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Introducción
La degradación del suelo a causa del contenido de sales tiene mayormente su origen en las actividades antropogénicas. La presencia de sales en el suelo es considerada un factor limitante para el rendimiento de los cultivos, especialmente en regiones áridas y semiáridas o cercanas a la costa. Allbed y Kumar (2013) identifican dos categorías de suelos salinos: aquellos con salinidad primaria, la cual ocurre de manera natural y los de salinidad secundaria los cuáles son originados por la influencia de las actividades antropogénicas. El efecto de acumulación de sales en el suelo es potenciado por las prácticas de manejo del agua de riego, la calidad del agua, los sistemas de riego utilizados, la relación carga/recarga/extracción de agua del acuífero y la cercanía de las áreas agrícolas a la costa; los cambios en la cubierta del suelo, así como las prácticas agrícolas, pecuarias y forestales, donde la conservación del suelo como recurso no es considerada como un componente del sistema de producción, dinamizan también el proceso de salinización. Estos son solo algunos ejemplos de cómo se favorecen los brotes de salinidad en las regiones agrícolas.
Adicionalmente a su efecto en los cultivos, la salinidad del suelo se ha convertido en un factor determinante que altera el patrón de integración espacial y temporal de las comunidades bióticas en los ecosistemas abiertos. De acuerdo con el US Salinity Staff Laboratory, aquellos suelos con una conductividad eléctrica (EC) >4 deciSiemens por metro (dSm-1) a 25 °C, porciento de sodio intercambiable (PSI) <15 y pH (reacción del suelo) < 8.5 son suelos salinos (Richards, 1954). Para Shannon (1997) los suelos con EC <4 dSm-1 son considerados no-salinos; una EC de 4 a 16 dSm-1 son moderadamente salinos y > 16 dSm-1 son altamente salinos.
La incorporación de sales al suelo ocurre de manera natural, por el intemperismo de las rocas y los minerales primarios, los cuáles se forman in situ o transportados por el agua o el viento (Shrestha y Farshad, 2008). Otras causas que influyen en el aumento de la salinidad en el suelo son: la topografía, el uso y manejo del agua, la salinidad del agua, los cambios de uso del suelo -especialmente en el bosque, el sobre pastoreo en las zonas pecuarias, y en general el desplazamiento de la cubierta arbustiva. Estos cambios ocasionan que la tabla de agua se eleve y acarree hacia la superficie agua salina sub superficial. Para las zonas costeras, su cercanía al mar agrega un componente adicional que promueve la subida de los componentes salinos hacia la superficie de la plataforma continental, las mejor descritas como intrusiones salinas. De acuerdo con el USGS, de manera natural el movimiento de las aguas sub superficiales hacia el mar previene que el agua de mar alcance los acuíferos costeros; sin embargo, el abuso en las prácticas de extracción del agua por bombeo, especialmente para fines de abasto industrial, minero y agrícola, rompen este equilibrio y se forman zonas de transición donde se mezclan tanto el agua de mar como las aguas sub superficiales. Los efectos de la aparición de estas zonas es que “broten” hacia la superficie mayores cantidades de compuestos salinos, se contaminen los acuíferos, y se afecte la calidad del agua por un desbalance en la estequiometria.
Las sales en el suelo se caracterizan por la formación de costras blancas en la superficie del suelo. Cloruro de sodio (NaCl), sulfato de sodio, cloruro de calcio (CaCl2), yeso (CaSO4), sulfato de magnesio, y cloruro de potasio, son las sales más comunes, reducen la tasa de germinación (Igartua et al., 1994), afectan el desarrollo de los cultivos (Maiti et al., 1994), su rendimiento (Macharia et al., 1994), la calidad del suelo y del agua, y eventualmente resulta en la erosión del sustrato y en la degradación del terreno (Rhoades y Loveday, 1990; Zhu, 2001), restringe el desarrollo radicular y finalmente causa la muerte de la planta. SegúnAlmodares et al. (2008a) los efectos inhibitorios de la salinidad sobre el crecimiento de la planta incluyen: a) toxicidad de iones; b) influencia osmótica; c) desbalance nutricional; el efecto conjunto de estos factores en la planta es la reducción de la eficiencia fotosintética de la planta y la disminución de la producción de biomasa. Los mayores daños por salinidad en el suelo se observan mayormente en la plántula durante la etapa de emergencia, más que en ninguna otra etapa de desarrollo del cultivo (Macharia et al., 1994).
Tradicionalmente, la salinidad del suelo se ha medido a través de muestras colectadas en el terreno o a través de plantas indicadoras de salinidad. Sin embargo, esta técnica implica un alto costo económico. Las muestras son procesadas en el laboratorio de suelos para obtener el valor de EC. Los índices espectrales derivados de la razón de reflectancia son obtenidos por métodos indirectos, contrastando las bandas espectrales, y representan una opción al método directo para obtener indicadores del contenido de sales en el suelo. Ghabour y Daels (1993) mencionan que la obtención de datos de salinidad del suelo conlleva una mayor eficiencia y economía cuando se utilizan los datos de reflectancia obtenidos por percepción remota. Al respecto se puede mencionar que por su resolución espacial, temporal y radiométrica, obtener indicadores de la salinidad del suelo de las imágenes de satélite, requiere de menos tiempo, las imágenes se toman a intervalos regulares sin interrupción, y permiten derivar indicadores rápidos de la condición de salinidad en el suelo a escala de pixel.
Con base en el contraste de bandas del espectro electromagnético de las imágenes de satélite, se han publicado una cantidad importante de índices espectrales que dan seguimiento al dinamismo de la vegetación. Algunos de los más documentados en la literatura son normalized difference vegetation index (ndvi): Rouse (1973) y soil adjusted vegetation index (SAVI): Huete (1988). Similarmente, Khan y Abbas (2007), propusieron dos índices espectrales para el mapeo y detección de la salinidad del suelo, normalized difference salinity index (NDSI) y salinity index (SI). Entre éstos, mencionan que el SI arrojó los resultados más aceptables en identificar las diferentes clases de sales en el suelo.
En la presente propuesta se aborda la problemática inherente a utilizar índices espectrales para mapear el contenido de sales en el suelo y evidenciar su evolución espacial y temporal. Para esto se ha seleccionado una región geográfica que contrasta por su buen número de clases en el uso del suelo: agrícola de riego, agrícola de temporal, cuerpos de agua y ecosistemas abiertos. Adicionalmente, aunado a la circunstancia de utilizar un índice espectral como indicador válido para evidenciar el dinamismo del contenido de sales en el suelo durante el periodo de estudio, se discute sobre su utilidad así como las limitantes en su uso e interpretación si se toma a consideración el origen de los datos.
Materiales y métodos
Descripción del área de estudio
La zona de estudio se ubica al norte del estado de Tamaulipas (Figura 1). Cabe resaltar la importancia socioeconómica de esta región, donde el cultivo de sorgo es la principal actividad agrícola, y que según el Servicio de Información Agroalimentaria y Pesquera (SIAP, 2014), concentra 40.3% del volumen de la producción nacional de sorgo y 38.2% del valor generado en 2014 (∼$7.5 Millones de pesos).
Figura 1 Dinamismo del índice de salinidad (SI) en la región de estudio por fecha de imagen. A: 17 de abril de 1995; B: 19 de mayo de 1995; C: 6 de junio de 2000; D: 22 de noviembre de 2005; y E: 2 de noviembre de 2015; la imagen F, corresponde a la composición de bandas de color verdadero.
El origen de los índices de salinidad son imágenes de satélite, Landsat 5 TM (Thematic Mapper), las más antiguas y Landsat 8 OLI (Operational Land Imager), la más reciente de las misiones Landsat. Por su acervo y el tiempo de registro, la serie histórica de datos de la serie Landsat es la más longeva de las misiones de observación del terreno. El periodo de estudio comprendió 20 años, de 1995 a 2015. Se eligió utilizar una imagen tomada a un intervalo regular de cada 5 años. Por su origen óptico, las imágenes Landsat están influenciadas por la presencia de nubes, por lo cual se seleccionaron imágenes con menos de 5% de nubosidad. Las fechas de las imágenes fueron: 17 de abril de 1995, 19 de mayo de 1995, 6 de junio de 2000, 22 de noviembre de 2005 y 2 de noviembre de 2015; las primeras cuatro fechas corresponden al sensor Landsat 5 TM y la última al sensor Landsat 8 OLI.
Las imágenes Landsat tienen una resolución espacial de 30 m, resolución temporal de 16 días y una cobertura del terreno de 185 km. Cada imagen representa un conjunto de datos de ∼38 M de pixeles. Antes de calcular los índices de salinidad, todas las imágenes fueron tratadas para corregir los efectos atmosférico, radiométrico, topográfico y para superficie iluminada. Los índices de salinidad se calcularon con base en el estimado de la razón de ref lectancia. La radianza espectral es el f lujo radiante emitido, reflejado, transmitido o recibido por una superficie; la reflectancia espectral es la porción de la energía incidente que es reflejada por la superficie de contacto. Se mide en función de la longitud de onda (Ec. 1 y Ec. 3, respectivamente). Esta razón de reflectancia se obtiene en dos etapas: 1) conversión de los valores de DN (Digital Number) a valores de radianza espectral; y 2) conversión del valor de radianza espectral a reflectancia espectral en el tope de la atmósfera (Top of Atmosphere).
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De la ecuación 1, gain es la pendiente y bias es la ordenada al origen de la ecuación de conversión radianza espectral/ DN; DN es el número digital. De la ecuación 2, se obtiene el estimado de reflectancia al tope de la atmósfera; π es Sr (hipótesis del blanco lambertino; Lλ es el producto de la ecuación 1; d2 es la distancia de la Tierra al Sol en unidades astronómicas; ESUNλ, es la irradianza solar espectral al tope de la atmósfera; θS es el ángulo cenital solar. Esta ecuación es para las imágenes Landsat 5 TM. De la ecuación 4, se obtiene el valor de reflectancia en el tope de la atmósfera.; Mρ es el factor de re-escalamiento multiplicativo y es específico para cada banda; Qcal es el valor de DN; Aρ, es el factor de re-escalamiento aditivo, específico para cada banda. La ecuación 5, es la ecuación de corrección de la ref lectancia por el ángulo local solar. ρλ’ es el producto de la ecuación 4; θSE es el ángulo local de elevación del sol; se ubica al centro de la escena.
Aunque el resultado de las ecuaciones utilizadas es un estimado del valor de reflectancia, se deben de realizar los cálculos por separado pues cada sensor de origen tiene sus propios parámetros de ajuste. Las ecuación 1 y 2, corresponden a la estructura de datos de 8 bits de las imágenes Landsat 5 TM, mientras que las ecuación 3, 4 y 5 son apropiadas para el procesamiento de los datos a 16 bits del sistema Landsat 8 OLI.
El índice de salinidad, se obtuvo según la ecuación 6.
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De la ecuación 6, SI es el valor del índice; azul es la banda azul (0.45.0.51 μm) y rojo (0.64-0.67 μm) es la región del rojo del espectro electromagnético.
Como alternativa a los intervalos de clase propuestos por Shanon (1997), para categorizar la salinidad en el suelo, se proponen los siguientes intervalos: < 16 dSm-1, moderadamente salino; <16 - 20> dSm-1, salino; >20 dSm-1, altamente salino.
Análisis de datos
Para el análisis estadístico de los datos se obtuvo una muestra representativa de 1 800 ha del terreno, equivalente a 20 000 pares coordenados, los cuáles son el centroide de igual número de pixeles de la imagen Landsat. Como máscara de análisis, se utilizó el vector de uso del suelo serie VI del Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI). Debido a la amplitud en el número de clases, el número de estratos se redujo a diez: agricultura de riego (riego), agricultura de temporal (temporal), pastizal (pastizal), suelo desnudo (s_desnudo), matorral (matorral), mezquite (mezquite), duna (duna), cuerpo de agua (cpo_agua), asentamientos humanos (ah), y vegetación halófita (v_ halófita).
El análisis estadístico se realizó aplicando la técnica de ANOVA (Analysis of Variance) de un solo factor. Para explorar las diferencias entre grupos se utilizó la prueba de Tukey al 0.05. Esta es una prueba que se puede utilizar cuando se quiere comparar cada grupo con todos los demás y el número de grupos es alto (más de 6).
Resultados y discusión
Mapeo de la salinidad del suelo
En la Figura 1 se muestra la secuencia de mapas temáticos que muestran la variación espacial y temporal de la región de estudio según el índice de salinidad.
Para resaltar de la Figura 1, las imágenes A y B corresponden al inicio del estudio (1995) y como se observa en la Figura 2 (acercamiento), el contenido de sales en el suelo disminuye considerablemente de una fecha a otra en el área agrícola; se observa que la vegetación natural mantiene su nivel de salinidad. La diferencia entre una imagen y otra es de un mes calendario y pareciera ser que los cultivos ya han sido removidos de la cubierta del suelo y es evidente la disminución en el valor de la salinidad en el suelo; esto se puede diferenciar por el predominio en la imagen de tonos naranjas. La presencia de valores extremos en la imagen (tonos azulados) pueden considerarse aberrantes (datos poco plausibles) y pueden atribuirse principalmente a la presencia de nubosidad.
Figura 2 Acercamiento a las imágenes de SI que representan la condición inicial del área de estudio.
Las figuras E y F de la Figura. 1 corresponden a la última fecha de la serie de datos (noviembre de 2015). Se observa una mejor definición en el uso del suelo, lo cual facilita el análisis foto interpretativo de la imagen. En el Cuadro 1 se muestran los datos descriptivos de la muestra de datos.
Del Cuadro 1, los encabezados de las columnas son: n, es el número de pares coordenados por estrato de uso del suelo; A01, es la fecha de toma de la imagen, el 17 de abril de 1995; A02, el 19 de mayo de 1995; X02, el 6 de junio de 2000; C00, el 22 de noviembre de 2005; y OLI, el 2 de noviembre de 2015. El valor presentado corresponde al valor promedio estimado del contenido de sales en el suelo (dSm-1). Por conveniencia, de aquí en adelante, a las fechas de toma de la imagen se les referirá con estos acrónimos.
Un aspecto importante a observar de la serie de datos fue dirigido a identificar aquel sustrato del uso del suelo donde los cambios en su condición de salinidad fueran más evidentes (Figura 2).
El aspecto más notorio de la Figura 3 es la desaparición de las clases “moderado” y “salino”, prácticamente desde 1995, fecha desde donde fueron disminuyendo paulatinamente hasta desaparecer en 2015. Se observa que el sustrato con mayor dinamismo es el agrícola, independientemente si es de riego o temporal. Otro aspecto que destaca es la consistencia en los valores del SI de una imagen a otra y hasta la de fecha más reciente (OLI). Bajo esta perspectiva, se identifica que es en los sustratos sin vegetación (unas, s_desnudo, y ah), y el de pastizal, donde las variaciones no fueron tan notables.
Figura 3 Número de pixeles de la muestra con cambios en la ubicación del estrato de uso del suelo según el valor del índice SI.
La tendencia que sugieren los datos es un incremento en el contenido de sales en el suelo. Esto es un punto de alerta en especial para las zonas agrícolas de riego y temporal. De acuerdo con lo mencionado por Fernández-Mata et al. (2014) el incremento de sales en el suelo limita la actividad agrícola en grandes extensiones de tierra, causando una disminución de la capacidad de los suelos y una baja en los rendimientos de los cultivos. Es en este sentido que productores, científicos y tomadores de decisiones debieran conjuntar esfuerzos y desarrollar propuestas de investigación donde proyecten un programa de medidas de mitigación para revertir esta tendencia. La mayor preocupación es que mientras más salino el suelo las plantas son menos capaces de tomar el agua. La razón es simple, en la medida que los niveles de salinidad del suelo son altos, el agua presente en las raíces se regresa al suelo y la planta no tiene capacidad de absorberla; eventualmente la planta que creció se marchitará y morirá, sin importar la cantidad de agua que se le suministre.
Análisis de datos
La prueba de ANOVA resultó significativa (p< 0.01) para el uso del suelo. En la Figura 4 se muestra la distribución de medias por fecha de muestreo por estrato de uso del suelo.
De la Figura 4, puede destacarse el aumento explosivo en la salinidad del suelo del año 2000 a 2015 en todos los estratos. Tres puntos a destacar de la gráfica son de importancia: 1) el sustrato agrícola (riego y temporal), se observa con el rango de crecimiento en salinidad más alto; esto se puede interpretar como propio de las prácticas aplicadas por los productores, inherentes al sistema de producción; y 2) la estabilidad de algunos usos/ocupación de suelo en los que no obstante el incremento en la salinidad del suelo, se mantienen estables; estos son: matorral, pastizal y mezquite. En el Cuadro 2 se muestran los resultados de la prueba de grupos homogéneos de Tukey (0.05).
Cuadro 2 Prueba de Tukey para grupos homogéneos sobre la muestra de datos.
El valor mostrado es el promedio. Los caracteres en negritas corresponden con el valor mínimo y los subrayados en itálicas al valor máximo de SI (dSm-1). El número de grupos significativamente diferentes es el que se reporta en la fila debajo del valor de SI, deben leerse en sentido vertical, por fecha de la imagen.
Del Cuadro 2, consistentemente los estratos donde se observó el mayor contenido de sales, son aquellos que carecen de vegetación. Los valores más bajos se encontraron para los estratos “riego” (en abril y mayo de 1995) y “mezquite” (en abril de 1995). Como se mencionó líneas arriba, el uso y manejo del agua y los paquetes tecnológicos podrían ser la causa que explique estos valores en la clase “riego”. Para el caso del mezquite, es notable el paralelismo con el sustrato “matorral” en el contenido de sales en el suelo. Jarrel y Virginia (1984) reportaron que los sistemas radiculares del mezquite están bien adaptados para crecer en áreas donde el origen del agua es principalmente subterráneo. Mencionan además que el mezquite es capaz de crecer y florecer en suelos más salinos que 20 dSm-1 y que sus raíces puede aprovechar aguas salinas de hasta 28 dSm-1. Para la comunidad de matorral, numerosos reportes destacan en general que esta comunidad biótica es tolerante a la alta salinidad en el agua y a suelos ricos en sales. Nuestros resultados parecen apoyar estas aseveraciones y sugieren que estas comunidades bióticas pueden sobrevivir a condiciones más salinas de las que reportan estos autores. Sin embargo, nuestro estudio no es concluyente y demanda más atención con el planteamiento de nuevas preguntas de investigación que incluyan la georreferenciación de áreas específicas y espacialmente continuas de sitios con estas comunidades bióticas.
Conclusiones
A través de un índice espectral se demostró el patrón de variación espacial y temporal de la salinidad del suelo en una región multi-fragmentada por la frontera espacial del uso del suelo. Con las técnicas de análisis de datos aplicadas se obtuvieron evidencias de que la salinidad va en aumento en todas las clases de uso/ocupación del suelo. De aquí la conveniencia de llevar a efecto la delineación de un plan estratégico de mitigación con el que se revierta la tendencia de aumento de la salinidad del suelo, pues esta condición pone en riesgo la producción agrícola, la conservación de suelos y en general la sustentabilidad de los ecosistemas. Los grandes tópicos que este plan estratégico debe contemplar son: promoción de mejoras en los sistemas de drenaje, impulso entre los productores para la incorporación al suelo de los residuos de cosecha, el uso de especies tolerantes a sequía, y la reconversión productiva.
