El presente trabajo tiene como objetivo determinar las zonas con potencial aptitud agrícola en la cuenca media del río Luján, Argentina. Para lograr el objetivo propuesto se llevó a cabo un análisis de evaluación multicriterio [EMC] apoyado en el uso de Sistemas de Información Geográfica [SIG]. A partir del tratamiento de datos geoespaciales con métodos de EMC se logró integrar una serie capas temáticas en formato raster que dan cuenta de factores y restricción de carácter agronómico, socioeconómico y ambiental. Como resultado principal se obtuvo un mapa síntesis con la zonificación del uso potencial agrícola representado en cinco clases de aptitud (Muy apta, Apta, Moderadamente apta, Marginalmente apta y No apta). Los resultados constituyen un aporte de los estudios geográficos para soportar la toma de decisiones y conducir las acciones en el territorio de acuerdo con su aptitud potencial, permitiendo alcanzar el mayor equilibrio entre los factores ambientales, económicos y sociales.
This paper work aims to determinate the potential zones with agricultural activities highest aptness level in the middle Lujan river basin, Argentina. To achieve the goal, a multi-criteria evaluation analysis was carried out, by using the geographic information systems [GIS]. Based on the geospatial data using the MCA methods it was possible to integrate a series of thematic layers in raster format that account for factors and restrictions in the agronomic, socioeconomic and environmental ways. As the main result, it was obtained a synthesis map with the zoning of soil aptness level represented in five aptitude levels (very apt, apt, moderately apt, very little apt and unapt). The results constitute a contribution from geographic studies to support decision- making and conduct actions in the field according to the potential aptness, admitting to achieve the best balance between environmental, economic and social factors.
La planificación, diseño de programas y proyectos para el manejo y la gestión de las actividades agrícolas en el contexto de las cuencas hidrográficas, debe realizarse sobre la base de estudios que contemplen la interacción entre variables biofísicas, ambientales y socio-económicas, de forma que el uso que se haga del suelo sea óptimo y, cumpla con la premisa de obtener máximos beneficios con mínima degradación.
La modelación del uso potencial agrícola implica determinar los diferentes grados de aptitud del suelo, esto a su vez debe constituir una prioridad al momento de planificar el aprovechamiento sustentable de los recursos naturales en las cuencas hidrográficas, ya que al utilizar el suelo de acuerdo con su aptitud potencial permite alcanzar el mayor equilibrio entre los factores ambientales, económicos y sociales (
Lo antes expuesto, justifica las investigaciones que apuntan a generar y validar conceptos, métodos y técnicas cada vez más eficaces al momento de medir y predecir el uso potencial de un territorio.
Los métodos de evaluación multicriterio [EMC] integrados en los SIG se han probado en numerosos estudios con orientación hacia esta temática, quedando demostrada su viabilidad, especialmente cuando se trata de definir zonas potenciales con diferentes grados de aptitud agrícola, para lo cual se requiere de la selección de un conjunto de criterios que respondan a las propiedades intrínsecas, extrínsecas, y de nivel de manejo del suelo.
El presente trabajo tiene como objetivo determinar las zonas con potencial aptitud agrícola en la cuenca media del río Luján, Argentina. El objetivo propuesto se logra a través de un análisis de EMC aplicado a una serie de factores y restricciones que obedecen a las dimensiones: agronómica, socioeconómica y ambiental. El resultado principal se presenta en forma de cartografía síntesis que da cuenta de la distribución espacial de las zonas potenciales por niveles de aptitud (Muy apta, Apta, Moderadamente apta, Marginalmente apta y No apta). Los resultados obtenidos son parte fundamental en futuras fases de investigación, en la cual se buscará contrastar la distribución espacial del uso potencial agrícola con el uso actual del territorio, posibilitando avanzar en la evaluación de la viabilidad de alternativas e implementación de programas y planes de desarrollo agrícola que contemplen la conservación de los suelos en el contexto de las cuencas hidrográficas como unidades de análisis.
Como antecedentes en la temática existen trabajos de reciente data desarrollados en países de la región de Iberoamérica, dentro de los cuales cabe mencionar
En el ámbito de estudio de la Argentina y dentro de la línea de análisis espacial con SIG, se pueden mencionar el trabajo de
Por último, cabe destacar que se realizaron trabajos previos (
Los estudios geográficos pueden tener dos orientaciones generales, aquellos que apuntan a la obtención de un cuerpo de conocimientos racionales y sistemáticos (Geografía como ciencia pura) y los que buscan aplicar esos conocimientos en la resolución de problemas prácticos que generen acciones tendientes a cambiar la realidad geográfica (Geografía Aplicada). En este caso se busca explotar la segunda de estas posibilidades con miras a realizar aportes en lo referente a la evaluación, planificación y gestión del territorio.
Partiendo de la consideración anterior, el presente trabajo se fundamenta en los supuestos epistemológicos del materialismo sistémico (
Asimismo, se parte de experiencias desarrolladas en dos campos de estudios geográficos bien definidos. En primer lugar, la tradición de la Geografía que permite la construcción de regiones geográficas formales a través de la superposición de capas temáticas, logrando de esta manera la integración de variables hacia una síntesis del espacio estudiado.
En segundo lugar, la Geografía Cuantitativa a través de la incorporación de conceptos y procedimientos de Evaluación Multicriterio que se hacen operativos mediante los SIG (
De acuerdo a la conceptualización de la [Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura,
Sin embargo, para los efectos de la presente investigación se entiende el proceso de evaluación de las tierras con propósitos agrícolas, aquella que tiene por “…finalidad definir unidades agrícolas y en la medida predecir el rendimiento de la tierra para usos generales, y sobre esa base planificar y diseñar los programas, proyectos y actividades para el manejo y la gestión de la cuenca en estudio” (
Asimismo, desde lo teórico-metodológico se toman, por un lado, elementos conceptuales del esquema de evaluación de tierras de la
El área de estudio se basa en la definición espacial de la cuenca media del río Luján (
El área de estudio se ubica en un clima clasificada como ‘templado húmedo’, siendo la precipitación media anual de 946 mm y la temperatura media anual de 16,4 ºC. (
…que debido a la gran influencia de las
actividades antrópicas en la Región Metropolitana Bonaerense (tanto por
actividades agropecuarias, como urbanas) es necesario considerar que la
vegetación natural ha desaparecido total o parcialmente, quedando relictos de
las mismas. A ello se le fueron sumando a lo largo del tiempo, especies
exóticas que colonizaron rápidamente la región. (p. 6)
En cuanto al relieve es suavemente ondulado con sectores deprimidos. La Región Pampeana es una unidad heterogénea de bajo relieve relativo debido en gran medida al accionar del proceso eólico, configurando una planicie loéssica. (
En cuanto al sistema de producción que destaca en esta región de la Pampa (al norte de Buenos Aires), es la agricultura continua bajo siembra directa [SD] con especies de ciclo primavero-estival, fundamentalmente soja y secundariamente maíz, ocupando aproximadamente 70% y 15% de la superficie agrícola, respectivamente (
En este caso la Evaluación Multicriterio tiene como propósito
cubrir 'un objetivo' a través de la evaluación de múltiples criterios (
…una serie
de criterios continuos (factores) son estandarizados en un rango numérico común,
y luego combinados por medio de un promedio ponderado. El resultado es un mapeo
de adecuación continuo que luego puede ser enmascarado por una o más
restricciones booleanas para dar lugar a los criterios cualitativo, y
finalmente se impone un umbral para producir una decisión final. (p. 131)
El procedimiento que se sigue parte de las sistematizaciones metodológicas
descritas en
Los criterios seleccionados (factores y restricciones) tienen que ver, por un lado, con la pertinencia y funcionalidad, para lo cual fue necesario un análisis previo de los aspectos conceptuales relacionados con la problemática objeto de estudio; por otro lado, con la disponibilidad y confiabilidad de la información, lo cual tiene que ver con la existencia y procedencia de los datos.
Como se observa en la
Tipo
de criterio
Criterios
Subcriterios
Descripción
Fuentes
Factores
Agronómicos
Índice
de productividad del suelo (IP)
El
IP es un índice de productividad paramétrico multiplicativo para evaluar la
productividad actual y potencial del suelo. Su filosofía es que la
productividad agraria de los suelos, bajo condiciones óptimas de manejo,
depende de las características intrínsecas de los mismos (
Gradiente de
pendiente
Capa de
pendientes en % obtenida a través del procesamiento del Modelo Digital de
Elevación (datos de origen LIDAR - resolución espacial 5 metros). El gradiente
de pendiente es determinante sobre la formación del suelo, por su efecto
sobre el drenaje, el escurrimiento y la erosión.
Elaboración
propia en base a
[Instituto
Geográfico Nacional de la República Argentina,
Socioeconómicos
Proximidad
a los establecimientos agropecuarios
Determinación
de la distancia en metros entre los suelos con aptitud agrícola y los
establecimientos agropecuarios. Factor socioeconómico que es indicador de la
intensidad de capital y disponibilidad de infraestructura.
Elaboración
propia en base a
Proximidad a
la red viaria
Determinación
de la distancia en metros entre los suelos con aptitud agrícola y la red
viaria (red viaria primaria, secundaria y terciaria). Factor con repercusión
socioeconómica por ser indicador de la accesibilidad, cuanto menor sea esta
distancia, mayor será la accesibilidad a los centros de provisión de insumos
y a los mercados.
Elaboración
propia en base a
Porcentaje
de población en ocupaciones de la producción agrícola
Capa
generada a partir del cálculo de población en ocupaciones de la producción
agrícola (Población en ocupaciones de la producción agrícola / Población
total) * 100. Factor indicador de la intensidad de mano de obra, cuanto mayor
sea el porcentaje, mayor cobertura de requerimientos para la actividad
agrícola y mayor impacto positivo en los niveles de empleo.
Elaboración
propia en base a datos del
Ambientales
Proximidad a
los humedales
Determinación
de la distancia en metros entre los suelos con aptitud agrícola y los humedales.
Cuanto mayor sea esta distancia a los humedales, tendrá menor riesgo de
contaminación.
Elaboración
propia en base a
Proximidad
a los cursos de agua
Determinación
de la distancia en metros entre los suelos con aptitud agrícola y los cursos
de agua. Cuanto mayor sea esta distancia a los cursos de agua, tendrá menor
riesgo de contaminación.
Elaboración
propia en base a
Restricción
Limitaciones
actuales del uso de la tierra
Prohibición de
aplicación de productos agroquímicos y/o plaguicidas con destino al uso
agropecuario en las áreas urbanas
Capa definida
a partir de lo establecido en el artículo 5 (
Elaboración
propia en base a
Limitación
establecida por la divisoria de agua
Áreas
fuera de los límites de la cuenca media
Delimitación
de la cuenca media del río Luján.
En la
Cada uno de los factores fue estandarizado utilizando la técnica de los Grupos Difusos, los cuales son grupos sin límites bien marcados, es decir la transición entre la pertenencia y la no pertenencia de una posición en el grupo es gradual, según Zadeh (citado en
Asimismo,
En la
El factor índice de productividad del suelo [IP], es un ejemplo del caso monotónicamente creciente, corresponde a valores de IP donde el intervalo de 0 a 30 tendrá valor de adecuación 0, en el de 30 a 77 los valores se reescalarán entre el rango de 0 a 1, siendo 77 el máximo valor de IP para el área de estudio. El valor mínimo de utilidad de ‘30’ se estableció con base a bibliografía especializada que sugiere los IP mayores e iguales a 30 como categorías que van de ‘media’ a ‘excelente’ productividad del suelo con fines agrícolas (
Un ejemplo del caso monotónicamente decreciente, es el factor gradiente de pendiente, que corresponde a valores de pendiente en % donde el intervalo de 0 a 0,5 tendrá valor de adecuación 1, en el de 0,5 a 16 los valores se reescalarán entre el rango de 1 a 0 y a partir de 16 y superiores les corresponderá el valor 0. Los valores de utilidad de las pendientes fueron establecidos a partir de la consulta de bibliografía especializada, tomando en consideración aquellas pendientes del terreno que no ofrece dificultad o dificultad moderada para la utilización de maquinaria agrícola e implementación de prácticas de manejo de baja complejidad (
Los valores de los puntos de inflexión de los factores ‘proximidad a los establecimientos agropecuarios’, ‘proximidad a la red viaria’ y ‘porcentaje de población en ocupaciones de la producción agrícola’ fueron establecidos a partir de los mínimos y máximos medidos para cada variable en el área de estudio.
En el caso de la ‘proximidad a los humedales’ y la ‘proximidad a los cursos de agua’, el valor de a=100 metros, fue definido a partir del artículo 7 (
Factores
Tipo
y forma de la función de membresía
Unidades de
medida
Valores
de los puntos de inflexión
a
b
c
d
Índice de productividad del suelo
Función
sigmoidal monotónicamente creciente
Valores de IP
30
77
-------
------
Gradiente de pendiente
Función
sigmoidal monotónicamente decreciente
Pendiente
en %
------
------
0,5
16
Proximidad a los establecimientos agropecuarios
Función
sigmoidal monotónicamente decreciente
Metros
------
------
0
18.628
Proximidad a la red viaria
Función
sigmoidal monotónicamente decreciente
Metros
------
------
0
14.382
Porcentaje de población en ocupaciones de la
producción agrícola
Función
sigmoidal monotónicamente creciente
% de población
0,37
1,56
------
------
Proximidad a los humedales
Función
sigmoidal monotónicamente creciente
Metros
100
14.594
------
------
Proximidad a los cursos de agua
Función
sigmoidal monotónicamente creciente
Metros
100
15.720
------
------
Otro de los elementos que fue necesario introducir en el modelo son los criterios concernientes a las restricciones (limitantes), para lo cual se generaron capas booleanas, es decir las áreas excluidas de la evaluación se codificaron con 0 y aquellas incluidas con 1.
Para la asignación de pesos a los factores se seleccionó
el Método por Ranking Recíproco (Rank
Reciprocal Method) debido a su simplicidad de cálculo y a la efectividad
demostrada si se le compara con métodos similares (
Donde: es el valor de ponderación otorgado a cada factor de la vulnerabilidad; es el número de orden (ranking) que se le brinda a cada factor de la vulnerabilidad de acuerdo a su importancia.
En la primera columna de la
En este caso, para asignar el nivel de importancia de los criterios (factores) se consultó la opinión de expertos y se realizó una extensa revisión de bibliográfica. El primer nivel de importancia se asignó al criterio agronómico, con atención especial en los factores que miden principalmente las propiedades intrínsecas del suelo (físicas y químicas), por constituir el recurso natural en torno al cual gira el desarrollo de la actividad agrícola. Específicamente el ‘índice de productividad del suelo’ que da cuenta de la productividad actual y potencial del suelo. Dentro de los criterios agronómicos, se estableció un segundo nivel (2) de importancia al factor gradiente de pendiente, cabe destacar que este factor tiene una doble incidencia, por un lado, su efecto sobre el drenaje y el escurrimiento y como define esto la formación del suelo y por ende lo relativo a su manejo; por otro lado, la degradación del suelo que se puede generar por efectos de la erosión.
En cuanto a los criterios ‘ambientales’ incluidos en la evaluación, se le asignó el valor de importancia 2, seguidos por los criterios socioeconómicos, con un nivel de importancia 3.
Factores
Ranking
Ranking
recíproco
Ponderación
(Pesos)
Índice de productividad del suelo
1
1
0,287
Gradiente de pendiente
2
0,5
0,143
Proximidad a los establecimientos
agropecuarios
3
0,33
0,094
Proximidad a la red viaria
3
0,33
0,094
Porcentaje de población en ocupaciones
de la producción agrícola
3
0,33
0,094
Proximidad a los humedales
2
0,5
0,143
Proximidad a los cursos de agua
2
0,5
0,143
3,49
1,00
Entre las técnicas utilizadas en los análisis EMC destacan aquellas que se clasifican como aditivas/ponderadas, una de las más empleadas es la Combinación lineal ponderada (Weinghted Linear Combination) la cual ha sido probada de manera satisfactoria en diversas investigaciones sobre evaluación multicriterio (
En este caso, se eligió la Combinación lineal Ponderada por ser una técnica sencilla e intuitiva que permite la integración de los diferentes criterios considerados para la obtención de la distribución espacial de los niveles de aptitud agrícola. Su cálculo se logra a través de la
Donde: es el nivel de adecuación; ponderación (peso) del factor i; valor del factor i; valor del criterio de restricción; ∏ producto.
Finalmente, la escala cuantitativa que se obtiene del paso anterior se
clasificó en cuatro clases de aptitud agrícola. Los rangos para la medición de
la aptitud van de 0 a 1, donde 0 representa lo ‘No apto’ y 1 lo ‘Muy apto’. Para
definir las categorías cualitativas de aptitud, se tomó a modo orientativo la
propuesta de
Clasificación
cuantitativa
Clasificación cualitativa
0,0
No
apta
De
0,1 a 0,5
Marginalmente
apta
De
0,51 a 0,7
Moderadamente
apta
De
0,71 a 0,85
Apta
De 0,86 a 1,0
Muy
apta
La ejecución de la secuencia de procedimientos del modelo permite obtener en una primera instancia un resultado que corresponde al mapa de adecuación continuo sobre el uso potencial agrícola (
Las zonas de colores rojo-naranja corresponden a valores de adecuación entre 0,17 y 0,61 reflejando un IP bajo y el impacto ambiental potencial sobre los cursos de agua y humedales, estos últimos también siguen un patrón que coincide con áreas aledañas a los cursos fluviales. Las zonas de color amarillo representan valores en un rango de entre 0,62 y 0,79 mostrando áreas de transición entre la mayor y menor aptitud. Por último, las zonas de color verde corresponden a valores de adecuación entre 0,8 y 1 reflejando valores de IP de entre 64 y 77, un bajo impacto ambiental sobre los cursos de agua y humedales, y presentando condiciones socioeconómicas más favorables.
En el resultado final (
Las zonas ‘No aptas’ corresponden a las áreas con prohibición de aplicación de productos agroquímicos y/o plaguicidas con destino al uso agropecuario en las áreas urbanas, definida como un perímetro alrededor de los centros poblados principales, dentro de los cuales destaca la ciudad de Luján en el centro del área de estudio. En este caso, se trataría de áreas ‘No apta permanentemente’ por tener limitaciones graves de tipo físico (cobertura urbana), que son insalvables a largo plazo.
La siguiente clase, en orden creciente, está representada por las zonas ‘Marginalmente aptas’, representa un 15% de la superficie y se localizada principalmente a las márgenes del río Luján y de sus afluentes, en estas zonas las limitaciones para el uso sostenido serían delicadas, de acuerdo a un balance costos - beneficios, su utilización solo se justificaría para un uso de forma marginal.
Las zonas ‘Moderadamente aptas’, representan el 24% de la superficie de las zonas con aptitud agrícola, las mayores áreas se localizan al este de la cuenca, esta clase presentaría limitaciones moderadamente graves, reduciendo los beneficios a la vez que implicaría riesgos de degradación en el empleo sostenido del suelo.
Por último, las zonas con las condiciones de aptitud más favorables (Apta y Muy apta), representarían más del 60% de la superficie total, localizándose en dos franjas bien definida en la margen norte y sur del río Luján. Esta categoría no tendría limitaciones para el uso sostenido o limitaciones de menor cuantía que no afectan la productividad ni aumentan considerablemente los costos.
Clases
Superficie
en ha
Superficie
en %
Marginalmente
apta
6.751,8
15
Moderadamente
apta
11.021,59
24
Apta
12.102,73
27
Muy
apta
15.341,56
34
Total
45.217,68
100
Puede concluirse que el mapa de zonas con potencial aptitud agrícola obtenido mediante análisis de EMC y los SIG, es un producto informativo que brinda una alternativa adecuada desde la consideración de múltiples criterios, permitiendo alcanzar un resultado con mayor equilibrio entre los factores ambientales, económicos y sociales. El resultado principal brinda una zonificación del uso potencial agrícola representada en cinco clases de aptitud (Muy apta, Apta, Moderadamente apta, Marginalmente apta y No apta). Destacando con un 60% de la superficie total estudiada las zonas con condiciones de aptitud más favorables (Apta y Muy apta). En base a la escala de trabajo (aproximadamente 1/50.000) el modelo resultante se circunscribe dentro de los estudios de tipo semidetallados, a partir del cual será posible evaluar la viabilidad de alternativas de intervención, la implementación de programas de desarrollo, así como planes de conservación de suelos.
Por otra parte, se contempla en próximas instancias de investigación realizar una verificación de campo y una comprobación espacial del modelo. Esto último posibilitará avanzar en futuras fases de investigación con el objetivo de contrastar la distribución espacial del uso potencial agrícola con el uso actual del territorio.
Finalmente, la metodología constituye un aporte de los estudios geográficos para soportar la toma de decisiones y conducir las acciones en el territorio de acuerdo con su aptitud potencial, representa una herramienta estratégica para ordenar el territorio en el marco de las cuencas hidrográficas y, enfrentar el desafío de incrementar la productividad de las actividades agrícolas de forma sustentable y con mínima degradación de los recursos naturales.
Este estudio se ha llevado a cabo en el marco del proyecto de investigación titulado ‘Modelado espacial para la optimización del uso agrícola del suelo mediante la aplicación de Sistemas de Información Geográfica. Cuenca media del río Luján (Provincia de Buenos Aires, Argentina)’. Aprobado por Resolución REC N° 224/19. Financiado por la Secretaria de Ciencia y Técnica de la Universidad Nacional de Luján (2019-2023).