93Determinación de distritos de aptitud acuícolaInvest. Mar., Valparaíso, 27: 93-99, 1999

INTRODUCCIÓN

Entre los problemas de la planificación de la expan-sión de la acuicultura, está valorar con precisión ladisponibilidad de recursos hídricos ya que este pro-ceso de toma de decisiones sobre lugares idóneos,exige acopiar y analizar la información necesariarespecto de las condiciones espaciales de los distin-tos factores de producción (Meaden y Kapetsky,1992). Los Sistemas de Información Geográfica(SIG) pueden llegar a ser herramientas técnicamen-te eficientes para realizar estos estudios de valora-ción de los recursos hídricos dado que poseen ven-tajas operacionales que permiten almacenar, mane-jar y analizar una gran cantidad de datos de diversaclase que tienen una base geográfica común.

La inclusión de los SIG en el sector acuícola seconsidera importante como apoyo al desarrollo ycrecimiento de los cultivos marinos, hoy en notableexpansión en las comunidades de pescadoresartesanales dada la disminución de los bancos natu-

rales de especies de alto valor económico tales comoostión, ostra, chorito, loco y erizo. En este contex-to, es interesante notar lo que el Banco Mundial re-cientemente ha dicho, con respecto a implementaracuicultura en pequeña escala: “El apropiado usode los Sistemas de Información Geográfica y tecno-logías de sensores remotos en íntima cooperacióncon organismos como FAO sería muy deseable”(Meaden y Do Chi, 1996).

Aunque la utilización de nuevas áreas de aguaspara cultivo es frecuente en nuestro país, no se rea-lizan estudios tendientes a la evaluación del poten-cial de cultivo de estos lugares, y con mayor razónson menos los trabajos de investigación apoyadospor SIG en este campo.

En este marco, el presente estudio entrega unasecuencia metodológica de aplicación de un Siste-ma de Información Geográfica para la determina-

Determinación de distritos de aptitud acuícola mediantela aplicación de sistemas de información geográfica

Claudio Silva G., Rodolfo Olivarí M. y Gabriel Yany G.Escuela de Ciencias del Mar, Universidad Católica de Valparaíso

Casilla 1020, Valparaíso, ChileE-mail: carsat@ucv.cl

Recibido 30 diciembre 1998; versión corregida 28 octubre 1999; aceptado 29 octubre 1999.

RESUMEN. En este artículo se muestra un procedimiento metodológico para la determinación de distritos aptos parael desarrollo de cultivo de salmónidos y moluscos bivalvos, que incluye distintos procedimientos de análisis cartográficodigital y de análisis matricial de bases de datos relacionales en un Sistema de Información Geográfica (SIG).La proposición plantea el diseño de un modelo que integra los criterios ambientales con los requerimientos específicosdel recurso. Se considera la construcción de sitios a través del procesamiento de imágenes, cálculo de capacidad decarga y la evaluación de la toma de decisión mediante análisis de multi-criterio y multi-objetivo.

Palabras claves: distrito, aptitud, acuícola, SIG, criterios ambientales.

Aquaculture site selection using a geographical information system

ABSTRACT. This paper shows a methodological procedure to aquaculture site selection for the development ofsalmonid and bivalve mollusk culture. The proposal includes different processes of digital cartographic analysis andmanagement of relational data bases in matrixes work applying a Geographical Information System (GIS).The basis of this procedure is a model design that integrate the environmental criteria with the species requirements. Itis considerate the site construction by the processing of images, assessing the carrying capacity and the decisionsupport evaluation through a multi-criteria and multi-objective.

Key words: site, selection, aquaculture, GIS, environmental criteria.

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ción de distritos de aptitud acuícola. Se sintetiza elmétodo de estudio trabajado y los resultados obte-nidos por los autores en un área geográfica del fior-do Aysén, XI Región, Chile.

MATERIALES Y MÉTODOS

Bases Conceptuales

El estudio del potencial o aptitud de cultivo de unárea geográfica identificada respecto de una espe-cie determinada, no siempre es considerada por losgestores de la planificación de la actividad. Estasevaluaciones consideran un distrito o unidad espa-cial en la cual el comportamiento de un determina-do recurso es homogéneo, es decir, los parámetroso características que lo definen son constantes o va-rían discretamente.

La aptitud para cultivo es la disposición natural,que en este caso resulta de la integración de las ca-racterísticas físicas, químicas y biológicas de un dis-trito con los requerimientos de la especie objeto decultivo. Una de las formas de estimar la aptitud (A)de un distrito es determinando el grado de probabi-lidad de éxito de cultivo, que se puede definir comola sumatoria de la valoración de los criterios de se-lección (C) por sus respectivos pesos (P):

n A = Σ Ci * Pi (1)

i=1

En términos cuantitativos, se puede estimar elpotencial de cultivo de un distrito determinando lacapacidad de carga de recursos. El diseñometodológico para el cálculo de la capacidad decarga de recursos se desarrolla basándose en la in-tegración de los criterios biológicos relativos a lasespecies objetivo, oceanográficos y meteorológicosque modifican las condiciones del sitio, y los relati-vos a la disponibilidad de superficie de éste.

En general, la capacidad de carga (CC) para uncultivo intensivo está dada por el oxígeno disponi-ble (OD), la tasa de consumo de oxígeno por indivi-duo (CO) de talla comercial, la tasa de recambio(R) o tiempo de residencia de las aguas y el área deldistrito (AD), y está definida por:

CC = OD

CO * R * AD

PROPOSICIÓN METODOLÓGICA

Implementación de la base de datos digital

La implementación del SIG para un estudio de eva-luación de acuicultura comienza con la selección dela información necesaria a ingresar al sistema. Seelabora una base de datos digital de los criteriosambientales (temperatura del mar, salinidad, oxíge-no disuelto, velocidad y dirección de viento, alturade ola, corrientes, batimetría, topografía, presenciade depredadores y otros) del área geográfica en es-tudio (Figs. 1 y 2), la generación de layers o planosde información puede tener un origen automatizado(imágenes satelitales) o semiautomatizado si pro-cede de cartografía temática o tipografía conven-cional e ingresado mediante escáner o procesos dedigitalización. La información obtenida demuestreos in situ es digitada y luego completadamediante procesos de interpolación, donde se utili-zan programas computacionales específicos paracartografía digital de superficies (por ejemploSURFER, MATLAB, y otros) utilizando métodosde interpolación (por ejemplo el métodogeoestadístico Krigging, Vecino Cercano, lineal).

De este modo, considerando los requerimientostécnicos del software SIG utilizado (por ejemploIDRISI, MAPINFO, y otros), el área en estudio re-presenta una matriz de datos de X columnas por Yfilas con una resolución espacial (tamaño de pixel)determinada por el número de datos por unidad demedida, sobre esta base se trazan mapas temáticosde cada uno de los factores ambientales relevantes.

Una vez ingresada la información al sistema,comienza la etapa de generación de informacióncomplementaria que los SIG permiten (Fig. 2). Elloes posible gracias a las funciones de superposicióngráfica, topológica y de base de datos que estos SIGposeen y a su capacidad de entregar un valor o atri-buto a cada elemento gráfico y asociar una base dedatos. Esta etapa comprende procesos de simula-ción digital de la realidad ambiental del área de es-tudio (por ejemplo la simulación de la altura de olamáxima en base a la información espacio-temporalde los vientos máximos).

Construcción de distritos

En la construcción de sitios se consideran las limi-taciones o restricciones de cada uno de losparámetros que regulan los cultivos de las especiesacuícolas, que en este caso corresponden a factoresambientales, posteriormente se realiza un proceso

95Determinación de distritos de aptitud acuícola

de intersección booleana entre los planos de infor-mación o superposición gráfica de éstos, para gene-rar finalmente un mapa que muestra áreas o distri-tos para cultivos acuícolas (Figs. 1 y 3). De estemodo la superposición gráfica y de atributos de losplanos de información, permite generar distritos ounidades homogéneas (polígonos) respecto a losparámetros ambientales. Los polígonos generadostienen asociados la base de datos ambiental, de estemodo con ayuda del SIG se pueden obtener los va-lores de los criterios ambientales (por ejemplo va-lores mínimo, medio y máximo de temperatura su-perficial, oxígeno disuelto, batimetría, etc.) para cadapolígono o distrito construido.

Por ejemplo, para el área geográfica estudiadadel fiordo Aysén, basándose en las limitacionesmáximas y mínimas de los parámetros que regulanlos cultivos de salmónidos en balsas-jaulas, se ob-tuvo que los factores que restringen la actividad sonla batimetría, salinidad y altura de la ola. Los de-más parámetros se encuentran dentro de los rangosde tolerancia de las especies. Mediante los procesosde superposición gráfica con el SIG se obtienen 3distritos aptos con distintas coberturas espaciales(Fig. 3).

Figura 1. Método propuesto para la determinaciónde distritos de aptitud.

Figure 1. Proposed Method to aquaculture siteselection.

Figura 2. Distribuciónespacial de los criteriosambientales utilizadosen la determinación dedistritos de aptitudacuícola.

Figure 2. Environmentalcriteria distributionused in the aquaculturesite selection.

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Capacidad de carga

El cálculo de la capacidad de carga de recursos sedesarrolla basado en la integración de los criteriosbiológicos relativos a las especies objetivo,oceanográficos y meteorológicos que modifican lascondiciones del fiordo o bahía, y los relativos a ladisponibilidad de superficie en cada sitio. El méto-do considera el oxígeno disponible como variablede vital importancia tanto para el cultivo desalmónidos como para moluscos bivalvos, ya queesta variable tiene un rol fundamental en los proce-sos biológicos de los recursos vivos. Se establecenlas relaciones relevantes entre especie y ambienteen cuanto a requerimiento y comportamiento defi-nida por la ecuación (2), la metodología se valida através de la recopilación de datos tanto de estudiosanteriores como de muestreos in situ. Para efectosde cálculo se aplica un modelo de cálculo en plani-lla EXCEL, en el que se incorporaron al modelo lasecuaciones de cálculo, parámetros y variables am-bientales relevantes en el cultivo de los recursos aevaluar. De este modo, se aplica un modelo de si-mulación que considera las variables para efectosde predicción, basándose en la metodología de cál-culo propuesta y los valores mínimos, medios ymáximos de oxígeno para profundidades de 0 y 10m, extraídos de los distritos construidos.

Figura 3. Mapa que muestra distritos para cultivode salmónidos en balsas-jaulas obtenidos del análisis

con el SIG IDRISI.

Figure 3. Locations and surface areas for thedevelopment of salmonid cage culture.

Evaluación multi-criterio y multi-objetivo

Para determinar la aptitud para cultivo, se realizauna evaluación multi-criterio, pensado como la elec-ción entre varias alternativas basándose en la com-binación de una serie de criterios en función de unobjetivo específico. Mediante una evaluación multi-criterio las imágenes de los criterios que definen laidoneidad, son combinadas para generar un mapade aptitud, a partir del cual se realizará la selecciónfinal. En este estudio se aplica el método de combi-nación lineal pesada (Voogd, 1983).

Primero se deben evaluar, normalizar y asignarlos pesos relativos de los factores, para tal efecto serequiere que las personas comprometidas en la tomade decisiones hagan un juicio sobre la importanciarelativa de combinaciones pareadas entre los crite-rios de selección. Después de obtener los pesos, seincorporan las restricciones, se valorizan las solu-ciones y se optimizan los resultados. La informa-ción de los criterios de selección es valorizada, sus-tentándose en una serie de requerimientos ambien-tales (ver ejemplo Tabla 1). Como resultado de esteanálisis se generan imágenes digitales donde semuestra el índice de aptitud para cada distrito (Fig.4), este índice es estimado con la ecuaciónmetodológica (1).

Para ayudar en el proceso de toma de decisiónsobre qué especie cultivar y dónde, se realiza un aná-lisis de distribución de sitios para multi-objetivos conel SIG IDRISI. Las imágenes de índices de aptitudpara los objetivos de cultivo de salmónidos y cultivode ostra japonesa, se clasifican y analizan para obte-ner como resultado un mapa que muestra con colorrojo las celdas asignadas al primer objetivo y concolor azul aquellas asignadas al segundo (Fig. 5).

RESULTADOS

Determinación de distritos de aptitud paracultivos acuícolas

Como resultado de los procedimientos descritosanteriormente se han obtenido imágenes digitalesde distritos de aptitud (Figs. 3, 4 y 5) que tienen ensus bases de datos la información de todos los pla-nos de información digital de base y adicionalesgeneradas con los procesos del SIG.

Esto facilita la determinación de un sitio aptopara cultivo, es decir, la probabilidad de éxito y po-tencial de cultivo, ya que del análisis y manipula-

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Tabla 1. Valoración de los principales criterios de selección de distritos aptos para cultivo de salmónidos enbalsas jaulas.Table 1. Valuation of the main criteria used in salmonid cage culture site selection.

Criterio Valor Criterio Valor Criterio Valor

Temperatura (ºC) Batimetría (m) Presencia depredadores0 a 5 0 0 a 10 0 Muy Abundante 05 a 10 2 10 a 20 2 Abundante 110 a 15 3 20 a 40 3 Escasa 215 a 18 2 40 a 50 2 Rara 3Más de 18 0 Más de 50 0 Presencia especieSalinidad (‰) Corrientes (m/s) No 00 a 15 0 0 a 0,1 0 Sí 315 a 18 1 0,1 a 0,5 3 Contaminación18 a 24 2 0,5 a 1 2 Sí 024 a 35 3 Más de 1 0 No 3Más de 35 0 Altura de ola (m) AccesibilidadOxígeno disuelto (mg/l) 0 a 1,5 3 Malo 00 a 6 0 1,5 a 2 2 Deficiente 1Más de 6 3 Más de 2 0 Aceptable 2

Bueno 3

Elaborado por los autores en base a Chen (1979), Beveridge (1987), Laird y Needham (1988), Bromage y Sheperd(1988).

Figura 4. Mapa que muestra la aptitud de distritos paracultivo de salmónidos en balsas-jaulas.

Figure 4. Suitability for salmonid cage culture. Figura 5. Mapa que propone distritos paracultivos específicos.

Figure 5. Map of aquaculture site selection.

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ción de las bases de datos se obtiene una imagen desíntesis final (imagen de distritos de aptitud). Deacuerdo a la ecuación metodológica (1) la base dedatos asociada a cada distrito o polígono de la ima-gen de distritos de aptitud (obtenida por superposi-ción de las imágenes digitales de los criterios am-bientales considerando los requerimientos específi-cos), contiene la información de los criterios de se-lección.

Para mostrar el proceso final, la Tabla 2 muestraalgunos campos y registros de la base de datos delas imágenes de distritos de aptitud para cultivo desalmónidos en balsas jaulas. El ítem “Valor_Ai”contiene la ponderación definida por la ecuación (1),el ítem “Aptitud” define la clasificación del índicede aptitud expresado en el mapa de la Figura 4 quegrafica el ejemplo seguido en este estudio. Se mues-tran los valores de algunos criterios ambientalescomo temperatura (Valor_Tº), oxígeno (Valor_Od)y salinidad (Valor_S‰).

Se pueden obtener valores límites de la aptitudpara cultivo de 0 a 3, siendo 0 donde los valores delos criterios en un distrito o polígono es 0, y 3 don-de los valores de los criterios en un distrito son 3.Se definen los rangos: no aptitud (NA) los polígonoscon valor 0, aptitud baja (AB) aquellos con valor 1,aptitud media (AM) los con valor 2, y aptitud alta(AA) los polígonos con valor 3.

Sin embargo, esta evaluación puede ser comple-mentada con características cualitativas y cuantita-tivas que el SIG puede entregar desde la base dedatos que reúne todos los factores incorporados enla metodología. Así, un distrito clasificado de apti-tud media puede tener las siguientes características:temperatura mínima de 10,2ºC, media de 14,5ºC ymáxima de 16,8ºC; oxígeno disuelto mínimo de 6,5mg/l y medio de 7,8 mg/l; profundidad media de 36m; velocidad media de corriente de 2,6 m/s; abun-dante presencia de depredadores; y accesibilidaddeficiente.

CONSIDERACIONES FINALES

El método propuesto se sustenta en un carácter in-tegral de tratamiento de la aptitud para cultivosacuícolas. Es integral, tanto en los parámetros y va-riables consideradas, como en la forma sistémicade asociarlos.

El método está diseñado para ser ejecutado enun Sistema de Información Geográfica, aunque pue-de ser realizado en forma no automatizada. Las ra-zones de ello son la gran cantidad de informaciónincluida en los procedimientos que no debe extra-viarse en ningún momento del desarrollo de la me-todología, la exactitud y fiabilidad que los SIG po-seen al momento de procesar y manipular la infor-mación, y la rapidez con que estas herramientasinformáticas realizan cada paso de la metodologíauna vez ingresada la información al SIG.

No obstante lo anterior, la confiabilidad y efica-cia de los resultados obtenidos dependerá de cuatrofactores a considerar, que en orden de preponderan-cia son: la certeza de los datos ingresados; la com-petencia del equipo de investigación en cuanto a sucapacitación en el manejo de SIG y experiencia enestudios de evaluación pesquera; lo acucioso delcontexto organizativo del SIG, que a su vez depen-de en gran medida del tipo de software y de la capa-cidades y prestezas del hardware; y las personas queemitan juicios sobre la importancia relativa de com-binaciones pareadas entre los criterios de selección.

Lo fidedigno de los datos va a depender de lafuente de éstos. Los mapas topográficos pueden serobtenidos de imágenes de satélites de alta resolu-ción (SPOT, LANDSAT) reemplazando así el usode perfiles topográficos (Barbieri y Silva, 1997). Losdatos batimétricos suelen ser escasos y requieren deuna detallada investigación; una vez obtenidos, decualquier tipo de fuente, los datos digitalizados pa-san a ser un recurso valioso y permanente. Los da-tos de protección y exposición del lugar pueden ser

Tabla 2. Base de datos del layer de aptitud para cultivo.Table 2. Suitabity of the suitability culture layer.

Area (m2) Aptitud_Id Valor_Tº Valor_Od Valor_S‰ Valor_Ai Aptitud

33,3 3.000 2,4 2,6 1,9 2,5 AA29,7 2.000 2,2 2,5 1,8 1,9 AM26,4 3.000 2,4 2,2 1,9 2,1 AA

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obtenidos a partir de imágenes de satélites de radar(ERS-1, RADARSAT), los que correctamente inte-grados con los datos meteorológicos de largo plazopueden producir un importante plano de informa-ción en el SIG (Barbieri y Silva, 1997). Las corrien-tes y la calidad del agua van a requerir de investiga-ción de campo que se traducen en datos puntuales,esta información requiere de procesos deinterpolación que considera supuestos y limitantesde acuerdo a la técnica de interpolación utilizada,además se puede monitorear la condición ambien-tal superficial a través de imágenes de temperaturadel mar obtenidas del sensor AVHRR a bordo desatélites NOAA e imágenes de concentración de clo-rofila obtenidas del sensor SeaWifs a bordo del sa-télite SeaStar.

Finalmente, a modo de recomendación, se su-giere implementar en Chile un Sistema de Informa-ción Espacial de Distritos de Aptitud Acuícola sus-tentado en un SIG a nivel nacional, regional, pro-vincial o en pequeñas unidades administrativas oecológicas. Cabe señalar, que este enfoque ha sidoempleado en Chile por la Subsecretaría de Pesca, laUniversidad de Chile, el Instituto de FomentoPesquero y la Universidad Católica de Valpraíso(Silva, 1998). Este sistema sirve como instrumentode regulación para definir el uso adecuado de con-cesiones marítimas, y como instrumento de gestiónpara definir la planificación de la expansión de lasactividades acuícolas y de esta forma reducir los ries-gos de malas instalaciones.

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