Este documento describe un análisis espacial realizado para identificar sitios candidatos para la biofortificación de cultivos en nueve países de Latinoamérica y el Caribe. Se seleccionaron variables nutricionales, agrícolas y socioeconómicas de cada país y se utilizó una metodología de superposición ponderada para valorar los sitios. Esto permitió definir cartográficamente sitios prioritarios dentro de cada país para intervenciones de biofortificación que ayuden a erradicar la inseguridad alimentaria.

1. Análisis espacial para la identificación de sitios
candidatos a la biofortificación de cultivos en
nueve países de Latinoamérica y el Caribe
Emmanuel Zapata Caldas1, 2, Glenn Hyman2, Helena Pachón2,
Luis Marino Santana1
Abril de 2009
Universidad del Valle, Colombia1
Centro Internacional de Agricultura Tropical (Ciat), Colombia 2

2.  AgroSalud (www.AgroSalud.org), es el
programa que abandera los proyectos de
biofortificación de cultivos en
Latinoamérica y el Caribe (LAC).
 Nació en el año 2005, a través de una
donación de la Canadian International
Development Agency (Cida).
 Trabaja en el mejoramiento del contenido
nutricional y las características
agronómicas de los cultivos que son
importantes en esta parte del continente.
 Su propósito específico es aumentar el
contenido de hierro y zinc en el arroz
(Oriza sativa L.), el fríjol (Phaseolus
vulgaris L.), el maíz (Zea mayz L.), la
batata (Ipomea batatas (L.) y la yuca; el de
triptófano y lisina (precursores de proteína)
en el maíz; y el de beta-caroteno
(precursor de vitamina A) en la batata, la
yuca y el maíz. (Los avances en yuca,
parten de la base de trabajo realizado por
HarvestPlus (www.harvestplus.org)
Introducción
Países involucrados
en el análisis

3.  Según Nestel et al. (2006), la biofortificación de cultivos consiste en
“aplicar técnicas de fitomejoramiento que aprovechen la variabilidad
existente en las diferentes variedades de las especies cultivadas
respecto a su contenido de nutrientes, para aumentar el nivel de éstos
en los cultivos”. No son cultivos transgénicos, pues la modificación
genética se realiza entre plantas y no entre bacterias y plantas.
Por ejemplo:
Fríjol A + Fríjol B + Fríjol C
Característica 1 Característica 2 Característica 3
Fríjol biofortificado
Características 1, 2 y 3
 Identificación de sitios candidatos para la biofortificación de cultivos en
LAC por medio de superposición ponderada de variables.
Elementos claves

4.  General
Identificar sitios candidatos para la biofortificación de los cultivos en
nueve países de Latinoamérica y el Caribe, utilizando variables
agrícolas, nutricionales y socioeconómicas, con miras a emprender
esfuerzos por erradicar la inseguridad alimentaria y nutricional de la
población más pobre de estos países.
 Específicos
Seleccionar variables nutricionales, agrícolas y socioeconómicas, que
sirvan para valorar necesidades nutricionales insatisfechas de la
población de nueve países en Latinoamérica y el Caribe.
Proponer una metodología que mediante la combinación de variables
nutricionales, agrícolas y socioeconómicas, valore sitios candidatos para
la biofortificación de cultivos.
Definir cartográficamente sitios candidatos dentro de cada país, donde
se deba intervenir con estrategias de biofortificación de cultivos.
Objetivos

5. Recopilación de indicadores y
generación de puntos de corte.
Elaboración tabla de indicadores de
riesgo nutricional
Identificación del riesgo a
la deficiencia nutricional
Información nutricional
Búsqueda de datos Revisión bibliográfica
Análisis de los datos
Información agronómica Información
socioeconómica
Superposición ponderada
Generación de mapas
Sitios candidatos para la biofortificación
de cultivos en nueve países de
Latinoamérica y el Caribe
Reclasificación de
variables
Esquema
metodológico
Proceso metodológico seguido

6. Variables de entrada
Nutricionales: (ejemplo de Colombia).
 Riesgo a la deficiencia nutricional de hierro según hemoglobina < 11 g/dL.
 Riesgo a la deficiencia nutricional general según baja talla para la edad < -2
desviaciones estándar.
(Fuente: encuestas de demografía y
Salud - Demographic and Health Surveys).
Agrícolas: (ejemplo de Brasil).
 Producción de cultivos.
(fuente: You y Wood, 2006).
 Consumo de cultivos .
(en caso de existir datos para el país).
(fuente: Living Standards Measurement
Study, 2007).
Socioeconómicas: (ejemplo de Perú).
 Intensidad de pobreza.
(Shuschny y Gallopín, 2004).

7. Resultados para algunos
países
Colombia, Brasil y Perú

8. Sitios candidatos para la
biofortificación en Colombia

9.  El norte del país es la zona que concentra el mayor número de sitios
candidatos para la biofortificación de todas las combinaciones cultivo-
nutriente (biofortificación de hierro según hemoglobina y según baja talla para
la edad). Los departamentos involucrados son principalmente: Córdoba,
Antioquia, Bolívar, Sucre y Magdalena.
 El departamento de Córdoba cuenta con las características adecuadas para
ser receptor de sitios candidatos a la biofortificación de todas las
combinaciones cultivo-nutriente.
Algunos comentarios para Colombia

10. Sitios candidatos para la
biofortificación en Brasil

11. Se observa una concentración de sitios candidatos para ambos cultivos en
los departamentos del nororiente del país. Hacia el sur de la región oriental
es una tanto dispersa la presencia de sitios candidatos
 La razón por la cual los sitios candidatos para la biofortificación de cultivos
en Brasil se inclina sobre los departamentos del oriente, se debe a que la
información de la variable consumo de cultivos sólo se obtuvo para los
departamentos de esta parte del país.
Algunos comentarios para Brasil

12. Sitios candidatos para la
biofortificación en el Perú

13.  Es claramente observable la tendiente localización de los sitios candidatos
sobre los andes peruanos, principalmente en los departamentos del norte y
centro del país.
El cultivo de batata presenta una importante presencia de sitios candidatos
para la biofortificación, esto se nota claramente al contrastarlo con los sitios
candidatos resultantes para el cultivo de arroz.
Algunos comentarios para Perú

14. Conclusiones
 La investigación ha combinado principalmente información de carácter
agrícola y de salud para nueve países de LAC, con el propósito de ayudar en
la toma de decisiones a los programas de implementación de biofortificación
de cultivos existentes en la región, los cuales dirigen sus esfuerzos al
apuntamiento eficiente de las intervenciones nutricionales sobre la población
que más lo necesita.
 Este trabajo permitirá a los implementadores de intervenciones
nutricionales de gran escala (regional y departamental), identificar municipios
que merezcan ser priorizados por sus características agrícolas, nutricionales
y socioeconómicas, con el fin de que sean incluidos oportunamente en
programas para reducir las deficiencias nutricionales.
 Este estudio presenta un método novedoso y fácil de entender para
identificar sitos candidatos a las intervenciones de biofortificación de cultivos.
Este método ha usado información secundaria disponible en bases de datos
regionales de carácter agrícola, nutricional y socioeconómico con la mejor
resolución espacial disponible, logrando el equilibrio necesario para poder
combinar los datos encontrados en diferentes escalas.

15. Conclusiones
 Los resultados de este análisis, han sido bien recibidos por algunos
expertos de Colombia y Nicaragua, con quienes se han compartido los
resultados preliminares del análisis como parte de un ejercicio piloto. No
obstante, en sus señalamientos, arguyen que en algunos casos la ausencia
de variables de tipo cultural, agrícola y biofísico pueden crear un sesgo que
dificulte una identificación más precisa de los sitios candidatos. Uno de los
comentarios que coincide en varios señalamientos es la falta de variables
climáticas y edafológicas.
 Es de resaltar el alcance que puede tener un análisis basado en fuentes de
información secundaria. Una base de datos actualizada, permite llegar a
conclusiones puntuales que contribuyen a tener una idea cercana de la
realidad y de hacia dónde deben ir enfocados los esfuerzos. No obstante, en
posteriores trabajos, y quizá, con información de primera mano, se deben
explorar otras técnicas disponibles dentro de un SIG.

16. Agradecimientos
Financiamiento:
 Canadian International Development Agency (Cida)
 Centro Internacional de Agricultura Tropical (Ciat)

17. Para mayor información
Emmanuel Zapata Caldas
emmanuelzapata@gmail.com
AgroSalud
www.agrosalud.org
Sitio en línea con resultados para los nueve países
http://sites.google.com/e/cgiar.org/sitios-candidatos-para-la-biofortificaci-n/
Galería de mapas AgroSalud
http://www.agrosalud.com/descargas/Multimapas/001multimedia%20mapas.html

18. Gracias!

19. Superposición ponderada

23. Usar datos bioquímicos para definir riesgo a la deficiencia de nutrientes específicos a nivel
departamental
Hierro:
hemoglobina
Zinc:
zinc sérico
Vitamina A:
retinol sérico
Proteína:
Ninguno
Si no existen datos bioquímicos, usar datos antropométricos para definir riesgo a la deficiencia de
cualquiera de los 4 nutrientes a nivel departamental
Hierro, zinc, vitamina A y/o proteína: baja talla/edad
Usar datos socioeconómicos para identificar municipios en riesgo a la deficiencia de cualquiera de los
4 nutrientes
Hierro, zinc, vitamina A y/o proteína: intensidad de pobreza o bajo la línea de pobreza extrema
Vesga et al. (2008)
Esquema para seleccionar sitios con riesgo a la deficiencia de nutrientes

24. País
Producción de
fríjol
Ha/100km/año
Reclas.
Prevalencia de
riesgo deficiencia
de hierro (%)
Recla
s.
Colombia
1 - 300 1 10 - 15 1
300 - 500 2 15 - 20 2
500 - 800 3 20 - 30 3
800 - 1.000 4 30 - 32 4
1.000 - 1.300 5 32 - 35 5
1.300 - 1.600 6 35 - 40 6
1.600 - 1.800 7 40 - 42 7
1.800 - 2.100 8 42 - 45 8
2.100 - 2.400 9 45 - 50 9
Reclasificación de variables en escala común
País
Prevalencia de
Riesgo deficiencia
nutrientes general
(%)
Reclas.
Intensidad
de pobreza
(%)
Reclas.
Densidad de
población rural
Hab/km2
Reclas.
Colombia
5 - 10 1 3 - 5 1 1 - 20 1
10 - 20 2 5 - 6 2 20 - 40 2
20 - 25 3 6 - 7 3 40 - 70 3
25 - 30 4 7 - 8 4 70 - 100 4
30 - 35 5 8 - 9 5 100 - 200 5
35 - 32 6 9 - 10 6 200 - 300 6
32 - 36 7 10 - 11 7 300 - 400 7
36 - 40 8 11 - 14 8 400 - 1.200 8
40 - 50 9 14 - 20 9 1.200 - 4.000 9
Continuación. Reclasificación de variables en escala común
Ejemplo de reclasificación