Contexto
y metodología
De la degradación a la regeneración: cartografiando el futuro de la alimentación, las tierras y la inversión.
La degradación de las tierras se refiere a la disminución o pérdida de la productividad biológica o económica de las tierras. Está impulsada en gran medida por las actividades humanas, intensificada por procesos naturales, y estrechamente vinculada al cambio climático y a la pérdida de biodiversidad. Los sistemas alimentarios han estado en el centro de este desafío. Si bien constituyen una causa principal de la degradación de las tierras, su propia capacidad para producir alimentos saludables y nutritivos también se ve socavada por este deterioro. En este contexto, los pastizales son fundamentales para la seguridad alimentaria, ya que proporcionan el forraje que sostiene la ganadería. A nivel de sistema, los pastizales bien gestionados amortiguan la sequía y la variabilidad climática, mantienen el carbono del suelo y ofrecen una regulación hídrica que estabiliza la disponibilidad de forraje. Por el contrario, la degradación generalizada de los pastizales erosiona la productividad y la resiliencia.
Mediante la implementación de un conjunto integral de soluciones en los sistemas alimentarios, podemos hacer que pasen de ser un importante motor de la degradación de las tierras a convertirse en un catalizador clave de la restauración y la recuperación. La Herramienta de Cartografía RAIZ, desarrollada por la Oficina de Coordinación de la Iniciativa Mundial del G20 sobre las Tierras de la Convención de las Naciones Unidas de Lucha contra la Desertificación (CNULD), con el apoyo técnico de la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO), la Coalición para el Uso de la Tierra y la Alimentación (FOLU) y la Alianza de Bioversity International y el CIAT (parte del CGIAR), está diseñada para posibilitar este cambio. La herramienta proporciona datos esenciales a una amplia gama de partes interesadas, entre ellas inversores, responsables de políticas, ONG y desarrolladores de proyectos, ayudándoles a identificar rápida y precisamente las áreas con mayor potencial de restauración productiva. La herramienta actual constituye un análisis preliminar y exploratorio, desarrollado mediante un proceso consultivo con socios técnicos y enriquecido por su experiencia.
Objetivo de la Herramienta de Cartografía RAIZ
En la fase inicial previa a la 30ª Conferencia de las Partes (COP30) de la CMNUCC en Belém, Brasil, la herramienta de cartografía identifica las tierras de cultivo y los pastizales degradados, utilizando pastizales y zonas arbustivas como indicadores sustitutos de los pastizales. Presenta un mapa de calor global que resalta las regiones con las mayores concentraciones de pastizales y tierras de cultivo degradados. A partir de este trabajo preliminar, el enfoque tras la COP30 se centrará en explorar y prototipar funcionalidades, como la cartografía de áreas de restauración prioritarias basadas en indicadores socioeconómicos y biofísicos para maximizar el impacto y los beneficios de la inversión.
Metodología
La plataforma se desarrolla utilizando un conjunto de bases de datos globales para cuantificar y visualizar la extensión de la degradación de las tierras de cultivo y los pastizales. Integra múltiples capas complementarias que capturan atributos biofísicos y socioeconómicos clave, proporcionando una comprensión espacial integral de las condiciones de las tierras. Los mapas presentados en la plataforma indican principalmente las áreas donde la degradación de las tierras es más prevalente, con base en los parámetros analíticos subyacentes.
Cómo se construyen los mapas de vulnerabilidad
Los indicadores se organizan en dimensiones y se agrupan bajo pilares. Las ponderaciones se establecen de manera objetiva con AHP y ANP, y luego cada capa se modela en ArcGIS y QGIS Model Builder para producir los mapas de vulnerabilidad y capacidad de adaptación de cada país.
Estructura
Los indicadores se agrupan en dimensiones y luego se organizan bajo pilares.
Ponderación
AHP y ANP establecen ponderaciones objetivas a nivel de indicador, dimensión y pilar.
Modelo
ArcGIS y QGIS Model Builder combinan las capas ponderadas en un único índice.
Mapa
Se producen mapas de vulnerabilidad y capacidad de adaptación para cada país.
Las capas de entrada detrás de cada indicador
El ODS 15.3.1 muestra el estado de las tierras (de degradadas a mejoradas) a nivel de píxel durante el período 2001 a 2015. El conjunto de datos se genera utilizando el modelo Trends.Earth, siguiendo las directrices de metadatos de las Naciones Unidas para este ODS. Para evaluar la superficie degradada, el indicador se basa en tres subindicadores: productividad de la vegetación, cobertura del suelo y carbono orgánico del suelo. La capa es compilada por el PNUMA GRID Ginebra; la CNULD es la custodia del ODS 15.3.1.
Se necesitan mediciones precisas de la extensión mundial de las tierras de cultivo para monitorear la sostenibilidad de la agricultura a todas las escalas. Este mapa de concordancia y discordancia se produjo consolidando información a nivel de píxel a partir de seis mapas de alta resolución (10 a 30 m). Los conjuntos de datos de entrada representan las capas de cobertura del suelo y temáticas más avanzadas disponibles actualmente para la extensión de las tierras de cultivo hacia 2020, tal como se describe en la preimpresión «Measuring the world's cropland area».
Se seleccionaron las clases de cobertura del suelo de la Zonificación Agroecológica Mundial (GAEZ v5) - pastizales, zonas cubiertas de arbustos, zonas arbustivas o herbáceas regularmente inundadas, y líquenes y musgos - para representar la distribución de pastizales y zonas arbustivas. La misma metodología se aplica en el próximo informe de la FAO sobre el Estado de los Recursos de Tierras y Aguas del Mundo para la Alimentación y la Agricultura (SOLAW 2025). La herramienta RAIZ utiliza el enfoque de SOLAW, según el cual la proporción combinada de pastizales y zonas arbustivas dentro de cada celda es dominante, definida como la que tiene la mayor participación proporcional y supera un umbral de cobertura del 50 por ciento. La capa resultante representa un indicador sustituto de la extensión de praderas y pastizales permanentes (FAO, 2025).
El Mapa Mundial de Carbono Orgánico del Suelo (GSOCmap) de la FAO permite estimar las reservas de carbono orgánico del suelo de 0 a 30 cm. Representa la primera evaluación mundial del carbono orgánico del suelo producida mediante un enfoque participativo, en el que los países desarrollaron sus capacidades y compilaron toda la información edáfica disponible a nivel nacional. Los valores se expresan en toneladas por hectárea.
El conjunto de datos GHS POP representa la distribución espacial de la población humana, expresada como el número de personas por celda de cuadrícula. Los datos de población se derivan de la información censal mundial armonizada por el CIESIN para el Gridded Population of the World, versión 4.11 (GPWv411), y se desagregan en celdas de cuadrícula utilizando la distribución, clasificación y densidad de las áreas edificadas cartografiadas en las capas mundiales GHSL.
La anomalía de precipitación CHIRPS es la diferencia entre las precipitaciones de un período específico y su promedio histórico, calculada utilizando el conjunto de datos CHIRPS.
La densidad de incendios activos se basa en el Producto de Incendios Activos MODIS Collection 6 (MCD14ML). La densidad de incendios se reporta como el número de incendios por km² dentro de píxeles de 0,1 grados decimales (la dimensión del píxel varía de aproximadamente 20 km² en los polos a 122 km² en el ecuador). Solo se incluyen en el cálculo de frecuencia los puntos de ubicación descritos como «presunto incendio de vegetación» en los atributos.
Cómo se combinan las capas
Las capas de Degradación Mundial de las Tierras (ODS 15.3.1) y de Concordancia sobre las Tierras de Cultivo Mundiales se utilizan conjuntamente para identificar las tierras de cultivo degradadas; el ODS 15.3.1 y GAEZ se combinan para identificar los pastizales degradados. Un mapa de calor resalta la densidad de las áreas degradadas: una alta densidad indica la continuidad de la degradación a través del paisaje, lo que se traduce en un mayor potencial de restauración eficiente a gran escala. Estos mapas de calor revelan la concentración y la continuidad potencial, pero actualmente no indican la gravedad de la degradación en sí.
Fortalezas y limitaciones
La herramienta se basa en conjuntos de datos globales que a menudo no captan la complejidad y diversidad de los paisajes agrícolas, en particular en los países de ingresos bajos y medianos. La información contextual limitada y la resolución espacial gruesa reducen la calidad y precisión generales. Dado que los datos y métodos de entrenamiento suelen estar sesgados hacia los contextos del Norte Global, no siempre se transfieren bien a las condiciones locales o a las prácticas informales, y la fiabilidad se ve además limitada por la escasez de datos de verificación en el terreno para el entrenamiento y la validación.
Comprender la extensión, la gestión y la dinámica estacional de las tierras de cultivo requiere datos de alta resolución, calibrados localmente, y conocimientos específicos del contexto. Esta herramienta sirve como recurso indicativo para identificar áreas de degradación, pero no debe considerarse un sustituto de la evaluación o validación sobre el terreno.
Referencias
- 1.CNULD (1994). Artículo 1 del texto de la Convención. unccd.int
- 2.CNULD y WOCAT (2024). The Land Story. Convención de las Naciones Unidas de Lucha contra la Desertificación, Bonn. unccd.int
- 3.Ahmed, F. et al. (2025) 'Exploring the linkages between land degradation and food insecurity', Asia Pacific Journal of Rural Development, 35(1), pp. 71-90. doi:10.1177/10185291241307272
- 4.IPCC (2019). Climate Change and Land: informe especial del IPCC sobre el cambio climático, la desertificación, la degradación de las tierras, la gestión sostenible de las tierras, la seguridad alimentaria y los flujos de gases de efecto invernadero en los ecosistemas terrestres. Shukla, P.R. et al. (eds.). En prensa.
Vea la metodología en acción
Explore las evaluaciones por país para Brasil y Mongolia.