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UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR

FACULTAD DE INGENIERÍA EN GEOLOGÍA, MINAS. PETRÓLEOS Y

AMBIENTAL

CARRERA DE INGENIERÍA AMBIENTAL

“ANÁLISIS DE ESCENARIOS DEL CLIMA CAUSADOS POR LA PÉRDIDA DE

BOSQUE Y LA ACTIVIDAD GANADERA CON VISIÓN ECOSISTEMICA

SALUD - AMBIENTE EN EL CANTÓN SAN MIGUEL DE LOS BANCOS”

Trabajo De Titulación, Modalidad Proyecto de Investigación para la obtención del

Título De Ingeniero Ambiental Grado Académico de Tercer Nivel

AUTOR: Johanna Lizbeth Ramos Benítez

TUTOR: Ing. Susana Rocío Del Cisne Arciniegas Ortega, MSc.

Quito, Mayo, 2016

ii

DEDICATORIA

A mi madre Susana, por el esfuerzo y lucha constante, a mis hermanos Danny y Mishell por ser

el pilar fundamental en todo mi camino. Gracias por nunca dejarme caer y por ser ese apoyo

incondicional.

iii

AGRADECIMIENTO

Agradezco a toda mi familia por todo el apoyo brindado gracias por ser esa luz que ilumina mi

camino.

Andy gracias por ser mi motor de mi vida, mucho de lo que me toco luchar en la universidad lo

hice de tu mano nunca me dejaste desfallecer tu amor, cariño, respeto y apoyo incondicional me

ayudo a salir adelante.

A mi tutora, Ing. Susana Arciniegas por tanta dedicación y esfuerzo gracias por todo el

conocimiento impartido culminando con éxito todo el proyecto.

A la Universidad Central del Ecuador por abrirme sus puertas y formarme como profesional.

Al Centro Internacional de Zoonosis de la Universidad Central del Ecuador por darnos la

apertura y el apoyo necesario para la realización del presente Trabajo de Titulación, fomentando

la investigación y el trabajo multidisciplinario.

iv

AUTORIZACIÓN DE LA AUTORÍA INTELECTUAL

Yo, Johanna Lizbeth Ramos Benítez, en calidad de autora del Trabajo de Investigación

realizada sobre: “Análisis de escenarios del clima causados por la pérdida de bosque y la

actividad ganadera con visión ecosistémica salud -ambiente en el cantón San Miguel de los

Bancos”, por la presente autorizo a la UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR, hacer uso

de todos los contenidos que me pertenecen o de parte de los que contiene esta obra, con fines

estrictamente académicos o de investigación.

Los derechos que como autor me corresponden, con excepción de la presente autorización,

seguirán vigentes a mi favor, de conformidad con lo establecido en los artículos 5, 6, 8, 19 y

demás pertinentes de la Ley de Propiedad Intelectual y su Reglamento.

En la ciudad de Quito, a los 5 días del mes de mayo de 2016

FIRMA

Johanna Lizbeth Ramos Benítez

C.I. 1720901154

Telf:0983763471

E-mail: [email protected]

v

APROBACIÓN DEL TUTOR DEL TRABAJO DE TITULACIÓN

Yo, Ing. Susana ARCINIEGAS Ortega, MSc. en calidad de tutor del trabajo de titulación

“Análisis de escenarios del clima causados por la pérdida de bosque y la actividad ganadera

con visión ecosistemica salud-ambiente en el cantón San Miguel de los Bancos”, elaborado

por la estudiante JOHANNA LIZBETH RAMOS BENÍTEZ de la Carrera de Ingeniería

Ambiental, Facultad de Ingeniería en Geología, Minas, Petróleos y Ambiental de la

Universidad Central del Ecuador, considero que el mismo reúne los requisitos y méritos

necesarios en el campo metodológico y en el campo epistemológico, para ser sometido a la

evaluación por parte del jurado examinador que se designe por lo que lo APRUEBO, a fin

de que el trabajo investigativo sea habilitado para continuar con el proceso de titulación

determinado por la Universidad Central del Ecuador.

En la ciudad de Quito, a los 5 días del mes de mayo de 2016.

Firma del Tutor

Ing. Susana Rocío Del Cisne Arciniegas Ortega, MSc.

C.C.170519511

vi

APROBACIÓN DEL TRABAJO DE TITULACIÓN / TRIBUNAL

El tribunal constituido por:

- Dr. Félix Andueza

- Ing. Teresa Palacios

- Quím. Salomón Chacha

Luego de Calificar el Informe Final de Investigación del trabajo de titulación denominado

“Análisis de escenarios del clima causados por la pérdida de bosque y la actividad ganadera con

visión ecosistémica salud-ambiente en el cantón San Miguel de los Bancos” previo a la

obtención del título (o grado académico) de Ingeniera Ambiental presentado por la señorita

JOHANNA LIZBETH RAMOS BENÍTEZ.

Emite el siguiente veredicto: Aprobación del Proyecto de Investigación para su defensa Oral.

Fecha: 05/05/2016

Para constancia de lo actuado firman:

vii

INDICE DE CONTENIDO

Págs.

1. TEORÍA ................................................................................................................................3

2. METODOLOGIA EXPERIMENTAL ..................................................................................7

2.1. TELEDETECCIÓN. MÉTODO PARA LA ELABORACIÓN DE MAPAS DE USO Y COBERTURA DE

SUELO (FRAGMENTACIÓN) ...........................................................................................................9

2.1.1. INSUMOS DE INFORMACIÓN. ............................................................................................9

2.1.2. RESOLUCIÓN ESPACIAL Y SELECCIÓN DE SENSORES. .......................................................9

2.1.3. SELECCIÓN Y RECOPILACIÓN DE IMÁGENES SATELITALES. .............................................9

2.1.4. PROCESAMIENTO DE DATOS (REQUERIMIENTO TECNOLÓGICO). .................................... 11

2.1.4.1. Análisis de bandas. ..................................................................................................... 11

2.1.4.2. Clasificación supervisada. .......................................................................................... 14

2.1.4.3. Cálculo de áreas.......................................................................................................... 15

2.1.4.4. Análisis de fragmentación. ......................................................................................... 16

2.2. MÉTODO PARA ANÁLISIS DE CLIMA .................................................................................. 17

2.2.1. VALIDACIÓN DE LA INFORMACIÓN HIDROMETEREOLÓGICA Y RELLENO DE DATOS....... 18

2.2.1.1. Modelo de correlación- regresión. .............................................................................. 19

2.2.2. ANÁLISIS DE TENDENCIAS. ............................................................................................ 19

2.2.2.1. Precipitación. .............................................................................................................. 20

2.2.2.2. Temperatura. .............................................................................................................. 22

2.2.3. INTERPOLACIÓN DE DATOS. ........................................................................................... 24

2.2.3.1. Kriging ....................................................................................................................... 24

2.2.3.2. Inverso de la distancia (IDW). .................................................................................... 28

2.2.4. CONSTRUCCIÓN DE LA CAPA DEL ÍNDICE OMBROTÉRMICO (IO)..................................... 30

2.2.5. CÁLCULO DE DENSIDAD POBLACIONAL (GARRAPATAS) ................................................ 32

2.2.6. ENCUESTA ..................................................................................................................... 34

3. CÁLCULOS Y RESULTADOS ......................................................................................... 35

3.1. CÁLCULO DE ÁREAS ......................................................................................................... 35

3.2. ÍNDICE DE FRAGMENTACIÓN ............................................................................................ 38

viii

3.3. RELLENO DATOS ESTACIONES METEOROLÓGICAS ............................................................ 44

3.3.1. TEMPERATURA .............................................................................................................. 44

3.3.2. PRECIPITACIÓN .............................................................................................................. 45

3.4. KRIGING ........................................................................................................................... 45

3.5. INVERSO DE LA DISTANCIA (IDW) .................................................................................... 54

3.6. ÍNDICE OMBROTÉRMICO ................................................................................................... 57

3.7. DENSIDAD POBLACIONAL (GARRAPATAS) ........................................................................ 58

3.8. ENCUESTA ........................................................................................................................ 59

4. DISCUSIÓN DE RESULTADOS ....................................................................................... 62

4.1. CAMBIO DE USO DEL SUELO PERÍODO 1988, 1998 Y 2002 ................................................. 62

4.3. TENDENCIAS DE VARIABLES CLIMÁTICAS ........................................................................ 63

4.4. OBTENCIÓN DE MODELO FINAL ........................................................................................ 66

4.5. PERCEPCIÓN SOBRE EL INCREMENTO DE PLAGAS EN LAS ÁREAS DE LOS DIFERENTES TIPOS

DE PASTO .................................................................................................................................... 67

5. CONCLUSIONES .............................................................................................................. 70

6. RECOMENDACIONES ..................................................................................................... 71

7. CITAS BIBLIOGRÁFICAS ............................................................................................... 72

8. BIBLIOGRAFÍA ................................................................................................................. 74

ANEXOS ................................................................................................................................... 76

ix

INDICE DE GRÁFICOS

Págs.

Gráfico 1. Precipitación anual máxima y mínima ...................................................................... 20

Gráfico 2. Precipitación mensual máxima y mínima ................................................................. 21

Gráfico 3. Temperatura anual máxima y mínima ...................................................................... 22

Gráfico 4. Temperatura mensual máxima y mínima .................................................................. 23

Gráfico 5. Histograma Precipitación Media .............................................................................. 25

Gráfico 6. Normal QQPlot Precipitación Media ........................................................................ 25

Gráfico 7. Trend Analysis Precipitación Media ......................................................................... 25

Gráfico 8. Selección de método geoestadistico ......................................................................... 26

Gráfico 9. Distribución de datos ................................................................................................ 26

Gráfico 10. Generación del modelo - kriging ............................................................................ 27

Gráfico 11. Validación del modelo - Kriging ............................................................................ 27

Gráfico 12.Generación del modelo - IDW ................................................................................. 29

Gráfico 13.Validación del modelo - IDW.................................................................................. 29

Gráfico 14.Correlación de temperatura ..................................................................................... 44

Gráfico 15. Correlación de precipitación ................................................................................... 45

Gráfico 16. Histograma de precipitación media ........................................................................ 46

Gráfico 17. Normal QQPlot de precipitación media .................................................................. 46

Gráfico 18. Valida Trend Analysis de precipitación media ....................................................... 47

Gráfico 19. Modelo exponencial cálculo tercer orden ............................................................... 47

Gráfico 20. Histograma de temperatura máxima ....................................................................... 49

Gráfico 21. Normal QQPlot de temperatura máxima ................................................................ 49

Gráfico 22. Trend Analysis de temperatura máxima ................................................................. 50

Gráfico 23. Modelo exponencial cálculo segundo orden ........................................................... 50

Gráfico 24. Histograma de temperatura media .......................................................................... 52

Gráfico 25 Normal QQPlot de temperatura media .................................................................... 52

Gráfico 26. Trend Analysis de temperatura media .................................................................... 53

Gráfico 27. Modelo exponencial cálculo segundo orden ........................................................... 53

Gráfico 28.Validación del modelo - IDW.................................................................................. 55

Gráfico 29.Cambios de temperatura .......................................................................................... 60

Gráfico 30. Cambios de precipitación ....................................................................................... 60

Gráfico 31.Tipo de pastura ........................................................................................................ 61

x

Gráfico 32.Porcentaje de garrapatas .......................................................................................... 61

Gráfico 33.Promedio de temperatura en años ............................................................................ 64

Gráfico 34.Promedio de precipitación en años .......................................................................... 64

Gráfico 35.Precipitación máxima en años ................................................................................. 65

Gráfico 36.Precipitación mínima en años .................................................................................. 65

xi

INDICE DE FIGURAS

Págs.

Figura 1. Mapa ubicación San Miguel de los Bancos ..................................................................8

Figura 2. LandSat 8, de 30m de resolución, junio de 1988 ........................................................9

Figura 3. LandSat 8, de 30m de resolución, marzo de 1998 .................................................... 10

Figura 4. LandSat 8, de 30m de resolución, julio de 2002....................................................... 10

Figura 5. Selección de bandas ................................................................................................... 11

Figura 6. Generación de mapa mediante bandas ....................................................................... 12

Figura 7. Combinación de bandas ............................................................................................. 12

Figura 8. LandSat 8, de 30m de resolución, junio de 1988, bandas 2, 3 y 4 ............................ 13

Figura 9. LandSat 8, de 30m de resolución, marzo de 1998, bandas 7, 4 y 3 .......................... 13

Figura 10. LandSat 8, de 30m de resolución, julio de 2002, bandas 7, 4 y 3 ........................... 14

Figura 11. Puntos de muestreo supervisado .............................................................................. 14

Figura 12. Puntos de muestreo supervisado .............................................................................. 15

Figura 13. Mapa Maximum Likelihood Classification .............................................................. 15

Figura 14. Tabla de áreas .......................................................................................................... 16

Figura 15. Datos de estaciones meteorológicas ......................................................................... 18

Figura 16. Modelo de correlación y regresión ........................................................................... 19

Figura 17. Modelo Kriging de precipitación máxima ................................................................ 28

Figura 18. Modelo IDW de precipitación máxima .................................................................... 30

Figura 19. Análisis Map algebre expression.............................................................................. 31

Figura 20. Modelo Índice ombrotérmico máximo .................................................................... 32

Figura 21. Mapa de densidad poblacional enero ....................................................................... 33

Figura 22. Mapa HotSpot enero ............................................................................................... 34

Figura 23. Mapa San Miguel de los Bancos 1988 .................................................................... 35



Figura 26. Mapa índice de fragmentación del área agropecuaria 1988 ...................................... 38

Figura 27. Mapa índice de fragmentación del área natural 1988 ............................................. 39

Figura 28. Mapa índice de fragmentación del área agropecuaria 1998 ..................................... 40


Figura 30. Mapa índice de fragmentación del área agropecuaria 2002 ...................................... 42


Figura 32. Modelo ordinario de tercer orden de precipitación media ........................................ 48

xii

Figura 33. Modelo Kriging de temperatura máxima ................................................................. 51

Figura 34. Modelo Kriging de temperatura media .................................................................... 54

Figura 35. Modelo IDW de precipitación media ....................................................................... 55

Figura 36. Modelo IDW de precipitación media ....................................................................... 56

Figura 37. Modelo IDW de temperatura media ......................................................................... 56

Figura 38.Cálculo de índice ombrotérmico ............................................................................... 57

Figura 39. Modelo Índice ombrotérmico máximo ..................................................................... 57

Figura 40. Mapa tipo de pastura ............................................................................................... 58

Figura 41. Mapa HotSpot enero ............................................................................................... 58

Figura 42. Modelo IDW ........................................................................................................... 67

xiii

INDICE DE TABLAS

Págs.

Tabla 1. Coordenadas UTM WGS 84 del Cantón San Miguel de los Bancos..............................7

Tabla 2. Límites del Cantón San Miguel de los Bancos ..............................................................7

Tabla 3. Datos de estaciones meteorológicas ............................................................................ 18

Tabla 4. Indice ombrotermico ................................................................................................... 30

Tabla 5. Muestreo de larvas....................................................................................................... 33

Tabla 6. Cálculo de área 1988. .................................................................................................. 35

Tabla 7. Cálculo de área 1998 ................................................................................................... 36

Tabla 8. Cálculo de área 2002 ................................................................................................... 37

Tabla 9. Resumen cálculo de áreas ............................................................................................ 38

Tabla 10. Datos Temperatura .................................................................................................... 45

Tabla 11. Datos precipitación .................................................................................................... 45

Tabla 12. Porcentaje de larvas en pasturas ................................................................................ 59

Tabla 13. Resumen porcentajes de áreas ................................................................................... 62

Tabla 14. Indice de fragmentación ............................................................................................ 63

Tabla 15. Porcentaje de larvas en pasturas mes a mes ............................................................... 68

INDICE DE FOTOGRAFÍAS

Págs.

Fotografía 1. Toma de puntos de referencia .............................................................................16

xiv

Tema: “Análisis de escenarios del clima causados por la pérdida de bosque y la actividad

ganadera con visión ecosistémica salud-ambiente en el cantón San Miguel de los Bancos”

Autor: Johanna Lizbeth Ramos Benítez

Tutora: Ing. Susana Rocío Del Cisne Arciniegas Ortega, MSc.

RESUMEN

El presente proyecto de investigación tiene como propósito analizar los escenarios del clima

causados por la pérdida de bosque y ganadería mediante una propuesta metodológica con visión

ecosistémica salud ambiente, a partir de información derivada de la base de datos del INAMHI,

Earth Explorer y Worldclim durante un periodo de 60 años aproximadamente. Se modelizó

estadísticamente la variabilidad climática para determinar los efectos de cambio del clima

asociados a entornos ganaderos, obteniendo como resultado 52,55% de perdida en el área

natural, aumento de 30,48% en el área agropecuaria, los valores obtenidos evidencian un alto

grado de alteración en el paisaje. La modelización SIG permitió diseñar mapas para determinar

el comportamiento de precipitación y temperatura en el cantón San Miguel de los Bancos,

concluyendo que la mayor parte de las áreas naturales que se conservarán en el futuro serán

áreas fragmentadas, éste tipo de estudios serán de mucho valor para evitar y revertir la pérdida

de ecosistemas.

PALABRAS CLAVES: /VISIÓN ECOSISTÉMICA/ MODELIZACIÓN/ VARIABILIDAD

CLIMÁTICA/ SISTEMAS DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA/ FRAGMENTACIÓN DEL

ECOSISTEMA/

xv

TITLE: “Analysis of the climate sceneries caused by the livestock activity and the loss of the

forest with health-enviromental ecosystem view in San Miguel de los Bancos”

Author: Johanna Lizbeth Ramos Benítez

Tutora: Ing. Susana Rocío Del Cisne Arciniegas Ortega, MSc.

ABSTRACT

The present research project aims to analyze the climate scenarios caused by loss of forest and

livestock through a methodological proposal with vision ecosystem environment health, based

on information derived from the database of the INAMHI, Earth Explorer and Worldclim for a

period of 60 years approximately. The climate variability was statistically modelled to

determine the effects of climate change associated with livestock environments, obtaining as

result 52,55% loss in the natural area, 30.48% increase in the agricultural area, the obtained

values demonstrate a high degree of alteration in the landscape.

GIS modelling allowed design maps to determine the behavior of precipitation and temperature

in the canton of San Miguel de los Bancos, concluding that the most of the natural areas will be

kept in the future will be areas fragmented, this kind of study will be of much value to prevent

and reverse the loss of ecosystems

KEY WORDS: /VISION ECOSYSTEM/ MODELLING/ CLIMATE VARIABILITY/

GEOGRAPHICAL INFORMATION SYSTEMS/ FRAGMENTATION ECOSYSTEM/

I CERTIFY that the above and foregoing is a true and correct translation of the original

document in Spanish.

___________________________

Ing. Susana Rocío Del Cisne Arciniegas Ortega, MSc. Certified Translator

ID: 170519511

1

INTRODUCCIÓN

El análisis de escenarios del clima causados por la pérdida de bosque y ganadería es una

propuesta metodológica con visión ecosistémica salud ambiente, puesto que es uno de los

sectores más vulnerable a los impactos del cambio climático.

La Convención Marco de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climático (CMNUCC),

considera el cambio climático como un “cambio del clima atribuido directa o indirectamente a

actividades humanas que alteran la composición de la atmósfera mundial, y que viene a añadirse

a la variabilidad natural del clima observada durante períodos de tiempo comparables”

(UNISDR, 2009).

El cambio climático amenaza al mundo entero, pero los países en desarrollo son los más

vulnerables. Según las estimaciones, soportarán aproximadamente entre 75% y el 80% del costo

de los daños provocados por la variación del clima (Banco Mundial, 2010).

Una opción de adaptación al cambio climático según la Evaluación de los Ecosistemas del

Milenio (2005) es procurar el empoderamiento de los grupos marginados (ganaderos) con el fin

de influir en las decisiones (percepción) que les afectan y sus servicios eco-sistémicos. Sin

embargo esto requiere de esfuerzos que estén enfocados a atender a las limitaciones ya

identificadas en términos de enfrentar el cambio y la variabilidad del clima (Martínez, 2013)

Una de las principales limitaciones está en el uso de tierra dedicada a la ganadería tradicional

(IFAD, 2010). Se considera que en América el mayor uso de la tierra de los agroecosistemas se

encuentra en pasturas (Casasola et al, 2006), principalmente por pastos naturales (Fujisaka et al,

2000) asociada a una baja productividad y rentabilidad (Betancourt et al, 2006).

Sin embargo existen alternativas, surgidas del conocimiento local o percepción para la

adaptación de los sistemas ganaderos al entorno de riesgo, que también están enfocadas con el

fin de desarrollar cambios sostenibles en el uso del suelo y su mayor productividad (Martínez,

2013).

Por otro lado la salud humana depende de la capacidad de una sociedad para mejorar la

interacción entre las actividades humanas y los ambientes físico, químico y biológico. Con el

fin de salvaguardar la salud humana, sin dejar de lado la integridad de los sistemas naturales de

los cuales depende el ambiente. Las alteraciones en los ecosistemas y el daño a la salud de la

población requieren el desarrollo de una metodología para anticiparse a los cambios dramáticos

en el medio ambiente ocasionado por interacciones antrópicas, así como sus consecuencias.

2

Con esta investigación, se introduce una metodología para la generación de escenarios

prospectivos de cambio climático causados por pérdida de bosque y actividad ganadera, basada

en la utilización de sistemas de información geográfica para la búsqueda, manipulación y

generación de información multivariante, y métodos de geo- estadística para el procesamiento

de esta información (Londoño et al, 2007).

3

1. TEORÍA

En el ámbito mundial, las actividades humanas han causado y van a seguir causando una

pérdida en la biodiversidad debido, entre otras cosas, a cambios en el uso y la cubierta de los

suelos; la contaminación y degradación del suelo y del agua (incluyendo la desertificación), la

contaminación del aire, la fragmentación del hábitat; la explotación selectiva de especies; la

introducción de especies no autóctonas, y el agotamiento del ozono estratosférico (PNUMA,

2002).

La pérdida de hábitat y fragmentación se consideran las principales amenazas que afectan a la

diversidad biológica (Harris, 1988); la fragmentación de los hábitats se ha estudiado desde los

años 60 bajo dos fundamentos teóricos: la teoría biogeográfica de islas (MacArthur & Wilson,

1967) y la teoría de metapoblaciones (Levins, 1969). La teoría de islas estudia la influencia del

aislamiento (distancia a otros fragmentos o hábitats) y el tamaño de los fragmentos en la riqueza

y composición de especies, considerando la colonización y extinción como procesos

fundamentales. El termino metapoblación fue introducido por Levins (1969) para describir

poblaciones compuestas por subpoblaciones, y enfatiza el concepto de conectividad y el

intercambio entre poblaciones espacialmente separadas (Hansk, 1999).

Santos (2013) dice: la fragmentación puede producirse por procesos naturales que alteran el

medio lentamente, como el viento, tormentas, derrumbes, fuegos, depredación, forrajeo o por

actividades humanas, como el establecimiento de cultivos, carreteras, ciudades, etc; siendo uno

de los procesos antrópicos con efectos más devastadores sobre la biodiversidad. En primer lugar

la fragmentación involucra la pérdida del hábitat, ya que una porción de paisaje es transformada

a otro tipo de uso de tierra y los flujos naturales de materia y energía se verán alterados.

Cuanto más pequeños son los fragmentos, mayor vulnerabilidad para las especies a las

condiciones ambientales adversas, que son más frecuentes en sus bordes que en el interior, y por

tanto hay una mayor probabilidad de extinción (Ramos et al. 2008).

Los efectos de la fragmentación no son lineales, si no que se multiplican al llegar a cierto

porcentaje de hábitat destruido (Ramos et al. 2008).

Por lo tanto la biodiversidad presente en una región o país es el resultado de procesos

ecológicos y evolutivos que la han venido moldeando a lo largo de millones de años (Dirzo &

Raven 2003). Además del efecto de estos factores históricos, la biodiversidad es dinámica de

cara al futuro, debido al impacto de los factores ambientales que actualmente inciden sobre la

misma.

4

La interacción humana con el medio natural ha llevado a la extracción y transformación de los

recursos naturales y al cambio del uso del suelo. Lo que conduce a la deforestación y

fragmentación de vastas superficies de ecosistemas para usos agropecuarios, industriales y

urbanos (Masera et al. 1997; Challenger 1998).

En los últimos años, los principales cambios se han reflejado en el incremento de la temperatura

y una mayor variabilidad de la precipitación, que se traduce en situaciones extremas de sequías,

inundaciones y variaciones de estacionalidad. Dichos efectos inciden generalmente, de manera

negativa sobre la agricultura y la ganadería, que son sectores altamente dependientes del clima.

(PNUMA, 2012), el clima podría influir directamente en plagas de insectos ya sea matándolos a

través de cambios de temperatura y humedad, o determinando su tasa de crecimiento y

desarrollo. (Pérez et al, 2010).

Mucho se ha escrito sobre la importancia de la diversificación de agroecosistemas para reducir

la incidencia de plagas y patógenos (Altieri & Nicholls, 2004), esta relación entre biodiversidad

y protección de cultivos se ha extendido para lidiar con la variabilidad climática (Altieri &

Koohafkan, 2008).

El aumento de las actividades ganaderas en el mundo, exige que se mejore el rendimiento de los

pastizales y como consecuencia el uso indiscriminado de plaguicidas y del recurso hídrico, lo

que ha llevado a un deterioro de los ecosistemas y el descuido del uso del suelo. Motivo por el

cual se debe analizar la relación entre individuo –ambiente, para formular soluciones que

contribuyan a la gestión ambiental. Dada la interconexión entre el ambiente, los recursos

naturales, las amenazas naturales y la seguridad alimentaria, se hace necesario reducir la

vulnerabilidad mediante la adopción de estrategias de manejo sustentable de recursos naturales

como suelo, agua y bosques, mejorando así la matriz ambiental circundante (Charrón, 2014).

La variabilidad climática hace referencia a las variaciones del estado medio y a otras

características estadísticas (desviación típica, sucesos extremos, etc.) del clima en todas las

escalas temporales y espaciales más amplias que las de los fenómenos meteorológicos. La

variabilidad puede deberse a procesos internos naturales del sistema climático (variabilidad

interna) o variaciones del forzamiento externo natural o antropogénico (variabilidad externa)

(IPCC, 2007).

En términos más precisos, los impactos del clima sobre la sociedad se definen no solo a partir

de las dimensiones biofísicas del fenómeno climático (intensidad y frecuencias de sequias,

precipitaciones, inundaciones, etc.) sino también por condiciones socioeconómicas (grado de

exposición de ciertos tipos de productores a los fenómenos referidos) (IPCC, 2007). La

vulnerabilidad debe ser entendida como una propiedad emergente de la interacción entre los

agro-ecosistemas y los sistemas socioeconómicos acoplados.

5

La preocupación por la variabilidad climática y sus influencias en términos de las alteraciones

en el régimen de lluvias, las temperaturas y otro parámetros, se ha venido incrementando,

particularmente a partir de la década del 90, a raíz de la Conferencia Mundial del Medio

Ambiente, Eco-92 en Río de Janeiro- Brasil y de la Conferencia del cambio climático en

(Córdova, 2003)

Alteraciones atribuibles a la variabilidad climática como: sequias, inundaciones y los flujos

torrenciales, entre otros; impactan la economía y el desarrollo social y se traducen en cuantiosas

pérdidas materiales y humanas. En las últimas décadas del siglo XX y en el temprano siglo XXI

que se inicia, hemos asistido a un aumento creciente de la variabilidad, que de manera

consensual entre la comunidad científica, se atribuye cada vez con más frecuencia, al cambio

climático global (Córdova, 2003).

La dependencia humana del medio ambiente natural es evidente, ya que los sistemas ecológicos

proveen al ser humano de los bienes y servicios esenciales para su supervivencia y buena salud.

En consecuencia, cualquier cambio en el entorno plantea serias amenazas a la salud humana. El

enfoque ecosistémico en salud constituye un nuevo enfoque que conecta la gestión ambiental

integrada con una comprensión holística de la salud humana, tomando en cuenta los factores

sociales, económicos y culturales inherentes a un ecosistema (Pérez et al. 2012).

La salud humana puede ser víctima de la degradación y el cambio ambiental. Los ecosistemas

que son lo suficientemente estables y biológicamente diversos tienden a mantener la calidad de

vida humana (Pérez et al. 2012).

La visión ecosistémica es una estrategia generada en el seno del convenio de diversidad

biológica de la Naciones Unidas para promover la conservación y el uso equitativo de los

recursos de la tierra, el agua y los seres vivos (Simith & Maltby, 2003).

Al entender la salud como un estado de completo bienestar fisiológico y psicológico, está claro

que la raíz de los principales problemas que afectan a la humanidad hoy son resultado de la

relación entre el ser humano y la naturaleza que se estableció durante la era moderna (Leff,

2000).

Para comprender la visión ecosistémica entre salud y ambiente, es necesario realizar un estudio

multidisciplinario, cuyo objeto principal evalué variables ambientales enfocadas en aspectos

biofísicos, como temperatura, precipitación, cobertura vegetal, uso de suelo, entre otras

(Muguruza, 2013). Las cuales son usadas como inputs para modelos de escenarios o unidades

territoriales aplicando sistemas de información geográfica.

Los sistemas de información geográfica se pueden definir ampliamente como: un sistema de

hardware, software y procedimientos, diseñado para realizar la captura, almacenamiento,

6

manipulación, análisis, modelización y presentación de datos georeferenciados especialmente

para la resolución de problemas complejos de planificación y gestión (NCGIA, 1990)

La gestión de información espacial que puede brindar un SIG, es una razón fundamental por la

cual es utilizada esta herramienta. Permitiendo separar la información en diferentes capas

temáticas y las almacena independientemente, permitiendo trabajar con ellas de manera rápida y

sencilla, y facilitando al profesional la posibilidad de relacionar la información existente a través

de la topología de los objetos, con el fin de generar otra nueva que no podríamos obtener de otra

forma (Brenes, 2012).

Lo que puede resolver un Sistema de Información Geográfica es:

1. Localización: preguntar por las características de un lugar concreto.

2. Condición: el cumplimiento o no de unas condiciones impuestas al sistema.

3. Tendencia: comparación entre situaciones temporales o espaciales distintas de alguna

característica.

4. Rutas: cálculo de rutas óptimas entre dos o más puntos.

5. Pautas: detección de pautas espaciales.

6. Modelos: generación de modelos a partir de fenómenos o actuaciones simuladas.

“Una característica importante de un SIG es la alta capacidad de generación de modelos de

simulación, predicción y decisión, que pueden ser utilizados en la elaboración de escenarios”

(Valenzuela, 1994, citado por Jiménez)

7

2. METODOLOGIA EXPERIMENTAL

ÁREA DE ESTUDIO

El Cantón San Miguel de Los Bancos está ubicado a 94 Km al Noroccidente de Quito, se accede

por la vía a la Costa, Calacalí-La Independencia. El cantón tiene un clima bastante húmedo -

lluvioso y se observa con frecuencia la formación de neblina por su ubicación geográfica en ceja

de montaña con una humedad promedio de 95 % (PDOT Cantón San Miguel de Los Bancos,

2012) (Ver figura 1).

Tabla 1. Coordenadas UTM WGS 84 del Cantón San Miguel de los Bancos

Límites Coordenadas

Norte: 10002462,05m

Este: 734020,22m

Fuente: PDOT Cantón San Miguel de los Bancos, (2012).

Tabla 2. Límites del Cantón San Miguel de los Bancos

Límites Cantones y Provincia

Norte: Distrito Metropolitano de Quito y

cantón Pedro Vicente Maldonado

Sur: Provincia Santo Domingo de los Tsáchilas

Este: Distrito Metropolitano de Quito

Oeste: Provincia Santo Domingo de los Tsáchilas

Fuente: PDOT Cantón San Miguel de los Bancos, (2012).

8

Figura 1. Mapa ubicación San Miguel de los Bancos

Fuente: Instituto Geográfico Militar, (2015).

9

2.1. Teledetección. Método para la elaboración de mapas de uso y cobertura de suelo

(fragmentación)

2.1.1. Insumos de información.

Los insumos utilizados para la generación de los mapas de uso y cobertura de suelo

corresponden a imágenes satelitales LandSat 8, cuyo objetivo es capturar información de la

cobertura terrestre, con resolución espacial media (Peralvo & Delgado, 2010).

2.1.2. Resolución espacial y selección de sensores.

Los años de referencia que se tomaron en cuenta para el trabajo de investigación son: 1988,

1998 y 2002. Los dos primeros años corresponden a imágenes LandSat L 1-5 MSS y el año

restante pertenece a LandSat L7 ETM + SLC ON (Peralvo & Delgado, 2010).

Para mantener homogeneidad espacial, los análisis se realizaron en base a la utilización de un

tamaño de píxel de 30 m. La Unidad de Mapeo utilizada para la generación de los mapas de uso

y cobertura del suelo es de 10.000m2 (1 ha).

2.1.3. Selección y recopilación de imágenes satelitales.

Para cada año de referencia, se seleccionaron imágenes con la menor cobertura de nubes

posible.

Figura 2. LandSat 8, de 30m de resolución, junio de 1988

Fuente: Earth Explorer, (2016).

10

Figura 3. LandSat 8, de 30m de resolución, marzo de 1998


Figura 4. LandSat 8, de 30m de resolución, julio de 2002


11

2.1.4. Procesamiento de datos (requerimiento tecnológico).

El sistema de información geográfica utilizada para la generación de los mapas de cobertura y

uso de la tierra es el software ArcGIS, el cual permite crear, analizar, almacenar y difundir datos

geo-espaciales (Peralvo & Delgado, 2010).

La metodología utilizada para este proyecto de investigación exploratoria propone mapear de

forma explícita las áreas de cobertura natural, agropecuaria, cuerpo de agua y área poblada. Esto

requiere la caracterización de los distintos tipos de uso y cobertura de suelo.

2.1.4.1. Análisis de bandas.

Se realiza una fusión de imágenes, con el fin de incrementar la resolución espacial y

proporcionar una mejor visualización de una imagen multibanda con la imagen de banda única

de alta resolución. Estas imágenes se proyectan al sistema de coordenadas de la zona que

corresponde el área de estudio, la cual es WGS_1984_UTM_Zone_17S (ESRI, 2012).

Figura 5. Selección de bandas

Fuente: ArcGIS (Versión 9.3), (2008).

12

Figura 6. Generación de mapa mediante bandas


Figura 7. Combinación de bandas


13

Figura 8. LandSat 8, de 30m de resolución, junio de 1988, bandas 2, 3 y 4

Fuente: ArcGIS (Versión 9.3) , (2008).

Figura 9. LandSat 8, de 30m de resolución, marzo de 1998, bandas 7, 4 y 3


14

Figura 10. LandSat 8, de 30m de resolución, julio de 2002, bandas 7, 4 y 3


2.1.4.2. Clasificación supervisada.

La clasificación supervisada en tecnología SIG permite agrupar los datos mediante imágenes en

donde cada píxel (celda) pertenece a una clase. Es necesario tener conocimiento previo de las

clases del área de estudio (uso actual del suelo).

Para analizar los patrones espectrales por medio de la clasificación supervisada, se eligió el

procedimiento matemático:

Máxima probabilidad (Maximum Likelihood Classification)

La generación de mapas de clasificación supervisada, se realizó mediante puntos de muestreo y

asignación de un valor numérico para cada clase, los cuales ayudaron a identificar las diferentes

áreas: natural, agropecuario, área poblada y cuerpo de agua.

Figura 11. Puntos de muestreo supervisado


15

Figura 12. Puntos de muestreo supervisado


Figura 13. Mapa Maximum Likelihood Classification


2.1.4.3. Cálculo de áreas.

El cálculo de áreas dadas para el uso de suelo y cobertura vegetal se lo realizó por medio de la

tabla de atributos la cual permite visualizar, consultar y analizar los datos.

16

La tabla de atributos está constituida por filas (registros) y columnas (campos), cada campo

puede almacenar un tipo de dato específico (número, fecha, texto) (ESRI, 2012).

Se realizó el análisis para los años 1988, 1998 y 2002, basándose en la distribución de las áreas:

natural, agropecuario, área poblada y cuerpo de agua con el fin de simplificar la información y

obtener las áreas correspondientes a cada año.

Figura 14. Tabla de áreas


2.1.4.4. Análisis de fragmentación.

Los modelos de uso y cobertura de suelo fueron verificados en recorridos de campo y mediante

la creación de una memoria fotográfica y puntos de referencia (obtenidos por gps), para

determinar el grado de confiabilidad o certeza del análisis realizado.

Fotografía 1. Toma de puntos de referencia

Fuente: San Miguel de los Bancos, (2016).

17

Posteriormente, se procedió con el análisis de los datos mediante la elaboración de mapas en

diferentes años. Estos mapas permitieron observar la dinámica de cambio y cobertura de suelo

en la zona y la cantidad de hectáreas conservadas o transformadas, una vez seleccionados los

ambientes o grupos de hábitats afines, cuya evolución del grado de fragmentación se desea

evaluar, se crearon los mapas de los años 1988, 1998, 2002, según la combinación de métodos

de fragmentación y temporalidad.

A continuación se llevó a cabo el cálculo del índice de fragmentación sobre cada uno de los

mapas, la ecuación utilizada para calcular el índice de fragmentación (Gurrutxaga, 2003) es la

siguiente:

Ecuación 1. Índice de fragmentación

Fuente: Gurrutxaga, 2003

Donde:

ST: superficie total del hábitat

NM: número de manchas

Rc: dispersión de las manchas = 2 dc (λ/π)

dc: distancia media desde una mancha (su centro o centroide) hasta la mancha más cercana.

λ: densidad media de manchas = (NM/ superficie total del área de estudio en Ha) * 100 =

número de manchas por cada 100 Ha.

2.2. Método para análisis de clima

Las series analizadas para esta investigación, corresponden a datos mensuales de las variables

precipitación y temperatura, expresada en milímetros (mm) y grados (oc) respectivamente,

información suministrada por el INAMHI.

De forma alterna se trabajó también sobre el análisis de información de capas disponibles a

escala global como lo es Worldclim, con el fin de contar con información a manera de una

variable que permita suplir las necesidades de información climática donde estuviera ausente o

en su defecto presente una calidad deficiente en datos obtenidos mediante el INAMHI (Melo et

al. 2013).

18

Tabla 3. Datos de estaciones meteorológicas

Fuente: Instituto Nacional de Meteorología e Hidrología, (2015).

2.2.1. Validación de la información hidrometereológica y relleno de datos.

El análisis climático necesita de datos meteorológicos continuos, homogéneos y que abarquen el

máximo intervalo temporal posible. En las series de datos de 11 estaciones meteorológicas del

INAMHI se encontraron vacíos de información debido a diferentes causas, ocasionados por:

interrupción de las lecturas, fallos en los instrumentos de medida, errores de transcripción, entre

otros (Barrera, 2012).

Figura 15. Datos de estaciones meteorológicas

Elaborado por: Instituto Nacional de Meteorología e Hidrología


CODIGO NOMBRE PROVINCIA x y

M1176 SAN MIGUEL DE LOS BANCOS -HCCP PICHINCHA -78,896389 0,031667

M0025 LA CONCORDIA SANTO DOMINGO -79,380278 -0,024722

M0026 PUERTO ILA SANTO DOMINGO -79,338889 -0,476111

M0339 NANEGALITO PICHINCHA -78,676389 0,066667

M0593 PEDRO VICENTE MALDONADO - INECEL PICHINCHA -79,081667 0,088333

M1190 SAN BERNABE PICHINCHA -79,086111 -0,011111

M0216 SAN MIGUEL DE LOS BANCOS PICHINCHA -78,890000 0,016667

m0115 SAN ANTONIO DE PICHINCHA PICHINCHA -78,436940 -0,010277

m1200 POMASQUI PICHINCHA -78,450000 -0,050000

m0212 MINDO PICHINCHA -78,735500 -0,047700

m0116 CHIRIBOGA PICHINCHA -78,781900 -0,210500

19

2.2.1.1. Modelo de correlación- regresión.

La correlación entre datos es una medida del grado de relación que guardan entre ellos. La

manera más sencilla de estimar el grado de dependencia (correlación) entre datos es preguntarse

si entre ellos existe la posibilidad que dependan linealmente unos de los otros.

Este método es utilizado para rellenar información: en primer lugar se determinó la serie

de datos incompleta de una de las estaciones luego se eligió la estación más cercana con su serie

de datos completa para el mismo periodo.

El valor del coeficiente de correlación R varía entre -1 y 1; toma el valor de 1 cuando la

correlación es completa positiva, es decir las dos variables aumentan conjuntamente; cuando el

coeficiente es -1 se tiene una correlación completa negativa, es decir x aumenta y la variable y

disminuye; cuando el valor de r es cercano a cero las variables no están correlacionadas

linealmente (Press et al., 1992).

A continuación se procedió a encontrar la ecuación de la recta, donde el valor de y corresponde

a la estación con datos incompletos, es decir la variable dependiente, por lo tanto la estación con

datos completos corresponde a x.

Figura 16. Modelo de correlación y regresión


2.2.2. Análisis de tendencias.

A partir de los datos validados, rellenados y homogenizados obtenidos a partir de las 11

estaciones repartidas dentro y fuera a nivel de cantón San Miguel de los Bancos, se construyó la

base de datos a nivel mensual y anual de precipitación y temperatura.

AÑOS JUL JUL

1965 23,9 23,6

1966 23,1 22,5

1967 22,7 21,9

1968 22,9 22,4

1969 23,8 24,3

1970 22,9 22,5

1971 23 22,2

1972 24,9 24,82795

1973 23,1 22,9

1974 22,8 22,4

1975 22,7 22

1976 24,2 24,2

1977 23,3 23,1

1978 22,9 22,8

1979 23,3 22,8

1980 23,3 23,2

1981 23,5 23,72265

1982 23,5 23,5

1983 25,3 25,6

y = 0,7895x + 5,1694R² = 0,8636

22

22,5

23

23,5

24

24,5

25

25,5

26

21 22 23 24 25 26

San Miguel de los Bancos vs Mindo

Series1

Lineal (Series1)

20

2.2.2.1. Precipitación.

PRECIPITACIÓN ANUAL

Precipitación máx

Precipitación mín

Gráfico 1. Precipitación anual máxima y mínima


0,0

200,0

400,0

600,0

800,0

1000,0

1200,0

19

75

19

76

19

77

19

78

19

79

19

80

19

81

19

82

19

83

19

84

19

85

19

86

19

87

19

88

19

89

19

90

19

91

19

92

Pre

cip

itac

ión

(m

m)

Años

máx

max

0,0

20,0

40,0

60,0

80,0

100,0

120,0

19

75

19

76

19

77

19

78

19

79

19

80

19

81

19

82

19

83

19

84

19

85

19

86

19

87

19

88

19

89

19

90

19

91

19

92

Pre

cip

itac

ión

(m

m)

Años

mín

min

21

PRECIPITACIÓN MENSUAL

Precipitación máx

Precipitación mín

Gráfico 2. Precipitación mensual máxima y mínima


0,0

200,0

400,0

600,0

800,0

1000,0

1200,0

ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC

Pre

cip

itac

ión

(m

m)

Meses

máx

0,0

100,0

200,0

300,0

400,0

500,0

600,0


Pre

cip

itac

ión

(m

m)

Meses

mín

22

2.2.2.2. Temperatura.

TEMPERATURA ANUAL

Temperatura máx.

Temperatura mín

Gráfico 3. Temperatura anual máxima y mínima


19,0

19,5

20,0

20,5

21,0

21,5

22,0

22,5

1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992

Tem

per

atu

ra (

°C)

Años

máx

max

18,0

18,5

19,0

19,5

20,0

20,5

21,0

1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992

Tem

per

atu

ra (

°C)

Años

mín

min

23

TEMPERATURA MENSUAL

Temperatura máx.

Temperatura min

Gráfico 4. Temperatura mensual máxima y mínima


20,2

20,4

20,6

20,8

21,0

21,2

21,4

21,6

21,8

22,0

22,2


Tem

per

atu

ra (

°C)

Meses

máx

max

18,4

18,6

18,8

19,0

19,2

19,4

19,6

19,8

20,0

20,2

20,4


Tem

per

atu

ra (

°C)

Meses

min

min

24

2.2.3. Interpolación de datos.

“La interpolación de datos ofrece la ventaja de proyectar mapas o superficies continuas a partir

de datos discretos; sin embargo, la utilización de una buena cantidad de puntos del área en

estudio limita su utilización” (Johnston, 2001). Los métodos de interpolación se sustentan en

métodos locales, que consisten en la utilización de los valores más próximos al punto de

interpolación, para estimar el valor requerido de la variable, como una media ponderada.

La bondad de ajuste de los métodos de interpolación depende de múltiples factores

característicos de la zona de estudio, como el tamaño, la forma, la orientación, la orografía, así

como de la naturaleza de las variables que se quieran interpolar, la densidad de datos existentes

y la escala temporal de las variables que se elijan para realizar (Valero, 2014).

Se realizaron los modelos utilizando los métodos de interpolación inverso de la distancia (IDW)

y Kriging para compararlos entre sí, y determinar cuál de estos es el más adecuado para la

generación de escenarios reales.

2.2.3.1. Kriging

El método Kriging cuantifica la estructura espacial de los datos mediante el uso de variogramas

llamados algunas veces semivariogramas debido a su similitud en el cálculo y los predice

mediante la interpolación, usando estadística. Se asume que los datos más cercanos a un punto

conocido tienen mayor peso o influencia sobre la interpolación, influencia que va disminuyendo

conforme se aleja del punto de interés (Burrough & McDonnell 1998).

Para el desarrollo del método se utilizó dos variables que son temperatura (°c) y precipitación

(mm).

El primer paso es el explorar los datos con la herramienta “Histogram” observando factores

como la media y la mediana, estos deben estar lo más cercanos posibles con respecto a sus

valores.

25

Gráfico 5. Histograma Precipitación Media


Como segunda exploración se realiza con el “Normal QQPlot” observando que los puntos se

encuentren lo más alineados posibles con la recta.

Gráfico 6. Normal QQPlot Precipitación Media


Se realizó un análisis de tendencias (Trend Analysis) para determinar la función a la que

corresponde los puntos de muestreo con respeto a la cantidad de precipitación y temperatura.

Gráfico 7. Análisis de tendencias de precipitación Media


26

Después del análisis realizado se procede a la aplicación del método kriging, finalmente se elige

el método a utilizar tomando puntos de muestreo en toda el área, se elige el tipo “ordinary”

debido a que se está empezando el estudio y no se tiene una tendencia acerca de los resultados;

el tipo de transformación seleccionada viene dada de la exploración de datos tipo “Log”. Con el

tipo de orden se realizó diferentes pruebas para determinar el modelo que mejor se ajuste.

Gráfico 8. Selección de método geoestadistico


Gráfico 9. Distribución de datos


27

Gráfico 10. Generación del modelo - kriging


Gráfico 11. Validación del modelo - Kriging


28

Figura 17. Modelo Kriging de precipitación máxima


2.2.3.2. Inverso de la distancia (IDW).

“El inverso de la distancia IDW utiliza un algoritmo simple basado en distancias” (Johnston,

2001).

Se realizó la interpolación una vez definidas las estaciones para el modelo, el cual interpola una

superficie de ráster a partir de puntos utilizando una técnica de distancia inversa ponderada

mediante la herramienta Spatial analyst tools. Cuando más cerca está el punto del centro de la

celda que se está estimando, más influencia o peso tendrá en el proceso de cálculo del promedio

(ESRI, 2012).

Se realizó mapas de precipitación y temperatura, con la finalidad de determinar el

comportamiento en el Cantón San Miguel de los Bancos, se analizó los diferentes modelos de

precipitación y temperatura máxima y media, no se analizó los modelos precipitación y

temperaturas mínimas ya que no refleja las condiciones reales del cantón debido a que la mayor

parte de las estaciones meteorológicas registran valores cero.

29

Gráfico 12.Generación del modelo – inverso de la distancia (IDW)


Gráfico 13.Validación del modelo – inverso de la distancia (IDW)


30

Figura 18. Modelo inverso de la distancia (IDW) de precipitación máxima


2.2.4. Construcción de la capa del índice ombrotérmico (Io).

El índice ombrotérmico mide la disponibilidad relativa y efectiva del monto anual de la

precipitación en relación a las temperaturas medias anuales. El índice se calcula como:

Io=Pp/Tp, donde Pp= Precipitación positiva anual correspondiente a los meses con temperatura

media mensual superior a 0ºC, Tp = Temperatura positiva anual correspondiente a la suma de

los meses de temperatura media mensual superior a 0ºC en décimas de grados centígrados

(MAE, 2012).

Tabla 4. Indice ombrotermico

OMBROTIPO Io

Desértico 0 – 1

Semiárido inferior 1.0 - 1.5

Semiárido superior 1.5 - 2.0

Seco inferior 2.0 - 2.8

Seco superior 2.8 - 3.6

31

Subhúmedo inferior 3.6 - 4.8

Subhúmedo superior 4.8 - 7.0

Húmedo inferior 7.0 - 10.5

Húmedo superior 10.5 - 14.0

Hiperhúmedo inferior 14.0 - 21.0

Hiperhúmedo superior 21.0 - 28.0

Ultrahúmedo >28.0

Fuente: Rivas – Martinez, 2008

Con el fin de construir la capa del índice ombrotérmico se utilizó como insumo principal las dos

capas desarrolladas anteriormente correspondientes a precipitación y temperatura máxima y

media.

Se realizó su respectivo análisis, a través de un método simple de algebra de mapas, este método

consiste en aplicar un conjunto de operadores sobre una o varias capas ráster de entrada para

producir uno o varios ráster de salida. Estos operadores que pueden ser aritméticos,

trigonométricos, lógicos o condicionales, se aplican mediante ecuaciones a cada celda del ráster

de entrada, para realizar esta operación se hizo uso de la herramienta Map calculator,

Figura 19. Análisis Map algebre expression


Una vez obtenida la capa del índice ombrotérmico (Io), se reclasificó está según la equivalencia

de los intervalos de acuerdo a la tabla de ombrotipos.

32

Figura 20. Modelo Índice ombrotérmico máximo


2.2.5. Cálculo de densidad poblacional (garrapatas)

En el cantón San Miguel de los Bancos, en un estudio de dinámica poblacional de

Rhipicephalus microplus realizado por Jacho (2015) determinó que la precipitación es el

principal factor de regulación de las garrapatas, y que la época más abundante corresponde a los

primeros meses del año.

Para analizar los patrones espectrales por medio de los puntos calientes, se eligió el

procedimiento:

Puntos Calientes (Hot spot analysis)

La generación de mapas de puntos calientes, se realizó mediante puntos de muestreo

correspondientes al número de garrapatas encontradas en los diferentes tipos de pasturas,

información recolecta durante todo el año 2015. Todos estos datos estuvieron a cargo del Centro

Internacional de Zoonosis, según lo refiere Carranza (2016) en su tesis de “Evaluación de la

densidad de garrapatas no parasíticas en diferentes pasturas en el cantón San Miguel de los

Bancos”.

33

Tabla 5. Muestreo de larvas

Fuente: Centro Internacional de Zoonosis

Figura 21. Mapa de densidad poblacional enero


Potrero (unidades)

Latitud (grados - minutos)

Longuitud (grados - minutos)

Altitud (m.s.n.m)

Temperatura (°C)

Tipo de pastura (nombre)

Total larvas/potrero (unidades)

1 S0° 01.386' W78° 56.684' 930 28 gramalote 3

2 S0° 04.240' W78° 58.691' 810 28 maralfalfa 0

3 S0° 04.407' W78° 58.676' 773 29 brachiaria 2

4 S0° 04.728' W78° 58.598' 782 27,5 pasto miel 145

5 S0° 04.469' W78° 59.332' 724 29 gramalote 9

6 S0° 04.446' W78° 59.358' 744 27 pasto miel 0

7 S0° 05.093' W78° 58.461' 799 27 pasto miel 185

8 S0° 05.126' W78° 58.464' 778 25 brachiaria 187

9 S0° 01.897' W78° 58.679' 848 24 maralfalfa 0

10 S0° 02.767' W79° 01.952' 676 24,5 brachiaria 523

11 S0° 03.310' W79° 05.036' 698 25,5 saboya 38

12 S0° 03.260' W79° 04.980' 612 25,5 saboya 8

13 S0° 06.093' W78° 58.700' 730 24,5 saboya 1118

14 S0° 02.356' W78° 58.366' 838 23 maralfalfa 26

15 S0° 02.385' W78° 58.307' 851 24 gramalote 20

ENERO

34

Figura 22. Mapa Puntos Calientes enero

Fuente: Instituto Nacional de Meteorología e Hidrología, (2015),

2.2.6. Encuesta

Para la realización de las encuestas, se socializó el proyecto, indicando a la población el motivo

de la investigación y lo importante que es su colaboración en la obtención de información.

La encuesta es una búsqueda sistemática de información en la que el investigador pregunta a los

investigados sobre los datos que desea obtener, y posteriormente reúne estos datos individuales

para obtener durante la evaluación datos agregados. Con la encuesta se trata de "obtener, de

manera sistemática y ordenada, información sobre las variables que intervienen en una

investigación, y esto sobre una población o muestra determinada. Esta información hace

referencia a lo que las personas son, hacen, piensan, opinan, sienten, esperan, desean, aprueban

o desaprueban, o los motivos de sus actos, opiniones y actitudes" (Visauta, 1989: 259).

35

3. CÁLCULOS Y RESULTADOS

3.1. Cálculo de áreas

El cálculo de áreas se lo realizó con el fin de determinar el porcentaje de uso y cobertura de

suelo a través del tiempo, utilizando mapas de los años 1988, 1998 y 2002 (ESRI, 2012) Sus

áreas fueron las siguientes:

Figura 23. Mapa San Miguel de los Bancos 1988


Tabla 6. Cálculo de área 1988.

CLASES ÁREA (m2) ÁREA(Ha) PORCENTAJE (%)

Agropecuario 158405000,9 15840,5 18,62

Área poblada 543600,0 54,4 0,06

Cuerpo de

agua 6697839,0 669,8 0,79

Natural 685073451,0 68507,3 80,53

Área total 850719890,8 85072,0 100


36



Tabla 7. Cálculo de área 1998

CLASES ÁREA(m2) ÁREA(Ha) PORCENTAJE (%)

Agropecuario 465747415 46574,7415 54,75

Área poblada 810000 81 0,10

Cuerpo de

agua 6697838,95 669,783895 0,79

Natural 377464637 37746,4637 44,37

Área total 850719891 85071,9891 100


37



Tabla 8. Cálculo de área 2002

CLASES ÁREA(m2) ÁREA(Ha) PORCETAJE (%)

Agropecuario 482847462 48284,7462 56,76

Área poblada 1116000 111,6 0,13

Cuerpo de

agua 6697838,95 669,783895 0,79

Natural 360058590 36005,859 42,32

Área total 850719891 85071,9891 100


38

Tabla 9. Resumen cálculo de áreas


3.2. Índice de fragmentación

El índice de fragmentación se calculó con la finalidad de determinar que tan fragmentado se

encuentra el ecosistema a través de los años, no es comparable entre diferentes ambientes, dadas

las diferentes características propias de cada uno de ellos en cuanto a patrón de distribución

espacial (Gurrutzaga, 2003). Por tanto, la evaluación de la evolución de este índice se realizó

únicamente entre datos referidos al mismo ambiente dando como resultado los siguientes

índices:

Cálculo del fragmentación agropecuaria 1988

Figura 26. Mapa índice de fragmentación del área agropecuaria 1988


39


Cálculo

ST = 15840,5 ha

NM = 2339

Rc = 2 dc (λ/π)

dc: distancia media desde una mancha (su centro o centroide) hasta la mancha más cercana =

62,0176 m = 0,620 hm

λ = (2339/ 85072,0) * 100 =2,7

A: superficie total del área de estudio = 85072,0 ha

Rc = 2 (0,620) (2,7 / π) = 1,065

Cálculo del fragmentación natural 1988

Figura 27. Mapa índice de fragmentación del área natural 1988


40


Cálculo

ST = 68507,3 ha

NM = 16142

Rc = 2 dc (λ/π)


60,791 m = 0,607 hm

λ = (15142/ 85072,0) * 100 =17,7


Rc = 2 (0,607) (17,7 / π) =6.839




41


Cálculo

ST = 46574,7 ha

NM = 13587

Rc = 2 dc (λ/π)


297,007 m = 2,97 hm

λ = (13587/ 85072,0) * 100 =15,9


Rc = 2 (2,97) (15,9 / π) = 30,063




42


Cálculo

ST = 37746,4 ha

NM = 6335

Rc = 2 dc (λ/π)


217,221m = 2,172 hm

λ = (6335/ 85072,0) * 100 =7,4


Rc = 2 (2,172) (7,4 / π) = 10.232




43


Cálculo

ST = 48284,7 ha

NM = 46302

Rc = 2 dc (λ/π)


31,51 m = 0,3151 hm

λ = (46302/ 85072,0) * 100 = 54,4


Rc = 2 (0,3151) (54,4 / π) =10,912




44


Cálculo

ST = 36005,8 ha

NM = 17893

Rc = 2 dc (λ/π)

dc: distancia media desde una mancha (su centro o centroide) hasta la mancha más cercana

=36,8 m = 0,368 hm

λ = (17893/ 85072,0) * 100 = 21,03


Rc = 2 (0,368) (21,03 / π) = 48,62

3.3. Relleno datos estaciones meteorológicas

Para ambas variables, se elaboraron las alternativas de usar tres, cuatro o cinco estaciones de

apoyo, sus resultados numéricos fueron validados tomando como referencia datos de worldclim

correspondiente a la serie 1950-2000, a partir de estos datos se obtuvieron los datos puntuales

para las estaciones que carecen de información.

3.3.1. Temperatura

Gráfico 14.Correlación de temperatura


45

Tabla 10. Datos Temperatura


3.3.2. Precipitación

Gráfico 15. Correlación de precipitación


Tabla 11. Datos precipitación

Fuente: Instituto Nacional de Meteorología e Hidrología

3.4. Kriging

El método Kriging fue realizó con el fin de determinar el modelo más adecuado para la

generación de escenarios reales.

AÑOS ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC min max promedio

1982 19,9 20,7 20 20,4 20,3 20,4 20,1 20,4 21,1 20,3 21,2 21,2 19,9 21,2 20,5

1983 20,9 21,4 21,8 21,5 22 20,9 21,8 20,5 21 20,6 20,7 20,3 20,3 22,0 21,1

1984 20,4 20,7 20,2 20,2 20,5 19,9 19,4 19,9 19,7 20,1 20,4 20,3 19,4 20,7 20,1

1985 19,1 19,9 20,1 20,3 20,2 20,1 19,3 19,4 19,6 19,8 19,8 19,8 19,1 20,3 19,8

1986 19,7 20,1 20,2 20,3 20,6 20,5 20,4 20,8 20,4 20,2 20,6 20,2 19,7 20,8 20,3

1987 20,4 20,9 21 20,9 21,0 21,5 21 20,6 20,9 20,8 20,9 20,6 20,4 21,5 20,9

1988 20,3 20,2 20,4 20,7 20,9 19,8 19,7 19,6 19,5 19,4 19,6 19,3 19,3 20,9 20,0

1989 19,5 20 20,8 20,2 20,1 19,9 19,8 20,1 19,8 19,9 20 19,8 19,5 20,8 20,0

1990 19,9 20,1 20,4 20,6 20,7 20,6 20,2 20,4 20,6 20,2 20,3 20 19,9 20,7 20,3

1991 19,9 20,1 20,5 21,6 20,8 19,7 20,5 20,1 20,3 20 19,9 20,2 19,7 21,6 20,3

1992 20,1 20,3 21,4 21,2 20,8 20,3 19,5 19,6 20 19,9 19,9 19,4 19,4 21,4 20,2

min 19,1 19,9 20,0 20,2 20,1 19,7 19,3 19,4 19,5 19,4 19,6 19,3

max 20,9 21,4 21,8 21,6 22,0 21,5 21,8 20,8 21,1 20,8 21,2 21,2

promedio 20,0 20,4 20,6 20,7 20,7 20,3 20,2 20,1 20,3 20,1 20,3 20,1

SAN MIGUEL DE LOS BANCOS

AÑOS ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC min max promedio

1975 302,7 382,3 596,1 667,8 432,6 181,6 98,5 120,2909 128,628 190,2 217,4 149,1 98,5 667,8 288,9

1976 295,5 308,8 1048,9 965,1 766,1 295,7 94 239,6 114,1 90,7 79,8 535,8 79,8 1048,9 402,8

1977 411,2 355,9 740,9 654 221,3 287,1 105,1 94,4 148,1 96,4 33,6 289,2 33,6 740,9 286,4

1978 494 519,5 669,9 761,1 493,3 95,3 149 24,2 76,4 86,4 147,2 245,7 24,2 761,1 313,5

1979 422,5 649,2 633,1 497,5 284,1 260,5 71,7 123,8 213,5 50,8 19,8 151,5 19,8 649,2 281,5

1980 605,8 1005,3 632,7 709 335,3 139,6 36,2 144,1 58,6 171,7 128,9 217 36,2 1005,3 348,7

1981 361,4 579,4 85,2 671,4 407,7 49,6 132,8 136,6 252,9 100,5 79 252,4 49,6 671,4 259,1

1982 544 630,8 723,7 511,7 415 58,1 161,1 75,5 97,1 773,2 865,6 935,2 58,1 935,2 482,6

1983 0 458,3 1070,5 613,2 947,7 55,1 250,6 99,93971 347 248 360,6 396,7 0,0 1070,5 404,0

1984 259,8 678,5 608,2 654,1 398,8 197,1 80,9 89,3 234,7 289,3 92,5 414,2 80,9 678,5 333,1

1985 455,7 391,7 550,5 521,8 464,4 331,8 44,8 56,2 93,7 25 100,1 433,4 25,0 550,5 289,1

1986 726,2 825,3 684,7 836,9 238,5 111,2 41,4 143,9 231,1 100,5 102,7 119,3 41,4 836,9 346,8

1987 604,8 459,9 808,6 567,6 428,1 142,7 81,2 244,4 130,3 101,9 17,4 182,8 17,4 808,6 314,1

1988 621,5 560,9 297,5 684,8 569 282,3 81,4 94,2 108,9 174,7 292,4 215,3 81,4 684,8 331,9

1989 655,5 231,8 618,6 753,5 418,3 187,5 106,7 82,8 165,4 220,8 59,9 335,7 59,9 753,5 319,7

1990 355,5 38,7484 567,8 741,9 283,5 107,9 99,5 47,8 33,3 119,3 138,3 272,7 33,3 741,9 233,9

1991 398,1 718,2 802,2 659,5 530,1 93,045 90,3 36,1 59,8 87,1 191,3 413,9 36,1 802,2 340,0

1992 465,1 861,3 771,8 558,9 597,6 166,6 163 102,1 112,4 188,3 120,4 170,4 102,1 861,3 356,5

min 0,0 38,7 85,2 497,5 221,3 49,6 36,2 24,2 33,3 25,0 17,4 119,3

max 726,2 1005,3 1070,5 965,1 947,7 331,8 250,6 244,4 347,0 773,2 865,6 935,2

promedio 443,3 536,4 661,7 668,3 457,3 169,0 104,9 108,6 144,8 173,0 169,3 318,4

SAN MIGUEL DE LOS BANCOS

46

Precipitación media

Gráfico 16. Histograma de precipitación media


Gráfico 17. Normal QQPlot de precipitación media


47

Gráfico 18. Análisis de tendencia de precipitación media


De acuerdo a los resultados del histograma, la Skewness nos indica que los datos presentan una

distribución normal, gracias a la calidad en la ponderación de los datos. Se muestra una

distribución sesgada a la izquierda. Analizando el gráfico de la Noral QQplot se evidencia que

los datos están muy cercanos a la recta de referencia; por lo tanto la figura nos indica que la

distribución es normal y por último el análisis de tendencia (Trend Analysis) de precipitación

media en la cual se observa una tendencia lineal.

Gráfico 19. Modelo exponencial cálculo tercer orden de precipitación media


48

Figura 32. Modelo ordinario de tercer orden de precipitación media


Del análisis de ésta variable, se escogió el modelo ordinario de tercer orden realizado con la

interpolación kriging (ESRI, 2012). Debido a que proporciona un análisis elaborado y con

fundamentos estadísticos la ecuación que corresponde este modelo es:

0,038934*Exponential(26419) + 0*Nugget

El modelo refleja una distribución lineal con respeto a la distribución media.

49

Temperatura máxima

Gráfico 20. Histograma de temperatura máxima


Gráfico 21. Normal QQPlot de temperatura máxima


50

Gráfico 22. Análisis de tendencia de temperatura máxima




distribución sesgada a la derecha. Analizando el gráfico de la Noral QQplot se evidencia que los

datos están muy cercanos a la recta de referencia; por lo tanto la figura nos indica que la

distribución es normal y por último el análisis de tendencia (Trend Analysis) se observa una

tendencia lineal.

Gráfico 23. Modelo exponencial cálculo segundo orden de temperatura máxima.


51

Figura 33. Modelo Kriging de temperatura máxima


Del análisis de ésta variable, se escogió el modelo ordinario de tercer orden realizado con la

interpolación kriging (ESRI, 2012), debido a que proporciona un análisis elaborado y con

fundamentos estadísticos la ecuación que corresponde a este modelo es:

0,015513*Exponential(36394)+0,002388*Nugget


52

Temperatura media

Gráfico 24. Histograma de temperatura media


Gráfico 25 Normal QQPlot de temperatura media


53

Gráfico 26. Análisis de tendencia de temperatura media




distribución sesgada a la derecha. Analizando el gráfico de la Noral QQplot se evidencia que los

datos están muy cercanos a la recta de referencia; por lo tanto la figura nos indica que la

distribución es normal y por último el análisis de tendencia (Trend Analysis) se observa una

tendencia lineal.

Gráfico 27. Modelo exponencial cálculo segundo orden


54

Figura 34. Modelo Kriging de temperatura media


Del análisis de ésta variable, se escogió el modelo ordinario de segundo orden realizado con la

interpolación kriging (ESRI, 2012), debido a que proporciona un análisis elaborado y con

fundamentos estadísticos la ecuación que corresponde a este modelo es:

0,0090672*Exponential(45843)+0,013021*Nugget


3.5. Inverso de la distancia (IDW)

Se realizó el mismo análisis por el método IDW se observó que la mayor precipitación media es

coincidente con los anteriores resultados en la parte noroccidental y la menor concentración se

encuentra en la parte nororiental (ESRI, 2012).

55

Precipitación media

Gráfico 28.Validación del modelo – Inverso de la distancia (IDW)


Figura 35. Modelo Inverso de la distancia (IDW) de precipitación media


56

En el análisis de temperatura máxima se evidencia un alto porcentaje a nivel del cantón con un

rango de 20 – 24,5 °c.

Figura 36. Modelo Inverso de la distancia (IDW) de precipitación media

Fuente: Instituto Nacional de Meteorología e Hidrología (2015).

En el análisis de temperatura media a nivel del cantón se obtuvo un rango de 14,9 – 20,6 °c.

Figura 37. Modelo Inverso de la distancia (IDW) de temperatura media


57

3.6. Índice ombrotérmico

A partir de los resultados que arroja el mapa de índice ombrotérmico es posible inferir de

manera previa los límites de los ecosistemas hiperhúmedo superior, húmedo superior e

hiperhúmedo inferior.

Figura 38.Cálculo de índice ombrotérmico


Figura 39. Modelo Índice ombrotérmico máximo


58

3.7. Densidad poblacional (garrapatas)

Los resultados obtenidos mediante el cálculo de las densidades pudo determinar que el pasto

miel y saboya son los tipos de pasto con mayor densidad poblacional, se las realizó una

excepción de datos de los meses de noviembre y octubre debido a falta de información.

Figura 40. Mapa tipo de pasto

Elaborado por: Francisco Carranza

Fuente: Centro Internacional de Zoonosis, (2016).

Figura 41. Mapa de puntos calientes enero


59

Porcentajes obtenidos:

Tabla 12. Porcentaje de larvas en diferentes tipos de pastos

MES TIPO DE PASTURA TOTAL LARVAS/POTRERO (%)

Enero Saboya 51,41

Febrero Pasto miel 51,91

Marzo Braciaria 52,05

Abril Saboya 98,76

Mayo Pasto miel 64,42

Junio Saboya 72,14

Julio Bachiaria 67,12

Agosto Pasto miel 87,16

Septiembre Pasto miel 57,36

Octubre Pasto miel 92,05

Fuente: Centro Internacional de Zoonosis

3.8. Encuesta

El cálculo del tamaño de muestra en un a población finita indica que se debe realizar 106

encuestas, de las cuales se logró obtener 98 encuestas.

Las encuestas desde el punto de vista investigativo, proporcionó información cuantitativa y

cualitativa para el análisis de la situación actual del lugar de estudio.

60

Gráfico 29.Cambios de temperatura

Fuente: Centro Internacional de Zoonosis, (2015)

De 98 encuestas se determinó el porcentaje de cambios en la temperatura en San Miguel de los

Bancos durante los ultimos 40 con un 97% si y 3% no.

Gráfico 30. Cambios de precipitación


De 98 encuestas se determinó el porcentaje de cambios en la precipitción en San Miguel de los

Bancos durante los ultimos 40 con un 97% si y 3% no.

3%

97%

¿Ha notado cambios de temperatura en San Miguel de los Bancos en los últimos 40

años?

si no

3%

97%

¿Ha notado cambios de precipitación en San Miguel de los Bancos en los últimos

40 años?

si no

61

Gráfico 31.Tipo de pastura


De 98 encuestas se determinó el porcentaje de los tipos de pasto existentes en el sector con un

42% de B. decumbens, 27% pasto miel, 22% saboya, 5% gramalote, 3% otros y finalmente 1%

maralfalfa.

Gráfico 32.Porcentaje de garrapatas


De 98 encuestas se determinó el porcentaje de la cantidad de garrapatas aproximado con una

valoracion de 0%, 25,% 50%, 75% y 100% dando como resultado un 44% alto, 17%medio alto,

14% medio, 13% bajo y 12% nulo.

42%

27%

22%

5%

3% 1% ¿Cuales son los tipos de pastos que hay

en su finca?

B. decumbens Pasto miel Saboya Gramalote Otros Maralfalfa

2%

57% 8%

8%

25%

¿El ganado de su finca tiene garrapatas?

si no 50% 75% 100%

62

4. DISCUSIÓN DE RESULTADOS

La huella antropogénica del cambio climático que enfrenta actualmente la humanidad, está

asociada fundamentalmente a un paradigma energético basado entre uno de ellos a cambios de

uso de la tierra para el desarrollo agrícola-ganadero.

4.1. Cambio de uso del suelo período 1988, 1998 y 2002

El cambio de uso del suelo inicia con el auge de la ganadería en los años 70’ (Ravera 2007). La

dinámica de cambio es desencadenada y controlada por factores demográficos y las

consecuentes actividades productivas para el área (PANIF 1999), de acuerdo a la investigación

exploratoria que se ha desarrollado en San Miguel de los Bancos, desde el año 1988 a 1998 (10

años), el área agropecuaria ha incrementado en un 26,2%, de 15840,5 Ha a 46574,7 Ha, el área

natural disminuyo su cobertura de 80,53%, de 68507,3 Ha a 37746,5 Ha.

Mientras que en el 2002 el área agropecuaria aumento en un 2,01% correspondiente a 48284,7

Ha y el área natural disminuyo en un 2,05% con un 36005,9 Ha, la expansión de la ganadería en

la zona, ha hecho presión sobre el bosque húmedo premontano y montano bajo, provocando su

disminución (Tabla. 13). Se ha podido observar que gracias a la reforma agraria se ha

controlado y garantizado la seguridad jurídica de los derechos sobre la tierra mediante la

implementación de co-gestión y control de estos derechos con participación representativa de

los diferentes sectores interesados, de tal manera que se garanticen los derechos de los

propietarios y se permitan otras formas de usufructo de la tierra con fines productivos (Brassel

et al, 2008).

Tabla 13. Resumen porcentajes de áreas

CLASES

1988 1998 2002

Área

(ha)

Porcentaje

(%)

Área

(ha)

Porcentaje

(%)

Área

(ha)

Porcentaje

(%)

Agropecuario 15840,5 18,62 46574,7 54,75 48284,7 56,76

Área poblada 54,4 0,06 81,0 0,10 111,6 0,13

Cuerpo de agua 669,8 0,79 669,8 0,79 669,8 0,79

Natural 68507,3 80,53 37746,5 44,37 36005,9 42,32

Área total 85072,0 100 85072,0 100 85072,0 100

Fuente: ArcGIS (Versión 9.3), (2008)

63

4.2. Fragmentación del paisaje

La fragmentación del bosque húmedo montano y montano bajo se da por el reemplazo de

grandes áreas por otros ecosistemas, dejando parches separados del bosque entre sí (Murcia

1995). En el área, se evidencia los diferentes tamaños y formas de los fragmentos en los años

1988, 1998 y 2002 (Tabla. 14). El grado de intervención del área da lugar a una fragmentación

excesiva de los ecosistemas y puede reducir la aptitud de un hábitat para ciertas especies, al no

existir fragmentos suficientemente grandes para mantener poblaciones estables (Usher 1987).

Tabla 14. Indice de fragmentación

CLASES 1988 1998 2002

Io Porcentaje (%) Io Porcentaje (%) Io Porcentaje (%)

Agropecuario 6,35 18,62 O,11 54,75 0,095 56,76

Natural O,62 80,53 0,58 44,37 0,041 42,32


Entre las principales transiciones de los modelos de cobertura y uso de suelo se encuentran: el

aumento de las zonas agrícolas, el fomento de las actividades forestales, el aumento de

asentamientos humanos y con ello el incremento de la infraestructura necesaria para su

viabilidad comprometiendo seriamente el ambiente (Lambin et al., 2001; Velázquez et al., 2002;

Vitousek et al., 1997)

La categoría dominante en extensión, en ambas fechas 1998 y 2002, ha sido el área

agropecuaria conformando entre ambas más del 50 % de la superficie.

4.3. Tendencias de variables climáticas

Con el propósito de conocer la percepción de los ganaderos de acuerdo al comportamiento de la

temperatura y la precipitación durante los últimos 40 años se realizó una entrevista (anexo 1) en

la cual el 97 % respondieron haber notado cambios en la temperatura y precipitación, su

producción ganadera y agrícola ya no es la misma como años anteriores.

El gráfico. 33 es una representación gráfica de las temperaturas anuales, y muestra un aumento

promedio de 2,0 ° C en el período 1965-2013. El estudio reveló que las décadas de los 80 y 90

fueron las décadas más cálidas dando como resultado en 1983 y 1998 respectivamente los años

más cálidos.

64

Gráfico 33.Promedio de temperatura en años


La percepción de los ganaderos sobre el comportamiento de la precipitación coincide con los

reportes del INAMHI, se determinó la precipitación máxima de 505,1 mm en el año 1997

(gráfico.35), y en el año 1993 se registró la precipitación mínima con 0,0 mm (gráfico.36)

Gráfico 34.Promedio de precipitación en años


22,0

23,0

24,0

25,0

26,0

Tem

per

ratu

ra (

°c)

Años

Promedio

promedio

0,0

200,0

400,0

600,0

19

63

19

66

19

69

19

72

19

75

19

78

19

81

19

84

19

87

19

90

19

93

19

96

19

99

20

02

20

05

20

08

20

11

20

14

Pre

cip

itac

ión

(m

m)

Años

Promedio

promedio

65

Gráfico 35.Precipitación máxima en años


Gráfico 36.Precipitación mínima en años


La tendencia de las precipitaciones, y en especial la temperatura, puede indicar diferentes

patrones climáticos debidos al fenómeno de la variabilidad climática (ya sea natural o

antropogénico). La determinación de las tendencias en los datos es útil en la toma de decisiones

a nivel de políticas en la agricultura y la seguridad alimentaria (CAMI, 2012). Por otro lado en

un estudio de las tendencias climáticas actuales en Belice en los últimos 40 años reveló un

0,0

200,0

400,0

600,0

800,0

1000,0

1200,0

19

63

19

66

19

69

19

72

19

75

19

78

19

81

19

84

19

87

19

90

19

93

19

96

19

99

20

02

20

05

20

08

20

11

20

14

Pre

cip

itac

ión

(m

m)

Años

máx

max

0,0

20,0

40,0

60,0

80,0

100,0

120,0

140,0

160,0

19

63

19

66

19

69

19

72

19

75

19

78

19

81

19

84

19

87

19

90

19

93

19

96

19

99

20

02

20

05

20

08

20

11

20

14

Pre

cip

itac

ión

(m

m)

Años

min

min

66

cambio consistente de acuerdo a las alteraciones que se han observado a nivel mundial y en la

región del Caribe (Gonguez 2007).

La variabilidad climática es uno de los mayores retos que enfrenta actualmente la humanidad,

pues sus impactos afectan prácticamente todos los ámbitos de la actividad humana. Es sin duda

el mayor cambio ambiental global que enfrenta nuestro planeta. Y por lo tanto es el primero que

le toca enfrentar a nuestra especie desde los albores de la civilización, con el desarrollo de la

agricultura.

La relación que se establece entre clima y el cultivo de pasto para la ganadería en el sector de

estudio, crea una relación que no solo se da con los recursos naturales (agua, suelo y

biodiversidad), sino también existe una relación con los sectores socioeconómicos que

demandan productos, que en este caso es la producción de forraje.

Puesto que la agricultura es uno de los sectores más vulnerables a los impactos de la

variabilidad climática, es importante también considerar las consecuencias que tiene la adopción

de las prácticas de mitigación en la capacidad de los agricultores y sistemas agrarios de

adaptarse al cambio climático.

4.4. Obtención de modelo final

El método de interpolación IDW obtuvo los valores más próximos a los reales. Estos resultados

podrían estar relacionados a que este método resulta más apropiado en los casos en que exista

con claridad una variación espacial sistemática en la variable, la cual puede ser captada

adecuadamente por una superficie relativamente simple. Y utilizar este procedimiento nos

describe una tendencia global, por lo que produce resultados muy suavizados y normalmente

muy adecuados.

Cada método tiene sus ventajas y desventajas, que dependen en gran medida de las

características del conjunto de puntos de datos. Es así que el IDW elimina los valores más altos

y más bajos, de cara a obtener un menor error en la estimación. En la investigación este método

ofreció una mayor consistencia estadística, un análisis más elaborado, una interpolación menos

brusca, con aéreas de transición menos abruptas y con menores errores de predicción.

67

Figura 42. Modelo Inverso de la distncia (IDW)


4.5. Percepción sobre el incremento de plagas en las áreas de los diferentes tipos de pasto

Según (Carranza, 2016), la pastura con mayor cantidad de garrapatas fue el pasto miel (27.484)

seguida de la saboya (5.334), gramalote (3.301) y B. decumbens (2.396), la maralfalfa es un

pasto de corte, sin embargo en ella se encontró 100 garrapatas durante el estudio en San Miguel

de los Bancos.

El análisis espectral permitió definir con claridad los puntos focales de las cinco clases de pasto

(tabla 15), donde el ecosistema mayormente representado es el pasto miel con un 71,17%,

saboya 13,81%, gramalote 8,55% B.decumbens 6,20% y finalmente maralfalfa con un 0,26%

del área total del estudio realizado en San Miguel de los Bancos.

68

Tabla 15. Porcentaje de larvas en pasturas mes a mes


Carranza (2016) encontró lo siguiente: La saboya y el pasto miel son especies que alcanzan una

altura entre 100 a 160 cm y 60 a 150 cm, respectivamente y, se presentan en macollas densas de

hasta un metro de diámetro (Peters et al. 2011; León 2008); estas cualidades crean mejores

condiciones higrométricas para el desarrollo de las garrapatas (Boyard et al. 2007; Zoffoun et al.

2011); estas pasturas permiten tiempos de descanso alrededor de 35 días (Andersson et al.

1990b; Loayza 2008; León 2008), periodo durante el cual se completa la fase de vida parasitaria

y las garrapatas adultas regresan al potrero. En saboya las larvas de garrapatas pueden

sobrevivir hasta 133 días (Hall & Wilkinson 1960).

Por otra parte, Saueressing (1994) afirma que Brachiaria decumbens es más favorable que otras

pasturas como Andropogon gayanus para la eclosión y sobrevivencia de las larvas debido a que

su vegetación es más densa. El mismo autor determinó que, en Brachiaria decumbens, las larvas

de garrapatas pueden sobrevivir hasta 97 días. Barreto & Furlong (2002) estimaron 82,6 días en

Brachiaria decumbens para que todas las larvas muriesen. Estos valores son menores a los

mencionados en saboya. Brachiaria decumbens también requiere de tiempos de descanso en

torno a 35 días y sus hojas presentan vellosidades (León 2008; Peters et al. 2011).

La adaptación a variaciones geográficas y estacionales de plagas y enfermedades siempre ha

sido un reto para los agricultores andinos. La variabilidad climática junto con el desarrollo del

mercado, la presión de población y la globalización ha generado la expansión del alcance de

importantes plagas como la garrapata. Por consiguiente, la veloz expansión de la frontera

agrícola (Gondard & Mazurek, 2001), ha contribuido a la dispersión de plagas hacia otras zonas.

Tipo de pastura

Total

larvas/

potrero (%)

Tipo de pastura

Total

larvas/

potrero (%)

Tipo de pastura

Total

larvas/

potrero (%)

Tipo de pastura

Total

larvas/

potrero (%)

Tipo de pastura

Total

larvas/

potrero (%)

gramalote 1,41 maralfalfa 2,11 pasto miel 16,37 maralfalfa 0,01 pasto miel 64,42

maralfalfa 1,15 gramalote 2,00 gramalote 9,75 brachiaria 0,42 gramalote 0,27

brachiaria 31,45 brachiaria 20,99 maralfalfa 0,39 gramalote 0,28 maralfalfa 0,00

pasto miel 14,58 pasto miel 53,91 brachiaria 52,05 pasto miel 0,53 brachiaria 13,21

saboya 51,41 saboya 20,99 saboya 21,44 saboya 98,76 saboya 22,10

100 100 100 100 100

Enero Febrero Marzo Abril Mayo

Tipo de

pastura

Total

larvas/

potrero (%)

Tipo de

pastura

Total

larvas/

potrero (%)

Tipo de

pastura

Total

larvas/

potrero (%)

Tipo de

pastura

Total

larvas/

potrero (%)

Tipo de

pastura

Total

larvas/

potrero (%)

maralfalfa 0.00 maralfalfa 0,00 pasto miel 87,16 pasto miel 57,36 pasto miel 92,05

brachiaria 8,35 gramalote 0,00 gramalote 8,76 gramalote 10,00 gramalote 6,11

pasto miel 12,23 pasto miel 0,00 brachiaria 1,81 maralfalfa 0,65 maralfalfa 0,02

gramalote 66,02 saboya 31,88 saboya 0,12 brachiaria 2,93 brachiaria 0,60

saboya 72,14 brachiaria 67,12 brachiaria 2,15 saboya 29,05 brachiaria 1,23

100 100 100 100 100

Julio Agosto Septiembre OctubreJunio

69

El clima podría influir directamente en plagas de garrapatas ya sea matándolos a través de

cambios de temperatura y humedad, o determinando su tasa de crecimiento y desarrollo. Es por

esta razón que se ha podido establecer en la zona de estudio que la temperatura para el

desenvolvimiento de la garrapata es en promedio 27°C y la humedad relativa mayor a 70%, lo

que concuerda con lo afirmado por Benavides (1984), quien estudió la capacidad reproductiva

de Rhipicephalus microplus a 28°C de temperatura y 80% de humedad en condiciones

naturales.

Es importante mencionar que la presencia de Rhipicephalus microplus se encuentra desde los 0

msnm (Cortés Vecino et al. 2010) hasta los 2.611 msnm (Ortiz & Angamarca 2014).

La investigación realizada bajo un enfoque ecosistémico se presenta como una alternativa

interesante para el estudio de problemas de salud humana – ambiente cuyo objetivo consiste en

adaptarse a los acontecimientos y crear soluciones adaptativas de manera participativa.

Se ha podido establecer que entre los problemas que puede afectar al Cantón San Miguel de los

Bancos se encuentran la deforestación, debido en gran medida a la dinámica de cambio de uso

de suelo; la pérdida de cobertura vegetal por ende aumento de la franja agropecuaria.

Una de las principales causa de la pérdida de vegetación original, es la fuerte presión de cambio

de uso de suelo, cuando los cambios en un ecosistema superan un umbral, la recuperación es

generalmente lenta y costosa, los umbrales pueden hacerse más bajos en la medida en que los

impactos antropogénicos simplifica estos sistemas naturales y reduce su resiliencia intrínseca

ante el cambio.

San Miguel de los Bancos no cuenta con un plan que permita manejar adecuadamente el uso de

suelo, los cambios en los ecosistemas pueden ocurrir a una escala tan grande que su efecto sobre

la salud humana puede ser catastrófico. Con el estudio se pudo determinar que existe un

creciente riesgo de cambios no lineales en los ecosistemas, incluyendo cambios acelerados,

repentinos y potencialmente irreversibles. La probabilidad creciente de estos cambios no

lineales proviene de la pérdida de biodiversidad y de las presiones cada vez mayores de

múltiples generadores directos de cambio en los ecosistemas (Watson, 2005).

Es de suma importancia tomar en cuenta la relación que existe entre clima ↔ salud ↔

ambiente, ya que mediante esta investigación se pudo determinar la relación e interacción entre

los factores ecológicos y socioeconómicos, y cómo estos inciden en la salud humana.

70

5. CONCLUSIONES

1. De acuerdo a la modelación estadística de la variabilidad climática para efectos de cambio

climático se pudo determinar que en el año 1988 el área agropecuaria fue de un 18,62%

mientras que en el año 1998 un 54,75% y finalmente en el 2002 un 56,76%.

2. Se pudo determinar que en el año 1988 el área natural fue de un 80,53%, mientras que en el

año 1998 un 44,37% y finalmente en el 2002 un 42,32%.

3. Para la modelización de escenarios de variabilidad climática se interpretaron variables como

precipitación y temperatura mediante el uso de la herramienta de ArcGIS, la misma que

permitió el análisis e interpretación a través de interpoladores geoestadisticos.

4. Se concluye que al recibir la información de instituciones públicas se debe analizar, y

determinar el grado de confiabilidad de los datos, debido a que en ocasiones estos datos no

poseen la confiabilidad necesaria los cuales permitan generar modelos adecuados mediante el

uso de la herramienta ArcGIS.

5. Se pudo establecer protocolos para determinar la relación entre clima↔ ambiente ↔ salud y

poder maximizar los beneficios potenciales que nuestra mega diversidad nos ofrece, a través

del crecimiento de políticas públicas que reconozcan las funciones de los ecosistemas y los

valores de los servicios que ofrece.

6. El paisaje fragmentado en el área de estudio es un sistema dinámico, con cambios temporales

notorios. Teniendo en cuenta que la investigación realizada fue de tres escenarios de los años

1988, 1998 y 2002 con índices de fragmentación del área agropecuaria de 6,35, 0,11 y 0,095

respectivamente mientras que en los índices de fragmentación de área natural fueron 0,62, 0,58

y 0,041.

7. Se determinó que la carga parasitaria en los diferentes tipos de pastos varía de una especie

forrajera a otra, en este sentido, de los tipos de pastos evaluados, aquellos con mayor riesgo de

infestación de garrapatas son pasto miel con un 44% y saboya con un 26%, mientras que,

Braciaria decumbens 11%, gramalote 10% y maralfalfa 9% son los tipos de pastos con menor

riesgo.

71

6. RECOMENDACIONES

1. Para la modelización estadística de la variabilidad climática se debería tomar en cuenta

escenarios con periodos de 10 años para determinar verdaderos cambios en sus diferentes áreas.

2. Para realizar trabajos de investigación sobre modelización, se recomienda realizar visitas de

campo con el objetivo de contrastar dicha información, con la obtenida por instituciones.

3. Se recomienda a las Universidades, hacer uso de imágenes satelitales en la enseñanza de

asignaturas relacionadas con la gestión del territorio, ambiente, y salud pública, por lo cual la

Universidad Central del Ecuador debería establecer convenios con instituciones públicas que

posean estas imágenes, para que los estudiantes puedan beneficiarse con esta información

4. En el país se debería realizar los estudios de gestión del territorio, relacionando las variables

clima ↔ salud ↔ ambiente, con el fin de evitar la degradación de los ecosistemas y generar una

mejor relación entre individuo y entorno natural.

5. Se recomienda al GAD del Cantón San Miguel de los Bancos, elaborar estudios de

variabilidad climática, uso de suelo, etc. Ya que es necesario que investigaciones como éstas se

realicen para que el GAD ejecute una correcta gestión del territorio y sus recursos.

6. La incorporación de más parámetros en el uso y cobertura de suelo sería de interés, para

observar cuál es el comportamiento general entre ambos interpoladores. Para ampliar estudios

futuros, el análisis podría consistir en la comparación entre diferentes unidades de uso y

cobertura de suelo y determinar si pueden afectar la variación espacial de las variables y por

ende la eficiencia del uso de interpoladores matemáticos o geoestadísticos

7. El Municipio de San Miguel de los Bancos deberían tomar como opción eficaz la creación

corredores biológicos ya que será una medida importante de conservación y uso sostenible de

los recursos naturales.

72

7. CITAS BIBLIOGRÁFICAS

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76

ANEXOS

77

ANEXO A

HOTSPOT

79

ANEXO B

ENCUESTA

ENCUESTA DE LA EXPLOTACIÓN

GARRAPATAS

IDENTIFICACIÓN Y LOCALIZACIÓN DE LA EXPLOTACIÓN

No. general encuesta: ___/___/___

Código

Coordenadas (gg/mm/ss): Lat N(_) S(_)______________Long W(_)____________ Altitud

(msnm): ______________

Fecha: ___/___/20___ Nombre del Encuestador:

_____________________________________________________

PROPIETARIO Nombres:

______________________________________Apellidos:______________________________

___ ________

Teléfono: __/__/__/__/__/__/__/__/__ Celular: __/__/__/__/__/__/__/__/__/_ Provincia:

__________________ Cantón: ______________________Parroquia:

_____________________________ Localidad:

_____________________________________________________________________________

__ _______ Nombre de la persona encuestada:

_________________________________________ Edad:

1.- ¿Ha notado cambios relacionados con la temperatura del cantón San Miguel delos

Bancos en los últimos 40 años?

Sí No

2.- ¿Ha notado cambios relacionados con la precipitación del cantón San Miguel de los

Bancos en los últimos 40 años?

Sí No

3.- ¿El ganado de su finca tiene garrapatas? Sí No No sabe

Especifique una proporción: 25% 50% 75% 100%

4.- ¿Cuáles son las pasturas que hay en su finca?

80

ANEXO C

Fotografías

Larvas de rhipicephalus microplus (garrapatas) en el ápice de las hojas

Frontera agrícola

universidad central del ecuador facultad de … · yo, johanna lizbeth ramos benítez, en calidad...

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