Comparación de dos métodos de priorización para restaurar áreas de suelos degradados mediante análisis espacial y criterio de expertos : caso de estudio zona rural Ciudad Bolívar

Abstract

La priorización de áreas para la restauración ecológica es una herramienta clave para orientar la toma de decisiones en territorios degradados, especialmente en contextos donde los recursos técnicos y financieros son limitados y las presiones socioambientales son múltiples. En este sentido, el análisis espacial permite identificar patrones territoriales de degradación y potencial de recuperación, aportando criterios objetivos y replicables para focalizar las intervenciones de restauración. En este trabajo se compararon dos enfoques para priorizar áreas potenciales de restauración en suelos degradados de la zona rural de la localidad de Ciudad Bolívar (Bogotá D.C.): (I) un método multicriterio basado en el juicio de expertos mediante el Proceso Analítico Jerárquico (AHP) y (II) un modelo de regresión logística aplicado con análisis espacial. Se emplearon siete variables: coberturas de la tierra; métricas del paisaje correspondientes a área núcleo (Core Area Index – CAI) y la distancia euclidiana al vecino más cercano (Euclidean Nearest Neighbor – ENN); distancia al Sistema Distrital de Áreas Protegidas; distancia a rondas hídricas en zonas de pastos: amenaza por movimientos en masa; usos del suelo, y distancia a centros poblados y vías. Para el AHP se definieron rangos de prioridad y se estimaron ponderaciones a partir de matrices de comparación pareada, generando un mapa de priorización por suma ponderada. En el modelo de regresión logística se construyó un muestreo representativo en áreas degradadas y no degradadas, estimando coeficientes que permiten identificar variables significativas y su contribución de cada variable en la priorización. La comparación entre ambos métodos se realizó mediante la reclasificación de los resultados en cuantiles calculados a partir de la distribución global del territorio, complementada con curvas Receiver Operating Characteristic (ROC), el Área Bajo la Curva (AUC) y análisis de intersección espacial de las categorías de mayor prioridad. Los resultados evidencian coincidencias espaciales en las zonas de mayor prioridad para restauración, así como diferencias asociadas a la lógica interna de cada método: el AHP presenta una priorización más selectiva y focalizada, mientras que la regresión logística distribuye la prioridad de forma más gradual y continua. Entre las principales fortalezas se destaca la complementariedad entre el criterio experto y el análisis estadístico espacial; como limitaciones, la dependencia del AHP del juicio subjetivo y la sensibilidad de la regresión logística a los supuestos estadísticos y a la representatividad de los datos. Finalmente, se recomienda fortalecer futuros análisis mediante validación cruzada, control de colinealidad entre variables y actualización periódica de los insumos cartográficos, con el fin de mejorar la robustez de la priorización espacial para la restauración ecológica. (Texto tomado de la fuente)

Prioritizing areas for ecological restoration is a key tool to support decision-making in degraded territories, particularly in contexts where technical and financial resources are limited and socio-environmental pressures are high. In this sense, spatial analysis makes it possible to identify territorial patterns of degradation and recovery potential, providing objective and replicable criteria to guide restoration interventions. This study compares two approaches for prioritizing potential ecological restoration areas in degraded soils within the rural zone of Ciudad Bolívar, Bogotá D.C.: (i) a multicriteria method based on expert judgment using the Analytic Hierarchy Process (AHP), and (ii) a logistic regression model implemented through spatial analysis. Seven variables were considered: land cover; landscape metrics including Core Area Index (CAI) and Euclidean Nearest Neighbor distance (ENN); distance to the District System of Protected Areas; distance to riparian buffers in pasture areas; landslide susceptibility; land use; and distance to population centers and roads. For the AHP, priority ranges were defined and weights were estimated from pairwise comparison matrices, generating a weighted linear combination prioritization map. In the logistic regression model, a spatially representative sample of degraded and non-degraded areas was constructed, allowing the estimation of coefficients that identify statistically significant variables and their contribution to the prioritization process. The comparison between both methods was carried out through the reclassification of results into quantiles calculated from the global distribution of the territory, complemented by Receiver Operating Characteristic (ROC) curves, the Area Under the Curve (AUC), and spatial intersection analysis of the highest priority categories. The results reveal spatial agreement in the areas identified as having the highest restoration priority, as well as differences associated with the internal logic of each method. The AHP produces a more selective and spatially focused prioritization, whereas logistic regression distributes priority more gradually and continuously across the territory. The main strengths of the approach lie in the complementarity between expert judgment and statistical spatial analysis; its limitations include the subjectivity inherent in the AHP and the sensitivity of logistic regression to statistical assumptions and data representativeness. Finally, it is recommended that future analyses be strengthened through cross-validation, collinearity control among variables, and periodic updating of cartographic inputs, in order to improve the robustness of spatial prioritization for ecological restoration.