Universidad Autónoma de Ciudad Juárez

Universidad Autónoma de Ciudad Juárez
Ricardo Duarte Jáquez
Rector
David Ramírez Perea
Secretario General
Manuel Loera de la Rosa
Secretario Académico
Erick Sánchez Flores
Instituto de Arquitectura, Diseño y Arte
Ramón Chavira Chavira
Director General de Difusión Cultural y Divulgación Científica

Geoinformática aplicada
a procesos geoambientales
en el contexto local y regional:
teledetección y sistemas de información geográfica
Coordinadores:
Luis Carlos Alatorre Cejudo
María Elena Torres Olave
Hugo Luis Rojas Villalobos
Luis Carlos Bravo Peña
Lara Cecilia Wiebe Quintana
Fernando Sandoval Gutiérrez
Elifalet López González
Universidad Autónoma de Ciudad Juárez

ISBN electrónico: 978-607-520-150-4
Apoyado con recursos del PIFI 2013
La edición, diseño y producción editorial de este documento estuvo a cargo de la Dirección General
de Difusión Cultural y Divulgación Científica, a través de la Subdirección de Publicaciones.
Diseño de la cubierta e interiores: Karla María Rascón
Cuidado de la edición: Subdirección de Publicaciones
Coordinación editorial: Mayola Renova González
© D.R. 2015 Hugo Luis Rojas Villalobos, Francisco Javier Domínguez Chávez, Elifalet López González,
Luis Carlos Alatorre Cejudo, Javier Enríquez Domínguez, Luis Carlos Bravo Peña, Lara
Cecilia Wiebe Quintana, Jaime Iván Rojo Venzor, María Elena Torres Olave, Jesús Antonio
Bencomo Sáenz, Vladimir Hernández Hernández, Juan Carlos Enríquez Venzor, Jesús Pilar
Amado Álvarez, Manuel Octavio González León, Jaime Octavio Loya Carrillo, Alan Edgardo
Chávez Bustillos, José Alejandro Corral Alvarado, Luis Raúl Rodríguez Marín, Leoncio Elmer
Ornelas Olivas, Luis Arturo Caraveo Caraveo, Luis René Cereceres Calzadillas, Manuel Iván
Gil Hernández, Jesús Alfredo Banda Granados, Carlos Daniel Fierro Macias, Mario Iván Uc
Campos, Fernando Sandoval Gutiérrez, Claudia Karina Legarreta Miranda, Fernando Sandoval
Gutiérrez, María Olivia Trevizo Nevares
© D.R. 2015 Universidad Autónoma de Ciudad Juárez,
Avenida Plutarco Elías Calles #1210, Fovissste Chamizal,
Ciudad Juárez, Chihuahua, C.P. 32310
Tel. +52 (656) 688 2260
Primera edición, 2015
Disponible en: http://www.uacj.mx/DGDCDC/SP/Paginas/default.aspx

Índice
Prólogo 9
Capítulo 1
Geoinformática aplicada al análisis de
riesgo
Responsable: Hugo Luis Rojas Villalobos
11
http://www.uacj.mx/DGDCDC/SP/Paginas/
default.aspx
Digitalización de mapas para
determinar riesgo a inundación y
potencial de pérdidas económicas
en el seccional de Anáhuac,
Cuauhtémoc, Chihuahua: mediante
sistemas de información geográfica
Francisco Javier Domínguez Chávez,
Hugo Luis Rojas Villalobos, Elifalet
López González, Luis Carlos Alatorre
Cejudo 13
Análisis de áreas susceptibles a riesgos
químicos por gaseras y gasolineras de
Cuauhtémoc, Chihuahua: evaluación
mediante técnicas de Sistemas de
Información Geográfica
Javier Enríquez Domínguez, Hugo
Luis Rojas Villalobos, Luis Carlos Bravo
Peña, Lara Cecilia Wiebe Quintana
33
Descripción y análisis espacial de los
accidentes de tránsito con el uso de
SIG en la ciudad de Cuauhtémoc,
Chihuahua.
Jaime Iván Rojo Venzor, Hugo Luis
Rojas Villalobos, Elifalet López
González y María Elena Torres Olave
57
Capítulo II
Geoinformática aplicada a la
Planificación Urbana
Responsables: Lara Cecilia Wiebe
Quintana, María Elena Torres Olave
y Hugo Luis Rojas Villalobos 87
Identificación de patrones de
crecimiento urbano en el área de
ciudad Cuauhtémoc, Chihuahua:
2003 - 2010
Jesús Antonio Bencomo Sáenz, Lara
Cecilia Wiebe Quintana, Luis Carlos
Bravo Peña y Vladimir Hernández
Hernández 91
Análisis de la competencia de gasto
de agua en ciudad Cuauhtémoc,
Chihuahua con las huertas de
manzana colindantes con la mancha
urbana
Juan Carlos Enríquez Venzor, Lara
Cecilia Wiebe Quintana, Luis Carlos
Alatorre Cejudo, Luis Carlos Bravo
Peña y Jesús Pilar Amado Álvarez
115

Predicción y modelación del
crecimiento urbano de Ciudad
Cuauhtémoc, Chihuahua del
2010, usando autómatas celulares
(SLEUTH)
Manuel Octavio González León, Hugo
Luis Rojas Villalobos, Luis Carlos
Alatorre Cejudo y Luis Carlos Bravo
Peña 141
Análisis del cambio de cobertura
y uso de suelo durante el periodo
1995-2011, EMC y autómatas
celulares para la predicción del
crecimiento urbano, el caso de ciudad
Cuauhtémoc, Chihuahua
Jaime Octavio Loya Carrillo, María
Elena Torres Olave, Luis Carlos Bravo
Peña y Luis Carlos Alatorre Cejudo
163
Capítulo III
Geoinformática aplicada a los
procesos de erosión y degradación en
suelos
Responsable: Luis Carlos Alatorre
Cejudo 195
Aplicación de un modelo empírico
para determinar la erosión potencial
en la cuenca de la Laguna Bustillos,
Chihuahua, México 199
Capítulo IV
Geoinformática aplicada al estudio de
acuíferos
Responsable: Luis Carlos Bravo Peña
223
Relaciones espaciales entre los
cambios del nivel estático del
acuífero Cuauhtémoc Chihuahua y
la cobertura de huertas de manzana
durante 1993-2003.
Alan Edgardo Chávez Bustillos, José
Alejandro Corral Alvarado, Luis Carlos
Bravo Peña, Luis Carlos Alatorre Cejudo
y Lara Cecilia Wiebe Quintana 227
Análisis y aplicación de un modelo
empírico-conceptual para la
identificación de zonas potenciales
para recarga hídrica: cuenca de
Laguna de Bustillos, Chihuahua.
Luis Raúl Rodríguez Marín, Leoncio
Elmer Ornelas Olivas, Luis Carlos
Bravo Peña, Luis Carlos Alatorre Cejudo
y Hugo Luis Rojas Villalobos 247
Capítulo V
Geoinformática aplicada al estudio de
cubiertas vegetales
Responsable: Luis Carlos Alatorre
Cejudo 269

Evaluación de la recuperación vegetal
en áreas con distinta severidad de
fuego usando teledetección: caso
de estudio, Municipio de Ocampo,
Coahuila
Luis Arturo Caraveo Caraveo, Luis
Carlos Alatorre Cejudo, María Elena
Torres Olave y Lara Cecilia Wiebe
Quintana 277
Efectos de las bajas temperaturas
extremas registradas en febrero de
2011 en el municipio de Cuauhtémoc,
Chihuahua: una evaluación en el
bosque de encino usando técnicas de
teledetección y SIG.
Luis René Cereceres Calzadillas, Luis
Carlos Alatorre Cejudo, Luis Carlos
Bravo Peña y María Elena Torres
Olave 293
Determinación de procesos de
deforestación en el bosque templado
de la región noroeste del municipio de
Madera, Chihuahua, México: usando
técnicas de teledetección y SIG
Manuel Iván Gil Hernández, Luis
Carlos Alatorre Cejudo, María Elena
Torres Olave y Luis Carlos Bravo Peña
309
Capítulo VI
Geoinformática aplicada al estudio de
la distribución potencial de especies
Responsable: María Elena Torres Olave
337
Distribución potencial de la
guacamaya verde (Ara militaris)
en el estado de Chihuahua México
mediante el método de máxima
entropía
Jesús Alfredo Banda Granados, María
Elena Torres Olave, Luis Carlos Alatorre
Cejudo y Lara Cecilia Wiebe Quintana
341
Modelado de nicho ecológico para
la predicción del área de distribución
actual y potencial del venado cola
blanca (Odocoileus virginianus) en el
estado de Chihuahua
Carlos Daniel Fierro Macias, María
Elena Torres Olave, Luis Carlos Alatorre
Cejudo y Hugo Luis Rojas Villalobos
369
Modelación del Potencial Actual del
Quercus emoryi y Quercus grisea
Mediante Variables Bioclimáticas
y del Potencial a Futuro Hacia los
Años 2020 y 2050 Bajo el Escenario
CGCMA2en el Estado de Chihuahua
México
Mario Iván Uc Campos, María Elena
Torres Olave, Elifalet López Gonzáles y
Lara Cecilia Wiebe Quintana 389

Capítulo VII
La Geoinformática como alternativa
para el análisis de realidades
educativas
Responsable: Fernando Sandoval
Gutiérrez 427
Correlación entre indicadores
sociodemográficos y de rendimiento
escolar en escuelas primarias de
ciudad Cuauhtémoc
Claudia Karina Legarreta Miranda,
Fernando Sandoval Gutiérrez, Lara
Cecilia Wiebe Quintana y María Olivia
Trevizo Nevares 431

Prólogo
Cuando hablamos de Geoinformática se alude a una ciencia que
aborda el estudio de la superficie terrestre, mediante la integración
de técnicas informáticas para el procesado de datos, con
los métodos y técnicas de las ciencias de la tierra tradicionales
(geografía, geología, hidrología, entre otras). Se trata de una
ciencia con enorme utilidad para el análisis geográfico, que no
obstante su potencial para la solución de problemas ambientales
en países como el nuestro, lamentablemente aún cuenta con muy pocos
textos en lengua castellana.
La obra que el lector tiene en sus manos constituye un aporte valioso
para llenar ese vacío. Resume las investigaciones desarrolladas en los proyectos
de titulación de la primera generación de licenciados en Geoinformática de la
UACJ en ciudad Cuauhtémoc, Chihuahua, y muestra aplicaciones que tiene
esta ciencia en el análisis de problemáticas ambientales en el contexto local
y regional. Expone ejemplos del amplio potencial de la geoinformática, para
generar datos que permitan transformar la realidad ambiental y social desde la
trinchera de las aulas y del trabajo universitario.
En la obra se incluyen investigaciones de amplia relevancia para el centro
de Chihuahua, y trabajos con evidente pertinencia en el ámbito regional
del norte de México. A través de un abordaje geoinformático, sustentado en la
creatividad científica y en el rigor metodológico, se desarrollan siete capítulos
que muestran el estudio de la superficie terrestre desde ángulos muy diversos.
Entre estos se incluye el análisis de riesgos urbanos y aplicaciones de la geoinformática
en la planificación urbana (capítulos I y II), el estudio y la caracte-
9

ización de procesos de degradación ambiental como la erosión del suelo, el
abatimiento de acuíferos y los cambios de la cubierta vegetal por actividades
humanas (capítulos III, IV y V), la modelación de patrones de distribución de
especies amenazadas en México (capítulo VI), hasta aplicaciones de la geoinformática
para el análisis geoespacial de realidades educativas en educación
básica (capítulo VII).
Todos estos temas tienen un valor indiscutible. Añejos en algunos casos,
han cobrado mayor importancia en los inicios del siglo XXI, por las sinergias
existentes entre las dinámicas inapropiadas de uso del espacio por el hombre, y
las tendencias actuales de cambio climático. Son temas cuya vigencia demanda
un abordaje novedoso, con herramientas geotecnológicas de vanguardia.
Eso es lo que se ha logrado en estos trabajos de titulación.
La obra es un trabajo de equipo. Muestra en pocas páginas aquello que
puede lograrse cuando autoridades universitarias, coordinadores de carrera,
maestros, investigadores, y alumnos, enfocan sus esfuerzos hacia un objetivo
común: transformar la realidad geográfica regional desde el espacio académico.
Lograr, con el esfuerzo de todos, datos y resultados que construyan la
sustentabilidad ambiental y social del futuro. Gracias por esto a todos ellos,
enhorabuena por un esfuerzo así. Muchos logros, muchas obras de estas.
Dr. Luis Carlos Bravo Peña
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

CAPÍTULO 1
Geoinformática aplicada
al análisis de riesgo
Panorama general del capítulo
Responsable: Hugo Luis Rojas Villalobos
El análisis de riesgos es la evaluación de la vulnerabilidad del
ser humano y su entorno a fenómenos naturales o antropogénicos,
y su potencial efecto negativo en los seres humanos,
lo que llamamos un desastre natural, es decir, cuando la amenaza
se convierte en una realidad peligrosa y daña a los seres
humanos, a infraestructuras, asentamientos humanos, y otras
realidades (Abbott, 1996).
Antes de la aparición de los Sistemas de Información Geográfica (SIG),
los mapas de distribución espacial y temporal de las amenazas contenían muy
poca información, ya que los análisis de riesgos se realizaban utilizando téc-
11

nicas como la superposición manual de mapas temáticos (Coppock, J. T. y
Rhind, D. W., 1991). Con el desarrollo de la informática, actualmente se utilizan
los SIG, que ofrecen múltiples ventajas para el análisis de riesgos, ya
que permiten capturar datos geográficos en diferentes formatos, ya sea mapas
analógicos digitalizados o imágenes de satélite, se pueden almacenar grandes
volúmenes de datos, realizar análisis implementando algoritmos complejos
y la aplicación de modelaciones para la simulación de los riesgos. Los SIG
actualmente forman parte primordial de la administración ante las situaciones
de desastre e intervienen directamente en el desarrollo de las cuatro fases
descritas por Greene:
Mitigación. Actividades que reduzcan los efectos de un desastre inevitable,
por ejemplo administración del uso de suelo, establecimiento de programas
de administración de emergencias como restricciones de licencias de
construcción para zonas inundables.
Preparación. Actividades necesarias para minimizar los daños del desastre,
por ejemplo consolidación de un inventario de recursos ante la emergencia,
establecimiento de protocolos de respuesta, instalación de sistemas de alerta
temprana y preparación de personal para atención a emergencias, entre otros.
Respuesta. Actividades posdesastre, diseñadas para brindar asistencia a
las víctimas, por ejemplo protocolos de búsqueda, rescate, atenciones médicas,
alimentación y acelera las operaciones de recuperación (inventario de daños).
Recuperación. Actividades necesarias para retornar todos los sistemas a
la normalidad, incluyendo actividades de corto plazo (limpieza, acceso a agua
y comida, viviendas temporales) y largo plazo (asesoría legal, planeamiento de
la comunidad, etcétera) (Greene, 2002).
En el panorama de la prevención y acción ante las situaciones de riesgo
comentadas, la Geoinformática permite una serie de aproximaciones variadas.
Algunos ejemplos son los trabajos que componen este capítulo.
Referencias
Abbott, P. L. (1996). Natural Disasters. Wm. C. Brown Publishing Co., 438
pp.
Coppock, J. T., Rhind, D. W. (1991). The history of GIS. Geographical information
systems: Principles and applications, 1(1), 21-43.
Greene, R. W. (2002). Confronting Catastrophe: A GIS Handbook. Redlands.
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Digitalización de mapas
para determinar riesgo a inundación y potencial de
pérdidas económicas en el seccional de Anáhuac,
Cuauhtémoc, Chihuahua: mediante sistemas de
información geográfica
Introducción
Francisco Javier Domínguez Chávez, Hugo Luis Rojas Villalobos,
Elifalet López González, Luis Carlos Alatorre Cejudo
El agua es uno de los recursos naturales más valiosos de cualquier
país debido a los beneficios sociales y económicos que se
derivan de su explotación; sin embargo, junto con las ventajas
de su uso existen también situaciones extremas tales como las
inundaciones y las sequías. Las inundaciones son consideradas
como uno de los fenómenos de mayor impacto en el ámbito
mundial debido al efecto que producen en extensiones territoriales
densamente pobladas (Domínguez, 1999).
Una inundación es el proceso que se produce cuando el gasto de una
avenida generada en una cuenca supera la capacidad del cauce, por lo que
el exceso de agua escurre fuera del mismo hacia las partes más bajas. Las
inundaciones son fenómenos naturales que se convierten en peligro cuando
los espacios ocupados por las poblaciones abarcan las llanuras de inundación
(Montecelos, 2011). La intensidad y volumen de la precipitación conlleva a la
13

inundación, que genera como consecuencia extensos y cuantiosos daños: pérdidas
económicas a viviendas, pérdidas humanas así como efectos catastróficos
para la población, la infraestructura urbana, daños al medio ambiente, servicios
básicos entre otros, en gran parte del territorio nacional (CEPAL, 2000).
La inadecuada planeación en el ordenamiento del territorio es la principal
causa de que se desarrollen asentamientos humanos en las zonas aledañas
a los cuerpos de agua, lo que provoca inundaciones cuando se desborda una
corriente. Además la degradación del medio ambiente, tal como la deforestación,
la erosión, entre otras, modifica la respuesta hidrológica de las cuencas,
lo que incrementa la ocurrencia y la magnitud de inundaciones (Cenapred,
2007). La modificación del terreno en las cuencas debido a cambios en los
usos del suelo, produce daños cada vez más considerables por el efecto de las
inundaciones, asociados a dos fenómenos:
• El incremento en las crecientes que históricamente habían ocurrido, cuando
no existían modificaciones en el terreno o la degradación del medio
ambiente, era mínimo (Salas, 2007).
• El tiempo que debe transcurrir para que los efectos de una inundación
sean percibidos por la población ha disminuido, provocando que en ocasiones
la respuesta de las autoridades y de la población se vea comprometida
(Salas, 2007).
En otro sentido, esta situación se asocia fuertemente con el concepto de vulnerabilidad.
La vulnerabilidad es la medida de la susceptibilidad de un bien
expuesto a la ocurrencia de un fenómeno perturbador. De dos bienes expuestos
uno es más vulnerable, ante la ocurrencia de fenómenos perturbadores con
la misma intensidad, por lo que sufre mayores daños. La vulnerabilidad es
una variable que el hombre tiene la posibilidad de disminuir, implementando
planes de mitigación, recuperación y compensación. Reducir los indicadores
de vulnerabilidad supone medidas como la planeación de un censo de la población
en zonas potencialmente inundables. Para ello se deberán implementar
ejercicios de consulta que permitan evaluar los bienes expuestos para cada
vivienda, así como tener acceso a programas de cómputo necesarios para ir
creando las bases de datos que servirán para su ubicación dentro de la zona
urbana (Salas, 2007).
El acercamiento al tema de la vulnerabilidad es amplio y tiene que ver con
diversas dimensiones de la planeación urbana. Por ejemplo, las personas que viven
en la planicie son más vulnerables ante las inundaciones que los que viven
14
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

en lugares más altos. Además el concepto de vulnerabilidad económica atañe a
personas o familias de pocos recursos económicos, que muchas veces ocupan
zonas de alto riesgo, alrededor de las ciudades porque no tienen suficiente
opciones de elegir lugares más seguros.
Por los riesgos descritos, la cartografía de las zonas con peligro de inundaciones
es una tarea de suma importancia para preservar la vida y los bienes
inmuebles, debido a que este tipo de peligro natural afecta a regiones muy
diferentes en todo el mundo. Los análisis de zonas inundables y la evaluación
de sus riesgos potenciales son esenciales para las actividades de protección y
mitigación contra las afectaciones por inundaciones, de donde se obtienen resultados
que orientan hacia una mejor planeación para el desarrollo territorial
que prevén los fenómenos meteorológicos y sus riesgos (Montecelos, 2011).
En esa tarea, los Sistemas de Información Geográfica (SIG) son esenciales.
Estos sistemas son definidos como la captura, manejo y análisis de datos
e información geográficamente representados. Son amplia y mundialmente
implementados por instituciones gubernamentales, no-gubernamentales y
académicas, como una herramienta indispensable para la planeación territorial,
manejo integrado de cuencas, evaluación y mitigación de desastres, así
como para la conservación de recursos naturales (Ellis, 2012).
En la actualidad existe una amplísima gama de procedimientos adoptados
para la realización de mapas de inundaciones con el empleo de las herramientas
presentes en los SIG. La delimitación, la clasificación, y la cartografía
constituyen un trabajo arduo en los que el uso de los SIG es de gran ayuda, ya
que permite contar con una serie de elementos, tanto en el almacenamiento
como en la actualización de la información de los componentes, así como la
existencia de una base cartográfica única para cada uno de ellos, lo que nos
da la posibilidad de integrar toda la información en un mapa preliminar de
inundaciones, a partir del esquema metodológico general para la realización
del mismo mediante el empleo de las herramientas SIG (Montecelos, 2011).
Los grandes avances tecnológicos de las últimas décadas han provocado
profundos cambios en las metodologías de estudio de las Ciencias de la Tierra
y de disciplinas afines. En la actualidad tanto los trabajos de investigación
básica como los aplicados hacen un uso intensivo de herramientas geoinformáticas
como las imágenes satelitales y los SIG. Estos últimos en particular,
son programas diseñados para el tratamiento eficiente de información espacial
con fines de apoyo a la toma de decisiones, cuyas capacidades van desde la
captura de los datos espaciales, su almacenamiento y organización mediante
Capítulo 1 Geoinformática aplicadaal análisis de riesgo 15

una base de datos, hasta su procesamiento mediante funciones de análisis
espacial y representación final de la información generada con salidas gráficas.
Los SIG permiten la integración de datos provenientes de fuentes muy
diversas (imágenes, mapas, datos de campo, GPS, planillas electrónicas, entre
otras) para a partir de ellos poder elaborar un modelo en capas (layers) de la
realidad. Esto facilita y potencia el tratamiento de los datos y el análisis espacial
en gabinete, en tareas previas y posteriores a las del terreno.
Para el caso específico de las inundaciones en el seccional de Anáhuac,
Chihuahua, estas herramientas son ideales. Las inundaciones en Anáhuac están
asociadas a problemas tales como modificaciones del terreno producidas
por tala de árboles, urbanización y otras intervenciones en el medio ambiente
o la combinación de ellas. Por lo que en gran medida se ve afectado por las
inundaciones fluviales relacionadas generalmente con eventos meteorológicos
con alta precipitación, en especial en los meses de junio-agosto. Los problemas
relacionados con las inundaciones y la vulnerabilidad de la población se
han incrementado debido a un desordenado proceso de cambios de uso de
suelo, urbanización, asentamientos ilegales y viviendas construidas de manera
inadecuadas y en zonas que incrementan el nivel de riesgo (Guarin et al.,
2005). Estos problemas no han podido ser solucionados con obras estructurales.
Es posible observar una tendencia a que nuevos problemas aparecen a un
ritmo mayor que la generación de soluciones. Por lo tanto acciones de tipo
no estructurales son necesarias como el control de uso y ocupación del suelo
en zonas con riesgo de inundación. La base técnica de estas soluciones es el
desarrollo de estudios de inundación que produzcan cartografía que represente
las zonas de alto riesgo.
Con base en todo lo anteriormente descrito, esta investigación tiene
como objetivo determinar la vulnerabilidad ante situaciones de inundación
que presentan las casas habitación localizadas en el seccional de Anáhuac,
mediante el empleo de técnicas SIG. La vulnerabilidad en este trabajo estará
limitada por la localización de las casas habitación, principalmente en las
zonas que se encuentran en áreas que de manera recurrente presentan la acumulación
repentina de caudales.
Por otra parte, el proyecto de investigación tiene como segundo objetivo
determinar el riesgo a pérdidas económicas de las inundaciones. Para determinar
estas pérdidas se hará referencia únicamente a la afectación de bienes
inmuebles. Para ambos objetivos se utilizará como recurso metodológico
principal la integración de mapas de inundación analógicos a información
digital mediante los Sistemas de Información Geográfica (SIG), dado que se
16
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

trata de una fuente de información lo bastante robusta como para diagnosticar
la vulnerabilidad económica de las familias que habitan en las zonas de riesgo.
Área de estudio
El seccional de Anáhuac se ubica en el municipio de Cuauhtémoc, en el
estado mexicano de Chihuahua, en las siguientes coordenadas geográficas:
latitud 28.480000 y longitud -106.744167, a una altura media de 1905 metros
sobre el nivel del mar (msnm) (Figura 1). La zona está localizada en una
región de clima semiseco templado, por lo cual tiene veranos de temperatura
templada, pero sus inviernos son fríos, pudiendo descender las temperaturas
incluso por debajo de los -10 °C; asimismo, la región es conocida por sufrir
en verano tormentas periódicas. La temperatura media anual es de 10 a 14 °C
y la precipitación media anual es de 500 a 600 mm. La ciudad de Anáhuac se
conforma con un total de 2667 viviendas. De estas, 14 tienen piso de tierra y
unas 84 consisten de una sola habitación, 2407 viviendas tienen instalaciones
sanitarias, 2617 cuentan con agua potable, y 2620 tienen acceso al servicio de
electricidad. En 605 hogares de Anáhuac se cuenta con una computadora, en
2376 con lavadora y 2619 viviendas tienen al menos una televisión. La población
total del seccional Anáhuac es de 9253 personas; 4485 son hombres
y 4768 mujeres (INEGI 2005).
Materiales y métodos
La digitalización es una forma de conversión de datos analógicos a digitales,
la cual consta de tres etapas sucesivas: preparación de datos, digitalización y
captura de datos (GIS). El estudio que se presenta comprende la integración
de datos a un SIG para la digitalización de mapas y para el análisis de las
zonas de inundación en seccional de Anáhuac. Adicionalmente se integraron
las técnicas de SIG para la evaluación de propiedades en las zonas de riesgo,
simulando las áreas susceptibles de inundación para posteriormente integrar
los datos de vulnerabilidad de estas zonas de riesgo a los SIG. La digitalización
de la información analógica de mapas susceptibles a inundación del
seccional de Anáhuac se obtuvo mediante una serie de pasos para la obtención
de mapas digitales mediante los SIG. Los pasos de la metodología fueron los
siguientes:
Capítulo 1 Geoinformática aplicadaal análisis de riesgo 17

1. Preparación y obtención de la información del seccional.
2. Manejo y uso de software.
3. Conversión de información análoga a digital.
4. Georeferenciación de mapas.
5. Estimación de posibles pérdidas de zonas inundables.
Para la digitalización de los mapas se inició con la obtención de la
información necesaria, la cual fue proporcionada por el Departamento de
Catastro del seccional. Para el procedimiento de la digitalización se utilizó lo
siguiente:
1. Mapas análogos de las zonas de inundación del seccional para su digitalización
y su posterior vectorización.
2. Mapas del seccional con manzanas y lotes en formato DXF (AutoCad).
3. Imagen satelital del seccional.
4. Mapas (basemaps) de ArcMap.
5. Encuestas para la obtención de información de costos monetarios y número
de habitantes por viviendas afectadas en caso de inundaciones para
estimar la vulnerabilidad económica y humana.
Para la digitalización de los mapas se trabajó con los mapas analógicos
obtenidos en el Departamento de Catastro en la presidencia del seccional.
Estos mapas muestran las zonas identificadas por dicho departamento como
más vulnerables a las inundaciones y las zonas que delimitan las áreas afectadas
a través de los años mediante los registros históricos.
Para la digitalización de las imágenes se utilizó el software ArcGIS
que es uno de los programas más utilizados hoy en día por empresas y administraciones
públicas para el análisis geoinformático. El programa cuenta
con los módulos ArcMap, ArcToolbox y ArcCatalog, para un mejor
desempeño. ArcGIS es utilizado para trabajar bajo los SIG, utiliza datos
geográficos de diferentes fuentes, crea bases de datos geoespaciales y permite
el análisis espacial, la edición geométrica, el análisis de topología, entre otras
funciones.
Mediante el uso de ArcMap fue posible añadir información del material
analógico al digital, obteniendo como resultado shapefiles con información
de zonas en riesgo a inundación del seccional para su posterior análisis. El
mapa de manzanas y lotes en formato DXF (AutoCAD) (Figura 2), se
convirtió a shapefiles para realizar un proceso de georeferenciación.
18
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Figura 1. Zona de estudio
(Fuente: Elaboración propia).
Capítulo 1 Geoinformática aplicadaal análisis de riesgo 19

Figura 2. Mapa de manzanas y lotes en formato DXF.
(Fuente: Elaboración propia).
La georeferenciación de imágenes es una serie de pasos y secuencias que
consiste en relacionar la información digital al espacio geográfico que realmente
ocupa. Este proceso consiste en buscar objetos bien definidos dentro
de las imágenes, tales como intersecciones de caminos o las características de
la tierra y ubicarlos en las imágenes de ayuda basemap de ArcMap. De esta
manera se puede estar seguro de que se está haciendo referencia a la misma
ubicación en el conjunto de datos raster y datos alineados.
Una vez que se obtuvieron los mapas de zonas de inundación potencial,
y el mapa de manzanas y de lotes, se hizo una sobreposición de los tres mapas
para su interpretación de la información generada, y así obtener como resultado
las zonas afectadas divididas con manzanas y lotes. Este proceso ayudó
a identificar las manzanas y los diferentes lotes que se encuentran en zonas
inundables.
Para calcular los costos de potenciales pérdidas económicas por inundación,
se realizó una encuesta en las zonas de riesgo de inundación identificadas
en los mapas generados, se trató de levantar la información necesaria por
lote para cuantificar las posibles pérdidas de bienes, y posteriormente evaluar
el costo de las pertenencias de los habitantes de las zonas en riesgo. La
encuesta se integró con preguntas acerca de bienes con los que se cuenta en
20
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

cada casa-habitación y sus condiciones para hacer la estimación de costos. El
instrumento incluyó preguntas sobre:
• Tipo de lote: hogar, negocio, escuela, parque, iglesia, otro.
• Número de personas que habitan la vivienda.
• Número de habitaciones que se usan para dormir.
• Número y tipo de televisiones.
• Número de salas o estancias.
• Cuenta con estufa.
• Cuenta con comedor.
• Cuenta con refrigerador.
• Cuenta con aparato de microondas.
• Condiciones de cocina o cocineta.
• Cuenta con lavadora y secadora.
• Número de colchones y bases de cama.
Para la estimación de costos de los artículos mencionados en la encuesta,
se tomaron los precios como referencia en tiendas de segunda mano,
bazares y mueblerías como se muestra en el tabla 1.
Tabla 1. Resultados de encuesta de potenciales pérdidas.
(Fuente: Elaboración propia).
Tipo Precio 1 Precio 2 Precio 3
Televisión
Normal 600 850 1,200
Pantalla
LCD 3,000 3,500 5,500
Estufa
Regular 800 999 1,200
Bien 1,500 1,600 1,700
Muy bien 2,000 2,400 3,000
Excelente 3,400 3,500 3,600
Comedor
Regular 800 900
Continúa...
Capítulo 1 Geoinformática aplicadaal análisis de riesgo 21

Tipo Precio 1 Precio 2 Precio 3
Bien 2,800 3,500
Muy bien 4,000 4,300 7,000
Excelente 10,000 12,000
Refrigerador
Regular 550 850 1,000
Bien 1,200 1,500 2,000
Muy bien 2,500 3,000 4,000
Excelente 6,000 6,500
Cocina
Regular 2,300
Bien 5,500
Muy bien 10,000
Excelente 20,000
Aparato de microondas
Regular 50 350
Bien 400 700
Muy bien 800 900
Excelente 1,200 1,250
Lavadora
Bien 700
Muy bien 1,500 2,100 2,800
Excelente 4,800 7,000
Recámara
Regular 900 500 1,400
Bien 1,500 1,000 2,500
Muy bien 3,500 3,500 7,000
Excelente 5,000 6,000 11,000
Secadora
Regular 900 500 1,400
Bien 1,500 1,000 2,500
Muy bien 3,500 3,500 7,000
Excelente 5,000 6,000 11,000
22
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

La información generada a partir de las encuestas fue capturada en cada
uno de los atributos del polígono que representa un lote dentro de las zonas
de riesgo y se buscó estimar cuál es el costo de recuperación potencial.
Zonas potenciales a inundación en el seccional por colonias
Mediante la digitalización de los mapas analógicos se obtuvieron los mapas
de zonas potenciales a inundación, identificando las colonias con riesgos
(Figura 3). En él se identifican las zonas afectadas por posible inundación,
su ubicación y las calles donde ocurre la acumulación del agua. La Figura 3
utiliza la siguiente nomenclatura de colores: naranja representa el barrio “El
Ojito”; azul oscuro representa la colonia “Francisco Villa”; amarillo representa
la colonia “Habitación” (conocida también como colonia “Damnificados”);
morado representa la colonia “Los Manzanos”, azul claro representa el fraccionamiento
“Progreso”; verde representa la colonia “San José” y el rojo la
zona centro de la ciudad. En total se ubicaron siete colonias con potencial a
inundación. Se ubicaron tres en riesgo por su ubicación en zonas bajas donde
se presenta la acumulación de agua: la colonia “San José”, zona Centro, y barrio
“El Ojito”. Adicionalmente se encontró que las colonias “Francisco Villa”,
“Habitación”, “Los Manzanos”, y el fraccionamiento “Progreso” tienen riesgo
a inundación. Esto se debe a la ubicación cercana de un depósito de agua de
menores dimensiones a una presa, que ante una fuerte precipitación puede
presentar desbordamientos.
Capítulo 1 Geoinformática aplicadaal análisis de riesgo 23

Figura 3. Mapa de zonas potenciales a inundación
(Fuente: Elaboración propia).
Lotes potenciales a inundación en el seccional por colonias.
A partir del mapa de zonas de riesgo de inundación, y su división en colonias
más vulnerables a ser inundadas, se procedió a identificar los lotes con
potencial riesgo a inundación dividido por colonias (Figura 4). Este mapa se
obtuvo mediante trabajo de campo, identificando los lotes expuestos en las
diferentes zonas potenciales a inundación que arroja una clasificación según su
tipo: hogares, negocios, parques, iglesias, funerarias, escuelas, casas no habitadas
y lotes baldíos, se asignó un color diferente para identificarlas (Figura 4).
El mapa muestra como la mayoría de lotes con potencial de afectación
corresponde a hogares o casa habitación en todas las colonias, representando
el 50.05 % del total de lotes (Tabla 2). Las zonas con más potencial de afectación
son: la colonia San José y la Zona Centro del seccional. Se aprecia que
hay más números de lotes con riesgo que en las otras colonias. En general se
concluye que las zonas con potencial de inundación se relacionan con hogares.
24
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Figura 4. Mapa de identificación de lotes
con potencial riesgo a inundación
(Fuente: Elaboración propia).
Clasificación de lotes potenciales a inundación en colonias
“Francisco Villa”, “Habitación”, “Los Manzanos” y
fraccionamiento “Progreso”
A partir del mapa de clasificación de lotes en riesgo a inundación, y su
división en colonias más vulnerables a ser inundadas, se realizó una imagen
más detallada por colonias para identificar y cuantificar los lotes con potencial
riesgo a inundación y su clasificación.
Este mapa muestra con más detalle los lotes con potencial riesgo a
inundación dividido por colonias. Se identifican los lotes clasificados por tipo.
Estas colonias son afectadas por la corriente excesiva de agua. El problema
se identificó a través de los años por registros históricos.
La Figura 5 muestra la potencial afectación de cinco hogares y un negocio
con un área de terreno de 5214 m² en el fraccionamiento “Progreso”,
seis hogares, y un lote baldío con un área de 6968 m² en la colonia “Los
Manzanos”, ocho hogares, y un parque con un área de 3209 m² en la colonia
“Habitación”, siete hogares y un lote baldío con un área de 5440 m² en la
Capítulo 1 Geoinformática aplicadaal análisis de riesgo 25

colonia “Francisco Villa”, tal y como se muestra en la Tabla 2. Completando
un total de 26 hogares y familias con potencial de afectación de inundación,
identificados en la imagen (Figura 5).
Colonia Hogares Negocios Baldíos Parques
No
habitado
Escuelas Iglesias Funeraria Total
Progreso 3,394 1,820 0 0 0 0 0 0 5,214
Manzanos 5,276 0 1,692 0 0 0 0 0 6,968
Habitacional 1,807 0 0 1,402 0 0 0 0 3,209
Ojito 7,877 1,702 939 0 396 0 0 0 10,914
San José 24,503 3,705 9,489 0 5,912 4,257 1,194 1,095 50,155
Centro 26,562 15,267 7,969 0 2,386 6,573 1,037 0 59,794
Total 72,342 22,494 22,606 1,402 8,694 10,830 2,231 1,095 141,694
% 50.05 15.87 15.95 .98 6.13 7.64 1.57 .77 100
Tabla 2. Resultados de identificación de lotes por colonia.
(Fuente: Elaboración propia).
Figura 5. Identificación de potencial de inundación.
(Fuente: Elaboración propia).
26
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Clasificación de lotes potenciales a inundación en colonias
“San José”, “El Ojito” y zona centro
A partir del mapa de clasificación de lotes en riesgo a inundación (Figura
4), y su división en colonias más vulnerables a ser inundadas, se realizó una
imagen más detallada por colonias para identificar y cuantificar los lotes con
potencial riesgo a inundación y su clasificación (Figura 6).
La Figura 6 muestra un mapa más detallado de lotes con potencial
riesgo a inundación dividido por colonias. Se identifican los lotes clasificados
por tipo. Estas colonias son afectadas por la ubicación en zonas bajas del seccional
donde se presenta la acumulación de agua al momento de las precipitaciones.
La Figura 6 muestra la potencial afectación de nueve hogares, un lote
baldío y dos negocios con un área de terreno de 10,914m² en el barrio “El
Ojito”; cuarenta y dos hogares, nueve casas no habitadas, trece lotes baldíos,
una funeraria, una escuela, una iglesia y cinco negocios con un área de 50,155
m² en la colonia “San José”; cincuenta y tres hogares, una iglesia, una escuela,
cuatro casas no habitadas, cuatro lotes baldíos y treinta y cinco negocios
con un área de 59,794 m² en la zona centro, como se muestra en la Tabla 2.
Completando un total de 104 hogares y familias con potencial de afectación
de una inundación, identificados en la imagen. En total se hizo la estimación
de 130 hogares y familias con potencial riesgo a inundación en el seccional de
Anáhuac.
Capítulo 1 Geoinformática aplicadaal análisis de riesgo 27

Figura 6. Potencial de afectación.
(Fuente: Elaboración propia).
Colonias potenciales a inundación, con representación de
riesgo a pérdidas económicas a hogares
A partir del mapa de clasificación de lotes en riesgo a inundación, y su
división en colonias más vulnerables a ser inundadas, y mediante la encuesta
realizada para la estimación de costos de bienes de hogares, se realizaron dos
imágenes detalladas por colonias para identificar y cuantificar los lotes en
riesgo estimando las pérdidas económicas (Figura 7).
Las imágenes muestran las potenciales pérdidas económicas en las diferentes
áreas susceptibles a inundación, las colonias en riesgo y las pérdidas
clasificadas.
Mediante la aplicación de técnicas de SIG se evaluaron los potenciales
impactos socioeconómicos relacionados con las áreas susceptibles donde se
observa una clasificación por la estimación de pérdidas económicas según las
encuestas realizadas en las diferentes zonas de inundación.
La clasificación solo estima a los hogares. Los negocios, iglesias funerarias
y escuelas que tienen pérdidas económicas más considerables, superando
28
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

los rangos económicos más altos que el de las viviendas. Las Figuras 7 y 8
muestran las parcelas sin valor donde no hay pérdidas económicas por ser
lotes baldíos, casas no habitadas o parques.
La clasificación consta de tres rangos: bajo, medio y alto. Las pérdidas
van de 7050 a 93,250 pesos mexicanos a hogares: clasificadas en un nivel bajo
son de 7050 a 35,783 pesos, las de nivel medio son de 35,784 a 64,516 pesos
y las de nivel alto son de 64,517 a 93,250 pesos. Los negocios superarían esta
estimación en pérdidas económicas de bienes, por esta razón en este estudio
las encuestas solo se realizaron a hogares.
La Figura 7 muestra las colonias “El Ojito”, “San José” y zona centro y
la estimación de las posibles pérdidas económicas de bienes en hogares, en su
mayoría es de nivel bajo.
Figura 7. Mapa de estimación de las posibles
pérdidas económicas de bienes en hogares
(Fuente: Elaboración propia).
Capítulo 1 Geoinformática aplicadaal análisis de riesgo 29

Tabla 3. Tabla de estimación de pérdidas (Fuente: Elaboración propia).
Colonias
Pérdidas estimadas
Progreso 117,110
Manzanos 217000
Habitación 172,947
Francisco villa 90,997
Ojito 287,800
San José 947,100
Zona centro 1,497,449
Total 3,410,803
La tabla 3 muestra los resultados de las estimadas pérdidas económicas
por colonias. La zona centro presenta una mayor afectación de bienes a hogares,
seguida de la colonia “San José”. Esto se debe a que el número de viviendas
en riesgo a inundación en esta zona, es mayor, arrojando un riesgo estimado
total de $3,410,803.00. En todo el seccional aparecen aproximadamente 130
hogares en posible riesgo de inundación, con pérdidas económicas estimadas
entre los $7050 y $93,250 por vivienda, con un ingreso mensual por familia
estimado de $2325.80.
El ingreso mensual promedio total por hogar es el resultado de dividir
el conjunto total de percepciones de los miembros de la familia entre el total
de hogares a nivel nacional y por entidad federativa. Los hogares mexicanos
cuentan con un ingreso promedio mensual estimado de $2325.80 (INEGI,
2000). El estado de Chihuahua tiene un ingreso mensual por familia de
$2931.80, lo que hace un ingreso semanal de $665.60.
Conclusiones
El objetivo de este estudio fue integrar las técnicas de SIG para identificar
las áreas vulnerables al riesgo de inundación así como la digitalización de los
mapas de inundación, y con ellos evaluar las posibles pérdidas económicas de
bienes en las zonas potenciales a inundación en el seccional Anáhuac. Este
estudio aporta información importante para compatibilizar criterios entre las
distintas disciplinas involucradas en la planificación urbana, y como resultado,
30
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

la planificación de las medidas no- estructurales a llevar a cabo conjuntamente
con la legislación asociada para futuros procesos de urbanización.
El uso de los SIG constituye una herramienta de gran ayuda a la hora
de elaborar un mapa de peligrosidad por inundaciones, ya que permite contar
con una serie de elementos, tanto para el almacenamiento como la actualización
de la información de los componentes, así como la elaboración de
una base cartográfica única para cada uno de ellos, lo que da la posibilidad de
integrar toda la información en un mapa preliminar de inundaciones.
Referencias
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Domínguez, R., et al, (1999), “Inundaciones”, serie fascículos, no. 3, segunda
edición, Cenapred, México.
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Guarin, G. P.; van Westen, C. J. y Montoya, L. (2005). Community-Based
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(Accesado el 4 de noviembre del 2012).
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Capítulo 1 Geoinformática aplicadaal análisis de riesgo 31

Salas Salinas, M.A., Jiménez Espinoza M. (2007). Inundaciones 2007 CEN-
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Salas Salinas, Marco Antonio, Jiménez Espinosa Martin. (2007). Inundaciones
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Sánchez, M.; Batista, J. 2005. Evaluación del peligro ante la ocurrencia de
Inundaciones. Cuenca del Cauto. Cuba.
Servicio de Administración Tributaria http://www.sat.gob.mx/sitio_Internet/
asistencia_contribuyente/informacion_frecuente/salarios_minimos/
(Accesado el 4 de enero del 2013).
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Análisis de áreas
susceptibles a riesgos químicos por gaseras y
gasolineras de Cuauhtémoc, Chihuahua: evaluación
mediante técnicas de Sistemas de Información
Geográfica
Introducción
Javier Enríquez Domínguez, Hugo Luis Rojas Villalobos, Luis Carlos Bravo
Peña, Lara Cecilia Wiebe Quintana
En los últimos años la relación entre las poblaciones y su crecimiento
acelerado ha tenido como consecuencia una mala
organización para la construcción de colonias para casa-habitación,
escuelas, hospitales, las cuales son establecidas en ubicaciones
que ponen en riesgo a la población, con respecto a los
establecimientos de distribuidores de combustibles (Sedesol,
2003). Cada uno de estos tiene normas y reglas a seguir para
su establecimiento, desafortunadamente en muchas ocasiones no se respetan.
Debido al crecimiento de la población, las ciudades tienden a expandirse muy
rápido, con la construcción de colonias que rodean establecimientos de gasolineras
y gaseras, quedando en riesgo de algún peligro como una explosión o
derrame químico.
Un ejemplo de un mal seguimiento de procesos de seguridad es lo que
ocurrió en septiembre de 2012 en las instalaciones de una planta de gas de
33

Pemex en Reynosa, Tamaulipas. En esa fecha se presentó una fuga de gas que
generó una gran explosión que tuvo como consecuencia graves pérdidas humanas
y económicas. Es muy poca la consideración que los departamentos de
gobierno encargados de la planeación del territorio tienen hacia estos riesgos
para mejorar el manejo de peligros químicos. Estos riesgos han ido creciendo
considerablemente, al contrario de las medidas de protección.
Para poder enfrentarlos es necesario contar con el conocimiento básico
del manejo de sustancias químicas, del tipo de almacenamiento adecuado, y
del desarrollo de nuevas tecnologías que puedan mejorar su manejo, así como
conocer los peligros a los que se están expuestos quienes trabajan en este rubro
y cómo se pueden evitar antes y actuar ante el desastre: crear escenarios y simulaciones
para las diversas organizaciones que actuarán en el momento en el que
se presente la contingencia, como departamentos de protección civil, tránsito,
paramédicos, bomberos, policía, entre otros. (DPIRDM, 2001).
Los estudios de riesgos deben estar sujetos a cambios y evaluación constante,
ya que continuamente hay cambios en el crecimiento de la cuidad, lo cual
ocasiona modificaciones en la configuración de las ciudades y los peligros que
causa para la población. Particularmente importantes son los efectos del crecimiento
demográfico y de la industrialización que modifican e incrementan
el riesgo (Cenapred, 2001). El rápido crecimiento de población, la expansión
urbana y el crecimiento económico, todo esto ha llevado a una mala planeación
urbana en la ciudad de Cuauhtémoc, Chihuahua. Existen problemáticas
en la construcción de colonias, escuelas, iglesias y centros sociales, que tienen
una relación de peligro por la cercanía con el establecimiento de distribución
o almacenamiento de químicos, sin tener algún tipo de prevención o cuidado,
estando seriamente expuestos. Por lo anterior, es importante la elaboración
de un análisis mediante estudios de las zonas y mapas en toda la traza urbana
que permitan identificar instalaciones en riesgo, y dar una breve evaluación
de la gravedad del problema, identificando cuáles serían los niveles de riesgo
e impacto en las diferentes construcciones, y la capacidad que tienen de ser
afectadas, la población expuesta y minimizar el problema al que se expone.
La implementación de la metodología propuesta en este documento y
el uso de sistemas de información geográfica (SIG), permitirán la administración
de la información espacial con la que se cuenta, y generarán la capacidad
de actualizar y modificar la información de los mapas, y un uso de bases de
datos geográficas más eficiente, permitiendo dar respuesta inmediata en la
toma de decisiones ante situaciones de contingencia.
34
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Antecedentes
Los desastres causados por actividades antropogénicas están presentes en la
mayoría de las situaciones de desastre asociadas a sitios de riesgo. Por ello diferentes
instituciones gubernamentales y grupos sociales se han dado a la tarea
de buscar alternativas para mitigar los peligros a los que se ven expuestas la
población y las edificaciones en el área de peligro (Barreto, 2005). Los avances
científicos y tecnológicos recientes han incrementado el control de los riesgos,
adquiriendo cada vez más experiencia, implementando los mapas de riesgo, y
en muchos casos, mitigando los desastres al actuar con más eficacia (Barreto,
2005).
En el mundo existen distintas instituciones que investigan problemáticas
como la que se plantea en este estudio. Algunas son: Estrategia Internacional
para la Reducción de Desastres de Naciones Unidas (EDRI/ONU), Centro
Nacional de Prevención de Desastres (Cenapred), National Fire Protection
Association (NFPA), US Environmental Protection Agency (EPA), Federal
Emergency Management Agency (FEMA). Todas ellas se han orientado al
desarrollo de esfuerzos de investigación acerca del impacto de los desastres en
las actividades humanas, y han desarrollado en los últimos años un amplio número
de publicaciones, generalmente orientadas a los temas de prevención. Un
ejemplo es la Guía Básica para la Elaboración de Atlas Estatales y Municipales de
Peligros y Riesgos (Cenapred, 2004). Adicionalmente están los textos normativos:
según la Secretaría de Energía, conforme a la Norma Oficial Mexicana
NOM-003-SEDG-2004 (Estaciones de gas L.P. para carburación, Diseño
y construcción 2005) y la NOM-002-SESH-2009 (Bodegas de distribución
de Gas L.P. Diseño, construcción, operación y condiciones de seguridad), es
responsabilidad del Gobierno Federal establecer las medidas de seguridad necesarias
a fin de asegurar que las instalaciones de aprovechamiento de Gas L.P.
no constituyan un riesgo para la seguridad de las personas o dañen a la salud
de las mismas. El documento ahonda en detalles en los siguientes apartados:
• 3.14 Lugar de la estación. Perímetro de la superficie de la estación de gas
L.P. limitada por las separaciones correspondientes, indicadas en el plano
respectivo.
• 3.15 Lugar de reunión. Cualquier espacio abierto o construcción de un
inmueble para la reunión de 100 o más personas simultáneamente con
propósitos educativos, religiosos o deportivos, así como establecimientos
con 30 o más plazas donde se consuman alimento o bebidas. Plano mé-
Capítulo 1 Geoinformática aplicadaal análisis de riesgo 35

trico, indicando las construcciones y actividades existentes en un radios
de 30m a partir de las tangentes de los recipientes de almacenamiento,
y que dentro de este radio no existen centros hospitalarios, educativos o
de reunión. Esto solo aplica en estaciones comerciales. La Norma Oficial
Mexicana NOM-005-SCFI-2005, que se refiere a los instrumentos de
medición-Sistemas para medición y despacho de gasolina y otros combustibles
líquidos-Especificaciones, métodos de prueba y verificación, indica
que siendo responsabilidad del Gobierno Federal procurar las medidas
que sean necesarias para garantizar que los instrumentos de medición
que se comercialicen en territorio nacional sean seguros y exactos, con el
propósito de que presten un servicio adecuado conforme a sus cualidades
metodológicas, y aseguren la exactitud de las mediciones que se realicen
en las transacciones comerciales.
• 4. Requerimientos y especificaciones para el establecimiento de estaciones como
gasera y gasolineras. 4.1 Selección de sitios. Para el establecimiento y operación
de Estaciones de Servicio y de Autoconsumo, el predio y las instalaciones
deben cumplir con los siguientes requerimientos:
• 4.1.1. El área de despacho de combustible, debe estar a una distancia de
resguardo mínima de 15 metros medidos a partir del eje del dispensario,
con respecto a lugares de concentración pública, del sistema de transporte
colectivo (metro) o su equivalente en cualquier parte del territorio nacional
u otros usos urbanos.
• 4.1.2 El predio debe estar a una distancia de resguardo mínima de 100
metros con respecto a actividades clasificadas de alto riesgo, tomando
como referencia al Primer y Segundo Listado de Actividades Altamente
Riesgosas, publicados en el Diario Oficial de la Federación el 28 de marzo
de 1990 y 4 de mayo de 1992, respectivamente. La distancia respecto a
Plantas de Almacenamiento y Distribución de Gas L.P., se tomará desde
los tanques de almacenamiento localizados dentro de dicha planta de gas,
hacia el límite del predio propuesto para la Estación de Servicio.
Justificación
La ciudad y el municipio de Cuauhtémoc, Chihuahua han presentado en los
últimos años un crecimiento acelerado generado por diferentes factores. Según
el último censo del INEGI (2010), el total de población en el municipio
asciende a 154 mil 527 habitantes; 30 mil más que en el 2005. El crecimiento
poblacional de Cuauhtémoc duplicó su velocidad, considerando que en el
36
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

censo del 2000 la población total era de 124,378. Del 2000 al 2005 tuvo una
tasa de crecimiento del 8.37% y entre 2005 y 2010, aumentó al 14.65%. Una
consecuencia de este crecimiento ha sido la ausencia de una planificación adecuada
del uso del territorio: la ubicación de muchos asentamientos humanos
no ha sido la mejor. Por ello hoy en día es necesario tomar las medidas necesarias
para minimizar los riesgos que puedan causar daños materiales, pérdidas
económicas y sobre todo humanas.
Objetivos
General
Generar mapas de riesgos para su prevención y mitigación, identificando los
peligros potenciales que generan las instalaciones de gas y gasolina, a los que
está expuesta tanto la población como la infraestructura urbana en la ciudad
de Cuauhtémoc, Chihuahua.
Específicos
1. Proponer una escala de riesgo en función de los peligros existentes y riesgos
a los que la población y las edificaciones están expuestas, derivados de
la cercanía que tienen con las gaseras y gasolineras.
2. Generar rutas de emergencia para las diferentes instituciones involucradas
en brindar auxilio a la población en riesgo.
Hipótesis
Existe un alto grado de riesgo en la ciudad, como pérdidas humanas, económicas
y de infraestructura, por el mal establecimiento de gasolineras y gaseras.
Área de estudio
La ciudad de Cuauhtémoc, Chihuahua es el hogar de aproximadamente
154,785 personas; la tercera ciudad con mayor población en el estado (INEGI
2010), se encuentra localizada en la región centro-oeste del estado entre los
28”25’ latitud norte y 106”52’ longitud oeste con una altitud de 2060 metros
sobre el nivel medio del mar, cuenta con una superficie aproximada de
3.018,90 km 2 , representa un 1.2% del estado (Figura 1).
Capítulo 1 Geoinformática aplicadaal análisis de riesgo 37

Figura 1. Mapa de área de estudio.
(Fuente: Elaboración propia).
Materiales y métodos
Para llevar a cabo este estudio, el trabajo se dividió en 4 fases:
Búsqueda de literatura
En la primera etapa se llevó a cabo una recolección de toda la información
necesaria sobre el tema, se realizó una búsqueda de estudios similares y de
documentos de las distintas organizaciones involucradas en el manejo de químicos
que aportaron los datos que fueron requeridos. Los documentos de prevención
de desastres de Cenapred aportaron una parte muy importante sobre
los riesgos y peligros que representan el establecimiento de estaciones de gas
o gasolina, otra información de Cenapred que en conjunto con las Normas
Oficiales Mexicanas se complementa son las distancias que deben de respetar
y las características y medidas de seguridad que deben tener y cumplir en su
construcción las gaseras y gasolineras
38
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Recopilación de datos, descarga y elaboración de bases de datos.
Traza urbana. En la segunda etapa se recopilaron datos de la ciudad, como la
cartografía de la traza urbana de Cuauhtémoc, Chihuahua. Esta información
proveniente el departamento de catastro de dicho municipio, fue exportada a
formato shapefile ya que se encontraban en formato nativo de AutoCAD. Adicionalmente
fueron corregidos los vectores que representaban la cartografía,
ya que contenían errores de edición en los polígonos.
Ubicación de gaseras y gasolineras involucradas. Para la elaboración de los
mapas de riesgo se obtuvo información catastral de las diferentes instalaciones
como: gasolineras, gaseras, hospitales, departamentos de seguridad pública,
escuelas, iglesias y centros sociales, con el fin de observar la relación geoespacial
que existe entre los establecimientos de combustible y los centros de
concentración social.
Trabajo en campo. En el levantamiento de datos en campo se utilizó un
equipo GPS Garmin Etrex30 para tomar los puntos de cada una de las instalaciones
que fueron ubicadas en la cartografía de la traza urbana. Se tomaron
los puntos de lugares que no se encontraron en la información obtenida de los
departamentos municipales. Esta información se descargó con el programa
OziExplorer. Una vez descargados, se exportaron al programa ArcGIS, se
realizaron las modificaciones necesarias, como referenciar los puntos al igual
que la cartografía de traza urbana para ubicar cada uno de los elementos faltantes
y tener los datos más completos con respecto a la información recibida
por los distintos departamentos y el levantamiento de puntos de los faltantes.
Bases de datos. Se creó una base de datos con tablas para cada tipo de instalaciones
que fueron incluidas en el estudio. Cada gasolinera y gasera incluyó
la siguiente información en sus registros:
• Ubicación, como calles y colonia
• El tipo de construcción de la instalación (la estación de servicio)
• Tipo de almacenamiento (los tanques de almacenamiento)
• Capacidad de almacenamiento de los tanques
• Capacidad máxima del tanque
• Tipo de combustible que se maneja.
Para los servicios de salud, comandancias y centros sociales, los campos
son los siguientes:
Capítulo 1 Geoinformática aplicadaal análisis de riesgo 39

• Ubicación como calles y colonia.
• Tipo de servicio que prestan
• El nombre de la instalación.
Para centros educativos:
• Ubicación, calles y colonia,
• Nombre la escuela
• Clave de la escuela
• Nombre del director
• Total de alumnos
Mapas de riesgos
Cartografía, centros educativos y sociales, departamentos de seguridad pública y
hospitales. En la tercera etapa, se elaboró la cartografía que incluye la traza
urbana, los puntos que representan gasolineras, gaseras, hospitales, escuelas,
centros sociales y servicios públicos, donde esta representación gráfica da una
idea de la distribución geoespacial que tienen los puntos conflictivos (gaseras
y gasolineras) con respecto a los puntos de concentración social (escuelas y
centros de reunión social).
Elaboración de zonas de influencia (Buffers). Con base al punto anterior,
con los datos se realizaron los buffers o áreas de amortiguamiento utilizando
ArcGis. Estas áreas de amortiguamiento representan los rangos de riesgo
que se les dio con base a la información de las normas y leyes oficiales de las
gasolineras y gaseras. En el software se generó el análisis de proximidad, se
crearon buffers con diferentes niveles de riesgo para cada uno de los anillos. Una
vez creadas éstas áreas se identificaron las escuelas o centros recreativos qué
están más expuestas a algún tipo de peligro por explosión o derrame químico.
Análisis de riesgos
Sistema de prevención. En la cuarta etapa se realizó un análisis para la mitigación
y prevención de los riesgos y un plan de respuesta. En esta fase se
buscó que los diferentes departamentos de seguridad pública puedan obtener
información cuantitativa de la zona en peligro con base al uso de un sistema
de información, de tal manera que al momento de acudir a alguna emergencia
tienen como ventaja saber la magnitud del problema y una estimación de la
población a debido a la cantidad de personas expuestas También saber la lo-
40
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

calización de las diferentes instalaciones comerciales o de servicios expuestos
para minimizar los peligros. El uso de tecnología que ayude a administrar
variables geoespaciales como los Sistemas de Información Geográfica (SIG),
permite mantener un trabajo más controlado y tomar decisiones que salvaguarden
la integridad física de los equipos de respuesta como protección civil,
bomberos, paramédicos, tránsito y policía.
Rutas de auxilio. Uno de los objetivos más importantes es prevenir la
pérdida de vidas, disminuir el número de personas afectadas y evitar lo más
posible el daño material, de una manera ordenada y con las estrategias más
adecuadas para elaborar un plan de evacuación para el tipo de peligro que se
presente. En este caso se tomaron en cuenta los departamentos de seguridad
pública como tránsito, policía, protección civil, bomberos, paramédicos y en
algún caso, apoyo del ejército, así como la colaboración de distintas empresas
con apoyo de brigadas.
Para ello se buscó elaborar las rutas de auxilio óptimas, esto mediante el
uso de la herramienta Network Analyst del software ArcGIS, con la cual
se ubicaron las zonas de riesgo y los diferentes departamentos de emergencias.
La generación de rutas se realizó con base en la red de calles. Tal información
cuenta con la longitud de las calles, el tiempo en que se tarda para recorrerla,
los altos, topes, semáforos, carriles y los sentidos en que circulan. Existen dos
opciones para generar las rutas: una es en metros y otra en minutos. Las rutas
se crearon tomando en cuenta la distancia en metros dado que son los resultados
más óptimos, y que los servicios de auxilio tienen preferencia para rebasar
los límites de velocidad y omitir altos.
Capítulo 1 Geoinformática aplicadaal análisis de riesgo 41

Proceso de materiales y métodos
BÚSQUEDA DE LA INFORMA-
CIÓN NECESARIA EN EL TEMA
RECOPILACIÓN DE DATOS Y
ELABORACIÓN DE BASE DE
DATOS
Bibliografía de apoyo de
riesgos, peligros y reglamentos
de Normas Oficiales
Mexicanas.
Recolección de información
en los diferentes departamentos
y organizaciones de
gobierno (catastros, comercio,
CENAPRED, etc.).
Búsqueda de literatura,
bibliográfica, estudios de
hechos pasados, organizaciones,
manejo de químicos,
etc.).
Instalaciones de gasolineras,
gaseras, escuelas,
hospitales, centros sociales,
colonias y población.
Trabajo en
campo.
Tomar la ubicación las instalaciones
mediante GPS Garmin etrex30,
realizar encuesta de las actividades
que se llevan a cabo con químicos,
identificación de instalaciones y
población expuesta.
ESTUDIO DE RIESGOS
Crear buffers de múltiples
anillos con diferentes rangos
de amortiguamiento.
Descarga de puntos de GPS
con el programa OziExplorer,
exportación y georeferenciación
en ArcMap 10.
MAPAS DE RIESGO
Plan de riesgos y respuesta
para las instalaciones con
mayor grado de peligro.
Cartografía de la traza urbana,
puntos de gasolineras,
gaseras, escuelas, hospitales,
base de datos.
Delineamiento de rutas
de evacuación y auxilio
inmediato.
Base de datos en Arc-
Map para gasolineras,
gaseras y escuelas.
Debe contener los elementos para
poder crear un estudio de riesgos
(ubicación, químico, almacenamiento,
capacidad, explosividad, etc.).
42
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Resultados
Generación de base de datos y elaboración de mapa base.
Se realizó una búsqueda y recopilación de información de las diferentes instalaciones
involucradas en el análisis. Se elaboraron seis tablas de datos que
corresponden a cada una de las instalaciones; gaseras, gasolineras, hospitales,
seguridad pública, centros educativos y sociales, con el fin de obtener las
características necesarias de cada una de estas, las cuales se explican en la
metodología en el apartado correspondiente. Estas tablas fueron necesarias
para obtener los resultados de la población expuesta en escuelas. Mediante la
elaboración del mapa base, el cual se realizó con la información recopilada en
diferentes instancias como Desarrollo Urbano, Protección Civil y cada una de
las oficinas generales de las gaseras y gasolineras, se localizaron los puntos de
las instalaciones en la cartografía con su ubicación exacta tal y como se muestra
en la Figura 2.
Leyenda
– Cuauhtémoc
• Gaseras
• Gasolineras
• Comandancias
• Servicios de salud
• Centros educativos
• Centros de concentración
Figura 2. Mapa de ubicación de potenciales instalaciones de peligro.
(Fuente: Elaboración propia).
Capítulo 1 Geoinformática aplicadaal análisis de riesgo 43

Información de trabajo en campo
Se desarrolló trabajo de campo para verificar la existencia de gaseras y gasolineras,
y adicionalmente, se acudió a las diferentes instalaciones de las gaseras
para pedir información sobre los establecimientos que se encuentran distribuidos
en toda la cuidad, las empresas a las cuales se acudió fueron; K-19,
ServiGas, Gas Económico, Tomza y Z-Gas. La mayoría brindó la información
para su ubicación en la cartografía de la ciudad, y ver la relación que
existe entre los datos que se otorgaron por protección civil. La información
que se negó en las instalaciones de las gaseras o en departamentos, o que no
se encuentra en el mapa de protección civil, fue obtenida mediante trabajo de
campo, como su ubicación utilizando el GPS. El mismo procedimiento se repitió
para consolidar la base de datos de gasolineras. Los Servicios Educativos
del Estado de Chihuahua (SEECH) otorgaron la información de las escuelas,
que incluye: el nombre, ubicación, nombre del director y número de alumnos
de cada uno de los planteles.
Zonas de influencia para gaseras y gasolineras (Buffers)
Conforme a la base de datos, al mapa principal de la cartografía y las diferentes
instalaciones, se elaboraron las zonas de influencia para cada gasera
y gasolinera con 7 anillos de diferentes rangos que van desde 15 hasta 150
metros, para establecer cada una de las restricciones que se deben obedecer.
Estas restricciones se establecen por las Normas Oficiales Mexicanas, dándole
a cada rango un color conforme a su magnitud de riesgo, que va del rojo como
zona más peligrosa y verde a la zona menos riesgosa (Figuras 3 y 4).
44
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Leyenda
• Gaseras
15
20
30
50
80
100
150
• Gasolineras
15
20
30
50
80
100
150
Figura 3. Mapa de zonas de peligro alrededor de la intalación.
(Fuente: Elaboración propia).
Leyenda
• Gaseras
15
20
30
50
80
100
150
• Gasolineras
15
20
30
50
80
100
150
– Cuauhtémoc
Figura 4. Mapa ubicación de instalaciones y su zona de peligro.
(Fuente: Elaboración propia).
Capítulo 1 Geoinformática aplicadaal análisis de riesgo 45

Instalaciones estables e inestables.
Las instalaciones que se encuentran en el rango de condición estable, es debido
a que cumplen con las leyes y normas establecidas y que no representan
ningún riesgo para la población o pérdidas materiales y económicas. Se le dio
un color azul a las instalaciones estables y rojo a las instalaciones que representan
un riesgo violando alguna ley debido a su mala ubicación (Figura 5).
Instalaciones con mayor riesgo. Una vez que se cuenta con el mapa de
zonas de influencia y la ubicación de todas las instalaciones, se hace una verificación
una a una, para observar si alguna de estas se encuentra dentro de los
rangos de riesgo de las zonas de influencia de las gaseras y gasolineras.
En el mapa correspondiente se observó que una de las gaseras que se
encuentra ubicada en la intersección de las calles República de Colombia y
calzada Las Américas, tiene una relación de peligro con la gasolinera que está
ubicada en la misma calzada Las Américas y República de Guatemala, ambas
en la colonia CTM, debido a que no cuentan con la distancia mínima que
se establece en las Normas Oficiales Mexicanas. La distancia entre estas dos
instalaciones es de 90 metros a partir del centro del cilindro de gas y el centro
de la gasolinera, que en dado caso la distancia mínima entre una gasera y una
gasolinera debe ser de 100 metros. En la zona intermedia entre estas dos instalaciones
están expuestos dos negocios, uno de ellos una tienda de abarrotes y
el otro un autolavado, quedando en peligro los clientes. (Figura 6).
46
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Leyenda
Gaseras condición
• Estable
• Inestable
Gasolineras
condición
• Estable
• Inestable
Centros educativos
Condición
• Estable
• Inestable
Centros de concentración
Condición
• Estable
• Inestable
Figura 5. Mapa de instalaciones que representan un riesgo violando alguna
ley debido a su mala ubicación.
(Fuente: Elaboración propia).
Leyenda
Gaseras condición
• Estable
• Inestable
Gasolineras
Condición
• Estable
• Inestable
– Distancia
Figura 6. Mapa ubicación gasera en colonia CTM.
(Fuente: Elaboración propia).
Capítulo 1 Geoinformática aplicadaal análisis de riesgo 47

Al igual que el ejemplo anterior, en la gasera ubicada en la Calle 62 y
avenida Cardenales y la gasolinera de la Calle 62 y avenida Las Águilas, ambas
en la colonia PRI, no cumplen con el reglamento establecido en las normas
oficiales, teniendo una distancia de 65 metros partiendo del punto medio de
ambas instalaciones, exponiendo a los mismos consumidores (Figura 7).
Otro punto de riesgo se ubica en la avenida Benito Juárez, entre las
calles Novena y Onceava. Existe ahí un alto grado de peligro debido a que el
almacenamiento de los químicos se realiza con una cantidad de tanques superficiales,
con un almacenamiento muy alto de entre 19,000 a 101,000 litros
de gasolina y diesel, sin contar con la distancia adecuada entre cada uno de
estos tanques (Figura 8).
Leyenda
Gaseras condición
• Estable
• Inestable
Gasolineras
Condición
• Estable
• Inestable
– Distancia
Figura 7. Mapa ubicación de instalación de gaseras en colonia PRI.
(Fuente: Elaboración propia).
48
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Leyenda
Gasolineras
Condición
• Estable
• Inestable
Gasolineras
Combustible
• Diesel
Gasolina
Figura 8. Mapa de ubicación de gasolinera en Av. Benito Juárez.
(Fuente: Elaboración propia).
Existen cuatro zonas que aparecen en el rango de inestables, aunque
estas cumplen con las leyes y normas oficiales. Las razones de esta clasificación
se explican enseguida. En la gasera ubicada frente a las instalaciones de
un complejo de salas de cine en la calzada 16 de septiembre y avenida José de
San Martín en la colonia San Antonio, se respeta el reglamento de la distancia
mínima de 30 metros, pero debido a que el almacenamiento de gas es más alto
que los demás, con una capacidad de 14,300 litros (y que contrasta con la mayoría
de las gaseras de la ciudad, que tienen capacidad de almacenaje de unos
5,000), se le incluyó en la categoría de inestable debido a la amplia afluencia
de personas que normalmente concurren a las salas de cine (Figura 9).
En la gasera que está ubicada en la calle Tercera, entre la avenida Estado
de Guerrero y avenida Oaxaca en la colonia República, existe un grado alto
de peligro debido a que frente a la instalación existen dos escuelas y una iglesia,
las cuales tienen una distancia de 50 a 90 metros. En este caso, mediante
el análisis de las tablas de datos, se obtuvo un resultado de 286 alumnos que
pueden quedar en riesgo en las escuelas Cuauhtémoc y Alfonso Escárcega
(Figura 10).
Capítulo 1 Geoinformática aplicadaal análisis de riesgo 49

Leyenda
Gaseras
Condición
• Estable
• Inestable
Gasolineras
Condición
• Estable
• Inestable
Centros de Concentración
Condición
• Estable
• Inestable
– Distancia
Figura 9. Mapa ubicación gasera en colonia San Antonio.
(Fuente: Elaboración propia).
Leyenda
Gaseras
Condición
• Estable
• Inestable
Gasolineras
Condición
• Estable
• Inestable
Centros Educativos
Condición
• Estable
• Inestable
Centros de Concentración
Condición
• Estable
• Inestable
– Distancia
Figura 10. Mapa de gasera en colonia República.
(Fuente: Elaboración propia).
50
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Otra de las gaseras con las mismas características está ubicada en la
avenida Francisco Pacheco y avenida Genaro Calderón en la colonia Emiliano
Zapata, debido a que a 36 metros está una iglesia; cumple con las leyes pero
aun así existe un grado de peligro considerable para la sociedad (Figura 11).
Leyenda
Gaseras
Condición
• Estable
• Inestable
Gasolineras
Condición
• Estable
• Inestable
Centros de Concentración
Condición
• Estable
• Inestable
– Distancia
Figura 11. Mapa de ubicación de gasera en colonia Emiliano Zapata.
(Fuente: Elaboración propia).
Finalmente, en la gasera que está ubicada en la calle 94ª y avenida Tenochtitlan
en la colonia Tierra Nueva, existe una probabilidad de peligro ya
que a 40 metros están las instalaciones de una escuela. Aunque no es muy alto
el riesgo, existe el peligro de exposición de una parte de los 168 alumnos del
plantel Mauricio Corredor, porque en la esquina con colindancia a la gasera
están las aulas de estudio. En este caso sí se cumple con la legislación correspondiente,
pero debido a la cercanía con la estación de gas, el punto es clasificado
como inestable (Figura 12).
Capítulo 1 Geoinformática aplicadaal análisis de riesgo 51

Leyenda
Gaseras
Condición
• Estable
• Inestable
Gasolineras
Condición
• Estable
• Inestable
Centros Educativos
Condición
• Estable
• Inestable
– Distancia
Figura 12 Mapa ubicación de gasera cercana
a la escuela primaria Mauricio Corredor.
(Fuente: Elaboración propia).
Rutas alternativas de emergencia. Las rutas alternativas se generaron para dar
una mejor respuesta en casos de emergencia. Una vez que se realizó el mapa
de resultados de las instalaciones que están en condiciones estables e inestables,
se localizaron todos los servicios públicos como hospitales y clínicas con
departamento de urgencias, policía, tránsito, protección civil y para casos de
extremo peligro, las instalaciones del ejército. Las rutas se realizaron con base
en la longitud de cada una de las calles en la cartografía de la cuidad, pero
esto no quiere decir que sean la única o mejor manera de llegar al lugar de la
emergencia. Hay que aclarar que cada servicio de emergencia (policía, bomberos,
cruz roja, protección civil y tránsito) puede tomar una ruta con base en
la experiencia y conocimiento en su labor (Figura 13).
52
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Hospital SOS Pediátrico
Hospital de Gineco Obstetricia
Secretaría de Salud
Ejército Mexicano
Protección Civil Bomberos
Hospital Médica Sierra IMSS
Sanatoria y Maternidad San José
Policía Municipal
Tránsito
Centro Clínico del Noroeste SA de CV
Centro de Salud 2
Clínica del ISSSTE
Leyenda
• Comandancias
• Servicios de salud
– Rutas
– Rutas
– Rutas
– Rutas
– Rutas
– Rutas
– Rutas
– Rutas
– Cuauhtémoc
Conclusiones
Figura 13. Mapa de rutas potenciales para servicios de emergencia.
(Fuente: Elaboración propia).
Existen en la ciudad gaseras y gasolineras que están fuera de la ley con base
en el reglamento y las normas correspondientes. Un ejemplo son las gaseras
que están en riesgo porque cuentan con mayor capacidad de almacenamiento
que las demás, lo que implica un grado más alto de exposición. Para cada una
de las gaseras se establecen las mismas reglas sobre las distancias que deben
guardarse con instalaciones, cuando deberían tomarse medidas y precauciones
adaptadas a cada uno de los establecimientos con base en las características
como las construcciones, tipo y capacidad de almacenamiento; esto es de suma
importancia debido a que el entorno está en constante riesgo, donde se afectaría
a la población y a la infraestructura, ya sean escuelas o centros sociales.
Aunque en los resultados existen muy pocos puntos que representen un
riesgo para la población en toda la ciudad, y la mayoría de las estaciones de gas
y gasolina están en condiciones estables, existe un peligro mínimo que podría
afectar a algunas personas. El peligro que representan es intermitente, debido
a que están ubicadas en vialidades o lugares con un alto flujo de personas. Un
ejemplo sería al momento de hacer alto en algún semáforo y al encontrarse
Capítulo 1 Geoinformática aplicadaal análisis de riesgo 53

cerca de una gasera, y pueda existir un accidente que provoque la explosión de
un tanque.
Otro ejemplo de una zona en riesgo es la distribuidora de combustibles
Derivados de Petróleo Cuauhtémoc. Esta empresa almacena grandes volúmenes
de combustible sin contar con medidas de seguridad adecuadas, no existe
alguna protección para cada tanque, como una pared de amortiguamiento y
dos de sus instalaciones colindan con zonas residenciales.
Un punto más que se observó es la importancia tan limitada que se da
al cumplimiento de las leyes y normas que deben llevar a cabo en las instalaciones
de gas. Los diferentes departamentos encargados de la protección a
la población, y el establecimiento de estas despachadoras de combustible, deberían
dar un seguimiento constante y estricto para su establecimiento, y que
cumplan con todas las reglas de emergencia en caso de incendio o derrame. Al
igual que los departamentos de protección civil, otras instancias públicas deberían
considerar con mayor seriedad la respuesta de las emergencias, no solo
a las contingencias como una explosión o derrame de gaseras o gasolineras,
sino a todo tipo de emergencia. Se hace hincapié en este punto, debido a que
en los resultados de las rutas de auxilio se puede observar las largas distancias
que tienen que recorrer para llegar a una emergencia, ocasionando que el auxilio
no sea eficiente y con la rapidez que se requiere.
Como último punto, cabe mencionar que con respecto a la elaboración
de este estudio, no se cuenta con amplias referencias similares, por lo que es
recomendable para las organizaciones gubernamentales hacer hincapié en estos
temas para evitar desastres y pérdidas humanas y económicas.
Referencias
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de septiembre de 2012].
54
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

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Centro Nacional de Prevención de Desastres (Cenapred), [http://www.cenapred.unam.mx/es/:
25 de septiembre de 2012].
Centro Nacional de Prevención de Desastres (coord.; 2001), Diagnóstico de
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Prevención, Emiliano Turmo Sierra, Carga de fuego ponderada: parámetros
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20 de octubre del 2008, México.
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2004, México.
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medición y despacho de gasolina y otros combustibles líquidos-Especificaciones,
métodos de prueba y de verificación. Diario Oficial de la
Federación, 15 de abril del 2004, México.
Capítulo 1 Geoinformática aplicadaal análisis de riesgo 55

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para la Obtención del Riesgo Químico y las Rutas de Transporte de
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de Atlas de Peligros Naturales a Nivel de Cuidad, México, D.F.
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Descripción y análisis
espacial de los accidentes de tránsito con el uso de SIG
en la ciudad de Cuauhtémoc, Chihuahua
Introducción
Jaime Iván Rojo Venzor, Hugo Luis Rojas Villalobos,
Elifalet López González y María Elena Torres Olave.
La circulación vehicular es una actividad que puede, frecuentemente,
producir accidentes cuyos resultados se traducen en daños
a personas o bienes materiales. Un accidente de tránsito, o
automovilístico, es un hecho en el cual se involucra al menos un
automóvil u otro tipo de vehículo de transporte. Dichos accidentes
tienen diferentes escalas de gravedad, destacan aquellos
que presentan como resultado víctimas mortales; más abajo en
dicha escala se hayan los heridos graves, los heridos leves y los daños materiales
a los vehículos implicados.
Los accidentes constituyen un importante problema de salud pública
debido a las consecuencias del costo social ocasionado por lesiones y mortalidad.
Siempre hay una causa desencadenante que produce un accidente,
que se puede agravar de forma considerable si por él resultan afectadas otras
personas, además de la persona que lo provoca.
La Organización Mundial de la Salud (OMS) calculó que en el 2000
más de 2.2% de la mortalidad mundial se relacionó con los accidentes de
57

tránsito (AT). Esto equivale a 1.2 millones de personas y se prevé que cada
año alrededor de 50 millones de individuos resultarán lesionados por este tipo
de sucesos. Se estima que en el mundo el promedio diario de defunciones por
esta causa es de 3000, (Ávila, 2008).
Objetivos
1. Comprender la distribución espacial que se ha presentado en los accidentes
de tránsito en la ciudad de Cuauhtémoc, Chihuahua, durante los meses
de agosto, septiembre y octubre del año 2011, ya que en todo este
año fueron los meses con mayor número de incidentes. Esto mediante el
uso de Sistemas de Información Geográfica (SIG).
2. Demostrar la utilidad de los Sistemas de Información Geográfica (SIG)
en este tipo de eventos, para tener un mejor entendimiento de los accidentes
de tránsito en la ciudad de Cuauhtémoc.
3. Elaborar un mapa único de la ciudad de Cuauhtémoc en el cual se identifiquen
los puntos o las zonas donde más accidentes se presentan.
Planteamiento del problema
Esta investigación surge al observar el alto índice de accidentes automovilísticos
que se registran en la ciudad de Cuauhtémoc, Chih., y que día a día va
en aumento (Flores, 2010). Los denominados accidentes de tránsito forman
parte de las pandemias del presente y es una de las causas de muertes evitables
más significativas (Spencer H., 2006).
Los accidentes de tránsito encabezan hoy en día la lista de principales
muertes en el mundo, y la ciudad de Cuauhtémoc no es la excepción. Para el
año 2008 en el municipio de Cuauhtémoc se registraron 70 defunciones por
AT con una tasa de 50.99 por 100,000 habitantes en la población general,
representando el 9.15% del total de defunciones registradas a nivel estatal,
(Flores, 2010).
Este aumento se debe a diversas causas: crecimiento del parque vehicular
por encima de 21%, la razón de vehículos por familia es de 2:1 (gran
número de vehículos extranjeros), el 74% de los vehículos se concentra en tres
municipios ( Juárez, Chihuahua y Cuauhtémoc), únicamente por si solo el
municipio de Cuauhtémoc representa el 22% y las vías de alto flujo vehicular
y baja velocidad. (Flores, 2010).
58
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Por lo tanto, la realización de este estudio ayudará a entender la dimensión
de la problemática que se presenta, y de esta manera hacer mayor énfasis
en qué lugares se debe de tomar mayor precaución, tanto para los conductores
como para los encargados de la infraestructura vial, y de esta manera lograr
reducir las muertes y los accidentes en la ciudad.
Justificación
Este proyecto es de suma importancia, ya que el tema que se aborda es un
problemática potencial que ocurre de forma fortuita en cualquier momento
de la vida de cualquier individuo, (Pérez, 2007). Este tipo de eventos se ve
reflejado en los periódicos, noticias y en televisión, pero también y más importante
aún, se observa en la circulación cotidiana, poniendo en riesgo la vida
tanto de los conductores como de sus acompañantes. Prácticamente todos los
días la gente vive con la espera de recibir alguna noticia referida a este tipo de
sucesos.
En los últimos años, los incidentes ocasionados por AT se han incrementado
significativamente en el mundo y en México. En la ciudad de Cuauhtémoc,
se tiene un acelerado crecimiento poblacional, por lo que esto implica
mayor número de vehículos transitando por la calles de la ciudad, lo cual
provoca repercusiones directas a la salud. Además del impacto de los AT que
representan altos costos económicos y emocionales para los involucrados y sus
familias, así como una pesada carga para los sistemas de salud y las economías,
sobre todo de los países en desarrollo (Híjar et al., 2004).
Por esta razón, el propósito de este estudio es velar por la seguridad y
el bienestar de la población de ciudad Cuauhtémoc, proponiendo el uso de
tecnologías, como lo son los (SIG), aquellos paquetes de software útiles para el
manejo de mapas y datos geográficos. Si bien estos paquetes computacionales
forman parte de los SIG, en términos estrictos éstos últimos comprenden un
concepto mucho más amplio. Un SIG es el “conjunto organizado de tecnología
informática (equipo computacional, paquetes de programas, datos geográficos
y no geográficos en formato digital), métodos, procedimientos y personal, diseñados
para la captura, almacenamiento, recuperación, manejo, despliegue y
análisis de datos geográficamente referenciados, con el propósito de apoyar
la toma de decisión en la solución de problemas que ocurren en un espacio
geográfico dado”. Esto permite identificar las zonas vulnerables a los AT, y
con estudios de esta magnitud se podrá mostrar a los distintos departamentos
Capítulo 1 Geoinformática aplicadaal análisis de riesgo 59

gubernamentales a tener mayor interés en los principales problemas de salud
pública de la actualidad como los son los traumatismos ocasionados por AT.
Sin embargo, y a pesar de su importancia para la elaboración de estrategias
eficaces de intervención, el estudio científico de los AT no ha sido
empleado como estrategia para conocer el fenómeno, debido en parte, a las
deficiencias en la calidad de la información con la que se cuenta en las distintas
dependencias relacionadas con estos tipos de eventos.
Antecedentes
El transporte por carretera beneficia tanto a las naciones como a los individuos,
porque facilita el movimiento de bienes y personas, permite un mayor
acceso a los empleos, los mercados económicos, la educación, la recreación, la
atención sanitaria, entre otros. Sin embargo, el incremento del transporte vial
también ha supuesto una carga importante para la salud de las personas, que
se manifiesta en forma de AT.
Según el proyecto de la OMS, Carga Mundial de Morbilidad, de 2004,
los accidentes de tránsito causaron aquel año más de 1.27 millones de víctimas
mortales, número similar a las provocadas por muchas enfermedades transmisibles.
Se sabe ahora en la actualidad que los AT constituyen una parte de la
vida cotidiana y, a la vez, un problema global que destruye vidas y medios de
sustento, obstaculizan el desarrollo y puede convertir a millones de habitantes
en población vulnerable. En general, existen muy pocos estudios y artículos
enfocados al problema de la mortalidad en accidentes automovilísticos, con
o sin sus causas y efectos. Adicionalmente, la problemática envolvente de la
mortalidad en accidentes de tráfico no tan sólo persiste, sino que en muchas
partes del mundo se vuelve crítica (Silva, 2009).
Desarrollo
El impacto actual que tienen los AT en la mortalidad y morbilidad de la
población es de gran magnitud. Cada año se producen en el mundo miles de
choques, atropellos, volcaduras, despistes o caídas desde vehículos, que conllevan
a muertes prematuras, lesiones permanentes y desórdenes psicológicos o
emocionales que tienen serias implicaciones sanitarias, sociales y económicas
(Wong, 2010).
60
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

En México, así como en otras partes del mundo, la inseguridad vial,
expresada a través de los AT, constituye un grave problema que afecta significativamente
a toda la sociedad (González, 1999). En la actualidad, más del
90% de los accidentes ocasionados por todos los modos de transporte motorizados
(aviones, barcos, ferrocarriles, vehículos automotores, etc.) se deben a
los vehículos automotores terrestres, de tal manera que este tipo de transporte
está considerado como el más peligroso de todos en el mundo.
Los AT ocurren principalmente por los siguientes factores: humanos
(conducir bajo los efectos del alcohol, medicinas y estupefacientes; realizar maniobras
imprudentes y de omisión por parte del conductor; rebasar en lugares
prohibidos; pasar la señal de alto desobedeciendo las señales de tránsito; circular
por el carril contrario; conducir a exceso de velocidad; usar inadecuadamente
las luces del vehículo en la noche; carecer, ya sea el conductor o el peatón, de
una adecuada salud física y mental; cruzar los peatones por lugares inadecuados),
mecánicos y climatológicos (niebla, humedad, derrumbes, hundimientos).
En cifras absolutas, cada año 1.2 millones de personas mueren víctimas
del tráfico. Si se acomoda esta cifra a la realidad cotidiana, el resultado
del tránsito diario alrededor del mundo deja aproximadamente 3000 muertes,
(World Health Organization, 2005).
Al ubicar los traumatismos ocasionados por el tráfico, en el contexto
que plantean el resto de las enfermedades, las estimaciones mundiales ubican
a los AT como los causantes del 2.1% de todas las defunciones, colocándose
así como la undécima causa de muerte a nivel mundial, (Ameratunga, 2006).
Si se mantienen las tendencias de estas cifras el panorama no luce muy alentador.
Como visión futura, se prevé que entre el 2000 y el 2020 el número
total de muertes aumentará un 65% a nivel mundial, incluso alcanzando un
incremento del 80% en los países de ingresos medios y bajos, (Peden M., et
al, 2004).
Los altos índices de morbilidad, mortalidad y discapacidad que los AT
provocan en la población, y la profunda repercusión social que esto conlleva,
representan un gran impacto para la sociedad, como la pérdida de vidas, lesiones
invalidantes que la interrumpen y otras enfermedades: lesiones leves y
estrés, (Foschiatti y Rey, 2008).
México ocupa el séptimo lugar mundial y tercero en la región en cantidades
de muertes ocasionadas por accidentes viales, por lo que los AT constituyen
un grave problema de salud pública. En 2007, el número de personas
fallecidas ascendió a 142 252, de los cuales el 39% fueron usuarios vulnerables
(motociclistas, ciclistas y peatones) y tres cuartas partes fueron hombres. Del
Capítulo 1 Geoinformática aplicadaal análisis de riesgo 61

total de países de la región, durante ese año 11 se ubicaron por arriba de la
tasa media regional de mortalidad (15,8%) y, de estos, México registró unas
de las tasas más altas según informó el titular de la Secretaría de Salud (SSA),
José Ángel Córdova Villalobos, quien precisó que por esta causa fallecen al
año 24 mil personas, de las cuales 1400 son niños de menos de 14 años de
edad (Salud, 2007-2012).
En el 2012 México ocupó el séptimo lugar entre los países con mayor
mortalidad por accidentes de tránsito en el mundo, al registrar una tasa
media de 22.5 muertes por 100 000 habitantes. En el estado de Chihuahua se
presentaron 33.7 muertes por 100 000 habitantes, tasa que supera a la nacional
(Hernández V., 2012).
A pesar del impresionante número de víctimas y daños materiales, estas
cifras subestiman el problema, ya que en promedio sólo se registra uno de
cada tres AT. Respecto a los decesos, únicamente se consideran aquéllos que
ocurren en el sitio del accidente. Ya que las defunciones ocurridas durante
el trayecto al hospital o durante la intervención médica, no se registran como
causadas por el accidente. Por lo tanto, puede afirmarse que los AT en México
constituyen un problema nacional con repercusiones tanto sociales (destrucción
de la unidad familiar, disminución de ingresos, problemas de salud, lesiones
permanentes, entre otros) como económicas (daños materiales, pérdidas
en mercancías, costos de rescate, servicios jurídicos, entre otras).
Actualmente la ciudad de Cuauhtémoc es amenazada por la constante
ocurrencia de AT, debido a su acelerado crecimiento, que presenta la mayor
tasa de crecimiento en el estado. La problemática se está presentando en los
principales municipios en crecimiento que cuentan con muy pocos planes de
acción para poder manejar de manera adecuada la situación y llevar un control
de esta situación.
El municipio de estudio ha llegado a ser el primero en crecimiento en
el estado, por encima de Ciudad Juárez que tiene el primer lugar y Chihuahua
el segundo, y es la tercera ciudad en el estado con mayor población (INEGI,
2005).
Al haber mayor número de personas, esto ocasiona más problemas en
las calles, debido al creciente flujo de transportes generando una constante
concentración de vehículos en horas pico, lo que provoca congestionamiento
en las principales calles de la ciudad y un importante grado de incomodidad,
inseguridad y desorden vial. Lo que afecta el desplazamiento habitual de vehículos
ya sean públicos, particulares y a peatones, trayendo con ello riesgos
como lo son los AT (Andrade y Sánchez, 2011).
62
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Este hecho, que se manifiesta en un determinado ambiente antrópico, se
genera cuando el crecimiento de población y vehículos, no es acompañado por
un equipamiento vial adecuado, a esto se le suma la falta de acciones concretas,
por parte de aquellos actores sociales responsables de controlar el modo de
desplazamiento y circulación en la vía pública, circunstancias, concomitantes
que llevan a involucrarse en situaciones de riesgo, provocando la posibilidad
de sufrir AT con las consecuencias de enfermedad o muerte (Foschiatti
y Rey, 2008).
No se puede dejar de reconocer que los accidentes y todo tipo de
violencia causan pérdidas (emocionales, materiales, económicas, entre otras.)
que desencadenan situaciones que afectan el bienestar de la comunidad. Así,
la realidad del tránsito en la ciudad de Cuauhtémoc, Chihuahua, conduce
a reflexionar sobre las conductas de riesgo que protagonizan sus habitantes
(Foschiatti y Rey, 2008).
Si se parte del supuesto de que los AT no son eventos totalmente aleatorios
e inevitables, una gran cantidad de ellos podría evitarse, al considerar
los siguientes aspectos:
a) Que el accidente se comporta como un fenómeno recurrente en tiempo
y espacio.
b) Que el accidente comúnmente tiene múltiples causas.
c) Que su prevención requiere de conocer, no sólo la situación referente al
vehículo, al conductor y a la vialidad, sino también las características y
particularidades del entorno físico y socio-económico donde ocurren los
accidentes.
Los datos estadísticos que se obtuvieron describen la manera en que se
han presentado los AT en la ciudad, además de impulsar la búsqueda de
nuevas estrategias para prevenirlos, ya que se torna alarmante el número de
casos diarios.
Es necesaria la implementación de planes y programas de seguridad
vial, además de utilizar nuevas metodologías de análisis para identificar lugares
donde ocurren estos hechos, pudiendo dar sustento a nuevos proyectos que
ayuden a reducir estos niveles tan altos de accidentes.
De hecho, poco se sabe de los sitios más peligrosos para la circulación
de vehículos en vialidades urbanas de la ciudad. Esta información, que debería
ser de dominio público, le serviría al usuario cotidiano para empezar a conocer
el problema que presenta la ciudad donde transita, concientizarse de su gra-
Capítulo 1 Geoinformática aplicadaal análisis de riesgo 63

vedad y pasar del conocimiento y de la actitud pasiva a un comportamiento
preventivo con el fin de disminuir los accidentes de tránsito en ciudad Cuauhtémoc,
(Andrade y Sánchez, 2011).
El desconocimiento de los sitios concretos donde ocurren los accidentes
se ha utilizado, incluso, para justificar la falta de acción gubernamental, señalando
que sería muy costoso implementar programas nacionales que abarcaran
todas las vialidades urbanas. Sin embargo, el estudio de los patrones territoriales
de los eventos analizados permitiría identificar y caracterizar aquellos
sitios donde los accidentes se presentan recurrentemente.
En este tipo de casos los SIG ofrecen alternativas muy interesantes para
las entidades que brindan servicios de seguridad y contingencias, ya que pueden
manejar información tabular, gráfica, georreferenciación y además de realizar
aplicaciones puntuales según las necesidades, (Andrade y Sánchez, 2011).
Hipótesis
Los accidentes de tránsito en ciudad Cuauhtémoc, Chihuahua, no se presentan
de forma aleatoria sino que existen factores específicos que los determinan.
Metodología
Se solicitó a la encargada de las oficinas de transito la información necesaria
para la realización de este proyecto. Después de llenar los requisitos
necesarios para poder obtener los datos, se proporcionaron doce libros, cada
libro contiene el registro de todos los accidentes relacionados de cada mes de
todo el año.
Los libros fueron referentes al año 2011 ya que era la información
que se pudo proporcionar, al no contar con información más actualizada
referente al año 2012, a causa de que no se tenían terminados en su totalidad.
Al tener la información de los libros, se realizó una selección de los meses
consecutivos más relevantes, debido a que fue el periodo en el cual hubo
mayor número de incidentes viales de ese año. En las papeletas se mostraba
el evento del accidente y las variables correspondientes a cada caso, permitiendo
así conocer aspectos relacionados con el tipo de accidente, hora, día y
el tipo de vehículo involucrado, así como algunos datos respecto al lugar de
ocurrencia del accidente, por lo que fue necesario ingresar cada accidentes de
tránsito a una primera base de datos creada en Excel llamada Join, donde se
64
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

acumularon los accidentes de los meses de agosto, septiembre y o ctubre con
una totalidad de 800 accidentes ocurridos, y de esta manera poder incorporar
a el software de ArcGis 10. Además se identificaron y eliminaron todos
aquellos casos ocurridos fuera del área urbana de la ciudad de Cuauhtémoc, ya
que el área de estudio solo abarca dicha zona.
Se obtuvo la traza urbana del área de estudio para poder ubicar así cada
evento en ella, en formato de AutoCAD, por lo que se convirtió a shape ya
que es la única manera de poder trabajar en él, además de pasar por un proceso
de georreferenciación, el cual consistió en dar coordenadas geográficas
procedentes de una imagen conocida. Cada serie de pixeles serán fácilmente
reconocibles en ambas imágenes y pueden tener un origen antrópico (cruces
de carreteras, caminos, edificaciones y estructuras, construcciones, vértices
geodésicos, etc.) o naturales normalmente de carácter fisiográfico y topográfico,
y que no sean demasiado dinámicos en el espacio ni en el tiempo (desembocaduras
de ríos, líneas de costas, toponimia, etcétera) para poder trabajar
en él (Romero M., 2001).
Al tener la base de datos con la información necesaria y el shape de
ciudad Cuauhtémoc corregido, se agregó al ArcGis 10 para su manejo
espacial, luego se creó un nuevo shape de puntos con las coordenadas de la
traza urbana para hacer referente a cada accidente de tránsito ocurrido en la
ciudad ubicándolos en sus puntos de ocurrencia, pero para poder generarle
atributos referentes a lugar del accidente, día y hora fue necesario realizar una
unión, esta funciona agregando los campos de una tabla a los de otra a través
de un atributo o campo común a ambas tablas. Por lo que el campo de FID de
Excel se unió con el campo de FID del shape de puntos.
El proceso generó el primer mapa de la distribución total de los AT con
atributos de la ciudad, que no mostraba una relación o un patrón que indicara
cuales eran los accidentes más relevantes, por lo que se realizó un análisis espacial
por el método de Kernel Density, que calcula la magnitud por unidad
de área del punto de accidente, ya que al realizar varias pruebas se encontró
que entre más bajo fuera el nivel del pixel, la imagen resultante se obtendría
más suavizada, es decir, con más nivel de detalle, mostrando así mejores resultados.
Además, se agregó el parámetro de tamaño de radio, el cual calcula la
densidad a partir del punto, por lo que se le dio un valor de cien metros, ya
que es el estándar del tamaño de las diferente calles de la ciudad.
Posteriormente, se obtuvo el primer mapa general de todos los AT, con
la densidad de Kernel. El mapa no mostraba una clasificación en la que se
pudiese observar un patrón de incidencias, por lo que de la misma manera no
Capítulo 1 Geoinformática aplicadaal análisis de riesgo 65

se podía apreciar cuales eran las intersecciones más relevantes. Para mostrar
las calles con más problemas de accidentes, se realizó una reclasificación, contando
con cuatro categorías de interés de la siguiente manera:
• Aleatorio
• Bajo
• Moderado
• Alto
La categoría de aleatorio se eligió, ya que al estar agregando los datos al
shape de puntos, se observó que los datos se encontraban mayormente agrupados,
pero había puntos alojados de manera aleatoria sin seguir un patrón, por
lo que se confirmó esta observación al realizar un estudio de Average Nearest
Neighbor.
Las categorías de asignación se observan reflejadas en diferentes colores:
la categoría Aleatoria donde ocurrió un solo accidente no se le asignó
ningún color, porque no se consideró relevante. La categoría Bajo, muestra la
presencia de uno a dos accidentes, con un color amarillo representando que en
esos lugares ocurren accidentes de tránsito de más proporción. A la categoría
Moderado se le asignó el color anaranjado, que indica la presencia de dos a
ocho accidentes ocurridos en un mismo lugar. Y a la categoría de Alto se le
asignó el color rojo, que muestra la existencia de un número muy elevado de
concentraciones de accidentes, que van desde los ocho en adelante.
Se integró al estudio la generación de doce mapas, los cuales se realizaron
con el mismo procedimiento, solo que ahora utilizando las variables de
interés. Se elaboró un mapa para cada día de la semana para poder observar
cómo se comportaba la distribución de los accidentes de cada día, saber cuál
era el más conflictivo de la semana, así como el más tranquilo. Se integraron
cuatro mapas más con la asignación de sábado y domingo para poder determinar
si existe una relación de accidentes con los fines de semana, para los
cuales se hizo un selección de horarios de interés de 12:00 am a 6:00 am, de
6:00 am a 12:00 pm, de 12:00 pm a 6:00 pm y de 6:00 pm a 12:00 am, mostrando
un mapa diferente para cada selección.
La unión se realizó con el mismo shape de puntos para todos los mapas,
fue posible gracias a que se pueden utilizar varias tablas o capas con un
mismo shape.
66
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Con la ayuda de los SIG, se pudo hacer posible la captura, almacenamiento,
recuperación, manejo, despliegue y análisis de los datos geográficos
en los mapas (León, 1989).
Resultados y discusión
Se realizaron diferentes tipos de mapas que mostraban la cantidad y distribución
de los AT en la ciudad de Cuauhtémoc, así como también la realización
de un estudio de agrupamiento de vecinos, todos estos resultados se
describen a continuación.
Average nearest neighbor
Al realizar este estudio se mostró el agrupamiento que tenían los puntos de
la ubicación de los AT, ya que esta herramienta calcula el índice del vecino más
cercano basado en la distancia media de cada punto a su vecino más cercano,
(ArcGIS, 2013). El cual arrojó que el índice de agrupamiento era de un
99%, por lo que se pudo confirmar la hipótesis de que los accidentes de tránsito
no son aleatorios, Figura 1.
Capítulo 1 Geoinformática aplicadaal análisis de riesgo 67

Average Nearest Neighbor Summary
Relación de vecino más cercano: 0.377291
z-puntuación: -33.694673
p- valor: 0.000000
Nivel de significancia
(p- valor)
0.01
0.05
0.10
---
0.10
0.05
0.0.1
Valor crítico
(z- puntuación)
> -2.58
-2.58 – -1.96
-1.96 – -1.65
-1.65 – 1.65
1.65 – 1.96
1.96 – 2.58
>2.58
Significativo
(Aleatorio)
Significativo
Agrupado Aleatorio Disperso
Tomando en cuenta el z-puntuación de -33.69, existe una probabilidad menor del 1% de que el
agrupamiento se presente por casualidad.
Figura 1. Imagen de agrupamiento de los datos.
68
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Leyenda
Mínimo
Bajo 1-2
Moderado 2-8
Alto 8-20
– Cuauhtémoc
Distribución total de accidentes
Figura 2. Distribución total de accidentes.
El primer mapa realizado, (Figura 2), muestra el total de accidentes generados
en el periodo de agosto, septiembre y octubre del año 2011. Se mostró
que el 99% de los AT en la ciudad de Cuauhtémoc se encuentran agrupados
en los mismos lugares. Reyes, en el 2005, menciona que la distribución general
de los accidentes de tráfico en la ciudad de Hermosillo no es resultado
del azar. Por el contrario, detrás de ella parecen existir factores que no solo
se relacionan con el error humano. El hecho de que los AT se agrupen en
determinados espacios lleva a suponer que la interacción de diversos factores
contextuales e individuales.
La categoría de Bajo, se presenta en las principales calles de la ciudad,
esto debido a que la mayoría de los conductores transitan por ellas, ya que
estas calles cuentan con un menor número de altos, topes, semáforos, etcétera,
reduciendo así el tiempo de llegada a sus destinos.
Capítulo 1 Geoinformática aplicadaal análisis de riesgo 69

La categoría de Moderado se presentó en el centro de la ciudad, esto
puede deberse a que las principales calles pasan por él, por lo cual los conductores
se ven obligados por diversas causas a circular por esta zona, provocando
una mayor circulación vehicular y congestionamiento vial trayendo como resultado
los AT.
En un punto específico del centro de la ciudad se registró con la categoría
de Alto debido a que la densidad de Kernel encontró un punto intermedio
entre dos calles que contaban con la categoría de Moderado y ponderó esta
agrupación.
Los accidentes que se presentaron en la categoría de Alto fueron: doce
puntos o intersecciones de calles y avenidas, contabilizando en la intersección
más conflictiva un total de 18 AT en este periodo.
En la calle 16 de Septiembre con intersección con la calle Tlaxcala o
Boulevard Jorge Castillo Cabrera, se presentaron un total de 18 AT, se considera
que algunas de las causas más importantes de estos accidentes son:
a) Los conductores que transitan por dichas calles no miden el tiempo del
semáforo al ser la entrada a la ciudad.
b) En esta zona se encuentra un centro comercial, lo cual genera mayor concentración
de parque vehicular.
c) Esta intersección se considera una de las dos formas más rápidas de llegar
a los diferentes centros de educación de esta ciudad.
En el cruce de la calle 94 con la carretera federal Cuauhtémoc-Yécora
(entrada y salida principal a la ciudad de las personas provenientes de la Sierra
Tarahumara), presentó una concentración de 13 AT. Se atribuye a que la
modernización de la carretera dejó un déficit de acceso a la entrada, así como
salida a los ciudadanos que viven en las colonias de Tierra Nueva, Los Alcaldes,
Los Olivos, entre otras.
La avenida Venezuela con intersección a la carretera que se dirige al
seccional de Álvaro Obregón Rubio, generó un total de 13 AT, a causa de:
a) Esta carretera contiene uno de los corredores comerciales más grandes de
Latinoamérica (Rodríguez, 2012), y es el principal acceso a las comunidades
menonita, lo que provoca mayor congestionamiento de vehículos.
b) El semáforo ubicado en esa intersección no contribuye a una mejor y
mayor fluidez necesaria, ya que es una carretera que se transita a alta
velocidad.
70
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Por tanto, en estas intersecciones es necesario contar con una infraestructura
vial adecuada, contar con señalamientos necesarios de acuerdo con
las necesidades de cada intersección, como lo indica Hijar. Para que de esta
manera se puedan evitar el gran número de accidentes.
Construir un paso a desnivel en cada una de estas zonas reduciría el
número de AT, así como también disminuiría el congestionamiento vehicular
y se presentaría mayor fluidez a las entradas y salidas de la ciudad, como mencionó
Hermosillo (2006), que los puentes e infraestructura vial ayudan a reducir
accidentes mejorando la fluidez vial en el interior de la mancha urbana.
La salida y entrada de la colonia Mirador presenta un alto número de
incidentes, contabilizando un total de 13 AT, algunas de las principales causas
de estos hechos pudieran ser:
a) Los ciudadanos de dicha colonia que desean salir tienen que atravesar la
vialidad Gómez Morín, sin tener las precauciones adecuadas para incorporarse
a ella.
b) Esta vialidad es frecuentemente transitada por transportistas de materiales
pesados que circulan a altas velocidades.
En la calle Belisario Chávez y vialidad Venezuela, fue incluida en la categoría
de nivel alto, debido a los 10 AT presentados en esta zona, la principal
causa de esto es que en esta área existen diferentes instituciones de educación,
lo cual provoca congestionamiento de vehículos en horas específicas. En la
intersección de la calzada Morelos con la calle Periférico, ocurrieron en este
periodo un total de 11 AT, a causa de:
a) En esta zona se ubica el complejo industrial de maquiladoras de la ciudad.
b) No se respeta el semáforo a la entrada y salida de la maquiladora.
c) La infraestructura de las calles en este lugar no es de buena calidad ni
de fluidez apropiada.
La calle 18 que atraviesa el boulevard Fernando Baeza, es un punto conflictivo,
presentando un total de 8 AT, generados por:
a) Se presenta un fluido alto de automóviles.
b) No se cuenta con infraestructura vial adecuada (semáforo).
c) Falta de pericia a causa de las altas velocidades.
Capítulo 1 Geoinformática aplicadaal análisis de riesgo 71

La intersección del boulevard Fernando Baeza con la calle Mangos es
considerada también como un cruce peligroso, ya que se presentaron un total
de 8 AT. De acuerdo con Reyes (2005), algunos de los aspectos son:
d) Se encuentra un centro comercial, lo cual ha generado un aumento de
tráfico considerable en esta área.
e) Una infraestructura vial inadecuada, ya que se tienen alrededor de seis
semáforos en menos de cien metros a la redonda.
f) Existen caminos que son de uso exclusivo para camiones de trasporte
urbano así como de taxis, lo cual suele utilizarse frecuentemente por conductores
para evitar la espera de un semáforo.
La calle 40 que termina con la intersección del boulevard Fernando
Baeza y una lateral, se ubicó en la categoría de alto por su elevado número
de accidentes, contabilizando un total de 12 AT. La causa principal es que
en esta zona se ubica un semáforo que cuenta con muy pocos segundos de
cruce, lo cual genera que la mayoría de los conductores pase en luz roja. La
calle Coahuila, que se convierte en Nicolás Bravo, y al llegar a la calle 16 de
Septiembre, es donde se presentan mayor número de accidentes, con un total
de 8 AT generados principalmente por:
a) El no respetar los semáforos ni los límites de velocidad asignados para la
calle Nicolás Bravo.
b) Este lugar cuenta con una pendiente muy pronunciada, lo cual genera
altas velocidades.
c) La calle Nicolás Bravo cuenta con cuatro carriles, pero solo tres (contando
de derecha a izquierda) son para cruzar o pasar por la calle 16 de
Septiembre de Sur a Norte. Por lo que el cuarto carril es utilizado por las
personas que se dirigen a la calle Nicolás Bravo provenientes de la calle
16 de Septiembre o de la Mariano Jiménez, esto genera que las persona
provenientes de la calle Coahuila, al no tener señalamientos ni líneas divisorias
que indiquen el uso de cada carril, tienden a utilizar el cuarto
carril, el cual lo invaden en sentido contrario.
En el punto de intersección de la calle Roma con la avenida 16 de
Septiembre, ubicado en la categoría de Alto, debido a sus ocho AT. Las causas
principales son:
72
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

a) En este punto se encuentran las instalaciones del Instituto Mexicano del
Seguro Social, por lo cual se genera una alta concentración de personas
circulando.
b) No se respeta el semáforo.
Distribución de accidentes de todos los días de la semana
Se incorporaron los mapas de todos los días de la semana (de la Figura 4 a
la 14), para poder identificar qué día de la semana presenta más problemas de
AT y sus posibles causas, además de realizar la sección que contiene la estadística
de la distribución de accidentes de todos los días de la semana. Como
se muestra en la Figura 3, los días que presentaron mayor índice de AT en la
ciudad fueron sábado y domingo, con un total de 36.25%, Reyes, en el 2005
menciona que la distribución por día de la semana en la ciudad de Hermosillo
cuenta con un 51% de los accidentes totales, y que estos ocurren en fin de
semana, observándose mayores frecuencias los días sábado y domingo, principalmente
a causa del alcoholismo.
133
90 89 91
106
138
154
Lunes Martes Miércoles Jueves Viernes Sábado Domingo
Figura 3. Distribución de accidentes en todos los días de la semana.
Sección estadística. Meses de agosto, septiembre y octubre del 2011.
Distribución de accidentes del lunes
Como se muestra en la Figura 4, el lunes cuenta con la mayor parte de accidentes
registrados dentro de la categoría de mínimo, pero muestra un punto
con categoría moderada, siendo este el punto de la intersección de la calle 94
Capítulo 1 Geoinformática aplicadaal análisis de riesgo 73

entroncando con carretera Cuauhtémoc-Yécora. En este día se contabilizó un
total de 133 accidentes, debido a que es el inicio de semana laboral y escolar,
lo que provoca congestionamiento vial en horas específicas.
Distribución de accidentes del martes
Como se muestra en la Figura 5, durante los martes disminuyen los accidentes
en comparación con el lunes, en este día se presentaron los incidentes
dentro de la categoría de mínimo, ya que se contabilizan un total de 90, por
lo que los accidentes de los martes pueden deberse a falta de pericia de los
conductores principalmente en el centro de la ciudad.
Leyenda
Mínimo
Bajo 1-2
Moderado 2-8
Alto 8-20
– Cuauhtémoc
Figura 4. Distribución de accidentes del lunes.
74
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Leyenda
Mínimo
Bajo 1-2
Moderado 2-8
Alto 8-20
– Cuauhtémoc
Figura 5. Distribución de accidentes del martes.
Leyenda
Mínimo
Bajo 1-2
Moderado 2-8
Alto 8-20
– Cuauhtémoc
Figura 6. Distribución de accidentes del miércoles.
Capítulo 1 Geoinformática aplicadaal análisis de riesgo 75

Distribución de accidentes del miércoles
La Figura 6, muestra que los miércoles presentaron menos incidentes respecto
a los demás días de la semana, con un total de 89 AT, aunque fue el día
con menos accidentes de la semana los incidentes se mantuvieron dispersos
en la ciudad. En el punto de la calle Tlaxcala o bulevar Jorge Castillo Cabrera
entroncando con la calle 16 de Septiembre se presentó una categoría de moderado,
debido a la presencia de 89 AT.
Distribución de accidentes del jueves
La Figura 7 muestra que durante el día jueves se vuelve a incrementar el
número de AT en la ciudad, contabilizando un total de 91 accidentes. El jueves
se incluye dentro de la categoría de mínimo, mostrando que su mayor
concentración se presenta en el centro de la ciudad.
Leyenda
Mínimo
Bajo 1-2
Moderado 2-8
Alto 8-20
– Cuauhtémoc
Figura 7. Distribución de accidentes del jueves.
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Leyenda
Mínimo
Bajo 1-2
Moderado 2-8
Alto 8-20
– Cuauhtémoc
Distribución de accidentes del viernes
Figura 8. Distribución de accidentes del viernes.
Como se muestra en la Figura 8, el viernes presenta un ascenso de los AT
importante, con un total de 106 accidentes registrados en la ciudad, todos en la
categoría de Mínimo, esto es porque se encontraban de manera más aleatoria
en la ciudad. La causa principal es que se inicia el fin de semana y principalmente
los jóvenes tienden a salir a pasear terminando sus labores escolares o de
trabajo, con un elevado consumo de bebidas embriagantes.
Capítulo 1 Geoinformática aplicadaal análisis de riesgo 77

Leyenda
Mínimo
Bajo 1-2
Moderado 2-8
Alto 8-20
– Cuauhtémoc
Distribución de accidentes del sábado
Figura 9. Distribución de accidentes del sábado.
Como se muestra en la Figura 9, el día sábado la frecuencia de AT siguió en
aumento, contabilizando un total de 137 AT, esto pude ser a causa de:
a) Comienza el inicio de fin de semana, lo cual la gente procura salir a pasear
en las calles de la ciudad.
b) La combinación de alcohol y volante.
c) El mal uso de señalamientos viales a causa del alcohol.
Aunque los AT se presentan en su mayoría aleatoriamente con categoría
de mínimo, y con una concentración en el centro de la ciudad, se presenta
un punto en particular que es la calle 40 con intersección con el boulevard
Fernando Baeza. Ya se había mencionado anteriormente de la mala infraestructura
vial que se presenta en este lugar y de los periodos cortos de semáforo
presentados ahí, pudiendo ser este el factor principal.
78
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en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Leyenda
Mínimo
Bajo 1-2
Moderado 2-8
Alto 8-20
– Cuauhtémoc
Distribución de accidentes del domingo
Figura 10. Distribución de accidentes del domingo.
En la Figura 10, se muestra que el día domingo registra 153 AT, siendo este
el número más alto registrado en toda la semana. El aumento generado durante
el fin de semana se presentó en ciertos puntos muy cercanos a centros
nocturnos, por lo que:
a) La mayoría de estos centros nocturnos se ubican en el centro de la
ciudad.
b) Las personas que salen de dichos centros se encuentran bajo los influjos
del alcohol, lo que propicia los AT.
Distribución de accidentes de los fines de semana
Como se mencionó anteriormente los fines de semana (sábado y domingo),
fueron los periodos que presentaron mayor índice de AT en la ciudad, Rosas R.
en el 2011, menciona que el aumento gradual de los AT inicia el sábado y termina
el domingo, por lo que existe un factor de riesgo entendido como los usuarios
Capítulo 1 Geoinformática aplicadaal análisis de riesgo 79

de fin de semana que probablemente sufran más accidentes por falta de pericia,
consumo de alcohol o por realizar conductas de alto riesgo como conducir a
exceso de velocidad o realizar maniobras peligrosas.
Al observar que el sábado y el domingo fueron los días de la semana
que presentaron más incidentes de tránsito, y en particular una intersección,
se pretendió determinar en qué horarios se presentaban principalmente estos
AT, y si estaban concentrados en un horario en común, por lo que se generaron
cuatro mapas más determinando horarios específicos según la problemática
observada.
Leyenda
Mínimo
Bajo 1-2
Moderado 2-8
Alto 8-20
– Cuauhtémoc
Figura 11. Distribución de accidentes entre sábados y domingos de 12:00
a.m. a 6:00 a.m.
Distribución de accidentes entre sábados y domingos de
12:00am a 6:00am
Como se muestra en la Figura 11, en este rango de horarios, se registraron un
total de 61 AT. Esta distribución quedó incluida dentro de la categoría de
mínimo, presentándose la mayor parte de los AT en el centro de la ciudad, posiblemente
la causa principal sea que buena parte de la población acostumbra
pasear por el centro de la ciudad ingiriendo bebidas embriagantes.
80
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Leyenda
Mínimo
Bajo 1-2
Moderado 2-8
Alto 8-20
– Cuauhtémoc
Figura 12. Distribución de accidentes entre sábados y domingos de 6:00 a.m.
a 12:00 p.m.
Distribución de accidentes entre sábados y domingos de
6:00am a 12:00pm
La Figura 12, nos muestra que los AT presentados en este rango de horas
contabilizan un total de 75, colocándose en la categoría de Mínimo, manifestándose
en el centro de la ciudad, pero con un punto en particular de categoría
Moderada, en la calle 40 y boulevard Fernando Baeza y esto se puede
deber a que a esta hora se presenta mayor congestionamiento vial, ya que los
principales negocios de la ciudad cierran al medio día.
Capítulo 1 Geoinformática aplicadaal análisis de riesgo 81

Leyenda
Mínimo
Bajo 1-2
Moderado 2-8
Alto 8-20
– Cuauhtémoc
Figura 13. Distribución de accidentes entre sábados y domingos de 12:00
p.m a 6:00 p.m.
Distribución de accidentes entre sábados y domingos de
12:00pm a 6:00pm
Como se muestra en la Figura 13, los accidentes registrados en este horario,
tienden a descender, contabilizando un total de 68 AT, presentándose de una
manera aleatoria o dispersa, sin presentarse algún conflicto mayor, en algún
lugar en particular.
82
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Leyenda
Mínimo
Bajo 1-2
Moderado 2-8
Alto 8-20
– Cuauhtémoc
Figura 14. Distribución de accidentes entre sábados y domingos de 6:00 p.m
a 12:00 a.m.
Distribución de accidentes entre sábados y domingos de
6:00pm a 12:00am
Como se muestra en la Figura 14, en este mapa se registró un incremento
considerable de AT, ya que se presentaron al margen de este horario un total
de 86 accidentes, incluyéndose dentro de la categoría de Mínimo. Estos AT
se ubican en las principales calles de la ciudad, pero sin concentración significativa.
Conclusiones
Los AT en la ciudad de Cuauhtémoc Chihuahua, presentan en su mayoría
altas concentraciones en puntos específicos de la ciudad, y son mostrados en
los diferentes mapas como áreas conflictivas.
Los AT en la ciudad, no se presentan de forma aleatoria como se comprobó
estadísticamente por la herramienta Average Nearest Neighbor del
software de ArcGis, sino al contrario, se que se presentan de una manera
agrupada, como se observa en la Figura 1.
Capítulo 1 Geoinformática aplicadaal análisis de riesgo 83

Esto se debe a diferentes factores como se pudo observar en los mapas
de resultados. Presentándose en su mayoría altas concentraciones de accidentes
los fines de semana, debido al consumo del alcohol, la infraestructura vial
inadecuada que está presente en algunos puntos en particular, falta de señalamientos
correspondientes a cada calle, como: los límites de velocidad, altos,
topes, semáforos etc., y además sumándole la falta de pericia y responsabilidad
por parte del conductor.
Por tanto, es necesario dar prioridad a estos puntos específicos, ya que
así se reduciría en un máximo el número de incidentes que se presentan en
esta ciudad, realizar nuevas infraestructuras viales que permitan mayor flujo de
automóviles que circulan por estas zonas. Además de ser esencial el apoyo por
parte de los oficiales de tránsito en ciertos días de la semana y en diferentes
puntos de la ciudad.
Los AT en el siglo XXI están considerados dentro de las principales
causas de muerte en el mundo, la solución a este desafío no solo es mejorar la
infraestructura de la ciudad, poner más altos, topes y semáforos, etcétera, sino
que es fundamental promover la generación de conciencia social con respecto
a la magnitud del problema: que un accidente no significa solo una pérdida
material, sino conlleva muerte, enfermedades, incapacidad y daño emocional.
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GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

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GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

CAPÍTULO II
Geoinformática aplicada
a la Planificación Urbana
Introducción
Responsables: Lara Cecilia Wiebe Quintana,
María Elena Torres Olave y Hugo Luis Rojas Villalobos
Los espacios que ocupan los seres humanos y que comparten
con otras especies cambian constantemente por causas antrópicas
o naturales; desde países hasta ciudades, todos se ven afectados
por aquellos criterios que se siguen para decidir qué espacio
ocupar o cuál debe ser conservado tal cual. Resulta entonces
necesario conocer las características del suelo y establecer cuál
puede ser el impacto sobre dicho espacio y aquellos que lo habitan.
La planificación urbana está relacionada con el rol del Estado a distintas
escalas para intervenir con el diseño, mantenimiento y administración de las
87

ciudades. Dicha planificación establece criterios que afectan a un espacio en
específico, por lo tanto a los seres que las ocupan; por ende, es un proceso que
da forma a la estructura social y económica de una ciudad, y afecta de igual
manera a los ecosistemas vecinos.
El incremento de la población, el crecimiento urbano, el acelerado proceso
de urbanización, y sus repercusiones sobre el medio natural, han provocado
a lo largo de la historia desequilibrios ambientales que se convierten en
temas recurrentes de diagnóstico y análisis (Cifuentes Ruiz, 2009). Debido a
factores como el crecimiento acelerado de la población ha generado un desorden
en el manejo del territorio, es por esto que surge la necesidad de realizar
una planeación urbana correcta donde el medio ambiente sea una prioridad,
como también la prevención de riesgos.
Los Sistemas de Información Geográfica permiten realizar un análisis
del espacio urbano incorporando variables demográficas, económicas, geográficas,
etc., para una planificación urbana correcta. Los mapas, simples representaciones
de varios aspectos de la realidad espacial, son indispensables para
entender y visualizar la problemática existente en el entorno urbano y las condiciones
que se puedan presentar a futuro (Maantay y Ziegler, 2006).
El área de estudio que se aborda en este capítulo, presenta particularidades
geográficas y económicas que hacen que la cobertura y uso de suelo
se vean afectadas y en algunos casos determinadas no solo por las cuestiones
climáticas propias del norte de México, sino también por fenómenos sociales
relacionados estrechamente con el principal ingreso de la región, que está determinado
por la agricultura, particularmente la manzana y el maíz.
En este capítulo, se abordan diferentes criterios para modelar el comportamiento
de la mancha urbana para ciudad Cuauhtémoc, Chihuahua, desde
diferentes perspectivas. La primera que compara una serie de tiempo de imágenes
para determinar posibles patrones de crecimiento que sigue la mancha
urbana y aborda así mismo las posibles causas que determinan dicho comportamiento.
Un segundo trabajo se apoya de dos algoritmos para analizar la cobertura
y uso de suelo en el área de estudio y a su vez predecir el comportamiento
de cada categoría hacia el año 2019, basándose en la aptitud del territorio.
El tercer trabajo propone también un modelo por medio del cual se
permite predecir el crecimiento de la mancha urbana en el área de estudio mediante
autómatas celulares e imágenes de satélite, comparando una predicción
al 2010 con el crecimiento real.
88
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Un último trabajo, relacionado no con el crecimiento sino con el impacto
de la fruticultura en la mancha urbana, analiza el gasto de agua de las
huertas de manzana comparado con el consumo de la población. Relaciona a
su vez la ubicación de los pozos con la manera en que se comporta el consumo
en varias ubicaciones del área de estudio.
En este capítulo se muestran los siguientes trabajos:
• Bencomo Sáenz Jesús Antonio, Wiebe Quintana Lara Cecilia, Bravo
Peña Luis Carlos y Hernández Hernández Vladimir (2013).Identificación
de patrones de crecimiento urbano en el área de ciudad Cuauhtémoc,
Chih. 2003 – 2010.
• Enríquez Venzor Juan Carlos, Wiebe Quintana Lara Cecilia, Alatorre
Cejudo Luis, Carlos Bravo Peña Luis Carlos y Jesús Pilar Amado Álvarez
(2013). Análisis de la Competencia de Gasto de Agua en ciudad
Cuauhtémoc, Chihuahua con las Huertas de Manzana Colindantes con
la Mancha Urbana. .
• González León Manuel Octavio, Rojas Villalobos Hugo Luis, Alatorre
Cejudo Luis Carlos y Bravo Peña Luis Carlos (2013). Predicción y modelación
del crecimiento urbano de ciudad Cuauhtémoc, Chihuahua del
2010, usando autómatas celulares (Sleuth).
• Loya Carrillo Jaime Octavio, Torres Olave María Elena, Bravo Peña Luis
Carlos y Alatorre Cejudo Luis Carlos (2013). Análisis del cambio de cobertura
y uso de suelo durante el periodo 1995 – 2011, Emc y Autómatas
Celulares para la predicción del crecimiento urbano, el caso de Ciudad
Cuauhtémoc, Chihuahua.
Referencias
Cifuentes Ruiz, P. A. (2009). Modelización de los factores de crecimiento urbano
como aporte a la sostenibilidad. Estudio de caso: Manizales – Colombia.
Revista internacional de Sostenibilidad, Tecnología y Humanismo.,
81-190.
Maantay, J., y Ziegler, J. (2006). GIS for the Urban Environment. Redlands
California: ESRI Press.
Capítulo II Geoinformática aplicada a la Planificación Urbana 89

Identificación de patrones
de crecimiento urbano en el área de ciudad
Cuauhtémoc, Chihuahua: 2003 - 2010
Jesús Antonio Bencomo Sáenz, Lara Cecilia Wiebe Quintana, Luis Carlos Bravo
Peña y Vladimir Hernández Hernández
Introducción
El incremento de la población mundial, el crecimiento urbano,
el acelerado proceso de urbanización, y sus repercusiones sobre
el medio natural han provocado a lo largo de la historia
desequilibrios ambientales que se han convertido en temas recurrentes
de diagnóstico y análisis en diferentes reuniones de
organismos internacionales (Cifuentes Ruiz, 2009).
El crecimiento urbano se puede definir como la expansión
de la mancha urbana, existiendo varios factores que lo determinan, tales
como los económicos, sociales, culturales, geográficos, etcétera.
A nivel mundial, al presentarse situaciones de crecimiento urbano acelerado,
también se ha producido un descontrol en el manejo del territorio, mostrando
así el proceso de artificialización del suelo a través de la urbanización.
Esta es una de las formas más extremas de alteración del uso del suelo y una de
las modificaciones más persistentes e importantes de los cambios producidos
por las personas (Oltra-Carrió et al., 2010). Los lugares urbanos son ahora el
91

hogar de casi uno de cada dos seres humanos y, a mediados del siglo XXI, casi
dos de cada tres personas vivirá en zonas urbanas.
En los siglos XIX y XX, lo rural se convirtió en urbano cuando empezó
a comunicarse con las principales vías de comercio y esta se conectó a las calles
que conformaban una sola cuadrícula bien definida, con intenciones de que la
población lograra acceder a todos los lugares sin mayores complicaciones de
ubicación o transporte.
Este proceso del crecimiento urbano seguirá mostrándose, siendo imposible
detener este ciclo, tomando de esta manera un enfoque donde el preservar
y conservar recursos naturales sea prioridad, estableciendo un control
sobre la ciudad y efectuar planes de crecimiento. Uno de los factores que ayuda
al proceso de urbanización es la migración, encontrada por parte de zonas
rurales a zonas urbanas, mostrando así un desequilibrio en la ciudad, causando
una reorganización territorial. Esto último genera que las poblaciones se
sitúen en ciertas zonas de la ciudad donde no es viable la construcción o la
introducción de nuevas vialidades. El análisis espacial del comportamiento de
los indicadores según el periodo de crecimiento histórico al que pertenece el
espacio urbano, nos permite encontrar patrones espaciales más claros y consistentes
en la estructura de las ciudades medias mexicanas (Álvarez, 2010).
A partir del siglo XXI el uso de mapas y del conocimiento geográfico
ha tomado especial importancia debido a que, muchos de los análisis y profesiones
requieren más de la información espacial para la toma de decisiones
(Maantay y Ziegler, 2006). Además de simplificar y representar varios aspectos
de la realidad, para el procesamiento de la información y la agrupación
de esta en un ambiente gráfico existen los SIG (Sistemas de Información
Geográfica), que por sus herramientas mezclan la información contenida en
el espacio real a una simple composición gráfica que contiene todo tipo de
información y ésta por su fácil interpretación ayuda en el proceso de optar por
mejores soluciones a problemas presentados, incluyendo una fácil y accesible
forma de almacenar cada dato obtenido.
Los mapas, simples representaciones de varios aspectos de la realidad
espacial, son indispensables para entender y visualizar la problemática existente
en el entorno urbano y las condiciones que se puedan presentar a futuro
(Maantay y Ziegler, 2006).
El estudio del espacio urbano y concretamente del uso del suelo urbano
ha sido muy vasto y ha suscitado el interés de las ciencias sociales en general y
particularmente la geografía, la economía y la sociología urbana. Hoy en día,
las transiciones bien definidas o cuadriculadas son raras (Rashed y Jürgens,
92
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

2010), esto como consecuencia de la falta de implementacion de planes de desarrollo
urbano. La flexibilidad del automóvil combinado con el alcance de las
telecomunicaciones ha puesto a la totalidad de las personas en contacto con la
mayor parte de la vida urbana y la vida rural, o lo que queda de ella (Rashed y
Jürgens, 2010). En las zonas más remotas de los países en desarrollo, la radio
y las emisiones de televisión puede hacer a los pobladores rurales conocedores
de la vida urbana, incluso si nunca han presenciado una localidad de gran
magnitud (Rashed y Jürgens, 2010).
Para mejor entendimiento de los fenómenos de crecimiento urbano se
encuentran entre los principales modelos de estructura urbana:
• El modelo de círculos concéntricos
• El modelo de sectores de Hoyt
• El modelo de núcleos múltiples
El modelo de círculos concéntricos original de Burgess contempla que
la ciudad crece alrededor de su centro en forma de círculos concéntricos. Burgess
identificó cinco zonas o anillos. Estas zonas se encuentran distribuidas
primordialmente por su grado de desarrollo o por las actividades que se realizan
en la zona urbana.
Otro modelo de sectores de Hoyt, donde uno de los factores importantes
relacionados con este crecimiento son las clases sociales altas. Su modelo
expone que el área considerada de alto nivel social está conformada por la
zona central, donde confluyen actividades comerciales y de servicios y, por
supuesto, se encuentra distante de la industria (Pardo, 2008). Mientras que,
el sector residencial de nivel más alto tendría facilidad de comunicación con
el centro y por último el de núcleos múltiples de Harris y Ullman explicaron
que las ciudades no contienen un único centro, sino que se puede hablar de
múltiples centros, donde se desarrollan distintas actividades (Pardo, 2008).
Ello significa que el desarrollo de la ciudad no se da a través de un único
espacio central que recoge todas las actividades comerciales y de servicios,
como lo explicaban otras teorías, sino que el desarrollo de la ciudad se puede
dar a partir de distintas zonas centrales que desempeñen diferentes tipos de
actividades (Pardo, 2008). Estos visualizan la ciudad a partir de un centro
donde se concentran las actividades económicas y el empleo, aunque el tercero
ofrece la posibilidad de subcentros de actividad (Pardo, 2008).
Dichos modelos nos dan la posibilidad de tener una lectura rápida, esquematizada
y sencilla sobre los elementos que conforman la ciudad, su ubi-
Capítulo II Geoinformática aplicada a la Planificación Urbana 93

cación, sus funciones e interrelaciones (Álvarez, 2010). Son los primeros acercamientos
para entender las estructura urbana de la ciudad, para saber cómo
son nuestras ciudades, cuáles son las partes que las conforman, dónde están
ubicadas y cuáles son sus relaciones (Álvarez, 2010).
Para complementar los modelos de estructura urbana se pueden plantear
patrones de crecimiento urbano, los cuales describen diferentes fenómenos
en la urbe a lo largo del tiempo. Basado en características de uso de suelo
urbano se definieron cuatro tipos de patrones de crecimiento urbano:
• Patrón agregado
• Patrón lineal
• Salto de rana
• Patrón nodal
Estos patrones describen formas de crecimiento urbano, pero no agotan
todas las posibilidades de configuración espacial que puede tomar una ciudad,
en contexto histórico y geográfico específicos. Sin embargo son modelos conocidos
y reportados ampliamente en la bibliografía.
El patrón agregado, correspondiente al tipo convencional de crecimiento
urbano en ciudades mediterráneas, donde nuevas áreas urbanas son agregadas
en la ciudad que está ya consolidada (Aguilera et al., 2011). Se caracteriza
por el incremento de agregación y generalmente por la reducción de dispersión
en ésta (Aguilera et al., 2011). Este patrón de crecimiento urbano tiende
a permanecer constante o disminuir la fragmentación del paisaje. Suele estar
integrado mayoritariamente por zonas residenciales de alta densidad que se
mezclan con espacios libres y equipamientos (Aguilera, 2010).
Patrón lineal, este patrón se refiere al crecimiento urbano alrededor de
las principales conexiones preferentemente en sectores industriales o uso mixto
del sueño industrial, esto último refiriéndose a la creación de zonas habitacionales
para el fácil acceso de los obreros que trabajan en la industria. En
este tipo de patrón se puede fácilmente identificar dos procesos principales, la
agregación estable o en incremento, y la disminución de compactación (Aguilera
et al., 2011).
Salto de rana, este patrón refleja la aparición de parches urbanos, que
son usados de espacios residenciales, este se caracteriza por su predominancia
en dispersión de baja densidad en casas unifamiliares, es dominado por diferentes
procesos: la reducción de la agregación, disminución de la elongación
94
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

debido a la formación de manchas más o menos redondeadas, y el incremento
de la dispersión (Aguilera et al., 2011).
Patrón nodal, se muestra reflejado a partir del crecimiento urbano comercial
e industrial existente, cerca de los principales nodos de transporte, sin
embargo, afecta principalmente a los usos industriales y comerciales (Aguilera
et al., 2011).
Los patrones se pueden representar en la siguiente Figura 1 (Rashed y
Jürgens, 2010):
Figura 1. Patrones de crecimiento: A) Patrón compacto o agregado. B)
Patrón lineal. C) Patrón nodal. D) Salto de rana (Rashed y Jürgens, 2010).
Ciudad Cuauhtémoc se ha visto involucrado en grandes cambios urbanos,
en primera instancia por la conexión que existe entre la ciudad y el
corredor comercial en la Col. Manitoba que forma parte del municipio de
Cuauhtémoc, este comprende de una serie de comercios dispersos, en la extensión
de 33 kilómetros en algunos sectores de forma lineal en la carretera
Cuauhtémoc-Col. Álvaro Obregón, por su cercanía a poblados a lo largo del
estado de Chihuahua como Bocoyna, Carichi, San Francisco de Borja entre
otros, y por su constante migración de localidades rurales por mayores oportunidades
de empleo.
La zona central de la ciudad, concentra gran parte del comercio y los
servicios, y las zonas periféricas manifiestan las zonas industriales, una de las
Capítulo II Geoinformática aplicada a la Planificación Urbana 95

principales fuentes de empleo. Otra de las principales fuentes de ingreso se
encuentra en las huertas de manzana, que se produce en gran cantidad, alrededor
de 55 mil toneladas, durante cada año.
En general se muestra que las zonas habitacionales, comerciales e industriales,
se encuentran muy relacionadas unas a otras debido a su cercanía, y a
las conexiones principales y secundarias que conectan con las demás ciudades
a lo largo del estado de Chihuahua; sin embargo la manera en que se presenta
esta relación de los diferentes usos de suelo urbano, no son beneficiosas para
el medio ambiente ya que las construcciones, por bienestar de la comunidad,
crean edificaciones en sitios que no son evaluados previamente.
Muchas de las principales vías de acceso a la ciudad se encuentran demasiado
cercanas a la mancha urbana, provocando que periódicamente estas
puedan quedar integradas a la estructura urbana, como consecuencia de la
falta de delimitación en el crecimiento de la ciudad y con ello apoyando a la
desorganización territorial.
Una de las consecuencias más preocupantes que se presenta en la ciudad
es la constante migración de los ciudadanos provenientes de poblados pequeños
dentro del estado de Chihuahua, que regularmente vienen en épocas de
pizca de manzana, actividad primaria más importante de la ciudad, algunos
solamente recurren en la temporada, pero otros se instalan y se quedan permanentemente
dentro de la ciudad, y aquí radica el problema, ya que esto provoca
un desajuste por la falta de vivienda para esta población que llega e invade y
el gobierno se ve obligado a construir más residencias, pero por la rapidez,
construyen sitios con carencia de servicios, no aptas para la ocupación de estas
y principalmente desarrolladas en usos de suelo no idóneas.
Si en un futuro próximo no se regula el crecimiento o se plantea un nuevo
plan de desarrollo urbano, se puede generar un gasto excesivo en infraestructura,
que puede terminar sin ocuparse desperdiciando espacio, recursos,
etc. y no solo eso si no que puede presentar graves problemas de salud, ya que
por facilidad crean viviendas de baja calidad y en condiciones inhabitables.
Para el caso del área urbana de ciudad Cuauhtémoc, no se cuenta con un
estudio que pueda establecer las características que predominan, en este caso,
del crecimiento urbano, por ello se realizará fotointerpretación y por medio de
SIG, se analizarán y encontrarán los patrones que están presentes a lo largo
de la mancha urbana de la ciudad. Siendo esto importante para desarrollos
futuros en la mancha urbana, y poder proveer una información del pasado de
cómo se dio el crecimiento, y poder aportar información para estudios futuros
en planeación urbana.
96
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Las herramientas proporcionadas por los SIG permiten evaluar la situación
actual, por ello varias de las profesiones requieren el uso y manejo de
información geográfica.
Objetivos
• Se pretende encontrar si la ciudad contiene un patrón de crecimiento
particular y se desarrolla a través de él.
• Al contrario del objetivo anterior mostrar si esta presenta varios patrones
de crecimiento particulares o un nuevo patrón no definido por los autores
anteriores.
• Averiguar si a pesar del transcurso de los años la ciudad continúa en constante
crecimiento como resultado de los patrones encontrados.
• Encontrar el modelo teórico de estructura urbana que se ajuste más a la
configuración espacial de la mancha urbana.
Con los objetivos anteriores se plantea la hipótesis: la ciudad cuenta y se
desarrolla a través de un solo patrón de crecimiento de tipo agregado.
Materiales y métodos
El área de estudio (Figura 2) comprende de la mancha urbana de Ciudad
Cuauhtémoc, ubicada geográficamente en 28° 24 18 Norte, 106° 52 0 Oeste,
en la zona 13 norte según el sistema WGS 1984, ocupando un número de
154 639 habitantes para el año 2010. El municipio se encuentra situado en
la región centro-oeste del estado, en la zona de transición entre la meseta y la
sierra, con una altitud de 2,060 metros sobre el nivel del mar. Colinda al norte
con Namiquipa, al este con Rivapalacio, al sur con Cusihuiriachi y con Gran
Morelos; al oeste con Bachíniva y con Guerrero. La cabecera municipal se
encuentra a 103 kilómetros de la capital del estado (INEGI,2010).
Para el análisis visual y digital de Cuauhtémoc, se adquirieron imágenes de
satélites de alta resolución. La principal razón por la cual se seleccionaron estas
imágenes es por su fácil interpretación visual y por su manejo accesible dentro de
los sistemas de información geográfica. Se utilizaron 2 imágenes, del sensor Spot
5 que fueron proporcionadas por el Dr. Luis Carlos Alatorre Cejudo, gestor de
imágenes Spot ante la Secretaría de Defensa Nacional (ERMEX-Sedena), esta
con resolución espacial de 2.5 m y del sensor Quickbird con 0.5 m, una del año
2003 y la otra del año 2010 respectivamente, en formato raster, dado que muchas
Capítulo II Geoinformática aplicada a la Planificación Urbana 97

veces, estos conjuntos de datos, escaneados del mapa normalmente no contienen
información de referencia espacial, es decir estos datos faltantes hacen que la
imagen se muestre desubicada de la realidad (ESRI, 2012).
En el manejo de la información obtenida, se utilizó el sistema de información
geográfica “ArcMap®” de la corporación “ESRI®” en su versión 10.0.
La información de ubicación espacial entregada con las imágenes es
insuficiente (ESRI, 2012); por lo tanto, para utilizar algunos conjuntos de
datos raster en un mismo proyecto con otros datos espaciales, es posible que
se necesite alinear o georreferenciar, a un sistema de coordenadas del mapa
(ESRI, 2012). Un sistema de coordenadas del mapa se define mediante una
proyección cartográfica, un método por el cual se representa la superficie curva
de la Tierra sobre una superficie plana (ESRI, 2012).
Anticipadamente a la realización del estudio se definió la proyección
geográfica de las imágenes de satélite y las capas vectoriales o Shapes, utilizando
el sistema geográfico WGS_1984_UTM en su zona 13N, además de esto
se realizó una georreferenciación de las imágenes con 10 puntos de muestreo
para cada imagen, obtenidos de la base de datos de imágenes de Google Earth
en su versión 7.0.2.8415.
Figura 2. Área de estudio, Cuauhtémoc, Chihuahua.
98
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Se realizó fotointerpretación, que se define como el acto de examinar
las imágenes fotográficas de los objetos, con el fin de identificarlos y deducir
su significación (Guerra, 2003). En este proceso, el intérprete desarrolla al
menos una de las siguientes tareas: detección, reconocimiento e identificación,
análisis, deducción, clasificación, idealización y determinación de la precisión
(González, 2004).
Se establecieron criterios antes de clasificar cada una de las clases en las
imágenes correspondientes (González et al., 2006):
• Todos los polígonos generados deberán tener un número de clase.
• Un área digitalizada no podrá pertenecer a dos clases.
• La escala mínima cartografiable será de 1:15000.
• No habrá sobreposición de polígonos.
• No habrá espacios en blanco entre polígonos.
Se usó un polígono previamente creado en forma de rectángulo con la
imagen más reciente, el cual definió la zona de estudio que ocupara en su casi
totalidad la mancha urbana de Cuauhtémoc (Figura 3), con este polígono se
realizó la selección de áreas de entrenamiento, que consiste en delimitar las
áreas o polígonos que son rescatables o representativos de las diferentes clases
que existen y que tengan una respuesta espectral que pueda ser de interés para
el estudio. La clasificación digital comienza con la definición de las categorías
que se pretenden distinguir en la imagen (Yébenes y Giner, 2010). Dicha clasificación
digital comenzó analizando las imágenes y digitalizando solamente
la composición urbana para ambos periodos, además se utilizaron polígonos
previamente generados del 2010.
Para el cálculo de métricas de paisaje se definieron 4 clases esto con el
fin de obtener resultados más representativos, mostradas en el cuadro 1.
Se realizó fotointerpretación como se mencionó, a la hora de clasificar
cada polígono obtenido en la mancha urbana, muchas veces algunas clases
pueden quedar confundidas por su similitud en la imagen, como en el caso
del uso de suelo comercial, este presenta características de tener grandes composiciones
de edificaciones con un amplio techado, y esto puede complicar la
clasificación con las zonas industriales ya que se observan muchas similitudes,
la diferencia entre estas es que por lo general sus construcciones industriales
las realizan fuera de la urbe, esto por las normativas que se aplican y para la
seguridad social. Para poder validar las diferentes clases se incluyeron datos de
referencia del campo.
Capítulo II Geoinformática aplicada a la Planificación Urbana 99

Muchas veces evaluaciones en ámbitos urbanos, tratan de una clasificación
basada en los valores numéricos contenidos en imágenes. Esto se
consigue seleccionando una muestra de píxeles en la imagen que representen
adecuadamente a cada categoría y a partir de estos se determinará el número
digital medio de cada clase y el rango en el que varían, para todas las bandas
que intervienen en la clasificación (Yébenes y Giner , 2010). La clasificación
de una imagen como se mencionó, se realiza en el nivel del elemento de imagen
individuales (píxeles), pero en la identificación de patrones de crecimiento
no se está interesado en el valor que tiene cada píxel dentro de la región geográfica
definida (Rashed y Jürgens, 2010).
Cuadro 1. Clases definidas
Nombre clase Descripción Imagen
Urbano consolidado
de uso residencial y
servicios públicos
Estas áreas se caracterizan
por viviendas
unifamiliares, que son
casas ya construidas
tradicionales o nuevos
desarrollos de
vivienda (Aguilera et
al., 2011).
Uso comercial
interno y externo a
la urbe
Se pueden observar
a la cercanía de los
principales nodos de
comunicación (Aguilera
et al., 2011),
así como en la zona
central de la ciudad.
Continúa...
100
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Nombre clase Descripción Imagen
Uso industrial
Se puede encontrar
este uso principalmente
a las afueras
de la ciudad y son
localizadas en las
principales vías de
comunicación o intersecciones
(Aguilera
et al., 2011).
Uso mixto (urbano
consolidado de uso
residencial y uso
comercial)
Esta se encuentra
principalmente en
las zonas que tienen
una asociación de
zonas habitacionales
y comercios establecidos,
se da principalmente
por la falta
de espacios para el
desarrollo de comercio
y por facilidad del
usuario reconstruye
su vivienda en un
comercio pequeño.
Capítulo II Geoinformática aplicada a la Planificación Urbana 101

Figura 3. Recorte zona urbana ciudad Cuauhtémoc.
Se utilizó la herramienta Topology de Arcgis, esta es una estructura
de datos espacial, y utilizada principalmente para asegurar que los datos asociados,
formen una tela topológica consistente y limpia (ESRI, 2012). Esta
herramienta a su vez es una colección de reglas y relaciones que, con un conjunto
de herramientas de edición y técnicas, permite a los datos relacionarse
a modelos con más precisión geométrica (ESRI, 2012). Esta herramienta se
incluyó con fin de evitar posibles errores dentro de la cartografía generada
tales como superposición de polígonos o espacios vacíos entre estos y cumplir
con los criterios anteriormente definidos.
Una vez corregidos cada uno de los polígonos con sus clases, se procedió
a exportar a formato raster (GRID), con la finalidad de poder analizarlo de
forma automatizada en el programa Fragstats. Se dieron parámetros, entre
ellos las clases que se mostrarán en el raster, (en este caso las definidas posteriormente)
y el número de celda, que es el tamaño de pixel al momento de
exportar.
El nivel de detalle (las funciones / fenómenos) representada por un
mapa de bits, es a menudo dependiente del tamaño de celda o la resolución
102
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

espacial del raster (ESRI, 2012). La celda debe ser lo suficientemente pequeña
para capturar el detalle requerido, pero lo suficientemente grande para que el
almacenamiento en el ordenador y el análisis puede realizarse de manera eficiente
(ESRI, 2012), por ello el tamaño de celda se definió como 2.5, ya que
es el mismo que el de pixel de la imagen Spot.
Las estimaciones posteriores se basaron sobre la muestra seleccionada
adecuadamente para que los resultados de la clasificación visual estén con valores
más acertados.
Una vez que se obtuvieron las clasificaciones de suelo correspondientes
a cada año, se utilizaron las métricas del paisaje, que sirven para la evaluación
del comportamiento de la mancha urbana, dichas métricas están divididas en
tres categorías de procesamiento espacial urbano:
• Agregación
• Compactación
• Aislamiento
La categoría de agregación corresponde a toda agrupación de parches,
esto para formar parches de un tamaño más grande (Aguilera et al., 2011).
Reduciendo el número total de parches, y produciendo de este modo un aumento
en su área media (Aguilera et al., 2011). La categoría de compactación
implica la formación de parches redondos en una forma circular que los hace
compactos (Aguilera et al., 2011). El proceso inverso es la elongación, en el
que la forma de los parches se hace más alargada (Aguilera et al., 2011). Y
por último aislamiento, este proceso implica un aumento en la distancia que
separa los parches del mismo uso de suelo (Aguilera et al., 2011). Sin embargo,
en contraste con los clásicos estudios de ecología del paisaje, en el análisis
de los procesos urbanos, un mayor aislamiento indica una mayor dispersión
(Aguilera et al., 2011).
Capítulo II Geoinformática aplicada a la Planificación Urbana 103

Cuadro 2. Métricas del paisaje utilizadas.
Atributo (s) Métrica Abreviatura Descripción
Porcentaje del
paisaje
PLAND
Es igual al porcentaje del paisaje comprendido
del tipo de parche correspondiente.
Número de
parches
NP
Es igual al número de parches de un tipo
correspondiente (clase).
Agregación/
Fragmentación
Tamaño medio
de parche
Area_mn
Es una función del número de parches en la
clase y el área total de la clase. Es importante
destacar que, aunque el tamaño de
parche medio se deriva de la cantidad de
parches, no transmiten ninguna información
sobre cantidad de parches que están presentes
(Mcgarigal y Ene, 2012)
Área total
CA
Es el área total de la clase o el parche, a
menudo no tiene un gran valor interpretativo
respecto
a la evaluación de la estructura del paisaje,
pero es importante porque define la extensión
de este (Mcgarigal y Marks, 1994).
Compacidad/
Elongación
Densidad de
borde
Índice medio de
forma
ED
Shape_MN
Es igual a la suma de las longitudes (m) de
todos los segmentos de borde en el paisaje,
dividida por el área total del paisaje (m2),
multiplicado por 10.000 (para convertir a
hectáreas).
Mide la relación entre el perímetro de un
parche y el perímetro del parche más simple
en la misma zona.
Aislamiento/
Proximidad
Distancia media
al vecino más
cercano
Enn_mn
Mide la distancia promedio entre dos parches
en un paisaje.
En el análisis estadístico del paisaje se utilizaron las herramientas de
PatchAnalyst en su versión 5. Esta es una extensión para el sistema ArcGIS®
que facilita el análisis espacial de los parches del paisaje, y el modelado de los
atributos asociados a los parches. Se utiliza para el análisis de patrones espaciales,
a menudo en apoyo de la modelación del hábitat, la conservación de la
biodiversidad y el manejo forestal (Rempel et al., 2012); además se incluyó el
104
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en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

software Fragstats en su versión 4.1, que calcula varias estadísticas para cada
parche y clase en el paisaje y el paisaje como un todo. En el nivel de la clase
y el paisaje, algunas de las métricas cuantifican la composición del paisaje,
mientras que otros cuantifican la configuración del paisaje (Mcgarigal y Ene,
2012). De estos se seleccionaron las métricas que se muestran en el Cuadro 2.
Para poder obtener resultados más acertados, además de los valores en
las métricas del paisaje, se utilizó en conjunto la fotointerpretación de forma
general y de forma particular para cada clase, la escala de interpretación fue la
misma de digitalización a 1:15000, y el trabajo de campo que validó las clases.
Resultados
Al momento de evaluar los patrones de crecimiento, se encontró que no se
puede evaluar el patrón salto de rana, dado que este requiere al menos 3 periodos
contenidos, ya que este se presenta solamente cuando algunos polígonos
quedan aislados y a pesar del transcurso del tiempo siguen ahí sin que el crecimiento
urbano llegue hasta estas zonas dispersas.
Se encontró que en el periodo analizado hubo un crecimiento en la ciudad
para cada uno de los sectores, como se muestra en los cuadros 3 y 4 en la
métrica de área total (CA).
Cuadro 3. Métricas de paisaje 2003.
2003 Clase CA PLAND NP
area
mn
ED
Shape
Mn
Urbano 03 1 2237.5 86.5 89 25.14 12.54 1.4823 128.45
Comercial 03 2 215.9 8.3 55 3.92 7.29 1.4398 206.84
Industrial 03 3 69.9 2.7 17 4.11 1.55 1.4068 817.98
Mixto 03 4 61.1 2.3 13 4.70 5.25 1.6474 202.43
Enn
mn
Capítulo II Geoinformática aplicada a la Planificación Urbana 105

Cuadro 4. Métricas de paisaje 2010.
2010 Clase CA PLAND NP area mn ED Shape_Mn Enn_mn
Urbano 10 1 2423.2 83.4 90 25.71 14.16 1.4747 116.65
Comercial 10 2 282.5 9.7 59 4.85 7.02 1.4323 215.80
Industrial 10 3 88.6 3.05 14 5.59 1.46 1.4348 855.50
Mixto 10 4 108.1 3.7 18 6.00 8.00 1.6191 164.11
Cuadro 5. Métricas de paisaje.
año CA PLAND NP area_mn ED Shape_Mn Enn_mn
General 2003 2584.6381 N/a 131 19.7301 0 1.4441 102.5352
2010 2902.6119 N/a 136 21.3427 0 1.442 86.8942
En la cartografía generada se puede visualizar que el crecimiento de lugares
residenciales y comerciales se está propagando a lugares cercanos al sector
industrial más importante de la ciudad como se muestra en la Figura 4, así
mismo lo industrial muestra un crecimiento en su misma zona de ocupación,
posiblemente esto podría implicar riesgos en un futuro para los habitantes que
puedan formar parte de estos sectores en el noreste y este de la ciudad.
En ciudad Cuauhtémoc puede analizarse cómo su estructura va cambiando
en cada clase utilizada a un ritmo diferente pero constante; en general
la ciudad muestra un patrón de crecimiento agregado, como se observa en las
métricas del cuadro 5, esto gracias a su agregación, la compactación y la menor
dispersión que existe entre polígonos o parches dentro de la misma.
Para obtener más claridad sobre lo que ocurre en Cuauhtémoc, se analizó
cada clase con sus métricas por separado, esto con fin de entender cuál es
el comportamiento de cada una de las clases.
106
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en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Leyenda
2010
Tipo
Urbano
Comercial
Industrial
Mixto
Figura 4. Sector industrial más importante de Cuauhtémoc 2010.
Urbano consolidado de uso residencial y servicios públicos
Los parches ya existentes crecieron de tamaño como muestra de área media
del parche (Area_mn), mientras que se crearon nuevos de estos mismos
(NP), aunque estos permanecieron estables, el porcentaje de clase (PLAND)
disminuyó no quiere decir que lo residencial necesariamente cambió a otra
clase, si no que las otras clases presentaron mayor crecimiento que lo urbano
residencial.
El índice medio de forma (Shape_MN) tuvo un decremento haciendo
más compacta la clase y la densidad de borde (ED) muestra aumentó, lo que
puede interpretarse como una deformación del parche, gracias a los nuevos
polígonos que se han agregado han hecho una forma más irregular de la clase
residencial.
La distancia media al vecino más cercano (Enn_mn) disminuyó indicando
que los polígonos se acercaron más unos a otros, ésta última métrica
implica que cuando hay un incremento se refleja un mayor aislamiento
(Aguilera et al., 2011). Sin embargo, en contraste con los clásicos estudios de
Capítulo II Geoinformática aplicada a la Planificación Urbana 107

ecología del paisaje, en el análisis de procesos de las zonas urbanas, un mayor
aislamiento indica una mayor dispersión (Aguilera et al. , 2011).
En el conjunto de las categorías de análisis espacial se encontró que
aparecieron más parches de esta clase menos dispersos y más agregados a los
parches existentes, aumentando su compactación y disminuyendo su dispersión,
por ello se muestra que existe un patrón de crecimiento agregado.
Uso comercial interno y externo a la urbe
El área comercial aumentó en su número de parches (NP) explicando que
hubo nuevas edificaciones de este tipo, en el área media del parche que muestra
que los parches existentes al igual que los parches urbanos, aumentaron de
tamaño, lo que muestra una fragmentación de los parches.
La densidad de borde (ED) disminuyó junto con su índice medio de
forma (Shape_MN), encontrando que hubo compactación en su clase.
La distancia media al vecino más cercano (Enn_mn) aumentó haciendo
más dispersa a esta clase.
Los parches existentes crecieron y se compactaron, pero hubo aumento
de parches dispersos en la ciudad en lugares donde inicialmente no existían,
con la interpretación visual se confirmó que se presenta un patrón nodal, ya
que la mayoría de los parches se desarrollan en las principales vías de comunicación.
Uso industrial
Se presenta un proceso de agregación, ya que el número de parches (NP) disminuyó
mientras el área media del parche (Area_mn) aumentó.
Los polígonos tomaron una nueva forma más cuadrada por la disminución
de la densidad de borde (ED) y el índice medio de forma (Shape_MN),
aumentó haciendo menos compacta a la clase.
Al igual que la clase comercial la distancia media al vecino más cercano
(Enn_mn) aumentó mostrando dispersión, además esta clase es la que
se encuentra más alejada de las demás por contener menores cantidades de
fragmentos.
Los parches pequeños se sumaron a los de mayor tamaño, mostrando un
fenómeno de agregación, ya que los polígonos están más dispersos y elongados
reflejando así un patrón lineal.
Uso mixto (urbano consolidado de uso residencial y uso comercial)
108
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en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

El área mixta aumentó en el área media del parche que muestra que los parches
existentes aumentaron de tamaño, con el aumento de número de parches
(NP) se encuentra un decremento de agregación.
Los polígonos tomaron una nueva forma más irregular por el aumento
de la densidad de borde (ED) y del índice medio de forma (Shape_MN) disminuyó
mostrando parches más compactos.
La distancia media al vecino más cercano (Enn_mn) disminuyó, lo que
muestra más proximidad entre los parches teniendo menor dispersión.
Algunos de los parches de esta clase pasaron a comercial, y también
se agregaron nuevos parches menos dispersos, apareciendo sobre el urbano,
(esto se complementó con fotointerpretación y trabajo de campo), invadiendo
lugares no aptos para comercio, lo que muestra un patrón de crecimiento de
tipo nodal.
Como se muestra en la Figura 5, los polígonos de mixto se presentan
por lo general cerca de los principales nodos de comercio e industrial; esto
puede ser explicado por la alta convivencia de la población con estos sectores.
Leyenda
2010
Tipo
Urbano
Comercial
Industrial
Mixto
Figura 5. zona comercial y mixta de Cuauhtémoc 2010.
Capítulo II Geoinformática aplicada a la Planificación Urbana 109

Se encontró que la estructura urbana de Cuauhtémoc está desarrollada
principalmente por sectores para cada clase y estos se encuentran bien definidos,
lo cual demuestra que su modelo de estructura urbana más adecuado
es el de sectores de Hoyt, sin embargo, si el crecimiento se sigue propagando
a las principales vías de comunicación de manera constante; este modelo de
estructura urbana cambiará al de núcleos múltiples.
Conclusiones
El crecimiento de ciudad Cuauhtémoc ha sido muy poco, cómo se puede apreciar
dentro del periodo evaluado para 2003 se tenía 2,584 ha de la mancha
urbana, mientras que para el 2010 se obtuvieron 2,902 ha. Para encontrar
mejores resultados del comportamiento del crecimiento urbano, se requiere
evaluar un periodo más amplio de tiempo.
Aun así, con la información generada, se puede encontrar una variación
entre lo comercial y lo residencial, además exhibe una conversión de zonas
habitacionales a zonas comerciales, también se observa la creación de zonas
comerciales en espacios urbanos que carecen de la infraestructura vial y de
servicios adecuados para los nuevos usos.
Por ejemplo, en estudios realizados en otras partes del mundo, muestran
patrones mejor definidos que los que se muestran en ciudad Cuauhtémoc, esto
se debe precisamente a la planeación con la que se ha influenciado y determinado
el crecimiento y a una la cultura del ordenamiento territorial que se da
en esos lugares, que impacta en el desarrollo y distribución del territorio, tanto
en uso residencial como uso industrial.
El fenómeno que se da en el área de estudio se deriva como consecuencia
de la gran dependencia del automóvil por parte de los ciudadanos, lo que está
logrando que la ciudad construya nuevas zonas comerciales en los principales
nodos de comunicación, generando más costo energético, ambiental y social.
Otra consecuencia de gran impacto ambiental es el alto consumo de
suelo y de energía, esto asociado de igual manera con el crecimiento de la
población y del área urbana.
Debido a lo anterior, se requiere de mucha inversión de diferentes recursos
enfocada solamente para la creación de zonas residenciales, pero no
es suficiente lo que se emplea para la demanda que exige la población; esto
conlleva a otra de las consecuencias por el crecimiento acelerado, que es la falta
de regulación, distribución y mantenimiento de los servicios públicos, lo que
afecta a diferentes partes dentro de la ciudad.
110
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

En contraste, se observa que en otras ciudades se han logrado identificar
los patrones de crecimiento urbano con la ayuda de las técnicas empleadas en
este estudio. Por ejemplo, como se mostró en la metrópolis de Andalucía en la
provincia de Granada, que muestra un mejor ordenamiento territorial a pesar
de esta ser una metrópolis, se identifica que los sectores quedan bien definidos,
pero, también se destaca que la identificación de patrones es una factor clave
en planeación territorial, aunque los retos son continuos por su constante crecimiento;
en consecuencia, el uso y extensión de estos trabajos, si bien no son
suficientes pero si necesarios.
Las ciudades están sometidas a un permanente cambio por la tendencia
del crecimiento y ocupación del territorio, por ello requiere de una guía, o de
algún tipo de orientación, ya sea estimulando el cambio deseado o deteniendo
el cambio considerado en este caso negativo; si no se toman en cuenta las precauciones
necesarias en los cambios de la distribución de una ciudad, pueden
traer grandes repercusiones en el medio ambiente, siendo varias dentro de la
naturaleza como se podría notar en un futuro la ocupación de zonas propensas
a la recarga de acuíferos.
Dependiendo de los matices de evaluación para las métricas de paisaje,
en este caso la escala, muestra diferentes comportamientos a lo largo de
la mancha urbana, de manera general se encontró un patrón de crecimiento
agregado, pero de manera particular se encontraron varios patrones de crecimiento:
agregado, lineal, nodal.
Las características de crecimiento de cada ciudad quedan marcadas a lo
largo del paso del tiempo y estas siguen siendo definidas por las influencias de
las diferentes perspectivas de los planeadores del pasado y del presente, para
poder satisfacer a la población en los nuevos sectores creados.
La implicación de las métricas de paisaje en este tipo de estudios, puede
ayudar para el monitoreo en años posteriores en el crecimiento urbano. Con
toda la información generada y los análisis correspondientes se puede aceptar
nuestra hipótesis, Cuauhtémoc se desarrolla de forma general a partir de un
patrón de crecimiento agregado dentro del periodo 2003 - 2010.
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Capítulo II Geoinformática aplicada a la Planificación Urbana 113

Análisis de la competencia
de gasto de agua en ciudad Cuauhtémoc, Chihuahua
con las huertas de manzana colindantes con la mancha
urbana
Juan Carlos Enríquez Venzor, Lara Cecilia Wiebe Quintana, Luis Carlos Alatorre
Cejudo, Luis Carlos Bravo Peña y Jesús Pilar Amado Álvarez
Introducción
El abastecimiento de agua es uno de los principales aspectos
que aseguran la sustentabilidad de las ciudades en el mundo.
Las limitaciones del medio ambiente son consideradas como
una de las principales causas de movimientos poblacionales,
principalmente en las zonas secas donde el agua y no la tierra
son el factor limitante (Shah, 2010).
En México el 75% de su población reside en localidades
urbanas y la proyección de los datos de crecimiento demográfico al año 2030
muestra que el mayor crecimiento de la población será en las zonas urbanas
(Arreguin, López, & Marengo, 2010).
De manera inversa al crecimiento demográfico, la disponibilidad de
agua per cápita disminuye cada vez más. En México la disponibilidad de agua
per cápita se redujo del año 1950 al año 2010 de 18,035 m 3 de agua anualmente
a solamente 4,210 m 3 por cada habitante del país; y según las proyecciones
115

de población realizadas para el año 2030, la disponibilidad de agua sería de
3,783 m 3 por habitante y por año (CONAGUA, 2008).
De acuerdo con los resultados obtenidos por Díaz-Padilla (2011) y Verbist
K., (2010) es válido afirmar que todo el norte del país está bajo algún
tipo de aridez y que el estado de Chihuahua en la mayor parte de su territorio
cuenta con climas árido y semiárido. La mayor parte del estado de Chihuahua
tiene una precipitación pluvial anual que oscila entre 250 y 500 mm (CONA-
GUA, 2008). De igual manera la mayor parte del territorio de Chihuahua no
dispone de agua superficial (CONAGUA, 2008) y se está calentando y secando
(Arreguin, et. al, 2010).
La mayor sobreexplotación de acuíferos se registra en las regiones de
Camargo-Jiménez, Cuauhtémoc, Chihuahua-Sacramento, Villa Ahumada-Flores
Magón (Gobierno del Estado de Chihuahua, 2004). Aunado a esto,
en la región hidrológica Rio Bravo a la que pertenece la cuenca Laguna Bustillos
sobre la cual se encuentra la zona de estudio se cuenta con alto grado de
presión sobre el recurso hídrico equivalente a 76% (CONAGUA, 2011). Este
grado de presión sobre el recurso es el porcentaje que representa el agua empleada
en usos consuntivos respecto al agua renovable, el cual se considera que
si el porcentaje es mayor al 40% se ejerce una fuerte presión sobre el recurso.
En el caso de la ciudad de Cuauhtémoc Chihuahua, la cual cuenta con
un clima semiseco templado, se encuentra sobre un acuífero que está bajo una
planicie cerrada de forma irregular por las sierras de Pedernales, San Juan,
Salitrera, Chuchupate, Sierra Azul y el Rebote, en la cual la única aportación
de agua al acuífero es mediante las precipitaciones. Actualmente el acuífero
se encuentra sobre explotado, según la información que proporciona CONA-
GUA (2008):
• Alimentación natural: 115.2 Mm 3 anuales
• Extracciones: 569.4 Mm 3 anuales, con los siguientes usos:
1. Agrícola: 92.7%.
2. Público urbano: 4%.
3. Industrial y pecuario: 3.3%.
El desarrollo no planificado de la agricultura y la obsolescencia de algunos
sistemas de riego han incrementado la demanda de agua en regiones
rurales, con lo cual se agudiza la competencia por el recurso hídrico necesario
para uso público urbano (Gobierno del Estado de Chihuahua, 2004).
116
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Por otra parte, la fruticultura y en especial la manzana, es una de las fortalezas
de Cuauhtémoc, pues junto con los municipios de la región han colocado
al estado de Chihuahua como el primer productor nacional. Aunado a esto,
la presencia de la comunidad menonita a lo largo de todo el año está generando
riqueza con la producción de leche, quesos y sus derivados; así como en la elaboración
de varios tipos de embutidos, estos dos aspectos, principalmente, han
hecho que la ciudad tenga un elevado Índice de Desarrollo Humano (IDH) 1
que es aceptado generalmente en los medios políticos y académicos como un
indicador del nivel del desarrollo de una población (López, 2003).
Este IDH fue calculado para México por Conagua en el 2008 a nivel
municipal con base a los siguientes indicadores: probabilidad de sobrevivir el
primer año de edad, tasa de alfabetización e ingreso promedio per cápita en
dólares. El IDH que pertenece al municipio de Cuauhtémoc según Conagua
(2008) es equivalente a 0.825, que está clasificado como “muy alto”. Este IDH
tan elevado sugiere que la cabecera municipal tenga un importante crecimiento
económico en los tiempos presente y futuro cercano, como también un crecimiento
en las áreas del conocimiento, incluyendo todos los niveles de educación,
y sus instalaciones en consecuencia. Se ha observado un crecimiento de
la mancha urbana de Cuauhtémoc en los últimos 23 años, el cual se observa
que crece alargadamente alrededor de las principales salidas viales de la ciudad,
lo que ha generado dificultades en la prestación de servicios. Por ejemplo,
para la dotación del servicio de agua potable se ha tenido que incrementar la
red de tubería y se ha requerido de la perforación de más pozos.
Según informes del censo INEGI 2010, el municipio de Cuauhtémoc
tiene 154,537 habitantes. Esta cifra muestra un incremento poblacional en
los últimos cinco años del 14.65%. A diferencia de otras ciudades del estado
como Madera la cual decreció un 8.97%.
En el municipio de Cuauhtémoc existen más de 7,600 hectáreas de
huertas de manzana según los datos obtenidos por Callejas-Juárez (2007), de
las cuales 1656 hectáreas se encuentran dentro del área urbana de la ciudad
que representan el 21.76% del total de huertas en el municipio.
Las huertas de manzana no solo representan una importante fuente de
ingresos a la comunidad, sino también una importante fuente de empleo para
los habitantes del municipio y otros municipios vecinos. Así mismo, el cultivo
1 El IDH es un índice compuesto que resume las mediciones de los avances medios logrados
por una población en tres aspectos básicos del desarrollo humano: salud, conocimiento
e ingresos. desarrollo nacional, como el nivel de ingresos y la tasa de crecimiento
económico.
Capítulo II Geoinformática aplicada a la Planificación Urbana 117

de éste fruto requiere de una importante cantidad de agua, y estas huertas ubicadas
dentro de la mancha urbana consumen del recurso que está destinado al
abastecimiento público urbano en vez del abastecimiento agrícola.
La hipótesis que se plantea a partir de lo anterior, es que existe una
fuerte competencia por el agua del acuífero de Cd. Cuauhtémoc entre el uso
agrícola (específicamente manzano) y el uso urbano ( JMAS); esto debido a
que el agua se extrae del mismo acuífero y de la misma zona espacial para los
dos usos distintos.
Lo antes expuesto sugiere que es necesario encontrar soluciones para los
problemas de abastecimiento de agua para la población de la ciudad, los cuales
seguramente incrementarán en el futuro debido a la tendencia de abatimiento
que actualmente tiene el acuífero (Díaz-Padilla, 2011) (Orozco, 2007).
Por lo anterior el objetivo del presente trabajo es conocer la competencia
que tienen con base al gasto de agua las huertas urbanas y la población de la
ciudad, y de qué manera impacta esto en el nivel estático del acuífero.
Metodología
Descripción del área de estudio
Población
El municipio de Cuauhtémoc tiene una población de 154,639 habitantes, de
los cuales el 73.72% se encuentran en la cabecera municipal equivalente a
114,007 habitantes (INEGI 2010).
Descripción general de las actividades económicas
La economía del municipio de Cuauhtémoc se sustenta particularmente en
las actividades agropecuarias y agroindustriales; así como en las relacionadas
con los sectores del comercio y servicios, que en conjunto absorben el 85% del
empleo y generan el 90% de los ingresos, lo cual ha contribuido a colocar al
municipio en la tercera posición en importancia a nivel estatal.
La fruticultura y en especial la producción de manzana, es una de las
fortalezas de Cuauhtémoc, pues junto con los municipios de Guerrero, Namiquipa,
Bachíniva y Cusihuiriachi, han colocado al estado de Chihuahua como
118
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

el primer productor nacional. (Plan Municipal de Desarrollo 2010-2013 del
Municipio de Cuauhtémoc Chihuahua).
Climatología
El municipio de Cuauhtémoc tiene un rango de temperatura promedio entre
los 12 y los 20°C; el rango de precipitación se encuentra entre los 300 y los 500
mm; el 82.7% del territorio del municipio cuenta con un clima semiseco templado,
y este es el clima que está presente en la totalidad de la zona de estudio,
el 10.7% con un clima semifrío subhúmedo con lluvias en verano, de humedad
media, el 5.8% tiene un clima semiseco semifrío y un 0.8% del municipio es de
clima templado subhúmedo con lluvias en verano, de menor humedad.
Localización y delimitación
La región manzanera de Cuauhtémoc ubicada en el Estado de Chihuahua
tiene como cabecera municipal la Ciudad de Cuauhtémoc que se encuentra
en la longitud 106 52 0 W y latitud 28° 24 18 N, misma en la que se limita
el área de estudio a la mancha urbana comprendida entre los límites que establecen
las carreteras que sirven como periféricos o libramientos de la ciudad,
debido a que son estas vías de comunicación las barreras que delimitan el
área perteneciente a la ciudad, las cuales son: la carretera a Colonia Álvaro
Obregón, el Periférico Manuel Gómez Morín y la carretera Chihuahua 21, al
oeste, norte y este de la ciudad respectivamente; al sur de la ciudad no se tiene
una barrera tan puntual, pero de igual manera no existen huertas de manzana
colindantes con la mancha urbana (figura 1).
Capítulo II Geoinformática aplicada a la Planificación Urbana 119

Figura 1. Área de estudio.
Cartografía de las huertas de manzano y requerimientos hídricos
de las huertas de manzano
Con el fin de ubicar las huertas manzaneras dentro del área de estudio, y
cuantificar el área que éstas representan, se ocupó la cartografía generada por
Bravo Peña, et. al. (2010) de las huertas de manzana de la cuenca en la que se
encuentra ciudad Cuauhtémoc, de la cual se eliminaron todas las huertas que
quedaron fuera del área de estudio. Esta cartografía se actualizó y corrigió exhaustivamente
debido a que contaba con numerosos errores en la delimitación
de las huertas, faltaban huertas por digitalizar y aparecían en la cartografía
huertas que ya no existen o ya no están en producción. Lo anterior se realizó
con ayuda del software ArcGis 10© en el cual se hizo fotointerpretación con
imágenes Bing© 2010, también se hizo fotointerpretación con ayuda de imágenes
de Google Earth© 2013, además de revisiones de campo.
Para analizar el grado de influencia del gasto de agua de uso urbano
para el sector agrícola (en huertas de manzana) dentro de la mancha urbana,
120
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

se analizó el gasto total de agua por año de todas y para cada una de las huertas
urbanas con base a los resultados experimentales realizados por Orozco
(2012) en huertas de Grupo La Norteñita, ubicadas en Cuauhtémoc, Chihuahua,
México.
Determinación de la dotación de agua para uso urbano anual
Con base a las entrevistas con el Director Técnico de la Junta Municipal de
Agua y Saneamiento de Cuauhtémoc ( JMAS), se aplicó un método utilizado
por la dependencia para calcular el abastecimiento que recibe la ciudad de
Cuauhtémoc, también se obtuvo información que permitió conocer el comportamiento
del bombeo y abastecimiento de la red hidráulica de la ciudad.
Comparación de los consumos de agua para uso urbano y en
huertas de manzano
Se realizó una suma aritmética simple de los gastos anuales de cada uno de
los rubros que entran en competencia por el agua de uso urbano en el área de
estudio, con el fin de conocer el porcentaje de gasto de cada uno de ellos.
Relación de nivel estático del acuífero con la profundidad de
los pozos
Se generó una base de datos con la información de la profundidad y los niveles
estáticos, proporcionada por JMAS 2013, de cada pozo utilizado actualmente
para el servicio de agua para la población de la ciudad.
Se realizó un spline en ArcGis 10 con las profundidades de los pozos.
La herramienta Spline utiliza un método de interpolación que estima valores
usando una función matemática que minimiza la curvatura de la superficie,
resultando en una superficie lisa que pasa exactamente a través de los puntos
de entrada (ESRI, 2012).
Conceptualmente, los puntos de muestra se extruyen a la altura de su
magnitud; spline dobla una “lámina de goma” que pasa a través de los puntos
de entrada mientras se minimiza la curvatura total de la superficie. Se ajusta
una función matemática a un número determinado de puntos de entrada más
cercanos a pasar por los puntos de muestreo. Este método es el mejor para
Capítulo II Geoinformática aplicada a la Planificación Urbana 121

generar superficies suavemente variables como la elevación, la altura del nivel
freático o las concentraciones de contaminación (ESRI, 2012).
Aunado a lo anterior se realizó una evaluación de los diferentes métodos
de interpolación contenidos en el módulo de análisis geoestadístico de ArcGis
10, y se seleccionó el que se adapta mejor a la información con la que se cuenta,
con el fin de conocer a grandes rasgos el estado del acuífero de Cuauhtémoc,
y relacionar esta información con otros datos de este trabajo.
Análisis de distintas técnicas de riego en huertas de manzano
Se realizaron cálculos para el área de estudio sobre el ahorro en el consumo
de agua, simulando una tecnificación de las huertas en sus métodos de riego.
Se plantearon dos escenarios: 1) las huertas con riego de microaspersión pasan
a tener riego por goteo y 2) todas las huertas pasan a tener riego por goteo con
acolchado. Estos cálculos fueron hechos con base a los resultados obtenidos
por Orozco (2012).
El estudio de Orozco (2012) se realizó en huertas de una empresa local,
las cuales equivalen al 24.57% de las huertas del área de estudio de este trabajo.
Los tipos de riego analizados fueron:
1. Microaspersión.
2. Goteo.
3. Goteo con acolchado.
Demostrando que la técnica de riego más eficiente de acuerdo a las condiciones
del área de estudio, fue el método de goteo con acolchado (Orozco,
2012).
Análisis de la densidad de pozos de uso privado
Se cuenta con una base de datos de la localización de numerosos pozos concesionados
por CONAGUA al 2004, los cuales se digitalizaron mediante sus
coordenadas y se ubicaron los que quedan dentro del área de estudio. Lo anterior
se realizó con el fin de calcular la densidad de pozos por hectárea, y
analizar si esto coincide con las áreas de huerta y con los sectores de la zona de
estudio que representen mayor gasto.
122
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Simbología
Huertas de manzana
Urbano
Figura 2. Clasificación del área de estudio
(Autoría propia)
Resultados
Cartografía de las huertas de manzano y requerimientos hídricos
de las huertas de manzano
Se obtuvo una cartografía actualizada para el año 2013 de las huertas de
manzana que se encuentran dentro del área urbana de Cuauhtémoc, Chihuahua.
Cómo se puede observar en la figura 2, los polígonos que son ocupados
por huertas de manzana ocupan 14.52% del área total, mientras que el
área urbana ocupa el 24.35% y el resto ocupa 61.13% del área total. De acuerdo
a estas proporciones se obtiene que el área de huertas de manzana ocupan
un poco más del 50% del área urbana.
Se generó una base de datos con el tipo de riego de cada huerta de
manzana del área de estudio (Figura 3); con base a la información obtenida en
campo y en la bibliografía. Se observa que el sistema de riego más empleado
Capítulo II Geoinformática aplicada a la Planificación Urbana 123

en el área de estudio es el de microaspersión. De acuerdo a los resultados de
Orozco (2012), este sistema de riego es el que menos eficiencia tiene respecto
a los otros dos métodos (goteo y goteo con acolchado).
Simbología
Huertas
Riego
Acolchado
Goteo
Microaspersión
Figura 3. Clasificación de las huertas por tipo de riego.
(Autoría propia)
Por otra parte, se obtuvo el gasto total aproximado de agua de todas y de
cada una de las huertas del área de estudio (Cuadro 1), para lo cual se utilizó la
información de las láminas de riego totales aplicadas en el ciclo de riego 2012
(Orozco, 2012) para los tres tipos de riego que existen en el área de estudio,
los cuales son:
• Microaspersión 12,710 m3 ha-1
• Goteo 7,920 m3 ha-1
• Goteo con Acolchado 4,050 m3 ha-1
124
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Tipo de huerta Consumo anual (m 3 )
Microaspersión 17,721,741.51
Goteo 15,84,451.66
Goteo con acolchado 328,654.65
Cuadro 1. Consumo de agua por tipo de riego
No se tomaron en cuenta las edades de los árboles de manzano, el marco
de plantación ni las densidades debido a que el 95% de los productores
operan sus riegos de manera empírica (Orozco, 2007). Sin embargo, la evapotranspiración
es un parámetro muy importante para saber los requerimientos
hídricos de los cultivos, pero se dificulta su medición directa y la mayor parte
del tiempo se obtiene a partir de datos climáticos. Ante este problema, la
observación en tiempo real (p ej. humedad del suelo) permite a los productores
hacer modificaciones en el cultivo para evitar situaciones que afecten la
productividad de los árboles (Orozco, 2012), es decir, el productor riega bajo
su propio criterio, sin apoyarse en algún esquema apropiado a las condiciones
de la huerta, como son clima, tipo de suelo, disponibilidad del recurso hídrico.
Determinación de la dotación de agua para uso urbano anual
Por otra parte, para conocer los gastos de agua que realiza la población de
Cuauhtémoc, y poder así establecer una comparación entre los consumos de
agua, se obtuvo la siguiente información que muestra la Figura 4. Se aprecia
claramente el comportamiento del gasto de agua en litros por segundo (LPS) a
lo largo de todo un día, con base a la experiencia del entrevistado ( JMAS), “este
gasto tiene un comportamiento impredecible debido a que se necesitan tomar
en cuenta muchas variables para cada una de las viviendas de la ciudad y con
datos en tiempos reales”. Por este motivo se calculan parámetros como el gasto
medio, gasto máximo diario y gasto máximo horario, los cuales son necesarios
para la planeación de una red de agua potable.
Capítulo II Geoinformática aplicada a la Planificación Urbana 125

Figura 4. Comportamiento de los requerimientos de bombeo de agua en la
red hidráulica de Cuauhtémoc, Chih.
El gasto medio indica cuantos litros necesitan estar siendo bombeados a
la red cada segundo del día, todo esto con un comportamiento continuo según
la dotación por habitante que para el caso de Cuauhtémoc, según el Anexo
al Acta de Tarifas 2013 de la JMAS, es de 250 litros/habitante/día. El gasto
medio de la ciudad es de 501.15 LPS y se calcula con base en la siguiente
fórmula:
Dónde:
Q medio
= gasto medio en LPS
d = Dotación, 250 litros/habitante/día.
ih = Índice de hacinamiento 4.0 Habitantes/lote
L = Número de lotes del desarrollo habitacional 2
El gasto máximo diario es el máximo consumo que se espera realice la
población en un día. Se calcula multiplicando el gasto medio por un factor de
2 El número de lotes se relaciona directamente con el número de tomas o contratos para
el servicio de agua potable en la ciudad que es equivalente a 43,362 tomas ( JMAS 2013)
126
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

ampliación (CVD) que en este caso la JMAS establece en 1.2. El gasto máximo
diario equivale a 601.38 LPS y se calcula con la siguiente fórmula:
Qmax.horario = Qmedio * CVD
Dónde:
Q max.horario
= Gasto máximo horario en litros/segundo
Q medio
= Gasto medio de la población
CVD = Coeficiente de variación diaria (1.2)
El gasto máximo horario se define como el consumo máximo que puede
ser requerido por la red de la ciudad en determinada hora del día, el cual se
calcula con un coeficiente más ampliado (CVH) que para Cuauhtémoc es de
1.5 según el Acta de Tarifas 2013 de la JMAS. El gasto máximo horario equivale
a 751.73 LPS y se calcula de la siguiente manera:
Dónde:
Qmax.horario = Qmedio * CVH
Q max.horario
= Gasto máximo horario en litros/segundo
Q medio
= Gasto medio de la población
CVH = Coeficiente de variación horaria (1.5)
Para conocer el gasto de agua total al año de la población de la ciudad se
aplicó la fórmula propuesta en el Acta de Tarifas 2013 de la Junta Municipal
de Agua y Saneamiento de Cuauhtémoc, en la que se calcula el gasto de agua
promedio por día, este resultado se multiplicó por 365 para sacar el total en un
año. El gasto anual aproximado de la población de ciudad Cuauhtémoc es de
15,827,130 m 3 . La fórmula se muestra a continuación:
Dónde:
Qaño = d * ih L * 365
Q = gasto en litros
d = Dotación 250 litros/habitante/día.
ih = Índice de hacinamiento 4.0 Habitantes/lote
L = Número de lotes del desarrollo habitacional 3
3 El número de lotes se relaciona directamente con el número de tomas o contratos para
el servicio de agua en la ciudad que es equivalente a 43,362 tomas ( JMAS 2013).
Capítulo II Geoinformática aplicada a la Planificación Urbana 127

Comparación de los consumos de agua para uso urbano y en
huertas de manzano
Con base a los resultados obtenidos en las secciones anteriores se obtiene un
gasto total de agua al año de la zona de estudio sumando los consumos de
agua de los diferentes usos del agua (huertas con diferentes tipos de riego y
consumo de la población de la ciudad) el cual es de 35,461,977.83 m 3 /año.
Figura 5 Gasto de agua en el área de estudio.
De este consumo total de la zona, las huertas con riego de microaspersión
gastan cerca del 50% del total del agua, además estas huertas representan
el 83.21% del área total de huertas en la zona de estudio, y por otra parte equivalen
al 12.09% del área total de estudio. El porcentaje de agua que se gasta en
las huertas con riego por goteo es del 4.46%, estas huertas son el 11.93% del
total de huertas y equivalen al 1.73% del área total. El porcentaje de agua que
es consumido por parte de las huertas con riego por goteo con acolchado es
menos del 1%, el área que ocupan estas huertas es el 4.84% del total de huertas
y el 0.7% del área total. El agua que se gasta en el consumo urbano equivale
a cerca del 45% del agua que se gasta en la zona de estudio, esta área urbana
equivale al 24.35% del área total de estudio (Figura 5).
La mayor parte de las huertas con riego por microaspersión se encuentran
agrupadas al norte de la ciudad, son las que tienen el mayor gasto de agua.
128
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Dichas huertas son las más antiguas de la zona de estudio, se encuentran sobre
una llanura aluvial con lomerío, el tipo de roca de estas huertas es sedimentaria
y el tipo de suelo presente es luvisol (INEGI, 2005).
La mancha urbana se encuentra rodeada en la mayor parte de su perímetro
por un uso de suelo dedicado a la agricultura a excepción de la parte sur
y sureste donde se cuenta con pastizal, esta misma zona se tiene como tipos de
suelo leptosol y phaeozem y el tipo de roca es ígnea extrusiva (INEGI, 2005).
Relación de nivel estático del acuífero con la profundidad de
los pozos
Se realizó una cartografía de los pozos de JMAS (figura 6) con el fin de localizar
espacialmente los pozos que actualmente sirven para el abastecimiento
de la población de la ciudad y de los cuales se cuenta con los datos de profundidad
y niveles estáticos.
Simbología
Pozos
Figura 6. Pozos de Junta Municipal de Agua y Saneamiento de Cuauhtémoc Chih.
(Autoría propia)
Capítulo II Geoinformática aplicada a la Planificación Urbana 129

Superficie suavizada (Spline) con la profundidad de los pozos
de JMAS
Con los datos de profundidad de los pozos de JMAS se creó una superficie
suavizada con la herramienta spline de ArcGIS 10 (Anexo 1).
Interpolación de núcleo suavizada con los niveles estáticos de
los pozos de JMAS
La Interpolación por núcleo (Kernel Interpolation) es una variante de la Interpolación
Local Polinomial 4 , en la que las inestabilidades en los cálculos se previenen
ajustando ligeramente las predicciones de manera similar a la regresión
Ridge 5 los ajustes se realizan de tal manera que no afectan en la práctica al
momento de tomar decisiones. En éste modelo, el problema con los errores
estándar excesivamente grandes y las predicciones cuestionables se corrige con
el parámetro de corrección (que debe ser lo más pequeño posible) ajustando
levemente las ecuaciones; ofreciendo por lo tanto, dos superficies de salida: Predicción
y Error Estándar. Además, este modelo utiliza la distancia más corta
entre los puntos, de tal manera que los puntos en las fronteras de las barreras
absolutas se conectan con series de líneas rectas. Utiliza los siguientes núcleos
radialmente simétricos: Exponencial, Gaussiano, Cuártico, Epanechnikov, Polinomial
de quinto orden y Constante (ESRI, 2012).
Se aplicó esta interpolación en sus 6 variantes a los 18 puntos asociados
a cada pozo, usando la variable nivel estático, y de allí se seleccionó el método
dónde la confiabilidad y el Error Cuadrático Medio (RMS) fueron menores
(Cuadro 2).
Con base en esta evaluación se eligió la interpolación gaussiana (Anexo
2), de la cual también se realizó la predicción del error estándar que nos
permite visualizar la fiabilidad de los datos en la superficie generada por la
predicción gaussiana (Anexo 3).
4 Acopla varios polinomios a vecindarios específicos que se traslapan.
5 También se conoce como Regresión de Arista o Regularización de Tikhonov.
130
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Kernel smoothing Error Estándar RMS RMSS ASE Confiabilidad
Gaussiano 11.14 9.19 1.0049 9.0193 88.86
Exponencial 12.08 9.55 0.9849 9.62 87.92
Quartic 11.49 9.3 1.007 9.11 88.51
Epanechnikov 11.12 9.22 1.0108 8.97 88.88
Polynomial 5 11.81 9.38 1.0044 9.21 88.19
Constant 11.18 9.17 1.0056 8.98 88.82
Cuadro 2 Evaluación de los métodos de interpolación
Comparación de la profundidad de los pozos de JMAS con los
niveles estáticos de los mismos.
Con las superficies resultantes de los dos apartados anteriores se realizó una
sobreposición de las capas y se encontró una relación entre los niveles estáticos
bajos, la profundidad de los pozos y la presencia de huertas de manzana con
riego por microaspersión (Anexo 4).
Análisis de distintos escenarios donde se simulan cambios en
las técnicas de riego para las huertas de manzana
Con base a los estudios realizados por Orozco, 2012 en huertas de la zona de
estudio se encontró que el cambio de tipo de riego de microaspersión a goteo
obtuvo un ahorro de agua del 38%, y el cambio de microaspersión a goteo con
acolchado generó un ahorro de agua del 68%.
Dado que se determinó que el riego por microaspersión es el que gasta
más agua y es por tanto el menos tecnificado, se decidió analizar cuál sería el
comportamiento del gasto de agua en las huertas si todas las que utilizan este
tipo de riego cambiaran a goteo, mediante el cálculo del gasto por hectárea al
año de las 1394.31 Ha de microaspersión.
Aunque se sabe que el riego por goteo es más eficiente que la microaspersión,
se sabe también que no se controla la evapotranspiración dado que,
como ya se había mencionado, el 95% de los productores riegan de manera
empírica; esto significa que aun con un riego más eficiente el árbol no aprovecha
toda el agua que se le suministra. Es por ello que se analizó también el
escenario de que todas las huertas migrasen a goteo con acolchado.
Capítulo II Geoinformática aplicada a la Planificación Urbana 131

Con base a lo expuesto anteriormente se plantearon dos escenarios: 1)
las huertas con riego de microaspersión pasan a tener riego por goteo; y, 2)
todas las huertas pasan a tener riego por goteo con acolchado.
En el primer escenario se encuentra que si las huertas de manzana con
riego por microaspersión se tecnificaran a un riego por goteo pasarían de tener
un gasto anual de 17,721,741.51 m 3 a 11,042,974.55 m 3 de agua, lo que
representa un ahorro de 6,678,766.96 m 3 que equivale a 62.31% del agua que
se consume anualmente en las huertas que actualmente cuentan con riego por
microaspersión. El gasto total de las huertas de manzana en la zona de estudio
sería entonces de 12,956,080.86 m 3 .
En el segundo escenario planteado donde se analiza si las huertas con
microaspersión y las huertas con goteo pasaran a goteo con acolchado se obtuvieron
los siguientes resultados: el gasto anual de las huertas con microaspersión
se reduciría a 5,646,972.41 m 3 de agua, lo cual es el 31.86% del agua que
se gasta actualmente en estas huertas, el cambio de riego en las huertas con
goteo a goteo con acolchado reduciría el consumo de agua de estas huertas de
1,584,451.66 m 3 a 810,230.76 m 3 . El gasto total de las huertas de la zona de
estudio sería de 6,785,857.83 m 3 al año, lo cual representa el 34.56% del agua
que actualmente se gasta en dichas huertas.
Análisis de la densidad de pozos de uso privado.
Después de haber ubicado los pozos de CONAGUA dentro del área de estudio
(Figura 7), se observa que algunos de ellos no quedan exactamente dentro del
polígono de la huerta más cercana; y esto se debe principalmente a que el pozo
fue perforado entre el área de huerta y la vivienda o las bodegas que sirven a la
misma, por lo anterior es lógico afirmar que el pozo es mayormente utilizado
para el riego de los árboles de manzana. Lo anterior se corroboró con diversas
visitas de campo. Los resultados del anterior análisis se muestran en el cuadro 3.
132
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Simbología
Pozos CONAGUA
Huertas de manzana
Urbano
Figura 7. Pozos concesionados por CONAGUA
dentro del área de estudio al 2004.
(Autoría propia)
Uso de suelo
Area (Ha)
Pozos
JMAS
Pozos
CONAGUA
Pozos
totales
Densidad
(Pozos/Ha)
Urbano 2808.331689 8 80 88 0.03133533
Huertas 1675.521241 0 344 344 0.205309244
Discusión y conclusiones
Cuadro 3. Densidad de pozos en el área de estudio
De acuerdo a los resultados mostrados en los apartados anteriores, se corrobora
que sin lugar a dudas que existe un desperdicio de agua en la zona de estudio
debido en gran medida a los tipos de riego que se han venido utilizando
en la actividad frutícola, y que está perjudicando de cierta forma la necesidad
de agua de la población; se sabe que la recarga del acuífero es menor a la extracción
que de él se realiza, y dado que en la zona de estudio la actividad agrí-
Capítulo II Geoinformática aplicada a la Planificación Urbana 133

cola representa la principal fuente de ingresos, la tecnificación de los riegos es
una buena solución para las huertas de la zona, dónde la competencia por el
recurso hídrico es tan fuerte.
La presencia de las huertas de manzana limita de cierta forma el crecimiento
ordenado de la ciudad, lo cual causa problemas en la prestación de
los servicios públicos de la mancha urbana, como es el caso del agua, lo cual
se puede ver en déficit actual de agua en ocasiones en las colonias alejadas de
los puntos de bombeo de agua, que coinciden con las zonas elevadas donde no
existe la extracción de agua. La urbanización se está realizando sobre huertas
de manzana antiguas, lo cual deja en claro que la ciudad crece hacia dónde el
acuífero se ve más abatido. Esto marca a su vez una tendencia de crecimiento,
ya que las huertas urbanas son de las más antiguas de la región, y es a dónde
se está extendiendo la mancha urbana. Esta tendencia representa un problema
inminente en el suministro de agua, ya que el problema de abastecimiento
de agua en la ciudad se tiene contemplado solucionar con la construcción de
más tanques para el almacenamiento para posteriormente bombearlo a la red
hidráulica. Por otra parte, la solución al problema de falta de disponibilidad de
agua bombeada en la red hidráulica se está llevando a cabo por parte de JMAS
y consiste en la perforación de pozos al norte de la ciudad, lo que significa que
se va a importar agua hacia la zona de la ciudad.
Estas dos acciones que actualmente se están realizando van enfocadas a
satisfacer las necesidades de la ciudad, pero son acciones que solamente resuelven
el problema a corto plazo y que no están atacando el problema principal,
que es el abatimiento del acuífero. Es decir, se resuelve el problema del desabasto,
pero el agua se seguirá agotando bajo las condiciones actuales.
Las extracciones de agua de JMAS se realizan en la misma zona donde
existen gran cantidad de hectáreas de manzana con riego de microaspersión y
con niveles estáticos profundos, lo que representa una fuerte presión del recurso
hídrico en esa zona. En esta misma zona existe también la mayor densidad
de pozos concesionados por CONAGUA, lo que nos indica que en estas áreas
es donde la competencia por el agua es más fuerte aún. Esta zona tiene un tipo
de suelo que favorece la extracción de agua y la actividad agrícola, ya que esta
zona se encuentra en una llanura aluvial.
En cambio en las zonas donde los niveles estáticos son más elevados
(menos profundos), al este, sureste, sur y suroeste (Anexo 2), existe una menor
densidad de pozos y se debe a que el tipo de roca que compone al suelo es roca
ígnea extrusiva y estas zonas están más elevadas, lo cual quiere decir que es más
difícil la perforación de pozos y no es un suelo favorable a la actividad agrícola.
134
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

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Capítulo II Geoinformática aplicada a la Planificación Urbana 135

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136
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Anexos
Anexo 1
Simbología
Spline
(metros de profundidad)
Value
Más profundo: 423.369
Menos profundo
Capítulo II Geoinformática aplicada a la Planificación Urbana 137

Anexo 2
Simbología
Interpolación Gausiana
[Pozos_ACT].[N_Estático]
[MASCARA]
125 -127.940349
127.940349 - 130.709567
130.709567 -133.649916
130.649916 - 136.771971
136.771971 - 140.086961
140.086961 - 143.606809
143.606809 - 147.344174
147.344147 - 151.312499
151.312449 - 155.526056
155.526056 - 160
138
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Anexo 3
Simbología
Error estándar de predicción
[Pozos_ACT].[N_Estático]
[MASCARA]
1.95810584 - 3.22784855
3.22784855 - 4.11391384
4.11391384 - 4.73223731
4.73223731 - 5.6183026
5.6183026 - 6.88804531
6.88804531 - 8.70760257
8.70760257 - 11.315051
11.315051 - 15.5015574
15.5015574 - 20.406018
20.406018 - 28.0790273
Capítulo II Geoinformática aplicada a la Planificación Urbana 139

Anexo 4
Simbología
Spline (metros de profundidad)
Más profundo: 423.369
Menos profundo: 119.006
Huertas
Riego
Acolchado
Goteo
Microaspersión
Simbología
Interpolación Gausiana
[Pozos_ACT].[N_Estático]
[MASCARA]
125 -127.940349
127.940349 - 130.709567
130.709567 -133.649916
130.649916 - 136.771971
136.771971 - 140.086961
140.086961 - 143.606809
143.606809 - 147.344174
147.344147 - 151.312499
151.312449 - 155.526056
155.526056 - 160
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Predicción y modelación
del crecimiento urbano
de Ciudad Cuauhtémoc, Chihuahua del 2010, usando
autómatas celulares (SLEUTH)
Introducción
Manuel Octavio González León, Hugo Luis Rojas Villalobos,
Luis Carlos Alatorre Cejudo y Luis Carlos Bravo Peña
El estudio del crecimiento urbano, encuentra cada día nuevos
retos debido a los impactos ambientales, sociales, económicos
y culturales que comprenden los procesos de urbanización
(Cifuentes, 2009). En la actualidad existe un proceso de urbanización
acelerado, por lo que han surgido cambios importantes
en los patrones de crecimiento de la población en las
ciudades (Cifuentes, 2009).
Dada la competencia por el suelo urbano, aquellos espacios de mejor
accesibilidad adquieren mayor valor, al ser los sectores de mayor demanda
(Hoyt, 2005). Por lo que las vías de comunicación se convierten en factores
importantes de crecimiento urbano. Otro factor que ha sido protagonista en
el cambio del espacio urbano es la economía, sin embargo, existen diferentes
factores que pueden incidir en el crecimiento de una ciudad como son, la
141

topografía y las construcciones de equipamientos, como lo son educativos, de
salud, culturales, administrativos, entre otros (Ascher, 1992).
En algunas ciudades de América Latina, un importante factor de crecimiento
urbano ha sido el surgimiento de nuevas zonas residenciales, comercios,
equipamientos y servicios destinados a grupos sociales (Parrado, 2001). Dentro
de la ciudad, diversas actividades se han ido desplegando hacia lugares específicos
en la periferia, originando nuevos focos de crecimiento para la localización
de actividades de alta tecnología y servicios especializados (Cifuentes, 2009).
Se hace evidente entonces la necesidad de la planeación urbana que es
de gran importancia para la toma de decisiones y planeación del crecimiento
urbano, la cual permite evaluar distintas políticas tales como las de control de
crecimiento urbano, conservación ambiental, etcétera (Brugués et al., 2008).
El hecho de poder contar con herramientas que simulen la tendencia
del crecimiento urbano, es útil para conocer hacia donde nos dirigimos sobre
todo en este contexto en el que los cambios acontecen de manera acelerada
(Aguilera, 2010), así como para apoyar a planificadores urbanos y tomadores
de decisiones (Brugués et al., 2008).
La simulación de patrones espaciales urbanos futuros pueden proveer
elementos de cómo nuestras ciudades pueden desarrollarse bajo variadas condiciones
sociales, económicas y ambientales (Clarke et al., 1997). Estos avances
en los modelos de crecimiento urbano permiten hacer estudios formales y
sistemáticos de posibles escenarios, y proveen las bases para preparar o evaluar
políticas urbanas para ayudar a la planificación (Brugués et al., 2008).
El uso de modelos de simulación para estudiar el cambio de usos de suelo
se ha convertido en algo habitual y ha experimentado un desarrollo acelerado
en los últimos años (Batty, 1997), siendo especialmente relevantes aquellos
que se han ocupado de modelizar procesos de crecimiento urbano (Verburg
et al., 2004).
La técnica de simulación mediante autómatas celulares (AC), que se remonta
a fines de la década de los 40s (Engelen et al., 1997), se ha convertido en
los últimos años en una técnica estándar para estudiar la dinámica temporal de
muchas cuestiones y, en primer lugar, el crecimiento urbano (Aguilera, 2006).
Los modelos realizados con AC se han utilizado para simular diferentes tipos de
formas urbanas y formas de desarrollo (Li y Yeh, 2000) y para investigar la evolución
de la estructura espacial urbana en el tiempo (White y Engelen, 2000).
Debido al crecimiento acelerado de la población y de la mancha urbana
que ha presentado Ciudad Cuauhtémoc, Chihuahua la planeación para el
mejoramiento de la estructura urbana puede ser deficiente. Una buena forma
142
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

para hacer la planeación dentro del contexto del crecimiento urbano de la
ciudad es mediante una predicción del mismo. SLEUTH es un programa novedoso
con el cual se pueden realizar modelos de predicción del crecimiento
urbano. Para ciudad Cuauhtémoc, Chihuahua la predicción del crecimiento
urbano simulada con el modelo SLEUTH para el año 2010, se ajusta a la
realidad del mismo año.
El objetivo de este estudio fue simular y predecir el crecimiento urbano
de ciudad Cuauhtémoc para el año 2010, mediante el uso de un modelo
de simulación de autómatas celulares (SLEUTH), y hacer una comparación
entre los resultados obtenidos y una imagen satelital del mismo año, para así
obtener el grado de ajuste del modelo predicho con la realidad, y saber si es
confiable o no utilizar este modelo para realizar estudios a futuro que ayuden
a la toma de decisiones y planear el crecimiento de la ciudad.
Metodología
Área de estudio
La investigación se llevó a cabo dentro del municipio de Cuauhtémoc en la
zona centro-oeste del estado de Chihuahua, México entre 28°21’ y 28°28’ de
latitud norte y 106°56’ y 106°46’ de latitud oeste, la cual abarca la mancha urbana
de ciudad Cuauhtémoc (Figura 1).
Cuauhtémoc es una de las principales ciudades del estado de Chihuahua,
su municipio cuenta con una población total de 154,639 habitantes (INEGI,
2010) y en los últimos años el crecimiento poblacional ha ido aumentando
aceleradamente, del año 2000 al 2010 la población incremento el 24% aproximadamente.
La región de Cuauhtémoc se caracteriza por la producción de
manzana y su gran cantidad de tierras agrícolas basadas principalmente en la
siembra de maíz y frijol.
Programa SLEUTH
El programa SLEUTH es un modelo simulador de predicciones del crecimiento
urbano y otros cambios de uso de suelo basado en autómatas celulares. Este
modelo programado en lenguaje C, utiliza imágenes satelitales y una base de
datos geoespaciales como datos históricos para la calibración de sus parámetros
y para la predicción de crecimiento urbano. El nombre del programa hace
Capítulo II Geoinformática aplicada a la Planificación Urbana 143

eferencia a los datos de entrada que necesita: Slope, Landuse, Excluded, Urban,
Transportation y Hillshade (Pendiente, Usos de suelo, zonas de Exclusión,
áreas Urbanas, red de transporte y sombreado de colinas). El funcionamiento
del modelo es a partir de un grupo de coeficientes dados por el programa, los
cuales son de difusión, de raza, de propagación, de pendiente y de caminos,
que aplican un conjunto de reglas que se comparan con un conjunto de valores
críticos a partir de los cuales se automodifican los coeficientes para generar un
nuevo ciclo de crecimiento (Brugués et al., 2008). La predicción, que se realiza
a partir de un conjunto de valores obtenidos de la calibración de los datos de
entrada, hace el proceso mediante ciclos de crecimiento hasta llegar a la fecha
de predicción a la que se desea llegar (Brugués et al., 2008) (Figura 2).
Adquisición de datos
Este estudio utilizó datos de varias fuentes para obtener los requerimientos
del modelo, incluyendo Sistemas de Información Geográfica (SIG), imágenes
satelitales Landsat-TM, las cuales se descargaron de la página web de
USGS (USGS, Earth Resources Observation and Science Center, 2012) y un
Modelo Digital de Elevaciones (MDE) obtenidas del Instituto Nacional de
Estadística y Geografía (INEGI, 2010).
Procesamiento y homogenización de los datos
Para obtener los datos de entrada de SLEUTH, en primer término se seleccionó,
cortó y exportó a un formato de archivo informático (.TIF, que es una imagen),
el área de estudio mediante el software Idrisi Taiga. Luego se utilizó el
software ArcMap en su versión 10 para realizar una clasificación manual mediante
fotointerpretación, usando como base las imágenes Landsat-TM en sus
diferentes años. Se digitalizó con vectores poligonales el área urbana, la red de
transporte y usos de suelo, dando a cada área clasificada una ponderación (Cuadro
1). Después se convirtieron los polígonos a formato raster.
144
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Figura 1. Localización del área de estudio. Mancha urbana de
ciudad Cuauhtémoc, Chihuahua.
Condiciones
Condiciones
Imágenes de Slope entrada
Generación Generación de ciclos de de ciclos crecimiento
de crecimiento
Modelo de
simulación Modelo
de simulación
Land
Slope
Cover
Valores
iniciales
Valores
iniciales
+
+
Land cover
Exluded
Exluded
Urban
Urban
Transportation
Calibración del
modelo
Calibración
del modelo
Mejor coeficiente
Mejor
coeficiente
S
S
Hillshade
Figura 2. Proceso de predicción del modelo SLEUTH. Fuente: USGS, Project
Gigalopolis: Urban and Land Cover Modeling. dándole el peso generado
con los vectores. Con el mismo software se realizaron el sombreado de
colinas (Hillshade) y el mapa de pendientes mediante el MDE.
Cuadro 1. Valores que tienen los datos de entrada
Capítulo II Geoinformática aplicada a la Planificación Urbana 145

Datos de entrada
Valores
Área urbana 0 y 254
Red de transporte 0, 1, 2 y 4
Usos de suelo 1, 2, 3, 4 y 5
Sombreado de colinas
De 0 a100
Pendientes De 0 a 100
Zonas de exclusión 0, 30 y 100
Generación de la base de datos de entrada de SLEUTH
a) Pendientes (slope)
La forma de la tierra, representada por las pendientes, es determinante para el
crecimiento urbano. En las extensiones planas, al contrario de los lugares en
donde la pendiente aumenta, es más fácil el crecimiento debido a la estabilidad
del suelo para las estructuras de los desarrollos urbanos.
Como su nombre lo indica, esta imagen muestra las pendientes las cuales
se representan en porcentajes y se obtienen entre la altura y la distancia
del terreno. Los valores de este dato de entrada tienen un rango de 0 a 100
en escala de grises y se obtuvieron a partir del Modelo Digital de Elevaciones
(Figura 3).
Figura 3. Imagen de pendientes representada en porcentajes, ciudad
Cuauhtémoc, Chihuahua.
146
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

) Cobertura de suelo (landuse)
La cobertura de suelo es un requerimiento de SLEUTH usado para representar
el uso de suelo. Es una entrada opcional que se genera para dos años. Para
este estudio se realizaron para el año 1990 y 2005, en donde la clasificación
tiene cinco valores en los pixeles que van del 1 al 5, representando las áreas de
urbano, agrícola, no utilizado, forestal y cuerpos de agua (Figura 4 y 5).
Para generar esta imagen se digitalizó cada clasificación mediante fotointerpretación
de las imágenes Landsat-TM. Esto consiste en hacer polígonos
de tipo vector en cada uso de suelo para posteriormente transformarlo a
formato raster.
c) Exclusión (excluded)
Las áreas de exclusión son las zonas que no pueden ser urbanizadas, para este
trabajo se tomaron en cuenta los cuerpos de agua, las huertas de manzana y las
pendientes. Los pixeles de las zonas excluidas van de 0 a 100, con valor de 0
en donde no se tienen restricciones de crecimiento urbano y 100 las áreas que
no pueden ser urbanizadas.
Leyenda
U Urbano
A Agrícola
NU No utilizado
F Forestal
CA Cuerpos
de agua
Figura 4. Usos de suelo del año 1990, ciudad Cuauhtémoc, Chihuahua.
Capítulo II Geoinformática aplicada a la Planificación Urbana 147

Leyenda
U Urbano
A Agrícola
NU No utilizado
F Forestal
CA Cuerpos
de agua
Figura 5. Usos de suelo del año 2005, ciudad Cuauhtémoc, Chihuahua.
Para este trabajo se agregó un valor de 30 en el uso de suelo agrícola,
con el fin de darle una resistencia debido a que los dueños de los terrenos, especulan
con el valor de la tierra ya que se van generando servicios sanitarios y
eléctricos alrededor (Antequera, 2010), y un valor de 100 en las huertas por el
motivo de que, con base a la fotointerpretación, se observa el casi nulo cambio
de uso de suelo en estas áreas; también se obtuvo el valor de 100 mediante las
pendientes que superan la inclinación para la construcción y a los cuerpos de
agua (Figura 6).
En la imagen se observa de color blanco las áreas excluidas, en la parte
inferior derecha se encuentran montañas y lomeríos de la zona, al centro de
la imagen se muestran las huertas en su mayoría de manzana y en color gris
el área agrícola.
d) Zonas urbanas (urban)
Las zonas urbanas son la delimitación de lo urbano y lo no urbano. SLEUTH
requiere de un mínimo de 4 imágenes urbanas para determinar los datos históricos
de crecimiento.
148
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Para representar las zonas urbanas, los pixeles toman valores de 0 a 255,
en donde 0 es lo no urbano y los demás valores lo urbano (Figura 7).
Figura 6. Áreas que presentan resistencia para el crecimiento urbano, ciudad
Cuauhtémoc, Chihuahua.
Esta clasificación se realizó con base en las imágenes satelitales Landsat-TM,
digitalizando polígonos urbanos y no urbanos para posteriormente
modificarlos a formato raster. Los polígonos que tenían un área menor a 0.4
km 2 , los cuales fueron digitalizados a escala 1: 10 000, se eliminaron debido
a que el área mínima cartografiable no debe ser menor a 4mm 2 (2 x 2 mm),
medidos a escala del mapa (Chuvieco, 2000).
El crecimiento urbano de los cuatro años mostró una tendencia principalmente
hacia el oeste. El periodo que más crecimiento tuvo, según la digitalización
realizada, fue entre los años 2000 y 2005 con una expansión de la
mancha urbana de 4.53 km 2 .
Capítulo II Geoinformática aplicada a la Planificación Urbana 149

e) Red de transporte (transportation)
Dentro de SLEUTH la red de transporte representa hacia donde puede crecer
la ciudad tomando en cuenta la influencia de las vialidades principales. Esta
red se genera a partir de las avenidas o caminos principales de la ciudad, a las
cuales se les da un peso dependiendo su accesibilidad.
Figura 7. Mancha urbana de Ciudad Cuauhtémoc, Chihuahua de los años
1990, 1995, 2000 y 2005.
Son necesarias mínimo 4 imágenes de años distintos de la red de transporte
para los datos de entrada del programa. En este caso se dieron tres valores
a los pixeles, en donde el valor 4 son las vialidades de alta accesibilidad o
vialidades regionales, 2 las de medio acceso y 1 las de bajo acceso (Figura 8).
En las imágenes generadas para este trabajo, se identificaron como vialidades
de alto acceso las avenidas que conectan con las salidas de la ciudad,
estas son la Avenida 16 de Septiembre que conecta con la carretera Cuauhté-
150
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

moc-Chihuahua, el Boulevard Fernando Baeza, que se une con la carretera a
La Junta, la vialidad José María Morelos que conecta a la carretera a Anáhuac,
también se identificó el corredor comercial, la carretera a Carichi, y dentro de
la ciudad la avenida Ignacio Allende que es de las más transitadas. Estas vialidades
no cambiaron durante este periodo y fueron las únicas de alto acceso
para los cuatro años. Las vialidades de medio y bajo acceso tuvieron un cambio
notable entre los años 2000 y 2005, sin embargo, ninguna cambio a vialidad
de alto flujo vehicular.
Figura 8. Vialidades principales de Ciudad Cuauhtémoc, Chihuahua.
f) Sombreado de colinas (hillshade)
Se requiere usar el hillshade como dato de entrada en SLEUTH. Este es colocado
en el resultado como imagen de fondo para darle un aspecto tridimensional
y para tener una mejor visualización del relieve. El MDE transformado
a hillshade tiene una escala de grises que van del 0 al 100 (Figura 9).
Capítulo II Geoinformática aplicada a la Planificación Urbana 151

g) Formato de entrada
Las imágenes de entrada de SLEUTH necesitan estar en un formato de intercambio
de gráficos (.GIF), deben de ser consistentes en su tamaño, tanto en el
número de filas como de renglones en cada imagen y tener una especificación
para darle un valor a cada pixel (Clarke y Hoppen, 1997). Las imágenes llevan
un formato en su nombre y deben ser ubicadas en las carpetas de entrada para
poder obtener la ejecución correctamente.
Compilación y ejecución de SLEUTH
Figura 9. Sombreado de colinas, Ciudad Cuauhtémoc, Chihuahua.
Para poder correr SLEUTH en su versión 3.0 para el sistema operativo
Linux, fue necesario compilar y correr el archivo que contiene los datos de entrada.
Para este estudio se utilizó la herramienta cygwin, que es un compilador
de Linux y se puede utilizar dentro del sistema operativo Windows.
Se usó la herramienta cygwin, obtenida desde el sitio web de la misma
(GPL, 2012), con la que se compiló la carpeta de SLEUTH copiada dentro
del área de trabajo ubicada en la carpeta de cygwin que se instaló en el disco
152
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

duro de la computadora. Después de compilar la carpeta Scenarios, se ejecutó
el archivo escenario que contiene los datos modificados para cada estudio al
cual se le realizó la calibración y predicción.
Calibración del modelo
La calibración del modelo es un ajuste de los datos de entrada de los cuales
se derivan un conjunto de valores estimados. Esta estimación se genera a partir
de los cambios de los datos históricos de entrada y de la comparación del
suelo.
Esta fase se siguió en tres pasos denominados gruesa, fina y final (coarse,
fine, final), los cuales ayudan a obtener los mejores valores de los cinco parámetros
con los que se determina el crecimiento urbano.
La calibración se realizó a través de interactuar con los valores de los
coeficientes hasta tener el valor óptimo de cada coeficiente. Estos coeficientes
son: el coeficiente de difusión (diffusion), que determina la dispersión general
de la distribución de cuadrícula y la circulación de los nuevos asentamientos
hacia el exterior a través de la red de transporte; el coeficiente raza (breed),
que determina la probabilidad de una solución recién generada a partir de su
propio ciclo de crecimiento; un coeficiente de propagación (spread), que controla
que tan normal se hace la expansión dentro del sistema; un coeficiente de
resistencia a la pendiente (slope), el cual disminuye el crecimiento a donde las
pendientes son más pronunciadas, y un coeficiente de caminos (road), que crea
nuevos asentamientos hacia donde se dirige la red de transporte ya existente.
Los valores de los parámetros de la calibración pueden ir de 0 a 100, los
que indican la importancia de cada tipo de crecimiento urbano en el proceso
de predicción de crecimiento. Entre más alto sea el valor del parámetro, mayor
será la el efecto de este parámetro en la generación del crecimiento urbano
(Márquez, 2008). Para realizar la calibración se requieren como base cuatro
imágenes que representen lo urbano, cuatro imágenes de la red de transporte,
la imagen de pendientes, de exclusión y la de sombreado de colinas.
En cada calibración se creó un archivo denominado control_stats.log,
el cual contiene los resultados de las estadísticas creadas por la calibración.
Dentro de estos valores se encuentra la medida de Lee Sallee que es el ajuste
espacial entre el modelo de crecimiento y la extensión urbana conocida para
el control de los años, en donde 1 es la combinación perfecta y 0 representa
un espacio de desconexión. Esta medida es utilizada para generar los valores
que lleva cada coeficiente de calibración dentro del documento de escenario.
Capítulo II Geoinformática aplicada a la Planificación Urbana 153

a) Calibración gruesa
En esta fase inicial de calibración, se comenzó con valores que van de 0 a 100
dentro de los parámetros, en donde los pasos se colocaron con un valor de 25.
Con esto, el crecimiento en cada parámetro puede tomar el valor de 0, 25, 50,
75 o 100. También se debe de cambiar a un valor bajo (~4-5) la configuración
de Monte Carlo.
Para esta calibración los datos de entrada tienen que ser de ¼ de la resolución
original de las imágenes. Por ejemplo, si un conjunto de datos tiene una
resolución de 200x200, para la calibración gruesa las imágenes tienen que ser
reemplazadas por una resolución de 50x50. En esta fase se utiliza el tamaño
de celda más grande de los tres pasos de calibración.
Dentro de los resultados de la calibración, se ordenaron los datos de
mayor a menor con base a la medida de Lee Salle para obtener los primeros
tres valores de los parámetros, los cuales se colocan en los parámetros de la
siguiente calibración.
b) Calibración fina
En esta fase de calibración los coeficientes del documento escenario toman
los valores obtenidos de la calibración gruesa, los cuales generan índices que
identifican las combinaciones de los valores de cada parámetro que generan
mejores simulaciones. La configuración de Monte Carlo se debe de cambiar
a un valor bajo (~7-8).
Para la calibración fina los datos de entrada deben de ser cambiados
por los que tienen ½ resolución. Por ejemplo, si un conjunto de datos tiene
una resolución de 200x200, en este proceso las imágenes deben de tener una
resolución de 100x100.
En los resultados de los datos, lo recomendable es que los rangos se redujeran
a los incrementos de 5 - 10 para poder ser utilizados al mismo tiempo
sólo con valores de 5-6 en el coeficiente, por ejemplo, en cada coeficiente, el
valor sería de 25, 30, 35, 40, 45, 50.
Después de correr este paso se ordenaron los datos de mayor a menor
con base a la medida de Lee Salle. El primer valor es el que se coloca en los
parámetros de la calibración final.
c) Calibración final
En la calibración final, los valores de los coeficientes se reducen aún más. En
esta fase lo recomendable es que los rangos se redujeran a los incrementos de
154
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

1 - 3 para poder ser utilizados al mismo tiempo sólo con valores de 5-6 en el
coeficiente, por ejemplo, en cada coeficiente, el valor sería de 4, 6, 8, 10, 12, 14.
En la calibración final se usa la resolución completa de las imágenes en
la entrada de los datos.
Los parámetros se obtienen de la calibración fina y los pasos son de 1. El
valor de Monte Carlo se cambia a un valor bajo de entre 8 y 10.
d) Mejores valores de calibración
En este paso se seleccionan los mejores valores, derivados de la calibración
gruesa, fina y final, para realizar la predicción y la configuración de Monte
Carlo incrementa a un valor de 100 o mayor. El archivo avg.log generado en
la carpeta de salida, contendrá los mejores valores que se colocan en el coeficiente
de predicción, esto es debido a que las iteraciones de Monte Carlo
incrementan y producen un conjunto más robusto de valores. El valor que se
utiliza en los parámetros de la predicción se ubica en el último renglón del
archivo en números que se tienen que convertir a reales.
Predicción del modelo
La predicción dentro de SLEUTH se basó en las tendencias del crecimiento
urbano del pasado (Márquez, 2008), las cuales son usadas para generar el crecimiento
a futuro. Después de haber seleccionado los mejores valores de crecimiento
del pasado, se realizó el crecimiento a futuro.
El año de inicio de la predicción debe de ser el último año de las imágenes
de entrada con las que se realizó la calibración. Para este estudio la fecha
de inicio es el 2005 y la final el 2010.
Los datos de entrada de la predicción son las imágenes con resolución
completa de pendientes, zonas de exclusión, red de transporte, sombreado de
colinas y los datos más recientes generados con la calibración.
Comparación entre el modelo de predicción y la imagen real
Debido a que es posible formular diferentes criterios que permiten medir la
similitud de dos mapas y de esa manera establecer la validez de un modelo de
simulación (Pascual et al., 2010), se realizó la comparción entre el modelo de
predicción del crecimiento urbano de Ciudad Cuauhtémoc del año 2010 y la
imagen satelital de la misma fecha, mediante el programa ArcMap 10 se rea-
Capítulo II Geoinformática aplicada a la Planificación Urbana 155

lizó una digitalización de las áreas que crecieron del 2005 al 2010, con base a
las imágenes satelitales Landsat-TM; después, la digitalización se empató con
el modelo predicho y se hizo una comparación mediante fotointerpretación
para determinar las zonas urbanas que coincidieron.
Resultados y discusión
Modelo de Predicción
Los resultados del modelo, debido a lo dinámico que pueden ser los factores
en el proceso del crecimiento urbano, condicionan a que las áreas que se predijeron
se representen en probabilidades (Brugués et al., 2008). La figura 10
muestra la mancha urbana base de la predicción, las vialidades principales y
un rango de probabilidad de crecimiento representado en colores obtenido del
modelo SLEUTH.
El modelo de predicción representa la posibilidad de crecimiento urbano
hasta el año 2010 y muestra las tendencias de expansión, siendo principalmente
hacia el norte y oeste de la ciudad.
Un elemento que influencia fuertemente la expansión urbana son las
vialidades regionales con mayor flujo vehicular, esto debido a que en los años
anteriores el crecimiento de la mancha urbana fue atraído por zonas en donde
se encontraban cerca estas redes de transporte.
El modelo de predicción generó crecimiento en todos los polígonos urbanos
de los datos de entrada, siendo que en algunos polígonos no se presentó
crecimiento en este periodo donde se encuentran los valores iniciales.
A partir de los modelos teóricos de crecimiento urbano, en el modelo se
observa que el crecimiento fue en forma concéntrica, que es el crecimiento en
forma de anillos en torno al área central de la mancha urbana (Burgess et al.,
1925), y en forma de núcleos múltiples (Harris y Ullman, 1945), en donde los
usos de suelo se disponen alrededor de los núcleos de crecimiento separados
entre sí; estos tipos de crecimiento se generaron en todas las zonas urbanas,
excluyendo las áreas que presentaron algún tipo de resistencia de crecimiento,
como lo fue en este caso las huertas de manzana.
156
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Resultados de la comparación
Figura 10. Modelo de predicción generado con SLEUTH.
El crecimiento real se mostró al igual que en el que generó el modelo,
un crecimiento urbano hacia zonas pegadas a la mancha urbana base La comparación
entre el modelo de predicción y el crecimiento real arrojó una baja
coincidencia en el total de las probabilidades; sin embargo, los porcentajes
de probabilidad de crecimiento fueron incrementando a partir del 70% y se
obtuvo una alta coincidencia en los resultados en lo que SLEUTH determinó
que la probabilidad de crecimiento era de entre 90 y 100%. La predicción y
el crecimiento real que se presentó entre los años 2005 y 2010.El cuadro 2
muestra el área de crecimiento y el porcentaje de coincidencia del modelo de
predicción y el crecimiento real de ciudad Cuauhtémoc, determinados a partir
de las probabilidades de crecimiento generadas con el modelo SLEUTH.
El área total de crecimiento predicho fue de 10.54 Km 2 , en donde las
probabilidades de crecimiento de 70 a 100% tuvieron poca área de expansión
y las que van de 0 a 20 % y de 50 a 70 % fueron las que más crecieron. El área
de crecimiento real total fue de 1.24 Km 2 , teniendo uno mayor crecimiento en
Capítulo II Geoinformática aplicada a la Planificación Urbana 157

la probabilidad de 0 a 20% y de 50 a 80%. El rango con mayor posibilidad de
crecimiento urbano en el modelo, que va de 90 a 100%, tuvo 0.02 Km 2 y coincidió
con el crecimiento real en 36.77%. La coincidencia total entre la comparación
de ambos resultados fue de 11.78%, indicando un porcentaje bajo.
Figura 11. Áreas de coincidencia entre lo real y el modelo de predicción.
Cuadro 2. Áreas de crecimiento del modelo de predicción y del crecimiento real.
Probabilidad de
Crecimiento Urbano
Área de crecimiento
predicho (Km 2 )
Área de crecimiento real
(Km 2 )
Porcentaje de
coincidencia
0 – 10 % 2.784 0.230 8.271
10 – 20 % 1.758 0.143 8.162
20 – 30 % 0.985 0.083 8.470
30 – 40 % 0.783 0.108 13.839
40 – 50 % 0.836 0.099 11.920
50 – 60 % 1.242 0.122 9.878
60 – 70 % 1.113 0.130 11.718
Continúa...
158
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Probabilidad de
Crecimiento Urbano
Área de crecimiento
predicho (Km 2 )
Área de crecimiento real
(Km 2 )
Porcentaje de
coincidencia
70 – 80 % 0.703 0.115 16.486
80 – 90 % 0.305 0.058 19.118
90 – 100 % 0.028 0.010 36.771
Total 10.54 1.24 11.78
3
Área de crecimiento (km 2 )
2.5
2
1.5
1
0.5
0
10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
Probabilidad de crecimiento
Crecimiento predicho
Crecimiento real
Figura 12. Gráfica de comparación entre el crecimiento real y el predicho
con SLEUTH.
En la figura 12 se observa la notable diferencia en la comparación del
crecimiento real y predicho. En donde se presentó mayor crecimiento, basado
en el resultado del modelo SLEUTH, fue en donde hubo baja probabilidad
y en donde hubo mayor grado de certeza fue el crecimiento en áreas menores
a 0.1 km 2 .
Conclusión
Aun cuando se utilizaron imágenes Landsat-TM, las cuales tienen una baja
resolución espacial (30 x 30 metros), se pudo hacer una confiable digitalización
de los diferentes tipos de usos de suelo que requirió el modelo de predicción
y la comparación con el crecimiento real.
Los parámetros generados por el modelo, con base a los requerimientos
de entrada, son parte crucial para generar la predicción del crecimiento ur-
Capítulo II Geoinformática aplicada a la Planificación Urbana 159

ano, ya que con estos se obtienen los mejores valores para realizar la fase de
predicción la cual da como resultado el modelo.
La forma de representar los datos de entrada, generados por medio de
la fotointerpretación, tienen una mejor delimitación de los usos de suelo en
comparación a métodos de clasificación que son realizados por el software.
La forma de crecimiento que arroja SLEUTH pudo haber sido porque
no toma factores que pueden ser relevantes para el crecimiento de la mancha
urbana, como lo son construcciones educativas, comerciales, de salud, culturales,
administrativas entre otras.
Aunque el total de coincidencia del modelo fue de 11.78%, la coincidencia
en la comparación aumentó en los rangos más altos de certidumbre del
modelo de predicción, por lo tanto SLEUTH puede generar una predicción
con resultados confiables tomando en cuenta las zonas con alto nivel de probabilidad
de crecimiento.
Se recomienda que en los datos de entrada que usa el modelo SLEUTH
sean definidos con imágenes de alta calidad para obtener un mejor resultado
en la clasificación de usos de suelo y que se utilicen computadoras con procesadores
novedosos ya que la calibración de los datos es muy tardada.
Agradecimientos
Un agradecimiento especial al personal académico y administrativo de la
Universidad Autónoma de Ciudad Juárez por su apoyo para poder realizar
este proyecto de titulación. Al Mtro. Hugo Luis Rojas Villalobos director de
mi proyecto. Al Dr. Alejandro Brugués Rodríguez del Colegio de la Frontera
Norte por atenderme y compartirme su conocimiento el cual fue fundamental
en mi trabajo. A la Mtra. Lara Cecilia Wiebe Quintana por su apoyo en la revisión
y ayuda en las correcciones. Al Dr. Luis Carlos Alatorre Cejudo y al Dr.
Luis Carlos Bravo Peña por sus enriquecedores comentarios y aportaciones.
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en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Análisis del cambio de
cobertura y uso de suelo
durante el periodo 1995 –2011, EMC y autómatas
celulares para la predicción del crecimiento urbano, el
caso de ciudad Cuauhtémoc, Chihuahua
Jaime Octavio Loya Carrillo, María Elena Torres Olave,
Luis Carlos Bravo Peña y Luis Carlos Alatorre Cejudo
Antecedentes
Según el Informe Mundial sobre la Cultura (1998) de la organización
de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y
la Cultura (UNESCO), a principios del siglo XX, 150 millones
de personas vivían en zonas urbanas, lo que representaba
menos del 10% de la población mundial. Sin embargo para
cuando el siglo termina, la población urbana en el mundo se
ha multiplicado por veinte, para alcanzar casi los tres mil millones
de personas, es decir, que dentro de los núcleos urbanos, se encuentra
prácticamente la mitad de la población del planeta (UNESCO, 1999). A
pesar de ello, es importante mencionar que aun cuando las expectativas del
crecimiento demográfico eran muchas, las tendencias señalan que las tasas de
163

crecimiento poblacional han disminuido, principalmente en una gran cantidad
de ciudades existentes en los países en vía de desarrollo (Banco Mundial
[BM], 2002).
Cabe mencionar que el desarrollo económico, especialmente en México,
es una de las principales razones del crecimiento urbano, ya que como
menciona Garza (2002), se convirtió en una nación esencialmente rural en
el año 1900 a otra hegemónicamente urbana en el año 2000, de igual forma,
Rionda (2007, 2008), señala que el esquema económico, las reformas institucionales
y las bases estructurales del desarrollo, son factores que explican
claramente los patrones de urbanización.
Los procesos de crecimiento urbano se presentan en el espacio-tiempo,
sobre los diferentes usos y coberturas de suelo existentes al área circundante,
lo cual, propicia transformaciones radicales al entorno, ocasionando impactos
agresivos al medio ambiente derivándose una gran cantidad de problemas
ambientales, que en ocasiones, resultan impredecibles (Alberto, 2009). La importancia
de este fenómeno, se debe principalmente a la degradación que se
provoca en los ecosistemas naturales originales, causados específicamente por
la presencia de ciudades, las cuales son el resultado del crecimiento urbano y
según varios especialistas en el tema (Alberto, 2009), son consideradas como
ecosistemas artificiales, a veces calificadas como parásitos, debido a que toman
energía y recursos de ecosistemas vecinos.
Es claro como la expansión urbana ha ocurrido a lo largo del tiempo a
partir de procesos de cambio de cobertura y uso de suelo, en el que se transforman
espacios naturales o seminaturales en espacios de ocupación urbana
(Sandoval, 2009), de tal forma, que este fenómeno ha adquirido gran importancia
durante los últimos años, debido, a la gran velocidad con la que se
comprometen grandes extensiones de terreno, las cuales estuvieron cubiertas
inicialmente por diversos usos agrícolas y extensas masas forestales (Romero
et al, 2007), por lo que muy seguramente, este proceso seguirá ocurriendo de
la misma forma en los siguientes lapsos de tiempo.
En este sentido, el estudio de la dinámica espacio-temporal del cambio
de uso y cobertura de suelo permite asentar las bases para conocer las tendencias
de los procesos de deforestación, degradación, desertificación y perdida
de la biodiversidad de una región especifica (Velázquez et al, 2002). De
acuerdo con esto, en México, existen una gran cantidad de estudios realizados
(Bocco, 2001; Priego et al, 2004; Berlanga et al, 2009), sin embargo, ya no es
suficiente establecer el grado de conversión de usos y coberturas de suelo en
una zona determinada, sino que es necesario aprovechar la tecnología, como
164
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

lo es el caso de los Sistemas de Información Geográfica (SIG) y Sistemas
de Percepción Remota (SPR), con el objetivo de prevenir, anticipar y mitigar
dinámicas insostenibles provocadas principalmente por las formas actuales de
crecimiento urbano (Sandoval, 2009).
Los SIG son definidos por Goodchild (2000) como: “una tecnología integradora
que une varias disciplinas con el objetivo común del análisis, creación,
adquisición, almacenamiento, edición, transformación, visualización, distribución,
etc. de información geográfica”, mientras que los SPR permiten generar datos
actualizados sobre terrenos específicos, apoyados con levantamientos y verificaciones
en campo (Rosete y Bocco, 2004), ambas herramientas se complementan
muy bien, de hecho, existen varios estudios que utilizan estos instrumentos
como apoyo (Berlanga y Ruiz, 2007; Leutner et al, 2012) y gran parte
de ellos, tratan de modelar diversos datos espaciales para descubrir patrones
de crecimiento y cambio, sobre todo, para dar soporte a decisiones que tienen
que ver con diversos proyectos cuyo objetivo, es la conservación ambiental.
A partir del escenario planteado con anterioridad, surge la necesidad de
utilizar modelos de simulación de cambio de cobertura y uso de suelo, los
cuales, básicamente tienen el objetivo de explorar los mecanismos, las variables
sociales, económicas y espaciales que provocan este fenómeno, además,
permiten proyectar los efectos potenciales en el ámbito socio-ambiental, así
como la evaluación del impacto que políticas y regímenes alternativos tienen,
en los patrones de crecimiento urbano y uso de suelo (Henríquez et al, 2006).
Definición del problema
Los cambios económicos, sociales y la urbanización de un territorio, en la
mayoría de las ocasiones están ligados al desarrollo industrial, lo que trae
consigo un acelerado incremento en la población urbana y a su vez, un aumento
considerable en la extensión de su superficie, en consecuencia, surgen
nuevos fenómenos sociales, entre los que destacan la migración del campo
a la ciudad y la necesidad de desarrollar sistemas de transporte mucho mas
complejos (Rojas et al, 2009). Estos factores han hecho que la ciudad se transforme
en un espacio dinámico y en continuo crecimiento, donde la demanda
de recursos es cada vez mayor. En este contexto, aparecen una gran cantidad
de ciudades existentes en México, como lo es el caso de ciudad Cuauhtémoc,
Chihuahua, la cual es catalogada como un complejo agrícola y comercial, en
el que la decadencia del sistema de haciendas y el pensamiento que surgía de
Capítulo II Geoinformática aplicada a la Planificación Urbana 165

la nueva forma de tenencia de la tierra, pretendía además del desarrollo de la
agricultura y la ganadería, la creación de nuevos centros urbanos.
El municipio de Cuauhtémoc, de acuerdo con las cifras correspondientes
al censo de población y vivienda del Instituto Nacional de Estadística y
Geografía (INEGI [INEGI], 2011), la población en el año de 1990 era de
112,589 habitantes, mientras para el año 2010 la cifra aumentó a154,639
habitantes, es decir se incrementó un 37.34% en un periodo de 20 años. Esto
es señal de que la demanda de recursos es cada vez mayor y a pesar de no ser
una ciudad con una gran extensión territorial, es bueno comenzar con estrategias
de planeación que impidan el crecimiento desordenado de la ciudad.
Partiendo de lo anterior, en el presente estudio se busca definir la dinámica
de cambios de uso y cobertura de suelo en el contexto espacial y
temporal, para de ser necesario, proponer a las autoridades encargadas de la
planeación del municipio, la información necesaria para dar soporte a decisiones
que busquen reducir los impactos del crecimiento urbano sobre los usos
actuales (agrícolas) y la vegetación.
Justificación
La expansión urbana tiene diversos efectos sobre la superficie terrestre por
ejemplo la pérdida del suelo con un gran valor productivo, aumenta la presión
en ambientes con un alto interés ecológico, fragmenta y satura el paisaje, provoca
el uso intensivo de recursos naturales acabando con una porción bastante
significativa de los mismos, y de esta forma, esta lista podría continuar
hasta volverse casi interminable, por ello es necesario desarrollar modelos que
permitan evaluar las consecuencias de las acciones del pasado y a la vez, permitan
predecir las tendencias del futuro basados en las características del presente.
En este sentido, es necesario prestar especial atención a los escenarios
futuros, con el propósito de establecer estrategias mejor fundamentadas que
permitan el desarrollo urbano con el mayor respeto posible hacia el entorno
y que a su vez, ayuden a comprender mejor este fenómeno como el sistema
dinámico complejo que es.
Cabe resaltar que el diagnostico, la prospectiva y la modelización espacial
del crecimiento urbano, también permite esclarecer el deterioro del entorno
agrícola, lo cual lo vuelve en un tema de gran relevancia, principalmente,
por ser un factor que garantiza la funcionalidad ambiental y la producción de
alimentos. Por tal motivo, la información generada a partir del modelado de
datos espaciales, permite a los administradores de suelo y tomadores de de-
166
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

cisiones predecir los efectos del manejo sobre las funciones del suelo, para de
esta forma, comparar alternativas y tomar las decisiones apropiadas, lo que
de alguna manera garantiza la fertilidad del suelo para futuras generaciones.
El crecimiento urbano, se consolida principalmente en lugares preferentes
por la población, de acuerdo a ello, aparece una técnica conocida como
Evaluación MultiCriterio (EMC), la cual tiene el propósito de apoyar la toma
decisiones, en este caso, la decisión del lugar más apto para construir. Esta
técnica, puede ser integrada dentro de un SIG, por lo que suele ser muy útil
en cuanto a procesos de modelación de datos espaciales para el ordenamiento
del territorio.
La modelación de escenarios urbanos futuros permite orientar como,
donde y cuanto crecerán. En este sentido, se vuelve una herramienta muy
importante sobre todo en términos de ordenamiento y planeación del territorio,
en lo que a esto respecta, es de suma importancia para evitar los grandes
problemas del crecimiento desordenado. De tal forma que esto, obliga a replantear
las herramientas de planeación urbana, con el propósito analizar los
pros y contras, y de ser necesario modificar el manejo de la ciudad.
Lo innovador de este trabajo, reside en la importancia de generar información
que ayude al establecimiento de políticas de planeación urbana,
mediante el uso de modelos de simulación de cambio de usos y cobertura del
suelo, integrando para ello, técnicas de sensoria remota y sistemas de información
geográfica, especialmente en el caso de México, un país en vía de desarrollo,
en el que es necesario la aplicación de modelos predictivos de crecimiento
urbano, con el propósito de evitar los efectos secundarios que esto ocasiona.
Además, hay que tomar en cuenta que este tipo de estudios en el país son
muy escasos Rosete et al (2008) y Thaden (2012), de modo que la necesidad
de generar este tipo de análisis es cada vez mayor, sobre todo aquellos en los
que se especifique la metodología lo más claro posible, para que en un futuro
puedan ser replicados en distintas zonas urbanas.
Objetivos
Objetivo General
• Generar un modelo integrado a partir del análisis del proceso de cambio
de uso y cobertura de suelo en el periodo 1995-2011, además de la modelación
del escenario futuro de crecimiento urbano para el año 2019.
Capítulo II Geoinformática aplicada a la Planificación Urbana 167

Objetivos específicos
• Determinar la dinámica espacio-temporal de los patrones de cambio de
cobertura y uso de suelo en el periodo 1995-2011. Modelar los procesos
y patrones de cambio de cobertura y uso de suelo para el año 2019.
• Determinar con base al modelo de predicción cuales usos y coberturas de
suelo serán los más afectados a causa del crecimiento urbano.
Hipótesis
“La proyección de escenarios futuros permite definir cuales usos o coberturas
de suelo serán los más afectadas a causa del crecimiento urbano de
acuerdo al modelo de predicción.”
Área de estudio
La ciudad de Cuauhtémoc y colonia Anáhuac, forman un corredor que permite
el flujo de servicios de una comunidad a otra. Estas dos comunidades se
encuentran contenidos en el municipio de Cuauhtémoc, Chihuahua, México,
en la región centro-oeste del estado, en una zona de transición entre la
meseta y la sierra con altitudes que varían desde los 1800 a los 2400 metros
de altura. Limita al norte con el municipio de Namiquipa, al sur con Cusihuiriachi
y Gran Morelos, al este con Bachiniva y Guerrero y al oeste con Riva
Palacio. Se encuentra delimitada por las coordenadas geográficas extremas
28° 19’ 39’’ y 28°30’ 15.9’’ de latitud norte y los 106°40’ 40.8’’ y 106° 56’ 33.1’’
de longitud oeste (Figura 1).
Materiales y métodos
Cambio de uso y cobertura de suelo
Utilizando técnicas de fotointerpretación se realizaron tres cartografías de
uso y cobertura de suelo correspondientes a los años 1995, 2003 y 2011,
mediante el uso de imágenes del sensor Landsat TM pertenecientes a los
meses de octubre para el primer año y noviembre para los siguientes dos,
las cuales tienen una resolución espacial de 30 x 30 metros, además como
herramienta auxiliar, se utilizaron imágenes en verdadero color contenidas
168
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

en el software SIG Google Earth, esto con el fin de facilitar el proceso de
fotointerpretación.
El manejo de imágenes satelitales fue a través de software SIG ArcGis
9.3, en el cuál, las clases fueron definidas de acuerdo al sistema de clasificación
del Servicio Geológico de los Estados Unidos (USGS) resumido por
Lillesand et al (2008). De acuerdo a esto, se establecieron las siguientes clases:
suelo urbano o edificado, cultivos agrícolas (incluye cultivos de seca no
de regadío y huertas de manzana), pastizales, bosques, agua y suelo desnudo
(ver Cuadro 1).
Figura 1. Localización del área de estudio, imagen Landsat TM falso
color infrarrojo (RGB: 432). Fuente: Elaboración propia.
Capítulo II Geoinformática aplicada a la Planificación Urbana 169

Cuadro 1. Tipología utilizada para la caracterización de usos y coberturas
de suelo mediante fotointerpretación.
USO O COBERTURA DE
SUELO
DESCRIPCIÓN
VISTA
Suelo urbano o edificado
Se compone de áreas cubiertas en gran parte por estructuras.
Se incluyen ciudades, pueblos, aldeas, grandes
extensiones a lo largo de vías de comunicación, complejos
industriales y comerciales, instituciones que en su caso
deban ser aisladas de la zona urbana.
Cultivos agrícolas
Puede ser definida como la tierra utilizada principalmente
para la producción de alimentos y fibras. Incluye: tierras
de cultivo, pastos, huertos, viñedos, viveros ornamentales,
hortícolas, áreas confinadas y operaciones de
alimentación.
Pastizales
Se definen como el terreno donde la vegetación natural
potencial es predominante por gramíneas, plantas análogas,
especies herbáceas o arbustos, así como pastos
naturales.
Bosques
Representan las áreas que tienen un densidad aérea del
10% o más, zonas capaces de producir madera u otros
productos de la misma. Zonas que ejercen una influencia
sobre el régimen climático o el agua.
Agua
Esta clase incluye arroyos, canales, lagos, lagunas, embalses,
bahías y estuarios.
170
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

USO O COBERTURA DE
SUELO
DESCRIPCIÓN
VISTA
Suelo desnudo
Clasificada como la tierra árida con capacidad limitada
para sustentar la vida y en la que menos de una tercera
parte del área tiene vegetación u otra cubierta. Se incluyen
áreas como: salinas secas, baches, rocas al descubierto,
minas a cielo abierto, canteras y graveras.
1 Fuente: Elaboración propia a partir de Lillesand, T. M., Kiefer, R. W., y Chipman, J. W.
(2008). Remote sensing and image interpretation. John Wiley y Sons.
Evaluación MultiCriterio (EMC)
La técnica de EMC se llevó acabo en el software de procesamiento de imágenes
Idrisi Taiga, a través del módulo Decision Wizard, para lo cual son
requeridas una serie de capas, es decir, los factores, imágenes de aptitud con
valores de 0 a 255 donde 0 es nula aptitud y 255 máxima aptitud. Mientras
que las limitantes son capas binarias de 0 y 1, donde 0 restringe el cambio y
1 lo permite. Los factores considerados para la EMC fueron:
• Red vial principal: a este factor se le calculó la distancia mediante el módulo
DISTANCE en Idrisi y se utilizó para obtener el mapa de aptitud
para crecimiento urbano, dado que como señalan Henríquez y Azócar
(2007); “las vías de comunicación actúan como el principal eje estructurante
del crecimiento urbano”.
• Pendientes: para crecimiento urbano, de acuerdo con La Dirección de
Estudios del Territorio Nacional (DETENAL) señalado por Durán
(2004), considera pendientes adecuadas entre 0 y 15%, donde de 0 a 5%
es totalmente apta, entre 5 y 15% moderadamente, y superiores al 15% es
de uso urbano limitado.
• Ganancias de superficie para cada uso de suelo
Las limitantes consideradas para la EMC fueron:
• Áreas naturales protegidas
• Red hidrográfica
Capítulo II Geoinformática aplicada a la Planificación Urbana 171

Cabe señalar que todos los factores utilizados para la obtención de los
mapas de aptitud fueron estandarizados, es decir se generaron a partir de una
función lineal en una escala de 0 a 255 mediante el módulo FUZZY de
Idrisi, a excepción de la red vial principal, la cuál fue de modo decreciente,
ya que como se señaló anteriormente, mientras mas cercanas estén las vías al
área urbana mayor aptitud tendrán.
Posteriormente se definió el peso para cada uno de los factores en la
EMC, para ello, se utilizó el método de Jerarquías Analíticas (Gómez y Barredo,
2006) programado en el módulo Weight de Idrisi, en el cuál se asigna
un valor a cada factor de acuerdo a su nivel de importancia (Figura 2). Al final,
este procedimiento permitió obtener un mapa de aptitud territorial mediante
la suma lineal ponderada de cada uno de los factores y limitantes, generados
durante el análisis.
Figura 2. Escala de posición continúa.
1/9 1/7 1/5 1/3 1 3 5 7 9
1 Fuente: Eastman, Ronald J. IDRISI Kilimanjaro Guide to GIS and Image Processing.USA:
IdrisiProduction, 2003.
Modelo de simulación de cambio
(Autómatas Celulares)
El modelo de simulación que se aplicó en el área de estudio fue un método
con base en autómatas celulares, que se encuentra dentro del software Idrisi
Taiga, en el módulo Ca_Markov. Para ello, es necesario la integración de una
imagen con base, es decir una cartografía de usos y cobertura de suelo, en este
caso la correspondiente al año 2011. Además, se deben incorporar las cadenas
de Markov que contienen las probabilidades de cambio de un uso o cobertura
de suelo en función del estado anterior de los mismos, es decir, con las cartografías
pertenecientes al año 1995 y 2003, se obtuvieron las probabilidades
de cambio para el año 2011. Por último, fueron requeridas las imágenes de
aptitud generadas en la EMC, dado que el modelo Ca_Markov predice de
acuerdo a las probabilidades generadas mediante el método de cadenas de
Markov, pero limitándose a las zonas de mayor aptitud obtenidas a partir de
la EMC.
172
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Una vez modelada la predicción de cambios de uso y cobertura de
suelo, se validó a través de la comparación del año simulado con el año observado,
es decir, el producto de aplicar Ca_Markov fue comparado contra la
cartografía del año 2011. Para ello, se utilizó un índice estadístico llamado
Kappa Estándar, el proporciona una perspectiva preliminar, con carácter
matemático y fácil de interpretar (Barreira et al, 2012).Este índice utiliza a
la vez Klocation y Kquantity. El primero de estos índices, mide el error de
localización, es decir la ubicación de una categoría en un mapa es diferente
de la ubicación de la misma categoría en otro mapa. Mientras que Kquantity,
cuantifica el error que se produce cuando la cantidad de celdas pertenecientes
a una categoría en un mapa es diferente a la cantidad de celdas de dicha
categoría en otro mapa (Pontius, 2000; Sousa et al, 2002).
Resultados
Cambio de uso y cobertura de suelo
Se generaron tres cartografías de usos y coberturas de suelo correspondientes
a los años 1995, 2003 y 2011 (Figuras 3, 4 y5, respectivamente), con las
cuales se cuantificaron los cambios en las diferentes coberturas existentes en
el área de estudio. Mediante ellas se obtuvieron las matrices de detección de
cambio en los periodos 1995-2003 (Cuadro2) y 2003-2011 (Cuadro3), así
como las matrices de probabilidad de cambio para las fechas señaladas con
anterioridad (Cuadro 4 y 5). Es importante señalar que en estos productos,
se pudo discriminar que clases de usos y/o coberturas de uso de suelo, son los
que presentaron cambios más notorios.
Durante el periodo 1995-2003 (Cuadro2), la clase que sufre un cambio
más significativo son los cuerpos de agua, dado que paso de 522.36 hectáreas
(ha) a 93.78 ha, lo que equivale a un -82.54% de la superficie original. La
clase pastizal también sufrió un cambio notable, dado que 224.64 ha pasaron
a ser parte del uso agrícola. Para el periodo 2003-2011 la clase agua, pierde
nuevamente una superficie significativa en cuanto a su representatividad
en el área de estudio y a su ubicación espacial original, dado que 18.72 ha
se convirtieron en suelo desnudo y 12.15 ha en pastizales, sin embargo, esta
misma cobertura en el año 2003 era de 93.78 ha, y en el año 2011 se incrementó
a103.32 ha, donde 40.41 ha de suelo desnudo se convirtieron en algún
cuerpo de agua, un fenómeno que se nota claramente en la aparición de una
serie de represas pequeñas, distribuidas a lo largo de la superficie en estudio.
Capítulo II Geoinformática aplicada a la Planificación Urbana 173

Cabe señalar que uno de los cambios de uso de suelo más importantes,
es el crecimiento de la mancha urbana en ciudad Cuauhtémoc, Chihuahua y
colonia Anáhuac, dado que en un lapso de dieciséis años, durante el periodo
de 1995 a 2011, pasó de 3692.79 ha a 4464.9 ha, es decir, se incrementó
772.11 ha lo que equivale a un 20.9% de la superficie original. Este incremento
se presenta de forma gradual, tal y como se muestra en la Figura 2 y
principalmente, sobre el uso de suelo agrícola (Cuadro2 y 3).
Es interesante observar que las zonas de crecimiento urbano son cada
vez más alejadas del centro de la ciudad, lo cual demanda mayor cantidad de
servicios y por tanto más explotación de recursos naturales, en este sentido
habría que prestar especial atención al tipo de crecimiento que se está presentando
en la región, específicamente el corredor Cuauhtémoc- Anáhuac y la
parte sur-este de la ciudad, donde se observa claramente dicho crecimiento.
Figura 2. Tendencias del crecimiento urbano durante el periodo 1995-2011.
Superficie en hectáreas
5000
4000
3000
2000
1000
0
4048.83
3692.79
1995 2003
Años
4464.9
2011
Fuente: Elaboración propia
174
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en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Figura 3. Cartografía de usos y cobertura de suelo para el año 1995
Fuente: Elaboración propia
Figura 4. Cartografía de usus y cobertura de suelo para el año 2003.
Fuente: Elaboración propia
Capítulo II Geoinformática aplicada a la Planificación Urbana 175

Figura 5. Cartografía de usos y cobertura de suelo para el año 2011
Fuente: Elaboración propia
Cuadro 2. Matriz de detección de cambios de usos y coberturas de suelo para
la ciudad de Cuauhtémoc, Chihuahua durante el periodo 1995-2003.
Pastizales
Urbano o
Suelo Cobertura total
Agua Bosque Agrícola
edificado
desnudo año 2 (2003)
Pastizales 5402.25 69.48 5.76 105.66 224.64 135.9 5943.69
Urbano o edificado 0 3692.79 0 0 0 0 3692.79
Agua 3.87 0 86.58 0 0 431.91 522.36
Bosque 49.14 61.92 0 2587.41 18.18 6.84 2723.49
Agrícola 88.74 223.29 1.44 32.49 15008.49 3.33 15357.78
Suelo desnudo 94.95 2.79 0 1.44 2.07 466.74 567.99
Cobertura total año
1 (1995)
5638.95 4050.27 93.78 2727 15253.38 1044.72 28808.1
Fuente: Elaboración propia
176
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Cuadro 3. Matriz de detección de cambios de usos y coberturas de suelo para
la ciudad de Cuauhtémoc, Chihuahua durante el periodo 2003-2011.
Pastizales
Urbano o
Suelo Cobertura total
Agua Bosque Agrícola
edificado
desnudo año 2 (2011)
Pastizales 5619.42 11.7 0 0 8.91 0.18 5640.21
Urbano o edificado 0 4048.83 0 0 0 0 4048.83
Agua 12.15 0 62.91 0 0 18.72 93.78
Bosque 0 6.21 0 2720.79 0 0 2727
Agrícola 0 398.16 0 0 14847.66 7.74 15253.56
Suelo desnudo 4.77 0 40.41 0 0 999.54 1044.72
Cobertura total año 1
5636.34
(2003)
4464.9 103.32 2720.79 14856.57 1026.18 28808.1
Fuente: Elaboración propia
Cuadro 4. Matriz de probabilidad de cambio por clase para el periodo 1995-2003.
Pastizales
Urbano o
edificado
Agua Bosque Agrícola Suelo desnudo Sumatoria
Pastizales 0.909 0.012 0.001 0.018 0.038 0.023 1
Urbano o edificado 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1
Agua 0.007 0.000 0.166 0.000 0.000 0.827 1
Bosque 0.018 0.023 0.000 0.950 0.007 0.003 1
Agrícola 0.006 0.015 0.000 0.002 0.977 0.000 1
Suelo desnudo 0.167 0.005 0.000 0.003 0.004 0.822 1
Fuente: Elaboración propia
Cuadro 5. Matriz de probabilidad de cambio para el periodo 2003-2011.
Pastizales
Urbano o
edificado
Agua Bosque Agrícola Suelo desnudo Sumatoria
Pastizales 0.996 0.002 0.000 0.000 0.002 0.000 1
Urbano o edificado 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1
Agua 0.130 0.000 0.671 0.000 0.000 0.200 1
Bosque 0.000 0.002 0.000 0.998 0.000 0.000 1
Agrícola 0.000 0.026 0.000 0.000 0.973 0.001 1
Suelo desnudo 0.005 0.000 0.039 0.000 0.000 0.957 1
Fuente: Elaboración propia
Capítulo II Geoinformática aplicada a la Planificación Urbana 177

Modelo de predicción de uso y coberturas de suelo
• Cartografías de uso de suelo. Para la aplicación del modelo de predicción
de usos y coberturas de suelo, se elaboraron tres cartografías de usos y
coberturas de suelo (Figuras 3, 4 y 5), en las que se definieron las clases:
agrícola, suelo urbano o edificado, pastizal, bosque, agua y suelo desnudo.
• Cadenas de Markov. Se generaron diagramas de Markov, mediante las
matrices de detección y probabilidad de cambio, en las cuales, se señalan
cada uno de los cambios existentes por clase, en los periodos 1995-2003
y 2003-2011 (ver anexos 2 y 3).
• Mapas de aptitud. A partir de una EMC, se obtuvieron cinco mapas
de aptitud correspondientes a las clases de usos y coberturas de suelo:
agrícola, suelo urbano o edificado, pastizal, bosque y suelo desnudo. En
estos mapas, se resalta la aptitud del territorio para un uso o cobertura
específica, a través de una escala graduada de 0 a 255, donde 0 indica nula
aptitud y 255 la máxima (ver anexos 4 a8).
• Modelo predictivo. El modelo predictivo de usos y coberturas de suelo
basado en la técnica de autómatas celulares, se generó mediante el módulo
CA_MARKOV de Idrisi, el cual no muestra cambios significativos
para las diferentes clases manejadas. Aun así, de acuerdo con esto, en
primer lugar se modeló hacia el año 2011 (Figura 6) y se procedió con
la validación a través del comando validate, obteniendo de esta forma los
resultados del índice de concordancia Kappa, el cual, depende directamente
de Kquantity y Klocation. Por lo anterior y basados en el Cuadro
6, se aceptó el modelo de predicción para el año 2011, dado que el valor
de Kappa obtenido en este modelo fue de 0.98. Por lo tanto, partiendo
del supuesto que las probabilidades de cambio permanecen constantes,
se aplicó el mismo modelo para el año 2019, obteniendo entonces, otra
cartografía de usos y coberturas de suelo con las superficies esperadas
para ese año (Figura 7).
178
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Cuadro 6. Fuerza de concordancia entre mapas
categóricos de acuerdo a los valores de Kappa.
Valores de Kappa Nivel de concordancia
< 0.00 Pobre
0.00 - 0.20 Leve
0.21 - 0.40 Razonable
0.41 - 0.60 Moderado
0.61 - 0.80 Considerable
0.81 - 1.00 Casi perfecto
Fuente: Sousa, S, S Caeiro, y M Painho. «Assessment of map similarity of categorical
maps using kappa statistics, the case of Sado Estuary.» Proceedings of ESIG, 2002: 1-6.
Figura 6. Resultado del modelo de predicción
de usos y coberturas de suelo para el año 2011.
Fuente: Elaboración propia
Capítulo II Geoinformática aplicada a la Planificación Urbana 179

Figura 7. Resultado del modelo de predicción
de usos y coberturas de suelo para el año 2019.
Fuente: Elaboración propia
• Usos de suelo susceptibles a cambio para el año 2019. Una vez obtenido
el modelo de predicción de usos y coberturas de suelo para año
2019, se realizó una tabulación cruzada (Cuadro 7) para determinar las
clases y superficie que pudieran cambiar. En este sentido, se observa que
los pastizales pudieran cambiar 11.52 ha para uso urbano, así como
7.74 ha de suelo desnudo. El modelo de predicción señala que 13.68 ha
pertenecientes a los cuerpos de agua, pudieran convertirse a pastizales, sin
embargo, es difícil atribuirse este cambio a causas antropogénicas, dado
que en los últimos años la región ha sido azotada por fuertes periodos
de sequía, por otro lado, para el resto de los usos de suelo, el modelo no
presenta ningún cambio.
180
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Discusión
El uso de técnicas de fotointerpretación en imágenes digitales, en conjunto
con el uso de SIG, pueden llegar a ser un instrumento de gran utilidad, es el
caso con cambios de uso y cobertura de suelo en un área específica, como se
presenta en este trabajo. Ante esto, autores como Berlanga y Ruiz (2007),
Aguilar et al, (2010), han utilizado técnicas obteniendo resultados satisfactorios
como una metodología viable para evaluar el crecimiento urbano de
las ciudades (Romero y López, 2000), coincidiendo con los resultados de este
trabajo.
El crecimiento urbano de la ciudad de Cuauhtémoc, Chihuahua y colonia
Anáhuac, se ha presentado mayormente a costa del uso de suelo agrícola,
un fenómeno que no ha sido abordado del todo y además, considerado como
una de las variables que fragmenta los ecosistemas, y que en algunos casos
puede incidir sobre la capacidad de abastecimiento de servicios para la población
humana (Martínez y Monroy, 2009).
Cuadro 7. Matriz de detección de posibles cambios de usos y coberturas de
suelo para la ciudad de Cuauhtémoc, Chihuahua durante el año 2011 y el
escenario obtenido para el año 2019.
Pastizales
Urbano o
edificado
Agua Bosque Agrícola
Suelo
desnudo
Cobertura
total año 1
(2011)
Pastizales 5624.82 11.52 0 0 0 0 5636.34
Urbano o edificado 0 4464.9 0 0 0 0 4464.9
Agua 13.68 0 89.64 0 0 0 103.32
Bosque 0 0 0 2720.79 0 0 2720.79
Agrícola 0 0 0 0 14856.57 0 14856.57
Suelo desnudo 0 7.74 0 0 0 1018.44 1026.18
Cobertura total esperada
al año 2019
5638.5 4484.16 89.64 2720.79 14856.57 1018.44 28808.1
Fuente: Elaboración propia
La disminución acelerada de los cuerpos de agua en la zona de estudio,
resalta la vulnerabilidad de la zona agrícola circundante a la mancha urbana
de ciudad Cuauhtémoc y colonia Anáhuac (Ávila, 2008). Esto debido a que
dentro de la región existe una gran cantidad de superficie dedicada para la
agricultura de riego, si los cuerpos de agua superficiales dejan de existir, las
Capítulo II Geoinformática aplicada a la Planificación Urbana 181

aguas subterráneas comienzan a ser explotadas con el objetivo de mantener
la zona productivamente activa. Sin embargo, cuando el agua comienza a
escasear, trae consigo la pérdida del uso de suelo agrícola, de tal forma que si
una superficie se vuelve poco rentable para este uso, lo más probable es que
se convierta en otro y mientras se encuentre más circundante al área urbana,
la probabilidad de cambio para uso urbano es mayor (Tang et al, 2008),
tal y como ocurrió en este trabajo, donde la ciudad consume los usos de suelo
circundantes a ella.
El crecimiento urbano de la ciudad de Cuauhtémoc y colonia Anáhuac,
presenta un crecimiento desordenado en el que se están comprometiendo
las zonas productivamente agrícolas, además ante las presentes temporadas
de sequía los cuerpos de agua se están reduciendo, sin mencionar los efectos
medioambientales que esto pudiera traer (Vásquez et al 2008). Este fenómeno
resalta el uso inadecuado de políticas de planeación, provocando fuertes
impactos sobre el ambiente, pues el sistema urbano en el área de estudio
puede ser considerado como un ecosistema artificial que termina de tipo
“parasito”, debido a que extrae recursos y energía de los ecosistemas vecinos
(Alberto, 2009), degradándolos al punto de hacerlos poco funcionales o en un
caso extremo, acabar con ellos.
Por otra parte la EMC es una parte importante en la elaboración de este
trabajo de investigación, ya que permite determinar la aptitud del territorio
para un uso de suelo específico, como Barredo (1996) señala, son “un conjunto
de técnicas orientadas a asistir en procesos de toma de decisiones” además de ser
considerada como una herramienta de gran utilidad en la elaboración de
políticas de planeación, como puede ser en el ordenamiento ecológico del
territorio, tal y como lo demandan los términos de referencia propuestos por
la Secretaría de Medio Ambiente y Recursos Naturales (SEMARNAT,2010)
en México.
El modelo de simulación de cambio de uso y cobertura de suelo permitió
señalar las tendencias del crecimiento urbano en ciudad Cuauhtémoc y
colonia Anáhuac, de tal forma que es posible señalarlo como una herramienta
de análisis espacial que permite evaluar el impacto de un uso específico sobre
otro, sobre todo cuando se aborda desde una perspectiva geográfica (Henríquez
et al, 2006, Ye y Bai, 2008; Samat, 2009).
La EMC además de permitir obtener mapas de aptitud, resulta ser de
gran utilidad en los modelos de simulación de cambio, ya que como señala
Sandoval (2009), permite limitar “secuencias ilógicas en las proyecciones de los
proceso de cambio”, es decir, especializa una celda para un uso específico, de
182
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

tal forma que el modelo de predicción basado en autómatas celulares aplicado
al área de estudio permitió proyectar el cambio de los usos y coberturas de
suelo en función de criterios observados, apegándolo mucho más a la realidad
(Pascual et al, 2010).
El uso de índice Kappa como parámetro de validez para mapas categóricos
elaborados a partir de capas raster es una técnica muy bien definida
(Barreira et al, 2012), de hecho Santé (2010) hace una revisión exhaustiva al
respecto. Sin embargo, quienes tradicionalmente utilizan esta medida como
forma de cuantificación en la precisión (Pontius y Millones, 2011) sugieren
no seguir utilizando el Kappa tradicional y en su lugar, utilizar aquellos que
contemplan la concordancia en la cantidad y localización de pixeles (Pontius,
2000). Partiendo del supuesto anterior, el modelo de predicción basado en
autómatas celulares, fue aceptado con un alto índice de concordancia Kappa
(0.98) (Sousa et al, 2002).
Debido a que las tendencias de cambio de uso de suelo para el año
2019 resultan ser muy conservadoras, se debe tomar con precaución este resultado,
principalmente por que los cambios señalan mayormente la perdida
de suelo agrícola a causa del crecimiento urbano, de forma que para la
elaboración de políticas de planeación urbana, se deben tomar en cuenta no
solo los resultados del modelo de predicción, sino también las tendencias de
crecimiento reales, las cuales pueden ser observadas en las matrices de transición
(Rogan y Chen, 2004; Jiménez et al, 2011).
A pesar de que las matrices de cambio señalaron que el uso agrícola se
está convirtiendo en uso urbano, el modelo resulto ser muy conservador en
este sentido, de forma que principalmente el suelo desnudo y los pastizales,
pudieran reducir su superficie para el año 2019, degradando como ya se ha
mencionado, al ecosistema natural (Alberto, 2009).
La mancha urbana en el área de estudio está creciendo a costa de diferentes
usos y coberturas de suelo, y principalmente el agrícola, en este sentido,
cabe destacar la importancia de las políticas de planeación urbana, pues pareciera
que no existe restricción alguna para el crecimiento, por lo tanto quizás
habría que revisarlas para comprobar el cumplimiento de la ley o de ser necesario
replantearlas (Palomo et al, 2011; Hewitt et. al., 2012).
Conclusiones
Este trabajo es uno de los primeros en la región, de tal forma que se convierte
en una base para otros trabajos de investigación que pretendan definir
Capítulo II Geoinformática aplicada a la Planificación Urbana 183

principalmente si la pérdida de productividad o uso agrícola de las áreas
circundantes a la ciudad, está relacionado con el crecimiento urbano, dado
que más allá de esto, quizás no sea que el terreno pierda funcionalidad, sino
que existen factores de índole social en las que los dueños de esas tierras esta
obligados a venderlas a fraccionadoras o personas con mayor oportunidad de
adquisición. Además de estudios en los que se mida el efecto del crecimiento
urbano hacia el medio ambiente, principalmente en términos de pérdida de
recursos naturales y recursos financieros, ya que de alguna manera, la tierra le
permite al hombre trabajarla para de allí satisfacer sus necesidades.
El análisis espacial del cambio de uso y cobertura de suelo, es una técnica
de gran utilidad cuando se trata de cuantificar el grado de conversión
ambiental, más aun cuando se integra toda la información en tecnologías con
gran capacidad para el análisis, como lo son el caso de los SIG. Específicamente,
en el caso del área urbana de ciudad Cuauhtémoc, Chihuahua y colonia
Anáhuac, se puede observar que se está expandiendo considerablemente
principalmente a causa de usos de suelo agrícola, de forma que compromete
la producción de alimentos y de alguna forma, actúa como coautor en la pérdida
de empleos destinados al campo.
La integración de modelos predicción de uso de suelo con técnicas de
EMC en conjunto con los SIG, resultan ser herramientas potentes en la administración
del territorio y sobre todo, en el análisis retrospectivo, así como
el diagnóstico y pronostico del estado actual de una superficie determinada.
Es decir, se evalúan el pasado, el presente y se pronostica el futuro de cierta
situación. Como lo fue en el caso de este trabajo, en el que se observa un incremento
considerable de la mancha urbana durante el periodo 1995-2011,
además de establecer una posibilidad de cambio para usos de suelos específicos,
aunque este último resultado, debe ser tomado con reserva, dado que se
sabe que nadie es capaz de estar al tanto del comportamiento exacto de las
cosas en un futuro próximo.
Se debe destacar que el objetivo principal de este estudio no es abordar
una temática ambiental, sin embargo, puede ser un trabajo de referencia
para la investigación en dicha área, dado que es sabido que los sistemas urbanos
actúan como consumidores de energía en ecosistemas cercanos y como
en este trabajo resulto, se está acabando principalmente con zonas para uso
agrícola, fragmentando el paisaje y dejando algunos otros ecosistemas aislados,
como los son los pastizales y en menor medida los bosques.
A pesar de que el modelo de predicción de usos y coberturas de suelo
resulto ser muy conservador, permite señalar las tendencias del crecimiento
184
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

urbano sobre la superficie y aunque los resultados deben tomarse con reserva,
señalan cuales podrían ser los efectos posibles de seguir con los patrones de
crecimiento actual, que de forma segura continuarán degradando aún más, el
ecosistema natural.
Si bien, los resultados de este trabajo señalan los patrones de expansión
urbana, deja algunas incertidumbres sobre los impactos posibles de esto, por
lo que se debe reconsiderar su utilización en el desarrollo de nuevas investigaciones
que evalúen dichos efectos, sobre todo, para el apoyo de políticas
públicas de planeación, en las que no se comprometan los recursos naturales.
Por último, a pesar de que se destacan las problemáticas actuales en
cuanto a cambio de uso y coberturas de suelo, así como la perdida de zonas
agrícolamente productivas debido al crecimiento urbano, pareciera no
haber regulación en este proceso, por lo que es de suma importancia que
los planificadores de la ciudad asuman un compromiso para el desarrollo de
la misma, sobre todo, en actividades que permitan formar sinergias entre la
sociedad, el medio ambiente y los sistemas económicos, debido a que un
crecimiento desordenado afecta directamente a estos sectores, dicho de otra
manera, se establezcan mecanismos para un desarrollo regional sustentable.
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Capítulo II Geoinformática aplicada a la Planificación Urbana 189

Anexo 1
Secuencia metodológica
Definición de usos y coberturas
de suelo para los años
1993, 2000 y 2010.
Clases manejadas: agrícola, uso urbano o edificado, suelo desnudo,
cuerpos de agua, bosque y pastizales.
Fotointerpretación Software SIG ArcMap 9.3
Probabilidades de cambio
Cadenas de Markov
Evaluación MultiCriterio
(EMC)
Factores
- Red vial principal
- Pendientes
- Ganancias de superficie
para cada uso de suelo
Limitantes
- Área natural protegida
- Red hidrográfica
Escenarios futuros
Modelo de autómatas
celulares
Validación del modelo
Índice Kappa estandarizado
Integración de Klocation y
Kquantity
Fuente: Elaboración propia
190
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Anexo 2. Diagrama de la matriz de Markov correspondiente al periodo
1995-2003. Lo números dentro del paréntesis señalan la superficie de cambio
en hectáreas, mientras que los números anteriores, señalan la probabilidad
de cambio de clase.
0.005 (2.79)
0.023 (61.92)
Urbano
o edificado
0.015 (223.29)
0.012 (69.48)
0.002(32.49)
Bosque
0.018 (105.66)
0.018 (49.14)
Pastizales
0.006 (88.74)
0.003 (6.84) 0.003 (1.44)
0.023 (135.9)
0.827(431.91)
Suelo desnudo
0.0002 (3.33)
0.007(18.18)
Agrícola
0.167 (94.95)
0.007(3.87)
Agua
0.038 (224.64)
0.0001 (1.44)
0.001(5.76)
0.004(2.07)
Anexo 3. Diagrama de la matriz de Markov correspondiente al periodo 2003
- 2011. Lo números dentro del paréntesis señalan la superficie de cambio en
hectáreas, mientras que los números anteriores, señalan la probabilidad de
cambio de clase.
0.002 (6.21)
Urbano
o edificado
0.026 (398.16)
0.002 (11.7)
Bosque
0.005 (4.77)
Pastizales
0.003 (1.44)
0.130 (12.15)
Suelo desnudo
0.039 (40.41)
Agua
0.2 (18.72)
0.001(7.74) 0.002 (8.91)
0.007(18.18)
Agrícola
0.004(2.07)
Capítulo II Geoinformática aplicada a la Planificación Urbana 191

Anexo 4. Mapa de aptitud para uso agrícola.
Fuente: Elaboración propia
Anexo 5. Mapa de aptitud para uso urbano.
Fuente: Elaboración propia
192
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Anexo 6. Mapa de aptitud para cobertura de suelo desnudo.
Fuente: Elaboración propia
Anexo 7. Mapa de aptitud para cobertura de bosque.
Fuente: Elaboración propia
Capítulo II Geoinformática aplicada a la Planificación Urbana 193

Anexo 8. Mapa de aptitud para cobertura de pastizal.
Fuente: Elaboración propia
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

CAPÍTULO III
Geoinformática aplicada
a los procesos de erosión y degradación en suelos
Introducción
Responsable: Luis Carlos Alatorre Cejudo
La erosión puede definirse como un proceso complejo que incluye
el desprendimiento, remoción y transporte de partículas de
suelo o material rocoso por parte de los agentes erosivos (agua,
viento, gravedad). En un sentido geomorfológico, el término
erosión (y los términos asociados de remoción y transporte) se
utiliza habitualmente en referencia a una unidad paisajística
concreta, como por ejemplo una ladera o una cuenca. Cuando el
transporte de las partículas erosionadas se produce más allá de la unidad donde
ha tenido lugar la erosión, es costumbre no utilizar el término erosión (o
transporte) y pasar a hablar de producción de sedimento (Alatorre y Beguería,
2009; Alatorre, 2010).
La erosión y la producción de sedimento se cuentan entre los procesos
geomorfológicos de mayor riesgo potencial debido a su gran extensión super-
195

ficial, y se reconocen como una cuestión clave para la conservación del medio
ambiente en el siglo XXI. Se estima que una sexta parte del suelo mundial se
encuentra afectada por la erosión hídrica acelerada (Walling y Fang, 2003).
Las modificaciones ambientales inducidas por el hombre a escala global han
sido causa de un incremento espectacular de la erosión y la producción de
sedimento en muchas partes del mundo. Alrededor de 1094 millones de hectáreas
se encuentran amenazadas por la erosión como consecuencia directa
de las acciones humanas (Walling y Fang, 2003). Entre éstas se encuentran la
deforestación y remoción de la cubierta vegetal (43%), el sobrepastoreo (29%),
la gestión inapropiada de la tierra agrícola (24%) y la sobreexplotación de la
vegetación natural (4%).
Las consecuencias de la erosión del suelo y la producción de sedimento
tienen lugar tanto en el sitio donde se genera como fuera de él. Uno de los
efectos negativos más importantes se presenta en los suelos agrícolas, donde
la redistribución y pérdida de suelo, así como la ruptura de la estructura y el
descenso del contenido de materia orgánica y nutrientes hace que se reduzca
la profundidad cultivable y la fertilidad del suelo, promoviendo la dependencia
de los fertilizantes e incluso el abandono de terrenos agrícolas. La producción
de sedimento y su depósito, a su vez, alteran el funcionamiento de los ríos y
la capacidad de retención de las zonas inundables, realzando el riego de inundaciones.
Además, la colmatación de los embalses es un grave problema ambiental
ya que acorta significativa la vida útil de los mismos. Los sedimentos
también son una fuente importante de contaminación a través de la fijación
de agroquímicos, incrementando los niveles de nitrógeno y fósforo en el agua
y causando su eutrofización.
La investigación aplicada sobre la erosión ha conocido un importante
avance en los últimos años gracias a la incorporación de modelos de simulación
numérica por computador. Estos modelos permiten evaluar espacialmente la
ocurrencia de los procesos de erosión, analizar su evolución temporal y simular
los efectos de cambios en las variables climáticas y paisajísticas como por
ejemplo en el uso del suelo. Muestra del interés sobre los modelos de erosión
y producción de sedimento es su adopción por parte de las administraciones
públicas, las cuales se han encargado del desarrollo y aplicación de este tipo de
modelos. Ese es el caso, por ejemplo, de la Agencia de Protección Ambiental
(USEPA) y del Departamento de Agricultura (USDA) de los EEUU. Otras
agencias similares en la UE también han desarrollado modelos de erosión,
como por ejemplo EUROSEM (Morgan et al., 1998), WATEM/SEDEM
(Van Oost et al., 2000; Van Rompaey et al., 2001), RHINEFLOW (Assel-
196
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

man et al., 2003) y PESERA (Kirkby et al., 2000). El desarrollo histórico de
los modelos de erosión en la UE difiere del que se ha dado en EEUU, existiendo
dos vertientes muy claras ( Jetten y Favis-Mortlock, 2006): i) la adaptación
de modelos existentes que utilizan en esencia el concepto de la Ecuación
Universal de Pérdida de Suelo (USLE, Wischmeier y Smith, 1978); y ii) el
desarrollo de nuevos modelos basados en eventos. Las distintas condiciones
de usos del suelo, con grandes monocultivos en EEUU en comparación con
la diversidad de usos en la UE, explican que en la UE los modelos diseñados
tienden a distribuir espacialmente el territorio mientras que los norteamericanos
tienden a agregarlo.
A pesar del desarrollo de nuevas herramientas de modelización, existen
dificultades para la utilización de los modelos de erosión, debido en parte a la
heterogeneidad de las propuestas existentes. Los distintos modelos se diferencian
en aspectos importantes de cara a su aplicación como la naturaleza de los
procesos que incluyen, su formalización matemática, la representación espacial
y temporal, los requerimientos de información y de tiempo de computación,
etc. También difieren en el tipo de público al que van orientados, o dicho
de otro modo el nivel de conocimientos técnicos que requieren del usuario.
Así, en este capítulo se presenta un trabajo desarrollado en la Licenciatura
en Geoinformática, de la Unidad Multidisciplinaria de la UACJ en
Cuauhtémoc, Chihuahua, en el cual se implementa un modelo empírico para
determinar la erosión potencial en una cuenca hidrográfica de la región central
de Chihuahua.
En este capítulo se presenta el siguiente trabajo: Rodríguez Caraveo
Alan Joaquín, Alatorre Cejudo Luis Carlos, Bravo Peña Luis Carlos y Wiebe
Quintana Lara Cecilia (2013). Aplicación de un modelo empírico para determinar
la erosión potencial en la cuenca de La Laguna De Bustillos, Chihuahua,
México.
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Capítulo III Geoinformática aplicada a los procesos de erosión y degradación en suelos 197

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GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Aplicación de un modelo
empírico para determinar
la erosión potencial en la cuenca de la Laguna
Bustillos, Chihuahua, México
Introducción
En la actualidad, el aumento de la población y el desarrollo
económico han provocado un deterioro en la calidad de nuestros
ecosistemas. Se ha experimentado una explotación intensificada
de los recursos y sistemas naturales para soportar la
producción agrícola, ganadera y forestal, para proporcionar
agua para el consumo humano, para suplir las necesidades de
los procesos industriales y para los atractivos paisajísticos que
incrementan el turismo y las actividades recreativas (Tenhunen, 1999). Se conocen
los efectos que provoca exceder el umbral de sostenibilidad por acción
humana (cambio climático, sequías y erosión del suelo) y se desconocen los
efectos a diferentes escalas, tanto espaciales como temporales. El deterioro de
la tierra o desertificación es el problema ecológico contemporáneo de mayor
importancia en los países en desarrollo (Duarte, 1990). Se estima que una sexta
parte del suelo mundial se encuentra afectada por la erosión hídrica (Walling
& Fang, 2003). De acuerdo con estimaciones hechas por la Organización
de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación (FAO), debido a
199

la desertificación, cada año dejan de ser productivas de seis a siete millones de
hectáreas en el mundo, y a este ritmo, en menos de 200 años el hombre habrá
agotado todas las tierras productivas del planeta (Duarte, 1990).
La pérdida de suelo y sus impactos asociados es también uno de los problemas
ambientales actuales más importantes y menos conocidos (Lal, 1997;
Schlesinger, 1997). La erosión puede definirse como el proceso de desprendimiento
y transporte del suelo o material rocoso desde cualquier parte de
la superficie de la tierra por parte de los agentes erosivos (Foster & Meyer,
1977). Estos agentes pueden ser agua, viento y gravedad. Desde hace aproximadamente
450 millones de años ha ocurrido el proceso de la erosión, donde
el suelo es transportado a la misma tasa a la que este se forma en condiciones
naturales, esto se le denomina erosión tolerable. Mientras que la erosión acelerada
es el resultado de algunas acciones humanas como el mal uso del suelo
agrícola, la deforestación o el sobre pastoreo, dejando al suelo vulnerable a ser
erosionado por los agentes erosivos.
La erosión tiene efectos tanto en el área donde se genera como fuera
de la misma. Uno de los efectos negativos más importantes se presenta en los
suelos agrícolas, donde la redistribución y pérdida de suelo, así como la ruptura
de la estructura y el descenso del contenido de materia orgánica y nutrientes
hace que se reduzca la profundidad cultivable y la fertilidad del suelo, promoviendo
la dependencia de los fertilizantes e incluso el abandono de terrenos
agrícolas (Alatorre & Beguería, 2009). También este efecto es el causante de la
eutrofización, ya que incrementa los niveles de nitrógeno y fosforo en el agua
a través de agroquímicos utilizados en las parcelas agrícolas, siendo así una
fuente importante de contaminación. La desertificación es principalmente
provocada por causas inducidas, la falta de concientización, falta de educación
y el uso irracional de los recursos naturales (Sánchez, Sánchez, Garatuza, &
Alatorre, 2007).
Existen una amplia variedad de metodologías para el estudio de la erosión
del suelo, algunas basadas en observaciones en campo y otras en los factores
que influyen en este proceso. Las investigaciones acerca del riesgo de
erosión se iniciaron desde las primeras décadas del siglo XX. La aplicación de
modelos de simulación numérica por computador, es la que ha proporcionado
más avances para entender este fenómeno. Estos modelos permiten hacer un
análisis de la evolución temporal, simular los efectos a diferentes escalas, así
como evaluar la ocurrencia de los procesos de erosión. En algunos casos, los
modelos están diseñados para distribuir espacialmente el territorio mientras
que otros tienden de agregarlo.
200
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Las administraciones públicas son las que muestran mayor interés sobre
la aplicación y el desarrollo de este tipo de modelos. Tal es el caso de la
Agencia de Protección Ambiental (USEPA) y el Departamento de Agricultura
(USDA) de los Estados Unidos. Los modelos desarrollados en Europa difieren
de dos vertientes, los ya existentes que utilizan el concepto de la Ecuación
Universal de Perdida de Suelo (USLE (Wischmeier & Smith, 1978)) y de los
desarrollados basados en eventos. Cada modelo se adapta a las condiciones que
existen en el área de estudio, como por ejemplo la diversidad de usos de suelo.
Una de las dificultades que existen para la utilización de los modelos,
es debido en parte a su heterogeneidad. Algunos aspectos que los diferencian
son la formalización matemática, requerimientos de información, representación
espacio-temporal y el tipo de público para el que están diseñados. Por
ello, la elección del modelo depende de los objetivos y las características del
área de estudio y no se puede hacer una elección a priori (Sánchez, Sánchez,
Garatuza, & Alatorre, 2007). Existen dos vertientes en cuanto a modelos para
estimar la erosión, modelos cualitativos y cuantitativos. Los cualitativos expresan
formas, grados y rangos de erosión. Mientras que los cuantitativos son
de evaluación directa e indirecta. Dependiendo de la forma matemática que
adopta la descripción de los procesos físicos que se simulan, los modelos de
erosión pueden ser clasificados dentro de tres categorías (Merritt, 1984): i)
empíricos, ii) conceptuales, y iii) de base física. Estos últimos comprenden los
modelos de evaluación indirecta.
Los modelos empíricos generalmente son los más sencillos, esto debido
a que los requerimientos de información son menos estrictos. Se basan en
análisis estadísticos de un conjunto de observaciones. En este estudio se eligió
utilizar un modelo empírico (Ecuación Universal de Perdida de Suelo Revisada
o RUSLE) debido a la escasez de información y recursos para utilizar
otros modelos. Estos modelos utilizan procedimientos de inferencia estadística
para su formulación matemática, basados en la recolección de información
cuantitativa a partir del monitoreo en campo. A diferencia de la USLE que se
diseñó para usos de suelo agrícolas, la RUSLE fue extendida a analizar otros
usos de suelo.
En México, tan solo la erosión hídrica afecta al 85% de su territorio
(Sánchez, Sánchez, Garatuza, & Alatorre, 2007), se presenta con mayor magnitud
en regiones de baja precipitación y/o alta densidad de población. Dentro
de estas regiones se encuentra Chihuahua, Sonora, Baja California Norte y
Baja California Sur, en esta región la superficie con procesos de erosión es de
49.5 miles de hectáreas y totalmente erosionada 2.8 miles de hectáreas (Be-
Capítulo III Geoinformática aplicada a los procesos de erosión y degradación en suelos 201

cerra, 1998). Las dificultades que enfrenta el país para combatir el deterioro
de los ecosistemas tienen origen principalmente en factores socioeconómicos.
Existen pocos estudios enfocados a analizar la erosión hídrica en el país. Por
ello se eligió utilizar el modelo empírico RUSLE, para modelizar por medio
de Sistemas de Información Geográfica (SIG) áreas potenciales a ser erosionadas
en la cuenca Laguna de Bustillos en el municipio de Cuauhtémoc,
Chihuahua. En esta cuenca los factores que provocan la aceleración de este
fenómeno están presentes en el área de estudio, por lo que puede tener áreas
potenciales a ser erosionadas.
MATERIALES Y MÉTODOS
Área de estudio
La cuenca de la Laguna de Bustillos, se localiza en el municipio de Cuauhtémoc,
Chihuahua, contenida en las coordenadas 28 13’19’’ y 28 59’35’’ latitud
norte y 106 34’39’’ y 107 10’33’’ longitud oeste, teniendo como área total 2,035
km 2 (Figura 1).
Se encuentra rodeado por las Sierras de San Juan, Sierra Azul, Chuchupate,
Salitrera, Rebote y Pedernales, dando origen a un relieve muy irregular.
La planicie de la cuenca presenta una elevación de 2000 m.s.n.m., se
encuentra compuesta por capas sedimentarias continentales: conglomerados,
depósitos lacustres, depósitos de pie de monte y aluviales. Las sierras que lo
rodean presentan un promedio de 2400 m.s.n.m. y en cuanto a litología se
refiere están formadas principalmente por rocas ígneas extrusivas-ignimbritas,
riolitas, dacitas, andesitas y basaltos. (Comisión Nacional del Agua: CONA-
GUA, 1991).
En el área de estudio se tiene una precipitación media anual de 415.7
mm, así como clima semi-seco templado con una temperatura media anual de
14.6⁰C a lo largo del año (CONAGUA, 2010).
Los usos de suelo con mayor porcentaje de ocupación en el área de estudio
de acuerdo al mapa de usos y coberturas de suelo desarrollado por Erives,
y otros (2012) son los siguientes: Agricultura de anuales (33%), Asociación
Pino-Encino (23%) y pastizales (24%) (Tabla1, Figura 2).
\
202
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Figura 1. Localización de la Cuenca Laguna
de Bustillos en un Modelo Digital del Terreno.
Tabla 1. Ocupación cada uno de los usos y coberturas de suelo en la cuenca
Laguna de Bustillos.
Categoría Área Km 2 %
Agricultura de anuales 1084.57 32.94
Asentamientos Humanos 89.86 2.73
Asociación Pino-Encino 762.88 23.17
Bosque de pino 151.71 4.61
Cuerpos de Agua 108.59 3.30
Encinar Perturbado 2.67 0.08
Huertas de Manzana 69.94 2.12
Matorrales 82.13 2.49
Pastizales 801.35 24.34
Suelo desnudo 139.06 4.22
Total 3292.75 100.00
Capítulo III Geoinformática aplicada a los procesos de erosión y degradación en suelos 203

Figura 2. Mapa de cobertura y usos del suelo (Bravo, Díaz Caravantes, Alatorre
Cejudo, Sanchez, & Aguilar, 2012).
Ecuación Universal de Pérdida de Suelo Revisada (RUSLE)
Para la estimación de la erosión potencial se aplicó la Ecuación Universal
de Perdida de Suelo Revisada RUSLE; (Renard, Foster, Weesies, & Porter,
1991). La cual consiste en una multiplicación simple de cinco factores. Es un
modelo aplicado a la escorrentía superficial. En el cual los factores tienen una
relación directa con el desprendimiento de partículas, como lo son las características
del suelo, la cobertura y usos del suelo, precipitación y el relieve.
Donde R es el factor de erosividad de la lluvia-escorrentía (MJ mm/ha
h año), el cual considera el poder erosivo del impacto de la gota de lluvia y de
la escorrentía, K es el factor de erodibilidad del suelo (ton ha h/ha MJ mm)
bajo condiciones estables, C es el factor relativo al efecto de la cubierta vegetal
(1)
204
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

y el uso del suelo sobre la erosión (adimensional), LS es el factor topográfico
(adimensional), el cual considera los efectos de la longitud de la ladera y la
pendiente en el proceso erosivo, y, finalmente P es un factor relacionado con
las practicas del manejo del suelo.
El factor R es el producto de las energías cinéticas de las tormentas con
una duración máxima de 30 minutos que ocurren a lo largo de un año, se estima
a partir de la relación:
(2)
Donde:
E= energía cinética total de una tormenta i.
I30= intensidad máxima de una lluvia en 30 minutos.
j= número de tormentas en un periodo de años N.
La energía cinética de una tormenta está en función de la cantidad de
lluvia caída y de las intensidades (I) en cada intervalo. La energía de la lluvia
está directamente relacionada con la intensidad de la lluvia por la expresión
(Foster et al., 1981):
Donde e m
tiene unidades de MJ/ha mm. Así la energía cinética de una
tormenta EI 30
se calcula a través de la relación:
(4)
Donde v r
es el volumen de lluvia (mm) para cada fracción de la tormenta
donde I es constante.
Dado que en la región solo se cuenta con datos diarios de precipitación,
se ha optado por desarrollar un modelo de regresión lineal para estimar el factor
R utilizando la base de datos desarrollada por Sánchez, Sánchez, Garatuza,
y Alatorre (2007; Tabla 2) para la cuenca del Río Mátape, Sonora, México,
seleccionando los datos de precipitación media diaria (Figura 3) y el valor de
R-Diario para la construcción del modelo.
Una vez obtenida la ecuación matemática que relaciona los valores de
R-Diario y precipitación media diaria, se procedió a realizar una cartografía
de la precipitación media diaria para el área de estudio, se utilizaron los datos
(3)
Capítulo III Geoinformática aplicada a los procesos de erosión y degradación en suelos 205

propuestos por Téllez, Hutchinson, Nix, y Jones, (2011), el cual utiliza valores
puntuales mensuales promedio de la precipitación a una resolución espacial
de 1 km 2 .
El algoritmo que utilizan estos autores, interpola los datos puntuales de
forma progresiva suave y no abrupta con base en el incremento o decremento
de la elevación y un intervalo de error entre 8.8-13.9%.
La precipitación media diaria dentro de la cuenca es de 0.9-1.2 mm.
Luego se calculó el factor R por medio de la ecuación obtenida mediante el
modelo de regresión lineal (Figura 4).
El modelo empleado para obtener los valores del factor R para el área de
estudio mostró un buen grado de ajuste, tal y como lo muestra el valor de R² =
0.9952 (Figura 4). Para obtener RD para la cuenca Laguna de Bustillos, a los
datos de precipitación diaria se les aplico la siguiente ecuación:
(5)
Donde PMD es la Precipitación media diaria.
Tabla 2. Datos de las estaciones climatológicas y valores del factor R (Modificado
de Sánchez, Sánchez, Garatuza, y Alatorre, 2007).
Nombre
PMD
(mm)
R-Diario
La Colorada 0.97 83.90
Mazatlán 1.19 102.67
Guaymas 1.55 146.04
Nacori Grande 1.06 96.63
Punta de Agua 0.68 55.48
Torres FF. CC 0.97 85.66
Francisco 1.60 156.10
Pueblo de Álamos 1.41 131.34
Tecoripa 1.31 122.21
Punta de Agua 0.85 72.99
Mátape 1.14 101.12
Cobachi 1.63 156.19
La Misa 1.69 165.24
San José de Pimas 1.10 100.17
206
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Figura 3. Precipitación media diaria (elaborado a partir de los datos de precipitación
media de Téllez, y otros, 2011).
R. Diario
160.00
140.00
120.00
100.00
80.00
60.00
40.00
20.00
0.00
0.00 0.50 1.00 1.50 2.00
Precipitación media diaria (mm)
Figura 4. Modelo de regresión lineal.
Capítulo III Geoinformática aplicada a los procesos de erosión y degradación en suelos 207

El factor de erodibilidad del suelo K mide la resistencia del suelo a la
erosión, considerando la información textural, contenido de materia orgánica,
y permeabilidad de los suelos en la cuenca. Para el cálculo de este factor hay
que acudir a medidas experimentales en parcelas durante varios años, con el
fin de estimar la intensidad y frecuencia de las tormentas, el cálculo se puede
simplificar mediante simuladores de lluvia (Wischmeier & Cross, 1971).
Algunos autores llegaron a la conclusión de que el factor K puede ser
calculado en función de propiedades del suelo por medio de ecuaciones de regresión
múltiples. Entre ellos están Wischmeier y Cross (1971), que simplificaron
un cálculo de la erodibilidad utilizando un simulador de lluvia. Llegando
a obtener la ecuación de regresión empleando algunos parámetros físicos
(Tablas 3 y 4):
Donde T es el parámetro de textura de los 15 cm superficiales, MO es
el contenido de arcilla (%), E es el parámetro de estructura, y P el parámetro
de permeabilidad.
(7)
Donde L+Armf representan limo mas arena muy fina (0.1-0.002 mm), y
Ac es arcilla (

Tabla 4. Valores de permeabilidad para la estimación del factor K.
Parámetro de permeabilidad referido a todo el perfil
cm/h
1 Rápida a muy rápida 12.5-25
2 Moderadamente rápida 6.2 -12.5
3 Moderada 2.0 - 6.2
4 Moderadamente lenta 0.5 - 2.0
5 Lenta 0.12- 0.5
6 Muy lenta

Tabla 6. Valores para el factor C asignados a cada categoría de usos de suelo.
Categoría
Factor C
Agricultura de Anuales 0.040
Asentamientos Humanos 0.000
Asociación Pino-Encino 0.012
Bosque de Pino 0.012
Cuerpos de Agua 0.000
Encinar Perturbado 0.034
Huertas de Manzana 0.041
Matorrales 0.170
Pastizales 0.040
Suelo desnudo 0.450
El factor LS es la representación espacial de la variabilidad de erosión
causada por la topografía, L es el factor de la medida de longitud de pendiente,
mientras que S es la pendiente proporcional. Para estimar estos factores, los
datos requeridos son un Modelo Digital de Elevación (MDE), un mapa parcelario
del área de estudio y las vías de comunicación, y el software WaTEM/
SEDEM, El cual utiliza un algoritmo propuesto por Desmet y Govers (1996)
que consiste en determinar la longitud de pendiente pixel por pixel y así poder
inferir la dirección y velocidad de la escorrentía. La ecuación que utiliza este
algoritmo es la siguiente:
(8)
Dado que en el área de estudio no se cuenta con prácticas o manejos del
suelo, se decidió darle valor de 1 al factor de prácticas del suelo P.
Análisis espacial de las tasas de erosión: porcentajes de ocupación,
usos de suelo y disección vertical.
Una vez que se obtuvo el mapa de erosión potencial por medio de la RUSLE,
se procedió a hacer una reclasificación en rangos de erosión propuestos por
Sánchez, Sánchez, Garatuza, y Alatorre (2007) (Tabla 8). Una vez que se obtuvo
la distribución espacial de cada uno de los rangos de erosión, se hizo un
análisis de los porcentajes de área que ocupan cada una de las categorías, para
así identificar el grado de erosión que predomina en el área de estudio.
210
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Por otra parte se hizo un análisis de los valores medios de erosión que
predominan en cada una de las categorías de uso y cobertura de suelo presente
en el área de estudio, para así determinar cuales categorías son las que tiene
tasas de erosión elevadas y relacionar la erosión potencial con el uso y cobertura
del suelo.
Finalmente se hizo un análisis por medio de la disección vertical (DV).
El mapa de disección vertical fue proporcionado por Alatorre, y otros, (en
preparación) (figura 5, Tabla 7), en este mapa se ilustran las categorías superiores
de los tipos de relieve según la clasificación morfométrica por niveles de
disección vertical (Priego, Bocco, Mendoza, & Garrido, 2010), derivadas de
un modelo digital de terreno.
Tabla 7. Clasificación morfométrica por niveles de disección vertical.
No.
Descripción de disección vertical
1 Planicies
2 Planicies sub horizontales
3 Planicies onduladas medianamente diseccionadas
4 Planicies onduladas fuertemente diseccionadas
5 Planicies acolinadas ligeramente diseccionadas
6 Planicies acolinadas medianamente diseccionadas
7 Planicies acolinadas fuertemente diseccionadas
8 Lomeríos ligeramente diseccionados
9 Lomeríos medianamente diseccionados
10 Lomeríos fuertemente diseccionados
11 Montañas ligeramente diseccionadas
12 Montañas medianamente diseccionadas
13 Montañas fuertemente diseccionadas
Capítulo III Geoinformática aplicada a los procesos de erosión y degradación en suelos 211

Figura 5. Mapa de disección vertical
(descripción de las categorías en el cuadro 7).
Tabla 8. Rangos de medida de la erosión potencial mediante la RUSLE.
RESULTADOS
Rangos en ton ha -1 año -1 Erosión potencial
20 Muy alta
Factor R
El resultado de aplicar la el modelo de regresión lineal entre los valores de
R-Diario y la precipitación media diaria para la cuenca de la Laguna Bustillos
212
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

se muestran en la figura 6 (factor R). Los valores del factor de erosividad obtenidos
se encuentran entre los rangos de 77 a 99 MJ mm/ha h año (Figura
5), los valores más elevados se localizan principalmente al noreste de la cuenca,
y los valores más bajos en el fondo del valle. Analizando la variación mensual
de la precipitación (Tabla 9), cabría esperar que los valores del factor R más
elevados se concentran en los meses de Julio, Agosto y Septiembre, por ser
los que cuentan con mayor precipitación según la base de datos elaborada por
(Téllez, Hutchinson, Nix, & Jones, 2011) como se muestran en el cuadro 7.
Tabla 9. Precipitación
mínima, máxima
y media mensual en
la cuenca de la laguna
Bustillos.
Mes Min Max
Precipitación
media
Enero 6 15 11.45
Febrero 4 14 7.34
Marzo 2 8 5.71
Abril 3 10 6.75
Mayo 8 19 12.06
Junio 27 59 38.30
Julio 97 152 120.40
Agosto 109 148 125.72
Septiembre 75 107 88.38
Octubre 22 32 26.36
Noviembre 9 14 11.62
Diciembre 8 17 12.29
Figura 6. Factor R.
Factor K
Los valores obtenidos del factor K reflejan la susceptibilidad que tiene el
suelo para ser desprendido por el agente erosivo, en este caso refiriéndonos
principalmente a la escorrentía superficial.
La distribución espacial de los valores más altos sobre la cuenca no sigue
un patrón en específico (Figura 7). Los suelos con alto contenido de arcilla generalmente
tienen valores bajos de K, aproximadamente de 0.05-0.15, mien-
Capítulo III Geoinformática aplicada a los procesos de erosión y degradación en suelos 213

tras que los suelos de textura gruesa (arenosos) los valores son moderados,
los suelos de textura media (franco limoso) son medios, y los suelos con alto
contenido limoso son los que se desprenden más fácilmente, con valores más
altos de K según (Institute of Water Research (2013).
Figura 7. Factor K.
Factor C
El factor C representa el efecto de las plantas y la cobertura, biomasa y las
actividades perturbadoras del suelo en la erosión. Los valores de este factor
indican el grado en el que reduce el impacto directo de las gotas de lluvia al
suelo y la velocidad de la escorrentía. Los usos de suelo, como el denominado
agricultura de anuales, aparte de cubrir casi por completo las llanuras y lomeríos
de la cuenca (33%), son los que cuentan con un valor en el factor C más
alto (figura 8), los valores oscilan entre 0-0.45 del factor C, donde por ejemplo,
existen zonas en la que el efecto del factor R (por mencionar uno de los cinco
factores) sería reducido hasta un 45% por contar con mayor cobertura de biomasa
durante los periodos de lluvia más intensos. Se observa que los valores
más bajos del factor C se localizan principalmente en el valle de la cuenca y
214
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

en los límites de la Laguna de Bustillos, esto debido a la presencia de una muy
buena cobertura vegetal.
Figura 8. Factor C.
Factor LS
El factor LS representa la longitud de pendiente y la pendiente proporcional,
en la cuenca Laguna de Bustillos la distribución espacial de los valores más
altos de este factor obtenidos por la ecuación de Desmet y Govers (1996), se
encuentran principalmente las sierras que delimitan la cuenca de la Laguna
Bustillos, donde el relieve es más accidentado, lo cual da mayor probabilidad
a que la erosión se presente con mayor severidad en estas zonas, esto debido
a que las pendientes pronunciadas aceleran la velocidad de la escorrentía y
aumentando la probabilidad de que las partículas del suelo sean desprendidas
durante el recorrido de la escorrentía (Figura 9).
Capítulo III Geoinformática aplicada a los procesos de erosión y degradación en suelos 215

Figura 9. Factor LS.
Aplicación de la ecuación universal de pérdida de suelo revisada
RUSLE y análisis espacial de las tasas de erosión
El resultado de multiplicar todos los factores que integran la RUSLE se observa
en el mapa de erosión potencial (Figura 10). Mediante el análisis de la
distribución espacial de las categorías de erosión se observa que casi el 90% de
los valores se encuentran concentrados en los rangos 1, 2 y 3 (Tabla 10), siendo
los rangos 5 y 6 los que ocupan menor porcentaje del área de estudio.
Una vez obtenido el mapa por rangos se encontró que los valores correspondientes
a los rangos de erosión alta y muy alta van asociados a las zonas
con mayor altitud y mayor pendiente, a su vez se encontró que la zona de erosión
potencial muy baja se distribuye a lo largo del profundo valle.
216
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Figura 10. Erosión potencial.
En el análisis de erosión potencial por usos y cobertura de suelo (Figura
11) se observó que los usos y coberturas con menor erosión potencial fueron
agricultura de anuales y pastizales con valores erosión muy baja. Los usos que
presentan menos presencia de erosión potencial por su bajo porcentaje de ocupación
en el área de estudio son, por mencionar algunos, asentamientos humanos
y encinar perturbado. Los usos con tasas de erosión más elevadas fueron
asociación pino-encino y bosque de pino, los cuales se localizan en las zonas altas
de la sierra que circunda la zona de estudio, además de elevadas pendientes.
Tabla 10. Porcentaje de ocupación de los rangos de erosión potencial.
Valor Área Km 2 %
Muy baja 2034.62 64.62
Baja 634.38 20.15
Media 236.46 7.50
Moderada 145.70 4.63
Alta 55.29 1.76
Muy alta 42.32 1.34
Capítulo III Geoinformática aplicada a los procesos de erosión y degradación en suelos 217

1200
1000
Área en Km 2
800
600
400
200
Muy baja
Baja
Media
Moderada
Alta
Muy alta
0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
Usos y cobertura del suelo
Figura 11. Análisis de erosión potencial por uso y cobertura de suelo (descripción
de las categorías en la Tabla 11).
Área en Km 2
450
400
350
300
250
200
150
100
50
0
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Disección vertical
10 11 12 13
Muy baja
Baja
Media
Moderada
Alta
Muy alta
Figura 12. Análisis entre erosión potencial y disección vertical (Tabla 7).
218
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Tabla 11. Clasificación de usos y coberturas de suelo.
No.
Descripción
1 Agricultura de Anuales
2 Asentamientos Humanos
3 Asociación Pino-Encino
4 Bosque de Pino
5 Cuerpos de Agua
6 Encinar Perturbado
7 Huertas de Manzana
8 Matorrales
9 Pastizales
10 Suelo desnudo
Mientras que en el análisis de la erosión potencial por disección vertical
los valores altos se encuentra desde lomeríos ligeramente diseccionados hasta
montañas medianamente diseccionadas (Figura 12), lo cual indica que la erosión
se presenta principalmente en áreas con mayor pendiente. Por otra parte,
estas comparaciones han permitido establecer diferencias entre las distintas
unidades geoestructurales, atribuibles a sus diferencias en relieve, densidad de
drenaje, y la distribución espacial de coberturas y usos de suelo.
CONCLUSIONES
La implementación del modelo empírico ha permitido identificar áreas potenciales
a ser erosionadas en la cuenca Laguna de Bustillos. La principal ventaja
de este modelo empírico es la sencillez de su implementación a partir de fuentes
de información disponibles para cualquier área de estudio. En este caso se
encontraron algunas limitantes, principalmente para la información geológica,
edafológica y características de la precipitación. De acuerdo a la distribución
espacial de las tasas de erosión potenciales, se pudo hacer un análisis sobre
las zonas más propensas a ser erosionadas de acuerdo a coberturas y usos del
suelo, así como en relación a disección vertical. En general se encontró que las
tasas mas elevadas de erosión se localizan en las partes de las sierras y piedemonte
que delimitan el área de estudio, donde su principal característica es la
presencia de pendientes pronunciadas. De acuerdo a la clasificación de la disección
vertical estas áreas van desde lomeríos hasta montañas medianamente
Capítulo III Geoinformática aplicada a los procesos de erosión y degradación en suelos 219

diseccionadas. Por otra parte, las categorías de uso de suelo con poca cobertura
vegetal como la asociación pino-encino y el bosque de pino, fueron las áreas
con una alto grado potencial de erosión.
A pesar de las limitantes encontradas, fue posible cumplir con todos los
objetivos. Los resultados encontrados, son un primer acercamiento para poder
tomar acciones de mitigación enfocadas a dichas áreas por su mayor vulnerabilidad.
Como por ejemplo, en estas áreas se podrían realizar obras para el
control, estabilización y consolidación, para mitigar los efectos de la erosión
superficial en laderas y cauces.
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Capítulo III Geoinformática aplicada a los procesos de erosión y degradación en suelos 221

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USDA.
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

CAPÍTULO IV
Geoinformática aplicada
al estudio de acuíferos
Introducción
Responsable: Dr. Luis Carlos Bravo Peña
En México, el agua subterránea es fundamental para las actividades
económicas y el consumo humano. Alrededor de una
tercera parte del agua utilizada en las actividades productivas
del país, proviene de los mantos freáticos, y esta proporción se
duplica cuando se habla del consumo doméstico en los pueblos
y localidades urbanas. Dicha dependencia, y la ausencia
de medidas apropiadas de manejo de los recursos hídricos, han
configurado una situación crítica que demanda medidas de manejo de acuíferos,
apoyadas en técnicas y metodologías de vanguardia.
La situación es apremiante. Estimaciones recientes indican que más del
50 % del agua subterránea utilizada proviene de acuíferos sobre-explotados,
223

y este porcentaje podría incrementarse si se mantienen los esquemas actuales
de manejo del recurso. Decisiones sin sustento científico, o apoyadas en datos
no actualizados sobre el volumen disponible de agua subterránea, agravarán la
problemática de los recursos hídricos en el futuro.
Corregir esta situación precisa esfuerzos en varios frentes. Usualmente
se mencionan medidas políticas y adecuaciones al marco legal que regula el
uso del agua subterránea, pero también se requieren estudios orientados a
identificar acciones de remediación en los acuíferos sobre-explotados, e investigaciones
en el campo de la geografía humana, que esclarezcan las variables
socioeconómicas, o culturales, que inciden en la problemática actual. Acciones
en este sentido permitirán un abordaje integral del problema, y aportarán elementos
para la recuperación de los acuíferos nacionales en el mediano plazo.
Los dos trabajos que se presentan en este capítulo se orientan en esas
direcciones. El primero de estos “Análisis y aplicación de un modelo empírico-conceptual
para la identificación de zonas potenciales de recarga hídrica:
Cuenca de Laguna Bustillos, Chihuahua”, atiende a la necesidad de identificar
sitios con potencial de ser utilizados como áreas de recarga en un acuífero
sumamente sobre-explotado de este estado del Norte de México. El segundo
trabajo: “Relaciones espaciales entre los cambios del nivel estático del acuífero
Cuauhtémoc Chihuahua y la cobertura de huertas de manzana durante 1993-
2003” explora las implicaciones socio-espaciales del abatimiento de acuíferos
sobre la producción frutícola en este mismo escenario físico. Dichas implicaciones,
que incorporan como referente el origen sociocultural de los productores
rurales, son importantes para entender la vulnerabilidad de los usuarios
del agua al abatimiento de los mantos freáticos.
Los estudios señalados anteriormente, realizados por estudiantes y
maestros de la Licenciatura en Geoinformática, se desarrollaron espacialmente
en el área de captación/explotación del acuífero Cuauhtémoc Chihuahua.
Este, uno de los acuíferos con mayores presiones de sobre-explotación a nivel
nacional, fue objeto de análisis con herramientas como la sensoría remota y
los sistemas de información geográfica. Mediante este acercamiento desde las
ciencias geoinformáticas, fue posible identificar áreas importantes desde una
perspectiva hidrofuncional para la recarga del acuífero, y actores sociales que
son más vulnerables a las disminuciones de los niveles estáticos. Los resultados
obtenidos en ambos trabajos, constituyen una importante aportación de
la geoinformática al análisis de la compleja situación de los mantos freáticos
del país, y en particular del estado de Chihuahua. Contribuciones de este tipo
proveen elementos para mejorar el manejo de los acuíferos nacionales.
224
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

En este capítulo se presenta los siguientes trabajos:
Chávez Bustillos Alan Edgardo, Corral Alvarado José Alejandro, Bravo
Peña Luis Carlos, Alatorre Cejudo Luis Carlos y Wiebe Quintana Lara
Cecilia (2013). Relaciones espaciales entre los cambios del nivel estático del
acuífero Cuauhtémoc Chihuahua y la cobertura de huertas de manzana durante
1993-2003. .
Rodríguez Marín Luis Raúl, Ornelas Olivas Leoncio Elmer, Bravo
Peña Luis Carlos, Alatorre Cejudo Luis Carlos y Rojas Villalobos Hugo
Luis (2013). Análisis y aplicación de un modelo empírico-conceptual para la
identificación de zonas potenciales para recarga hídrica: cuenca de Laguna de
Bustillos, Chihuahua. .
Capítulo IV Geoinformática aplicada al estudio de acuíferos 225

Relaciones espaciales entre
los cambios del nivel
estático del acuífero Cuauhtémoc Chihuahua
y la cobertura de huertas de manzana
durante 1993-2003
Introducción
Alan Edgardo Chávez Bustillos, José Alejandro Corral Alvarado, Luis Carlos
Bravo Peña, Luis Carlos Alatorre Cejudo y Lara Cecilia Wiebe Quintana.
México se caracteriza por tener tasas de crecimiento
poblacional y económicas muy altas. Estas han sido
el determinante fundamental de la transformación del
país de una nación esencialmente rural en 1900 a otra
hegemónicamente urbana en el 2000 (Garza, 2002).
Este crecimiento ha implicado la búsqueda de nuevos
lugares para la expansión agrícola, generando nuevas
áreas de cultivo, pero también mayor presión sobre el agua superficial y subterránea
necesaria para la producción de alimentos.
En el caso del agua subterránea, en 1998, el país contaba con 140,000
pozos, de los cuales 50,000 eran utilizados para riego. El volumen de agua que
se extraía del subsuelo ascendió para finales del siglo XX a 28,500 millones de
227

m 3 (904 m 3 /s, casi cuatro veces la cantidad que se usa para fines municipales)
y se empleó en uso urbano (20%), riego (67%) e industria (13%) (Cisneros,
2010). En un futuro próximo muchos de estos pozos requerirán de mantenimiento
y rehabilitación y, en otros casos, al terminar su vida útil, serán clausurados
o simplemente abandonados.
Los pozos para extracción de agua son un conducto de comunicación
entre el medio ambiente exterior y los acuíferos; el uso o manejo inadecuado
de estas instalaciones puede provocar la contaminación de dichos acuíferos
(SEMARNAT, 1997). Sin embargo la capacidad de la CONAGUA para estar
verificando y autorizando los pozos que existen en el país ha sido rebasada de
sus capacidades, por lo que en ciertas partes del país la problemática del agua
se ha vuelto más severa (Comisión Nacional del Agua, 2010).
En el caso del acuífero de la cuenca No. 34 de La Laguna de Bustillos,
donde existen aproximadamente 4,230 pozos, con una extracción anual de 360
millones de metros cúbicos (Mm³), una recarga de 87 Mm³, con déficit anual
de 273 Mm³ (Orozco, 2010),se ha observado en los últimos años descensos
considerables de la superficie piezométrica, correspondiendo los mayores a
la porción central del valle, donde en el período de 1988 a 1997 se observan
abatimientos de hasta 25 metros (Comisión Nacional del Agua, 2002). Dicha
situación es preocupante, ya que el abatimiento podría afectar seriamente a la
actividad agrícola, pues la zona destaca a nivel estatal por su producción de
cereales forrajeros, y a nivel nacional por su producción frutícola.
El abatimiento del acuífero puede determinar la evolución de los usos
de suelo, en particular de aquellos que incorporan el agua subterránea como
un insumo productivo. En este caso se puede situar las actividades agrícolas
y ganaderas, siendo potencialmente más grave en aquellos que han requerido
altos niveles de inversión, como las huertas de manzana u otros cultivos relativamente
tecnificados.
La región de Cuauhtémoc es una zona importante de agricultura para el
estado y gran parte de la región de la cual se encuentra cubierta por diferentes
cultivos, principalmente maíz, fríjol, avena y manzana. Además, es correcto
decir que una gran parte de estos cultivos se encuentran tecnificados por sistemas
de riego los cuales establecen pozos para fines de riego. Se puede llegar
a la pérdida de miles de hectáreas dedicadas al cultivo del manzano, ya que el
agua es el factor más limitante para la fruticultura ( Juárez, 2007).
En el caso de la cuenca bajo análisis, se tiene huertas de manzana en
diferentes condiciones de equipamiento y tecnificación, determinadas fundamentalmente
por el tipo de tenencia de la tierra, y las posibilidades econó-
228
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

micas de los productores en cada una de las formas de propiedad. Desde esta
perspectiva, cabría esperar que el abatimiento del acuífero afecte en mayor
grado a los productores con menores posibilidades económicas para hacer
frente a un fenómeno de esta naturaleza.
Cuándo se habla del grado de afectación potencial del abatimiento del
acuífero, es útil considerar el concepto de vulnerabilidad, que se refiere al grado
de propensión o facilidad para que este sea afectado por un fenómeno ambiental
como el que se ha descrito. La vulnerabilidad, en términos generales, se
refiere a una condición susceptible a recibir algún daño (Macías, 1999).
La vulnerabilidad es un concepto que se utiliza en estudios del territorio
para describir problemáticas como la que se aborda en este trabajo (McCabe,
2002; Moseley, 2002), y puede ser medida de distintas formas. Por ejemplo, en
un estudio realizado por Bravo Peña et al., (2010) en Sonora para determinar la
vulnerabilidad de los productores ganaderos a la sequía, encontraron que esta se
relacionó con las posibilidades económicas y las redes sociales de apoyo de los
productores para hacer frente a este fenómeno. Así, los productores que contaban
con varios predios de pastoreo para sus animales, o redes horizontales de reciprocidad
y apoyo para trasladar las reses a ranchos vecinos, menos afectados por
la falta de agua, fueron menos vulnerables que los productores sin recursos económicos
o relaciones sociales sustentadas en la confianza y reciprocidad mutua.
En el caso del estudio que aquí se presenta, la experiencia de campo de
los autores indica varias estrategias para hacer frente al abatimiento del acuífero.
Destacan por ejemplo: a) Perforar nuevos pozos b) adquirir de equipos de
extracción de agua subterránea más potentes. Pero el éxito de las estrategias se
mide con la preservación, el abandono o en su caso el crecimiento de las huertas
de manzana. Todo esto puede expresarse y monitorearse espacialmente. Es
por esto que el objetivo de este trabajo es identificar si existe una relación entre
abatimiento del acuífero y el incremento o decremento en la superficie cubierta
por huertas de manzana en el acuífero de la laguna de Bustillos, partiendo
de dos premisas: 1) El abatimiento del acuífero es determinante sobre las tasas
de cambio de huertas de manzana en dos periodos de tiempo (1993 y 2003) 2)
Hay sectores o grupo de productores que resienten más el abatimiento, y esto
se expresa espacialmente en los cambios de la superficie de sus huertas.
Área en estudio
La zona de estudio se localiza al norte del país, en el estado de Chihuahua,
quedando comprendida entre las coordenadas 29.03°N 28.24° N y 107.21°
Capítulo IV Geoinformática aplicada al estudio de acuíferos 229

W106.57° W (figura 1). Comprende gran parte del municipio de Cuauhtémoc,
así como pequeñas porciones de los municipios Riva Palacio, Bachiniva,
Guerrero y Cusihuiriachi, ocupando el acuífero una superficie de 3,344 km2
aproximadamente.
El clima predominante del área es de tipo templado, semi-seco y con
lluvias en verano (García et al., 2006). Un estudio de 1998 realizado por CO-
NAGUA, describe como vegetación natural los pastizales naturales, matorral
desértico y los bosques de encino y otros, así como la vegetación inducida, esto
es, los cultivos de temporal y de riego.
El área en estudio pertenece a la Región Hidrológica No. 34, Cuencas
Cerradas del Norte, abarcando las subcuencas de la Laguna de Bustillos y
parcialmente a la Laguna de los Mexicanos. Las corrientes superficiales más
relevantes en la Cuenca de Bustillos son los arroyos de Santa Elena, San Antonio
y Nopabechic, los arroyos son de menor importancia y con regímenes
de escurrimiento esporádico, que se presentan sólo durante la temporada de
lluvias, Históricamente solo el arroyo San Antonio, ha mostrado flujos más
estables (Comisión Nacional del Agua, 2000).
Figura 1. Área de estudio, cuenca laguna de Bustillos.
230
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Lamentablemente, no existen muchas mediciones del nivel estático,
pero un estudio realizado en 1998, indicó que estas variaban entre10 y 100 m,
mientras las elevaciones de la nivel piezométrico fluctuaban entre 1960 y 2040
msnm. Las profundidades menores corresponden a captaciones situadas en las
proximidades de la Laguna de Bustillos; las elevaciones mayores corresponden
a pozos situados en las estribaciones de las sierras que limitan al valle en sus
porciones sur, y occidental, y las menores se presentan en la porción central
del valle y la zona de pozos de Celulosa de Chihuahua. Estudios más recientes
han mostrado que estos niveles han descendido considerablemente en los
años posteriores (Comisión Nacional del Agua, 2000).
Metodología
En este estudio se utilizaron los Sistemas de Información Geográfica
(SIG) como herramienta principal, además de que se utilizó la fotointerpretación
de imágenes satelitales para ubicar las huertas de manzana y con base a
eso realizar el análisis correspondiente a este estudio.
Generación de cartografía de los usos de suelo de huertas de
manzana
Se compararon dos cartografías de huertas de manzana de la zona de estudio
bajo el siguiente procedimiento:
a) Generación de una cartografía de huertas de manzana correspondientes
al 2003. Para esta se utilizó una serie de imágenes SPOT de alta resolución
correspondiente al mismo año. Las huertas se identificaron mediante
fotointerpretación, considerando elementos como tono, textura y color, de
acuerdo a los procedimientos de fotointerpretación sugeridos por Murtha
y Sharma (2005).
b) Comparación mediante tabulación cruzada (Pontius y Suedmeyer, 2004),
de la cartografía generada en el paso anterior, y una cartografía de huertas
de manzana correspondientes al año 1993, generada previamente por
Bravo (2012).
Capítulo IV Geoinformática aplicada al estudio de acuíferos 231

Tabulación cruzada entre los cambios de cobertura de huertas
y el mapa de abatimiento del acuífero.
La tabulación cruzada de la sección anterior, se traslapó con el mapa de abatimiento
del acuífero del periodo 1993-2003 (Figura 2) generado anteriormente
por Díaz y Alatorre, (En proceso) con base en técnicas de interpolación,
el cual se había clasificado en tres clases (Alto abatimiento, Bajo abatimiento y
zona de recarga), con base en los valores positivos y negativos del acuífero, de
acuerdo a la distribución de frecuencias de valores de abatimiento.
Figura 2. Niveles de abatimiento del acuífero de Cuauhtémoc año 1991-
2001. Con base en Alatorre et al., (2014).
232
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Figura 3. Tenencia de la tierra en el área correspondiente al acuífero de
Cuauhtémoc. Fuente Registro Agrario Nacional (2011); y Colonia Menonita
(2012).
Tabulación cruzada incorporando el mapa de abatimiento del
acuífero, y la tenencia de la tierra.
La tabulación generada en la sección dos de métodos, se traslapó a su vez
con el mapa de tenencia de la tierra sobre el área del acuífero (Figura 3), que
describe la propiedad de la tierra en las cuatro formas de propiedad vigentes
en la zona: ejidos, menonitas, privada y colonias agrícolas (Tabla 1). En todos
los casos, la comparación de las coberturas de 1993 y 2003 se realizó en el
programa de IDRISI, bajo procedimientos de álgebra de mapas. El resultado
de esta comparación fueron los polígonos de cambio, estos polígonos fueron
Capítulo IV Geoinformática aplicada al estudio de acuíferos 233

aquellas coberturas o áreas que disminuyeron o aumentaron de la primera
fecha a la segunda.
Clases
Cobertura en hectáreas
Colonias Agrícolas. 21391
Ejidos. 90593
Menonita. 116001
Privada. 92226
Tabla 1. Tenencia de la Tierra
Obtención de matrices de transición y obtención de tasas de
cambio.
Con el fin de analizar detalladamente la dinámica de cambio en la cobertura,
se obtuvo una matriz de transición. Pontius y Suedmeyer (2004), describe la
matriz de transición como un elemento fundamental en el análisis y teledetección
de cambios. Estas matrices se generan a partir de 2 mapas categóricos
basados en la cantidad de pixeles, y su ubicación (Pontius y Suedmeyer,
2004). Estas matrices se describen como tablas con arreglos simétricos que
contienen en uno de los ejes las coberturas de un año y en el otro eje la misma
cobertura pero del año más reciente.(R. M. Juárez, 2011). De esta forma, cada
celda central-diagonal contiene los valores en hectáreas de las categorías que
permanecieron en la clase y en la diagonal contraria se encuentran los valores
en hectáreas de lo que cambio a otra clase (Masera, 1996) en el programa Microsoft
Excel. Posteriormente con los valores de las hectáreas de los polígonos
de cambio que ocupa la cobertura huertas de manzana en las diferentes fechas
(1993 y 2003) se calcularon las tasas de cambio para cada una de las clases resultantes,
mediante la fórmula propuesta por Puyravaud (2003), multiplicada
por cien para expresarse en porcentaje.
Donde S es la tasa de cambio.
S1 superficie en la fecha 1.
S2 superficie en la fecha 2.
n es el número de años entre las dos fechas.
234
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

En el análisis, se utilizaron los valores de las hectáreas que se ganaron en
la clase de huertas de manzana durante el periodo 1993-2003, posteriormente,
con el uso del software SPSS se aplicó la prueba estadística de Chi cuadrada
(Ebdon, 1982) bajo las siguientes consideraciones a) Búsqueda de asociación
estadística entre los cambios y los niveles de abatimiento, b) Búsqueda de
asociación estadística entre los cambios y los niveles de abatimiento, por tipo
de tenencia de la tierra.
Esta prueba se utilizó para sustentar estadísticamente los resultados, y
determinar si los cambios ocurren al azar, o si están asociados con un nivel de
abatimiento, o con un determinado régimen de tenencia.
Resultados y discusión.
La fotointerpretación de las imágenes de satélite permitió generar la cobertura
de huerta de manzana para el periodo de 2003 y su comparación con la
cartografía correspondiente al año de 1993 (Figura 4).
A nivel global, la superficie de huertas se modificó de un periodo a otro,
incrementándose 2996.01 hectáreas respecto a la superficie original, lo que
arrojó un tasa de crecimiento anual de 5.89%.( Tabla 2).
Tabla 2. Cambio en la cobertura de huertas de manzana1993-2003 y tasa de
cambio anual en %.
Clases
Huertas en el acuífero de
Cuauhtémoc
Cobertura 1993
en ha
Cobertura 2003
en ha
Cambio en
ha
Tasa de cambio anual
en %
3875.13 6871.14 2996.01 5.89
Estos cambios, superpuestos al nivel de abatimiento observado en el
mismo periodo, indicaron diferencias apreciables en la velocidad o tasa de
cambio de una categoría de abatimiento a otra (Tabla 3).
Capítulo IV Geoinformática aplicada al estudio de acuíferos 235

Figura 4. Cambios en la cubierta huertas de manzana periodo 1993-2003.
Fuente: Este trabajo.
Tabla 3. Cambio en la cobertura de huertas
de manzana (1993-2003), por nivel de abatimiento.
Clases
Huertas en zona de alto
abatimiento del acuífero.
Huertas en zona de bajo
abatimiento del acuífero.
Huertas en zona de recarga
del acuífero.
Cobertura 1993
en ha
Cobertura 2003
en ha
Cambio en
ha
Tasa de Cambio anual
en %
171.45 687.51 516.06 14.89
3502.17 5890.23 2388.06 5.33
201.51 293.40 91.89 3.82
236
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

La zona de alto abatimiento (56,700 ha) que mostró descensos entre
-55 m a -24.39 m registró una tasa de cambio de 14.89 %, derivada de un
incremento proporcionalmente mayor del área de huertas respecto a la superficie
original registrada en 1993. La zona de bajo abatimiento (125,600
ha), que mostró descensos entre -24.38 m a 0 m, registró una tasa de cambio
de 5.33%, aunque un crecimiento del área de huertas sustancialmente mayor
en términos absolutos respecto al área de alto abatimiento. En este caso, la
superficie de huertas incrementó 2388.06 ha respecto a la superficie original
registrada en 1993. Por último la zona de recarga (22,500 ha), que mostró aumentos
entre 0 m a 40.89 m, registró una tasa de cambio de 3.82%, derivada
de un incremento de 91.80 ha respecto a la superficie original registrada en
1993. Dichos cambios no ocurrieron al azar. Hay asociación estadística entre
el grado de abatimiento y los cambios. La prueba Chi cuadrada, al nivel de
confianza elegido, indicó que las proporciones de cambio obtenidas fueron
distintas de un nivel de abatimiento a otro, lo que no ocurriría si no hubiera
asociación estadística (Ebdon, 1982).
Chi cuadrada, determina la relación entre 2 variables categóricas, lo que
permite saber si existe o no una relación entre las variables, (Gómez, 2008).
En el caso de nuestro estudio permite saber si el cambio en la superficie de
las huertas se debe al azar, o por el contrario, está asociado a una determinada
situación de abatimiento. Es decir, establece si la proporción observada de
cambio en cada uno de los regímenes de abatimiento, es distinta respecto a las
proporciones esperadas si los cambios fueran estadísticamente homogéneos.
En este caso sobresale la zona de alto abatimiento, donde los incrementos en
la superficie de huertas fueron proporcionalmente mayores respecto al resto
de las zonas. Como se observa, las cantidades fueron mayores en la zona de
bajo abatimiento, pero la tasa de crecimiento más alta, en términos de la velocidad
de incremento en superficie respecto al área de huertas en 1993, fue
en la zona de alto abatimiento (Tabla 4). Los valores observados en el cambio
absoluto de la superficie de huertas, contrastados de un nivel de abatimiento a
otro mediante la prueba Chi cuadrada, son estadísticamente distintos. Dados
estos resultados, es claro que el incremento en la superficie de huertas fue
marcadamente insostenible, particularmente en el área de alto abatimiento,
pues aunque haya tecnificación en el acuífero hay un marcado descenso en el
nivel del agua.
Capítulo IV Geoinformática aplicada al estudio de acuíferos 237

Tabla 4. Prueba Chi cuadrada para cambios presentes
en las huertas de manzana para los niveles de abatimiento.
Zona de abatimiento
Cambios en ha Total
No Si
Huertas en zona de alto abatimiento Cantidad observada 164 524 688
Huertas en zona de bajo abatimiento Cantidad observada 3477 2414 5891
Huertas en zona de recarga Cantidad observada 180 113 293
Total Cantidad observada 3821 3051 6872
Chi Cuadrada
Valor
p

Tabla 6. Prueba Chi cuadrada para cambios presentes
en huertas de manzana por zona de alto abatimiento y tenencia de la tierra.
Zona de Alto abatimiento
Cambios en ha Total
No Si
Huertas presentes en colonias agrícolas Cantidad observada 53 36 89
Huertas presentes en ejidos Cantidad observada 30 37 67
Huertas presentes en población menonita Cantidad observada 81 141 222
Huertas presentes en población privada Cantidad observada 0 310 310
Total Cantidad observada 164 524 688
Chi Cuadrada
Valor
p

Se deduce que los mayores incrementos en la superficie menonita, ocurrieron
porque hubo uno o varios factores que favorecieron el incremento en
las huertas de manzana, por encima, de lo observado en otros tipos de propiedad
sometidos a la misma problemática de disminución del agua subterránea.
En este caso, al igual que en el anterior, pudo tratarse de mayor disponibilidad
de tierras apropiadas para el cultivo, mayores recursos económicos o de otro
tipo para hacer frente a menor disponibilidad de agua, etc. Por el contrario en
las colonias agrícolas, la superficie no se incrementa, pudiendo esto relacionarse
con alguna variable que lo desincentivó.
Tabla 8. Prueba Chi cuadrada para cambios presentes en huertas
de manzana para la zona de bajo abatimiento con tenencia de la tierra.
Zona de Bajo abatimiento
Cambios en ha Total
No Si
Huertas presentes en colonias agrícolas Cantidad observada 1008 408 1416
Huertas presentes en ejidos Cantidad observada 553 236 789
Huertas presentes en población menonita Cantidad observada 255 1023 1278
Huertas presentes en población privada Cantidad observada 1607 743 2350
Total Cantidad observada 3423 2410 5833
Chi Cuadrada
Valor
p

En el área de recarga también se observó la tendencia de asociación
estadística entre cambios y forma de tenencia. El resultado de la prueba Chi
cuadrada en zona donde se aprecia que recarga, indica que hubo asociación
estadística entre la tasa de cambio, o la proporción de cambio y el régimen de
tenencia, pues los valores observados de cambio y los valores esperados son
distintos por encima del valor crítico para la prueba.
Es por eso que se deduce que los mayores incrementos en la superficie
menonita, ocurrieron porque hubo una serie de factores que lo favorecieron,
incluso en un contexto de baja disponibilidad de agua subterránea. De igual
forma que en los dos casos anteriores pudo tratarse de mayor disponibilidad
de tierra, mayores recursos económicos o de otro tipo para hacer frente al
abatimiento del acuífero, etc. Por el contrario en privados, la superficie no se
incrementó, pudiendo esto relacionarse con alguna variable que lo desincentivó
(Tabla 10).
En todos los casos evaluados, se presentó asociación estadísticamente
relevante entre en la superficie de huertas y otras variables. En principio, por
las tasas de cambio observadas, hubo una tendencia más acentuada al crecimiento
de esta forma de agricultura en las áreas de alto abatimiento, les siguen
las zonas de bajo abatimiento donde el crecimiento también fue importante
pero menos acentuado. Al final se encontraron los valores de incremento en
la zona de recarga, que también son relevantes, pero mucho menos marcados
que en los otros niveles de abatimiento. Es preciso destacar, que de los tres
niveles de abatimiento analizados, parecería que el crecimiento solo puede soportarse
en las áreas de recarga, pues no es sustentable la intensificación de la
actividad agropecuaria, o su ampliación espacial si el acuífero se abate, incluso
si hubiera tecnificación de por medio.
Estos cambios observados por tipo de propiedad, indican que los propietarios
menonitas destacaron por encima de cualquier otro productor agrícola
(Real, 2009), en la velocidad de apertura de huertas de manzana. Al parecer,
durante el periodo de análisis tuvieron los medios o las estrategias necesarias
para realizar la actividad frutícola, incluso en las condiciones de abatimiento
observadas, por esto presentaron tasas de incremento mayores.
Capítulo IV Geoinformática aplicada al estudio de acuíferos 241

Tabla 10. Prueba Chi cuadrada para cambios presentes en huertas
de manzana para la zona de recarga con tenencia de la tierra.
Zona de Recarga
Cambios en hectáreas Total
No Si
Huertas presentes en colonias agrícolas Cantidad observada 48 31 79
Huertas presentes en ejidos Cantidad observada 42 29 71
Huertas presentes en población menonita Cantidad observada 9 43 52
Huertas presentes en población privada Cantidad observada 82 7 89
Total Cantidad observada 181 110 291
Chi Cuadrada
Valor
p

2007). Esta diferencia de precios volvió atractiva la producción de manzana,
pero la superficie bajo cultivo se incrementó más entre los productores que
tuvieron estrategias más apropiadas para hacer frente al abatimiento del acuífero:
en este caso al parecer los productores menonitas.
Es preciso señalar que los resultados de este análisis corresponden al
periodo 1991-2001 en el caso de los cambios en el acuífero, y 1993-2003 en
el caso de los cambios en la cobertura del uso del suelo. Ambas variables se
corresponden cronológicamente, y las deducciones que pueden derivarse de la
asociación estadística son válidas para este periodo. No hay mediciones posteriores
del abatimiento del acuífero, pero si existen mediciones del cambio
espacial en la coberturas de huertas (Bravo, 2015) por tenencia de la tierra, que
indican que la tendencia se mantiene. Si el abatimiento del acuífero presenta
actualmente el mismo patrón observado durante el periodo analizado en este
trabajo, puede suponerse que las diferencias de vulnerabilidad persisten. En
el mismo sentido, podría aseverarse, que estas tendencias de incremento en la
cobertura de huertas de manzana, no son sustentables.
Se requieren estudios adicionales para establecer con certeza que factores
originan estas diferencias de vulnerabilidad, pero los resultados generados
en este trabajo son útiles para diseñar estrategias o acciones compensatorias
encaminadas a proteger a los actores sociales que no hacen uso del agua con la
misma intensidad, pues la competencia por el agua entre usos distintos, coloca
a unos en situación de vulnerabilidad. Las políticas a sugerir pueden incorporar
los resultados generados por este trabajo, pues bajo ninguna circunstancia
o consideración, es sustentable abrir o intensificar la agricultura, cuando el
agua subterránea es cada vez más poca.
En este trabajo se ha retomado un concepto utilizado en otros trabajos
para evaluar la susceptibilidad de los sistemas humanos a dinámicas de degradación
ambiental. Nos referimos específicamente al concepto de vulnerabilidad
(Bankkoff, 2004; Benson, 2004; Davis, 2004; Heijmans, 2004; Smith,
2004), que en este caso específico remite a la capacidad que tienen los productores
agrícolas de la región para hacer frente al abatimiento del acuífero.
Como se observó en los resultados, no todos los productores son igualmente
vulnerables a este fenómeno. Se requieren trabajos adicionales para establecer
que factores locales determinan las diferencias.
Capítulo IV Geoinformática aplicada al estudio de acuíferos 243

Conclusiones
Del análisis generado en este trabajo se obtiene que los incrementos en la
superficie de huertas estén asociados estadísticamente con el abatimiento. Es
decir las huertas no crecen por igual de un nivel de abatimiento a otro. La
lógica hace pensar que el abatimiento del acuífero será determinante sobre la
superficie de huertas, pero los resultados sugieren que variables socioeconómicas
o de otro tipo atenúan este efecto. El análisis, distinguiendo por tipos
de tenencia, indica que probablemente existen otros factores afectando este
proceso. Dichos factores ayudarían a entender la capacidad de respuesta de los
productores al abatimiento.
El incremento en la superficie de huertas por nivel de abatimiento y tipo
de tenencia, sugiere que la capacidad de respuesta al abatimiento es distinta de
un grupo de productores a otro, y probablemente está mediada, por las posibilidades
económicas, el capital social, las conexiones políticas, no abordadas en
este trabajo. Puesto que la capacidad de respuesta es distinta, hay elementos
para suponer que hay diferencias de vulnerabilidad entre los productores agrícolas
considerados en este trabajo.
Independientemente de las posibles diferencias en vulnerabilidad, los
resultados de superponer el cambio espacial de las huertas de manzana a los
niveles de abatimiento, sugieren que la ampliación de la agricultura de manzanas
no es sustentable en las condiciones actuales. Aunque este incremento
implique la tecnificación de las nuevas huertas, significa una demanda de agua,
en un sistema que está sobre-explotado.
Agradecimientos
Este trabajo se generó en el marco del proyecto “Cambios del uso del suelo y
vulnerabilidad a la escasez de agua subterránea: una exploración en el municipio
de Cuauhtémoc Chihuahua” (Convocatoria Interna DGIP-UACJ-2012).
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GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

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Capítulo IV Geoinformática aplicada al estudio de acuíferos 247

GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Análisis y aplicación de un
modelo empírico-conceptual
para la identificación de zonas potenciales para
recarga hídrica: cuenca de Laguna de Bustillos,
Chihuahua
Luis Raúl Rodríguez Marín, Leoncio Elmer Ornelas Olivas, Luis Carlos Bravo
Peña, Luis Carlos Alatorre Cejudo y Hugo Luis Rojas Villalobos
INTRODUCCIÓN
En la actualidad la República Mexicana muestra un deterioro
acelerado de los recursos naturales, (Torres, 2000). Presenta
un marcado incremento poblacional (INEGI, 2005), además
de un desarrollo acelerado de distintas actividades productivas.
Estos fenómenos generan una presión muy importante
sobre las reservas de agua del país. Como consecuencia de esto,
se observa una sobrexplotación importante sobre este recurso
(Torres, 2000). El empleo del agua subterránea se ha llevado a cabo sin tomar
en cuenta un manejo eficiente y sustentable, a tal grado, que los volúmenes de
demanda son mayores a los suministrados (Cotler, 2004).
El uso inapropiado de los distintos recursos naturales, trae consigo
problemas como es la escasez de agua en varias regiones del país (Martínez,
2009). Esta problemática ha causado fuertes conflictos en diferentes regiones
y comunidades del país (Barkin, 2004). El agua es el recurso natural del que
dependen la vida humana, la seguridad alimentaria y la salud de los ecosistemas
(García, 1998).
249

Los impactos ambientales de la sobreexplotación del acuífero se han
observado en numerosos lugares en todo el mundo (Llamas, 1992). La escasez
del agua ha orillado a la extracción desordenada del agua subterránea, hasta el
grado de convertirse ya en una amenaza para el desarrollo de las regiones que
dependen del agua del subsuelo para realizar las diversas actividades económicas,
y para abastecerse de agua potable (Martínez, 2009).
La inadecuada planeación de este recurso y la utilización inadecuada e
irracional, ha traído como consecuencia una sobreexplotación de acuíferos. A
partir de la década de los setenta, ha aumentado sustancialmente el número
de acuíferos sobre-explotados (CONAGUA, 2011). En el año 1975 eran 32
acuíferos, 80 en 1985, y 100 acuíferos sobre explotados al 31 de diciembre del
2009 (CONAGUA, 2011).
Debido al grave problema de sobreexplotación de acuíferos, se hace necesario
impulsar acciones de recarga de los mismos, que contribuyan a reducir
esta problemática (SMA, 2007). En este sentido, diferentes organizaciones
nacionales y locales tienen en cuenta que un aumento de la recarga de acuíferos
representa una oportunidad para incrementar la garantía y la calidad de las
fuentes de agua en poblaciones con carencia de este recurso (Castillo, 2008).
Se cuentan con diferentes acciones para apoyar la recarga de un acuífero, estas
prácticas se han utilizado por siglos en distintas regiones del país y del mundo
además de ser aplicadas en regiones áridas y semiáridas (Molina, 2000). Los
procedimientos que se utilizan y se ponen en práctica son condicionados por
distintos factores físicos, económicos y sociales (Molina, 2000).
Entre las acciones más efectivas, destacan los estudios para identificar
áreas de recarga. Estos pueden realizarse mediante el uso de los sistemas de
información geográfica (SIG) ya que se han utilizado en forma sistemática
desde hace por lo menos 20 años (CONAGUA, 2011). Unos de los principales
resultados de los SIG son los mapas, ya que son de gran utilidad para las
zonas críticas de recarga de los acuíferos (Morgan, 2005).
Los estudios de los acuíferos pueden apoyar para obtener un proyecto de
la recarga exitoso. Pará esto es necesario que se cuente con una buena planeación
además de que estén bien diseñados, operados y sean parte de distintas
estrategias para los recursos hídricos (Garduño, 2003). Alrededor del mundo
se cuenta con distintos modelos sobre la identificación de zonas de recargas
potenciales (Vásquez, 2008), para identificar estas zonas de recarga se han
tomado en cuenta distintas variables relacionadas con la pendiente, usos de
suelo, vegetación entre muchas otras (INAB, 2003). Uno de los principales
problemas en buena medida, es que no se sabe dónde se ubican las principales
250
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

áreas de recarga y por otra, a que los actores locales u organismos responsables
del manejo de las cuencas no disponen de metodologías prácticas necesarias
(Vásquez, 2008).
Justificación
A medida que la problemática de los acuíferos se agrava, se hace necesario
identificar adecuadamente las zonas de recarga hídrica. Esto con la finalidad de
proponer la implementación de técnicas y practicas necesarias o aptas, que ayuden
a la conservación, recuperación, protección ambiental y de la biodiversidad,
que se encuentra en estas áreas, para poder tener un buen aprovechamiento
y utilización de lo que es este recurso hídrico (Polioptro et al, 2010). El mal
aprovechamiento, la utilización y gran deterioro de las zonas de recarga hídrica
se agravan por carecer de información básica, como la ubicación espacial de
las áreas de recarga, lo que lleva a su desprotección (Hadi & Copty, 2012).
Es importante mencionar que si se contara con la ubicación y la información
apropiada sobres estas áreas de recarga, se podrán orientar hacía los usuarios de
estos lugares para tener un buen manejo de estas áreas (Matus, 2009).
De no llevarse a cabo una implementación de alguna estrategia para
poder frenar el mal uso del recurso se puede ocasionar el desabasto de este, así
como su agotamiento (CONAGUA, 2002).El manejo y gestión de las zonas
de recarga hídrica es uno de los desafíos importantes después de identificar y
evaluar, ya que los servicios que brinda están fuera del sitio (Castillo, 2008).
La literatura menciona técnicas, estrategias y modelos para el manejo de
las zonas de recarga hídrica, pero no todos los modelos para identificación de
áreas potenciales de recarga hídrica son aplicables en el territorio de México,
pues se carece de la información básica que estos utilizaban, Por este motivo,
es conveniente verificar distintos modelos o también realizar un modelo propio
para una región en particular.
Hipótesis
La identificación y análisis de los modelos actuales de recarga de acuíferos
existentes en la bibliografía permitirá: a) definir el modelo más apropiado para
las condiciones de la cuenca Laguna de Bustillos, b) identificar las necesidades
más apremiantes de generación de información cartográfica para la aplicación
de los modelos apropiados en esta zona de estudio.
Capítulo IV Geoinformática aplicada al estudio de acuíferos 251

Objetivos
General:
Identificar y analizar los modelos de selección de áreas de recarga de acuíferos
susceptibles de ser evaluados localmente en el área de captación de la
cuenca Laguna de Bustillos:
Específicos:
a) identificar los modelos actuales para definir áreas de recarga de acuíferos;
b) establecer sus requerimientos de información cartográfica, y cotejarlos
con la información cartográfica;
c) identificar el modelo cuyos requerimientos de información sean más
compatibles con la información disponible para esta zona; y,
d) probar el modelo seleccionado, identificando áreas potenciales de recarga
en la Cuenca Laguna Bustillos.
METODOLOGÍA
Área en estudio
El área de estudio se localiza en la cuenca hidrológica Laguna de Bustillos
(Figura 1) la cual se encuentra a 100 kilómetros aproximadamente, de la capital
del estado de Chihuahua. La cuenca tiene una altitud mínima de 2,060
metros sobre el nivel del mar en las partes más bajas, aunque las montañas del
parteaguas alcanzan hasta 2800 msnm. Colinda con los municipios; al sur con
Cusihuiriachi, al este con Riva Palacio, al norte con Namiquipa y Gran Morelos
y al oeste con Bachíniva y Guerrero (CONAGUA, 2002).
252
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Figura 1. Zona de Estudio.
La recarga natural del acuífero proviene de la precipitación pluvial que
se realiza sobre toda el área de estudio, la cual se infiltra y alimenta por flujo
subterráneo horizontal al acuífero, y la inducida fundamentalmente por retornos
del riego. En condiciones naturales, la descarga debió de efectuarse a
través de la Laguna Bustillos, por evapotranspiración y por una salida al sur.
En la actualidad se realiza de manera artificial por bombeo de pozos, norias y
evaporación de la lámina de agua de la laguna Bustillos (CONAGUA, 2002).
Procedimientos
Los procedimientos para identificar el modelo más apropiado a la zona, y
explorar sus posibilidades de aplicación local se dividieron en cuatro etapas:
1. Identificación de los modelos actuales para definir áreas de recarga en
cuencas.
Capítulo IV Geoinformática aplicada al estudio de acuíferos 253

Esta etapa implicó una revisión bibliográfica exhaustiva. Se realizó principalmente
la investigación de modelos de recarga en cuencas, que han
sido aplicados en distintas partes del mundo, especialmente en zonas semiáridas,
ya que se pretende identificar modelos que se aplicaron en zonas
similares al área en estudio. Se tuvo en cuenta aspectos similares naturales
como el clima y relieve, además de distintos aspectos antrópicos como son
las actividades agrícolas y la urbanización que existe en la región.
2. Establecimiento de los requerimientos de información del modelo identificado
en la fase 1, y cotejo con la información local. En esta etapa se
realizó un análisis de cada uno de los modelos encontrados, esto con el
objetivo de determinar y desglosar cada uno de los requerimientos de
información con el que estas cuentan, ya sea climas, relieves, y topografía,
edafología, tipos y usos de suelo, etc. Una vez realizado este análisis y bien
identificada la información requerida para cada modelo, se cotejó con la
información que se tiene para el área de estudio de este trabajo, verificando
que los requerimientos de información de los modelos aplicados en
otros lugares, estén disponibles para esta zona, o sea viable su generación
en poco tiempo.
3. Identificación del modelo cuyos requerimientos de información sean más
compatibles con la información disponible para esta zona.
Esta etapa consistió en la selección del modelo más apropiado cuyos requerimientos
de información, sean más compatibles con la información
que se cuenta a nivel local.
4. Prueba del modelo seleccionado en la fase 3, e identificación de áreas
potenciales de recarga en la Cuenca Laguna Bustillos.
El siguiente paso fue probar de forma teórica el modelo que se seleccionó,
realizando un ejercicio de prospección en diferentes sitios de nuestra zona
de estudio, obteniendo como resultado distintas zonas potenciales de recarga
hídrica.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
a) Revisión de modelos y cotejo con la información local.
Ante distintos escenarios se tiene la necesidad de contar con métodos accesibles
en el sentido económico, prácticos y que además sean de interés para
los actores locales, organizaciones o bien las instituciones encargadas en el
254
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

manejo del recurso del agua, se busca que este modelo permita identificar las
zonas que cuenten con una alta posibilidad de recarga hídrica para así lograr
organizar, proteger y manejar de una forma adecuada y responsable estas zonas
de recarga hídrica que favorecen a las actividades principales del área de
estudio, además de garantizar la calidad y cantidad de agua para esta zona
(Silva, 2007). No todos los modelos no son viables, en cuanto a lo económico
para las instituciones o tomadores de decisiones responsables del manejo del
agua (Silva, 2007).
Se analizaron distintos modelos y estrategias para la identificación de
zonas potenciales de recarga hídrica, considerando sus requerimientos de información
cartográfica, edafológica, geológica, y la disponibilidad de información
en las bases existentes de datos de la zona.
El primer modelo analizado fue el de Áreas de recarga hídrica de la
parte media-alta de las micro cuencas Palo, Marín y San Rafaelito aplicado
en San Carlos, Costa Rica (Castillo, 2008), donde se cuenta con distintos
requerimientos naturales para la aplicación de este modelo. Cotejado con la
zona de estudio Cuenca Laguna de Bustillos, no fue compatible en 6 de los 11
requerimientos de información (Cuadro1). En la zona no se cuenta con datos
de: evapotranspiración, humedad inicial, retención de humedad, densidad
aparente, infiltración básica del suelo, intercepción de la lluvia, profundidad de
las raíces extractoras de agua, por lo que será necesario su generación posterior
si es que el modelo se quiere aplicar localmente.
Cuadro 1. Requerimientos e información existente según el modelo.
Requerimientos
Información en la zona de estudio
Textura del suelo
Existe información
Pendiente
Existe información
Tipo de cobertura vegetal
Existe información
Precipitación
Existe información
Evapotranspiración potencial
Información limitada
Humedad inicial Información limitada
Retención de humedad del suelo Información limitada
Densidad aparente Información limitada
Infiltración básica del suelo
Información limitada
Intercepción de la lluvia Información limitada
Profundidad de las raíces extractoras de agua Información limitada
Capítulo IV Geoinformática aplicada al estudio de acuíferos 255

El segundo modelo analizado (Noriega, 2005), fue una metodología
para la identificación de zonas de recarga hídrica naturales, aplicado a las
cuencas de Guatemala. Este método consta de requerimientos naturales para
su aplicación (Cuadro 2). Al igual que en el caso anterior, hubo inconsistencias
con: evapotranspiración potencial y real, infiltración, grado de saturación del
suelo, escurrimiento, balance hídrico de los suelos, humedad inicial y final del
suelo, por lo que se requerirá generar dichos datos.
Cuadro 2. Requerimientos e información existente según el modelo.
Requerimientos
Precipitación pluvial
Precipitación efectiva
Evapotranspiración potencial y real
Infiltración
Grado de saturación del suelo
Relieve
Estratigrafía geológica
Cobertura vegetal
Escurrimiento
Balance hídrico de los suelos
Información en la zona de estudio
Existe información
Existe información
Información limitada
Información limitada
Información limitada
Existe información
Existe información
Existe información
Información limitada
Información limitada
El tercer modelo analizado (Matus, Guía para la identificación participativa
de zonas con potencial de recarga hídrica Aplicación práctica en la
subcuenca del río Jucuapa, Nicaragua, 2009) fue la elaboración de una metodología
para la identificación de zonas potenciales de recarga hídrica en
subcuencas hidrográficas, aplicada a la subcuenca del río Jucuapa, Matagalpa
Nicaragua. Esta propuesta se basa principalmente en cinco diferentes requerimientos
naturales (Cuadro 3). En este caso si hubo los datos requeridos por
el modelo.
Cuadro 3. Requerimientos e información existente según el modelo.
Requerimientos
Pendiente y relieve
Tipo de suelos
Geología
Uso del suelo
Cobertura Vegetal
Información en la zona de estudio
Existe información
Existe información
Existe información
Existe información
Existe información
256
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

El último modelo identificado es un del plan de ordenamiento territorial
participativo para la gestión de zonas potenciales de recarga hídrica, aplicado
a la microrregión hidrográfica Balalaica, Turrialba, Costa Rica (Castillo,
2008), este modelo adaptado en este estudio se diferencia de los anteriores
ya que además de tomar requerimientos naturales también toma en cuenta
elementos antrópicos (Cuadro 4). En este modelo, al igual que en los modelos
1 y 2, se adoleció de datos, fundamentalmente: fuentes de información local,
evaporación, sellado de suelos, drenaje, compactación del suelo.
Cuadro 4. Requerimientos e información existente según el modelo.
Requerimientos
Información en la zona de estudio
Tipo de suelo Existe información
Cobertura de la vegetación Existe información
Relieve Existe información
Uso de la tierra/vegetación Existe información
Tipos de rocas Existe información
Precipitaciones Existe información
Fuentes de información local (personas, agricultores) Información limitada
Temperatura Existe información
Evaporación Información limitada
Asfaltado y edificación (sellado de suelos). Información limitada
Drenaje
Información limitada
Compactación del suelo
Información limitada
b) Modelo seleccionado.
De acuerdo a los resultados de la sección anterior, se seleccionó el modelo
desarrollado por Matus en el año 2007; aplicado a la subcuenca del río por
el centro agronómico tropical de investigación y enseñanza (CATIE). Este
modelo se basa principalmente en elementos como la pendiente, tipo de suelo,
tipo de roca, cobertura vegetal y uso del suelo. Dichos elementos se han
cartografiado en la zona de estudio, o bien se cuenta con la posibilidad rápida
de mapeo. Uno de los elementos que se tomó en cuenta para seleccionar este
modelo, es que fue validado con datos reales, y comparado con otros modelos
probados en diferentes partes del mundo. Según reporta la bibliografía, el modelo
de Matus presentó una gran semejanza en con los resultados reales, en
comparación con los otros (Silva, 2007). Debe enfatizarse que este modelo, es
un modelo empírico-conceptual, por lo que únicamente nos da áreas poten-
Capítulo IV Geoinformática aplicada al estudio de acuíferos 257

ciales de recarga. Estas tendrán que verificarse en campo y hacer las pruebas
pertinentes para demostrar la aptitud real de estas áreas (pruebas de suelo,
infiltración…etc.).
c) Prueba del modelo en la zona de estudio.
Dada la simplicidad del modelo de Matus (2007), se aplicó en la zona de estudio.
Se describen a continuación las variables requeridas por el modelo, y su
justificación teórica:
Pendiente y micro relieve
Desde hace décadas se conoce que el relieve influye debido al tiempo
de contacto del agua con la superficie. En condiciones planas el agua cae a la
superficie y su movimiento será lento lo que dará un mayor tiempo para que
esta se infiltre, caso contrario en condiciones accidentadas el agua cae y debido
a la inclinación del terreno se desplaza a mayor velocidad pasando más rápido
a formar parte del agua de escorrentía (El-Hassanin et al., 1993). Para la evaluación
de los elementos se usó la tabla propuesta por Matus (2007), con su
categoría y ponderación respectiva (Cuadro 5).
Cuadro 5. Ponderación de la posibilidad de recarga
hídrica según tipo de pendiente.
Pendiente % Posibilidad de recarga Ponderación
0 – 6 Muy alta 5
6 – 15 Alta 4
15 – 45 Moderada 3
45 – 65 Baja 2
> 65 Muy baja 1
Tipo de suelo
El tipo de suelo está estrechamente ligado con la capacidad de infiltración
del agua, tal es así, que entre mayor sea la porosidad, el tamaño de las
partículas y el estado de fisuramiento del suelo, mayor será la capacidad de infiltración
(Nolan et al., 2007). Para la evaluación de los elementos se usó tabla
propuesta por Matus (2007), con una categoría y ponderación proporcionada
en este trabajo a partir de la lectura y reconocimiento de las propiedades y características
físicas del tipo de suelo (Cuadro 6) en la cartografía y bibliografía
de esta zona (INEGI, 2005).
258
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Cuadro 6. Ponderación de la posibilidad de recarga
hídrica según el tipo de suelo.
Unidades de suelo Posibilidad de recarga Ponderación
Feozems, Rendzinas, Muy alta 5
Fluvisoles
Regosoles, Planosoles
Luvisoles, Yermosoles,
Chernozems
Alta
Media
4
3
Rankers, Cambisoles,
Xerosoles, Castañozems
Litosoles, Vertisoles,
Solonchaks, Solonetz
Baja
Muy baja 1
2
Tipo de roca
Las características de las rocas que determinan su capacidad de recarga y
porosidad y la permeabilidad. Las rocas duras con poros finos no favorecen la
recarga; por el contrario, las rocas suaves o permeables, con macro poros, fallas
o fracturas si favorecen la recarga de los acuíferos (Ireson & Butler, 2011). Para
la evaluación de los elementos se usó tabla propuesta por Matus (2007), con
una categoría y ponderación aplicada al caso local, a partir del reconocimiento
de las propiedades texturales y físicas del tipo de roca, en la lectura de mapas
e información local (Cuadro 7) (CONAGUA, 2002).
Cuadro 7. Ponderación de la posibilidad
de recarga hídrica según el tipo de roca.
Rocas Posibilidad de recarga Ponderación
Aluvial, Eólico Muy alta 5
Arenisca-Conglomerado
Conglomerado
Alta
Media
4
3
Andesita, Granodiorita, Riolita toba acida Baja 2
Basalto Muy baja 1
Capítulo IV Geoinformática aplicada al estudio de acuíferos 259

Uso de suelo
El uso de la tierra es muy importante cuando se identifican las zonas de
recarga hídrica, dependiendo de su intensidad de uso, manejo y prácticas se
podrá garantizar el potencial de recarga, su aprovechamiento y calidad de agua
almacenada (Faustino, 2006). Para la evaluación de este factor en este trabajo
se usó la tabla propuesta por Matus (2007), con una categoría y ponderación
proporcionada en este trabajo a partir de la lectura y reconocimiento de las
propiedades y características físicas de uso de suelo (Cuadro 8) (FAO, 2010).
Cuadro 8. Ponderación de posibilidad de recarga
hídrica según el uso del suelo.
Usos de suelo Posibilidad de recarga Ponderación
Bosque de pino, Bosque de encino, Bosque pino-encino,
Bosque de encino-pino,
Muy alta 5
Chaparral.
Pastizal natural, Pastizal inducido. Alta 4
Agricultura temporal, Agricultura riego. Media 3
Zona urbana. Baja 0.5
Cobertura vegetal
La cobertura de suelo es un factor que influye en la infiltración del agua,
ya que permite un mayor contacto con el suelo, disminuye la velocidad de la
escorrentía, la erosión y el impacto de la gota de lluvia (Matus, 2009). Para la
evaluación de los elementos se usó la tabla propuesta por Matus (2007), con
su categoría y ponderación respectiva (Cuadro 9), que fue totalmente aplicable
en la zona de estudio, dada la existencia de cartografía generada previamente
en estudios locales (Bravo 2012).
Cuadro 9. Ponderación de la posibilidad de recarga
hídrica según el porcentaje de cobertura vegetal.
Cobertura vegetal permanente. Posibilidad de recarga Ponderación
>80 Muy alta 5
70 – 80 Alta 4
50 – 70 Moderada 3
30 – 50 Baja 2

d) Aplicación del modelo propuesto por Matus (2007).
El modelo elegido, correspondiente a Matus (2007), involucró el cálculo de la
ecuación (Ecuación 1), que se obtuvo con base en los ponderadores obtenidos
para cada elemento del medio físico, de acuerdo a su distribución espacial en
la zona Cuenca Laguna Bustillos. Con base en los resultados obtenidos de la
evaluación de cada uno de los elementos, se sustituyeron los valores obtenidos
en la ecuación propuestaen dicho modelo:
Ecuación 1: Ecuación para determinar el potencial de recarga hídrica:
ZR = 0.27(Pend) + 0.23(Ts) + 0.12(Tr) + 0.25(Cve) + 0.13(Us)
Dónde:
Pend: Pendiente.
TS: Tipo de suelo.
TR: Tipo de roca.
CVE: Cobertura vegetal permanente.
US: Usos del suelo.
Los resultados generados en esta ecuación se reclasificaron con base en
el arreglo propuesto por (Vásquez, 2008) (Cuadro 10), determinando así, cuáles
son las posibilidades reales en la zona de estudio:
Cuadro 10. Potencial de recarga hídrica según el modelo.
Posibilidad de recarga
Rango
Muy alta 4.1- 5
Alta 3.5 – 4.0
Moderada 2.6 – 3.49
Baja 2 – 2.59
Muy baja 1 – 1.99
Derivado de este modelo, y su representación espacial en el sistema de
información geográfica que se construyó en este ejercicio, se presentan cinco
mapas: 1) pendiente, 2) tipo y uso de suelo, 3) cobertura vegetal, 4) tipo de
roca y 5) edafología; clasificados, de acuerdo a sus posibilidades de que recarga
hídrica, según la ponderación de los atributos, requeridos por el modelo. Estos
mapas tienen una escala de 0 a 5, donde 0 es nula la posibilidad de recarga, y
5 es la posibilidad más alta en el lugar (Figura 2).
Capítulo IV Geoinformática aplicada al estudio de acuíferos 261

Figura 2. Ponderación de permeabilidad en las capas:
utilizadas en el modelo de Matus (2007)
El traslape de estos mapas, generó un problema de representación cartográfica,
pues la zona de estudio es muy grande, y las capas de información
requeridas son muy heterogéneas en cuanto a calidad y nivel de detalle. Mapas
como el uso del suelo se generaron a escala 1:50000, mientras que la geología
fue generada a escala 1:250000. Puesto que el traslape en estas condiciones
generaba gran cantidad de polígonos, fue necesario referenciar los atributos
de cada mapa a una cartografía de subcuencas de la zona de estudio, obtenida
mediante operadores de contexto espacial a partir de un Modelo Digital de
Elevación del Terreno de resolución media (Bravo, 2010).
La ponderación de cada capa a nivel subcuenca, se realizó con base en
la siguiente ecuación:
V = ( n i=1 Wi*Fi)/ ni=1 Wi
Dónde:
V es el valor alcanzado por la subcuenca para el factor ambiental evaluado
(F).
W: es el ponderador para el factor ambiental
262
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

F, en función del área que representa dentro de la subcuenca.
W: es la sumatoria de pesos individuales, en este caso 1.
A partir de esta ponderación, el mapa resultante de traslapar todas las
capas, se reordenó con los rangos propuestos Matus (2007) (Cuadro 11) del
cual se obtuvieron tres categorías diferentes alta, moderada y baja posibilidad
de recarga hídrica.
Cuadro 11. Potencial de recarga hídrica rangos obtenidos.
Posibilidad de recarga
Rango
Alta 3.5 – 4.09
Moderada 2.6 – 3.49
Baja 2 – 2.59
En la figura 3 se pueden apreciar tres diferentes categorías de posibilidad
de recarga hídrica las cuales son alta, moderada y baja posibilidad de recarga
en la cual se puede observar que la categoría que predominó es la moderada
ya que cuenta con un 89.09% del área total de la zona de estudio, seguida por
la categoría de alta posibilidad de ocurrencia de recarga ya que cuenta con un
7.35% del área total, después se encuentra la categoría de baja posibilidad de
recarga con un 3.56% de la área total de la cuenca.
Es importante señalar que las diferencias de escala en la información
cartográfica que alimenta al modelo elegido, generan un problema de representación
de los resultados. Idealmente, el modelo debería alimentarse con
datos de la misma escala, pero estos no están disponibles para la zona. Datos
de mayor escala tendrán que generarse en ejercicios posteriores, para incrementar
la resolución requerida. Esto se requiere en particular para las capas de
geología, edafología.
No obstante esta dificultad, los resultados generados son útiles para diferenciar
espacialmente las áreas de la cuenca que tendrían prioridad en términos
de su hidrofuncionalidad para la recarga del acuífero. Por ejemplo, en estas zonas
se pueden iniciar las estrategias específicas de gestión del acuífero, o bien se
les puede dar prioridad para la generación de datos cartográficos comparables.
Esto último en particular, si se carece de los recursos financieros para los trabajos
asociados con la generación de esta cartografía (trabajo de campo, muestras
cuando así se requiera, trabajo de gabinete, etc.) en toda la cuenca.
Capítulo IV Geoinformática aplicada al estudio de acuíferos 263

Figura 3. Mapa de potencial de recarga hídrica de cuenca laguna de bustillos.
CONCLUSIONES
La identificación de zonas de recarga hídrica es de suma importancia, ya que
es ahí donde el agua se infiltra para recargar los acuíferos subterráneos. Los
estudios de los acuíferos pueden ayudar a obtener un proyecto de la recarga
exitoso, para esto es necesario que se cuente con una buena planeación además
de que estén bien diseñados, operados y sean parte de distintas estrategias para
los recursos hídricos (Garduño, 2003).
La identificación de modelos de recarga hídrica implicó una revisión
bibliográfica exhaustiva, se encontraron diferentes modelos aplicados con éxito
en diferentes lugares del mundo especialmente en lugares con problemas
con la escasez del agua, los cuales toman en cuenta factores que intervienen
en la retención e infiltración de agua, especialmente factores naturales como el
relieve y el clima, además de diferentes factores antrópicos.
De los insumos cartográficos requeridos por los modelos analizados,
se detectó que en la zona se requiere información de mayor detalle en las siguientes
capas: edafología y geología.
264
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Se seleccionó un modelo aplicado previamente en otras regiones del
mundo. Este es sencillo y práctico, se basa en información disponible para la
zona: datos de pendiente, tipo y uso de suelo, tipo de roca y cobertura vegetal.
No obstante los problemas de representación cartográfica derivados de
contar con información a escalas muy heterogéneas, el modelo aplicado fue
útil para la identificación de las subcuentas con mayor posibilidad de recarga,
así como también las áreas que tienen muy bajas posibilidades a que se realice
la recarga hídrica.
En general, al nivel de detalle alcanzado, se puede decir que la cuenca de
Cuauhtémoc puede clasificarse como buena para una recarga hídrica positiva,
pues cuenta con al 96.44% del área total en las categorías moderada y alta
posibilidad de recarga. Solo cuenta con contar con un 3.56% del área total en
la categoría de baja posibilidad de recarga hídrica.
Debe enfatizarse que estos resultados derivan de un modelo empírico-conceptual,
por lo que tendrán que verificarse en campo y hacer las pruebas
pertinentes para demostrar la aptitud real de estas áreas (pruebas de suelo,
infiltración…etc). No obstante esto, constituyen una aproximación bastante
valiosa para la identificación de zonas de recarga, pues permite dar prioridad a
las zonas con mayor potencial para ser utilizadas con este propósito.
AGRADECIMIENTOS
Este trabajo se desarrolló en el marco del Proyecto “Prospección de Indicadores
de Paisaje para Evaluar el Impacto Hidrológico de los Cambios de la
Cubierta vegetal y el Uso del Suelo en la Región Central de Chihuahua”. Se
agradecen los apoyos brindados por PROMEP (UACJ-PTC-197) para el logro
de los trabajos planteados.
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GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

CAPÍTULO V
Geoinformática aplicada
al estudio de cubiertas vegetales
Introducción
Responsable: Luis Carlos Alatorre Cejudo
La dinámica vegetal tiene un papel muy importante en la evaluación
de los procesos ambientales a causa de su estrecha relación
entre la biósfera y los parámetros globales, incluyendo:
la concentración de CO2 atmosférico (Zeng et al., 1999), la
influencia de la vegetación en el ciclo hidrológico a escala local
(Beguería et al., 2003), la estructura y diversidad del paisaje
(Olsson et al., 2000), los procesos de erosión y transporte de
sedimentos (Alatorre y Beguería, 2009b; Alatorre, et al., 2011).
Además de las condiciones climáticas, existen factores regionales y locales
que también afectan la dinámica vegetal y deben ser considerados. Por
ejemplo, las diferencias espaciales en la dinámica vegetal han demostrado estar
estrechamente relacionadas con las condiciones topográficas (Florinsky
269

y Kuryakova, 1996; Pueyo y Beguería, 2007), el tipo de suelo (Farrar et al.,
1994), la gestión humana, uso del suelo (Stohlgren et al., 1998), y procesos
geomorfológicos como la erosión del suelo (Alatorre, et al., 2011).
Varios estudios han identificado cambios en la dinámica vegetal a escala
continental (Slayback et al., 2003; Delbart et al., 2006), regional y local (Andreu
et al., 2007; Martínez-Villalta et al., 2008; Alatorre, et al., 2011) en las
últimas décadas. La mayoría de los cambios han sido causados por actividad
humana, particularmente por la deforestación (Giglio et al., 2006; Achard et
al., 2002; DeFries et al., 2002) y los incendios forestales (Riaño et al., 2007),
por otra parte, el abandono rural y la consiguiente marginalización de algunas
regiones ha contribuido al proceso de recuperación vegetal (Sluiter and de
Jong, 2007; Vicente-Serrano et al., 2004). Sin embargo, numerosos estudios
han encontrado un incremento en la actividad vegetal sobre distintos ecosistemas
del mundo (Myneni et al., 1998; Kawabata et al., 2001; Lucht et al.,
2002), sugiriendo que la causa principal son las variaciones en la precipitación
y/o temperatura (Delbart et al., 2008).
Por ejemplo, en la región mediterránea han surgido diversos patrones
en la dinámica vegetal. En general, se ha observado que el crecimiento de la
vegetación tiende a ser favorecido por el aumento de la temperatura en zonas
donde el agua no es una factor limitante (Andreu et al., 2007; Martínez-Villalta
et al., 2008). Además, la disminución de la actividad vegetal en zonas forestales
y el aumento en otras regiones ha sido relacionada con las tendencias
climáticas recientes (Maselli, 2004; Sarris et al., 2007). En las zonas montañosas
del cuenca mediterránea, los patrones observados en la actividad vegetal
han sido muy complejos, como consecuencia de la diversidad de los usos de
suelo y de la interacción de factores ambientales y microclimáticos (MacDonald
et al., 2000; Sluiter and De Jong, 2007). En el Pirineo central español
diferentes estudios han analizado las variaciones temporales y espaciales de la
actividad vegetal sobre distintas coberturas vegetales a escala regional y local
(Vicente-Serrano et al., 2004; Vicente-Serrano et al., 2006a, 2006b; Lasanta
and Vicente-Serrano, 2007, Alatorre, et al., 2011), teniendo como objetivos: i)
evaluar los cambios en la cubierta vegetal en los últimos 50 años; ii) detectar la
tendencia global de la biomasa vegetal; iii) estudiar los cambios de la actividad
foliar en regiones forestales; iv) analizar el control que ejercen las variables climáticas
(temperaturas y/o precipitación) y los patrones espaciales de la aridez;
v) determinar el efecto antropogénico de los usos de suelos; y, vi) estudiar las
variaciones temporales y espaciales de la dinámica vegetal en áreas degradadas
(cárcavas y zonas de riesgo de erosión), donde la vegetación es escasa.
270
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

En el noroeste de México son escasas las evaluaciones sistemáticas de
la actividad vegetal. Destacan trabajos realizados incorporando metodologías
propias del campo de la teledetección, pues estos han contribuido a esclarecer
el comportamiento espacio-temporal de variables estrechamente vinculadas
con la actividad de las comunidades vegetales, como la fenología regional,
o la productividad primaria aérea (PPA). Por ejemplo, Salinas-Zavala et al.,
(2002) estudiaron el efecto macro-regional del fenómeno del Niño (ENSO)
sobre indicadores como el NDVI, y aportaron elementos para entender la variabilidad
interanual de procesos como el reverdecimiento de la vegetación en
escalas geográficas amplias. Autores posteriores como Franklin et al., (2006),
Romo (2006), Bravo y Castellanos (2013); utilizaron el mismo índice para
monitorear el comportamiento de la PPA en zonas naturales y de explotación
ganadera, y generaron elementos para discriminar el efecto de las actividades
humanas sobre atributos ecológicos vinculados con los ciclos naturales de la
vegetación en esta zona del país.
Los resultados de los estudios anteriores son valiosos, pero se restringen
a sitios y periodos muy específicos (Centro y Costa de Sonora, en periodos de
un año), o al uso de imágenes satelitales (AVHRR) cuyo tamaño de pixel no
facilita las comparaciones con plataformas de mayor detalle. La ausencia de
un enfoque sostenido, y articulado de investigación, genera vacíos en el tema
pendientes de abordarse.
En este capítulo se presenta los siguientes trabajos:
Caraveo Caraveo Luis Arturo, Luis Carlos Alatorre Cejudo, Torres
Olave María Elena y Wiebe Quintana Lara Cecilia (2013). Evaluación de la
recuperación vegetal en áreas con distinta severidad de fuego usando teledetección:
caso de estudio, municipio de Ocampo, Coahuila. .
Cereceres Calzadillas Luis Rene, Alatorre Cejudo Luis Carlos, Bravo
Peña Luis Carlos y Torres Olave María Elena (2013). Efectos de las bajas
temperaturas extremas registradas en Febrero de 2011 en el municipio de Riva
Palacio, Chihuahua, Una evaluación de los efectos en el bosque de encino
usando técnicas SIG y NDVI. .
Gil Hernández Manuel Iván, Luis Carlos Alatorre Cejudo, Torres Olave
María Elena y Bravo Peña Luis Carlos (2013). Determinación de procesos
de deforestación en el bosque templado de la región noroeste del municipio de
Madera, Chihuahua, México: usando técnicas de teledetección y SIG.
Capítulo V Geoinformática aplicada al estudio de cubiertas vegetales 271

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Capítulo V Geoinformática aplicada al estudio de cubiertas vegetales 275

Evaluación de la
recuperación vegetal
en áreas con distinta severidad de fuego usando
teledetección: caso de estudio, Municipio de
Ocampo, Coahuila
Luis Arturo Caraveo Caraveo, Luis Carlos Alatorre Cejudo, María Elena Torres
Olave y Lara Cecilia Wiebe Quintana
INTRODUCCIÓN
Actualmente los bosques se encuentran bajo un grave
problema de deforestación, esto debido a diferentes causas
tales como la tala desmedida, los incendios forestales
y el cambio climático entre otras. Esto lleva a la perdida
de los servicios ambientales que brindan, ya que al ser
deforestados desaparecen o se reducen los beneficios ambientales
que proporcionan tal como lo plasma Pagiola,
Landell - Mills, y Bishop (2002).
Entre los beneficios ambientales que brindan los bosques destacan la
protección de las cuencas hidrográficas, la conservación de la biodiversidad y
el secuestro de carbono, entre otros. En las cuencas hidrográficas los bosques
juegan un papel muy importante ya que la vegetación que se encuentra en
277

ellos evita los procesos de erosión, tales como el desprendimiento del suelo
por efecto de la lluvia y la escorrentía superficial y concentrada, el consiguiente
trasporte de los sedimentos y su sedimentación, y por otra parte los bosques
también tienen un gran impacto en el control de los flujos hidrológicos
(Franquis, 2003). Los bosques son uno de los hábitats más biodiversificados
que existen, y con la perdida de estos hábitats se llega a la perdida de las especies
que habitan en él, a su vez los bosques en pie son grandes depósitos
de carbono y los bosques en crecimiento secuestran carbono de la atmósfera
(Franquis, 2003).
El cambio climático es una de las consecuencias más notables de la
deforestación pero a la vez, se podría ver como una causa ya que con el
incremento de los gases invernadero los diferentes ecosistemas que sostienen
los bosques se ven afectados (Martínez y Rodríguez).
Estos efectos se manifiestan en sus procesos de desarrollo y reproducción,
ya que el bosque ya no puede subsistir por sí mismo porque no cuenta
con algunas especies o procesos que lo ayudaban a regenerarse de forma natural.Por
otra parte, los incendios en los últimos años han causado graves
daños a la masa forestal, y no solo en nuestro país si no en muchas regiones
del mundo, esto debido a muchas razones, y una de las más importantes se
podría decir que es la acción humana, ya que con descuidos o irresponsabilidad
cerca del 90% de los incendios son causados por el hombre (Castillo, s/f).
Según la definición de White, Ryan, Key, y Running, (2005) un incendio
forestal se define como un incendio que inicia y se desarrolla principalmente
en zonas naturales con vegetación abundante. Como elemento natural,
el fuego ha contribuido a la selección de especies, a la composición de las
formaciones vegetales y a su estabilidad o alternancia.
Los efectos de los incendios están ligados a una serie de variables tales
como, la magnitud del incendio, la frecuencia, la intensidad, así mismo las
condiciones físicas del suelo y la vegetación, por ejemplo clima, geomorfología,
topografía, entre otras ( Ruiz-Gallardo, Quintanilla, y Castaño, 2003).
Uno de los problemas más graves o notorios de los incendios forestales
es la eliminación o destrucción de la cubierta vegetal y con ello la reactivación
de los procesos de erosión, esto debido a que la vegetación es uno de los
principales factores que controlan la pérdida de suelo.
La disminución de la cubierta vegetal, la cual intercepta la precipitación,
hace que la lluvia encuentre menos obstáculos en su camino hacia el suelo, lo
que tiene un efecto importante en el incremento de la energía cinética y, como
resultado, una mayor capacidad para destruir los agregados edáficos.
278
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Uno de los elementos más importantes en los incendios forestales
es la severidad del fuego, el cual es un término descriptivo que integra los
cambios físicos, químicos y biológicos de un ecosistema, como resultado de la
acción del fuego (White et al., 1996). Para medir los efectos de los incendios
forestales es necesario definir las consecuencias sobre el ecosistema, por una
parte ya sea que afecte al suelo, a la masa vegetal. En general, la severidad
del fuego se puede relacionar directamente con los procesos de regeneración
vegetal que tiene lugar después del incendio ya que entre más grave sea la
severidad mayor será el tiempo en que la vegetación se recupere.
Después de un incendio uno de los aspectos más importantes a seguir
es la regeneración vegetal, actualmente los procesos de recuperación vegetal
presentan una alta variabilidad espacial y temporal, por lo que no es fácil generalizarlos.
Se podría decir que la regeneración vegetal es uno de los indicadores
más relevantes de la recuperación en los ecosistemas que son afectados
por los incendios. Dicha recuperación depende en gran parte del tipo de suelo
así como del tipo de clima.
En las últimas décadas las técnicas de teledetección han constituido
una herramienta muy poderosa para estudiar los incendios forestales,
permitiendo dar seguimiento en tiempo real al cambio en la cobertura de
suelo pos-incendio, y para el estudio de severidad de fuego (Husson 1983).
Además al combinar estás técnicas de teledetección con los Sistemas de Información
Geográfica (SIG) se han obtenido datos muy importantes para
entender más a detalle el comportamiento de la vegetación y su regeneración
pos-incendio. Así mismo, las técnicas de teledetección han permitido estudiar
los procesos de regeneración vegetal debido a los cambios generados por el
fuego, utilizando información espectral de la vegetación (Patterson y Yool,
1998; Díaz-Delgado y Pons, 2001). Dado que en México existen escasos estudios
que evalúen la severidad del fuego y el seguimiento de la recuperación
vegetal post-incendio (Martínez y Rodríguez), el principal objetivo de este
trabajo es evaluar la recuperación vegetal post- incendio a través de técnicas
de teledetección utilizando el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada
(NDVI), como una medida de la actividad vegetal.
Capítulo V Geoinformática aplicada al estudio de cubiertas vegetales 279

METODOLOGÍA
Área de estudio
El área de estudio se localiza en el incendio ocurrido en el mes de Abril de
2011, en el municipio de Ocampo, al noroeste de Coahuila, México, en la región
conocida como la sierra norte de Coahuila (Figura 1). El área de estudio
cuenta con un clima propio del desierto, lo que se traduce en altas temperaturas
durante el día y bajas temperaturas durante la noche. La precipitación es
escasa, la mayor parte del municipio se encentra en un rango de 200 a 300
mm y en las partes altas puede llegar de los 400 a 500 mm de precipitación
anual (Téllez, Hutchinson, Nix, y Jones, 2011). La vegetación que predomina
en la región es el matorral desértico, candelilla, guajilla, gobernadora, zacate
y en algunas zonas se pueden encontrar pastizales naturales. Al norte podemos
encontrar bosque templado en el cual predominan el pino y el cedro,
esto debido a la altitud de las sierras, en general se muestra un claro gradiente
altitudinal en la progresión de las especies vegetales, encontrando matorrales
desérticos en las zonas más bajas hasta encontrar las masas forestales cubiertas
principalmente por pinos en las zonas más altas.
Figura 1. A) Localización del área de estudio:
B) localización de las escenas Landsat TM.
280
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Selección y preparación de base de datos
En este estudio se utilizaron tres imágenes Landsat TM para cubrir el área
de estudio (Figura 1B). Para evaluar la severidad del fuego se eligieron imágenes
previas al incendio, las cuales corresponden al mes de Junio de 2010, y después
del incendio, que corresponden al mes de Junio de año 2011. La selección
de estas fechas de las imágenes para evaluar la severidad del fuego, se debió a
que el incendio tuvo lugar y se extendió en los meses de Marzo, Abril y Mayo,
y así obtener valores más cercanos a la realidad en cuanto a la estimación.
Para obtener la evolución de la vegetación, se eligieron las imágenes
correspondientes a cuatro meses después del incendio que corresponden al
mes de Agosto de 2011, y a seis meses después del incendio correspondientes
al mes de Octubre de 2011.
Una vez que tenemos las imágenes seleccionadas se corrigieron radiométricamente
mediante un modelo de reflectividad aparente en el módulo
ATMOSC de IDRISI (1987-2009 Clark Labs), esto para eliminar el ruido
atmosférico o errores que pudieran tener las imágenes, luego se unieron en un
mosaico, para posteriormente cortar a tamaño y el área de estudio. Una vez
que tenemos delimitada el área de estudio se identificó el incendio, que a su
vez se dividió en tres incendios principales localizados en el área de estudio.
Obtención de la severidad de fuego
Para determinar la severidad del fuego en cada uno de los incendios seleccionados,
utilizamos la metodología propuesta por Ruiz- Gallardo et al.
(2005), la cual se basa en la estimación del NDVI pre-incendio y pos-incendio.
La estimación del NDVI se basó en la ecuación propuesta por Rouse
et al. (1974):
incendio y la suma del NDVI pre- incendio con el NDVI pos-incendio,
finalmente el resultado se multiplicó por cien:
El resultado de esta ecuación arroja los resultados de la severidad del
fuego el cual contiene valores que van desde 0-200, por lo que se hizo nece-
Capítulo V Geoinformática aplicada al estudio de cubiertas vegetales 281

sario hacer una reclasificación en cuatro rangos propuestos por Ruiz-Gallardo
et al. (2005), que van desde:
1. Severidad nula (0-70)
2. Severidad Baja (70-110)
3. Severidad Media (110-160)
4. Severidad Alta (160-200)
El mapa resultante de la reclasificación de la severidad del incendio se
utilizó para estimar el área que ocupa cada una de las cuatro categorías de
severidad en cada uno de los incendios seleccionados.
Análisis de la evolución vegetal pos- incendio
Para evaluar la evolución vegetal después del incendio se obtuvieron los valores
de NDVI para cada una de las fechas propuestas, Agosto-2011 y Octubre-2011.
Posteriormente se hizo un análisis temporal de los valores donde r IR
es
la reflectividad de la medios del NDVI presentes en cada una banda del infrarrojo
cercano del de las cuatro categorías de severidad deespectro electromagnético y
r R es la fuego, para así obtener un panorama regional sobre el comportamiento
que reflectividad de la banda de rojo.
Una vez que obtuvimos el área de cada incendio se procedió a calcular
la ecuación propuesta por Ruiz-Gallardo et al. (2005), el cociente entre la resta
del NDVI pre-incendio con el NDVI pos-incendio presentó la cubierta
vegetal durante los meses posteriores al incendio forestal con el apoyo del
NDVI.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Obtención de la severidad de fuego
En la Figura 2 se observa la localización de los tres incendios forestales seleccionados
para estimar la severidad del fuego en el municipio de Ocampo.
La selección de estos tres incendios se debió principalmente a que el área
del municipio es muy grande y se tuvo la presencia de incendios pequeños y
aislados, así que la característica principal de estas áreas seleccionadas es que
tiene una distribución homogénea del incendio y pertenecen a parches de
vegetación continuos con distinta densidad de vegetación.
282
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Localización de los incendios
A) B)
Corte incendio 1
Corte incendio 2 Corte incendio 3
Municipio de Ocampo
Incendio 1
Incendio 2
Incendio 3
40
20
1:500,000
0
40 Kilómetros
1:500,000 1:200,000 1:300,000
10 20 10
5 10 5
0 0 0
10 Kilómetros 20 Kilómetros 10 Kilómetros
Figura 2. Ubicación de los incendios en nuestra área de estudio: A) localización
general; B) localización de cada uno de los incendios seleccionados para
estimar la severidad del fuego.
Se calculó el área de cada uno de los incendios y se sumó para obtener
el área total dañada en todo el municipio de Ocampo, Coahulila. La suma de
las áreas total fue de 139,841 Km 2 . En la Tabla 1 se muestran las areas que
abarcan cada uno de los incendios.
Para la obtención de la severidad estimamos los valores de NDVI preincendio
(Figura 3) y NDVI post- incendio (Figura 4) para poder aplicar la
ecuación propuesta por Ruiz-Gallardo et al. (2005), explicada en la Sección
de metodología.
Tabla 1. Área de los incendios en kilómetros cuadrados.
Incendio Área en Km 2
1 32,080
2 52,388
3 55,373
Área total 139,841
Capítulo V Geoinformática aplicada al estudio de cubiertas vegetales 283

Figura 3. Valores de NDVI pre- incendio ( Junio 2010).
Figura 4. Valores de NDVI pos- incendio ( Junio 2011).
284
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Los valores de NDVI registrados en la imágen del mes de Junio del
2010 (Figura 3) son elevados en toda el área de estudio, esto se debe a que
la vagetacion no ha sido perturbada o dañada y se encuantra en condiciones
naturales. En cambio, en la imagen del mes de Junio 2011 (Figura 3) se puede
observar que los valores de NDVI han caido drásticamente, debido al efecto
de los incendios, también se puede observar que hay unas partes mas dañadas
que otras esto debido a la intensidad de los incendios. A partir de aquí los resultados
de aplicar la ecuación propuesta por Ruiz-Gallardo et al. (2005) para
determinar la severidad del fuego se muestra de forma individual para cada
uno de los incendios. En el caso del Incendio 1 (Figura 5) se observa que la
categoría de Severidad alta afectó gran parte del area asignada (Tabla 2), con
un 22.3% (71.5 Km 2 ) del área total del incendio, mientras que la Severidad
baja y media se encuentran en muy pocas áreas, además la Severidad nula es
la que mas se puede apreciar en su extensión ocupa el 54.51% (174.7 Km 2 )
del incendio. En el caso de la Severidad nula se debe a que el fuego tuvo una
intensidad extremadamente baja, esto por efecto de la escasa cobertura vegetal
presente en estas áreas.
Figura 5. Severidad del fuego para el Incendio 1.
Capítulo V Geoinformática aplicada al estudio de cubiertas vegetales 285

Tabla 2. Área afectada por cada rango de severidad
en kilómetros cuadrados en el incendio 1.
Severidad Área afectada Km 2
Nula 174.74
Baja 37.867
Media 36.392
Alta 71.519
En el Incendio 2 (Figura 6) la distribución espacial de la severidad del
fuego fue muy distinta a lo observado en el Incendio 1, ya que predomina
la categoría de Severidad nula, con una área aproximada del 77.7 % (Tabla 3),
así mismo la Severidad baja abarca el 18.7 % del área afectada, mientras
que la Severidad media y alta solo ocupan el 3.4 % del total del área afectada
por el Incendio 2.
Figura 6. Severidad del fuego para el Incendio 2.
286
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Tabla 3. Área afectada por cada rango
de severidad en kilómetros cuadrados para el Incendio 2.
Severidad Área afectada Km 2
Nula 451.748
Baja 109.207
Media 5.437
Alta 14.902
A diferencia de los Incendios 1 y 2, en el Incendio 3 (Figura 7) la
severidad del fuego se comportó de manera muy diferente, se observa que hay
parches de severidad discontinuos a lo largo de toda el área afectada.
Sin embargo al igual que en los Incendios 1 y 2 la Severidad nula es
la que mas predomina con una área aproximada de 71.1 %, mientras que la
severidad baja y media solo ocupan el 12.2 %, y la Severidad alta ocupa
un 12.8 % del total del área afectada por el Incendio 3.
Figura 7. Severidad del fuego para el Incendio 3.
Capítulo V Geoinformática aplicada al estudio de cubiertas vegetales 287

Tabla 4. Área afectada por cada rango
de severidad en kilómetros cuadrados para el incendio 3.
Severidad Área afectada Km 2
Nula 461.246
Baja 47.066
Media 28.361
Alta 77.395
Análisis de la evolución vegetal pos- incendio
Una vez que se obtuvo la severidad de fuego para cada uno de los incendios,
se estimó el NDVI para los meses de Agosto y Octubre de 2011 (Figuras 10
y 11), y así evaluar los valores medios del NDVI en cada una de las cuatro
categorías de severidad del fuego para cada incendio seleccionado.
En general se observa que después del incendio los valores de NDVI
se han ido incrementando en cada uno de los incendios seleccionados. Si observamos
los valores de NDVI para el mes de Agosto (Figura 10) y Octubre
(Figura 11) de 2011 se puede apreciar de forma muy contundente como las
áreas correspondientes a los incendios presentan un incremento en los valores
NDVI en comparación a los valores que se tuvieron en el mes de Junio de
2011 (justo después del incendio, Figura 3).
La evolución de los valores medios del NDVI en cada una de las cuatro
categorías para los meses de Agosto y Octubre de 2011 se observa en la
Figura 10. Se aprecia que en los tres incendios la evolución de los valores
de NDVI presentan un comportamiento similar en las cuatro categorías de
Severidad del fuego. Las categorías de Severidad nula y alta presentan una
disminución progresiva de los valores de NDVI. En el caso del comportamiento
observado en la categoría de Severidad nula se puede explicar por
el hecho de que estás áreas estaban ocupadas por escaza cobertura vegetal y la
presencia de suelos degradados, lo cual hace que la recuperación vegetal sea
casi imposible después de un incendio. Por otra parte, la disminución de los
valores de NDVI en la categoría de Severidad alta, se debe principalmente a
las altas temperaturas alcanzadas, ya que la recuperación de la vegetación
después de un incendio forestal depende principalmente de un órgano o raíz
subterráneo y el daño que le ocasionan las altas temperaturas a estos, no le
permite que la vegetación se regenere adecuadamente
288
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Figura 8. Valores de NDVI pos-incendio (Agosto 2011).
Figura 9. Valores de NDVI pos-incendio (Octubre 2011).
Capítulo V Geoinformática aplicada al estudio de cubiertas vegetales 289

En cambio las categorías de Severidad baja y Severidad media muestran
un ligero incremento en el mes de Agosto, para posteriormente registrar un
descenso en el mes de Octubre. Esto demuestra como en estas categorías sí
existe una recuperación vegetal, el descenso presentado en el mes de Octubre
se debe principalmente a la disminución de la precipitación en esta época del
año (Figura 11).
A)
Incendio 1
NDVI
Severidad nula
Severidad baja
Severidad media
Severidad alta
Junio
Agosto
Octubre
B)
Incendio 2
NDVI
Severidad nula
Severidad baja
Severidad media
Severidad alta
Junio
Agosto
Octubre
C)
Incendio 3
NDVI
Severidad nula
Severidad baja
Severidad media
Severidad alta
Junio
Agosto
Octubre
Figura 10. A) Valores de NDVI para el Incendio 1: B) Valores de NDVI
para el Incendio 2: C) Valores de NDVI para el Incendio 3.
Figura 11. Precipitación mensual para el municipio de Ocampo, Coahuila.
(Téllez, Hutchinson, Nix, y Jones, 2011)
290
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

CONCLUSIONES
Con la aplicación de la metodología utilizada, se logró obtener la severidad
de fuego para cada una de las áreas afectadas por el incendio ocurrido en el
2011 en el municipio de Ocampo, Coahuila, México. Los resultados muestran
las zonas que fueron afectadas por distintas severidades de fuego, las cuales
se clasificaron en cuatro categorías: nula, baja, media y alta. Además con la
utilización de los valores de NDVI obtenidos para los meses de Agosto y Octubre
del 2011 se obtuvo una evaluación de la recuperación de la vegetación
post- incendio,
Por otra parte la vegetación localizada en el área de estudio mostró un
incremento en los valores del NDVI justo después del incendio, con las primeras
lluvias, pero esta pronta recuperación se ve afectada por la entrada de
la estación de otoño, donde las precipitaciones son muy escasas. Este mismo
comportamiento se pudo constatar en los tres incendios y en cada una de las
categorías de severidad del fuego.
Queda patente que la metodología empleada y los resultados obtenidos,
pueden servir como un instrumento de gestión y valuación de los incendios
forestales. Los cuales pueden servir para instrumentar medidas para la
recuperación de la cubierta vegetal por parte de las dependencias de gobierno,
facilitando que los recursos humanos y económicos se dirijan a las zonas
donde la vegetación no se puede recuperar por si misma, requiriendo acciones
de reforestación.
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GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Efectos de las bajas
temperaturas extremas
registradas en Febrero de 2011 en el municipio
de Cuauhtémoc, Chihuahua: una evaluación
en el bosque de encino usando técnicas de
teledetección y SIG
Luis René Cereceres Calzadillas, Luis Carlos Alatorre Cejudo, Luis Carlos Bravo
Peña y María Elena Torres Olave
INTRODUCCIÓN
El estado de Chihuahua posee la mayor extensión de terreno,
así como la mayor cantidad de área forestal del país. En su
mayoría está constituido por áreas de bosque de pino de varias
especies, en menor importancia en extensión hay presencia de
bosque de encino y asociación pino-encino (Escárpita Herrera,
2002). Las coníferas son más resistentes a las bajas temperaturas,
a diferencia del bosque de latifoliadas (encinos) que
son menos susceptibles a la explotación maderera del estado, y además son las
más susceptibles a los descensos extremos de temperatura (Ruelas Monjardin
y Dávalos Sotelo, 1999).
El estado de Chihuahua tiene la característica de ser la entidad del país
que es más afectada por temperaturas extremas en la estación de invierno.
En ésta época del año las temperaturas del estado son extremadamente bajas,
éstas temperaturas extremas pueden alcanzar hasta los -22° C, pero incluso
se han registrado temperaturas más bajas (Muñoz, 2011). Las temperaturas
293

más bajas se registran entre los meses de Noviembre a Marzo con descensos
abruptos en la temperatura (Esquivel, 2012).
Estudios recientes han identificado cambios en la dinámica vegetal a
escala continental, regional y local en las últimas décadas (Rodríguez Rivera,
2012). La mayoría de los cambios han sido causados por actividad humana,
particularmente por la deforestación y los incendios forestales, por otra parte,
el abandono rural y la consiguiente marginalización de algunas regiones ha
contribuido al proceso de recuperación vegetal. Sin embargo, algunos estudios
han encontrado un descenso abrupto en la actividad vegetal sobre distintos
ecosistemas del mundo, sugiriendo que la causa principal son las variaciones
extremas en la temperatura. (Vicente Serrano, y otros, 2012; Alatorre y beguería,
2009). Para evaluar el efecto de las temperaturas extremas sobe la actividad
vegetal se ha empleado con éxito la percepción remota apoyada por imágenes
de satélite, particularmente los índices de vegetación como el Índice de Diferencia
Normalizada de la Vegetación (NDVI, Normalized Difference Vegetation
Index) derivados de información espectral, son los mejores indicadores de
la actividad y la salud vegetal (Flores Cárdenas, y colaboradores, 2011).
Se ha comprobado que la utilización de técnicas sensoria remota apoyada
con los Sistemas de Información Geográfica (SIG) arroja resultados claros
de los cambios en la superficie terrestre y en la actividad de la misma. Uno de
los sensores más utilizados para estudiar la dinámica de la actividad vegetal es
el sensor Landsat TM, así como para estudios de cubierta vegetal y cambios
en la actividad vegetal a nivel regional (Chuvieco, 2008). El uso de técnicas de
sensoria remota, imágenes del sensor Landsat TM 5 y el cálculo del NDVI
a partir de dichas imágenes, permite evaluar las afectaciones provocadas a la
vegetación, ya sea por efectos climatológicos extremos o actividades humanas
(Pérez Cabello y De la Riva Fernández, 1998).
294
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

JUSTIFICACIÓN
En febrero de 2011 se registró un descenso extremo de la temperatura en la
región centro del estado de Chihuahua, México, alcanzando temperaturas
inferiores a los -20° C (UNIFRUT, 2012). El planteamiento de esta investigación
está sustentando en la observación de campo, donde se pudo constatar
una severa afectación a la población del bosque de encino localizado
en el municipio de Cuauhtémoc, Chihuahua, donde se pudo observar una
aparente disminución de su actividad y una apariencia de mortandad. Estas
afectaciones fueron visualizadas justo después de las fuertes heladas registradas
en febrero de 2011. Por otra parte, se observó que a principios de primavera
muchos ejemplares de este bosque no presentaban retoños y no habían
florecido, incluso se pudo apreciar claramente la muerte de la mayoría de las
especies, cuando cabría esperar en esta época del año una actividad vegetal
muy marcada. Es a partir de estas observaciones donde surge la idea de evaluar
los daños provocados por las temperaturas extremas a la población de
encino de la sierra del municipio de Cuauhtémoc, cuya característica principal
es la extensa cubierta de bosque de encino
OBJETIVO
El objetivo de esta investigación es evaluar mediante técnicas de sensoria
remota y SIG los efectos de las temperaturas extremas registradas en Febrero
de 2011 sobre el bosque de encino localizado en el municipio de Cuauhtémoc,
Chihuahua.
HIPÓTESIS
La aplicación de técnicas de sensoria remota y SIG permite identificar todas
las áreas de bosque de encino que disminuyeron su actividad vegetal por efecto
de un evento climatológico extremo.
Capítulo V Geoinformática aplicada al estudio de cubiertas vegetales 295

ÁREA DE ESTUDIO
El área de estudio se localiza en la parte Norte del municipio de Cuauhtémoc,
Chihuahua, donde colinda con los municipios de Riva Palacio al Este y Namiquipa
al Norte. Cuenta con una amplia región de bosque de encino y encino-pino
además de asentamientos humanos y parcelas agrícolas, así como
también áreas de desmonte utilizadas para la ganadería o que una vez se utilizaron
como tierras de cultivo y a la fecha se encuentran abandonadas. Por ser
fácilmente discriminables los tipos de uso de suelo, el área de estudio facilita
la fotointerpretación y la generación de la cartografía de la zona. Con un clima
semiseco templado (INEGI, 2010).El área de estudio se encuentra ubicada en
las coordenadas 28°55’42.16”N, 106°47’28.90”O, y tiene un área aproximada
de 125,897 hectáreas. (Figura 1).
Área de estudio
1 cm = 4 km
Leyenda
Área de estudio
Figura 1. Área de estudio. Parte Norte del municipio de Cuauhtémoc, Chih.
296
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

MATERIALES Y MÉTODOS
Para este proyecto se utilizaron tres imágenes del sensor Landsat TM, correspondientes
a los meses de Enero, Febrero y Mayo de 2011. La imagen de
Enero fue tomada previamente al evento climatológico extremo, la de Febrero
es inmediatamente posterior al evento con unos días de diferencia, y la imagen
de Mayo, con tres meses de diferencia al evento. Estas imágenes se eligieron
con base en la época del año en la que los encinos muestran una gran capacidad
foliar, además la presencia de nubes es nula en comparación con los meses
siguientes. De esta manera se tiene informacion previa e inmediatamente posterior
al evento extremo, lo cual permitió detectar la recuperación o pérdida
de la actividad vegetal (en un tiempo normal de recuperación de la actividad
vegetal) de las áreas ocupadas por encino.
Uno de los principales problemas a los que nos enfrentamos al utilizar
imágenes de satelite como lo son las Landsat TM es el “ruido atmosferico”, lo
que lleva a perturbaciones en la imagen que nos dificultan su utilizacion o que
arrojarian resultados erroneos o alejados de la realidad (Alatorre y Beguería,
2009). Para eliminar o reducir estos efectos atmosfericos existen varios métodos
y modelos que permiten corregir estas anomalías en las imágenes, como
lo son : “Reflectancia aparente (AR)”, “Sustraccion del objeto oscuro (DOS) y
COST”, se siguen tambien algoritmos como el de “Transformacion de componentes
principales (ACP)” (Brizuela et al.,2007). Las imágenes a utilizadas
se fueron corregidas con los Métodos anteriormente mencionados.
Para determinar cuáles usos y coberturas de suelo están presentes en el
área de estudio, se llevó a cabo una clasificación supervisada la cual sirvió para
determinar con un elevado grado de certidumbre las categorías que están presentes
en el área de estudio, sin olvidar que el objeto de nuestro estudio es la
categoría de encino. Para generar la cartografía se aplicó el método de máxima
verosimilitud o máxima probabilidad, este algoritmo es el más comúnmente
utilizado en percepción remota, por el procedimiento que sigue y por la facilidad
que ofrece al interpretar los resultados, además este método se considera
uno de los más acertados y eficientes. El modelo requiere como entrada las firmas
espectrales para cada una de las categorías presentes en el área de estudio,
las cuales fueron: pastizales, cuerpos de agua, agrícola y encinos. Para generar
las firmas espectrales se utilizaron las áreas de entrenamiento previamente
definidas mediante fotointerpretación, y posteriormente para realizar la clasificación
el modelo calculó la probabilidad de pertenencia a cada categoría,
definida por las firmas espectrales de las áreas de entrenamiento, píxel por
Capítulo V Geoinformática aplicada al estudio de cubiertas vegetales 297

píxel. Finalmente el modelo de clasificación asignó píxel por píxel la clase a
la cual corresponde de acuerdo a su probabilidad obtenida de la información
espectral (García Mora y Mas, 2008). Como una banda extra se agregó la información
del Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI, ver
proceso de cálculo en el siguiente apartado 2.3) para esperar mayor separabilidad
de las firmas espectrales. La clasificación obtenida se validó de acuerdo
a matrices de confusión las cuales evalúan la fiabilidad de la clasificación. Se
obtuvo el error de omisión y el error de comisión a partir del método de matriz
propuesto por Card (1982).
Para análizar la recuperación o pérdida de la actividad vegetal en la cubierta
de encino, se empleó el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada,
también conocido como NDVI por sus siglas en inglés. El cual es un fiel
indicador de la salud y actividad fotosintética de la vegetación. El NDVI fue
calculado como (Ecuación 1):
(1)
donde r R es la reflectividad en la región del infrarrojo cercano del espectro
electromagnético y r R es la reflectividad en la región del rojo. El NDVI es
una medida de la capacidad fotosintética de las plantas (Ruimy et al., 1994)
y la resistencia estomática con respecto a la transferencia de vapor de agua
(Tucker y Sellers, 1986). Por lo tanto, altos valores de NDVI son indicativos
de la actividad de la vegetación secundaria.
Con ayuda de la cartografía de coberturas y uso de suelo, se obtuvieron
los valores medios del NDVI para la categoría de encino, para cada una de las
fechas propuestas, Enero, Febrero y Mayo. De esta manera se obtuvieron los
valores de NDVI previos y posteriores al evento, con la finalidad de poder observar
el decremento de la actividad vegetal que fue provocado por el descenso
extremo de la temperatura. La pérdida de la actividad vegetal sobre la cubierta
de encino se evaluó con los valores medios de NDVI de la imagen correspondiente
al mes de Mayo. Una vez obtenidos dichos valores se puede determinar
si existió pérdida o recuperación en la actividad vegetal.
Por otra parte para hacer mas robustos y confiables nuestros resultados
se llevo a cabo un análisis de tendencia de los valores de NDVI pixel por pixel,
para ello se utilizó la prueba no paramétrica de Man-Kendall con un nivel de
significancia del 0.5%. La prueba de Man-Kendall es ampliamente utilizada
para analisis de tendencia en climatologia. Hay dos ventajas primordiales en
el uso de esta prueba. En primer lugar, es una prueba no paramétrica y no
298
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

equiere que los datos tengan una distribución normal, en segundo lugar, la
prueba tiene una sensibilidad baja a saltos bruscos debido a series de tiempo
no homogéneas.
La ecuación para calcular el coeficiente de Mann-Kendall es (Ecuación 2):
y:
(2)
donde n es la longitud de la serie de tiempo de datos se, xi y xj son las
observaciones al momento i y j respectivamente.
Finalmente para poder hacer mas efectivas las acciones para mitigar los
efectos sobre la cubierta de encino, así como para hacer más eficiente las acciones
de las agencias encargadas de la conservación de bosques en el estado de
Chihuahua, se utilizó información de la tenencia de la tierra correspondiente
al municipio de Cuauhtémoc, especificamente se utilizará la parte norte del
municipio la cual es el área de estudio. La información de tenencia de la tierra
ayudará a observar los procesos que ocurren en las propiedades ejidales y privadas,
para así determinar con exactitud las acciones que se deben de tomar en
cada una de las propiedades presentes en el área de estudio.
RESULTADOS
Cartografía de coberturas y uso de suelo.
Como parte del proceso de obtención de una cartografía se generaron las
gráficas de firmas o signaturas espectrales correspondientes a las categorías
distintivas del área de estudio como son: cuerpos de agua, agrícola, pastizal
y bosque de encino, sin olvidar que la categoría objeto de nuestro estudio es
la de encino (Figura 2). A partir de las áreas de entrenamiento definidas por
fotointerpretación se obtuvieron las gráficas de firmas espectrales para cada
una de las fechas, enero, febrero y mayo. En la región del espectro del infrarrojo,
la banda 4 del satélite Landsat, se puede observar de enero a febrero,
antes y después del evento climatológico extremo, un descenso en los valores
Capítulo V Geoinformática aplicada al estudio de cubiertas vegetales 299

de reflectividad, para el mes de mayo aparentemente existió recuperación en el
brillo de la firma correspondiente al bosque de encino.
Figura 2. Firmas espectrales para cada una de las categorías de coberturas y
uso de suelo presente en el área de estudio: A) Enero; B) Febrero, y C) Mayo.
Para evaluar la separabilidad espectral de las firmas espectrales se elaboró
una matriz de contingencia, la cual es un indicador de la calidad esperada
para la cartografía generada (Tabla 1), es decir para evaluar si el resultado obtenido
en la cartografía representa con veracidad la cobertura real. Se obtuvo
un índice kappa de 0.82, este valor se considera como alto y se relaciona con
una elevada exactitud de nuestro resultado, y además una precisión global de
86.5, el error de omisión por clase se obtuvo como sigue: agua 0.03, agrícola
0.02, pastizales 0.18 y encino 0.25. El error de comisión por clase fue: agua
0.24, agrícola 0.1, pastizales 0.13 y encino 0.06. En general, de acuerdo a estos
resultados la cartografía resultante a partir de la clasificación supervisada por
el método de Máxima Verosimilitud se considera con una alta fiabilidad.
Tabla 1. Matriz de contingencia para validar la clasificación supervisada por
el método de Máxima Verosimilitud.
Agua Agrícola Pastizales Encino Total
Agua 37 0 2 10 49
Agrícola 0 43 5 0 48
Pastizales 1 1 47 5 54
Encino 0 0 3 46 49
Total 38 44 57 61 200
A partir del método de clasificación se obtuvo una cartografía de usos
de suelo que abarca cuatro categorías de Agrícola, Bosque de encino, Cuerpos
300
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

de agua y pastizales (Figura 3). Cabe mencionar que dentro de la categoría de
pastizales se incluyó a algunas coberturas que presentan características propias
del pastizal, pero al hacer fotointerpretación, la textura y forma de los
polígonos corresponden a lo que pudieran ser tierras de cultivo abandonadas
o tierras de desmonte, como lo son potreros y áreas de pastoreo, donde la reflectividad
en este caso es similar a los pastizales naturales. La cobertura para
cada categoría quedó de la siguiente manera: agrícola 22,088.8 ha, bosque de
encino 54,464.5 ha, cuerpos de agua 373.8 ha y pastizales 54,464.5 ha, dando
un área total de 125,897 ha para toda el área de estudio.
Figura 3. Mapa de cobertura y uso de suelo para el área de estudio
Análisis de la actividad vegetal del bosque de encino por medio
del NDVI.
Se obtuvieron los mapas de NDVI para cada fecha (Figura 4), donde los valores
más altos de NDVI los posee el bosque de encino y los valores más bajos,
prácticamente nulos, los poseen los cuerpos de agua, esto en las tres fechas
seleccionadas (Figura 4 A, B, C). A simple vista se observó un descenso en la
actividad vegetal del bosque de encino previo al evento climatológico extremo
Capítulo V Geoinformática aplicada al estudio de cubiertas vegetales 301

indicando una posible tendencia negativa y sin mostrar niveles de recuperación
como se esperaba para el mes de mayo.
Figura 4. Mapa de la distribución espacial de los valores de NDVI: A) Enero;
B) Febrero, y C) Mayo.
Para analizar con mayor detalle nuestras observaciones de las tendencias
negativas de los valores de NDVI en la cubierta de encino, se elaboró una
gráfica con los valores medios del NDVI registrados dentro de la categoría de
bosque de encino (Figura 5). Se pudo observar mediante esta gráfica, de manera
generalizada, la tendencia negativa y no se observó la recuperación que se
esperaba para el mes de mayo.
0.4
NDVI
0.2
Bosque de encino
0
Enero
Febrero
Mayo
Figura 5. Evolución de los valores medios del NDVI para el bosque de encino
en cada una de las fechas seleccionadas para el estudio.
302
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Análisis espacialmente distribuido de las tendencias temporales
de los valores de NDVI (píxel por píxel): Mann Kendall
Para evaluar las tendencias temporales de los valores de NDVI píxel por
píxel y así poder identificar específicamente las áreas que tuvieron tendencia
negativa se utilizó la prueba de Mann Kendall (MK). Se obtuvo un mapa de
tendencias estadísticamente significativas (p = 0.05) en el cual se muestran las
áreas que presentan una tendencia negativa en los valores del NDVI (Figura
6). Estás áreas con “mayor degradación” es decir, con tendencia negativa corresponden
precisamente al bosque de encino, justo donde se observaron los
cambios en los ejemplares de encino. Las áreas de pastizales no presentaron
cambio, es decir que no se encontró una tendencia estadísticamente significativa
en estas categorías, representan áreas donde no se obtuvo una tendencia
clara de los valores de NDVI, lo cual no significa que presentan recuperación
ni degradación. Prácticamente se puede observar únicamente tendencia negativa
en el área que ocupa el bosque de encino.
Figura 6. Mapa de tendencias estadísticamente significativas (p = 0.05) en el
cual se muestran las áreas que muestran una tendencia negativa en los valores
del NDVI
Capítulo V Geoinformática aplicada al estudio de cubiertas vegetales 303

Análisis por tenencia de la tierra
Para llevar a cabo este análisis se tomó en cuenta la información de tenencia
de la tierra. Se dividió el área de estudio en propiedades privadas y propiedades
ejidales, englobando en éstas últimas a las dotaciones y ampliaciones (Figura
7). Así se obtuvo que el área de estudio está en su mayoría ocupada por
propiedades privadas, 80% del total del área, como lo son ranchos ganaderos o
tierras de cultivo entre otros, algunas de estas propiedades no poseen cobertura
de bosque de encino o su porcentaje es insignificante. Sin embargo, se encontraron
propiedades privadas que cuentan con una superficie mayor al 90%
de cobertura de bosque de encino, donde la tendencia negativa es incidente.
Esto no quiere decir que en las propiedades con éstas características la degradación
del bosque de encino sea mayor. El restante 20% del área de estudio
corresponde a los terrenos ejidales donde solo en un caso, correspondiente al
ejido más grande llamado “El Porvenir”, el porcentaje de cobertura de bosque
de encino es mayor al 90%, los restantes 9 casos de ejidos no alcanzan siquiera
el 50%. En el caso del ejido “El Porvenir” también se observan tendencias
negativas significativas, como es caso de las propiedades privadas con una cobertura
mayor al 90% de bosque de encino. El caso del ejido “La Quemada”
cuenta con una cobertura de bosque de encino de aproximadamente 50% y en
este caso las tendencias negativas también son observadas sobre el bosque de
encino según el mapa de tendencias.
Figura 7. Mapa de tenencia de la tierra. Propiedades privadas y ejidales.
304
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

CONCLUSIONES
A partir de las gráficas de firmas espectrales y de los resultados del análisis
de la cartografía se pudo observar que la reflectividad del bosque de encino,
en las áreas donde éste se vio más afectado por el evento climatológico extremo,
es similar a la de los pastizales. Esto no significa que las áreas que “se
perdieron” de bosque de encino ahora forman parte de la categoría de pastizal
ya que aún es bosque de encino solo que en malas condiciones, es decir, con
ejemplares muertos o con actividad vegetal parcial.
A partir del cálculo del NDVI y de la extracción de los valores medios
para cada cobertura y para cada fecha se pudo estimar la tendencia, que en
este caso fue negativa para el bosque de encino, sin embargo para poder estar
seguros ciento por ciento de las áreas que en verdad tuvieron tendencia
negativa fue necesario aplicar la prueba no paramétrica de Mann-Kendall, la
cual mostró con certeza las áreas donde se encontró tendencia negativa, áreas
que coinciden casi a la perfección con la cobertura correspondiente al bosque
de encino. Los valores más altos de NDVI se encontraron en el bosque de
encino y fue éste a su vez el que presentó los niveles de tendencia negativa
más altos. En las áreas como pastizales y agrícolas no presentaron cambio, es
decir que no se encontró una tendencia estadísticamente significativa en éstas
categorías, representan áreas donde no se obtuvo una tendencia clara de los
valores de NDVI, lo cual no significa que presentan recuperación ni degradación,
lo que nos indica que hasta el mes de mayo, fecha en la que se espera
recuperación para el bosque de encino, no existió perdida o recuperación en
la actividad vegetal para estas coberturas. Lo que es obvio para la categoría de
agrícola en la cual sus procesos de pérdida o recuperación de la actividad están
estrictamente relacionados con la mano del hombre y las actividades que se
lleven sobre el suelo así como del tipo de cultivo que se siembre. Por otra parte
la recuperación de los pastizales se esperaría a partir del primer mes de lluvias
y no a partir de inicios de primavera como es el casi del bosque de encino.
A partir de la información de la tenencia de la tierra se pudo identificar
en qué tipo de propiedades fue la mayor pérdida de la actividad vegetal para
la categoría de encino. Cabe mencionar que el área de estudio está ocupada
principalmente por propiedades privadas (80%), por lo cual se pudo constatar
que la mayor área afectada se localiza principalmente en este tipo de propiedades,
sin embargo, las propiedades ejidales también fueron afectadas por lo
cual se considera que es ahí donde las acciones de las dependencias encargadas
Capítulo V Geoinformática aplicada al estudio de cubiertas vegetales 305

de la conservación de áreas forestales deben dirigir sus acciones para recuperar
estas áreas.
Un evento de tal magnitud como el ocurrido el mes de febrero de 2011
puede tener repercusiones tan severas en la población del bosque de encino de
la región central del Estado de Chihuahua que incluso se puede perder una
porción del mismo puesto que el daño es tan grave que es irreversible.
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Capítulo V Geoinformática aplicada al estudio de cubiertas vegetales 307

GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Determinación de procesos
de deforestación
en el bosque templado de la región noroeste
del municipio de Madera, Chihuahua, México:
usando técnicas de teledetección y SIG
Manuel Iván Gil Hernández, Luis Carlos Alatorre Cejudo, María Elena Torres
Olave y Luis Carlos Bravo Peña
INTRODUCCIÓN
El estado de Chihuahua ocupa el primer lugar nacional en superficie
arbolada con un total de 6, 879, 521 hectáreas, de bosque
templado, es decir que el 30% de la superficie del estado
está ocupada por los bosques, de los cuales el 63% de la superficie
forestal es propiedad de ejidos (comunidades y colonias),
el resto es propiedad privada y en menor medida propiedad
nacional, sin embargo ocupa el segundo lugar en producción
de recursos madereros solo detrás de Durango con 1.59 Hm 3 (millones de
metros cúbicos) de madera en rollo.
Chihuahua se considera apto para las actividades forestales, una de las
más importantes en la zona del bosque templado es la explotación forestal.
Debido a la gran demanda de estos productos se está produciendo una grave
problemática, lo cual trae consigo la pérdida en la cobertura vegetal del bosque,
por lo tanto acarrea los terribles problemas de la deforestación (explotación
forestal), la pérdida de especies y todos los impactos ambientales que
traen consigo el desequilibrio del ecosistema forestal.
309

Cabe hacer una distinción entre los conceptos deforestación y degradación,
debe entenderse por “deforestación” a la eliminación total de la vegetación
o su reemplazo por usos no forestales de la tierra, y por otra parte la
“degradación” consiste en la gradual reducción de la biomasa, cambios en la
composición de especies y el deterioro correlativo del suelo.
Debido a todos estos problemas es prioritario identificar y considerar las
consecuencias que este fenómeno produce, los cuales comprenden una infinidad
de sucesos, como son la degradación geosistémica y la pérdida de las zonas
verdes del planeta, las cuales son las principales áreas de captura de carbono,
y sustentabilidad del ambiente. A pesar de la gran importancia ecológica, no
existe un sistema completo y eficaz de monitoreo de pérdida y recuperación en
la cubierta vegetal, para la restauración del bosque en el estado de Chihuahua,
por lo cual la vulnerabilidad del mismo se encuentra en niveles alarmantes.
En las últimas décadas los ecosistemas terrestres han sufrido grandes
transformaciones en los usos de suelo, la mayoría debido a la conversión de
la cobertura del terreno y a la degradación e intensificación del uso del suelo
(Lambin, 1997). Estos procesos usualmente englobados en lo que se conoce
como deforestación o degradación forestal, se asocian a impactos ecológicos
importantes en casi todas las escalas (Bocco et al., 2001).
En México se estima que de la superficie original forestal del país, al
menos 50% de su cobertura en hectáreas han desaparecido o se ha deteriorado
de tal manera que ha perdido su papel ecológico original. (Velázquez et al.,
2001). Sin embargo, la velocidad de deforestación en México se ha reducido
en 35% durante los últimos cinco años, pero todavía se pierden 155 mil hectáreas
de cubierta vegetal por año, informó la Organización de Naciones Unidas
para la Agricultura y la Alimentación (FAO, 2010), siendo los desmontes para
uso agropecuario (82%), tala ilegal (8%), incendios (4%) y plagas y enfermedades
(3%), las principales causas de la deforestación (FAO, 2010).
La deforestación y el cambio en la cobertura y uso del suelo en México
es un problema que se ha presentado desde tiempos precolombinos, sin embargo,
durante las últimas cinco décadas este proceso se ha incrementado dramáticamente,
con un panorama poco alentador, las 52 millones de hectáreas
de bosques y selvas con que contaba el país en el año 2000, presentaron una
tasa de deforestación promedio de 631 mil hectáreas por año (FAO, 2010), lo
que indica que en un futuro no muy lejano este fenómeno nos traerá consecuencias
devastadoras para todas las regiones forestales de nuestro país. Sólo
para los bosques templados que comprenden Chihuahua existe una estimación
de 76,000 hectáreas deforestadas por año, lo cual implica un grave daño
para este ecosistema.
310
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

JUSTIFICACIÓN
La percepción remota ha sido utilizada como una herramienta importante
para el mapeo de diversos ecosistemas de comunidades vegetales y los esfuerzos
se han enfocado al uso de la interpretación de imágenes de satélite, así
como otros elementos para la elaboración y la utilización de estas, para resolver
problemas de clasificación con precisión aceptable.
Estos métodos en combinación con los sistemas de Información Geográfica
(SIG), son muy eficaces para determinar y calcular la pérdida en la
cubierta vegetal, ya que son herramientas muy poderosas para este tipo de
estudios (Pauchard et al., 2006).
Esto es importante porque mediante estas técnicas, se puede identificar
claramente el patrón de cambio ocurrido a través del tiempo, además fortalecen
la evaluación y el monitoreo de los recursos, que es la base del desarrollo
comunitario (Bocco et al., 2001).
En los bosques de Chihuahua, como en la mayoría de los bosques del
país la principal actividad es la explotación forestal, sin embargo las políticas
para realizar esta actividad no se siguen al pie de la letra, provocando pérdidas
irreparables en la cubierta vegetal, lo cual conlleva un deterioro para el
ambiente y para las poblaciones vecinas al área donde ocurren las transformaciones,
por eso es importante identificar las zonas con un mayor grado de
cambio, para aplicar medidas de conservación y así disminuir los problemas
que derivan de este fenómeno.
Por lo tanto al tener una perspectiva espacial y temporal de los hechos
es fácil determinar el punto y grado de cambio en el ambiente, para poder así
identificar la zona más vulnerable a cambios de uso de suelo en el bosque templado
de la zona noroeste del municipio de Madera perteneciente al estado
de Chihuahua.
OBJETIVO
El objetivo particular es la identificación espacial mediante técnicas de teledetección
y SIG de las zonas en las cuales han ocurrido los cambios más sobresalientes
en la cubierta vegetal del bosque, es decir las áreas con un mayor
grado de deforestación, en un lapso de tiempo de 7 años, entre 2004 y 2011.
Capítulo V Geoinformática aplicada al estudio de cubiertas vegetales 311

MATERIALES Y MÉTODOS
Descripción del área de estudio
El área de estudio seleccionada para determinar los cambios en la extensión
del área de bosque (deforestación), forma parte de la Sierra Madre Occidental
perteneciente al estado de Chihuahua México, en la provincia Sierra Madre
Occidental y principalmente en la Sub Provincia Gran Meseta y Cañones
Chihuahuenses entre las coordenadas geográficas 29° 13’ 12.6” latitud norte y
108° 12’ 10.1” longitud oeste, está compuesta por 321,009.3 hectáreas, pertenecientes
al Ejido El Largo Maderal y el Ejido Madera y anexos.
La topografía está compuesta principalmente por las áreas montañosas
de la zona noroeste del municipio de Madera, se conforma por pendientes
muy accidentadas y pequeñas llanuras, con un rango altitudinal que va desde
2100 a 2400 metros sobre el nivel del mar.
En la zona encontramos el bosque templado subhúmedo, según la clasificación
de climas de Köppen modificada por García, con una temperatura
máxima de 34.3° en promedio y la mínima -19°, teniendo una temperatura media
de 20.2 ° y su precipitación pluvial es de 757 milímetros con un promedio
anual de 87 días de lluvia y una humedad relativa de un 70%, lo que implica
que esta región forestal del estado tenga grandes posibilidades de desarrollo.
La zona se compone principalmente de bosque de coníferas, con predominancia
del género Pinus. Las asociaciones vegetales más importantes desde
la perspectiva económica están constituidas por varias especies del género
Pinus como especies dominantes, mezcladas con otras especies de bajo valor
comercial como encinos (Quercus spp.), táscate (Juniperus spp.) y madroño
(Arbutus spp). (Figura 1).
312
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Figura 1. Área de estudio
Fuente: elaboración propia.
Selección y preparación de la base de datos
Para este trabajo se utilizaron dos imágenes multiespectrales del satélite
Landsat TM 5, con una resolución espacial de 30 metros, pertenecientes al periodo
2004 y 2011, correspondientes a los meses de noviembre y enero de 2004
y 2011 sucesivamente, con un desfase aproximando de 7 años, el cual es un lapso
significativo para una buena detección de cambios en la cubierta del suelo.
Para cada una de las fechas de estudio (2004 y 2011), se obtuvo una
escena Landsat (path/row 33/40, y 33/40), en las cuales se encuentra cubierta
toda el área de estudio seleccionada. Ambas imágenes fueron adquiridas de
página web http://glovis.usgs.gov/, la cual pertenece a United States Geological
Survey (USGS). (Tabla1).
Capítulo V Geoinformática aplicada al estudio de cubiertas vegetales 313

Tabla 1. Datos de las imágenes Landsat TM 5, usadas en el área de estudio.
IMAGEN AÑO 2004
Sensor Path Row Fecha de toma ID Referencia
Landsat TM 5 33 40 2004-11-04 LT50330402004309EDC00
IMAGEN AÑO 2011
Landsat TM 5 33 40 2011-01-24 LT50330402011024EDC00
Fuente: elaboración propia.
Las imágenes Landsat históricamente han tenido aplicaciones muy diversas,
principalmente se han empleado para la identificación y clasificación
de las distintas cubiertas que existen en la superficie terrestre, determinación
de humedad del suelo, clasificación de la vegetación, mapas hidrotermales y
estudios multitemporales (Lillessand et al., 2004, Liang et al., 2001). A continuación
se especifican las características de las imágenes de satélite Landsat
TM 5. (Tabla 2).
Tabla 2. Características de las imágenes de satélite Landsat TM 5.
Modo espectral
Espacial
(metros)
Espectral (micras) Radiométrica Temporal
Banda 1 azul: 0.45 -0.52
Banda 2 verde: 0.52 -0.60
Multiespectral
30 Banda 3 roja: 0.63 -0.69
Banda 4 Infrarrojo cercano1: 0.76 -0.90
8 Bits 16 Días
Banda 5 Infrarrojo cercano2: 1.55 -1.75
Banda 7 Infrarrojo medio: 2.08 -2.35
Termal 120 Banda 6 Infrarrojo térmico: 10.4 -12.5
Fuente: Aspectos técnicos de las imágenes Landsat INEGI.
Corrección de las imágenes Landsat
La atmósfera puede afectar la naturaleza de las imágenes de sensores remotos
de diferentes formas. Los efectos atmosféricos pueden ser sustanciales por
lo que se ofrecen varios enfoques para la corrección atmosférica.
Cuando se realizan estudios multitemporales, es necesario eliminar las
distorsiones provocadas por la interferencia de la atmósfera en la radiación
reflejada por la superficie: para ello se llevan a cabo homogeneizaciones radiométricas
que tratan de acercar los niveles digitales originales a los que habría
en caso de una recepción ideal.
314
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

La calibración radiométrica (Lillesand et al., 1994) se realizó mediante
el módulo de corrección Atmosc del software Idrisi Taiga, la cual consiste en
la conversión de los números digitales en valores de radiancia, considerando
coeficientes de calibración disponibles para el satélite y la época utilizadas.
La información que requiere el módulo Atmosc para para realizar la
corrección atmosférica se encuentran en la Tabla 3. Se realizó la corrección
atmosférica, mediante el modelo Cost(t) model, el cual se aplicó para todas
las bandas de las dos imágenes. La ecuación que relaciona los números digitales
(Dn) en los datos de sensores remotos con la radiancia es: L = ((Lmax
– Lmin)/ 255)* DN + Lmin. (Tabla 3).
Tabla 3. Información necesaria para la corrección atmosférica.
Bandas Micron Lmin Lmax DnMax
B10 0.485 -0.152 19.3 255
B20 0.569 -0.284 36.5 255
B30 0.660 -0.117 26.4 255
B40 0.840 -0.151 22.1 255
B50 1.676 -0.037 3.02 255
B70 2.223 -0.015 1.65 255
Fuente: elaboración propia.
Tratamiento de las imágenes y selección de áreas de entrenamiento
El tratamiento de las imágenes se realizó mediante el software Idrisi Taiga
con la finalidad de una mejor discriminación entre las categorías de cubierta
vegetal, lo cual se traduce en una mejor interpretación visual y espacial entre
las imágenes.
Una vez realizado esto, se procedió a determinar las áreas de entrenamiento,
procurando que estas fueran representativas para cada cubierta de
suelo. Para lograr esto fue necesario realizar una combinación entre las bandas
de las dos imágenes, las cuales se eligieron mediante una visualización previa
de composiciones de color verdadero y falso color. La composición de falso
color, combinando las bandas 3, 4 y 5, fue la composición que mejor ayudó a
discriminar de una forma adecuada las unidades de vegetación presentes en el
área de estudio.
Capítulo V Geoinformática aplicada al estudio de cubiertas vegetales 315

Las clasificaciones basadas en respuestas espectrales habitualmente presentan
precisiones bajas debido a que el algoritmo de clasificación no logra
discriminar la confusión radiométrica de las coberturas de suelo (Mas y Ramírez.,
1996), por lo mismo para disminuir este problema se decidió qué las
categorías de coberturas y uso de suelo utilizadas para seleccionar las zonas de
entrenamiento, fueran generalizadas lo mayor posible para evitar así cualquier
confusión entre las cubiertas más significativas. Finalmente se decidió que el
área de estudio estuviera convenientemente representada por tres categorías
de coberturas y uso de suelo: i) área forestal, la cual incluye todos los tipos
de bosque, ya sean cubiertas de pino, encino, o asociaciones pino-encino, o
cualquier variedad forestal; ii) área no forestal, esta categoría incluye praderas,
matorrales pequeños, suelo desnudo, y zonas urbanas; y finalmente, iii) cuerpos
de agua, la cual corresponde a todos los tipos de cuerpos ya sean lagos,
lagunas, presas y ríos. (Tabla 4).
Tabla 4. Categorías de coberturas y uso de suelo utilizadas para la
clasificación en Idrisi Taiga.
Clasificador o Código
Uso de suelo
1 Área forestal
2 Área no forestal
3 Cuerpos de agua
Fuente: elaboración propia.
Posteriormente en Idrisi Taiga se realizó un análisis que permitió extraer
las firmas espectrales de las áreas de entrenamiento elegidas para cada
una de las categorías, mediante el módulo Makesig, un módulo que permite
trabajar con los parámetros de radiación y su rango de amplitudes, el cual permite
hacer comparaciones y editar, si es necesario, estas firmas espectrales, y
poder realizar cualquier clasificación supervisada mediante los clasificadores,
por ejemplo, Maxlike, Mindist, Piped, etc., los cuales son los más representativos
de cualquier clasificación supervisada.
Clasificación supervisada
Independientemente del método utilizado para obtener las áreas de entrenamiento
es necesario determinar la separabilidad de las firmas espectrales para
cada una de las clases que van a intervenir en la clasificación. Esto se realizó
316
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

mediante el módulo Sigcomp el cual compara las firmas creadas con Makesig,
y permite detectar firmas que son similares. Este módulo permite obtener
gráficamente hasta 15 firmas de forma simultánea, ya sea como un patrón
de respuesta espectral de reflectancias medias, o como un gráfico de caja que
ilustra reflectancias mínimas y máximas.
Una vez realizadas las firmas espectrales para las categorías de cobertura
y uso de suelo del área de estudio, se realizó una Clasificación de Máxima Verosimilitud
(Maxlike), ya que este clasificador evalúa la probabilidad de que un
píxel pertenezca a una de las categorías consideradas y lo clasifica en la categoría
a la cual tenga mayor probabilidad de pertenecer, asume que esas probabilidades
son iguales para todas las clases y que los datos tienen una distribución
normal, es decir genera un resultado con mayor similitud a la realidad.
A los mapas resultantes se les aplicó en varias ocasiones el filtro de paso
bajo (Majority o de mayoría; ITC, 2001) para quitar el efecto de dispersión
de píxeles tipo sal y pimienta, los mapas de salida de este procedimiento son
los que se usaron para la detección de cambios de cobertura y de uso del suelo.
Validación de las cartografías mediante: matriz de confusión y
coeficiente kappa
La matriz de confusión (C) o contingencia, permite comparar dos clasificaciones:
la que es definida por el usuario y la que se desea evaluar. Se construye
una comparación matricial de clases realizadas de la clasificación, ubicada generalmente
en diferentes sectores o en la totalidad del mapa, confrontando las
clases de cada clasificación (Li et al., 2009)
Con la matriz de confusión se generan tres tipos de exactitud: exactitud
global, exactitud del usuario, exactitud del productor (Li et al., 2009).
Las medidas de exactitud mencionadas, solo se basan en resultados parciales
de la matriz, por lo tanto no aprovechan todos los datos en su totalidad,
a su vez se toman resultados aleatorios, que pueden llevar a interpretaciones
sesgadas del método. Para corregir los tipos de exactitud, se utiliza el coeficiente
Kappa. (Li et al., 2009; Dou et al., 2007).
En pocas palabras el proceso de interpretación implica la evaluación de
la exactitud en la diferenciación de clases. Lo cual requiere datos de verdad de
campo; los cuales se confrontan con las clases interpretadas en las en las imágenes
satelitales. Mediante los cuales se forma una matriz comparativa, denominada
matriz de confusión puesto que recoge los conflictos que se presentan
Capítulo V Geoinformática aplicada al estudio de cubiertas vegetales 317

entre categorías, en conclusión representan errores de omisión y de comisión,
respectivamente.
Para realizar el procedimiento anterior fue necesario, utilizar un método
de muestreo aleatorio estratificado. Cada estrato corresponde a cada una de
las clases del mapa. De esta manera se asegura que las categorías de pequeña
superficie sean muestreadas (Mas et al., 2003). Los puntos creados fueron 150,
de los cuales se distribuyeron uniformemente 50 para cada una de las clases,
una vez distribuidos se extrajo el valor de pixel sobre el cual se sobrepuso, para
realizar la comparación de la clasificación contra la verdad terreno, la cual se
realizó mediante imágenes pancromáticas Spot de alta resolución (2.5 metros),
para los dos años, con los datos obtenidos se pudo realizar la matriz de
confusión para las dos cartografías.
El coeficiente, propuesto por Jacob Cohen en 1960 (Dou et al., 2007),
es un estadístico que mide la concordancia de dos metodologías. Es utilizado
para ver la similitud de dos clasificaciones de imágenes, (Li et al., 2009; Dou
et al., 2007), mediante la siguiente ecuación (1):
En donde r es el número de filas en la matriz; xij, número de píxeles de
la fila i, columna j, es decir la diagonal mayor; xi, fila i; xj, columna j y N el
total de píxeles de la matriz. El valor de coeficiente puede variar de 0 a 1, entre
más cercano este a 1, quiere decir que la concordancia de los dos métodos es
muy alta.
Por lo tanto el resultado más aceptable para este tipo de clasificaciones deberá
aproximarse a un umbral mayor a .75, para que el estudio sea realmente fiable.
Generación de mapas de vegetación y cálculo de la diferencia
entre los mapas
Una vez que los mapas de coberturas y uso de suelo fueron validados, se
analizaron los cambios en las coberturas de cada una de las categorías seleccionadas
para los años 2004 y 2011, esto se realizó mediante el módulo Crosstab
del software Idrisi Taiga, el cual brinda una técnica comparativa para los
datos cualitativos (Ej. imágenes de clases de cubierta terrestre).
(1)
318
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

El módulo Crosstab brinda como resultado una tabla donde aparecen
de forma cruzada la frecuencia con la cual ocurre cada combinación posible
de las categorías de las dos imágenes. También ofrecen los totales marginales
y reporta una estadística Chi Cuadrada (para juzgar la probabilidad de la
asociación), los grados de libertad y la estadística de Cramer “V” (para medir
el grado de asociación). En los casos donde las categorías de las dos imágenes
son idénticas, Crosstab produce, un Índice Kappa para comparar con la prueba
de Cramer “V”, Crosstab también crea una imagen de correlación cruzada.
Ésta posee categorías nuevas para ilustrar todas las combinaciones existentes
de los dos mapas de entrada. En esencia, la imagen de tabulación cruzada
puede considerarse una superposición.
Como ya se mencionó anteriormente con las funciones de Crosstab se
evaluaron las ganancias y pérdidas de las categorías en hectáreas, se generaron
las matrices y las imágenes de cambio, para visualizar más claramente todos
los resultados del proceso.
Tasas de cambio
El cálculo de la tasa de deforestación (TD), expresada en porcentaje del área
de cubierta vegetal disminuida por año (%/año), se determinó mediante la
siguiente ecuación:
TD= (A1-A2) / (A1*n) * 100
Donde A1 es la superficie con cubierta vegetal en el primer año del
estudio, expresada en hectáreas A2 es la superficie con cubierta vegetal en el
segundo año del estudio, también es expresada en hectáreas y n es el periodo
de tiempo entre A1 y A2, se expresa en años. Este indicador tiene la ventaja
de ser muy simple de calcular y permite realizar la comparación de la deforestación
entre regiones. La comparación de los resultados arrojados (tasa de
deforestación), para la formula anterior, se utilizó la clasificación que aparece
en la Tabla 5.
Capítulo V Geoinformática aplicada al estudio de cubiertas vegetales 319

Tabla 5. Propuesta de clasificación de las tasas de deforestación.
Deforestación (%/año)
Calificativo
< 0.5 Baja
0.5-0.2 Media
2.0-3.0 Alta
>3.0 Muy Alta
Fuente: Propuesta de Clasificación de las tasa de deforestación. Catalán (1991).
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Mapas de cobertura vegetal mediante clasificación supervisada
Para poder determinar los cambios en la cubierta vegetal, y así evaluar los
procesos de deforestación en el bosque templado de la región noroeste del
municipio de Madera Chihuahua, México se realizó un análisis de cambio
de cubierta vegetal del bosque para los años 2004 y 2011 de la principal zona
maderera del municipio de Madera. Para ello se obtuvieron mapas de cobertura
y uso de suelo para cada uno de los años (Figuras 2 y 3), los cuales fueron
validados por medio de matrices de confusión (Tablas 6 y 7).
Tabla 6. Matriz de confusión correspondiente a la clasificación del año 2004.
Categorías Área Forestal Área No Forestal Cuerpos de Agua Total
Área Forestal 43 2 45
Área No Forestal 3 67 15 85
Cuerpos de Agua 20 20
Total 46 69 35 150
Exactitud. Global 86.66
Concordancia observada 0.86
Concordancia esperada 0.38
Kappa 0.78
Fuente: elaboración propia.
320
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Tabla 7. Matriz de confusión correspondiente a la clasificación del año 2011.
Categorías Área Forestal Área No Forestal Cuerpos de Agua Total
Área Forestal 44 10 54
Área No Forestal 1 45 46
Cuerpos de Agua 50 50
Total 45 55 50 150
Exactitud. Global 92.66
Concordancia observada
0.92
Concordancia esperada
0.33
Kappa 0.89
Fuente: elaboración propia.
En general el proceso de validación arrojó valores muy favorables. Para
la clasificación del año 2004 (Cuadro 6), se obtuvo un valor de índice kappa
0.78, el cual resulto ser superior al valor recomendado como aceptable para
este tipo de clasificaciones (Lu et ál., 2004).
Sin embargo hay que mencionar que esta clasificación se vio afectada
por la categoría de Cuerpos de Agua, la cual tuvo ciertas inconsistencias al
momento de comparar con la imagen de alta resolución, pero para las demás
clases se obtuvo un nivel de clasificación muy bueno (Tabla 6).
Para la clasificación del año 2011 (Tabla 7) se obtuvieron considerablemente
mejores resultados que la clasificación anterior, principalmente debido
a que tuvo menos inconsistencias al momento de comparar con la imagen
pancromática, el índice kappa para esta clasificación fue de 0.89, por lo cual se
puede considerar que las clasificaciones resultantes tuvieron una buena concordancia
entre los datos generados por el clasificador y los datos reales tomados
en el terreno.
Una vez que se obtuvieron los mapas de coberturas y uso de suelo para
los años 2004 y 2011 (Figura 2 y 3) se realizó la comparación de los datos obtenidos
de ambas cartografías y con estos datos se creó una tabla comparativa
de los tres tipos de cubiertas para cada uno de los años de estudio.
Capítulo V Geoinformática aplicada al estudio de cubiertas vegetales 321

Figura 2. Cobertura Vegetal año 2004.
322
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Figura 3. Cobertura vegetal año 2011.
Fuente: Elaboración propia.
Se obtuvo el total de hectáreas correspondientes para cada tipo de cobertura,
también se obtuvieron las coberturas proporcionales de cada clase y se
calculó el porcentaje de pérdida para los tres tipos de cobertura (Tabla 8), se
puede distinguir claramente la totalidad de hectáreas perdidas y ganadas para
cada clase, por lo tanto se puede asegurar que la cobertura de Área Forestal cedió
terreno a las demás clases. El área forestal tenía 242,982.61 hectáreas en el
año 2004, aproximadamente el 75.6% del total del área de estudio, en cambio
para el 2011 se obtuvo 209,095 hectáreas, lo cual indica que en el lapso de los
7 años estudiados esta clase perdió 33,887.59 hectáreas, un 10.5% de pérdida
en esta cobertura.
Para la categoría Área No Forestal se obtuvo un total de 77,949.77 hectáreas
para el año 2004, las cuales aumentaron para el año 2011 a un valor de
111,878 hectáreas, lo cual indica una ganancia de 33,928.2 hectáreas, un valor
muy similar al de lo que perdió la categoría de área forestal.
Para la clase de Cuerpos de Agua se estimó una cobertura de 66.02
hectáreas para el año 2004, la cual cambio a 23.14 hectáreas para el 2011,
Capítulo V Geoinformática aplicada al estudio de cubiertas vegetales 323

es decir que tuvo una pérdida considerable este tipo de cobertura, lo cual se
relaciona con la constante sequía que ha padecido el estado de Chihuahua en
los últimos años, originando un disminución en el almacenamiento de agua
en los embalses.
Tabla 8. Coberturas para los dos años, total de hectáreas,
porcentaje proporcional y porcentaje de cambio.
Tipo de Cobertura 2004 (hectáreas) %
2011
(hectáreas)
% Cambio (hectáreas) %
Área Forestal 242,982.61 75.69 209,095 65.13 -33,887.59 10.55
Área No Forestal 77,949.77 24.28 111,878 34.85 33,928.2 -10.56
Cuerpos de Agua 66.02 0.02 23.14 0.007 -42.88 0.01
Total 320,998.4 100 320,998.4 100
Fuente: elaboración propia.
Para hacer más claros estos cambios detectados se realizó una gráfica
comparativa de las distintas coberturas en hectáreas. (Figura 4), en ella se puede
observar todos los cambios sufridos en el lapso de los 7 años trascurridos
en el estudio.
400 000.00
300 000.00
200 000.00
100 000.00
0.00
-100 000.00
2004 (Has) 2011 (Has) Cambio (Has)
Área forestal
Área no forestal Área no forestal Total
Figura 4. Gráfica comparativas de las distintas coberturas en hectáreas para
los dos años de estudio.
324
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
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Figura 5. Propiedad privada 2004
Fuente: elaboración propia.
Por otra parte, se hizo un análisis de las distintas coberturas y uso de
suelo por medio de la información de tenencia de la tierra (Propiedad privada
y Propiedad Ejidal) (Reardom y Vosti, 1995; López, 1997a) Las Figuras (5 y
6) corresponden a la cobertura privada del año 2004 y 2011. Las Figuras (7 y
8) corresponden a la cobertura ejidal del año 2004 y 2011, en las cuales se puede
observar claramente los cambios que sucedieron en el lapso de los 7 años,
para el año 2004 existían 242,982.61 hectáreas de áreas forestales las cuales
perdieron 33,887.6 hectáreas para el año 2011.
Capítulo V Geoinformática aplicada al estudio de cubiertas vegetales 325

Figura 6. Propiedad privada 2011.
Fuente: elaboración propia.
326
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Figura 7. Propiedad ejidal 2004.
Capítulo V Geoinformática aplicada al estudio de cubiertas vegetales 327

Figura 8. Propiedad ejidal 2011.
Fuente: elaboración propia.
Una vez que se obtuvieron las distintas coberturas y uso de suelo por tenencia
de tierra, se procedió a procesar toda la información para cada cubierta,
con el software Idrisi Taiga. Los resultados de este análisis se observan en la
Tabla 9. Estos resultados permitieron determinar los cambios en las coberturas
y uso de suelo que se localizan en los ejidos de los años 2004 y 2011, para la
categoría área forestal, se redujo considerablemente, ya que de las 111,027.60
hectáreas que existían en esta cobertura, pasaron a formar parte 2194.83 hectáreas
a la cubierta de área no forestal. Por otra parte la cobertura área no
forestal en el año 2004 contaba con 29,890.44 hectáreas, en las cuales existió
muy poca transferencia a las demás categorías, hablando de la cobertura de
cuerpos de agua la cual contaba con 22.23 hectáreas, para esta categoría se
perdieron 0.54 hectáreas, que pasaron al área no forestal en pocas palabras los
cambios fueron muy pocos para esta categoría.
328
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Tabla 9. Tabulación Cruzada Ejidos 2004 vs Ejidos 2011 en hectáreas.
Categorías Área forestal Área no forestal Cuerpos de agua Total
Área forestal 111,027.60 2194.83 0.54 113,222.97
Área no forestal 18,143.01 29,890.44 43.11 48,076.56
Cuerpos de agua 0 0.54 22.23 22.77
Total 129,170.61 32,085.81 65.88 161,322.30
Fuente: Elaboración propia.
Al comparar las coberturas de propiedades privadas en los dos años, para
la clase áreas forestales se encontró una cobertura de 91,888.29 hectáreas, de
los cuales se obtuvo una pérdida de 3,459.69 hectáreas que pasaron a formar
parte de la clase área no forestal. Para la clase área no forestal, se contaba con
43,243.74 hectáreas, de las cuales existió una transición de 21,100.59 hectáreas
hacia la clase área forestal, lo cual fue muy favorable para esta clase. (Tabla 10).
Tabla 10. Tabulación Cruzada Propiedad
Privada 2004 vs Propiedad Privada 2011 en hectáreas.
Categorías Área forestal Área no forestal Cuerpos de agua Total
Área forestal 91,888.29 3,459.69 0 95,347.98
Área no forestal 21,100.59 43,243.74 0.18 64,344.51
Cuerpos de agua 0 0.72 0 0.72
Total 112,988.88 46,704.15 0.18 159,693.21
Fuente: elaboración propia.
Una vez terminada la revisión de los datos generados se procedió a realizar
las categorías comparativas para cada tipo de cobertura en los dos años.
(Figuras 9 y 10), en las cuales se pueden o servar los cambios para los distintos
tipos de tenencia de tierra en el periodo de tiempo acordado (7 años).
Capítulo V Geoinformática aplicada al estudio de cubiertas vegetales 329

Figura 9. Tabulación Cruzada Ejidos 2004 vs Ejidos 2011.
Fuente: elaboración propia.
330
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Figura 10. Tabulación Cruzada Propiedad
Privada 2004 vs Propiedad Privada 2011.
Fuente: elaboración propia.
Tasas de cambio
Los resultados para la cobertura área forestal, de la clasificación global, arrojaron
valores, considerados como deforestación media 1.99 (%/año). (Tabla
11).
Capítulo V Geoinformática aplicada al estudio de cubiertas vegetales 331

Tabla 11. Tasa de deforestación anual para la área de estudio
Categoría Años Área (ha) Tasa deforestación anual
Área Forestal
2004 242,982.6 1.99
2011 209,095
Fuente: elaboración propia.
Sin embargo al realizar la separación por tenencias y usos de suelo se
pudo determinar tasas de deforestación muy marcadas para cada tenencia, en
las cuales se puede observar una ligera tendencia de aumento para las zonas
que componen las propiedades privadas, arrojando como resultado 2.23 (%/
año), siendo este valor considerado como alto según los calificativos anteriores.
(Tabla 13).
En el área compuesta por ejidos se obtuvo una tasa con un valor de 1.77
(%/año), siendo este mucho menor a los valores que arrojaron en la tenencia
anterior. (Tabla 12).
Por lo tanto se puede inferir que en las áreas privadas se encuentra una
tasa de deforestación más elevada que en las áreas ejidales.
Tabla 12. Tasa de deforestación anual para la zona Ejidal
Categoría Años Área (hectáreas) Tasa deforestación anual
Área Forestal
2004 129,664.9 1.77
2011 113,519.5
Fuente: elaboración propia.
Tabla 13. Tasa de deforestación anual para la zona Propiedad Privada.
Categoría Años Área (hectáreas) Tasa deforestación anual
Área Forestal
2004 113,276.9
2011 95,536.6
2.23
Fuente: elaboración propia.
332
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

CONCLUSIONES
El análisis permitió determinar el alto dinamismo que ha ocurrido en los
últimos siete años en la zona del bosque templado del noroeste del municipio
de Madera Chihuahua, facilitando el entendimiento de los procesos inmersos
en el cambio de cobertura forestal, obteniendo datos espaciales y cuantitativos
de los principales cambios, logrando así la construcción de cartografías fiables
para la comparación de estos resultados.
Los mapas que se generaron mostraron que la zona de estudio, la cual
está compuesta por una cobertura forestal de 242,982.61 hectáreas para el año
2004 y 209,095 hectáreas para el año 2011 en la cual se encontró una tasa de
deforestación anual de 1.99 (%/año), considerada con una clasificación media.
Se encontró que para las zonas compuestas por la tenencia de propiedad privada
existe un mayor grado de deforestación, con una tasa de cambio de 2.23
(%/año), siendo este valor considerado como alto. En el área compuesta por
ejidos se obtuvo una tasa con un valor de 1.77 (%/año), siendo este mucho
menor a los valores que arrojaron en la tenencia anterior.
Mediante los resultados obtenidos se pudo determinar que la comparación
de los años 2004 y 2011, arrojo los suficientes resultados para determinar
el grado de deforestación en la zona de estudio, logrado con ello la elaboración
de las cartografías del área, e identificando las zonas con mayor dinamismo
en las coberturas existentes, lo cual ayuda a entender el grave problema que
conforma la deforestación del bosque templado.
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Capítulo V Geoinformática aplicada al estudio de cubiertas vegetales 335

CAPÍTULO VI
Geoinformática aplicada al
estudio de la distribución
potencial de especies
Introducción
Responsable: María Elena Torres Olave
La distribución de los seres vivos es consecuencia de la combinación
de múltiples factores tanto ambientales como históricos,
entendidos estos últimos como los relacionados con eventos
geológicos. Para cualquiera de nosotros resulta claro que algunas
especies solo se encuentran en determinados ambientes a
los cuales se han adaptado a lo largo de miles de años. Así por
ejemplo, existen especies que solo se presentan en climas templados,
mientras que otras solo se encuentran en lugares cálidos y húmedos.
337

Cuando se habla de distribución deben distinguirse dos categorías diferentes:
la real (también llamada ocurrencia) y la potencial (Phillips et al.2006).
La distribución real se refiere a los sitios en los que se han observado o colectado
individuos y la potencial hace alusión a las áreas que tienen condiciones
ambientales muy similares a los sitios donde se encuentran las especies y
que tienen muy altas probabilidades de estar ocupadas por estas mismas. El
concepto de distribución potencial resulta ser sumamente útil debido a que
permite salvar en problema de que, en países tan grandes y complejos como
México, resulta prácticamente imposible disponer de información para todo
el territorio.
Los modelos de distribución de especies mediante nicho ecológico
(MNE) se basan en encontrar aquellos lugares del espacio geográfico, que
reúnen las condiciones ambientales capaces de soportar una población de una
especie determinada. Para ello el algoritmo del MNE establece una relación
entre las condiciones ambientales que existen en los lugares de presencia actual
de una especie y encuentra otros lugares donde se cumpla la relación establecida
y de esta forma se puede obtener una proyección sobre un mapa de las áreas
donde la especie podría sobrevivir con diferentes grados de idoneidad. Estas
proyecciones también pueden realizarse sobre escenarios futuros de cambio
climático, o bien al pasado, de forma que puede observarse el “movimiento” del
nicho de una especie a lo largo de un espacio geográfico y a través del tiempo.
Los modelos de nichos ecológicos son importantes para una variedad
de aplicaciones en ecología y conservación (Elith, et al. 2006). Por ejemplo,
intentan proveer de cartografía detallada de distribución relacionada con la
dispersión de especies invasoras (Torres-Olave, 2012 et al; Hernández et
al.2008), impactos en el cambio climático (Phillips et al.2008), patrones espaciales
de diversidad de especies y predicción de vectores de enfermedades
(González et al., 2010).
De esta forma, los modelos de nichos ecológicos han sido objeto de
impresionante aumento de atención en los últimos años (Phillips et al.2006),
situándose esta técnica entre los nuevos enfoques emergentes relacionados
con la ecología, la epidemiología, la biogeografía y la biología de conservación.
En este capítulo se presentan los siguientes trabajos:
Banda Granados Jesús Alfredo, Torres Olave María Elena, Alatorre Cejudo
Luis Carlos y Wiebe Quintana Lara Cecilia (2013). Distribución potencial
de la guacamaya verde (Ara militaris) en el estado de Chihuahua México:
mediante el método de máxima entropía. .
338
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Fierro Macias Carlos Daniel, Torres Olave María Elena, Alatorre Cejudo
Luis Carlos y Rojas Villalobos Hugo Luis (2013). Modelado del nicho
ecológico para la predicción del área de distribución actual y potencial del
venado cola blanca (Odocoileus virginianus) en el estado de Chihuahua. .
Uc Campos Mario Iván, Torres Olave María Elena, López Gonzáles
Elifalet y Wiebe Quintana Lara Cecilia (2013). Modelación del Potencial
Actual y futura del Quercus emoryi y Quercus grisea: Mediante Variables Bioclimáticas
y Bajo el Escenario CGCMA2 en el Estado de Chihuahua México.
Literatura citada:
Elith, J., C. Graham, R. Anderson , M. Dudík, S. Ferrier, A. Guisan, R. Hijmans,
F. Huettmann, Leathwick, J. Lehmann (2006). “Novel methods
improve prediction of species’ distributions from occurrence data”. Ecography,
29; 129-151.
González, C., O. Wang, S.E. Strutz, C. González-Salazar, V. Sánchez- Cordero,
S. Sarkar, (2010). “Climate change and risk of leishmaniasis in
North America: predictions from ecological niche models of vector and
reservoir species”. PLoS neglectedtropical diseases, no. 4(1), pp. 585
Hernández, P., I. Franke, Herzog, S.Pacheco, V.Paniagua, L.,Quintana, H.,
Soto, A., Swenson, J., Tovar, C., Valqui, (2008). “Predicting species distributions
in poorly-studied landscapes”. Biodiversity and Conservation
no, 17, pp. 1353-1366.
Phillips, S. M. Dudík, (2008). “Modeling of species distributions with Maxent:
new extensions and a comprehensive evaluation”. Ecography, No. 31, pp
161-175.
Phillips, S.J., R.P. Anderson, R.E. Schapire, (2006). “Maximum entropy modeling
of species geographic distributions”. Ecological Modelling, No.
190, pp 231-259.
Torres-Olave M. E., J.J. Sánchez -Ramos, A. Melgoza-Castillo, C.Pinedo
-Álvarez. (2012) “Caracterización geo-ambiental de áreas invadidas por
zacate rosado (Melinis repens) en Chihuahua, México.”1er. Congreso
Nacional de Tecnología y Ciencias Ambientales, 5to. Congreso Regional de
Ciencias Ambientales.(cd-rom).
Capítulo VI Geoinformática aplicada al estudio de la distribución potencial de especies 339

Distribución potencial
de la guacamaya verde
(Ara militaris) en el estado de Chihuahua México
mediante el método de máxima entropía
Jesús Alfredo Banda Granados, María Elena Torres Olave, Luis Carlos Alatorre
Cejudo y Lara Cecilia Wiebe Quintana
INTRODUCCIÓN
La guacamaya verde (Ara militaris) es una especie considerada
en peligro de extinción en México, cuya población mundial es
menor a los 10,000 individuos y que además presenta una tendencia
claramente decreciente de su población (BirdLife Internacional
2012).
En México se le conoce a Ara militaris en un número limitado
de localidades en donde presenta poblaciones importantes.
Su distribución histórica se da en el Pacífico, desde el sur de Sonora a lo largo
de la sierra Madre Occidental y sierra Madre del Sur, incluyendo algunas
regiones costeras en tierras bajas, hasta los estados de Oaxaca y Chiapas; En el
país habita principalmente en bosques tropicales deciduos, sub deciduos y sub
perennifolios, desde el nivel del mar hasta los 1,500 m y en áreas templadas
de pino–encino hasta los 2,200 m (Íñigo-Elías, 2000).
341

Ara militaris es la especie que presenta la distribución más norteña en
el continente americano. Esta especie aparece catalogada como vulnerable y
en peligro de extinción en la lista internacional y en la nacional de especies
amenazadas, respectivamente (Conabio, 2011; UNEP-WCMC, 2012).
No existen estudios sobre su distribución en el estado de Chihuahua.
Ante la carencia de información actual de campo para la guacamaya verde
(Ara militaris), y frente a la vulnerabilidad de la especie, su conservación requiere
de información actual y precisa sobre su distribución. Por lo que se pretende
actualizar esta información para el estado de Chihuahua enfocándose
en los municipios de Batopilas y Urique, por el difícil acceso y las condiciones
de aislamiento de estas regiones las hace potencialmente de gran capacidad
ecológica para la distribución de la especie.
Recientemente se han desarrollado un conjunto de metodologías en las
que se estima la distribución potencial de las especies mediante el uso de modelos
ecológicos de nicho. En estos modelos se evalúan cambios hipotéticos
en la distribución de las especies asociados a cambios en sus hábitats dentro de
áreas aptas para su presencia (Peterson et al., 2005; Íñigo-Elías, 1999).
En México, el potencial de esta metodología se ilustró con un estudio
reciente a escalas geográficas muy amplias con aves de las familia Psittacidae,
en la que se analizan los cambios de la cobertura vegetal en diferentes periodos
y su coincidencia con la distribución hipotética de las especies generada
con modelos ecológicos de nicho (Peterson, et al., 2005; Herbert, 2006).
La modelación de nichos de especies basadas en sistemas de información
geográfica, son una herramienta muy útil para la predicción de distribuciones
potenciales de especies, que ayudan en la toma de decisiones para
su conservación (Mackey et al., 2001). Actualmente existen algunos modelos
que tienden a predecir significativamente su distribución, de los cuales se puede
mencionar algunos: GARP (Stockwell y Noble 1992), los modelos, como
BIOCLIM (Busby, 1991), Biomapper y MAXENT (Philips, et al. 2006)
Estos modelos de distribución de especies manejan diferentes algoritmos,
tipos de datos primarios (presencia y ausencia de la especie) y tipos de
datos secundarios (variables ambientales).
Este estudio plantea hipótesis de cambios en la distribución asociados a
cambios en la cobertura del hábitat de las especies.
342
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

JUSTIFICACIÓN
Al momento actual no existen estudios publicados de la distribución de esta
especie en el estado de Chihuahua la situación anteriormente mencionada y
la alta vulnerabilidad de la guacamaya verde (Ara militaris), y dado que en su
conservación se requiere de información actual y precisa sobre su distribución,
se utilizan metodologías en las que se estima la distribución actual y potencial
de las especies mediante el uso de modelos de distribución.
El estado de conocimiento de la especie Ara militaris cuenta con escasos
estudios de distribución de nicho ecológico por lo que es esencial investigaciones
que contribuyan a ampliar su conocimiento.
OBJETIVOS
Generar la distribución con base a nicho actual y potencial de Ara militaris.
Así, como caracterizar su nicho para el estado de Chihuahua México. Mediante
métodos de máxima entropía MAXENT.
MARCO TEÓRICO
Ara militaris (Guacamaya verde) Clasificación
Familia: Psittacidae
Género: Ara
Especie: Ara Militaris
Estado de conservación
La Norma Oficial Mexicana NOM-059- SEMARNAT-2010, Protección ambiental-
Especies nativas de México de flora y fauna silvestres-Categorías
de riesgo y especificaciones para su inclusión, exclusión o cambio-Lista de
especies en riesgo, la clasifica dentro de la categoría (P), que hace referencia
a aquellas cuyas áreas de distribución o tamaño de sus poblaciones en
el Territorio Nacional han disminuido drásticamente, poniendo en riesgo su
viabilidad biológica en todo el todo su hábitat natural, debido a factores tales
como la destrucción o modificación drástica del hábitat, aprovechamiento no
sustentable, enfermedades o depredación, entre otros. Además de haber sido
declarada en riesgo por la Convención Internacional de Especies Salvajes de
Flora y Fauna en Peligro de Extinción (CITES por sus siglas en inglés), que
Capítulo VI Geoinformática aplicada al estudio de la distribución potencial de especies 343

prohíbe su comercialización como una forma de protegerla de la destrucción
de su hábitat, ya que el tráfico ilegal de esta ave ha sido la principal causa de
su desaparición.
La Guacamaya verde ocupa el sexto lugar en tamaño entre las 17 especies
de guacamayas que hay en América. Se distingue por tener desnuda
la piel de alrededor del rostro donde tiene de 5 a 6 líneas de plumas pequeñas
de color rojo carmesí formando estrías. Su pico es grande, fuerte y curvo
terminando en punta y con lengua carnosa. (Liras, 2008; Longoria-Quiroz,
2008). La cola es muy larga y puntiaguda. Es de percha erguida, piernas cortas
pero fuertes y sus pies tienen dos dedos hacia el frente y dos hacia atrás
(zigodáctilos). Hembras y machos son del mimo color. La frente y plumas de
las mejillas son rojo escarlata. (BirdLife, 2012) Su cuerpo es principalmente
de tonos de verde con azul. La coronilla, nuca y espalda son verde limón. El
cuello, garganta, pecho, vientre, muslos y costados son verde olivo. Las plumas
coberturas y secundarias de las alas son color verde olivo oscuro y las primarias
y secundarias azul turquesa. Su rabadilla y la cola también son azul turquesa
con las coberturas superiores rojas. (Conabio, 2011).
Por abajo y al vuelo, las plumas de la cola se ven amarillas y las alas se
ven verde olivo mate y las plumas primarias y secundarias amarillas. Su gran
pico es color negro mate. Su piel de la zona desnuda en la cara es de blanca a
rosada, el iris en el adulto es amarillo a café claro lechoso y las patas son gris
oscuro. Mide entre 67.5 y 75 cm de longitud total (se han registrado de hasta
80 cm), el largo de sus alas mide entre 37.5 a 36.9 cm y pesa aproximadamente
900 gr. (Conabio, 2008).
En México se encuentra en selvas bajas caducifolias, bosques áridos a
semiáridos, así como en bosques de pino-encino. Ocurre desde el nivel del mar
hasta los 3,100 msnm. Anidan colonialmente en cavidades tanto en árboles
grandes vivos o muertos así como en paredes verticales cársticas (Iñigo-Elías,
1999; Arizmendi, 2008).
Esta especie se alimenta principalmente de plantas incluyendo en su
dieta frutos, semillas, hojas, brotes y tallos. Se le puede considerar como una
especie con una dieta muy especializada ya que se conoce que consume solo
entre el 10 y 23 % de los recursos vegetales que se encuentran disponibles en
las regiones donde tiene presencia (Monterrubio-Rico,2011).
El principal factor de riesgo en contra de la guacamaya verde en México
es la intensa destrucción de los hábitats donde vive por actividades principalmente
agrícolas y ganaderas, así como la deforestación y desaparición de
las poblaciones de especies de grandes árboles. La destrucción de hábitat es
344
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

seguida de la amenaza del tráfico ilegal, siendo una de las especies más cotizadas,
ya que en 2010, se encontró en el quinto lugar en aseguramientos por
la Procuraduría Federal de Protección al Ambiente (PROFEPA) entre las 22
especies de psitácidos.
Ciertas características en la biología reproductiva de la guacamaya
verde, y en general de todos los psitácidos, aumentan la vulnerabilidad de sus
poblaciones como son: las bajas tasas reproductivas debidas a los pocos huevos
que producen y a la baja supervivencia de los polluelos; la edad tardía de la
primera reproducción y baja disponibilidad de sitios para anidar. También sus
hábitos sociales la hacen fácil presa de los traficantes. (CONANP. 2010).
HIPÓTESIS
“Con el uso de Sistemas de Información Geográfica y la aplicación de métodos
de máxima entropía es posible determinar la distribución actual y potencial
de la Ara militaris y la caracterización de su hábitat”
MATERIALES
Descripción de la región de Estudio Chihuahua se localiza en la parte central
del norte del país. Colinda al norte con los estados de Nuevo México y
Texas de los Estados Unidos de A mérica; al este con los estados de Coahuila
de Zaragoza y Durango; al sur con Durango y Sinaloa; al oeste con
Sinaloa, Sonora y los Estados Unidos de América. Está situado al norte de los
25°30”€ a los 31° 47”€ latitud norte, y al oeste de los 103° 18”€ a los
109° 07”€ longitud oeste. Chihuahua es el que mayor línea fronteriza tiene
con el país vecino, ya que cuenta con 760 kilómetros de un total de 3,125.
El estado de Chihuahua es el más extenso del país; abarca una superficie de
247,087 kilómetros cuadrados que representa el 12.5% del total nacional. El
territorio de Chihuahua pertenece a dos grandes provincias fisiográficas que
dividen al estado en dos mitades: La provincia de Cuencas y Sierras al este y
la Sierra madre Occidental al oeste (Almanzán et al. 2006).
Provincia de la sierra madre occidental
La Sierra Madre Occidental tiene una longitud de 1,250 kilómetros y una
anchura media de 150 kilómetros la provincia ha sido definida una gran altiplanicie
de rocas volcánicas, con angostas depresiones estructurales entre se-
Capítulo VI Geoinformática aplicada al estudio de la distribución potencial de especies 345

anías de clima suave, mesas y mesetas; segmentada por gargantas de corrientes
transversales antecedentes, o corrientes re montantes, que fluyen a través
de barrancas profundas hacia las tierras bajas de la Costa del Pacífico; Dentro
del estado, la Sierra Madre Occidental se divide en tres Sub provincia; La
Mesa, Las Barrancas y Las Altas Llanuras (INEGI,2012).
Sub provincia de la mesa
La región conforma una gran mesa que promedia 2,400 m de altitud, con
relieve ondulado suave. Por encima de la Mesa, emergen cordones montañosos
irregulares, de relieve moderado, separados por valles amplios de fondo
plano y en parte cenagoso; el modelado de la cabecera del drenaje es dendrítico,
y los cauces meándricos se extienden a lo largo de valles amplios. (CO-
NANP. 2010).
Hidrografía
Los recursos hidrológicos de Chihuahua se alimentan de una precipitación
pluvial media de 470 mm anuales. Las corrientes que drenan al interior, sumadas
a los depósitos lagunas y presas, y aguas subterráneas integran el potencial
hidrológico del estado. (CONANP. 2010).
Aguas superficiales
El parte aguas continental discurre a lo largo de las cimas de la Sierra Tarahumara
y divide la superficie de la entidad en tres vertientes: Vertiente del
Golfo de California, Vertiente del Golfo de México y Vertiente Interna.
Las corrientes de la Vertiente del Golfo de California en que predominan
los tributarios de los ríos Yaqui, Mayo, Fuerte y Sinaloa, alimentan las
cuencas que dan su riqueza agrícola a Sonora y Sinaloa; sin embargo, su velocidad
y encajonamiento impide el aprovechamiento local (como excepción a
la regla, se aprovechan para riego las aguas del río Papigochi, nacimiento del
río Yaqui); A la vertiente del Golfo de México pertenecen los ríos y arroyos
de curso extenso y poco Volumen. Todos son tributarios del río Bravo; el
más importante es el Río Conchos, que nace en las estribaciones de la Sierra
Tarahumara. (CONANP. 2010).
Fisiografía
El estado de Chihuahua, se encuentra dividido en dos Provincias Fisiográficas:
a) Sierra Madre Occidental y b) Sierras y Llanuras del Norte; la primera
346
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

presenta cinco sub provincias, Sierras y Cañadas del Norte en el extremo occidental
de la entidad, Sierras y Llanuras Tarahumaras en la parte media,
Gran Meseta y Cañones Chihuahuenses hacia el suroeste, Sierras y Llanuras
de Durango, se extiende del centro hacia el sur y Gran Meseta y Cañones
Duranguenses ubicada en el extremo suroeste. De la segunda provincia, son
cuatro sub provincias que cubren la parte norte y oriente de esta entidad; Llanuras
y Médanos del Norte hacia el norte, Sierras Plegadas del Norte recorre
la fracción noreste del territorio estatal, Del Bolsón de Mapimí, franja que
se ubica del centro hacia el sur y Llanuras y Sierras Volcánicas en la porción
sureste del estado. (Carta fisiográfica. INEGI 2012)
Principales ecosistemas
Como se mencionó en los capítulos de orografía y clima al hablar de los principales
ecosistemas del estado de Chihuahua se pueden clasificarlos en tres zonas:
La desértica, la de las llanuras y la de la sierra o montañosa. (INEGI, 2012).
En la desértica se encuentran muy pocos vegetales y los animales, altamente
adaptados al medio, tienen colores y figuras diferentes a sus similares
de otras partes del estado. (INEGI, 2012).
La flora es diversa según se trate de la región de la sierra, de la llanura
o del desierto. Una de las regiones más espectaculares de todo México es sin
duda la Sierra Madre Occidental, especialmente su porción chihuahuense
conocida como sierra Tarahumara (Bird Life international, 2008).
En la sierra crecen aile, abeto, chamal, ciprés y diferentes encinos; es
aquí donde se encuentran los principales parques nacionales del estado, el
de Basaseachic su imponente caída de agua de más de 300 metros de altura
presenta la base del ecosistema más singular del estado aquí se cría el venado
cola blanca, el jabalí, el león americano, la guacamaya una de las diez especies
de aves registradas en la sierra tarahumara que se encuentran en peligro de
extinción. (CONANP. 2010).
Clima
En el 40% de su territorio existe clima Muy seco, localizado en las sierras y
Llanuras del Norte; 33% de clima Seco y semi seco en las partes bajas de la
Sierra Madre Occidental y en el 24% Templado subhúmedo, localizado en las
partes altas de la misma. Sólo una pequeña proporción del territorio (3%)
presenta clima Cálido subhúmedo. La temperatura media anual en el estado
es de17°C. La temperatura más alta es mayor de 30°C, y se presenta en los
Capítulo VI Geoinformática aplicada al estudio de la distribución potencial de especies 347

meses de mayo a agosto y la más baja, alrededor de 0°C, en el mes de enero.
(INEGI, 2012)
Descripción de la población de estudio
Se seleccionó la especie que en este caso es Ara militaris por las siguientes
características:
Que presenten sitios de presencia en el estado de Chihuahua. Que se
encuentren registradas en alguna categoría de la NOM-059-SEMARNAT-
2010. Fuentes bibliográficas de donde fueron obtenidos los registros de presencias.
Global biodiveristy information facility 2012. Conjunto de datos: MVZ
catálogo de aves y la ONG Coalición Cestac -Ecos A.C (Marzo del 2012)
METODOLOGÍA
Para modelación de nicho ecológico actual del Ara militaris se analizó con
base a un sistema de información geográfica (Arcgis 9.3) y se modelo el nicho
ecológico actual y potencial mediante el uso del método de máxima entropía
(Maxent) para la modelización de la distribución geográfica de las especies
(Figura1).
Maxent es un método que interpola entre puntos de ocurrencia, ajustando
los datos a partir de una distribución uniforme, que va modificando
hasta una distribución de Máxima Entropía. Elmodelo se basa en ajustar los
parámetros de la distribución final y tiene un número de aspectos que hacen
que sea muy adecuada para el modelado de la distribución de especies, el cual
necesita un conjunto de localidades o puntos donde se sabe que la especie
está presente y coberturas geográficas (parámetros ambientales que pueden,
potencialmente, limitar la capacidad de supervivencia de la especie).
Estos parámetros ambientales imponen restricciones sobre la distribución
desconocida de la especie, es decir que el enfoque de máxima entropía
se aproxima a la distribución desconocida usando los puntos de ocurrencia
conocidos para maximizar la entropía, sujetas a las limitaciones impuestas
por los puntos conocidos. Además Maxent no está fuertemente influenciado
por el número de parámetros ambientales utilizados para construir el modelo
porque ignora los que no tienen suficiente información y utiliza técnicas de
regularización para evitar el exceso de parametrización (Phillips et al. 2006).
MAXENT (entropía máxima) estima la probabilidad de distribución
esperada, encontrando la probabilidad de distribución que es más uniforme
(entropía máxima), dadas las restricciones de que el valor esperado de cada
348
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

variable predicativa ambiental ajuste con su promedio empírico (valores para
los datos de registros positivos) (Pearson, 2007).
La entropía es el grado de evolución (orden) existente en un sistema.
El principio de la entropía máxima afirma que, para todo sistema cerrado, la
entropía siempre tiende a aumentar, es decir que todo sistema cerrado siempre
tiende al desorden o a la incertidumbre estadística (Phillips et al. 2006).
Al aplicar MAXENT para modelar la distribución de presencia de especies,
los píxeles de la zona de estudio son el espacio en el que la distribución
de probabilidades de MAXENT está definida. Los píxeles con presencia
de la especie registrada, constituyen los puntos de muestra y las características
son las variables climáticas (Phillips et al. 2006; Peterson et al. 2005). La predicción
de la distribución potencial de la especie Ara militaris, en el estado de
Chihuahua, se fundamentó metodológicamente en la teoría de modelos de
distribución y en los Sistemas de Información Geográfica (SIG).
El sistema metodológico se desarrolla de acuerdo al objetivo específico.
La figura siguiente, muestra los pasos para el análisis y el cumplimiento del
objetivo general.
Registros
lat-long
Variables
bioclimáticas
MDE
Puntos
train
MAXENT
AUC
CURVA ROC
Evaluación
Puntos
test
MAXENT
Mapa de distribución
potencial
VALIDACIÓN
Determinación de
variables importantes
Figura 1. Modelo conceptual de la metodología de la predicción de las
áreas potenciales de distribución de la especie Ara militaris, en el estado de
Chihuahua.
Fuente: Elaboración propia.
Capítulo VI Geoinformática aplicada al estudio de la distribución potencial de especies 349

Con base a la norma oficial mexicana NOM-059-SEMARNAT-2010,
protección ambiental-especies nativas de México de flora y fauna silvestres-categorías
de riesgo y especificaciones para su inclusión, exclusión o cambio-lista
de especies en riesgo, donde se encuentra registrada la Aras militaris
como ave en peligro de extinción.
Se realizó una tabla de Excel con los 55 sitios de presencia de esta ave,
con sus respectivos renglones y columnas que indican sus coordenadas en
latitud y longitud. Así como el nombre de la especie. A la que se le hizo una
depuración de errores o puntos que quedaran localizados fuera del país y que
sería innecesaria su utilización. Para la elaboración de los mapas de distribución,
se utilizó el Sistema de Información Geográfica ArcMap 910, y
ArcView 3.2 por el tipo de datos que se utilizaron, son los más apropiados.
ArcMap se eligió porque cumple con las condiciones que permiten operaciones
avanzadas de álgebra de mapas y dispone de un lenguaje de desarrollo
suficiente para la automatización de tareas. Asimismo, el ArcMap 10 de
ESRI resulta un elemento valioso para la sistematización de información y
ofrece una base de datos dinámica, en la que se puede trabajar interactivamente
con distintas imágenes y con distintas capas de información vinculadas
entre sí. Para la generación de modelos de distribución potencial, basados
en el concepto de nicho ecológico se utilizó MAXENT. Ya que este algoritmo
detecta las relaciones entre dos conjuntos de datos.
El propósito general fue hacer predicciones o inferencias a partir de información
incompleta y estimar la distribución probable de máxima entropía
(la distribución más lejana a lo uniforme) para cada especie, esto estuvo sujeto
a un grupo de restricciones (puntos de presencia) que se complementaron
con información de variables ambientales para producir la mejor distribución
(la más restringida) que satisface las restricciones proporcionadas por los puntos
de presencia (Almazán-Núñez, 2006).
Se aprovecharon las ventajas de MAXENT sobre otros programas similares:
sólo requiere datos de presencia de las especies, utiliza datos categóricos
y continuos, incorpora interacciones entre variables y permite interpretar cada
variable de acuerdo con su importancia para determinar la distribución (Phillips
et al. 2006).
En el modelado se utilizaran 19 variables bioclimáticas obtenidas de
WorldClim que es un conjunto de capas del clima global (redes climáticas)
con una resolución espacial de aproximadamente 1 kilómetro cuadrado así
como otra variable de altitud. Los datos pueden ser utilizados para el mapeo y
350
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

modelado espacial en un SIG o con otros programas de ordenador y puntos
de presencia de la especie Ara militaris en la zona de estudio.
Variables climáticas que se utilizaron
Estas variables ambientales se derivan de las temperaturas mensuales y
valores de precipitación con el fin de generar las variables más significativas
biológicamente, estas se utilizan a menudo en modelos de nicho ecológico;
Representan las tendencias anuales (por ejemplo, la temperatura media anual,
la precipitación anual) estacionalidad (rango por ejemplo, anual de temperatura
y precipitación) y factores ambientales extremos (por ejemplo, la temperatura
del mes más frío y más caliente). Un cuarto es un período de tres meses
(1/4 de año) (Hijmans et al. 2005).
1. Temperatura promedio anual (°C)
2. Oscilación diurna de la temperatura (°C)
3. Isotermalidad (°C) (cociente entre parámetros 2 y7)
4. Estacionalidad de la temperatura (coeficiente de variación, en %)
5. Temperatura máxima promedio del periodo más cálido (°C)
6. Temperatura mínima promedio del periodo más frío (°C)
7. Oscilación anual de la temperatura (°C) (cociente entre parámetros 5
y 6)
8. Temperatura promedio del cuatrimestre más lluvioso (°C)
9. Temperatura promedio del cuatrimestre más seco (°C)
10. Temperatura promedio del cuatrimestre más cálido (°C)
11. Temperatura promedio del cuatrimestre más frío (°C)
12. Precipitación anual (mm)
13. Precipitación del periodo más lluvioso (mm)
14. Precipitación del periodo más seco (mm)
15. Estacionalidad de la precipitación (coeficiente de variación, en %)
16. Precipitación del cuatrimestre más lluvioso (mm)
17. Precipitación del cuatrimestre más seco (mm)
18. Precipitación del cuatrimestre más cálido(mm)
19. Precipitación del cuatrimestre más frío (mm)
Su distribución actual se analizó mediante sistemas de información
geográfica y su distribución potencial se obtuvo mediante el uso del método
Capítulo VI Geoinformática aplicada al estudio de la distribución potencial de especies 351

de máxima entropía (Maxent) para la modelización de la distribución geográfica
de las especies.
Se evaluó la coincidencia entre registros de presencia y la distribución
de condiciones ecológicas propicias (elevación, pendiente, etc. Además de las
19 variables ambientales) para la especie, generadas mediante modelaje ecológico
de nicho.
EJECUCIÓN DE MODELOS
Una vez recopilados todos los datos de presencia que al final sumaron 54 se
anotó por cada registro la latitud y longitud, y nombre de la especie), las 19
variables bioclimáticas y el modelo digital de elevación. Después estos datos
fueron transformados a “shapefile” y cargados en ArcGis 9.3 para visualizar
espacialmente los registros y revisar que las coordenadas estuvieran dentro de
los límites del estado de Chihuahua.
A continuación se cargaron los puntos de presencia y las variables ambientales
en MaxEnt para efectuar la corrida. Cada una de estas variables
ambientales fue modificada y generalizada a una resolución espacial de 1 km
cuadrado para después convertirlas al formato “ASCII” (en el formato .asc de
ESRI). Además se hizo una carpeta que contuviera los datos de ocurrencia
en formato .csv, y otra carpeta para las salidas del modelo. Todos los “Grids”
se encontraban bajo los mismos límites geográficos y tamaño de celda opixel.
Se seleccionó del 100% de los datos mediante un muestreo aleatorio
para extraer el 75% de los registros con los que entrenar el algoritmo y un
25% con los que evaluar los modelos. El formato de salida seleccionado fue
el logístico ya que proporciona un estimado entre cero y uno de probabilidad
de presencia [0, 1] (Phillips et al. 2006). Los parámetros fijados para calibrar
el modelo fueron los recomendados por Phillips et al. (2006): número
máximo de iteraciones = 500; regularización = 1.0; convergencia umbral =
0.000001; en “random test percentage” se introdujo el 25, número que indica
al programa que debe escoger de manera aleatoria y apartar el 25% de los registros
de presencia de Ara militaris para usarlos en la prueba. Esto permite
al programa efectuar algunos análisis estadísticos simples. Para la realización
del modelo se eliminaron los datos duplicados, es decir, en aquellos pixeles
donde se encontró más de un punto de presencia, se consideró solo uno de los
datos. La mayor parte de los análisis empleados usan un umbral para hacer
una predicción binaria, estando las condiciones adecuadas por arriba de dicho
umbral y las inadecuadas por debajo.
352
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Se generaron 30 modelos para la especie y se seleccionaron los mejores
que cubren las siguientes condiciones: (1) los 6 modelos en los que los
errores de omisión (es decir, predecir ausencia de la especie, cuando en realidad
está presente) fueran mínimos y, (2) de esos 6 modelos, se seleccionaron 3
modelos que estén más cercanos a la mediana del porcentaje del área predicha
con respecto al total del área de estudio (Almazán-Núñez, et al. 2012), lo que
quiere decir que los mapas que presenten una AUC mayor a .75 los cuales se
sumaron mediante un proceso conocido como “álgebra de mapas” o map calculator
una herramienta del analyst de ArcView, a través de una función que
combina los valores de cada matriz raster, para obtener un mapa de consenso
de distribución potencial actual de cada una de las especies analizadas.
La predicción final se proyectó en un mapa digital (grid) y se interpreta
como la distribución potencial de la especie. Para realizar la suma de los mapas
de distribución potencial se utilizó la herramienta Map Calculator de Analyst
de ARCVIEW 3.2
Para obtener el mapa final de la predicción del área potencial de distribución
de Ara militaris, se realizó una suma de los mejores modelos que
arrojaran los mejores resultados de los modelos de predicción.
EVALUACIÓN Y VALIDACIÓN DEL MODELO
Para la evaluación del modelo se realizó una prueba estadística para saber
cómo está funcionando el modelo en relación a la exactitud de la predicción
con la realidad. Se determinó la calidad de la predicción del área de distribución
de Ara militaris en el estado de Chihuahua, utilizando la herramienta de
evaluación del área bajo la curva (ROC).
Lo que hace esta prueba es que en cada vuelta del modelo se excluye una
variable y se crea el modelo con las variables remanentes (Phillips et al. 2006);
de tal forma que se generan curva de la función ROC (Receiver Operating
Characteristic).
Una vez obtenido el mapa de distribución potencial generado por
Maxent, la evaluación de los resultados obtenidos fue complementada con
los parámetros que son proporcionados por el programa, como el área bajo la
curva (AUC, por sus siglas en inglés), la cual es un índice de probabilidad de
que los sitios de presencia fueran clasificados al azar como sitios de ausencia.
Los modelos arriba de 0.75 son considerados potencialmente útiles
(Elith et al. 2006). En este caso no se tienen registros de ausencia con los
cuales medir AUC, por lo tanto, el programa utiliza datos de presencia ele-
Capítulo VI Geoinformática aplicada al estudio de la distribución potencial de especies 353

gidos al azar del área de estudio que son borradas de la matriz de datos para
después ser utilizados como pseudoausencias (Muñoz, 1996).
El resultado, expresado como el área bajo la curva (AUC), indica la
probabilidad de que un punto de evaluación seleccionado al azar tenga un valor
mayor que un punto cualquiera de la muestra aleatoria (Phillips et al. 2006).
Para calcular la contribución de cada variable al modelo, se corrió la
prueba de “Jackknife”; la cual consiste en corregir el estimador inicial con base
en el promedio de los m estimadores que se obtienen al aplicar el procedimiento
inicial de estimación a cada una de las submuestras que resultan al
eliminar una observación de la muestra inicial (Fielding, 1997) tres conjuntos
de modelos; el primero en donde se excluye una variable, el segundo usando
cada variable de manera independiente y el tercero usando todas las variables
(Elith et al. 2006).
CURVA ROC
La curva ROC (Receiver Operating Characteristic) es una técnica que indica
la exactitud global de la prueba. Un diagrama de ROC es obtenido trazando
la fracción de casos clasificados correctos en el eje de y contra la fracción de
los casos clasificados incorrectos para todas las probabilidades posibles en el
eje de x (Fielding y Bell, 1997).
RESULTADOS
Los primeros mapas que se obtuvieron como resultado fueron, los 6 mejores
modelos de los 30 realizados para la predicción de la presencia de Ara militaris
en la región. Los cuales se seleccionaron conforme a la mayor AUC
obtenida por cada modelo.
Los modelos 3, 5, 7, 14, 19 y 27. Obtuvieron un AUC mayor a .989 la
cual indica que la calidad de los mapas es buena de acuerdo con Elith et al.
(2006), como se mencionó anteriormente cuando los modelos con los valores
mayores a 0.75, son útiles para ver las diferencias entre los tipos de características;
donde muestra la probabilidad predicha de condiciones favorables tal y
como es dada en el formato de salida logístico.
La figura 2 y 3 muestran el mapa de salida del modelo MaxEnt en formato
logístico con valores de 0-1, y el mapa consenso obtenido por la herramienta
algebra de mapas de ArcGis 10, en el que se sumaron los tres mejores
modelos con los valores de AUC más altos, respectivamente. (Modelos 19,
354
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

14 y 5). En la figura 4 se muestra el mapa de probabilidad de distribución para
Ara militaris obtenido también por MaxEnt y reclasificado en ArcGis10.
Los figuras 5, 6 y 7 nos muestran la curva operada por el receptor (ROC,
por sus siglas en inglés) tanto para los datos de entrenamiento como para los
de prueba, para cada uno de los 3 mejores. También se proporciona el área
bajo la curva (AUC) que presenta un resultado de 0.992, .994 y .994.
Figura 2. Mapa de idoneidad de distribución de Ara militaris, obtenido a
través del programa MaxEnt. Los tonos más cálidos muestran las áreas con
mayor probabilidad de ocurrencia de la especie. Los puntos rosados muestran
los registros de la especie (presencias), mientras que los puntos violetas
muestran los puntos de entrenamiento (con los que se validó el modelo).
Capítulo VI Geoinformática aplicada al estudio de la distribución potencial de especies 355

Figura 3. Mapa consenso obtenido
por la herramienta algebra de mapas de ArcGis 10.
Figura 4. Mapa de probabilidad de distribución para Ara militaris obtenido
a través del programa MaxEnt y reclasificado en ArcGis 10 para una mejor
comprensión de los resultados.
356
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Figura 5. Curva operada por el receptor (ROC) del modelo 19, tanto para
los datos de entrenamiento como para los de prueba.
Figura 6. Curva operada por el receptor (ROC) del modelo 14, tanto para
los datos de entrenamiento como para los de prueba.
Capítulo VI Geoinformática aplicada al estudio de la distribución potencial de especies 357

Figura 7. Curva operada por el receptor (ROC) del modelo 5, tanto para los
datos de entrenamiento como para los de prueba.
En estos modelos se presentó una AUC con valores mayores a .99, Las
líneas azul y roja serian idénticas si se hubiera usado los mismos datos para
el entrenamiento y para la prueba (Phillips et al. 2006). Sin embargo solo se
utilizó el 25% de los datos y por lo tanto la curva roja (entrenamiento) muestra
una mayor AUC que la curva azul (prueba). La curva roja representa el
ajuste del modelo a los datos de entrenamiento y es la auténtica prueba de la
capacidad que tienen los modelos de predecir. La línea negra muestra lo que
se esperaría si el modelo no fuera mejor que al azar. Si la curva azul (la curva
de prueba) estuviera por debajo de la línea negra, entonces indicaría que su
modelo se desempeña peor de lo que lo haría un modelo aleatorio. Por el contrario,
cuanto más se aproxime la curva azul a la esquina superior izquierda,
mejor es el modelo para predecir las presencias contenidas en la muestra de
prueba de los datos (Phillips et al. 2006). Por lo que se concluye que el mejor
modelo de predicción de presencia fue el 19 ya que presenta la AUC más alta
tanto en las muestras de entrenamiento como en las de las pruebas.
Las siguientes Tablas (1, 2 y 3) muestran una estimación de las contribuciones
relativas de las variables ambientales para cada modelo.
358
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Tabla 1. Porcentajes de Contribución de cada variable para la distribución.
Slo_mex: pendiente, bio9: Temperatura promedio del cuatrimestre más seco
(°C), bio15: Estacionalidad de la precipitación, bio18: Precipitación del cuatrimestre
más cálido (mm) y bio19: Precipitación del cuatrimestre más frío
(mm) en la que vemos la que más contribuye es la pendiente.
Variable % de contribución
Slo_mex 24
bio9 15.9
bio15 14.8
bio18 13.3
bio19 8.9
Tabla 2. Porcentajes de Contribución de cada variable para la distribución.
bio13: Precipitación del periodo más lluvioso (mm), bio15: Estacionalidad
de la precipitación, bio14: Precipitación del periodo más seco (mm) y bio18:
Precipitación del cuatrimestre más cálido (mm), puede verse la que más
contribuye a la distribución es la precipitación del periodo más lluvioso.
Variable
% de contribución
Bio13 37.9
bio15 17.6
bio14 13.2
bio18 7.3
Tabla 3. Porcentajes de Contribución de cada variable para la distribución.
bio18: Precipitación del cuatrimestre más cálido (mm), bio4: Estacionalidad
de la temperatura, Slo_mex: pendiente y bio15: Estacionalidad de la precipitación,
por lo que puede verse que la que más contribuye es la precipitación
del cuatrimestre más cálido.
Variable
% de contribución
bio18 37.3
bio4 24.2
Slo_mex 7.4
bio15 6.3
Los valores de contribución únicamente están definidos de manera heurística:
ellos dependen de la ruta particular que usa el código MaxEnt para
obtener la mejor solución y un algoritmo diferente podría obtener la misma
Capítulo VI Geoinformática aplicada al estudio de la distribución potencial de especies 359

solución por medio de una ruta distinta, lo cual resultaría en valores de contribución
porcentual diferente. Y para estimar cuales son las variables más
importantes al modelo, se realizó el análisis “Jackknife” que corresponde al
AUC para los tres modelos en los que se muestra que la bio9: Temperatura
promedio del cuatrimestre más seco (°C), bio18: Precipitación del cuatrimestre
más cálido (mm) y bio14: Precipitación del periodo más seco (mm) son
las variables que por sí solas predicen de manera más efectiva la distribución,
y comparadas con los porcentajes de contribución de los cuadros anteriores
corroboramos que efectivamente estas son las variables que son altamente
significativas para el modelo. En las siguientes figuras (8, 9 y 10) se muestran
la importancia de cada una de las variables.
Figura 8. Análisis “Jackknife” que corresponde al AUC para el modelo 5 en el
que la bio9: Temperatura promedio del cuatrimestre más seco (°C), es la variable
que por sí sola predice de manera más efectiva la distribución de Ara militaris.
360
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Figura 9. Análisis “Jackknife” que corresponde al AUC para el modelo 14
en el que la bio18: Precipitación del cuatrimestre más cálido (mm), Es la variable
que por sí sola predice de manera más efectiva la distribución de Ara
militaris.
Capítulo VI Geoinformática aplicada al estudio de la distribución potencial de especies 361

Figura 10. Análisis “Jackknife” que corresponde al AUC para el modelo 19 en
el que la bio14: Precipitación del periodo más seco (mm), Es la variable que
por sí sola predice de manera más efectiva la distribución de Ara militaris.
El modelo final de distribución potencial para Ara militaris se presentó
en las Sierra Madre Occidental siendo los municipios de Ocampo, Urique
y Batopilas en el estado de Chihuahua los sitios con mayor probabilidad de
ocurrencia de la especie. Con estos resultados puede observarse que la Ara militaris
se encuentra restringida en las áreas montañosas del norte de México
de climas templados, con vegetación pino–encino y niveles de altura hasta los
2,200 m (CONANP. 2010).
El modelo presento un AUC con un valor de 0.993 en promedio, según
los criterios de Fieding (2002), se considera útil, ya que tiene un AUC
mayor a 0.75, así también la información obtenida en la bibliografía sustenta
la distribución predicha en el mapa. Las curvas de respuesta permiten ver la
contribución de las variables, así que, si la curva de respuesta decrece hacia
362
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

los valores más altos de la variable hay un descenso en la influencia de esta
variable en la probabilidad de distribución de la especie (Phillips et al. 2006;
Peterson et al .2005; Stockwell y Noble, 1992 y De la Garza. 1995).
CONCLUSIONES GENERALES
La información disponible que fue utilizada en el modelado de la distribución
potencial de la especie Ara militaris fue escaza.
La calidad de los mapas es buena de acuerdo con los valores de AUC
según los criterios de Fielding, et al. (1997), donde nos indica que los modelos
con los valores mayores a 0.75, son útiles en este tiempo y espacio.
Por el contrario la Ara militaris mostro una distribución muy restringida
esto debido a la pérdida y degradación del hábitat como consecuencias de
las actividades humanas que están alterando la distribución de Ara militaris,
reflejándose en el declive de su población.
El resultado en conjunto de los modelos destaca un área de 560 km 2 con
probabilidad de presencia de Ara militaris restringidos a las zonas montañosas
de la sierra madre occidental. Las áreas con probabilidad más alta de presencia
son la parte noreste y sureste de la sierra madre occidental Ara militaris,
tiene una distribución natural en zonas de bosque pino-encino entre los 0
y los 2600 m.s.n.m
Por otro lado los modelos de predicción obtenidos en esta investigación
solo se basaron en datos climáticos y sitios de presencia, para realizar la predicción
de la distribución potencial de la especie sin tomar en cuenta que en la
actualidad alguna de estas áreas predichas ha sido transformada por factores
bióticos y abióticos, determinantes en la distribución de la especie.
Respecto a las variables que más contribuyeron a la distribución final
son la: bio9: Temperatura promedio del cuatrimestre más seco (°C), bio18:
Precipitación del cuatrimestre más cálido (mm) y bio14: Precipitación del
periodo más seco (mm), Según Mackey y Lindenmayer (2001), las variables
climáticas tales como la temperatura y la precipitación son apropiadas a escala
global y regional, ya que a escala local no hay tanta variedad de climas. Esta
misma variedad de clima permite tener una variabilidad importante dentro de
los valores de las variables climáticas utilizadas en la predicción. Finalmente,
esta variabilidad es la que permite obtener una variación en las probabilidades
de la predicción.
Por otra parte, Pearson (2007) dicen que las variables climáticas afectan
la distribución de la especie a una escala relevante, determinada por el grado
Capítulo VI Geoinformática aplicada al estudio de la distribución potencial de especies 363

y la escala geográfica, dependiendo del caso de estudio. Precisamente, en este
caso, el amplio rango de altura justifica la utilización de estas variables climáticas,
estas variables climáticas y registros de presencia de la especie para
realizar un perfil bioclimático que sintetiza las condiciones climáticas de los
sitios analizados y los compara con los atributos climáticos del área de estudio
(Herbert 2006 y Phillips et al.,2006).
Herramientas predictivas como MaxEnt son útiles debido a que permiten
identificar áreas con las condiciones adecuadas para la supervivencia
de las especies y es posible proponer áreas de conservación y amortiguar los
cambios en las poblaciones de este tipo de fauna.
RECOMENDACIONES
Se recomienda llevar a cabo más investigaciones básicas (inventarios) asi
como añadir datos de perfil de suelo, formación, topografía, composición y
uso de suelo con el fin de aumentar la información que se tiene hasta ahora
y con esto mejorar la calidad de los mapas que sirven como base para realizar
los modelos de distribución. Permitiendo esto, ajustar los modelos para que
hagan perfiles del hábitat de las especies, más acordes con la actualidad; a su
vez, con estos modelos proponer áreas de protección, como por ejemplo la
Sierra Madre Occidental, este estudio permitirá complementar el Ordenamiento
Ecológico del cual inicialmente se produjo la idea.
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Capítulo VI Geoinformática aplicada al estudio de la distribución potencial de especies 367

GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Modelado de nicho
ecológico para la predicción
del área de distribución actual y potencial del
venado cola blanca (Odocoileus virginianus) en
el estado de Chihuahua
Carlos Daniel Fierro Macias, María Elena Torres Olave, Luis Carlos Alatorre
Cejudo y Hugo Luis Rojas Villalobos
INTRODUCCIÓN
La biodiversidad y los recursos naturales son una parte fundamental
en el desarrollo de una nación. México, gracias a su diversidad
climática y topográfica, así como a su privilegiada ubicación
geográfica, permite la existencia de una enorme cantidad
de especies, lo que lo convierte en un país megadiverso; En el
país se hallan casi todos los tipos de vegetación que existen en
el mundo, así como un gran número de especies de los grupos
taxonómicos más importantes. Se estima que del total de especies en el planeta
entre el 10 y el 12% se encuentran en nuestro territorio; México ocupa el
segundo lugar mundial en riqueza de reptiles, rebasando las 800, y el tercero
en mamíferos con más de 500 (SEMARNAT, 2008).
369

Por muchos años se ignoraron los temas ambientales o se consideraron
de poca relevancia (SEMARNAT, 2008). Las actividades antropogénicas
cambian de manera drástica la composición y estructura de las comunidades
ecológicas y traen consigo la pérdida de la biodiversidad (Chillo y Ojeda,
2012). Gran parte de los suelos y de la cubierta vegetal del país fueron degradados
(SEMARNAT, 2008). El hábitat de numerosas especies fue fragmentado
a raíz de los rápidos cambios en las coberturas de suelo y los procesos de
urbanización (Fuller et al., 2007). Más de dos mil especies de plantas y animales
se hallan en algún nivel de riesgo de extinción (SEMARNAT, 2008). Los
grupos de animales que se ven más afectados por estos rápidos cambios en las
estructuras de sus hábitats son los mamíferos (Fuller et al., 2007).
Una de las especies con mayor área de distribución en el continente
americano es el venado cola blanca (Odocoileus virginianus), especialmente en
México (Bolívar, 2009). De las 38 subespecies presentes en el continente, 14
pueden ser halladas en el país (Villarreal, 2002). Los únicos estados que no
cuentan con su presencia son Baja California y Baja California Sur, habitando
el 92.7% del territorio nacional (Rojo et al., 2007). En la Figura 1 se muestra
su distribución histórica dentro del territorio nacional. Entre estas 14 subespecies
O. virginianus, couesi ocupa la mayor extensión con 28.3% del total
del territorio (Fullbright y Ortega, 2007; Rojo et al., 2007). Esta subespecie
habita, principalmente, en los estados áridos del norte y centro de México,
extendiéndose su área de influencia hasta más allá de la frontera con los Estados
Unidos (Fullbright y Ortega, 2007). Le siguen en porcentaje de superficie
habitada las subespecies O. virginianus carminis y O. virginianus mexicanus con
alrededor de 10% cada una (Rojo et al., 2007). El resto de las subespecies se
extiende en menos del 10% del país (Rojo et al., 2007).
La importancia de Odocoileus virginianus radica en su valor cinegético,
es decir, como trofeo de caza (Villarreal, 2002). El venado cola blanca es
la especie de caza mayor más importante de Norteamérica y, sobretodo, de
México (Villarreal, 2002). La actividad cinegética en relación al venado cola
blanca representa una importante fuente de ingresos en diversos sectores de
la economía nacional (Villarreal, 2002). Sin embargo, muchas de las subespecies
mexicanas no califican como trofeos de caza (Villarreal, 2002). Sólo
cuatro subespecies son consideradas de caza mayor, por importancia son: O.
virginianus texanus, O. virginianus couesi, O. virginianus carminis y O. virginianus
miquihuanensis (Villarreal, 2002). La subespecie de mayor importancia
cinegética, y cuya caza representa el mayor porcentaje de ingreso económico
al país dentro de este rubro, es O. virginianus texanus (Mandujano, 2004). Las
370
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

tres subespecies de valor cinegético más importantes se ubican principalmente
dentro del estado de Chihuahua (Mandujano, 2004; Rojo et al., 2007).
Los ecosistemas en regiones áridas y semiáridas son más vulnerables a
los fenómenos de degradación y fragmentación del paisaje (Chillo y Ojeda,
2012). El hábitat de las subespecies de venado cola blanca en el estado de
Chihuahua se ubica principalmente en zonas de tipo semiárido (Rojo et al.,
2007). Debido a los cambios constantes en los usos de suelo y la remoción de
las cubiertas vegetales para el aprovechamiento agrícola y la expansión urbana
las zonas áridas y semiáridas del estado de Chihuahua se hallan en un proceso
de degradación continua de los ecosistemas (Arriaga, 2009). Este fenómeno
se agudiza conforme aumenta la presión por los recursos naturales, especialmente
el agua, para sostener a la creciente población estatal (González et al.,
2008). El cambio climático es otro de los factores, derivado mayormente de
la acción antrópica, que ayudan al aumento de la degradación de los sistemas
naturales (Ramírez et al., 2011). El hábitat del venado cola blanca en el estado
de Chihuahua, así como el de otras especies, principalmente mamíferos, se ve
afectado por los fenómenos de degradación de los ecosistemas (Fuller et al.,
2007; Arriaga, 2009).
El ubicar el área de distribución actual del venado cola blanca es importante
como un primer acercamiento para la evaluación de la pérdida de
su hábitat. La degradación, la pérdida e incluso el más mínimo cambio en el
hábitat de una especie resultan en una disminución significativa de su número
de individuos (Fuller et al., 2007). Debido a su carácter de especie cinegética
una baja en las poblaciones de venado cola blanca tendría graves repercusiones
económicas, especialmente durante la temporada de caza. Otros sectores
también se verían afectados con esta disminución, ya que la venta de la carne
y la piel de esta especie de venado, aunque de menor importancia que la caza,
también son actividades económicas relevantes (Rojo et al., 2007).
Capítulo VI Geoinformática aplicada al estudio de la distribución potencial de especies 371

Figura 1. Distribución histórica de Odocoileus virginianus (Rojo et al., 2007).
Para el buen manejo de los recursos naturales, sin llegar a la sobreexplotación,
se requiere de un conocimiento amplio sobre los mismos (SEMAR-
NAT, 2008). La biodiversidad, las distintas especies, animales y vegetales, que
se hallan en un ecosistema, también es un recurso natural, y, por lo tanto, es
explotable (SEMARNAT, 2008). Es decir, para tener un buen manejo de las
distintas subespecies del venado cola blanca como recurso natural aprovechable
es necesario tener un extenso conocimiento sobre este. Uno de los factores
de mayor valor a la hora de diseñar un plan de utilización de una especie animal
es su área de distribución (Rojo et al., 2007; Villarreal, 2002).
La modelación del área de distribución potencial de una especie tiene
como principal objetivo la identificación de zonas idóneas para la especie, pero
que no hayan sido ocupadas por esta, para su traslado como medio de rescate y
conservación en su medio ambiente natural (Galparsoro, et al., 2009). Para el
caso de O. virginianus el conocer su distribución potencial puede ser un medio
para extender sus poblaciones a zonas menos degradadas o fragmentadas
donde el número de individuos pueda aumentar y su aprovechamiento como
recurso cinegético mejore (Bolívar, 2009; Mandujano, 2004).
Es importante estudiar las áreas de distribución de las distintas subespecies
de venado cola blanca presentes en el estado de Chihuahua. Las tres
subespecies más importantes, económicamente, de venado cola blanca son O.
virginianus texanus, couesi y carminis, que se encontraban presentes en el estado
de Chihuahua (Rojo et al., 2007; Villarreal, 2002). Sin embargo debido
a la cacería intensiva actualmente sólo se conservan algunos ejemplares de O.
372
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

virginianus couesi (Rojo et al., 2007). La mayor parte del estado presenta climás
secos, de tipo árido y semiárido (Ramírez et al., 2011). Los climas áridos
y semiáridos son más susceptibles a la pérdida de hábitats por degradación
y fragmentación (Chillo y Ojeda, 2012). Por lo tanto, dentro del estado de
Chihuahua el hábitat del venado cola blanca puede verse más afectado que en
otros sitios de la República Mexicana, debido a las características geográficas
de sus ecosistemas (Estrada y Villarreal, 2010).
De los diversos trabajos realizados en México sobre el venado cola
blanca la mayoría abarca temas sobre aspectos demográficos, especialmente
la densidad de población (Mandujano, 2004). Algunas otras investigaciones
profundizan sobre la dieta, la relación con el ganado, su comportamiento y su
morfología (Mandujano, 2004). Destaca el estudio de la subespecie O. virginianus
texanus, probablemente debido a su importancia económica (Mandujano,
2004; Villarreal, 2002). Existen algunos trabajos que analizan el área
de distribución de esta especie en algún sector específico del país, ya sea de
manera aislada (Bolívar, 2009; Sánchez et al., 1997) o como parte de un tazón
más amplio (González et al., 2008; Yañez et al., 2012). Sin embargo no existen
trabajos que analicen el área de distribución de las subespecies de venado cola
blanca para el estado de Chihuahua.
Existen varios métodos para obtener el área de distribución de una especie,
sin embargo, el único estadísticamente válido y a través del cual se obtienen
mejores resultados es a partir de la modelación del nicho ecológico de
la especie (Barve et al., 2011). El nicho ecológico fundamental de una especie
es el espacio ambiental donde esta se desarrolla, y puede ser referenciado a
un espacio geográfico, donde ocurren las interacciones ambientales (Bolívar,
2009). Por lo tanto el modelado de nicho ecológico es el modelado de las
interacciones ambientales de la especie en el espacio geográfico. Las interacciones
ambientales que considera dicho modelo son todas abióticas, debido
a la dificultad de modelar las relaciones bióticas de la especie (Galparsoro et
al., 2009). Para modelar estas interacciones abióticas se consideran diversas
variables climáticas, derivadas de la temperatura y la precipitación, y algunas
topográficas, como la altitud, la pendiente y la orientación de laderas (Barve et
al., 2009; Galparsoro et al., 2009).
Las interacciones ambientales de una especie quedan determinadas por
la ocurrencia de la misma (Phillips et al., 2006). La ocurrencia de una especie
se define como los registros de presencia de individuos pertenecientes a la
población analizada dentro del área de estudio (Phillips et al., 2006). Por lo
tanto, la ocurrencia de una especie define su nicho ecológico; y el lugar donde
Capítulo VI Geoinformática aplicada al estudio de la distribución potencial de especies 373

se da el nicho ecológico fundamental de la especie y esta tiene ocurrencia es
la distribución realizada o, para el caso particular de este estudio, actual de la
especie (Phillips et al., 2006). Mientras que el área de distribución potencial
de una especie es donde se halla su nicho fundamental, sin tener que presentar
forzosamente la ocurrencia, conteniendo el área de distribución actual (Phillips
et al., 2006).
El algoritmo de máxima entropía (MaxEnt) es uno de los múltiples disponibles
para la modelación de nicho ecológico (Phillips et al., 2006). Su principal
ventaja frente al resto de métodos es la realización de predicciones o inferencias
a partir de información incompleta (Phillips et al., 2006). Es necesaria la
utilización de este algoritmo debido a que los datos faltantes para la modelación
son las interacciones bióticas de la especie. Otras cualidades que distinguen a
MaxEnt de otros métodos son la capacidad de utilización de información continua
y categórica, el uso de algoritmos determinísticos que garantizan la obtención
de la máxima probabilidad de distribución y una distribución probabilística
con una definición matemática concisa (Phillips et al., 2006).
Para la validación estadística del modelo “MaxEnt” permite utilizar
una muestra aleatoria para calcular la precisión de los resultados, utilizando
el método de la Curva Característica Operativa del Receptor, o Curva ROC
(Phillips et al., 2006). El método de la Curva ROC permite conocer el grado
de incertidumbre asociado a un umbral de clasificación concreto (Alatorre y
Beguería, 2009). El umbral en este caso queda definido automáticamente por
el programa y corresponde al valor de 0.5 o 50%, que es el valor máximo que
se esperaría obtener si el modelo no fuera mejor que uno producido al azar
(Phillips et al., 2006).
El objetivo de este trabajo es modelar el nicho ecológico del venado cola
blanca (Odocoileus virginianus) a partir del algoritmo de máxima entropía para
predecir su área de distribución actual y potencial dentro del estado de Chihuahua.
Los objetivos particulares dentro del área de estudio son:
• Obtención del modelo de nicho ecológico para O. virginianus a partir del
algoritmo de máxima entropía.
• Obtención del área de distribución potencial de O. virginianus a partir del
modelado de nicho ecológico fundamental.
• Obtención del área de distribución realizada o actual de O. virginianus a
partir del área de distribución potencial.
• Validación estadística de los modelos de nicho ecológico a partir del método
de la curva ROC.
374
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

• Comparación entre la distribución histórica y actual de O. virginianus
para determinar la existencia de cambios en la superficie ocupada por la
especie.
Área de estudio
El área de estudio para este trabajo comprende el territorio situado dentro de
los límites administrativos del estado de Chihuahua, México (figura 2). El
estado de Chihuahua es el más grande de la República Mexicana, con un área
de 247 087 Km 2 (Estrada y Villarreal, 2010). Se ubica entre los 25°15’ y los
31°50’ de latitud norte y entre los 103°15’ y los 109°10’ longitud oeste, respecto
al meridiano de Greenwich (SGM, 2011). Presenta una altitud que oscila
desde los 1440 hasta los 3300 msnm (INEGI, 2011). Un 70% del estado se
halla dominado por climas de tipos árido y semiárido (Estrada y Villarreal,
2010). Sin embargo, su extensión, relieve y privilegiada ubicación en el globo
propician la aparición de numerosos microclimas (SGM, 2011).
Figura 2. Área de estudio. Ubicación del estado de Chihuahua.
El clima predominante en el estado es de tipo muy seco templado, con
25.6% de la superficie estatal (INEGI, 2011). Le siguen el semiseco templa-
Capítulo VI Geoinformática aplicada al estudio de la distribución potencial de especies 375

do con 15.4% del territorio, el muy seco semicálido con 14.3%, el templado
subhúmedo con lluvias en verano con 12.9% y el semifrío subhúmedo con
lluvias en verano con 11.2% (INEGI, 2011). El resto de climas cubre en conjunto
20.6% del área del estado (INEGI, 2011). Las medias de temperatura
anual oscilan entre los 13 y los 21°C (INEGI, 2011). La temperatura máxima
extrema mensual corresponde al mes de julio con 41.6°C, mientras que la
temperatura mínima extrema mensual corresponde a los -10°C en el mes de
diciembre (CONAGUA, 2011). El promedio de precipitación anual es de
385.7 mm, con una máxima en 24 horas de 85.3 mm, y de 315.2 mm como
máxima mensual, correspondiente al mes de julio (CONAGUA, 2011).
El estado de Chihuahua se encuentra dividido en dos provincias fisiográficas,
Sierra Madre Occidental y Sierras y Llanuras del Norte (INEGI,
2011). La primera se halla al oeste del estado y se subdivide en cinco subprovincias:
Sierras y Cañadas del Norte, Sierras y Llanuras Tarahumaras, Gran
Meseta y Cañones Chihuahuenses, Sierras y Llanuras de Durango y Gran
Meseta y Cañones Duranguenses (INEGI, 2011). La segunda ocupa mayormente
el área desértica y la conforman cuatro subprovincias: Llanuras y
Médanos del Norte, Sierras Plegadas del Norte, Del Bolsón de Mapimí y
Llanuras y Sierras Volcánicas (INEGI, 2011).
MATERIALES Y MÉTODOS
Para el caso de este trabajo se utilizó el algoritmo de Máxima Entropía para
la modelación del nicho fundamental de Odocoileus virginianus en el estado
de Chihuahua. Para obtener el modelo de nicho fundamental de la especie de
estudio se utilizó el software libre “MaxEnt”, desarrollado por Dudík, Phillips
y Schapire (2004), en su versión 3.3.3k. Este programa genera el modelo de
nicho fundamental de una especie usando el algoritmo de Máxima Entropía
a partir de los registros de presencia de la especie y una o más variables
ambientales (Phillips et al., 2006). Los registros de presencia de la especie O.
virginianus se obtuvieron de la base de datos de acceso libre de GBIF (“Global
Biodiversity Information Facility”). En total se cuenta con 36 registros de
presencia de la especie dentro del área de estudio, se depuró la base de datos de
acuerdo a las especificaciones del software “MaxEnt”, teniendo cada registro
únicamente tres campos, consistentes en el nombre científico de la especie o
subespecie, su latitud y su longitud, ambos en grados decimales.
Las variables ambientales consideradas se obtuvieron del portal WorldClim.
Se consideraron 19 variables climáticas globales y tres topográficas.
376
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Todas de tipo continuo, aunque el software permite el uso de variables categóricas
numéricas (Elith et al., 2011; Phillips et al., 2006). En el cuadro 1
se muestran las variables ambientales y el identificador asignado. Todas las
variables climáticas se obtuvieron a partir de los registros de temperatura y
precipitación. Las variables topográficas consideradas fueron la altitud, la pendiente
y la orientación de laderas, obtenidas a partir del Modelo Digital de
Elevaciones de WorldClim.
“MaxEnt” requiere que los registros de presencia se encuentren en formato
de base de datos CSV (del inglés Comma-separated values), y que el archivo
incluya en la primera fila de la tabla los encabezados, seguidos en las filas
subsecuentes por los registros de presencia (Phillips et al., 2006). Para transformar
los registros de presencia al formato requerido se utilizó el programa
Microsoft Excel versión 2007. Las imágenes de WorldClim se recortaron para
coincidir con el área de estudio. Las envolventes bioclimáticas y las variables
topográficas deben utilizarse en formato ASCII, para su transformación desde
el formato nativo (ESRI Grid) se utilizó el software de ambiente SIG
(Sistema de Información Geográfica) ArcMap de ESRI en su versión 9.3.
Debido a que los registros de presencia en el área de estudio son muy
pocos (36) se utilizó un tamaño de muestra aleatoria para generación y validación
del modelo de nicho fundamental del 50%. Esta muestra se generó
aleatoriamente durante cada iteración del modelo, para evitar la pérdida de
solidez estadística cuando se utiliza un mismo grupo de muestra.
MaxEnt arroja como principal resultado un mapa o modelo del nicho
fundamental de la especie expresado en una probabilidad de presencia que va
desde 0 hasta 1, siendo 0 presencia nula y 1 máxima probabilidad de presencia
(Phillips et al., 2006). El modelo presentado es el promedio de los generados
(Phillips et al., 2006). Para el caso de este trabajo se generaron 50 modelos,
utilizando el método de remuestreo “Bootstrap”. Además se obtuvo el
comportamiento de las variables durante el proceso de modelación, es decir,
en qué grado, en escala porcentual, la variable explica el comportamiento o
distribución de la especie (Phillips et al., 2006). Adicionalmente, para evitar
errores debidos a la aleatoriedad de las pruebas, se obtuvieron tres gráficos de
Jackknife para analizar el comportamiento de las variables, consistentes en
un gráfico de ganancia regularizada de entrenamiento, otro de ganancia y un
último de área debajo de la curva (Phillips et al., 2006).
Capítulo VI Geoinformática aplicada al estudio de la distribución potencial de especies 377

Cuadro 1. Envolventes ambientales.
Envolvente ambiental
Temperatura media anual
Rango diurno medio
Índice de variabilidad de la temperatura
Estacionalidad de la temperatura
Temperatura máxima del mes más cálido
Temperatura mínima del mes más frío
Rango anual de temperatura
Temperatura media del cuarto del año más húmedo
Temperatura media del cuarto del año seco
Temperatura media del cuarto del año más cálido
Temperatura media del cuarto del año más frío
Precipitación anual
Precipitación del mes más húmedo
Precipitación del mes más seco
Estacionalidad de la precipitación (Coeficiente de variación)
Precipitación del cuarto del año más húmedo
Precipitación del cuarto del año seco
Precipitación del cuarto del año más cálido
Precipitación del cuarto del año más frío
Altitud
Pendiente (Grados)
Orientación de ladera
Identificador
BIO01
BIO02
BIO03
BIO04
BIO05
BIO06
BIO07
BIO08
BIO09
BIO10
BIO11
BIO12
BIO13
BIO14
BIO15
BIO16
BIO17
BIO18
BIO19
ALT01
SLO01
ASP01
El nicho realizado corresponde al área de distribución donde realmente
se halla presente la especie (Bolívar, 2009). El nicho realizado puede obtenerse
a partir del fundamental, pues forma parte de este último. Para ello se indicó
al programa que calculara el percentil 10 de cada uno de los 50 modelos, y a
partir de este realizara una reclasificación de la imagen. Esta reclasificación
representa el nicho realizado, o mapa de ausencia-presencia de la especie. Se
seleccionaron y promediaron aquellos modelos cuya área debajo de la curva
sobrepasara el valor de 0.99, obteniendo así el mapa consenso o mapa de idoneidad
de la especie que explica el 99% de la distribución de la especie en el
área de estudio. A partir del mapa consenso y los valores umbral (percentil 10)
de los modelos seleccionados se reclasificó la imagen para obtener el mapa de
ausencia-presencia.
378
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

RESULTADOS
Se generaron 50 modelos de nicho ecológico de la especie en el área de estudio.
Todos obtuvieron valores de área debajo de la curva mayores a 0.85, es
decir, estiman adecuadamente el nicho de O. virginianus en más de un 85%.
Se seleccionaron aquellos modelos cuyo valor de AUC fuera mayor a 0.99,
consiguiendo un modelo promedio final que predice en un 99% el nicho fundamental
del venado cola blanca en el estado de Chihuahua. El modelo de
nicho fundamental de la especie, que se muestra en la figura 3, se calculó a
partir de las modelaciones 2, 22, 32 y 36 de 50.
Figura 3. Mapa de idoneidad de nicho de Odocoileus virginianus en el estado
de Chihuahua.
El mapa promedio de idoneidad muestra que la región que presenta mejores
condiciones ambientales para O. virginianus se halla al centro y noroeste
del estado, en parte de la Altiplanicie Mexicana y adentrándose a la Sierra
Madre Occidental. En la figura 4 se muestra el mapa de ausencia-presencia de
la especie, calculado a partir del valor de umbral promedio de los modelos se-
Capítulo VI Geoinformática aplicada al estudio de la distribución potencial de especies 379

leccionados (42%). El mapa de ausencia-presencia indica que el venado tiende
a ocupar la mayor parte del nicho predicho en el área de estudio, su presencia
puede validarse a partir de la existencia de ranchos cinegéticos y unidades de
manejo ambiental para la especie en la zona.
A partir de los datos de los modelos seleccionados se obtuvieron los porcentajes
de contribución de las 22 variables ambientales, figura 5, y el gráfico
de Jackknife para el AUC utilizando cada variable individualmente cada envolvente
y omitiéndola para modelar, figura 6. El porcentaje de contribución
indica el grado en que cada variable contribuye al total del modelo, mientras
que los valores de AUC de la prueba de Jackniffe muestran la forma en que la
variable define el nicho de la especie (Phillips y Dudík, 2008).
Las variables que contribuyeron en mayor grado al desarrollo del modelo
fueron la estacionalidad de la temperatura (17.9%), la pendiente (14.4%), el
rango diurno medio de temperatura (13.9%), la precipitación del cuarto más
seco del año (13.3%), la precipitación del mes más seco (11.1%), la precipitación
del mes más húmedo (10.5%) y la orientación de laderas (5.7%), que
representan casi el 90% de la contribución total del modelo. Las principales
variables que explican el nicho ecológico del venado cola blanca en Chihuahua
fueron la precipitación del cuarto del año más seco, el rango diurno medio de
temperatura, la precipitación del cuarto más frío del año y la precipitación del
mes más seco.
Figura 4. Mapa de ausencia-presencia de Odocoileus virginianus en el estado
de Chihuahua.
380
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Las curvas de respuesta de las variables de mayor contribución se muestran
en la figura 7. Los valores de rango diurno medio varían desde los 15
a los 20°C, y presentan valores de idoneidad de nicho de hasta el 70% en el
orden de los 17°C. Las condiciones preferidas por O. virginianus para la estacionalidad
de la temperatura van de 55 a 65%. Para la precipitación en el mes
más húmedo los valores ideales van desde los 100 hasta los 120 mm, mientras
que durante el mes más seco son de 7 mm. Los valores de la precipitación
del cuarto más seco del año son del orden de los 25 mm, y de 40 mm para el
cuarto más frío del año. En cuanto a pendientes prefiere lugares con menos de
5°. Y se halla principalmente en laderas con orientación este y oeste, donde se
presentan valores más altos de insolación.
DISCUSIÓN
El venado cola blanca es el ungulado de mayor distribución en el continente
americano (Yañez et al., 2012). Esto se debe a su gran capacidad de adaptación
a diversas condiciones climáticas (Bolívar, 2009). Sin embargo, de acuerdo a los
resultados obtenidos en este trabajo, dentro del área de estudio, existen pocas
zonas aptas para su distribución (figura 4), aunque con un alto grado de idoneidad
(figura 5). Esto se debe principalmente a la predilección de la especie por
climas templados, y a su nula presencia en zonas desérticas (Rojo et al., 2007).
Porcentaje de contribución
20
18
16
14
12
10
8
6
4
2
0
0.0
ALTO01
5.7
13.9
17.9
0.1
0.7
0.1
ASP01
BIO01
BIO02
BIO03
BIO04
BIO05
1.5
BIO06
1.3 1.7
0.8
0.0 0.5
BIO07
BIO08
BIO09
BIO10
BIO11
Variable ambiental
0.0
11.1 11.1
10.5
3.0
1.0
13.3
0.2
BIO12
BIO13
BIO14
BIO15
BIO16
BIO17
BIO18
14.4
2.4
BIO19
BIO20
Figura 5. Porcentaje de contribución de las variables
al modelo de nicho ecológico.
Capítulo VI Geoinformática aplicada al estudio de la distribución potencial de especies 381

La distribución histórica del venado cola blanca lo encuentra en la mayor
parte del estado de Chihuahua (figura 2), sin embargo, la distribución
potencial obtenida muestra una disminución importante en las áreas donde
se halla el nicho de la especie, ubicándolo principalmente en las faldas de la
zona serrana y los valles intramontanos de la Sierra Madre Occidental (figura
4). Esta reducción se debe principalmente a la reducción del hábitat como resultado
de actividades antrópicas y a la caza desmedida en las décadas pasadas
(Bolívar, 2009; Villarreal, 2002).
Otros trabajos muestran que la distribución del venado cola blanca
suele estar ampliamente relacionada con las variables de temperatura (media,
máxima y mínima), la orientación de laderas y la pendiente (Bolívar, 2009).
Sin embargo, para el área de estudio, la variable de mayor contribución al
modelo resultó ser la estacionalidad de la temperatura (figura 5), mientras
que la variable que explica de mejor manera la presencia de la especie es la
precipitación del cuarto más seco del año (figura 6). Estas discrepancias se
deben principalmente a las diferentes condiciones ambientales presentas en
las áreas de estudio. Bolívar (2009) y otros autores han realizado sus trabajos
en zonas templadas, el clima predominante del estado de Chihuahua es de
tipo árido. En las zonas templadas y tropicales las variables que condicionan
la presencia de las especies de mamíferos de tamaños medio y grande suelen
ser las tendencias anuales, como la temperatura media (Bolívar, 2009; Yañez
et al., 2012); mientras que en zonas áridas son los factores limitantes, como la
precipitación del cuarto del mes más seco del año. Esto se debe principalmente
a la disponibilidad de alimento, que suele ser mayor en zonas templadas y
tropicales que en regiones áridas.
382
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Figura 6. Gráfico de Jackknife para el Área Debajo de la Curva.
El venado cola blanca prefiere un rango diurno de temperaturas que
oscile entre los 15 y los 20 °C, especialmente uno de 17 °C (figura 7), estos valores
son típicos de zonas de pastizales y zacates, alimento preferido de O. virginianus
(Fullbright y Ortega, 2007). Una variable altamente relacionada con
la aparición de este tipo de vegetación es la estacionalidad de la temperatura,
que entre valores de 60 y 65% (donde se distinguen los valores de idoneidad de
nicho más altos) indica la existencia de estaciones claramente diferenciadas,
propiciando un hábitat adecuado para el venado.
En cuanto a la precipitación el venado cola blanca prefiere ambientes
con valores de alrededor de 120 mm en el mes más húmedo del año, 7 mm
para el mes más seco, 25 mm para el cuarto del año más seco y 40 mm para el
cuarto más frío del año (figura 7). Estos valores son aptos para la aparición de
praderas y arbustos en zonas áridas, propiciando un aumento de los valores de
idoneidad de nicho
Capítulo VI Geoinformática aplicada al estudio de la distribución potencial de especies 383

Figura 7. Curvas de respuesta de las variables
con mayor grado de contribución.
(Fullbright y Ortega, 2007). En lo que respecta a la pendiente el venado
suele elegir lugares con pendientes no mayores a 6°. Esto coincide con los valores
reportados por Bolívar (2009), quien afirma que esta especie no suele hallarse
en zonas con pendientes superiores a 9°. Bolívar (2009) también afirma
que el venado cola blanca prefiere laderas con orientaciones Oeste, Noroeste
y Norte, ya que presentan una mayor insolación durante el año, propiciando
la aparición de una mayor cantidad de vegetación. Para el caso del área de
estudio O. virginianus prefirió las laderas con las orientaciones anteriormente
mencionadas (figura 7).
384
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

CONCLUSIONES
Este trabajo aporta información importante sobre el comportamiento del venado
cola blanca en las zonas áridas, un hábitat poco estudiado en lo que
a la especie respecta. Se encontraron resultados diferentes a los descritos en
trabajos similares sobre las variables ambientales que determinan la aptitud
del nicho ecológico de O. virginianus. Y se demostró que a través del uso
del algoritmo de máxima entropía es posible determinar con un alto valor de
fiabilidad (99%) el área de distribución actual y potencial de la especie en el
estado de Chihuahua.
Los resultados del estudio, en comparación con los datos de históricos,
indican que existe una reducción importante del nicho ecológico y de la distribución
actual del venado cola blanca en el estado de Chihuahua con respecto
a la distribución original. Es por ello que es importante el tomar acciones
de mitigación, conservación y manejo de venado cola blanca en el estado de
Chihuahua. Algunas de estas acciones se llevan a cabo ya en algunas regiones,
ya sea de manera extractiva o no extractiva, dentro de las unidades de manejo
ambiental (UMA) reguladas por la Secretaría de Medio Ambiente y Recursos
Naturales.
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GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
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Capítulo VI Geoinformática aplicada al estudio de la distribución potencial de especies 387

Modelación del Potencial
Actual del Quercus emoryi
y Quercus grisea
Mediante Variables Bioclimáticas y del Potencial
a Futuro Hacia los Años 2020 y 2050 Bajo el
Escenario CGCMA2en el Estado de Chihuahua
México
Mario Iván Uc Campos, María Elena Torres Olave, Elifalet López Gonzáles y
Lara Cecilia Wiebe Quintana
INTRODUCCION
La ubicación geográfica y la forma del territorio de México propician
las condiciones necesarias para que sea un país con más
biodiversidad en el mundo. Entre las causas está la topografía,
la variedad de climas y una compleja historia, tanto geológica y
biológica como cultural. Estos factores y otros han contribuido
a formar un mosaico de condiciones ambientales que promueven
una gran variedad de hábitat, de formas de vida y biodiversidad
(Ferrier et al, 2002).
389

La biodiversidad se refiere a la variabilidad de la vida; abarca tres niveles
de expresión: ecosistemas, especies y genes. Esta diversidad se expresa en los
diferentes tipos de ecosistemas, el número de especies, el cambio de riqueza de
especies de una región a otra, el número de especies endémicas, las subespecies
y variedades o razas de una misma especie (Guisan et al., 2005). La existencia
de biodiversidad a lo largo y ancho del planeta no tiene una distribución
homogénea; esta distribuciónse da principalmente en zonas tropicales y en
países llamados “Megadiversos” (Nix, 1986).
Entre las especies que predominan y presentan mayor distribución en
todo el mundo es el género del Quercus spp. Este se encuentra en casi todos los
bosques templados del hemisferio norte, así como en unas regiones tropicales
y subtropicales del mismo. En América se localiza desde Canadá hasta Colombia
incluyendo Cuba (Valencia, 2004). Se reconocen dos centros de biodiversidad
para el género del Quercus spp. El primero se localiza en el sureste de
Asia con alrededor de 125 especies (Ortega-Huerta et al. 2008). El segundo se
encuentra en México, particularmente en las regiones montañosas, en donde
forman parte importante de los bosques templados (Myers et al. 2000). Su
presencia en México se debe a que es uno de sus centros de origen; además,
este país es uno de los más ricos en cuanto a la población de encinos, pues
cuenta con aproximadamente 160 especies de las 400 o 500 que se reportan
en todo el mundo (García, 2012).
Los encinos aparecen en toda una gama de condiciones climáticas, de
suelo y relieve, crecen desde laderas bajas de macizos montañosos o colinas
de zonas semiáridas, sobre laderas medias y altas con zonas boscosas de clima
templado-subhúmedo hasta en los márgenes de arroyos en cañones de
bosques húmedos; prosperan en terrenos moderadamente fértiles y húmedos,
pero algunas especies se adaptan a terrenos pobres, aunque siempre en lugares
montañosos (Benito, 2009).
La distribución del encino en las montañas mexicanassobre las zonas
con más presencia; son las del centro y sur además de la Sierra Madre Oriental,
y los estados con mayor riqueza de esta especie son Oaxaca, Nuevo León,
Chihuahua y Veracruz (García, 2012). En la parte oriental de Chihuahua, a
altitudes superiores a los 1750 msnm (Engler et al. 2004) se presentan manchones
aislados de encino bajo y abierto de Q. grisea, al que pueden acompañar
Q. emoryi entre otros.
Debido a diversas problemáticas se ha dificultado la identificación y la
distribución del encino (Quercus spp), tales como los incendios, prácticas históricas
antrópicas como la deforestación y el cambio climático están modificando
390
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

los ecosistemas, los hábitats, la superficie y el clima, entre otros, han provocado
la extinción y modificación de la distribución del género de encino. Entre estos
factores el estudio hace énfasis a lo que se refiere a cambio climático.
El Panel Intergubernamental de Cambio Climático (IPCC por sus siglas
en inglés), define al cambio climático como “Un cambio de clima atribuido
directa o indirectamente a la actividad humana que altera la composición de la
atmosfera mundial y que se suma a la variabilidad natural del clima observada
durante periodos de tiempo comparable” (IPCC, 2001). Aunado a los problemas
relacionados con el cambio climático, la deforestación y los incendios forestales
entre otros, son problemas que afectan directamente a las poblaciones de
Quercus spp. en el estado de Chihuahua sobre todo en las partes altas que es
donde se les encuentra.
Este tipo de actividades y de cambio climático sobre Quercus spp pueden
generar pérdida del hábitat, cambio de componentes del ecosistema y de
interacciones intra e interespecífica; así como aumento en la distribución de
especies invasoras, modificaciones en los patrones de la migración de los organismos,
y cambios en el tamaño y distribución de las poblaciones, entre otros
aspectos (Peterson, 2006; Phillips, et al. 2004 y Phillips et al. 2006).
En la actualidad se está produciendo un desarrollo importante en las
técnicas aplicadas a la generación de modelos de distribución de especies; Los
modelos resultantes de estas técnicas se están mostrando eficaces para establecer
planes de conservación (Thorn, et al. 2009) buscar nuevas localizaciones
de especies raras y amenazadas, avanzar en la comprensión de los patrones
espaciales de la biodiversidad, o evaluar el impacto del cambio global sobre la
distribución de los organismos (Wisz, et al. 2008).
ANTECEDENTES
En la sierra madre occidental de Sonora y Chihuahua los bosques de Quercus
spp ocupan característicamente un piso altitudinal que colinda hacia abajo con
vegetación más xerófila, mientras que arriba limita con bosques de pino o de
pino encino (INE, 2010).
Los encinares son de gran importancia para todo el estado, no solo social
y económicamente, sino también, para la conservación de la diversidad
biológica de la región, y por su capacidad de absorción de dióxido de carbono
(CO 2
) evitan el efecto invernadero y/o aumento de temperatura en las regiones
serranas del estado de Chihuahua. En algunas zonas montañosas aisladas
en Chihuahua la ausencia absoluta de encino (Quercus spp) puede deberse a
Capítulo VI Geoinformática aplicada al estudio de la distribución potencial de especies 391

causas de tipo histórico, tales como la deforestación e incendios (INE, 2010).
Es muy probable también que las características del suelo jueguen un papel
importante en la distribución de estos bosques que vale la pena investigar
más a fondo; Mateo et al. (2011), indican que los principales factores que han
acabado con los árboles y las superficies cubiertas con bosques en Chihuahua,
es la ganadería extensiva.
Antecedentes de los SIG (Sistemas de Información Geográfica)
“Un SIG es un sistema de hardware, software y procedimientos diseñados
para auxiliar en la captura, administración, manipulación, análisis, y presentación
de datos u objetos referenciados espacialmente llamados comúnmente
datos espaciales u objetos espaciales” (Mostacedo et al. 2000). Los SIG además
de capturar, representar, etc, modelan toda la información necesaria ya
sea pasada, actual o a futuro (Myers, et al. 2000); el objetivo de estos modelos
es predecir la distribución espacial más probable de una especie o comunidad
biológica.
Antecedentes de la modelación mediante SIG
Se pueden distinguir cuatro grandes familias de técnicas de modelación de
la distribución geográfica de las especies/ecosistemas: las relacionadas a modelos
estadísticos de regresiones GLM (Modelos Lineales Generalizados),
GAM (Modelos Aditivos Generalizados), los métodos de clasificación (Random
Forest (RF)), BRT (Boosted regresion trees), los métodos de “sobre”
(BIOCLIM, ENFA) y aquellos basados en algoritmos específicos GARP
(Genetic Algorithm for Rule-set Production) o algoritmo genético basado en
reglas y MAXENT (Máxima entropía) (Pliscoff, 2011). Los métodos del programa
BIOCLIM han sido descritos con detalle por Nix, (1986) y Phillips et
al. (2004), definen la idea general de MaxEnt: es estimar una probabilidad de
distribución destino (objetivo, blanco) por medio de; encontrar la distribución
de probabilidad de máxima entropía (es decir, que es la más extendida, o más
cercana a ser uniforme), sujeta a una serie de restricciones que representan
información incompleta acerca de la distribución objetivo.
392
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Antecedentes del modelo de MaxEnt (Máxima Entropía)
MaxEnt es un programa que modela la distribución geográfica de las especies,
utilizando como datos sólo los sitios de presencia y las variables bioclimáticas
asociadas a cada uno de esos puntos de presencia. Para modelar las
distribuciones se basa en el principio de máxima entropía (Phillips et al. 2004,
2006 y 2008), y afirman que cuando se quiere aproximar a una distribución de
probabilidad desconocida, la interrogante es cuál será la mejor aproximación;
una respuesta general a esto es: “La mejor aproximación es asegurarse de que la
aproximación satisface todas las restricciones de la distribución desconocida, y que
sujeta a esas restricciones, la distribución debería de tener la mínima entropía”.
Phillips et al. (2004) menciona que la teoría de la información proporciona
un criterio constructivo para la creación de distribuciones de probabilidad
sobre la base de un conocimiento parcial, y da lugar a un tipo de inferencia
estadística que se llama, “la estimación de máxima entropía”.
MaxEnt solo necesita puntos de presencia de una especie y variables
ambientales y se obtienen buenos resultados (Elith et al. 2006). Este software
toma como entrada un conjunto de capas o variables ambientales (tales como
elevación, precipitación, morfología del suelo, etc), así como un conjunto de
lugares de ocurrencia georreferenciados, y produce un modelo de la gama de
la(s) especies dadas.
JUSTIFICACIÓN
Existe un gran interés en torno a los géneros del Quercus spp atribuido a su
alta diversidad y a su gran importancia ecológica y económica. Diversos problemas
dificultan conocer la distribución de la especies de encino rojo (Q.
emoryi) y blanco (Q. grisea).
Hasta el momento no existe una revisión integral y actualizada sobre la
distribución del género de las especies del Quercus en México (Valencia, 2004).
Los cambios constantes en el clima han provocado que las especies modifiquen
su distribución natural, ya que se ha observado que los bosques son particularmente
vulnerables si hay un incremento o disminución en el gradiente de temperatura
estos tienden a recorrerse hacia la parte superior de la montaña, por lo
cual llegará un momento en el que ya no exista más espacio y las especies ya no
tendrán hacia donde moverse o ubicarse, esto traerá consigo la disminución de
especies y en el peor de los casos su extinción en la región.
Capítulo VI Geoinformática aplicada al estudio de la distribución potencial de especies 393

Otro problema que se presenta en lo que se refiere a la disminución de
especies vegetales, es la tala inmoderada de bosques, por ello se necesita saber
que partes están siendo taladas, ubicar las especies afectadas y la disminución
de las antes mencionadas por dicha actividad; y uno de los aspectos más importantes
que influyen en la disminución y modificación de la distribución de
las especies, son los incendios.
Por las problemáticas anteriores, este documento está dirigido a la distribución
de dos especies de la Sierra Madre Occidental del estado de Chihuahua;
Q. emoryi y el Q. grisea. Estas dos especies han sido afectadas por los
acontecimientos antes mencionados, de ahí surge la necesidad de ubicar su
distribución actual y encontrar los lugares con el mayor potencial y condiciones
adecuadas en las cuales se podrían ubicar y distribuir en un futuro.
OBJETIVOS
Un primer objetivo es generar la distribución potencial actual del Quercus
emoryi y Quercus grisea bajo variables bioclimáticas actuales de Worldclim por
medio de la modelación de MaxEnt en el estado de Chihuahua.
El segundo objetivo es generar modelos de distribución potencial a futuro
bajo las variables bioclimáticas del escenario de CGCMA2 de World-
Clim (escenario no conservador) del ICPP, hacia los años 2020 y 2050 en el
estado de Chihuahua.
HIPÓTESIS
Mediante los SIG (Sistemas de Información Geográfica) y un software de
modelación (MaxEnt) es posible generar la distribución actual potencial de
las especies de Quercus emoryi y Quercus grisea, además de generar modelos de
distribución potencial a futuro hacia los años 2020 y 2050 bajo un escenario
climático (CGCMA2) en el estado de Chihuahua.
METODOLOGÍA
Área de estudio
El área de estudio (Figura1) para el análisis comprende el estado de Chihuahua,
México; este se encuentra ubicado en sus coordenadas geográficas
extremas, al norte 31°47’, al sur 25°38’ de latitud norte; al este 103°18’, al oes-
394
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

te 109°07’ de longitud oeste Chihuahua representa el 12.6% de la superficie
del país y colinda con al norte con los Estados Unidos de América; y al este
Coahuila de Zaragoza y Durango; al sur con Durango y Sinaloa; al oeste con
Sinaloa, Sonora (INEGI, 2012).
Base de datos GBIF
La base de datos que se utilizó para el análisis de las especies se descargó
del sitio: http://data.gbif.org/datasets/resource/13111: estas tablas contienen
la información de las especies, tal como: familia, género, clase, país, región, localidad,
etc. Estas se depuraron de tal manera que solo se dejaron las columnas
del nombre de la especie (Quercus spp), además de, sus coordenadas geográficas
(longitud y latitud), una vez arregladas las tablas se guardaron en formato
(*.csv) que es el que se utiliza para introducir a MaxEnt.
Para comprobar que las coordenadas son correctas y se ubican espacialmente
bien, se hizo una réplica de esa tabla cambiando el nombre de las
columnas longitud por X y latitud por Y, esta tabla se guardó en formato de
Excel 97-2003 y se importó a ArcMap 9.3 por medio de la herramienta
“Add XY Data” donde se sobre-posicionaron a las capas bioclimáticas para
corroborar la ubicación de cada punto.
Variables ambientales
Las capas ambientales se descargaron del sitio www.worldclim.org el cual se
explica en detalle en Hijmans et al., 2006. Esta base de datos contiene datos
climáticos que corresponden a capas climáticas globales (grids de 20 x 20 km,
formato ESRI) con una resolución de 1 km obtenidos de la interpolación de
los registros de estaciones climáticas de 1950 al 2000 procedentes de diversas
fuentes a nivel global, nacional, regional y local (ICPP, 2002). Estas capas contienen
las variables bioclimáticas de bioclim (Tabla 1), las variables se derivan
de la temperatura mensual y los valores de precipitación con el fin de generar
las variables más biológicamente significativas.
Capítulo VI Geoinformática aplicada al estudio de la distribución potencial de especies 395

Figura 1. Área de estudio, Estado de Chihuahua
Escenario CGCMA2
Para evaluar la distribución de las especies en un escenario de cambio climático
hacia el 2020 y 2050. Se incluyó el escenario del Centro Canadiense Climático
(http://www.ipccdata.org/sres/cgcm2_download.html):CGCMA2
(escenario no conservador). Este escenario supone un incremento de las temperaturas
para el 2100 de 3.0ºC a 5.2ºC.
Preparación de las capas
Descargadas las capas se introdujeron a ArcMap 9.3 en donde fueron desplegadas
cada una de las 19 variables bioclimáticas y se cortaron para México. También
se agregó un Modelo Digital de Elevación (MDE) de México, del cual se
obtuvo un mapa de pendientes (slope) y un mapa de orientación de laderas (aspect).
A todas estas capas se les realizó un resample tomando la bio1 como base
y se convirtieron a formato ascii (*.asc). Este proceso se aplicó para las variables
bioclimáticas ambientales actuales y los escenarios hacia el 2020 y 2050.
396
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Tabla 1. Variables bioclimáticas de Bioclim, Hijmans et al., 2006.
Variable
Significado
bio1
Temperatura media anual
bio2
Media rango diurna (media mensual (max temp - min temp))
bio3 Isotermalidad (BIO2/BIO7) (*100)
bio4 Temperatura de estacionalidad (desviación estándar * 100)
bio5
Temperatura máxima del mes más caliente
bio6
Temperatura mínima del mes más frío
bio7
Amplitud de la temperatura anual (BIO5-BIO6)
bio8
Temperatura media del trimestre más húmedo
bio9
Temperatura media del trimiestre más seco
bio10
Temperatura media del trimestre más cálido
bio11
Temperatura media del trimestre más frío
bio12
Precipitación anual
bio13
Precipitación del mes más lluvioso
bio14
Precipitación del mes más seco
bio15
Precipitación estacionalidad (coeficiente de variación)
bio16
Precipitación del trimestre más húmedo
bio17
Precipitación del trimestre más seco
bio18
Precipitación del trimestre más caliente
bio19
Precipitación del trimestre más frío
MaxEnt
Se descargó el software de modelación por máxima entropía (MaxEnt) de la
página:(http://www.cs.princeton.edu/~schapire/maxent) en su versión 3.3.3k.
En él se introdujeron los puntos en formato *.csv de las especies a analizar y
las capas de las variables bioclimáticas en formato *.asc, esto para la modelación
actual potencial y para la modelación a futuro se agregaron las capas del
escenario A2 en formato *.asc hacia los años 2020 y 2050.
Funcionamiento del algoritmo
La distribución de una especie se representa mediante una función de probabilidad
P sobre un conjunto X de lugares en el área estudiada. P asigna un
valor positivo a todo lugar x de forma que la suma de P(x) es la unidad. Se
Capítulo VI Geoinformática aplicada al estudio de la distribución potencial de especies 397

construye un modelo de P mediante un conjunto de restricciones derivadas de
datos empíricos de presencia.
El método que usa MaxEnt obliga a que la media de cada función de
cada variable esté próxima a la media real de la variable en las zonas de presencia.
De las posibles combinaciones de funciones, se utiliza la que minimiza
la función de entropía medida con el índice de Shannon lo que, según los autores,
permite realizar una selección óptima de variables y funciones con base
asu significación y eliminar aquellas que no aportan restricciones significativas
al modelo.
Bootstrap
Este enfoque permite obtener estimaciones de medidas de precisión así como
la realización de contrastes de hipótesis en aquellas situaciones en las que no
se dispone de información acerca de la distribución muestral de un estadístico
o en que esta es dependiente de parámetros desconocidos (Bradley Efron,
1979). Es una técnica denominada “método de remuestreo”; reutiliza los datos
observados para constituir un universo del cual extraer repetidas muestras y
los datos son tratados como si constituyesen los datos de toda la población y
su enfoque está indicado en casos en que los datos no siguen una distribución
normal.
Llenado de los parámetros
En el apartado de muestras se introdujo el archivo de puntos de la especie en
formato *.csv que contiene las localidades con la presencia del género, el archivo
contiene el nombre de la especie, la latitud y longitud en coordenadas
geográficas. El apartado de capas ambientales, se introdujeron las capas de las
variables ambientales cortadas, el MDE, mapa de pendientes y el mapa de
orientación de laderas, estos son un grid en formato ascii (*.asc de ESRI), los
grids deberán de tener los mismos límites geográficos y tamaño de celda.
Para el estudio que se realizóse seleccionaron las casillas de crear curvas
de respuesta y la de medir la importancia de la variable, además en opciones
en la pestaña de básico se dejó sin seleccionar la casilla de ignorar si esta fuera
del área, en la opción de porcentaje de la prueba al azar se escribió 50, que
indica que tomo el 50% de los puntos introducidos de la muestra, en la opción
de réplicas se escribió 30 ya que se corrió el modelo con 30 réplicas y en la
opción de tipo de replicado se eligió la de “Bootstrap”; lo demás se dejaron por
398
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

default; continuando se seleccionó la pestaña de avanzado en donde se dejó
sin seleccionar las casillas de agregar todas las muestras al fondo y la de anexar
resumen de los resultados a un archivo maxentResults.csv, las demás de igual
manera por default y para finalizar se seleccionó el directorio donde se desean
guardar los resultados y se corre el algoritmo, este proceso es para modelar el
actual potencial de las especies. Para las modelaciones a futuro en el apartado
de capas de predicción se agregaron las capas del escenario A2, el MDE, mapa
de pendientes y mapa de orientación de laderas en formato *.asc para los años
2020 y 2050, y se eligió una nueva carpeta para los resultados.
Las capas que se usaron para crear los modelos a futuro deben de tener
el mismo nombre que las capas ambientales y ser de igual número en cantidad.
Selección de las variables
Para obtener estimaciones alternativas de las variables más importantes en
el modelo, se realizó una prueba Jackknife. Este creó una serie de modelos en
la que cada variable se excluye a su vez y un modelo con el resto de variables.
Los resultados de Jackknife aparecen en los archivos contenidos de la página
HTML en tres gráficos de barras llamados “training gain”, “test of gain” y
“AUC”.
La comparación de los tres gráficos de Jackknife es muy informativa.
La trama “AUC” muestra la variable individual más eficaz para predecir la
distribución de los datos de ocurrencias que se reservó para las pruebas. La
importancia relativa de las variables también aumentan en la gráfica de la
ganancia de prueba “test of gain”, cuando se compara con la gráfica de la ganancia
de entrenamiento “training gain”. Además, en los tres gráficos, algunas
de las barras de color azul claro son más largos que la barra roja, indicando
que el rendimiento predictivo mejora cuando las variables correspondientes
no se utilizan.
Con este proceso se identificaron las tres variables más importantes y
que describan con mayor eficiencia la distribución de las especies analizadas,
de las cuales se utilizaron las de extensión*.asc al momento de realizar el “algebra
de mapas”.
Capítulo VI Geoinformática aplicada al estudio de la distribución potencial de especies 399

Generación del mapa Consenso para el área potencial actual y
a futuro
En este caso de realizaron 30 réplicas para cada caso y se seleccionaron las
mejores que cubrían las siguientes condiciones: los 10 modelos en los que los
errores de omisión (predecir ausencia de la especie cuando en realidad está
presente, es decir AUC mayor a .09) fueran mínimos; y de esos modelos, se
seleccionaron tres de los que estén más cercanos a la media del porcentaje del
área predicha con respecto al total del área de estudio (Elith, et al. 2006).
Estos mapas se sumaron mediante un proceso llamado “algebra de mapas”
por medio de una función que combina los valores de la matriz raster,
para obtener un mapa de consenso de distribución actual potencial y de cada
año a analizar. Para realizar la suma de los modelos de distribución, estos se
importaron a ArcView 3.2 en formato ascii y se utilizó la herramienta “Map
Calculator” para sumarlos (Benito, et al. 2009 y Bravo et al., 2012,). El proceso
se hizo de igual manera para los modelos a futuro hacia el año 2020 y 2050
para el escenario A2. Después de obtener los mapas consenso se cortaron para
el estado de Chihuahua con ayuda de la herramienta “Clip with Polygons”;
como los archivos que se obtuvieron son temporales y más adelante se utilizaron
fue necesario guardarlos como grid, esto mediante la herramienta de
“Convert to Grid”.
Reclasificación de los modelos seleccionados y mapas Consenso
Una vez que se generaron los mapas consenso (Potencial Actual, 2020 y
2050) para el estado de Chihuahua; estos se reclasificaron con base al resultado
del porcentaje del 10 percentil de cada modelo que se seleccionó, este valor
viene en la página html generada por el software para cada modelo; los valores
fueron promediados en donde: los valores menores al percentil promedio tienen
un valor de 0 (no idóneo para que la especie exista) y los valores mayores
al percentil promedio tienen un valor de 1 (idóneo para que la especie exista).
Para reclasificar cada uno de los modelos que se seleccionaron, se utilizó
el mismo valor del 10 percentil; en donde: el valor menor al .10 percentil tiene
el atributo de 1 (áreas sin condiciones óptimas para que la especie exista), el
valor mayor al .10 percentil a .60 tiene el atributo de 2 (áreas con posibles
condiciones para que la especie exista) y los valores mayores a .61 tienen el
400
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atributo de 3 (áreas con las condiciones óptimas para que la especie exista).
Este proceso se realizó para los modelos de Potencial Actual, 2020 y 2050.
GENERACIÓN DE LOS MAPAS RESULTADO
Uso de suelo y vegetación Idónea y No Idónea
En ArcMap 9.3 se abrieron los tres mapas consenso (Potencial Actual, 2020
y 2050) y los nueve modelos que se seleccionaron (tres por cada periodo de
análisis); por medio de la herramienta “Raster to Polygon” se convirtieron los
mapas consenso a un archivo tipo *.shp.
Para obtener los usos de suelo que son Idóneos y No Idóneos para las
especies, se descargó un mapa de usos de suelo y vegetación potencial *.shp de
México del portal: www.conabio.gob.mx modificado por CONABIO 2008 a
escala 1:400 000, este mapa se cortó para el estado de Chihuahua por medio
de la herramienta “Clip” y para integrar cada uso de suelo y vegetación en un
solo polígono por categoría se aplicó un “Dissolve” al archivo resultante el cual
contiene las siguientes categorías: Agricultura, Áreas sin Vegetación Aparente,
Bosque Bajo, Bosque de Encino, Bosque de Pino, Bosque de Táscate, Chaparral,
Cuerpos de Agua, Matorral, Mezquital, Pastizal, Selva Baja Caducifolia,
Vegetación de Desiertos Arenosos, Zona Urbana y Agricultura de Temporal.
En la herramienta “Intersect” se introdujo el mapa consenso de Potencial
Actual y el mapa de usos de suelo y vegetación; al mapa que se creó de este
proceso de nueva cuenta se le hizo un “Dissolve” y el mapa resultante tiene los
usos de suelo y vegetación que están dentro de lo Idóneo y No Idóneos para
la especies. Este proceso se realizó de igual manera para los años 2020 y 2050.
Mapas de pérdida de Idoneidad
Para generar los mapas de perdida de Idoneidad se utilizó la herramienta de
“InList”, esta herramienta determina que valores contenidos en el archivo de
entrada están presentes en el segundo archivo; para esto se convirtieron los
mapas de idoneidad en archivos *.tif o *.rst; y se introdujeron en la herramienta;
el primer mapa resultado que se obtuvo de este proceso muestra las áreas
que han perdido idoneidad de lo Actual Potencial hacia el 2020, y el segundo
mapa resultante nos muestra las áreas que han perdido idoneidad del 2020
hacia el 2050.
Capítulo VI Geoinformática aplicada al estudio de la distribución potencial de especies 401

INDICE KAPPA
Obtención de información para el Índice Kappa (Potencial actual_2020_2050)
Se generó una red de 779 puntos que represente lo idóneo y no idóneo para
cada polígono del mapa de usos de suelo y vegetación del INEGI (2008); esto
es un muestro simple y se utiliza en casos en que se dispone de poca información
previa acerca de las características de la población a medirse. Fielding,
(1997) menciona en un estudio que se realizó un levantamiento de un punto
por cobertura de especie para ser representado sin importar el área a cubrir. En
este estudio se abrió de nuevo el archivo *.shp antes mencionado, y por medio
de la herramienta “Convert Features to Centroids” se generó un punto por
cada polígono de cobertura obteniendo 380 para lo idóneo y 399 para lo no
idóneo. El archivo *.shp de puntos que resulta contiene el tipo de uso de suelo
y vegetación, este fue utilizado para extraer la idoneidad actual de cada uso de
suelo y vegetación del archivo *.tif de idoneidad Potencial Actual mediante la
herramienta “Extract Values to Points”; este mismo archivo se utilizó para extraer
los usos de suelo y vegetación del 2020; para esto se convirtió a formato
*.rst y se le extrajeron los valores mediante la herramienta “Extract by Mask”;
el archivo resultante del proceso fue utilizado para extraer la idoneidad de
cada uso de suelo y vegetación del 2020, para esto se convirtió el archivo *.tif
de idoneidad del 2020 a un archivo de polígonos *.shp del cual se extrajeron
los valores mediante la herramienta “Intersect”.
El archivo resultante es una red de puntos con una tabla de atributos de
5 columnas; una columna que contiene el ID del punto; una columna con el
tipo de uso de suelo y vegetación actual, una columna con la idoneidad Actual
Potencial del tipo de uso de suelo y vegetación, una columna con valores numéricos
(Raster Value) de cada uso de suelo y vegetación 2020 y una columna
de idoneidad Potencial de usos de suelo y vegetación 2020; esta tabla se exporto
en formato *.xlsx. Este proceso se realizó para obtener la información
del Índice Kappa de Potencial Actual al 2020 y se hizo de igual manera para
obtener la información del Potencial 2020 al 2050.
Generación del Índice Kappa
El índice kappa relaciona el acuerdo que exhiben los observadores, más allá
del debido al azar, con el acuerdo potencial también más allá del azar. En esencia,
el proceso de elaboración del índice es el siguiente: se calcula la diferencia
402
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entre la proporción de acuerdo observado y la proporción de acuerdo esperado
por azar (Raynal, 2008). Kappa es el cociente entre esa cantidad y el acuerdo
máximo que se puede esperar sin intervención del azar. Este índice cumple
las características que definen Cerda et al., (2008) que debe tener una medida
de concordancia. Se procedió a calcular un Índice Kappa para cada uno de
los siguientes aspectos: idóneo potencial actual a idóneo potencial 2020, no
idóneo potencial actual a no idóneo potencial 2020, idóneo potencial actual a
no idóneo potencial 2020, no idóneo potencial actual a idóneo potencial 2020,
idóneo potencial 2020 a idóneo potencial 2050, no idóneo potencial 2020 a
no idóneo potencial 2050, idóneo potencial 2020 a no idóneo potencial 2050,
no idóneo potencial 2020 a idóneo potencial 2050. Esto se hizo mediante la
metodología sugerida por Velazquez (2012), en donde la clasificación de los
valores de Kappa (k) son los siguientes:

Figura 2. Tabla de las variables que más contribuyen a las modelaciones
Variable
% Contribución Modelo 2 % Contribución Modelo 9 % Contribución Modelo 15
actual
actual
actual
mex_mde 26.6 24.8 30.6
mex_slo 10.9 No aparece No aparece
bio_03 7.0 No aparece No aparece
bio_04 11.5 14.3 20.9
bio_05 No aparece No aparece No aparece
bio_07 No aparece 5.3 6.9
bio_10 No aparece 16.3 No aparece
bio_15 No aparece No aparece No aparece
bio_19 No aparece No aparece 5.5
Variable
% Contribución
% Contribución
% Contribución
Modelo 1 2020
Modelo 5 2020
Modelo 19 2020
mex_mde No aparece 34.5 9.4
mex_slo 18.6 6.7 14.2
bio_03 No aparece No aparece 21.4
bio_04 22.4 23.7 21.0
bio_05 No aparece No aparece No aparece
bio_07 No aparece 6.3 No aparece
bio_10 11.7 No aparece No aparece
bio_15 9.2 No aparece No aparece
bio_19 No aparece No aparece No aparece
Variable
% Contribución
% Contribución
% Contribución
Modelo 12 2050
Modelo 18 2050
Modelo 21 2050
mex_mde 24.5 22.9 17.1
mex_slo 15.5 8.3 23.0
bio_03 No aparece No aparece No aparece
bio_04 19.6 23.7 23.0
bio_05 No aparece No aparece 6.5
bio_07 16.3 No aparece No aparece
bio_10 No aparece 6.8 No aparece
bio_15 No aparece No aparece No aparece
bio_19 No aparece No aparece No aparece
Descripción de las variables
• mex_mde: Esta variable es un MDE con las alturas de México, muestra
el mayor porcentaje de contribución a los modelos, Cerda (2008) mencionan
que las especies se encuentran en alturas de los 1200 a 2800 msnm
por lo que su contribución al modelado es muy significativo.
404
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

• mex_slo: Esta variable contiene valores de la pendiente de México en
grados.
• bio_03: Isotermalidad, esta variable indica que las especies existen, en
lugares en donde hay isotermas entre la temperatura media mensual y
diurna con la amplitud de temperatura anual.
• bio_04: Temperatura de estacionalidad, esta variable propone que las especies
existen en los lugares con una temperatura estacional.
• bio_5: Temperatura máxima del mes más caliente, esta variable indica
que las especies podrían existir en las áreas modeladas donde la temperatura
sea cercana a la del mes más caliente.
• bio_07: Amplitud de la temperatura anual, esta variable muestra que las
especies existirán donde la temperatura anual sea cercana a la resta de la
temperatura máxima del mes más caliente menos la temperatura mínima
del mes más frío.
• bio_10: Temperatura media del trimestre más cálido, esta variable dice
que las especies se encontraran en lugares donde la temperatura sea cercana
a la media del trimestre más cálido.
• bio_15: Precipitación estacionalidad, esta variable predice que los lugares
en que podría haber una precipitación constante durante todo el año según
su coeficiente de variación serán aptos para las especies.
• bio_19: Precipitación del trimestre más frío, esta variable, indica que las
especies existen en lugares donde hay precipitación en el trimestre más
frío del año.
Descripción de los modelos actual
Las imágenes (Figura 2, 3 y 4) muestran los cortes para Chihuahua de los
modelos 2, 9 y 15, donde los valores entre 0 a .322 son las regiones en que las
condiciones no son apropiadas para que la especie sobreviva, de .323 a .643 los
lugares con probables condiciones para que las especies subsistan y de .644 a
.965 son áreas en las que las condiciones son óptimas para las especies; esto es
generalizando los valores de los tres cortes.
Capítulo VI Geoinformática aplicada al estudio de la distribución potencial de especies 405

Figura 2. Corte para Chihuahua del modelo 2
Figura 3. Corte para Chihuahua del modelo 9
Descripción de los modelos 2020
Figura 4. Corte para Chihuahua del modelo 15
Las imágenes (Figuras 5, 6 y 7) muestran los cortes para Chihuahua de los
modelos 1, 5 y 15, donde los valores entre 0 a .303 son las regiones en que las
condiciones no son apropiadas para que las especies sobrevivan, de .304 a .606
los lugares con probables condiciones para que las especies subsistan y de .607
406
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

a .908 son áreas en las que las condiciones son óptimas para las especies; esto
es generalizando los valores de los tres cortes.
Figura 5. Corte para Chihuahua del modelo 1 al 2020
Figura 6. Corte para Chihuahua del modelo 5 al 2020
Figura 7. Corte para Chihuahua del modelo 15 al 2020
Capítulo VI Geoinformática aplicada al estudio de la distribución potencial de especies 407

Descripción de los modelos 2050
Las imágenes (Figura 8, 9 y 10) muestran los cortes para Chihuahua de los
modelos 12, 18 y 21, donde los valores entre 0 a .298 son las regiones en que
las condiciones no serán apropiadas para que las especies sobrevivan, de .299
a .596 los lugares que tendrían probables condiciones para que las especies
subsistan y de .597 a .893 son áreas en las que las condiciones serán óptimas
para las especies; esto es generalizando los valores de los tres cortes.
Figura 8. Corte para Chihuahua del modelo 12 al 2050
Figura 9. Corte para Chihuahua del modelo 18 al 2050
Figura 10. Corte para Chihuahua del modelo 21 al 2050
408
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Figura 11. Mapas de condiciones, estos
son los modelos reclasificados del potencial actual
Mapas de condiciones para los modelos 2,9 y 15 del Potencial Actual
La Figura11 muestra los tres modelos reclasificados basados en el 10 percentil
de cada modelo (umbral de corte), donde la leyenda muestra las áreas en tonos
grises y negros “Sin Condiciones, en verde obscuro “Posibles Condiciones” y
en verde claro “Con Condiciones” para las especies.
Mapas de condiciones para los modelos 1,5 y 19 del Potencial 2020
La Figura 12 muestra los tres modelos reclasificados basados en el 10 percentil
de cada uno (umbral de corte), donde la leyenda muestra en colores grises
y negros las áreas que estarán “Sin Condiciones, en verde obscuro serán “Posibles
Condiciones” y en verde claro las que contarán “Con Condiciones” para
las especies.
Capítulo VI Geoinformática aplicada al estudio de la distribución potencial de especies 409

Mapas de condiciones para los modelos 12, 18 y 19 del Potencial
2050
Figura 12. Mapas de condiciones, estos son los modelos reclasificados del
potencial 2020
La Figura 13 muestra los tres modelos reclasificados basados en el 10
percentil para cada modelo (umbral de corte), donde la leyenda se muestra
en tonos grises y negros los lugares que estarán “Sin Condiciones, en verde
obscuro los que tendrían “Posibles Condiciones” y en verde claro las áreas que
contarán “Con Condiciones” para las especies.
Descripción del mapa consenso actual
El mapa consenso (Figura 14) es el resultado de la suma de los tres modelos
(2, 9 y 15), este mapa aún no cuenta con la clasificación de la línea de corte,
pero con él ya se puede inferir que lugares cuentan con las condiciones apropiadas
para las especies y las áreas que no son aptas: la leyenda va de tonos
verde claro a verde obscuro, que se han clasificado de la siguiente manera: de
0 a .674 son las regiones en que las condiciones no son apropiadas para que
410
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las especies sobrevivan, de .675 a 1.348 los lugares con probables condiciones
para que las especies subsistan y de 1.349 a 2.021 son áreas en las que las condiciones
son óptimas para las especies.
Descripción del mapa Consenso 2020
El mapa consenso (Figura 15) es el resultado de la suma de los tres modelos
(1, 5 y 19), este mapa aún no cuenta con la clasificación de la línea de corte,
pero con él ya se puede observar que lugares tendrán las condiciones apropiadas
para las especies y las áreas que no serán aptas hacia el año 2020; la
leyenda va de tonos verde claro a verde obscuro, que se han clasificado de la
siguiente manera: de0 a .691 son las regiones en que las condiciones no serían
apropiadas para que las especies sobrevivan, de .692 a 1.379 los lugares con
las probables condiciones para que las especies pudieran subsistir y de 1.380
a 2.068 son áreas en las que las condiciones serán óptimas para las especies; si
esta clasificación se compara con la de los cortes de los modelos (1, 5 y 19), se
observa que al realizar la suma de los modelos, Ferrier et al. (2002) mencionan
que la escala generaliza los lugares sin condiciones con los de probables
condiciones; esto debido a que el escenario A2 es no conservador y sugiere un
aumento de temperatura muy drástico hacia esa fecha (IPCC, 2002) por lo
que los lugares que presentan posibles condiciones para las especies desaparecen,
ubicando a áreas del potencial actual como posibles y disminuyendo estas
mismas hacia el 2020.
Descripción del mapa Consenso 2050
El mapa consenso (Figura 16) es el resultado de la suma de los tres modelos
(12, 18 y 21), este mapa aún no cuenta con la clasificación de la línea de corte,
pero con él ya se aprecian que lugares tendrán las condiciones apropiadas para
las especies y las áreas que no serán aptas hacia el año 2050; la leyenda va de
tonos verde claro a verde obscuro, que se han clasificado de la siguiente manera:
de 0 a .622 son las regiones en que las condiciones no serán apropiadas
para que las especies sobrevivan, de .623 a 1.243 los lugares con probables
condiciones para que las especies subsistan y de 1.244 a 1.863 son áreas en las
que las condiciones llegarán a ser óptimas para las especies.
Capítulo VI Geoinformática aplicada al estudio de la distribución potencial de especies 411

Figura 13. Mapas de condiciones, estos son los modelos reclasificados del
potencial 2050
Figura 14. Mapa consenso del potencial actual
Figura 15. Mapa Consenso del potencial 2020
412
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Mapa de Idoneidad Potencial Actual
Figura 16. Mapa Consenso del potencial 2050
Este mapa (Figura 17) es la reclasificación del mapa consenso basado en el
promedio percentil de los modelos 2, 9 y 15, la línea de corte se realizó del
valor .332, donde los valores menores a este se les identifica con un 0 que representa
lo No Idóneo para que la especie exista, y los valores mayores a .332
se les asignó el valor de 1 que indica las áreas en donde es Idóneo para que la
especie subsista.
Mapa de Idoneidad Potencial 2020
Este mapa (Figura 18) es la reclasificación del mapa consenso Potencial 2020
basado en el promedio percentil de los modelos 1, 5 y 19, la línea de corte se
realizó del valor .300, donde los valores menores a este se les identifica con un
0 que representaran lo No Idóneo para que las especies existan, y los valores
mayores a .300 se les asignó el valor de 1 que indica las áreas en donde será
Idóneo para que las especies subsistan.
Mapa de Idoneidad Potencial 2050
Este mapa (Figura 19) es la reclasificación del mapa consenso Potencial 2050
basado en el promedio percentil de los modelos 12, 18 y 21, la línea de corte
se realizó del valor .260, donde los valores menores a este se les identifica con
un 0 que representa lo que será No Idóneo para que las especies existan, y los
valores mayores a .260 se les asignó el valor de 1 que indica las áreas en donde
será Idóneo para que las especies subsista.
Capítulo VI Geoinformática aplicada al estudio de la distribución potencial de especies 413

Figura 17. Mapa de idoneidad del potencial actual
Figura 18. Mapa de idoneidad del potencial 2020
414
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en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Figura 19. Mapa de idoneidad del potencial 2050
Mapa de pérdida de Idoneidad del Potencial Actual al Potencial
2020
La Figura 20 muestra el mapa de pérdida de idoneidad del potencial actual
hacia el potencial del 2020, la leyenda muestra en color café lo que permaneció
no idóneo hacia el 2020 y en color verde lo que se mantuvo idóneo hacia la
misma fecha; las áreas en tonos gris y blanco son las que dejaron de ser idóneas
hacia el 2020 para el estado.
Mapa de pérdida de Idoneidad del Potencial 2020 al Potencial
2050
La Figura 21 muestra el mapa de pérdida de idoneidad del potencial 2020
hacia el potencial del 2050, la leyenda muestra en color café lo que permaneció
no idóneo hacia el 2050 y en color verde lo que se mantuvo idóneo hacia la
misma fecha; las áreas en tonos gris y blanco son las que dejaron de ser idóneas
hacia el 2050 para el estado.
Capítulo VI Geoinformática aplicada al estudio de la distribución potencial de especies 415

Tabla de concordancia de idoneidad e índice Kappa del potencial
actual al 2020.
Tabla 3. Concordancia de idoneidad del potencial actual al 2020
Concordancia actual-2020 (idóneo) Valor
Concordancia observada 0.8058824
Concordancia esperada 0.0000014
Kappa 0.8058821
Concordancia actual-2020 (no idóneo)
Valor
Concordancia observada 0.8361775
Concordancia esperada 0.0000021
Kappa 0.8361771
Concordancia actual-2020 (idóneo-no idóneo)
Valor
Concordancia observada 0.8082192
Concordancia esperada 0.0000276
Kappa 0.8081639
Concordancia actual-2020 (idóneo-no idóneo)
Valor
Concordancia observada 0.8219178
Concordancia esperada 0.0000365
Kappa 0.8219113
Los resultados de las tablas 3 y 4, muestran un valor de Kappa por encima
de .80, esta clasificación es muy buena (Velázquez 2012); con base la clasificación
de los uso de suelo y vegetación de CONABIO (2008), lo que permite
destacar que los resultados obtenidos por las modelaciones de MaxEnt
son altamente significativos y que las áreas modeladas de idoneidad para las
especies son regiones precisas.
416
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Tabla de concordancia de idoneidad e Índice Kappa del potencial
2020 al 2050
Tabla 4. Concordancia de idoneidad del potencial 2020 al 2050
Concordancia 2020-2050 (idóneo) Valor
Concordancia observada 0.8058824
Concordancia esperada 0.0000014
Kappa 0.8058821
Concordancia 2020-2050 (no idóneo)
Valor
Concordancia observada 0.8156997
Concordancia esperada 0.0000020
Kappa 0.8156993
Concordancia 2020-2050 (idóneo-no idóneo)
Valor
Concordancia observada 0.7945205
Concordancia esperada 0.0000276
Kappa 0.7945149
Concordancia 2020-2050 (idóneo-no idóneo)
Valor
Concordancia observada 0.8219178
Concordancia esperada 0.0000365
Kappa 0.8219113
La Tabla 5 muestra las áreas de idoneidad en km 2 así como su área de
perdida para cada periodo analizado.
Figura 5. Tabla de áreas de idoneidad
Área idónea actual 136144.64
Área idónea 2020 119266.34
Área idónea 2050 121453.34
Pérdida de área idónea actual-2020 16878.301
Pérdida de área idónea 2020-2050 -2186.998
La gráfica (Figura 22) muestra las áreas idóneas en km 2 por uso de suelo
para cada periodo.
DISCUSIÓN
La información generada y obtenida se toma como resultados preliminares
ya que debido a la falta de estudios en el estado sobre estas especies es difícil
Capítulo VI Geoinformática aplicada al estudio de la distribución potencial de especies 417

tener resultados concisos. Por otro lado considerando estudios nacionales, los
resultados obtenidos por el análisis de modelación son satisfactorios.
Figura 20. Mapa de pérdida de idoneidad del potencial actual al potencial 2020
418
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Figura 21. Mapa de pérdida de idoneidad del potencial 2020 al potencial 2050
Capítulo VI Geoinformática aplicada al estudio de la distribución potencial de especies 419

Área en Km 2
70 000
60 000
50 000
40 000
30 000
20 000
10 000
0
Agricultura
Agricultura de temporal
Áreas sin vegetación aparente
Bosque bajo
Bosque de encino
Bosque de pino
Bosque de tascate
Chaparral
Cuerpos de agua
Matorral
Mezquital
Pastizal
Selva baja caducifolia
Usos de suelo y vegetación
Vegetación de desiertos arenosos
Zona urbana
Área idoneo actual
Área no idoneo actual
Área idoneo 2020
Área no idoneo 2020
Área idoneo 2050
Área no idoneo 2050
Figura 22. Gráfico de áreas de idoneidad por uso de suelo y periodo.
Yáñez (2012) realizó un estudio de dos subespecies del género del Quercus
emoryi y grisea (blanco y rojo) en el que obtuvo: que la distribución de encinos
en el país es variada; aparentemente hay diferencias entre regiones geográficas,
habiendo mayor riqueza de especies en la región central; algunas de distribución
México-Norteamericana. Los encinos blancos fueron más abundantes
por entidad en el norte del país, en tanto que los rojos lo fueron en el sur; éstos
resultaron más abundantes que los blancos en las regiones occidental-sur y
sureste (Neyra, et al.,2010). En este estudio se utilizó la modelación bajo la
máxima entropía, esta modelación predice para el estado de Chihuahua la distribución
potencial del Quercus emoryi y griseaobteniendo resultados actuales
y a futuro (2020 y 2050), de los cuales se estimaron las áreas de idoneidad y
de pérdida de la misma hacia los diferentes periodos analizados; es de gran
importancia tomar en cuenta que la distribución de estas especies se da por
factores ambientales como el cambio climático y factores antrópicos como el
cambio de uso de suelo, incendios, tala, fragmentación del hábitat, entre otros.
A diferencia de estudios anteriores como el de Yáñez, (2012). En este trabajo
se generaron modelos de distribución y los recortaron con base en mapas de
vegetación sin considerar el impacto humano y después los recortaron nuevamente
con mapas de vegetación basados en los inventarios nacionales foresta-
420
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

les de 1996 y 2000, que consideran el cambio de uso de suelo. La metodología
utilizada en este análisis es un poco más compleja ya que se utilizaron capas
ambientales no sólo actuales, también a futuro, además se agregaron capas de
relieve, laderas y pendientes lo que permite obtener resultados más concisos;
pero a su vez esta metodología es aplicable no sólo para la modelación de especies
vegetales sino también para estudios en casos análisis de distribución de
fauna. Esto permite ubicar las zonas en que la especie existe actualmente con
una gran potencial, y las regiones donde los determinados años contarán con
las condiciones propicias para su desarrollo. Los resultados obtenidos en este
estudio son de gran importancia para el estado, ya que por ser una región de
productividad y comercialización del encino, se puede establecer un desarrollo
sustentable de las especies debido a que se cuenta con una gran superficie apta
para su producción agregando posibles regiones que podrían ser consideradas
como Áreas Naturales Protegidas (ANP).
Considerando los factores antrópicos como la emisión de CO 2
los resultados
no muestran que sea un variable que afecte a la distribución de las
especies; por otro lado el cambio de uso de suelo muestra que regiones en las
que existe la especie han cambiado a ser suelos agrícolas, urbanos o suelo desnudo,
estos factores provocan que las especies tengan una mayor volumen en
una menor área y a su vez estas se vayan desarrollando hacia partes más altas
de su hábitat.
Tomando en cuenta los factores anteriormente mencionados con los
resultados de las modelaciones, se considera la distribución potencial como
una distribución histórica ya que esta ha sido afectada por acciones humanas;
mientras que los resultados para las modelaciones a futuro la distribución
potencial se toma como una distribución potencial ambiental, debido
a que de un periodo a otro el área de idoneidad aumenta conforme a
los cambios de temperatura registrados por el escenario CGCMA2. Estos
cambios demuestran que para el año 2050 las condiciones bioambientales
serán más propicias para la subsistencia y desarrollo del Q. Emoryi y grisea.
Englobando en el tema del factor antrópico se considera que, en casos muy
aislados puede existir una distribución de las especies benéfica, se mencionan
las Áreas Naturales Protegidas (ANP), como un foco de conservación y desarrollo
para las especies, en estos se toman en cuenta distintas variables para
conservación de las especies, aunado a esto desarrollan estudios que puedan
describir y ubicar centros en los que una(as) especies están en peligro de extinción
y establecer reglas o normas para su protección.
Capítulo VI Geoinformática aplicada al estudio de la distribución potencial de especies 421

Para terminar; hay que tomar en cuenta que la distribución espacial de
las especies está dada por dos factores: el entrópico y el ambiental, se consideran
soluciones a futuro para la conservación de las especies, pero éstas son a
largo plazo, es inminente la pérdida de ecosistemas, que con el tiempo estos se
han fraccionado y modificado afectando no sólo su subsistencia sino también
la del hombre.
CONCLUSIÓN
Se han modelado las especies del Quercus emoryi y Quercus grisea bajo las
variables bioclimáticas actuales y el escenario no conservador A2 de worldclim
hacia los años 2020 y 2050, se ha obtenido que bajo condiciones bioclimáticas
actuales existe un área potencial actual idónea de 136 144.6386 km 2 para el
2020 esta área disminuyó 16 878.3007 km 2 prediciendo un potencial idóneo
hacia esta fecha de 119 226.3378 km 2 ; el modelado hacia el 2050 predice un
área potencial idónea de 121 453.3356 km 2 recuperando un área idónea de 2
186.9977 km 2 hacia este año para las especies. Las regiones que comprenden
las áreas predichas se ubican al oeste del estado de Chihuahua sobre la Sierra
Madre Occidental (SMO) en donde el clima es templado subhúmedo y templado
semiseco donde se desarrollan bosques de (Quercus) encino. La modelación
muestra que las especies se encuentran sobre toda la SMO, desde valles
hasta las partes más altas de la sierra.
Los resultados indican que la distribución de las especies está dada por
regiones geográficas como la pendiente y el relieve mientras que en aspectos
ambientales sobresalen regiones que cuentan con peculiaridades climatológicas
como: temperatura estacional, amplitud de la temperatura anual, temperatura
media del trimestre más cálido, precipitación del trimestre más frío y
temperatura máxima del mes más caliente.
La región con menos área idónea es el noreste del estado, esta región
está constituida por un clima cálido y seco, mientras que el área idónea para
los tres periodos se encuentra en las regiones noroeste, sur-suroeste y una
pequeña región al sureste del estado; estas cuentan con las características geográficas
y bioclimáticas antes mencionadas para la subsistencia y desarrollo de
las especies. Este análisis ha demostrado que la distribución actual y a futuro
de las especies no cambia significativamente de región; sin embargo los resultados
presentan un aumento de idoneidad de área por lo que las condiciones
bioclimáticas hacia el periodo de los años 2020-2050 se muestran satisfactorias
para las especies.
422
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

La aplicación del método de máxima entropía muestra una gran solidez
en los resultados de la modelación realizada, la comparación de los resultados
obtenidos con los puntos de presencia de la base de datos GBIF (2001). El índice
kappa obtenido y la cartografía publicada respaldan el estudio dándole un
alto nivel de significación, además de ser el primero realizado a nivel estatal.
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GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

CAPÍTULO VII
La Geoinformática como
alternativa para el análisis
de realidades educativas
Panorama general del capítulo
Responsable: Fernando Sandoval Gutiérrez
Hablar de educación en México es un ejercicio reiterado.
Desde la emergencia del sistema educativo nacional, y sobre
todo desde hace un par de décadas, la reflexión con
respecto a qué es lo que ocurre en las escuelas y cómo es
que la experiencia educativa en su conjunto opera y puede
ser mejorada se ha ido extendiendo y ampliando. Cada
vez miramos con más exhaustividad y precisión estos fenómenos,
que por razones de índole económica, política y sobre todo social
se han convertido en un tema estratégico para el país. En realidad siempre lo
427

han sido, sin embargo los eventos y transformaciones que observamos hoy en
día en la educación en México tienen como nunca implicaciones profundas en
temas clave para el devenir nacional.
Aunque resulta sencillo hacer propia la afirmación de que hablar de
educación es importante, no lo es tanto encontrar los cómos para hacerlo.
El incremento en el interés y en la frecuencia de las investigaciones sobre
el tema aparentemente no ha contribuido significativamente al abatimiento
de los grandes desafíos de nuestro sistema educativo. Para comprender mejor
esta afirmación basta ver que existe –mucho más allá de los rendimientos
académicos medidos usando recursos estandarizados- un inventario mínimo
simbólico y académico que alcanzan los niños con el tránsito por la escuela,
pero este inventario con frecuencia no resulta suficiente para lidiar con los desafíos
de la vida cotidiana durante y después de estar estudiando. En términos
agregados la pregunta de en qué medida la escuela pública está respondiendo
a las prescripciones para el perfil de egreso contenidas en el Artículo Tercero
Constitucional es inquietante.
De manera paralela a este fenómeno agregado, las escuelas son escenario
de la actividad de miles de profesores que se empeñan por alimentar
ese inventario simbólico y académico mediante el ejercicio de sus habilidades
profesionales y de la adopción de una moral bienintencionada, cimentada en
esquemas de valores específicos y en intereses íntimos y particulares por hacer
las cosas bien, por lograr que los niños aprendan. Esto plantea una paradoja
importante: ¿Por qué los resultados de nuestras escuelas son tan malos, si hay
tantos maestros buenos? En el fondo estamos hablando de una realidad altamente
compleja en la que se articulan innumerables acciones comunicativas
enmarcadas en la escuela como fenómeno social y como escenario de cientos
de miles de interacciones cotidianas.
Estudiar estas realidades altamente complejas no es fácil. Hoy en día
los interesados en los procesos educativos nos enfrentamos a la necesidad de
hacernos de recursos instrumentales nuevos, de trepar a nuevos miradores paradigmáticos
para pensar mejor sobre lo que observamos, y para hacer más
potentes los alcances de nuestras conclusiones. Por eso resulta tan importante
que se ensayen aproximaciones al fenómeno educativo utilizando recursos basados
en la interdisciplinariedad y en el aprovechamiento de las nuevas tecnologías
analógicas y digitales. La Geoinformática cumple con estas condiciones,
y añade un importante componente de versatilidad conceptual y metodológica
al estudio de los fenómenos educativos.
428
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

El trabajo de Claudia Legarreta es un excelente ejemplo de cómo puede
plantearse un proyecto de investigación basado en esas premisas. Se trata de
un estudio de las relaciones que se tienden entre el contexto en el que opera
la escuela y los rendimientos de los niños, utilizando el abanico instrumental
de la Geoinformática. Su aportación más importante radica en que utiliza
esta disciplina para mirar al objeto de estudio usando recursos poco utilizados
en estudios educativos, con lo que se logra echar luz sobre matices velados en
la relación de la escuela y su entorno. El trabajo de Claudia tiene una virtud
adicional: reenfoca el interés hacia la reflexión de la escuela en su conjunto, y
no del docente como responsable solitario de los rendimientos de los niños, lo
que permite entender el fenómeno educativo como un proceso enfáticamente
comunicativo, pero sobre todo social. Este golpe de timón en la manera de
concebirlo, y en la forma en la que miramos y estudiamos lo que sucede en las
escuelas mexicanas, supone un paso adelante en los esfuerzos compartidos por
hacer realidad las prescripciones constitucionales para las y los egresados de la
educación pública mexicana.
En este capítulo se presenta el siguiente trabajo:
Legarreta Miranda Claudia Karina, Sandoval Gutiérrez Fernando,
Wiebe Quintana Lara Cecilia y Trevizo Nevarez María Olivia (2013). Correlación
entre los indicadores sociodemográficos y de rendimiento escolar en
escuelas primarias de ciudad Cuauhtémoc, Chihuahua. .
Capítulo VII La Geoinformática como alternativa para el análisis de realidades educativas 429

GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Correlación entre
indicadores
sociodemográficos
y de rendimiento escolar en escuelas primarias de
ciudad Cuauhtémoc
Claudia Karina Legarreta Miranda, Fernando Sandoval Gutiérrez, Lara Cecilia
Wiebe Quintana y María Olivia Trevizo Nevares
INTRODUCCIÓN
Los trabajos acerca de indicadores estadísticos sobre la realidad
educativa son instrumentos analíticos que permiten comprender
mejor la realidad de lo que ocurre en las escuelas. Desde
tiempo atrás el interés por entender a las instituciones educativas
se ha convertido en uno de los temas más importantes
para la investigación social, asociado a la necesidad de mejorar
la calidad de la oferta de la educación escolarizada y a que los
sistemas educativos en las sociedades contemporáneas consumen buena parte
de los presupuestos nacionales (Consejo Mexicano de Investigación Educativa,
2003).
431

La educación es un factor de desarrollo estratégico para la sociedad, por
ello, un acercamiento prometedor para saber más acerca de lo que sucede en las
instituciones dedicadas a los servicios educativos, consiste en practicar un análisis
correlacional entre los indicadores socioeconómicos de los contextos en los
que operan dichas instancias y los índices de aprovechamiento académico que
arrojan, para así identificar posibles relaciones entre los resultados de lo que está
ocurriendo dentro del salón de clases con los factores subyacentes al alumno.
El presente reporte de investigación es un ejemplo de ese tipo de indagaciones
(Elacqua, 2007), pensado con un propósito central: construir una
explicación de los posibles factores que inciden en la realidad escolar y su potencial
influencia en los resultados del proceso de aprendizaje, tomando como
base para el estudio una serie de indicadores que se usarán como herramienta
para el análisis planteado. La investigación se planteó teniendo en cuenta que
la educación es un espacio que nos involucra todos, siendo éste uno de los ámbitos
que cuentan con mayor inversión en capital humano y en otro tipo de recursos.
Es aquí donde adquiere importancia su estudio y análisis, debido a las
implicaciones sociales que tiene una buena o una mala experiencia educativa.
Uno de los aspectos más llamativos de éste trabajo es que se trata de una
investigación realizada desde la perspectiva de la Geoinformática pero con un
enfoque social. Este tipo de análisis puede implementarse ya que ésta disciplina
es multidimensional. Utilizando el conjunto de herramientas que conforman la
Geoinformática, se puede llevar a cabo una amplia variedad de estudios, permitiendo
la obtención de resultados más precisos y potentes para la comprensión
y transformación de la realidad estudiada. Aunque a primera vista pareciera ser
que las Ciencias Sociales se alejan del campo de estudio de la Geoinformática,
en realidad hay muchos puntos de encuentro entre ellas: las dos disciplinas se
dedican a estudios humanos o factores en los que intervienen aspectos sociales,
diversos indicadores socioeconómicos se pueden estudiar fácilmente por medio
de los llamados Sistemas de Información Geográfica (SIG), facilitando el
análisis y el desarrollo en un contexto determinado.
Por otro lado el tomar como herramienta de apoyo a los sistemas de
información geográfica permite contar con un abanico de posibilidades analíticas,
como las que se exploran en el presente estudio. Además, la importancia
del trabajo compartido entre las Ciencias Sociales y la Geoinformática radica
en su capacidad para descubrir dimensiones de las realidades estudiadas que
de otra manera seguirían ocultas; en otras palabras, la Geoinformática constituye
un mirador novedoso para observar los fenómenos educativos.
432
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Finalmente es importante afirmar que el trabajo con indicadores sociodemográficos
tiene una gran importancia debido a que por medio de éste
podemos realizar estimaciones espaciales y temporales en cortes amplios, lo
que implica la posibilidad de entender lo que sucede entre la población y el espacio
a su alrededor de manera más profunda. En todo caso, la posibilidad de
combinar lo que sabemos del contexto sociodemográfico de las escuelas con
sus resultados académicos es muy importante, y nos permite tomar mejores
decisiones con respecto a la política educativa y al destino del financiamiento
que recibe el Sistema Educativo Estatal.
Planteamiento del problema
Por medio de éste trabajo se respondió el cuestionamiento siguiente:
¿Cómo se relaciona un conjunto de indicadores sociodemográficos con una
selección de indicadores de rendimiento de algunas escuelas primarias de la
ciudad de Cuauhtémoc?
La pregunta se contestó mediante la realización de un análisis de tipo
descriptivo-correlacional entre una serie de indicadores sociodemográficos
(densidad de población, población ocupada en edad de trabajar, porcentaje de
población indígena e índice de marginación) y otros más identificados como
indicadores de rendimiento escolar (resultados en los exámenes de ENLACE
alcanzados en Matemáticas, Español, Ciencias; reprobación y deserción), para
así construir un modelo que permita conocer cómo se correlaciona este conjunto
de indicadores sociodemográficos con el rendimiento de los estudiantes
y con los índices de deserción y reprobación de las escuelas a las que acuden.
Cada una de las variables a estudiar responde a una selección que se explicará
líneas más adelante. Es así que la pregunta de trabajo puede explicarse mediante
el cuadro 1:
Cuadro 1. Pregunta de trabajo
Indicadores
sociodemográficos
Densidad poblacional.
Porcentaje de población indígena.
Índice de marginación.
Población ocupada en edad de trabajar
¿Cómo se
correlacionan?
Indicadores de rendimiento
Resultados en ENLACE en Español
Resultados en ENLACE en Matemáticas.
Resultados en ENLACE en Ciencias
Deserción
Reprobación
Capítulo VII La Geoinformática como alternativa para el análisis de realidades educativas 433

Los indicadores que conforman la pregunta de trabajo anteriormente
mencionada fueron seleccionados con base en el análisis de investigaciones
similares realizadas con anterioridad que indican por qué son esos y no otros
los que tienden a correlacionarse de manera más significativa (Márquez Jimenez,
20101-25).
Los proyectos de análisis de relaciones correlacionales son cada vez más
comunes en contextos sociales, y exploran la magnitud en la que el comportamiento
de una determinada variable afecta el comportamiento de una o más
variables. Para el caso de esta investigación, resulta importante resaltar que
enfatiza la búsqueda de una potencial correlación significativa entre uno o
más de los indicadores sociodemográficos seleccionados con uno o más de los
indicadores de rendimiento escolar usados.
Hipótesis
Dados los términos en los que se planteó la pregunta de trabajo, el proyecto
de investigación se encaminó en un sentido exploratorio, con el propósito de
describir una potencial correlación significativa entre dos colecciones de variables,
y avanzar en la comprensión de sus causas posibles. En ese sentido, la
hipótesis de trabajo fue de carácter correlativo y se enunció así:
El contexto en el que se inserta la mayoría escuelas primarias de la ciudad
de Cuauhtémoc se correlaciona de manera directa con los resultados académicos de
dichos centros educativos
Es importante precisar que las hipótesis de tipo correlativo presentan
características específicas que las distinguen de hipótesis de otro tipo, según
el metodólogo Roberto Hernández Sampieri, una hipótesis correlativa debe
presentar las siguientes características:
“debe especificar las relaciones entre dos o más variables, debe explicar cómo
están asociadas, el orden en que se coloquen dichas variables no es importante” (Hernández
Sampieri, 2010).
Una consideración de relevancia es que para el caso de ésta investigación,
las expectativas de los alcances del proyecto son de tipo descriptivo y
posiblemente explicativo.
Objetivos generales
434
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

1. Comprender cómo se correlacionan los resultados de las escuelas primarias
estudiadas con el contexto en el que operan.
2. De entre el conjunto de correlaciones identificadas, ubicar las correlaciones
con signficancia entre los indicadores estudiados.
3. Contribuir al mejoramiento de lo que ocurre en las escuelas primarias de
la ciudad.
Objetivos específicos
1. Identificar los patrones de distribución espacial de los indicadores de rendimiento
académico de las instituciones educativas estudiadas en relación
correlacional con los indicadores sociodemográficos.
2. Practicar un acercamiento simultáneo al tema de estudio desde la Geoinformática
y desde las Ciencias Sociales, para construir conclusiones más
informadas.
3. Identificar las colas de la distribución normal de los indicadores de rendimiento
educativo en busca de casos atípicos, que posibiliten otros acercamientos
analíticos.
4. Comparar los resultados de este estudio con los obtenidos en otras investigaciones
en otros contextos.
5. Alimentar el debate académico con respecto a cómo mejorar la calidad de
la oferta educativa en el estado de Chihuahua.
Justificación
Inicialmente podemos afirmar que los estudios sobre los asuntos educativos
son intrínsecamente relevantes ya que la educación es un bien público de primera
importancia; es un factor de desarrollo económico, político y social de
cualquier nación.
En otro sentido, mejorar los servicios educativos es una preocupación colectiva
histórica en nuestro país: ello explica parcialmente la ampliación de la
cobertura del servicio educativo a nivel nacional iniciada desde la década de los
veinte del siglo pasado y el aumento sostenido a los presupuestos de la Secretaría
de Educación Pública (SEP) (Secretaría de Educación Pública, 2008). Sin
embargo, la educación en México sigue enfrentando serios problemas de calidad
(Secretaría de Educación Pública, 2008). En otras palabras, es posible afirmar
que la primera justificación de estudios como el que se presenta es que la socie-
Capítulo VII La Geoinformática como alternativa para el análisis de realidades educativas 435

dad mexicana espera aún mucho de sus escuelas. Entre otras, se tienen las siguientes
expectativas del Sistema Educativo Nacional (SEN) (Miranda, 1995):
• Se espera que la escuela sea un factor de movilidad social, en términos generales
se mantiene la idea de que si una persona eleva su preparación
académica, podrá alcanzar una mejor calidad de vida, podrá ser “alguien
importante”.
• Existe la expectativa social que la escuela contribuya a la disminución de la
violencia. Se mantiene la idea de que el tránsito por la escuela permitirá
que amplias masas de la sociedad encuentren un plan de vida, una
ocupación, disminuyendo las motivaciones para las conductas y prácticas
violentas que se han convertido en un verdadero flagelo para la sociedad
mexicana en los últimos años.
• La sociedad mexicana tiene la expectativa de que la escuela formará ciudadanos
exitosos y realizados. Se sostiene la visión de que la preparación escolar
permitirá a los individuos el cumplimiento de sus expectativas de vida
(Miranda, 1995).
Por todo ello, mientras más se conozca con respecto a lo que sucede
en los centros educativos, se conocerá más acerca de cómo potencializar las
acciones de los maestros y maestras de México para poder dar respuesta a
dichas expectativas sociales. Naturalmente se entiende que el SEN no está en
posibilidades de ofrecer todas las respuestas de los complejos problemas sociales
que enfrenta el país y que en muchos sentidos son multidimensionales,
sin embargo la investigación educativa aparece como un recurso efectivo para
saber más acerca de los complejos fenómenos que ocurren teniendo como
escenario la escuela.
En cuanto a la realización de éste trabajo, es posible afirmar que su diseño
y aplicación es de gran importancia debido a que permite contar con un
panorama más amplio acerca de la realidad educativa y de cómo se relaciona
ésta con su entorno.
Por otro lado, por medio de las conclusiones que se obtuvieron se puede
enriquecer el proceso de toma de decisiones de los encargados del diseño y la
implementación de las políticas educativas, mediante una comprensión más
precisa de lo que pasa en las escuelas, propiciando así un avance en la forma en
la que se pueden estudiar éstas y facilitando la comprensión de los diferentes
escenarios con base en resultados más precisos.
436
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Adicionalmente, el trabajo presente puede ser un insumo para resolver
un problema que actualmente enfrentamos: no tenemos claro cómo se relacionan
los centros escolares con su contexto en nuestra ciudad; saber de esto
es importante porque a partir de estos resultados se pueden tomar acciones
mejor documentadas para beneficio de los alumnos. Si no avanzamos en el
conocimiento de cómo se relaciona el contexto en el que se ubica la escuela
y los resultados que ésta arroja, estaremos propiciando la ignorancia de esta
relación estratégica en el logro de mejores resultados educativos.
Naturaleza de la investigación
La investigación que se presenta es de tipo cuantitativa, por lo tanto, presenta
las características siguientes:
• La investigación es el resultado de la revisión de la literatura asociada
al tema, de un conjunto de acervos documentales y de diversas bases de
datos.
• Depende de los objetivos del investigador para combinar los elementos
en el estudio.
• Permite ofrecer predicciones limitadas a los indicadores de correlación
estudiados.
• Explica la relación entre las variables analizadas y
• Cuantifica las relaciones entre ellas (Hernández Sampieri, 2010).
Las investigaciones cuantitativas se clasifican mediante la siguiente taxonomía:
exploratorias, descriptivas, correlacionales y explicativas. Esta investigación
es de tipo correlacional, por ello, la finalidad del proyecto es investigar
en qué medida el comportamiento de una variable se refleja sobre el comportamiento
de otra más. Si la relación entre las variables es positiva, se cuenta
con elementos para presumir la existencia de una relación entre el comportamiento
de ambas variables. Procedimientos estadísticos tales como el índice
de correlación posibilitan además estimar la magnitud de dicha relación. En
cambio, si se encuentra que el indicador de correlación entre una y otra es
negativo, es posible afirmar que ambas variables presentan comportamientos
totalmente independientes (Hernández Sampieri, 2010).
El punto clave de este planteamiento radica en explicar cómo se relacionan
las variables que estamos estudiando y la cuál es la magnitud de su
Capítulo VII La Geoinformática como alternativa para el análisis de realidades educativas 437

correlación. En este caso, se desea saber el comportamiento de un total de 18
variables, conocer su relación y cómo cada una influye en la otra.
Un riesgo en este tipo de estudios es incurrir en un error común que
los metodólogos denominan correlación espuria (Hernández Sampieri, 2010).
Este error consiste en el establecimiento de indicadores de correlación que
aparentemente son válidos –incluso pueden llegar a serlo en términos netamente
estadísticos- pero que en realidad no reflejan una relación verdadera
entre una variable y otra.
Para el caso de este proyecto no existe este riesgo puesto que estos indicadores
han sido analizados ya en otros contextos por esfuerzos de investigación
similares al que se presenta (Consejo Mexicano de Investigación Educativa,
2003). En otras palabras, el planteamiento de la investigación no se basó
en una presunción personal, o en la observación de una tendencia específica
que puede resultar falsa (Guzman Arredondo & Alvarado Cabral, 2008), sino
en la revisión de la literatura existente.
METODOLOGÍA
Delimitación de los indicadores a analizar
Para el planteamiento de la investigación, fue necesario establecer una selección
de los indicadores a analizar con base en la revisión de la literatura
existente acerca del tema y de experiencias de investigación similares. El propósito
fue trabajar con una buena selección de indicadores de uno y otro tipo
que arrojaran resultados significativos a la hora de buscar correlaciones entre
unos y otros.
Con respecto a los indicadores educativos, se utilizaron dos criterios
para seleccionarlos:
• Por rendimiento de los estudiantes en exámenes o evaluaciones.
• Por operación del centro escolar.
Primeramente se planteó la selección de indicadores de rendimiento de
los estudiantes en exámenes o evaluaciones. Esto hace referencia a la evaluación
del conocimiento adquirido o construido en el ámbito escolar. La construcción
de estos indicadores parte de la idea de que un estudiante con buen
rendimiento académico es aquél que obtiene calificaciones positivas en los
exámenes que debe presentar a lo largo de un periodo escolar, y que, en con-
438
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

secuencia, una buena escuela es una en la que los estudiantes obtienen buenos
resultados en los exámenes (Secretaría de Educación Pública, 2006).
En otras palabras, el rendimiento académico es una medida de las capacidades
del alumno que expresa lo que éste ha aprendido a lo largo su proceso
formativo. En este sentido, el rendimiento académico está vinculado en esta
visión a la capacidad del estudiante para responder un examen escrito.
Éste auge de las pruebas escritas para los estudiantes está relacionado
con una tendencia creciente a nivel internacional a medir la calidad de las escuelas
con base en sus resultados medibles, en este sentido, la forma de evaluar
la calidad de los planteles educativos se ha asociado a los exámenes escritos
cada vez más en los últimos cuarenta años. La primera evaluación del aprendizaje
a nivel nacional se llevó a cabo durante el sexenio del presidente José
López Portillo (1976-1982). Con este ejercicio se pretendió conocer si los
estudiantes de las escuelas primarias en México habían adquirido y construido
las capacidades esenciales para participar en la comunidad y que tan capaces
eran para aplicar lo que iban aprendiendo, esa experiencia de evaluación del
SEN constituye el antecedente más temprano de la aplicación de exámenes
estandarizados en México (Instituto Nacional para la Evaluación de la Educación,
2005). La práctica de evaluaciones de esta naturaleza se volvió con los
años en un ejercicio cada vez más frecuente, hasta convertirse en una práctica
común a partir de la década de los noventa.
Desde entonces la evaluación del Sistema Educativo Nacional mediante
el uso de instrumentos estandarizados se ha ido transformando en una herramienta
estratégica para la planeación educativa nacional. Adicionalmente la
instalación de la cultura de uso de dichos instrumentos estandarizados en México
ha contribuido a la implantación en diversos niveles educativos de controles
de calidad, de eficacia, rendimiento o excelencia. El uso de instrumentos
estandarizados, y en general la ampliación de una cultura de la evaluación es
muy positiva para los procesos educativos, dado que la evaluación se convierte
en un reductor de incertidumbres en diversos niveles del SEN (Pérez Daniel
& Ibarra Valenciana, 2011).
Hoy en día aunque en nuestro país se aplican diversos instrumentos
estandarizados para la medición de rendimientos escolares -TIMSS (Institute
of Education Sciences, 2013), PISA (OECD, 2013), entre otros-, uno de los
exámenes escritos más conocidos en el ámbito educativo mexicano es el del
programa de Evaluación Nacional del Logro Académico en Centros Escolares
(ENLACE), es una prueba que tiene como principal objetivo proporcionar
información con respecto al nivel de dominio de los estudiantes sobre los con-
Capítulo VII La Geoinformática como alternativa para el análisis de realidades educativas 439

tenidos de las asignaturas de Español, Matemáticas y Ciencias. Se aplica cada
año a todos los alumnos de tercero a sexto grados de primaria, de tercero de
secundaria y de tercer grado de educación media superior (ENLACE, 2012).
Además de ejercicios de examinación nacionales, México ha participado
desde hace años en otras evaluaciones estandarizadas de magnitud internacional,
como el tercer Estudio Internacional sobre Matemáticas y Ciencias
(TIMSS), las pruebas del Laboratorio Latinoamericano de Evaluación de la
Calidad Educativa de la OREALC (LLECE) y el Program for International
Student Assessment (PISA) de la OCDE.
La aplicación de los instrumentos de ENLACE arrancó durante el ciclo
escolar 2005-2006. Sus resultados se dan a conocer a partir del mes de septiembre
de cada año mediante diversos canales: documentos impresos, informes a cada
padre de familia y vía internet, en la redacción de dichos resultados se evita el uso
de tecnicismos que podrían dificultar su interpretación; se incluyen referencias
para comparar los resultados de los estudiantes y para poder comprender mejor
el significado del nivel del logro en el que éstos se ubican (ENLACE, 2012).
Desde su arranque, la responsabilidad del diseño, aplicación y difusión
de los resultados de las pruebas ENLACE recayeron en el Instituto Nacional
de Evaluación Educativa (INEE) (INEE, 2007). En fechas recientes el Instituto
se vio envuelto en la polémica debido a su importancia en la reforma
constitucional del 21 de diciembre de 2012, que le otorgó autonomía a dicho
órgano y que lo facultó para aplicar exámenes de acceso, ascenso y permanencia
al servicio docente (Cámara de Diputados del Honorable Congreso de la
Unión. LXII Legislatura, 2012). ENLACE divide sus resultados en cuatro
categorías, a saber: insuficiente, elemental, bueno y excelente, clasificando así
los alcances de los estudiantes y permitiendo una comprensión de los rendimientos
en Español, Matemáticas y Ciencia mediante un sistema de clusters.
Es así que, de ENLACE, utilizamos en este estudio los siguientes indicadores:
1. Insuficiente en Español
2. Elemental en Español
3. Bueno en Español
4. Excelente en Español
5. Insuficiente en Matemáticas
6. Elemental en Matemáticas
7. Bueno en Matemáticas
8. Excelente en Matemáticas
9. Insuficiente en Ciencias
440
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

10. Elemental en Ciencias
11. Bueno en Ciencias
12. Excelente en Ciencias
Adicionalmente a los indicadores de rendimiento de ENLACE, se
trabajó en el planteamiento de ésta investigación con otros dos indicadores
educativos reportados en el Sistema de Indicadores del Instituto Nacional de
Evaluación Educativa (INEE): deserción y reprobación (INEE, 2007).
Se realizó ésta selección de indicadores debido a diversas razones: de
entrada son los que se encuentran disponibles en el nivel de desagregación que
compete a las necesidades de información de éste proyecto de investigación
(plantel escolar). Además, la revisión de la literatura relativa al tema permitió
ver que son los que en otros contextos presentan correlaciones significativas
con indicadores sociodemográficos. Así lo señalan investigaciones en Europa
(Elacqua, 2007) y en México (INEE, 2007).
Delimitación de la selección de escuelas analizadas
El presente estudio se realizó en un conjunto de escuelas primarias de los
tres tipos de sostenimiento ubicadas en la mancha urbana de la ciudad de
Cuauhtémoc, en el estado de Chihuahua. El trabajo abarcó un conjunto de
54 escuelas, cifra que representa el 94.73% del universo total de centros educativos
de nivel primaria en la ciudad. Inicialmente la pretensión era poder
trabajar con todos los planteles de la ciudad, sin embargo debido a una serie de
circunstancias técnicas que es explican en las líneas siguientes, quedaron fuera
de este estudio tres centros educativos.
La lógica para la organización espacial de los centros educativos fue
agruparlos por área geoestadística básica (AGEB). Este concepto se conceptualiza
como:
“Una herramienta para permitir la formación de unidades primarias de
muestreo y la organización de la información estadística. Tiene tres atributos
fundamentales: a) es perfectamente reconocible en el terreno por estar delimitada
por rasgos topográficos identificables y perdurables; b) por lo general es
homogénea en cuanto a sus características geográficas, económicas y sociales; c)
su extensión es tal que puede ser recorrida por una sola persona. Las AGEB
se clasifican en más y menos urbanizadas, dependiendo de su densidad de viviendas”.
(Instituto Nacional de Estadística y Geografía, 2013)
Capítulo VII La Geoinformática como alternativa para el análisis de realidades educativas 441

En todo caso la cobertura de la investigación es lo suficientemente amplia
para poder construir conclusiones sólidas con respecto a las posibles correlaciones
entre las variables estudiadas.
Se analizó éste grupo de instituciones educativas debido a que todas
ellas contaron con los requisitos técnicos necesarios para el análisis propuesto,
su selección se llevó a cabo por medio de una depuración del padrón de
centros educativos de la SEP mediante los siguientes criterios; para poder ser
parte del estudio, cada centro de trabajo debió:
1. Localizarse dentro de la mancha urbana de la ciudad de Cuauhtémoc, en
el municipio del mismo nombre del estado de Chihuahua.
2. Pertenecer al tipo educativo de educación básica, de nivel primaria de
cualquier sostenimiento.
3. Contar con resultados de exámenes ENLACE.
La selección de las escuelas se ajustó a las de nivel primario porque es
el nivel que atiende la mayor parte de la matrícula de la educación básica. Es
decir, el estudio pudo haberse realizado igualmente con los planteles de nivel
preescolar, o con los de secundarias ubicadas en la ciudad, sin embargo, dado
que la matrícula en primaria es mayor, nos permite anticipar la obtención de
conclusiones más acertadas al haber trabajado con ese nivel.
Dicha selección incluyó a las escuelas primarias de los tres sostenimientos,
esto se decidió para analizar sus indicadores sin importar su modalidad
de financiamiento y para poder contar con un nivel más de desagregación de
los resultados.
Solamente tres de las instituciones evaluadas por ENLACE en la localidad
fueron descartadas, esto se debió a que se encontraban fuera de la zona
urbana y no se contaba con los datos suficientes para su estudio. Las tres son
rurales y sus datos no eran accesibles para este proyecto.
El acopio de los datos para la integración de la selección de escuelas se
realizó por medio de la consulta a las siguientes fuentes de información:
• Portal de acceso al Padrón Nacional de Escuelas. Sitio mantenido por la SEP
que ofrece información básica (nombre del centro escolar, clave federal,
nombre del director) referente a escuelas oficiales y particulares que tanto
en el ámbito federal como estatal se encuentran incorporadas al SEN,
así como domicilio, teléfonos, correo electrónico y página web (Padrón
Nacional de Escuelas, 2013).
442
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

• Evaluación Nacional del Logro Académico en Centros Escolares, Documento
editado por la SEP que informa acerca del logro académico en Matemáticas,
Español y Ciencias (ENLACE, 2012).
• Sistema Nacional de Información de Escuelas. Sitio web mantenido por el
Gobierno Federal que incluye información detallada de la ubicación geográfica
de cada escuela pública y particular en el país, además de otros
datos: índices de deserción y reprobación, número de docentes por grado,
número de docentes especiales y matrícula de la escuela (SNIE, 2013).
Para trabajar en la ubicación espacial de las escuelas analizadas se consultó
el portal del Sistema Nacional de Información de Escuelas (SNIE) para
integrar una base de datos adicional con la dirección, clave y el nombre completo
de cada una de las 54 instituciones estudiadas. Adicionalmente, utilizando
como herramienta el paquete informático ArcGis, se geolocalizó cada uno
de los planteles.
Delimitación espacial del estudio
El municipio de Cuauhtémoc es uno de los más importantes del estado de
Chihuahua en términos económicos, políticos y sociales. Se divide en tres
secciones municipales: Anáhuac, Álvaro Obregón y Lázaro Cárdenas. El municipio
se encuentra situado en la región centro-oeste del estado, en la zona
de transición entre la meseta y la sierra. Se localiza en la latitud norte 28º
25’’; longitud oeste 106º 52’; con una altitud de 2,060 metros sobre el nivel
del mar. Colinda al norte con Namiquipa, al este con Rivapalacio, al sur con
Cusihuiriachi y con Gran Morelos; al oeste con Bachíniva y con Guerrero.
La cabecera municipal se encuentra a 103 kilómetros de la capital del estado
(INEGI, 2010).
El territorio del municipio se sitúa en las estribaciones de la Sierra Madre
Occidental, lo que le da un relieve accidentado en su región occidental,
mientras que en el este es principalmente plano. El municipio tiene una superficie
de 3,018.90 km 2 , lo que representa el 1.2% de la superficie total del estado.
El uso predominante del suelo es agrícola y ganadero. La tenencia de la
tierra en su mayoría es privada con 156,573 hectáreas, equivalentes al 51.9%.
El régimen ejidal comprende 64,307 hectáreas, que representan el 21.3%; a
usos urbanos corresponden 75,472 hectáreas, que significan el 25.04% del
suelo total (INEGI, 2010).
Con respecto a otras consideraciones del contexto, de acuerdo a datos
del Consejo Nacional de Población (CONAPO), el 98% de la población de 15
Capítulo VII La Geoinformática como alternativa para el análisis de realidades educativas 443

años o más del municipio es capaz de leer y escribir y tan solo el 56% solamente
cuenta con primaria terminada (Consejo Nacional de Población, 2000). Por
otro lado, con una tasa de crecimiento de 7.7% para el 2007, Cuauhtémoc abarca
el primer lugar en cuanto a la población total de la entidad (UACJ, 2008).
La selección de escuelas estudiadas en este proyecto de investigación
opera en una ciudad considerada como media según su tamaño; Cuauhtémoc
es un asentamiento que en 2010 contaba con 154, 639 habitantes y que se
ubica hacia el sur del municipio del mismo nombre, en la región sur de un
amplio valle que por sus condiciones geográficas es ideal para el desarrollo de
una serie de actividades económicas: la agricultura, la ganadería, el comercio y
la industria (Instituto Nacional de Estadística y Geografía, 2011).
El área en la que se ubican las escuelas analizadas se corresponde con la
mancha urbana de la ciudad de Cuauhtémoc (figura 1). La ciudad se despliega
en un polígono de unas 467 mil 374 hectáreas, mayormente extendido en una
serie de planicies extendidas en las riberas del arroyo San Antonio y que son
interrumpidas por dos elevaciones orográficas hacia el suroeste de la ciudad.
En diversas secciones de la mancha urbana se ubica un sistema de huertas
manzaneras, que comparten el espacio con otros sectores destinados al uso
industrial, agrupados principalmente hacia la salida a Ciudad Anáhuac al noreste
y hacia la Colonia Álvaro Obregón al noroeste. Los lindes de la ciudad
se delimitan con polígonos que se utilizan para fines agrícolas y pecuarios,
principalmente para la siembra de maíz y frijol y para agostadero. Otras características
de la ciudad, tales como el volumen de su población, su traza urbana,
las características de sus vialidades, permiten considerarla una ciudad media.
444
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Figura 1. Ciudad Cuauhtémoc Chihuahua. Fuente: elaboración propia.
Caracterización de los indicadores de rendimiento
En este punto del estudio, se alimentó la matriz de trabajo con los datos correspondientes
a cada uno de los 54 planteles analizados. Dicha matriz se
integró con las categorías siguientes:
1. Deserción
2. Reprobación
3. Insuficiente en Español / Matemáticas / Ciencias
4. Elemental en Español / Matemáticas / Ciencias
5. Bueno en Español / Matemáticas / Ciencias
6. Excelente en Español / Matemáticas / Ciencias
El análisis inicial de esta tabla nos permitió construir una idea general
del comportamiento de los indicadores de rendimiento, mediante la identificación
de los casos extremosos de cada uno de los indicadores y de la media en
los indicadores de reprobación y deserción de la selección de escuelas estudiadas.
Es importante recordar que el trabajo abarcó un 95% del total de planteles
de primaria en Cuauhtémoc, por lo que sus resultados son casi universales.
Capítulo VII La Geoinformática como alternativa para el análisis de realidades educativas 445

Análisis descriptivo de los indicadores de rendimiento
A continuación, como una estrategia para comprender mejor las características
de la selección de escuelas estudiadas, se sometió el conjunto de indicadores
seleccionados a un análisis estadístico descriptivo. Éste tipo de estudios, de
acuerdo a Hernández Sampieri (2010), permite especificar propiedades, características
y rasgos importantes de cualquier fenómeno, describiendo tendencias.
Enseguida, mediante el empleo de recursos de la estadística descriptiva,
se obtuvo una medida de tendencia central de cada indicador educativo desagregado
por AGEB. El principal propósito de este procedimiento consistió en
identificar patrones de comportamiento de los indicadores educativos asociados
a las AGEB, que permitieran avanzar en la construcción de conclusiones
posteriores.
Así, los datos se analizaron de acuerdo a su comportamiento en una
distribución normal. Las medidas de tendencia central, tal y como la que utilizamos,
constituyen puntos específicos en una distribución determinada. La
media es una medida de este tipo.
Es importante decir que este análisis es de tipo paramétrico. Para llevar
a cabo análisis de este tipo debe partirse de varios supuestos:
La distribución poblacional de la variable dependiente es normal.
El nivel de medición de las variables puede presentarse por intervalos
o por razón.
Cuando dos o más poblaciones son estudiadas, tienen una varianza homogénea.
Para poder analizar los valores contemplados en la fórmula anterior
se construyeron matrices para cada una de los indicadores estudiados. En la
misma matriz donde se integraron las escuelas se agregaron los datos de rendimiento
por centro escolar. Esta información fue obtenida por medio de la
consulta del portal digital del programa ENLACE. Como ya se dijo, dicha
información, correspondiente a las tres áreas del instrumento ENLACE (Español,
Matemáticas y Ciencias) fueron subdivididos a su vez en las siguientes
categorías: insuficiente, elemental, bueno y excelente, que corresponden a las
categorías por medio de las cuales ENLACE reporta sus propios resultados.
Análisis descriptivo de los indicadores sociodemográficos
446
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Una vez que se terminó esta parte del estudio, se procedió a construir las
matrices correspondientes a la información sociodemográfica de las AGEBS
contenidas en el proyecto de investigación. Para la obtención de estos datos
se utilizó como única fuente los datos provistos por el Instituto Nacional de
Geografía e Informática (INEGI) con respecto a los siguientes indicadores:
• Densidad de población,
• Porcentaje de población indígena
• Porcentaje de población ocupada en edad de trabajar
• Índice de marginalidad
Los datos se localizaron por lugar de trabajo que a su vez se analizaron
por AGEB, haciendo una depuración de las cuales no se tenían datos y/o no
contaba con cobertura escolar alguna.
Análisis de patrones
De manera adicional a la aproximación meramente estadística a los datos, se
generó una colección de mapas en los cuales se incluyeron las variables y su
comportamiento para con las demás. En estos mapas se incluyó traza urbana
y las escuelas pertenecientes al estudio para tener un panorama más limpio de
su localización y distribución.
La realización del procesamiento espacial, se llevó a cabo en el programa
ArcMap 10.0, en el cual se involucraron bases de datos previamente realizadas
y AGEBS de la ciudad, para proceder con la actualización y realización
de los mapas correspondientes. Estos mapas se realizaron sobre la base de los
hallazgos obtenidos, para con ellos demostrar de una forma gráfica el comportamiento
de una y otra variable. Se utilizó un comando a emplear según su
función y utilidad: La herramienta Autocorrelación espacial I de Moran global.
Hasta el momento se han expuesto algunos métodos para recoger la configuración
espacial de las unidades, aplicadas a un tópico de la investigación en
Ciencias Sociales como es la segregación residencial. Una vez cumplido este
objetivo el siguiente paso consiste en analizar si el comportamiento de las variables
refleja está determinada configuración. El análisis de la autocorrelación
espacial permite descubrir si se cumple la hipótesis de que una variable tiene
una distribución aleatoria o si, por el contrario, existe una asociación significativa
de valores similares o no similares entre zonas vecinas. Expresado en
otros términos; se trata de analizar si la distribución de las variables muestra
Capítulo VII La Geoinformática como alternativa para el análisis de realidades educativas 447

la configuración espacial de las unidades sobre las cuales se observa, o si por el
contrario esta distribución es independiente de dónde se realiza. La autocorrelación
espacial puede ser definida como el fenómeno por el cual la similitud
de observaciones próximas espacialmente se une con la similitud de valores.
Así, valores altos o bajos de una variable aleatoria tienden a agruparse en el
espacio (autocorrelación espacial positiva), o bien se sitúan en localizaciones
rodeadas de unidades vecinas con valores disímiles (autocorrelación espacial
negativa) ( J. J. Camarero, 2006).
Análisis correlacional entre indicadores de rendimiento escolar
e indicadores sociodemográficos
Finalmente, utilizando como herramienta principal de análisis la correlación
estadística de Spearman, se verificó la posible existencia de correlaciones significativas
entre los indicadores educativos desagregados por AGEB y los
indicadores sociodemográficos de los mismos. Este tipo de análisis permite
determinar si las dos variables están correlacionadas (Martínez et al., 2009).
Cuando se finalizó el proceso de construcción de la base de datos ya
mencionada, la información se introdujo a un paquete informático especializado
en el análisis estadístico de datos (SPSS; IBM Statistical Package for the
Social Sciences), lo que posibilitó el análisis correlacional de las de las 18 variables
comprendidas en el estudio.
El procedimiento mediante el cual se aplica este análisis es el siguiente:
se relacionan las puntuaciones recolectadas de una variable con las puntuaciones
obtenidas de la otra, con los mismos principiantes o casos. Cuando
el coeficiente de Spearman se eleva al cuadrado, se obtiene el coeficiente de
determinación y el resultado indica la variación de factores comunes. Esto es
el porcentaje de la variación de una variable debido a la variación de la otra y
viceversa (Hernández Sampieri, 2010).
Con respecto a la interpretación de los distintos coeficientes cabe señalar
que no hay una regla específica que indique un rango determinado para
determinar la fiabilidad del instrumento. Más bien, según Roberto Hernández
Sampieri (2010):
“El investigador calcula su valor, lo reporta y lo somete a un escrutinio de los
usuarios de estudio u otros investigadores. Pero podemos decir que si obtengo
0.25 en la correlación, esto indica baja confiabilidad; si el resultado es 0.50,
448
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

la fiabilidad es media. En cambio si supera el 0.75 es aceptable y es mayor a
0.90 es elevada”.
El coeficiente de correlación mide el grado de asociación entre dos
cantidades, pero no considera el nivel de acuerdo o concordancia. Si los instrumentos
de medida miden sistemáticamente cantidades diferentes uno del
otro, la correlación puede ser 1 y su concordancia ser nula. El coeficiente de
correlación de Spearman es recomendable cuando los datos presentan valores
extremos, ya que dichos valores afectan considerablemente su grado de correlación
o ante distribuciones no normales cuando no está afectada por los cambios
en las unidades de medida (Martínez Ortega, Tuya Pendás, & Martínez
Ortega, 2009).
En otras palabras, dado que la distribución de los datos de las variables
no presenta una distribución normal, la correlación de Spearman es el instrumento
ideal.
Usando dichas cifras, podremos identificar en escalas ascendentes los
indicadores de rendimiento de las escuelas que presenten mayor correlación
estadística con los indicadores sociodemográficos abordados (Reynaga Obregón,
1979).
Identificación de centros escolares ubicados en situaciones extremosas
de la distribución de los datos
Como un ejercicio de investigación adicional, se identificaron las cinco escuelas
que presentaron los valores más altos y más bajos de cada uno de los
indicadores estudiados. Estas escuelas se identificaron ordenando cada una de
sus variables para así poder ubicar las que pertenecen a cada una de las colas
de cada variable, identificando:
• Las cinco escuelas con los resultados en ENLACE más altos en Español,
Matemáticas y Ciencias.
• Las cinco escuelas con los resultados en ENLACE más bajos en Español,
Matemáticas y Ciencias.
• Las cinco escuelas con mayor grado de deserción.
• Las cinco escuelas con menor grado de deserción.
• Las cinco escuelas con mayor grado de reprobación.
• Las cinco escuelas con menor grado de reprobación
Capítulo VII La Geoinformática como alternativa para el análisis de realidades educativas 449

La importancia del contexto sociodemográfico para los rendimientos
escolares
La pregunta acerca de qué afecta los resultados de los estudiantes en la escuela
es clave para los sistemas educativos modernos. Una manera de avanzar
en dar respuesta a éste cuestionamiento es revisar los resultados de un cuerpo
amplio y sólido de investigaciones que han estudiado en los últimos veinte
años cómo el estudiante se ve afectado por diversos factores en su experiencia
escolar y en los resultados que se obtienen de ésta. Brunner y Elaqua, por
ejemplo, identificaron en 2007 tres grandes áreas que se relacionan con los
rendimientos de los estudiantes (figura 2).
Como vemos, los logros escolares están condicionados por tres aspectos
principales (INEE, 2007): factores asociados a la propia escuela (por ejemplo
calidad del profesor, acceso a tecnologías de la información, disponibilidad
de material didáctico, estilo de liderazgo del director, infraestructura escolar,
violencia dentro del plantel, motivación del estudiante, cobertura curricular);
factores relativos al hogar (entre los que destacan la presencia de violencia
intrafamiliar, consumo de alcohol y tabaco, actividad laboral, lenguas que se
hablan en casa), y factores relacionados con la comunidad en la que se inserta
la escuela (índice de calidad de vida, índices de escolaridad, alfabetización,
grado de marginación, población indígena, tamaño de la población y densidad
de población).
No existe consenso con respecto a la importancia predominante de una
de éstas áreas por encima de las otras; los rendimientos de los alumnos se
explican a partir de la combinación de todos ellos en la vida cotidiana de los
estudiantes. A los factores identificados por la investigación, es importante
incluir una cuarta dimensión que se relaciona con las características propias,
íntimas de cada uno de los estudiantes, como por ejemplo, personalidad, historia
personal, carácter, entre otras (Bisquerra Alzina, 2003).
450
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Escuela
Hogar y familia
Comunidad
Características intrínsecas al
propio alumno
Figura 2. Factores asociados al rendimiento escolar.
Adaptado de Brunner y Elaqua (2007).
Adicionalmente, se considera de gran importancia observar y analizar la
realidad educativa desde el contexto sociodemográfico, dado que es uno de los
elementos centrales para dichos resultados (Blanco Bosco, 2008). El análisis
parte de la consideración honesta de que en tanto no se tome en cuenta la
totalidad de los factores que inciden en el aprendizaje, el mejoramiento de los
resultados no será posible, sin embargo estudiar uno de los cuatro factores es un
punto de partida, la naturaleza de nuestra investigación radica en los límites de
los indicadores que la investigación nos revele como significativos solamente.
Además, el estudio de dichos factores en la región analizada es importante
porque en ella conviven tres culturas totalmente diferentes que se comportan
de manera distinta en relación a las variables socioeconómicas que
influyen en la educación, tal es el caso de gran parte de la población que tiene
experiencias escolarizadas intermitentes, ya que por la actividad laboral de
sus padres (en este caso la pizca de la manzana y los ciclos de cosecha) se ven
obligados a dejar temporalmente sus estudios, para así ayudar en los ingresos
del hogar.
En otro sentido la situación socioeconómica y el contexto familiar de los
estudiantes constituyen causas fundamentales de diversos hechos que pueden
facilitar directa o indirectamente la deserción escolar, tales como: condiciones
de pobreza y marginalidad, la actividad laboral temprana, la desintegración
familiar, las adicciones, entre otras. (Moreira-Mora, 2007).
Capítulo VII La Geoinformática como alternativa para el análisis de realidades educativas 451

Experiencias en investigación de correlaciones entre indicadores
La combinación del análisis de indicadores sociodemográficos con indicadores
de rendimiento escolar no es nueva; en el mundo tenemos diferentes ejemplos.
Uno de los más interesantes es el trabajo realizado por Daniel Madrid
(2009), que aborda el tópico mediante el planteamiento de qué elementos
externos inciden en los rendimientos de los alumnos. Éste autor español identificó
cuatro:
• El nivel sociocultural de los padres: las familias cuyos padres cuentan con
niveles socioculturales más altos (asociados sobre todo al grado de escolaridad)
tienden a criar hijos e hijas con mejores resultados académicos.
• Las características de la comunidad: comunidades con altos índices de capital
social, participación social y niveles bajos de pobreza y violencia suelen
obtener mejores resultados en la escuela.
• El contacto con hablantes de una lengua extranjera: - Madrid realizó su trabajo
teniendo en cuenta los resultados de los alumnos en el aprendizaje de
una segunda lengua; por ello el tema de la lengua es fundamental en sus
conclusiones.- la influencia del contacto con una lengua extranjera radica
en la diversificación cultural y el constante cambio de conducta individual
aunado al tiempo de relación.
• Las lenguas que se hablan en casa: cuando en casa se habla una segunda lengua,
para el alumno es favorable, ya que al escuchar esta lengua se forman
bases específicas y se hace notar de manera positiva al llegar a la escuela.
Las conclusiones de Madrid y Bosco permiten ver que existen realidades
propias de la comunidad y del hogar que afectan la manera en la que a los
niños les va en la escuela (Blanco Bosco, 2008). En análisis similares como el
encabezado por Brunner y Elacqua, es posible apreciar cómo aparecen ciertos
elementos sociodemográficos relacionados de una u otra manera con los
resultados de los estudiantes. Esto es válido para la realidad mexicana. En un
estudio realizado en 2007 por el Instituto Nacional de Evaluación Educativa
(INEE), un grupo de investigadores mexicanos identificaron una serie de elementos
clave en éste sentido:
1. Densidad poblacional: Indica el número promedio de habitantes que viven
en un área geográfica determinada, en un año dado. Su importancia está
en su relación con la demanda y provisión de servicios. A mayor densidad
452
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

mayor demanda y disposición de éstos; a mayor dispersión menos demanda
y mayores costos (Secretaría de Educación Pública, 2006).
2. Población ocupada en edad de trabajar: Personas de 12 a 130 años de edad
que trabajaron o que no trabajaron pero sí tenían trabajo en la semana de
referencia (INEGI, 2010).
3. Población indígena: Muestra la presencia relativa de población indígena en
México, lo cual es indicativo de diversidad cultural y de la importancia de
ésta dentro del territorio nacional. Permite dimensionar la demanda de
servicios públicos, especialmente educativos, para dicha población en las
entidades federativas (Secretaría de Educación Pública, 2006).
4. Población total: Total de personas que residen habitualmente en el país,
entidad federativa, municipio y localidad. Incluye la estimación del número
de personas en viviendas particulares sin información de ocupantes.
Incluye a la población que no especificó su edad (INEGI, 2010).
5. Índice de marginación: Refleja las desventajas relativas que enfrenta una población
como producto de su situación geográfica, económica y social. El
índice permite la ubicación de las entidades federativas en cinco categorías
de marginación: Muy Baja, Baja, Media, Alta y Muy Alta. Esta clasificación
distingue las diferencias entre diversas zonas del país en relación con
las condiciones de exclusión social de sus pobladores. Este índice no es
comparable a nivel internacional (Secretaría de Educación Pública, 2006).
Estos seis elementos han sido identificados como claves para los rendimientos
escolares de los alumnos, o en otras palabras; la investigación ha identificado
correlaciones de importancia entre éstos elementos y los indicadores
de rendimiento. Lo interesante del estudio que se planteó aquí es constatar si
esto mismo es válido para el contexto cuauhtemense. Éstos indicadores fueron
analizados en correlación con la selección de indicadores de rendimiento que
sigue:
1. Deserción: Es el porcentaje de alumnos que abandona las actividades escolares
durante el ciclo escolar (desertores intracurriculares) y al finalizar
éste (desertores intercurriculares) respecto al total de alumnos inscritos
en el ciclo escolar (INEE, 2007).
2. Reprobación: Es el porcentaje de alumnos reprobados de un nivel educativo
determinado respecto a los alumnos inscritos al final del ciclo escolar
(existencia) del nivel educativo (INEE, 2007).
3. Rendimiento en Español por centro de trabajo (ENLACE, 2012)
Capítulo VII La Geoinformática como alternativa para el análisis de realidades educativas 453

4. Rendimiento en Matemáticas por centro de trabajo (ENLACE, 2012)
5. Rendimiento en Ciencias por centro de trabajo (ENLACE, 2012)
Existen otros estudios similares, entre los cuales destaca el realizado por
Piedad Patricia Rastrepo y Mauricio Alviar en 2004, que muestra las relaciones
existentes entre diversos factores y el aprovechamiento de los alumnos
de escuelas primarias en Bogotá, el estudio mencionado fortalece la noción
de que la colección de indicadores educativos mencionada tiende a presentar
correlaciones significativas con determinados indicadores sociodemográficos.
Aunque esfuerzos de investigación como los mencionados en este apartado
indican que efectivamente existe la tendencia a que el contexto sociodemográfico
de las escuelas se correlacione con sus resultados, la misma literatura
sobre el tema hace hincapié en que lo que ocurre en los centros educativos
no se debe solamente esa relación, sin embargo, los factores demográficos y
sociales tienen gran impacto en sus rendimientos (Restrepo, 2004).
Definición de indicador
Un indicador es una expresión cualitativa o cuantitativa observable, que
permite describir características, comportamientos o fenómenos de la realidad
a través de la evolución de una variable o el establecimiento de una relación
entre variables (DANE, 2010).
Los indicadores se usan para describir con precisión una situación. Se
desarrollan recolectando datos y se expresan a través de fórmulas matemáticas.
Los indicadores son útiles para poder medir con claridad los resultados obtenidos
con la aplicación de programas, procesos o acciones específicos, con el
fin de obtener el diagnóstico de una situación, comparar las características de
una población o para evaluar las variaciones de un evento.
Su implementación y uso permite al interior de las instituciones o en
el ámbito académico identificar las diferencias existentes entre los resultados
planeados y obtenidos como base para la toma de decisiones, fijar el rumbo
y alinear los esfuerzos hacia la consecución de las metas establecidas con el
fin de lograr el mejoramiento continuo de la realidad abordada o estudiada
(UNICEF, 1995).
Definición de los indicadores de rendimiento escolar
454
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Los indicadores de rendimiento son valores basados en datos referentes al
nivel de aprendizaje en los alumnos, siendo estos, según la Secretaria de Educación
Pública:
“instrumentos que nos permiten medir y conocer la tendencia o desviación de
las acciones educativas, con respecto a una meta o unidad de medida esperada
o establecida; así como plantear previsiones sobre la evolución futura de los fenómenos
educativos”. Los indicadores educativos se han generado en México,
de manera sistemática, a partir del ciclo educativo 1976 – 1977 y se han convertido
en insumos indispensables de la planificación educativa” (SEP, 2005)
Armando Loera complementa la definición de indicadores educativos
provista por la SEP al afirmar que:
“los indicadores educativos además de comunicar el estado real de la educación
deben introducir procesos de decisión”(SEP, 2005).
Definición de los indicadores sociodemográficos
Un indicador sociodemográfico es una variable con la que se pretende clasificar
a una población humana o a un determinado conjunto de sus características
en categorías analíticas (UA, 2011).
Los indicadores sociodemográficos pretenden conocer la situación social
en determinado momento y los cambios operados en determinados períodos a
fin de medir los avances hacia metas y objetivos de desarrollo (Maguid, 2007).
La idea de desarrollar sistemas de indicadores sociodemográficos tiene
una larga trayectoria internacional. Ya en 1954 la Organización de las Naciones
Unidas (ONU) publicó el «Informe sobre la definición y medición internacional
del nivel de vida» que reflejaba su preocupación por medir el grado
de desarrollo, los niveles de vida y las condiciones sociales asociadas con ellos
(Maguid, 2007).
La selección de escuelas estudiadas
En ese contexto operan 57 escuelas primarias en condiciones muy diversas
en cuanto a infraestructura, perfil de los docentes, perfil de los directivos, acceso
a tecnologías de la información y la comunicación, perfil de los padres de
familia, composición familiar, entre otros muchos factores.
Capítulo VII La Geoinformática como alternativa para el análisis de realidades educativas 455

Figura 3. Localización de escuelas y AGEBS. Fuente: elaboración propia.
De entre ese conjunto total de las escuelas de la ciudad, se seleccionó,
mediante la aplicación de los criterios detallados en un apartado previo, un
grupo de 54 centros educativos, adscritos a los tres niveles de sostenimiento
que operan en el municipio (figura 3). De dichas instituciones, únicamente
dos pertenecen al programa federal de Escuelas de Tiempo Completo, y la
mayoría operan en turno matutino. Todos estos factores complementan los
indicadores sociodemográficos que rodean a la escuela y que en conjunto determinan
su rendimiento.
Descripción general de las escuelas
El sector educativo chihuahuense es la parte más grande en términos de
personal ocupado y de inversión de la administración pública en la entidad.
De cada peso que gasta el Gobierno del Estado, cerca de 41 centavos se invierten
en educación (Gobierno del Estado de Chihuahua, 2012). Los servicios
educativos chihuahuenses se dividen en dos subsistemas: federalizado y
estatal; en total el sector educativo chihuahuense atiende a unos 800,000 estudiantes
en todos los niveles. El nivel educativo más grande es el la primaria,
al que concurre un medio millón de niños y niñas en todo el estado (Secretaria
de Educación Pública, 2010).
456
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

La matrícula es atendida por cerca de 15,000 profesores adscritos al
subsistema estatal y unos 35,000 pertenecientes al subsistema federalizado,
nuestra investigación se orientará a una sección del universo estatal de escuelas,
correspondiente a los planteles de nivel primario de ambos subsistemas
ubicados en la localidad de Cuauhtémoc, Chihuahua. Los porcentajes en relación
con la modalidad de sostenimiento son muy diversos, haciéndose notar
con un 67% el tipo federalizado (Secretaría de Educación Pública, 2012)
El número total de alumnos en las 54 instituciones sometidas a estudio
es de 13,812 estudiantes, lo cual significa una proporción de 22.13 alumnos
por docente.
Contexto social y demográfico
Las condiciones culturales de la mancha urbana estudiada se destacan por
la presencia de tres culturas que interactúan entre sí, a saber: los mestizos,
menonitas y la comunidad indígena, por ello, se habla de “la cuna de las tres
culturas” como elemento cultural distintivo de la ciudad. En muchos sentidos
la cultura de la ciudad mantiene características rurales, ya que está asociada a
actividades agrícolas y ganaderas.
La oferta cultural que se ofrece es pobre, ya que se pueden observar
rezagos en la implementación de espacios culturales recreativos: solo hay un
cine para la población, dos teatros y un museo. Es una ciudad en la que todo el
mundo se conoce, y en cualquier lugar siempre se han de encontrar personas
conocidas, a diferencia de lo que pasa en las ciudades grandes. El municipio de
Cuauhtémoc, en comparación con los municipios aledaños, presenta una densidad
de población de 42.97 hab/km 2; muy por encima de municipios como:
Carichí con 3.41 hab/km 2 , Guerrero 6.94 hab/km 2 , Namiquipa 4.71 hab/km 2
y Rivapalacio con 3.54 hab/km 2 .
RESULTADOS
Análisis descriptivo de los indicadores de rendimiento
El análisis de los indicadores de rendimiento de los centros educativos observador
arrojó una serie de conclusiones que resultaron insospechadas en los
primeros momentos de esta investigación. El primer paso para este análisis fue
ponderar las calificaciones obtenidas en los instrumentos de ENLACE para
Español, Matemáticas y Ciencias con el propósito de contar con una visión
Capítulo VII La Geoinformática como alternativa para el análisis de realidades educativas 457

más sencilla de sus resultados; así, los resultados identificados en ENLACE
como insuficiente, se ponderaron con, 6 para elemental, 9 para bueno y excelente
con 10. Esta sencilla medida se llevó a cabo en las 54 escuelas estudiadas,
y nos permitió obtener un solo resultado numérico por escuela.
Teniendo en consideración lo anterior, fue posible ordenar las escuelas
a partir de su calificación promedio en ENLACE, e identificar a aquellos
centros escolares que se ubican en las colas de la distribución de los resultados
(figura 4)
De entrada llama la atención que, aunque no es uno de los indicadores
que se analizan en este estudio, cuatro de las cinco mejores escuelas –en cuanto
a sus resultados en Español- pertenezcan al sostenimiento privado. Solamente
un plantel, la escuela Cuauhtémoc (08DPR1450Z) es público, perteneciente
al subsistema federalizado.
Figura 4 .Calificaciones promedio en ciudad Cuauhtémoc.
Fuente: Elaboración propia.
En este punto de la distribución encontramos solamente escuelas públicas,
ninguna particular, pertenecientes e ambos subsistemas. Como veremos
458
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

más adelante, las escuelas que se ubican en las colas de los resultados de EN-
LACE presentan particularidades muy interesantes.
Vemos aquí como se mantiene la tendencia a que los mejores resultados
en ENLACE de las escuelas estudiadas sean alcanzados por las escuelas de
sostenimiento particular. A pesar de ello en las cinco mejores escuelas por sus
resultados en ENLACE en Matemáticas aparecen dos primarias pertenecientes
al subsistema estatal. Es muy importante hacer la precisión de que la posible
conclusión de que la evidencia mostrada es prueba de que la calidad del servicio
educativo que se ofrece en las escuelas particulares es superior al de las públicas
es aventurado: el fenómeno educativo es altamente complejo y, como se dijo
antes, multidimensional, por lo que hay que tomarlos en su justa medida.
Los peores resultados en Matemáticas fueron obtenidos por escuelas
de los subsistemas federalizado y estatal. Llama la atención que estos centros
escolares aparentemente no comparten un patrón homogéneo de indicadores
socioeconómicos, lo que apunta a que sus malos resultados pueden estar relacionados
con otros elementos de las realidad educativa.
Por otro lado, en cuanto a los resultados de Ciencias, los mejores resultados
incluyeron a escuelas de diferentes sostenimientos, y con escenarios
sociodemográficos bien variados.
Finalmente, los peores resultados en Ciencias son congruentes con los
rendimientos de los niños en Español y en Matemáticas. Resulta muy interesante
observar que existen centros educativos en la población estudiada cuyos
estudiantes mayormente obtienen calificaciones que ENLACE califica de insuficientes,
y que en el análisis presentado se corresponden con la calificación de 5.
La información contenida en las tablas anteriores permite construir una
idea general de los rendimientos de las escuelas observadas. En este punto es
posible incluir en el análisis los indicadores sociodemográficos: las escuelas
con los mejores rendimientos de la localidad presentan índices de marginación
diversos que van desde el -0.32 al -1.30, sin que éste indicador represente
un alto grado de importancia.
Por otro lado las peores escuelas se ubican en AGEBS con una densidad
de población que oscila entre los 1,800 y 6,200 habitantes por kilómetro cuadrado,
lo cual tampoco constituye evidencia clara de correlación entre dicho
fenómeno y los rendimientos de los niños en la escuela; de hecho, si se observa
el indicador para las escuelas con más altos rendimientos, es posible constatar
que las AGEBS en las que se ubican presentan indicadores de densidad de
población similares.
Capítulo VII La Geoinformática como alternativa para el análisis de realidades educativas 459

Una vez que se contó con los resultados de ENLACE ordenados y ponderados
de la manera en la que se explicó, fue posible obtener una calificación
única por plantel promediando sus resultados en los exámenes correspondientes
a las tres áreas del conocimiento (Español, Matemáticas y Ciencias).
El estudio de estos centros educativos a la luz del análisis de sus indicadores
sociodemográficos permite matizar las razones que explican estos
resultados. Se realizan una serie de consideraciones con respecto al contexto
sociodemográfico en el que operan estas escuelas, y que resulta, como se verá
en los apartados finales de gran importancia para los procesos educativos.
Análisis descriptivo de los indicadores sociodemográficos
Los indicadores sociodemográficos que presenta la realidad estudiada presentan
diferencias importantes con respecto a los datos agregados para el estado
de Chihuahua.
La densidad de población del municipio es mucho mayor que la que
presenta el estado, aunque hay que tomar el dato con reservas puesto que la
cifra para la entidad no contempla el hecho de que dicha población es mucho
mayor para otras áreas urbanas de Chihuahua (por ejemplo la densidad de
población para el municipio de Chihuahua es de 88.89 hab/km 2 ; para el municipio
de Juárez es de 264.5 hab/km 2 ) (INEGI, 2010).
En cuanto a la población indígena, nuevamente el indicador para el municipio
que alberga a las escuelas estudiadas presenta una cifra inferior al dato
para el estado. Sin embargo es importante precisar que dicho indicador no
contempla el fenómeno de la población flotante –mayoritariamente de origen
indígena- que llega a la ciudad en el periodo de cosecha de la manzana (entre
septiembre y noviembre de cada año) y que de acuerdo a algunas estimaciones
alcanza hasta las 18,000 personas (Favret Tondato, 2010).
En cuanto al índice de marginalidad, el dato para el estado es de -0.37.
Esta cifra es baja en comparación con el resto de la República, aunque existen
municipios que se ubican de acuerdo al CONAPO en situación de alta y muy
alta marginación (por ejemplo Guadalupe y Calvo, Urique, Témoris, entre
otros) (Consejo Nacional de Población, 2010). El índice de marginación del
municipio estudiado es muy bajo (-1.4), de hecho, se ubica entre los municipios
menos marginados de todo México.
Para esto se utilizó la I de Moran (figura 5), la cual nos muestra las
ubicaciones y los valores de agrupamiento para el índice de Marginación, obteniendo
un 95% de fiabilidad lo cual indica que hay 5% de probabilidad de
460
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

que los resultados de la prueba señalados sean producto de la aleatoriedad
de la muestra. Como se muestra en la figura 5, donde se puede observar que
nuestros datos se encuentran de forma agrupada en el zona de estudio dado
que los datos tienen buena significancia y los valores críticos son positivos,
esto nos da una idea del cómo se relaciona una con la otra.
De acuerdo a esta prueba los AGEBs se encuentran significativamente
agrupados, de tal forma que aquellos con valores de marginación alta se
encuentran significativamente cerca o contiguos, mientras que lugares con
marginación baja presentan el mismo patrón. Lo cual indica que existe una
marcada distribución de la población de acuerdo a sus condiciones sociales,
específicamente de aquellas tomadas en cuenta para construir el índice de
marginación.
Nivel de significancia
(p- valor)
0.01
0.05
0.10
---
0.10
0.05
0.0.1
Valor crítico
(z- puntuación)
> -2.58
-2.58 – -1.96
-1.96 – -1.65
-1.65 – 1.65
1.65 – 1.96
1.96 – 2.58
>2.58
Significativo
(Aleatorio)
Significativo
Figura 5. Índice de Moran
Capítulo VII La Geoinformática como alternativa para el análisis de realidades educativas 461

Figura 6. Agrupación con Índice de Moran. Fuente: elaboración propia.
A partir de estos datos el conjunto de AGEBs agrupados, mostrándonos
que mientras más estén a la periferia, se encontraran altos índices de marginación
como se muestra en la figura 6, la cual agrupa los datos según su correlación
en alto-alto, alto-bajo, bajo-alto y bajo-bajo; siendo estos los atributos
que se relacionan fuerte o débil. Estas categorías se basan según su grado de
correlación con la o las variables a estudiar. En esta figura se observa de color
verde los bajos índices de marginación con una alta fiabilidad. Las altas correlaciones
se pueden encontrar en el centro de la ciudad, difiriendo que son las
zonas más aptas y donde afectan menos las demás variables, haciéndose notar
que mientras más alejado del dentro, los alumnos suelen salir más bajos por
centro escolar.
Finalmente, en cuanto al indicador de población ocupada en edad de
trabajar, es posible afirmar que la cifra para el municipio de Cuauhtémoc es
más elevada que el dato estatal, sobrepasándolo por 0.5 puntos.
462
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Figura 7. Grado de Marginación en ciudad Cuauhtémoc por AGEB.
Fuente: Elaboración propia.
La densidad de población aparece mucho más alta para las AGEBS estudiadas
que para el municipio porque el estudio se circunscribe a la cabecera
municipal, mientras que el dato del municipio contempla toda la superficie
del mismo. Los datos relacionados con la población indígena para el conjunto
de AGEBS sometidas a análisis aparecen más bajos que la cifra para el municipio.
Esa tendencia se mantiene en el indicador de población en edad de
trabajar ocupada y en el índice de marginación(figura7).
Por otro lado se puede identificar observando la figura 8 que efectivamente
el índice de marginación y se ve reflejado en el grado de calificaciones
de los alumnos por centro educativo. Según estas dos cartografías, en el centro
de la ciudad se encuentran las instituciones con calificaciones más altas y
conforme se acercan a la periferia, las calificaciones disminuyen. Esto a base
de ciertos factores en la vida del contexto de la escuela, entre el que es más
representativo en este estudio, la marginación.
Aparentemente coinciden en su totalidad los valores y disminución de
calificaciones según el sector haciéndose así un notorio enlace entre estas dos
variables.
Capítulo VII La Geoinformática como alternativa para el análisis de realidades educativas 463

Figura 8. Relación promedio contra marginación.
Fuente: elaboración propia.
Es así que al revisar la matriz de doble entrada (cuadro 2) en la que
se muestran los índices de correlación entre el índice de marginación según
CONAPO desagregado por AGEB y los resultados de enlace, aparecen cifras
reveladoras: los alcances de ENLACE calificados como elementales aparecen
en un 33% relacionados con las zonas estudiadas con índice de marginación
identificado como medio, y en un 14.8% en las zonas de la ciudad con índices
de marginación bajos o muy bajos. Este hallazgo refuerza los indicios arrojados
en otros momentos de este estudio en el sentido de que efectivamente el
contexto sociodemográfico en el que se insertan las escuelas es un factor en
los rendimientos de los estudiantes de las primarias, pero no necesariamente
determinante. Llama además la atención el hecho de que los resultados excelentes
en ENLACE se concentran en las zonas de muy baja marginación, lo
que fortalece la hipótesis original de este trabajo.
Escuelas ubicadas en las colas de la distribución normal de los
indicadores analizados
Situadas en las colas de la distribución de los indicadores de rendimiento
(resultados de ENLACE, deserción y reprobación), apareció un conjunto de
464
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

instituciones educativas cuyo análisis resulta por demás significativo dado que
constituyen las escuelas con los resultados más altos y más bajos de la ciudad.
Es importante precisar de nueva cuenta que el ordenamiento de estas escuelas
mediante la clasificación construida no puede interpretarse como una especie
de lista de escuelas malas y buenas: la calidad de las instituciones, como ya se
dijo con anterioridad, es un fenómeno multidimensional, que presenta un alto
nivel de complejidad. El ordenamiento que se presenta en este documento
tiene como propósito únicamente servir para los efectos de ésta investigación.
Cuadro 2. Matriz de concordancia índice de marginación
y resultados ENLACE por porcentaje.
Índice de marginación / Resultados
ENLACE
Excelente Bueno Elemental Insuficiente
Muy bajo 1.9% 11.1% 14.8% 0.0%
Bajo 0.0% 5.6% 14.8% 0.0%
Medio 0.0% 9.3% 33.3% 5.6%
Alto 0.0% 0.0% 3.7% 0.0%
Fuente: elaboración propia
Figura 9. Escuelas Altas y Bajas de la Ciudad. Fuente: elaboración propia
Capítulo VII La Geoinformática como alternativa para el análisis de realidades educativas 465

Lo que aparece al revisar los resultados del análisis es que la manera en
la que se configuran los rendimientos de los estudiantes se matiza por diversos
elementos: lo que pudiera esperarse es que los resultados insuficientes en
ENLACE se concentraran en zonas con alto índice de marginación, cosa que
no ocurre, y que los resultados de rendimientos excelentes se agruparan en las
zonas con muy bajo índice de marginación. Aparentemente la construcción de
los rendimientos escolares es altamente compleja.
Las calificaciones de cada escuela se modifican claramente según el indice
de marginacion existente en la zona, con ello se puede onservar que siguen
un patron, habiendo una clara excepcion en la escuela Jose Vazconcelos,
en donde se puede observar que su marginacion es alta y no por ello tiene las
mas bajas calificaciones, es decir, el indice de marginacion afecta en gran manera,
pero a su alrrededor existen otros muchos factores que afectan el motivo
de que esto suceda.
Cuadro 3. Las cinco escuelas con los indicadores de rendimiento más bajos
por promedio en Ciudad Cuauhtémoc Chihuahua.
10.00
8.00
6.00
6.0 6.0 6.4 6.4 6.5
4.00
2.00
0.00
-2.00
08DPR1392Z Ángela Peralta
08EPR0092V José María
Morelos y Pavón 2582
08DPR2106W 10 de abril
08DPR2181C Ignacio Ramírez
08DPR2435O José Vasconcelos
0.17
-0.30 -0.50 -0.85 -1.00
I_Marginac
-0.30
-0.50
-0.85
-1.00
0.17
CALIF PROM
6.0
6.0
6.4
6.4
6.5
Fuente: Elaboración propia.
466
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Cuadro 4. Las cinco escuelas con los indicadores de rendimiento más altos
por promedio en Ciudad Cuauhtémoc Chihuahua.
10.00
8.00
8.4 8.4 8.5 8.7
9.6
6.00
4.00
2.00
0.00
-2.00
08PPR20100 Colegio Bilingüe
Gestalt
08PPR1822E Colegio Pierre
Faure A.C.
08PPR0034K Cuauhtémoc
08DPR1450Z Cuauhtémoc
08PPR1853Y Educare
Cuauhtémoc
-0.32
-1.15 -0.93 -0.93 -1.30
I_Marginac
CALIF PROM
-1.15 8.4
-0.93 8.4
-0.93 8.5
-0.32 8.7
-1.30 9.6
Fuente: Elaboración propia.
A la luz de la evidencia provista por este análisis, es posible afirmar
que los resultados con respecto al rendimiento de los estudiantes –observados
mediante los cinco indicadores de rendimiento estudiados- no están directamente
correlacionados con el índice de marginación de las AGEBS en las que
se ubican las escuelas estudiadas.
El estudio de los centros educativos ubicados en las colas de la distribución
de resultados permite observar que hay un conjunto de escuelas que
resaltan por su protagonismo en dichas colas. Enseguida se detallan las características
de operación de dichos planteles.
Escuela “EDUCARE Cuauhtémoc” (08PPR1853Y)
Es la escuela que presenta los mejores resultados en las tres asignaturas
analizadas (Español, Matemáticas y Ciencias). Esta institución es de sostenimiento
privado, cuenta con un total de 86 alumnos y 6 profesores frente a gru-
Capítulo VII La Geoinformática como alternativa para el análisis de realidades educativas 467

po. Se encuentra localizada en el AGEB 678, que se corresponde con la Colonia
CTM. Dicha AGEB presenta una densidad de población de 1,541.27
habitantes por kilómetro cuadrado, un 0.2% de población indígena, un índice
de marginación de -1.3.
Escuela “Cuauhtémoc” (08PPR0034K)
Por otra parte los datos analizados arrojan como resultado que la escuela que
muestra los resultados de ENLACE más bajos para Español es la escuela
“Cuauhtémoc” con clave federal 08PPR0034K. Esta institución es de modalidad
privada, cuenta con un total de 167 alumnos y 4 profesores. Se localiza en
el AGEB 733, en el Fraccionamiento San Antonio. La densidad de población
es de 2,417.51 personas por kilómetro cuadrado, 0.42 de población indígena,
un índice de marginación de -0.93 y una población ocupada de 482 personas.
Escuela “Ignacio Ramírez” (08DPR2181C)
En cuanto al índice de deserción, la escuela que más llama la atención debido
a su elevada tasa en dicho indicador es la “Ignacio Ramírez”, de sostenimiento
federalizado. Esta escuela atiende a un total de 132 alumnos con un
equipo de 8 profesores y su turno es vespertino. Se localiza en el AGEB 1591,
localizado en la colonia CTM, que cuenta con una densidad de población de
6,195.31 habitantes por kilómetro cuadrado, un 0.78% de población indígena,
su índice de marginación es de -1 y su población ocupada es de 1612 personas.
Escuela “Magdalena Cabrera Arista” (08EPR0122Z)
La escuela “Magdalena Cabrera” pertenece al subsistema estatal, con un
total de 198 alumnos, 10 profesores y con turno matutino. Se localiza en el
AGEB 894, localizado en la colonia “Ampliación Francisco Villa”, con una
densidad de población de 3,676.92 habitantes por kilómetro cuadrado, un
0.2% de población indígena, su índice de marginación es de -0.45 y cuenta
con una población ocupada de 271 personas.
468
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

Escuela “Ricardo Flores Magón” (08DPR1391A)
Por otra parte, la escuela con la tasa de reprobación más elevada de aquellas
contenidas en el estudio fue la “Ricardo Flores Magón”, del turno vespertino.
El plantel pertenece al subsistema federalizado, cuenta con un total de 146
alumnos y 8 profesores. Se localiza en el AGEB 786, localizado en la colonia
Benito Juárez, la cual cuenta con una densidad de población de 6,507.86
personas por kilómetro cuadrado, un 0.4% de población indígena, siendo su
índice de marginación -0.26 y su población ocupada es de 706 personas.
Esta consideración se basa en el hecho de que los fenómenos analizados
responden a una multiplicidad de factores en relaciones dialécticas que son
difíciles de medir utilizando una sola variable; en otras palabras, los rendimientos
de las escuelas efectivamente están relacionados con su contexto sociodemográfico,
pero además lo están con otros muchos elementos presentes
en la vida cotidiana de los centros escolares.
Teniendo en consideración lo anterior, fue posible identificar las siguientes
cinco correlaciones significativas entre los indicadores de rendimiento
y sociodemográficos estudiados (figura 10):
0.4
0.35
**0.37
**0.35
0.3
0.25
0.2
0.214
0.257
0.207
0.15
0.1
0.05
0
Índice de
marginación e
insuficiente en
Ciencias
Índice de
marginación e
insuficiente en
Español
Índice de
marginación e
insuficiente en
Matemáticas
Índice de
marginación y
Elemental en
Español
Pob. Ocup. y
Elemental en
Español
Figura 10. Correlaciones significativas encontradas. Los datos marcados con doble asterisco
señalan los índices de correlación de alta significancia. Fuente: elaboración propia.
Capítulo VII La Geoinformática como alternativa para el análisis de realidades educativas 469

Para poder darle sentido a estos resultados, es importante recordar la
definición misma del término correlación: se trata de la influencia que el comportamiento
de una variable tiene sobre otra. Es así que podemos, con base en
los resultados obtenidos, afirmar lo siguiente:
• Se encontró una correlación significativa entre el índice de marginación
de las ABEGS estudiadas y el hecho de que los estudiantes obtengan
resultados en Ciencias y en Español, y en menor medida en Matemáticas.
• Se encontró una correlación significativa entre el índice de marginación y
el que los estudiantes alcancen resultados elementales en el área de Español
de la prueba ENLACE.
• Fue posible identificar una correlación significativa entre el indicador sociodemográfico
de población en edad de trabajar ocupada, y el hecho de
que los niños de las escuelas de esas AGEB obtengan resultados elementales
en el área de Español de la prueba ENLACE.
A pesar de que las correlaciones descritas fueron identificadas con claridad,
es muy importante matizar el hecho de que existen otros elementos presentes
en la realidad de las escuelas y de los propios contextos sociodemográficos
que las albergan que se relacionan con sus resultados: el comportamiento
de las variables “índice de marginación” y “población en edad de trabajar ocupada”
se correlacionan significativamente con los resultados en ENLACE y
con los indicadores de deserción y reprobación, pero ese fenómeno tiene lugar
en una realidad compleja en la que opera un amplio conjunto de variables no
contempladas en este estudio.
Correlación entre el índice de marginación y él índice de rendimiento
insuficiente en Español
La correlación más sólida de entre las que emergieron del análisis fue la que
se encontró entre el índice de marginación y el indicador de insuficiente en
Español (0.350). Las AGEBS que presentan un alto índice de marginación,
tienden a albergar escuelas en las que los estudiantes alcanzan resultados calificados
como insuficientes en los instrumentos de examinación de ENLACE.
En otras palabras, fue posible observar que en las escuelas ubicadas en
contextos sociodemográficos que presentan índices de marginación elevados,
470
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

es más factible esperar que los niños obtengan resultados insuficientes en Español.
Correlación entre el índice de marginación y el índice de rendimiento
insuficiente en Ciencias
La correlación identificada entre los indicadores: índice de marginación e
insuficiente en Ciencias fue de 0.370. Esta fue la correlación más elevada de
aquellas que fueron descubiertas mediante este estudio. Tal y como ocurre con
los resultados descritos fue posible ver que las escuelas ubicadas en AGEBS
con índices de marginación altos tienden a obtener resultados insuficientes en
Ciencias.
En otras palabras, fue posible observar que en las escuelas con alto índice
de marginación, es más factible esperar que los niños obtengan resultados
insuficientes en esa materia. Nuevamente es importante precisar que esta
correlación, aunque válida, funciona en una realidad multifactorial en la que
están presentes otros elementos que influyen en la conformación de los fenómenos
educativos.
Interpretación de los resultados de los centros escolares ubicados
en las colas de la distribución normal por indicadores de
rendimiento y su contexto sociodemográfico
En anticipación a la hipótesis de trabajo de este proyecto, pudiera pensarse
que las escuelas primarias que alcanzan los mejores resultados académicos se
ubican en las AGEBS con mejores indicadores sociodemográficos.
Tal y como se observó en el apartado correspondiente a las correlaciones
significativas encontradas, es posible ver que los indicadores sociodemográficos
efectivamente se relacionan con los indicadores de rendimiento, pero el
comportamiento de la evidencia acopiada permite estimar que aparentemente
existen otros elementos que quedan fuera de la óptica de este estudio y que
también tienen que ver con la determinación de los rendimientos de los centros
escolares.
Capítulo VII La Geoinformática como alternativa para el análisis de realidades educativas 471

Interpretación de los resultados de correlaciones significativas
Del total de 56 correlaciones revisadas (producto del análisis de los 14 indicadores
de rendimiento cruzados con los 4 indicadores sociodemográficos)
únicamente se identificaron dos como altamente significativas:
• “Índice de marginación” en correlación con “Insuficiente en Español” (0.35)
• “Índice de marginación” en correlación con “Insuficiente en Ciencias” (0.37)
La interpretación que puede realizarse de los datos anteriores consiste
en afirmar que efectivamente el índice de marginación de la AGEB en la que
se ubica la escuela se correlaciona significativamente con el hecho de que los
estudiantes de dicho plantel obtengan muy bajos resultados en Español y en
Ciencias.
Es interesante observar que otras correlaciones más débiles, ubicadas
cerca del rango de significancia (“Índice de marginación” en correlación con
“Insuficiente en Matemáticas”, con 0.214 de índice de correlación; “Índice de
marginación” con “Elemental en Español”, con 0.257 de índice de correlación,
y “Población ocupada” en correlación con “Elemental en Español”, con un
índice de correlación de 0.207) nos permiten ver cómo el hecho de que en lo
general los indicadores sociodemográficos sean más bajos se relaciona en términos
generales con el hecho de que las escuelas ubicadas en dichos contextos
obtengan resultados más malos, que sus estudiantes reprueben más y que
deserten con más frecuencia que aquellos que acuden a primarias con mejores
indicadores sociodemográficos.
Verificación de la hipótesis de trabajo
Se definió la hipótesis de trabajo en los siguientes términos:
El contexto en el que se insertan algunas escuelas primarias de la ciudad de
Cuauhtémoc se correlaciona de manera directa con los resultados académicos de dichos
centros educativos.
Una vez que se terminó el análisis de los datos, y habiendo interpretado
cada sección de la información del proyecto de investigación, es posible afirmar
que la hipótesis se comprobó, puesto que se encontraron correlaciones
significativas para afirmar que la correlación entre indicadores sociodemográficos
y de rendimiento existe. Efectivamente se observó que ambas variables
están correlacionadas, es decir, que el comportamiento de una afecta a la otra,
472
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

sin embargo también es importante afirmar que, por el grado de significancia
encontrado en dichas correlaciones, presumiblemente están presentes otros
elementos que igualmente presentan algún grado de relación con los rendimientos
de las escuelas.
Conclusiones y discusión
Habiendo finalizado el acopio y análisis de los datos, y luego de constatar la
validez de la hipótesis de trabajo que fue planteada como instrumento de investigación
de este proyecto, fue posible establecer las siguientes conclusiones:
1. La correlación entre los indicadores sociodemográficos y de rendimiento
en la selección de escuelas que fue analizada apareció mucho menos fuerte
de lo que originalmente se esperaba. Aparentemente las características
del barrio o la colonia en la que se inserta la escuela no se relacionan de
manera estrecha con las calificaciones que alcanzan los niños, o con los
índices de deserción y reprobación de los planteles (con excepción de dos
pares de indicadores que se explicarán enseguida).
2. Fue posible identificar correlaciones significativas solo entre el índice de
marginación de las AGEBS y los resultados insuficientes en Ciencias y
en Español. Otras correlaciones esperadas sí aparecieron en el análisis,
pero no de manera significativa; en otras palabras, el hecho de que una
escuela primaria en Cuauhtémoc se ubique en una AGEB con un alto
índice de marginación, nos permite anticipar de acuerdo a lo analizado
que los resultados de sus estudiantes en Español y Ciencias tenderán a
ser insuficientes.
3. Las escuelas que obtienen peores resultados no necesariamente se ubican
en las AGEBS con indicadores sociodemográficos más bajos, ejemplo de
esto son los siguientes casos: escuela “10 de Abril” (tercera peor escuela en
resultados de Español, pero con un índice de marginación de -0.85) y la
“Ignacio Ramírez” (sexta escuela peor en resultados de Español, pero con
un índice de marginación de -1.00 ).
4. Las escuelas que obtienen los mejores resultados tienden a ubicarse en
AGEBS con los mejores indicadores sociodemográficos, pero no es una
regla, así lo demuestra el caso de la escuela “Cuauhtémoc”, que en el análisis
se ubicó entre las cinco mejores escuelas en Español y Matemáticas,
con índice de marginación de -0.32
Capítulo VII La Geoinformática como alternativa para el análisis de realidades educativas 473

5. Dado que la correlación entre los indicadores estudiados resultó significativa
en muy pocos casos, podemos concluir que existen otros factores
presentes en la realidad educativa que explican y determinan los rendimientos
de los estudiantes.
6. Se pudo encontrar también una correlación importante entre el índice de
Moran y el promedio de las calificaciones por sector, haciéndose notar una
similitud de los datos espaciales, notándose las zonas de alta marginación
con calificaciones bajas y de calificaciones altas con marginación baja, y
demostrando que esta relación no se debe al azar sino que es significativo.
7. Los resultados obtenidos permiten concluir que el índice de marginalidad
efectivamente marca en alguna medida los rendimientos de las escuelas,
pero esa impronta no es definitiva ni directa, sino que interactúa de manera
multidimensional con otros elementos.
Queda pendiente, luego de concluir la reflexión emanada de la evidencia
acopiada, la discusión con respecto a los siguientes puntos:
1. Aunque se está en posición de afirmar que la correlación anticipada por
la hipótesis existe, no queda claro qué otros elementos están presentes
en la configuración de los rendimientos escolares. Presumiblemente están
presentes dimensiones de lo educativo tales como el perfil del docente, las
características de la práctica docente, entre otros. En otras palabras, se sabe
que el contexto sociodemográfico que rodea a la escuela es importante para
los rendimientos escolares, pero ignoramos cómo esa correlación interactúa
con otras que pueden tener otros elementos de la realidad educativa.
2. Dado que se encontró una correlación positiva entre el contexto sociodemográfico
y los rendimientos escolares, queda pendiente el tópico acerca
de cómo puede aprovecharse dicho conocimiento en términos de planteamiento
de medidas de política educativa para solventar esos problemas;
¿qué se puede hacer, desde el ámbito de la política pública, para mejorar
los resultados de escuelas en situación de alta marginalidad? Es poco
probable que la propia política educativa se convierta en un instrumento
efectivo para la resolución de problemas sociodemográficos.
Consideraciones para trabajos posteriores
A partir de lo que se analizó en este proyecto de investigación, durante las
distintas fases de diseño, implementación, acopio de los datos y obtención de
474
GEOINFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS GEOAMBIENTALES
en el contexto local y regional: teledetección y sistemas de información geográfica

conclusiones, fue posible ir encontrando diversos puntos de interés y nuevas
preguntas, que eventualmente pueden convertirse en puntos de partida para
indagaciones futuras:
• ¿Por qué algunas escuelas con altos índices de marginalidad obtienen muy buenos
resultados académicos? La pregunta se orienta hacia la potencial identificación
de otros elementos que puedan estar correlacionados con dichos
indicadores, y que posibiliten una comprensión más completa de lo que
ocurre en las escuelas.
• ¿Cómo explicar que escuelas ubicadas en contextos sociodemográficos muy similares
obtengan resultados académicos muy diferentes? Igualmente, este cuestionamiento
se orienta hacia el descubrimiento de qué otros elementos se
correlacionan con los indicadores de rendimiento de la escuela. Es muy
posible que esos otros elementos tengan que ver con dimensiones inherentes
a la propia escuela, tales como el perfil de los docentes, el plan de
estudios, el tiempo que los estudiantes permanecen en el plantel educativo,
entre otros. Estas reflexiones nos permiten plantear una pregunta más:
• Con esta investigación pudimos constatar que el contexto sociodemográfico influye
en alguna medida en los resultados académicos de las escuelas ¿qué otros elementos
se relacionan con dichos resultados? Es posible plantear una pregunta más:
• ¿Por qué las y los estudiantes de las primarias de ciudad Cuauhtémoc obtienen
mejores resultados en Español y Matemáticas que en Ciencia? Cuáles elementos
propios del contexto, o de la escuela misma, explican cabalmente
estos resultados.
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