Estimación expeditiva de la productividad forrajera en mallines de la Patagonia norte

La evaluación de la productividad forrajera total en ecosistemas pastoriles es clave para estimar capacidades de carga adecuadas. Ésta facilita la planificación del pastoreo y su descanso, que contribuiría a una mayor productividad forrajera y a la prevención de degradación de los recursos naturales. Los pastizales sub-andinos de Patagonia norte (Río Negro y Neuquén) tienen predominio de estepas graminosas, las cuales alternan con mallines, pequeños humedales que aportan una considerable proporción de la oferta forrajera a nivel predial. Dado que la estimación de la productividad forrajera a campo insume muchos recursos, su estimación mediante sensores remotos surge como una oportunidad. Sin embargo, existen pocos antecedentes en esta región para predecir la productividad forrajera de mallines a partir del Índice de Vegetación Normalizado (IVN), un índice que es posible obtener mediante sensores remotos. El objetivo de este trabajo es obtener un modelo para estimar, a partir del IVN, la productividad forrajera de los mallines, tanto central como periféricos, del área de los pastizales sub-andinos de Patagonia norte.

Seleccionamos cinco campos dentro del área de pastizales sub-andinos de Patagonia norte. En cada uno instalamos seis clausuras circulares de 1 m², tres ubicadas en mallines centrales y tres en mallines periféricos (n_total=30). Durante dos temporadas de crecimiento (2019-2020 y 2020-2021) cosechamos la biomasa que creció dentro de cada clausura, la secamos a 60ºC durante 48 hs y la pesamos. Las fechas de corte fueron al inicio (primavera) y final (verano/otoño) de las temporadas de máximo crecimiento (Hara, tesis doctoral aún no publicada). Luego, con la plataforma Google Earth Engine© calculamos la integral de IVN (Pettorelli et al., 2005) estimado por el sensor Sentinel 2 para el período de crecimiento correspondiente a cada una de las clausuras. Utilizamos este sensor porque posee una alta resolución temporal y espacial, además de que su información es de libre acceso. El análisis estadístico lo realizamos con el software R versión 2022.12.0©. Ajustamos un modelo exponencial con el paquete estadístico ‘stats’ versión 4.2.2.

El modelo que mejor ajustó los datos fue de tipo exponencial: PPNA = 32,34 exp(7,07*IVN) y obtuvo una bondad de ajuste del 64% en estimar la productividad forrajera obtenida mediante cortes en las clausuras (Figura 1). El modelo ajustó para ambas zonas de mallines, aunque la productividad medida en períodos de máximo y mínimo crecimiento difirió entre ellas (P< 0.001), con mayores valores en los mallines centrales (promedio y EE 1715 ± 197 Kg/ha.período) que en los mallines periféricos (758 ± 129) kg/ha*período).

Los resultados obtenidos en este trabajo se corresponden con los trabajos de otros autores, los cuales mostraron la utilidad del IVN para predecir la productividad de pastizales (Borowik et al., 2013), incluyendo mallines de diferentes áreas de Patagonia sur (Buono et al., 2010). Entre algunos aspectos a explorar a futuro podemos mencionar el estudio de la variabilidad de la productividad forrajera según la zona del mallín y en años de precipitaciones contrastantes, sumando el aporte de otras variables ambientales que ayudarían a mejorar la bondad de ajuste de los modelos estadísticos.

En este trabajo se presentó un modelo estadístico que permite la estimación expeditiva de la productividad forrajera en mallines de Patagonia norte. Esto es así ya que el modelo obtenido utiliza la integral del IVN como valor de entrada, y este dato se puede obtener rápidamente a partir de sensores remotos. Se espera que el uso de este modelo facilite la estimación de la receptividad ganadera y, con ello, el ajuste de carga animal para un uso más sustentable de estos ambientes.

A los productores que desinteresadamente permitieron medir en sus establecimientos.