Intensificación de cultivos en zonas de fuerte pendiente en el Departamento de San Martín:...

SEPIA XIV Piura, del 23 al 26 de agosto 2011

Mesa Sistematización de Experiencias de Desarrollo

"Intensificación de cultivos en zonas de fuerte pendiente en el Departamento de San Martín:

¿Generando mayores costos ambientales que beneficios económicos?

Wagner Guzman

Intensificación de cultivos en zonas de fuerte pendiente en el Departamento de San Martín: ¿Generando mayores costos ambientales que beneficios económicos?

I. Introducción

Desde fines de la década del ´90 hasta la actualidad, la normatividad relacionada a la

Zonificación Ecológica y Económica, ZEE, se ha consolidado hasta conformar una de las

principales herramientas de gestión tanto de los Gobiernos Regionales y Locales en Perú. Su

trascendencia se ha debido a su utilidad en el fortalecimiento de las decisiones de gestión

como parte del proceso de descentralización que vive el país.

A través del Código del Medio Ambiente y los Recursos Naturales (Decreto Legislativo 613), así

como de la Ley Orgánica de Aprovechamiento Sostenible de los Recursos Naturales (Ley

26821), se establece la necesidad de que el país cuente con procesos de ordenamiento

territorial a través de la ZEE. Adicionalmente, mediante D.S. 045-2001-PCM se declara de

interés nacional el ordenamiento territorial ambiental en todo el país y se crea la Comisión

Nacional para el Ordenamiento Territorial.

Sobre la base de la evaluación de los resultados de la ZEE del Departamento de San Martín y

el empleo de técnicas de optimización matemática, este estudio se propone determinar el

impacto que se estaría generando al ambiente en términos de erosión hídrica por parte de

cultivos que hoy son relevantes para la dinámica económica de este departamento. De esta

manera, el objetivo de este trabajo de investigación es dar un valor agregado a la ZEE y apoyar

los procesos de Ordenamiento Territorial u otros tipos de planificación territorial y analizar los

impactos generados por el cambio de uso de la tierra.

El documento detalla los objetivos propuestos y a partir de allí detalla el diseño del modelo de

programación matemática multiobjetivo propuesto para definir el tipo de información que ha

sido necesaria obtener para luego determinar, analizar y cuantificar el impacto que se estaría

generando producto del desarrollo de cultivos en zonas de fuerte pendiente y que hoy son

relevantes en la economía de este departamento. Procesos de socialización y retroalimentación

de los resultados obtenidos han sido efectuados con el propósito de mejorar el modelo y

acercarlo más a la realidad local. Finalmente, lecciones aprendidas y propuestas iniciales para

solucionar los problemas se presentan para contribuir en lineamientos de política de

ordenamiento territorial.

2

II. Objetivos e hipótesis

Dada la relevancia de los procesos de ZEE como base para el Ordenamiento Territorial, se

persigue dar un valor agregado evaluando la información generada en este proceso para el

Departamento de San Martín con el propósito de conocer y valorar el impacto que estarían

generando actividades agrícolas en zonas de fuerte pendiente de modo tal que sea de utilidad

para la toma de decisiones de todos los actores sociales.

Objetivo General:

Analizar y valorar el impacto que generan acciones productivas en zonas de fuerte pendiente

utilizando modelo de programación matemático propuesto sobre la base de la evaluación ex

post del proceso de ZEE en el Departamento de San Martín que permitan apoyar en los

lineamientos y estrategias de políticas públicas para el Ordenamiento Territorial.

Objetivos Específicos:

• Diseñar y construir modelo de optimización junto a base de datos para información física y

socioeconómica

• Establecer vínculos entre los resultados de la evaluación del proceso de ZEE y principales

parámetros físicos y socioeconómicos, a través de modelo de programación matemática.

• Analizar, determinar y valorar los impactos que se estarían generando por el desarrollo de

actividades ubicadas en zonas de fuerte pendiente sobre la base de modelo propuesto.

• Proponer lineamientos y estrategias de políticas públicas sobre la base de escenarios

desarrollados y concordantes con la evaluación de los resultados de la ZEE.

La hipótesis establece que es posible modelar las condiciones básicas y fundamentales del

poblador rural en el Departamento de San Martín considerando las características físicas y

socioeconómicas de la ZEE que permita diseñar y desarrollar escenarios a través de un modelo

de programación matemática que a su vez permita identificar, cuantificar y valorar los impactos

más relevantes de actividades que se realizarían en zonas de fuerte pendiente para generar

propuestas o lineamientos de políticas públicas que contribuyan a un adecuado Ordenamiento

Territorial.

3

III. Justificación

El proceso de descentralización que vive el país, ha traído consigo la necesidad de una

planificación y gestión del territorio basada fundamentalmente en las potencialidades y

limitaciones que presenta cada uno de los Departamentos del país. Asumir este reto implica,

para todos quienes conforman la vasta gama de actores en el país, tomar decisiones sobre la

base de información básica y fundamental que permita sentar las bases para un desarrollo

sostenible basado en el Ordenamiento Territorial, OT, establecido como un proceso obligatorio

y política de Estado de cara al desarrollo sostenible de país.

El Ordenamiento Territorial

basado en la ZEE, constituye un

paradigma y un camino para

lograr el desarrollo sostenible de

un territorio. Sus inicios, tanto en

su concepción y operación en

América Latina, se remontan a

finales de la década del ´70 en el

seno del llamado Tratado de

Cooperación Amazónica, TCA.

Fotografía N° 1. Cultivo de plátano, Provincia de San Martín.

Lo antes mencionado ha conllevado que la

ZEE como instrumento de gestión sea más

relevante en sus diferentes niveles. Sin

embargo, existen muchas tareas pendientes

que apuntan fundamentalmente en cómo

lograr que los resultados obtenidos en la ZEE

permitan definir y proponer de manera

concreta dentro de los lineamientos de

Ordenamiento Territorial, las opciones o

alternativas adecuadas a desarrollar de

acuerdo a las características del territorio

objeto de análisis sobre la base de principios

y criterios sociales, culturales, económicos y

ambientales.

Fotografía N° 2. Asociación plátano‐café, Provincia de Lamas.

4

El modelo propuesto para fines de determinar el impacto que se viene generando por acciones

agrícolas en zonas de fuerte pendiente, responde a esta inquietud, sobre la base de la

evaluación de la ZEE llevado a cabo durante los años 2005 y 2006 en el Departamento de San

Martín y que mediante Ordenanza Regional fue aprobada como instrumento se gestión

vinculante para los procesos de planificación. De esta manera, se propone una herramienta

que alimentada sobre la base de información ya conocida, permitirá a técnicos y tomadores de

decisión de Gobierno Regional y Local orientar y definir cuáles son las opciones agrícolas más

adecuadas, donde estas se desarrollarían y como llevarlas a cabo de tal forma que generen el

menor impacto ambiental posible.

Finalmente y dentro del ámbito académico y como parte de la agenda de investigación

pendiente en el Perú, existe la necesidad de incorporar los estudios sobre el impacto de la

erosión como componente de la dimensión local y humana del problema ambiental y de

explotación de recursos naturales, tema recurrente en diversos debates agrarios nacionales

CIES (2004, 2008).

IV. Metodología

Las siguientes etapas forman parte de la metodología:

3.1 Conceptualización y diseño de modelo: determinación de objetivos, restricciones, atributos

y coeficientes.

El agricultor de la Amazonia Peruana, como muchos tomadores de decisión, basa sus

decisiones considerando una serie de situaciones que pueden ser definidas a través de

diversas variables muchas de ellas cuantificables. Por otro lado, conociendo que la

Programación Matemática, es una potente técnica de modelado usada en el proceso de toma

de decisiones (Castillo et al, 2002), se diseño el comportamiento del agricultor en el

Departamento de San Martín sobre la base de un modelo de Programación Matemática Lineal

Multiobjetivo. Tres pasos fueron efectuados para el diseño del modelo. El primero estuvo

basado en caracterizar cuales eran las posibles decisiones o variables más relevantes del

agricultor y también que las mismas, estuvieran relacionadas con las características físicas más

importantes en la región y tomadas en consideración dentro del proceso de ZEE. De esta

manera se eligieron las variables: costos de mano de obra, tamaño de fundo o chacra, precios

de productos cosechados, costos de jornales o mano de obra, productividad de cultivos,

5

número de integrantes de la familia que laboran en fundo, costos de insumos, cantidades de

autoconsumo, áreas mínimas de siembra y erosión promedio por cultivo por hectárea anual.

La segunda etapa se centró en definir que decisiones resultarían admisibles dadas la

características del agricultor. Esto permitió definir las restricciones del modelo. Así se definió la

cantidad de jornales o mano de obra máximos disponibles de la familia y contratados, la

cantidad de kilogramos de erosión por hectárea anual permitida, la cantidad de autoconsumo o

cantidad de productos obtenidos para la unidad familiar y el número de hectáreas sembradas

de cultivos de autoconsumo principalmente.

Una tercera etapa estuvo centrada en definir las funciones objetivo, es decir el costo/beneficio

asociado a las decisiones tomadas como admisibles. En nuestro caso se considero los

elementos básicos de una economía de autoconsumo, centrada en la generación de ingresos

netos pero también la variable erosión hídrica. Esta variable se ha considerado dentro de las

funciones objetivo con la finalidad de dar al modelo un mayor acercamiento a consideraciones

que ya de alguna forma se están tomando en cuenta hoy en día debido a los grandes impactos

ambientales que conlleva a la pérdida de la capa arable, pérdida de nutrientes y deterioro de

vías o caminos. De esta manera, la función objetivo del modelo de Programación Matemática

Lineal diseñado, está conformada por la función de ingresos netos o utilidad (la cual lleva

implícita los costos y beneficios de cultivos para autoconsumo, costos de insumos y mano de

obra empleada) y la función de erosión. La primera función se maximiza y la segunda se

minimiza.

3.2 Determinación de relación erosión, pendiente y uso de la tierra

Con el propósito de vincular y definir las zonas con diferentes cultivos y usos con sus

correspondientes grados de pendiente se realizaron los siguientes pasos que permitieron

definir las áreas más vulnerables y con mayor riesgo por erosión, variable relevante desde el

punto de vista ambiental para el Departamento de San Martín.

Pendiente:

Los datos de pendiente están estrechamente relacionados al tipo fisiográfico que presenta el

departamento, siendo ésta bastante heterogénea la que se caracteriza por tener geoformas

definidas de acuerdo al macrorelieve y el microclima, permitiendo la caracterización de dos

provincias fisiográficas como son la cordillera andina con un relieve montañoso muy disectado

y la llanura amazónica con un relieve relativamente plano. Estas características fisiográficas y

6

de pendiente se determinaron mediante la interpretación visual y el análisis fisiográfico

aplicando el uso de imágenes de satélite Landsat TM y ETM+, así como las de SRTM - Shuttle

Radar Topography Misión y NASDA JERS-1-SAR que son imágenes de satélite con

dispositivos sensores tipo RADAR.

Uso actual de la tierra:

De forma similar se trabajó con la data de uso actual de la tierra. En este caso se hizo la

interpretación y caracterización de las áreas deforestadas de acuerdo a la reflectancia en las

imágenes de satélite. Seguidamente se identificó la distribución espacial observada durante el

recorrido de campo e información estadística agropecuaria del departamento. En ese sentido,

se tuvo en cuenta aquellas áreas de cultivos o actividad productiva más importantes por su

abundancia y predominancia, registrándolas con los Sistemas de Posicionamiento Global –

GPS. A este hecho se suma el uso de la data de elevaciones que fueron obtenidas de las

curvas de nivel y cotas extraídas de la Carta Nacional – IGN.

Integración SIG:

Para hacer el análisis de los datos espaciales y tabulares se usó los Sistemas de Información

Geográfica mediante análisis espacial, este tiene su inicio en la unión física de las coberturas o

temas de pendiente y uso actual de la tierra. Esta unión integra los datos gráficos así como las

tablas de atributos de cada uno de los temas. Es en la tabla de atributos de la nueva cobertura

resultante (unión) donde se ejecutan las operaciones de consulta mediante la herramienta de

construcción de consultas “Query builder”. Esta herramienta aplicada al campo de uso actual

de la tierra selecciona los registros o unidades de uso (polígonos) que poseen un mismo código

de descripción y que por ende tienen la misma característica de uso productivo. A continuación,

se realizó otra operación a la tabla de atributos pero ésta fue ejecutada únicamente sobre los

registros seleccionados previamente. Para realizar esta operación se usó la herramienta de

sumatoria “Summarize”, que permite hacer la suma sobre las áreas de los registros

seleccionados.

Erosión y sistemas de uso de la tierra en San Martín

El Departamento de San Martín presenta, en más del 75% de su extensión, los más altos

niveles de erosión por terrenos de fuerte pendiente con cultivos anuales (Loker et al, 1993).

Tasas desde 0.2 Tn./Ha/año en cultivo en callejón en fuertes pendientes hasta 53 Tn./Ha/año

en parcelas con dos cultivos por año fueron obtenidas hacia el norte de Tarapoto (Alegre y

7

Cassel, 1996). Estos últimos datos son similares obtenidos en otros estudios en la parte central

de San Martín (Zona del Huallaga) donde se encuentra tasas desde 0,87 Tn./Ha/Año (bosque

primario) hasta 98.8 Tn./Ha/año en cultivos de maíz con 60% de pendiente (Rodríguez, 1995).

Felipe-Morales et al (1979) y Alegre et al (1990) encontraron en selva central en suelos con

pendiente mayores a 30% pérdidas de suelo desde 2 a 148 Tn/Ha/Año. Finalmente, el estudio

realizado por Baldoceda (1985) para la selva central para los tratamientos yuca, palto, purma y

bosque, encontró las siguientes cantidades de erosión expresada en Kg/ha: 1278.72, 713.64,

16.14 y 0.0 Kg/ha respectivamente.

3.3 Tamaño de muestra, diseño y aplicación de encuestas.

Sobre la base de los parámetros definidos en el modelo y caracterizados los lugares a

encuestar considerando los resultados del paso previo, se decidió realizar la toma de

información de campo en dos etapas. Una primera etapa a través de encuestas piloto dentro

del proceso de campo en las labores de la ZEE y luego encuestas definitivas sobre aspectos

sustanciales logrando una encuesta más sólida y estructurada sobre la base de información

necesaria para el modelo.

Pre encuestas

En esta primera etapa se realizaron 70 encuestas completamente al azar. Estas se realizaron

a nivel familiar cubriendo los diferentes espacios en el norte, centro y sur del departamento y

donde las diferencias por fisiografía y especializaciones de cultivos definían características

peculiares e importantes.

Tamaño de muestra

Se utilizó la siguiente fórmula:

� = N (� α/½)2 (P) (1 – P) / (N – 1)* e2 + (� α/½)2 * (P) (1 – P)

Donde:

�= Tamaño de muestra

� α/½ = Nivel de confianza elegido = 1.96

P= Proporción de una categoría de la variables = 0.39

e= Error máximo= 0.02

8

N= Tamaño de agricultores con parcelas entre 3 y 10 Hectáreas= 25,637 (se consideró la tasa

de crecimiento poblacional censal 1.8% anual)

Resultado: � = 210

Encuestas definitivas

Sobre la base del análisis exploratorio en cuanto a lugares y variables en la pre encuesta o

encuesta piloto, se elaboró una encuesta definitiva la cual se aplicó en las 10 provincias del

Departamento de San Martin en un total de 210 tal como se determinó en el paso previo. Las

comunidades seleccionadas se eligieron igualmente al azar considerando los pendientes y

patrones de cultivos en la región (Ver Anexo)

3.4 Diseño y elaboración de base de datos

Obtenidos los datos de las encuestas definitivas, se unificaron medidas y en general se

homogenizó la información para luego ser trasladadas al software GAMS el cual, dada su gran

versatilidad y capacidad permitió incorporar las variables y restricciones diseñadas.

3.5 Modelización y resultados preliminares

Los resultados obtenidos para cada una de las regiones dentro del departamento (norte, centro

y sur), fueron analizados considerando la información secundaria y sobre la base del

conocimiento de las distintas realidades e información de las encuestas.

3.6 Retroalimentación

Los resultados obtenidos a nivel preliminar en el paso anterior fueron presentados en diversos

espacios del ámbito rural y académicos en el Departamento de San Martín, ello permitió

corroborar la validez de los resultados y también incorporar sugerencias afín de que el modelo

reflejará de manera más adecuada lo sucedido en la realidad.

3.7 Modelo Definitivo

Recogidas todas las sugerencias en los espacios de presentación y discusión, se procedió a

incorporar dichas inquietudes cuando estas eran posibles de efectuarlas, lo cual permitió

obtener el modelo definitivo.

9

V. Resultados

5.1 Modelo Propuesto

El modelo planteado es un modelo de programación matemática lineal multiobjetivo el cual

presenta dos funciones objetivos orientados hacia una perspectiva económica (Beneficios

Netos) y ambiental (Erosión hídrica). Esto se sustenta en las características de los frentes o

espacios económicos, y en la relevancia de la fisiografía y patrones de uso de la tierra en los

graves problemas ambientales del Departamento de San Martín. Las funciones objetivos son:

Max Bn = 1 / (1-d)t ∑=

n

iirBn

1,

Min E = ∑=

n

iirir AE

1,,

Las cuales están sujetas a las siguientes restricciones:

Producción…………. P r, i = A r, i * Y r, i Autoconsumo………. Autoc r, i = A r, i * Cons r, i Venta……….………. V r, i = P r, i - A r, i * Cons r, i

Erosión……………… E r <= MxE r, i

Insumos…………….. In r, i = A r, i * CIn r, iMano de obra……….. Mo r, i <= Moc r, t + Mof r

Tamaño de fundo……X r, i <= At r, i

Tamaño de fundo….. X r, i >= ∑ irAm ,

Donde:

Bn r, i = Beneficios netos de la región r por el cultivo i, en soles S/..

d = Tasa de descuento mensual

r= Número de meses en que se desarrolla actividades agrícolas E r, i = Erosión en Kg./Ha./Año en la región r por el cultivo i, en Kg/Ha/Año MxE r, i = Máxima Erosión permitida en la región r por el cultivo i, en Kg/Ha/Año P r, i = Producción en la región r por el cultivo i, en Kg. A r, i = Área cultivada en la región r por el cultivo i, en Ha. Y r, i = Productividad en la región r por el cultivo i, en Kg./Ha Autoc r, i = Cantidad total de autoconsumo en la región r por el cultivo i, en kg. Cons r, i = Cantidad consumida por la unidad familiar en la región r por el cultivo i, en kg/Ha.

10

V r, i = Cantidad vendida por la unidad familiar en la región r para el cultivo i, en soles S/. In r, i = Costo de insumo por en región r para el cultivo i, en S/. CIn r, i = Costo de insumo en región r para el cultivo i, en S/./ Ha. Mo r, i = Mano de obra familiar en región r para el cultivo i, días/hombre. Moc r, t = Mano de obra contratada por la unidad familiar en región r para el cultivo i, días / hombre. Mof r,i = Mano de obra de integrantes de la unidad familiar en región r para el cultivo i, días/hombre. X r, i= Área total del fundo en la región r por el cultivo i, en Ha. At r, i= Área total del fundo cultivada en la región r, en Ha. Am r, i= Área mínima de cultivo de subsistencia en la región r por el cultivo i, en Ha. Las restricciones de negatividad fueron establecidas para las variables:

E r, i ; Mo r, i ; X r, i ; P r, i ; Cons r, i y V r, i

5.2 Relación pendiente, sistemas de uso de la tierra y erosión.

Sobre las consideraciones antes descrita, Barco (2007) determina los denominados frentes

productivos, los cuales se detallan en el cuadro siguiente:

Tabla N°1. Frentes productivos del Departamento de San Martín

Fuente: ZEE del Departamento de San Martín

DESCRIPCION Ha %

FRENTE PRODUCTIVO DE PREDOMINIO ARROCERO 60,747 1.17

FRENTE PRODUCTIVO DE PREDOMINIO MAICERO 214, 253 4.14

FRENTE PRODUCTIVO DE PREDOMINIO CAFETALERO 129,695 2.5

FRENTE PRODUCTIVO DE PREDOMINIO DE PALMA ACETERA 14,553 0.28

FRENTE PRODUCTIVO DE PREDOMINIO GANADERO 240,818 4.65

FRENTE PRODUCTIVO DE PREDOMINIO DE AGRICULTURA DIVERSIFICADA 763,395 14.74

SIN USO PRODUCTIVO 3 720,535 71.83

CUERPOS DE AGUA 36,646 0.69

TOTAL AREA SIG 5 179,642 100

Concordante con el Gráfico 1, se aprecia que el cultivo de arroz es el que prevalece y se

extiende en el norte y centro del departamento. Los cultivos de maíz que ocupan la mayor área,

se ubican en la parte central mientras que los cultivos de café se ubican principalmente en el

norte y centro. Finalmente el cultivo de palma aceitera se centra en la parte sur en la Provincia

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de Tocache. Según el estudio estos frentes productivos, ocupan terrazas así como, lomadas,

colinas y hasta laderas de montaña con más de 35% de pendiente.

Tabla N°2: Pendientes y Frentes Productivos en el Departamento de San Martín

TOTAL

Arrocero Maicero Cafetalero F. Palma Ganadero Agrícola Sin [%]

Aceitera Uso Productivo

610269

[12]

81102

[2]

429265

[8]

1 689761

[33]

1 380436

[27]

953278

[18]

5 144110

[100]TOTAL

33259.8 140930.7 1175860

6 Extremadamente empinada >75

1.9 87995.1 224852.7 1242443.7

5 Muy empanada De 50 a 75 9003.9 21381.1

100.9 38059.4 116309.4 195991.7

4 Empinada De 25 a 50 3571.7 75857.6 55038.2

788.7 15824.6 36722.1 17069.7

3 Moderadamente empanada De 15 a 25 3906.9 46897.6 27999.3

13660.9 47970.5 177813.3 291605.1

2 Moderada a fuertemente inclinada De 4 a 15 1249.8 6150.4 3296.8

Nro. Descripción Pendiente (%)

Frentes productivos

1 Plana a ligeramente inclinada De 0 a 4 51944.6 21548.2 5725.9

Mediante la interpretación visual y el análisis fisiográfico aplicando el uso de imágenes de

satélite se logró la información sobre pendiente y patrones de uso de la tierra. El cuadro

anterior y mapas abajo mostrados son el resultado de lo mencionado.

Se puede apreciar que las áreas de patrones de uso de la tierra con más de 25% de pendiente,

clasificadas como empinadas, muy empinadas y extremadamente empinadas, ocupan el 78%

del área total. Se aprecia también que las área de patrones de uso dentro del frente agrícola

son las más extensas y se encuentran dentro de la clasificación como muy empinadas

ocupando un área aproximada de 224,852.7 ha. Lo antes mencionado es corroborado por los

mapas abajo mostrados. Se aprecia que las tonalidades de colores amarillo y marrón (área con

pendientes mayores a 25%) son las que prevalecen.

12

Gráfico N°1. Mapas de Pendiente y Uso Actual en el Departamento de San Martín

Fuente: Elaboración propia

Información básica de erosión

Uno de los trabajos más completos por su rigurosidad científica sobre determinación de tasas

de erosión en el Perú, es el realizado en zonas cercanas a Tarapoto, San Martín, por Alegre y

Cassel (1996) durante el periodo (1988-1994). Los resultados obtenidos que ya fueron

mencionados se utilizan para efectos del modelo propuesto.

5.3 Resultados de aplicación de encuestas de campo

Se efectuaron 73 encuestas pilotos y 210 encuestas definitivas realizadas al azar en lugares

seleccionados en las 10 provincias con que cuenta el Departamento de San Martin.

13

Gráfico N° 2. Lugares donde se realizaron las pre-encuestas y encuestas definitivas.

VI. Resultados

Regiones Provincias Distritos/comunidades Cantidad TotalMoyobamba San Marcos 10

Soritor 8

La Habana 7Rioja Nva Cajamarca 8

NORTE Rioja 5 70

Lamas Rumizapa 5

San Martín Chazuta 9Cacatachi 6

Picota Paujilzapa 6Pucacaca 6

Buenos Aires 11Bellavista José Pardo 10

Santa Victoria 10CENTRO Dos Unidos 10 70

Fausta Lamista 10El Dorado Requena 9

Huallaga Piscoyacu 10

Mariscal Cáceres

Huayabamba 19

SUR Tocache Tocache 16 70

Nvo. Progreso 17

Shunte 18TOTAL 210

REGION NORTE (RN)

REGION

CENTRO

(RC)

REGION

SUR (RS)

5.4 Resultados de escenarios diversos por regiones

Los resultados de la modelización para cada una de las regiones muestran los productos de la

realización de escenarios cuyas variantes o diferencias son los cambios en los valores

(cantidades o porcentajes) de variables sensibles como erosión, precio, costos de mano de

obra diaria o jornales y costos de insumos. Es muy importante recalcar que algunas variables

exógenas como el precio son tomadas como establecidas, mientras que otras se sujetan a

determinados parámetros definidos en el trabajo de campo u estudios relacionados, es el caso

por ejemplo de tamaño de parcela la cual dispone de cantidades fijas de áreas que son

destinadas a cultivos de autoconsumo que generalmente se encuentran en el rango de 0.25 a 1

Ha. dentro de un área mayor denominada tamaño de parcela. Otro ejemplo es la variable

erosión la cual en el escenario erosión con restricción utiliza valores de tasas de erosión que

parten de un valor mínimo que para el caso del estudio fueron: Frijol y arroz, 2 Tn./Ha/Año;

maíz y café, 50 Tn./Ha/Año; Yuca, 1.3 Tn./Ha/Año; plátano, 10 Tn./Ha/Año y algodón 5 Tn/Ha.

hasta un máximo equivalente a 40 Tn./Ha./Año. El escenario erosión sin restricción es

14

similar al escenario actual donde no hay valor límite de erosión que pueda alcanzar esta

variable (Ver Tablas N° 4, 5, 6 y 7).

Escenario I: Sin restricción

Gráfico N° 3: Áreas, rentabilidad por cultivos y erosión por zonas, Región Norte.

El escenario base o sin restricción es el que más se ajusta a la situación real. Como se muestra

en el Gráfico N° 3, las cantidades de hectáreas que se pueden desarrollar buscan siempre el

máximo de superficie permaneciendo la cantidad de las áreas de cultivos de subsistencia o

autoconsumo. Es decir el modelo muestra que el agricultor desarrolla y utilizada más áreas

para los cultivos que más ingresos proporcionan y que en esta región corresponde al cultivo de

café en la zona 2 seguido por el cultivo de arroz en la zona 1. Esto último se puede constatar

en el tercer párrafo de la tabla donde se muestra que las ganancias se obtienen principalmente

para cultivos comerciales como el arroz, café y parcialmente para el caso de frijol y yuca en la

zona 2 y 4 respectivamente. Los beneficios netos totales para este escenario son 34,274 soles.

El cultivo de plátano es el que más pérdidas conlleva lo cual se denota por la fuerte inversión,

espacios reducidos y la orientación que tiene la cual es en general para autoconsumo.

15

Gráfico N° 4. Mano de obra contratada y erosión por cultivos

En la parte central se aprecia las cantidades de erosión por cada zona las cuales van desde los

4,000 a 8,000 Kg/Ha/año.

En cuanto a la mano de obra contratada, en el Gráfico N° 4, se puede apreciar que el mes de

enero es el mes que se demandan más mano de obra (Diferencia entre cantidades

demandadas y disponibles es positivo), esto es concordante con la realidad, ya que en esta

época es cuando los agricultores más mano de obra utilizan para la siembra o cosecha de

productos. Igualmente se aprecia que áreas con cultivos más rentables como el arroz y café

son los que más erosión hídrica presentan.

Escenario II: Con restricción de erosión.

Los resultados siguientes muestran el efecto de restringir la realización de cultivos a un límite

denominado erosión permisible o cantidad máxima a erosionar equivalente a la mitad del total

de hectáreas de la parcela multiplicada por 1,000 kg/Ha/Año.

16

Gráfico N°5: Áreas, rentabilidad por cultivos y erosión por zonas

Los resultados muestran, como producto de la disminución de áreas sembradas, una sustancial

disminución de utilidades netas, esta disminuyen en total en un 44% (34,274 a 19,090 soles). El

impacto mayor es para las zonas que disponen de grandes extensiones para el cultivo de arroz

(1,4 y 5) y café (zonas 2).

En cuanto a la erosión que se realiza para área cultivada en cada una de las zonas,

considerando que cada uno de ellos tiene un tope por hectáreas de 1,000 kg/Ha/Año, conlleva

a que exista una disminución drástica que en el caso de la zona 1 ó RN1, se produzca una

disminución de 240,000 a 4,000 kg/Ha/Año.

Como consecuencia del menor empleo de mano de obra, menos jornales son utilizados para

los cultivos en meses donde estos eran intensivos, es el cado del mes de enero como se puede

apreciar en el Gráfico N°6. De manera implícita, la restricción implica menores cantidades de

erosión por cultivo al año.

17

Gráfico N° 6. Mano de obra contratada y erosión por cultivos (Erosión permisible 1,000

Kg/Ha/Año)

Como se muestra en Gráfico N° 6, los resultados para este escenario en que existe un límite de

erosión a realizar, la cantidad de mano de obra disponible es mayor al trabajar menos

superficie que en el escenario sin restricciones.

18

TABLA N° 3: RESUMEN DE RESULTADOS DE ESCENARIOS REGION NORTE (ZONAS 1‐5)

A. (Ha) U. (S/.) A. (Ha) U. (S/.) A. (Ha) U. (S/.) A. (Ha) U. (S/.) A. (Ha) U. (S/.) A. (Ha) U. (S/.) A. (Ha) U. (S/.) A. (Ha) U. (S/.) A. (Ha) U. (S/.) A. (Ha) U. (S/.) A. (Ha)ARROZ 7.25 6532 7.25 2930 7.25 3335 7.25 725 1

0

-260-106 -106 -136 -176 -216 -118 -141 -163 -124 -151-73 -73 -106 -145 -184 -87 -108 -129 -91 -116-41 -41 -83 -128 -173 -56 -75 -94 -68 -98-107 -107 -129 -160 -191 -115 -133 -151 -121 -144-56 -56 -88 -125 -162 -68 -85 -103 -76 -10113 13 -32 -76 -120 -3 -17 -32 -16 -44

-176 -176 -185 -210 -235 -177 -194 -211 -184 -208-35 -35 -69 -106 -143 -47 -62 -78 -57 -82-12 -12 -51 -91 -131 -22 -33 -43 -41 -72

5156 4176 3613 2533 1454 4492 4292 4092 4281 939

-44 -91 -1 -1-40 -440 270 580

-154 -154 -175 -210 -245 -165 -190 -214 -164 -189-74 -74 -105 -143 -180 -87 -107 -126 -92 -117

7.25 5380 7.25 4814 7.25 4249 7.25 4495 7.25 3045 7.25MAIZ-PLATANO 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25FRIJOL 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25YUCA 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25PLATANO 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25FRIJOL 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25YUCA 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25CAFÉ 6.6 9247 6.6 5955 6.6 6211 6.6 4008 6.6 1804 6.6 8043 6.6 7671 6.6 7298 6.6 7425 6.6 6435 6.6ARROZ 2.4 4212 2.4 1755 2.4 2849 2.4 1866 2.4 882 2.4 3684 2.4 3534 2.4 3384 2.4 3382 2.4 2931 2.4PLATANO 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25FRIJOL 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25YUCA 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25PLÁTANO-CAFÉ 2.78 2.78 2.78 2.78 2.78 2.78 2.78 2.78 2.78 2.78 3 2.78

ARROZ 3.33 5626 3.33 2954 3.33 3520 3.33 1920 3.33 320 3.33 4740 3.33 4360 3.33 3980 3.33 4413 3.33 3703 3.33FRIJOL 0.67 144 0.67 54 0.67 7 0.25 0.25 0.67 86 0.67 41 0.67 0.67 65 0.25 0.25ARROZ 5 4176 5 2088 5 1800 1 1 5 3290 5 2780 5 2 5 2690 5 1 5PLATANO 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25FRIJOL 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25

2

3

4

5

1000 Kg/Ha/Año 20% 30% 10% 20% 3

1

10% 20% 30% 10%

ZONA Cultivo/Asociación

Escenario sin restricción

ESCENARIO Restricción por erosión Disminución en precio Incremento salario de mano de obra Incremento costos de insumos

Nota: A= Área; U= Utilidades

18

Tabla N° 4: RESUMEN DE RESULTADOS DE ESCENARIOS REGION CENTRO (ZONAS 1‐4)

A. (Ha) U. (S/.) A. (Ha) U. (S/.) A. (Ha) U. (S/.) A. (Ha) U. (S/.) A. (Ha) U. (S/.) A. (Ha) U. (S/.) A. (Ha) U. (S/.) A. (Ha) U. (S/.) A. (Ha) U. (S/.) A. (Ha) U. (S/.) A. (Ha) U. (S/.)

MAÍZ 1 -213 -213 ‐304 ‐414 ‐524 ‐251 ‐308 ‐365 ‐266 ‐338 ‐411-194 -194 ‐21 ‐251 ‐289 ‐201 ‐227 ‐252 ‐206 ‐236 ‐266-259 -259 ‐264 ‐269 ‐299 ‐259 ‐283 ‐306 ‐264 ‐292 ‐320

-188 -188 ‐189 ‐207 ‐224 ‐190 ‐209 ‐228 ‐187 ‐202 ‐218-19 -19 ‐62 ‐92 ‐130 ‐29 ‐40 ‐52 ‐45 ‐72 ‐100

-91 -91 ‐107 ‐132 ‐157 ‐101 ‐119 ‐136 ‐98 ‐113 ‐128-160 -160 ‐174 ‐202 ‐230 ‐162 ‐178 ‐194 ‐172 ‐199 ‐225

‐78 ‐428

-347 -348 ‐348 ‐379 ‐410 ‐348 ‐380 ‐412 ‐348 ‐378 ‐410

‐25 ‐75 ‐125 ‐12.5 ‐31 ‐3.5 ‐33 ‐61

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1PLATANO 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25FRIJOL 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25

ALGODÓN - - - - ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐

ARROZ 3.37 6519 3.37 6519 3.37 4518 3.37 3104 3.37 1690 3.37 5673 3.37 5415 3.37 5156 3.37 5370 3.37 4808 3.37 4245MAÍZ 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25MAÍZ-PLÁTANO 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25

ALGODÓN - - - - ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐

ARROZ 1 1648 2 1648 1 1115 1 730 1 345 1 1430 1 1361 1 1291 1 1335 1 1169 1 1004

MAÍZ 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25PLÁTANO 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25PLÁTANO-CAFÉ 3.23 4533 1.5 4533 3.23 2994 3.23 1862 3.23 731 3.23 3924 3.23 3722 3.23 3520 3.23 3608 3.23 3091 3.23 2573

ARROZ 1 684 1 684 1 272 1 1 1 520 1 418 1 316 1 436 1 250 1 65

PLÁTANO 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25

YUCA 0.25 27 0.25 27 0.25 0.25 0.25 0.25 6.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25CACAO 2.73 6425 1.5 3527 3.23 4617 3.23 3388 2.73 2158 2.73 5576 2.73 5306 2.73 5035 2.73 5472 2.73 5098 2.73 4724

4

10% 20% 30%

1

2

3

10% 20% 30% 10% 20% 30%ZONA

Cultivo/Asociación


ESCENARIOS

Restricción por Erosión Disminución en precio Incremento salario de mano de obra Incremento costos de insumos

1,000Tn./Ha/Año


19

Tabla N° 5. RESUMEN DE RESULTADOS DE ESCENARIOS REGION CENTRO (ZONAS 5‐8)


ARROZ 1 2099 1 2099 1 1490 1 1070 1 650 1 1817 1 1724 1 1631 1 1774 1 1638 1 1502MAÍZ-PLATANO 0.25 -71 -71 ‐107 ‐150 ‐193 ‐90 ‐114 ‐139 ‐89 ‐114 ‐138

-272 -272 ‐270 ‐292 ‐315 ‐267 ‐288 ‐308 ‐275 ‐302 ‐328

-166 -166 ‐190 ‐227 ‐226 ‐174 ‐197 ‐219 ‐182 ‐211 ‐242

‐11 ‐11 ‐86

-146 -146 ‐153 ‐172 ‐192 ‐151 ‐169 ‐186 ‐149 ‐163 ‐179-81 -81 ‐118 ‐161 ‐205 ‐100 ‐127 ‐153 ‐98 ‐122 ‐147

‐23 ‐77-234 -233 ‐243 ‐273 ‐303 ‐234 ‐255 ‐275 ‐243 ‐274 ‐304

-74 -74 ‐106 ‐143 ‐181 ‐88 ‐107 ‐127 ‐93 ‐117 ‐142

‐22 ‐72 ‐3-204 -204 ‐211 ‐236 ‐26

0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25FRIJOL 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25CAFÉ 1.73 2867 1.73 2867 1.73 1941 1.73 1274 1.73 607 1.73 2466 1.73 2323 1.73 2179 1.73 2345 1.73 2082 1.73 1818ARROZ 2.94 2682 2.94 2682 2.94 1452 2.94 465 1 465 2.94 2167 2.94 1893 2.94 1620 2.94 1970 2.94 1499 2.94 1029PLÁTANO 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25

6 YUCA 0.25 119 0.25 119 0.25 49 0.25 0.25 0.25 0.25 63 0.25 40 0.25 83 0.25 56 0.25 30FRIJOL - - - - ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐MAÍZ 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25PLÁTANO 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25YUCA 3.17 1218 0.25 865 3.17 412 0.25 0.25 3.17 871 3.17 633 3.17 396 3.17 760 3.17 412 3.17 63

7 FRIJOL 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25ARROZ 4.25 9434 1.75 3885 4.25 6800 4.25 5015 4.25 3230 4.25 8310 4.25 8034 4.25 7759 4.25 7934 4.25 7283 4.25 6632PLÁTANO 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25YUCA 0.25 86 0.25 86 0.25 29 0.25 0.25 0.25 64 0.25 49 0.25 34 0.25 51 0.25 24 0.25

8 FRIJOL 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 1 0.25 ‐202 0.25 0.25 0.25 0.25‐218 ‐234 ‐214 ‐242


0.25CAFÉ - - - - ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐ ‐

30% 10% 20% 30%

5

Tn./Ha/Año

10% 20% 30% 10% 20%ZONA

Cultivo/Asociación


ESCENARIOS

Restricción por Erosión Disminución en precio Incremento salario de mano de obra Incremento costos de insumos

1,000

‐269

20

Tabla N° 6: RESUMEN DE RESULTADOS DE ESCENARIOS REGION SUR


MAÍZ‐PLÁTANO 0.25 ‐368 ‐368 ‐365 ‐395 ‐425 ‐376 ‐417 ‐458 ‐357 ‐380 ‐403

‐50 ‐100 ‐150 ‐28 ‐55 ‐83 ‐23 ‐45 ‐68

‐234‐272 ‐272 ‐284 ‐320 ‐356 ‐287 ‐327 ‐366 ‐268 ‐290 ‐311

‐20 ‐80 ‐140 ‐22 ‐53 ‐10 ‐35

‐20

‐170 ‐170 ‐185 ‐215 ‐245 ‐181 ‐206 ‐231 ‐175 ‐195 ‐215‐80 ‐305 ‐530 ‐67 ‐135 ‐275

‐385 ‐385 ‐60 ‐850 ‐1100 ‐485 ‐620 ‐755 ‐500 ‐650 ‐800

‐170 ‐170 ‐180 ‐205 ‐230 ‐180 ‐231 ‐170 ‐185 ‐200‐335 ‐335 ‐333 ‐361 ‐389 ‐344 ‐421 ‐325 ‐345 ‐365

‐140 ‐490

‐140 ‐140 ‐309 ‐363 ‐417 ‐302 ‐349 ‐396 ‐302 ‐320 ‐353‐331 ‐331 ‐341 ‐380 ‐420 ‐343 ‐385 ‐427 ‐343 ‐356 ‐384

‐110 ‐110 ‐350 ‐600 ‐850 ‐200 ‐300 ‐400 ‐200 ‐420 ‐580‐1495 ‐1495 ‐2310 ‐2580 ‐2850 ‐2289 ‐2538 ‐2787 ‐2289 ‐2490 ‐2715

‐495 ‐495 ‐725 ‐1000 ‐1275 ‐580 ‐710 ‐840 ‐580 ‐830 ‐1020‐593 ‐593 ‐790 ‐1040 ‐1290 ‐676 ‐812 ‐948 ‐676 ‐876 ‐1044

‐225 ‐225 ‐405 ‐605 ‐805 ‐276 ‐346 ‐417 ‐275 ‐505 ‐655

‐95 ‐95 ‐386 ‐686 ‐986 ‐227 ‐368 ‐509 ‐227 ‐421 ‐589

0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25FRIJOL _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _

YUCA 0.25 0 0.25 0 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25P. ACEITE 5.18 13556 5.18 13556 5.18 9252 5.18 6168 5.18 3084 5.18 11486 5.18 10636 5.18 9786 5.18 11336 5.18 10335 5.18 9335

ARROZ 1.16 1148 1.16 1148 1.16 606 1.16 167 1.00 1.16 908 1.16 770 1.16 634 1.16 847 1.16 650 1.16 453PLÁTANO 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25

YUCA 0.25 42 0.25 42 0.25 0.25 0.25 0.25 9 0.25 0.25 0.25 15 0.25 0.25P. ACEITE 5.00 10275 5.00 10275 5.00 6725 5.00 4100 5.00 1475 5.00 8660 5.00 7970 5.00 7280 5.00 8350 5.00 7350 5.00 6350

ARROZ 3.91 5323 1.75 3065 3.91 3203 3.91 1564 3.91 3.91 4469 3.91 4094 3.91 3719 3.91 4063 3.91 3281 3.91 2500

PLATANO 0.25 0.25 0.35 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25CAFÉ 1.41 227 1.00 159 1.00 1.00 1.00 1.41 105 1.41 6 1.00 1.41 7 1.00 1.00

CACAO 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00ARROZ 0.08 47 0.08 47 0.08 10.4 _ _ _ _ 0.08 32 0.08 22 0.08 12 0.08 25 0.08 8 _ _

MAÍZ 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 206 0.25 0.25 0.25 0.25MAÍZ‐PLÁTANO 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 382 0.25 0.25 0.25 0.25

P. ACEITE 6.42 12974 6.42 12974 6.42 8438 6.42 5069 6.42 1700 6.42 10805 6.42 9805 6.42 8803 6.42 10620 6.42 9432 6.42 8245ARROZ 2.63 1615 1.00 615 2.34 491 1.00 1.00 2.34 1020 2.34 729 2.34 440 2.34 1020 2.34 514 2.34 117

MAÍZ 0.25 0.25 0.50 0.50 0.50 0.50 0.50 0.50 0.50 0.50 0.50PLÁTANO 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25

CAFÉ 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00PLÁTANO‐CACAO 1.00 1.50 1.50 1.50 1.50 1.50 1.50 1.50 1.50 1.50 1.50

ARROZ 1.00 1582 1.00 1582 1.00 1020 1.00 600 1.00 180 1.00 1344 1.00 1248 1.00 1152 1.00 1344 1.00 1080 1.00 900

PLÁTANO‐CAFÉ 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00CACAO 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00

P. ACEITE 5.00 10934 5.00 10934 5.00 7325 5.00 4700 5.00 2075 5.00 9290 5.00 8630 5.00 7970 5.00 9290 5.00 8010 5.00 7040CAFÉ 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00

CACAO 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00P. ACEITE 5.00 10989 5.00 10989 5.00 7200 5.00 4400 5.00 1600 5.00 9250 5.00 8500 5.00 7750 5.00 9250 5.00 7900 5.00 6850

4

5

7

6

10%

1

2

3

10% 20%ZONA Cultivo/AsociaciónEscenario sin restricción

ESCENARIOS CON RESTRICCIÓN POR:

Erosión Disminución en precio Incremento salario de mano de obra Incremento costos de insumos1,000

Tn./Ha/Año

20% 30%30% 10% 20% 30%


21

5.5 Resultados de análisis, cuantificación y valoración de impacto por erosión hídrica

5.5.1 A nivel general de muestras de patrones de uso de la tierra por regiones

Obtenidos los resultados a través del modelo de programación matemática para cada uno de

los patrones de uso de la tierra elegidos para cada región (Norte, Centro y Sur), se procedió a

determinar el total de erosión para cada uno el cual se muestra en el cuadro abajo indicado.

Gráfico 7. Erosión para los escenarios sin y con restricción de erosión por región.

424.7

575.5

353.9

0

100

200

300

400

500

600

700

REGION NORTE REGION CENTRO REGION SUR

TONELADAS (Tn.)

REGIONES

EROSION TOTAL DE PATRONES DE USO DE LA TIERRA POR REGIONES

Para fines de cuantificar el valor económico que representa la pérdida de suelo por efectos de

la erosión hídrica se consideró el costo de oportunidad de la tierra el cual estaría dado por el

precio de mercado por hectárea promedio de parcelas agrícolas según las regiones, tal como

se muestra en la Tabla N°8. Posteriormente, y para de determinar la cantidad en hectáreas que

representa la cantidad de suelo erosionado se uso la relación aproximada de peso de 1 Ha de

terrenos (1 Ha. equivale aprox. 1,500 Tn.). Sobre esta base se obtuvo el valor que representa

la cantidad erosionada total de la muestra de patrones de uso de la tierra y por regiones. El

valor total de una hectárea erosionada (S/. 8,982) dividido entre la cantidad total de erosión

(1,354 Tn) en una misma superficie, determina el valor de la erosión promedio para el

Departamento de San Martín (7 S/. / Ha) el cual será utilizado posteriormente (Tabla N° 7).

22

Es importante recalcar que estos cálculos que podrían ser denominados cálculos “gruesos”

están sustentados en que la información que se utiliza proviene de un estudio general como es

la Macrozonificación la cual hace compatible y aceptable este nivel de análisis.

Tabla N° 7. Valor económico de la erosión por regiones

REGION NORTE 424,700 11,200 0.280 3,136REGION CENTRO 575,500 10,000 0.383 3,830REGION SUR 353,900 8,400 0.240 2,016

TOTAL 1,354,100 0.903 8,982

VALOR DE MERCADO PROMEDIO DE 1 Ha. (S/.) Ha. (*) VALOR (S/.)EROSIÓN /MUESTRA (Kg.)REGIONES

(*) La cantidad de hectáreas se obtuvo utilizando el valor promedio de peso de 1 Ha. el cual

equivale aproximadamente a 1,500 Tn.

5.5.2 A nivel de patrones de uso de la tierra muestra por región.

Determinación y cuantificación de la erosión

Para cada una de las regiones se obtuvieron cantidades totales en toneladas de erosión hídrica

por cultivo considerando las tasas erosión iniciales dadas al modelo. Los resultados se

muestran en los gráficos siguientes para una mejor visualización.

En general se muestra que los cultivos de subsistencia como son fundamentalmente yuca y

frijol inciden muy poco en los resultados de erosión en comparación con los cultivos

comerciales como cacao y café. Debe mencionarse casos especiales como los cultivos de

plátano y maíz los cuales cual tienen un propósito mixto en el sentido que es tanto comercial

como de subsistencia. En ambos casos tanto para uso o alimentación familiar como para la

crianza de animales menores. En el caso de palma aceitera el cual es un cultivo netamente

comercial que cada vez se extiende en el departamento, se desarrolla en zonas planas y de

buen drenaje y que por tanto no conlleva a erosionar de manera importante o relevante.

23

Gráfico N° 8. Erosión por cultivo en patrones de uso de muestras en Región Norte

143

10 3.3 5.4

263

0

50

100

150

200

250

300

ARROZ PLÁTANO FRIJOL YUCA CAFÉ

Toneladas (Tn.)

Cultivos principales

Erosíón por cultivo en patrones uso de muestras en Región Norte

A diferencia de la región norte, la región central del departamento los cultivos de arroz y maíz

ocupan mayor superficie pero menor en cuanto a café lo cual incide en las erosiones totales

obtenidas.

Gráfico N° 9. Erosión por cultivo en patrones de uso de muestras en Región Centro

24

188.5

80

5 2

198

82

0

50

100

150

200

250

ARROZ MAÍZ YUCA FRIJOL CAFÉ CACAO

Tonelada (Tn.)

Cultivo

Erosión por cultivo en patrones de uso de muestras en Región Centro

Tal como se sucede en la realidad, en la región sur destacan los cultivos de café y cacao los

cuales son los que mayor aportan en la erosión tal como se aprecia en el gráfico abajo

mostrado.

Gráfico N° 10. Erosión por cultivo en patrones de uso de muestras en Región Sur.

23.8 2012.5

0.6

177

120

00

20

40

60

80

100

120

140

160

180

200

ARROZ MAÍZ PLÁTANO YUCA CAFÉ CACAO PALMA A.

Tonelada (Tn.)

Cultivo

Erosión por cultivo de patrones de uso de muestra en Región Sur

Valor económico debido a erosión hídrica

Los resultados de la Tabla N° 2 muestran los patrones de cultivos relevantes y junto a las

superficies por rangos de pendiente. Esta información obtenida de la ZEE del Departamento de

San Martín junto al análisis de mapas de pendiente y uso actual de la tierra, permite identificar

superficies por cultivos relevantes que generan erosión en rangos mayor de 25% de pendiente.

A su vez, estas superficies por cultivos en estos rangos de pendiente se pueden relacionar con

la erosión determinada por el modelo en la medida que este fue diseñado para determinar este

impacto partiendo de tasas de erosión mayores a 25 % de pendientes.

Es importante mencionar que los valores de la Tabla N° 2, fueron ajustados considerando

información estadística proporcionada por agencias agrarias del Ministerio de Agricultura del

Departamento y que se muestran en la tabla abajo indicada. Esto se debió a que en algunos

casos las diferencias eran sustantivas dado el nivel de la ZEE.

25

Los costos ambientales de los cultivos se obtuvieron considerando como base económica el

valor del costo de oportunidad de la tierra. Los valores totales de erosión por cultivo y la

superficie en pendientes mayores al 25% generados de la ZEE (Superficies empinadas y muy

empinadas de la Tabla N° 2) permitieron obtener los valores de erosión total. Esta información

de erosión por cultivo se valoró considerando el valor promedio general de la tierra por tonelada

el cual se deriva de la Tabla N° 7 y que como se indicó equivale a 7 S/. / Tn.

Tabla N° 8. Costos ambientales por erosión hídrica de cultivos principales

S/. $Arroz 355 3,571 1,268,776 7.000 8,881,434 3,171,941Plátano 43 15,000 637,500 7.000 4,462,500 1,593,750Maíz 100 33,390 3,339,000 7.000 23,373,000 8,347,500Café 638 40,200 25,647,600 7.000 179,533,200 64,119,000Cacao 202 13,000 2,626,000 7.000 18,382,000 6,565,000TOTAL 234,632,134 83,797,191

Superficie (Ha)/Pendiente > 25% Erosión Total (Tn.) Valor (S/./Tn.)Costos Ambientales Erosión

Cultivo Erosión / Muestra (Tn.)

De los resultados de utilidades para los diferentes escenarios obtenidos del modelo de

programación matemática y que se muestran en la Tablas N° 3, 4, 5 y 6, se obtuvieron los

valores promedio para el departamento tal como se muestran en la Tabla N° 9. Así, se logró

obtener utilidades totales considerando las superficies en zonas de fuerte pendiente, las cuales

como se aprecia equivalen a 29´280,903 S/. Al comparar estas utilidades con los costos que

implican la pérdida de suelo por erosión o costos ambientales obtenidos en la Tabla N° 9, se

obtienen los costos sociales o costos que conllevan a impactos negativos a la sociedad por

efectos de la erosión hídrica los cuales superan los 200 millones de soles anuales.

Tabla N° 9. Costos sociales por efectos de la erosión hídrica de cultivos relevantes

Utilidad Total Costos Ambientales Erosión

(S/.) (S/.) (S/.) (S/./Ha.)

Arroz 1,303 3,571 4,653,013 8,881,434 ‐4,228,421 ‐1,184

Plátano ‐681 15,000 ‐10,215,000 4,462,500 ‐14,677,500 ‐979

Maíz ‐549 33,390 ‐18,331,110 23,373,000 ‐41,704,110 ‐1,249

Café 1,000 40,200 40,200,000 179,533,200 ‐139,333,200 ‐3,466

Cacao 998 13,000 12,974,000 18,382,000 ‐5,408,000 ‐416

TOTAL 2,071 105,161 29,280,903 234,632,134 ‐205,351,231 ‐1,953

Costos socialesCultivo Utilidad (S/./Ha.) Superficie (Ha)/Pendiente > 25%

26

27

VI. Discusión de resultados

• El nivel macro de la ZEE San Martín arroja resultados de áreas de cultivos mayores a

las actuales por lo que amerita contrastar dichas áreas realizando estudio en un nivel de

mayor detalle. Es posible que análisis más minuciosos o en mayor escala conllevarían

a resultados más exactos considerando también que la información de agencias

agrarias amerita ser más precisa.

• La ganadería se encuentra entre las actividades que mayores impactos negativos

produce al ambiente, por tanto, su inclusión en el modelo propuesto conllevaría a tener

resultados más completos o integrales dentro del marco de las realidades locales

rurales.

• Los resultados indican la presencia de externalidades negativas traducidas en altos

costos sociales en especial de cultivos más rentables como arroz y café al realizarse en

zonas clasificadas, según la ZEE, como zonas de protección y conservación ecológica

por fuerte pendiente. El incremento de la población, la llegada de migrantes junto a

buenos precios de productos son una amenaza para estas zonas.

• Los resultados muestran el valor por pérdida de suelo debido a erosión hídrica mas no

del impacto que estaría generando la remoción o desplazamiento del suelo, por tanto,

los costos sociales obtenidos en el presente estudio reflejan o subvaloran el impacto

total por erosión hídrica de actividades agrícolas en zonas de fuerte pendiente.

VII. Conclusiones

• En el Departamento de San Martín, los costos sociales totales únicamente por pérdida

de suelo debido a la erosión hídrica en zonas de fuerte pendiente donde se realizan

cultivos relevantes como arroz, café, maíz, cacao y plátano estarían superando los 70

millones de dólares anuales, dicho monto, es siete veces mayor que las utilidades

totales obtenidas en el desarrollo de los cultivos mencionados.

• Los costos sociales por pérdida de suelo por hectárea debido a la erosión hídrica en el

Departamento de San Martín y en zonas de fuerte pendiente (>25%) en donde se

desarrollan cultivos relevantes como en el caso del café, superan en 300 % las

utilidades netas obtenidas. De manera similar, los cultivos de subsistencia como el caso

28

de plátano y maíz generan no sólo utilidades negativas sino costos sociales mayores en

50% que sus rentabilidades.

• Los modelos de programación matemática son herramientas importante para efectos de

utilizar los resultados de la ZEE y determinar escenarios que permitan identificar los

impactos de actividades relevantes y que, valorados económicamente permiten generar

un mayor conocimiento y conciencia para establecer políticas técnicamente bien

sustentadas.

VIII. Propuestas de políticas públicas

• Gobierno Regional y Gobiernos locales deben diseñar, ejecutar e implementar planes

de ordenamiento territorial sobre la base de la ZEE. Acciones de fortalecimiento de

capacidades e implementación de oficinas dentro de autoridades ambientales dotadas

con la normatividad debida y congruente con políticas nacionales urge ser establecidas.

• Establecer lineamientos concretos de Ordenamiento Territorial a nivel regional y local

definiendo zonas y tipos de cultivos acorde con la ZEE. Complementariamente, se debe

apoyar técnicamente a los agricultores promoviendo cultivos asociados (sistemas

agroforestales) que conlleven a disminuir las tasas de erosión (uso de leguminosas,

cultivos en callejón, etc.) y que a su vez, exista una promoción ecológica (o sello verde)

o estrategias que permitan mejora en precios. Igualmente, la implementación de

sanciones, desincentivos y reubicaciones para aquellos que se ubican y realizan

acciones en zonas no permitidas según la ZEE.

IX. Bibliografía

1. Alegre, J.C., Felipe-Morales, C., La Torre, B., 1990. Soil erosion studies in Peru. Journal

of Soil and Water Conservation. Vol. 45. N°3, 417-420.

2. Alegre, J.C., y Cassel, D.K., 1996. Dynamics of soil phisycal properties under alternative

systems to slash and burn. Agriculture Ecosystems and Environment. 58(1): 39-48.

3. Baldoceda, R., 1985. Evaluación de la escorrentía superficial y erosión hídrica en

terrenos de pendiente con diferentes tipos de cobertura vegetal en el Valle de

Chanchamayo, Junín. Tesis de Ingeniero Forestal, Universidad Nacional del Centro del

Perú. Facultad de Ingeniería Forestal, Huancayo, Perú.

29

4. Barco, J. 2009. Uso de la Actual de la Tierra. Serie de estudios técnicos de la ZEE del

Departamento de San Martín. Instituto de Investigaciones de la Amazonia Peruana,

IIAP, 2009.

5. Castillo, E., Conejo, A.J., Pedregal, P., García, R., Alguacil, N., 2002. Formulación y

resolución de modelos de programación matemática en ingeniería y ciencia.

Universidad de Castilla La Mancha.

6. CIES, 2004. La investigación económica y social en el Perú. Balance 1999-2003 y

prioridades para el futuro.

7. -------, 2008. La investigación Económica y Social en el Perú, 2004-2007. Balance y

prioridades para el futuro.

8. Felipe-Morales, C., 1979. Proyecto de Eco-Desarrollo Rural Integral de la Cuenca del

Rio Negro (Selva Alta Central del Perú). Dirección de Investigación, Universidad

Nacional Agraria La Molina, Lima, Perú.

9. Loker, W. M., Carter S.E., Jones P.G., y Robison D.M.1993. Identification of areas of

land degradatation in the Peruvian amazonas using a geographic information system.

En: http://www.interciencia.org/v18_03/art02/index.html.

10. Rodríguez, F., 1995. El recurso suelo en la Amazonia Peruana, diagnóstico para su

investigación. Instituto de Investigaciones de la Amazonia Peruana, IIAP.

X. Anexo

Modelo de encuesta definitiva

Lugar:……………………Coordenadas UTM:………………Fecha…………………………..

Encuestador:………………………………….Pendiente Promedio en la Chacra (%)…………

Esta encuesta en anónima y es para propósitos de investigación por tanto la información que

nos proporcione será de gran utilidad por lo que le agradecemos su apoyo.

I. Personales/Familiares:

http://www.interciencia.org/v18_03/art02/index.html

30

1. ¿Usted es natural o es migrante?

2. ¿Hace cuanto tiempo usted radica en la zona?

3. ¿Cuál es el número de integrantes de la familia y la relación de parentesco?

4. ¿Quienes apoyan en las labores de la chacra y que edades tienen?

5. ¿Cuantos días a la semana usted trabaja en su chacra y cuantas horas al día?

II. Relacionados con los cultivos 6. ¿Qué cultivos usted siembra anualmente?

7. ¿Cuál es el tamaño de su chacra y cuál es el área aproximada de cada uno de sus

cultivos?

8. ¿Cuáles son los cultivos que siempre usted siembra y cuanta superficie o área usted los

siembra?.

9. ¿Durante que época realiza las diferentes actividades para cada uno de sus cultivos?

10. ¿Cuáles son los gastos de insumos para cada uno de sus cultivos y que productos son

los que utiliza?

11. ¿Cuál es la cantidad de mano de obra que usted emplea en cada una de las

actividades para el desarrollo de sus cultivos y en momento del año?

12. ¿Contrata jornales en algún momento del año?. (Si la respuesta es Si). ¿Cuantos y en

qué momento del año para los cultivos que corresponden?

13. ¿Cuál es costo de mano de obra en la zona?

14. ¿Cuál es la productividad para cada uno de los cultivos que usted desarrolla?

15. ¿Tiene usted idea a cuanto está aproximado el precio de 1 Ha de terreno en su zona?

16. De los productos que usted obtiene de sus cultivos ¿Qué cantidad es para vender y

cuanto es para la casa?

17. ¿Cuales es el precio al cual vende cada uno de los productos de su chacra y en donde

los vende?.

18. ¿Cuáles son los precios altos y bajos para cada uno de ellos y en qué mes ocurren?

Nota: Por cuestiones de espacio se han omitido tablas, espacio de gráfico de distribución de cultivos en la chacra.

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