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Las limitaciones impuestas por la textura y la fase de un suelo deben ser evaluadas apoyándose en la experiencia local o el conocimiento experto. Las normas adecuadas se redactan en un informe para limitaciones adicionales de texturas y fases particulares. Un ejemplo se muestra en el Cuadro 6.
Las limitaciones por pendiente afectan tanto a la facilidad de cultivo como a la susceptibilidad de erosión. La Tabla 18 muestra un ejemplo de los limites de pendiente para varios cultivos y niveles específicos de insumos.
TABLA 18. Limites de pendiente (%) según tipo de uso de tierras
Tipos de utilización de tierras |
Nivel de insumos |
||
Bajo |
Intermedio |
Alto |
|
Cultivos de zonas secas sin medidas de conservación de suelos |
< 30 |
< 30 |
< 16 |
Cultivos de zonas secas con medidas de conservación de suelos |
< 30 |
< 30 |
< 30 |
Cultivos de zonas húmedas sin medidas de conservación de suelos |
< 5 |
< 5 |
< 2 |
Cultivos de zonas húmedas con medidas de conservación de suelos
(aterrazamiento) |
< 30 |
< 30 |
< 30 |
Café, té, leña y pasto, con y sin medidas de conservación de suelo |
<45 |
< 30 |
<45 |
Fuente: FAO (1993a).
Para una unidad tierra con una pendiente mayor que los límites antes marcados, la aptitud de la tierra es evaluado como N, no apta.
Si existe suficiente información, se puede calcular también la pérdida de suelo y la disminución de productividad. Esto es un avance importante en cuanto a la aplicación inicial ZAE, desarrollado durante el estudio de Kenia. El modelo se describe en el resumen de la sesión de productividad de tierras (p. 54). Información más detallada sobre tal aproximación y metodología se encuentra en trabajos de Mitchell (1984), Stocking (1984) y FAO (1993a).
La base de estas aplicaciones ZAE fue el desarrollo de un ZAE/SIG en Kenia. Los inventarios ZAE de recursos de tierras combinan mapas digitalizados superpuestos con condiciones climáticas, inventario de suelos, unidades administrativas y uso de la tierra de propiedades seleccionadas, por ejemplo, zonas de cultivos comerciales, áreas forestales, proyectos de riego, áreas de plaga de Tse-tsé y parques recreativos. Los datos digitalizados se convierten en una base de datos de celdas. Cada pixel o celda representa un kilómetro cuadrado (100 Ha). Los programas de computadora ZAE se aplican al inventario de tierras de comarcas para analizar la aptitud de las mismas. Estos tipos de aplicación en la evaluación de productividad de tierras en Kenia dieron lugar a modelos de cultivos, sistemas de producción silvo-pastorales y consideraciones sobre erosión de suelos. Se ha generado una base de datos de productividad de tierras que contiene información cuantificada sobre la productividad de todas las posibles formas de utilización de la misma para cada celda agro-ecológica en los diferentes distritos. La evaluación de productividad de tierras considera 64 tipos de cultivos para alimentos y pastos, 31 especies de bosques y nueve sistemas agropecuarios agrupados en 26 sistemas de producción y 10 tipos de. ganadera. Esta base de datos proporciona la información necesaria al 'Modelo Espacial de Asignación Óptimo de Recursos'. Este modelo fue desarrollado para la integración de la producción de cultivos, ganaderi y maderas dentro del marco ZAE 'Evaluación de la Productividad de la Tierra', y la posterior planificación del uso de tierras, en varios escenarios a nivel nacional y comercial. El modelo recoge los parámetros de un escenario específico desde un fichero de control, utiliza datos de producciones potenciales por celda agro-ecológica, a partir de una base de datos de productividad de tierras, cultivos, pastos y bosques madereros, sistemas ganaderos sobre estructura de rebaños; y determina, simultáneamente, el uso de tierras por eldas agro-ecológicas, tantas como niveles diferentes de sistemas ganaderos, suministro de comida y utilización por zona ganadera y temporada. De esta forma, el modelo proporciona un marco referencial para especificar diferentes tipos de objetivos y de restricciones.
TABLA 19. Ejemplo de los resultados tabulados de la aptitud ZAE (área)
País: |
Tailandia |
|||||||||||||||||
Provincia: |
Chanthaburi |
|||||||||||||||||
Áreas de tierras variablemente idóneas para la producción (km2) |
||||||||||||||||||
Longitud del período de crecimiento |
Maíz |
Yuca |
Arroz |
|||||||||||||||
|
VS |
S |
MS |
mS |
NS |
Total |
VS |
S |
MS |
mS |
NS |
Total |
VS |
S |
MS |
mS |
NS |
Total |
Insum. altos: |
||||||||||||||||||
120-134 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
135-149 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
150-164 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
165-179 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
180-194 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
195-209 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
210-224 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
225-239 |
0 |
13 |
12 |
0 |
575 |
600 |
0 |
25 |
0 |
0 |
575 |
600 |
0 |
0 |
0 |
25 |
575 |
600 |
240-254 |
0 |
888 |
12475 |
0 |
4774 |
18137 |
888 |
12475 |
0 |
0 |
4774 |
18137 |
0 |
875 |
0 |
7884 |
9378 |
18137 |
255-269 |
0 |
90 |
12627 |
12520 |
19793 |
45030 |
717 |
24518 |
0 |
0 |
19795 |
45030 |
372 |
2480 |
2108 |
7599 |
32471 |
45030 |
270-284 |
0 |
0 |
0 |
270 |
1162 |
1432 |
0 |
136 |
134 |
0 |
1162 |
1432 |
0 |
0 |
25 |
0 |
1407 |
1432 |
285-299 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
300-360 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
Totales |
0 |
991 |
25114 |
12790 |
26304 |
65199 |
1605 |
37154 |
134 |
0 |
26306 |
65199 |
372 |
3355 |
2133 |
15508 |
43831 |
65199 |
Insum.bajos: |
||||||||||||||||||
120-134 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
135-149 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
150-164 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
165-179 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
180-194 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
195-209 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
210-224 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
225-239 |
0 |
0 |
0 |
25 |
575 |
600 |
0 |
0 |
25 |
0 |
575 |
600 |
0 |
0 |
0 |
0 |
600 |
600 |
240-254 |
0 |
438 |
455 |
3961 |
13283 |
18137 |
0 |
899 |
7896 |
4591 |
4751 |
18137 |
0 |
0 |
438 |
437 |
17262 |
18137 |
255-269 |
0 |
0 |
0 |
230 |
44800 |
45030 |
0 |
230 |
19442 |
4941 |
20417 |
45030 |
0 |
741 |
0 |
4219 |
40070 |
45030 |
270-284 |
0 |
0 |
0 |
0 |
1432 |
1432 |
0 |
0 |
136 |
134 |
1162 |
1432 |
0 |
0 |
0 |
13 |
1419 |
1432 |
285-299 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
300-360 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
Totales |
0 |
438 |
455 |
4216 |
60090 |
65199 |
0 |
1129 |
27499 |
9666 |
26905 |
65199 |
0 |
741 |
438 |
4669 |
59351 |
65199 |
Note: VS-Muy idóneo (80-100% rendimiento); S-idóneo (60-80%); MS-Moderadamente idóneo (40-60%); mS-Marginalmente idóneo (20-40%); NS-No idóneo (<20%).
Fuente: FAO (1994a).
La planificación de los escenarios se establece por selección y cuantificación de objetivos y limitaciones relacionadas a aspectos tales como preferencias exigidas, objetivos de producción, requerimientos nutricionales, limitaciones de insumos, limitaciones comerciales, balances alimenticios, limitaciones de cultivos mezclados e impactos medioambientales tolerables. Dado el número potencialmente elevado en celdas agro-ecológicas y el número de actividades a ser tenidas en consideración, técnicas de programación lineal se utilizaron para analizar la multitud de posibles soluciones y seleccionar las más adecuadas. Por ejemplo las técnicas de programación lineal se utilizaron con objeto de examinar sistemas de usos de tierras alternativos, a nivel de distrito y regional. Tales sistemas sugieren usos apropiados del territorio que mejor satisfacen los objetivos de desarrollo especificados, tales como modelos de consumo de alimentos, capacidades para soportar población o niveles de empleo rural. Una aplicación típica consistió en la determinación de capacidades potenciales de soporte de población, utilizando varios escenarios con objetivos simples o múltiples.