Análisis espacial por biomas de la degradación de las tierras en Colombia (Indicador ODS 15.3.1)
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Resumen
La degradación de las tierras en Colombia representa uno de los principales desafíos para el cumplimiento del ODS 15.3.1. Aunque el cálculo oficial del indicador se realiza con base en unidades administrativas y productos globales, la marcada heterogeneidad ecológica del país sugiere que este enfoque puede diluir dinámicas propias de cada región. En este contexto, la presente investigación desarrolló un flujo de trabajo geoespacial que emplea los biomas como unidad de análisis para el periodo 2005-2014, integrando los subindicadores de productividad, cobertura terrestre y carbono orgánico del suelo (SOC).
La Productividad Primaria Bruta (PPB) fue modelada mediante el algoritmo Random Forest utilizando datos MODIS, ERA5, SRTM y FLUXNET, alcanzando desempeños robustos bajo validación cruzada k-fold y evidenciando variaciones en R² y RMSE entre biomas, lo que confirma respuestas ecológicas diferenciadas frente a los mismos factores climáticos y biofísicos. El análisis de tendencias mediante Mann-Kendall permitió identificar cambios estadísticamente significativos en productividad, los cuales fueron integrados bajo la técnica One-Out-All-Out para la clasificación final del indicador.
Los resultados revelan que la degradación no se distribuye de forma homogénea en el territorio nacional: el Zonobioma Húmedo Tropical presentó el mayor porcentaje de área degradada (6,55 %), seguido del Orobioma Azonal (5,53 %), el Orobioma Húmedo (4,54 %) y el Pedobioma Húmedo (4,46 %), mientras que el Zonobioma Alternohígrico registró 2,75 %. La comparación con la metodología estándar usada para evaluar usada para evaluar el indicador ODS 15.3.1. mostró diferencias espaciales y porcentuales relevantes en la delimitación de áreas degradadas y en la identificación de zonas críticas, evidenciando que la utilización de zonas biofísicas como unidad de análisis espacial modifica sustancialmente el diagnóstico nacional.
Estos hallazgos refuerzan la importancia de incorporar enfoques geomáticos diferenciados para un monitoreo más preciso y ecológicamente coherente del ODS 15.3.1 en Colombia. (Texto tomado de la fuente)
Abstract
Land degradation in Colombia represents one of the main challenges for achieving SDG Indicator
15.3.1. Although the official calculation of the indicator is based on administrative units and global
products, the country’s pronounced ecological heterogeneity suggests that this approach may
obscure region-specific dynamics. In this context, this research developed a geospatial workflow
that uses biomes as the unit of analysis for the 2005-2014 period, integrating the sub-indicators of
productivity, land cover, and soil organic carbon (SOC).
Gross Primary Productivity (GPP) was modeled using the Random Forest algorithm with MODIS,
ERA5, SRTM, and FLUXNET data, achieving robust performance under k-fold cross-validation and
revealing variations in R² and RMSE across biomes. These differences confirm distinct ecological
responses to similar climatic and biophysical drivers. Trend analysis using the Mann-Kendall test
identified statistically significant changes in productivity, which were integrated through the OneOut-All-Out approach for the final classification of the indicator.
The results show that degradation is not homogeneously distributed across the national territory:
the Tropical Humid Zonobiome exhibited the highest percentage of degraded area (6.55%), followed
by the Azonal Orobiome (5.53%), the Humid Orobiome (4.54%), and the Humid Pedobiome (4.46%),
while the Alternohygroic Zonobiome registered 2.75%. Comparison with the standard methodology
used to assess SDG Indicator 15.3.1 revealed relevant spatial and percentage differences in the
delineation of degraded areas and the identification of critical zones, demonstrating that the use of
biophysical zones as the spatial unit of analysis substantially modifies the national diagnosis.
These findings highlight the importance of incorporating differentiated geomatics-based
approaches to achieve more precise and ecologically coherent monitoring of SDG 15.3.1 in
Colombia.
Descripción
ilustraciones a color, diagramas, mapas, tablas
Palabras clave propuestas
Degradación de la tierra; Land degradation; ODS 15.3.1; SDG 15.3.1; Biomas; Biomes; Productividad primaria bruta; Gross primary productivity; Random Forest; Sensores remotos; Remote sensing; Análisis espacial; Spatial analysis; Carbono orgánico del suelo; Soil organic carbon; Mann-Kendall; Trends.Earth
Términos Normalizados
630 - Agricultura y tecnologías relacionadas::639 - Caza, pesca, conservación, tecnologías relacionadas; 630 - Agricultura y tecnologías relacionadas::639 - Caza, pesca, conservación, tecnologías relacionadas; 350 - Administración pública y ciencia militar::354 - Administración pública de la economía y el medio ambiente; Aplicación informática; Computer applications; Análisis comparativo; Comparative analysis; Análisis de datos; Data analysis