Identificación de áreas geográficas con potencial para la producción de arroz en Colombia ante escenarios de cambio climático

Desde 1967 / Ciencia para cultivar el cambio
Fabio Castro
Glenn Hyman
Jorge Rubiano
f.castro@cgiar.org
g.hyman@cgiar.org;
jerubiano@gmail.com
CIAT – Marzo de 2015
IDENTIFICACIÓN DE ÁREAS GEOGRÁFICAS CON POTENCIAL PARA LA PRODUCCIÓN DE
ARROZ EN COLOMBIA ANTE ESCENARIOS DE CAMBIO CLIMÁTICO 2040-2070

Agradecimientos
• Glenn Hyman (DAPA)
• Jorge Rubiano (Univalle)
• Edgar Torres (Arroz)
• Eduardo Graterol (FLAR)
• Santiago Jaramillo (FLAR)
• Stephania Carmona (DAPA)
• Juan Perez (DAPA)
• David Arango (DAPA-CCAFS)
• Patricia Guzman (Fedearroz)
• Gebel Taba (DAPA – Univalle)

Contenido
1. Introducción
2. Pregunta de Investigación
3. Objetivos
4. Hipótesis de Investigación
5. Marco Teórico
6. Metodología
7. Resultados
8. Conclusiones y Recomendaciones

Introducción
• El arroz es, hoy por hoy, un grano alimenticio básico para cerca de la
mitad de la población del planeta; es, por ello, un componente esencial
de la estabilidad política, económica y social de la humanidad y, en
cierto sentido, de su supervivencia (Degiovanni, Martínez, & Motta,
2010).

Pregunta de Investigación
¿Cuáles son las áreas geográficas con mayor potencial para la producción
del arroz en Colombia, teniendo en cuenta el escenario con mayor
impacto de gases de efecto invernadero RCP 8.5 del último informe del
IPCC y sus pronósticos para el cambio climático en el periodo 2040-2070?

Objetivos
General
Identificar áreas geográficas potenciales para la producción de arroz
en Colombia, frente al cambio climático para el periodo 2040-2070.
Específicos
• Caracterizar la potencialidad de las diferentes ecorregiones
arroceras de Colombia para la producción competitiva de arroz,
basados en variables edáficas, climáticas y topográficas.
• Identificar las diferencias en las condiciones de las variables bajo
las cuales se encuentra actualmente el cultivo del arroz en
comparación con las zonas modeladas para el período 2040-
2070.

Hipótesis de Investigación
• Ho: el área de distribución actual del arroz biofísicamente para el
período 2040-2070 tendrá a disminuir en comparación con la existente
hoy día.
• H1: el área de distribución actual del arroz biofísicamente para el
período 2040-2070 tendrá a aumentar en comparación con la existente
hoy día.

Justificación
Colombia acarrea varios problemas en torno al arroz, entre los que se
encuentran:
- El lento crecimiento de la productividad
- El bajo promedio del rendimiento nacional
- Los elevados costos de producción, entre otros.
- El rendimiento nacional promedio entre los censos de 1999 y 2007 tuvo un
aumento en 8%
- Disminución del 18% en el área sembrada.
- En 1999 se sembraron 493.237 hectáreas de arroz.
- En 2007 se sembraron 400.451 hectáreas de arroz.
- Una diferencia de 98.786 hectáreas

Marco Teórico
• Variables importantes a tener en cuenta para el cultivo del arroz
Entre las variables climáticas importantes se encuentra la temperatura,
pues esta no solo afecta el crecimiento, sino el desarrollo de la planta de
arroz. Estudios sobre temperaturas mínimas establecen que entre los
0 y 4° la semilla del arroz entra en el punto de congelación lo que
imposibilita el crecimiento exitoso de la planta (Vargas, 1985).

• La precipitación resulta ser un muy buen determinante para el arroz
de secano; debido a la variación impredecible en la frecuencia y
cantidad de lluvia para un lugar dado en el tiempo (Yoshida, 1981).
• En cuanto a las variables referentes al suelo, se tiene que, este cultivo
generalmente crece mejor en suelos inundados que en suelos aeróbicos.
La inundación no solo proporciona al cultivo un buen suministro de
agua y controla las malezas, sino que también mejora algunas
características químicas de los suelos (…) la textura de los suelos debe
ser por lo general arcillosa, pues esta capta mejor la el agua en el suelo
(León & Arregocés, 1985).

• Cambio climático
El IPCC público su primer informe en 1990, informe adicional en 1992.
Su segundo informe en 1995. Un tercer informe en el 2001. El cuarto
informe en 2007. Y su último informe fue en el año 2010.

RCP’s (Representative Concentration Pathways)
Hay cuatro procesos consultivos regionales, cada uno definido en
términos de su forzamiento radiativo en el año 2100 y la dirección del
cambio del clima (van Vuuren et al., 2011a).
Tomado del IPC, 2014

Figura 1. Forzamiento
Radiativo para cada RCP
durante períodos de tiempo

• MaxEnt
Es una técnica de máquina que combina estadística, máxima
entropía y métodos bayesianos, con el fin de estimar distribuciones
de probabilidad espacial sujeto a restricciones dadas por la
información ambiental.
Interfaz de MaxEnt

Metodología
• 1. Revisión bibliográfica sobre todo lo relacionado con los
cultivos de arroz.
• 2. Análisis Exploratorio de Datos con base a los datos
suministrados por Fedearroz, referente a los sitios donde hay
arroz sembrado en las zonas arroceras de Colombia.
• 3. Sistematización de los datos climáticos descargados de los
distintos portales web, mencionados más adelante.

• 4. Ejecución de los dominios de extrapolación (MaxEnt), con el
fin de identificar las áreas óptimas para la implementación de
cultivos de arroz, bajo los escenarios de cambio climático RCP
8.5.
• 5. Discusión referente a los resultados obtenidos en el paso
anterior.
• 6. Depuración y evaluación de los datos obtenidos en el paso
anterior.
• 7. Realización de conclusiones y recomendaciones.

Fuentes de datos
Datos Página Web
Clima http://www.worldclim.org/
Clima futuro http://www.ccafs-climate.org/data/
DEM http://srtm.csi.cgiar.org/
Suelos http://soilgrids.org/

Variables
• 19 Variables bioclimáticas
• Textura del suelo (limo, arena y arcilla)
• Altitud
• Pendiente

Variable Breve Descripción Unidad de Medida
Bio 1 Temperatura media anual Grados centígrados
Bio 2 Rango de temperatura media diurna Grados centígrados
Bio 3
Isotermalidad. Indice de variabilidad de
la temperatura
Razon del rango diurno
promedio con respecto al rango
anual
Bio 4 Estacionalidad de la temperatura Desviación estandar * 100
Bio 5
Temperatura máxima del mes más
cálido Grados centígrados
Bio 6 Temperatura mínima del mes más frío Grados centígrados
Bio 7 Rango de temperatura anual Grados centígrados
Bio 8
Temperatura promedio del trimestre
más lluvioso Grados centígrados
Bio 9
más seco Grados centígrados
Bio 10
más cálido Grados centígrados
Bio 11
más frío Grados centígrados
Bio 12 Precipitación anual Milímetros
Bio 13 Precipitación del mes más lluvioso Milímetros
Bio 14 Precipitación del mes más seco Milímetros
Bio 15
Estacionalidad de la precipitación
(coeficiente de variación)
Fracción
Bio 16 Precipitación del trimestre más lluvioso Milímetros
Bio 17 Precipitación del trimestre más seco Milímetros
Bio 18 Precipitación del trimestre más cálido Milímetros
Bio 19 Precipitación del trimestre más frío Milímetros

Software

Resultados
• Puntos de Presencia
Para la zona centro en principio se tienen un total 397 coordenadas
geográficas de donde se conoce la presencia del cultivo ello según el
monitorio fitosanitario realizado por Fedearroz en el año 2014.
A ello se le realizó un análisis exploratorio de datos.

Puntos de Presencia
• En total se obtuvo un total de 214 registros distribuidos en:
Tolima: 129 registros
Huila: 73 registros
Valle del Cauca: 11 registros
Cauca: 1 registro
Para Caquetá y Cundinamarca no se tienen datos de presencia de
puntos, de igual manera son incluidos dentro de la modelación por
pertenecer a la zona centro según Fedearroz (2007).

Mapa 1.
Presencia del
Cultivo del Arroz

Modelación en MaxEnt

• Reducción en la cantidad de variables escogidas, ello se realiza
mediante el análisis VIF.
Variable VIF
Altitud 1.690133
Precipitación del mes más lluvioso 2.61344
Precipitación del trimestre más cálido 2.582071
Precipitación del trimestre más lluvioso 2.758008
Rango promedio diurno de la temperatura 2.174933
Estacionalidad de la temperatura 1.95275
Arcilla 1.835662
Limo 1.510835
Pendiente 1.225738

Los parámetros utilizados fueron los siguientes:
• Se hizo uso del método Muestra con Datos (SWD, por sus siglas en
inglés), en el cuál se extrajo el valor correspondiente de cada variable
para cada punto de presencia del arroz, de igual manera para los datos
de pseudo-ausencia.
• Se realizó el Background con un total de 10.000 puntos, estos
datos representan las condiciones ambientales generales de la
zona de estudio, se utilizó el mismo Background tanto para el
presente como para el futuro, con la finalidad de que el modelo
contenga los mismos datos de pseudo-ausencia tanto para el
presente como para el futuro.

• Para la validación del modelo, se optó por utilizar la validación cruzada.
Consiste en repetir y calcular la media aritmética obtenida de las medidas de
evaluación, es decir, lo que realiza para el presente caso es realizar una
replicación 25 veces con puntos de muestra aleatoria diferente, finalmente se
halla el promedio y tener este dato como resultado.

• En la siguiente tabla se presenta la contribución en porcentaje de
cada variable al modelo:
Variable
Contribución en
Porcentaje
Estacionalidad de la
temperatura
33.1
Precipitación del mes
más lluvioso
28.4
Altitud 14.4
Pendiente 11.7
Precipitación del
trimestre más cálido
4.8
Estacionalidad de la
temperatura
4
Precipitación del
trimestre más frio
2.5
Arcilla 0.6
Limo 0.4

Mapa 1. Distribución estimada actual (A) y futura (B)
Clima Actual 1950-2000 Clima Futuro 2040-2070

Evaluación Idoneidad Valle geográfico del Río Cauca y Patía
Mapa 2.
Validación –
Localización de arroz

Mapa 3.
Validación –
Idoneidad para el arroz
bajo el clima presente

Superposición de Áreas protegidas,
Resguardos Indígenas y Cascos Urbanos

Mapa 4.
Parques Nacionales
Naturales, Resguardos
Indígenas y Cascos Urbanos

Idoneidad para los primeros 20 Municipios bajo el clima presente
excluyendo Parques Nacionales Naturales, Resguardos Indígenas y
Cascos Urbanos
Arroz de Riego - Zona Centro de Colombia
Área sembrada en total año 2007: 146.021 Has
Área óptima modelada: 466.378 Has
0
5000
10000
15000
20000
25000
30000
35000
40000
Hectareas
Municipio
Idoneidad porcentual
21-30 31-40
41-50 >50
Mercaderes: 19318 has

Idoneidad para los primeros 20 Municipios bajo el clima futuro
excluyendo Parques Nacionales Naturales, Resguardos Indígenas
y Centros Urbanos
Arroz de Riego - Zona Centro de Colombia
Área sembrada en total año 2007: 146.021Has
Área optima modelada: 319.060 Has
0
5000
10000
15000
20000
25000
30000
35000
40000
Palermo
Venadillo
Rivera
Neiva
Ambalema
Campoalegre
Lerida
Flandes
Tocaima
Mercaderes
Candelaria
Espinal
Guamo
Alvarado
Tello
Piedras
Yaguara
Cali
Beltran
Aguadedios
Hectáreas
Municipio
Idoneidad porcentual
21-30
31-40
41-50
Mercaderes: 8944 has
Cali: 4300 has

Mapa 5.
Cambio y no Cambio
entre Aptitud en el
presente y futuro

• Contribución de las variables al modelo
Variable
Contribución porcentual
Clima Actual Clima Futuro
Precipitación del mes más lluvioso 28.4 31.3
Rango de temperatura media
diurna 32.9 29.9
Altitud 14.5 14.3
Pendiente 11.9 11.4
Estacionalidad de la temperatura 4.1 6.5
Precipitación del trimestre más
seco 4.8 5.5
Arcilla 0.9 0.6
Precipitación del trimestre más
lluvioso 2.5 0.5

Variable Valle del Río Magdalena Valle del Río Cauca Valle del Río Patía
Presente Futuro Diferencia Presente Futuro Diferencia Presente Futuro Diferencia
Precipitación del mes más lluvioso 308.3 320.6 12.3 223.1 253.1 30.1 282.5 288.6 6.1
Rango de temperatura media diurna 104.0 104.5 0.5 113.5 112.5 -1.0 113.5 113.0 -0.5
Estacionalidad de la temperatura 448.8 493.5 44.6 298.1 358.5 60.4 310.2 376.0 65.9
Precipitación del trimestre más lluvioso 611.2 664.5 53.3 556.1 544.0 -12.1 694.8 674.5 -20.2
Precipitación del trimestre más seco 467.9 446.5 -21.4 420.9 383.8 -37.1 272.3 317.2 44.9
Valor promedio en las variables para los distintos valles geográficos

Evaluación del Modelo

Umbral de aptitud escogido
Species Rice (average)
Fixed cumulative value 1 logistic threshold 0.0072
Minimum training presence logistic threshold 0.0297
10 percentile training presence logistic threshold 0.2936
Equal training sensitivity and specificity logistic threshold 0.2003
Maximum training sensitivity plus specificity logistic threshold 0.0717
Equal test sensitivity and specificity logistic threshold 0.2003
Maximum test sensitivity plus specificity logistic threshold 0.1981
Balance training omission, predicted area and threshold value logistic threshold 0.0273
Equate entropy of thresholded and original distributions logistic threshold 0.1461
Escogencia basada en Liu, C., White, M., & Newell, G. (2013)
Selecting thresholds for the prediction of species ocurrence with presence-only data. Biogeography, 778-789

Mapa 6.
Apto y no Apto

Índice Kappa de Cohen
Es una medida estadística que ajusta el efecto del azar en la proporción
de la concordancia observada para los elementos.
Modelado
Apto No Apto Totales
Observado
Apto (Presencia) 201 13 214
No Apto (Pseudo-
Ausencia) 647 9353 10000
Totales 848 9366
Total observado 10224
Calculo Kappa 0.897745279
Según Viera, Joanne, y Garret de 0.81 a 1.0 hay
un acuerdo casi perfecto entre los observadores

Conclusiones
• El modelo MaxEnt logro mostrar zonas distintas a aquellas en donde
actualmente se cultiva arroz, lo que podría pensar en realizar estudios
detallado en estas zonas (Mercaderes, Guachené, Patía, Bolívar,
Santander de Quilichao, entre otros) para la posible siembra de cultivos
de arroz en un futuro de cara al cambio climático.
• El método utilizado permitió incorporar información de diferentes
tipos de datos, climáticos, edáficos y topográficos, lo que facilitó un
análisis más integral de la presencia o no del cultivo del arroz. Dado lo
sistemático del mismo, es posible replicar el presente estudio para otro
tipo de cultivos siempre y cuando se cuente con información de
presencia del cultivo en cuestión.

• Las áreas identificadas con valores altos de probabilidad para el
cultivo de arroz están contenidas en su mayoría en los distintos
valles geográficos (como lo son, el del río cauca, Magdalena y
Patía), lo que las convierte en zonas potenciales para iniciar
estudios detallados de suelo y socio-económicos así como
también divulgación por parte de las entidades competentes,
como lo es Fedearroz, a los agricultores y empresas productoras
de este grano alimenticio.

Recomendaciones
• Se recomienda realizar estudios posteriores a una resolución
espacial más detallada, como lo puede ser, una o diez hectáreas,
ello con miras a conocer más precisamente las zonas idóneas
para sembrar arroz.
• Quizás sea necesario la realización del mismo estudio pero a
diferente escala temporal y con otro escenario diferente al RCP
8.5, ello para realizar contrastes y tener más apoyo a la toma de
decisiones de carácter político.

Gracias
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fabio.castro@correounivalle.edu.co
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