Monitoreo de la desertificación en los valles semiáridos del noroeste argentino: desarrollo de un Sistema de Información Geográfica empleando indicadores biofísicos y socioeconómicos

S.

Description

Resumen
La cuenca del río Santa María, en la provincia de Catamarca está actualmente presentando los primeros síntomas de desertificación. El objetivo de este estudio fue el desarrollo de un método para monitorear la desertificación que utilice un Sistema de Información Geográfica capaz de: 1) combinar distintos tipos de datos de entrada (observaciones de campo, fotografías aéreas, imágenes satelitarias Landsat y Radarsat) para cartografiar los factores que aquí se consideraron determinantes de la desertificación (suelos, grado de pendientes, cobertura vegetal y uso de la tierra. 2) procesar digitalmente las bases de datos para obtener el mapa de desertificación, y 3) permitir la simulación de posibles cambios de los indicadores ambientales de la desertificación. Los procesos determinantes de la desertificación considerados fueron: 1) deterioro de la cubierta vegetal
2) erosión hídrica
3) erosión eólica
4) salinización. Se incluyeron también la presión antrópica y la presión animal como componentes socioeconómicas del problema. El riesgo de degradación aportado por cada uno de los factores fue cuantificado con valores con un rango entre 0 (riesgo nulo) y 4 (riesgo muy severo). El valor de desertificación en cualquier punto del área de estudio surge de la interacción de dichos factores en los procesos intervinientes y corresponde a los valores máximos de erosión hídrica, eólica, salinización, presión antrópica y presión animal derivados de la intersección espacial de los cuatro mapas básicos. Los valores de desertificación fueron divididos en cinco categorías, entre 0 (sin riesgo de degradación) y 4 (riesgo muy severo) utilizando una serie de filtros a los que fue sometida la base de datos. Al observar la similitud entre el mapa de desertificación obtenido con esta metodología con el mapa obtenido con datos de campo, se concluyó que la selección de las clases de datos de entrada del SIG fue correcta y reflejó adecuadamente las condiciones de desertificación del terreno. Este método basado en la interacción de los factores de riesgo de desertificación puede ser aplicado en otras áreas áridas o semiaridas con susceptibilidad a la desertificación similares a la del valle del río Santa María.
Abstract
The Santa Maria river basin, in the province of Catamarca is currently showing the first symptoms of degradation. The objective of this study was to develop an effective degradation assessment method that uses a Geographic Information System to perform the following tasks: 1) combine various sorts of data such as field observations, aerial photographs and Landsat/ Radarsat satellite images used to obtain four basic maps of the area: soils, slope degree, vegetation cover and land use
2) process digitally the database to obtain degradation values and 3) allow the simulation of future scenarios. The biophysical degradation determinant factors considered were a) deterioration of the vegetative cover, b) water erosion, c) wind erosion and d) salinization. Human pressure and animal pressure were included in the study as socioeconomic components. Each one of these factors was spatially represented in the four basic maps of the area. The risk of degradation that each of these factors poses on the terrain was quantified with values between 4 (maximum risk) and 0 (no risk) for each respective mapping unit of the basic maps. The desertification value for a given location was defined as the sum of the values of total water erosion risk, total wind erosion risk, total salinization risk, human pressure and animal pressure derived from the spatial intersection of the soil, slope, vegetation and land use maps. The resulting desertification values were categorized into five levels ranging from 0 (no signs) to 4 (very severe) using specially designed algorithms that queried the output database. The categorized desertification map was ground checked. It was concluded that the selection of the feature classes used as inputs in the spatial intersection was correct and reflected adequately the situation on the terrain. This kind of integrated approach based on the desertification risk factors could be applied on any other arid or semiarid area undergoing similar circumstances.

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• Sig
• Metodología
• Methodology

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• Publié le: 01 janvier 2002
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Extrait

Revista de Teledetección. 2002. 18: 5-19.
Monitoreo de la desertificación en los valles semi-
áridos del noroeste argentino: desarrollo de un
Sistema de Información Geográfica empleando
indicadores biofísicos y socioeconómicos
S. M. Navone, C. Espoz-Alsina, A. E. Maggi y R. M. Introcaso
Centro de Investigación y Aplicación de la Teledetección.
Facultad de Agronomía, Universidad de Buenos Aires, Argentina
RESUMEN ABSTRACT
La cuenca del río Santa María, en la provincia de The Santa Maria river basin, in the province of
Catamarca está actualmente presentando los primeros Catamarca is currently showing the first symptoms of
síntomas de desertificación. El objetivo de este estu- degradation. The objective of this study was to devel-
dio fue el desarrollo de un método para monitorear la op an effective degradation assessment method that
desertificación que utilice un Sistema de Información uses a Geographic Information System to perform the
Geográfica capaz de: 1) combinar distintos tipos de following tasks: 1) combine various sorts of data such
datos de entrada (observaciones de campo, fotografí- as field observations, aerial photographs and Land-
as aéreas, imágenes satelitarias Landsat y Radarsat) sat/Radarsat satellite images used to obtain four basic
para cartografiar los factores que aquí se consideraron maps of the area: soils, slope degree, vegetation cover
determinantes de la desertificación (suelos, grado de and land use; 2) process digitally the database to
pendientes, cobertura vegetal y uso de la tierra. 2) obtain degradation values and 3) allow the simulation
procesar digitalmente las bases de datos para obtener of future scenarios.
el mapa de desertificación, y 3) permitir la simulación The biophysical degradation determinant factors
de posibles cambios de los indicadores ambientales considered were a) deterioration of the vegetative
de la desertificación. Los procesos determinantes de cover, b) water erosion, c) wind erosion and d) salin-
la desertificación considerados fueron: 1) deterioro de ization. Human pressure and animal pressure were
la cubierta vegetal; 2) erosión hídrica; 3) erosión eóli- included in the study as socioeconomic components.
ca; 4) salinización. Se incluyeron también la presión Each one of these factors was spatially represented in
antrópica y la presión animal como componentes the four basic maps of the area. The risk of degrada-
socioeconómicas del problema. tion that each of these factors poses on the terrain was
El riesgo de degradación aportado por cada uno de quantified with values between 4 (maximum risk) and
los factores fue cuantificado con valores con un rango 0 (no risk) for each respective mapping unit of the
entre 0 (riesgo nulo) y 4 (riesgo muy severo). El valor basic maps.
de desertificación en cualquier punto del área de estudio The desertification value for a given location was
surge de la interacción de dichos factores en los proce- defined as the sum of the values of total water erosion
sos intervinientes y corresponde a los valores máximos risk, total wind erosion risk, total salinization risk,
de erosión hídrica, eólica, salinización, presión antrópi- human pressure and animal pressure derived from the
ca y presión animal derivados de la intersección espa- spatial intersection of the soil, slope, vegetation and
cial de los cuatro mapas básicos. Los valores de de- land use maps. The resulting desertification values
sertificación fueron divididos en cinco categorías, entre were categorized into five levels ranging from 0 (no
0 (sin riesgo de degradación) y 4 (riesgo muy severo) signs) to 4 (very severe) using specially designed
utilizando una serie de filtros a los que fue sometida la algorithms that queried the output database. The cat-
base de datos. Al observar la similitud entre el mapa de egorized desertification map was ground checked. It
desertificación obtenido con esta metodología con el was concluded that the selection of the feature class-
mapa obtenido con datos de campo, se concluyó que la es used as inputs in the spatial intersection was cor-
selección de las clases de datos de entrada del SIG fue rect and reflected adequately the situation on the ter-
correcta y reflejó adecuadamente las condiciones de rain. This kind of integrated approach based on the
desertificación del terreno. Este método basado en la desertification risk factors could be applied on any
interacción de los factores de riesgo de desertificación other arid or semiarid area undergoing similar cir-
puede ser aplicado en otras áreas áridas o semiaridas cumstances.
con susceptibilidad a la desertificación similares a la del
valle del río Santa María.
PALABRAS CLAVE: riesgo de desertificación, SIG, KEY WORDS: desertification risk, SIG, methodology.
metodología.
N.º 18 - Diciembre 2002 5S. M. Navone, C. Espoz-Alsina, A. E. Maggi y R. M. Introcaso
Los Sistemas de Información Geográfica másINTRODUCCIÓN
recientes pueden cumplir esa función y se han
convertido en una herramienta útil para aplicacio-La cuenca del río Santa María ocupa aproxima-
nes en fenómenos ambientales dinámicos y com-2damente 1.100 Km dentro de los valles calchaquí-
plejos como la desertificación, (Walsh, S. J.,es en el noroeste de la Argentina. El clima es semiá-
1985). El valor real de un SIG yace en su capaci-rido, con grandes fluctuaciones de la temperatura
dad de realizar las tareas necesarias para evaluarentre el día y la noche. Los inviernos son fríos, con
las condiciones de desertificación actuales y eluna precipitación media de solo 10 milímetros y los
seguimiento de la efectividad de las prácticas deveranos son relativamente cálidos y lluviosos (pro-
conservación, así como también la simulación demedio de 290 milímetros).
diferentes situaciones posibles en el futuro. EstasEl nivel inferior del valle se encuentra entre 1.000
características, sumadas a la posibilidad de refle-y 1.500 metros sobre el nivel del mar y abarca
jar instantáneamente los cambios en una base devarios microclimas. La flora local es típica del
datos con reducción en tiempo y costo, hacen quemonte, con una estepa arbustiva de 1 a 1,80 metros
los SIGs sean de gran utilidad en la toma de deci-de altura.
siones y la formulación de políticas de conserva-Las actividades agrícolas de la región se concen-
ción en los ámbitos públicos y privados (Devine ytran en los oasis bajo riego y consisten en viñedos,
Fields, 1986; Lindgren, 1985; Puentes et al.,nogales, olivos, pimientos, especias y alfalfa. La
1996). limitación principal para la expansión de las áreas
cultivadas es la escasa disponibilidad de agua para
riego y su uso inapropiado.
OBJETIVOEn valles similares en Argentina la desertificación
ha sido alarmante en los últimos 30 años y algunos
El objetivo fue desarrollar un método original deya se han convertido en vastos desiertos, (Navone et
monitoreo de la desertificación en valles extensosal., 1994; 1996; 1997; 1998) El valle de Santa María
de regiones áridas para facilitar su control. presenta los primeros síntomas del proceso. En los
dos últimos años, se observó un aumento de la pre-
sión antrópica con impacto negativo sobre este frá-
gil ecosistema, representada entre otros signos por el MATERIALES
aumento de la deforestación irracional del bosque de
Prosopis sp. (fundamental en el equilibrio de los Se utilizó una imagen captada por el satélite Radar-
recursos biofísicos) y un uso indebido de las tecno- sat-1 del Programa Globesar correspondientes a la
logías existentes para estas áreas (topadoras, arados órbita ascendiente del 10 de agosto de 1997, cubrien-
de discos etc). Por otro lado se detectó contamina- do el área de estudio al comienzo de la estación seca.
ción de las aguas del río por minerales y por resi- La imagen fue captada en el modo standard 7-
duos biosólidos no procesados. beam, y posteriormente procesadas utilizando ele-
De acuerdo a la definición de la FAO-UNEP de mentos del software PCI, principalmente XPACE,
1984, “la desertificación es la expresión de los pro- Image Works y GCPs. La misma fue geo-referen-
blemas económicos y sociales que en conjunción ciada a partir de puntos de control terrestres medi-
con los procesos naturales y los inducidos conducen dos con GPS. Posteriormente fue procesada para la
a la destrucción del equilibrio en el medio ambien- interpretación visual de las unidades preliminares
te”. Dado que la degradación afecta directamente a de uso y de vegetación aplicando un filtro Gamma,
la productividad agrícola de la región, se necesita (Navone y Palacín, 1999).
una metodología integrada por los factores socio- Se utilizaron tres juegos de datos captados por el
económicos y biofísicos para poder evaluar la seve- sensor Thematic Mapper (TM)