Identificación de áreas potenciales para la implementación del sistema agroforestal Quesungual en el Valle del Cauca
Resumen
Los sistemas agroforestales son una forma alternativa de uso de la tierra que combina componentes leñosos con cultivos o animales. El presente estudio identifica áreas con potencial para implementar el sistema agroforestal Quesungual (SAQ), una de las formas de uso de éxito reconocido en países de Centroamérica, en zonas de ladera del departamento del Valle del Cauca como insumo en el proceso de ordenamiento del territorio. Estos sistemas de manejo de la tierra son una alternativa productiva y sostenible para dichas regiones, porque simulan las características de los ecosistemas naturales en su estructura y función. El objetivo de este estudio es ubicar las zonas de mayor aptitud para desarrollar el SAQ en el Valle del Cauca haciendo uso de las técnicas de análisis espacial, peso de la evidencia y regresión logística.
Los resultados generados son evaluados a la luz de pruebas estadísticas integradas dentro de las herramientas de análisis espacial y posteriormente socializados ante profesionales de las Unidades Municipales de Asistencia Técnica de tres municipios con mayor potencial. Los resultados permitieron ubicar con detalle las zonas de mayor aptitud, que suman alrededor de 232.000 hectáreas como aptas para el establecimiento del SAQ, lo cual podría ser utilizado en los planes de ordenamiento de municipios de la región.
Palabras clave
agroforestería, análisis espacial, bosque seco tropical, ordenamiento territorial
Biografía del autor/a
Jorge Eliécer Rubiano Mejía
PhD en Geografía. Profesor asociado, Universidad del Valle, Colombia.
Mauricio Rincón Romero
PhD en Geografía. Profesor asistente, Universidad del Valle, Colombia
Fabio Alexander Castro Llanos
Estudiante de Geografía. Universidad del Valle, Colombia
Citas
- Agterberg, F. & Cheng, Q. (2002, Dec.). Conditional independence test for weights of evidence modeling. Natural Resources Research, 11(4), 249-255.
- Agterberg, F.P., Bonham-Carter, G.F, & Wright, D.F. (1990). Statistical pattern integration for mineral exploration. In G. Gaal & D.F. Merriam (eds.). Computer applications in resource estimation: predictions and assessment for metals and petroleum. (pp. 1-21).
- Oxford: Pergamon.
- Bonham-Carter, G.F. & Agterberg, F.P. (1990). Application of a microcomputer based geographic information system to mineral-potential mapping. In J.T. Hanley, & D.F. Merriam (eds.), Microcomputer-based applications in Geology, II, Petroleum. (pp.49–74). New York: Pergamon Press.
- Carrión G. B. A. (2008, junio). Debilidades del nivel regional en el ordenamiento territorial colombiano. Aproximación desde la normatividad política administrativa y de usos del suelo. Arquitectura, Ciudad y Entorno, 3(7), 145– 166.
- Congreso de la República de Colombia. (1997). Ley 388 de 1997: por la cual se modifica la Ley 9 de 1989, y la Ley 2 de 1991 y se dictan otras disposiciones. Recuperado de http://
- www.alcaldiabogota.gov.co/sisjur/normas/Norma1.jsp?i=339.
- Duke, C. & Steele, J. (2010, April). Geology and lithic procurement in Upper Palaeolithic Europe: a weights-of-evidence based GIS model of lithic resource potential, Journal of Archaeological Science, 37(4), 813-824.
- IDEAM. (2010). Leyenda Nacional de Coberturas de la Tierra. Metodología CORINE Land Cover adaptada para Colombia Escala 1:100.000. Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales. Bogotá, D. C., 72p
- Instituto de Investigación de Recursos Biológicos Alexander von Humboldt. (2014). Bosques secos tropicales en Colombia. Recuperado de http://www.humboldt.org.co/investigacion/ecosistemas-estrategicos/bosque-seco
- Food and Agricultural Organization – FAO–, Programa para la Agricultura Sostenible en Laderas de América Central –PASOLAC–, Instituto Nacional de Investigación Agraria y Alimentaria – INIA– & Servicio Agrícola Ganadero – SAG– (2005). Tecnologías y metodologías validadas para mejorar la seguridad alimentaria en las zonas secas de Honduras. Serie tecnologías: Manejo de suelos y agua. En B. Bustamante (comp.). (p.107). Tegucigalpa: PESA/PASOLAC. Recuperado de http://www.pesacentroamerica.
- org/biblioteca/doc-honfeb/agua_suelos.pdf.
- Malagón, C. D. (2003). Ensayo sobre tipología de suelos colombianos – Énfasis en génesis y aspectos ambientales. Rev. de la Academia Col. de Ciencias Exactas. Físicas y Naturales. XXVII(104), 319-341.
- Jarvis, A. Rubiano, J., Nelson, A. Farrow, A. & Mulligan, M. (2004). Practical use of SRTM data in the tropics, comparison with digital elevation models generated fromcartographic data. Working Data, 198, 32.
- Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura –FAO-. (2014). Políticas agroambientales en América Latina y el Caribe, Análisis de casos: Brasil,Chile, Colombia, México y Nicaragua. Santiago de Chile: FAO.
- Pauli, N., Barrios, E., Conacher, A.J. & Oberthür, T. (2011). Soil macrofauna in agricultural landscapes dominated by the Quesungual Slash-and-Mulch Agroforestry System, western Honduras. Applied Soils Ecology, 47(2), 119-132.
- Pauli, N., Barrios, E., Conacher, A.J. & Oberthür, T. (2012). Farmer knowledge of the relationships among soil macrofauna, soil quality and tree species in a smallholder agroforestry system of western Honduras, Geoderma, 189-190, 186-198.
- Porwal, A. González-Álvarez, I. Markwitz, V., McCuaig, T.C. & Mamuse, A. (2010). Weights-of-evidence and logistic regression modeling of magmatic nickel sulfide prospectivity in the Yilgarn Craton, Western Australia. Ore Geology Reviews, 38(3), 184-196.
- Rubiano, J. & Soto, V. (2009). Geographical extrapolation domain analysis: scaling up watershed management research projects, a toolkit to guide implementation. CPWF Working Paper 04. Colombo, Sri Lanka: The CGIAR Challenge Program on Water and Food.
- Sawatzky, D., Raines, G. F. & Bonham-Carter, G.F. (2009). Spatial Data Modeller. Recuperado de http://www.ige.unicamp.br/sdm/ArcSDM93/source/ReadMe_ArcSDM2009.pdf.
- Spiegelhalter, D. J. (2009). Incorporating Bayesian ideas into health-care evaluation. Statistical Science, 19, 156–74.
- Terán Moreno, D. C. y Vidal, J.A. (2013). Sistemas Agroforestales. Universidad Nacional Abierta y a Distancia. Escuela de Ciencias Agrícolas, Pecuarias y del Medio Ambiente. 273p. Recuperado de: http://datateca.unad.edu.co/contenidos/201617/Guias_y_
- rubricas_2013-II/Sistemas_Agroforestales_2013-2.pdf
- Uchida, H. & Nelson, A. (2010). Agglomeration index: Towards a new measure of urban concentration, Working paper // World Institute for Development Economics Research, No. 2010, 29, ISBN 978-92-9230-264-1