Agronomía Tropical  >  Colección  >  Sumario >  Volumen 24  >  Articulo

INTRODUCCION

Para percibir la importancia de la zonificación ecológica de cultivos bastará hacer un breve análisis de algunas necesidades que se encuentran en la elaboración de planes y proyectos de desarrollo agropecuario, en cualquiera de sus niveles jerárquicos: nacional, regional o de área específica. El punto de partida es el análisis económico de los productos agropecuarios que se encuentran deficitarios, la balanza del mercado internacional y perspectivas de exportación de los mismos. Como resultado del diagnóstico de mercados, se pueden elaborar listas de productos que tienen buenas perspectivas económicas para una expansión. Sin embargo, no basta el establecimiento de estas listas de cultivos para poder hacer planes de fomento; la primera interrogante que se plantean los planificadores será sobre la localización de áreas, que tengan condiciones ecológicas adecuadas para estos cultivos; así se podrán formular las directivas necesarias para alcanzar las metas de expansión con una mayor seguridad y, por lo tanto, garantía del retorno a las inversiones. 

Un segundo caso se refiere a planes de producción en áreas específicas; a este nivel es necesario determinar cuáles son los cultivos que tienen las mejores perspectivas ecológicas, en función de los recursos biofísicos disponibles en el área. De ahí la utilidad de la zonificación ecológica para los planificadores que necesitan de la lista de los cultivos ecológicamente factibles, de la determinación de los espacios geográficos con recursos ecológicos adecuados para cada uno de ellos y el costo y mercado de productos, etc. como elementos indispensables para la toma de decisiones relativas a qué cultivo fomentar.

La zonificación agroecológica puede llevarse a cabo con precisión aceptable en virtud de metodologías adecuadas para ello, entrando de lleno en los dominios de la planificación ecológica al tratar de contestar a tres preguntas básicas fundamentales: ¿Dónde sembrar?; ¿cuándo sembrar? y ¿cuánto voy a obtener? Diseños metodológicos recientemente definidos por GARCÍA BENAVIDES (4), continuando los trabajos de MONTOYA M. (9) dieron luz a la resolución práctica de algunos problemas planteados. La experiencia obtenida por el Instituto Interamericano de Ciencias Agrícolas de la OEA con programas multinacionales de zonificación agroecológica, hizo pensar, en casos de urgente entrega de documentos de referencia biofísicos, de simplificar la elaboración de un proyecto típico mediante la inclusión de análisis multivariantes y de factores múltiples que imprimieran rapidez al eliminar algunas etapas del proyecto. Los resultados obtenidos con la aplicación del análisis de factores múltiples en la detectación de áreas aptas para el desarrollo de un cultivo anual y su comparación con los resultados obtenidos en un proyecto típico de zonificación agroecológica, es el principal objetivo de este trabajo.

ANTECEDENTES

Las estructuras metodológicas puestas en práctica por MONTOYA M. y GARCÍA BENAVIDES (10, 11) en el Instituto Interamericano de Ciencias Agrícolas, tratan fundamentalmente de contestar a la pregunta: ¿Dónde sembrar?, contemplando la clasificación y jerarquización de las unidades zonificadas de mejor a peor indicando la secuencia del gradiente marginal, óptimo de producción. 

Debido a las exigencias de nuevos proyectos fue necesario aplicar otras estructuras metodológicas que se ajustaran a la solución de los nuevos problemas planteados. Estas estructuras metodológicas diseñadas por GARCÍA BENAVIDES (4) contemplan el conocimiento de aproximaciones y niveles de precisión. La metodología lleva al establecimiento de tres aproximaciones y tres niveles de precisión, dando lugar a nueve como binaciones:

La primera aproximación se refiere al estudio agroclimático, la segunda al estudio ecológico (clima-suelo-planta) y la tercera implica la introducción de variables localizadas dentro del marco físico-edáfico; podemos decir en realidad que existe un gradiente físico-edáfico de precisión A₁ a A₃. Los niveles de precisión se refieren al alcance que se le puede imprimir ar estudio de acuerdo al uso más o menos exhaustivo de la información agroclimática. La precisión varía desde N₁ a N₃; desde una clasificación hipotetizada de la respuesta biológica en función de variables agroclimáticas tipo, a un estudio sofisticado de análisis de sistemas para la predicción o cuantificación del producto.

Las tres combinaciones básicas que se ajustan en su generalidad a las exigencias de los planificadores y que tratan de contestar las preguntas básicas planteadas anteriormente son: (A₂N₁) (A₂N₂) (A₃N₃), también denominadas zonificación de área, línea y punto respectivamente. Cada una de estas combinaciones estructurales básicas tiene aspectos metodológicos que le son propios y resueltos a través de diseños polietápicos. Una estructura de (A₂N₁) contempla en su forma más simple las siguientes etapas:

1) Definición de los requerimientos agroecológicos del cultivo.

2) Establecimiento y generación de modelos de estimación de parámetros climatológicos. 

3) Análisis agroclimático. 

4) Análisis fisioedáfico. 

5) Elaboración de mapas de componentes.

6) Síntesis.

7) Presentación de resultados.

Los mapas que provienen de una estructura tipo (A₂N₁) contemplan el establecimiento de áreas aptas para el desarrollo de una especie así como la jerarquización y clasificación de estas áreas en virtud de un gradiente maginal-óptimo de producción. La estructura (A₂N₂) cuya escala cartográfica permite al menos duplicar en tamaño las áreas o unidades de zonificación, reclasifica las áreas anteriores con mayor precisión, rompe la discretización del gradiente marginal-óptimo de producción, al establecer una mayor continuidad y permite la inclusión de variables típicas en la planificación ecológica como: fechas óptimas de siembra, porcentaje de años negativos (riesgos), etc.

La estructura (A₃N₃) conlleva a la cuantificación del producto mediante el estudio de la respuesta biológica a través de la discriminación de variables de mayor efecto explicativo y el establecimiento de modelos de predicción. Un análisis de sistemas con variables de "entrada" de fácil obtención en fuentes primarias y el estudio de interrelaciones edafo-climáticas con la respuesta biológica, puede ser el comienzo del establecimiento de un modelo de predicción confiable. 

La urgencia de planes de desarrollo agropecuario de poseer documentos del marco de referencia biofísico y la imposibilidad de lograr la formación de un grupo de trabajo estable con suficiente personal hizo pensar en la simplificación de los documentos finales de zonificación. 

Un análisis de factores múltiples convenientemente aplicado elimina 3 de las 7 etapas anteriores. Si bien el conjunto de información se ve mermado, así como su precisión, al menos contesta a la interrogante básica en la planificación y en la elaboración de planes de desarrollo. ¿Dónde están ubicadas las áreas aptas y no aptas para una determinada actividad agropecuaria?

MATERIALES Y METODOS

Como materiales básicos se usaron las informaciones que dieron lugar a los documentos finales siguientes:

1) Zonificación de área (A₂N₁). República de Costa Rica. Zonificación agroecológica para el cultivo del frijol (Phaseolus vulgaris) (Mapa Nº 1).

2) Zonificación de línea (A₂N₂). República de Costa Rica. Meseta Central y alrededores. Zonificación agroecológica para el cultivo del frijol. (Mapa Nº 2).

Para el desarrollo del segundo modelo se consideró una región dentro de Costa Rica que pudiéramos llamar "Meseta Central y alrededores" con un área aproximada de 7.000 Km.² Se extiende desde los 9° 40' hasta los 10°15' de latitud Norte y entre los 83°30' y 84°30' de longitud W. En la región se han seleccionado para su estudio 54 estaciones. (Cuadro Nº 1). En dicho cuadro podemos observar que están incluidas 11 variables de las cuales nos van a interesar siete u ocho (X₁ ... X₈).

Algunas de estas variables fueron necesarias para integrar y construir la estructura metodológica (A₂N₂) de acuerdo al diseño polietápico típico que nos proponemos simplificar a través del análisis de factores múltiples. 

En el Cuadro 1 ciertas variables como las X₅, X₇ y X₈ están expresadas con un índice jerárquico (score) clasificado de mejora peor.

Las variables usadas para integrar el análisis de factores múltiples entraron tal y como están indicadas en el Cuadro 1.

Mapa 1. Zonificación agroecológica para el cultivo del frijol (Phaseolus vulgaris). (A2N1). Segun aproximación y primer nivel de precisión. Costa Rica.

Mapa 2. Zonificación agroecológica para el cultivo del frijol  (Phaseolus vulgaris). (A2N1). segunda aproximación y segundo nivel de presición. Costa Rica. meseta Central y alrededores.

CUADRO 1. Valores que alcanzan las distintas variables detectadas con el riesgo de presición para las localidades en estudio.

La jerarquización de unidades de zonificación del Mapa Nº 2 (A₂N₂) se realizó mediante la conversión en categorías (scores) de las variables empleadas (cinco variables). Los puntajes asignados los podemos ver en el Cuadro 2. 

Las variables del Cuadro 1 pudieran considerarse bajo el punto de vista teórico como variables independientes que explican el rendimiento potencial a obtenerse. Es por ello que cuando se trabaja con variables biofísicas y éstas están codificadas de manera que se establezca una asociación entre el rendimiento y dichas variables, podemos indicar a priori que existe una concordancia entre el índice de sitio o puntaje compuesto derivado del análisis de factores múltiples y la bondad de la localidad para obtener buenos rendimientos. 

Es conveniente además que todas las variables presenten el mismo signo en la asociación con el rendimiento potencial a obtenerse. En nuestro caso ocurre lo anterior excepto para la X₁. De todas maneras podemos esperar que a menor índice corresponda mejor área.

El hecho de no haber cambiado en el análisis de factores múltiples todas las variables del Cuadro 1 a puntajes (scores) se debe a tratar en lo posible de reducir la subjetividad en que se incurre. En el caso de la estructura (A₂N₂) es imprescindible trabajar con puntajes para efectuar una clasificación sistemática. A su vez en la elaboración de la clasificación de (A₂N₂) (Mapa 2) los puntajes individuales son modificados, estandarizándolos por medio de un índice equivalente y permitir su comparación entre sí, para integrar el puntaje definitivo compuesto (4). La estandarización se efectúa considerando la influencia de cada variable en una respuesta biológica hipotetizada.

El análisis de factores múltiples si bien es una técnica muy conocida en el campo de la investigación socio-económica (5, 6, 7, 8, 15), no ha sido utilizada en la agroclimatología aplicada. Al analizar el desarrollo histórico del Análisis de Factores Múltiples aparecen con frecuencia controversias de su aplicación a la ciencia. No obstante, el uso adecuado de esta técnica puede resolver problemas prácticos de aplicación inmediata y difícilmente resolubles por otros procedimientos. Esta técnica fue usada con éxito en los proyectos sobre regionalización agrícola en Centroamérica (1, 2, 3) y otros países (13, 14). 

Las aplicaciones más sobresalientes de la técnica se reflejan: 1) en la combinación de variables de múltiple dimensión para producir un puntaje compuesto, que mide lo común de las variables y aquello que produce la máxima variancia entre individuos, 2) la necesidad de reducir la dimensionalidad de un conjunto de variables haciendo uso de sus intercorrelaciones, y 3) encontrar una forma de identificar dimensiones fundamentales y significativas en un dominio dimensional. 

CUADRO 2. Jerarquía para distintas condiciones térmicas, hídricas, de duración de la época de siembra y de años negativos (A₂N₂).

La bondad de la técnica radica en la estimación de ponderación diferencial correspondiente a cada variable que participa en el puntaje general (score). Cuando varias variables muestran básicamente el mismo patrón de variabilidad algunos de ellos son redundantes y no precisan medio ción, entonces el componente principal es una aproximación al patrón básico. Por lo tanto, la múltiple medición se puede convertir a un simple índice que expresa satisfactoriamente la estructura básica. Esto salva la dificultad cartográfica de representar variables múltiples a través de su. perposiciones o interpretaciones gráficas aproximadas.

Pasos y cálculos a realizar:

Paso 1. Estimación de medias y variancias de cada variable. 
Paso 2. Estimación de la matriz de correlación, R.

R = D_si^-1/2 (X'X) D_si^-1/2

donde:

R = Matriz de correlación estimada
X'X = Matriz de momento
D_si^-1/2₌ Inversa de la raíz cuadrada de los elementos diagonal de X'X

Paso 3. Estimación de la raíz característica de la matriz.

|R - λ| = 0

resolviendo este polinomis en λ, de orden n se obtienen las raíces características.

Paso 4. Estimación del vector de ponderación asociado con la máxima raíz característica λ_m del sistema estructural. Para ello se resuelve la ecuación (R - λ_mI) a = 0

donde: a es el vector de ponderación.

Paso 5. Estimación del puntaje compuesto. Pc = a' Xi = a₁ X₁ + a₂ X₂ + ... a_n X_n

donde:

a' = transpuesta del coeficiente de ponderación.

Xi = -Xi - X   variable normalizada correspondiente a la observación i.
         Si

Esta técnica la vamos a utilizar en la segunda aproximación y segundo nivel de precisión. El estudio se dividió en tres partes: a) primero se averiguó el índice de sitio (I_s) y se efectuaron los cálculos necesarios tomando 8 variables indicadas en el cuadro Nº 1 (X₁, ... X₈), es decir siete agroclimáticas y una fisioedáfica, b) segundo, se calculó el índice de sitio (I_s) para las siete variables agroclimáticas únicamente, c) en la tercera parte se repitieron los cálculos para obtener el índice integrador de siete y ocho variables pero eliminando las estaciones sin posibilidades de cultivo. Posteriormente se realizó el análisis de isolíneas que definen la distribución espacial de los distintos índices de sitio. Asimismo se efectuó la regresión entre el índice calculado del "Factor analysis" para cada localidad y el derivado, siguiendo la estructura metodológica tipo, con el objeto de ver la paridad entre categorias de áreas, mediante valores standarizados para poder efectuar una comparación real. La comparación visual está implícita al observar las categorías encontradas en los mapas 2 y 3.

RESULTADOS

Los índices de sitio o puntajes compuestos derivados del análisis de factores múltiples son muy similares al valorar siete u ocho variables (Cuadro Nº 3). Considerando ocho variables (siete agroclimáticas y una físico-edáfica) resulta imposible realizar la discriminación de áreas por el factor suelo, al efectuar un análisis espacial de distribución de índices. Es por ello que preferimos encontrar un índice común agroclimático mediante esta técnica y llevar a cabo siempre la síntesis cartográfica de él con el mapa de uso potencial de la tierra de donde se extrajeron las categorías edáficas. 

Efectuando la comparación entre el índice de sitio que involucró, todas las estaciones y aquel que tomó en cuenta sólo las estaciones con posibilidades de cultivo, se llega a conclusiones similares a las anteriores. Los índices de sitio son semejantes y su diferencia no es suficiente para discriminar áreas bajo el punto de vista de una clasificación discreta (apto o no apto). Se prefirió entonces considerar el índice que involucre todas las estaciones y detectar en el mapa mediante el análisis agroclimático convencional la separación entre áreas aptas y no aptas. 

En los cuadros 4 y 5 podemos observar las medias y desviaciones estandar de las variables, las matrices de correlación, las variancias comunes (communality) y los estimados del primer factor de ponderación (Factor Loading). La estructura básica en ambas matrices indica que existen asociones de importancia, excepto para la variable X₈ y para la combinación X₁ - X₇. Las variables más estrechamente asociadas son las X₂, X₃ y X₆.

La interrelación de las siete u ocho variables expresadas en las matrices de correlación es el ingrediente fundamental para estimar las ponderaciones de los factores (First Factor Loading) o sea, su participación para discriminar la importancia de los diversos sitios. Podemos ver que prácticamente todas las variables tienen un alto poder discriminatorio, siendo la principal la X₃ seguida de la X₂ y la X₆. La de menor valor discriminatorio es la X₇ para el caso de usar siete variables y la X₈ cuando usamos las ocho variables.

La calificación final de los sitios se hará con el puntaje compuesto logrado a través de todas las variables (siete) que fueron combinadas gracias a las ponderaciones dadas por los componentes del "First Factor Loading".

Mapa 3. Zonificación agroecológica medienta un análisis de factores múltiples (Factor Analysis). Isolíneas del índice de sitio. Costa Rica. Meseta Central y alrededores.

El índice de sitio tiene la siguiente exprsión lineal:

En el mapa N 3 se indica el análisis de las isolíneas del índice de sitio efectuado sobre unidades aptas para el cultivo, de acuerdo al mapa de uso potencial y sobrepuesta la línea discriminadora agroclimática de áreas con posibilidades del cultivo. En él se han identificado las localidades por su índice compuesto y analizado dichos índices uniéndolos mediante isolíneas con valores que oscilan entre 4,5 y 12, e intervalos de 0,5.

Efectuando la regresión entre el índice de sitio calculado por el "Factor Analysis" y el derivado de la estructura metodológica tipo (A₂N₂) pro. cedente de síntesis cartográficas sucesivas, se obtuvo un coeficiente de determinación del 71% (R² = 0,71).

La observación del Mapa Nº 2 y su comparación con el Mapa Nº 3, nos indica inmediatamente una fuerte asociación entre las distintas categorías indicadas en ambos en las áreas aptas para el desarrollo del Phaseolus vulgaris y en lo que respecta a jerarquización, es decir de mejor a peor. Si bien los límites de esas áreas en los dos mapas no son coincidentes, bien debido a la diferencia entre rangos, bien debido al matiz personal del analista al trazar las isolíneas, bien a que en la estructura (A₂N₂) se totalizó cinco variables y el índice de sitio integró 7 variables, bien a que en el método de síntesis cartográfica todas las variables tienen el mismo efecto discriminatorio, es decir presentan una discriminación discreta y no contínua, mientras que el análisis discrlminatorio toma en consideración la continuidad; no obstante los puntos geográficos centrales de las categorías establecidas en el Mapa Nº 3 coinciden con mucha precisión con su correspondiente punto geográfico ubicado en un área identificada por un número equivalente en el rango usado en el Mapa Nº 2.

CONCLUSIONES

a) El análisis de factores múltiples ("Factor Analysis") puede aplicarse como metodología en la zonificación agroecológica de cultivos, permitiendo discriminar áreas de acuerdo a un gradiente nrarginal-óptimo de producción.

b) El gradiente marginal-óptimo de producción puede establecerse si las variables que integran la estructura de asociación están relacionadas con el rendimiento potencial a obtenerse, incluyendo el signo de la misma.

c) Los factores físicos localizados, como el factor suelo, no deben ser integrados en el análisis de factores múltiples, so pena de restringir la precisión del estudio, debido a su condición de variable discreta.

d) Asimismo las condiciones agroecológicas procedentes de análisis localizados como clasificaciones discretas de apto y no apto, deben establecerse por separado mediante metodologías agroclimáticas convencionales.

e) El análisis de factores múltiples puede integrar básicamente variables agroclimáticas y reducir las etapas de proyectos tipo. La síntesis con el factor suelo debería realizarse siempre para mayor precisión en la zonificación agroecológica.

RESUMEN

Se realiza un análisis de factores múltiples (Factor Analysis) con variables biofísicas, tratando de efectuar una zonificación agroecológica de cultivos. Las variables biofísicas empleadas generaron anteriormente una zonificación agroecológica siguiendo directrices metodológicas típicas. Estos resultados fueron comparados con los procedentes de analizar el índice de sitio derivado del análisis de factores múltiples.

En este caso el análisis de factores múltiples no solamente discrimina áreas, sino que permite establecer un gradiente marginal-óptimo de producción; para tal fin es necesario que las variables independientes estén asociadas con el rendimiento potencial a obtenerse y esta asociación tenga el mismo signo en todas las variables.

La comparación de documentos finales de zonificación agroecológica, con el análisis espacial del puntaje compuesto derivado del análisis multivariante, indica una fuerte asociación en los resultados obtenidos, de esta manera se puede simplificar el diseño polietápico típico de una zonificación agroecológica, imprimiendo simplicidad en las tareas del grupo de trabajo. No obstante hay que tener en cuenta que se pierde precisión en el documento final, restringiendo su alcance.

SUMMARY

A multiple factor analysis was made using biophysical variables in an attempt to make an agroecological crop zonification. The variables used in this work, generated previously a typical method for agroecological zonification. The results were compared with those derived from the analysis of site index from a multiple factor analysis.

In this case multiple factor analysis not only discriminated between areas but allowed the establishment of a gradient of marginal-optimum production. For these purposes it is necessary to associate independent variables with the potential yield to be obtained and that this association must have the same sign in all the variables considered.

The comparison of the final documents of agroecological zonification with the spatial analysis of site index indicates a strong association in the results obtained. In this manner one can simplify the polystage design typical for an agroecological zonification, simplifying the work. Nevertheless one looses precision in the final document limitating its scope.

AGRADECIMIENTO

El autor de este trabajo agradece a GILBERTO PÁEZ, Ph.D. Estadístico Asociado del IICA, la ayuda prestada por la ejecución de este y otros trabajos realizados durante su estadía en Turrialba como estudiante y funcionario del IICA.

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