISTEMAS DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA EN ESTUDIOS DE AGROBIODIVERSIDAD .......................................................................................... 30 2.9.1 Autocorrelación Espacial ............................................................................... 31 2.9.2 Modelos de Distribución Geográfica ............................................................. 32 2.9.3 Inverse Distance Weighted............................................................................. 33 2.9.4 Kriging ........................................................................................................... 33 2.9.5 Spline.............................................................................................................. 33 7

2.9.6 Standard Deviational Ellipse .......................................................................... 34 2.9.7 Herramienta “Near”........................................................................................ 34 3. METODOLOGÍA....................................................................................................... 35 3.1 ÁREA DE ESTUDIO ........................................................................................... 35 3.2 FLUJOGRAMA DE PROCESOS DE LA METODOLOGÍA ............................. 37 3.3 MUESTRA Y LEVANTAMIENTO DE INFORMACIÓN ................................ 37 3.4 ENCUESTAS ....................................................................................................... 38 3.5 ELABORACIÓN DE LAS BASES DE DATOS ................................................. 39 3.6 PROCESAMIENTO ............................................................................................. 39 3.7 DETERMINACIÓN DE LA DISTRIBUCIÓN GEOGRÁFICA ........................ 39 3.8 RIQUEZA Y CONSERVACIÓN DE LA AGROBIODIVERSIDAD ................ 40 3.9 DETERMINACIÓN DE USOS DE LA AGROBIODIVERSIDAD ................... 42 3.9.1 Aplicación del método Inverse Distance Weighted (IDW) ........................... 43 3.9.2 Reclasificación del Raster .............................................................................. 43 3.10 INFLUENCIA DE LA PROXIMIDAD A ZONAS URBANAS EN LA CONSERVACIÓN DE LA AGROBIODIVERSIDAD ......................................... 43 3.11. INFLUENCIA DE LA ETNIA EN LA CONSERVACIÓN DE LA AGROBIODIVERSIDAD .......................................................................................... 44 4. RESULTADOS Y DISCUSION ................................................................................ 46 4.1. RESULTADOS ................................................................................................... 46 4.1.1 Productores y presidentes de comunidad encuestados ................................... 46 4.1.2 Distribución de la Agrobiodiversidad ............................................................ 49 4.1.3 Riqueza y Conservación de la Agrobiodiversidad ......................................... 55 4.1.3.1 Riqueza de cultivos por productor a nivel cantonal .................................... 55 4.1.3.2 Riqueza de cultivos por productor a nivel parroquial ................................. 64 4.1.3.3 Riqueza y destino de la Agrobiodiversidad por grupo de cultivos ............. 66 4.1.3.4. Índices de Diversidad para determinar la Conservación de la Agrobiodiversidad ................................................................................................... 70 4.1.4. Determinación de Usos Culinarios................................................................ 73 4.1.4.1 Usos de Agrobiodiversidad a nivel provincial ............................................ 73 4.1.4.2 Usos de Agrobiodiversidad a nivel cantonal ............................................... 74 4.1.5. Influencia de la Etnia en la Conservación de la Agrobiodiversidad ............. 80 4.1.6 Influencia de la Proximidad a Zonas Urbanas en la Conservación de la Agrobiodiversidad ................................................................................................... 82 8

4.2. DISCUSIÓN ........................................................................................................ 85 4.2.1. Distribución de la Agrobiodiversidad ........................................................... 85 4.2.2. Riqueza y Conservación de la Agrobiodiversidad ........................................ 86 4.2.3. Riqueza de Agrobiodiversidad por grupo de cultivos ................................... 87 4.2.4. Conservación de la Agrobiodiversidad ......................................................... 87 4.2.5. Usos de la Agrobiodiversidad ....................................................................... 89 4.2.6 Influencia de la Etnia en la Conservación de la Agrobiodiversidad .............. 90 4.2.7 Influencia de la Proximidad a Zonas Urbanas en la Conservación de la Agrobiodiversidad ................................................................................................... 91 5. CONCLUSIONES ...................................................................................................... 93 6. REFERENCIAS ......................................................................................................... 96 7. ANEXOS .................................................................................................................. 110

INDICE DE FIGURAS Figura 1. Ubicación de la zona caso de estudio. ............................................................. 36 Figura 2. Flujograma de procesos seguidos en la metodología ...................................... 37 Figura 3. Ubicación de los productores encuestados. ..................................................... 47 Figura 4. Distribución geográfica de los cultivos de maíz y papa. ................................. 51 Figura 5. Distribución geográfica de los cultivos de fréjol y haba. ................................ 52 Figura 6. Distribución geográfica arveja y otros cultivos. ............................................. 53 Figura 7. Tendencia de distribución geográfica de cultivos en Imbabura. ..................... 55 Figura 8. Número de cultivos por productor en el cantón Antonio Ante. ...................... 56 Figura 9. Número de cultivos por productor en el cantón Ibarra. .................................. 58 Figura 10. Número de cultivos por productor en el cantón Cotacachi. .......................... 59 Figura 11. Número de cultivos por productor en el cantón Otavalo. ............................. 60 Figura 12. Número de cultivos por productor en el cantón Pimampiro. ........................ 62 Figura 13. Número de cultivos por productor en el cantón Urcuquí. ............................. 63 Figura 14. Riqueza de cultivos en la provincia de Imbabura. ........................................ 67 Figura 15. Análisis de clusters (similitud)...................................................................... 72 Figura 16. Rangos de usos de la agrobiodiversidad en la provincia de Imbabura. ........ 74 Figura 17. Rangos de usos de la agrobiodiversidad en el cantón Antonio Ante. ........... 75 Figura 18. Rangos de usos de la agrobiodiversidad en el cantón Cotacachi. ................. 76 Figura 19. Rangos de usos de la agrobiodiversidad en el cantón Ibarra. ....................... 77 Figura 20. Rangos de usos de la agrobiodiversidad en el cantón Otavalo. .................... 78 Figura 21. Rangos de usos de la agrobiodiversidad en el cantón Pimampiro. ............... 79 Figura 22. Rangos de usos de la agrobiodiversidad en el cantón Urcuquí. .................... 80 Figura 23. Porcentaje de etnias indígena y mestiza en los cantones de Imbabura. ........ 81 Figura 24. Correlación de la etnia indígena en la conservación de la agrobiodiversidad. ........................................................................................................................................ 82 Figura 25. Reporte de autocorrelación espacial.............................................................. 83 Figura 26. Resumen de la aplicación del Índice de Morán. ........................................... 83 Figura 27. Proximidad de los predios a zonas urbanas................................................... 84

INDICE DE TABLAS Tabla 1. Número de productores encuestados por cantón y parroquia. .......................... 46 Tabla 2. Agrobiodiversidad cultivada en la provincia de Imbabura por grupo de cultivo. ........................................................................................................................................ 48 Tabla 3. Abundancia de especies, con respecto a todos los cultivos identificados. ....... 49 Tabla 4. Promedio de número de cultivos por productor. .............................................. 64 Tabla 5. Valores Máximos y Promedios de Número de Cultivos por productor. .......... 65 Tabla 6. Riqueza de Agrobiodiversidad por grupo de cultivos en la provincia de Imbabura. ........................................................................................................................ 66 Tabla 7. Riqueza de Agrobiodiversidad por grupo de cultivos en el cantón Antonio Ante. ............................................................................................................................... 67 Tabla 8. Riqueza de Agrobiodiversidad por grupo de cultivos en el cantón Cotacachi. 68 Tabla 9. Riqueza de Agrobiodiversidad por grupo de cultivos en el cantón Ibarra ....... 68 Tabla 10. Riqueza de Agrobiodiversidad por grupo de cultivos en el cantón Otavalo .. 69 Tabla 11. Riqueza de Agrobiodiversidad por grupo de cultivos en el cantón Pimampiro. ........................................................................................................................................ 70 Tabla 12. Riqueza de Agrobiodiversidad por grupo de cultivos en el cantón Urcuquí. . 70 Tabla 13. Índices de Diversidad para especies. .............................................................. 71 Tabla 14. Análisis de Clusters: Matriz de similitud ....................................................... 72 Tabla 15. Cálculo de correlación entre etnia y conservación de agrobiodiversidad. ..... 81

INDICE DE ECUACIONES Ecuación 1. Índice de Shannon – Wiener. ...................................................................... 26 Ecuación 2. Índice de Simpson. ..................................................................................... 27 Ecuación 3. Índice de Margalef. ..................................................................................... 27

ACRÓNIMOS

BID

Banco Interamericano de Desarrollo

CEPAL

Comisión Económica para América Latina y el Caribe

COPISA

Conferencia Alimentaria

ESRI

Environmental Systems Research Institute

FAO

Food and Agriculture Organization

GEF

Global Environment Facility

INEC

Instituto Ecuatoriano de Estadísticas y Censos

INIAP

Instituto Nacional Autónomo de Investigaciones Agropecuarias

MAGAP

Ministerio de Agricultura, Ganadería, Acuacultura y Pesca

PNBV

Plan Nacional del Buen Vivir

SENPLADES

Secretaría Nacional de Planificación y Desarrollo

SIG

Sistemas de Información Geográfica

Plurinacional

Intercultural

Soberanía

1. INTRODUCCIÓN

1.1. ANTECEDENTES

La provincia de Imbabura tiene una amplia riqueza ecológica y producción agrobiodiversa, esa última siendo vinculada con saberes indígenas ancestrales (Carrera, 2012). La zona altoandina constituye uno de los centros de agrobiodiversidad más importantes del Ecuador (Tapia y Carrera, 2011, citado por Sánchez, 2014). Esta característica aporta a la conformación de agroecosistemas que pueden ser calificados de banco viviente de diversidad en constante transformación. A la vez, los productores conservan su variabilidad y algunas de las características genéticas más importantes de los cultivos agrícolas. En torno a esta amplia riqueza en agrobiodiversidad, merece destacarse el trabajo coordinado que están realizado algunas instituciones, con el objetivo de promover su conservación en el país. Por ejemplo, la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO), a través del Fondo para el Medio Ambiente Mundial (GEF), está impulsando el proyecto “Incorporación del uso y conservación de la agrobiodiversidad en las políticas públicas a través de estrategias integradas e implementación in situ en cuatro provincias alto andinas” (FAO, 2014) –entre las que se encuentra Imbabura– con el fin de contribuir al manejo sostenible y resiliencia de los agoecosistemas altoandinos. Se trata de un trabajo coordinado que se desarrolla con la intervención de varias instituciones. El Instituto Autónomo de Investigaciones Agropecuarias (INIAP), como entidad ejecutora del proyecto FAO/GEF (FAO, 2014), a través del Departamento de Recursos Fitogenéticos, realiza una investigación enfocada a fortalecer el Banco Nacional de Germoplasma para conservación ex situ y favorecer actividades de conservación in situ en finca de agricultores, así como caracterizar y evaluar colecciones de germoplasma mediante descriptores morfo agronómicos con el fin de identificar materiales promisorios y fomentar su utilización (INIAP, 2015).

1.2 OBJETIVOS Y PREGUNTAS DE INVESTIGACION

1.2.1 Objetivo General Determinar la distribución geográfica y el estado de conservación de la agrobiodiversidad en la zona altoandina de la provincia de Imbabura (Ecuador).

1.2.2 Objetivos Específicos 

Identificar los sitios con mayor agrobiodiversidad, empleando índices de diversidad y dominancia.



Determinar los usos de la agrobiodiversidad en la zona altoandina.



Estimar el nivel de conservación de la agrobiodiversidad en la zona Altoandina de la provincia de Imbabura.



Definir la influencia de la proximidad a zonas urbanas y etnia de productores en la conservación de la agrobiodiversidad.

1.2.3. Pregunta de Investigación ¿Cuáles son las áreas geográficas de la zona altoandina de Imbabura en donde existe una mayor concentración y estado de conservación de la agrobiodiversidad?

1.2.3.1. Preguntas parciales 

¿Es posible identificar los sitios de mayor agrobiodiversidad mediante la aplicación de índices de diversidad y dominancia?



¿Cuál es el nivel de conservación de la agrobiodiversidad en la zona altoandina de la provincia de Imbabura?



¿La conservación de la agrobiodiversidad está relacionada con sus usos? 15



¿La proximidad a zonas urbanas y la etnia de los productores influye en la conservación de la agrobiodiversidad?

1.3. HIPÓTESIS Es posible determinar las zonas altoandinas de mayor concentración de la agrobiodiversidad, la tendencia de distribución geográfica y el estado de conservación de la

misma, en la provincia de Imbabura, utilizando Sistemas de Información

Geográfica (SIG).

1.4. JUSTIFICACIÓN

La conservación y el fomento de la agrobiodiversidad en el Ecuador son temas que se encuentran respaldados por políticas públicas enmarcadas dentro del Plan Nacional del Buen Vivir (PNBV). En efecto, la política 7.2 en su literal e, plantea: “Promover la conservación y el uso regulado de los recursos genéticos para fines de investigación y desarrollo del bioconocimiento, considerando los conocimientos tradicionales y saberes ancestrales asociados, y garantizando su acceso” (SENPLADES, 2013, p. 234). Así como en el literal f, determina: “Fortalecer la aplicación de la normativa para la conservación,

recuperación

y protección

los

recursos

genéticos

agrobiodiversidad y especies silvestres emparentadas, a fin de reducir la erosión genética y garantizar la soberanía alimentaria”. De igual manera, el literal g, declara: “Reconocer, respetar y promover los conocimientos y saberes ancestrales, las innovaciones y las prácticas tradicionales sustentables de las comunidades, pueblos y nacionalidades, para fortalecer la conservación y el uso sustentable de la biodiversidad, con su participación plena y efectiva” (SENPLADES, 2013, p. 234). Estos postulados son consecuentes con la Constitución de la República del Ecuador, específicamente con el Art. 281, numeral 6, de la Soberanía Alimentaria, que expresa: “Promover la preservación y recuperación de la agrobiodiversidad y de los saberes ancestrales vinculados a ella; así como el uso, la conservación e intercambio libre de semillas” (República del Ecuador, Asamblea Nacional, 2008, p. 92).

La agrobiodiversidad cumple un importante rol en la seguridad alimentaria, conservación de riqueza genética y valor económico de las comunidades rurales. Sin embargo, la agrobiodiversidad en el país y, específicamente, en la provincia de Imbabura está amenazada con la expansión de los monocultivos en sistemas de producción altoandinos, la migración de la gente del campo a las urbes, el cambio de los patrones de alimentación, las tendencias del mercado y la ampliación de la frontera agrícola. La necesidad de realizar mayor investigación en torno a temas relacionados con agrobiodiversidad es cada vez más evidente (Jackson, Pascual y Hodgkin, 2007), con el fin de justificar la conservación de la agrobiodiversidad en sistemas agrícolas tradicionales y como una potencial fuente de innovación hacia la agricultura sustentable. Se hace imprescindible la investigación en agrobiodiversidad, no solo en lo que a recursos genéticos respecta, sino también en la amplia variedad y hábitats en los ecosistemas agrícolas. La limitada información sobre las características, la distribución geográfica y la dinámica de la agrobiodiversidad en la provincia de Imbabura, dificulta la toma de decisiones que estén enfocadas a la conservación de los recursos fitogenéticos y el establecimiento de estrategias que reduzcan estas pérdidas que son cada vez más trascendentales. Por lo expuesto, el conocimiento claro de las zonas en donde se concentra la mayor agrobiodiversidad en la provincia de Imbabura, así como de su estado de conservación, permitirá tener elementos para la aplicación de buenas prácticas para la conservación y uso sostenible de la agrobiodiversidad y, de igual forma, será un aporte para la generación de políticas públicas encaminadas a su fortalecimiento.

1.5 ALCANCE La presente investigación se realizó en la zona altoandina de la provincia de Imbabura, abarcando las comunidades ubicadas sobre los 2500 msnm. Los resultados obtenidos proveen información a nivel provincial (escala 1:500000), cantonal (escalas entre 1:70000 y 1:400000), parroquial (escalas entre 1:30000 y 1:100000) y de comunidad 17

(escalas entre 1:10000 a 1:20000), relacionada con los principales productos agrícolas cultivados en la provincia, así como los nombres locales con que éstos se conocen, además sobre la ubicación de las zonas más agrobiodiversas en cada uno de los cantones y parroquias, también la riqueza de usos que, en la provincia, tiene una trayectoria ancestral heredada de generación en generación y, finalmente, información sobre la influencia tanto de la etnia como de la proximidad a las zonas urbanas, en la conservación de la agrobiodiversidad. Con la realización de éste trabajo, se pretende poner a disposición información actualizada que aporte al esfuerzo de diferentes actores vinculados con la producción agrícola sustentable, de manera especial, las instituciones relacionadas con el fomento de la práctica de programas de conservación de la agrobiodiversidad, como son el INIAP, la FAO, los Gobiernos Autónomos Descentralizados y las Universidades. De igual forma, se pretende que sea un punto de partida para que docentes y estudiantes, especialmente de carreras en el campo de las ciencias de la vida, continúen realizando investigaciones relacionadas con la agrobiodiversidad.

2. REVISIÓN DE LITERATURA

2.1 AGROBIODIVERSIDAD La agrobiodiversidad se ha definido como “la variación genética existente entre especies, razas, cultivares e individuos de animales, plantas y especies microbianas, que han sido domesticadas, a menudo incluyendo sus parientes silvestres cercanos” (Heywood, 1995, citado por Veteto y Skarbø, 2009, p. 73). La agrobiodiversidad es un indicador de sostenibilidad que muestra el nivel de riqueza natural, seguridad económica, seguridad alimentaria y de producción para las presentes y futuras generaciones (Brack 2005, citado por Leyva y Lores, 2012). En un sentido amplio, la agrobiodiversidad, se refiere tanto a la variedad como a la variabilidad1 de organismos que contribuyen a la alimentación y la agricultura (Qualset, McGuire y Warburton, 1995). La biodiversidad tiene una importancia marcada, especialmente cuando se enfoca a la diversidad de plantas cultivadas o agrobiodiversidad, para satisfacer las necesidades de la población mundial (Baco, Biau y Lescure, 2007). Los sistemas agrícolas no son estables, sino que están en constante cambio a través de respuestas dinámicas a condiciones biofísicas y socioeconómicas, por lo que su estudio se vuelve notablemente relevante (Lewis y Chambers, 2010).

2.2 FACTORES QUE INFLUYEN EN LA DINÁMICA DE LA AGROBIODIVERSIDAD Varios son los factores que intervienen, de forma positiva o negativa, en la conservación de la agrobiodiversidad. La alteración en la composición y dinámica de la agrobiodiversidad puede presentarse, por un lado, por la modernización, la socioeconomía y los cambios climáticos que se presentan tanto a nivel mundial como local. Por otro lado, la migración del campo a la ciudad, los brotes de plagas y 1

Variedad es la categoría jerárquica de menor rango en la clasificación taxonómica, se ubica por debajo de la subespecie, mientras que la variabilidad se refiere a la diversidad a escala genética dentro de la población de una especie determinada (Kappelle, 2008).

enfermedades, entre otros, constituyen variables que modifican la funcionalidad de las parcelas agrícolas locales (Hilgert, Zamudio, Furlan y Cariola, 2013; Tapia y Estrella 2001). De igual forma, el nivel de conservación, las ferias de intercambio de semillas, la etnia y los usos de la agrobiodiversidad, constituyen factores que influyen en ésta dinámica (Carrera, 2012). El nivel de tecnificación en la agricultura, se ha vuelto cada vez más notable y complejo. Los cambios en el desarrollo, así como los fenómenos de globalización están causando transiciones, de diferente índole, tanto en las personas como en las fincas (Zimmerer, 2004).

2.2.1 Conservación de la Agrobiodiversidad

Bezançon et al. (2009), señalan que la conservación de la agrobiodiversidad es un aspecto clave en la agricultura sustentable, ésta última definida como la necesidad de producir de forma adecuada productos a través del tiempo, sin causar daños irreparables a los recursos naturales (Spencer y Swift, 1992). La conservación y pérdida de la agrobiodiversidad es un aspecto que concierne tanto a académicos, como a instituciones de desarrollo y a la población local (Hilgert et al., 2013). La investigación sobre agrobiodiversidad y su conservación, se enfoca en la aplicación de métodos y teorías geográficas en la conservación de la agrobiodiversidad, combinando tanto aspectos biofísicos como sociales. La aplicación de la geografía aporta sustancialmente a la agricultura geográfica y a aclarar el panorama sobre los mecanismos físicos y sociales involucrados en la expansión o pérdida de la agrobiodiversidad (Lewis y Chambers, 2010). Velásquez, Casas, Torres y Cruz (2011), han determinado que el mantenimiento y promoción de las culturas andinas indígenas son cruciales para asegurar la conservación tanto de los sistemas agroecológicos tradicionales, como de la agrobiodiversidad. El apoyo a procesos de intercambio de semillas constituye acciones efectivas para mantener y desarrollar la diversidad. Gurung (2012), sostiene que en zonas en donde los altos rendimientos y la ganadería son escasos, el mantenimiento de la agrobiodiversidad, por parte de los agricultores, 20

juega un papel fundamental mediante el cultivo de una gran variedad de especies cultivadas. Un rol importante en la conservación de la agrobiodiversidad y específicamente de las semillas nativas, cumplen las ferias de intercambio de semillas, que se realizan en ciertas comunidades indígenas altoandinas en fechas previas al inicio de la temporada de siembra. Estos espacios de intercambio fomentan la variabilidad genética de un área geográfica determinada. De igual forma, permiten rescatar los espacios ancestrales de comercialización practicados desde tiempos pre - incaicos, a partir de los cuales se promovía un mayor equilibrio y complementariedad ecológica (Carrera, 2012). Según Tapia (2005), las ferias de semillas constituyen una de las formas de conocer la agrobiodiversidad de un área determinada. Estas constituyen un parámetro de la variabilidad genética de un área geográfica y contribuyen a identificar las especies y variedades cultivadas por los campesinos. Sadiki et al (2007) (citado por Tapia, 2015), mencionan que los nombres comunes, con los que los agricultores identifican a las diferentes variedades, son el reflejo de la diversidad y aportan con una idea sobre la riqueza y uniformidad de la diversidad en un área determinada.

2.2.2 Influencia de la Etnia en la Conservación de la Agrobiodiversidad

La conservación de la agrobiodiversidad, se caracteriza por la variabilidad de cultivos que son manejados por agricultores en fincas tradicionales con base en sus conocimientos y valores tradicionales (Quelca, 2011). Algunos estudios han demostrado que existe una influencia entre la etnia y la conservación de la agrobiodiversidad. Gurung (2002), en un estudio relacionado con las comunidades étnicas y la conservación de la agrobiodiversidad en los Himalayas orientales, encontró que los grupos étnicos, tradicionalmente, tienden a cultivar más variedades de un mismo cultivo, sin embargo, con la transformación de las prácticas agrícolas, se están introduciendo numerosos cultivos nuevos. Las comunidades indígenas de la sierra norte del Ecuador, tradicionalmente dedicadas a la agricultura, poseen una valiosa riqueza en agrobiodiversidad y saberes ancestrales.

Las zonas altoandinas en donde se asientan, son consideradas como un centro de diversidad agrícola y un patrimonio cultural invalorable (Carrera, 2012). La Conferencia Plurinacional e Intercultural de Soberanía Alimentaria (COPISA, 2012), señala que la agrobiodiversidad en el Ecuador aún se mantiene porque existen comunidades que mantienen y dinamizan la agrobiodiversidad, como un patrimonio social natural, fortaleciendo la Soberanía Alimentaria. Además, existen aún fuentes de diversidad cultural, de especies, genética y ecosistemas que aportan a la sociedad del país. En el Ecuador, la agrobiodiversidad está vinculada a la agricultura campesina e indígena que está muy relacionada con la cultura y espiritualidad. Por tanto, su conservación depende, en gran medida, de que este tipo de agricultura se mantenga.

2.2.3 Usos de la Agrobiodiversidad

El uso tiene una importancia marcada en la conservación de la agrobiodiversidad. De acuerdo a Tapia et al. (2004), con el fin de comprender el mecanismo de conservación de la agrobiodiversidad, es necesario conocer los usos que dan los agricultores campesinos a cada producto. Los mismos autores señalan que se han realizado varios estudios que permiten probar la hipótesis: “A mayor uso, mayor conservación”. El conocer las razones de por qué los agricultores mantienen una variedad específica, permite entender por qué conservan ciertas variedades y otras no. Hilgert et al. (2013) determinaron que las razones que influyen en la permanencia o cambio de las variedades tradicionales de los agricultores están muy relacionadas con los usos que se dan a estos productos. Las razones más importantes para la selección y manejo de la diversidad de variedades fueron la calidad como alimento y la buena productividad. De igual forma, Gurung (2002), indica que la diversidad de cultivos está ligada, indudablemente, a los numerosos hábitos alimenticios de los grupos étnicos. Con base en este conocimiento, las comunidades seleccionan e intercambian las semillas de cultivos de subsistencia y, por tanto, de aquellas variedades con características óptimas para determinados usos.

Bastude et al (2007) (citado por Tapia, 2015) resaltan las importantes implicaciones que tiene la dinámica del flujo de semillas entre agricultores sobre la conservación de recursos genéticos. Sánchez (2014), manifiesta que algunos cultivos como el maíz, promueven la conservación in situ, para lo cual, los campesinos seleccionan, reproducen y siembran la semilla en la propia finca, intercambian semillas y comparten conocimientos y experiencias entre campesinos. Los cultivos específicos y variedades se conservan a través de su utilización, que está ligada al estilo de vida, incluyendo hábitos alimenticios y preferencias por ciertos alimentos. La introducción de nuevos cultivos, cambio en hábitos alimenticios y preferencias en la preparación de alimentos, ha tenido un impacto directo en el mantenimiento y conservación de la agrobiodiversidad (Padmanabhan, 2005). La dieta de los pueblos tiene dimensiones sociales y culturales. La identidad cultural de las comunidades altoandinas tiene mucho que ver con la alimentación. Los saberes ligados a la culinaria andina son acumulados por las mujeres indígenas y campesinas, que se han convertido en transmisoras de una cultura rica, que promueve el uso tradicional de la agrobiodiversidad y el rescate de los saberes gastronómicos andinos (Carrera, 2012). Zimmerer (2014), menciona que la significativa variación del uso de la agrobiodiversidad y, específicamente, del maíz, a través de las preparaciones culinarias de los alimentos y bebidas localmente comunes, influye en el número de diversas razas criollas de maíz cultivado en Tarata – Arbieto, Bolivia. De igual forma, indica que cada variedad es utilizada para una preparación culinaria específica e importante en la zona, por lo que la variación y la variedad de usos de consumo, ejerce una influencia fuerte y positiva sobre la conservación de la agrobiodiversidad.

Carrera (2012), señala que el conocimiento de los diferentes usos y aplicaciones de los cultivos en las comunidades indígenas, es transmitido de generación en generación y ha sido mantenido por varios años, como parte de la cultura propia de la comunidad. Lamentablemente, aspectos como la creciente falta de interés en estas prácticas culturales, por parte de las nuevas generaciones, está haciendo que estos conocimientos ancestrales se estén perdiendo.

2.3 TÉCNICAS DE INVESTIGACIÓN PARTICIPATIVA Para el levantamiento de información, las técnicas de investigación participativa han sido un aliado y se han utilizado en varios estudios relacionados con la agrobiodiversidad. Por citar algunos ejemplos, Lores, Leyva y Tejeda (2008), utilizaron encuestas formales y entrevistas semiestructuradas a los productores para la evaluación espacial y temporal de la agrobiodiversidad en los sistemas campesinos de la comunidad “Zaragoza” en La Habana.

De igual forma, esta metodología fue utilizada por Quelca (2011), en un estudio orientado a determinar la agrobiodiversidad de cultivos andinos en la Comunidad de Titijoni, en Bolivia.

Guerra (2012), indica que las herramientas de análisis y diagnóstico de los sistemas de producción emplean un enfoque sistémico y permiten realizar un análisis holístico y en varios niveles. Es por esto que, en el estudio “Cayambe: Entre la agroempresa y la agrobiodiversidad: Trabajo asalariado y conservación de los sistemas productivos”, para la investigación de campo, la autora utilizó herramientas como las entrevistas abiertas y semiestructuradas con informantes clave como líderes campesinos y jefes de familia.

2.4 RIQUEZA, DIVERSIDAD Y ABUNDANCIA DE ESPECIES La riqueza de especies y su abundancia son los dos componentes de la diversidad. Estos atributos están relacionados con la diversidad de las comunidades, así como su estructura cuantitativa (Valverde y Cano-Santana, 2005). La diversidad de especies es una medida de la diversidad dentro de una comunidad ecológica que incorpora dos aspectos: La riqueza de especie (número de especies en una comunidad) y la uniformidad de la abundancia de especies. La diversidad de especies es uno de los componentes del concepto de biodiversidad. La diversidad de especies está influenciada por la riqueza de especies. Si todos los demás aspectos son iguales, las comunidades con más especies son consideradas más diversas. De igual forma, está también influenciada por la abundancia relativa de individuos en las especies 24

encontradas en la comunidad ecológica. Las comunidades con menor variación en abundancia relativa de especies, son consideradas más "homogéneas" que una comunidad con mayor variación en abundancia relativa (McGinley, 2014). La abundancia de una especie, se refiere al número de individuos de una especie en una comunidad o sitio específico. La abundancia de la especie es una de las medidas más usadas en ecología (Noss, 1990). La dominancia, por otra parte, es la proporción de especies que son muy abundantes en la comunidad (Valverde y Cano-Santana, 2005).

2.5 ÍNDICES PARA EVALUAR AGROBIODIVERSIDAD Como lo manifiestan Leyva y Lores (2012), de forma general, los estudios de agrobiodiversidad se han enfocado en el uso de índices diseñados para estudios de ecosistemas no intervenidos (diversidad Alfa, Beta y Gamma), siendo poco funcionales para caracterizar la agrobiodiversidad y sus funciones. Por esta razón, los mismos autores, establecieron nuevos índices que permiten cuantificar la agrobiodiversidad desde un punto de vista de la diversidad utilitaria, considerando las necesidades de alimentación humana, mediante un análisis individual del comportamiento espacial y temporal de la agrobiodiversidad.

Los índices para la evaluación de biodiversidad han sido ampliamente utilizados. Autores como Lores et al. (2008) han utilizado los índices de diversidad Shannon – Wiener, de riqueza Margalef y de dominancia de Simpson en estudios relacionados con la evaluación espacial y temporal de la agrobiodiversidad en sistemas campesinos en Cuba. De igual forma, Meerman (2004), empleó índices de diversidad para la evaluación ecológica de la Reserva Forestal Río Columbia, luego del paso del huracán Iris. He y Hu (2005), desarrollaron una relación analítica entre el parámetro de la biodiversidad de Hubbell y el índice de diversidad de Simpson, permitiendo concluir que los patrones de diversidad de la metacomunidad puede ser descrita por el índice de Simpson. Camus (2008) aplicó los índices de Simpson y Shannon en el estudio de diversidad, distribución y abundancia de especies en ensambles entermareales rocosos en Chile, logrando determinar los patrones de variación de algunas especies.

El Instituto de InvestigaciĂłn de Recursos BiolĂłgicos Alexander Von Humboldt (s.f.), seĂąala que los Ăndices de evaluaciĂłn de diversidad representan una ventaja al ayudar a resumir la informaciĂłn en un solo valor y dar la posibilidad de unificar cantidades con el objetivo de realizar comparaciones.

2.5.1 Ă?ndice de Shannon - Wiener

Ă&#x2030;ste es un Ăndice de equidad que mide la biodiversidad especĂfica, tomando en cuenta la abundancia de cada especie y la uniformidad con que se encuentran distribuidas estas especies. Shannon â&#x20AC;&#x201C; Wiener asume que todas las especies estĂĄn representadas en las muestras e indica la uniformidad en abundancia, considerando todas las especies muestreadas. El Ăndice estĂĄ dado por la fĂłrmula expresada en la EcuaciĂłn 1. đ??ť = đ?&#x203A;´ đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x2013; đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;&#x201D; đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x2013; EcuaciĂłn 1. Ă?ndice de Shannon â&#x20AC;&#x201C; Wiener.

En donde â&#x20AC;&#x153;piâ&#x20AC;?, es la proporciĂłn (o abundancia) de cada especie de la poblaciĂłn y â&#x20AC;&#x153;logâ&#x20AC;? es la abreviatura de logaritmo (que puede ser de base 10, 2 o â&#x20AC;&#x153;eâ&#x20AC;?) y la sumatoria es sobre la especie de la poblaciĂłn (Somarriba, 1999). El Ăndice de Shannon = Wiener asume que todas las especies estĂĄn representadas en las muestras y que el muestreo fue aleatorio para todos los individuos. Ă&#x2030;ste Ăndice puede verse fuertemente influenciado por las especies mĂĄs abundantes. Cuando hay una sola especie, el valor del Ăndice serĂĄ de cero (Instituto de InvestigaciĂłn de Recursos BiolĂłgicos Alexander Von Humboldt, s.f.). Meerman (2004), sostiene que el Ăndice de Shannon es, probablemente, el Ăndice mĂĄs ampliamente utilizado en la comunidad cientĂfica ecolĂłgica.

2.5.2 Ă?ndice de Simpson El Ăndice de Simpson manifiesta la probabilidad de que dos individuos tomados al azar de una muestra sean de la misma especie. Este Ăndice depende de la importancia de las 26

especies mĂĄs dominantes (Lande, 1996). EstĂĄ dado por la siguiente fĂłrmula indicada en la EcuaciĂłn 2. đ?&#x2018;&#x2020;

đ??ˇ đ?&#x2018;&#x2020;đ?&#x2018;&#x2013; = â&#x2C6;&#x2018; đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x2013; 2 đ?&#x2018;&#x2013;=1

EcuaciĂłn 2. Ă?ndice de Simpson.

En donde â&#x20AC;&#x153;piâ&#x20AC;? es igual a la abundancia proporcional de la iĂŠsima especie, representa la probabilidad de que un individuo de la especie i estĂŠ presente en la muestra, siendo entonces la sumatoria de pi igual a 1.

El Instituto de InvestigaciĂłn de Recursos BiolĂłgicos Alexander Von Humboldt. (s.f.), manifiesta que para una riqueza dada, el Ăndice de Simpson aumenta con la equidad y para una equidad dada, el Ăndice se incrementa con la riqueza. Por lo expuesto, para una comunidad rica en especies pero poco equitativa, se puede tener un Ăndice menor que en una comunidad menos rica en especies pero con una alta equidad. La equidad puede expresarse, a travĂŠs del Ăndice de Simpson, como una proporciĂłn del valor mĂĄximo posible que adquiere, asumiendo que todos los individuos estĂĄn igualmente distribuidos entre las especies.

2.5.3 Ă?ndice de Margalef El Ăndice de Margalef supone una relaciĂłn funcional entre el nĂşmero de especies y el nĂşmero total de individuos (Instituto de InvestigaciĂłn de Recursos BiolĂłgicos Alexander Von Humboldt, s.f.).

Ă&#x2030;ste Ăndice transforma el nĂşmero de especies por muestra a una proporciĂłn a la que las especies son aĂąadidas por expansiĂłn de muestra. El Ăndice estĂĄ dado por la siguiente fĂłrmula indicada en la EcuaciĂłn 3:

đ??ˇ đ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x201D; =

đ?&#x2018;&#x2020;â&#x2C6;&#x2019;1 đ??źđ?&#x2018;&#x203A; đ?&#x2018;

EcuaciĂłn 3. Ă?ndice de Margalef.

Donde “S” corresponde al número de especies y “N” al número total de individuos (Moreno, 2001).

El valor que resulta del índice puede ser igual para dos comunidades, incluso teniendo las mismas especies ya que si, por ejemplo, en la comunidad A dos especies presentan ciertos valores, una muy abundante y la otra muy escasa, y en la comunidad B pasa lo contrario con las abundancias para las mismas dos especies, entonces el valor del índice no permitirá apreciar diferencias en las dos comunidades debido a diferencias en las abundancias individuales de las especies que se encuentran en cada una de las dos comunidades, aunque sea el mismo índice (Instituto de Investigación de Recursos Biológicos Alexander Von Humboldt, s.f.).

2.6 ANÁLISIS DE CLUSTERS El análisis de clusters es una técnica multivariante que agrupa elementos o variables tratando de lograr la máxima homogeneidad en cada grupo y la mayor diferencia entre los grupos. Este análisis ha sido ampliamente utilizado en estudios de riqueza de especies y biodiversidad (Majumder, Lodh y Agarwala, 2013; Casatti, Mendes y Ferreira, 2003).

Los clusters están formados por sitios que son similares en composición de especies. El análisis de clusters proporciona un resumen de la similitud en la composición de especies de varios sitios. Los sitios que se agrupan en el mismo cluster son más similares en la composición de especies que los sitios que se agrupan en diferentes grupos (Kindt y Coe, 2005).

El proceso del análisis de clusters comienza por el cálculo de una matriz de distancias entre todos los pares de muestras. Esto se conoce como un análisis de modo-Q. También es posible ejecutar un análisis del modo-R, que calcula distancias (similitudes) entre todos los pares de variables. En un análisis en modo-Q, la matriz de distancia es un cuadrado, matriz simétrica que expresa todas las posibles distancias por pares entre las muestras (GEOL, 2015).

2.7 COEFICIENTE DE CORRELACIÓN El coeficiente de correlación es la medida de intensidad de relación, que puede tomar valores desde -1 hasta 1, mientras más cercano a 1 sea el valor del coeficiente de correlación, ya sea positivo o negativo, más fuerte es la relación lineal entre las dos variables. Si el coeficiente es igual a 0, se concluirá que no existe relación lineal entre las variables (Velín y Medina, 2011).

2.8 PROGRAMAS PARA ANÁLISIS DE BIODIVERSIDAD Biodiversity Professional es un programa open source que permite analizar estadísticamente parámetros relacionados con biodiversidad. El programa tiene la capacidad de calcular de forma automática varios índices relacionados con la biodiversidad, incluyendo los índices de Shannon-Wiener, Margalef y Simpson. Cuándo el cálculo se ha completado, se obtiene un cuadro y figura de los resultados (McAleece, Lambshead y Paterson, 2007).

Éste software ha sido utilizado satisfactoriamente en varios estudios de biodiversidad. Nsabimana, Tuyisingize y Gasangwa (2013), emplearon Biodiversity Professional versión 2 para evaluar la abundancia, distribución y ecología de aves en Rwanda. En este estudio se calcularon índices de similitud y dendrogramas creados usando análisis de clusters. Los índices midieron el grado en que las especies y sus abundancias relativas eran compartidas entre las diferentes comunidades. De forma similar, Peredo, Parada, Vega y Barrera (2009), utilizaron éste programa para evaluar índices de diversidad y análisis de clusters en un estudio enfocado en determinar la estructura de la comunidad de mesofauna edáfica en cultivos de arándano con manejo orgánico y convencional. El software Genstat es un programa estadístico que ejecuta varias técnicas estadísticas como análisis de varianza, regresión, modelos lineales generalizados análisis multivariado y de clusters, estimación de componentes de varianza, tabulación y series de tiempo, entre otras (Rizzi, Vichi y Bock, 2013). De igual forma, Genstat permite

calcular índices de diversidad de especies, como los índices Shannon-Weiner y Margalef (Akombo, Akange y Adeymi, 2016). Los estudios de biodiversidad en los que se ha empleado el software Genstat han tenido varios enfoques. Por mencionar algunos, Zaghloul, Abdel-Wahab, Moustafa y Ali (2013) utilizaron este software en la evaluación de diferentes índices de diversidad, incluyendo los índices de Shannon-Wiener, Margalef y Simpson, con propósitos de conservación de ambientes áridos de montaña en Egipto. De igual forma, para el estudio de la biodiversidad fenotípica de una especie silvestre de pera (Pyrus mamorensis) endémica del noroeste de Marruecos, Said, Oukabli, Gaboun, Simard y Modafar (2012), emplearon el software Genstat para determinar la variación, correlación y similitud entre las diferentes accesiones estudiadas.

2.9 SISTEMAS DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA EN ESTUDIOS DE AGROBIODIVERSIDAD Los patrones de distribución de la biodiversidad de plantas se pueden cuantificar y representar cartográficamente, con el fin de determinar las relaciones con variables medioambientales. Estos estudios permiten entender la dinámica de la dispersión y la influencia de los gradientes altitudinales en la evolución de las especies vegetales andinas (Young, Ulloa, Luteyn y Knapp, 2002). El creciente avance de los SIG, ha hecho que gradualmente se vuelvan más comunes las herramientas que apoyan el estudio de los recursos genéticos y, específicamente, de la agrobiodiversidad, haciendo que la aplicación de los SIG sea casi esencial en este tipo de investigaciones (Parra, Iriondo y Torres, 2012). Los SIG han sido un componente indispensable en los modelos medioambientales (Goodchild, Steyaert y Parks, 1996). Se ha aplicado SIG, usualmente, a estudios de conservación in situ de especies en peligro de extinción en áreas protegidas. Han sido utilizados en estudios para determinar la distribución geográfica de grupos particulares de especies o para seleccionar nuevas áreas óptimas para una conservación efectiva de estas especies (Rodrigues et al., 2004).

En los últimos años, se han realizado una serie de estudios que utilizan SIG y ecogeografía para llevar a cabo, facilitar o mejorar algunas tareas relacionadas con la conservación de la agrobiodiversidad tanto in situ como ex situ. La calidad de los estudios publicados en donde se emplea SIG y ecografía y su aplicación en la conservación y uso de recursos genéticos vegetales, muestra claramente que se han popularizado de manera creciente, especialmente en países en vías de desarrollo, en donde los recursos financieros son escasos pero la agrobiodiversidad es abundante (Parra et al., 2012). Los enfoques de los SIG también han identificado los sesgos en la colección de parientes silvestres de cultivos como la papa (Solanum tuberosum) (Hijmans et al., 2000), mientras que otros estudios han proporcionado información sobre la distribución de los cultivos y sus parientes silvestres y han ayudado a encontrar áreas con abundante población de estos cultivos (Ravikanth, Ganeshaiah y Shaanker, 2002).

Los SIG tienen varias aplicaciones para la colección, conservación y uso eficiente de los recursos genéticos vegetales. Por ejemplo, se han utilizado para determinar los sitios más adecuados para la regeneración o propagación de germoplasma dependiendo de las características adaptativas de las especies (Guarino, Maxted y Sawkins, 1999) y para generar información de distribución, diversidad morfológica y diversidad ecogeográfica de maíz (Tapia, 2015), entre otros.

2.9.1 Autocorrelación Espacial El concepto estadístico de autocorrelación espacial en los SIG ha permitido la inclusión de la distribución espacial de las unidades en los modelos matemáticos. Es posible afirmar que existe autocorrelación espacial si la proximidad entre unidades es relevante para la distribución de las variables (Martori, Hoberg y Madariaga, 2008).

La autocorrelación espacial mide la concentración o dispersión de los valores de una variable en un mapa, reflejando el grado de similitud a otros objetos o actividades en unidades geográficas próximas (Goodchild, 1987, citado por CEPAL, 2014).

La autocorrelación espacial prueba la primera ley geográfica de Tobler (1970) de que "Todo está relacionado con todo lo demás, pero que las cosas cercanas están más relacionadas que las cosas distantes" (Fuenzalida, 2015, p. 444). En este sentido, el análisis de la autocorrelación espacial permite determinar si se cumple la hipótesis nula de que una variable tiene una distribución aleatoria o si, al contrario, existe una asociación significativa entre zonas vecinas (Martori et al., 2008).

2.9.1.1 Índice de Moran El índice de Moran (I de Moran o Moran’s I), mide la autocorrelación espacial con base en las ubicaciones de entidades y los valores de atributo mediante la estadística I de Moran global. El índice evalúa si el patrón expresado está agrupado, disperso o es aleatorio. Un valor positivo del índice de Moran indica una tendencia hacia el agrupamiento (clustering), mientras que un valor negativo indica una tendencia hacia la dispersión. La I de Moran puede clasificarse como: Positiva, negativa o sin autocorrelación espacial. La autocorrelación es positiva cuando los valores similares se agrupan en un mapa (GIS Geography, 2015).

El análisis ejecutado con la herramienta de autocorrelación espacial I de Moran, devuelve cinco valores: Índice I de Moran, índice esperado, varianza, puntuación z y valor P (ESRI, 2014a).

2.9.2 Modelos de Distribución Geográfica

Los modelos de distribución geográfica de especies proveen una medida del cubrimiento potencial en áreas que no están cubiertas por encuestas, constituyendo así, una herramienta indispensable en la planificación de la conservación. Estos modelos combinan puntos conocidos de la presencia de especies con capas ambientales espacialmente continuas, para inferir las necesidades ecológicas, usando generalmente algoritmos. La distribución geográfica de una especie es posteriormente predicha

mediante el mapeo del área en donde estos requerimientos ambientales coinciden (Hernandez, Graham, Master y Albert, 2006).

2.9.3 Inverse Distance Weighted

El método de interpolación Inverse Distance Weighted (IDW) es uno de los modelos determinísticos más utilizados en interpolación espacial, debido a que es relativamente rápido y de fácil procesamiento e interpretación. Se basa en el supuesto de que el valor del atributo de un punto no muestreado es el promedio ponderado de los valores conocidos en el sector, y los pesos están en relación inversa a la distancia entre el lugar de predicción y los lugares muestreados (Lu y Wong, 2008).

2.9.4 Kriging

El método de interpolación estadística Kriging, asume que la distancia o dirección entre puntos muestreados, refleja una correlación espacial, que puede ser usada para explicar variaciones en la superficie. Kriging tiene una amplia aplicabilidad en varios campos y su uso es más apropiado cuando una distancia correlacionada espacialmente es conocida (Childs, 2004).

2.9.5 Spline

Es un método de interpolación espacial que interpola una superficie raster, partiendo de puntos, usando una técnica de mínima curvatura bidimensional, resultando en una superficie más suavizada, que pasa exactamente por los puntos que sirvieron de insumo para el proceso. La herramienta Spline utiliza un método de interpolación que estima valores, utilizando una función matemática que minimiza la curvatura de la superficie (ESRI, 2014b).

2.9.6 Standard Deviational Ellipse

La herramienta Standard Deviational Ellipse o Elipse de Desviación Estándar, es la curva cerrada que se forma de la desviación estándar de las coordenadas X, por su rotación sobre el origen. La Elipse de Desviación Estándar permite crear una nueva entidad de salida de polígonos elípticos. Los valores de atributo para estos polígonos elipse incluyen coordenadas X e Y para el centro medio, dos distancias estándar (ejes cortos y largos) y la orientación de la elipse. La elipse se denomina Elipse de Desviación Estándar, debido a que el método calcula la desviación estándar de las coordenadas X y las coordenadas Y, desde el centro medio para definir los ejes de la elipse (ESRI, 2014c). 2.9.7 Herramienta “Near”

La herramienta de ArcGIS Near calcula la distancia desde cada punto en una capa hacia el punto más cercano en otra capa y registra esa distancia en un nuevo campo en la tabla de atributos de la capa de puntos. Durante el proceso, se crean dos nuevos campos en la tabla de atributos: NEAR_FID, en donde se registra el código de identificación del elemento más cercano y NEAR_DIST, que es el campo que contiene la distancia al punto, línea o polígono más cercano. (ESRI, 2014d).

3. METODOLOGÍA

3.1 ÁREA DE ESTUDIO La zona seleccionada para realizar el estudio fue Imbabura, una provincia al norte del Ecuador que, por su ubicación en la cordillera de Los Andes, presenta una serie de microclimas que han promovido el desarrollo de una variada biodiversidad. Es una provincia con amplia diversidad cultural y étnica, que mantiene tradiciones de cultivo y uso de agrobiodiversidad característicos de la zona. La provincia de Imbabura es considerada como uno de los microcentros de agrobiodiversidad del país, por la amplia variedad tanto de especies como de variedades que se cultivan en las parcelas de los campesinos. Esta riqueza en agrobiodiversidad se debe a que aún se mantienen prácticas agrícolas ancestrales y la producción está destinada, en gran parte, al autoconsumo. Todo esto está vinculado, además, a la riqueza de usos en gastronomía tradicional. (INIAP, 2005; Tapia, 2005).

La investigación se realizó en la zona altoandina de mayor elevación y comprendió todas las comunidades de la provincia de Imbabura ubicadas a una altitud superior a los 2500 msnm, en cada uno de los seis cantones que conforman la provincia: Antonio Ante, Cotacachi, Ibarra, Otavalo, Pimampiro y San Miguel de Urcuquí (Figura 1). De las 103 comunidades altoandinas de la provincia, el estudio se enfocó en las 85 comunidades, cuya principal actividad económica es la agricultura. No se consideró, en esta investigación, las comunidades altoandinas dedicadas principalmente a la ganadería. La información de campo fue recolectada entre marzo y abril del 2015.

La mayor parte de la economía de la población en la zona de estudio depende de la agricultura, orientada a productos de autoconsumo y, en un menor grado, a la comercialización.

Figura 1. Ubicación de la zona caso de estudio.

Ciertas zonas altoandinas del Ecuador, se han identificado como microcentros de diversidad agrícola, con una importante riqueza de saberes ancestrales relacionados a la agrobiodiversidad y en donde se expresan múltiples aspectos culturales vinculados a la agricultura de las comunidades indígenas (Carrera, 2012). La conservación in situ de la diversidad genética de los cultivos andinos, es importante desde el punto de vista de la sostenibilidad de la evolución continua de plantas domesticadas y de los sistemas alimentarios que garantizan la vida en las comunidades altoandinas (De Haan, Núñez, Bonierbale y Ghislain, 2010).

3.2 FLUJOGRAMA DE PROCESOS DE LA METODOLOGÍA

A continuación, en la Figura 2, se explica la secuencia de los procesos de la metodología que se siguieron en el presente estudio.

Levantamiento de información en campo

Diseño de las encuestas

Encuesta para productores y para presidentes

Procesamiento de información

Determinación de Distribución Geográfica

Riqueza y Conservación de Agrobiodiversidad

Usos de la Agrobiodiversidad

- ArcGIS Analysis Tools: Spatial Directional Distribution (Standard Deviational Ellipse) - Cartografía

- Biodiversity Pro: Indices de Shannon-Weinner, Simpson, Margalef y análisis de clusters - Cartografía

- ArcGIS Interpolation: Inverse Distance Weighted (IDW) - Cartografía

Creación bases de datos

Información correcta

Influencia de la proximidad a zonas urbanas - ArcGIS Spatial Statistics Tools: Spatial Autocorrelation (Morans I) - ArcGIS Analysis Tools: Near

Influencia de la etnia en la conservación - Análisis de correlación

Análisis y discusión de resultados

Figura 2. Flujograma de procesos seguidos en la metodología

3.3 MUESTRA Y LEVANTAMIENTO DE INFORMACIÓN Con el fin de alcanzar los objetivos propuestos en la investigación, se realizó un levantamiento de información primaria georreferenciada, a nivel de las comunidades de la provincia de Imbabura que se encuentran ubicadas a una altitud sobre los 2500 msnm, utilizando como herramientas una encuesta y un navegador GPS Garmin 550. 37

La muestra estuvo conformada por productores agrícolas en cada comunidad altoandina, cuyo número dependió del tamaño de la comunidad. A estos productores se les aplicó una encuesta que estuvo dirigida a productores. Adicionalmente, con el fin de tener información general de la comunidad, se aplicó otra encuesta a los presidentes de cada comunidad altoandina. Sin embargo, en este trabajo se presentan resultados estadísticos únicamente de las encuestas aplicadas a los productores agrícolas. El tamaño de la muestra se calculó tomando como universo el número de habitantes mayores de 18 años en cada comunidad, con el fin de guardar la proporcionalidad de la muestra en relación al tamaño de la comunidad. El levantamiento de información se enfocó en la agrobiodiversidad de cultivos destinados a la alimentación humana. Se descartó, en este estudio, la agrobiodiversidad destinada a la alimentación animal y alimentación del suelo, así como también la agrobiodiversidad complementaria (plantas medicinales).

3.4 ENCUESTAS Con el fin de recabar la información necesaria para el estudio, se utilizó como herramienta la encuesta estructurada, en vista de que constituye una técnica de investigación participativa que ha brindado buenos resultados en estudios similares (Lores et al., 2008; Quelca, 2011 y Guerra, 2012). Para la presente investigación, se diseñaron dos encuestas estructuradas. La primera dirigida a productores agrícolas y la segunda encuesta estuvo dirigida al líder de la comunidad, en este caso, el presidente o presidenta de la comunidad. La estructura de las encuestas dirigidas a productores agrícolas y a presidentes de comunidades, se presenta en los Anexos 1 y 2 respectivamente. En este estudio se presentan los resultados de la encuesta dirigida a productores agrícolas. La encuesta dirigida a presidentes de las comunidades, fue útil inicialmente para el trabajo en campo, con el fin de conocer el contexto general de la comunidad y saber en dónde están ubicados los productores agrícolas, sin embargo, en el presente documento, no se muestran resultados de las encuestas dirigidas a presidentes de las comunidades. 38

3.5 ELABORACIÓN DE LAS BASES DE DATOS Los datos levantados en campo mediante la aplicación de encuestas, fueron estandarizados y ajustados al mismo formato. Posteriormente se elaboraron tres listas depuradas de datos alfanuméricos con atributos, en Microsoft Excel: Base de datos de presidentes, base de datos de productores y base de datos de número de cultivos.

3.6 PROCESAMIENTO Esta información fue procesada en el software ArcGIS versión 10.2. Posteriormente, se elaboró cartografía a nivel provincial, cantonal y parroquial. Esta cartografía permitió analizar la distribución geográfica de los cultivos en las comunidades altoandinas de la provincia de Imbabura.

Tanto el levantamiento de información georreferenciada como la elaboración de cartografía se realizaron utilizando la Proyección Universal Transversa de Mercator (UTM), el Datum World Geodetic System (WGS) 1984 y la Zona 17 Sur.

3.7 DETERMINACIÓN DE LA DISTRIBUCIÓN GEOGRÁFICA Para determinar la tendencia de la distribución de los diferentes cultivos en la provincia de Imbabura, se determinó, primeramente la abundancia de cada especie. Se escogió esta metodología por los resultados favorables que presentó en estudios relacionados con la diversidad y riqueza de especies (Majumder et al., 2013) y porque, al conocer los cultivos más abundantes, se facilita la comprensión de su distribución geográfica al analizarlos de forma independiente.

Posteriormente, se cartografió la ubicación de los cinco cultivos más abundantes. Se empleó la herramienta de ArcGIS Directional Distribution (Standard Deviational Ellipse), dentro del menú Measuring Geographic Distribution de Spatial Statistics Tools, con el objetivo de crear elipses con base en la desviación estándar que

permitieron sumarizar las características espaciales y facilitar la interpretación de la tendencia de distribución.

La técnica Elipse de Desviación Estándar ha sido ampliamente utilizada como una herramienta versátil, dentro de los Sistemas de Información Geográfica, para delinear la distribución geográfica, mediante el cálculo de tres medidas: la ubicación estándar, la dispersión (o concentración) y la orientación (Wang, Shi y Miao, 2015).

Con el objetivo de sistematizar el geoprocesamiento, se utilizó la aplicación Model Builder de ArcGIS. La aplicación permitió optimizar tiempo y realizar un trabajo de geoprocesamiento secuencial organizado.

3.8 RIQUEZA Y CONSERVACIÓN DE LA AGROBIODIVERSIDAD Para determinar la riqueza y conservación de la agrobiodiversidad, se elaboró cartografía, utilizando simbología por cantidades sobre la capa de puntos georreferenciados de productores encuestados, con base en la variable número de cultivos. Para visualizar la riqueza de cultivos en la provincia de Imbabura, se aplicó una simbología mediante colores graduados. Los valores correspondientes a número de cultivos por productor, se presentaron en rangos.

La cartografía se elaboró para cada uno de los seis cantones de la provincia de Imbabura: Antonio Ante, Cotacachi, Ibarra, Otavalo, Pimampiro y Urcuquí, así como de las parroquias que contenían al menos una comunidad altoandina.

Para la identificación de los sitios con mayor agrobiodiversidad, se utilizó el programa de análisis estadístico de biodiversidad Biodiversity Professional versión 2 (McAleece et al., 1997). Si bien existen otras opciones para análisis estadístico de datos relacionados con biodiversidad, como el software Genstat, que se ha aplicado en varios estudios de análisis de patrones de biodiversidad (Bastos et al, 2015), se tomó la decisión de utilizar el software Biodiversity Professional debido a que se ha empleado de forma amplia y con excelentes resultados en investigaciones similares enfocadas al

estudio de abundancia, distribución y ecología de especies (Nsabimana et al., 2013; Peredo et al., 2009; Meerman, 2004).

Se realizó un cálculo de índices de agrobiodiversidad, a nivel de cada cantón de la provincia, utilizando el método de Diversidad – Equidad de Shannon - Wiener y el método de Dominancia de Simpson (Leyva y Lores, 2012), así como el índice de Margalef, con el fin de realizar una comparación de los resultados obtenidos con cada índice entre los tres métodos de cálculo estadístico aplicados. La frecuencia de cultivos encontrados en cada cantón, que fueron utilizados para el proceso, se detalla en el Anexo 3 y el proceso empleado en el software Biodiversity Professional versión 2, se describe en el Anexo 4. Se seleccionaron los índices de evaluación de diversidad Shannon – Wiener, Simpson y Margalef, debido a que han sido empleados en estudios de evaluación espacial y temporal de la agrobiodiversidad y en análisis comparativos de índices para evaluar la agrobiodiversidad (Lores et al., 2008; Leyva y Lores, 2012; Moreno, 2001; Etienne, 2005; He y Hu 2005; Hunter y Gaston, 1998; Wisley, Chalcraft, Bowles y Willig, 2005), con un desempeño satisfactorio para alcanzar los resultados propuestos en cada uno de los estudios.

Como complemento a los índices de diversidad mencionados anteriormente, se obtuvo otro parámetro estadístico, el análisis de clusters por el modo-R, para determinar la similitud entre los datos. El análisis de clusters es una metodología que ha sido empleada en investigaciones de diversa naturaleza, como por ejemplo, estudios de radiometría terrestre y vegetación de sabana (Rippstein, Sionneau, Escobar y Ramírez, 2001), riqueza de especies y diversidad de mariposas en el Sur de Asia (Majumder et al., 2013).

En la interfaz del programa Biodiversity Professional versión 2, en las columnas, que corresponden al número de muestras (samples), se colocaron los seis cantones de la provincia de Imbabura, mientras que en las filas, el número de especies (species) correspondió a al número de cultivos encontrados en cada uno de los cantones, con un total de 47 especies. El proceso seguido para el cálculo de índices se describe en el Anexo 4. 41

De igual forma, se cartografió la riqueza de especies cultivadas, es decir, riqueza de agrobiodiversidad en la provincia de Imbabura. Para el efecto se utilizó simbología por cantidades, específicamente colores graduados, tomando como valor determinante el campo número de especies (cultivos).

3.9 DETERMINACIÓN DE USOS DE LA AGROBIODIVERSIDAD La determinación de la tendencia del uso de agrobiodiversidad, se realizó mediante la aplicación de un método de interpolación espacial, debido a que éste método ha permitido mostrar, en estudios de biodiversidad, patrones ecológicos y tendencias de comportamiento de una variable determinada en un área (Norris, Fortin y Magnusson, 2014; Angulo et al, 2013; Gumiere et al, 2014). La interpolación se realizó tomando como base el valor cuantitativo de número de usos que le da cada productor encuestado a cada especie cultivada. La información cualitativa de usos de la agrobiodiversidad se incluyó también en la presentación de resultados.

Se probaron y analizaron tres métodos de interpolación espacial: Inverse Distance Weighted (IDW), Krigging y Spline. El resultado obtenido con el método Inverse Distance Weighted (IDW), con base en la variable usos de la agrobiodiversidad, fue el que mejor se ajustó a las necesidades del estudio, presentando un modelo más comprensible de distribución del uso. Este criterio coincide con lo expresado por autores como Henley (1981), citado por Tomczak (1998), quien sostiene que en comparación con otros métodos como Kriging, el método IDW es más sencillo de programar y no requiere de modelamientos previos ni información subjetiva. De igual forma, Adisoma y Hester (1995), citados por Tomczak (1998), indican que IDW proporciona una medida de la incertidumbre de las estimaciones que se relacionan directamente con los valores que se estiman, en contraste con la desviación estándar de Kriging, que se basa en el semi – variograma modelado.

Por las razones antes mencionadas, se descartaron los métodos Krigging y Spline para la determinación de usos de la agrobiodiversidad y se utilizó el método de interpolación espacial Inverse Distance Weighted (IDW). 42

3.9.1 Aplicación del método Inverse Distance Weighted (IDW) El proceso de interpolación espacial se aplicó únicamente a la zona altoandina de la provincia de Imbabura. Con base en la variable usos de la agrobiodiversidad, se aplicó el método de interpolación Inverse Distance Weighted (IDW). En el proceso, se especificó el tamaño de celda del raster de 20 metros para toda la provincia de Imbabura y de 5 a 10 metros para cada cantón, dependiendo de la escala.

3.9.2 Reclasificación del Raster Con el fin de establecer rangos de uso de la agrobiodiversidad, se realizó una reclasificación del raster resultante por método manual, en cuatro clases para la provincia de Imbabura y en tres o cuatro clases para los cantones, dependiendo de los resultados que se obtuvieron, con respecto a la variable usos de agrobiodiversidad. Se elaboró cartografía de usos de la agrobiodiversidad a nivel cantonal.

3.10 INFLUENCIA DE LA PROXIMIDAD A ZONAS URBANAS EN LA CONSERVACIÓN DE LA AGROBIODIVERSIDAD

Para determinar la influencia de la distancia a zonas urbanas con la conservación de la agrobiodiversidad, se realizó un análisis de autocorrelación espacial en ArcGIS 10.2. Para el efecto, se aplicó la herramienta de autocorrelación espacial “I de Moran” del menú Analyzing Patterns de Spatial Statistics Tools de ArcGIS. Como entidad de entrada se utilizó la ubicación de los productores, tomando como base el campo número de cultivos por productor. Posteriormente, se realizó un análisis de proximidad. La determinación de la distancia entre los puntos georreferenciados de productores agrícolas y las zonas urbanas más cercanas, se realizó mediante la aplicación de la herramienta Near del menú Promixity de Analysis Tools de ArcGIS. Para el proceso, se establecieron como entidad de entrada los puntos georreferenciados de productores y como elemento cercano, la capa de zonas urbanas, sin establecer un radio de búsqueda específico.

Finalmente, se realizó un análisis de correlación entre la variable distancia y la variable número de cultivos por productor. El cálculo realizó por el método de coeficiente de correlación de Microsoft Excel. El análisis se realizó a nivel provincial. La autocorrelación espacial ha tenido algunas aplicaciones en estudios de estimación de la pobreza infantil (CEPAL, 2014), segregación residencial de diversas categorías socioeconómicas y de grupos de población inmigrante en la ciudad de Barcelona (Martori et al., 2008), estudio de la vocación agrícola en Boyacá (Gómez y Antošová, 2015), entre otros. Otra de las razones por las que se escogió este tipo de análisis es que se contaba con más de 30 entidades (productores en este caso) y, de acuerdo a Chou (1991), un número alto de entidades es factor que garantiza confiabilidad en los resultados en la correlación espacial.

3.11. INFLUENCIA DE LA ETNIA EN LA CONSERVACIÓN DE LA AGROBIODIVERSIDAD Por sugerencia del Dr. César Tapia (C. Tapia, comunicación personal, 18 de diciembre del 2014), se determinó la necesidad de estudiar la influencia de la etnia en la conservación de la agrobiodiversidad, puesto que en estudios similares (Tapia, 2004; Tapia, 2015) relacionados con el uso sostenible de la agrobiodiversidad en el Ecuador, se encontró que las comunidades indígenas cumplen un papel importante en la conservación de la agrobiodiversidad. Este criterio es compartido por autores como Brush y Perales (2007), quienes sostienen que la etnia es un factor importante para comprender la dinámica ecológica de la diversidad de maíz en México y Williams (2016), quien encontró que los agricultores que se identifican como indígenas y afro descendientes tienden a mantener fincas más agrobiodiversas en Nicaragua. Para determinar en qué medida esta tendencia se cumple en el área geográfica del presente estudio, se realizó un análisis de regresión y correlación. Se seleccionó esta metodología, con base en el estudio realizado por Skarbø (2014), en el cuál utilizó análisis de regresión y correlación para analizar estadísticamente la relación que existe entre las variables que influyen en la conservación de la agrobiodiversidad en Cotacachi – Imbabura. Se consideraron las siguientes variables:

1) Proporción de población indígena encuestada en cada cantón. 2) Índice de cultivos respecto a la población La influencia de la etnia sobre el índice de cultivos respecto a la población, tiene que estar medida, necesariamente, en función de la presencia o ausencia de la etnia específica, en este caso, la etnia indígena (J. Romero, comunicación personal, 1 de diciembre del 2015). La presencia de etnia indígena se determinó como un porcentaje respecto a la población total, entendiéndose como población total, para este caso, el número de productores encuestados, más no el número de habitantes censados. Dentro de esa población, se tuvo una fracción que fue de etnia indígena, y esa es la que se expresó como porcentaje, en cada cantón. Para obtener la proporción de población indígena encuestada, se dividió el número de productores agrícolas que se auto identificaron como de etnia indígena, para el total de productores encuestados en cada cantón. El índice de cultivos respecto a la población se obtuvo al dividir el número de productos agrícolas cultivados por los productores de etnia indígena, para el total de habitantes rurales del cantón. Se optó por realizar el cálculo de este índice, por cuanto en poblaciones pequeñas de encuestados, existe un menor número de cultivos, mientras que, en poblaciones grandes, este número se incrementa atendiendo a diversos factores impredecibles. En cambio, al utilizar el índice, se considera el número de productos en relación al tamaño de la población de cada cantón (J. Romero, 10 de febrero del 2016). Con el propósito de verificar en qué medida la etnia determina el grado de conservación de la agrobiodiversidad, se comparó la presencia del factor etnia con el índice de cultivos respecto a la población, empleando la herramienta estadística de regresión y correlación de Microsoft Excel.

4. RESULTADOS Y DISCUSION 4.1. RESULTADOS

4.1.1 Productores y presidentes de comunidad encuestados

La encuesta dirigida a productores se aplicó a 606 productores agrícolas, ubicados en 85 comunidades altoandinas, en las diferentes parroquias y cantones de la provincia de Imbabura, siempre y cuando se encuentren sobre los 2500 msnm. El número de productores encuestados por cantón y parroquia, se muestra en la Tabla 1 y el detalle de número de productores por comunidad, se presenta en el Anexo 5. Tabla 1. Número de productores encuestados por cantón y parroquia. Cantón

Antonio Ante

Cotacachi

Ibarra

Otavalo

Pimampiro

Urcuquí

Parroquia Natabuela San Roque Atuntaqui Apuela Imantag Quiroga Ambuquí Angochagua Ibarra La Carolina La Esperanza Otavalo González Suárez Ilumán Miguel Egas Cabezas Quichinche San Pablo San Rafael Chugá Mariano Acosta Pimampiro San Francisco de Sigsipamba Cahuasquí Pablo Arenas

Número Comunidades Altoandinas

Productores Encuestados (Por Parroquia)

1 4 1 1 2 3 3 4 5 1 3 1 8 5 6 4 6 7 4 3 4 6 3 1

9 18 4 6 10 13 26 32 43 13 13 10 64 50 40 35 63 51 18 15 13 30 22 8

Total General

Productores Encuestados (Por Cantón) 31

127

313

30 606

En la Figura 3, se presenta la ubicación de los productores encuestados en la zona altoandina de los seis cantones de la provincia de Imbabura: Antonio Ante, Cotacachi, Ibarra, Otavalo, Pimampiro y San Miguel de Urcuquí.

Figura 3. Ubicación de los productores encuestados.

Como se puede apreciar en la Figura 3, la mayor cantidad de productores agrícolas se ubican al sureste de la provincia de Imbabura, principalmente en los cantones de Otavalo, Ibarra y Pimampiro. El número de presidentes de comunidad encuestados, por cantón y parroquia, se muestra en el Anexo 6. La información proporcionada por los presidentes de comunidad fue útil para conocer el contexto de la comunidad y ubicación de los productores durante el trabajo de campo, razón por la cual los resultados no se muestran en el presente estudio. En la Tabla 2 se presenta la agrobiodiversidad que se encontró en la zona altoandina de la provincia de Imbabura, organizada por grupo de cultivo.

Tabla 2. Agrobiodiversidad cultivada en la provincia de Imbabura por grupo de cultivo. Grupo

Nombre Común

Arveja Chocho Fréjol Leguminosas Garbanzo Haba Lenteja Avena Cebada Gramíneas Maíz Trigo Camote Jícama Mashua Melloco Raíces y Tubérculos Oca Papa Zanahoria blanca Zanahoria amarilla Quinua Quenopodiáceas y Amarantáceas Amaranto Aguacate Babaco

Frutales

Cucurbitáceas

Hortalizas

Capulí Ciruelo Durazno Frutilla Granadilla Limón Mandarina Manzana Mora Taxo Tomate de árbol Uvilla Sambo Zapallo Acelga Ajo Brócoli Cebolla Col Coliflor Lechuga Papanabo Rábano Remolacha Tomate de mesa

Nombre Científico

Pisum sativum L. Lupinus mutabilis Sweet. Phaseolus vulgaris L. Cicer arietinum L. Vicia faba L. Lens culinaris Medik. Avena sativa L. Hordeum vulgare L. Zea mays L. Triticum spp. Ipomea batatas L. Smallanthus sonchifolius Rob. Tropaeolum tuberosum Ullucus tuberosus Loz. Oxalis tuberosa Solanum tuberosum L. Arracacia xanthorrhiza Bancr. Daucus carota L. Chenopodium quinoa Willd. Amaranthus spp. Persea americana Mill. Carica pentagona (Carica x heilbornii) Prunus serotina var. capuli (Cav.) Prunus domestica Prunus persica Fragaria sp. Passiflora ligularis L. Citrus limon L. Citrus reticulata Pyrus malus L. Rubus glaucus Benth. Passiflora tarminiana Solanum betaceum Cav. Physalis peruviana Cucurbita ficifolia Cucurbita maxima Dutch. Beta vulgaris var. cicla Allium sativum L. Brassica oleracea var. italica Allium cepa Brassica oleracea var. viridis Brassica oleracea var. botrytis Lactuca sativa L. Brassica rapa Raphanus sativus L. Beta vulgaris var. rapacea Solanum lycopersicum

En el estudio se encontró que existen 47 especies agrícolas cultivadas en la provincia de Imbabura. Como se puede apreciar en la Tabla 2, entre los cultivos registrados, 14 especies se clasifican dentro de los frutales, 11 son del grupo de las hortalizas, ocho 48

especies corresponden a raíces y tubérculos, seis de estas especies se ubican en el grupo de las leguminosas, cuatro en el grupo de las gramíneas, dos especies en el grupo de las quenopodiáceas y amarantáceas y dos especies corresponden a cucurbitáceas.

4.1.2 Distribución de la Agrobiodiversidad

En la Tabla 3 se presenta la abundancia porcentual de las especies cultivadas en la zona altoandina de la provincia de Imbabura, con respecto al total de cultivos identificados en toda la provincia. Tabla 3. Abundancia de especies, con respecto a todos los cultivos identificados.

Cultivo Maíz Papa Fréjol Haba Arveja Cebada Chocho Quinua Trigo Tomate de árbol Melloco Oca Uvilla Frutilla Granadilla Camote Col Lechuga Acelga Brócoli Otros cultivos2

Abundancia (%) 19.11 14.46 13.23 12.26 8.53 4.85 4.55 4.45 4.45 2.55 1.58 1.23 1.02 0.97 0.72 0.56 0.56 0.46 0.41 0.41 3.63

Durazno, mashua, remolacha, cebolla, ciruelo, mandarina, mora, taxo, zanahoria amarilla, coliflor, sambo, tomate de mesa, zanahoria blanca, amaranto, limón, manzana, rábano, aguacate, ajo, avena, babaco, capulí, garbanzo, jícama, lenteja, papanabo y zapallo.

La especie cultivada más abundante, como era de esperarse, es el maíz con una abundancia de 19.11%, seguido por el cultivo de papa con 14.46%, fréjol con 13.23%, haba con 12.26% y arveja con el 8.53%. En el Anexo 7 se presenta el detalle de abundancia de todas las especies cultivadas que se encontraron en este estudio. En las Figuras 4, 5 y 6, se muestra la distribución geográfica de los cinco cultivos más abundantes, así como del resto de cultivos, en la provincia de Imbabura. Como se puede observar, de forma general, la distribución de la agrobiodiversidad está muy relacionada con la distribución de las comunidades altoandinas, es decir en dónde se aplicó las encuestas. Con la metodología empleada, se encontró que la mayor agrobiodiversidad se ubica, principalmente, en la zona Sur – Este de la provincia de Imbabura, específicamente al Este del cantón Otavalo y Sur – Este del cantón Ibarra y presenta una tendencia de distribución espacial agregada, principalmente en el área entre los cantones Otavalo y Antonio Ante, en donde se localizan la mayor cantidad de comunidades. Los resultados de distribución de los cultivos que se encontraron en este estudio, están relacionados con la ubicación de las comunidades altoandinas encuestadas. Como se puede observar en la Figura 4, la distribución geográfica de los cultivos de maíz y papa, se extiende en toda la provincia con una tendencia de distribución espacial agregada, especialmente en los cantones Otavalo, Ibarra, Pimampiro y el Sur de Antonio Ante. En los cantones Pimampiro y Urcuquí, se presenta una leve tendencia al agrupamiento y en Cotacachi se observa tendencia a la dispersión.

Figura 4. Distribución geográfica de los cultivos de maíz y papa.

Figura 5. Distribución geográfica de los cultivos de fréjol y haba.

Figura 6. Distribuciรณn geogrรกfica arveja y otros cultivos.

Los cultivos de fréjol y haba (Figura 5), si bien muestran, en Otavalo, una tendencia de distribución similar a los cultivos de maíz y papa, presentan diferencias en Ibarra debido a que el nivel de agregación es menor. En el cantón Pimampiro, la distribución geográfica de estos cultivos es más bien dispersa, al igual que en Urcuquí y Cotacachi. Con respecto al cultivo de arveja (Figura 6), éste presenta una tendencia de distribución agregada, principalmente al Este del cantón Otavalo, Este del cantón Ibarra, Sur de Antonio Ante y Centro – Norte del cantón Pimampiro y una tendencia de distribución dispersa al Sur de Ibarra, así como en los cantones Cotacachi y Urcuquí. En la Figura 6, se puede observar que la distribución geográfica del resto de la agrobiodiversidad en la provincia de Imbabura, es un poco más dispersa, presentando una tendencia diferente a la de los cultivos ya mencionados. En la Figura 7 se presenta la tendencia de distribución de los cinco cultivos más abundantes en la provincia de Imbabura, representada por elipses de desviación estándar. Las elipses de desviación estándar muestran una tendencia al alargamiento, extendiéndose entre los cantones Otavalo, Antonio Ante e Ibarra, que es en donde se concentra la agrobiodiversidad de la provincia. La distribución de cultivos de haba y fréjol muestran elipses de desviación estándar que se extienden únicamente entre Otavalo y Antonio Ante, mientras que la elipse del cultivo de arveja se extiende un poco más hacia el norte.

Figura 7. Tendencia de distribución geográfica de cultivos en Imbabura.

4.1.3 Riqueza y Conservación de la Agrobiodiversidad

Los resultados correspondientes a la cantidad de cultivos por productor se muestran a continuación a nivel cantonal y, posteriormente, a escala parroquial.

4.1.3.1 Riqueza de cultivos por productor a nivel cantonal 

Cantón Antonio Ante

Los productores del cantón Antonio Ante, como se observa en la Figura 8, reportaron tener entre uno y ocho cultivos en sus parcelas, con un promedio de cinco cultivos por productor.

Figura 8. Número de cultivos por productor en el cantón Antonio Ante.

El fréjol y el maíz son los principales cultivos del cantón Antonio Ante y, usualmente, los agricultores practican rotación de cultivos entre las dos especies. Se identificaron nueve nombres locales de variedades de fréjol, seis de maíz, siete de arveja y papa y seis de haba.



Cantón Ibarra

En el cantón Ibarra, se registraron entre uno y diez cultivos por productor, como se muestra en la Figura 9, con un valor promedio de cinco cultivos por productor. Al igual que en los demás cantones de la provincia de Imbabura, en Ibarra, el maíz y el fréjol constituyen los principales cultivos. En el presente estudio se reportaron 14 nombres locales con los que se reconocen a las variedades de papa que se cultivan, 13 nombres de fréjol, 11 de maíz, ocho de cebada, siete de trigo, cinco de arveja, cuatro de haba, tres de melloco y oca, dos de quinua, tomate de árbol y uvilla. 

Cantón Cotacachi

Como se muestra en la Figura 10, en el cantón Cotacachi, se registraron entre 1 y 13 cultivos por productor, con un promedio general a nivel del cantón de cinco cultivos por productor.

Figura 9. NĂşmero de cultivos por productor en el cantĂłn Ibarra.

Las variedades de maíz que se cultivan en Cotacachi, se conocen con siete nombres locales, el camote con seis nombres, el fréjol con cinco, arveja y papa con tres, haba y zanahoria blanca con dos nombres.

Figura 10. Número de cultivos por productor en el cantón Cotacachi.



Cantón Otavalo

En el cantón Otavalo, los productores indicaron tener entre 1 y 17 cultivos en sus parcelas, como se muestra en el Figura 11, con un promedio en el cantón de cinco cultivos por productor. Los resultados indican que en Otavalo se cultiva una gran diversidad de variedades de fréjol y, por tanto, la cantidad de nombres con que comúnmente se identifica a estas variedades es 59

el más alto con un total de 24 nombres. Es destacable que únicamente en Otavalo se encontró la variedad de fréjol “Torta”, que se cultivaba años atrás, pero actualmente es cada vez más difícil encontrarla. Uno de los cultivos más importantes en Otavalo, así como en el resto de cantones es el maíz. Las variedades de maíz, al igual que de papa que se cultivan en Otavalo, se conocen con 13 nombres, la arveja y haba con 11 nombres, la cebada con siete, la frutilla con ocho, el melloco con siete, el trigo con cinco, la mashua con cinco, la quinua con cuatro y, finalmente, la uvilla, mora, chocho y oca con dos nombres.

Figura 11. Número de cultivos por productor en el cantón Otavalo.



Cantón Pimampiro

En el cantón Pimampiro, se registraron entre uno y nueve cultivos por productor, como se puede apreciar en la Figura 12, con un promedio por cantón de cuatro cultivos por productor. Las variedades de maíz que se cultiva en Pimampiro, se conocen con seis nombres locales, de igual forma, se conocen seis variedades de papa, seis de arveja, cuatro de fréjol, tres de tomate de mesa, haba y granadilla, dos de cebada, trigo, chocho y tomate de árbol. Muchos de estos cultivos han sido impulsados por proyectos y fundaciones sin fines de lucro como el Proyecto Tierra Viva de la Fundación Vibrant Village - Ecuador. 

Cantón Urcuquí

En el cantón Urcuquí, se registraron entre uno y siete cultivos por productor (Figura 13), con un promedio general en el cantón de cuatro cultivos por productor. La comunidad de Palagá, en el cantón Urcuquí, es una zona conocida por la amplia producción de arveja, incluso a nivel de toda la provincia de Imbabura. Las variedades de arveja que se cultivan en esta zona, se conocen con cuatro nombres locales. De igual forma, se cultivan siete variedades de fréjol, cuatro de cebada, tres de maíz y papa y dos de trigo y tomate de árbol. Una menor cantidad de agricultores en el cantón Urcuquí, tiene cultivos como chocho, melloco, oca y quinua, destinados, en su mayor parte, al autoconsumo.

Figura 12. NĂşmero de cultivos por productor en el cantĂłn Pimampiro.

Figura 13. Número de cultivos por productor en el cantón Urcuquí.



Riqueza Promedio de Cultivos por cantón

A continuación se muestran los valores promedio de número de cultivos por productor encontrados en cada uno de los cantones de la provincia de Imbabura.

Tabla 4. Promedio de número de cultivos por productor.

Cantón

Promedio Núm. Cultivos/Productor

1. Antonio Ante

5.00

2. Cotacachi

4.84

3. Otavalo

4.76

4. Ibarra

4.74

5. Pimampiro

4.35

6. Urcuquí

4.17

General Imbabura

4.64

Como se observa en la Tabla 4, a nivel de promedios generales por cantón, Antonio Ante presenta el mayor promedio de número de cultivos por productor, mientras que el cantón Urcuquí presenta el menor promedio.

4.1.3.2 Riqueza de cultivos por productor a nivel parroquial

La riqueza de cultivos encontrada a nivel de las parroquias en los seis cantones de la provincia de Imbabura, se especifica en la Tabla 5, en donde se muestran las comunidades con mayor diversidad, representada por el valor máximo y valor promedio de cultivos encontrados por productor. En el Anexo 8 se presentan los mapas de número de cultivos por productor en cada una de las parroquias.

Tabla 5. Valores Máximos y Promedios de Número de Cultivos por productor.

Cantón Antonio Ante Comunidad con Parroquia Mayor Diversidad

San Roque Natabuela Atuntaqui La Esperanza Angochagua Ibarra La Carolina Ambuquí

Quiroga Apuela Imantag González Suárez Miguel Egas Cabezas Otavalo San Rafael Ilumán Quichinche San Pablo Chugá Mariano Acosta Pimampiro San Francisco de Sigs. Cahuasquí Pablo Arenas

La Esperanza Los Óvalos San José de Cerotal Cantón Ibarra La Florida Chilco Pogllocunga La Florida Apangora Chaupi Pancho Chico Cantón Cotacachi Ugshapungo Guamirla Morlán San Luís de la Carbonería Cantón Otavalo Gualacata Chinchuquí Imbabuela Cuatro Esquinas Cachibiro Capilla Pamba Ilumán Bajo Yambiro Ugsha Cantón Pimampiro San Francisco de los Palmares El Alisal El Cebadal El Cedral Cantón Urcuquí San Francisco de Sachapamba Palagá

Valor Máximo por Productor (Núm. Cultivos)

Valor Promedio por Productor (Núm. Cultivos)

8 2 4

5 2 4

10 9 8 5 5 5 5

6 6 5 5 4 4 3

13 6

5 5

17 11 11

10 6 6 6

8 7 5

5 5 3

9 9 7 5

7 7 5 4

7 4

5 4

4.1.3.3 Riqueza y destino de la Agrobiodiversidad por grupo de cultivos

En la Tabla 6 se presentan las especies cultivadas encontradas por cada grupo de cultivos. Los resultados muestran que el mayor número de cultivos, es decir, la mayor riqueza de agrobiodiversidad por grupo de cultivo se encuentra en el cantón Otavalo, con 41 cultivos diferentes, conteniendo los valores más altos de número de especies en cada grupo de cultivo (Tabla 6 y Figura 14). Se puede destacar que la mayor cantidad se encuentran en el grupo de los frutales (11 cultivos), hortalizas (10 cultivos) y raíces y tubérculos (7 cultivos). Tabla 6. Riqueza de Agrobiodiversidad por grupo de cultivos en la provincia de Imbabura. Grupo de Cultivos

Antonio Ante

Cotacachi

Ibarra

Otavalo

Pimampiro

Urcuquí

Leguminosas (fréjol, arveja, chocho, haba, lenteja)

Gramíneas (avena, maíz, cebada, trigo)

Raíces y Tubérculos (jícama, papa, melloco, mashua, oca, camote, zanahoria)

Quenopodiáceas y amarantáceas (quínua, amaranto)

Frutales (aguacate, babaco, capulí, frutilla, granadilla, limón, mandarina, mora, tomate de árbol, uvilla, taxo)

Cucurbitáceas (sambo, zapallo) Hortalizas (col, coliflor, acelga, ajo, brócoli, lechuga, papanabo, rábano, remolacha, cebolla)

Total Cultivos

Figura 14. Riqueza de cultivos en la provincia de Imbabura.

En el cantón Antonio Ante (Tabla 7), se observa que la parroquia San Roque, tiene un mayor número de especies por grupo de cultivo. Tabla 7. Riqueza de Agrobiodiversidad por grupo de cultivos en el cantón Antonio Ante.

Grupo de Cultivos

Leguminosas (fréjol, arveja, haba, chocho) Gramíneas (maíz, cebada) Raíces y Tubérculos (papa) Quenopodiáceas (quinua) Frutales (tomate de árbol) Cucurbitáceas Hortalizas Total Cultivos

Parroquias Total cantón San Roque Atuntaqui Natabuela Antonio Ante Número de especies por grupo

2 1 1 1 9

1 2

1 1 1 4

2 1 1 1 9

En el cantón Cotacachi (Tabla 8), los resultados indican que la parroquia Quiroga presenta el mayor número de especies por grupo de cultivo. En Cotacachi, al igual que en Antonio Ante, la superficie dedicada a cada cultivo es, en su mayor parte, reducida, registrándose lotes menores a una hectárea. Esto es entendible, considerando que la mayor parte de la producción es destinada al autoconsumo, como se explica más adelante. Tabla 8. Riqueza de Agrobiodiversidad por grupo de cultivos en el cantón Cotacachi. Parroquias Apuela Imantag Quiroga Número de especies por grupo

Grupo de Cultivos

Leguminosas (fréjol, arveja, haba, chocho) Gramíneas (maíz, cebada) Raíces y Tubérculos (papa, melloco, camote, mashua, oca, zanahoria blanca, zanahoria amarilla) Quenopodiáceas (quinua) Frutales (tomate de árbol) Cucurbitáceas (sambo) Hortalizas (col, cebolla) Total Cultivos

Total cantón Cotacachi

2 1

3 2

4 1

4 2

1 7

1 2 14

1 0 2 15

En el cantón Ibarra (Tabla 9), los resultados indican que la parroquia Angochagua muestra el mayor número de especies por grupo de cultivo. La superficie dedicada a cada cultivo en el cantón Ibarra es, en su mayor parte menor a una hectárea, aunque en Ibarra también se registran productores con 1 o 2 ha por cultivo. Tabla 9. Riqueza de Agrobiodiversidad por grupo de cultivos en el cantón Ibarra

Grupo de Cultivos

Leguminosas (fréjol, arveja, chocho, haba, garbanzo) Gramíneas (maíz, cebada, trigo) Raíces y Tubérculos (papa, melloco, mashua, oca, camote) Quenopodiáceas y amarantáceas (quinua, amaranto) Frutales (tomate de árbol, uvilla) Cucurbitáceas (sambo) Hortalizas (col) Total Cultivos

Ambuquí

Parroquias Angochagua Carolina Esperanza Ibarra Número de especies por grupo

Total cantón Ibarra

1 10

1 15

1 1 1 14

2 1 1 19

En el cantón Otavalo (Tabla 10), los resultados indican que la parroquia González Suárez presenta el mayor número de especies por grupo de cultivo. En general en el cantón Otavalo, la superficie dedicada a la mayoría de cultivos es reducida y los lotes de cultivos destinados a autoconsumo son menores a una hectárea. Por el contrario, una minoría de productores que están enfocados mayormente en la comercialización, tienen entre una y cuatro hectáreas de terreno dedicadas a cultivos comerciales. Tabla 10. Riqueza de Agrobiodiversidad por grupo de cultivos en el cantón Otavalo

Grupo de Cultivos

Leguminosas (fréjol, arveja, chocho, haba, lenteja) Gramíneas (avena, maíz, cebada, trigo) Raíces y Tubérculos (jícama, papa, melloco, mashua, oca, camote, zanahoria) Quenopodiáceas y amarantáceas (quinua, amaranto) Frutales (aguacate, babaco, capulí, frutilla, granadilla, limón, mandarina, mora, tomate de árbol, uvilla) Cucurbitáceas (sambo, zapallo) Hortalizas (col, coliflor, acelga, ajo, brócoli, lechuga, papanabo, rábano, remolacha, cebolla) Total Cultivos

González Ilumán S.

Parroquias Miguel Otavalo Quichinche Egas Número de especies por grupo

San Pablo

San Rafael

Total cantón Otavalo

En el cantón Pimampiro (Tabla 11), los resultados indican que la parroquia Pimampiro presenta el mayor número de especies por grupo de cultivo. La superficie dedicada a la mayoría de cultivos, en el cantón Pimampiro es, en general, menor a una hectárea, a excepción de los cultivos de frutales. En el cantón Pimampiro existe una mayor cantidad de cultivos de frutales, en comparación al resto de cantones de la provincia de Imbabura. En su mayor parte, los frutales en el cantón están destinados a la comercialización. Como se verá más adelante, debido a la ubicación, los productos del cantón se comercializan, casi exclusivamente, en el mercado local de Pimampiro.

Tabla 11. Riqueza de Agrobiodiversidad por grupo de cultivos en el cantón Pimampiro.

Grupo de Cultivos

Leguminosas (fréjol, arveja, chocho, haba) Gramíneas (maíz, cebada, trigo) Raíces y Tubérculos (papa, melloco, mashua, oca) Quenopodiáceas y amarantáceas (quinua) Frutales (aguacate, ciruelo, durazno, granadilla, mandarina, manzana, mora, taxo, tomate de árbol, uvilla) Cucurbitáceas Hortalizas (tomate de mesa) Total Cultivos

Chugá

Parroquias Mariano Acosta Pimampiro Sigsipamba Número de especies por grupo

Total cantón Pimampiro

1 10

1 23

En el cantón Urcuquí (Tabla 12), de acuerdo a los resultados del estudio, la parroquia Cahuasquí tiene el mayor número de especies por grupo de cultivo. La superficie dedicada a cultivo, en el cantón Urcuquí es reducida y no llega a sobrepasar en la mayoría de casos los 5000 m2. Al igual que en Pimampiro, la producción destinada a comercialización se vende en mercados locales y en ciertos casos se expende en el mercado de Ibarra. Tabla 12. Riqueza de Agrobiodiversidad por grupo de cultivos en el cantón Urcuquí.

Grupo de Cultivos

Leguminosas (fréjol, arveja, chocho, haba) Gramíneas (maíz, cebada, trigo) Raíces y Tubérculos (papa, melloco, oca) Quenopodiáceas y amarantáceas (quinua) Frutales (tomate de árbol) Cucurbitáceas Hortalizas (tomate de mesa) Total Cultivos

Parroquias Cahuasquí Pablo Arenas Número de especies por grupo

Total cantón Pimampiro

3 3

1 1

3 3

1 12

1 6

1 12

4.1.3.4. Índices de Diversidad para determinar la Conservación de la Agrobiodiversidad A continuación se presentan los resultados de los índices Shannon – Weiner, Simpson y Margalef, calculados con el software Biodiversity Professional versión 2, así como un 70

análisis de clusters para determinar el porcentaje de similitud entre los cultivos de cada cantón. Para el cálculo de los índices de diversidad, se registraron un total de 47 cultivos (especies) diferentes en los seis cantones de la provincia de Imbabura. En la Tabla 13, se detallan los valores de diversidad Shannon (H’), Simpson (D) y Margalef (M).

Tabla 13. Índices de Diversidad para especies. Índices

A. Ante

Cotacachi

Ibarra

Otavalo

Pimampiro

Urcuquí

Shannon H’ Log Base 10

0.848

1.050

1.014

1.089

1.118

0.931

Shannon Hmax Log Base 10

0.954

1.204

1.279

1.602

1.322

Shannon J’

0.888

0.872

0.793

0.680

0.845

0.931

Simpson Diversity (D)

0.15

0.105

0.121

0.115

0.095

0.119

24.384

23.657

17.005

15.307

20.975

22.759

Margalef M Base 10

Los resultados (Tabla 13) muestran que los valores del índice de Shannon (H’), varían en un rango de 0.848 en el cantón Antonio Ante, hasta 1.118 en el cantón Pimampiro. Éstos resultados indican que el cantón Pimampiro presenta una mayor diversidad Shannon, seguido por el cantón Otavalo. El cantón que presenta la mayor diversidad máxima (H max) es Otavalo. Con respecto a la homogeneidad (Shannon J’), todos los cantones presentan valores relativamente altos, aunque es el cantón Urcuquí el que presenta el mayor valor (0.931), sugiriendo que las especies cultivadas en este cantón son las más similares entre sí, es decir existe una menor diversidad de cultivos dentro del cantón. Los valores de índice de dominancia de Simpson (D), varían en un rango que va desde 0.095 en el cantón Pimampiro, hasta 0.15 en el cantón Antonio Ante. Estos resultados sugieren que en Pimampiro, las especies cultivadas son más diversas y existe una menor probabilidad de que al tomar dos cultivos al azar, éstos pertenezcan a la misma especie. Por el contrario, la diversidad de especies en el cantón Antonio Ante es menor y los resultados indican que hay una mayor posibilidad de que al tomar dos cultivos al azar, éstos sean de la misma especie. 71

Los resultados del índice de Margalef fluctúan entre 15.307 en el cantón Otavalo y 24.384 en el cantón Antonio Ante. Estos resultados, al ser mayores que 5, muestran que todos los sitios de muestreo, en este caso, todos los cantones, presentan una alta diversidad de especies. 

Análisis de Clusters

El análisis de clusters, Tabla 14 y Figura 15, muestra la similitud y diferencias en la composición las especies cultivadas registradas en los seis cantones de la provincia de Imbabura. Tabla 14. Análisis de Clusters: Matriz de similitud Cantón

A. Ante

Cotacachi

Ibarra

Otavalo

Pimampiro

Urcuquí

A. Ante

72.7273

26.3699

14.1414

51.2397

71.3513

Cotacachi

26.5546

14.7273

48.2213

65.3061

Ibarra

63.7261

33.0357

35.1219

Otavalo

21.0705

19.2857

Pimampiro

63.0037

Urcuquí

Los resultados indican que existe un 73% de similitud entre las especies (cultivos) que se registraron en los cantones Cotacachi y Antonio Ante, siendo esta la mayor semejanza encontrada entre los seis cantones.

Figura 15. Análisis de clusters (similitud).

La menor similitud en composición de especies se encontró entre los cantones Antonio Ante y Otavalo, con un porcentaje de similitud de 14.14%. En la Figura 15, también se distingue la agrupación por una parte de los cantones Otavalo e Ibarra en un grupo y, por otra parte, de los cantones Pimampiro, Urcuquí, Cotacachi y Antonio Ante en un segundo grupo. Estos resultados sugieren que hay una mayor similitud de las especies cultivadas dentro de cada uno de los dos grupos y una menor similitud entre los dos grupos de cantones. 4.1.4. Determinación de Usos Culinarios

Los resultados obtenidos con la presente investigación, indican que existe una amplia variedad de usos culinarios que se dan a los productos cultivados en la provincia de Imbabura. A continuación se presentan los resultados obtenidos tanto a nivel cantonal como a nivel parroquial.

4.1.4.1 Usos de Agrobiodiversidad a nivel provincial

Los usos culinarios de la agrobiodiversidad están relacionados con preparaciones propias de la zona, que permiten conservar ciertas variedades por la importancia que tienen en el contexto cultural de las comunidades altoandinas.

Figura 16. Rangos de usos de la agrobiodiversidad en la provincia de Imbabura.

La Figura 16 muestra la riqueza de usos en la provincia de Imbabura, en donde se destacan zonas con una mayor riqueza, es decir, mayor cantidad de usos por cada cultivo. Las comunidades que registran una mayor riqueza de usos a nivel de toda la provincia de Imbabura son Ángel Pamba, Ilumán Bajo y San Luís de Agualongo en la parroquia de Ilumán, La Florida y San Clemente en La Esperanza y la comunidad de Ugshapungo en Quiroga.

4.1.4.2 Usos de Agrobiodiversidad a nivel cantonal  Cantón Antonio Ante Los resultados muestran que, en el cantón Antonio Ante, el mayor número de usos de agrobiodiversidad se concentra en la parroquia Natabuela, específicamente en las

comunidades de Los Óvalos y Pucará Bajo. La tendencia de usos, producto del proceso de interpolación espacial, se muestran en el Figura 17.

Figura 17. Rangos de usos de la agrobiodiversidad en el cantón Antonio Ante.



Cantón Cotacachi

En el cantón Cotacachi (Figura 18) se puede observar que la mayor riqueza de usos de agrobiodiversidad se concentra en Quiroga, específicamente en la comunidad Ugshapungo, seguida por las comunidades de Guamirla en Apuela y Morlán en Imantag. 75

Figura 18. Rangos de usos de la agrobiodiversidad en el cantón Cotacachi.

Uno de los cultivos más importantes para la seguridad alimentaria del cantón Cotacachi es el maíz. En promedio, el 83% del maíz producido por los agricultores encuestados, se destina para el autoconsumo, un 13% de la producción se guarda para semilla y únicamente el 4% se comercializa internamente en las comunidades o en los mercados de Cotacachi y Otavalo.



Cantón Ibarra

La mayor riqueza de usos de agrobiodiversidad en el cantón Ibarra se concentra en las comunidades de La Florida y San Clemente, en la parroquia La Esperanza (Figura 19), seguidas por las comunidades Cochas y La Rinconada en Angochagua y Huaranguicito y Pogllocunga en Ibarra.

Figura 19. Rangos de usos de la agrobiodiversidad en el cantón Ibarra.



Cantón Otavalo

En el cantón Otavalo, por tener una mayor cantidad de cultivos, la riqueza de usos de agrobiodiversidad se encuentra distribuida en varias comunidades. El mayor número de usos de la agrobiodiversidad se encuentra en las comunidades Ángel Pamba, Ilumán Bajo y San Luís de Agualongo, en la parroquia Ilumán, con hasta cinco usos por cultivo. A estas 77

comunidades les siguen otras varias comunidades pertenecientes a las parroquias Miguel Egas Cabezas, San Rafael, Otavalo, Quichinche y San Pablo, en donde se registran hasta cuatro usos por cada cultivo. Los rangos de usos de agrobiodiversidad en Otavalo, así como la tendencia de usos, producto de la interpolación, se muestran en la Figura 20.

Figura 20. Rangos de usos de la agrobiodiversidad en el cantón Otavalo.



Cantón Pimampiro

En el cantón Pimampiro, como se puede observar en la Figura 21, la mayor riqueza de usos de agrobiodiversidad se encuentra en la comunidad Yanahaca de la parroquia Mariano Acosta, con hasta cuatro usos por cultivo, seguida por las comunidades Chugá y San Francisco de los Palmares en Chugá; Colimburo y La Armenia en Pimampiro y El Cedral, La Floresta, Ramos Danta y San Vicente en la parroquia de San Francisco de Sigsipamba, con hasta tres usos por cultivo.

Figura 21. Rangos de usos de la agrobiodiversidad en el cantón Pimampiro.



Cantón Urcuquí

Como se representa en la Figura 22, la mayor riqueza de usos de agrobiodiversidad en el cantón Urcuquí se localiza en las comunidades de Guañibuela y San Francisco de Sachapamba, en la parroquia Cahuasquí y en la comunidad Palagá, de la parroquia Pablo Arenas. 79

Figura 22. Rangos de usos de la agrobiodiversidad en el cantón Urcuquí.

4.1.5. Influencia de la Etnia en la Conservación de la Agrobiodiversidad

A nivel de cada cantón de la provincia, Otavalo muestra la mayor población indígena, pues el 98% de los encuestados en cantón, se auto-identifica como de etnia indígena. En Antonio Ante, el 96% de los encuestados indica ser de etnia indígena. De igual forma, el 89% de los encuestados en Ibarra, el 79% Cotacachi, el 53% en Urcuquí y el 41% de los encuestados en Pimampiro se auto-identifica como de etnia indígena (Figura 23). 80

120% 100%

98%

96% 89%

79%

80%

59%

60% 41%

53%

47%

40%

Indígenas Mestizos

21%

20%

11%

0% Antonio Ante

Cotacachi

Ibarra

Otavalo

Pimampiro

Urcuqui

Figura 23. Porcentaje de etnias indígena y mestiza en los cantones de Imbabura.

Como se puede observar en la Figura 23, en los cantones Pimampiro y Urcuquí, se registró la menor brecha entre etnia indígena y mestiza y los porcentajes son cercanos al 50%, a diferencia del resto de cantones de la provincia. A continuación se presentan los resultados de la influencia de la etnia en la conservación de la agrobiodiversidad, mediante un análisis de correlación, basado en los valores que se muestran en la Tabla 15. Tabla 15. Cálculo de correlación entre etnia y conservación de agrobiodiversidad.

Proporción de Cantón

Población Indígena (%)

Índice de Cultivos respecto a población

Antonio Ante

0.000674703

Cotacachi

0.001218417

Ibarra

0.001520712

Otavalo

0.002014652

Pimampiro

0.008554648

Urcuquí

0.00210135

La Figura 24 muestra la correlación que existe entre la etnia indígena y la conservación de la agrobiodiversidad. 81

CORRELACIÓN ETNIA - CONSERVACIÓN Índice de Cultivos vs Población

0,009 0,008 0,007

0,006 0,005

PROPORCIÓN POBL. INDIGENA

0,004

Lineal (PROPORCIÓN POBL. INDIGENA )

0,003 0,002 0,001 0 0%

50% 100% Proporción Población Indígena

150%

Figura 24. Correlación de la etnia indígena en la conservación de la agrobiodiversidad. Fuente: Basado en datos de INEC, 2010.

Al realizarse el análisis de correlación entre las variables Proporción de Población Indígena por cantón e Índice de Cultivos respecto a la población, con los datos que se presentan en la Tabla 15, se obtiene como resultado un valor de correlación de -0.7677367. Este resultado muestra que existe una correlación inversa entre las variables.

4.1.6 Influencia de la Proximidad a Zonas Urbanas en la Conservación de la Agrobiodiversidad

El resultado de la aplicación del análisis de autocorrelación espacial I de Morán se presenta en las Figuras 25 y 26. De acuerdo a los resultados, el z – score con un valor de 2.80 se ubica en el extremo derecho de la campana de Gauss. Según el índice de Moran (0.25), z – score (2.80) y p – value (0.005), se rechaza la hipótesis nula de distribución aleatoria y se reconoce la existencia de un patrón de distribución espacial de la cantidad de cultivos por productor, es decir, se confirma la tendencia al agrupamiento (clustering).

Figura 25. Reporte de autocorrelación espacial.

Figura 26. Resumen de la aplicación del Índice de Morán.

La aplicación de la herramienta “Near” permitió calcular la distancia de cada punto georreferenciado hacia la zona poblada más cercana. La ubicación de los puntos con 83

respecto a las zonas urbanas se presenta en la Figura 27 y los valores de distancia en detalle se muestran en el Anexo 9.

Fuente Mapa Base: Esri Basemap Street (Esri, OpenStreetMap Contributors y GIS User Community) Figura 27. Proximidad de los predios a zonas urbanas

El resultado del cálculo del coeficiente de correlación entre las variables número de cultivos y distancia a zonas urbanas es de 0.14912602. Este valor representa una correlación positiva muy baja, mostrando una leve tendencia a que la mayor agrobiodiversidad se encuentra en las áreas más distantes de las zonas urbanas.

4.2. DISCUSIÓN 4.2.1. Distribución de la Agrobiodiversidad Los resultados obtenidos en este estudio muestran que las 47 especies agrícolas cultivadas que se registraron en la zona altoandina de la provincia de Imbabura, presentan una tendencia de distribución espacial agregada. Esto puede deberse, probablemente, a que la producción agrícola tiende a concentrarse en las comunidades campesinas y en las zonas que disponen de agua de riego. Estos factores pueden limitar la distribución amplia de especies en otras zonas geográficas. Es importante indicar, además, que la distribución de la agrobiodiversidad está influenciada por la distribución de las comunidades en donde ésta agrobiodiversidad es cultivada y que es, justamente, en donde se aplicó las encuestas.

Otro factor que puede favorecer la distribución espacial agregada son las condiciones climáticas y edáficas como temperatura, precipitación, porcentaje de pendiente del terreno, y fertilidad del suelo, entre otras. Este aspecto puede promover la formación de microcentros de diversidad. Al respecto, según COPISA (2012), en la provincia de Imbabura, se han identificado importantes microcentros de diversidad en el cantón Cotacachi, alrededores del lago San Pablo en Otavalo, comunidades de Pimampiro y Urcuquí y comunidades cerca de Ibarra (Yuracruz), así como comunidades de Otavalo, sugiriendo una tendencia a la distribución agregada. Estos resultados coinciden con lo encontrado en la presente investigación, pues se identificaron microcentros de agrobiodiversidad alrededor del lago San Pablo, en la parroquia González Suárez, en donde se registraron valores máximos de 17 cultivos por productor y en el cantón Cotacachi, se encontraron hasta 13 cultivos por productor en la parroquia Quiroga. De igual forma, valores altos se encontraron en diversas parroquias de los cantones de Urcuquí, Ibarra, Otavalo y Pimampiro.

En respuesta a la pregunta general de investigación: ¿Cuáles son las áreas geográficas de la zona altoandina de Imbabura en donde existe una mayor concentración y estado de conservación de la agrobiodiversidad?, se encontró que las zonas más agrobiodiversas se localizan, principalmente en el cantón Otavalo. Los resultados de riqueza de 85

agrobiodiversidad de la presente investigación muestran que en Otavalo se registran casi todas las especies encontradas en este trabajo. De las cuarenta y siete especies cultivadas registradas en la provincia, en éste cantón no se encontraron únicamente las siguientes especies: Ciruelo, durazno, manzana, taxo, tomate de mesa y garbanzo. 4.2.2. Riqueza y Conservación de la Agrobiodiversidad Todas las especies que se encontraron en la provincia de Imbabura se consideran especies comúnmente cultivadas y no se encontraron especies de rara ocurrencia. Tomando en cuenta la frecuencia de aparición o abundancia (Tabla 3), se puede afirmar que las especies cultivadas más importantes en zona altoandina de la provincia de Imbabura, en orden descendente, son el maíz, papa, fréjol, haba, arveja, cebada, chocho, quinua, trigo, tomate de árbol, melloco, oca y uvilla. Este resultado se asemeja a lo manifestado por COPISA (2012), que indica que especies como el fréjol, maíz, camote, quinua, chocho, amaranto, sambo, zapallo, melloco, oca, jícama, zanahoria blanca y frutas, son las especies más cultivadas en los microcentros de diversidad de la provincia de Imbabura. Según Lores et al. (2008), la diversidad de cultivos tiene un valor estratégico en la economía campesina y a esto se debe su importancia y frecuencia de aparición. El fréjol y el maíz son los principales cultivos en todos los cantones de la provincia de Imbabura, debido a que las condiciones climáticas de la zona altoandina son óptimas para su cultivo. Además, el contexto cultural de la provincia ha permitido que estos cultivos se mantengan y tradicionalmente se siembren de generación en generación y usualmente, los agricultores practican rotación de cultivos entre las dos especies. Autores como Tapia (2015), sostienen que en el Ecuador, el maíz es uno de los principales cultivos tanto por la superficie sembrada, como por su importancia que tiene en la alimentación de la población altoandina rural. Los resultados del presente estudio, confirman la importancia del maíz en la seguridad alimentaria de los pequeños productores de la zona altoandina de la provincia de Imbabura, importancia que se refleja en el número de productores que lo cultivan, la cantidad de variedades (nombres locales) y la amplia diversidad de usos que le dan al mismo.

4.2.3. Riqueza de Agrobiodiversidad por grupo de cultivos La participación de los diferentes grupos de cultivos está dominada por los frutales (Tabla 6) que es el grupo en que mayor diversidad de especies se encuentra (11 especies de frutales cultivadas), representando el 23.4% de las especies registradas. En estudios similares, también se ha encontrado que los frutales son el grupo más abundante en los agroecosistemas. Por citar algunos ejemplos, Lores et al. (2008), en un estudio sobre la evaluación espacial y temporal de la agrobiodiversidad en los sistemas campesinos de la comunidad “Zaragoza” en La Habana, encontraron que los frutales representan el 36.8% de las especies agrícolas en una localidad y el 24.7% en otra localidad, coincidiendo en los dos casos que los frutales son el grupo de especies comestibles mejor representado. A pesar de que los frutales son el grupo que contiene mayor número de especies, no representan el soporte económico de las familias campesinas en general, pues son productores específicos quienes los cultivan.

4.2.4. Conservación de la Agrobiodiversidad En respuesta a la primera y segunda pregunta parcial de investigación: ¿Es posible identificar los sitios de mayor agrobiodiversidad mediante la aplicación de índices de diversidad y dominancia? y ¿Cuál es el nivel de conservación de la agrobiodiversidad en la zona altoandina de la provincia de Imbabura?, los resultados de la investigación evidencian que el índice de Shannon (H’) muestra, en forma general, al considerar únicamente el valor numérico, que existe una baja diversidad en los cantones de Imbabura, debido a que se presentan valores menores a dos. Por otro lado, al considerar que se trata de agrobiodiversidad, en lugar de diversidad ecológica de especies, se pueden considerar valores normales para este tipo de investigación. En ese sentido, los cantones de Pimampiro (H’=1.118) y Otavalo (H’=1.089) son los que presentan la mayor diversidad Shannon, por lo tanto, los cantones con mayor diversidad. Los valores de índice de dominancia de Simpson (D), a pesar de ser en general bajos, muestran que hay una mayor probabilidad en Antonio Ante de que dos individuos, en este 87

caso cultivos, seleccionados al azar, pertenezcan a la misma especie (Etienne, 2005). Este resultado demuestra que hay una menor diversidad en los cultivos del cantón Antonio Ante. Es probable que este resultado esté, además de otros factores, influenciado por el tamaño de la muestra, pues en Antonio Ante, la mayor parte de la superficie del cantón se encuentra por debajo de los 2500 msnm, por lo que, la cantidad de comunidades encuestadas fue menor en relación a otros cantones. Los resultados del índice de Margalef fluctúan entre 15.307 en el cantón Otavalo y 24.384 en el cantón Antonio Ante. De acuerdo a Gamito (2010), la diferencia en el índice de Margalef es mayor cuando el área muestreada es menor, como es el caso del cantón Antonio Ante, que por su tamaño, el área en donde se aplicó las encuestas también fue menor. La misma autora señala que, el índice de Margalef es extremadamente sensible al área de muestreo y ésa podría ser una de las razones por las que se obtuvo este resultado.



Análisis de Clusters

El análisis de clusters muestra que la mayor similitud entre las especies cultivadas se presenta entre los cantones Cotacachi y Antonio Ante. Este resultado es de esperarse, pues en Cotacachi y Antonio Ante se encontró casi los mismos cultivos: Arveja, cebada, chocho, fréjol, haba, maíz, papa y quinua. Este resultado tiene, entre otros factores, relación con la distribución geográfica de los dos cantones, pues al encontrarse adyacentes, las condiciones edafoclimáticas, así como los antecedentes culturales son similares y, por tanto, existe una mayor tendencia a que los cultivos sean similares.

Por el contrario, la menor similitud en composición de especies se encontró entre los cantones Antonio Ante y Otavalo, pues en Antonio Ante se registraron nueve especies diferentes, mientras que en Otavalo se registraron 41 especies diferentes. Esta brecha en la cantidad de especies en los dos cantones influye para que el nivel de similitud entre especies sea bajo (14.14%). Este resultado puede deberse a que la cantidad de comunidades encuestadas en los dos cantones fue muy diferente (6 comunidades en Antonio Ante y 37 comunidades en Otavalo), debido a que casi toda la superficie del cantón Otavalo se encuentra a una altitud superior a los 2500 msnm, por lo que se aplicó la encuesta a más 88

comunidades. Por el contrario, solo una reducida parte de la superficie del cantón Antonio Ante se encuentra sobre la mencionada altitud, por tanto, en este cantón, se aplicaron encuestas únicamente a las seis comunidades altoandinas que posee. 4.2.5. Usos de la Agrobiodiversidad Existe una gran variedad de usos que los habitantes de las comunidades altoandinas dan a los productos cultivados en la provincia de Imbabura. Con respecto al uso de la agrobiodiversidad andina, muchas de las preparaciones son propias de la zona y permiten mantener ciertas variedades por la importancia que tienen en el contexto cultural. Estudios realizados por Tapia et al. (2004) durante varios años en Ecuador, Perú y Bolivia, permiten conocer que sólo el uso que se hace de los materiales da la sostenibilidad necesaria para la conservación in situ en el tiempo. Tapia (2015), sostiene que el sabor, textura y tiempo de cocción son algunos de los aspectos que los agricultores toman en cuenta para elegir las variedades que cultivan. En su mayor parte, la superficie dedicada a cada cultivo, en el cantón Antonio Ante, es reducida y muy rara vez sobrepasa la hectárea. Esto implica que la producción no es destinada al mercado a gran escala, sino a la comercialización local y al autoconsumo. Como lo menciona Guerra (2012), la agricultura familiar es el principal proveedor de alimentos básicos. Este tipo de agricultura provee una importante cantidad de productos básicos en el Ecuador. De acuerdo a los datos de la FAO y el Banco Interamericano de Desarrollo (BID) (2007), citado por Guerra (2012), la agricultura familiar en el Ecuador cubre el 64% de la producción de papa, el 85% de la producción de cebolla y el 85% de maíz suave. Las comunidades que registran una mayor riqueza de usos a nivel de toda la provincia de Imbabura son Ángel Pamba, Ilumán Bajo y San Luís de Agualongo en la parroquia de Ilumán, La Florida y San Clemente en La Esperanza y la comunidad de Ugshapungo en Quiroga. Como lo manifiestan Tapia et al. (2004), en las comunidades, existe una conservación sostenible únicamente de los cultivares que verdaderamente se usan, ya sea como alimento o como condimento o medicina. 89

El maíz es la base de la alimentación de las comunidades altoandinas (Tapia et al., 2004), esto se comprueba en los resultados de este estudio, al encontrarse que en promedio, el 83% del maíz producido por los agricultores encuestados, se destina para el autoconsumo, un 13% de la producción se guarda para semilla y únicamente el 4% se comercializa internamente en las comunidades o en los mercados de Cotacachi y Otavalo. Estos resultados permiten dar respuesta a la segunda pregunta parcial de investigación: ¿La conservación de la agrobiodiversidad está relacionada con los usos?, pues se encontró que las especies más cultivadas, como el maíz, son precisamente las especies que registran una mayor cantidad de usos culinarios. Javis y Hodgkins (1997) (citado por Tapia, 2015) sostienen que la diversidad de maíz que mantienen los agricultores representa la base de la alimentación y tiene una relación directa sobre los múltiples usos y prácticas que los agricultores dan a sus variedades. La pérdida de saberes locales sobre los usos pone en riesgo la diversidad genética. En este contexto, García y Cadima (2003) señalan que el uso y el apoyo al consumo es una forma de respaldo a la conservación in situ de las variedades nativas. Con esta premisa, es posible afirmar que la preparación de la colada morada es una de las razones por las que aún se conserva la variedad de maíz negro.

4.2.6 Influencia de la Etnia en la Conservación de la Agrobiodiversidad A diferencia de lo mencionado por Tapia et al. (2004), quienes sostienen que actualmente, la conservación de la agrobiodiversidad en el Ecuador, se realiza principalmente por las comunidades indígenas, los resultados, en este estudio, muestran que existe una correlación inversa entre la etnia y la cantidad de cultivos que mantienen los productores, es decir, en la conservación de la agrobiodiversidad (Coeficiente Correlación = -0.77). No obstante, éstas variables podrían mostrar otro tipo de correlación que no es correlación lineal. La amplitud del área geográfica considerada en este estudio, no permite tener una certeza de que sea la etnia la determinante en la conservación de la agrobiodiversidad, pues esta responde a motivaciones intrínsecas al género, al nivel de educación, entre lo más destacado.

Este resultado puede deberse a que existen otros factores que determinan la cantidad de productos que cultivan los productores, como son, por ejemplo, el mercado. Los productores que se dedican a la comercialización en mercados locales, cultivan los productos en función de la demanda, independientemente de cuál sea su etnia. Otro factor que, sin duda, influye en el cálculo del coeficiente de correlación en este estudio en particular, es la cantidad de comunidades encuestadas que es muy diferente en los seis cantones de la provincia, debido a que en cada cantón, la superficie de territorio que se encuentra sobre una altitud de 2500 msnm es diferente, por tanto la cantidad de comunidades altoandinas encuestadas fue diferente también. Un estudio de esta naturaleza debería concentrarse en localidades específicas para poder determinar, con mayor precisión, el comportamiento de la variable etnia como determinante de la conservación de la agrobiodiversidad, desde un enfoque cualitativo (O. Romero, comunicación personal, 20 de abril del 2016).

4.2.7 Influencia de la Proximidad a Zonas Urbanas en la Conservación de la Agrobiodiversidad Al encontrarse, mediante el análisis I de Morán, que los valores presentan una tendencia al agrupamiento (clustering), es posible afirmar que la conservación de la agrobiodiversidad muestra autocorrelación espacial. Este resultado es lógico, debido a que el cultivo de productos determinados y la conservación de la agrobiodiversidad, tienden a ser similares entre productores vecinos. De igual forma, las condiciones climáticas pueden favorecer el cultivo de un grupo de productos específicamente, contribuyendo así al agrupamiento. Estos resultados son similares a lo encontrado por Gómez y Antošová (2015), al aplicar el análisis I de Morán, encontraron que es muy posible que las condiciones naturales y climáticas favorezcan un tipo de producción muy similar entre zonas vecinas. El valor del coeficiente de correlación de 0.149, si bien representa una correlación positiva muy baja y, por tanto, un valor muy poco significativo, muestra una leve tendencia a que la 91

mayor agrobiodiversidad se encuentra en las áreas más distantes de las zonas urbanas, como es de suponer. Por otro lado, una de las razones para que la correlación sea baja, puede ser que muchos productores agrícolas, especialmente en el cantón Otavalo, destinan su producción a la comercialización en mercados, generalmente, ubicados en las ciudades y por esto, cultivan una mayor diversidad de productos para ofrecer a los consumidores. Por esto, mientras más cercanos a las zonas urbanas se encuentran, mayor variedad de productos cultivan. Estos resultados permiten responder a la cuarta pregunta parcial de investigación: ¿La proximidad a zonas urbanas y la etnia de los productores influye en la conservación de la agrobiodiversidad?, encontrándose, en este estudio, que la proximidad a zonas urbanas influye ligeramente en el grado de conservación de la agrobiodiversidad, en tanto que la etnia muestra una influencia inversa entre la etnia y la cantidad de cultivos que mantienen los productores.

5. CONCLUSIONES Los resultados permiten concluir que en la provincia de Imbabura existen 47 especies agrícolas cultivadas. De estas especies, 14 se clasifican dentro del grupo de los frutales, 11 son del grupo de las hortalizas, ocho especies corresponden a raíces y tubérculos, seis de estas especies se ubican en el grupo de las leguminosas, cuatro en el grupo de las gramíneas, dos especies son quenopodiáceas y amarantáceas y dos especies son cucurbitáceas. La agrobiodiversidad altoandina presenta una tendencia de distribución espacial agregada y se distribuye en las parroquias Atuntaqui, Natabuela y San Roque, en el cantón Antonio Ante. En general, presenta una distribución alargada, extendiéndose entre los cantones Otavalo, Antonio Ante e Ibarra, que es en donde se concentra la mayor agrobiodiversidad de la provincia. Las zonas más agrobiodiversas se localizan, principalmente en el cantón Otavalo, en donde se registran 41 de las 47 especies agrícolas cultivadas en la provincia de Imbabura. Esta particularidad permite considerar a Otavalo como un microcentro de diversidad en la provincia de Imbabura. La especie cultivada más abundante es el maíz con una abundancia de 19.11%, seguido por el cultivo de papa con 14.46%, fréjol con 13.23%, haba con 12.26% y arveja con el 8.53%. La abundancia del maíz está muy relacionada con el contexto cultural de la provincia, constituyendo la base de la alimentación en las comunidades altoandinas. El cantón Pimampiro presenta una mayor diversidad Shannon (1.118). El cantón que presenta la mayor diversidad máxima (H max) es Otavalo (1.602). La mayor homogeneidad entre cultivos se encontró en el cantón Urcuquí, con un valor de Shannon J’ de 0.931, denotando una menor diversidad de especies cultivadas. El índice de dominancia de Simpson de 0.15 en el cantón Antonio Ante, muestra una menor diversidad de especies. La diversidad de cultivos encontrados en Imbabura, tiene un valor estratégico en la economía de los productores altoandinos y una relación directa con los usos.

Existe una amplia variedad de usos culinarios de los cultivos en Imbabura. El producto que registra el mayor número de usos es el maíz. Las comunidades en donde se registra la mayor riqueza de usos (cinco usos) a nivel de toda la provincia de Imbabura son Ángel Pamba, Ilumán Bajo y San Luís de Agualongo en la parroquia de Ilumán, del cantón Otavalo; La Florida y San Clemente en la parroquia La Esperanza, en el cantón Ibarra y la comunidad de Ugshapungo en la parroquia Quiroga, del cantón Cotacachi. A nivel de la zona altoandina de Imbabura, los mayores niveles de conservación de agrobiodiversidad se encontraron en la parroquia González Suárez, en el cantón Otavalo, en donde se registra el mayor número de cultivos por productor con un valor máximo de 17 cultivos y un promedio de cinco cultivos. Por esta razón, Otavalo puede considerarse un centro de conservación de agrobiodiversidad. En Otavalo se cultiva la mayor diversidad de variedades de fréjol, registrándose 24 variedades reconocidas por los agricultores con nombres locales. El presente estudio permitió evidenciar que no existe influencia de la etnia en la conservación de la agrobiodiversidad (Coeficiente Correlación = -0.77), posiblemente debido a que existen otros factores que influyen en la cantidad de productos que cultivan los campesinos. La conservación de la agrobiodiversidad muestra autocorrelación espacial y los valores presentan una tendencia al agrupamiento (I de Morán de 0.25; z-score de 2.80 y p-value de 0.005). Por tanto, se rechaza la hipótesis nula de distribución aleatoria y se reconoce la existencia de un patrón de distribución espacial de la cantidad de cultivos por productor, es decir, se confirma la tendencia al agrupamiento. El valor del coeficiente de correlación de 0.149 muestra una leve tendencia a que la mayor agrobiodiversidad se encuentra en las áreas más distantes de las zonas urbanas. Es decir, en forma general, la mayor agrobiodiversidad se encuentra en zonas más distantes a los centros poblados. Los resultados obtenidos permitieron alcanzar los objetivos planteados, así como confirmar la hipótesis de que mediante el uso de SIG, es posible representar las zonas altoandinas de mayor concentración de la agrobiodiversidad, las tendencias de distribución geográfica y el 94

estado de conservación. El trabajo a nivel de cantones, parroquias y comunidades que se realizó en la presente investigación, permite que los resultados sean utilizados en trabajos posteriores de estudio de agrobiodiversidad en la provincia de Imbabura. Sin embargo, para tener una visión holística, es necesario que se complemente con futuros trabajos que incluyan las zonas que se encuentran bajo los 2500 msnm y, de esta forma, abarcar la totalidad de la agrobiodiversidad de la provincia.

6. REFERENCIAS

Akombo, P., Akange, E. y Adeymi, S. (2016). Diversity and abundance of Synodontis (Cuvier, 1816) species in the lower river Benue, Makurdi, Benue state, Nigeria. International Journal of Fisheries and Aquatic Studies. 4(1): 238 – 242. Accedido el 9 de septiembre del 2016. Disponible bajo la URL: http://www.fisheriesjournal.com/archives/2016/vol4issue1/PartD/2-6-44.pdf

Angulo, C., Rötter, R., Trnka, M., Pirttioja, N., Gaiser, T., Hlavinka, P. y Ewert, F. (2013). Characteristic 'fingerprints' of crop model responses data at different spatial resolutions to weather input. European Journal of Agronomy. 49: 104–114. Disponible bajo: DOI: 10.1016/j.eja.2013.04.003

Baco, M., Biaou, G., Lescure, J. (2007). Complementarity between Geographical and Social Patterns in the Preservation of Yam (Dioscorea sp.) Diversity in Northern Benin. Economic Botany. 61(4): 385 – 393. Accedido el 22 de noviembre del 2014. Disponible bajo la URL: http://www.jstor.org/stable/25568898

Bastos, R., Monteiro, A., Carvalho, D., Gomes, C., Travassos, P., Honrado, J., Santos, M. y Cabral, J. (2015). Integrating land cover structure and functioning to predict biodiversity patterns: A hierarchical modelling framework designed for ecosystem management. Landscape Ecology. 31(4): 701-710. Accedido el 10 de Agosto del 2016. Disponible bajo: DOI 10.1007/s10980-015-0302-5

Bezançon, G., Pham, J., Dew, M., Vigouroux, Y., Sagnard, F., Mariac, C., Kapran, I., Mamadou, A., Gérard, B., Ndjeunga, J., Chantereau, J. (2009). Changes in the diversity and geographic distribution of cultivated millet (Pennisetum glaucum (L.) R. Br.) and sorghum (Sorghum bicolor (L.) Moench) varieties in Niger between 1976 and 2003. Genet Resour Crop Evol. 56: 223 – 236. Accedido el 17 de enero del 2015. Disponible bajo la URL: http://link.springer.com/article/10.1007/s10722-008-9357-3

Brush, S. y Perales, H. (2007). A maize landscape: Ethnicity and agro-biodiversity in Chiapas, Mexico. Agriculture Ecosystems & Environment. 121(3): 211-221. Accedido el 9 de Agosto del 2016. Disponible bajo la URL: https://www.researchgate.net/publication/222529829_A_Maize_Landscape_Ethnicity_and_Agrobiodiversity_in_Chiapas_Mexico

Camus, P. (2008). Diversidad, distribución y abundancia de especies en ensambles intermareales rocosos. Revista de Biología Marina y Oceanografía 43(3): 615-627. Accedido el 2 de septiembre del 2015. Disponible bajo la URL: http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S071819572008000300021

Carrera, H. (2012). La conservación y uso de la agrobiodiversidad, un valioso aporte a la seguridad alimentaria de las comunidades indígenas de Cotacachi. Urku Yaku Wachariy. 1: 7-16. Accedido el 4 de abril del 2015. Disponible bajo la URL: http://dspace.ups.edu.ec/bitstream/123456789/6118/1/Agrobiodiversidad%20y%20soberania%20ali mentaria%203.pdf

Casatti, L., Mendes, H. y Ferreira, K. (2003). Aquatic macrophytes as feeding site for small fishes in the Rosana Reservoir, Paranapanema River, Southeastern Brazil. Brazilian Journal of Biology. 63(2). Accedido el 1 de septiembre del 2015. Disponible bajo el DOI: http://dx.doi.org/10.1590/S1519-69842003000200006

CEPAL, Comisión Económica para América Latina y el Caribe. (2014). Guía para estimar la pobreza infantil. División de Desarrollo Social. Naciones Unidas. Accedido el 16 de agosto del 2015. Disponible bajo la URL: http://dds.cepal.org/infancia/guia-para-estimar-la-pobrezainfantil/index.php

Childs, C. (2004). Interpolating Surfaces in ArcGIS Spatial Analyst. ESRI Education Services. Arc User. pp. 34. Accedido el 1 de junio del 2015. Disponible bajo la URL: http://webapps.fundp.ac.be/geotp/SIG/interpolating.pdf

Chou, Y. (1991). Map Resolution and Spatial Autocorrelation. Geographical Analysis. 30(3): 228 – 246. Accedido el 10 de Agosto del 2016. Disponible bajo la URL: http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1538-4632.1991.tb00236.x/pdf

COPISA, Conferencia Plurinacional e Intercultural de Soberanía Alimentaria (2012). Propuesta de Ley Orgánica de Agrobiodiversidad, Semillas y Fomento Agroecológico. Comisión Técnica de Agrobiodiversidad, Semillas y Agroecología. Accedido el 1 de septiembre del 2015. Disponible bajo la URL: http://saludyambiente.uasb.edu.ec/images/salud/linea_6/documentos/PROPUESTALEY-AGROBIODIVERSIDAD-SEMILLA-AGROECOLOGIA1.pdf

De Haan, S., Núñez, J., Bonierbale, M. y Ghislain, M. (2010). Multilevel Agrobiodiversity and Conservation of Andean Potatoes in Central Peru. International Mountain Society. 30(3), 222-231. Accedido el 15 de diciembre del 2015. Disponible bajo la URL: http://www.bioone.org/doi/full/10.1659/MRD-JOURNAL-D-10-00020.1

ESRI, Environmental Systems Research Institute. (2014a). Spatial Autocorrelation (Global Moran's I) (Spatial Statistics). Accedido el 22 de agosto del 2015. Disponible bajo la URL: http://resources.arcgis.com/en/help/main/10.2/index.html#//005p0000000n000000

ESRI, Environmental Systems Research Institute. (2014b). Spline (Spatial Analyst). Accedido el 22 de agosto del 2015. Disponible bajo la URL:

http://resources.arcgis.com/en/help/main/10.2/index.html#//009z0000006q000000

ESRI, Environmental Systems Research Institute. (2014c). Directional Distribution (Standard Deviational Ellipse) (Spatial Statistics). Accedido el 28 de agosto del 2015. Disponible bajo la URL: http://resources.arcgis.com/en/help/main/10.2/index.html#//005p00000016000000

ESRI, Environmental Systems Research Institute. (2014d). Near (Analysis). Accedido el 28 de agosto del 2015. Disponible bajo la URL: http://resources.arcgis.com/en/help/main/10.2/index.html#//00080000001q000000

Etienne, R. (2005). A new sampling formula for neutral biodiversity. Ecology Letter. 8: 253 – 260. Accedido el 23 de agosto del 2015. Disponible bajo la URL: http://izt.ciens.ucv.ve/ecologia/Archivos/ECO_POB_2005/ECOPO7_2005/Etienne%202005.pdf

FAO, Food and Agriculture Organization. (2014). Documento de Proyecto. “Incorporación del uso y conservación de la agrobiodiversidad en las políticas públicas a través de estrategias integradas e implementación in situ en cuatro provincias alto Andinas”. Accedido el 18 de octubre del 2015. Disponible bajo la URL: http://www.fao.org/fsnforum/sites/default/files/files/112_Sustainable_Food_Systems/Doc%20GEF %20Agrobiodiversidad.pdf

Fuenzalida, M. (2015). Evaluación de modelos geoestadísticos aplicados a la exposición al contaminante atmosférico PM10 en Chile. Ciencias Espaciales. 8(1): 441 – 457. Accedido el 9 de 98

agosto del 2016. Disponible http://www.lamjol.info/index.php/CE/article/view/2060/1861

bajo

URL:

Gamito, S. (2010). Caution is needed when applying Margalef Diversity Index. Ecological Indicators. 10: 550 – 551. Accedido el 10 de abril del 2015. Disponible bajo la URL: https://www.researchgate.net/publication/236899561_Caution_is_needed_when_applying_Margale f_diversity_index

García, W. y Cadima, X. (eds). (2003). Manejo sostenible de la agrobiodiversidad de tubérculos andinos: Síntesis de investigaciones y experiencias en Bolivia. Conservación y uso de la biodiversidad de raíces y tubérculos andinos: Una década de investigación para el desarrollo (19932003). Accedido el 19 de septiembre del 2015. Disponible bajo la URL: https://books.google.com.ec/books?hl=en&lr=&id=UHWpPu9p2yMC&oi=fnd&pg=PP12&dq

GEOL (2015). Data analysis in the Geosciences: Cluster Analysis. Accedido el 22 de septiembre del 2015. Disponible bajo la URL: http://strata.uga.edu/6370/lecturenotes/clusterAnalysis.html

GIS Geography. (2015). Spatial Autocorrelation and Moran’s I in GIS. Accedido el 22 de agosto del 2015. Disponible bajo la URL: http://gisgeography.com/spatial-autocorrelation-moran-i-gis/

Gómez, H. y Antošová, G. (2015). Perfil espacial de la economía boyacense. Apuntes del CENES. 34(59), 93 – 124. Accedido el 2 de agosto del 2015. Disponible bajo la URL: http://www.scielo.org.co/pdf/cenes/v34n59/v34n59a05.pdf

Goodchild, M., Steyaert, L. y Parks, B. (1996). GIS and Environmental Modeling: Progress and Research Issues. Accedido el 22 de agosto del 2015. Disponible bajo la URL: https://books.google.com.ec/books?id=amzYLaY4ddcC&dq=goodchild+1993&source=gbs_navlin ks_s

Guarino, L., Maxted, N. y Sawkins, M. (1999). Analysis of georeferenced data and the conservation and use of plant genetic resources. En: Greene, S. y Guarino, L. (eds). Linking genetic resources and geography: Emerging strategies for conserving crop biodiversity. Am Soc Agron Crop Sci Soc, Madison, WI, USA. Accedido el 28 de mayo del 2015. Disponible bajo la URL: https://dl.sciencesocieties.org/publications/books/pdfs/cssaspecialpubl/linkinggeneticr/1

Guerra, M. (2012). Cayambe: Entre la agroempresa y la agrobiodiversidad: Trabajo asalariado y conservación de los sistemas productivos. Facultad Latinoamericana de Ciencias Sociales, Sede Ecuador. Accedido el 2 de septiembre del 2015. Disponible bajo la URL: https://books.google.com.ec/books?id=f7PdAijYlGwC&printsec=frontcover&source=gbs_ge_sum mary_r&cad=0#v=onepage&q&f=false

Gumiere, S., Lafond, J., Hallema, D., Périard, Y., Caron, J. y Gallichand, J. (2014). Mapping soil hydraulic conductivity and matric potential for water management of cranberry: Characterisation and spatial interpolation methods. Biosystems Engineering. 128(1): 29 – 40. Accedido el 10 de Agosto del 2016. Disponible bajo la URL: http://dx.doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2014.09.002

Gurung, C. (2002). Ethnic Communities and Agrobiodiversity Conservation in the Eastern Himalayas. International Development Research Centre (IDRC). 10p. Accedido el 12 de abril del 2015. Disponible bajo la URL: http://www.mtnforum.org/sites/default/files/publication/files/765.pdf

Gurung, C. (2012). Gender dynamics in agro-biodiversity conservation in Sikkim and Nagaland. En Krishna, Sumi. 2012. Agriculture and a Changing Environment in Northeastern India. Accedido el 12 de abril del 2015. Disponible bajo la URL: http://oar.icrisat.org/6582/1/ch7_chanda.pdf

He, F. y Hu, X. (2005). Hubbell’s fundamental biodiversity parameter and the Simpson diversity index. Ecology Letters. 8: 386 – 390. Accedido el 23 de agosto del 2015. Disponible bajo la URL: http://imedea.uibcsic.es/master/cambioglobal/Modulo_III_cod101607/Bibliografia_PJordano/He_2005_Ecology%20 Letters_Hubbell's%20fundamental%20biodiversity%20parameter%20and.pdf

Hernandez, P., Graham, C. Master, L., Albert, D. (2006). The effect of sample size and species characteristics on performance of different species distribution modeling methods. Ecography. 29: 773–785. Accedido el 20 de abril del 2015. Disponible bajo http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.0906-7590.2006.04700.x/epdf

Hijmans, R., Garrett, K., Huamán, Z., Zhang, D., Schreuder, M., y Bonierbale, M. (2000). Assessing the geographic representativeness of genebank collections: The case of Bolivian wild

100

potatoes. Conserv Biol. 14: 1755-1765. Accedido el 5 de abril del 2015. Disponible bajo la URL: http://www.diva-gis.org/docs/bias.pdf

Hilgert, N., Zamudio, F., Furlan, V. y Cariola, L. (2013). The Key Role of Cultural Preservation in Maize Diversity Conservation in the Argentine Yungas. Evidence-Based Complementary and Alternative Medicine. Hindawi Publishing Corporation. Artículo ID 732760. 10 p. Accedido el 12 de abril del 2015. Disponible bajo la URL: http://www.hindawi.com/journals/ecam/2013/732760/cta/

Hunter, P. y Gaston, M. (1998). Numerical Index of the Discrimination Ability of Typing Systems: An Application of Simpson’s Index of Diversity. Journal of Clinical Microbiology. 26(11), 2465 – 2466. Accedido el 1 de septiembre del 2015. Disponible bajo la URL: http://jcm.asm.org/content/26/11/2465.full.pdf

INEC, Instituto Ecuatoriano de Estadísticas y Censos. (2010). Censo de Población y Vivienda 2010. Accedido el 1 de mayo del 2015. Disponible bajo la URL: http://www.inec.gob.ec/cpv/descargables/fasciculo_nacional_final.pdf

INIAP, Instituto Nacional Autónomo de Investigaciones Agropecuarias. (2005). Definición y caracterización final de microcentros de variabilidad genética Estación Experimental Santa Catalina. Departamento Nacional de Recursos Fitogenéticos y Biotecnología. Quito. pp. 55-58.

INIAP, Instituto Nacional Autónomo de Investigaciones Agropecuarias. (2015). Departamento de Recursos Fitogenéticos. Sitio Web. Accedido el 1 de septiembre del 2015. Disponible bajo la URL: http://www.iniap.gob.ec/sitio/index.php?option=com_content&view=article&id=34:recursosfitogeneticos&catid=7:departamentos

Instituto de Investigación de Recursos Biológicos Alexander Von Humboldt. (s.f.) Métodos para el análisis de datos: Una aplicación para resultados provenientes de caracterizaciones de biodiversidad. pp. 187 – 194. Accedido el 12 de agosto del 2015. Disponible bajo la URL: http://www.bio-nica.info/biblioteca/HumboldtAnalisisDatos.pdf

Jackson, L., Pascual, U. y Hodgkin, T. (2007). Utilizing and conserving agrobiodiversity in agricultural landscapes. Agriculture, Ecosystems and Environment. 121: 196–210.

101

Kappelle, M. (2008). Diccionario de la Biodiversidad. Instituto Nacional de Biodiversidad. Costa Rica. 416 p.

Kindt, R. y Coe, R. (2005). Tree Diversity Analysis: A manual and Software for Ecological and Biodiversity Studies. World Agroforestry Centre. pp. 139 -152. Accedido el 19 de julio del 2015. Disponible bajo la URL: https://books.google.com.ec/books?id=znxYQoG7ZgC&dq=&lr=&source=gbs_navlinks_s

Lande, R. (1996). Statistics and partitioning of species diversity, and similarity among multiple communities. Oikos 76: 5-13. Accedido el 6 de marzo del 2015. Disponible bajo la URL: http://www.uvm.edu/~pdodds/files/papers/others/1996/lande1996a.pdf

Lewis, L. y Chambers, K. (2010). Introduction: Geographic Contributions to Agrobiodiversity Conservation. The Professional Geographer. 62(3), 303 – 307. Accedido el 7 de marzo del 2015. Disponible bajo la URL: http://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/00330124.2010.483621?journalCode=rtpg20#.VpMna vnhDIU

Leyva, Á. y Lores, A. (2012). Nuevos Índices para evaluar La Agrobiodiversidad. Agroecología. 7: 109-115.

Lores, A., Leyva, C. y Tejeda, T. (2008). Evaluación espacial y temporal de la agrobiodiversidad en los sistemas campesinos de la comunidad “Zaragoza” en La Habana. Cultivos Tropicales. 29 (1). La Habana. Accedido el 1 de marzo del 2015. Disponible bajo la URL: http://scielo.sld.cu/scielo.php?pid=S0258-59362008000100001&script=sci_arttext&tlng=pt

Lu, G. y Wong, D. (2008). An adaptive inverse-distance weighting spatial interpolation technique. Computers and Geosciences. 34(9), 1044-1055. Accedido el 1 de marzo del 2015. Disponible bajo la URL: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0098300408000721

Majumder J., Lodh, R. y Agarwala, B. (2013). Butterfly Species Richness and Diversity in the Trishna Wildlife Sanctuary in South Asia. Journal of Insect Science. 13(79): 1 - 13. Accedido el 8

102

de agosto del 2015. Disponible http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3835030/

bajo

URL:

Martori, J., Hoberg, C. y Madariaga, R. (2008). La incorporación del espacio en los métodos estadísticos: Autocorrelación espacial y segregación. X Coloquio Internacional de Geocrítica. Barcelona, 26 30 de mayo de 2008 Universidad de Barcelona. Accedido el 22 de agosto del 2015. Disponible bajo la URL: http://www.ub.edu/geocrit/-xcol/195.htm

McAleece, N., Lambshead, P. y Paterson, G. (1997). Biodiversity Pro. The Natural History Museum, London. Accedido el 1 de junio del 2015. Disponible bajo la URL: http://gcmd.nasa.gov/records/NHML_Biopro.html

McGinley, M. (2014). The Encyclopedia of Earth. Accedido el 1 de junio del 2015. Disponible bajo la URL: http://www.eoearth.org/view/article/156211/

Meerman, J. (2004). Rapid Ecological Assessment Columbia River Forest Reserve Past Hurricane Iris. Ya`axché Conservation Trust y Toledo Institute for Development and Environment. pp. 6 – 19. Accedido el 3 de agosto del 2015. Disponible bajo la URL: http://biologicaldiversity.info/Downloads/CRFR_REA_report.pdf

Moreno, C. (2001). Métodos para medir la biodiversidad. M&T – Manuales y Tesis SEA. Vol 1. Zaragoza. Accedido el 1 de junio del 2015. Disponible bajo la URL: http://entomologia.rediris.es/sea/manytes/metodos.pdf

Norris, D., Fortin, M. y Magnusson, W. (2014). Towards Monitoring Biodiversity in Amazonian Forests: How Regular Samples Capture Meso-Scale Altitudinal Variation in 25 km2 Plots. PLoS ONE. 9(8). 9 p. Accedido el 10 de Agosto del 2016. Disponible bajo la URL: http://journals.plos.org/plosone/article/asset?id=10.1371%2Fjournal.pone.0106150.PDF

Noss, R. (1990). Indicators for monitoring biodiversity: A hierarchical approach. Conservation Biology. 4(4), 335 – 364. Accedido el 1 de junio del 2015. Disponible bajo la URL: http://noss.cos.ucf.edu/papers/Noss1990.pdf

103

Nsabimana, D., Tuyisingize, D. y Gasangwa, Y. (2013). Abundance, Distribution and Ecology of Flycatchers in the Arboretum of Ruhande in Rwanda. Agricultural Sciences. 1(1), 62 – 73. Accedido el 22 de septiembre del 2015. Disponible bajo la URL: http://www.ajol.info/index.php/rj/article/view/98946/88274

Padmanabhan, M. (2005). Institutional Innovations towards Gender Equity in Agrobiodiversity Management - Collective Action in Kerela, South India. CAPRi Working Paper # 9. International Food Policy Research Institute (IFPRI). Accedido el 10 de abril del 2015. Disponible bajo la URL: http://core.ac.uk/download/pdf/6242639.pdf

Parra, M., Iriondo, J. y Torres, E. (2012). Applications of ecogeography and geographic information systems in conservation and utilization of plant genetic resources. Journal of Agricultural Research. 10(2), 419-429. Accedido el 1 de abril del 2015. Disponible bajo la URL: http://revistas.inia.es/index.php/sjar/article/viewFile/1859/1673

Peredo, S., Parada, E., Vega, M. y Barrera, S. (2009). Edaphic Mesofauna Community Structure in Organic and Conventional Management of Cranberry (Vaccinium sp.) plantations: An Agroecological Approach. Rev. Cienc. Suelo Nutr. / J. Soil. Sci. PlantNutr. 9(3), 236 – 244. Accedido el 22 de octubre del 2015. Disponible bajo la URL: http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-27912009000300006

Qualset, C.O., McGuire, P.E., Warburton, M.L. (1995). “Agrobiodiversity’’ key to agricultural productivity. California Agriculture. 49(6), 45-49. Accedido el 15 de abril del 2015. Disponible bajo la URL: http://californiaagriculture.ucanr.edu/landingpage.cfm?article=ca.v049n06p45&fulltext=yes

Quelca, F. (2011). Estudio de la agrobiodiversidad de cultivos andinos en la Comunidad de Titijoni (Provincia Ingavi, La Paz). Universidad Mayor de San Andrés, La Paz (Bolivia). Facultad de Agronomía. Tesis previa la obtención del título de Ingeniero Agrónomo. La Paz. 156 p. Accedido el 24 de julio del 2015. Disponible bajo la URL: http://www.sidalc.net/cgibin/wxis.exe/?IsisScript=CIDAB.xis&method=post&formato=2&cantidad=1&expresion=mfn=018 590

Ravikanth, G., Ganeshaiah, K. y Shaanker, U. (2002). Identification of hot spots of species richness and genetic variability in rattans: An approach using geographical information systems (GIS) and molecular tools. Plant Genet Resour News. 132: 17-21. 104

República del Ecuador, Asamblea Nacional. (2008). Constitución de la República del Ecuador 2008. Publicada en el Registro Oficial No. 449, 20 de octubre de 2008. Accedido el 8 de agosto del 2015. Disponible bajo la URL: http://www.asambleanacional.gob.ec/sites/default/files/documents/old/constitucion_de_bolsillo.pdf

Rippstein, G., Sionneau, J., Escobar, G. y Ramirez, G. (2001). Radiometría Terrestre para el Inventario y otros estudios de la vegetación de sabana. En CIAT. (2001). Agroecología y Biodiversidad de las sabanas en los Llanos Orientales de Colombia. Centro Internacional de Agricultura Tropical. Accedido el 10 de julio del 2015. Disponible bajo la URL: https://books.google.com.ec/books?id=1CHGuojoTzsC

Rizzi, A., Vichi, M. y Bock, H. (2013). Advances in Data Science and Classification: Proceedings of the 6th Conference of the International Federation of Classification Societies (IFCS-98) Università “La Sapienza”, Rome, 21–24 July, 1998. Springer Science & Business Media. Pp. 319 – 322. Accedido el 8 de septiembre del 2016. Disponible bajo a URL: https://books.google.com.ec/books?id=MubrCAAAQBAJ

Rodrigues, A., Andelman, S., Bakarr, M., Boitani, L., Brooks, T., Cowling, M., Fishpool, L., Da Fonseca, G., Gaston, K., y Hoffmann, M. (2004). Effectiveness of the global protected area network in representing species diversity. Nature. 428: 640-643.

Said, A., Oukabli, A., Gaboun, F., Simard, M. y Modafar, C. (2012). Phenotypic biodiversity of an endemic wild pear, Pyrus mamorensis Trab., in North-Western Morocco using morphological descriptors. Genetic Resources and Crop Evolution. 60(3): 927 – 938. Accedido el 10 de septiembre del 2016. Disponible bajo la URL: http://webagris.inra.org.ma/doc/oukabli07121.pdf

Sánchez, I. (2014). Agrobiodiversidad y soberanía alimentaria en la parroquia Peñaherrera, cantón Cotacachi. Tesis de Maestría. Universidad Politécnica Salesiana. 193 p. Accedido el 30 de julio del 2016. Disponible bajo la URL: http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/7521

SENPLADES, Secretaría Nacional de Planificación y Desarrollo. (2013). Plan Nacional del Buen Vivir 2013 – 2017. Accedido el 15 de septiembre del 2015. Disponible bajo la URL: http://www.buenvivir.gob.ec/herramientas

105

Skarbø, K. (2014). The Cooked is the Kept: Factors Shaping the Maintenance of Agro-biodiversity in the Andes. Human Ecology. 42(5): 711 – 726. Accedido el 15 de abril del 2015. Disponible bajo la URL: http://link.springer.com/article/10.1007%2Fs10745-014-9685-1

Somarriba, E. (1999). Diversidad Shannon. Agroforestería en las Américas. 6(23), 72 – 54. Accedido el 4 de junio del 2015. Disponible bajo la URL: http://orton.catie.ac.cr/REPDOC/A3377E/A3377E.PDF

Spencer, D. y Swift, M. (1992). Sustainable Agriculture: Definition and Measurement. En Mulongoy, K., Gueye, M. y Spencer, D. 1992. Biological Nitrogen Fixation and Sustainability of Tropical Agriculture. African Association for Biological Nitrogen Fixation. pp. 23. Accedido el 3 de mayo del 2015. Disponible bajo la URL: https://books.google.com.ec/books?hl=en&lr=&id=Hz93oLS6yCUC&oi=fnd&pg=PA15&dq#v=on epage&q&f=false

Tapia, C. y Estrella, J. (2001). Genetic Erosion Quantification in Ullucus (Ullucus tuberosus Caldas), Oca (Oxalis tuberosa Mol.) and Mashua (Tropaeolum tuberosum R.&P.) in Agroecosystems of the provinces of Cañar, Chimborazo, and Tungurahua – Ecuador. Resumen para el Simposio Internacional “Managing Biodiversity in Agricultural Ecosystems”. Montreal, Canada, 8 – 10 de noviembre del 2001. Accedido el 4 de junio del 2015. Disponible bajo la URL: http://archive.unu.edu/env/plec/cbd/Montreal/abstracts/Tapia.pdf

Tapia, C. (2004). Conservación de la biodiversidad de tubérculos andinos en chacras de agricultores de Las Huaconas, Chimborazo, Ecuador: Resumen de avances. En Chávez, J., Tuxill, J. y Jarvis, D. (eds). Manejo de la diversidad de los cultivos en los agroecosistemas tradicionales. Instituto Internacional de Recursos Fitogenéticos, Cali, Colombia. Accedido el 9 de agosto del 2016. Disponible bajo la URL: http://www.bioversityinternational.org/uploads/tx_news/Manejo_de_la_diversidad_de_los_cultivos _en_los_agroecosistemas_tradicionales_1068.pdf

Tapia, C., Estrella, J., Monteros, A., Valverde, F., Nieto, M. y Córdova, J. (2004). Manejo y Conservación de RTAs in situ en fincas de agricultores y ex situ en el Banco de Germoplasma de INIAP. En Barrera, V. Raíces y tubérculos andinos: alternativas para la conservación y uso sostenible en el Ecuador. International Potato Center. pp. 31 – 74. Accedido el 4 de junio del 2015. Disponible bajo la URL: http://www.iniap.gob.ec/nsite/images/documentos/Manejo%20y%20Conservaci%C3%B3n%20de

106

%20RTAs%20in%20situ%20en%20fincas%20de%20agricultores%20y%20ex%20situ%20en%20el %20Banco%20de%20Germoplasma%20de%20INIAP..pdf

Tapia, C. (2005). Conservación Complementaria y Uso Sostenible de Cultivos Subutilizados en Ecuador. Rescate, promoción y uso de recursos fitogenéticos interandinos del Ecuador. Agrociencia. 9(1y2), 147 – 160. Accedido el 4 de junio del 2015. Disponible bajo la URL: http://www.iniap.gob.ec/nsite/images/documentos/CONSERVACIoN_COMPLEMENTARIA_US O_SOSTENIBLE_CULTIVOS_SUBUTILIZADOS_ECUADOR.pdf

Tapia, C. (2015). Identificación de áreas prioritarias para la conservación de razas de maíz en la sierra de Ecuador. Tesis (Doctoral). Universidad Politécnica de Madrid. 184 p. Accedido el 9 de agosto del 2016. Disponible bajo la URL: http://oa.upm.es/35522/1/CESAR_GUILLERMO_TAPIA_BASTIDAS.pdf

Tomczak, M. (1998). Spatial Interpolation and its Uncertainty Using Automated Anisotropic Inverse Distance Weighting (IDW) - Cross-Validation/Jackknife Approach. Journal of Geographic Information and Decision Analysis. 2(2): 18 - 30. Accedido el 14 de agosto del 2015. Disponible bajo la URL: https://www.researchgate.net/profile/Maciej_Tomczak3/publication/228587893_Spatial_interpolati on_and_its_uncertainty_using_automated_anisotropic_inverse_distance_weighting_(IDW)-crossvalidationjackknife_approach/links/5533c8f30cf2f2a588b1a541.pdf

Valverde, T. y Cano-Santana, Z. (2005). Ecología y Medio Ambiente. Pearson Education. 230 p. Accedido el 13 de agosto del 2015. Disponible bajo la URL: https://books.google.com.ec/books?id=oHJqJzvVdQoC&dq=cuantitativa+diversidad&source=gbs_ navlinks_s

Velásquez, D., Casas, A., Torres, J. y Cruz, A. (2011). Ecological and socio-cultural factors influencing in situ conservation of crops diversity by traditional Andean households in Peru. Journal of Ethnobiology and Ethnomedicine. 7(40). Accedido el 18 de abril del 2015. Disponible bajo la URL: http://www.ethnobiomed.com/content/7/1/40

Velín, M. y Medina, P. (2011). Estudio de la desigualdad de ingresos en el Ecuador considerando esfuerzos y herencias sociales. Analitika, Revista de Análisis Estadístico. 1(1), 59 – 90. Accedido el 9 de septiembre del 2015. Disponible bajo la URL: http://www.analitika.ec/pdf/vol1/ANAJun2011_59_90.pdf 107

Veteto, J. y Skarbø, K. (2009). Sowing the Seeds: Anthropological Contributions to Agrobiodiversity Studies. Culture and Agriculture. 31(2), 73-87. Accedido el 10 de abril del 2015. Disponible bajo la URL: http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1556-486X.2009.01022.x/pdf

Wang B., Shi W. y Miao Z. (2015). Confidence Analysis of Standard Deviational Ellipse and Its Extension into Higher Dimensional Euclidean Space. PLoS ONE. 10(3). e0118537. doi:10.1371/journal.pone.0118537. Accedido el 9 de Agosto del 2016. Disponible bajo la URL: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4358977/

Williams, N. (2016). The political ecology of 'ethnic' agricultural biodiversity maintenance in Atlantic Nicaragua. Journal of Political Ecology. 23: 223-245. Accedido el 9 de Agosto del 2016. Disponible bajo la URL: http://jpe.library.arizona.edu/volume_23/Williams.pdf

Wisley, B., Chalcraft, D., Bowles, C. y Willig, M. (2005). Relationships among indices suggest that richness is an incomplete surrogate for grassland biodiversity. Ecology. 86(5): 1178–1184.

Young, K., Ulloa, C., Luteyn, J. y Knapp, S. (2002). Plant Evolution and Endemism in Andean South America: An Introduction. The Botanical Review. 68(1), 4-21. Accedido el 19 de mayo del 2015. Disponible bajo la URL: http://link.springer.com/article/10.1663/00068101(2002)068%5B0004:PEAEIA%5D2.0.CO%3B2

Zaghloul, M., Abdel-Wahab, R., Moustafa, A. y Ali, H. (2013). Choosing the right diversity index to apply on mountainous arid environments – a case study from Mt. Serbal. Acta Botanica Hungarica. 55(1–2): 141–165. Accedido el 9 de septiembre del 2016. Disponible bajo la URL: https://www.researchgate.net/profile/Hamada_Ali/publication/240305563_Choosing_the_right_div ersity_index_to_apply_on_mountainous_arid_environmentsa_case_study_from_Mt_Serbal/links/02 e7e51c4f6caa85b4000000.pdf

Zimmerer, K. (2004). Cultural ecology: placing households in human-environment studies – the cases of tropical forest transitions and agrobiodiversity change. Progress in Human Geography. 28(6): 795–806. Accedido el 2 de abril del 2015. Disponible bajo la URL: http://www1.geo.ntnu.edu.tw/~moise/Data/Books/Reach%20of%20culture/cultural%20ecology%20 placing%20households%20in%20human108

environment%20studies%20thecase%20of%20tropical%20forest%20transitionsand%20agrobiodive rsity%20change.pdf

Zimmerer, K. (2014). Conserving agrobiodiversity amid global change, migration, and nontraditional livelihood networks: the dynamic uses of cultural landscape knowledge. Ecology and Society 19(2): 1. Accedido el 6 de abril del 2015. Disponible bajo la URL: http://dx.doi.org/10.5751/ES-06316-190201

109

7. ANEXOS Anexo 1. Encuesta dirigida a productores agrĂcolas.

110

Anexo 2. Encuesta dirigida a presidentes de las comunidades.

111

Anexo 3. Frecuencia de cultivos en cada cantón. N.

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44

Cultivo

Acelga Aguacate Ajo Amaranto Arveja Avena Babaco Brócoli Camote Capulí Cebada Cebolla Chocho Ciruelo Col Coliflor Durazno Fréjol Frutilla Garbanzo Granadilla Haba Jícama Lechuga Lenteja Limón Maíz Mandarina Manzana Mashua Melloco Mora Oca Papa Papanabo Quinua Rábano Remolacha Sambo Taxo Tomate de árbol Tomate de mesa Trigo Uvilla Zanahoria 45 amarilla 46 Zanahoria blanca 47 Zapallo

Número de Productores que cultivan el producto en cada cantón Antonio Ante Cotacachi Ibarra Otavalo Pimampiro

1 2

2 1 1 1 62 1 1 8 1 1 38 2 50

1 46

1 2 4

6 3

178 19

Urcuquí

2 4

6 7

12 7

1 12

113

1 4

1 14

4 9

12 91

2 156 1 9 1 2 177 1

3 11 2 5 131 1 62 2 5 2

39 2

37 12

26 3 2 1 1 2 1 24

4 17 3 3 6

1 2 19

9 8

3 1

112

Anexo 4. Proceso aplicado al programa Biodiversity Professional Se ingresĂł el nĂşmero de columnas (cantones) y filas (cultivos).

113

Anexo 5. Número de productores encuestados por comunidad. Cantón

Antonio Ante

Cotacachi

Ibarra

Otavalo

Parroquia

Comunidad

Productores Encuestados (Por comunidad)

Natabuela

Los Óvalos

San Roque

Jatun Rumi

San Roque

La Esperanza

San Roque

Pucara Alto

San Roque

Pucara Bajo

Atuntaqui

San José de Cerotal

Apuela

Guamirla

Imantag

Morlan

Imantag

San Luis de La Carbonería

Quiroga

San Antonio del Punge

Quiroga

San José del Punge

Quiroga

Ugshapungo

Ambuquí

Apangora

Ambuquí

Chaupi

Ambuquí

Rancho Chico

Angochagua

Chilco

Angochagua

Cochas

Angochagua

Rinconada

Angochagua

Zuleta

Ibarra

Huaranguicito

Ibarra

Manzano Huarangui

Ibarra

Pogllocunga

Ibarra

San Francisco de Manzano

Ibarra

Yuracruz

La Esperanza

Chirihuasi

La Esperanza

San Clemente

La Carolina

La Florida

Otavalo

Imbabuela

González Suárez

Caluqui

González Suárez

Eugenio Espejo(Cajas)

González Suárez

Gualacata

González Suárez

Intihuaycopungo

González Suárez

Mariscal Sucre

González Suárez

Pijal Alto

González Suárez

Pijal Bajo

González Suárez

San Agustín de Cajas

Productores Encuestados (Por cantón)

127

313

114

Cantón

Pimampiro

Parroquia

Comunidad

Productores Encuestados (Por comunidad)

Ilumán

Ángel Pamba

Ilumán

Carabuela

Ilumán

Ilumán Bajo

Ilumán

Pinsaquí

Ilumán

San Luis de Agualongo

Miguel Egas Cabezas

Agato

Miguel Egas Cabezas

Arias Ucu

Miguel Egas Cabezas

Chinchuqui

Miguel Egas Cabezas

Faccha Llacta

Miguel Egas Cabezas

San Jose de la Bolsa

Miguel Egas Cabezas

Yacupata

Quichinche

Agualongo

Quichinche

Larcacunga

Quichinche

Panecillo

Quichinche

Yambiro

San Pablo

Abatag

San Pablo

Araque

San Pablo

Casco Valenzuela

San Pablo

Gualavi

San Pablo

Topo

San Pablo

Ugsha

San Rafael

Cachibiro

San Rafael

Cachimuel

San Rafael

Capilla Pamba

San Rafael

Cuatro Esquinas

San Rafael

Huaycopungo

San Rafael

San Miguel Alto

San Rafael

Tocagon

Chugá

Palmar Chico

Chugá

San Francisco Palmares

Chugá

San Onofre

Mariano Acosta

Puetaqui

Mariano Acosta

Yanajaca

Mariano Acosta

El Alisal

Pimampiro

Aloburo

Pimampiro

Colimburo

Pimampiro

El Cebadal

Productores Encuestados (Por cantón)

115

Cantón

Parroquia

Productores Encuestados (Por comunidad)

Pimampiro

La Armenia

San Francisco de Sigsipamba

El Carmelo

San Francisco de Sigsipamba

El Cedral

San Francisco de Sigsipamba

La Floresta

San Francisco de Sigsipamba

Ramos Danta

San Francisco de Sigsipamba

San Miguel

San Francisco de Sigsipamba

San Vicente

Cahuasquí

Guañibuela

Cahuasquí

Pugarán San Francisco De Sachapamba

Pablo Arenas

Palagá

Urcuquí

Total General

Comunidad

Productores Encuestados (Por cantón)

30 7

606

116

Anexo 6. Presidentes de comunidad encuestados. Cantón

Antonio Ante

Cotacachi

Ibarra

Otavalo

Parroquia

Comunidad

Nombre Presidente Comunidad

Natabuela

Los Ovalos

Miguel Solano

San Roque

Pucara Alto

Carmen Córdova

Apuela

Guamirla

Luis Morales Montalvo

Imantag

Morlan

Luz Chávez

Quiroga

San Antonio del Punge

María Cumba

Quiroga

Ugshapungo

José Chávez

Ambuquí

Apangora

Luis Feliciano Quilca

Ambuquí

Chaupi

José Quilca

Ambuquí

Rancho Chico

Manuel Quilumba

Angochagua

Chilco

Alexandra Escola

Angochagua

Cochas

William Anrango

Angochagua

Rinconada

Fredy Sandoval

Angochagua

Zuleta

María Carlosama

El Sagrario

Manzano Huarangui

Gladys Andrango

El Sagrario

Pogllocunga

Jose Quilumba

El Sagrario

Yuracruz

Marlene Tuqueres

La Esperanza

Chirihuasi

José Mugmal

La Esperanza

La Florida

Luisa Pastas

Otavalo

Imbabuela

Javier Campo

González Suárez

Caluqui

Rosa María Fonte

González Suárez

Gualacata

Natividad Mendez

González Suárez

Pijal

Maritza Quilumbaquin

González Suárez

San Agustin de Cajas

Jose Cuatocoago

Iluman

Angel Pamba

Genoveva Caseres

Iluman

San Luis de Agualongo

María De la Torre

Ilumán

Carabuela

Antonio Santa Cruz

Ilumán

Ilumán Bajo

Lucia Picuasi

Miguel Egas Cabezas

Agato

César Maldonado

Miguel Egas Cabezas

Arias Ucu

Pedro Maldonado

Miguel Egas Cabezas

Chinchuqui

Miguel Imbaquingo

Miguel Egas Cabezas

San Jose de la Bolsa

Humberto Arellano

Quichinche

Agualongo

María Perugachi

Quichinche

Panecillo

Luis Andrango

San Pablo

Abatag

María Catucuamba

Presidentes Encuestados (Por Cantón) 2

117

Cantón

Pimampiro

Urcuquí

Total General

Parroquia

Comunidad

Nombre Presidente Comunidad

San Pablo

Araque

Manuel Tixicuro

San Pablo

Casco Valenzuela

Lucrecia Quilumbaquin

San Pablo

Gualavi

Segundo Mendez

San Pablo

Topo

Antonio Torres

San Rafael

Cachibiro

Manuela Chavez

San Rafael

Cachimuel

Salvadora Males

San Rafael

Capilla Pamba

José Peña

San Rafael

Cuatro Esquinas

Manuel Anrrango

San Rafael

Tocagon

Lusmila Gualacata

Chugá

Segundo Tayán

Chugá

Palmar Chico

Hugo Basantes

Chugá

Pan de Azúcar

Yolanda Coral

Mariano Acosta

Puetaqui

María Lucia Cañamar

Mariano Acosta

Yanajaca

Ramiro Cruz

Pimampiro

La Armenia

José María Irúa

San Francisco de Sigsipamba

El Cedral

María Ayala

San Francisco de Sigsipamba

La Floresta

Juan Coral Realpe

San Francisco de Sigsipamba

San Miguel

Luis López

Cahuasqui

Guañibuela

Elias Quiguango

Cahuasqui

Pugaran

Gloria Rosales

Cahuasqui

San Francisco de Sachapamba

Hector Quiguango

Pablo Arenas

Palagá

Pedro Tituaña

Presidentes Encuestados (Por Cantón)

118

Anexo 7. Abundancia porcentual de agrobiodiversidad en Imbabura. N. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47

Cultivo Maíz Papa Fréjol Haba Arveja Cebada Chocho Quinua Trigo Tomate de árbol Melloco Oca Uvilla Frutilla Granadilla Camote Col Lechuga Acelga Brócoli Durazno Mashua Remolacha Cebolla Ciruelo Mandarina Mora Taxo Zanahoria amarilla Coliflor Sambo Tomate de mesa Zanahoria blanca Amaranto Limón Manzana Rábano Aguacate Ajo Avena Babaco Capuli Garbanzo Jícama Lenteja Papanabo Zapallo

Abundancia Porcentual 19.11% 14.46% 13.23% 12.26% 8.53% 4.85% 4.55% 4.45% 4.45% 2.55% 1.58% 1.23% 1.02% 0.97% 0.72% 0.56% 0.56% 0.46% 0.41% 0.41% 0.31% 0.31% 0.26% 0.20% 0.20% 0.20% 0.20% 0.20% 0.20% 0.15% 0.15% 0.15% 0.15% 0.10% 0.10% 0.10% 0.10% 0.05% 0.05% 0.05% 0.05% 0.05% 0.05% 0.05% 0.05% 0.05% 0.05%

119

Anexo 8. Mapas de número de cultivos por productor en cada parroquia. Número cultivos por productor parroquia San Roque – Antonio Ante

120

NĂşmero cultivos por productor parroquia Natabuela â&#x20AC;&#x201C; Antonio Ante

121

Número cultivos por productor parroquia Atuntaqui – Antonio Ante

122

NĂşmero cultivos por productor parroquia La Esperanza â&#x20AC;&#x201C; Ibarra

123

NĂşmero cultivos por productor parroquia Angochagua â&#x20AC;&#x201C; Ibarra

124

NĂşmero cultivos por productor parroquia Ibarra

125

Número cultivos por productor parroquia Ambuquí – Ibarra

126

NĂşmero cultivos por productor parroquia La Carolina â&#x20AC;&#x201C; Ibarra

127

NĂşmero cultivos por productor parroquia Quiroga â&#x20AC;&#x201C; Cotacachi

128

Número cultivos por productor parroquia Apuela – Cotacachi

129

NĂşmero cultivos por productor parroquia Imantag â&#x20AC;&#x201C; Cotacachi

130

Número cultivos por productor parroquia González Suárez – Otavalo

131

NĂşmero cultivos por productor parroquia Miguel Egas â&#x20AC;&#x201C; Otavalo

132

NĂşmero cultivos por productor parroquia Otavalo

133

Número cultivos por productor parroquia San Rafael – Otavalo

134

Número cultivos por productor parroquia Ilumán – Otavalo

135

NĂşmero cultivos por productor parroquia Quichinche â&#x20AC;&#x201C; Otavalo

136

Número cultivos por productor parroquia San Pablo – Otavalo

137

Número cultivos por productor parroquia Chugá – Pimampiro

138

NĂşmero cultivos por productor parroquia Mariano Acosta â&#x20AC;&#x201C; Pimampiro

139

NĂşmero cultivos por productor parroquia Pimampiro

140

NĂşmero cultivos por productor parroquia Sigsipamba â&#x20AC;&#x201C; Pimampiro

141

Número cultivos por productor parroquia Cahuasquí – Urcuquí

142

Número cultivos por productor parroquia Pablo Arenas – Urcuquí

143

Anexo 9. Valores de número total de cultivos y distancia a zonas urbanas utilizados para el análisis de correlación.

T OT . C U LT .

F ID

N EA R _ D IST

F ID

T OT . C U LT .

N EA R _ D IST

F ID

T OT . C U LT .

N EA R _ D IST

F ID

T OT . C U LT .

N EA R _ D IST

F ID

T OT . C U LT .

N EA R _ D IST

705,45

176,51

255,92

142

1845,13

187

4107,40

852,29

2094,32

550,05

143

1845,13

188

4116,70

854,21

2083,44

813,14

144

1449,05

189

4116,70

854,21

2187,65

18,17

145

1396,01

190

4116,70

185,90

2239,21

100

427,96

146

1347,10

191

4049,80

867,50

2342,79

101

130,54

147

2106,30

192

4076,58

774,65

2162,37

103

423,25

148

2037,90

193

4069,21

478,55

2618,54

104

466,58

149

2059,93

194

4254,25

1639,05

5 2623,03

105

588,99

150

2144,56

195

4148,50

1661,68

2556,05

106

575,15

151

2228,91

196

4184,67

1647,62

2492,34

107

577,77

152

2053,81

197

4175,04

1662,85

5 2483,98

108

1125,14

153

2394,06

198

4233,06

1621,38

2448,94

109

557,85

154

176,06

199

444,78

1962,86

2252,22

110

739,48

155

120,85

200

426,63

1851,39

2113,03

111

749,00

156

3315,49

201

426,05

2070,50

3179,25

112

593,05

157

3626,47

202

436,13

2069,93

3215,66

113

7149,42

158

3478,25

203

432,89

2069,36

3120,16

114

6997,26

159

3467,64

204

415,49

2068,79

5 3294,84

115

6975,09

160

3263,14

205

469,50

2061,21

3145,03

116

6815,22

161

5 3498,66

206

473,38

1742,14

3190,81

117

6919,97

162

3636,74

207

240,52

1416,68

3105,30

118

6607,92

163

3626,87

208

548,22

1376,48

624,42

119

7013,39

164

3851,64

209

547,70

853,65

558,05

120

6975,09

165

3978,49

210

587,07

1448,79

703,68

121

7053,04

166

3314,23

211

593,92 236,74

504,49

709,21

122

5455,55

167

3250,41

212

1441,23

859,44

123

5368,15

168

1716,18

213

179,21

102,30

869,18

124

5439,14

169

1716,18

214

395,60

118,17

932,72

125

5436,28

170

2915,30

215

386,24

176,94

994,48

126

5448,86

171

5 3006,88

216

308,69

207,90

1071,60

127

5494,93

172

2961,80

217

424,98

825,20

1101,59

128

5439,82

173

2921,09

218

551,17

41,35

1606,15

129

5512,89

174

3034,39

219

207,66

64,15

1610,31

130

5468,13

175

3046,75

220

237,40

110,00

1596,57

131

5384,60

176

3023,28

221

296,34

1 6303,68

1603,09

132

1408,80

177

3240,26

222

537,70

7016,21

1603,09

133

1377,10

178

1 2624,85

223

395,60

6607,92

1603,09

134

1503,11

179

3073,23

224

11477,82

6136,89

1688,65

135

1580,71

180

2856,85

225

11529,58

6547,97

1852,62

136

1635,28

181

1389,65

226

4332,67

6332,36

1834,60

137

1718,86

182

2881,48

227

4328,09

6136,89

1838,32

138

1741,23

183

2874,38

228

4425,26

6570,78

385,18

139

1845,13

184

2689,05

229

4326,11

6,93

165,12

140

1845,13

185

1314,06

230

5 4346,84

68,16

1,24

141

1845,13

186

1988,69

231

4328,09

144

F ID

T OT . C U LT .

N EA R _ D IST

F ID

T OT . C U LT .

N EA R _ D IST

F ID

T OT . C U LT .

N EA R _ D IST

F ID

T OT . C U LT .

N EA R _ D IST

F ID

T OT . C U LT .

N EA R _ D IST

232

4508,17

279

1178,28

324

1353,57

369

68,06

414

5418,16

233

5068,08

280

1072,98

325

7389,67

370

419,42

415

4919,93

234

5081,75

281

1158,41

326

7396,68

371

470,16

416

7550,00

235

5785,68

282

935,92

327

7409,01

372

502,45

417

7097,33

236

5320,92

283

908,24

328

7829,84

373

542,63

418

7037,39

237

5042,68

284

1074,25

329

7522,10

374

394,62

419

7095,02

238

5765,89

285

1652,06

330

7198,84

375

370,12

420

7111,27

239

5494,72

286

1701,52

331

7110,38

376

363,27

421

7178,88

240

5507,15

287

1703,76

332

106,62

377

375,09

422

7561,90

241

5628,33

288

2143,12

333

262,87

378

6422,19

423

2106,30

242

5482,53

289

1652,06

334

335,95

379

6350,68

424

2448,45

243

5343,60

290

3111,80

335

94,93

380

6318,17

425

2454,13

244

1776,58

291

1 3060,43

336

253,64

381

6422,29

426

2555,81

245

1694,16

292

1629,60

337

159,84

382

6189,09

427

1 2443,96

246

1693,85

293

2256,84

338

193,26

383

6050,95

428

247

1575,71

294

2764,19

339

235,46

384

5895,62

429

5 2466,98

248

1551,73

295

1 2092,05

340

1527,39

385

6330,98

430

249

1552,17

296

2001,72

341

2487,76

386

6331,24

431

2473,31

250

1538,30

297

2120,65

342

2606,11

387

2136,52

432

2542,74

2409,19 2415,44

251

1596,57

298

3217,63

343

2449,70

388

2067,67

433

5 2962,84

252

1589,57

299

3275,95

344

2471,86

389

2029,53

434

3525,69

253

45,30

300

3199,59

345

2625,13

390

1910,61

435

3473,90 3607,60

255

60,33

301

3199,59

346

2572,23

391

1368,72

436

256

208,04

302

3167,84

347

2921,22

392

1550,32

437

1594,37

257

259,63

303

3935,12

348

2635,65

393

1463,88

438

1586,03

258

4,93

304

3128,34

349

3802,07

394

1462,89

439

1520,67

259

69,04

305

3085,71

350

1263,20

395

653,61

440

1479,24

260

94,99

306

2997,64

351

315,91

396

746,08

441

1329,57

261

6,46

307

2934,35

352

2188,13

397

845,83

442

6127,76

263

423,25

308

2867,31

353

201,64

398

983,27

443

6418,06

264

268,99

309

5315,71

354

251,04

399

605,15

444

5887,87

265

2702,33

310

4402,73

355

374,16

400

3055,87

445

6381,82

266

2529,46

311

5303,30

356

455,63

401

5 4328,09

446

6257,13

267

2271,01

312

2497,31

357

417,65

402

4208,16

447

6052,51

268

1841,91

313

2596,02

358

448,22

403

3024,74

448

6186,28

269

1782,18

314

2776,60

359

205,84

404

4784,96

449

6468,82

270

1867,94

315

2374,29

360

137,70

405

3166,48

450

6432,69

271

1377,22

316

2533,27

361

249,13

406

1184,66

451

6075,60

272

653,70

317

2634,92

362

217,96

407

1226,23

452

4846,53

273

330,98

318

2496,55

363

217,96

408

1243,73

453

5235,10

274

882,13

319

2491,23

364

17,78

409

1274,19

454

5292,54

275

1123,68

320

2542,85

365

67,11

410

1288,95

455

4399,31

276

1181,93

321

700,94

366

122,00

411

5737,72

456

4682,67

277

1099,47

322

1481,10

367

183,19

412

5495,45

457

4654,56

278

653,37

323

602,62

368

57,15

413

5493,11

458

2867,98

145

F ID

T OT . C U LT .

N EA R _ D IST

F ID

T OT . C U LT .

N EA R _ D IST

F ID

T OT . C U LT .

N EA R _ D IST

459

2685,12

505

1982,16

550

692,90

460

2508,26

506

1988,27

551

317,36

461

2629,26

507

2017,15

552

317,55

462

2184,72

508

1992,63

553

3997,32

463

1882,95

509

2193,34

554

4244,71

464

96,33

510

786,41

555

3941,40 4143,08

465

126,57

511

796,24

556

466

217,02

512

805,25

557

4188,70

467

464,80

513

812,32

558

4507,28

468

607,16

514

930,96

559

5 4299,94

469

1953,38

515

1780,02

560

3979,78

470

1952,07

516

1672,09

561

3974,08 6453,14

471

1926,80

517

1005,66

562

472

1911,02

518

459,02

563

11818,55

473

1883,97

519

843,05

564

11623,52

474

746,93

520

1739,78

565

11580,39

475

651,37

521

1742,18

566

11485,00

476

459,75

522

1888,19

567

13 10042,88

477

710,22

523

1424,80

568

5 10048,24

478

1107,18

524

1419,89

569

3 10123,98

479

1323,37

525

1402,86

570

10144,41

480

1426,80

526

2298,72

571

11477,82

481

750,58

527

2577,49

572

11529,58

482

601,92

528

2370,77

483

962,69

529

1557,21

484

1711,29

530

1502,55

485

1712,82

531

1477,70

486

442,85

532

1463,12

487

522,17

533

1446,47

488

458,71

534

1389,73

489

478,47

535

1005,83

490

468,65

536

1313,63

492

3873,30

537

1283,05

493

3900,67

538

1296,92

494

5 3962,06

539

1334,13

495

3948,87

540

1358,72

496

3951,41

541

1398,60

497

1212,98

542

1380,46

498

1 2373,96

543

1328,30

499

2302,04

544

1094,09

500

2316,90

545

1060,18

501

1 2388,68

546

1060,18

502

1 2395,66

547

327,59

503

1999,17

548

162,28

504

2488,70

549

329,14

146