Propuesta conceptual y metodológica del mapa
sistemas agrícolas sostenibles y resilientes
 

 

Problemática

Partiendo desde el análisis exploratorio de los datos obtenidos se podrá observar que estos no se distribuyen de manera normal estadísticamente hablando  y debido a que se generaron mediante un ejercicio de cartografía participativa en el cual se contó con la  colaboración de informantes clave mismos que por las condiciones sociales no se pueden elegir arbitrariamente o aleatoriamente, cabe resaltar que el tamaño de la muestra no se calculará ya que no se cumplen los requerimientos mínimos para realizar este cálculo, ya que el número de informantes clave es restringido , esto nos da origen a un estudio descriptivo lo que propiciará que el análisis exploratorio de los datos sea muy valioso para realizar alguna aseveración.

Uno de los primeros obstáculos que se presenta en la generación del mapas de áreas de sostenibilidad y resiliencia, es la falta de insumos de datos, ya que la oferta que se encuentra disponible se encuentra a nivel de entidad federativa, municipios y localidades; por consiguiente, el nivel de detalle que se requiere es de una unidad mínima cartografiable menor a las mencionadas anteriormente., Esto se solventa realizando trabajo de campo con el levantamiento de encuestas (aplicadas a los productores de maíz, café y posteriormente, a los de mango y coco). Aunque ya se cuenta con  encuestas disponibles, se requieren de más datos para sustentar el estudio y  dar robustez a los procedimientos técnicos. La aplicación de nuevas encuestas abre una oportunidad para la adición de nuevas preguntas a los cuestionarios que puedan proporcionar una mejor segmentación de la información. Es de suma importancia el trabajo en campo, ya que no se pueden realizar suposiciones debido a que los datos que tenemos no son continuos, esto evitará caer en falacias ecológicas.

 

Contexto histórico

En los últimos años del siglo XX, la teoría del desarrollo sustentable trajo “[...] a la discusión el carácter ambiental con conceptos sobre estabilidad, resiliencia y adaptabilidad, conjugándolos con el enfoque económico basado en productividad, eficiencia y eficacia y la discusión social sobre equidad (Gutiérrez, Aguilera, y González, 2008, p. 51)”. A partir de ello, se han retomado ciertos principios en la producción agrícola para garantizar productos orgánicos que beneficien a la población y devuelvan a la tierra capacidades o aptitudes que la regeneren y se puedan seguir produciendo alimentos de forma sustentable, y además, pueda contrarrestar los efectos del cambio climático. 

De forma paralela y en el intento de integrar los múltiples enfoques del desarrollo sustentable (aspectos sociales, ambientales y económicos), se retoma el concepto general de resiliencia como parte de un marco conceptual para abordar sistemas complejos.  Si bien, la resiliencia como concepto se concibe como la capacidad de un sistema para reponerse después de una perturbación o factor de estrés, 

En este sentido, es de suma importancia generar buenas prácticas de producción sostenible que garantice la seguridad alimentaria de la población, con la aplicación de técnicas que disminuyan el estrés sobre la tierra y los recursos naturales; de tal manera, que se pueda conservar y promover la biodiversidad existente. Es de suma importancia que se utilicen insumos que no causen daños colaterales al medio ambiente y se retomen las variedades vegetales nativas, además de la rotación de cultivos o policultivos. Todo esto en su conjunto es una buena manera de llegar a tener una resiliencia que promueva y sea generadora de sistemas de vida rurales sostenibles.

La importancia de la sostenibilidad y resiliencia en la política pública y toma de decisiones es crucial para poder generar nuevas iniciativas para contrarrestar los efectos del cambio climático ya que este ha producido un fuerte descenso en los rendimientos de los cultivos en los sistemas agrícolas, reducción del agua potable, erosión, desertificación, no sólo es la destrucción de ecosistemas, sino que además se tienen consecuencias económicas y sociopolíticas ya que se presenta migración masiva, carencia de alimentos, problemas sanitarios, conflictos por los recursos disponibles ya que estos se vuelven escasos (Resiliencia local y comunitaria frente a la crisis sistémica. En Madariaga, J. M. Nuevas miradas sobre la resiliencia: ampliando ámbitos y prácticas. (pp. 85-110))

 

Objetivo general

Generar un mapa de sistemas agrícolas sostenibles y resilientes que incluya variables tales como la labranza, la dependencia de insumos y controles de plagas a partir de estas se obtiene la dependencia de insumos y tecnología, posteriormente junto con la aptitud del suelo se genera la adaptación local de zonas agrícolas para los cultivos de maíz, café, mango y coco que permita visualizar la sostenibilidad y resiliencia en la región Costa Grande de Guerrero.

 

Marco conceptual

Agrobiodiversidad

La agrobiodiversidad, o diversidad agrícola, se refiere a la variedad de cultivos. Es un término amplio que incluye todos los componentes de la biodiversidad que tienen relevancia para la agricultura y la alimentación, y todos los componentes de la biodiversidad que constituyen los agroecosistemas: la variedad y la variabilidad de animales, plantas y microorganismos, en los niveles genético, de especies y de ecosistemas, necesarios para sustentar las funciones claves de los agroecosistemas, sus estructuras y procesos (Santilli, 2010).

Esta variable se concibió desde la encuesta a productores con el fin de determinar qué cultivos tienen en sus parcelas, nótese que la “diversidad” se considera en términos amplios (combinación de variedades, rotaciones, policultivos, agroforestería o sistemas agrosilvopastoriles). Se pueden usar tres categorías de diversidad: alta, media y baja. En todos los casos los monocultivos pueden considerarse como de “baja diversidad”, sin embargo será importante saber si no existe rotación de cultivos, de existir podría asignarse como de “media diversidad”; en cambio, sí existen asociaciones en el mismo espacio – tiempo (milpa o agrobosques) se puede considerar como de “alta diversidad”.

 

Erosión

La erosión hídrica es definida como la pérdida acelerada de la capa superior del suelo por efectos del agua (FAO, 2015). El tema toma especial relevancia debido a que el suelo es un recurso no renovable, y porque los suelos saludables son necesarios para garantizar el derecho humano a la alimentación y salvaguardar sus servicios ecosistémicos. De los suelos proviene el 95% de los alimentos (FAO, 2015a) además de ser una importante fuente de almacenamiento e infiltración de agua, captura de carbono y reciclaje de nutrientes (FAO, 2018).

El procesamiento de esta variable implicó el utilizar los polígonos de agricultura familiar, y realizar la intersección con el mapa de erosión que se tenía como un insumo, de esta manera se generó el mapa de erosión para la agricultura familiar de la Costa Grande de Guerrero.  Los niveles de pérdida de suelo se clasifican en incipiente, ligera, fuerte y severa.

 

Anomalías Climáticas

El índice de vegetación de diferencia normalizado (NDVI) por sus siglas en inglés muestra características y condiciones de la vegetación y su respuesta al estrés hídrico evidente (Zhou et al., 2012).  El manejo de las series de tiempo de imágenes satelitales, permite detectar espacial y temporalmente variables fenológicas como: el inicio de la producción de los cultivos, niveles máximos de producción y la ventaja de abarcar grandes regiones y poder compararlas anualmente (Hassan & Hazaymed, 2016); La descarga del producto MODQ13Q1 resolución espacial de 250 metros y temporal de 16 días en una serie de tiempo que va de enero del 2001 a diciembre del 2016.

El índice más empleado para estudios de vegetación se basa en la diferencia del rojo y el infrarrojo que obtener el vigor o estrés de la vegetación empleando la diferencia entre el infrarrojo cercano y el rojo se divide entre la suma de los mismos factores

Índice de vegetación de diferencia normalizado  NDVI=((NIR-Red))/((NIR+Red)  )

Dónde:

• NIR = reflectancia infrarrojo cercano (841 – 876 nm.);

• Red = reflectancia rojo (620-670nm.). 

Un análisis para identificar la tendencia de una región fue el cálculo de anomalías de NDVI por tal motivo se calcularon las anomalías estandarizadas eligiendo estas últimas para calcular las anomalías estandarizadas de NDVI calculando el un promedio anual y la desviación estándar de las imágenes siguiendo la siguiente formula.

Anomalías Estandarizadas= (Imagen – promedio anual) / desviación estándar

 

Adaptación Local

Gracias al apoyo de informantes claves y al mapeo participativo se obtuvieron datos cualitativos y cuantitativos de una gran importancia, que permiten realizar un estudio descriptivo de la Costa Grande, además de un análisis exploratorio de los datos espaciales para poder determinar la presencia de sistemas agrícolas con características de sostenibilidad y resiliencia  que estén adaptados a las condiciones locales tal que los agricultores sean capaces de satisfacer sus necesidades y manejar ambientes marginales con pocos recursos y espacio sin depender o dependiendo muy poco de la mecanización, fertilización química, pesticidas u otras tecnologías de la agricultura moderna. Además también se consideran ciertos enfoques de la FAO mismos pretenden fortalecer la sostenibilidad productiva con el objetivo de disminuir la pobreza y lograr la seguridad alimentaria. El enfoque 1 indica que se deben adoptar buenas prácticas agrícolas. Este enfoque se conecta con la línea de acción 1 que estipula que se debe garantizar la seguridad alimentaria y nutricional; además, se retoma el enfoque 4 relacionado con  la utilización de datos, estadística y análisis para la toma de decisiones, entonces se puede generar un vínculo con la línea de acción 2 y promover el fortalecimiento de la Agricultura Familiar (AF) y el desarrollo territorial rural.

Bajo este contexto, el objetivo general  tiene como ejes directores los conceptos de aptitud y el de dependencia tecnológica e insumos tales que darán como resultado la adaptación local.

La idea principal es que estos dos ejes o variables se relacionan con polígonos o puntos que tengan asignados un valor ya sea de aptitud o alguna categoría de la dependencia tecnológica e insumos. Los datos para generar esta categorización son producto de los ejercicios de mapeo participativos, de encuestas realizadas en trabajo de campo con productores y conocimiento local licitado directamente de informantes clave en la Costa Grande.

• La dependencia tecnológica y de insumos toma en cuenta factores tales como la labranza que puede o no tener una parcela, puede ser mecanización o manual y mide el uso de maquinaria introducida (tales como tractores e implementos agrícolas), además se toma en cuenta el uso de los insumos en la parcela que pueden servir para fertilización y para el control de las plagas. 

• Siembra / labranza

  • Híbrida: es la combinación de la  tradicional y la mecanizada.

  • Mecanizada: se relaciona con el uso de tractor y maquinaria industrial para realizar actividades propias del tipo de cultivo que se esté analizando.

  • Tradicional: esta dependencia tecnológica está relacionada con prácticas manuales en la labranza, como pueden ser uso de espeque, azadón y machete.

• Tipo de insumos en la fertilización y Control de  Plagas. Los insumos serán caracterizados dependiendo si su origen es químico (sintéticos) u orgánicos, esto aplicará para la fertilización y el control de plagas. Los tipos de insumos se clasifican como:

  • Orgánico: que tiene como principal característica el control de plagas y la fertilización con insumos provenientes de la región con menos efectos externos negativos.

  • Híbrido: es una combinación entre las dos anteriores.

  • Químico: implica el uso de fertilizantes sintéticos que causan efectos nocivos a la parcela, además, implica que sean adquiridos por los productores de forma externa.

La siembra/labranza y los tipos de insumos usados por los productores para la fertilización y control de plagas y enfermedades se agruparon en una misma categoría llamada “dependencia tecnológica e insumos” con tres niveles: baja, media y alta. Por ejemplo, un polígono clasificado como de “alta dependencia tecnológica y de insumos” se refiere a que el sistema productivo dependen fuertemente de insumos externos y sintéticos además de hacer uso de una forma de labranza mecanizada, tradicional o híbrida. Un polígono clasificado con “dependencia baja” señala un sistema productivo donde los productores utilizan insumos orgánicos o biológicos y que además tienen una labranza de tipo tradicional o híbrida. Las otras categorías se clasifican a partir de la combinación de las categorías en las variables de labranza y tipos insumos. También se consideró que la variable de control de plagas  y fertilizantes tuviera un mayor énfasis (o peso), que la de Labranza.

• Finalmente, para conocer el nivel de adaptación local se integrará a la aptitud del suelo; ésta es una variable biofísica y fue validada con productores de la región anteriormente. Está caracterizada por una capa con un área mínima cartografiable de 1000 metros cuadrados, se puede definir como la capacidad que tiene el suelo como medio potencial de desarrollo de cultivos. Se asume que las parcelas dentro de un área con alta aptitud, pueden maximizar los recursos disponibles y lograr una rápida y mejor adaptación a su ambiente, en contraste, una parcela localizada en un área con baja aptitud tiene mayores dificultades para lograr el éxito productivo, lo que le implica un mayor nivel de esfuerzo y creatividad para diseñar su sistema agrícola. Dicho esto la aptitud se categoriza de la siguiente manera:

  • Alta aptitud: se relaciona con regiones que son de máximo desarrollo de cultivos. 

  • Media aptitud: es el caso que cae entre los dos anteriores.

  • Baja aptitud:  se relaciona con un mínimo desarrollo de cultivos.

  • Nula aptitud:  Regiones con un potencial nulo para cultivos.

• La adaptación local será el resultado de realizar la interacción de las variables que se encuentran representadas en las capas de información con los datos de aptitud del suelo y  dependencia tecnológica e insumos. Al realizar este cruce, los niveles de cada variable al combinarse generan una nueva clasificación que se denominará adaptación local presentada a continuación: 

• Una adaptación local Alta se refiere a una aptitud Alta y a una dependencia de insumos y tecnología Baja. 

• Una adaptación local Alta  a): Es una adaptación donde la parcela presenta condiciones biofísicas desfavorables para la producción pero sin embargo dependen muy poco de insumos y tecnología externa, estas zonas resultan interesantes por dos razones: La primera pueden revelar importantes innovaciones agrícolas  que reflejan su capacidad de adaptación; o bien mostrar una situación  sociopolítica particular que los ha marginado a los insumos y tecnología. 

• Una adaptación local Media se refiere a una Aptitud Alta, Media y Baja, y a una dependencia de insumos y tecnología Media y Baja. 

• Una adaptación local  Baja a):  Es una adaptación local en la que la parcela tiene las condiciones biofísicas adecuadas pero depende altamente de los insumos y tecnología. 

• Una adaptación local Baja b):  Es una adaptación local en la que la parcela no tiene las condiciones biofísicas y  depende altamente de los insumos y tecnología. 

• Una adaptación local Baja, implica una Aptitud Media y a una dependencia de insumos y tecnología Alta. 

La adaptación local se puede validar (dependiendo de la temporalidad de las imágenes satelitales), con la variabilidad climática, índices de verdor (NDVI), entre otros índices (como el NDWI, NRVI, SAVI, PVI, entre otros), los cuales, pueden generar otra categorización que muestre la resiliencia en las zonas generadas por el estudio. 

La manera de validar esta propuesta será a través del cotejo con los propios agricultores y conocimiento empírico de la región.  Adicionalmente, la adaptación local nos permitirá realizar una caracterización de los polígonos de AF (subsistencia, transición y consolidado) que se obtuvieron en los talleres. 

El proceso de asignar la adaptación local es llevado a través de diversas técnicas, las cuales, se implementarán para la limpieza de las bases de datos, la generación de nuevas tablas para combinarlas y obtener nuevos datos asociados a los puntos o polígonos de los cultivos. De esta forma, se realizarán geoprocesamientos de datos como intersecciones, uniones, con otras de capas de información, con el objetivo de realizar la identificación de los polígonos de cultivos y los puntos de la encuesta.

 

Asociación del nivel de adaptación local para las unidades cartográficas 

Ya que no se puede asegurar arbitrariamente que con un 51% de puntos que se tengan con una categoría de adaptación local se pueda asignar está a un polígono de agricultura familiar (AF), se tomó un criterio utilizado en la clasificación de suelos, a continuación se tienen los criterios de asociación para el proceso que dará origen a la asignación de la tipología de adaptación local para los polígonos de AF.

Construcción del indicador de ponderación de áreas sostenibles y resilientes

Una vez que se realizó el análisis específico de cada una de las dimensiones: Agrobiodiversidad, Erosión, Anomalías Climáticas, Adaptación Local, se propone un indicador (iSR, índice de sostenibilidad y resiliencia), que pueda explicar el grado de sostenibilidad y resiliencia en la región de Costa Grande, específicamente en los polígonos de agricultura familiar, ya que en estos es donde se realizaron las encuestas para el cultivo de maíz, inicialmente se propone una ponderación equitativa, para cada una de estas variables, sin embargo se pretende realizar un ejercicio participativo en el que actores claves de la región opinen y compartan su conocimiento y puedan generar ellos los pesos para cada una de estas dimensiones. 

Inicialmente se aborda el indicador de con coeficientes constantes, es decir:

Dónde: 

 

• AB = Agrobiodiversidad

• ER = Erosión del suelo

• AC = Anomalías climáticas

• AL = Adaptación local

Y los coeficientes 𝛼, 𝛽, 𝛾, 𝛿 serán por el momento iguales a 1, sin embargo se pretende obtenerlos por realizar un ejercicio en el cual los productores sean los encargados de darle el peso específico a cada uno de estos factores.

En forma paralela se realizó otro ejercicio en el que se tomó como ponderación la contribución de cada variable mediante un análisis de componentes principales, obteniendo como resultado lo siguiente:

De igual manera a continuación se tiene un resumen de las componentes, en la cual se observa que la Agrobiodiversidad tiene una representatividad mayor que las otras variables.  En este caso podríamos mencionar que la PC1 se podría nombrar como la componentes de la Agrobiodiversidad y la PC2 de la Adaptación Local. Cabe resaltar que las variables no se escalaron ni se centraron a su media.