Área de estudio

La región económica denominada Soconusco se localiza al sur del estado de Chiapas, en los municipios Mazatán, Tapachula, Tuxtla Chico, Frontera Hidalgo, Suchiate, Metapa y Cacahoatán; en conjunto, los siete municipios suman una extensión territorial de 2 032 km² y abarcan tres cuencas hidrográficas: las de los ríos Coatán, Cahoacán y Puerto Madero (Figura 1). La zona se ubica en un intervalo altitudinal de 0 a 4 100 m, incluye serranías, lomeríos y llanuras aluviales (^{INEGI, 2001}); los climas predominantes son el cálido subhúmedo y el templado húmedo. La conjunción de los elementos altitudinales y climáticos dio lugar a una gran variedad de ecosistemas que incluyen manglares en llanuras aluviales; selvas medias subperennifolias en las partes medias y lomeríos; bosques mesófilos de montaña y bosques de pino en las serranías. Además, favoreció un óptimo desarrollo de las actividades agrícolas y ganaderas; los cultivos de café, mango y plátano ocupan una porción importante de este territorio y están entre los más comercializados a nivel nacional e internacional (^{Flores, 2019}).

Figura 1 Mapa de ubicación de la zona de estudio. 

Clasificación de imágenes de satélite

Se elaboraron tres mapas de cobertura y uso del suelo correspondientes a los años 1990, 2000 y 2015; en su proceso de construcción, primero se realizó una clasificación automatizada y otra de fotointerpretación.

Se usaron tres imágenes Landsat descargadas del portal www.glovis.usgs.gov, cuyas fechas de adquisición correspondieron a la de la temporada de secas (enero a abril) para obtener escenas libres de nubes (Path 021, Row 051): Landsat 5 TM 10 de enero de 1990, Landsat 7 ETM 15 de febrero de 2000 y Landsat 8 OLI 15 de abril de 2015. Como material de apoyo se utilizaron ortofotos del año 1996, un modelo digital de altitudes con un tamaño de pixel de 30 m e imágenes de alta resolución consultadas en la plataforma Google Earth. Adicionalmente, de marzo a mayo del 2015 se realizaron salidas de campo en 100 sitios de control, cuyo criterio de selección fue totalmente dirigido, con el propósito de obtener información suficiente para definir las muestras de entrenamiento con las cuales se calibraron los algoritmos de la clasificación.

La información recabada en cada sitio fue la siguiente: 1) posición geográfica en coordenadas UTM (tomadas con navegador GPS Garmin eTrex20x); 2) tipo de cobertura y uso de suelo; 3) exposición del terreno (con brújula, Naturehike, modelo NH15A003-E); 4) y fotografías del sitio (cámara Canon Powershot Elph 18). Los datos de campo también se utilizaron para definir la leyenda de los mapas de cobertura y uso del suelo (Cuadro 1).

Para la clasificación supervisada se utilizó un enfoque orientado a objetos, que consta de dos etapas; en la primera se dividió la imagen en una serie de regiones (segmentos o polígonos); y en la segunda, se les asignaron identificadores de acuerdo con las clases de cobertura del suelo descritos en la leyenda. Para la creación de los segmentos se consideraron, conjuntamente, las características espectrales y espaciales de la imagen; se usó el algoritmo “edge” de ENVI 5.1 (^{ENVI, 2015}) que requiere la calibración de dos parámetros: “Scale level” y “Merge level”, los cuales varían de 0 a 100. Scale level controla el tamaño de los segmentos, mientras que Merge level permite fusionar segmentos adyacentes similares.

Se realizaron ensayos con diferentes valores de los dos parámetros, la combinación de Scale Level = 50, y Merge Level = 80 fue la que visualmente produjo los segmentos del tamaño más adecuado; es decir, que delimitaban claramente los rodales manteniendo un número mínimo de ellos.

A los mapas resultantes de la clasificación supervisada de las imágenes de los tres años (1990, 2000 y 2015), se les aplicó un posprocesamiento consistente en una fase de fotointerpretación para identificar los tipos de plantaciones agrícolas como la palma de aceite, plátano y mango. En esta fase se emplearon como material de apoyo las ortofotos del año 1996, las imágenes de Google Earth y los datos procedentes de los recorridos de campo.

Para obtener un estimador del nivel de error temático en los mapas, se empleó un diseño de muestreo aleatorio estratificado; con este enfoque se distribuyeron espacialmente, sobre toda la región de estudio, 100 puntos o sitios de muestreo; en cada uno de ellos se fotointerpretó el tipo de cobertura y uso del suelo con imágenes de alta resolución de Google Earth™. Este conjunto de datos fue diferente e independiente al empleado en la calibración de los clasificadores. El cálculo del error se hizo comparando el grado de coincidencia entre los sitios de muestreo y el mapa generado a partir de la clasificación supervisada; se siguió la metodología de análisis propuesta por ^{Olofsson et al. (2014)}. La estimación del error temático solo se aplicó en el mapa de 2015, ya que la disponibilidad de imágenes de alta resolución para los años, 1990 y 2000 fue limitada.

Caracterización de los cambios en la cobertura y uso de suelo

Con el propósito de obtener matrices de cambio se llevó a cabo un análisis de sobreposición de mapas; para ello, se emplearon solo dos mapas derivados de la clasificación supervisada, pero agrupados de acuerdo con las categorías generales descritas en el Cuadro 1. Las matrices de cambios obtenidos correspondieron al intervalo completo 1990-2015.

Para tener una interpretación más clara sobre los cambios y procesos relevantes en los últimos 25 años, se definieron tres paisajes de acuerdo con las características del relieve y los aspectos productivos identificados en la Cuenca (Figura 1).

El primer paisaje, denominado Costa, corresponde a las llanuras aluviales que se localizan entre 0 y 10 msnm, que se caracteriza por la presencia de humedales. La actividade productiva predominante corresponde a la ganadería y en menor medida, las plantaciones agrícolas. El siguiente paisaje, la Planicie, comprende principalmente a las áreas ubicadas entre 11 y 200 msnm, con pendientes ligeras; aquí se llevan a cabo la mayor parte de las actividades agropecuarias: cultivos agrícolas de temporal y de riego, pastizales cultivados y las plantaciones agrícolas de mango, plátano y palma de aceite. Por último, en altitudes entre 201 y 4 100 m se localiza la Sierra, en donde, frecuentemente, las pendientes del terreno son pronunciadas; la fisiografía prevaleciente en esta zona favorece la distribución de los remanentes de bosques, y las condiciones son propicias para el cultivo de café practicado como sistema agroforestal o bajo sombra.

Clasificación de imágenes

La exactitud global del mapa 2015 fue de 92 %, un nivel aceptable para los mapas de cobertura del suelo. En el Cuadro 2 se presentan los niveles de exactitud del usuario y del productor para cada una de las clases de cobertura del suelo del año 2015. La mayoría de las clases se identificaron con alta confiabilidad (exactitud >= 0.78) con excepción de los Cafetales, los cuales con frecuencia evidenciaron una respuesta espectral similar a la de Bosques perturbados; lo derivó en una baja exactitud del productor. Dado el bajo nivel de fiabilidad calculada, el área de Cafetales podría ser casi cinco veces mayor que el área estimada por la clasificación; a pesar de ello, se decidió mantenerlos como clase independiente, ya que su extensión es mínima.

No fue posible evaluar la exactitud de los mapas de los otros dos años (1990 y 2000), debido a la escasez de imágenes de alta resolución; además se usaron las mismas muestras de entrenamiento (o la mayoría de ellas) para las tres imágenes, por lo que se asumió un nivel de error similar en los tres mapas.

En el Cuadro 3 se resumen los resultados de las clasificaciones de las imágenes satelitales para los años 1990, 2000 y 2015. Se observa que la categoría Cultivos (agricultura de riego y de temporal anual, y pastizales) fue la predominante. Esta cobertura de suelos tuvo una disminución consistente en los períodos 1990 - 2000 y 2000-2015, pero el mayor decremento se registró en el último, cuando de ocupar 45 % de la superficie pasó a 38 %. Un comportamiento similar se observó en la categoría que incluye a las coberturas naturales y seminaturales, aunque en este caso la tasa más alta de pérdida ocurrió de 1990 a 2000.

Las plantaciones agrícolas y otros tipos mostraron un incremento constante en los dos períodos analizados. Referente a la última categoría, destaca el acelerado crecimiento de los asentamientos humanos, los cuales duplicaron su extensión en los últimos 15 años.

Procesos de cambio por tipo de paisaje

En la Figura 2 se exhibe la distribución espacial de los cambios en la cobertura de suelo para las tres fechas de análisis. Destaca el gran crecimiento de las plantaciones agrícolas, que incluye no solo el aumento del área ocupada, sino también la mayor dispersión. También se aprecia el cambio en extensión de la ciudad de Tapachula, el asentamiento humano más grande de la zona.

Figura 2 Distribución espacial de la cobertura y usos de suelo de los años 1990, 2000 y 2010. 

Las matrices de cambio (Cuadro 4) son el resultado de la sobreposición de mapas y aportan información sobre las pérdidas y ganancias en la cobertura del suelo; pero lo más importante, es que permiten conocer las transiciones o los tipos de cobertura del suelo que sustituyen a la original. En el Cuadro 4 se muestran dichas matrices para los tres paisajes productivos; los números representan hectáreas.

La Figura 3 se elaboró con los datos de las matrices y presentan de forma esquemática los procesos de cambio dominantes. En la Costa, los cambios predominantes fueron de Cultivos a Plantaciones (1 789 ha) y Asentamientos humanos (371 ha). La Vegetación natural evidenció pérdidas y ganancias, pero en términos netos hubo un decremento de estas áreas, las cuales fueron ocupadas por Cultivos; de acuerdo con el Cuadro 3 y Figura 2, los tipos de vegetación afectados fueron la Vegetación hidrófila, los manglares y algunos remanentes del Bosque perturbado.

El grosor de la flecha indica la magnitud del cambio. Los números muestran la contribución porcentual de cada transición, el total (100 %) es la suma de todas las áreas que sufrieron un cambio de cobertura entre 1990 y 2015. Solo se muestran los principales cambios.

Figura 3 Procesos dominantes de cambio de cobertura del suelo en los tres paisajes productivos, en el período 1990-2015. 

En la Planicie, se concentran los sistemas productivos de valor económico más alto para la región del Soconusco: las plantaciones de mango, plátano y palma de aceite, además de los principales centros de población. El proceso dominante en esta zona fue la sustitución de Cultivos por Plantaciones (16 026 ha).

En la Sierra predominan fragmentos con vegetación forestal y sistemas agroforestales de café; los cambios que se registraron con más frecuencia fueron la sustitución de la Vegetación natural y seminatural por Cultivos.

Los mapas de cobertura y uso del suelo

Los resultados de los mapas muestran varios aspectos a destacar en los cambios observados en los paisajes durante el período de análisis: deforestación, sustitución las áreas de cultivos agrícolas por plantaciones y la expansión de las áreas urbanas.

La deforestación es un proceso importante en el área de estudio, aunque no de la magnitud que se observa en otras regiones del país (^{Ellis et al., 2021}), pero sí afectó a tipos de vegetación como los bosques mesófilos de montaña y los manglares, los cuales son importantes no solo por su diversidad biológica, sino también por su papel clave en la mitigación del cambio climático (^{Adame et al., 2018}).

Frecuentemente, investigaciones realizadas a nivel internacional (^{Bürgi et al., 2004}; ^{Belay y Mengistu 2019}; ^{Tuffour-Mills et al., 2020}) y nacional (^{Mas y Flamenco, 2011}; ^{Rosete-Vergés et al., 2014}; ^{Calzada et al., 2018}) coinciden en afirmar que los principales procesos de cambio se deben a la conversión de bosques y vegetación secundaria a usos agrícolas y ganaderos; en esta región, debido sus características climáticas, también se registró otro proceso: la deforestación por la pérdida de sistemas agroforestales de café bajo sombra.

Dado su moderado impacto ambiental, tradicionalmente se ha considerado que los sistemas agroforestales de café pueden coexistir en las regiones de alta biodiversidad, lo que ayuda a su conservación; sin embargo, la permanencia de estos sistemas se sustenta en un frágil equilibrio en el que los precios del grano (^{Jurjonas et al., 2016}) o las plagas (^{Henderson, 2019}) son un detonador para la pérdida o degradación de la cobertura forestal. Es probable que el crecimiento de las plantaciones de café sin sombra responda al fenómeno observado por ^{Henderson (2019)} en otras regiones de Chiapas, en donde para el combate a la roya se han sustituido variedades de café sensibles a ese hongo por otras de mayor resistencia, pero que no requieren de la sombra de los árboles.

El reemplazo de las áreas de cultivos agrícolas con plantaciones fue otro de los cambios observados; en este sentido, las estadísticas de producción agropecuaria del ^{SIAP (2020)} confirman el patrón de cambio de uso del suelo observado en los mapas. Los datos de la producción agrícola muestran una disminución en la superficie del maíz (Figura 4), que pasó de 22 223 ha en el año 2003 a 18 048 ha en 2014, una tendencia similar se observa en la producción de la soya; en tanto que los pastizales tuvieron un fuerte crecimiento, al pasar de 12 378 ha a 18 149 ha; los cultivos perennes en general presentaron un ligero incremento en sus extensiones, excepto el café y el cacao (^{SIAP, 2020}).

Fuente: ^{SIAP (2020)}.

Figura 4 Superficie de cultivos anuales a) y perennes b).  

Este patrón de disminución de áreas dedicadas a la producción de cultivos básicos parece relacionarse con el fenómeno observado a nivel nacional, respecto a una creciente dependencia de la importación de granos básicos como efecto del Tratado de Libre Comercio (^{Valencia et al., 2019}).

Finalmente, la expansión de las áreas urbanas observada en los mapas, también coincide con los datos censales, ya que de 1990 a 2010 la región experimentó un moderado crecimiento demográfico, con una tasa de crecimiento poblacional de 1.63 %, que representó 346 000 hab en 1990 y 477 800 en 2010 (^{INEGI, 1990}; ^{INEGI, 2010}); crecimiento que se concentró en las áreas urbanas (Figura 5). A nivel cartográfico, lo cual se reflejó en una expansión de los asentamientos humanos, la superficie de esta categoría se triplicó, pues pasó de 4 000 a 12 000 ha, principalmente como resultado de la expansión de la ciudad de Tapachula.

Fuente: Censos de Población y Vivienda de ^{INEGI (1990}, ²⁰⁰⁰ y ²⁰¹⁰).

Figura 5 Crecimiento histórico de la población en los municipios del área de estudio. 

Transformaciones productivas por tipo de paisaje

El proceso dominante en la Costa fue la pérdida de vegetación natural y seminatural por la expansión de los Cultivos y las Plantaciones agrícolas. Los datos de producción agrícola obtenidos del ^{SIAP (2020)} confirmaron un fuerte crecimiento de los pastizales cultivados en el municipio de Suchiate (de 600 a 5 000 ha) y una fuerte deforestación en el periodo estudiado. La rápida expansión de estas actividades a zonas de Vegetación hidrófila genera preocupación, ya que incrementa el riesgo de deterioro o deforestación de los manglares (^{Barrasa, 2017}).

En la Planicie, los procesos de cambio dominantes fueron la conversión de cultivos agrícolas en plantaciones agrícolas (plátano, mango, palma de aceite). La palma de aceite es un producto atractivo para los agricultores por la demanda creciente que tiene en el mercado de la industria alimentaria, el incremento en los precios y por los programas públicos que apoyan su establecimiento (^{Fletes-Ocón y Bonnano, 2015}; ^{Castellanos, 2018}).

En el ámbito nacional, Chiapas es el estado con mayor superficie cultivada con palma de aceite, con un poco más de 45 000 ha (^{SIAP, 2020}), las cuales se ubican en las regiones económicas: Selva, Costa y Soconusco; asimismo, existen 11 plantas extractoras de aceite, seis de ellas ubicadas en el Soconusco (^{Castellanos, 2018}).

Aparentemente, los procesos de deforestación observados en la Sierra se deben a la conversión de las áreas forestales en cultivos agrícolas anuales (^{Cortina-Villar et al., 2012}) y a la transformación de cafetales de sombra (sistema agroforestal) a plantación de café sin sombra (^{Henderson, 2019}). De acuerdo con los mapas generados en el presente estudio, en 1990 existía una superficie de 200 ha de café sin sombra, que se cuadriplicó para el año 2015; cifra que puede ser, incluso, superior debido a la alta confusión espectral que se registró en esta clase (Cuadro 2).

Las evidencias citadas en otros trabajos apuntan en esa misma dirección. ^{Henderson (2019)} y ^{Jurjonas et al. (2016)} consideran que los sistemas agroforestales de café son muy susceptibles a las variaciones de precios y a las enfermedades. En años recientes, la roya del café afecta, principalmente, a los sistemas agroforestales (^{Henderson, 2019}); por lo que, entre las estrategias para enfrentarla se ha promovido el uso de variedades de cafeto resistentes al patógeno, pero que no requieren de la sombra que proporciona el dosel forestal (^{Jha et al., 2011}); lo anterior se ha traducido en una pérdida de la cobertura arbórea, hecho que coincide con la disminución de los Bosques perturbados que se observó en el presente estudio.