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CEDS_004_2021

MODELIZACIÓN DE LA ZONA AGROECOLÓGICA (ZAE) PARA LA OPTIMIZACIÓN DE LA PRODUCCIÓN AGRÍCOLA EN EL CANTÓN SAMBORONDÓN

César Alcácer Santos

César Alcácer Santos

Director del Proyecto
Ingeniero Agrónomo por la universidad de Lleida (España), Máster en Gestión ambiental (especialización en Ciencia, Política y Gestión de los Recursos Hídricos) por la Universidad de Yale (EEUU), y doctor en Estudios Medioambientales por la Universidad Pablo de Olavide

Resumen del Proyecto

A pesar de disponer de unas condiciones climáticas y edáficas favorables, el rendimiento agrícola en Ecuador (Tm/ha) de la gran mayoría de cultivos, está por debajo de la media global y de sus vecinos colindantes e incluso de sus competidores inmediatos, en una media de un 30%. En el caso del arroz, la posibilidad de tener hasta 2.5 cosechas al año enmascara los pobres rendimientos por siembra que se achacan normalmente al uso de variedades no mejoradas o a la pérdida de vigor de las semillas recuperadas tras la cosecha (no uso de semilla certificada). Sin embargo, se obvian las variables ambientales, tanto la climatología, como el suelo y la ecología propia del territorio, factores que por sí solos explican la idoneidad de un cultivo a una zona.

A partir de una adaptación de la metodología de zonificación agroecológica (ZAE) de la FAO, donde variables climatológicas y edáficas se complementan con el análisis de los sistemas ecológicos del entorno y su organización, el presente estudio tiene como principal objetivo el desarrollo de un modelo ZAE a partir de la caracterización de variables ambientales y socioeconómicas que permitan, (a) optimizar la producción existente manteniendo los principios de sostenibilidad, (b) identificar alternativas de adaptación al cambio climático a partir de simulaciones de escenarios y (c) evaluar las características que debería disponer el material genético a cultivar. Para ello, se establecerá una red de estaciones meteorológicas de campo que medirán parámetros atmosféricos y del suelo, se realizarán análisis de suelo y analizarán parámetros relacionados con la producción y salud de los cultivos (como el NDVI) con el uso de de Vehículos Aéreos no Tripulados (drones).

El modelo permitirá conocer el potencial productivo de los cultivos en la zona de estudio y apoyar a la toma de decisiones por parte de los agricultores. Como parte de los resultados, se creará un servicio de información agroclimática para los agricultores de la zona, alimentado por los datos de la investigación.

Objetivo del Proyecto

A partir de una red de estaciones agro-climatológicas y edáficas creadas ad-hoc, y el uso de VAnTs (drones) para el análisis de la productividad de los cultivos (como el NDVI) se desarrollará un modelo para (a) optimizar la producción manteniendo los principios de sostenibilidad, (b) identificar alternativas de adaptación al cambio climático a partir de simulaciones de escenarios y (c) evaluar las características del material genético a cultivar. El modelo permitirá conocer el potencial productivo de los cultivos en la zona de estudio y apoyar a la toma de decisiones por parte de los agricultores. Como parte de los resultados, se creará un servicio de información agroclimática para los agricultores de la zona, alimentado por los datos de la investigación.

Objetivo general:

  • Crear un modelo de Zonificación AgroEcológica que permita optimizar la producción agrícola en el área agrícola Samborondón – Daule.


Objetivos específicos:

  • Caracterizar las variables agroclimáticas.
  • Identificar los ecosistemas colindantes y su relación con el sistema agrícola.
  • Definir la tipología edáfica de las parcelas de estudio y su evolución a lo largo de la producción.
  • Analizar la salud y el nivel productivo del cultivo a partir de los índices obtenidos por fotogrametría. 
  • Estudiar las posibles correlaciones entre las variables. 
  • Crear un modelo con el que estimar la producción anticipada en función de las variables recogidas.

Avances

Adquisición de equipos

  • Se ha adquirido el Dron eBee X, con 2 cámaras (multiespectral Sequoia y Fotogramétrica Aeria X). El dron viene acompañado del software de planificador de vuelos y procesado de imágenes.
  • Se ha hecho la compra (pero aún no se han recepcionado) 5 estaciones meteorológicas MeteoBot con sensores atmosféricos y de suelo.
  • Compra de laptop de campo.

Selección de Fincas

Se han identificado 4 de las 5 zonas de muestreo, que se detallan a continuación.

  • Zona de muestreo 1, ubicada en Santalucía, a nombre de Heytel Lozano.
  • Zona de muestreo 2, ubicada en Daule, a nombre de la Junta de Riego y Drenaje América Lomas.
  • Zona de muestreo 3, ubicada en Daule, vía a Salitre, a nombre de Luis Alvarado.
  • Zona de muestreo 4, ubicada en Samborondón a nombre de Wimper Guerrero. Zona de tres postes. Identificada, pendiente de visitar.

Capacitación

  • Capacitación para el uso y funcionamiento del dron a cargo de la empresa que lo vendió.
  • Curso de GIS y R.

Documentación
del Avance

Se Dron eBee X
Se Dron eBee X, con 2 cámaras (multiespectral Sequoia y Fotogramétrica Aeria X). El dron viene acompañado del software de planificador de vuelos y procesado de imágenes.
Imágenes tomada con el Dron eBee X
Se ha hecho la compra de 5 estaciones meteorológicas MeteoBot con sensores atmosféricos y de suelo.
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Libro

VERGARA ROMERO, A. (2022)

GRAN GUAYAQUIL: PROPUESTA DE UN MODELO POTENCIAL DE DESARROLLO. UNIVERSIDAD ECOTEC.

ISBN:978-9942-960-68-9. HTTPS://DOI.ORG/10.21855/LIBROSECOTEC.76

Capítulos de libro

  • Ochoa-Rico, M., Sed’a, P., Pérez-Zulueta, M., & Márquez-Sánchez, F. (2022). Desarrollo Territorial: Una Revisión del Concepto.

  • Morejón-Calixto, S., & Vergara-Romero, A. (2022). Potencial de Desarrollo del Cantón San Francisco de Milagro: Un Análisis Factorial.
  • Mora-Carpio, W., & Sorhegui-Ortega, R. (2022). Potencial de Desarrollo del Cantón General Villamil-Playas: Un Análisis Factorial.
  • Merchán-Acosta, B., & Vergara-Romero, A. (2022). Potencial de Desarrollo del Cantón Santa Clara de Daule: Un Análisis Factorial.