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La evaluación de tierras sigue siendo sumamente importante para la planificación del uso de la tierra, y así por el uso racional y sostenible de la misma. Ahora con unos sesenta años de experiencia desde las primeras clasificaciones sistemáticas de tierras, y veinte años después de la publicación del célebre Esquema de la FAO (FAO, 1976) y las Normas que la siguió (FAO, 1983; 1984; 1985), es justo evaluar la evaluación, o sea, destacar los éxitos, aclarar los problemas, y mirar hacia los retos del futuro, así que la práctica de la evaluación de tierras no se quede atrás de la necesidad de los usuarios de la tierra o planificadores del uso de la misma.
Se puede definir la evaluación de tierras como "todo método para explicar o predecir el potencial de uso de la tierra" (traducción de: "all methods to explain or predict the use potential of land") (van Diepen et al., 1991). Una vez determinado este potencial, la planificación del uso de la tierra (FAO, 1993) puede tender una base lógica, a lo menos con respecto a lo que puede ofrecer la tierra a su usuario. O sea, la evaluación de tierras es una herramienta para la planificación estratégica, ya que predice el comportamiento de la tierra bajo usos determinados, en términos de beneficios, costos, y efectos ambientales. De ahí se puede ver que sin clientes que utilicen los resultados de estudios de evaluación de tierras, no tiene sentido hacerlos.
Como todo ciencia, es de esperar que, a través de la experiencia, cada vez tenga una base teórica más sólida. Una base teórica fue expuesta por Rossiter (1996), quien propone una clasificación de modelos para la evaluación de tierras según ocho ejes, a ver:
Por supuesto, algunas combinaciones no tienen sentido. Por ejemplo, no se puede considerar la aptitud dinámica sin también considerar los recursos naturales o contexto socioeconómico como dinámico.
Con estos ejes se pueden cruzar la clasificación de modelos de Hoosbeek & Bryant (1992), según su:
En cada evaluación de tierras el analista debe escoger la combinación apta, considerando los objetivos y recursos de la evaluación.
La mayoría de las evaluaciones de tierra realizadas hasta la fecha bajo el marco general de la 'Esquema FAO' se clasificarían como: (1) no espacial; (2) concepto estático de los recursos naturales y el contexto socioeconómico; (3) concepto estático de la aptitud de tierras; (4) basada en Cualidades de la Tierra (y a veces ni eso); (5) aptitud expresada por restricciones físicas; (6) TUT homogéneos; (7) escala 1:20 000 a 250 000 con una área mínima de decisión de 4 a 250ha, (8) aptitud de una sola área a la vez; (9) semi-cuantitativo; (10) empírico; (11) nivel i+1 (polipedón) a i+2 (paisaje).
En cambio, lo ideal sería: (1) espacial, (2) concepto dinámico de los recursos, (3) concepto dinámico de la aptitud, (5) aptitud también expresada por la 'utilidad' económica, (8) aptitud de áreas geográficamente relacionadas (o sea, evaluación 'holística'), (9) lo más cuantitativo posible en vista a los datos y experiencias disponibles, (10) lo más mecánico posible en vista al estado de conocimientos. De los puntos (3) y (9) se podría también sacar una idea cuantitativo de la confiabilidad de las predicciones que se haría.
Como todo ciencia aplicada, en la medida que la evaluación de tierras puede expresar sus predicciones en términos cada vez más cuantitativos, es más útil. Por ejemplo, hay una secuencia de (1) 'esta tierra es apta para el cultivo de maíz', a (2) 'esta tierra presenta las siguientes limitaciones físicas al cultivo de maíz', a (3) 'esta tierra rendiría un promedio de 3.5T ha-1 de maíz', a (4) 'las rentas predichas de esta tierra sigue una distribución estadística tipo Weibull, con parámetros tal y tal', a (5) 'tenemos 90% de confianza que, en no menos de 8 años de 10, el rendimiento sobrepasará los 4T ha-1, y que el lapso entre años con rendimiento superior a los 5T ha-1 no sobrepasará dos años'. Resulta claro que mientras más cuantitativa y probabilística la predicción, más útil.
En su excelente revisión, van Diepen et al. (1991) perfila los avances en la evaluación de tierras desde la intuición hacia la cuantificación. En países con datos suficientes, existen evaluaciones cuantificadas que proveen a los usuarios las consecuencias de sus decisiones en términos más o menos exactos. Bouma (1989) presenta los requerimientos de datos de suelos para lograr evaluaciones cuantificados. El movimiento hacia una evaluación cada vez mas cuantificada promovió una serie de tres conferencias internacionales sobre el tema (Beek et al., 1987; Bouma & Bregt, 1989; Wagenet & Bouma, 1993). También en tecnologías relacionadas a la evaluación de tierras, p.ej. sistemas de información geográfica aplicada a los modelos ambientales (Goodchild, 1996), la tendencia es hacia aún más cuantificación.
No debo dejar la impresión que la evaluación de tierras puede ser totalmente cuantificado. Es un reto imposible, como un poco de pensamiento indicará. Primero, el universo de los recursos naturales es demasiado variable y quedan muchas cosas que todavía no se han modelados y que son imposibles a modelar con suficiente realidad. Por ejemplo, Driessen escribió todo un capítulo en el libro de van Keulen y Wolf (1986) sobre modelación de sistemas agrícolas, sobre los datos de suelos que son necesario para los modelos, en cual resulta que a lo menos la mayoría de los suelos no son 'normales': p.ej., vertisoles, andisoles, suelos sódicos, suelos con estructura muy fuerte, suelos en pendientes fuertes, suelos con microrelieve… Es sumamente difícil modelar el flujo de energía y materiales en tales suelos. Por eso, los sistemas expertos tienen su nicho, tal como veremos a continuación.
Habiendo planteado que mientras más cuantitativo mejor, debemos tomar en cuenta que existen áreas grandes del mundo con una carencia de datos (más que todo en forma de series de tiempo confiables) y experiencias científicas, donde pasarán muchos años hasta que estaremos en condiciones de producir evaluaciones cuantitativos. Sin embargo, en algunas de estas áreas viven gente (investigadores, extensionistas, peritos, productores) con bastante experiencia empírica y basada en observaciones perspicaces sobre el comportamiento de la tierra. Es preciso no descartar esta experiencia, sino sistematizarla y grabarla en una forma con la cual se puede calcular, o sea, un programa de computación.
Por eso, un esfuerzo personal en los últimos años ha sido el programa ALES (en inglés "Automated Land Evaluation System") (Rossiter, 1990; Rossiter & Van Wambeke, 1995). Esto es un programa de computación que permite a los evaluadores de tierras construir sistemas expertos para sus evaluaciones, según el método presentado en el Esquema de la FAO, hecho más concreto en ciertos aspectos y mejorado en cuanto a la evaluación microeconómica. Los evaluadores construyen sus propios modelos, que son representaciones de sus ideas sobre la relación tierra vs. uso, tomando en cuenta los objetivos y condiciones locales. El ALES no es en sí mismo un sistema experto, ni tampoco posee conocimiento alguno acerca de las tierras y sus usos. Es un 'esquema' dentro del cual los evaluadores pueden expresar sus propios conocimientos locales.
El programa ha experimentado cierto éxito precisamente en el nicho como habíamos pensado: países en vías de desarrollo donde hay cierta experiencia pero datos poco densos o confiables donde la modelación de sistemas sería muy difícil por la carencia de datos detallados y (León Pérez, 1992; Maji, 1992a; Maji, 1992b; Mantel, 1994; Venema & Daink, 1992)
Sin embargo, el ALES ha sido usado como parte de evaluaciones más sofisticadas en países con agricultura totalmente comercial y información confiable y más o menos completo sobre recursos naturales y socioeconómicos (Delsert, 1993; Johnson & Cramb, 1991; Johnson et al., 1994; van Lanen et al., 1992a; van Lanen et al., 1992b; van Lanen & Wopereis, 1992).
Un punto fuerte del ALES es precisamente que no trae conocimientos consigo, o sea, que cada analista tiene que construir sus propios modelos. Tampoco contiene una lista de características de la tierra, de las cuales hay que construir los modelos, sino que en cada proyecto hay que definir las características según los datos disponibles. Esto evita el 'imperialismo científico' donde los conceptos desarrollados en un país, normalmente con mayores recursos científicos, son recomendados a ser aplicados a otros países.
Otro punto fuerte del ALES es que puede trabajar con conceptos lingüísticos. En el ALES es fácil decir, por ejemplo, que pendientes 'fuertes' con suelos con textura superficial 'arenosa fina' de materia parental 'metamórfica débil' con 'poca' materia orgánica, presente un riesgo 'muy alto' de erosión por agua. No es necesario cuantificar ni definir con mayor precisión los concepto lingüísticos como 'fuerte' etc., siempre y cuando se puede reconocer en el campo tierras que corresponden al concepto.
En una contribución reciente (Rossiter, 1996) sobre el estado actual de la evaluación de tierras, sucedió un debate sobre los retos que hoy en día enfrentan la evaluación de tierras. Se puede resumir los puntos claves así:
Reto 1. El desarrollo de una 'Esquema práctica para la evaluación de tierras'. La idea es que cada grupo que realice evaluaciones haga su propia esquema y normas, que a lo menos contenga: la metodología, una lista de cualidades de la tierra etc. Varios países ya tienen normas para clasificaciones de tierras que no alcancen ser verdaderos evaluaciones de tierras en el sentido moderno, p.ej. el Manual del Lepsch et al. (1991). Habrá que producir algo similar pero incluyendo conceptos más modernos.
Reto 2. El desarrollo de un procedimiento para escoger entre métodos y herramientas para la evaluación de tierras, basado en la demanda del cliente, o sea, sus objetivos, presupuesto y recursos humanos, grado de confiabilidad requerido, escala espacial de predicciones, período de tiempo de predicciones etc. De hecho, hasta la fecha la mayoría de las evaluaciones han seguido la 'oferta' (vs. la 'demanda'), o sea, que la institución responsable ha realizado un estudio según normas o procedimientos propios, mayormente pedocéntricos y sin contexto socioeconómico. Las evaluaciones de tierras hechas en base a la demanda del cliente y las necesidades de la sociedad deben tener más aceptación por el cliente y la sociedad, y por eso más impacto sobre el uso racional de la tierra.
Ahora, al escoger entre métodos, hay que tomar en cuenta la razón beneficio/costo, o sea, los beneficios de un uso más racional de la tierra vs. los costos de hacer el estudio. Es igual al problema de la efectividad, en términos económicos, de los levantamientos de suelo, que tiene una literatura amplia, empezando con el trajo de Bie et al. a principios de los años setenta (Bie et al., 1973; Bie & Ulph, 1972). El reto es de extender estos trabajos en el contexto de la evaluación de tierras.
Reto 3: Un enfoque sistemático a la medición y presentación de la incertidumbre en los informes de evaluación de tierras. Es sumamente importante que los clientes sepan el grado de confianza que tenemos en nuestras predicciones, en cuanto a (1) la predicción en un punto determinado, (2) la predicción en el espacio, o sea, donde tenemos más o menos confianza, (3) la predicción en el transcurso de tiempo, o sea, hasta cuando tenemos tal grado de confianza. Este problema tiene tres partes relacionadas: (1) ¿Cómo cuantificar la incertidumbre en las mediciones de características de la tierra?; (2) ¿Cómo combinar varias incertidumbres en los modelos de evaluación de tierras?, para llegar a una incertidumbre final de la predicción; y (3) ¿Cómo expresar la incertidumbre para que el cliente la entienda?
Reto 4: El desarrollo de nuevas medidas de los 'costos' y 'beneficios' esperados de un uso de la tierra que incluyan la salud humano y ambiental, considerado en el transcurso de tiempo. No se puede evaluar solamente en base de los costos y beneficios desde el punto de vista financiero del productor, sino hay que considerar el punto de vista económica de la sociedad, y enfrentar el problema de la transferencia entre las generaciones. Las ideas de la economía de recursos naturales y del ambiente (Carlson et al., 1993) pueden servir como punto de partida.
Reto 5: Un enfoque multidisciplinario. Hasta la fecha, la evaluación de tierras ha sido mayormente 'pedocéntrico', o sea, que los pedólogos han realizado la mayoría de estudios, y que los estudios son mayormente clasificaciones de la aptitud del suelo para la agricultura, disfrazadas con la nomenclatura de la Esquema de la FAO. Por supuesto, el recurso suelo es muy importante para el comportamiento de la tierra, pero es un solo recurso entre muchos recursos naturales (suelo, clima, vegetación, biota etc.), económicos (mercados, infraestructura, política macroeconómica etc.), y humanos (nivel educativo, disponibilidad de mano de obra etc.) que juntos afectan la aptitud de una determinada área de tierra para un determinado uso. Algunos pedólogos, al entender la importancia de otros factores, han incluido información de los otros recursos en sus estudios. Sin embargo, ya que el especialista en un campo de estudio (p.ej. suelos) por lo general no tiene conocimientos lo suficiente para trabajar en otras especialidades, es imprescindible un equipo multidisciplinario, encabezado por un especialista en los aspectos metodológicos de la evaluación de tierras.
Ante la complejidad geográfica, socioeconómica y agroecológica de los recursos naturales y humanos, y de los sistemas de uso de la tierra, tal vez el primer impulso es de ignorar esta complejidad, o a lo menos simplificarla hasta que los modelos, en el sentido general, que producimos son tan irreales que no son útiles para la planificación del uso de la tierra. Otro impulso puede ser construir modelos cada vez más complejos pero sin tener los datos necesarios para su calibración y aplicación sino en puntos aislados. Hay que seguir el paso estrecho entre estas dos alternativas, siempre orientado por las necesidades de los clientes, los datos y conocimientos disponibles o accesibles, y los recursos humanos que se pueden dedicar a la tarea.
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Última revisió: 2003_337