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Una herramienta para analizar el riesgo de desertificación

Investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid han establecido una metodología basada en modelos de simulación dinámica para la definición de indicadores del riesgo de desertificación de un área a largo plazo, permitiendo conocer con anticipación si su actual situación es o no sostenible.

Fuente: CNICE.

A partir de un modelo de general de desertificación, investigadores de la Escuela Técnica Superior de Ingenieros Agrónomos de la Universidad Politécnica de Madrid liderados por Javier Ibáñez, han construido indicadores que informan sobre el devenir de un sistema en el largo plazo, permitiendo conocer con anticipación si la actual situación del área modelada es o no sostenible. Este modelo general de desertificación se utiliza como un laboratorio virtual, en el que es posible reproducir diferentes síndromes de desertificación, tales como el sobrepastoreo o la sobreexplotación de acuíferos por el regadío.

La desertificación ha sido calificada como el mayor problema de carácter ambiental y socioeconómico que concierne a numerosos países en todas las regiones del mundo. Las raíces del problema, que tiene lugar en un contexto de aridez, están en el uso que se hace de la tierra. Y así lo recoge la definición sobre la que hoy en día hay mayor consenso y que fue aprobada por las Naciones Unidas en 1994: desertificación es la degradación de las tierras de zonas áridas, semiáridas y subhúmedas secas resultante de diversos factores, tales como las variaciones climáticas y las actividades humanas.

Existen dos maneras de enfrentarse a la desertificación. Una de ellas es paliar sus efectos, lo que resulta extremadamente caro dadas las inversiones necesarias para restituir la fertilidad perdida. La otra consiste en anticiparse al problema, que en sus primeros estadios aún puede ser gestionado y reconducido. En este sentido las diversas metodologías existentes buscan indicadores que permitan atisbar los síntomas más tempranos de degradación.

Los indicadores convencionales, basados en medidas físicas como la densidad de cubierta vegetal o las tasas de erosión, son precisos pero tienen dos inconvenientes. En primer lugar informan sobre un proceso que ya está en marcha, ya que estos indicadores son en realidad las señas de identidad de la desertificación, pero no sobre cuál es el esperado final de dicho proceso. En segundo lugar, y tratando de encontrar señales más sutiles en el paisaje, a veces se basan en características muy particulares del lugar (por ejemplo determinadas especies vegetales) y por tanto difíciles de importar a otros territorios.

La herramienta propuesta (*) pretende complementar la información ofrecida por los indicadores convencionales. Así, se propone utilizar modelos de simulación que reproduzcan virtualmente los sistemas amenazados, y sobre ellos diseñar indicadores que adviertan en qué circunstancias se pueden superar ciertos umbrales críticos que conllevan la desertificación en el largo plazo.

Concretamente, el trabajo llevado a cabo consiste en el desarrollo de un conjunto de ecuaciones genéricas que permiten reproducir diversos síndromes de desertificación. El modelo, construido mediante dinámica de sistemas, interrelaciona procesos físicos con socioeconómicos, lo que permite relacionar hechos como la salinización de acuíferos o la pérdida de suelo con los beneficios del productor o su coste de oportunidad.

El procedimiento nace con la vocación de estimar el riesgo de desertificación en cualquier parte del mundo, incluyendo regiones donde los datos de campo no abundan, y con ese fin ha sido expresamente diseñado. Por el momento se han hecho aplicaciones en el campo de Dalías (Almería) y su sistema de acuíferos costeros, las tierras de pastoreo de Lagadas (Grecia) o los oasis de Marruecos y Túnez.

Actualmente la metodología se está aplicando para estudiar la erosión en el olivar jiennense y el impacto de la cabaña ganadera en las tierras de pastoreo de Senegal.

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(*) ECOLOGICAL MODELLING 213 (2): 180-190 MAY 10 2008: “Assessing desertification risk using system stability condition analysis” . Ibáñez, Javier; Martínez Valderrama, Jaime; Puigdefabregas, Juan

Fuente: Universidad Politécnica de Madrid
Derechos: Creative Commons
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