La depresión del Lago de Valencia constituye un área de tierras planas de alta vocación agrícola, con una superficie aproximada de 150.000 ha, ubicada en el Centro - Norte de Venezuela, cubriendo parte de los Estados Aragua y Carabobo. La aguda competencia por el aprovechamiento del espacio físico entre usos urbanos, industriales y agrícolas, y el proceso de degradación ambiental manifestado en la contaminación del lago de Valencia, ameritan el diseño y ejecución de planes regionales y locales de ordenamiento territorial.

A fines de la década de los 70 y comienzos de los 80, el MARNR realizó un estudio semidetallado de suelos de toda la depresión con el fin de proveer información para la elaboración de planes regionales y locales de utilización de la tierra (Zinck, 1977). El estudio fue ejecutado por bloques que fueron levantados en forma independiente por agrólogos diferentes, pero aplicando una misma metodología de levantamiento y coordinados por un mismo supervisor técnico. Problemas de correlación de suelos impidieron unificar los mapas de suelo de los diferentes bloques en un mapa único con una leyenda uniforme, al final del estudio. Estos problemas fueron tipificados por Viloria (1985) quien propuso una metodología para la integración de los bloques. Posteriormente, un proyecto de correlación de suelos conducido conjuntamente por el MARNR y la Facultad de Agronomía de la UCV permitió completar e integrar la información de los diferentes bloques en un mapa unificado de suelos de toda la depresión del Lago de Valencia (Viloria et al„ 1993).

Parte de la información producida por el estudio de suelos referido fue digitalizada para facilitar su manejo durante el proceso de correlación; pero la información fue digitalizada utilizando diferentes formatos y programas, de acuerdo a la tarea requerida. Si bien, los mapas de suelo de los diferentes bloques de levantamiento pudieron ser integrados, errores de digitalización del mapa de suelos y la dispersión de los datos en diferentes archivos y formatos, impedían su utilización y generaban un alto riesgo de pérdida de esta información.

Esta situación determinó la necesidad de desarrollar un sistema de información de suelos (SIS). Un SIS utiliza las capacidades de un sistema de información geográfica y de un sistema de manejo de bases de datos para manipular en forma automatizada los mapas de suelo, conjuntamente con la información atributiva de las unidades cartográficas y taxonómicas de suelos, y los datos recabados en puntos de muestreo.

Los sistemas de información de suelos han surgido desde la década de los años 70, estimulados por el desarrollo de equipos y programas de computación capaces de manejar los grandes volúmenes de datos generados por los levantamientos de suelos. Desde entonces, varios sistemas de información han sido desarrollados hasta el presente. Pero muchos de ellos se limitan a realizar en forma automatizada, operaciones de rutina de organización, manejo, consulta a interpretación de la información de suelos, basados en los mismos enfoques utilizados por los procedimientos manuales de manejo de datos (Bie, 1975; Burrough, 1993).

Los avances científicos y tecnológicos ocurridos en las últimas décadas en los campos de manejo automatizado de datos (incluyendo sistemas de información geográfica, geoestadística, clasificación multivariada, técnicas de percepción remota, y evaluación automatizada de tierras) permiten concebir a los sistemas de información de suelos como una alternativa tecnológica al levantamiento de suelos convencional. La principal ventaja de esta nueva tecnología es su mayor flexibilidad de use de los datos. Una vez que los valores de los atributos de suelo han sido almacenados en bases computarizadas de datos, es potencialmente posible realizar una evaluación automática de cualquier sitio del área estudiada para cualquier tipo definido de use de la tierra, actual o potencial (Han et al, 1995; Hammer et al, 1995; Bell et al, 1994).

Por otra parte, diversos autores coinciden en destacar que el inventario de suelos atraviesa actualmente una coyuntura crítica en muchos países, como resultado de severas restricciones presupuestarias. Señalan, además, que la naturaleza de los usuarios de la información de suelos está cambiando del gobierno central, a gobiernos locales a inversionistas privados, los cuales son más específicos con relación al tipo de información requerida. Consecuentemente, el levantamiento de suelos debe evolucionar para satisfacer las necesidades y expectativas actuales, adoptando métodos innovadores y eficientes de colección y análisis de datos y mejorando la presentación a interpretación de la información de suelos. El mapa y el informe convencional de suelos de propósito general presentados en papel, están quedando obsoletos como medio para presentar información de suelos. Los mismos deben ser remplazados por mapas interpretativos de suelo para propósitos específicos, generados por computadoras, incluyendo información más objetiva, generada estadísticamente, sobre la variabilidad del suelo. (Basher, 1997; Indorante et al, 1996).

Así, el presente trabajo ha sido conducido con los siguientes objetivos. Primero, desarrollar un sistema automatizado de almacenamiento y consulta de la información de suelos de la depresión del Lago de Valencia con el propósito de dar valor a los resultados del estudio semidetallado de suelos de esta región. Segundo, proponer a través de un caso concreto un nuevo enfoque para los inventarios de suelos, que permita aprovechar las ventajas tecnológicas que ofrecen los sistemas automatizados de información.

El sistema ha sido desarrollado a partir de los datos generados por el estudio semidetallado de suelos de la depresión del lago de Valencia y la integración posterior de los mapas de suelos de los diferentes bloques de levantamiento. Estos datos incluyen:

a) El mapa integrado de suelos, constituido por 28 hojas cartográficas (en formato de Cartografía Nacional) a escala 1:25.000.

b) Las descripciones de las unidades cartográficas y unidades taxonómicas representadas en el mapa de suelos.

c) Las descripciones de campo y resultados de análisis de laboratorio de 401 perfiles de suelos seleccionados en forma

subjetiva para representar las principales clases de combinaciones suelo - paisaje reconocidas en el área de estudio.

d) Las descripciones de campo y resultados de análisis de laboratorio de 342 perfiles de suelos ubicados en las intersecciones de la cuadrícula nacional de coordenadas UTM, con un kilómetro de separación entre puntos adyacentes. Este conjunto de datos incluye parejas de puntos adicionales de muestreo tomadas en cada quinto punto de la cuadrícula, en una dirección seleccionada al azar, a ambos lados del punto principal, separados de éste por una

distancia de 50 m.

Es necesario advertir que las observaciones con barreno, realizadas durante el levantamiento de suelos, no se incluyeron en el sistema de información. Estas observaciones suman aproximadamente 10.000 perfiles, con un promedio de 5 horizontes por perfil y su digitalización requiere un esfuerzo considerable. Por otra parte, los datos recogidos en cada una de estas observaciones corresponden fundamentalmente a variables nominales a ordinales.

Para el desarrollo del sistema se utilizaron los siguientes programas de computación:

Are View (Environmental systems research institute Inc): soft ware para sistemas de información geográfica bajo ambiente Windows. Permite visualizar, explorar, consultar y analizar información espacial.

Avenue: lenguaje de programación integrado al ArcView que permite el desarrollo de consultas sencillas, como es el caso de la relación entre entidades de datos 1:1.

Visual Basic: lenguaje de programación bajo ambiente Windows

que posee mayor versatilidad que Avenue y permite el desarrollo de consultas y procesamiento de datos más sofisticados.

Dbase III plus: software para construir bases de datos.

El procedimiento de trabajo se fundamentó en un análisis estructurado de sistemas, adaptado a las características de este proyecto y llevado a cabo a través de los siguientes pasos:

1. Diagnóstico de la situación de la información tanto atributiva como espacial a identificación de problemas para el desarrollo del sistema de información.

2. Definición de las capas de información o temas.

3. Elaboración de un modelo lógico de datos.

4. Automatización de la información.

5. Desarrollo de programas para ejecutar consultas, reportes y gráficos, con el modelo de datos existente, utilizando las facilidades de los lenguajes de programación seleccionados.

6. Unión entre la información espacial (mapas), la información atributiva y los programas elaborados, utilizando para esto el software de sistema de información geográfica seleccionado.

Todo este proceso fue supervisado por un comité de especialistas en desarrollo de sistemas a inventarios de suelos.

El cuadro 1 resume la información producida por el estudio semidetallado de suelos de la depresión del Lago de Valencia, la cual ha sido utilizada como base para desarrollar este sistema. De acuerdo a sus características, podemos distinguir entre dos tipos diferentes de información. La información geográfica, por una parte, constituida por puntos, líneas y polígonos, y que corresponde al mapa de unidades cartográficas de suelos, a los mapas de ubicación de los puntos de muestreo, y al mapa físico y político - administrativo de la región. Por la otra parte, la información atributiva la cual corresponde a los valores de las variables asociadas espaciales. Esta última, a su vez, ha sido clasificada de la siguiente manera:

1. Datos primarios: correspondientes a las características del suelo y su entorno, determinadas iadas a las entidades en campo y laboratorio, a partir de: a) los pedones representativos (calicatas) de las principales clases de suelo y b) los puntos de la cuadrícula de muestreo de 1 km. de intervalo.

2. lnformación derivada: producida por la clasificación y generalización de los datos básicos. La misma corresponde a las descripciones de las unidades taxonómicas y cartográficas.

Para el diseño del sistema se consideraron dos tipos de usuarios potenciales de la información. En primer lugar, usuarios no especializados en Ciencia del Suelo (generalistas), que deben tomar decisiones sobre el use y manejo de la tierra en función de consideraciones económicas o políticas; pero que necesitan conocer anticipadamente la respuesta esperada del suelo a los usos propuestos, para asegurar la racionalidad de sus decisiones. En segundo lugar, profesionales con conocimientos suficientes de Ciencia del Suelo (especialistas), capaces de interpretar la información básica de suelos, bien para resolver problemas de su propio interés o bien para satisfacer demandas particulares de información de usuarios del primer tipo. Los generalistas pueden demandar información interpretada en función de: a) Las potencialidades y limitaciones generales del suelo para el desarrollo del use de la tierra en áreas de interés particular, 0

La respuesta a estos dos tipos de demanda de información requiere dos aproximaciones diferentes. Así, la información sobre potencialidades y limitaciones generales del suelo puede ser suministrada rápidamente, porque el sistema contiene clasificaciones interpretativas de las principales cualidades del suelo. Las clases han sido definidas en forma cualitativa (e.g. suelo bien drenado, suelo imperfectamente drenado, etc.) o por medio de límites cuantitativos (e.g. pendiente <3 %, 3-5 %, 5-8 °,%, 8-16 %). La figura 1, es un ejemplo de este tipo de producto del sistema de información.

En cambio, la obtención de información sobre la aptitud de la tierra para un tipo de use específico requiere conducir un proceso de evaluación de tierras, que combine datos de las variables del suelo relacionadas con el use de la tierra en consideración, con modelos interpretativos adecuados. Los modelos interpretativos pueden estar disponibles en el sistema o ser desarrollados por usuarios "especialistas" utilizando la información del sistema y las facilidades de éste para el análisis de datos. La información producida por este tipo de consulta es ilustrada por la figura 2.

Considerando la naturaleza de los datos disponibles, por una parte, y las necesidades previstas de los usuarios potenciales del sistema, por la otra, la información atributiva fue organizada en las siguientes entidades de datos: Unidades Taxonómicas, Unidades Cartográficas, Pedones y Cuadrícula, como se especifica en el cuadro 2. Estas entidades de datos están relacionadas entre sí en la forma mostrada por el modelo lógico de datos presentado en la figura 3.

Los elementos de datos de las diferentes entidades están organizados en forma de tablas que pueden ser combinadas entre sí, aprovechando la capacidad que ofrece la organización de la información en una base de datos relacional. Por otra parte, la información geográfica fue organizada de acuerdo a los siguientes temas o niveles:

Mapa de planimetría básica, incluyendo centros poblados, vías de comunicación, cursos y cuerpos de agua, y límites geopolíticos

Mapa de ubicación de los pedones representativos de las clases de suelo.

Mapa de ubicación de los puntos de muestreo de la cuadrícula de 1 km.

Mapa de ubicación de las unidades cartográficas de suelos.

Las unidades taxonómicas, por definición, no tienen una ubicación geográfica específica. Consecuentemente, este tipo de información puede ser consultada desde cualquiera de los temas definidos.

Para el manejo de estos temas el SIG produce automáticamente información espacial que el programa almacena en bases de datos Dbase. Esta información puede ser combinada con la información atributiva en la forma como se ilustra en el cuadro 3. De esta manera, SISDELAV permite al usuario manejar conjuntamente la información geográfica y atributiva.

La organización de los datos contenidos en SISDELAV en bases de datos relacionales permite a los usuarios obtener información de dos maneras diferentes, de acuerdo a la naturaleza de su consulta.

En primer lugar, la información puede ser consultada a través del programa de sistema de información geográfica ArcView, para obtener mapas como el exhibido en la figura 4. Esta forma de consulta permite responder a las preguntas "¿Dónde existen suelos con el atributo x ?" o "¿Cómo es el suelo en el sitio y?" . Los mapas son producidos por medio de operaciones de enlace entre tablas de datos espaciales y tablas de datos de atributos de las unidades cartográficas. Esto permite generar mapas con leyendas diversas, de acuerdo a las necesidades de los usuarios (figuras 1 y 2, por ejemplo).

En segundo lugar, el usuario también puede extraer información atributiva de SISDELAV a través de un sistema de manejo de bases de datos, que le permita enlazar diferentes tablas de

atributos para obtener los datos pertinentes. La mayoría de los sistemas de manejo de bases de datos disponibles actualmente en el mercado tiene la capacidad de leer archivos dBASE y permiten realizar este tipo de consulta.

Esta forma de operación de SISDELAV es apropiada para atender consultas en las cuales el usuario no necesita mapas. En este caso el usuario deberá identificar el universo de suelos sobre el cual requiere información, por medio de un atributo común existente en las bases de datos del sistema. Por ejemplo, los suelos clasificados en el orden Mollisol o los suelos lacustrinos o los suelos presentes dentro de coordenadas definidas.

SISDELAV es un sistema de información de suelos en fase de desarrollo experimental. El mismo está en capacidad de suministrar información sobre clasificaciones interpretativas de atributos individuales del suelo (por ejemplo, pendiente, drenaje, inundación, salinidad, sodicidad, acidez) que pueden ser desplegadas como mapas temáticos de manera inmediata. Esta salida del sistema le informa al usuario en forma rápida cómo es el suelo en el área de su interés, así como cuáles son sus potencialidades y limitaciones más importantes. La combinación de diferentes atributos permite responder a preguntas tales como, qué superficie ocupan y dónde se encuentran los suelos de textura media, bien drenados, no ácidos y no salinos.

Este tipo de salida preelaborada permite satisfacer con prontitud las demandas de información de usuarios "generalistas"; pero estas salidas son limitadas y le confieren poca flexibilidad al sistema. Sin embargo, SISDELAV también permite a usuarios "especialistas" generar sus propias interpretaciones o clasificaciones de los datos, en función de la naturaleza del problema que genera la demanda de información. Así mismo, este tipo de usuario puede usar el mapa de suelos para desplegar geográficamente la información o producir nuevos mapas por medio de interpolación por kriging.

Es importante destacar las posibilidades de análisis e interpretación de información que ofrece la existencia de dos conjuntos independientes de datos puntuales: los pedones representativos, por una parte, y la cuadrícula, por la otra. En particular, los puntos de la cuadrícula de muestreo por haber sido obtenidos mediante procedimientos objetivos de muestreo, permiten validar clasificaciones a interpretaciones generadas a partir de los pedones representativos.

De esta manera, SISDELAV no sólo permite poner al alcance de los usuarios la información producida por el estudio semidetallado de suelos de la depresión del lago de Valencia y evitar el riesgo de pérdida de esta información, sino que también le brinda a los usuarios una mayor flexibilidad de utilización de los datos, que el informe y el mapa de suelos convencionales.