Analisis Espacial, Biofortifiacion, Latinoamérica y el Caribe

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Resultados de un análisis que sirvió para optar por el título de Geógrafo de la Universidad del Valle, Colombia.

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Analisis Espacial, Biofortifiacion, Latinoamérica y el Caribe

  1. 1. Emmanuel Zapata-Caldas, Glenn Hyman, Helena Pachón, Fredy Monserrate y Liliana Vesga Análisis espacial para la identificación de sitios candidatos a la biofortificación de cultivos en nueve países de Latinoamérica y el Caribe
  2. 2. Lo que veremos <ul><ul><li>¿En dónde nos enfocamos? </li></ul></ul><ul><ul><li>Elementos claves. </li></ul></ul><ul><ul><li>Proceso metodológico seguido </li></ul></ul><ul><ul><li>Variables de entrada. </li></ul></ul><ul><ul><li>El modelo de superposición ponderada. </li></ul></ul><ul><ul><li>Algunos resultados de sitios candidatos para la biofortificación de cultivos. </li></ul></ul><ul><ul><li>Recomendaciones y conclusiones. </li></ul></ul>
  3. 3. ¿Por qué estamos luchando? <ul><li>Reducir el hambre y la pobreza y mejorar la salud humana en los trópicos mediante una investigación que aumente la eco-eficiencia de la agricultura. </li></ul>Identificar sitios candidatos para la biofortificación de los cultivos en nueve países de Latinoamérica y el Caribe, utilizando variables agrícolas, nutricionales y socioeconómicas, con miras a emprender esfuerzos por erradicar la inseguridad alimentaria y nutricional de la población más pobre de estos países.
  4. 4. <ul><li>AgroSalud ( www.AgroSalud.org ), es el programa que abandera los proyectos de biofortificación de cultivos en Latinoamérica y el Caribe (LAC). </li></ul><ul><li>Su propósito específico es aumentar el contenido de hierro y zinc en el arroz ( Oriza sativa L.), el fríjol ( Phaseolus vulgaris L.), el maíz ( Zea mayz L.), la batata ( Ipomea batatas (L.) y la yuca; el de triptófano y lisina (precursores de proteína) en el maíz; y el de beta-caroteno (precursor de vitamina A) en la batata, la yuca y el maíz. (Los avances en yuca, parten de la base de trabajo realizado por HarvestPlus ( www.harvestplus.org ) </li></ul>¿En dónde nos enfocamos? Países involucrados en el análisis Colombia Guatemala Honduras El Salvador Nicaragua M éxico Perú Brasil Bolivia
  5. 5. Elementos claves <ul><li>Según Nestel et al. (2006), la biofortificación de cultivos consiste en “aplicar técnicas de fitomejoramiento natural que aprovechen la variabilidad nutricional existente en las diferentes variedades de las especies cultivadas para aumentar su nivel nutricional”. No son cultivos transgénicos, pues la modificación genética se realiza entre plantas y no entre bacterias y plantas </li></ul>La identificaci ón de sitios candidatos para la biofortificación de cultivos en Latinoamérica y el Caribe se realizó por medio de un proceso de superposición ponderada .
  6. 6. Proceso metodológico seguido Recopilación de indicadores y generación de puntos de corte. Elaboración tabla de indicadores de riesgo nutricional Identificación del riesgo a la deficiencia nutricional Información nutricional Búsqueda de datos Revisión bibliográfica Análisis de los datos Información agronómica Información socioeconómica Superposición ponderada Generación de mapas Sitios candidatos para la biofortificación de cultivos en nueve países de Latinoamérica y el Caribe Reclasificación de variables Esquema metodológico
  7. 7. Variables de entrada <ul><li>Nutricionales : (ejemplo de Colombia). </li></ul><ul><li>Riesgo a la deficiencia nutricional de hierro según hemoglobina < 11 g /dL. </li></ul><ul><li>Riesgo a la deficiencia nutricional general según baja talla para la edad < -2 desviaciones est ándar. </li></ul><ul><li>(Fuente: encuestas de demografía y </li></ul><ul><li>Salud - Demographic and Health Surveys). </li></ul><ul><li>Agrícolas : (ejemplo de Brasil). </li></ul><ul><li>Producción de cultivos. </li></ul><ul><li> (fuente: You y Wood, 2006). </li></ul><ul><li>Consumo de cultivos . </li></ul><ul><li>(en caso de existir datos para el país). </li></ul><ul><li>(fuente: Living Standards Measurement </li></ul><ul><li>Study, 2007). </li></ul><ul><li>Socioeconómicas : (ejemplo de Perú). </li></ul><ul><li>Intensidad de pobreza, Densidad de pop. rural </li></ul><ul><li>( Shuschny y Gallopín, 2004 – Ciesin, 2004). </li></ul>Fijas
  8. 8. El modelo de superposici ón ponderada Datos de entrada Selección de las dos últimas categorías de la clasificación resultante Primer resultado Sitios candidatos Cada variable fue multiplicada por porcentaje de influencia Segundo resultado (eliminación de píxeles aislados) Valores entre 1 - 9
  9. 9. Resultados para algunos países Colombia, Brasil y Perú
  10. 10. Sitios candidatos para la biofortificación en Colombia
  11. 11. Sitios candidatos para la biofortificación en Brasil
  12. 12. Sitios candidatos para la biofortificación en el Perú
  13. 13. Ahora, lo que tenemos en la Web Aplicación para generar sitios candidatos http:// gismap.ciat.cgiar.org/Biofortification / Artículo con tres de los nueve casos de estudio incluidos en el análisis http://www.ij-healthgeographics.com/content/8/1/29 Sitio en línea con resultados para los nueve países www.agrosalud.org/sitios_candidatos.html Galería de mapas AgroSalud http://www.agrosalud.com/descargas/Multimapas/001multimedia%20mapas.html
  14. 14. Recomendaciones <ul><li>Se deben tener presente los posibles impactos del cambio climático, pues los aumentos y disminuciones en temperaturas y precipitaciones podrían generar condiciones inestables para los lugares indicados aquí como sitios candidatos. </li></ul><ul><li>Para posteriores trabajos en este campo, es recomendable tener un acercamiento con las poblaciones que resulten receptoras de sitios candidatos, pues sería un paso gigante en el proceso de conocer la acogida de las nuevas variedades biofortificadas. </li></ul>
  15. 15. Conclusiones <ul><li>Este trabajo permitirá a los implementadores de intervenciones nutricionales de gran escala (regional y departamental) a tomar decisiones a nivel municipal. </li></ul><ul><li>Además, el estudio presenta un método novedoso y fácil de entender. </li></ul><ul><li>Los resultados de este análisis, han sido bien recibidos por algunos expertos de Colombia y Nicaragua. </li></ul>
  16. 16. Otro ejemplo con el maíz
  17. 17. Superposición ponderada Adaptado de Esri, 2006
  18. 21. Vesga et al. (2008) Esquema para seleccionar sitios con riesgo a la deficiencia de nutrientes Usar datos bioquímicos para definir riesgo a la deficiencia de nutrientes específicos a nivel departamental Hierro: hemoglobina Zinc: zinc sérico Vitamina A: retinol sérico Proteína: Ninguno Si no existen datos bioquímicos, usar datos antropométricos para definir riesgo a la deficiencia de cualquiera de los 4 nutrientes a nivel departamental Hierro, zinc, vitamina A y/o proteína: baja talla/edad Usar datos socioeconómicos para identificar municipios en riesgo a la deficiencia de cualquiera de los 4 nutrientes Hierro, zinc, vitamina A y/o proteína: intensidad de pobreza o bajo la línea de pobreza extrema
  19. 22. Reclasificación de variables en escala común Continuación. Reclasificación de variables en escala común Ejemplo de reclasificación País Producción de fríjol Ha/100km/año Reclas. Prevalencia de riesgo deficiencia de hierro (%) Reclas. Colombia 1 - 300 1 10 - 15 1 300 - 500 2 15 - 20 2 500 - 800 3 20 - 30 3 800 - 1.000 4 30 - 32 4 1.000 - 1.300 5 32 - 35 5 1.300 - 1.600 6 35 - 40 6 1.600 - 1.800 7 40 - 42 7 1.800 - 2.100 8 42 - 45 8 2.100 - 2.400 9 45 - 50 9 País Prevalencia de Riesgo deficiencia nutrientes general (%) Reclas. Intensidad de pobreza (%) Reclas. Densidad de población rural Hab/km 2 Reclas. Colombia 5 - 10 1 3 - 5 1 1 - 20 1 10 - 20 2 5 - 6 2 20 - 40 2 20 - 25 3 6 - 7 3 40 - 70 3 25 - 30 4 7 - 8 4 70 - 100 4 30 - 35 5 8 - 9 5 100 - 200 5 35 - 32 6 9 - 10 6 200 - 300 6 32 - 36 7 10 - 11 7 300 - 400 7 36 - 40 8 11 - 14 8 400 - 1.200 8 40 - 50 9 14 - 20 9 1.200 - 4.000 9
  20. 23. Para mayor información Emmanuel Zapata Caldas [email_address] AgroSalud www.agrosalud.org
  21. 24. Gracias!

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