Indicadores de riesgo de desertificación en zonas del Valle del Cauca (Colombia)

Abstract

Resumen: Esta investigación tuvo como objetivo la evaluación de indicadores biofísicos de riesgo de desertificación en zonas del Valle del Cauca, mediante modelo metodológico multifactorial generado, para realizar el análisis integral de riesgo a desertificación (MARD). Este incluye: (1) la estimación de la amenaza a desertificación, a través del uso de indicadores climáticos, geomorfométricos y de coberturas y usos del suelo (2) la generación del índice de vulnerabilidad del suelo, alcanzada mediante la estimación de la calidad inherente del suelo (exposición, sensibilidad y capacidad de adaptación) y (3) la obtención del índice de riesgo a desertificación. La aplicación y calibración del modelo en la cuenca del rio Amaime (Valle del Cauca - Colombia), zona piloto, permite afirmar que a través de esta aproximación metodológica, es posible diferenciar áreas con mayor o menor riesgo, apoyados en el análisis mediante el modelamiento espacial de superficies de datos disponibles, que ponderan la influencia a nivel regional de factores biofísicos en los procesos de desertificación y degradación de tierras, con mayor precisión y resolución, aplicable a regiones similares.

Abstract: This research aimed to evaluate biophysical indicators of desertification risk in areas of Valle del Cauca, by multifactorial methodological model generated for integral analysis of Desertification risk (MARD). This includes: (1) estimation of the threat desertification, through the use of climate, geomorfometric and coverage and land uses indicators (2) the generation of soil vulnerability index, reached by estimating the inherent quality soil (exposure, sensitivity and adaptability) and (3) obtaining desertification risk index. The application and calibration of the model at the Amaime river basin (Valle del Cauca - Colombia), pilot area, allows to affirm that through this methodological approach, it is possible to differentiate areas with higher or lower risk, supported in the analysis by spatial modeling of data surfaces available, pondering at regional level the influence of biophysical factors on the processes of desertification and land degradation, with greater accuracy and resolution, applicable to similar regions. Keywords: Threat; vulnerability; climate change.