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Ciencia del suelo

versión On-line ISSN 1850-2067

Cienc. suelo vol.27 no.2 Ciudad Autónoma de Buenos Aires ago./dic. 2009

 

NOTAS CIENTÍFICAS

Efectos del pastoreo sobre el suelo y la vegetación en la Estepa Patagónica

Juan José Gaitán*; Carlos Rodolfo López & Donaldo Eduardo Bran

*INTA, EEA Bariloche, Área de Investigación de Recursos Naturales. C.C. 277 - S.C. de Bariloche (8400) Río Negro - Argentina. *jgaitan@bariloche.inta.gov.ar

Recibido: 28-12-08
Aceptado: 13-10-09

RESUMEN
La ganadería ovina durante más de 100 años produjo grandes cambios en los ecosistemas y es una de las principales causas de la desertificación en la estepa patagónica. Este trabajo tiene por objetivo evaluar los efectos del pastoreo sobre el suelo y la vegetación mediante la aplicación de una versión modificada de la metodología «Landscape Function Analysis» desarrollada en Australia. El estudio se realizó en siete sitios con distintos niveles de degradación por pastoreo en Pilcaniyeu (noroeste de Río Negro): tres clausurados al pastoreo (CLA), tres bajo pastoreo moderado (PM) y uno bajo pastoreo intenso (PI). Se evaluaron indicadores de la composición florística y estructura espacial de la vegetación, del estado de la superficie del suelo en los interparches, los cuales fueron integrados en tres Índices de Función (Estabilidad -EST-, Infiltración -INFy Reciclaje de nutrientes -NUT-) y el stock de carbono orgánico (CO). Al incrementarse la intensidad de pastoreo se observó una disminución en la cobertura basal de la vegetación (47,4; 23,2 y 17,4% en CLA, PM y PI, respectivamente), parches vegetados más distanciados entre sí (61,9; 117,9 y 181,7 cm), menor cobertura de gramíneas palatables (26,3; 3,4 y 2,1%) y mayor de no palatables (4,4; 15,8 y 17,6%). También se observó una tendencia a disminuir en los Índices de Función del suelo (EST: 43,0; 42,3 y 36,2; INF: 48,3; 41,7 y 36,2; NUT: 33,1; 23,5 y 18,1) y del CO (33,8; 26,5 y 7,9 t/ha) al incrementarse la intensidad de pastoreo. Se requieren más estudios para adaptar esta metodología a las condiciones de Patagonia y testear con datos experimentales de que manera los índices reflejan adecuadamente los procesos y funciones de estos ecosistemas.

Palabras clave. Salud edáfica; Sobrepastoreo; Zonas áridas y semiáridas.

Grazing effects on soil and vegetation in the Patagonian Steppe

ABSTRACT
More than 100 years of sheep breeding has caused profound changes to ecosystems and is one of the main causes of desertification in the Patagonian steppe. The aim of this study was to evaluate sheep grazing effects on soils and vegetation, applying a modified version of the «Landscape Function Analysis» methodology developed in Australia. The study was carried out in seven sites with different levels of degradation caused by overgrazing in the Pilcaniyeu area (northwest of Río Negro province): three of the sites are closed to grazing (CLA), three are under moderate grazing (PM) and one is under heavy grazing (PI). We evaluated indicators of floristic composition and vegetation spatial structure, soil surface status on interpatches, integrated into three Indices of Function (Stability-EST-Infiltration-INF-and Nutrient cycling -NUT-), and soil organic carbon stock (CO). With increasing grazing intensity, a reduction in vegetation basal cover was observed (47.4, 23.2 and 17.4% in CLA, PM and PI, respectively), vegetated patches were more distant from one another (61.9, 117.9 and 181.7 cm), coverage of palatable grasses dropped (26.3, 3.4 and 2.1%) and that of non-palatable grasses increased (4.4, 15.8 and 17.6%). The Soil Function Indices (EST: 43.0; 42.3 and 36.2; INF: 48.3, 41.7 and 36.2; NUT: 33.1, 23.5 and 18.1) and CO (33.8, 26.5 and 7.9 t/ha) showed a downward trend with increasing grazing intensity. Further studies and more experimental data are required to be able to adapt this methodology to Patagonian conditions and to test whether the indices adequately reflect the processes and functions of these ecosystems.

Key words. Soil health; Overgrazing; Arid and semiarid zones.

INTRODUCCIÓN

El avance de la desertificación es uno de los mayores problemas ambientales que afectan a la región Patagónica extrandina semiárida (del Valle et al., 1997). En esta región la principal actividad agropecuaria es el uso ganadero extensivo, donde los pastizales naturales son utilizados como fuente de forraje para el ganado doméstico. La excesiva presión de pastoreo es una de las principales causas de la desertificación de estas tierras (León & Aguiar, 1985; Golluscio et al., 1998).

La introducción de animales domésticos en la Patagonia, principalmente ovinos con fines productivos, se produjo a principios del siglo pasado. Los primeros colonos realizaron un manejo de los pastizales naturales basado en experiencias que habían sido generadas en ecosistemas muy diferentes a los cuales pretendieron aplicarse (Paruelo et al., 1993). Este manejo produjo profundos cambios en los suelos y en la estructura y composición florística de la vegetación (León & Aguiar, 1985; Perelman et al., 1997; García Martínez, 2005).

En ecosistemas de zonas áridas y semiáridas, debido a la escasez de agua, la vegetación se presenta en forma discontinua siguiendo un patrón de dos fases compuesto por parches vegetados e interparches de suelo desnudo (Noy Meir, 1973). Ambas fases están relacionadas funcionalmente en sistemas de fuente-destino donde los interparches actúan como fuente de agua, sedimentos y nutrientes para los parches vegetados (Aguiar & Sala, 1999). Por lo tanto, para mantener las funciones de estos ecosistemas es muy importante la conservación de atributos de los parches vegetados tales como número, tamaño y distribución espacial (Ludwig & Tongway, 1995). El estado de la superficie en los interparches también es relevante para el funcionamiento de los ecosistemas ya que su degradación puede alterar la dinámica de las relaciones fuente-destino. Una excesiva presión de pastoreo puede ir en detrimento de la capacidad de los parches vegetados para actuar como sumideros de recursos, de manera que el paisaje en su conjunto tendría más pérdidas. A ello puede contribuir tanto un aporte excesivamente rápido o cuantioso, procedente de los interparches, como la incapacidad de los parches vegetados para retenerlo.

En la década del '90 en el marco del Proyecto de Cooperación Técnica entre la Argentina y Alemania se realizaron considerables esfuerzos en el análisis y evaluación del estado actual de la desertificación en la Patagonia (INTA-GTZ, 1995). Sin embargo, actualmente no se dispone de un sistema regional de monitoreo a largo plazo que permita detectar la tendencia del proceso de desertificación. El cambio de un ecosistema funcional a uno degradado puede ser irreversible cuando se ha atravesado un determinado umbral (Friedel, 1991; Laycock, 1991). El sistema de monitoreo debe permitir identificar tales umbrales y proporcionar alertas tempranas que permitan tomar decisiones de manejo para frenar y revertir el problema.

La metodología propuesta para el monitoreo de la desertificación en Patagonia se basa en una adaptación de la metodología «Landscape Function Analysis» desarrollada en Australia por Tongway & Hindley (2004). Esta metodología parte de la hipótesis de que las unidades de un paisaje interactúan entre ellas, siendo funcionales a varias escalas. Un paisaje sería funcional cuando las pérdidas totales fueran bajas, independientemente de las redistribuciones internas (Ludwig & Tongway, 1997; Tongway et al., 2004). Esta metodología se basa en la evaluación de la capacidad de los parches e interparches de regular el flujo de recursos.

Los objetivos de este trabajo fueron:

Evaluar los efectos del pastoreo sobre el suelo y la vegetación mediante la aplicación de una metodología basada en indicadores edáficos y de la vegetación. Evaluar la potencialidad de la metodología propuesta para integrar un sistema de monitoreo de la desertificación en la estepa patagónica.

MATERIALES Y MÉTODOS

El estudio fue realizado en el campo experimental de INTA EEA S.C. de Bariloche, ubicado en las proximidades de la localidad de Pilcaniyeu (70º 35' 21'' O; 41º 01' 42'' S), provincia de Río Negro. El área se encuentra dentro del Distrito Occidental de la Provincia Fitogeográfica Patagónica (León et al., 1998). El clima se caracteriza por un exceso de humedad en los meses de invierno y un moderado a fuerte déficit hídrico en la época estival. La precipitación media anual es de 280 mm. La temperatura media del mes más cálido es de 15 °C (enero) y la del mes más frío es de 2,1 °C (julio) (Bustos & Rocchi, 1993).

Se seleccionaron tres áreas ubicadas sobre la unidad de plano alto en paisajes de mesetas sedimentarias disectadas por cañadones. Los sitios de muestreo en cada área fueron los siguientes:

Área 1. Clausura de 12 años (CLA1); pastoreo moderado (PM1); pastoreo intenso (PI1) (Fig. 1).
Área 2. Clausura de 30 años (CLA2); pastoreo moderado (PM2).
Área 3. Clausura de 28 años (CLA3); pastoreo moderado (PM3).


Figura 1. CLA1: Clausura de 12 años (a); PM1: pastoreo moderado (b); PI1: pastoreo intenso (c).
Figure 1. CLA1: 12 years exclosure (a); PM1: moderate grazing (b); PI1: intense grazing (c).

En cada sitio se dispusieron tres transectas paralelas de 50 metros (distanciadas a 5 metros entre sí) orientadas en la dirección dominante del flujo de recursos (dirección del viento). Sobre estas transectas se realizan evaluaciones de indicadores de la vegetación y del suelo:

Composición florística de la vegetación

Sobre dos de las transectas se realizaron censos de vegetación de acuerdo al método de intercepción de puntos (Mueller-Dombois& Ellenberg, 1974). En cada transecta se bajó una aguja cada 50 cm y se registró el tipo de cobertura interceptada (especie vegetal, suelo desnudo o mantillo). En total se tomaron 200 registros por sitio con los cuales se calculó el porcentaje de cobertura de cada especie, las cuales fueron agrupadas en tres grupos funcionales:

1- ARB: cobertura de arbustos.
2- GP: cobertura de gramíneas palatables para el ganado.
3- GNP: cobertura de gramíneas no palatables para el ganado.

Estructura espacial de la vegetación

En la transecta restante se registró la longitud de los interparches de suelo desnudo y la longitud y ancho de los parches vegetados. A partir de estos datos se derivaron seis índices de la estructura espacial de la vegetación:

1- COB: cobertura basal de vegetación perenne (sumatoria de las longitudes de los parches vegetados divido la longitud total de la transecta)
2- LMI: longitud media de los interparches
3- LMP: longitud media de los parches
4- AMP: ancho medio de los parches
5- NP10: número de parches cada 10 m
6- ISD: índice de suelo desnudo: LMI x [(100 - COB)/100]

Estado de la superficie del suelo en los interparches

Los primeros 10 interparches de suelo desnudo mayores a 40 cm de longitud de la transecta fueron caracterizados a partir de 11 indicadores de la superficie del suelo. 10 de estos indicadores se evaluaron en forma visual, mientras que el restante surgió del calculo de la COB. En la Tabla 1 se resume la metodología de evaluación de cada uno de estos indicadores.

Los 11 indicadores se combinaron luego, de acuerdo a la función del suelo a la que están asociados, en tres índices:

1- EST: Índice de Estabilidad o resistencia a la erosión.
2- INF: Índice de Infiltración.
3- NUT: Índice de Reciclaje de nutrientes.

Tabla 1. Indicadores utilizados para evaluar el estado de la superficie del suelo.
Table 1. Indicators used to assess soil surface status.


En la Tabla 2 se muestran los indicadores que contribuyen a cada índice. Para el cálculo de los índices se sumaron los valores de clase de cada indicador y se expresó como porcentaje del valor máximo posible.

Tabla 2. Indicadores utilizados para el calculo de los 3 índices de función del suelo: índice de Estabilidad (EST), índice de Infiltración (INF) e índice de Reciclaje de Nutrientes (NUT). Entre paréntesis figura el rango de clases posibles de cada indicador.
Table 2. Indicators used to calculate 3 soil function indices: Stability index (EST), Infiltration index (INF) and Recycling Nutrients index (NUT). The range of possible classes for each indicator is in parenthesis.

Complementariamente en cada sitio se tomaron muestras de suelo cada 10 cm de profundidad hasta el contacto con la roca que fue de 10 cm en un sitio y entre 40 y 50 cm en el resto. Se tomaron 4 repeticiones por profundidad en cada sitio, las muestras fueron secadas al aire y se determinó la concentración de carbono orgánico (CO) por el método de combustión húmeda de Walkey y Black (Sparks, 1996). Además, en cada sitio se determinó la densidad aparente de los primeros 5 cm del suelo por el método del cilindro (5 repeticiones por sitio), dato que se utilizó para calcular el contenido de CO por unidad de superficie (Stock de CO).

Se analizó la relación entre los índices e indicadores mediante análisis de correlación. Se realizó un análisis de componentes principales (ACP) para ordenar los sitios en los ejes que explican la mayor variación de los datos. Este análisis permitió identificar los índices e indicadores más asociados a los principales ejes de variación y determinar si los sitios con diferente estado de degradación se diferenciaron a lo largo de tales ejes.


Figura 2. Ubicación de los sitios en los primeros dos ejes del Análisis de Componentes Principales.
Figure 2. Sites location in the first two ACP axes.

Para analizar las diferencias en el estado de degradación entre los sitios clausurados al pastoreo (CLA) y los sitios bajo pastoreo moderado (PM) se realizó Análisis de Varianza (ANVA) utilizando como variables de respuesta los indicadores e índices de suelo y vegetación: ARB, GP, GNP, COB, LMI, LMP, AMP, NP10, ISD, EST, INF, NUT, Stock de CO. El sitio bajo pastoreo intenso (PI) no fue incluido en el ANVA dado que se contó con una sola repetición, pero se evaluó si los valores de los índices e indicadores estaban o no incluidos dentro de los intervalos de confianza de la media de los sitios CLA y PM.

RESULTADOS

De los 77 pares posibles de combinaciones entre los índices e indicadores, 22 (28,6%) se correlacionaron significativamente con p < 0,05 y 11 (14,3%) con p < 0,01 (Tabla 3).

Tabla 3. Matriz de correlación de Pearson entre los índices e indicares del suelo y la vegetación. * p<0,05; ** p<0,01. ARB: cobertura de arbustos. GP: cobertura de gramíneas palatables. GNP: cobertura de gramíneas no palatables. COB: cobertura basal de la vegetación. LMI: longitud media de los interparches. LMP: longitud media de los parches. AMP: ancho medio de los parches. NP10: número de parches cada 10 metros. ISD: índice de suelo desnudo. EST: índice es estabilidad. INF: índice de infiltración. NUT: índice de reciclaje de nutrientes. Stock CO: contenido de carbono orgánico por unidad de superficie.
Table 3. Pearson's correlation matrix between soil and vegetation indices and indicators. * P <0.05, ** p <0.01. ARB: shrub cover. GP: palatable grasses cover. GNP: non-palatable grass cover. COB: vegetation basal cover. LMI: average interpatch length. LMP: average patch length. AMP: average patch width. NP10: patch number every 10 meters. ISD: bare soil index. EST: stability index. INF: infiltration index. NUT: nutrient recycling index. Stock CO: soil organic carbon content per unit area.

De los índices de función del suelo, INF y NUT se asociaron positivamente con GP, COB y LMP y negativamente con GNP, LMI e ISD, mientras que EST no se asoció con ningún otro índice o indicador. El stock de CO se asoció negativamente con LMI e ISD. De los indicadores de la composición florística de la vegetación, ARB no mostró ninguna asociación con otros índices o indicadores, GP se asoció positivamente con COB, LMP, AMP, INF y NUT, mientras que GNP se asoció con las mismas variables pero en forma inversa. De los indicadores de la estructura de la vegetación, NP10 no presentó ninguna asociación con otros índices o indicadores, COB se asoció en forma positiva con LMP y en forma negativa con LMI e ISD.

El eje 1 del Análisis de Componentes Principales explicó una proporción alta (66,9%) de la variación total y permitió diferenciar los sitios clausurados al pastoreo, que se ubicaron del lado positivo, de los sitios bajo pastoreo, que se ubicaron hacia el lado negativo (Fig. 1). El eje 2 explicó una proporción menor (16,4%) de la variación total y su Eigenvalue fue menor al Broken stick Eigenvalue (Tabla 3). Esto sugiere que existe un gradiente principal, dado por el eje 1, que podría interpretarse como un gradiente de degradación por pastoreo dado que GP, COB, LMP, AMP, INF, NUT y Stock CO se asociaron positivamente y GNP, LMI e ISD se asociaron en forma negativa con este eje.

Al incrementarse la intensidad de pastoreo se observó una disminución en la cobertura basal de la vegetación, parches vegetados más pequeños y más distanciados entre sí, disminuyó la cobertura de gramíneas palatables y aumentó la de gramíneas no palatables, la cobertura de arbustos fue similar entre CLA y PM y disminuyó en PI. También se observó una tendencia de los índices de función del suelo a disminuir con el incremento de la intensidad de pastoreo, aunque las diferencias no fueron estadísticamente significativas entre CLA y PM para losíndices EST e INF. Se halló una tendencia similar en el stock de CO que fue levemente menor en PM respecto a CLA, aunque esta diferencia no fue estadísticamente significativa, y disminuyó en forma marcada en PI.

Tabla 4. Eigenvectors, eigenvalues y varianza explicada por los primeros dos ejes del PCA. Los asteriscos indican la significancia estadística de la relación de los índices e indicadores con los ejes. * p<0,05; ** p<0,01. Las siglas de los índices e indicadores son las mismas que en la Tabla 3.
Table 4. Eigenvectors, eigenvalues and variance explained by the first two ACP axes. Asterisks indicate statistical significance of relationship between indices and indicators with axes. * P <0.05, ** p <0.01. Index and indicator acronyms are the same as in Table 3.

Tabla 5. Índices e indicadores de suelo y vegetación en áreas con distinta intensidad de pastoreo. Los asteriscos indican la significancia estadística del ANVA entre clausura (CLA) y pastoreo moderado (PM): ** p < 0,01; * p < 0,05; ns p > 0,05. Los símbolos en sitio de pastoreo intenso (PI1) indican si los valores se hallan dentro o fuera del intervalo de confianza de la media de CLA y/o PM: sin símbolo: el valor se halla dentro del intervalo de confianza de la media tanto de CLA como de PM; ¶: el valor se halla fuera del intervalo de confianza de la media de CLA; ¶¶: el valor se halla fuera del intervalo de confianza de la media de PM; ¶¶¶: el valor se halla fuera del intervalo de confianza de la media tanto de CLA como de PM. Las siglas de los índices e indicadores son las mismas que en la Tabla 3.
Table 5. Indices and indicators of soil and vegetation in sites with different grazing intensity. Asterisks indicate statistical significance of variance analysis between exclosure (CLA) and moderate grazing (PM): ** p <0.01, * p <0.05, ns p> 0.05. The symbols in the intense grazing site (PI1) indicate whether values fall within or outside the mean confidence interval in CLA and / or PM; without symbol: value is within the mean confidence interval of both CLA and PM; ¶: value is outside the mean confidence interval of CLA; ¶¶: value is outside the mean confidence interva

DISCUSIÓN

Las relaciones halladas entre los indicadores de la estructura espacial de la vegetación y los índices de función del suelo ajustan con consideraciones teóricas y evidencias empíricas que muestran la importancia de la estructura de parches en el funcionamiento de los ecosistemas áridos y semiáridos (Ludwig & Tongway, 1995; Maestre & Cortina, 2004). En estos ecosistemas los parches vegetados actúan como «islas de fertilidad» dado que poseen mayor capacidad de infiltración, concentración de nutrientes y actividad biológica respecto a los interparches de suelo desnudo (Mazzarino et al., 1991; Smith et al., 1994; Hook et al., 1991; Vinton & Burke, 1995; Halvorson et al., 1995; Schlesinger et al., 1996; Thompson et al., 2005; Gaitán, 2009). Los interparches actúan como fuente de sedimentos, agua y nutrientes hacia los parches (Coppinger et al., 1991; Parsons et al., 1992; Dunkerley & Brown, 1995). Al aumentar la presión de pastoreo se reduce la cobertura basal de la vegetación (COB), el tamaño de los parches vegetados (LMP y AMP), resultando en un incremento en la distancia entre ellos (LMI). Estos cambios pueden incrementar el flujo de recursos desde los interparches mientras que, paralelamente, se reduce la capacidad de los parches para retenerlos (Ludwig & Tongway, 1995). Como consecuencia una mayor proporción de recursos son exportados fuera del paisaje, con lo cual se reduce la calidad edáfica y el sistema se vuelve más susceptible a la degradación.

La ausencia de relación entre los indicadores de estructura de la vegetación y el índice de estabilidad (EST) sugiere que la estabilidad del suelo está dada no solo por la cobertura vegetal y su configuración espacial. Según Tongway & Hindley (2004) EST está asociado a la cobertura de vegetación, mantillo, criptógamas y fragmentos gruesos. En el área del presente estudio, la cobertura de criptógamas fue muy baja, por lo tanto EST estaría relacionado a la vegetación y la presencia de fragmentos gruesos sobre la superficie del suelo. El mayor valor de EST observado en el sitio pastoreado PM2 respecto al sitio clausurado CLA2 se debería a que al aumentar la pérdida de suelo por erosión la superficie queda cubierta por una mayor proporción de rocas y gravas que forman pavimentos de erosión y protegen al suelo. Por lo tanto, este índice no es un buen indicador del estado del pastizal ya que un pastizal en estado degradado puede presentar un alto valor de EST.

Una de las consecuencias ambientales de la desertificación es la pérdida de carbono orgánico de los suelos, que resulta en una disminución de la funcionalidad de los ecosistemas e incrementa las emisiones de CO2 a la atmósfera, contribuyendo al cambio climático global. Los principales factores que influyen sobre el CO son la estructura y la composición florística de la vegetación (Charley & West, 1975; Vinton & Burke; 1995; Rubio& Escudero, 2000; Hirobe et al., 2001) y los disturbios producidos por el pastoreo (Johnston et al., 1971; Smoliak et al., 1972; Dormaar et al., 1977; Dormaar et al., 1984; Schlesinger & Pilmanis, 1998). Los resultados del presente estudio sugieren que el sobrepastoreo produce indirectamente una disminución del reservorio de CO al aumentar la superficie de suelo desnudo y el tamaño de los interparches (ISD y LMI).

Cuando un ecosistema pierde funcionalidad y se degrada se producen cambios fisómicos y florísticos en la vegetación observándose una disminución en la cobertura total y de gramíneas palatables (GP) y un incremento en la cobertura de gramíneas no palatables (GNP). Estos cambios en la vegetación, debido al sobrepastoreo, son similares a los reportados por otros autores para la región patagónica (León & Aguiar, 1985; Perelman et al., 1997; Oliva et al., 1998; García-Martínez, 2005). Los índices de función del suelo también pueden interpretarse como indicadores del potencial productivo del ecosistema (Tongway & Hindley, 2004). En tal sentido, Rezaei et al. (2006) hallaron relaciones positivas entre los índices de función del suelo y la productividad primaria en ecosistemas semiáridos de Irán, siendo NUT el índice más asociado con la productividad. Resultados similares se hallaron en el presente estudio donde las relaciones entre NUT e INF con la cobertura de GP y GNP sugieren que la productividad forrajera se reduce con la degradación y pérdida de funcionalidad de los ecosistemas.

CONCLUSIONES

El pastoreo produjo un deterioro en la estructura y funcionalidad de las estepas analizadas. La metodología«Landscape Function Analysis» propuesta por Tongway y Hindley (2004) es una herramienta de utilidad para la evaluación y monitoreo de ecosistemas áridos y semiáridos dado que refleja el estado de procesos ecosistémicos críticos y su aplicación a campo es rápida, sencilla y de bajo costo. Sin embargo, esta metodología fue desarrollada en Australia y su aplicación en la Región Patagónica extrandina requiere de validación. Algunos indicadores fueron poco sensibles ante los cambios de estado del ecosistema, por lo tanto se requieren más estudios para adaptar esta metodología a las condiciones locales y testear con datos experimentales de que manera los índices e indicadores reflejan adecuadamente los procesos y funciones de estos ecosistemas.

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