Desarrollo de un modelo para el soporte de decisiones para un esquema de e agribusiness aplicado al Estado de México

Texto completo

(1)INSTITUTO TECNOLÓGICO Y DE ESTUDIOS SUPERIORES DE MONTERREY. Biblioteca. Cu ~ a..t.d • ....IOO. C\,IPl S CLEK\.\\'.\C\. Desarrollo de un modelo para el soporte de decisiones para un esquema de e-agribusiness aplicado al Estado de México. Por: Remedios Fabián Velasco. Sometido al Programa de Graduados en Informática y Computación en cumplimiento parcial con los requerimientos para obtener el grado de. Maestro en Administración de Tecnologías de la Información Asesor: Dr. Luis Manuel Callejas Saénz. Cuernavaca, More/os, Mayo de 2004.

(2) Desarrollo de un modelo para el soporte de decisiones para un esquema de e-agribusiness aplicado al Estado de México. Por: Remedios Fabián Velasco. Sometido al Programa de Graduados en Informática y Computación en cumplimiento parcial con los requerimientos para obtener el grado de. Maestro en Administración de Tecnologías de la Información. Resumen. Así como los avances tecnológicos han ayudado en el crecimiento de las industrias y al aumento de la competitividad en estos tiempos, también pueden contribuir en el manejo adecuado de los recursos naturales. Este es el caso de los Sistemas de Información Geográficos (SIG) y su importancia en los avances de comunidades al manejar información espacial. De ahí que la presente tesis se enfoque en el diseño y la construcción de un modelo de toma de decisiones espacial para ser empleada en el sector agrícola, utilizando herramientas SIG y una red neuronal denominada LANSAS, desarrollada a partir de la tesis doctoral del Dr. Luis Manuel Callejas Sáenz. La aportación principal de esta tesis es proponer un modelo de sistema de información de fácil aplicación con el fin de ayudar en la toma de decisiones que lleven a mejorar las prácticas agrícolas; un adecuado manejo y planeación del uso del suelo, así como aumentar la sustentabilidad del medioambiente que es una clave importante a largo plazo para el sostenimiento y competitividad tanto del sector agrícola, como del ser vivo en general.. IV.

(3) Tabla de contenido Tema. Pág. Introducción _____________________________ 1 Capítulo l. l. l. Descripción del Problema y Antecedentes____________ 3. Descripción del Problema. 1. I. I 1. l. 2 l. I. 3 l. l. 4. 3. -------------------Ohjetivo general 4 ---------Ohjetivos espec(ficos 4 Hipótesis 5 Alcances y limitaciones 5 - -- -. Antecedentes. /.2. 7 Los Sistemas de In.formación Geogr4fica ___________________________ 9 Los Sistemas de Soporte de Decisiones ______________________ 13 Los Sistemas de Soporte de Decisiones Espaciales (SSDE) ___________ /4 La evaluación de suelos - - - - - - - - - - ----------- ---·-------- -- ·-·------------------- ---·---- 15 Sistema LANSA (Land Suitability Assessment) _______________ 16 El concepto e-agribusiness 23. 1.2. I 1.2.2 1.2.3 1.2.4 /.2.5 1.2.6. Capítulo JI.. Caso de aplicación - - - - - - - - - - - - - - - - - - - ~ 24. 2.1. Aspectos Generales del Estado de México. 2.2 2.3. Clima y Precipitación - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 26 Su eJos 29. 2.4. Aspecto agrícola. 30. 2.5. Vegetación. 31. 2.6. Posibilidad de uso agrícola. 32. Capítulo 111.. 24. Desarrollo del Sistema de Decisión Espacial _ _ _ _ _ _ _ _ _ 33. 3.1. Metodología de Desarrollo. 33. 3.2. Aplicación de la Metodología propuesta. 35. 3.2.1 Planeación 35 3. 2. 2 Requisitos 39 3.2.3 Desarrollo 40 ____ 40 3.2.3.1 Proceso para obtener los datos de entrada ------·------ 40 3.2.3.1.1 Datos espaciales _ _ _ _ _ _ _ _ 41 3.2.3.1.2 Edición y corrección J.2.3.1.3 Conversión _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ 42 44 3.2.3.1.4 Construcción de la base de datos y los atributos de entrada 3. 2. 3. 2 Proceso para obtener los resultados de las evaluaciones 46 J. 2. 3. 2.1 Integración de datos 46 3.2.3.2.2 Llenado de la Base de datos LANSAS ____ 50 3.2.3.2.3 Obtención de resultados de LANSAS - - - - - - · - - - - - - - - - - - 51 3.2.3.2.4 Tabla general de resultados 52. V.

(4) 3. 2.4 Evaluación _____ ____ --·- ·---·- _ _ 3.2.4. l Sistema de Consulta S5,'DE-LANSA5,' 3. 2. 4. 2 Resultados a nivel municipal 3.2.4.3 Resullados a nivel es/atal. Conclusiones, recomendaciones y trabajos futuros. 53 53 55 57. · - _____ . ... ~~~~~~~~~~~~~-. 64. Referencias bibliográficas. 66. Glosario <le término.5. 68. Anexos·_~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~. 70. Índice de tablas Tabla Tabla 2. 1 Tabla 3.1 Tabla 3.2. Pág. Estado de México. Temperatura promedio mensual y climas ......................... 27 Municipios con áreas más productivas del Estado de México ....................... 62 Municipios con áreas menos productivas del Estado de México .................... 62. VI.

(5) ,. Indice de ilustraciones Figura Figura J. J Figura 1.2 Figura 1.3 Figura 1.4 Figura 1.5 Figura 1.6 Figura J. 7 F'igura 1.8 Figura 1.9 Figura /.JO Figura J. J J Figura J. J 2 Figura J. J3 Figura 1.14 Figura 2.1 hgura 2.2 hgura 2.3 Figura 3.1 Figura 3.2 Figura 3.3 Figura 3.4 Figura 3.5 Figura 3. 6 Figura 3. 7 Figura 3. 8 Figura 3. 9 Figura 3.10 Figura 3.11 Figura 3.12 Figura 3.13 Figura 3.14 Figura 3.15 Figura 3.16 Figura 3.17 Figura 3.18 Figura 3.19 Figura 3.20 Figura 3.21 Figura 3.22 Figura 3.23 Figura 3.24. Púg Diagrama de Bloques Principales procesos para la construcción del modelo de soporte de decisiones._____________ _____ ___ _ 6 E\·tructurafuncional de los SJG ____ _____ JO Formatos de archivos manejados por los SJG ____ ______ __ 11 Formas de representar atributos en un SJG _ _ __ 12 Los seis principales tipos de Sistemas de infórmación: 13 Un modelo general de un Sistema de Soporte de Decisiones 1./ Componentes de un Modelo de SSSD _ ____ _ __ __ _ __ __ __ __ __ I5 LANSAS. Procedimiento para la adquisición de conocimientos 17 LANSAS. Módulos principales de LAN5'AS ___________________ 18 LANSAS. Módulo de administración de datos. - - - · - - - - - - - - - - - - · · - - - - - - 19 LANSAS. Módulo de evaluación - - - - · - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 20 LANSAS. Módulo de conocimiento 21 --------LANSAS. Módulo SJG 22 LANSAS'. Módulo de administración de resultados 23 Estados Unidos Mexicanos. Proyección de los municipios del Estado de México. 25 Curvas de Precipitación por climas del Estado de México 29 3J Estado de México. Distritos de Desarrollo Agropecuario. SSDE. Fases del desarrollo 33 ------Estructura del modelo SSDE a desarrollar 36 41 Mapa del Estado de México. Edafología Mapa editado del Estado de México. Regiones climáticas _____________ 41 Mapa del Estado de México. Vectorizando regiones climáticas _____ 42 Astillas sin datos - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 43 Astillas con capas sobrepuestas 43 Mapa vectorizado del Estado de México. Regiones climáticas _____ 44 45 Llenado de base de datos espacial en Are View. 47 Integración de mapas por sobreposición La integración de tablas enlazadas a los mapas 48 Sobreposición de mapas temáticas 49 Astilla de dos áreas sobrepuestas 50 Tabla con resultados de las evaluaciones ______________________ 52 _________ 53 Pantalla principal de SDSS-Lansas___________ Principales controles de SDSS-Lansas 54 Pantalla de consulta municipal 55 Pantalla de consulta de evaluación de cultivos por municipio (maíz) ___ 55 Resultados de la evaluación de cultivos 56 Resultados: Maíz en el Estado de México 57 Resultado: Trigo 58 Resultado: Papa 59 Resultado: Algodón 60 Resultado: Cebada 61 -. VII.

(6) Introducción. Hace unos años, en el estado de Oaxaca tuve los primeros contactos con los Sistemas de Información Geográficos (SIG). primero en el Instituto Tecnológico de Oaxaca. en donde conocí algunos conceptos básicos de una de las primeras versiones de Mapinfo@; posteriormente en el Instituto de Investigaciones Sociológicas de la l Jniversidad Autónoma "'Benito Juárez" de Oaxaca, tuve la oportunidad de conocer ArcView@ a través de un proyecto de investigación. Estos antecedentes me motivaron a seguir profundizando sobre estos sistemas.. ya que son útiles para representar datos espacialmente y analizar una. diversidad de situaciones que van desde fenómenos atmosféricos hasta planeación de empresas.. Al llegar al Tecnológico de Monterrey, específicamente al campus Cuernavaca a estudiar la Maestría en Administración de Tecnologías de la Información. opté por desarrollar un proyecto de tesis en torno al SIG, con el objetivo de adquirir más conocimientos al respecto. Para poder contar con el apoyo académico necesario, busqué en la lista de profesores del ITESM, quien tuviera en sus líneas de investigación los SIG's, encontrando al Dr. Luis Manuel Callejas Saénz, del campus Ciudad de México. quien había estudiado en Canadá, un país que desde hace mucho tiempo es conocido por su planeación y la importancia que da a la sustentabilidad de sus suelos. Después de comunicarme con él, me enteré que había desarrollado un Sistema de Evaluación de Suelos para su tesis doctoral, al cual según sus propios comentarios, era necesario agregarle un módulo de decisión espacial, basado en un SIG, fue así como inicié mi proyecto de tesis, cuyo resultado se presenta en este documento.. La presente tesis se divide en tres capítulos, organizados como sigue: El pmner capítulo inicia con el planteamiento del problema, los objetivos de la tesis, así como su alcance. De igual forma se hace una revisión de conceptos básicos, necesarios para desarrollar el modelo de soporte de decisiones espaciales. El segundo capítulo explica las características principales del Estado de México, tratando de dar un panorama completo.

(7) sobre la diversidad ambiental, es en esta área donde se aplica la evaluación de suelos a través del modelo de decisión espacial. En el tercer capítulo se detalla la metodología que se siguió para la sistematización de la información geográfica, así como el procedimiento que se desarrolló para la evaluación, además de los resultados que arroja el sistema de evaluaciól!. Se finaliza con un apartado de conclusiones y recomendaciones de los aspectos más importantes de este proyecto y trabajos futuros.. 2.

(8) Capítulo l. Descripción del Problema y Antecedentes. J. 1. Descripción del Problema. La diversidad en términos geográficos, ecológicos. biológicos son las principales características de la producción; por ejemplo. el clima. uno de los aspectos más importantes, debido a su influencia sobre el crecimiento. desarrollo y maduraciún de la planta, otro factor de la misma importancia lo tiene en el tipo de sucio. en parte determinado por el clima, relacionado principalmente con la temperatura y la lluvia que originan la composición de los sólidos y la solución de suelo, determinando así la 1. vegetaciór:. Por lo que es de vital importancia definir qué es lo más adecuado producir en relación al clima que los suelos tienen, para determinar el nivel de rendimiento de los cultivos. 2. En este sentido, uno de los problemas que han vivido los agricultores por años, es la. falla de acceso a conocimien/os que le permitan un uso más apropiado de sus parcelas. debido principalmente a los sistemas de evaluación que podrían ayudarles en la optimización de su producción de cultivos "se encuentran en un campo altamente especializado" [Callejas, 2002:110). ¿Cómo podría el agricultor optimizar el uso de su parcela si los conocimientos que le podrían servir no se encuentran a su alcance?, actualmente el campo de la agricultura ha sufrido muchos cambios y los avances en las tecnologías de información contribuyen desarrollando modelos que pueden apoyar en la solución de éste problema.. Este trabajo propone un modelo basado en herramientas SJG y en el sistema de evaluación de suelos LANSAS (Land Suitability Assessment System), con funciones accesibles y de fácil entendimiento, con una interfaz amigable, que proporcione informaciún sobre los cultivos más óptimos, a partir del análisis de las características del suelo y cuyos resultados sean fácilmente entendidos e interpretados. Esto servirá como una 1. ~. Tomado del http://www.sagan-gea.org/hojaredsuelo/paginas/CSuelo.html Tomado del http://www.agrored.com/agrocultura/62-temperatura.html ,... .).

(9) herramienra con soporte a la toma de decisiones ya sea en políticas de apoyo al campo y en la planeación del uso Je/ suelo mexic¡uense.. Además, el sistema LANSA proporciona como resultado una evaluación por cultivo que pueden producirse en una área dada, lo cual puede ayudar a mejorar las prácticas agrícolas. por ejemplo: reducir el rastrojo. diversificar y ampliar rotaciones de cultivos adecuados. para conservar la humedad del suelo; lo cual contribuye a la sustentahilidad del 1111Sl110.. La adopción de un manejo eficaz del recurso está directamente relacionada con la sustentabilidad del medioambiente que es una clave importante a largo plazo para el sostenimiento y competitividad en el sector del agrícola. [Cfr. Report to Ministers of. Agricultura Federal, 1990].. 1.1.1. O~jetivo general. Desarrollar un modelo de e-agribusiness que utilice el modelo de evaluación de suelos denomina<;o LANSAS para permitir al agricultor mexiquense poder tomar la decisión sobre qué cultivar en base a las características biofisicas de la parcela.. 1.1.2. •. Objetivos espec(ficos. Integrar los datos existentes de clima y suelo del Estado de México (INEGI, IMT A). para determinar las características de suelo, mismas que serán necesarias para el funcioaamiento del sistema LANSA.. •. Desarrnllar interfaz con comandos intuitivos y operaciones básicas que permitan que un usuario inexperto realizar consultas de resultados de evaluaciones del sistema LANSA.. 4.

(10) •. Desarrollar un mapa de cultivos óptimos para el Estado de México, en base a la información existente en diversas bases de datos nacionales tanto del JNEGJ (división política, edafología, climas, topografía, geología) y del IMTA (climas).. l. l. 3. Hipótesis. El aprovechamiento de la capacidad de las herramientas de análisis espacial permite un mayor acceso a sistemas de evaluación y amplía el análisis espacial para contribuir a una mejor planeación.. l. 1.4. Alcances y limitaciones El modelo propuesto para este estudio deberá ser un adendium al trabajo realizado. por Callejas [(fr. Callejas, 2002], aprovechando la interoperabilidad con archivos de inventarios de climas y suelos, de forma que pueda ser aplicado al caso mexicano. Para esto se aprovecharán los datos y mapas disponibles en el Instituto Nacional de Estadística, Geografia e Informática sobre climas, suelos, información topográfica y del Instituto Mexicano del Tratamiento de Agua en lo referente a climas.. El área de aplicación del modelo e-agribiz es el Estado de México y deberá exclusivamente determinar qué cultivos son óptimos para el suelo y clima imperante en la región, es decir para siembras por temporal.. Aunque el uso de computadoras es cada vez mayor, en el sector agrícola existen algunos impedimentos inherentes a la implementación, como una falta de disponibilidad de las tecnologías de información y la conectividad de Internet para muchas áreas rurales [Cfr. Hooker, 2001: 12].. -5.

(11) Para desarrollar el modelo de sistema de soporte espacial se proponen tres principales procesos. la preparación de los datos de entrada. la evaluación de los datos anteriores con el sistema LANSA y la representación de los resultados en formato espacial. Estos procesos serán vistos a detalles en el capítulo 111. Metodología de desarrollo (Ver figura 1.1 ).. Archivos BD de entrada. + Evaluación por cultivo Preparación de los Datos de Entrada. .. -. Sistema de Evaluación LANSA. +. •. Archivos BD de resultados. • Combinación de mapas. -. •. Atributos no espaciales. •. Vectorización de los mapas. Recopilación de información. Figura 1.1. Enlace BD con mapas 11'. Representación de los Datos de Salida. ~·. Consultas espaciales. . SSDE-LANSAS Sist. de consultas. Diagrama de Bloques Principales procesos para la construcción del modelo de soporte de decisiones.. Este proyecto se enfoca principalmente en la Preparación de Datos de Entrada y la Representación espacial de los Datos de Salida, en un sistema de consulta que proporcione el soporte a las decisiones.. 6.

(12) 1.2. Antecedentes. Parte del papel de los administradores de las tecnologías de información. es aprovechar los avances tecnológicos y científicos en pos de facilitar sistemas de utilidad para el desarrollo social y económico del país. El cumplimiento de este papel ha llevado a la creación y uso de más y me_1ores herramientas que han pem1itido encontrar conocimiento valioso de diversos campos y que han desembocado en sistemas expertos, incluyendo trabajos en las áreas de redes neuronales, procesamiento de lenguaje natural, sistemas perceptivo, robótica y otros. Así mismo, las computadoras basadas en tecnologías de información han llevado a la creación de muchos paradigmas interactivos y uno de ellos es el uso de la palabra "e" (electrónico) como en el caso del e-mail, e-commerce y e-agribusiness o e-agribiz en la versión moderna. Las contribuciones del agribusiness van desde el área de producción hasta la de procesamiento de alimentos en el sector agrícola; en este proyecto se utiliza uno en el área de evaluación, LANSAS, el cual trataremos en el punto 1.2.5 del presente capítulo. El objetivo al final es resolver problemas cada vez más complejos, así se tiene que desde finales de los 70's, investigadores y compañías desarrollaron sistemas de infonnación interactiva que usaban datos y modelos para ayudar a analizar problemas semiestructurados. Estos sistemas fueron llamados Sistemas de Soporte de Decisiones (SSD). Se empezó a conocer la capacidad de diseñar los SSD para la toma de decisiones en cualquier nivel de la organización, principalmente, decisiones operacionales, de administración financiera y estratégicas [Cfr. Power, 1997].. Los SSD empezaron a usar datos espaciales basados en Sistemas de Información Geográfica (SIG), con una variedad de modelos de optimización y simulación. Se utilizaron paquetes estadísticos como herramientas para construir SSO. Las investigaciones sobre Inteligencia Artificial comenzaron a trabajar sobre sistemas expertos de administración y negocios a principio de los 80's [Cfr. Power, 2003].. 7.

(13) Durante los 90's se llevaron acabo diferentes investigaciones que incluían en los DSS la integración de SIG ·s y modelos de simulación, dentro de una interfaz gráfica, produciendo sistemas de información de análisis y planeación más poderosos. con un fácil manejo y entendimiento. La finalidad era analizar y visualizar la distribución espacial y el desarrollo del medio ambiente, con implicaciones de administración y planeación claves para estrategias de desarrollo sustentable. IC/r. Sweeney, 1999]; se conocen como Sistemas. de Soporte de Decisiones Espaciales (SSDE) y actualmente son usados en la planeación del uso del sucio. salud y educación. La tendencia del desarrollo tecnológico, es cada vez más multidisciplinaria y ha dado pie, como en este caso, a un sistema de soporte de decisión espacial de una red neuronal y los mostrará en un sistema geográfico para crear un modelo de toma de decisión espacial que permita una mejor planeación de administración del territorio mexiquense. Hasta aquí se han mencionado diversos conceptos importantes para el desarrollo del presente trabajo, los cuales se describen a continuación, se describen de manera general debido a que se incorporan diversas áreas de conocimiento; sin embargo, el tema central, es el desarrollo de un Sistema de Soporte de Decisiones Espaciales que pretende resolver el problema que veremos el punto 1.2.. Es importante remarcar que todas estas herramientas son adaptadas para brindar soporte a la solución de un problema específico, brindando un conjunto de alternativas a partir de una base de conocimiento y con ayuda de modelos analíticos que de ninguna manera reemplazan los juicios humanos, ya que estos no pueden ser capturados de forma adecuada en modelos matemáticos o en términos de software de computadora. fCfr. Golledge y Stimson,. 1997: 60-61].. En este mismo sentido Golledge y Stimson mencionan algo importante sobre los modelos de toma de decisión, al decir que cada teoría de decisión está definida dentro de un marco explicativo que ayuda a comprender el porqué de su postura y el uso de factores discriminatorios en categorías de escala y contexto. Cada una de estas teorías puede ir de lo. 8.

(14) más básico hasta lo más complejo y se enfocan en formar reglas de decisión que indican cómo se podría tomar una decisión a partir de experiencias pasadas.. "Los criterios de toma de decisión son un conjunto de reglas de procedimientos que gobiernan la evaluación o beneficio obtenido de un resultado o conjunto de resultados. Una estrategia es un conjunto de reglas de decisión que gobiernan todas las posibles maneras de la toma de decisiones relevante en búsqueda de un resultado". Como en el método empírico estos sistemas de decisión también llevan un riesgo implícito al problema !Golledge y Stimson, 1997: 49].. 1.2.1. Los Sistemas de Información Geográfica. Los primeros en usar mapas fueron los navegantes y militares, para ubicarse y mostrar distribución espacial de características geográficas importantes. Los mapas fueron una parte integral del imperio Romano, pero a la caída de éste, los realizadores de mapas desaparecieron también. Fue hasta el siglo XVIII en que los mapas vuelven a surgir, los gobiernos los necesitaban como un medio para registrar y planear el uso de sus suelos. Por tanto, se crearon instituciones dedicadas a la realización de mapas de países enteros. [(fr. Aronof, 1993: 31]. Desde el siglo XX, con la ayuda de tecnología (fotografia aérea, satélites), se han creado grandes volúmenes de datos geográficos para ser presentados en mapas de manera más rápida y precisa, con esto se ha ampliado su uso y permitido análisis más sofisticados tanto cualitativos, como cuantitativos. Desde hace tres décadas los mapas han llegado a las computadoras, donde representan sus datos geográficos por medio de puntos, líneas y áreas, que pueden ser codificados, utilizando una variedad de símbolos, texturas y colores que explican el mapa acompañado de texto, así el mapa y su documentación constituyen la base de datos geográfica. [Jbidem]. Los SIG están diseñados coleccionar, almacenar y analizar objetos y fenómenos cuya localización geográfica es una característica importante o crítica para el análisis. 9.

(15) Definiciones de los SIG: ''Los Sistemas de lnfórmaciún Geowúfica (S/G) son sistemas hasados en computadoras.. utilizados para almacenar y. manipular in/ámwción. Geográfica." Maneja: 1) Entradas: 2) Administración de dalos: 3) Moni¡mlocián y análisis, 4) Salidas y 5) Base de datos SJG" [AronoC 19931 (ver figura 1.2).. Entradas Vcctor o Raster. Análisis. / Administración de datos. Salidas Base de Datos SIG. Atributos espaciales. Atributos no espaciales. Figura 1.2. Estructura funcional de los SIG Fuente: [Aronof, 1993:40]. El SJG represen/a una tecnología de. Íl?(ormación diseñada para ordenar,. estructurar, analizar y manejar volúmenes grandes de datos espaciales y sus atributos.. Estructuralmente, se define como una combinación eficaz de software, hardware y conocimiento, que combinados con datos espaciales facilitan la toma de decisión [C1r. Benmouffok, 1993].. Normalmente los datos espaciales son los llamados datos georeferenciales, el término se refiere a datos asociados a un fenómeno geográfico ligado a una localización espacial en el suelo [Cfr. Seffino, 1999] a dicho fenómeno se le denomina atributo.. Se pueden diseñar modelos seleccionando información relevante del mundo real, que pueda servir como una base de conocimiento para una toma de decisión. Un buen modelo es el más simple que muestre correcta y consistentemente el comportamiento del fenómeno de interés en el mundo real. 10.

(16) Los datos geográficos son inherentes a los datos espaciales. Tiene tres componentes fundamentales: 1) El fenómeno se representa tal y como sucede en la dimensión física (la población de una ciudad, por ejemplo); 2) Tiene una localización espacial; y 3) Tiempo. La infonnación de los SIG representa algo del mundo real en un punto en el tiempo.. La herramienta de análisis de un SIG se utiliza para sobreponer capas temáticas y encontrar áreas comunes o excluyentes a ciertos parámetros. Los atributos geográficos pueden ser representados en los SIG usando dos formas: vector y raster. íC/i-.. Mitchel.. 1999:J 1-14] (ver figura 1.3).. {L~,. :.?~do Rea-,- ~. 1. 2. 3. !. .¡--. ¡. ¡. ¡. ~-. ~J. 1. i. ~. A. A. 7. B. 9. s. A. s s. p. p p. A. p. A. p. A. p. A. 1. A. 1. (v. 500. 300. 1-. ! ¡-. -. ~. •. House. -./ River. 200. ~. B. Representación Raster (imagén) Figura 1.3. ¡. 400. [H. ¡ i. ). 10. ¡A. ~-. A. 1. 10. 6. A. 1. ¡. 1. ~. 5 !. ,-. 1--. 4. [je y 600. Eje X. 100 100. 200. 300. 400. 500. w:. C. Representación Vectll" Formatos de archivos manejados por los SIG Fuente: [Aronof, 1993: 164]. Con el modelo de vector, cada atributo (fenómeno a representar) está en un registro de un archivo de base de datos, definido por coordenadas x,y en el espacio. Los tipos de atributos pueden ser: localización, línea, o área -más técnicamente, punto, arco o polígono, respectivamente-. La localización, tal como, las direcciones de los clientes, se representan por puntos, teniendo pares de coordenadas geográficas (x,y). Las líneas tales como ríos, carreteras o viaductos se representados como una serie de coordenadas pares (x,,y,,. X2,Y2,. 11.

(17) x3,y3). las áreas son definidas por bordes, y están representados por polí gonos cerrados (x1 ,Y1 , x2,Y2, X3,y3_ X1-Y1 ), pueden ser definidos legalmente como una parcela o suelo ;. admini strativamente como municipios; o por límites naturales (ver figura 1.4).. 10. !7. X 2. Fig ura 1.4. 5. Formas de representar atributos en un SIG Fuente: [Aronof, 1993 : 173). Cuando se analiza mapas de vectores, muchos de los análisis incluyen trabajos con los atributos del archivo de datos que siempre está asociado al mapa. El método del vector provee una medida más precisa de la extensión del área, pero requiere más procesamiento y post-procesamiento para remover astillas y para calcular la suma de cada categoría en cada área.. Con el modelo raster los rasgos son representados como una matriz de celdas en un. espacio continuo, cada capa representa un atributo y los análisis se dan por combinación de capas para crear nuevas capas con nuevos valores de celdas. Se compara cada celda sobre la capa del área a la correspondiente celda sobre otra capa, se cuentan el número de celdas de cada categoría dentro de cada área, se calcula las extensiones de área multiplicando el número de celdas por el área de una celda y se presenta el resultado en una tabla. El método raster calcula la extensión del área automáticamente, pero puede ser menos preciso, dependiendo del tamaño de la celda. Una celda pequeña da más precisión, pero requiere más espacio de almacenamiento y más tiempo y poder de procesamiento. 12.

(18) 1.2.2. los Sistemas de Soporte de Decisiones. Un sistema de información no puede proveer toda la info rm ación, debido a que existen diferentes intereses, especialidades y niveles . Laudan & Laudan clas ifican los tipos de sistemas en cuatro: estratégico, administrativo, de conocimiento y operacional; cada uno corresponde a un nivel en una organización y a su vez, a un área funcional. A pesar de que esta clasificación se enfoca más al área empresarial, da un claro panorama de las diferencias entre los sistemas de información , la siguiente fi gura muestra la di stribución de los sistemas de información por nivel y área de una empresa:. Nivel estratégico. Gerente genera l. Nivel Administrativo. Gerentes medios. Nivel Conocimientos. ~. Trabajadores de . conoci mi entos Administradores operacionales. Nivel Operativo. Ventas y Marketin e. Finanzas. Co ntabilidad. Rec ursos Humanos. Figura 1.5 Los seis principales tipos de Sistemas de información : ESS : Executive Support Systems, MIS: Management lnformation Systems, SSD: Decision Support Systems, K WS: Knowledge Work Systems, OAS: Office Automation Systems, TPS: Transaction Process ing Systems. Fuente: [Laudon & Laudon, 2000).. 13.

(19) 3. Los Sistemas SSD se ubican en el nivel administrativo. en este nivel. su uso principal es el de monitoreo, control y ayuda en la toma de decisiones semi-estructuradas únicas o rápidamente cambiantes y actividades administrativas de gerentes. Sus características principales: Manejo de bajos volúmenes de datos o bases de datos masivas optimizadas para análisis de datos; se apoya de herramientas de análisis de datos y modelos analíticos sofisticados; su forma de procesar los datos es de manera interactiva para simulación y análisis; la información que proporciona son reportes especiales y análisis de decisión.. .. PC. Base de Datos Modelo Analítico. Gráficas Reportes Archivos de entrada. Figura 1.6. Un modelo general de un Sistema de Soporte de Decisiones. Un SSD también puede utilizar modelos construidos por procesos interactivos, con todas las fases de la toma de decisiones, incluyendo un componente de conocimiento. 1.2.3. Lo.1· Sistemas de Soporte de Decisiones Espaciales (SSDE). Los Sistemas de Soporte de Decisiones Espaciales son un subconjunto de los Sistemas de Soporte de Decisión con enfoque en procesos espaciales (geográficos) propios de un. 3 Thierauf, Robert J. Decision Support Systems for effective planning and control. A case Study Approach. Prentice Hall. 1982. USA. 14.

(20) problema de decisión particular. Los SSDE generalmente se constru ye n a partir de los principios del software de Sistemas de Información Geográfica (S iG), administración de base de datos, análisis avanzado o sistemas basados en conocimiento (especializados) con suficiente poder y flexibilidad , e interfaz de Usuario Gráfica (IUG). 4 Añadiendo a estos un bloque má s, el de administración del modelo tomado de la metodología de Turban.. ~. Administración. ........... .. ~. ...-----/ /. dedatos. ffl · -. -.11'. . .. .. Sis~emas basados en'conocimientó.. 1. ~ Administración ..__. del modelo . ·. -~~-~. ~. Interfuz de usuario gráfica. -. ~~~~:lo/. Figura 1.7 Componentes de un Modelo de SSSD Fuente: http://www.ccg.leeds.ac.uk. La toma de decisiones espaciales frecuentemente se utiliza en análisis de suelos sustentables o selección de sitios, así como modelos de distribución [(fr. Husdal , 2002].. 1.2.4. La evaluación de suelos. El suelo provee un medio ambiente para la producción agrícola, pero también es una condición esencial para mejorar la gestión medio ambiental. El objetivo del uso sostenible del suelo es armonizar las metas en proporción con el medio ambiente, la economía y las oportunidades sociales para beneficio de las generaciones presentes y futuras. El uso sostenible del suelo es asegurar a largo plazo las funciones ecológicas )'. socioeconómicas del suelo, para uso del mismo en relación con las necesidades humanas (agricultura, forestación y conservación). 5. 4 Tomado del http://www.ccg.leeds.ac.uk s Tomado del http://www.srdis.ciesin.org.. 15.

(21) El compo11amiento de los suelos cuando se utilizan con lines específicos. proporciona una base racional para la ordenación territorial. El proceso de evaluación de cada 'unidad de suelo' requiere información sobre los atributos o ·características de suelos' y las 'cualidades de suelos' asociadas que se puede agrupar en los siguientes factores. básicos: tipos de suelo, de clima, de cultivo y de manejo.. A escala local, los procedimientos de evaluación modernos -tales como árboles de decisión. modelos de lógica difusa. modelos de red neuronal. modelos de simulación dinámica o modelos híbridos-. dan respuesta a las cuestiones planteadas por los agricultores, tales como la selección de variedades de cultivos. momento y proporción de siembra, tipo y momento del laboreo, uso de fertilizantes, etc. Para ello. es necesario hacer llegar a los agricultores la infom1ación proveniente de los resultados de la evaluación de suelos,. como está ocurriendo en la agricultura de precisión en el establecimiento de. prácticas de manejo de los cultivos a la medida de cada suelo. 6. 1.2.5. Sistema LANSA (Land Suitability Assessment). El sistema para evaluación de evaluación de suelo (LANSAS) es producto de la investigación del Dr. Manuel Callejas Sáenz y está basada en el procedimiento moderno del modelo híbrido entre redes neuronales y lógica difusa (Cfr. Callejas, 2002: 11 O).. La. explicación que se da a continuación del modelo usado en LANSA es un resumen tomado de la tesis doctoral del Dr. Luis Manuel Callejas Saénz [cfr. Callejas, 2002]:. "Las Redes neuronales artificiales son una arquitectura de la informática, inspirados en modelos biológicos. Guardan información en forma distribuida análoga al cerebro humano... Los Sistemas Difusos y las redes neurales artificiales tienen características similares y son complementarios, sus procesos en paralelo han permitido a los investigadores combinarlos en sistemas llamados redes neuronales difusas, que son más adecuadas para aplicaciones complejas e imprecisas... Esta combinación utiliza los beneficios de ambas tecnologías simultáneamente. La red neuronal puede hacer sistemas 6. Tomado delhttp://leu.irnase.csic.es/microlei/manual1/marco/marco.htm. 16.

(22) difusos adaptables. Es decir, se pueden abstraer los principios difusos de casos ejemplos y gradualmente refinarlo para ajustarlos a casos nuevos. De igual manera los sistemas difusos se rel acionan con redes neuronales para tratar ambigüedades e incertidumbres en muchas áreas de aplicación. Tanto las redes neuronales como los sistemas difusos son tecnologías inteligentes y adaptables. Tienen un alto potencial de aplicación a muchos probl emas complejos en el campo agrícola (Panigrahi, 1998)" [Callej as, 2002]. En el sistema de evaluación LANSAS, la red neuronal difusa cuenta con una topología en cinco capas, los elementos procesados o neuronas son los valores de las características del suelo, se encuentra entrenada, es decir, se adapta a las características de los casos, cambiando pesos dentro de la red . LANSAS es capaz de deducir los grados de utilización de suelos de temporal o secano, es capaz de determinar qué tipos de culti vos son los más óptimos. Definidos como sigue: 'Si ' = Sati~factorio, 'S2' = Algo satisfactorio,. 'S3 '. =. Margina/mente satisfactorio, 'N'. =. No satisfactorio.. Knowleda;e Base. Figura 1.8. LANSAS. Procedimiento para la adquisición de conocimientos Fuente: [Callejas, 2002). LANSAS lleva la evaluación de suelos de un proceso especializado altamente inflexible a un proceso más flexible y amigable. Tener LANSA dentro de un SSSD le agregaría nuevas posibilidades de análisis espacial y económico y sería ínter-operable con modelos de climas y suelos, con un amplio acceso a formatos de archivos con inventarios de clima y suelo [Cfr. Callejas, ldem]. LANSAS trabaja con cinco módulos principales:. 17.

(23) a) El módulo de administración de datos. El objetivo principal de este módulo es crear, editar o borrar proyectos y administrar los datos contenidos tanto en la base de datos como en la base de conocimientos. Al crear un nuevo proyecto se crea una carpeta donde se construirán todas las bases de datos de dicho proyecto. LAN SAS GU I Fil.E. ED IT. l•IEW OPEN SAVE PR. INT EXIT. PROJECT LMU L UT CROP KNOWLEDGE. DATA MANAGEMENT MODULE. Figura 1.9. DATA. NN. GIS. H.ELP I. PROJEC T LUT LM U. EVA LUATION MODU LE. RESULTS MANAGEMENT MODULE. KNO WLEDGE MODULE. GIS MODULE. LANSAS . Módulos principales de LANSAS Fuente: [Callejas, 2002]. Después de lo anterior, se continúa con la definición de LUTs y LMUs, en el menú de datos. La opción "LMU" permite definir las unidades administrativas de suelo y sus inventarios de climas y suelos. La opción "LUT'' define los tipos de utilización del suelo. Se puede actualizar, editar o borrar los datos contenidos en las tablas de la base de datos del proyecto.. El módulo de administración de datos es el responsable de coordinar todo el flujo de datos dentro de LANSAS y determina qué datos serán usados por otros módulos.. 18.

(24) LANSAS GU I FO .E. EDIT. DATt,. EVAI.UATIOH. DISPLAY. NN. GIS. HELr-. l7i7% 'j~nntc, '>UtpUt. -~~~. f - -- -j MagnCIL C , ~ ~Jutput. -·- D ~. ProJCC I D:11.:,ba::c. Figura 1. 1O. LA.NS/>.S D.1taba se. l : eyl•oa,d mp<rt. LAHSA S. LAN SAS . Módulo de admini stración de datos. Fuente: [Ca llejas, 2002). b) Módulo de evaluación. El módulo de evaluación es un proceso complejo que evalúa las unidades de suelo de acuerdo a su desempeño para un tipo de utilización, a partir de sus características y cualidades. Los datos se verifican y la red neuronal se activa para llevar a cabo la evaluación de los tipos de requerimientos para la utilización del suelo a partir de características que pasan por un proceso de clasificación.. El módulo corre el proceso y checa que LUTs, cultivos y LMU están evaluándose, a partir de ello requiere datos para el proceso de clasificación que se cargan de la base de datos de LANSAS, la base de datos del proyecto y la base de conocimientos. Si los pesos de las características del suelo ya han sido· creados, se activa la red neuronal e inicia el proceso de clasificación, de lo contrario, el usuario debe correr la opción "NN " para definir los pesos de las características del suelo y regresar al módulo de evaluación .. Una vez realizado el proceso de clasificación, los resultados se envían al proceso de generación de resultados para almacenarlos en archivos para su posterior despliegue o impresión.. 19.

(25) LAN SAS GU I FU.E. EDff. DATA. EVALUATION. DISPLAY. lfN. GIS. liELP. EVALUATION MOD ULE. ProJc ct D atabase. LAN'SAS Dat.aba sc. LAHSAS Knowle<lg,: base s. Figura 1. 1 1 LAN SAS. Módulo de eva luac ión · " Fuente: [Ca llejas, 2002]". c) Módulo de conocimiento. Este módulo es responsable de la creación y almacenamiento de todo el conocimiento tanto definido por el usuario como por el sistema. Hay dos opciones el "Conocimiento local" desde la opción "Data" o utilizando la opción "NN". La primera opción crea una nueva base de conocimiento para el conocimiento local y el usuario debe de introducir los datos a través del teclado, los datos requeridos son los siguientes:. • •. Nombre del cultivo Requerimientos de clima y suelo tales como: o o o o o o o o o o. •. Precipitación Temperatura Radiación solar Humedad Periodo de crecimiento Inclinación Clase de textura Inundación Drenaje Fragmentos rocosos. o o o o o o o o o. Profundidad del suelo CaC0 3 Yeso CEC Saturación base PH Materia orgánica EC ESP. Los datos deben ser dados de alta como valores óptimos para cada una de las tres clases de sustentabilidad.. 20.

(26) •. Si los pesos de las características del suelo que impacta n, se conocen, se deben introducir también .. Es importante precisar si todos los datos no están definidos como se muestra, no podrán almacenarse y la evaluación no se llevará a cabo.. La segunda opción activa el programa de red neuronal artificial para calcular el impacto de los pesos de las características del suelo para un cultivo dado. Este proceso salva los pesos como un nuevo conocimiento creado por la red neuronal artificial.. Los pesos calculados para las características del suelo alimentarán la FNN para continuar con el proceso de clasificación. Los cálculos de éstos pesos se llevan sólo si se inicia una nueva base de conocimiento o si se define un nuevo cultivo.. LANSAS GUI FU.E. EDIT. DATA. EVA LUATION. DISPLAY. N'N. GIS. HELP. LOCAL. Y•.NOWLEDGE. ~--------<. KNOWLEDGE MODULE. -----LANSAS Rnow lcdg,: b.u u. !ID/RAL NEIWORK. TO CALClJLATE LC WE!GIITS. Figura 1.12. LANSAS. Módulo de conocimiento Fuente: [Callejas, 2002]. d) Módulo SIG. Este módulo permite desplegar los mapas y manipular datos espaciales, tales como Mapas Raster en fonnato IDRISI, mapas vector en formato IDRISI y ARC VIEW y enlaces a base de datos espaciales. Tiene dos opciones para el despliegue de mapas, cada uno dependiendo del tipo de mapa.. 21.

(27) Este módulo está muy relacionado con el módulo de administración de datos y el mód ulo de admini stración de resultados, mediante procesos internos para comunicarse entre ellos y evaluar la información geográfica enlazando los mapas a las bases de datos y desplegando la información en la pantalla del monitor, imprimirla o almacenarla en archi vos.. L A N SI\S GU I TTLF.. Er>rr. [u\TA. FJALUATTO N. PISPL / ,i'. 1·1"11. Figura 1.13 LANSAS. Módulo SIG Fuente: [Callejas, 2002]. e) Módulo de administración de resultados. Cuando la evaluación se ha realizado, el procedimiento se almacena, de manera que el usuario puede entender los resultados y manipularlos. Tiene tres maneras de mostrar resultados, usando la pantalla, enviando a la impresora o almacenando en archivos. Los resultados se pueden desplegar en formato de mapas o de texto como reporte.. El formato para almacenar los resultados de la evaluación es en archivos MSACCESS®, los mapas se almacenan en formato IDRISI® o ARC/VIEW®. Los archivos con los pesos de impacto se almacenan en archivos ASCII.. 22.

(28) I.ANSAS GIi!. \1;,': 1. l· l •IT. J•AT/,. 1. .. F'.. t.rl[A11• •JI. ¡,:~'.~~;1r. Jl,11. •:;is. !-::EL!'. [___ . -.t '. ~;;;lf¡p. 1"''rt. Figura 1. 14. 1.2. 6. LUT. LAN SAS. Mód ulo de ad ministraci ón de resu ltados Fue nte: [Ca ll ejas, 2002]. El concepto e-agribusiness. El término agribusiness fue introducido por dos economistas, John Davis y Ray Goldberg en la Harvard Business School en 1957. Creían que el término era más adecuado para describir a los encargados que llevaban productos del campo al consumidor. Los agribusiness incluyen todas las actividades que toman lugar desde la producción, cosecha, distribución y mayores ventas a menor costo de los productos agrícolas. Cada una de las actividades de los e-Agribusiness son únicas. En este caso particular el enfoque hacía la decisión de la mejor producción.. En el caso de la agricultura, como producción de alimentos, tiene una gran importancia para la economía de una nación, que en lugares como Canadá "es más monitoreada que otros recursos naturales", desde los 60's esta nación industrializada, ha utilizado la tecnología de los SIG para realizar proyectos que puedan aprovechar toda la potencia productiva de ese país y conforme ha ido avanzando la tecnología, han mejorado los sistemas de información, añadiendo otros usos a los suelos. Del mismo modo la comunidad Europea, cuyo sistema es capaz de hacer análisis comparativos entre la agricultura de los países miembros [Aronoff, 1993 : 4-5]..

(29) Capítulo 11. Caso de aplicación. Al ver los mapas de la República Mexicana, sumamente coloridos. se puede apreciar claramente que México es un país con una gran diversidad cultural y natural (su geografía, clima, bosques, desiertos, selva, etc.). Escoger un estado para la aplicación de este modelo fue dificiL por que lo mismo sucede con ellos. Así que la base para una buena elección fue la informa~ión disponible, en este caso, mapas. de la misma escala. con las características necesarias, lo cual se encontró en la Síntesis de infármación geográfica del Eslado de México, en disco compacto, con mapas en archivos PDF. que se utilizaron de base para este. trabajo.. 2.1. Aspectos Generales del Estado de México 7. El Estado de México se ubica en la parte sur de la altiplanicie meridional, en una de las regiones más elevadas del país. Sus coordenadas geográficas extremas son: al norte 20º 17', al sur 18º 22' de latitud norte; al este 98° 36' y al oeste 100° 37' de longitud oeste.. Colinda al norte con Michoacán, Querétaro e Hidalgo; al este con Hidalgo, Tlaxcala, Puebla, Morelos y el Distrito Federal; al sur con Morelos y Guerrero, y al oeste con Guerrero y Michoacán. La superficie territorial es de 22 333. km2, que representa. 1.1 %. de la superficie total de la República Mexicana. En extensión territorial ocupa el vigésimo sexto lugar en el país. Se integra por 122 municipios. Las poblaciones más importantes son: Toluca de Lerdo, Ecatepec de Morelos, Ciudad Nezahualcóyotl, Naucalpan de Juárez, Tlalnepantla, Ciudad Adolfo López Mateos, Cuautitlán Izcalli, Tultitlán de Mariano Escobedo, Coacalco de Berriozábal, Los Reyes Acaquilpan, Metepec, Chalco de Díaz Covarrubias, y Lerma de Villada. La población estatal es de 13 096 686 habitantes, siendo Ecatepec el municipio. 7. Aspectos generales. Síntesis de información geográfica del Estado de México. INEGI. México.. 2003.. 24.

(30) más poblado con 1 622 697 habitantes, y el municipio con menos población es Papalotla con 3 469 habitantes.. s 90000000. Figura 2.1. o. 90000000. 180000000 Ki lomet.e rs. Estados Unidos Mexicanos. Proyección de los municipios del Estado de Méx ico. Fuente: Marco Geoestadístico Municipal 2000. INEGI.. El sistema carretero estatal suma una longitud de 9 794 .04 km y una red ferroviaria de 799.7 km. En comunicación aérea cuenta con el aeropuerto internacional Lic. Adolfo López Mateos, el aeropuerto nacional Dr. Jorge Jiménez Cantú, además de tres aeródromos: uno en San Antonio Pastejé en Jocotitlán, Los Colorines en Valle de Bravo y la pista aé;ea Ortega en Chimalhuacán.. 25.

(31) Dos provincias fisiográficas componen el territorio: El Eje Neovolcánico y la Sierra Madre del Sur. El primero comprende tres subprovincias: Mil Cumbres, Llanos y SieITas de Querétaro e Hidalgo; y la subprovincia de Lagos y Volcanes de Anáhuac. Por su parte, la provincia de la Sierra Madre del Sur es considerada la más compleja y menos conocida del país, comprende dos subprovincias: La Depresión del Balsas, y Sierra y Valles Guerrerenses. En esta entidad se encuentran tres de las elevaciones más importantes del país: el volcán Popocatépetl con una altitud de 5 500 metros, el volcán lztaccíhuatl con 5 220 metros. y el volcán Xinantécatl o Nevado de Toluca, con 4 680 metros sobre el nivel del mar.. En turismo, la entidad ofrece un sinnúmero de atractivos naturales de gran belleza como el Parque Nacional Insurgente Miguel Hidalgo y Costilla (La Marquesa), las Lagunas de Zempoala, el Nevado de Toluca, los volcanes lztaccíhuatl y Popocatépetl y los paisajes de Valle de Bravo. Por otra parte, cuenta con atractivos de tipo cultural como las monumentales construcciones religiosas, por ejemplo, el templo de Tepotzotlán, el de Acolman y Malinalco, el Santuario de los Remedios y el Santuario del Señor de Chalma.. 2.2. Clima y Precipitación 8 El Estado de México por su latitud se localiza en la zona intertropical; con una. altitud mayor a 2 000 m., lo que permite temperaturas moderadas en 67% de la superficie estatal, con valores medios anuales entre 12° y 18ºC, y bajas. Conforme decrece la altitud hacia el suroeste y sur, la temperatura media anual asciende al rango de 18º a 22ºC en poco menos del 1 1% de la superficie estatal y a más de 22ºC en el 10%, en el suroeste se reportan las temperaturas medias anuales más altas, de 28º a 30ºC. Al incrementarse la altitud disminuye la temperatura hasta llegar a valores medios al año entre 2º y 5ºC.. Los climas se consideran continentales al no tener influencia marítima. El mes más cálido se presenta en mayo; el ascenso de la temperatura después de estos meses es interrumpido por el inicio de la temporada de lluvias. Prevalece la precipitación de origen 8. IBIDEM.. 26.

(32) convectivo, es decir, por enfriamiento del aire. La tabla 2.1 Muestra la temperatura promedio mensual de los climas caractcirísticos del Estado de México. 11. 1. Tahla 2.1 Climas Mes. Estado Je México\ Temperatura promedio mensual y climas. Templados Toluca. Semi frío. Chapingo. Río Frío. Cálidos. Semicálidos. catitlán. Bejucos. Secos. Luvianos. Enero. 11.6. 9.9. 8.1. 21.3. 25.6. Nezahu alcoyotl 16.2 1 1.8. Febrero. 13.1. 11.1. 9.2. :ns. 26.8. 19.5. Fríos Nevado de Toluca 3. 13.1. 2.8. Marzo. 15.5. 13.1. 11. 25.1. 29. 21.8. 15.4. 4.4. Abril. 16.8. 14.5. 12.1. 26.9. 30.9. 24.2. 16.5. 5.8. Mayo. 14.7. 12.1. 26.8. 31.3. 25.6. 17.9. 5.4. Junio. 14.3. 25. 29.3. 24.6. 18.1. 5.3. 71 1. --'·-'. 27.1. 22.8. 17.6. 4.6. 23.2. 26.8. 22.7. 17.6. 4.4. 23.1. 26.8. 22.5. 17.1. 4.6. 22. 15.6. 4.2. 13.7. 3.5. Julio. Anual. 25.6. 18.1. 12.2. 3.9. 27.7. 21.7. 15.5. 4.2. Fuente: Síntesis de información geo ráfica del Estado de México. INEGI. México. 2003.. Estas condiciones de temperatura y precipitación han dado lugar al predominio de climas templados en poco más de la mitad del territorio estatal, distribuyéndose en el oeste, centro, norte y este. En menor proporción se encuentran los climas semifríos, localizados en los cerros y serranías por arriba de los 3 000 m de altitud; los semicálidos, bordeando por el suroeste y sur a los climas templados; los cálidos, principalmente en el extremo suroeste; los semisecos, en el noreste; y por último el clima frío, en las cimas de los volcanes lztaccíhuatl, Popocatépetl y Nevado de Toluca.. La figura 2.2 Muestra las curvas de niveles de precipitación mensual representativa de los diversos climas en el Estado de México. Climas templados: Toluca, Chapingo y Aculco; clima semifrío: Río Frío; clima frío: Nevado de Toluca; climas cálidos: Acatitlán y Bejucos; climas semicálidos: Luvianos y Colorines; climas semisecos: Nezahualcoyotl.. 27.

(33) Climas Templados Curvas de Precipitación mm. "' «>. T2D. a, 11). ..,.. «>. "'. o. IJ Toluca. • 01apingo. .,.. _. -·. . . ..--. í'-. 1i.ia'I.. Meses. oAculco. Climas Semifrío y Frío Curvas de Precipitación 300 250 200. Mm.. 150 ()(). 50. o Ene-o. Abril. CJ Rí:> Frí:>. Juio. Ochbre. Mes. • Nevado de Toluca. Climas Cálidos Curvas de Precipitación 300. 250 200. Mm.. 150 100. 50 Enero. Abril. Julio. Octubre. Mes. 28.

(34) Climas Semicalidos y Semiseco Curvas de Precipitación. 2()() ~ 1 - - - - - -- -. Mma. H> _,_,__ _ _ _ _,_..... o _µali,¡llllil.,...iq.a.J¡JLJ,..,.:a.11:a.J_.,..U¡.aQ:a~ ~ - - - - ~ Enero. a Luvianos. • Colorines. Abril. Juio. Ocllbre. Mes. o Nezahualcoyott Figura 2.2 Curvas de Precipitación por climas del Estado de México Fuente: Síntesis de información geográfica del Estado de México. INEGI. México. 2003 .. 2.3. Suelos. El estado tiene una situación geográfica compleja, debido a, el relieve montañoso, la presencia de varios tipos de clima, la altura sobre el nivel del mar y la existencia de lagos desecados. resultando una gran variedad de condiciones ambientales. Se compone de suelos de origen aluvial , residual y lacustre. El grado de influencia de algunos de los factores formadores de suelo es de tal magnitud que llegan a condicionar el tipo de suelo y su grado de desarrollo.. La fertilidad de sus suelos, salvo en el centro y norte del estado, están limitados por problemas de acidez (acrisoles, regosoles dístricos, luvisoles, etc.), salinidad (solonchaks) y retención de fósforo (andosoles). De manera natural los suelos dominantes sustentan los bosques de pino-encino, característicos de esta región .. Las limitantes químicas por salinidad y sodicidad, se encuentran en los lechos de antiguos vasos lacustres, mientras que las limitantes físicas más severas son la fase lítica (estrato rocoso a menos de 50 cm de profundidad), dúrica profunda (capa cementada de suelo conocida comúnmente como tepetate, la cual está entre 50 y 90 cm de profundidad),. 29.

(35) las foses gravosa y pedregosa (presencia de fragmentos de roca menores a 7.5 cm y mayores de 7.5 cm, respectivamente). ya sea en la superficie del sucio o dentro de los primeros 30 cm de profundidad. Sin embargo, existen áreas en que los sucios son profundos y sin limitante alguna. ubicados sobre todo al norte y centro de la entidad. pero de poca extensión comparados con los que presentan limitantes fisicas.. La infiltración depende del tipo de partículas que componen el suelo. destacan el I imo y Ju arcilla resultando un grado de infiltración moderado: en segundo lugar existen. sucios con un predominio de arcillas lo que ocasiona una infiltración (ve11isoles): y en tercer lugar, una infiltración alta en los de textura arenosa (regosolcs y íluvisoles).. 2.4. Aspecto agrícola. La agricultura se encuentra dividida en agricultura de temporal y agricultura de riego. De acuerdo con el límite geoestadístico, el estado ocupa una superficie de 22,333 km2, de los cuales casi 38% está dedicado al uso agrícola (8 604 km2). De esta cifra, 82% es agricultura de temporal (7 063 km2) y el 18% restante corresponde a agricultura de riego ( 1 542 km\. Sus características de clima y precipitación favorecen el desarrollo de una agricultura de temporal o secano que se trabaja durante el ciclo priri-iavera-verano, donde los agricultores preparan el suelo y siembran tempranamente la semilla, con las primeras lluvias de la temporada.. La Delegación Estatal de la Secretaría de Agricultura, Ganadería y Desarrollo Rural maneja una regionalización, que reúne en ocho Distritos de Desarrollo Agropecuario y Forestal a los 122 municipios del estado y son: Distrito I Toluca comprende 24 municipios, el Distrito II Zumpango 30 municipios, Distrito III Texcoco 26 municipios, el Distrito IV Tejupilco agrupa 5 municipios, Distrito V Atlacomulco con 9 municipios, Distrito VI Coatepec Harinas 12 municipios, Distrito VII Valle de Bravo 9 municipios y Distrito VIII. 30.

(36) Jilotcpec con 8 mu111c1p1os. Ver características en el Anexo Distritos de Desarrollo Agropecuario.. Estado de México. Distritos de Desarrollo Agropecuario. Mpioemex. shp I lT . . III IV. 11111. V. . . VI . . VII CJ VIII N. ~E. s. Figura 2.3 Estado de México. Distritos de Desarrollo Agropecuario. Fuente: INEGI: Caracteri7..ación agrícola del Estado de México. 2003.. 2.5. Vegetación. Las características de clima y suelo favorecen el establecimiento de una diversidad de formas de vida como son los bosques de oyamel, los bosques de pino, encino y mixtos. Se encuentra también I a selva baja caducifolia, con árboles y arbustos de distintos géneros, pastizales asociados a diferentes comunidades, o bien, en masas puras, y en un sinnúmero de condiciones ambientales, incluyendo el tipo de suelo, clima, etcétera.. 31.

(37) Al norte del estado. se pueden encontrar comunidades dominadas por cactáceas (nopales). Asimismo. en gran parte de los lugares que originalmente sustentaban bosques y selvas se l.iesarrolla una agricultura de temporal veraniego que produce una gran variedad de cultivos. pero sobre todo maíz: estos lugares poseen una amplia diversidad de condiciones climáticas y topográficas. muchos de ellos poseen pendientes pronunciadas v sucios con características poco propicias para llevar a cabo estas actividades.. 2.6. Posibilidad de uso agrícola. Desde el punto de vista agrícola, los suelos más importantes son aquellas que pueden ser cultivadas en cualquier época del año, pues agrupan condiciones favorables para el uso de maquinaria e implantación de riego.. Las geoformas que no muestran aptitud para el cultivo con maquinaria agrícola y nego, como lomeríos, sierras bajas y llanuras de piso rocoso, etcétera, aún poseen características agrológicas adecuadas para el aprovechamiento de una agricultura de temporal; la cual en algunos casos -bajo la influencia de los climas templados- presenta aceptables rendimientos.. En la actualidad, la gran parte de la actividad agrícola está enfocada al temporal puesto que la agricultura de riego ocupa solamente alrededor de 18% de la superficie total agrícola, donde el recurso hídrico es obtenido de pozos profundos, presas (José Antonio Alzate, Ignacio Ramírez, etc.) y bordos (Santa Eduviges, Limbert, San Nicolás, etc.); de la cuenca Lerma-Toluca, y de ríos como La Gavia, Almoloya y Tejalpa, entre otros. El estado de México es uno de los principales productores de maíz grano a nivel nacional; los municipios con más actividad agropecuaria son: Toluca, Atlacomulco, Valle de Bravo y Zumpango. Cabe mencionar que gran parte de los suelos con aptitud para la agricultura ya se encuentran en producción, por lo que son menos los terrenos con potencial, que aún sustentan ·. egetación natural.. 32.

(38) Capítulo 111.. 3.1. Desarrollo del Sistema de Decisión Espacial. Metodología de De!,arrollo. Un proyecto SIG organiza diversos tipos de datos dentro de una misma estructura. estos datos provienen de distintas fuentes (varias disciplinas) en una variedad de formatos (mapas, tahlas). una vez que se integran. se analizan y modelan para conseguir el propósito primario d1~ un SIG: la información.. La metodología empleada en este proceso, se basa en diversos procedimientos y técnicas de diversos autores, para conseguir los datos que servirán para desarrollar el modelo planteado y conseguir así los objetivos de la presente tesis.. El proceso de la decisión espacial, puede ser descrita como una iteración repetida de cuatro pasos, los cuales se basan en la metodología para el desarrollo de aplicaciones de planeación medio ambiental usadas por Seffino.. 9. Planeación Requisitos. Desarrollo SSDE Desarrollo. Figura 3.1. 9. SSDE. Fases del desarrollo. Seffino, L. A. WOODSS - a spatial decision support system based on workflows. 1999. 33.

(39) Los primeros tres pasos corresponden a la generación de un conjunto de mapas. mientras que la evaluación consiste en analizar los mapas para lomar decisiones y evaluar los modelos empicados.. 1. Planeación: Se trata de un grupo de procesos para la toma de decisiones que incluye delinición de los objetivos. el área geográfica. los datos y modelos para ser aplicados, así como determinar qué herramientas de desarrollo se lomarán en cuenta para llcvarlo a cabo.. 2. Requisitos: Consiste en un estudio sobre las necesidades de información de los usuarios del sistema, para determinar los datos relevantes y coleccionarlos por medio de fotos, imágenes de satélites (datos espaciales), así como los datos no espaciales necesarios para satisfacer dichas necesidades.. 3. Desarrollo: Corresponde a la implementación del modelo en un SIG, usando los datos definidos por el paso anterior. Los modelos son implementados por programas constructivos que utilizan las funciones de los SIG.. 4. Evaluación: Incluye el impacto del análisis, la interpretación de resultados y la especificación de políticas.. 34.

(40) 3.2. Aplicación de la Metodología propuesta. A continuación se describen cada una de las etapas de la metodología mencionada anteriormente.. 3. 2.1. Pfaneación. La construcción del modelo 10 depende de las tareas u objetivos del estudio. Los cuatro tipos principales son los descriptivos, los de procesos, los predictivos y los procedimientos. aunque con frecuencia no son modelos aislados, en este caso. el modelo para desarrollar el modelo basado en SIG, es una combinación entre los modelos descriptivos y de procedimientos.. Es un modelo descriptivo debido a que ilustra condiciones y circunstancias de fa. región a estudiar de manera general y entendible, podría decirse que es una analogía de la realidad de manera simpNficada [cfr. Davis, 2001 :333]. Es de procedimientos por que representa los pasos necesarios para desarrollar una tarea o meta, es un modelo gráfico con los procesos seleccionados -en esta caso en forma de módulos-, que pueden ser aplicados a diferentes conjuntos de datos y en diferentes partes del área de estudio del proyecto [(:{,-. Davis, 2001:34 7].. Davis también menciona que "en una aplicación SIG ... cuando el procedimiento funciona, es agradable aplicarlo a otros sitios que puedan requerir aplicaciones similares". [cfr. Davis, 2001 :331].. El siguiente diagrama muestra el modelo SSSD a construir: Dividido básicamente en cuatro módulos; un módulo administrador de datos que tendrá relación directa con las bases de datos espaciales; un módulo basado en conocimiento, aquí se utilizará LANSAS; un módulo de análisis avanzado que se apoyará en los dos módulos anteriores y el cual será soporte para la interfaz del usuario. 10 Un modelo de decisión, en este caso, es una abstracción cuantitativa de la realidad que es creada y usada para ayudar a alguien en la toma de decisiones. 35.

(41) Si~•-r~-~t [nterfaz de usuario. Análisis avanzado. Administrnción de datos. Figura 3.2. Sistemas basados en conocimiento. Estructura de l modelo SSDE a desarrollar. Para el desarrollo del modelo anterior, se puede dividir las iteraciones en tres grupos principales, de acuerdo con los objetivos de la presente tesis:. El primer grupo tiene como objetivo uniformizar los datos existentes de clima y. suelo del Estado de México necesarios para determinar cuáles son las características de los mismos, junto con los demás datos necesarios para hacer funcionar el Sistema LANSAS. En el modelo corresponde a los dos módulos de la base. En un primer conjunto de iteraciones se trabaja directamente con mapas del área geográfica seleccionada y con los cuales se obtiene la base de datos para el segundo objetivo.. Lo segundo, será el desarrollo de la interfaz gráfica con comandos intuitivos y. operaciones básicas que permitan que un usuario inexperto realice consultas al sistema LANSA, en el modelo corresponde al módulo intermedio.. Por último, desarrollar un mapa de cultivos óptimos para el Estado de México, el. módulo de la parte superior del modelo.. El origen de los datos: Se usan datos y mapas de edafología, suelos, municipios,. precipitaciones y climas, correspondientes al Estado de México, existentes en el Instituto Nacional de Estadística, Geografia e Informática, los mapas a utilizar se encuentran en las siguientes fuentes y escalas indicadas a continuación: 36.

(42) => Síntesis de lnfonnación Geográfica del Estado de México escala 1:400.000 => Cm1as Topográfica, Edafológica, Uso del Suelo, serie 1, escala 1-1,000.000 => Marco Geoestadístico Municipal 2000.. Relercntc a los datos como climas y precipitación se complementaron con datos extraídos del ERIC II desarrollado por el Instituto Mexicano del Tratamiento del Agua.. El formato de los datos: En el presente proyecto se utiliza el formato vector. primeramente por que manejan mayor resolución que los raster, además. es necesario que los mapas estén asociados a tablas de datos, finalmente, el tamaño de almacenamiento. en caso de que se quisiera transformar esta aplicación a ambiente web.. Las herramientas: Para desarrollar una solución SIG se requiere código que pueda manejar datos geográficos, por lo que será necesario, ArcView® y Mapübjects® de ESRI y Visual Basic® de Microsoft para desarrollar la aplicación por su facilidad en el desarrollo y manipulación de objetos. Definiendo el uso del software para la realización de la aplicación:. •. ArcView®. Software desarrollado por ESRI para manejar capas temáticas sobre los mapas, cada capa temática se refiere a la representación de algún dato sobre un mapa, el dato es el tema, por ejemplo la población. Con diversas capas se realizan análisis. Maneja y genera archivos de tipo shape (donde almacena los mapas), propios de las herramientas SIG -aunque también se pueden agregar capas de imágenes-. En este proyecto se utiliza como herramienta para "vectorizar" los mapas por medio de la pantalla del monitor, una vez que se tienen los mapas, se llenan con los datos acordes al mapa.. ArcView también es usa para integrar mapas por medio de una extensión llamada geoprocessing, este método se conoce como "overlay", en este proyecto se menciona como. 37.

(43) integración o combinación de mapas. Are Yiew a pesar de no ser un manejador de base de datos nativo. permite hacer operaciones de enlazar dos tablas a través de los "joins" parecidos a los usados en consultas, este enlace se realiza entre dos campos, que pueden o no llamarse igual, lo que hace es comparar los valores y enlazar las tablas de acuerdo a ello.. + Mapübject. @. Mapübjects. es un conjunto de objetos que incluyen despliegues de mapas, consultas. @. geográficas y actividades de recuperación de datos. diseiiado por ESRI para trabajar en ambiente de programación, tales como Visual Basic®, Delphi®, PowerBuildcr® y otros. 11 Con Mapübjects se pueden manipular como objetos archivos de tipo Shape (shp y su tabla asociada dbf -archivo de base de datos-), como los que genera ArcView o imágenes de mapas de bits. Mapübjects se agrega a Visual Basic por medio de los controles ActiveX 12 , lo que permite la interoperabilidad entre estos dos programas.. + Visual Basic® Software de Microsoft, es un lenguaje de programación orientada a objetos, que permite desarrollar y manipular objetos; utiliza un ambiente de programación integrado que permite el desarrollo de programas. Este ambiente consiste de formas (ventanas donde se interactúa) y controles (herramientas y botones de una ventana) que responden a eventos(por ejemplo un clic) y tienen propiedades (color) y métodos (funciones a realizar). Utiliza componentes, piezas ya hechas que se encuentran en el sistema, como los controles ActiveX, útiles para la interacción con Mapübjects, para el desarrollo de una aplicación de consulta.. 11. ESRI. Mapübjects. Gis and Mapping Components. USA. 1996. Un control ActiveX actúa como un servidor (componentes de aplicación ya hechos) que realiza una o más tareas solicitadas por un cliente (un programa propio). 12. 38.

(44) 3. 2. 2. Re,¡uisitos. Una parte importante del análisis SIG es trabajar con tablas que contienen los valores de atributos. Los SIC lrabajan con base de datos relacional. es decir. cae/a reRistro y sus. atributos están enlazados con todos los reKislros y atributos. Por lo que es posible hacer preKWttas de más de dos atrihulos. En el punto anterior se obtuvieron los datos necesarios y se armó la base de datos. que son archivos con registros de descripciones de los mapas. estas descripciones están dadas en su mayoría en texto. aunque los datos fueron clasificados en etiquetas.. Con estas tablas de datos se pueden realizar tres operaciones: Selección, cálculos y sumas. La selección consiste básicamente en extraer un subconjunto de los datos en base a una característica dada, por ejemplo: los municipios cuyas temperaturas estén en un rango dado o que pertenezcan a un distrito dado. Los cálculos se basan entre atributos existentes para obtener campos nuevos con el resultado, por ejemplo asignar rangos de fertilidad a los suelos con mayor precipitación y con x tipo de suelo. Las sumas, obtener estadísticas de atributos específicos, tales como un total o un promedio, en algunos casos crear nuevas tablas a partir de concentrar atributos [Cfr. Mitchell, 1999: 18-19].. Por lo que este bloque se compone de los siguientes elementos: Base de Datos SSSD, como un conjunto de registros asociados a los mapas temáticos en archivos de base de datos (dbf, data base file). Un sistema de administración de base de datos manejada por objetos de Mapübjects en Visual Basic, que además deben cumplir de manera que satisfagan los aspectos básicos de utilidad, reducción de redundancia y error, flexibilidad y estandarización.. El desarrollo de sistemas de base de datos para manejo de información espacial implica tipos de datos más complejos de almacenar y manipular que los datos no espaciales; anteriormente los análisis de datos espaciales se hacían utilizando métodos manuales, como mapas en papel, tablas o descripciones textuales.. 39.

(45) A pesar de que la información geográfica que se ha ido coleccionando y almacenando en forma digital. muchos de esos datos son representaciones digitales de mapas convencionales que no permiten representar otro conjunto de datos en la misma base espacial [Cfr. Davis], es el caso de los mapas usados en este proyecto.. 3. 2. 3. Desarrollo. J\ continuación los procesos de preparación de los datos de entrada necesanos para el. Sistema de Evaluación Lansas, posteriormente la obtención de los resultados de tal evaluación y su organización para su despliegue en mapas temáticos:. 3. 2. 3.1 Proceso para obtener los datos de entrada. Para el desarrollo de la parte más laboriosa del modelo, habrá de apoyarse en los siguientes pasos que Davis llama "la entrada de datos" y que define como "un proceso simple que puede tomar gran parte del tiempo y esfuerzo requerido, en algunas ocasiones incluye el 75 por ciento del ciclo de vida del proyecto" [(fr. Davis, 2001: 127] de lo cual depende que los mapas necesarios sean confiables. El proceso de entrada se divide básicamente en: datos espaciales; edición y corrección; georeferencia y proyección; conversión; y finalmente, la base de datos con los atributos de entrada.. 3.2.3.1.1. Datos espaciales. En este primer paso, se utilizarán mapas de INEGI, mapas tradicionales escaneados cabe mencionar que se utilizó este tipo de mapas, debido al costo de los mapas digitales en vector, con lo cual se hubiera simplificado gran parte este proceso.. La siguiente figura muestra uno de los mapas originales, en la escala 1:400,000 del Estado de México:. 40.