Modelación de cambios de coberturas y uso de suelo en Nacajuca, Tabasco

Abstract

El crecimiento urbano de Nacajuca, Tabasco, ha transformado el sistema natural, siendo necesario conocer la actual configuración espacial de las coberturas naturales y los usos artificiales con la finalidad de proveer información de la dinámica espacial para el ordenamiento ecológico. El objetivo del estudio fue modelar los cambios de cobertura y uso del suelo (2000, 2008 y 2017), mediante un análisis multitemporal empleando el Land Change Modeler for ecological sustainability de IDRISI. Los resultados indican que en el periodo 2000-2008 se encontró la disminución de los humedales (1 796 ha) y un ligero aumento de la vegetación arbórea (689 ha), contrario al crecimiento urbano (796 ha) y elevado aumento del pastizal (2 168 ha). En el segundo periodo (2008-2017) se detectó la mayor pérdida de humedales (3 995 ha) y de vegetación arbórea (1 233 ha), mientras que el área urbana y el pastizal presentaron los mayores incrementos (1 365 y 4 378 ha). Las principales transiciones fueron en primer lugar, el cambio de grandes coberturas de humedales a pastizal y en segundo lugar la transformación de pastizal a urbano. La perturbación se relaciona con la dinámica de la zona metropolitana de Villahermosa y coincide con la pérdida de grandes superficies de humedales en las áreas analizadas. Ante esto, las alternativas para reducir los efectos del cambio de uso de suelo son la elaboración del ordenamiento ecológico territorial y del programa de desarrollo urbano donde se haga partícipe el uso de los Sistemas de Información Geográfica, la teledetección ambiental y la implementación de modelos geomáticos para el análisis espacial.

Geospatial-Temporal Dynamics of Land Use in the Juárez Valley: Urbanization and Displacement of Agriculture

“…To run the LCM, classifications were spatially adjusted by resampling, ensuring that the spatial configuration was homogeneous in pixel size and number of columns and rows These were converted to ASCCI format for export to Terrset™ software and added to the soil change modeling processes in the LCM module, as mentioned by Anand and Ainam [43], Hamad et al [44] and Sundara et al [45]. Models were run for each decade between 1980 and 2020, and predictions of changes for the dates of 2025, 2030, 2050 and 2100 were obtained, feeding the processes of gains, losses and transitions [46,47] to obtain the net contributions through Markov chains [48,49]. The coverages were generalized into four classes: crops (crop, which integrates agricultural crops and walnut), built urban, sands (desert), and livestock (forest-forest, pasture land-pasture, scrub-scrub, association PlSc-association of pasture and scrub and wa-ter body-water bodies of small watering places).…”

“…From these options, cartographic results of losses, gains, persistence and transitions were constructed for each analyzed period and the historical period [46,47]. Finally, with the information stored in each of the models, tables of Markov chains or probability of future change were obtained [48,49].…”