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“Zonificación de tierras potenciales para la producción
vitícola a través de modelos de predicción cuantitativa en
el Valle Central de Tarija”
Ing. Agr. Colque Muñoz Gregorio Rodrigo
Diciembre, 2010
UNIVERSIDAD MAYOR DE SAN SIMÓN
VICERECTORADO
Centro de Levantamientos Aeroespaciales
y Aplicaciones SIG para el Desarrollo Sostenible
de los Recursos Naturales
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“Zonificación de tierras potenciales para la producción vitícola a través de
modelos de predicción cuantitativa en el Valle Central de Tarija”
Por
Ing. Agr. Colque Muñoz Gregorio Rodrigo
Asignación Final Individual (Trabajo de Grado) presentado al Centro de Levantamientos
Aeroespaciales y Aplicaciones SIG para el Desarrollo Sostenible de los Recursos Naturales en
cumplimiento parcial de los requisitos para la obtención del grado académico de Máster en Ciencias
de la Geo - Información y Observación de la Tierra, en la mención en: (escriba el nombre de la
mención)
Comité de evaluación del AFI
Examinador 1 (Presidente): Lic. Benjamin Gossweiler H. MSc.
Examinador 2 (Asesor): Ing. J. Guy Galindo A. MPr.
Examinador 3 (Docente CLAS): Ing. Tatiana Espinoza B. MPr.
Examinador 4 (Docente ITC): Ing. Arno M. van Lieshout
Centro de Levantamientos Aeroespaciales y Aplicaciones SIG para el Desarrollo Sostenible de los
Recursos Naturales Cochabamba, Bolivia
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Aclaración
Este documento describe el trabajo realizado como parte del programa de estudios de Maestría
en el Centro de Levantamientos Aeroespaciales y Aplicaciones SIG para el Desarrollo Sostenible
de los Recursos Naturales. Todos los puntos de vista y opiniones expresadas en el mismo son
responsabilidad exclusiva del autor y no representan necesariamente las del Centro.
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Resumen
En el presente trabajo se evaluó la aptitud de la productividad vitícola de la zona
del Valle Central de Tarija a partir de modelos de predicción cuantitativa. Para ello
se procesaron datos edáficos de conductividad eléctrica, textura, % de materia
orgánica, profundidad del terreno, pH, nitrógeno total, fósforo y potasio
intercambiable. Igualmente se analizaron las variables climáticas de precipitación
pluvial promedio de la zona y temperatura promedio. A partir de los datos de
temperatura promedio se obtuvieron los datos de horas frío acumuladas, las cuales
son relevantes para la producción frutícola en general al igual que para la uva.
Estas variables fueron procesadas mediante métodos de predicción cuantitativa
como el kriging y el método de interpolación de media movible. A partir de ello se
obtuvieron mapas temáticos de las características edafoclimáticas de la zona.
Igualmente se obtuvieron parámetros de la superficie a partir del modelo de
elevación digital del área de estudio.
Con este conjunto de mapas se procedió a evaluar la aptitud mediante el modelo
de evaluación propuesto por White (2003) en base al de Itami(2000) y modificado a
partir del diagnóstico realizado por Tsukamoto (2005) con productores de la zona.
Como resultado final se identificaron 18,331 hectáreas, equivalentes al 3.74% de la
superficie como tierras con muy alta aptitud (cubren más del 90% de los
requerimientos del cultivo); 218,005 hectáreas equivalentes al 44.49% como tierras
con alta aptitud (cubren entre un 75 y un 90% los requerimientos del cultivo); 249,881
hectáreas equivalentes al 50,99% de la superficie como tierras con mediana aptitud
(cubren entre 0,50 y 0,75% los requerimientos de la uva) y 3,809 hectáreas, o 0,78%
de la superficie como tierras con baja aptitud (cubren menos del 50% de los
requerimientos del cultivo.
PALABRAS CLAVE
Zonificación, evaluación de aptitud, producción vitícola, geomorfometría, Valle
Central de Tarija, Cadena de Uvas, Vinos y Singanis.
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vi
DEDICATORIA
El presente trabajo lo dedico a mí amada esposa Sheila,
quien me ha brindado en todo momento su apoyo y amor
y me ha hecho entender el valor del esfuerzo dedicado
en todas las tareas emprendidas en la vida.
Gracias Shei.
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Agradecimientos
En primer lugar agradezco a Dios por la oportunidad brindada de cursar esta
maestría.
A mi asesor el ingeniero Guy Galindo, quién oriento mi trabajo.
Al ingeniero Ronald Vargas quien facilitó la comprensión y desarrollo de mi
asignación, al igual que la base de datos que hizo posible el llevarla a cabo.
Al ingeniero Carlos Román, quien demostró su calidad humana al brindarme su
colaboración de manera desinteresada y amigable.
A los docentes del CLAS quienes se mostraron en todo momento dispuestos a
colaborar y compartir sus conocimientos de una manera sencilla y abierta.
A todos mis queridos compañeros, con quienes he compartido un año de
experiencias enriquecedoras para mi persona y me han brindado su apoyo,
confianza y cariño a lo largo de toda esta gestión.
A todos ustedes muchas gracias.
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Tabla de contenidos
1 INTRODUCCIÓN ............................................................................................................................ - 1 -
1.1 Antecedentes ....................................................................................................................... - 1 -
1.2 Justificación .......................................................................................................................... - 2 -
1.3 Planteamiento del problema de investigación .................................................................... - 3 -
2 OBJETIVOS .................................................................................................................................... - 4 -
2.1 Objetivo General: ................................................................................................................. - 4 -
2.2 Objetivos Específicos: ........................................................................................................... - 4 -
3 MARCO TEÓRICO .......................................................................................................................... - 5 -
3.1 Cadena productiva de la uva – vino y singanis ..................................................................... - 5 -
3.2 Cultivo de la vid .................................................................................................................... - 5 -
3.2.1 Fisiología del cultivo ............................................................................................... - 6 -
3.3 Potencial productivo ............................................................................................................ - 8 -
3.4 Aptitud del territorio ............................................................................................................ - 8 -
3.5 Valle central del departamento de Tarija ............................................................................ - 9 -
3.6 Variables edafoclimáticas de la zona de estudio ............................................................... - 10 -
3.7 Requerimientos edafoclimáticos del cultivo de la vid ....................................................... - 10 -
3.8 Requerimientos del relieve y paisaje ................................................................................. - 11 -
3.9 Modelos de predicción ....................................................................................................... - 12 -
3.9.1 Información edáfica cuantitativa ................................................................... - 13 -
3.10 Geomorfometría ................................................................................................................ - 13 -
3.11 Evaluación de la aptitud del territorio ............................................................................... - 14 -
4 MARCO METODOLÓGICO ........................................................................................................... - 15 -
4.1 Ubicación del área de estudio ............................................................................................ - 15 -
4.2 Materiales .......................................................................................................................... - 16 -
4.3 Metodología ....................................................................................................................... - 16 -
4.3.1 Generación de mapas temáticos de características edafoclimáticas del
territorio - 17 -
4.3.2 Diseño e implementación del modelo de evaluación de la aptitud de
uso de las tierras para la vid .............................................................................................. - 20 -
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4.3.3 Identificación de las zonas del Valle Central de Tarija con mayor aptitud
para la producción de vid. ................................................................................................ - 21 -
5 RESULTADOS Y DISCUSIÓN ......................................................................................................... - 23 -
5.1 Mapas edafoclimáticos generados ..................................................................................... - 23 -
5.2 Mapa generado por el modelo de evaluación de aptitud .................................................. - 57 -
5.3 Mapa final de aptitud de productividad vitícola e identificación de zonas con alta aptitud
para la producción de uva .............................................................................................................. - 58 -
5.4 Discusión ............................................................................................................................ - 60 -
6 CONCLUSIONES .......................................................................................................................... - 62 -
7 RECOMENDACIONES .................................................................................................................. - 63 -
8 BIBLIOGRAFÍA ............................................................................................................................. - 64 -
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Lista de Figuras
FIGURA 1: Valle Central de Tarija ……………..……………………………………………………… -9-
FIGURA 2: Sistema de Soporte de Decisión Espacial (SDSS por sus siglas en inglés) para la
selección de ubicación (y administración) de viñedos ………………………………….……
-14-
FIGURA 3: Área de estudio, municipios de San Lorenzo, Tarija y Uriondo ………………..… -15-
FIGURA 4: Modelo de evaluación de la aptitud agrícola para la Vid …………….…………. -21-
FIGURA 5: Esquema de proceso de evaluación de aptitud productiva de la vid en el
Valle Central de Tarija …………………………………………………………………….…………….
-22-
FIGURA 6: MAPA ESTANDARIZADO DE VALORES DE CONDUCTIVIDAD ELÉCTRICA ………… -25-
FIGURA 7: MAPA ESTANDARIZADO DE VALORES DE TEXTURA …………………………………… -27-
FIGURA 8: MAPA ESTANDARIZADO DE VALORES DE % DE MATERIA ORGÁNICA …………… -29-
FIGURA 9: MAPA ESTANDARIZADO DE VALORES DE PROFUNDIDAD DEL SUELO …………… -31-
FIGURA 10: MAPA ESTANDARIZADO DE VALORES DE Ph …………………………………..…… -33-
FIGURA 11: MAPA ESTANDARIZADO DE VALORES DE FÓSFORO ……………………………… -35-
FIGURA 12: MAPA ESTANDARIZADO DE VALORES DE POTASIO INTERCAMBIABLE ………… -37-
FIGURA 13: MAPA ESTANDARIZADO DE VALORES DE NITRÓGENO TOTAL …………………… -39-
FIGURA 14: MAPA ESTANDARIZADO DE VARIABLES EDÁFICAS ………………………………… -41-
FIGURA 15: MAPA ESTANDARIZADO DE VALORES DE PENDIENTE ………………………………. -43-
FIGURA 16: MAPA ESTANDARIZADO DE VALORES DE ASPECTO DE LA SUPERFICIE ………… -45-
FIGURA 17: MAPA ESTANDARIZADO DE VARIABLES DE PAISAJE ……………………………… -47-
FIGURA 18: MAPA ESTANDARIZADO DE VALORES DE PRECIPITACIÓN PLUVIAL PROMEDIO -49-
FIGURA 19: MAPA ESTANDARIZADO DE VALORES DE TEMPERATURA PROMEDIO ………… -51-
FIGURA 20: MAPA ESTANDARIZADO DE VALORES DE HORAS FRÍO …………………………… -53-
FIGURA 21: MAPA ESTANDARIZADO DE VARIABLES CLIMÁTICAS ……………………………… -55-
FIGURA 22: MAPA ESTANDARIZADO DE APTITUD DEL TERRITORIO PARA LA PRODUCCIÓN
VITÍCOLA …………………………………………………………………………………………………
-57-
FIGURA 23: MAPA DE APTITUD DEL TERRITORIO PARA PRODUCCIÓN VITÍCOLA …………….. -59-
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Lista de Tablas
TABLA 1: Requerimientos edafoclimáticos del cultivo de la vid ………………………... -11-
TABLA 2: Mapas derivados a partir del procesamiento del DEM ………………………. -17-
TABLA 3: Valores reclasificados en rangos de aptitud …………………………………… -21-
TABLA 4: Resultados de la clasificación a partir de la aptitud del territorio para la
productividad vitícola ………………………………………………………………………….. -58-
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Lista de Cuadros
CUADRO 1: Resultados de análisis de Bondad de Ajuste, mapas edáficos ………………. -23-
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“Zonificación de tierras potenciales para la producción vitícola a través de modelos de predicción cuantitativa en el
Valle Central de Tarija”
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1 INTRODUCCIÓN
1.1 Antecedentes
El valle central del departamento de Tarija representa en la actualidad la región de
mayor producción vitícola a nivel nacional. El sector vitivinicultor conforma un sector
económico de gran importancia en la región y cuenta con grandes potenciales
para una expansión y desarrollo en toda la cadena productiva de los vinos, singanis
y uva de mesa. Dicha cadena está identificada como la tercera entre ocho
priorizadas por el Acuerdo Boliviano de Competitividad del 2005.
La evaluación realizada por Sukamoto (2005), da cuenta que la demanda interna
de uva para la cadena productiva de uvas, vinos y singanis de la región no está
siendo cubierta por la producción nacional, teniendo un déficit aproximado de
10,000 (diez mil) toneladas de uva al año. Esta demanda insatisfecha se debe a
diferentes factores y problemáticas que afronta el sector productor vitivinícola.
Dentro de las diferentes problemáticas que enfrenta dicho sector, encontramos
problemas de productividad debidos a diferentes factores: condiciones genotípicas
y fenotípicas de las plantas de uva, condiciones agroclimáticas, inadecuada
tecnología, daños por plagas, enfermedades; desconocimiento por parte de los
agricultores de procesos de estandarización de las labores agrícolas, inadecuada
administración agrícola y una alta vulnerabilidad a inclemencias climáticas.
Una mejora consistente en la producción se podrá obtener a partir de la
identificación de predios con las mejores condiciones agroclimáticas para el cultivo
de la uva. Esto permitirá realizar un incremento en las plantaciones de uva en zonas
aptas mediante la habilitación de tierras o cambio de uso de suelo de las mismas.
Como indica Rossiter (1996), “La evaluación de tierras sigue siendo sumamente
importante para la planificación del uso de la tierra, y así por el uso racional y
sostenible de la misma... Como toda ciencia aplicada, en la medida que la
evaluación de tierras puede expresar sus predicciones en términos cada vez más
cuantitativos, es más útil”. En la actualidad se cuenta con la posibilidad de contar
con metodologías y técnicas modernas que permiten contar con mayor cantidad
de información, más precisa y confiable en cuanto a variables climáticas.
Mediante la utilización de información de suelos, clima y topografía, el adecuado
procesamiento y su posterior interpretación, se puede llevar adelante la evaluación
de aptitud de la tierra con un enfoque de productividad principalmente agrícola. La
zona en cuestión cuenta con dicha información la cual permitirá una adecuada
identificación y evaluación de la aptitud de la tierra. Mediante este análisis nos será
posible llevar adelante procesos de cartografía y modelación de la zona de estudio
para determinar las tierras más aptas para la producción vitícola.
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1.2 Justificación
Las potencialidades productivas de un país, región o localidad específica estarán
sujetas a diferentes factores como ser las condiciones de mercado, la disponibilidad
de recursos, el conocimiento de los procesos productivos, la tecnología,
accesibilidad a fuentes de insumos y provisión a sus consumidores, etc. En un país
como Bolivia donde no se puede contar con tecnología de punta por diferentes
factores, al igual que los últimos conocimientos expertos para una producción
eficiente; el manejo adecuado y optimizado de sus recursos naturales tendrán una
relevancia muy alta para determinar sus posibilidades y capacidades productivas.
Dentro de las potencialidades de desarrollo identificadas a nivel nacional, la
producción de uva de mesa, vinos y singanis se encuentra entre los cinco principales
sectores productivos. Por tal motivo la gobernación del Departamento de Tarija
considera el cultivo de la uva como uno de sus principales potenciales productivos,
tanto a corto, mediano y largo plazo. Como indica su Plan Departamental de
Ordenamiento Territorial 2005 - 2025: “Sin lugar a dudas, un potencial distintivo e
importante se encuentra en el cultivo de la vid muy ligado a la producción de uva
de mesa y a su transformación en vinos y singanis de calidad que tienen una
aceptación creciente en el mercado local y nacional y oportunidades de una
mayor inserción en mercados externos. Existen aproximadamente 8.000 has. aptas
para el desarrollo intensivo de este cultivo, de las cuales actualmente sólo se
aprovechan unas 2.000 has. Estas tierras con potencial para la vid, se localizan
principalmente en los valles y terrazas aluviales circundantes a la ciudad de Tarija (El
Valle de Concepción, Calamuchita y Santa Ana)”(Prefectura de Tarija, 2004).
Mediante el análisis espacial de las características de la tierra y apoyándose en la
caracterización de las variables climáticas del territorio, se podrá evaluar la zona de
estudio a partir de su Aptitud, como indica la guía de la FAO.
El aplicar las nuevas metodologías de análisis espacial como ser pedométrics o
geomorfometría nos permitirá una adecuada predicción espacial de los diferentes
variables edafológicas para llevar adelante el proceso de evaluación e
identificación. El contar con un mapa de zonas de aptitud para la producción de
uva permitirá a los diferentes productores planificar adecuadamente la
implementación de nuevas plantaciones, la ampliación de los actuales y la
aplicación de medidas correctivas para el caso de deficiencias nutricionales
identificadas en el mapa de aptitud obtenido.
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1.3 Planteamiento del problema de investigación
La información espacial con la que se cuenta a nivel departamental permite
identificar de manera muy general las características del territorio para llevar
adelante la planificación de la producción agrícola. Es importante tener en cuenta
que la mayoría de los productores cuentan con predios de pequeños a medianos
los cuales muchas veces no superan las cinco hectáreas. Por tal motivo
consideramos que la falta de detalle espacial de las características territoriales
representan una problemática que afecta a los diferentes sectores productivos. Al
no contar con información detallada de las características espaciales, no se pueden
llevar adelante procesos de planificación adecuados para la implementación,
ampliación y/o mejora de los cultivos existentes o potenciales.
En el caso particular de la vitivinicultura, las tierras del Valle Central de Tarija se
encuentran en muchos casos subutilizados (únicamente se cultivan 2000 hectáreas
de uva, equivalente al 66% de la superficie cultivada a nivel nacional), pues aunque
se reconoce la alta aptitud de la zona del Valle Central para la producción de uva,
las instituciones públicas y privadas involucradas en el sector no cuentan con
información detallada para desarrollar la producción de manera óptima y
diferenciada para las variedades más importantes de uva a partir de la aptitud del
territorio.
La cuantificación de la superficie actual utilizada en la producción vitícola deriva de
una zonificación realizada de manera general que incluye otros cultivos frutícolas. El
Atlas de Potencialidades Productivas del Estado Plurinacional de Bolivia – Tarija
(2009) indica que la superficie potencial del departamento de Tarija para
actividades de producción de uvas, durazneros y manzanos es de 16,997 hectáreas.
Dicha zonificación se realizó cruzando la información general de suelos y los
requerimientos generales de los cultivos frutícolas. La zonificación propuesta será
específica para el cultivo de la vid a partir de sus requerimientos edafoclimáticos lo
que optimizará los resultados para la planificación vitícola.
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Valle Central de Tarija”
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2 OBJETIVOS
2.1 Objetivo General:
2.2 Objetivos Específicos:
Evaluar la aptitud de las tierras para la producción de uva en el Valle Central de
Tarija a partir de modelos de predicción espacial continuos y cuantitativos.
Generar mapas cuantitativos de las propiedades edáficas principales para
el cultivo de la vid a través de la cartografía digital de suelos y mapas
climatológicos existentes.
Diseñar e implementar un modelo de evaluación de la aptitud de uso de las
tierras para la vid de carácter cuantitativo y continuo.
Identificar las zonas del Valle Central de Tarija con mayor aptitud para la
producción de vid.
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3 MARCO TEÓRICO
3.1 Cadena productiva de la uva – vino y singanis
De acuerdo al Estudio elaborado por Akihiro Tsumakoto en 2005 sobre la
Cadena Productiva de Uvas, Vinos y Singanis, la información básica sobre la producción de
uvas en los Departamentos de Tarija y Chuquisaca, se puede resumir de la siguiente manera:
· Los Departamentos de Tarija y Chuquisaca pueden producir uvas de buena calidad, tanto
en sabor como en fragancia, ya que se encuentran en tierras altas (de 1.600 a 2.850
m.s.n.m.), en comparación a otras regiones productoras de uvas en el mundo. Sin embargo,
en el caso de los pequeños agricultores, la calidad de sus uvas no es uniforme ni estable,
debido a problemas técnicos y de control.
· La superficie cultivada para la producción vitícola del Departamento de Tarija es de
aproximadamente 2.000 hectáreas (un 66% del total nacional), mientras que en el
Departamento de Chuquisaca es de 400 hectáreas (13% del total nacional), ocupando entre
estos dos departamentos un poco menos del 80% del total de la superficie cultivada a nivel
nacional. Por otra parte, la producción vitícola del Departamento de Tarija es de 15.600
toneladas (74% del total nacional), mientras que la del Departamento de Chuquisaca es de
2.300 toneladas (11% del total nacional). El rendimiento por hectárea de uvas en el
Departamento de Tarija es de 7.280 Kg/ha, pudiendo decir que es un poco más alto que el
promedio nacional (la productividad por unidad de espacio cultivado es más del doble que
en caso del Departamento de Potosí), sin embargo, es notoriamente más bajo en relación a
otros países productores de uvas. En el caso del Departamento de Tarija, durante el período
2001 – 2002 se ha perdido aproximadamente el 39% de la producción vitícola del total
departamental, debido a enfermedades y condiciones climáticas (granizo) adversas.
· El 80% de la producción de uvas del Departamento de Tarija corresponde a la variedad
Moscatel.
· En el Departamento de Tarija, se estima en 25 millones de dólares americanos, la inversión
total acumulada para la producción vitícola.
3.2 Cultivo de la vid
La viticultura representa una actividad productiva a nivel mundial con
características específicas para cada continente, región, país y microrregión.
La bibliografía encontrada es muy variada, en el caso nacional no se cuenta con
datos ni textos específicos para la producción vitícola. Por tal motivo se tomaron en
cuenta datos de bibliografía chilena, país líder en la región en la producción de uva
de mesa y de vinos de muy alta calidad. La firma Agriquem S.L. dedicada a la
producción de soluciones para la fertirrigación de uva indica en su Manual de
Fertirrigación:
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“Zonificación de tierras potenciales para la producción vitícola a través de modelos de predicción cuantitativa en el
Valle Central de Tarija”
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La Uva de mesa es un cultivo perenne de hoja caduca que entra en letargo o
receso a fines de verano, comienzo de otoño, para brotar en primavera
nuevamente comenzando un nuevo período de producción.
En cuanto al tipo de yemas, ésta contiene las del tipo compuestas, que son varias
yemas juntas bajo un sistema de escamas protectoras. Dentro de este sistema se
pueden observar yemas vegetativas y mixtas (inflorescencia y brote vegetativo).
La fructificación se visualiza sobre brotes de la misma temporada, es decir, en
madera que tiene menos de un año. La vid contiene inflorescencias racimosas del
tipo panícula, con flores autocompatibles (el polen de una variedad es capaz de
fecundizar sus propios óvulos) y autopolinizantes. Estas flores dan origen a un fruto
simple que proviene de flores unipistiladas, cuyo ovario puede ser compuesto con
uno o más carpelos.
3.2.1 Fisiología del cultivo
Fenología del frutal.
Las necesidades nutricionales de cualquier cultivo son determinadas por la cantidad
total de nutrientes que precisa extraer la planta durante todo su desarrollo
fisiológico. Ahora bien, esta extracción no es constante, sino que difiere de acuerdo
a su estado de desarrollo o fenología, por lo tanto identificar cuales son los estados
fenológicos y su demanda van a determinar la mejor estrategia de nutrición y
fertilización conjuntamente.
A. Inicio de brotación hasta floración.
Brotación: este periodo en términos de nutrición depende exclusivamente de las
reservas de la temporada anterior, que para el caso de Nitrógeno su forma de
reserva corresponde al aminoácido arginina, en general una buena nutrición en
post cosecha permite al árbol lograr una excelente brotación.
Floración: el momento de este periodo depende del cultivar y zona geográfica
donde se encuentre, en general este estado es consecuencia directa de
características intrínsecas de la variedad, además de características climáticas
como horas frío, por otro lado su nutrición es consecuencia directa del estado
anterior.
B. Fin de floración a Pinta.
Cuaja: Corresponde a la transformación de flor a fruto.
Desarrollo y crecimiento de bayas:
Fase 1.- Crecimiento bastante acelerado en base a multiplicación celular.
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Fase 2.- Periodo muy corto en variedades precoces, y de una duración de hasta un
mes en variedades tardías. En esta etapa se detiene el crecimiento y elongación
celular, y la baya concentra su energía en el desarrollo del embrión.
C. Pinta a Cosecha.
En esta etapa comienza la tercera fase de desarrollo de las bayas, además de la
degradación del color verde (pigmentos clorofílicos) y aparición de los colores
característicos de cada variedad (pigmentos antociánicos) a esta etapa se le
denomina envero.
Fase 3.- Se retoma un crecimiento bastante rápido, y este depende en gran parte
de la elongación celular a diferencia de la fase 1.
Finalmente el tamaño de la baya depende de la variedad, Factores
climáticos, disponibilidad de agua y nutrientes, practicas de cultivo y carga de fruta
al racimo.
Factores climáticos: La acción conjunta de luz y temperatura van a favorecer el
crecimiento de las bayas. Así temperaturas sobre los 30° C. produce un cierre
estomático, provocando un deterioro en el flujo de nutrientes y afectando el
tamaño de la baya.
Una buena disponibilidad de agua y nutrientes, por sobre todo en las fases 1 y 3 de
desarrollo de bayas (multiplicación y elongación celular), van a favorecer el
rendimiento y calidad de racimos.
Cuando las bayas comienzan a madurar se tornan en un importante sumidero de
materia seca, como azucares, y aquí el potasio como transportador de azucares,
desde la hoja hacia el fruto, toma una importancia muy relevante.
Por otro lado, un balance entre macro y micro nutrientes en la planta disminuye la
incidencia de desordenes fisiológicos como fiebre de primavera, y palo negro, entre
otros. Obteniéndose como resultado mayor numero de racimos exportables.
D. Cosecha a inicio de caída de hojas.
Esta etapa cierra el ciclo y tiene una importancia muy especial, ya que la respuesta
al primer crecimiento de la siguiente temporada depende del estado nutricional del
árbol y este depende de la nutrición de post cosecha (antes del receso invernal).
Para esto la fertilización debe realizarse una vez cosechada la fruta y antes de la
caída de hojas, periodo en cual las hojas aun permiten la incorporación de agua y
nutrientes hacia órganos de reserva tales como raíces, tronco y brazos.
La incorporación de los nutrientes debe ser balanceada y con el objetivo de
reponer lo extraído tanto por la fruta cosechada, raleada y estructuras de podas,
por lo tanto la fertilización debe contemplar macro y micro nutrientes.
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3.3 Potencial productivo
Los factores determinantes para la producción vitícola son diversos. Entre los
principales se encuentra la ubicación del predio, el suelo, el clima, las variedades de
uva y el manejo del productor. Todos estos factores determinarán el potencial
productivo de una región.
Aún cuando la zona del Valle Central de Tarija representa la tradicional y principal
zona a nivel nacional de producción vitícola, existen diferentes factores que no han
sido explotados a su mayor nivel para aprovechar el mayor potencial productivo
para la uva.
Los rendimientos nacionales se encuentran muy por debajo de las medias regionales
y mundiales. Mientras en Tarija e tiene un rendimiento promedio de 7.28 Tn/Ha/año,
en países circundantes como Chile, el rendimiento promedio es de 25 a 30
Tn/Ha/año yPerú cuenta con un rendimiento promedio de 14.1 Tn/Ha/año
(Agriquem SL, 2005). A nivel mundial encontramos rendimientos elevados debido al
avance técnico y tecnológico utilizado en la producción vitícola, siendo un caso
excepcional el de Japón, cuyo rendimiento promedio es de 111 Tn/Ha/ año (FAO,
2006).
3.4 Aptitud del territorio
Según Smith (2002) la calidad del vino se determina principalmente a partir de la
calidad de las uvas. Esta calidad está determinada por el medio ambiente y las
condiciones de crecimiento, definido por los franceses como “Terroir”.
En un sentido amplio el significado de Terroir incluye la combinación de la locación
del viñedo, el suelo, el clima y otros factores medioambientales, al igual que la
selección de las variedades de uva, las prácticas culturales y las estratégicas o
filosofías de los productores – como las características naturales de los humanos. La
locación o referencia espacial es importante para muchos de estos factores. Los
resultados productivos están determinados por los efectos medioambientes, y por el
análisis, decisiones y acciones del productor.
Los viticultores toman ventaja de los factores naturales como los suelos, clima,
drenaje y aspecto, a través de la selección de sitios aptos para variedades
particulares de uva. Ellos controlan o manipulan otros factores a través de
procedimientos de manejo.
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3.5 Valle central del departamento de Tarija
El Plan Departamental de Ordenamiento Territorial de Tarija 2005 -2025, elaborado
por la Gobernación del Departamento en colaboración con el Ministerio de
Desarrollo Sostenible describen al Valle Central como:
Se caracteriza principalmente por ser la unidad territorial más poblada y de mayor
densidad del departamento ya que en esta se encuentra la ciudad de Tarija,
capital del departamento, donde se concentra la mayor parte de su población.
Además, la unidad presenta una tasa de crecimiento poblacional relativamente
alta (2.12%).
El aspecto distintivo de esta unidad territorial, es que en ella se encuentra el centro
primario o más importante del departamento, la ciudad de Tarija, que se constituye
en el principal mercado, centro político administrativo y proveedor de servicios
sociales y básicos. Además, de contar con tres centros terciarios: San Lorenzo,
Concepción y Padcaya y otros centros menores funcionales: San Andrés y La
Mamora.
Es una de las unidades territoriales con mayor potencial agrícola, cuenta con
aproximadamente 40.500 ha. aptas para la agricultura lo que representa un 26% del
total de superficie con potencial agrícola del departamento. Sus tierras son aptas
principalmente para el desarrollo de sistemas de producción intensivos en los
cultivos de hortalizas y frutales, la vid, la lechería y forrajes, estando muy ligadas a la
agroindustria.
Además, la unidad tiene potencialidades para el turismo (paleontológico,
agroturismo y turismo vacacional) y el desarrollo de servicios cada vez más
especializados en los sectores de educación, salud y transportes.
FIGURA 1: Valle Central de Tarija
Fuente: PDOT TARIJA 2005 – 2025
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Valle Central de Tarija”
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3.6 Variables edafoclimáticas de la zona de estudio
El Proyecto Zonisig recopiló y sistematizó información edáfica y climática de todo el
departamento de Tarija. Para el presente análisis se utilizarán las siguientes variables
edafoclimáticas:
pH
Textura
% de Materia Orgánica
Profundidad del suelo
Contenido de Nitrógeno
Contenido de P2O5
Contenido de K2O
Conductividad Eléctrica (CE)
Precipitación Media anual
Temperatura Media anual
Horas frío acumuladas
Las variables fueron modeladas de manera predictiva a partir de metodológicas de
geomorfometría. Los resultados obtenidos se presentan en el Anexo 1 – Mapas
Temáticos utilizados en el Modelo de evaluación de aptitud para la producción de
vid.
3.7 Requerimientos edafoclimáticos del cultivo de la vid
Se han obtenido rangos de valores para las diferentes variables edafoclimáticas
analizadas, a partir de la revisión bibliográfica de diferentes autores y para diferentes
áreas productivas.
Se han tomado en cuenta aquellas que provienen de información
nacional o de zonas geográficas que presentan condiciones similares a las del Valle
Central de Tarija. Estos datos se presentan resumidos en la siguiente tabla:
-
“Zonificación de tierras potenciales para la producción vitícola a través de modelos de predicción cuantitativa en el
Valle Central de Tarija”
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TABLA 1: Requerimientos edafoclimáticos del cultivo de la vid
VARIABLE RANGO ÓPTIMO ESPECIFICACIONES
Ph 5.6 - 7.7
Textura Arcillo Arenosos, Franco
arcillosos y Francos
Se requieren suelos sueltos,
ligeros y profundos
% de Materia
Orgánica > 2%
Profundidad del Suelo > 75 cm de profundidad
Contenido de
Nitrógeno 95 – 130 Kg/Ha
Necesidad de nutrientes
en el suelo por Hectárea
Contenido de P2O5
35 – 50 Kg/Ha
Necesidad de nutrientes
en el suelo por hectárea
Contenido de K2O
125 – 165 Kg/Ha
Necesidad de nutrientes
en el suelo por hectárea
Conductividad
Eléctrica 3º C y < 7ºC
Fuente: Elaboración propia a partir de datos recopilados de diferentes autores
(véase bibliografía)
3.8 Requerimientos del relieve y paisaje
Los estudios realizados por Deloire et all (2005) y Jones et all (2004)indican que las
mejores condiciones para la producción vitícola se presentan en pendientes poco
inclinadas, pero no completamente llanas para evitar problemas de
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“Zonificación de tierras potenciales para la producción vitícola a través de modelos de predicción cuantitativa en el
Valle Central de Tarija”
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encharcamiento o mal drenaje. Este rango se encuentra entre los 5 y 15% de
pendiente.
La calidad de la fruta producida estará en función a su dulzura, pues el contenido
de azúcares determinará el potencial para la producción de alcoholes tanto para el
vino como para el singani. La cantidad de fructosa producida está en relación
directa con la iluminación solar recibida.
Esta cantidad de luz solar recibida estará en función a la orientación de las parcelas.
Esta orientación se puede extraer de los valores de Aspecto provenientes del
modelo de elevación digital.
Los valores del mapa de aspecto se expresan en grados acimutales, es decir la
dirección nororientada de la superficie. En el hemisferio sur las orientaciones más
adecuadas para recibir la mayor cantidad de insolación son: Noreste, Este, Oeste y
Sudoeste.
3.9 Modelos de predicción
Los modelos de predicción actúales derivan del incremento en la capacidad
tecnológica computacional la cual ha ido afectando el desarrollo de las
herramientas en diferentes campos de investigación. La ciencia del suelo ha
aprovechado este desarrollo tecnológico permitiendo aprovechar las bases de
datos edáficos con los que se cuentan a nivel regional nacional continental y
también mundial. El incremento en potencia de las herramientas de los Sistemas de
Información Geográfica (SIG), GPS, sensores remotos y próximos y fuentes de datos
como los provistos por los modelos de elevación digital (DEMs), permiten nuevas vías
de avanzar y desarrollarse.
Esta información ha podido ser aprovechada mediante técnicas geoestadísticas y
de modelamiento espacial para poder presentar modelos continuos de la superficie
en cuanto a variables edáficas del territorio, permitiendo una mejor comprensión y
utilización de los datos (McBratney, et al, 2003).
El diseño de estos modelos de predicción se basa inicialmente en la comprensión de
que las diferentes variables que determinan la formación del suelo están
interrelacionadas y su comportamiento nos permite predecir el comportamiento de
otras variables aplicando técnicas como la geomorfometria y geoestadística. La
fórmula propuesta por Jenny (1941) incluye los diferentes factores formadores del
suelo:
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“Zonificación de tierras potenciales para la producción vitícola a través de modelos de predicción cuantitativa en el
Valle Central de Tarija”
- 13 -
S = f(c,o,r,p,t,..)
Donde:
S = suelo que es función de:
c = clima
o = organismos
r = relieve
p = material parental
t = tiempo
3.9.1 Información edáfica cuantitativa
Las técnicas de modelamiento espacial nos permitirán contar con información
edáfica cuantitativa la cual será aplicada en el modelo de evaluación de aptitud.
Como se indicó anteriormente, las nuevas técnicas desarrolladas en la ciencia del
suelo permiten obtener modelos de predicción de las diferentes variables edáficas
de manera cuantitativa y contínua aplicando análisis estadísticos y parámetros de la
superficie.
3.10 Geomorfometría
Según Vargas (2010) la geomorfometría: “Es la ciencia del análisis cuantitativo de la
superficie terrestre. Es un enfoque moderno analítico-cartográfico para representar
la topografía de la superficie de la tierra descubierta a través de la manipulación
computarizada de la altura o elevación.
La Geomorfometría es un campo interdisciplinario que evoluciono a partir de las
Matemáticas, las Ciencias de la Tierra, y recientemente de las ciencias de la
computación.
La operación fundamental en Geomorfometría es la extracción de parámetros y
objetos a partir del DEM. Estos modelos de la superficie de la tierra, son los insumos
principales para el análisis morfométrico”.
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“Zonificación de tierras potenciales para la producción vitícola a través de modelos de predicción cuantitativa en el
Valle Central de Tarija”
- 14 -
Los parámetros extraidos a partir del DEM son aplicados en el modelamiento
espacial contínuo a partir de técnicas de regresión como ser el Krigin. Esta
metodología permite realizar predicciones de distribución espacial de diferentes
varirables edáficas.
3.11 Evaluación de la aptitud del territorio
La evaluación de la aptitud del territorio para determinada actividad productiva
dependerá de un balance entre la oferta realizada por el territorio y la demanda
requerida por la actividad específica (cultivo de la vid en este caso). Esta técnica
ha sido muy desarrollada a nivel mundial aplicándose principalmente en la
agricultura de precisión (Deloire et al, 2005).
Figura 2.- Sistema de Soporte de Decisión Espacial (SDSS por sus siglas en inglés) para la
selección de ubicación (y administración) de viñedos.
Fuente: Smith (2002).
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“Zonificación de tierras potenciales para la producción vitícola a través de modelos de predicción cuantitativa en el
Valle Central de Tarija”
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4 MARCO METODOLÓGICO
4.1 Ubicación del área de estudio
Se realizó la evaluación de la zona denominada Valle Central de Tarija. Para
fines prácticos y de utilidad de los resultados obtenidos se definieron los límites del
área de estudio a partir de los límites políticos municipales.
La zonificación de las tierras potenciales para el cultivo de la vid se realizó
para los municipios de San Lorenzo, Tarija y Uriondo, ubicados en la parte central y
noroeste del departamento.
Sus coordenadas geográficas (latlon) son:
20º 55´ 38.56” y 21º 51´ 54.32” latitud sur
65º 00´ 36.00” y 64º 19´ 47.84” longitud oeste
Tiene una superficie de 4902.89 km2 o su equivalente a 490,289 Ha.
Figura 3: Área de estudio, municipios de San Lorenzo, Tarija y Uriondo.
Fuente: Elaboración propia
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“Zonificación de tierras potenciales para la producción vitícola a través de modelos de predicción cuantitativa en el
Valle Central de Tarija”
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4.2 Materiales
Se utilizaron los siguientes datos:
o Base de datos ZONISIG (Proyecto de Zonificación Agroecológica y
establecimiento de una base de datos y Red de Sistema de Información
Geográfica en Bolivia)
o Imágenes Landsat TM – 2009.
o Mapas temáticos de SITAP (2009)
o Imágenes ASTER – DEM: Modelo de elevación Digital de la zona de estudio
o Información de requerimientos edafoclimáticos del cultivo de la vid de
diferentes y numerosas fuentes
o Información bibliográfica referente a la zonificación y modelamiento de
aptitud agrícola.
La información proveniente del Modelo de Elevación Digital y las imágenes
satelitales fueron procesados a través del Software ILWIS 3.3.
La información edáfica provista por la base de datos del proyecto ZONISIG fue
analizada mediante el software R y el complemento estadístico X – LSTAT para
Microsoft Excel.
La evaluación de aptitud y posterior zonificación fue realizada mediante un
modelo de evaluación realizado en el software ILWIS 3.3.
Se revisaron diferentes datos e información proveniente de:
o Gobernación de Tarija: Plan Departamental de Ordenamiento Territorial 2005
– 2025
o CLAS – UMSS: Información bibliográfica diversa sobre el estudio
4.3 Metodología
Se realizó una evaluación entre la oferta de parámetros edafoclimáticos ofrecidos
por la zona de estudio y la demanda de los mismos por parte del cultivo de la vid.
Las características del territorio presentaron diferentes valores para las variables
analizadas. Estos valores se reclasificaron en diferentes rangos definidos a partir de
los requerimientos de la vid. Aquellas zonas que se ubicaron entre los rangos óptimos
del cultivo se identificaron como las zonas de mayor aptitud para la producción
vitícola.
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“Zonificación de tierras potenciales para la producción vitícola a través de modelos de predicción cuantitativa en el
Valle Central de Tarija”
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4.3.1 Generación de mapas temáticos de características edafoclimáticas del
territorio
Se procedió a obtener los diferentes mapas temáticos que se utilizaron en el modelo
de evaluación de aptitud. Para ello se realizaron los siguientes procedimientos:
4.3.1.1 Procesamiento del DEM
El modelo de elevación digital fue procesado siguiendo los pasos descritos por
Vargas (2010) para obtención de sus parámetros.
Para este proceso se utilizó el software ILWIS 3.3. y el script TP-morfometrics, el cual
extrae los parámetros mediante fórmulas explicadas por Shary et al (2002).
Se generaron los siguientes mapas:
TABLA 2: Mapas derivados a partir del procesamiento del DEM
MAPA DESCRIPCIÓN
DEM_PROC DEM procesado
SLOPE Mapa de pendientes en
porcentaje
ASPECT Dirección acimutal de la superficie
en grados
PLANC Curvatura planar derivada del
DEM
PROFC Perfil de la curvatura derivada del
DEM
MEANC Curvatura promedio derivada del
DEM
SOLIN Insolación solar derivada del DEM
Fuente: Vargas (2010)
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“Zonificación de tierras potenciales para la producción vitícola a través de modelos de predicción cuantitativa en el
Valle Central de Tarija”
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Se utilizaron las bandas 5, 6 y 7 de la imagen Landsat –TM 7 del año 2009 de la zona
de estudio. Este grupo de bandas fue seleccionado a partir de la obtención del
Factor de Índice Óptimo, el cual se obtiene a partir de las matrices de varianza-
covarianza y correlación de todas las bandas de la imagen. Este factor selecciona
aquellas bandas que presentan mayor variabilidad, brindando mayor cantidad de
información al análisis.
Estas tres bandas de la imagen Landsat, los parámetros extraídos del DEM y mapas
temáticos previos provenientes del proyecto ZONISIG, fueron utilizados para obtener
los mapas predictores, según el proceso seguido por Araujo (2009).
Los predictores obtenidos fueron utilizados para la generación de los Componentes
Principales los cuales permitieron realizar la predicción espacial de las variables que
no presentaron una distribución normal.
4.3.1.2 Análisis espacial y estadístico de las muestras
Los valores de las variables edáficas fueron extraídos de la base de datos del
Proyecto ZONISIG, la cual cuenta con cuatrocientas noventa calicatas en la zona
de estudio las cuales fueron realizadas en diferentes momentos y con metodologías
diferentes. El proyecto ZONISIG se encargó de sistematizar toda la información
disponible del departamento.
Para la evaluación se utilizaron los valores de:
Conductividad Eléctrica (ds/m)
Profundidad del Horizonte hasta la roca madre (cm)
Textura
pH
Porcentaje de Materia Orgánica (%)
Nitrógeno Total (g/kg)
Fósforo (mg/kg)
Potasio intercambiable (cmol/kg)
Se procedió a realizar el análisis espacial y estadístico de las variables.
Para ello se procedió a realizar el análisis de patrones de los datos analizados
utilizando el software ILWIS 3.3.
El análisis estadístico se realizó utilizando la extensión XLSTAT del programa Microsoft
Excel 2007.
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“Zonificación de tierras potenciales para la producción vitícola a través de modelos de predicción cuantitativa en el
Valle Central de Tarija”
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Aquellas variables que presentaron inicialmente una distribución no normal, fueron
procesadas para lograr una distribución normal mediante métodos matemáticos
(inversa, exponencial y logaritmo natural).
4.3.1.3 Predicción de los valores y generación de mapas temáticos edáficos
cuantitativos y continuos
A partir del análisis espacial y estadístico de los datos se seleccionó los métodos de
predicción para las diferentes variables.
Las variables de CE, profundidad, textura, pH, % de materia orgánica, Fósforo y
Potasio intercambiable presentaron una distribución no normal aún aplicando
métodos de normalización de datos.
En este caso se procedió a realizar métodos de interpolación “manual” provistos por
el software ILWIS 3.3.: Moving Average, Trend Surface y Moving Suface.
Para ello se genero un script para automatizar la generación de 48 mapas diferentes
con variaciones en los valores de función de peso (Distancia inversa, Decremento
linear) y exponente de peso (0.5, 1.0, 1.5, 2.0).
Los mapas resultantes fueron evaluados mediante la prueba de Bondad de ajuste,
la cual evalúa la correlación entre los valores reales y los valores predichos por los
métodos de interpolación. Los mapas que obtuvieron el mayor valor de correlación
fueron los utilizados en el modelo de evaluación de aptitud.
Para la variable de Nitrógeno total se logró una distribución normal aplicando el
logaritmo neperiano a los valores iniciales.
Con estos valores normalizados se procedió a realizar la predicción mediante la
utilización de la función de Kriging de regresión. Esta predicción fue posible
mediante el análisis de distribución del variograma de los datos, análisis que provee
la información necesaria para realizar la interpolación (nugget, sill, range).
El mapa resultante fue transformado a sus valores originales aplicando la función
matemática inversa a la del logaritmo natural (exponencial).
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“Zonificación de tierras potenciales para la producción vitícola a través de modelos de predicción cuantitativa en el
Valle Central de Tarija”
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4.3.1.4 Mapas climáticos y de paisaje
El modelo de evaluación de la aptitud incluye los siguientes mapas climáticos:
Precipitación acumulada anual, Temperatura promedio, y Horas Frío acumuladas. Se
contaba con el primer mapa proveniente de la base de datos del proyecto
ZONISIG. El mapa de temperaturas promedio se obtuvo a partir de la interpolación
de los valores provenientes de las estaciones meteorológicas del Servicio Nacional
de Meteorología e Hidrología (SENAMHI) del área de estudio. La interpolación se
realizó aplicando los diversos métodos utilizados en las variables edáficas e
igualmente se evaluó los resultados mediante la técnica de Bondad de Ajuste.
Los valores de temperatura promedio mensual se utilizaron para generar el mapa de
Horas Frío acumuladas, las cuales se obtuvieron aplicando el método de Mota,
descrito por Toledo (2005). Estos valores fueron interpolados para obtener el mapa
continuo. Al igual que el mapa de temperatura promedio se procedió a realizar la
evaluación de Bondad de Ajuste.
Se utilizaron igualmente los mapas de pendiente en porcentaje (SLOPE) y el de
Aspecto provenientes del procesamiento del DEM los cuales describen las
características de paisaje requeridas por el cultivo.
4.3.2 Diseño e implementación del modelo de evaluación de la aptitud de uso de
las tierras para la vid
Con los mapas generados se diseñó un modelo de evaluación el cual analizó los
requerimientos edafoclimáticos específicos del cultivo de la vid y la oferta
presentada por la zona de estudio.
Para realizar el análisis de las variables se procedió a estandarizar los valores
presentados (convertir a valores de 0 a 1). Esta estandarización se realizó mediante
el software ILWIS y la herramienta de evaluación espacial.
El modelo empleado se basa en el trabajo realizado por Robert (2002) e Itami et all
(2000)quienes realizaron anteriormente modelamiento de zonas para la aptitud
vitícola y fue modificado en parte por la evaluación realizada a la Cadena
productiva de uvas, vinos y singanis realizada por Tsukamoto en 2005, donde los
productores indican que las variables climáticas representan un factor muy
importante en la producción de uva en la región:
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“Zonificación de tierras potenciales para la producción vitícola a través de modelos de predicción cuantitativa en el
Valle Central de Tarija”
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Figura 4: Modelo de evaluación de la aptitud agrícola para la Vid
Fuente: Modificación de modelo de White R. (2003). Los valores inferiores corresponden al
peso y jerarquización dados a cada variable analizada.
4.3.3 Identificación de las zonas del Valle Central de Tarija con mayor aptitud para
la producción de vid.
El modelo de evaluación de aptitud produjo un mapa final estandarizado con
valores entre 0 y 1, el cuál fue reclasificado en el siguiente rango de valores y de
aptitud:
TABLA 3: Valores reclasificados en rangos de aptitud
Rango
Valores
Tipo de Aptitud Observaciones
> 0.90 MUY ALTA
APTITUD
Tierras que cumplen con más del 90% de los
requerimientos óptimos para el cultivo de la vid
0.75 – 0.90 ALTA APTITUD Tierras que cubren entre un 75 y un 90% los
requerimientos óptimos para el cultivo de la vid.
0.50 – 0.75 MEDIANA
APTITUD
Tierras que cubren entre 50 y 75% los
requerimientos óptimos para el cultivo de la vid
< 0.50 BAJA APTITUD Tierras que no cubren los requerimientos mínimos
para el cultivo de la vid
Fuente: Elaboración propia
APTITUD AGRÍCOLA PRODUCCIÓN
VITÍCOLA
SUELO
0.6
CE
0.07
pH
0.1
% MO
0.07
Textura
0.05
Profundidad
0.5
N
0.07
P
0.07
K
0.07
PAISAJE
0.1
PENDIENTE
0.85
ASPECTO
0.15
CLIMA
0.3
Tº PROM.
0.33
PP PROM
0.33
Horas Frío
0.33
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“Zonificación de tierras potenciales para la producción vitícola a través de modelos de predicción cuantitativa en el
Valle Central de Tarija”
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A continuación presentamos un esquema del proceso y metodología
realizados:
FIGURA 5: Esquema de proceso de evaluación de aptitud productiva de la vid en el valle
central de Tarija
Fuente: Elaboración propia en base al modelo de Araujo (2009)
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“Zonificación de tierras potenciales para la producción vitícola a través de modelos de predicción cuantitativa en el
Valle Central de Tarija”
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5 RESULTADOS Y DISCUSIÓN
5.1 Mapas edafoclimáticos generados
Las variables edáficas que no cumplían con una distribución normal (CE, textura, %MO, profundidad,
pH, Fósforo y Potasio) presentaron una mejor predicción de valores con el método Media Movible
(Moving Average), función de peso Distancia Inversa (Inverse Distance) y factor de peso de 2.
Los valores de correlación obtenidos en la prueba de Bondad de ajuste se presentan en el siguiente
cuadro:
CUADRO 1: Resultados de análisis de Bondad de Ajuste, mapas edáficos.
VARIABLE Valor de r2
Conductividad eléctrica 0.99888
Textura 1.00000
% de Materia orgánica 0.99947
Profundidad 0.99727
pH 0.99930
Fosforo 0.99658
Potasio 0.99960
Los valores predichos en los mapas resultantes fueron estandarizados a partir de los requerimientos
específicos del cultivo de la vid. Como resultado de la estandarización se obtuvieron mapas con
valores entre 0 y 1, siendo el valor de 1 el valor que representa cubrir óptimamente los
requerimientos de la uva.
A continuación presentamos los mapas estandarizados resultantes de las variables edáficas:
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“Zonificación de tierras potenciales para la producción vitícola a través de modelos de predicción cuantitativa en el
Valle Central de Tarija”
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“Zonificación de tierras potenciales para la producción vitícola a través de modelos de predicción cuantitativa en el
Valle Central de Tarija”
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FIGURA 6: MAPA ESTANDARIZADO DE VALORES DE CONDUCTIVIDAD ELÉCTRICA
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“Zonificación de tierras potenciales para la producción vitícola a través de modelos de predicción cuantitativa en el
Valle Central de Tarija”
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“Zonificación de tierras potenciales para la producción vitícola a través de modelos de predicción cuantitativa en el
Valle Central de Tarija”
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FIGURA 7: MAPA ESTANDARIZADO DE VALORES DE TEXTURA
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“Zonificación de tierras potenciales para la producción vitícola a través de modelos de predicción cuantitativa en el
Valle Central de Tarija”
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“Zonificación de tierras potenciales para la producción vitícola a través de modelos de predicción cuantitativa en el
Valle Central de Tarija”
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FIGURA 8: MAPA ESTANDARIZADO DE VALORES DE % DE MATERIA ORGÁNICA
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“Zonificación de tierras potenciales para la producción vitícola a través de modelos de predicción cuantitativa en el
Valle Central de Tarija”
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“Zonificación de tierras potenciales para la producción vitícola a través de modelos de predicción cuantitativa en el
Valle Central de Tarija”
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FIGURA 9: MAPA ESTANDARIZADO DE VALORES DE PROFUNDIDAD DEL SUELO
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“Zonificación de tierras potenciales para la producción vitícola a través de modelos de predicción cuantitativa en el
Valle Central de Tarija”
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“Zonificación de tierras potenciales para la producción vitícola a través de modelos de predicción cuantitativa en el
Valle Central de Tarija”
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FIGURA 10: MAPA ESTANDARIZADO DE VALORES DE Ph
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“Zonificación de tierras potenciales para la producción vitícola a través de modelos de predicción cuantitativa en el
Valle Central de Tarija”
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“Zonificación de tierras potenciales para la producción vitícola a través de modelos de predicción cuantitativa en el
Valle Central de Tarija”
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FIGURA 11: MAPA ESTANDARIZADO DE VALORES DE FÓSFORO
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“Zonificación de tierras potenciales para la producción vitícola a través de modelos de predicción cuantitativa en el
Valle Central de Tarija”
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“Zonificación de tierras potenciales para la producción vitícola a través de modelos de predicción cuantitativa en el
Valle Central de Tarija”
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FIGURA 12: MAPA ESTANDARIZADO DE VALORES DE POTASIO INTERCAMBIABLE
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“Zonificación de tierras potenciales para la producción vitícola a través de modelos de predicción cuantitativa en el
Valle Central de Tarija”
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El mapa de valores de Nitrógeno total fue obtenido mediante el Kriging de regresión,
cuyo valor fue estandarizado (Figura 13) para poder ser utilizado en el modelo de
evaluación.
El conjunto de mapas edáficos estandarizados fueron procesados mediante álgebra
de mapas en el Software ILWIS 3.3. generando un mapa estandarizado de variables
edáficas (Figura 14).
Los mapas estandarizados de las características del paisaje (pendiente y aspecto)
se presentan a continuación al igual que el mapa estandarizado de variables de
paisaje elaborado a partir de los dos anteriores.
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“Zonificación de tierras potenciales para la producción vitícola a través de modelos de predicción cuantitativa en el
Valle Central de Tarija”
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FIGURA 13: MAPA ESTANDARIZADO DE VALORES DE NITRÓGENO TOTAL
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“Zonificación de tierras potenciales para la producción vitícola a través de modelos de predicción cuantitativa en el
Valle Central de Tarija”
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“Zonificación de tierras potenciales para la producción vitícola a través de modelos de predicción cuantitativa en el
Valle Central de Tarija”
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FIGURA 14: MAPA ESTANDARIZADO DE VARIABLES EDÁFICAS
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“Zonificación de tierras potenciales para la producción vitícola a través de modelos de predicción cuantitativa en el
Valle Central de Tarija”
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“Zonificación de tierras potenciales para la producción vitícola a través de modelos de predicción cuantitativa en el
Valle Central de Tarija”
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FIGURA 15: MAPA ESTANDARIZADO DE VALORES DE PENDIENTE
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“Zonificación de tierras potenciales para la producción vitícola a través de modelos de predicción cuantitativa en el
Valle Central de Tarija”
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“Zonificación de tierras potenciales para la producción vitícola a través de modelos de predicción cuantitativa en el
Valle Central de Tarija”
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FIGURA 16: MAPA ESTANDARIZADO DE VALORES DE ASPECTO DE LA SUPERFICIE
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“Zonificación de tierras potenciales para la producción vitícola a través de modelos de predicción cuantitativa en el
Valle Central de Tarija”
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“Zonificación de tierras potenciales para la producción vitícola a través de modelos de predicción cuantitativa en el
Valle Central de Tarija”
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FIGURA 17: MAPA ESTANDARIZADO DE VARIABLES DE PAISAJE
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“Zonificación de tierras potenciales para la producción vitícola a través de modelos de predicción cuantitativa en el
Valle Central de Tarija”
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“Zonificación de tierras potenciales para la producción vitícola a través de modelos de predicción cuantitativa en el
Valle Central de Tarija”
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Los mapas climáticos obtenidos fueron igualmente estandarizados para poder ser
aplicados en el modelo de evaluación. A través del álgebra de mapas se obtuvo el
mapa estandarizado de variables climáticas (Figura 21).
FIGURA 18: MAPA ESTANDARIZADO DE VALORES DE PRECIPITACIÓN PLUVIAL PROMEDIO
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“Zonificación de tierras potenciales para la producción vitícola a través de modelos de predicción cuantitativa en el
Valle Central de Tarija”
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“Zonificación de tierras potenciales para la producción vitícola a través de modelos de predicción cuantitativa en el
Valle Central de Tarija”
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FIGURA 19: MAPA ESTANDARIZADO DE VALORES DE TEMPERATURA PROMEDIO
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“Zonificación de tierras potenciales para la producción vitícola a través de modelos de predicción cuantitativa en el
Valle Central de Tarija”
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“Zonificación de tierras potenciales para la producción vitícola a través de modelos de predicción cuantitativa en el
Valle Central de Tarija”
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FIGURA 20: MAPA ESTANDARIZADO DE VALORES DE HORAS FRÍO
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“Zonificación de tierras potenciales para la producción vitícola a través de modelos de predicción cuantitativa en el
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“Zonificación de tierras potenciales para la producción vitícola a través de modelos de predicción cuantitativa en el
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FIGURA 21: MAPA ESTANDARIZADO DE VARIABLES CLIMÁTICAS
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“Zonificación de tierras potenciales para la producción vitícola a través de modelos de predicción cuantitativa en el
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“Zonificación de tierras potenciales para la producción vitícola a través de modelos de predicción cuantitativa en el
Valle Central de Tarija”
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5.2 Mapa generado por el modelo de evaluación de aptitud
Los mapas estandarizados de variables edáficas, de paisaje y climáticas fueron
procesados mediante álgebra de mapas para obtener un mapa de aptitud del
territorio para la producción vitícola a partir del modelo desarrollado:
FIGURA 22: MAPA ESTANDARIZADO DE APTITUD DEL TERRITORIO PARA LA PRODUCCIÓN VITÍCOLA
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“Zonificación de tierras potenciales para la producción vitícola a través de modelos de predicción cuantitativa en el
Valle Central de Tarija”
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5.3 Mapa final de aptitud de productividad vitícola e identificación de zonas
con alta aptitud para la producción de uva
El mapa de aptitud estandarizado fue clasificado a partir del rango de valores del
Cuadro 3. A partir de ello se identifican espacialmente las zonas de mayor aptitud
para la producción de uva en el Valle Central de Tarija.
La zona de estudio fue clasificada y se obtuvieron los siguientes resultados en función
a la superficie:
TABLA 4: Resultados de la clasificación a partir de la aptitud del territorio para la
productividad vitícola
CLASE SUPERFICIE EN
HECTÁREAS
% DE LA ZONA DE
ESTUDIO
Muy Alta
Aptitud
18,331.38 3.74
Alta Aptitud 218,005.56 44.49
Mediana
Aptitud
249,881.49 50.99
Baja Aptitud 3,809.88 0.78
TOTAL 490,028.31 100.00
Igualmente se puede identificar que las tierras clasificadas como con muy alta
aptitud para la producción de uva se ubican principalmente en la zona oeste, sud
oeste y noroeste del área de estudio.
El mapa final de aptitud clasificada se presenta en la Figura 23.
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“Zonificación de tierras potenciales para la producción vitícola a través de modelos de predicción cuantitativa en el
Valle Central de Tarija”
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FIGURA 23: MAPA DE APTITUD DEL TERRITORIO PARA PRODUCCIÓN VITÍCOLA
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“Zonificación de tierras potenciales para la producción vitícola a través de modelos de predicción cuantitativa en el
Valle Central de Tarija”
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5.4 Discusión
El modelo de evaluación de la aptitud del territorio utilizado incluye las variables
representativas que influyen en la producción de uva.
Los requerimientos edáficos analizados a través del balance entre oferta del terreno
y demanda del cultivo fueron cartografiados a partir de la estandarización de los
valores presentados por el terreno según el rango de valores requeridos por la uva.
En el caso de la Conductividad eléctrica los valores estandarizados se encontraron
entre 0.41 y 0.96. La textura fue estandarizada dando el máximo valor a aquellas que
son las recomendadas para el cultivo y un valor de 0 para las que no lo eran. En el
caso de la materia orgánica los valores oscilaron entre 0.39 y 1, teniendo el valor de
1 aquellos pixeles que presentaron porcentajes mayores al 2% recomendado para la
vid.
Los valores estandarizados de la profundidad del terreno se ubicaron entre 0.39 y 1.
Los valores máximos se dieron a aquellas profundidades mayores a los 75
centímetros requeridos para una óptima productividad. Para el nitrógeno y el
fósforo, estos oscilaron entre 0 y 1, lo cual dependía del cumplimiento de los rangos
aceptables de nutrientes requeridos. En el caso del potasio se presentaron valores
entre 0 y 0.66 lo cuál indica que este elemento se encuentra en forma deficiente. El
potasio es esencial para la maduración de los frutos, por lo que el no cumplir con los
requisitos óptimos para la producción afectará la aptitud del territorio para la
producción de uva.
El mapa estandarizado de variables edáficas presentó valores entre 0.4544 y 0.9278
logrando superar el 90% de los requerimientos edáficos óptimos por parte del cultivo
en algunas áreas.
Es importante tener en cuenta que los datos procesados para la obtención de los
mapas edáficos, provenían del proyecto ZONISIG el cuál sistematizó la información
espacial del departamento de Tarija. Estos datos provenían de diferentes fuentes y
los métodos de obtención de los valores para las distintas variables son diferentes, al
igual que la fecha de obtención de los mismos.
La aplicación de la metodología de predicción a partir de componentes
geomorfométricos fue realizada a la variable Nitrógeno y no así a las otras pues estas
no presentaban una distribución normal. La alta variabilidad de los componentes del
suelo justifican esta distribución no normal.
Igualmente en algunos puntos de muestreo no se tomaron todos los datos o no se
contaba con información proveniente del laboratorio del suelo, incluyendo
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“Zonificación de tierras potenciales para la producción vitícola a través de modelos de predicción cuantitativa en el
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únicamente información respecto a profundidad y características físicas del punto
de muestreo.
Para las variables del paisaje, en ambos casos se presentaron valores entre 0 y 1, al
igual que el mapa resultante de variables de paisaje. Para este conjunto de
variables se lograron zonas que cumplían completamente con los requerimientos
óptimos de la vid.
Las variables climáticas presentaron diferentes comportamientos. La precipitación
pluvial promedio presentó valores estándar entre 0.40 y 1. La temperatura promedio
se ubicó entre valores de 0.22 y 1. Las horas frío oscilaron entre valores de 0.58 y 1.
El mapa estandarizado de variables climáticas presentó valores entre 0.56 y 0.98
representando que existen zonas con un cumplimiento muy alto (98%) de las
condiciones climáticas óptimas para la producción de uva.
El resultado estandarizado de aptitud del territorio para la productividad vitícola
presentó valores entre 0.3678 y 0.95278; lo que implica que se encontraron zonas que
cubrían más del 95% de los requerimientos óptimos para la producción del cultivo.
Los resultados obtenidos concuerdan con la información bibliográfica referente a la
zona, la cual identifica a la zona como la de mayor potencial para el cultivo de la
uva.
El contar con más de dieciocho mil hectáreas con una muy alta aptitud representa
una oportunidad de desarrollo claramente identificada por parte de la
gobernación. Igualmente se identificaron doscientas dieciocho mil hectáreas que
cubren entre un 75 y 90% los requerimientos óptimos del cultivo de la vid, lo cual
representan oportunidades de desarrollo para la zona en función de la capacidad
de mejora de la condiciones a partir de la inversión, prácticas culturas y utilización
de tecnología adecuada.
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6 CONCLUSIONES
A partir de los resultados obtenidos concluimos que:
Los métodos de predicción de características del terreno son aplicables a
variables edáficas específicas para la producción agrícola.
Las variables edáfoclimáticas obtenidas mediante los métodos de predicción
cubren los requerimientos óptimos para la producción de uva hasta en un
95%.
El Valle Central de Tarija presenta un potencial productivo muy alto para el
cultivo de la uva, pues cuenta con un 3.74 % de tierras con una muy alta
aptitud y un 44.49% de tierras con alta aptitud para el cultivo.
La evaluación de la aptitud del territorio se puede aplicar a cultivos
específicos a partir de la definición de sus requerimientos y la oferta
presentada por parte del territorio.
El potencial identificado por la Gobernación del Departamento de Tarija y el
análisis realizado por la Cadena de Uvas, Vinos y Singanis, se confirma a partir
de los resultados obtenidos.
La evaluación de la aptitud de productividad representa una herramienta
adecuada para procesos de planificación territorial pues aprovecha las
características ofrecidas por el territorio de manera óptima en cultivos cuyos
requerimientos se ubiquen dentro de dicha oferta, lo que asegura una
adecuada implementación del cultivo y alta productividad del mismo.
La productividad agrícola depende de diversos factores, dentro de los cuales
las variables edafoclimáticas representan un componente primordial. Aún
cuando la zona de estudio cuenta con áreas de una muy alta aptitud para la
producción de uva, se cuenta con rendimientos muy inferiores en relación a
otros países, lo cuál puede explicarse por las técnicas agrícolas inadecuadas
aplicadas por los productores, el material genético con el que se cuenta, la
tecnología empleada, procesamiento postcosecha y capacidad
organizacional del sector vitícola tarijeño.
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7 RECOMENDACIONES
Se recomienda:
Aun cuando en el mapa de aptitud no se han obtenido áreas con valores
estandarizados iguales a 1, esto no implica que aquellas zonas identificadas
como con una muy alta aptitud y alta aptitud, no puedan llevar adelante
medidas correctivas o aplicación de tecnologías para optimizar las
características edafoclimáticas para la producción de uva.
El área de estudio fue definida a partir de la división política del
departamento (división municipal). Para optimizar la identificación de zonas
con alta aptitud productiva se puede replicar la evaluación en la parte
central y oeste de la zona de estudio, pues en esta área se identificaron los
valores más altos de aptitud FAO(Alimentación, 2009).
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ANEXO
Resultados del Análisis Exploratorio de Datos – Pruebas de normalidad variables edáficas
XLSTAT 2008.7.03 - Pruebas de normalidad - el 05/12/2010 a 23:52:40
Datos: Libro = Libro1 / Hoja = Hoja1 / Rango = Hoja1!$C$3:$C$257 / 254 filas y 1 columna
Nivel de significación (%): 5
Estadísticas descriptivas:
Variable ObservacionesObs. con datos perdidosObs. sin datos perdidosMínimo Máximo Media Desviación típica
CE 254 0 254 0.000 17.250 0.811 1.633
Prueba de Shapiro-Wilk (CE):
W 0.421
p-valor < 0.0001
alfa 0.05
Interpretación de la prueba:
H0: La muestra sigue una ley Normal.
Ha: La muestra no sigue una ley Normal.
Como el p-valor computado es menor que el nivel de significación alfa=0.05, se debe rechazar la hipótesis nula H0, y aceptar la hipótesis alternativa Ha.
El riesgo de rechazar la hipótesis nula H0 cuando es verdadera es menor que 0.01%.
Prueba de Anderson-Darling (CE):
A² +Inf
p-valor < 0.0001
alfa 0.05
Interpretación de la prueba:
H0: La muestra sigue una ley Normal.
Ha: La muestra no sigue una ley Normal.
Como el p-valor computado es menor que el nivel de significación alfa=0.05, se debe rechazar la hipótesis nula H0, y aceptar la hipótesis alternativa Ha.
El riesgo de rechazar la hipótesis nula H0 cuando es verdadera es menor que 0.01%.
Prueba de Lilliefors (CE):
D 0.310
D (estandarizado) 4.935
p-valor < 0.0001
alfa 0.05
Interpretación de la prueba:
H0: La muestra sigue una ley Normal.
Ha: La muestra no sigue una ley Normal.
Como el p-valor computado es menor que el nivel de significación alfa=0.05, se debe rechazar la hipótesis nula H0, y aceptar la hipótesis alternativa Ha.
El riesgo de rechazar la hipótesis nula H0 cuando es verdadera es menor que 0.01%.
Prueba de Jarque-Bera (CE):
JB (Valor observado) 28037.397
JB (Valor crítico) 5.991
GDL 2
p-valor < 0.0001
alfa 0.05
Interpretación de la prueba:
H0: La muestra sigue una ley Normal.
Ha: La muestra no sigue una ley Normal.
Como el p-valor computado es menor que el nivel de significación alfa=0.05, se debe rechazar la hipótesis nula H0, y aceptar la hipótesis alternativa Ha.
El riesgo de rechazar la hipótesis nula H0 cuando es verdadera es menor que 0.01%.
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XLSTAT 2008.7.03 - Pruebas de normalidad - el 06/12/2010 a 11:15:55
Datos: Libro = Libro4 / Hoja = Hoja1 / Rango = Hoja1!$B$2:$B$235 / 233 filas y 1 columna
Nivel de significación (%): 5
Estadísticas descriptivas:
Variable ObservacionesObs. con datos perdidosObs. sin datos perdidosMínimo Máximo Media Desviación típica
MO 233 0 233 0.170 15.630 1.648 1.317
Prueba de Shapiro-Wilk (MO):
W 0.638
p-valor < 0.0001