4.4 Sistemas de Información Geográfica y modelado

Los Sistemas de Información Geográfica son poderosas herramientas para la planeación de las actividades agropecuarias y forestales, entre otras, cuando se dispone de bases de datos espaciales que comprendan la variabilidad espacial de los factores físicos y biológicos que determinan o ayudan a determinar la aptitud de las tierras para la producción de especies vegetales y animales. Por ello es conveniente adiestrarse en sus características y aplicaciones, para tener un mejor entendimiento de sus potencialidades, dado el vertiginoso desarrollo de nuevas capacidades en el ambiente SIG. Para fines de la investigación que se describe en este estudio, el uso del SIG fue para, mediante el modelado cartográfico, determinar distintas aptitudes para la producción de maíz de temporal en el área de estudio, por lo que se anotan los conceptos de modelado matemático, de simulación y cartográfico, así como aquellos términos que se usan en la teoría de la decisión y la toma de decisiones.

4.4.1 Sistema de Información Geográfica/SIG

De acuerdo con Burrough (1991) un Sistema de Información Geográfica (SIG) es un conjunto de herramientas para colectar, almacenar, retroalimentar, transformar y desplegar datos espaciales del mundo real, descrito en un sistema de referencia (latitud, longitud) relacionado con la tierra, establecido para satisfacer necesidades de información específicas y respondiendo a un conjunto de preguntas concretas, por ejemplo: considerando la profundidad y pendiente del suelo con relación al cultivo de maíz ¿cuáles son las áreas de mejor aptitud?, ¿cuáles son las áreas marginales?, ¿dónde están? Ello hace de los SIG una potente herramienta de planificación cuando se dispone de una base de datos suficientemente amplia para los fines que se plantean (Barredo, 1996); una de sus aplicaciones más útiles en la planeación y manejo de recursos naturales, es el análisis y mapeo de la aptitud de la tierra, así como explorar un rango de escenarios posibles para que en la planificación y toma de decisiones se prevean las consecuencias de los cursos de acción y ayudar a evitar que los errores sean irreversibles en el terreno (Burrough, 1991).

Componentes

La funcionalidad de los SIG (herramientas), se puede establecer a partir de los cuatro principales componentes o subsistemas:

• Entrada de datos. Se refiere al proceso de identificar y reunir los datos necesarios para una aplicación específica; incluye: mapas, cuadros, figuras, datos digitales existentes (datos de población, topografía, hidrología, clima, vegetación, infraestructura pública, etc.).

• Almacenamiento y manejo de datos. Este componente incluye las funciones necesarias para almacenar y recuperar datos de la base. Dicha base de datos en los SIG puede verse como la representación de un modelo de los sistemas geográficos del mundo real en un formato digital, es decir, un modelo de datos. Los datos espaciales se ordenan en dos formas: raster o vector. Los datos en formato raster se almacenan en celdas denominadas píxeles; en el formato vector los datos se representan por líneas, puntos y polígonos, de coordenadas. En la presente investigación se usa mayormente el formato raster en el programa IDRISI.

• Manejo de datos y análisis. Los datos se manejan y analizan para obtener información útil para una aplicación particular. Las funciones fundamentales incluyen mediciones, (re)clasificaciones, operaciones de overlay (sobreposición que genera una nueva capa o tema en función de dos o más capas) y escalares (sumas, restas, divisiones, multiplicaciones), y operaciones de conectividad (como el análisis de proximidad, que forma zonas equidistantes concéntricas) y vecindad.

• Salidas o productos resultantes (mapas, cuadros, histogramas, etc.).

Para ser útiles en la toma de decisiones espaciales, los SIG deben tener la capacidad de manejar datos estadísticos con base en modelos teóricos (Malczewski, 1999).

4.4.2 Modelado

4.4.2.1 Modelado matemático

El modelado matemático implica el uso de ecuaciones matemáticas que se pueden implementar en los SIG, o bien, ejecutarse en un modelo separado vinculado con un SIG (Johnston, 1998). Los dos mayores propósitos del modelado matemático en un ambiente SIG son la optimización y la simulación; básicamente cada una representa una aproximación diferente para resolver un problema.

4.4.2.2 Optimización y modelado

Un método de optimización es un método de modelado que busca encontrar la mejor solución (maximizar o minimizar) para un problema de manejo definido; éste es uno que se ha estructurado de modo que pueda utilizarse un método de optimización. La característica común en los métodos de optimización es la maximización o minimización de manera cuantificable; lo que usualmente se conoce como el objetivo, o función criterio; estos problemas típicamente tienen un conjunto de limitantes a la variable de decisión. El siguiente es un modelo de optimización:

Minimizar o maximizar f(x)

Sujeto a x  X

Donde f(x) es una función criterio, x es un conjunto de variables de decisión, y X es un conjunto de posibles alternativas; si el problema involucra una función criterio individual, el problema se denomina como un modelo de decisión de un criterio individual; cuando se optimizan más de una función criterio, al modelo se le llama como problema de decisión multicriterio.

4.4.2.3 Método de simulación

Un método de simulación es una metodología para interpretar información usando un modelo del sistema mundo real; la optimización inicia con la definición de los objetivos del sistema y especifica las acciones que satisfacerán esos objetivos al nivel óptimo; una vez que se establecen las condiciones óptimas se analiza la proximidad del punto óptimo para determinar el efecto de las variaciones en el sistema; el método se resuelve repetidamente usando diferentes parámetros y diferentes variables de decisión cada vez; a medida que se cambian los valores, se obtiene un rango de soluciones para el problema, y se escoge la mejor solución dentro de ese rango (Malczewski, 1999).

De acuerdo con García (1999), los modelos de simulación de desarrollo de cultivos, pueden considerarse como una representación simplificada de los mecanismos físicos, químicos y biológicos de las plantas y los procesos de desarrollo de los cultivos.

4.4.2.4 Modelado cartográfico

El modelado cartográfico comprende el análisis con SIG de datos espaciales con operaciones matemáticas o booleanas, con frecuencia usadas para identificar áreas con características únicas de combinación en mapas con entidades georreferenciadas (por ejemplo la aptitud de la tierra para la producción de cultivos agrícolas) (Johnston, 1998).

Las operaciones en el SIG o en el modelo se pueden hacer por separado o estrechamente asociados con un programa de cómputo que los vincule de modo que los datos pasen del modelo al SIG o viceversa (Johnston, 1998).

De acuerdo con Eastman (2003b), un modelo cartográfico es una representación gráfica de los datos y procedimientos analíticos que se usan en un estudio; su propósito es auxiliar en la organización del análisis y estructurar los procedimientos necesarios, así como identificar los datos necesarios para el estudio; y sirve como fuente de consulta y de referencia para el análisis.