Este documento presenta un análisis espacial para identificar sitios candidatos para la biofortificación de cultivos en nueve países de América Latina y el Caribe. Describe el proceso metodológico utilizado, que incluye variables agrícolas, nutricionales y socioeconómicas, y muestra los resultados para Colombia, Brasil y Perú. También analiza el uso de datos y modelos climáticos para predecir el impacto futuro del cambio climático en cultivos y plagas mediante herramientas como DIVA-GIS y EcoCrop

1. Análisis espacial para la identificación de sitios
candidatos a la biofortificación de cultivos en
nueve países de Latinoamérica y el Caribe
Datos y modelos climáticos para predecir
adaptabilidad de cultivos e impacto futuro de
pestes
Emmanuel Zapata Caldas
emmanuelzapata@gmail.com

2. Lo que veremos
• Análisis espacial para idenficación de sitios candidatos
– AgroSalud
– Biofortificación de cultivos
– Objetivos de análisis
– Proceso metodológico seguido
– Sitios candidatos para la biofortificación de cultivos
• Datos y modelos climáticos
– Escenarios de emisiones
– Modelos de cambio climatico (GCMs)
– Incertidumbre
– DivaGis – EcoCrop
• Impactos en cultivos (adaptabilidad)
– Maxent
• Impacto futuro de pestes

3. Análisis espacial para la identificación de sitios
candidatos a la biofortificación de cultivos en
nueve países de Latinoamérica y el Caribe

4.  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

5.  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

6.  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

7. 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

8. 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).

9. Resultados para algunos
países
Colombia, Brasil y Perú

10. Sitios candidatos para la
biofortificación en Colombia

11.  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.
Comentarios para Colombia

12. Sitios candidatos para la
biofortificación en Brasil

13. 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.
Comentarios para Brasil

14. Sitios candidatos para la
biofortificación en el Perú

15.  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.
Comentarios para Perú

16. 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.

17. 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.

18. Datos y modelos climáticos para
predecir adaptabilidad de cultivos e
impactos futuros de pestes

19. Escenarios de emisiones
desarrollados por el IPCC

20. Modelos de clima global
(GCMs)
• Modelos de clima global (GCMs) que usan
algoritmos atmosféricos en una serie de celdas para
simular procesos terrestres y producir predicciones
futuras en base a mediciones históricas.

21. • Worldclim Hijmans et al. (2005), como “línea base”
47,554 estaciones meteorologicas (1950-2000)
– Resolución 1 km
– Cobertura global
• En la actualidad (tercer y cuarto reporte del IPCC):
– 18 modelos para 2050s (A2a)
– 4 modelos para 2020s (A2a)
• Alianza con Tyndall Centre (UK)
– 7 modelos
– 4 escenarios de emisiones (A2a, A1b, B1, B2)
Modelos de clima global
(GCMs)

22. Incertidumbre precipitaciones

23. DIVA-GIS
EcoCrop

24. Es un software diseñado principalmente para mapeo y análisis de datos
de biodiversidad (más de 1.700 cultivos en su base de datos). Fue
desarrollado por Robert J. Hijmans, Luigi Guarino, Andy Jarvis, Rachel
O’Brien y Prem Mathur .

25. • Crear mapas de distribución geográfica de especies.
• Identificar áreas con diversidad complementaria (mediante la
autocorrelación espacial se pueden identificar áreas de mayor
riqueza y diversidad).
• Predecir la presencia de especies en determinados tipos de
clima basado en datos climáticos y colección de sitios.
• Importar bases de datos de colecciones biológicas (latitud y
longitud).
• Asignar coordenadas si se conoce información administrativa
(nombre del departamento, provincia o lugar).
• Comprobar la exactitud de coordenadas.
• Realizar estimaciones del clima en localidades de colecta.
• Realizar mapas temáticos.
Lo que se puede hacer con DIVA-GIS

26. Barra de Menú
Barra de
herramientas
Área de
despliegue o
Vista
Tabla de
contenido
Ventana de
Ubicación
Barra de estado
Interfaz gráfica

27. • A nivel de país: carreteras, límites
administrativos, gaceteros.
• Clima Global: WorldClim.
• Imágenes de Satélite: Landsat.
• Datos de especies: GBIF, OBIS, ORNIS, otros.
• Datos de elevación: SRTM.
Datos compatibles

28. – Para trabajar en DIVA-GIS es necesario bajar los datos
de la página que lleva el mismo nombre o utilizar datos
propios:
http://www.diva-gis.org/
– Allí se encuentra una base de datos espacial donde
pueden descargar la información que se desee.
¿Qué se necesita para trabajar la herramienta?

29. Datos disponibles en DIVA-GIS

30. Interfaz para seleccionar los datos que deseen descargar

31. Descargar datos climáticos

32. Evalúa las condiciones climáticas
adecuadas de temperatura y
precipitación dentro de una
estación de crecimiento.
Además, calcula la adaptabilidad resultante
de la interacción entre temperatura y
precipitación.
 ¿Cómo predice la adaptabilidad de un cultivo?
EcoCrop

33. Algunos resultados de EcoCrop

34. Algunos resultados de EcoCrop
Adaptabilidad de fríjol en África -2020-

37. Adaptabilidad de Forrajes en Colombia
Arachis
Pintoi 2020

38. Adaptabilidad de Forrajes en Colombia
Híbrido 2020

39. Adaptabilidad de Forrajes en Kenya – Lablab Puerpureus
2020

40. Impacto de mosca de la fruta
Actual Cambio2020

41. Impacto de Thrips (tinasóperos)
Actual Cambio2020

42. 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.ht
ml

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

44. Gracias!