SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.24 issue1Growth of Leucaena leucocephala (Lam.) de Wit biofertilized with arbuscular mycorrhizal fungi in the nurseryMaximum density and density management diagram for mixed-species forests in Durango, Mexico author indexsubject indexsearch form
Home Pagealphabetic serial listing  

Services on Demand

Journal

Article

Indicators

Related links

  • Have no similar articlesSimilars in SciELO

Share


Revista Chapingo serie ciencias forestales y del ambiente

On-line version ISSN 2007-4018Print version ISSN 2007-3828

Rev. Chapingo ser. cienc. for. ambient vol.24 n.1 Chapingo Jan./Apr. 2018

https://doi.org/10.5154/r.rchscfa.2017.07.041 

Artículo científico

Proyección y probabilidad de cambio de uso de suelo en Zoquiapan, México: consideraciones para su manejo forestal

Adriana Paredes-Gonzalez1 

Alejandro I. Monterroso-Rivas2  * 

Luz J. Rodríguez-Esparza1 

Francisco J. Zamudio-Sánchez3 

1Universidad Autónoma Chapingo, División de Ciencias Forestales. km 38.5 carretera México-Texcoco. C. P. 56230. Chapingo, Texcoco, Estado de México, México.

2Universidad Autónoma Chapingo, Departamento de Suelos. km 38.5 carretera México-Texcoco. C. P. 56230. Chapingo, Texcoco, Estado de México, México.

3Universidad Autónoma Chapingo, Departamento de Estadística, Matemática y Cómputo. km 38.5 carretera México-Texcoco. C. P. 56230. Chapingo, Texcoco, Estado de México, México.


Resumen

Introducción:

La dinámica del uso de suelo y cambios de la cubierta vegetal es crucial para la gestión de los recursos naturales.

Objetivo:

Analizar el cambio de uso de suelo en la microcuenca Zoquiapan, entre 1989 y 2009, y estimar la tendencia de cambio para el año 2020.

Materiales y métodos:

Se obtuvieron dos imágenes de satélite (21 de marzo del 2009 y 7 de marzo de 1989), correspondientes al sensor Landsat, y se procesaron en el software IDRISI©. Las clases estudiadas fueron bosque, pastizal y uso agrícola. Se aplicó el comando Markov-Markovian transition estimator, para estimar el vector estacionario de la cadena entre los años de estudio y conocer las tendencias futuras de cobertura vegetal.

Resultados y discusión:

Entre 1989 y 2009, la superficie agrícola y de pastizales se redujo 1.86 y 88.63 ha, respectivamente; la superficie forestal incrementó 90.5 ha. Para el año 2020, la microcuenca Zoquiapan tiene baja probabilidad de cambio. Las probabilidades de permanencia son de 94 % para uso forestal, 88 % para el pastizal y 91 % para la actividad agrícola.

Conclusión:

La microcuenca Zoquiapan no ha tenido algún cambio significativo de uso de suelo. Las zonas cubiertas por bosques presentan baja probabilidad de cambio, siempre y cuando continúen los esfuerzos de conservación hasta ahora realizados.

Palabras clave: Cobertura vegetal; cadenas de Márkov; IDRISI; estado estable

Abstract

Introduction:

The dynamics of land use and changes in vegetation cover is essential for natural resource management.

Objetive:

To analyze the land use change in the micro-watersed of Zoquiapan, between 1989 and 2009, and to estimate the change trend for the year 2020.

Materials and methods:

Two satellite images (March 21, 2009 and March 7, 1989) were taken, corresponding to the Landsat sensor, and were processed using the software IDRISI©. The classes studied were forest, grassland and agricultural use. The Márkov-Markovian transition estimator command was applied to estimate the stationary vector of the chain between the years of study and to know the future trends of vegetation cover.

Results and discussion:

Between 1989 and 2009, the agricultural and grassland area decreased 1.86 and 88.63 ha, respectively; the forest area increased 90.5 ha. By 2020, the micro-watershed of Zoquiapan will have a low probability of change. The probabilities of permanence are 94 % for forest, 88 % for grassland and 91 % for agricultural activities.

Conclusion:

The micro-watershed of Zoquiapan has not had any significant land use change. The areas covered by forests have a low probability of change, as long as the conservation efforts carried out so far continue.

Keywords: Vegetation cover; Márkov chains; IDRISI; stable state

Introducción

Los estudios de uso de suelo y cambio de la cubierta vegetal, así como su dinámica en el tiempo, son cruciales para la gestión y manejo sostenible de los recursos naturales (Memarian et al., 2012). Las coberturas vegetales son esenciales en la dinámica global del planeta: las plantas absorben y reciclan nutrientes, dióxido de carbono, nitrógeno, azufre y fósforo que están en la atmósfera, captan agua y transpiran. Los bosques juegan un papel importante en la conservación del ambiente, ya que regulan las corrientes de agua, tienen un efecto moderador en el clima a nivel mundial y local, y favorecen la conservación de los suelos previniendo la erosión; además, son el hogar de numerosas especies de plantas y animales (Secretaría de Medio Ambiente y Recursos Naturales [SEMARNAT], 2009). Sin embargo, las actividades humanas han alterado los usos originales del suelo, modificando el paisaje natural y, por consiguiente, el funcionamiento de los ecosistemas (Zepeda, Nemiga, Helgueras, & Madrigal, 2012). Los usos del suelo asociados con actividades antrópicas, como la agricultura y el pastoreo, tienen una profunda influencia en el cambio de los procesos ecológicos, hidrológicos y de regulación atmosférica del planeta. Por tanto, el estudio de la dinámica espacial y temporal de los usos de suelo es importante (Martínez-Santiago, Alvarado-Segura, Zamudio-Sánchez, & Cristobal-Acevedo, 2017), pero más aún, conocer sus tendencias y proyecciones, para sugerir intervenciones que disminuyan o frenen la degradación.

Una herramienta útil en el modelado de proyección y tendencias de cambio de uso de suelo son las cadenas de Márkov (Eastman, 2012; Levin, Peres, & Wilmer, 2009; Memarian et al., 2012). En estas, la transición a un estado siguiente depende del estado presente en que se encuentre el sistema, sin importar el recorrido para lograrlo. El modelo considera la variable aleatoria de estados y el parámetro t (tiempo) como variables discretas; de este modo, es posible determinar la probabilidad con la cual el proceso puede entrar en algún estado determinado (Bedoya & Barrera, 2006). El método es conveniente para modelar el cambio de uso del suelo cuando los cambios y procesos en el paisaje son difíciles de describir.

Las cadenas de Márkov simulan la predicción del estado de un sistema para un tiempo determinado, a partir de dos estados precedentes (Eastman, 2012). Esto significa que la modelización no toma en cuenta las variables explicativas y descriptivas, sino que se basa exclusivamente en el análisis de la dinámica interna del sistema. Una limitación del algoritmo es la necesidad de tener las mismas categorías en las series temporales, de tal forma que la desaparición o aparición de alguna clase impide aplicar el método (Paegelow, Teresa, & Minor, 2003). Los modelos de Márkov han sido utilizados ampliamente en estudios sobre el cambio de cobertura terrestre en varias escalas espaciales (Sanchayeeta & Southworth, 2012); de acuerdo con Memarian et al. (2012), los modelos son fáciles de crear con requisitos mínimos de datos y se basan en una matriz de transición.

En el caso de México, las cadenas de Márkov se han utilizado en estudios de migración (Garrocho, Jiménez-López, & Álvarez-Lobato, 2016) proyecciones demográficas (Partida, 1989), inversiones financieras (Torres, Gaytán, & Tinoco, 2017), enfermedades de ganado (Rojas, Barajas, Riemann, & Franti, 1993) y calidad del aire (Hoyos, Lara, Ortíz, López, & González, 2009). En el caso de los estudios sobre cambio de uso de suelo se conocen casos recientes en Texcoco (Pérez, Valdez, Moreno, González, & Valdez, 2012), Morelia (López, Bocco, & Mendoza, 2001) e Hidalgo (Reynoso, Valdez, Escalona, de los Santos, & Pérez, 2016). El propósito del presente estudio fue analizar el cambio de uso de suelo en la microcuenca Zoquiapan en el periodo 1989-2009, por medio del proceso estocástico cadenas de Márkov, para estimar la tendencia de cambio de uso de suelo en el año 2020 y encontrar la matriz de transición del estado estable. De acuerdo con la propuesta de ordenamiento ecológico territorial elaborada por Lomas-Barrié, Terrazas-Domínguez, y Tchikoué-Maga (2005), Zoquiapan cubre una porción del Parque Nacional Zoquiapan y Anexas, el cual tiene graves problemas de desequilibrio ecológico, degradación ambiental, así como una baja sustentabilidad del medio ambiente.

Materiales y métodos

Área de estudio

El área de estudio abarcó la microcuenca Zoquiapan del Parque Nacional Zoquiapan, ubicada en la región hidrográfica XVIII del río Balsas sobre la cuenca del río Atoyac. La microcuenca se encuentra en las coordenadas UTM extremas 2137115 al Norte, 2122190 al Sur, 544888 al Este y 532075 al Oeste; tiene una superficie de 8 087 ha en los municipios de Ixtapaluca, Chalco y Tlalmanalco en el Estado de México, así como en Tlahuapan y San Salvador el Verde en Puebla.

La microcuenca tiene relieve complejo y alturas que varían de 2 400 hasta 4 642 m, lo que significa un gradiente de más de 2 000 m. El origen volcánico es dominante con clase ígnea extrusiva derivando en suelos profundos del tipo andosol, pero es posible encontrar suelos muy delgados como litosoles en algunas pequeñas superficies. Los climas dominantes son semifríos del grupo de los templados con verano fresco y largo. La lluvia anual varía de 1 000 a 1 500 mm, mientras que la temperatura media oscila entre 10 y 14 °C, aunque es posible encontrar lugares con 5 a 10 °C (Instituto Nacional de Estadística y Geografía [INEGI], 2009, 2013, 2014).

Las características anteriores se reflejan en los usos de suelo dominantes. De acuerdo con el Instituto Nacional de Estadística, Geografía e Informática (INEGI, 2005) hay siete categorías: bosque de oyamel, bosque de pino, bosque de pino-encino, pastizal inducido, bosque de oyamel con vegetación secundaria, pradera de montaña y usos agrícolas. En el programa de manejo del mismo año se indica que dominan cuatro asociaciones vegetales: asociación de oyamel Abies religiosa (Kunth) Schltdl. & Cham., asociación de aile Alnus firmifolia Fernald, asociación de Pinus hartwegii Lindl. y asociación de P. hartwegii - A. firmifolia.

Proyección y probabilidad de cambio de uso de suelo en Zoquiapan

El análisis inició con la obtención de dos imágenes de satélite de diferentes fechas, correspondientes al sensor Landsat (disponible en http://glcf.umd.edu/). Las imágenes seleccionadas con mejor nitidez y baja nubosidad fueron las del 21 de marzo del 2009 y 7 de marzo de 1989, ambas con resolución de 25 m. Las imágenes se procesaron en el software IDRISI© (Eastman, 2012), donde primero se hizo una combinación en falso color utilizando las bandas 1, 2 y 3. Después se hizo una clasificación no supervisada con el mismo número de clases conocidas previamente: bosque, pastizal y uso agrícola. El proceso se repitió para ambas imágenes con el cuidado de tener la misma superficie del área estudiada, resolución y número de clases. La clase forestal estuvo constituida por especies arbóreas como oyamel, pino, encino y sus asociaciones. La clase pastizal se refiere a comunidades vegetales donde predominan los pastos con pocos árboles y arbustos que pueden ser producto del desmonte de terrenos boscosos, también es posible encontrar zacatonal montano, donde Lupinus montanus Kunth, Agrostis, Festuca y Muhlenbergia dominan. La clase agrícola se refiere a actividades agrícolas dependientes de la lluvia para la producción anual, conocida principalmente como agricultura de temporal de maíz.

Siguiendo la metodología de Eastman (2012) se aplicó el comando Markovian transition estimator en el software IDRISI© con el fin de conocer la matriz de transición de los usos de suelo en la microcuenca Zoquiapan, considerando el periodo 1989-2009, para proyectar el uso de suelo en el año 2020 con un error de 5 %. Según Levin et al. (2009) , cuando sean i y j dos estados de una cadena de Márkov, la probabilidad estará dada por P(X n+1) = j(X n = 1), denotada por pij(n, n+1) que representa la probabilidad de transición del estado i en el tiempo n, al estado j en el tiempo n+1. Estas probabilidades se conocen como las probabilidades de transición en un paso. Cuando las probabilidades pij(n, n+1) no dependen de n, se dice que la cadena es estacionaria u homogénea en el tiempo. Por simplicidad se asume tal situación de modo que las probabilidades de transición en un paso se escriben como pij. Por ejemplo, variando los índices i y j sobre el conjunto de estados {0, 1, 2} se obtiene la matriz de probabilidades de transición:

P=p00p01p02  p10p11p12p20 p21p22

La entrada (i, j) de esta matriz es la probabilidad de transición (ij); en otras palabras, la probabilidad de pasar del estado i al estado j en una unidad de tiempo. Un estado es estable cuando ya no hay cambios en el sistema; es decir, se alcanza el equilibrio. Una manera posible de obtener la condición estable del sistema es repetir los cálculos iterativamente para cada periodo con el fin de hallar el que cuente con aquellas probabilidades que se mantengan constantes o no cambien .

Cuando se aplican las cadenas de Márkov primero se debe verificar si la cadena alcanza el estado estacionario. Como las observaciones que se generan son dependientes, se debe dar tiempo para que la cadena se estabilice. Esto significa que se debe correr cierto número de iteraciones como “periodo de calentamiento” en la cadena y después obtener su estacionalidad y convergencia. Para tener una idea de sí se está alcanzando un estado estacionario, lo más sencillo es realizar algunas gráficas. Por ejemplo, podrían graficarse promedios de alguna función de interés, tal como 1ki=1kh(xi) , que por el teorema ergódico, deberían situarse alrededor de E(h(X)) a medida que n crece. En este caso, para encontrar la distribución estacionaria se generó la matriz de transición para el año 2010, se obtuvieron las probabilidades iniciales (pi) con los datos de uso de suelo de 2009 y se realizaron 10 000 iteraciones de una cadena de Márkov a tiempo discreto utilizando el programa R (R Development Core Team, 2016). Después se calculó la media ergódica de dicho proceso (adimensional). Una vez obtenido el vector estacionario -por medio de la media ergódica como se ha tratado en otros estudios (Bouchard-Côté, Vollmer, & Doucet, 2017; Saldi, Linder, & Yüksel, 2013)-, se tomó un dato al azar por cada 10 observaciones, para obtener una muestra de 1 000 y estimar su respectiva matriz de transición en el programa IDRISI©. En consecuencia, el lapso analizado comprendió 20 años y tres categorías de uso de suelo: forestal, pastizal y agrícola, y una estimación a un año con un rango de error de 0.05. Esto es, la matriz de transición para el año 2010 tiene como datos de referencia las clasificaciones de uso de suelo del año 2009, para lograr una predicción con error del 5 %.

Resultados y discusión

Proyección y probabilidad de cambio de uso de suelo en Zoquiapan

La Figura 1 muestra las imágenes satelitales de los años 1989 y 2009, donde se observa que el uso de suelo dominante es el forestal seguido por el pastizal y el agrícola. Esto mismo lo encontró Virgen-Cobos (2016) , quien señala que las asociaciones de especies presentes en la Estación Forestal Zoquiapan son oyamel, pino, pino-aile, pino-encino y pino-oyamel.

Figura 1 Clasificación de uso de suelo y vegetación en la microcuenca Zoquiapan, con base en las imágenes satelitales de 1989 (superior) y 2009 (inferior). 

En la Figura 1, el uso de suelo sin vegetación se refiere a la superficie sin cobertura (203 ha), cercana al volcán Iztaccíhuatl. De acuerdo con los resultados, en los 20 años estudiados, el área agrícola se redujo 1.86 ha; es decir, permaneció prácticamente igual en el periodo 1989-2009. Cabe señalar que en el primer año se tenían 522 ha que correspondían a 6.45 % de la superficie. En lo que se refiere a los pastizales, la superficie también se redujo 88.63 ha al pasar de 208.3 ha, que correspondían a 2.5 % de la microcuenca Zoquiapan, a 119.7 ha. El uso de suelo forestal, en consecuencia, incrementó su superficie en prácticamente 90.5 ha, como se observa en el Cuadro 1.

Cuadro 1 Superficie ocupada por uso de suelo y vegetación en la microcuenca Zoquiapan en los años 1989 y 2009. 

Uso de suelo 1989 2009 Diferencia 1989-2009
ha % ha % ha %
Agrícola 523.78 6.47 521.91 6.45 -1.86 -0.02
Pastizal 208.39 2.57 119.76 1.48 -88.63 -1.09
Forestal 7 052.37 87.22 7 142.87 88.32 90.49 1.11
Área sin vegetación 302.60 3.74 302.60 3.75 0 0
Total 8 087.16 100.00 8 087.16 100.00 0 0

Los resultados son similares a los obtenidos hace algunos años. De acuerdo con el análisis sobre el cambio de uso del suelo elaborado por Lomas-Barrié et al. (2005), en general, la cobertura vegetal se mantuvo sin cambios durante el periodo de 1977 a 2000. Las cubiertas vegetales que mejor se mantuvieron fueron el bosque mixto, pastizal y el bosque de Abies. Por su parte, el Consejo Civil Mexicano para la Silvicultura Sostenible (CCMSS, 2008) indicó que, en el periodo 2000-2007, la agricultura en la zona de influencia del parque Izta-Popo perdió 28 ha de superficie agrícola, aproximadamente, y que se detectaron cambios de uso de suelo en tan solo 1.35 % de la superficie. De este modo, con los resultados obtenidos en el presente trabajo, es posible señalar que el área de Zoquiapan no ha tenido algún cambio agresivo de uso de suelo desde 1977, año de los primeros estudios con imágenes de satélite.

De acuerdo con Villegas, Muñoz, Muñoz, Gallo, y Ponce (2011), debido a las prácticas legales de conservación de áreas naturales protegidas, las tasas de transformación son bajas en comparación con las áreas sin protección. La microcuenca Zoquiapan se encuentra dentro de dos subzonas de manejo del Parque Nacional: subzona de recuperación y subzona de preservación (SEMARNAT, 2013). En estas subzonas, algunas de las actividades no autorizadas y relacionadas con la modificación de la cobertura vegetal son las siguientes: abrir senderos, brechas o caminos; aprovechamiento forestal, salvo para colecta científica y uso doméstico; construir obras públicas y privadas; dañar, cortar y marcar árboles, salvo para las actividades de investigación científica; extraer flora y fauna viva o muerta, así como otros elementos biogenéticos, salvo para autoconsumo o colecta científica; ganadería, incluyendo el pastoreo; realizar actividades cinegéticas o de explotación de especies de flora y fauna silvestres sin autorización, salvo para el aprovechamiento de recursos naturales con fines de autoconsumo.

Otro factor por el cual hay baja probabilidad de cambio de uso de suelo son las reforestaciones constantes durante el periodo de análisis. De acuerdo con la Manifestación de Impacto Ambiental del Programa de Manejo para el Aprovechamiento de Arbolado Muerto, se hizo una reforestación en el año 2004 del orden de 10 ha y se propuso reforestar 65.4 ha para el año 2006 (Universidad Autónoma Chapingo, 2005). Posteriormente, en abril del año 2010, y en seguimiento a un estudio técnico por contingencia ambiental del Parque Nacional Izta-Popo, Zoquiapan y Anexas, la SEMARNAT indicó la ejecución de labores de reforestación. Esta se hizo con especies nativas al azar, con distanciamiento homogéneo que evitara la competencia entre ellas y con densidad forestal de 1 600 plantas·ha-1; también se reforestaron los claros menores de 100 m2. Cabe mencionar que dicho estudio planteó la reforestación durante tres años consecutivos en 325 ha (Tejada-Nichols, 2010).

El Cuadro 2 presenta los resultados de transición por tipo de uso de suelo dominante. La matriz de transición analiza la información de los años 1989 y 2009, para ser usadas después en la proyección al año 2020. Lo anterior considerando que las condiciones externas al análisis se mantengan similares a las observadas. De acuerdo con la matriz se observa que la probabilidad de que el bosque permanezca como tal para el año 2020 es de 94 % (en 5 613 ha). La probabilidad de que el pastizal se mantenga es de 88 % (en 874 ha), mientras que la del área agrícola es de 91 % (en 284 ha). Lo anterior sugiere que hay probabilidades elevadas de que los usos actuales permanezcan; es decir, de seguir con la tendencia actual, se espera que las coberturas dominantes se mantengan para el año 2020.

Cuadro 2 Probabilidad de cambio o permanencia entre usos de suelo en la microcuenca Zoquiapan, para el año 2020. 

Uso de suelo Forestal Pastizal Agrícola
Forestal 0.9454 0.0546 0.0000
Pastizal 0.0556 0.8875 0.0569
Agrícola 0.0000 0.0900 0.9100

En lo que se refiere a los cambios, no se proyectan de un uso agrícola hacia el forestal ni viceversa. Esto se puede atribuir al carácter de conservación de la mayoría de la superficie analizada. La población cercana al área de Zoquiapan reconoce el valor de los ecosistemas forestales en la prestación de servicios ambientales. Por otra parte, el cambio de uso de suelo agrícola a pastizales es el de mayor probabilidad, con 9 % para 324 ha. Esto quizá se explica en el momento en que se abandona una parcela agrícola, ya que comienza un proceso de sucesión ecológica y los terrenos son cubiertos inicialmente por los pastos.

La Figura 2 muestra el comportamiento de la media ergódica; se observa que el periodo estable se alcanza después de las 400 iteraciones. La estimación de la media ergódica promedia los estados de la cadena de Márkov (bosque, pastizal o agricultura) cada 10 iteraciones y los grafica para hacer visible el momento en el cual dichos estados convergen y dejan de cambiar. Los valores presentados en el Cuadro 2 provienen del estado estable, el cual se alcanzó después de 600 iteraciones en la media ergódica.

Figura 2 Media ergódica de 1 000 iteraciones de una cadena de Márkov a tiempo discreto. 

Como fue señalado hace algunos años por Orantes y Musálem (1982) , quienes consideraron en su estudio árboles de 50 años de edad, el campo experimental Zoquiapan presenta arbolado de calidad media a alta con alturas de más de 20 m. Con el paso de los años y de acuerdo con los esfuerzos de conservación que se han realizado en la zona, en la presente investigación se constató que las coberturas han permanecido prácticamente sin cambio. No obstante, la región es susceptible a incendios forestales (Castañeda, Endara, Villers, & Nava, 2015; Rodríguez Trejo, 2001) e incluso a cortas clandestinas de madera y ataque de plagas (SEMARNAT, 2013).

Consideraciones para el manejo forestal de la microcuenca Zoquiapan

El área forestal analizada se encuentra dentro de las subzonas de preservación y uso público del Parque Nacional Iztaccíhuatl-Popocatépetl, donde el aprovechamiento forestal no está permitido, salvo para colecta científica y uso doméstico. Sin embargo, existe una manifestación de impacto ambiental que permite hacer cortas selectivas de arbolado muerto con el propósito de mantener las condiciones fitosanitarias del bosque (Universidad Autónoma Chapingo, 2005). . En este sentido, se recomienda hacer reforestaciones con especies nativas para mantener la cobertura vegetal, debido a que es un área susceptible a la erosión hídrica por el factor pendiente que es superior al 26 %. También se recomienda hacer brechas cortafuego e implementar planes de limpia y saneamiento forestal. La conservación de la zona es prioritaria, ya que en las cañadas se distribuye el enebro azul (Juniperus monticola fo. compacta Martínez), especie bajo protección especial de acuerdo con la NOM-059-SEMARNAT-2010 (SEMARNAT, 2010).

El área de pastizal se encuentra en la subzona de uso público del Parque Nacional Iztaccíhuatl-Popocatépetl, donde la ganadería no está permitida. No obstante, esta actividad, aunque de bajo impacto, se realiza abiertamente, por lo que es necesario establecer un programa de manejo del pastizal por medio de la restauración y recuperación de la cubierta vegetal.

En las áreas agrícolas, la pendiente es moderada por lo que se recomienda implementar prácticas de conservación de suelo y agua, como labranza de conservación, terrazas, surcados al contorno y rotación de cultivos. Cabe señalar que el área agrícola no se encuentra dentro de los límites del Parque Nacional Iztaccíhuatl y Popocatépetl.

Una problemática que no se ha logrado erradicar es la ganadería extensiva que causa sobrepastoreo, afectando la regeneración natural. Una alternativa podría ser la definición de áreas agroforestales aptas para tal actividad e impulsar un manejo sustentable que considere la capacidad de carga. La exclusión de áreas al pastoreo requiere cercar zonas propicias para la regeneración natural. Según Serrada (2003) , la compactación del suelo es un factor que dificulta la regeneración natural, pues impide el contacto de la semilla con la tierra mineral y el enraizamiento adecuado. La presencia de desechos orgánicos, hojarasca y ramillas también evitan el contacto de la semilla con la tierra, así como la presencia de la cobertura herbácea densa que, además, causa competencia entre especies. Las condiciones propicias para la regeneración natural se pueden generar mediante acciones de mejora de suelo que reduzcan su compactación, tales como la escarificación y quemas controladas.

Por otro lado, se sugiere reforestar con especies nativas aquellas áreas con densidad forestal baja, para incrementarla hasta 1 600 plantas por hectárea. El crecimiento de los bosques conlleva aumento en las tasas de intercepción y mayor infiltración de humedad en los suelos; además, una estructura balanceada de los rodales proporciona hábitat para la fauna silvestre, contribuyendo al incremento de la biodiversidad.

De acuerdo con Aguirre (1997) es importante mantener árboles moribundos, muertos y caídos de grandes dimensiones para preservar las especies asociadas a los mismos, que pueden estar distribuidos en una fracción del rodal formando bosquetes sobremaduros. También indica la prevención de incendios forestales mediante la reducción en la acumulación de materiales combustibles y el uso de brechas cortafuego, líneas negras, podas, chaponeos, aclareos o quemas prescritas. Finalmente, es importante que la Estación Forestal Zoquiapan continúe con sus objetivos fundamentales de enseñanza, investigación, conservación y, sobre todo, de manejo sustentable de los recursos naturales.

Conclusiones

De acuerdo con los resultados, para el año 2020, las zonas cubiertas por bosques dentro de la microcuenca Zoquiapan presentan baja probabilidad de cambio en su uso de suelo. Lo anterior siempre y cuando continúen los esfuerzos que hasta ahora se realizan para conservar el sitio. Las áreas cubiertas de pastizal y con actividad agrícola también presentan baja probabilidad de cambio. Puntualmente, y considerando los resultados de la matriz de transición en el estado estable, las probabilidades de permanencia de los usos de suelo son de 94 % para uso forestal, 88 % para el pastizal y 91 % para la actividad agrícola. El método aplicado es capaz de capturar el comportamiento de los usos de suelo en los últimos años para la región de estudio.

Agradecimientos

Los autores agradecen el apoyo financiero de CONACYT por la beca estudiantil otorgada a través del Programa de Maestría en Ciencias en Ciencias Forestales y del Centro de Investigación en Recursos Naturales y Medio Ambiente (CIRENAM) de la Universidad Autónoma Chapingo. De la misma forma se agradece a los revisores anónimos cuyas sugerencias mejoraron el manuscrito.

REFERENCIAS

Aguirre, C. O. (1997). Hacia el manejo de ecosistemas forestales. Madera y Bosques, 3(2), 3-11. doi: 10.21829/myb.1997.321369 [ Links ]

Bedoya, J. C., & Barrera, M. (2006). Convergencia de las cadenas de Markov. Scientia Et Technica, 12, 73-78. doi: 10.22517/issn.2344-7214 [ Links ]

Bouchard-Côté, A., Vollmer, S. J., & Doucet, A. (2017). The bouncy particle sampler: A non-reversible rejection-free Markov chain Monte Carlo method. Journal of the American Statistical Association. doi: 10.1080/01621459.2017.1294075 [ Links ]

Castañeda, R. M. F., Endara, A. A. R., Villers, R. M. de L., & Nava, B. E. G. (2015). Evaluación forestal y de combustibles en bosques de Pinus hartwegii en el Estado de México según densidades de cobertura y vulnerabilidad a incendios. Madera y Bosques, 21(2), 45-58. doi: 10.21829/myb.2015.212444 [ Links ]

Consejo Civil Mexicano para la Silvicultura Sostenible (CCMSS). (2008). Estudio de las condiciones territoriales y su percepción del Parque Nacional Iztaccíhuatl-Popocatépetl, Zoquiapan y Anexas. Retrieved from http://www.ccmss.org.mx/descargas/Estudio_de_las_condiciones_territoriales_y_su_percepcion_del_Parque_Nacional_Iztaccihuatl-Popocatepetl_Zoquiapan_y_anexas.pdfLinks ]

Eastman, R. (2012). IDRISI Selva. GIS and image processing software version 17.0. Massachusetts, USA: Clark Labs. [ Links ]

Garrocho, C., Jiménez-López, E., & Álvarez-Lobato, J. (2016). Modelando la migración interestatal de México: cadenas de Markov estáticas versus cadenas de Markov dinámicas con medias móviles. Papeles de Población, 22(90), 109-144. doi: 10.22185/24487147.2016.90.036 [ Links ]

Hoyos, L., Lara, P., Ortíz, E., López, R., & González, J. (2009). Evaluation of air pollution control policies in Mexico City using finite markov chain observation model. Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones, 16(2), 255-266. Retrieved from www.redalyc.org/articulo.oa?id=45326951006Links ]

Instituto Nacional de Estadística, Geografía e Informática (INEGI). (2005). Uso de suelo y vegetación a escala 1:250000, Serie III (conjunto nacional). Retrieved July 1, 2016 from http://www.conabio.gob.mx/informacion/gis/Links ]

Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI). (2009). Vegetación y uso de suelo a escala 1:250000, serie IV (conjunto nacional). Retrieved July 1, 2016 from http://www.conabio.gob.mx/informacion/gis/Links ]

Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI). (2013). Continuo de elevaciones mexicano 3.0. Retrieved July 1, 2016 from http://www.inegi.org.mx/geo/contenidos/datosrelieve/continental/descarga.aspxLinks ]

Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI). (2014). Conjunto de datos vectoriales edafológicos, escala 1:250,000, Serie II. Retrieved from http://www.conabio.gob.mx/informacion/gis/layouts/eda250s2gwLinks ]

Levin, D. A., Peres, Y., & Wilmer, E. L. (2009). Markov chains and mixing times. USA: American Mathematical Society. Retrieved from http://www.statslab.cam.ac.uk/~beresty/teach/Mixing/markovmixing.pdfLinks ]

Lomas-Barrié, C. T., Terrazas-Domínguez, S., & Tchikoué-Maga, H. (2005). Proposal of territorial ecological ordering for the National Park Zoquiapan and annex. Revista Chapingo Serie Ciencias Forestales y del Ambiente, 11(1), 57-71. Retrieved from https://chapingo.mx/revistas/forestales/contenido.php?section=article&id_articulo=431&doi=Links ]

López, E., Bocco, G., & Mendoza, M. (2001). Predicción del cambio de cobertura y uso del suelo: el caso de la ciudad de Morelia. Investigaciones Geográficas, 45, 39-55. doi: 10.14350/rig.59145 [ Links ]

Martínez-Santiago, S., Alvarado-Segura, A., Zamudio-Sánchez, F., & Cristobal-Acevedo, D. (2017). Spatio-temporal analysis of forest modeling in Mexico. Revista Chapingo Serie Ciencias Forestales y del Ambiente, 23(1), 5-22. doi: 10.5154/r.rchscfa.2016.01.003 [ Links ]

Memarian, H., Balasundram, S. K., Talib, J. B., Sung, C. T. B., Sood, A. M., & Abbaspour, K. (2012). Validation of CA-Markov for simulation of land use and cover change in the Langat Basin, Malaysia. Journal of Geographic Information System, 4(6), 542-554. doi: 10.4236/jgis.2012.46059 [ Links ]

Orantes, G. F., & Musálem, S. M. (1982). Determinación de calidad de estación Pinus hartwegii Lind. Zoquiapan México. Revista Mexicana de Ciencias Forestales, 35(7), 3-20. Retrieved from http://cienciasforestales.inifap.gob.mx/editorial/index.php/Forestales/article/view/1012Links ]

Paegelow, M., Teresa, M., & Menor, J. (2003). Cadenas de Markov, evaluación multicriterio y evaluación multiobjetivo para la modelización prospectiva del paisaje. GeoFocus, 3, 22-44. Retrieved from http://geofocus.org/index.php/geofocus/article/view/21Links ]

Partida, V. (1989). Aplicación de cadenas de Markov para proyecciones demográficas en áreas geopolíticas menores. Estudios Demográficos y Urbanos, 4(3), 549-571. Retrieved from http://estudiosdemograficosyurbanos.colmex.mx/index.php/edu/article/view/739Links ]

Pérez, R., Valdez, R., Moreno, F., González, A., & Valdez, J. (2012). Predicción espacial de cambios del uso de suelos en Texcoco, Estado de México. Revista Mexicana de Ciencias Forestales, 2(5), 59-72. Retrieved from http://cienciasforestales.inifap.gob.mx/editorial/index.php/Forestales/article/view/179/170Links ]

R Development Core Team. (2016). R: A language and environment for statistical computing. Vienna, Austria: R Foundation for Statistical Computing. [ Links ]

Reynoso, R., Valdez, J., Escalona, M., de los Santos, H., & Pérez, M. (2016). Cadenas de Markov y autómatas celulares para la modelación de cambio de uso de suelo. Ingeniería Hidráulica y Ambiental, 37(1), 72-81. Retrieved from http://riha.cujae.edu.cu/index.php/riha/article/view/319/272Links ]

Rodríguez Trejo, D. (2001). La ecología del fuego en el ecosistema de Pinus hartwegii. Revista Chapingo Serie Ciencias Forestales y del Ambiente, 7(2), 145-151. Retrieved from https://chapingo.mx/revistas/forestales/contenido.php?id_articulo=357&doi=1111&id_revista=3Links ]

Rojas, J., Barajas, A., Riemann, H., & Franti, C. (1993). Markov chain modeling of endemic cattle diseases in the tropics of Mexico. Ciencia Rural, 23, 325-328. doi: 10.1590/S0103-84781993000300014 [ Links ]

Saldi, N., Linder, T., & Yüksel, S. (2013). Quantized stationary control policies in Markov decision processes. Retrieved from https://arxiv.org/abs/1310.5770Links ]

Sanchayeeta, A., & Southworth, J. (2012). Simulating forest cover changes of bannerghatta national park based on a CA-Markov model: A remote sensing approach. Remote Sensing, 4(10), 3215-3243. doi: 10.3390/rs4103215 [ Links ]

Secretaría de Medio Ambiente y Recursos Naturales (SEMARNAT). (2009). Impacto del cambio climático en las tierras y sus características. México: Autor. [ Links ]

Secretaría de Medio Ambiente y Recursos Naturales (SEMARNAT). (2010). NOM-059-SEMARNAT. Protección ambiental-Especies nativas de México de flora y fauna silvestre-Categorías de riesgo y especificaciones para su inclusión, exclusión o cambio-Lista de especies en riesgo. México: Diario Oficial de la Federación. Retrieved from http://dof.gob.mx/nota_detalle.php?codigo=5173091&fecha=30/12/2010Links ]

Secretaría de Medio Ambiente y Recursos Naturales (SEMARNAT). (2013). Acuerdo por el que se da a conocer el resumen del Programa de Manejo del Parque Nacional Iztaccíhuatl Popocatépetl. México: Diario Oficial de la Federación. Retrieved from http://biblioteca.semarnat.gob.mx/janium/Documentos/Ciga/agenda/DOFsr/DO3032.pdfLinks ]

Serrada, R. (2003). Regeneración natural: situaciones, concepto, factores y evaluación. Cuadernos de la Sociedad Española de Ciencias Forestales, 15, 11-16. Retrieved from https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=2976231Links ]

Tejada-Nichols, R. (2010). Estudio técnico por contingencia ambiental del Parque Nacional Izta-Popo, Zoquiapan y Anexas. Amecameca, Estado de México, México: Parque Nacional Izta-Popo Zoquiapan, CONANP-SEMARNAT. [ Links ]

Torres, P. V. H., Gaytán, M., & Tinoco, Z. M. A. (2017). Dinámica de la inversión extranjera directa en los estados de México: un análisis de cadenas de Markov espaciales. Contaduría y Administración, 62(1), 141-162. doi: 10.1016/j.cya.2016.07.001 [ Links ]

Universidad Autónoma Chapingo. (2005). Programa de manejo para el aprovechameinto de arbolado muerto en la Estación Forestal Experimental Zoquiapan. Texcoco, México. Retrieved from http://sinat.semarnat.gob.mx/dgiraDocs/documentos/mex/estudios/2005/15EM2005FD017.pdfLinks ]

Villegas, P. R., Muñoz, R. C., Muñoz, J., Gallo, G. C. A., & Ponce, R. J. (2011). Tasa de cambio de uso del suelo en el Parque Nacional Pico de Orizaba, Veracruz, México en el periodo 2003-2011. Retrieved from http://docplayer.es/28997255-Tasa-de-cambio-de-uso-del-suelo-en-el-parque-nacional-pico-de-orizaba-veracruz-mexico-en-el-periodo.htmlLinks ]

Virgen-Cobos, G. (2016). Establecimiento de una red de monitoreo meteorológico en la Estacion Forestal Experimental Zoquiapan. Chapingo, Texcoco, México: Universidad Autónoma Chapingo [ Links ]

Zepeda, G. C., Nemiga, X. A., Helgueras, A. L., & Madrigal, U. D. (2012). Análisis del cambio del uso del suelo en las ciénegas de Lerma (1973-2008) y su impacto en la vegetación acuática. Investigaciones Geográficas, 78, 48-61. doi: 10.14350/rig.32469 [ Links ]

Recibido: 12 de Julio de 2017; Aprobado: 09 de Noviembre de 2017

Creative Commons License This is an open-access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License