Modelado multiagente de la gestión espacio-temporal del pastoreo: comparación del pastoreo rotativo versus pastoreo continuo

La gestión del pastoreo es determinante el resultado de los sistemas de producción. En éstos, son aspectos centrales la productividad forrajera, la carga animal (incluyendo categoría y peso), y la gestión espacio-temporal del pastoreo (Jakoby et al., 2015). Por otra parte, los modelos de simulación permiten establecer el diálogo técnico con los productores ganaderos, funcionando como una plataforma de aprendizaje (Wedderburn et al., 2013). En particular, el modelado multiagente (ABM) tiene la ventaja de la espacialización del problema, donde la interacción entre agentes puede ser representada y evaluada dinámicamente (Railsback y Grimm, 2019). Este trabajo presenta una primera implementación de un modelo con bases ecológicas en una plataforma ABM, desarrollado en forma participativa con un grupo de productores.

Se desarrolló un modelo de simulación ABM con un grupo heterogéneo de ocho productores (criadores bovinos, ovinos y mixtos de Colonia y Canelones), quienes aplican pastoreo rotativo. Con el grupo se definieron las pautas de estructura y criterios de funcionamiento del sistema: la pastura (campo natural) debe crecer en forma logística. El modelo es considerado en una primera instancia como “genérico” representando el crecimiento del forraje en forma logística (K= 4000 kg MS/ha/año). Para la conversión a cm/ha se utiliza una constante de 300 kg MS/cm/ha (Jaurena et al., 2018). No se representan comunidades vegetales específicas, considerándose una superficie homogénea (100 ha), dividida en 100 parcelas de una ha, con tres lotes manejados en forma independiente, de hembras bovinas en crecimiento de raza británica carniceras. El modelo ABM se realizó en la aplicación NetLogo (Wilensky, 1999) versión 6.2. Las dinámicas animal-forraje fueron implementadas utilizando el modelo con bases ecológicas “presa-predador” (Dieguez y Fort, 2017), pero asignando a cada agente su propia dinámica, y explicitando y espacializando la gestión del pastoreo. Ésta es definida en cada paso de tiempo (dt = 1 día) como ROT: pastoreo rotativo, buscando y asignando los lotes completos de animales a la primera, segunda y tercera parcela de mayor altura en cada paso de tiempo, para manejar los lotes por separado; y CONT: pastoreo continuo, donde los animales se mueven en forma individual aleatoriamente entre parcelas. Se generaron cuatro escenarios con fecha de inicio 1ro de Julio y 1ro de Setiembre, con alturas de forraje iniciales de 4 y 6 cm/ha (Jul-4cm, Jul-6-cm, Set4cm y Set-6cm), variando el número de animales por lote (entre 20 y 65 animales), en un período de simulación de 180 días cada una. Los lotes inician con 200, 250 y 300 kg/animal (distribución normal y desvío estándar 5 kg/animal). Se calculó la ganancia por hectárea (GPH en kg PV/ha) y la ganancia individual (GI en kg PV/animal) promedio de los tres lotes, como indicadores de productividad.

La Fig. 1 presenta los resultados de simulación de la productividad GPH y GI para los escenarios planteados. En términos generales, los resultados de productividad secundaria por hectárea e individual describen el modelo de Mott (1960). La GPH presentar un comportamiento cuadrático (p< 0.05; R= 0.99, promedio entre escenarios y tratamientos), donde las máximas GPH (GPH_máx) variaron entre escenarios y tratamientos. Las GPH_máx se obtienen con 144 animales en el escenario Jul-4cm, siendo 67 y 78 kg PV/ha para los tratamientos CONT y ROT, respectivamente. En el escenario Jul6cm, las GPH_máx fueron 138 y 161 kg PV/ha (CONT y ROT, respectivamente), con un total de 168 animales en ambos tratamientos. Considerando el escenario Set-4cm, las GPH_máx fueron 117 y 143 kg PV/ha, para los tratamientos CONT y ROT con 144 y 168 animales, respectivamente. Finalmente, en el escenario Set-6 cm, las GPH_máx fueron 173 y 208 kg PV/ha (CONT y ROT, respectivamente) con 195 animales en ambos tratamientos. La GI mostró una relación lineal e inversa al número de animales (p< 0.05; R= -0.97 promedio entre escenarios), con pendientes variables entre escenarios, y la misma tendencia entre tratamientos. La gestión del pastoreo en términos de comparación de pastoreo continuo versus rotativo es controversial. De acuerdo con Briske et al. (2008), la “perspectiva humana” debe ser tenida en cuenta siempre, donde las posibilidades de adopción de uno u otro manejo dependen de los objetivos de los productores y características físicas de los sistemas. Más allá de esto, y de los valores absolutos obtenidos en GPI y GPH (ya que el modelo puede ser calibrado para situaciones específicas) en el presente trabajo se observan diferencias entre tratamientos, explicadas solo por la gestión del pastoreo como variable. Los resultados sugieren un incremento promedio de 11% en la GPH cuando el manejo del pastoreo es rotativo en todos los escenarios (alcanzando 21% a su favor en GPH_máx). La GI inevitablemente desciende al aumentar el número de animales, pero las pendientes de las rectas de regresión aumentan en los escenarios de baja altura inicial del pasto y ciclo de pastoreo comenzando el 1ro de Julio. Es importante mencionar que, en todos los casos, la altura inicial es la principal determinante de los resultados biofísicos simulados en todos los escenarios y tratamientos.

Fig. 1. Resultado de la productividad, expresada como GPH (kg PV/ha) y GPI (kg PV/animal) en función de la cantidad de animales, en diferentes escenarios generados.

El presente trabajo demuestra la posibilidad de implementación de un sistema complejo utilizando el concepto ABM. El pastoreo rotativo, aplicado sobre el mismo modelo biofísico, incrementa la productividad secundaria del sistema. Resta el desafío de incorporar al modelo variables socio-económicas y la escala del sistema, entre otras. No se descarta a priori combinaciones de subsistemas de pastoreo continuo y rotativo, que optimicen la cosecha directa de forraje maximizando su productividad secundaria del sistema mediante tecnologías de procesos.