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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Mapa de erosión potencial en la cuenca hidrológica Grijalva-Usumacinta México mediante el uso de SIG]]></article-title>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[The purpose of this study was to prepare thematic maps of the factors that generate erosion in the Grijalva-Usumacinta basin. Maps for Rainfall (PMA), Present Use of the Soil (UAS), Landform Slopes (PPG) and Soil Classes (CS) were obtained. The magnitude of erosion risk caused by each factor was categorised by numerical scales. Using a Geographic Information System (GIS), the maps that were obtained were interpolated and a potential erosion map (EP) was generated with three levels of risk: High, Medium and Low. It was observed that more than 50 % of the basin has undulated and steep landforms. The soils are mainly shallow and are easily eroded when associated with intense rainfall. Areas were identified with tropical forests in the southeastern region of the basin, and with pine and oak cloud forests in the central and southern regions respectively. The EP map of the basin indicated that more than 7 million hectares (83 %) present a risk of erosion from Medium to High, particularly in the central and southwestern regions, while in the northern and northeastern regions there are 1.5 million hectares (17 %) with a low risk of erosion.]]></p></abstract>
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<kwd lng="es"><![CDATA[Imágenes satelitales]]></kwd>
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</front><body><![CDATA[  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="4">Art&iacute;culos</font></p>  	    <p align="justify">&nbsp;</p>     <p align="center"><font face="verdana" size="4"><b>Mapa de erosi&oacute;n potencial en la cuenca hidrol&oacute;gica Grijalva&#45;Usumacinta M&eacute;xico mediante el uso de SIG</b></font></p>     <p align="center">&nbsp;</p>  	    <p align="center"><b><font face="verdana" size="3">Map of potential erosion in the Grijalva&#45;Usumacinta hydrological basin, Mexico, using GIS</font></b></p>     <p align="center">&nbsp;</p>  	    <p align="center"><b><font face="verdana" size="2">Rufo S&aacute;nchez&#45;Hern&aacute;ndez*<sup>1</sup>, Juan de Dios Mendoza&#45;Palacios<sup>1</sup>, Julio Cesar De la Cruz Reyes<sup>2</sup>, Juan Enrique Mendoza Mart&iacute;nez<sup>2</sup>, Rodimiro Ramos&#45;Reyes<sup>3</sup></font><font face="verdana" size="2"></font></b></p>     <p align="center">&nbsp;</p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><sup><i>1</i></sup>  <i>Divisi&oacute;n Acad&eacute;mica de Ciencias Agropecuarias. Universidad Ju&aacute;rez Aut&oacute;noma de Tabasco. Correo electr&oacute;nico: *</i> <a href="mailto:rusaher@hotmail.com">rusaher@hotmail.com</a></font></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2"><sup><i>2</i></sup> <i>Divisi&oacute;n Acad&eacute;mica de Ciencias Biol&oacute;gicas. Universidad Ju&aacute;rez Aut&oacute;noma de Tabasco. </i></font></p> 	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><sup><i>3</i></sup> <i>Unidad Villahermosa. El Colegio de la Frontera Sur (ECOSUR).</i></font></p>     <p align="justify">&nbsp;</p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Art&iacute;culo recibido: 21 de febrero de 2013,     <br> </font><font face="verdana" size="2">Aceptado: 03 de junio de 2013</font></p>     <p align="justify">&nbsp;</p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>RESUMEN</b></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El objetivo de esta investigaci&oacute;n fue generar mapas tem&aacute;ticos de los factores que provocan la erosi&oacute;n en la cuenca Grijalva&#45;Usumacinta. Se obtuvieron mapas de Precipitaci&oacute;n (PMA), Uso actual de suelo (UAS), Pendiente de las geoformas (PPG) y Clases de suelos (CS). La magnitud del riesgo de erosi&oacute;n provocada por cada factor fue categorizada mediante escalas num&eacute;ricas. A trav&eacute;s de un Sistema de Informaci&oacute;n Geogr&aacute;fica (SIG) se interpolaron los mapas obtenidos, y se gener&oacute; un mapa de erosi&oacute;n potencial (EP) en el cual se establecieron tres niveles de riesgo; Alto (A), Medio (M) y Bajo (B). Se observ&oacute; que m&aacute;s del 50 &#37; de la cuenca tiene geoformas onduladas y escarpadas. Los suelos son predominantemente someros, los cuales son f&aacute;cilmente erosionables cuando se asocian a precipitaciones intensas. Se identificaron &aacute;reas con cobertura vegetal selv&aacute;tica en la parte Sureste de la cuenca y de bosques mesofilos de pino y encino en la parte Central y Sur respectivamente. El mapa de EP de la cuenca indic&oacute; que m&aacute;s de 7 millones de hect&aacute;reas (83 &#37;) presentan riesgo de erosi&oacute;n de Medio a Alto, acentu&aacute;ndose en la parte Centro y Suroeste, mientras que en la parte Norte y Noreste se localizan 1.5 millones de hect&aacute;reas (17 &#37;) que presentan riesgo bajo de erosi&oacute;n. </font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Palabras clave:</b> Im&aacute;genes satelitales; Factores erosivos; riesgo de erosi&oacute;n</font>.</p>     <p align="justify">&nbsp;</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>ABSTRACT</b></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">The purpose of this study was to prepare thematic maps of the factors that generate erosion in the Grijalva&#45;Usumacinta basin. Maps for Rainfall (PMA), Present Use of the Soil (UAS), Landform Slopes (PPG) and Soil Classes (CS) were obtained. The magnitude of erosion risk caused by each factor was categorised by numerical scales. Using a Geographic Information System (GIS), the maps that were obtained were interpolated and a potential erosion map (EP) was generated with three levels of risk: High, Medium and Low. It was observed that more than 50 &#37; of the basin has undulated and steep landforms. The soils are mainly shallow and are easily eroded when associated with intense rainfall. Areas were identified with tropical forests in the southeastern region of the basin, and with pine and oak cloud forests in the central and southern regions respectively. The EP map of the basin indicated that more than 7 million hectares (83 &#37;) present a risk of erosion from Medium to High, particularly in the central and southwestern regions, while in the northern and northeastern regions there are 1.5 million hectares (17 &#37;) with a low risk of erosion. </font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Key words:</b> Satellite images, erosive factors, risk of erosion.</font></p>     <p align="justify">&nbsp;</p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>INTRODUCCI&Oacute;N</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La erosi&oacute;n es definida como la remoci&oacute;n de suelo por agentes como la lluvia o el viento. Constituye el problema m&aacute;s severo de degradaci&oacute;n, ya que aproximadamente el 80 &#37; de la superficie del planeta presenta &eacute;ste fen&oacute;meno (106 440 000 km<sup>2</sup>), lo que ha provocado que cada a&ntilde;o los r&iacute;os transporten al oc&eacute;ano 24,000 millones de toneladas de tierra cultivable (Alvarado&#45;Cardona <i>et al.</i> 2007). Las causas m&aacute;s frecuentes de dicha degradaci&oacute;n son el sobrepastoreo, la deforestaci&oacute;n y las malas pr&aacute;cticas agr&iacute;colas (SEMARNAT 2002). A nivel mundial, se estim&oacute; que para el a&ntilde;o 2010, cerca de 140 millones de hect&aacute;reas de suelo de buena calidad presentaban alg&uacute;n nivel de degradaci&oacute;n, principalmente en &Aacute;frica y Asia (Alvarado&#45;Cardona <i>et al.</i> 2007). De acuerdo con Ruiz &amp; Febles (2004) la erosi&oacute;n representa un importante problema social y econ&oacute;mico y es un factor determinante en el deterioro de los sistemas terrestres. En el caso particular de M&eacute;xico, el escenario es similar, alrededor de 144 millones de hect&aacute;reas equivalentes al 75 &#37; del total nacional, est&aacute;n afectadas por la erosi&oacute;n; de las cuales 15.9 millones se consideraban con da&ntilde;os severos y s&oacute;lo 44.2 millones de hect&aacute;reas se consideran en un nivel incipiente o no manifiesta (Nieves <i>et al.</i> 2001). De acuerdo con Wischmeier &amp; Smith (1978) el riesgo de erosi&oacute;n o erosi&oacute;n potencial se define como el efecto combinado de los factores causales como lluvia, escurrimiento, suelo y topograf&iacute;a. La combinaci&oacute;n de estos factores se integra en la Ecuaci&oacute;n Universal de P&eacute;rdida de Suelo (EUPS), aunque los mismos autores reconocen que la EUPS fue desarrollada para aplicarse en parcelas, por lo que su empleo en &aacute;reas mayores como es el caso de una cuenca hidrogr&aacute;fica requerir&iacute;a de algunas modificaciones. Montes&#45;Le&oacute;n (2002) present&oacute; una metodolog&iacute;a basada en una modificaci&oacute;n de la EUPS; utiliz&oacute; un Sistema de Informaci&oacute;n Geogr&aacute;fica (SIG) para realizar interpolaciones de mapas representativos de los factores que provocan la erosi&oacute;n, con el prop&oacute;sito de generar un mapa de erosi&oacute;n potencial. Al respecto, Fu <i>et al.</i> (2005) se&ntilde;alaron que la EUPS es un m&eacute;todo para el c&aacute;lculo de la erosi&oacute;n que presenta algunas limitaciones, debido a la heterogeneidad espacial, la precisi&oacute;n, el factor de escala, entre otros. Por ello, es necesario aplicar algunos modelos f&iacute;sicos para identificar los procesos de transporte y deposici&oacute;n de sedimentos en &aacute;reas a gran escala; de ah&iacute; la relevancia de los SIG, que son herramientas tecnol&oacute;gicas que han contribuido ampliamente en la aplicaci&oacute;n y c&aacute;lculo de dichos modelos. Cohen <i>et al.</i> (2005) generaron mapas de erosi&oacute;n potencial a trav&eacute;s de la interpolaci&oacute;n de capas de datos espaciales utilizando m&eacute;todos est&aacute;ndar de percepci&oacute;n remota. Sin embargo, estos investigadores precisan que antes de usar los resultados en la toma de decisiones, es necesario validarlos a trav&eacute;s de esquemas de mu&eacute;streos para ser usados en conjunci&oacute;n con modelos estad&iacute;sticos flexibles basados en los factores de la EUPS; as&iacute; mismo se&ntilde;alaron que la intervenci&oacute;n eficiente para el control de la erosi&oacute;n en &aacute;reas de laderas tropicales, requiere de modelos de ajuste para predecir la ubicaci&oacute;n espacial e intensidad de la degradaci&oacute;n. En la actualidad existen experiencias en el uso de SIG para la generaci&oacute;n de mapas de erosi&oacute;n potencial (Muchoney &amp; Haack 1994; Lambin 1996). En raz&oacute;n de la importancia que tiene la cuenca Grijalva&#45;Usumacinta en el &aacute;mbito social, econ&oacute;mico y ambiental, el presente trabajo tuvo como objetivo generar un mapa de erosi&oacute;n potencial (EP) a partir de la interpolaci&oacute;n de mapas tem&aacute;ticos de los factores que provocan la erosi&oacute;n de suelo (PMA, UAS, PPG y CS) mediante el uso de un SIG.</font></p>     <p align="justify">&nbsp;</p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>MATERIALES Y M&Eacute;TODOS</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El &aacute;rea de estudio incluy&oacute; el 66 &#37; de la regi&oacute;n hidrol&oacute;gica transfronte riza n&uacute;mero 30, que se encuentra entre los pa&iacute;ses de M&eacute;xico y Guatemala. El trabajo se desarroll&oacute; en la parte de la Cuenca Grijalva&#45;Usumacinta que se localiza en territorio mexicano. &Eacute;sta porci&oacute;n considera parte de los estados de Chiapas, Tabasco, Campeche, Oaxaca y Veracruz y geogr&aacute;ficamente est&aacute; comprendida entre los paralelos 15&deg; 15' 32.8" y 18&deg; 38' 54" de Latitud Norte y los meridianos 90&deg; 22' 27" y 94&deg; 14' 04" de Longitud Oeste, con una extensi&oacute;n territorial de 87 143.898 km<sup>2</sup>. est&aacute; limitada al Norte por el Golfo de M&eacute;xico, al Este por la Rep&uacute;blica de Guatemala, al Noreste por la Cuenca Laguna de T&eacute;rminos, al Sur por la regi&oacute;n hidrol&oacute;gica n&uacute;mero 23 Costa de Chiapas y al Oeste por la regi&oacute;n hidrol&oacute;gica numero 29 Coatzacoalcos.</font></p>     <p align="justify">&nbsp;</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Procesamiento y generaci&oacute;n de mapas tem&aacute;ticos</b></font></p>      <p align="justify"><b><font face="verdana" size="2">Mapa de Precipitaci&oacute;n Media Anual (PMA)</font></b><font face="verdana" size="2"></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Se recabaron datos clim&aacute;ticos de 237 estaciones hidrometeorol&oacute;gicas operadas por distintas entidades gubernamentales como la Comisi&oacute;n Nacional del Agua (CONAGUA), Sistema Meteorol&oacute;gico Nacional (SMN) e Instituto Mexicano de Tecnolog&iacute;a del Agua (IMTA). Con esta informaci&oacute;n se realizaron interpolaciones a trav&eacute;s de los SIG Arclnfo y Arcview para determinar la distribuci&oacute;n e intensidades de las lluvias en el &aacute;rea de estudio. Se us&oacute; el criterio propuesto por Alvarado&#45;Cardona <i>et al.</i> (2007) para clasificar el mapa seg&uacute;n la erosividad de la lluvia, dicho criterio consiste en considerar como lluvias erosivas a los eventos con intensidades superiores a 50 mm h<sup>&#8722;1</sup> y donde se acumulan m&aacute;s de 600 mm de lluvia al a&ntilde;o. Para la elaboraci&oacute;n de el mapa de precipitaci&oacute;n se utiliz&oacute; el m&eacute;todo Kriging por ser el que tiene mejor desempe&ntilde;o sobre datos pluviogr&aacute;ficos (Cisneros <i>et al.</i> 1998).</font></p>     <p align="justify">&nbsp;</p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Porcentaje de Pendiente de las Geoformas (PPG)</b></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El mapa de pendiente se obtuvo a partir del procesamiento del Modelo Digital de Elevaci&oacute;n Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) con una resoluci&oacute;n de 90 m. Se obtuvo un raster preliminar mediante la herramienta Espatial Analyst&#45;Slope de la plataforma ArcGis versi&oacute;n 9.3. Para la presentaci&oacute;n de los rangos adecuados de dicho raster, se le aplic&oacute; una reclasificaci&oacute;n de valores, mediante la herramienta Reclassify del m&oacute;dulo Spatial Analyst Tools siguiendo la metodolog&iacute;a utilizada por D&iacute;az <i>et al.</i> (1999). Para la clasificaci&oacute;n de las pendientes se us&oacute; el criterio propuesto por Alvarado <i>et al.</i> (1982) el cual utiliza el porcentaje de pendiente y le da una nomenclatura, tal como se indica: de 0 a 2 &#37; es plano, de 2 a 5 &#37; es ligeramente ondulado, de 5 a 10 es ondulado, de 10 a 25 &#37; es muy ondulado y mayores a 25 &#37; es escarpado.</font></p>     <p align="justify">&nbsp;</p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Clases de Suelos (CS) y Uso Actual de Suelo (UAS) </b></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Ambos mapas fueron procesados mediante el Software Are Gis 9.3. Se realiz&oacute; una clasificaci&oacute;n supervisada de im&aacute;genes Spot 5 del a&ntilde;o 2008. La sistematizaci&oacute;n de los suelos fue actualizada e integrada de acuerdo a la Base Referencial Mundial del Recurso Suelo referida como la WRB (ISRIC/SICS/FAO, 2006). Se identificaron los usos del suelo y se gener&oacute; un mapa en el cual se realiz&oacute; una sobre posici&oacute;n del mapa de clasificaci&oacute;n de suelo presentado por Ram&iacute;rez <i>et al.</i> (2009). Cada mapa fue categorizado mediante escalas num&eacute;ricas, en las que los valores bajos representaron riesgos bajos de erosi&oacute;n, mientras que los valores m&aacute;s altos representaron los riesgos m&aacute;s altos. De esta manera, el mapa de EP, se obtuvo como la suma algebraica de los cuatro mapas (<a href="#e1">Ecuaci&oacute;n 1</a>).</font></p>  	    <p align="center"><a name="e1"></a><img src="/img/revistas/uc/v29n2/a5e1.jpg"></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">D&oacute;nde:</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">EP=Erosi&oacute;n potencial. PMA= Coeficiente que depende de la precipitaci&oacute;n media anual. UAS= Coeficiente que depende del Uso Actual del Suelo. PPG= Coeficiente que depende del Porcentaje de Pendiente de la Geoforma. CS= Coeficiente dependiente de la Clase de Suelo.</font></p>     <p align="justify">&nbsp;</p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>RESULTADOS</b></font></p>      <p align="justify"><b><font face="verdana" size="2">Precipitaci&oacute;n media anual (PMA)</font></b><font face="verdana" size="2"></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Los resultados de este trabajo indicaron que pr&aacute;cticamente en toda la cuenca Grijalva&#45;Usumacinta se registran lluvias que superan los 600 mm al a&ntilde;o con presencia de eventos cuyas intensidades superan los 50 mm h<sup>&#8722;1</sup>, por lo tanto se consideraron como erosivas de acuerdo al criterio propuesto por Alvarado&#45;Cardona <i>et al.</i> (2007). (<a href="#f1">Figura 1</a>).</font></p> 	    <p align="center"><a name="f1"></a><img src="/img/revistas/uc/v29n2/a5f1.jpg"></p>     <p align="center">&nbsp;</p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Uso actual del suelo (UAS)</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El mapa de uso actual de suelo (<a href="#f2">Figura 2</a>) indic&oacute; que los usos m&aacute;s frecuente son el agr&iacute;cola, pecuario y forestal, los cuales se distribuyen en toda la cuenca, cubriendo una superficie de 2 863 151 hect&aacute;reas (33 &#37;). En orden de importancia, le siguen la selva alta perennifolia y sub perennifolia con 2 081 381 hect&aacute;reas (24 &#37;). Hacia la parte Suroeste y Centro&#45;Sur de la cuenca se encuentra una importante zona de bosques de encino, bosques mes&oacute;filos de monta&ntilde;a y bosques de pino, la suma de la superficie de estos tres ecosistemas asciende a 1 694 905 hect&aacute;reas (20 &#37;). Hacia la parte Noreste de la cuenca, entre los estados de Tabasco y Campeche se encuentran &aacute;reas ocupadas por selva mediana y baja perennifolia y sub perennifolia que en conjunto llegan a sumar 972 071 hect&aacute;reas equivalentes al 11 &#37; del total de la superficie. </font></p> 	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center"><a name="f2"></a><img src="/img/revistas/uc/v29n2/a5f2.jpg"></p> 	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En la parte Norte de la cuenca se encuentran extensas &aacute;reas de popales y tulares, y hacia la franja costera tambi&eacute;n algunas &aacute;reas de manglares, en conjunto estos usos de suelo llegan a sumar 658 275 hect&aacute;reas, y aunque representan solo el 7.58 &#37; del &aacute;rea total de la cuenca, su importancia es fundamental ya que integran la unidad de almacenamiento energ&eacute;tico m&aacute;s importante de Mesoam&eacute;rica. </font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El resto de la superficie correspondi&oacute; a otros seis usos de suelo identificados.</font></p>      <p align="justify">&nbsp;</p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Porcentaje de Pendientes de la Geoforma (PPG)</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En el Mapa de PPG (<a href="#f3">Figura 3</a>) se observa que una extensi&oacute; de 30 550.40 km<sup>2</sup> equivalente a 53.05&#37; de la superficie total del &aacute;rea de estudio present&oacute; pendientes menores a 2 &#37; (planas). Este rango de pendientes predomina principalmente sobre la planicie del estado de Tabasco. Tambi&eacute;n es posible encontrar estas pendientes, aunque con una menor extensi&oacute;n, hacia el Norte de la subcuenca del alto Grijalva, hacia el Sur sobre la subcuenca R&iacute;o Lacant&uacute;n y en peque&ntilde;as zonas de la subcuenca del medio Grijalva.</font></p> 	    <p align="center"><a name="f3"></a><img src="/img/revistas/uc/v29n2/a5f3.jpg"></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Las pendientes escarpadas y muy escarpadas abarcan una superficie de 11 994.20 y 1 304.93 km<sup>2</sup> respectivamente, las cuales corresponden al 13.76 &#37; y 1.49 &#37; con respecto al &aacute;rea total de la zona de estudio. Se localizan principalmente sobre el estado de Chiapas, hacia el Sur de las subcuencas del Bajo Grijalva y Alto Grijalva, y de manera irregular sobre las subcuencas del Medio Grijalva y R&iacute;o Lacant&uacute;n, sin embargo, las pendientes muy escarpadas se encuentran m&aacute;s representadas sobre el Sur del estado de Chiapas.</font>	</p>     <p align="justify">&nbsp;</p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Clase de suelo (CS)</b></font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">De acuerdo al mapa de clasificaci&oacute;n de suelos que se gener&oacute; (<a href="#f4">Figura 4</a>), se identificaron 43 sub&#45;unidades y 15 grupos principales de suelo de acuerdo a la Base Referencial Mundial del Recurso Suelo referida como la WRB (ISRIC/SICS/FAO, 2006); de los cuales, los Leptosoles, Gleysoles y Luvisoles fueron los m&aacute;s predominantes donde en conjunto estos suelos cubren 53 &#37; de la superficie de la cuenca. Estos suelos se distribuyen en todo el territorio, sin embargo si se divide la cuenca a partir de una l&iacute;nea imaginar&iacute;a que separe la cuenca en dos hemisferios en el mapa (Sur y Norte), estos suelos predominan en la parte Sur de la cuenca y se acompa&ntilde;an por otro grupo de suelos igualmente someros y pedregosos como los Regosoles.</font></p> 	    <p align="center"><a name="f4"></a><img src="/img/revistas/uc/v29n2/a5f4.jpg"></p>     <p align="center">&nbsp;</p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Mapa de erosi&oacute;n potencia (EP)</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">A partir de la interpolaci&oacute;n de los cuatro mapas descrito anteriormente se gener&oacute; el mapa de riesgo de erosi&oacute;n (<a href="#f5">Figura 5</a>). Los resultados obtenidos indicaron que la cuenca Grijalva&#45;Usumacinta presenta riesgo de erosi&oacute;n que va de medio a alto en m&aacute;s de 7 millones de hect&aacute;reas equivalente a 83 &#37; del &aacute;rea total de la cuenca, mientras que solo 1.5 millones de hect&aacute;reas aproximadamente equivalente a 17 &#37; se pueden considerar con un nivel de riesgo bajo. Se observa que el problema de la erosi&oacute;n se acent&uacute;a hacia la parte Centro y Suroeste de la cuenca, mientras que en la parte Norte y Noreste, se visualiza un &aacute;rea con nivel de riesgo bajo, asociada a una problem&aacute;tica relacionada con eutrofizaci&oacute;n por ser receptora de los sedimentos que se pierden en las partes m&aacute;s altas de la cuenca. El nivel de riesgo de erosi&oacute;n que se observa en la cuenca obedece a una combinaci&oacute;n de factores que aceleran dicho proceso. Caso espec&iacute;fico, el uso de suelo, porcentaje de pendiente de la geoforma, tipos de suelo, as&iacute; como los reg&iacute;menes de precipitaci&oacute;n que se registran.</font></p> 	    <p align="center"><a name="f5"></a><img src="/img/revistas/uc/v29n2/a5f5.jpg"></p>     <p align="center">&nbsp;</p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>DISCUSI&Oacute;N</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La combinaci&oacute;n de factores que aceleran el fen&oacute;meno de la erosi&oacute;n en la cuenca Grijalva&#45;Usumacinta ha provocado que en la actualidad el 83 &#37; de la cuenca presente un nivel de riesgo de erosi&oacute;n medio&#45;alto, mientras que solo el 17 &#37; se puede considerar en un nivel de riesgo bajo. En M&eacute;xico, la regi&oacute;n sur hospeda los remanentes de selva m&aacute;s importantes del pa&iacute;s y recibe uno de los aportes de precipitaci&oacute;n m&aacute;s cuantiosos (Equihua <i>et al.</i> 2006). No obstante que el agua es un recurso de alta importancia, la lluvia en grandes vol&uacute;menes e intensidades representan un factor de alta erosividad. L&oacute;pez y Romero (1993) se&ntilde;alaron que lluvias de 100, 200 y hasta 300 mm que son registradas en pocas horas, liberan enormes cantidades de energ&iacute;a que se ven reflejadas en elevadas p&eacute;rdidas de suelo, socavones, abarrancamientos, espesas capas de sedimentos, as&iacute; como tambi&eacute;n inundaciones. Asimismo, la topograf&iacute;a y el grado de pendiente son otros de los factores que aceleran la perdida de suelo; de acuerdo con Alvarado&#45;Cardona <i>et al.</i> (2007) las partes de una cuenca que presentan mayores riesgos de erosi&oacute;n, son aquellas con pendientes mayores a 25 &#37;, las cuales fueron consideradas por Alvarado <i>et al.</i> (1982) como escarpadas. En casi la mitad de la superficie de la cuenca Grijalva&#45;Usumacinta (47.64 &#37;), las pendientes son mayores a 8 &#37;, lo que hace a este territorio m&aacute;s propenso a la erosi&oacute;n. Otro factor de riesgo que se observ&oacute;, es que los suelos son predominantemente someros, tales como Leptosoles y Regosoles. Sin embargo la profundidad del suelo no es por s&iacute; misma lo que representa un alto riesgo de erosi&oacute;n, Geissen <i>et al.</i> (2008) se&ntilde;alaron que el suelo sometido a lluvias erosivas, a un manejo inadecuado y con una mayor pendiente presentan un mayor riesgo a la erosi&oacute;n, ellos encontraron manifestaciones de erosi&oacute;n en la zona de lomer&iacute;os y la planicie tabasque&ntilde;a, espec&iacute;ficamente se registraron c&aacute;rcavas, grietas y movimiento de masas en suelos Luvisoles, Leptosoles, Gleysoles y Vertisoles con pendientes que oscilaron entre 1 a 10 &#37;. A los factores antes mencionados se a&ntilde;aden las actividades antropog&eacute;nicas, las cuales incrementan el riesgo de erosi&oacute;n, con el consecuente impacto sobre el clima, los ciclos del agua, el carbono y el nitr&oacute;geno en la biosfera, las emisiones de gases causantes del efecto invernadero y la biodiversidad. Al respecto, Paruelo <i>et al.</i> (2005) mencionaron que ante una demanda creciente de alimentos y fibras, el aumento de la superficie agr&iacute;cola aparece como un proceso ineludible, sin embargo es necesario planificar con cuidado la expansi&oacute;n del &aacute;rea cultivada para asegurar que las decisiones econ&oacute;micas tomen en consideraci&oacute;n los costos p&uacute;blicos y los efectos de largo plazo. Si bien es cierto que una superficie de alrededor de 33 &#37; de la cuenca Grijalva&#45;Usumacinta tienen un uso agr&iacute;cola, pecuario o forestal, es de destacar que en la actualidad esta cuenca sigue albergando importantes &aacute;reas de vegetaci&oacute;n natural como selvas, bosques de pino y encino, popales, tulares y manglares, que requieren de un especial cuidado a la hora de planear el aprovechamiento de los recursos naturales. Por ello es importante conocer el riesgo de erosi&oacute;n para considerarlo en los planes de desarrollo y gesti&oacute;n de la cuenca. Los mapas de erosi&oacute;n activa y de riesgos de erosi&oacute;n son de gran importancia para las agencias ambientales ya sean p&uacute;blicas o privadas, ya que permiten dirigir los esfuerzos de conservaci&oacute;n en aquellas &aacute;reas en donde los beneficios ser&aacute;n mayores (Warren 2002). Para medir la erosi&oacute;n existen diversos m&eacute;todos, aunque para la elecci&oacute;n de uno de ellos, depender&aacute; de la escala espacial y el prop&oacute;sito de la medici&oacute;n. El uso de los SIG para medir el riesgo de erosi&oacute;n, no solamente permite calcular la tasa de erosi&oacute;n potencial, sino que adem&aacute;s permite ubicar geogr&aacute;ficamente las &aacute;reas m&aacute;s afectadas (Montes&#45;Le&oacute;n 2002). La aplicaci&oacute;n de los SIG es muy amplia y en diversos campos, su uso con fines de evaluaci&oacute;n del riesgo de erosi&oacute;n ha permitido generar informaci&oacute;n que puede servir para adoptar planes de manejo, cuyos resultados son m&aacute;s eficientes y visibles en el corto plazo. Seg&uacute;n Bouazizef <i>et al.</i> (2011) para medir la erosi&oacute;n se requieren metodolog&iacute;as r&aacute;pidas y de costos accesibles, que permitan enfrentar oportunamente el problema a trav&eacute;s de las pr&aacute;cticas de conservaci&oacute;n, estos investigadores realizaron estudios a trav&eacute;s del uso de sensores remotos, para describir la contribuci&oacute;n de aquellos factores que controlan el fen&oacute;meno de la erosi&oacute;n; distinguieron la topograf&iacute;a, uso de suelo, densidad de la vegetaci&oacute;n, propiedades del suelo y condiciones clim&aacute;ticas como los m&aacute;s determinantes. El aprovechamiento de tecnolog&iacute;as modernas como los SIG permiten el procesamiento de una gran cantidad de datos de manera &aacute;gil y expedita, y aunque requieren de personal y equipo especializado, el costo aparentemente alto, resulta m&oacute;dico si se considera que el fen&oacute;meno de la erosi&oacute;n tiene repercusiones ambientales, sociales y econ&oacute;micas muy costosas y dif&iacute;ciles de resarcir. Para M&eacute;xico, la planificaci&oacute;n del desarrollo en la cuenca Grijalva&#45;Usumacinta es de vital importancia, ya que representa importantes activos de vegetaci&oacute;n, agua y biodiversidad, por lo que su conservaci&oacute;n resulta de incalculable valor y cuyo alcance no se restringe al &aacute;mbito local, sino nacional y global. De ah&iacute; la importancia de un aporte como es el mapa de riesgo de erosi&oacute;n que aqu&iacute; se presenta, aunque es recomendable que dicho mapa sea validado mediante un procedimiento de muestreo en campo, antes de ser usado como fuente de informaci&oacute;n definitiva en la toma de decisiones y planes de manejo en la cuenca.</font></p> 	    <p align="justify">&nbsp;</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>AGRADECIMIENTOS</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El equipo de trabajo que particip&oacute; en esta investigaci&oacute;n reconocen y agradecen al FONDO MIXTO CONACYT&#45;TAB ASCO, por su respaldo financiero al proyecto: TAB&#45;2007&#45;C10&#45;82422/05. Diagn&oacute;stico Hidrol&oacute;gico de la cuenca Grijalva&#45;Usumacinta (prevenci&oacute;n de inundaciones), del cual se deriva esta aportaci&oacute;n cient&iacute;fica.</font></p>  	    <p align="justify">&nbsp;</p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>LITERATURA CITADA</b></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Alvarado A, Glover N, Obando 0 (1982) Reconocimiento de los suelos de Puriscal&#45;Salitrales y Tabarcia, San Ignacio de Acosta, Turrialba, Costa Rica. CATIE, 105 pp.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=10115917&pid=S0186-2979201300020000500001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Alvarado&#45;Cardona M, Colmenero R JA, Valderr&aacute;bano AML (2007) La erosi&oacute;n h&iacute;drica del suelo, en un contexto ambiental, en el estado de Tlaxcala. Ciencia ergo sum 14(3): 317&#45;326.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=10115919&pid=S0186-2979201300020000500002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Bouaziz M, Leidiga, Gloaguena R (2011) Optimal parameter selection for qualitative regional erosion risk monitoring: A remote sensing study of SE Ethiopia. Geoscience Frontiers 2 (2): 237&#45;245</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=10115921&pid=S0186-2979201300020000500003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Cisneros I H, Bouvier C L, Dom&iacute;nguez M R (1998) Aplicaci&oacute;n del m&eacute;todo Kriging en la construcci&oacute;n de campos de tormenta en la ciudad de M&eacute;xico. XVIII CONGRESO LATINOAMERICANO DE HIDR&Aacute;ULICA. Oaxaca, M&eacute;xico 1998.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=10115922&pid=S0186-2979201300020000500004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Cohen M J, Shepherd K D, Walsh M G (2005) Empirical reformulation of the universal soil loss equation for erosion risk assessment in a tropical watershed. Geoderma 124 (3&#45;4): 235&#45;252</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=10115924&pid=S0186-2979201300020000500005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">D&iacute;az J, Royero G, Materano G (1999) Estado actual de erosi&oacute;n h&iacute;drica en la cuenca del r&iacute;o Motat&aacute;n Sector Monay&#45;Torococo&#45;Mit&oacute;n. Rev. Fac. Agron. (LUZ). 16 Supl. 1: 161&#45;170</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=10115925&pid=S0186-2979201300020000500006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Equihua M, Ben&iacute;tez G, Mu&ntilde;oz I, Medina &Aacute; Jl, Pulido MT, Palestina R, Acosta I (2006) Bosques y agua en el sur de M&eacute;xico: un balance general. In: Geo econom&iacute;a y geopol&iacute;tica en el &aacute;rea del Plan Puebla Panam&aacute;. Villafuerte D, Leyva X (Coord.) Ed. CIESAS&#45;Porr&uacute;a, M&eacute;xico pp. 171&#45;    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=10115926&pid=S0186-2979201300020000500007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Fu B J, Zhao W W, Chen L D, Zhang Q J, L&uuml; Y H, Gulinck H, Poesen J (2005) Assessment of soil erosion at large watershed scale using RUSLE and GIS: a case study in the Loess Plateau of China. Land Degradation &amp; Development 16 (1): 73&#45;85.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=10115928&pid=S0186-2979201300020000500008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Geissen V, L&oacute;pez de Llergo&#45;Ju&aacute;rez JG, Galindo&#45;Alc&aacute;ntara A, Ramos&#45;Reyes R (2008) Erosi&oacute;n superficial y carstificaci&oacute;n en Macuspana, Tabasco, Sureste de M&eacute;xico. Agrociencia 42: 605&#45;614.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=10115930&pid=S0186-2979201300020000500009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">ISRIC, SICS, FAO (2006) WRB (World Reference Base for Soil Resources). First edition. Roma, Italia. 128 pp.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=10115932&pid=S0186-2979201300020000500010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Lambin E F (1996) Change Detection at Multiple Temporal Scales: Seasonal and Annual Variations in Landscape Variables. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 62(8): 931&#45;938.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=10115934&pid=S0186-2979201300020000500011&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">L&oacute;pez B F, Romero D MA (1993) G&eacute;nesis y consecuencias erosivas de las lluvias de alta intensidad en la regi&oacute;n mediterr&aacute;nea. Cuadernos I: Geogr&aacute;fica Vol. 18,19: Ediciones Logro&ntilde;o, Espa&ntilde;a pp. 7&#45;28</font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=10115936&pid=S0186-2979201300020000500012&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Montes Le&oacute;n MA L (2002) Predicci&oacute;n de la Erosi&oacute;n H&iacute;drica para la Elaboraci&oacute;n de Planeas de Conservaci&oacute;n de Suelos a Nivel Cuenca. Tesis de Maestr&iacute;a en Ciencias en Ingenier&iacute;a. Divisi&oacute;n de Estudios de Posgrado, Facultad de Ingenier&iacute;a, Universidad Aut&oacute;noma de Quer&eacute;taro 110 pp.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=10115937&pid=S0186-2979201300020000500013&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Muchoney D, Haack B (1994) Change Detection for Monitoring Forest Defoliation. Photogrammetric, Engineering and Remote Sensing, 60(10): 1243&#45;1251.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=10115939&pid=S0186-2979201300020000500014&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Nieves J, Garc&iacute;a L, Cardoza R (2001) La degradaci&oacute;n de los suelos en M&eacute;xico. In: Palacio P JL, Gonz&aacute;lez LL, V&aacute;zquez&#45;Selem L, Boceo G, McCIung E, Alc&aacute;ntara I, Imbar M, Sala M (Organizing committe). Proceeding of the International Symposium on Land Degradation. May 7&#45;14. IGV. 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