Animal Science
 
Implementation of agroecological indicators for environmental diagnosis in a livestock productive facility from the southeast of Buenos Aires, Argentina
 

iDBrenda A. Larsen1 Facultad de Ciencias Humanas, Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires (UNCPBA). Campus Universitario Paraje Aº Seco, 7000 Tandil, Argentina*✉:ayelenlarsen@gmail.com

iDMaría J. Kristensen2 Instituto de Geomorfología y Suelos, Facultad de Ciencias Naturales y Museo, Universidad Nacional de La Plata. Calle 1 nº 644, 1900 La Plata, Argentina

iDAdriana E. Confalone3 Núcleo de Investigación en Actividades Agropecuarias y Cambio Climático. Facultad de Agronomía, Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires (UNCPBA). Calle República de Italia 780, 7300 Azul, Buenos Aires, Argentina

 

1 Facultad de Ciencias Humanas, Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires (UNCPBA). Campus Universitario Paraje Aº Seco, 7000 Tandil, Argentina

2 Instituto de Geomorfología y Suelos, Facultad de Ciencias Naturales y Museo, Universidad Nacional de La Plata. Calle 1 nº 644, 1900 La Plata, Argentina

3 Núcleo de Investigación en Actividades Agropecuarias y Cambio Climático. Facultad de Agronomía, Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires (UNCPBA). Calle República de Italia 780, 7300 Azul, Buenos Aires, Argentina

 

Abstract

An environmental diagnosis of a livestock facility that raises reproductive cattle in the southeast of Buenos Aires was carried out, during a productive year, to evaluate the effects of agricultural practices and deepen the analysis of wild species diversity. The model designed for the AgroEcoindex® Pampas region was applied, which uses 19 indicators related to energy, nutrients, pollution and erosion, water and intervention. Wild species on the area were listed. Energy indicators showed a critical demand for fossil energy. Consumption was 13 times superior to the negative threshold of the model. Production reached the optimal threshold, but was inefficient. It required five units of energy per unit of generated product. C reserve in soil was reduced, greenhouse gas balance exceeded the negative threshold, as well as the impact on habitat and water intake. Risk of pesticide contamination was critical. There were favorable trends: N and P balance, with an annual increase that was 20 times superior to the threshold, without generating contamination risks, efficiency of water use, rain/ produced energy ratio, erosion risk, habitat intervention and agro-diversity. A richness of 81 plants and 75 animals was registered, not evaluated by the model.

Key words: 
agroecosystem; Pampas region; agroecological indicator; sustainable agricultural system.
 
 
 

The adoption of scientific-technological tools and inputs to increase yields and incomes of Pampas agroecosystems, stimulate the processes of productive intensification and expand the agricultural and livestock frontier in Argentina (Manuel-Navarrete et al. 2009Manuel-Navarrete, D., Gallopín, G., Blanco, M., Díaz-Zorita, M., Ferraro, D., Herzer, H., Laterra, P., Murmis, M., Podestá, G., Rabinovich, J., Satorre, E., Torres, F. and Viglizzo, E. 2009. "Multi-causal and integrated assessment of sustainability: the case of agriculturization in the Argentine Pampas". Environment, Development and Sustainability, 11(3): 621-638, ISSN: 1573-2975, DOI: https://doi.org/10.1007/s10668-007-9133-0. and Viglizzo and Jobbágy 2010Viglizzo, E. and Jobbagy, E. 2010. Expansión de la frontera agropecuaria en Argentina y su impacto ecológico ambiental. Ed. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Buenos Aires, Argentina , p. 102, ISBN: 978-987-1623-83-9.), has generated a positive impact on the structure and functionality of the ecosystems in which agricultural activities are carried out (Viglizzo et al. 2011Viglizzo, E.F., Frank, F.C., Carren, L.V., Jobbágy, E.G., Pereyra, H.N., Clatt, J., Pincen, D. and Ricard, M.F. 2011. "Ecological and environmental footprint of 50 years of agricultural expansion in Argentina". Global Change Biology, 17(2): 959-973, ISSN: 1354-1013, DOI: https://doi.org/10.1111/j.1365-2486.2010.02293.x. and Andrade 2016Andrade, F.H. 2016. Los desafíos de la agricultura. 1st Ed. Ed. International Plant Nutrition Institute, Acassuso, Argentina, p. 136, ISBN: 978-987-46277-0-4.). These tasks interfere with other productive activities, which depend on wildlife (Kristensen et al. 2011Kristensen, M., Basualdo, M. and Retondo, L. 2011. Characteristic of honey under different productive agrarian modalities (Tandil, Buenos Aires, Argentina). In: Actas 42do Apimondia (Congreso Internacional de Apicultura). CABA. Buenos Aires, Argentina.), and can compromise the ecological services provided by the natural resources of the area (Viglizzo et al. 2012Viglizzo, E.F., Paruelo, J.M., Laterra, P. and Jobbágy, E.G. 2012. "Ecosystem service evaluation to support land-use policy".Agriculture, Ecosystems & Environment , 154: 78-84, ISSN: 0167-8809, DOI: https://doi.org/10.1016/j.agee.2011.07.007.). To reorient the management of agricultural systems towards sustainability, it is invaluable to carry out diagnoses that allow evaluating the complexity of sustainability of activities, recognize problems that move the analyzed system from the desired condition and establish management guidelines to reverse them. This allows producers and agricultural companies to modify their actions, minimize environmental consequences and obtain agroecological certifications that offer competitive advantages and social credibility (Vigglizo et al. 2011Viglizzo, E.F., Frank, F.C., Carren, L.V., Jobbágy, E.G., Pereyra, H.N., Clatt, J., Pincen, D. and Ricard, M.F. 2011. "Ecological and environmental footprint of 50 years of agricultural expansion in Argentina". Global Change Biology, 17(2): 959-973, ISSN: 1354-1013, DOI: https://doi.org/10.1111/j.1365-2486.2010.02293.x.).

The models facilitate the analysis of complexity of the agricultural system, but a well-selected set of indicators that allow the various aspects of its complex nature to be translated into clear, objective and general values, constitutes an irreplaceable tool to summarize information and guide decision-making of farmers. An indicator shows not easily detectable trends, summarizes, in numerical or qualitative information, a particular relevant phenomenon associated with a factor, and describes the evolution of a process (Girardin et al. 1999Girardin, Ph., Bockstaller, Ch. and Van der Werf, H. 1999. "Indicators: Tools to evaluate the environmental impacts of farming systems". Journal of Sustainable Agriculture, 13(4): 5-21, ISSN: 2168-3573, DOI: https://doi.org/10.1300/J064v13n04_03. and Sarandón and Flores 2014Sarandón, S.J. and Flores, C.C. (eds.) 2014. Agroecología: bases teóricas para el diseño y manejo de Agroecosistemas sustentables. 1st Ed. Ed. Universidad Nacional de La Plata (Edulp), Buenos Aires, Argentina, p. 466, ISBN: 978-950-34-1107-0.). Several models group empirical or semi-empirical indicators, designed for production systems (Vilain 2008Vilain, L. 2008. La méthode IDEA: Indicateurs de Durabilité des Exploitations Agricoles. Ed. Educagri. Dijon, France, p. 185, ISBN: 979-10-2750-039-0., Pérez and Alcaráz (2015Pérez, O.A. and Alcaráz, C.A. 2015. MESMIS. Marco para la evaluación de sistemas de manejo de recursos naturales incorporando indicadores de sustentabilidad. In: La intervención social y ambiental desde el campo del trabajo social. Aproximaciones desde Paradigmas Emergentes. 1st Ed. Ed. Fundación Universitaria Andaluza Inca Garcilaso, p. 104, ISBN: 978-84-16399-10-9.) and Trabelsi et al. 2016Trabelsi, M., Mandart, E., Le Grusse, P. and Bord, J.P. 2016. "How to measure the agroecological performance of farming in order to assist with the transition process". Environmental Science and Pollution Research, 23: 139-156, ISSN: 1614-7499, DOI: https://doi.org/10.1007/s11356-015-5680-3.) different from those of Pampas region.

Agriculture in the Pampas has a group of regional agro-environmental sustainability indicators that allow monitoring and certifying the application of good agricultural practices through standardized ISO 14000 environmental codes (Viglizzo et al. 2006Viglizzo, E., Frank, F., Bernardos, J., Buschiazzo, D. and Cabo, S. 2006. "A rapid method for assessing the environmental performance of commercial farms in the Pampas of Argentina". Environmental Monitoring and Assessment, 117(1-3): 109-134, ISSN: 0167-6369, DOI: https://doi.org/10.1007/s10661-006-7981-y.). It is important that producers also have reliable indicators to evaluate and supervise different components of the agroecosystem of their productive facility and encourage them to focus on environmentally friendly management (Gutiérrez et al. 2008Gutiérrez, J.G., Aguilera, L.I. and González, C.E. 2008. "Evaluation of sustainability by means of indicators of an agroecological site in the subtropics of the Central High Plateau of Mexico. Characterization, diagnosis, and initial assessment. Stage I". Cuban Journal of Agricultural Science, 42(1): 27-36, ISSN: 2079-3480.).

The AgroEcoindex® (Viglizzo et al. 2006Viglizzo, E., Frank, F., Bernardos, J., Buschiazzo, D. and Cabo, S. 2006. "A rapid method for assessing the environmental performance of commercial farms in the Pampas of Argentina". Environmental Monitoring and Assessment, 117(1-3): 109-134, ISSN: 0167-6369, DOI: https://doi.org/10.1007/s10661-006-7981-y. and Frank 2007Frank, F. 2007. Impacto agroecológico del uso de la tierra a diferentes escalas en la región pampeana de Argentina. MSc. Thesis. Universidad Nacional de Mar del Plata, Balcarce, Argentina, p. 176, Available: <https://es.scribd.com/document/66971704/Tesis-MSc-Frank-2007>, [Consulted: November 5, 2017].) is a model, sensitive to temporal and spatial changes, applicable to the evaluation of the functioning of variables related to sustainable management in agricultural establishments (Gil et al. 2009Gil, S., Herrero, M., Flores, M., Pachoud, M. and Hellmers, M. 2009. "Agricultural intensification evaluated by environmental sustainability indicators". Archivos de Zootecnia, 58(223): 413-423, ISSN: 0004-0592.). It allows the farmer to diagnose and interpret critical processes of the agroecosystem by estimating quantitative indicators related to energy, nutrients, pollution and degradation, water use, habitat and agrobiodiversity (richness of crops), and to make decisions based on data. For its better use, indicators are displayed on a control panel, which indicates the condition of each one with colors: dark and light green (favorable/without problems), light and dark yellow (regular/alert), orange and red (danger/serious).

In order to analyze processes and tendencies of an agricultural and livestock facility, which rears breeding cattle in Buenos Aires province, the objective of this study was perform an environmental diagnosis using a local design model, and to evaluate the effects of agricultural practices on different components of the environment during a productive year, including the diversity of wild species of the area.

Materials and Methods

The study area has favorable edaphic and climatic characteristics for agriculture of cereals and oleaginous plants under dry land (without irrigation) and cattle rearing. Argiudol and Natraqualf (Soil Survey Staff 2014Soil Survey Staff. 2014. Keys to Soil Taxonomy. 12th Ed. Ed. United States Department of Agriculture, Natural Resources Conservation Service, Washington DC, USA.) soil groups are predominant, which are equivalent to the reference soil groups Phaeozems and Solonetz (IUSS Working Group WRB 2015IUSS (International Union of Soil Sciences) Working Group WRB. 2015. Base referencial mundial del recurso suelo 2014, Actualización 2015. Sistema internacional de clasificación de suelos para la nomenclatura de suelos y la creación de leyendas de mapas de suelos. Informes sobre recursos mundiales de suelos 106. FAO, Roma, Italia, p. 296, ISBN: 978-92-5-308369-5.), respectively. The climate is oceanic temperate, with exchange of air masses between sea and continent and low thermal amplitude (SAGyP - INTA 1990SAGyP-INTA (Secretaria de Agricultura, Ganadería y Pesca - Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria). 1990. Atlas de Suelos de la República Argentina. Proyecto PNUD ARG-85/019. Buenos Aires, Argentina Available: <http://visor.geointa.inta.gob.ar/?p=889> [Consulted: July 23, 2017].).

A livestock and agricultural production facility in the southeast of Buenos Aires province, Argentina, was analyzed during the 2014-2015 production year. This facility has 666.5 ha and has been under the same type of family management for over 45 years. Harvests are destined to commercialization of grains and cattle feeding. The components of the agricultural system were cereals Triticum aestivum L. (wheat), Phalaris canariensis L. (canary grass), Avena sativa L. (oats); oilseeds Glycine max (L.) Merr (soy bean), Zea mays L. (corn), Helianthus annuus L. (sunflower) and forages Sorghum bicolor (L.) Moench (sorghum), Medicago sativa L. (alfalfa), Bromus catharticus Vahl (brome grass), Lolium multiflorum Lam (annual ryegrass). Double annual cultivation is carried out in direct sowing of seasonal species. Wheat and sunflower are marketed, and the rest of crops contribute to the nutritional management of the animals. The entire area has cattle at some point. In pastures (associated, perennial or multi-annual of five years) and some forage crops (sorghum), rotational grazing is performed in the field. Winter and summer greens (species of annual cycle and seasonal production) are grazed. Chopped corn is ensiled for forage. Oats and barley are used for making forage rolls.

The area under analysis is subdivided into plots with different surfaces, limited by fences (fences with posts and wires). In the model, they were grouped into 15 units, depending on the use or sequence of uses during the productive year (table 1). A plot of 50 ha, where flood and salinity limit cultivation, is covered by a natural pasture grazed by cattle. This is located next to a shallow body of water, with a variable surface (± 700 ha) depending on the annual rainfall. Scattered groups of trees over 40 years old, planted for the shelter and shade of livestock, cover four hectares. Eucalyptus spp., Pinus spp. and Tamarix gallica, a little tree adapted to sandy and brackish soils, are predominant.

 
Table 1.  Area occupied by types of use during the productive year 2014-2015, and its destination
Use (performed activity)haProduct destination
1Natural grassland- natural grassland50Grazing
2Pasture - crop (corn)77Grazing - silage
3Pasture - pasture53Grazing
4Crop (oats) - summer greens42Forage roll - grazing
5Greens - greens127Crop and grazing
6Crop (wheat) - fallow 81Grain commercialization- grazing
7Barley - soy bean of 2nd26Forage roll - harvest and silage
8Oats - soy bean of 1st14Forage roll - harvest and silage
9Oats - corn36Forage roll - cut and silage
10Oats - sorgo de 2ª44Forage roll - grazing
11Wheat - sunflower22Grain commercialization
12Wheat - soy bean of 2nd38Grain commercialization-harvest and silage
13Barely - corn39Forage roll - grazing
14Winter green - restriction for bulls 6.5Crop and grazing
15Afforestation - afforestation4Shadow for cattle
Total666.5
 

Cattle rearing is based on bovine cattle, with 1,012 heads (295 calves, 180 heifers, 107 steers, 130 bulls and 300 cows). The nutritional management of animals was based on a pastoral system with food inputs produced in the establishment and dietary supplements are eventually imported. Cattle was managed in two groups: one of herd (female and male breeders for sale), and another for the sale of steers for meat or rearing. One-year-old breeders are for sale, and two males go to an insemination center, to later commercialize their semen. Sheep cattle, with 222 heads (140 sheep, 8 rams, 74 lambs), are eventually used for consumption.

AgroEcoindex® model (Viglizzo et al. 2006Viglizzo, E., Frank, F., Bernardos, J., Buschiazzo, D. and Cabo, S. 2006. "A rapid method for assessing the environmental performance of commercial farms in the Pampas of Argentina". Environmental Monitoring and Assessment, 117(1-3): 109-134, ISSN: 0167-6369, DOI: https://doi.org/10.1007/s10661-006-7981-y. and Frank 2007Frank, F. 2007. Impacto agroecológico del uso de la tierra a diferentes escalas en la región pampeana de Argentina. MSc. Thesis. Universidad Nacional de Mar del Plata, Balcarce, Argentina, p. 176, Available: <https://es.scribd.com/document/66971704/Tesis-MSc-Frank-2007>, [Consulted: November 5, 2017].) was applied, with information obtained through interviews and surveys to the farmer and professionals who advise him (veterinary doctors and agricultural engineers). Results for each of the 18 indicators were compared with limit values ​​of the model for the type of mixed, agricultural-livestock production (table 2). To analyze the richness of wild species, seven less disturbed areas were distinguished (wire edges, floodplains and lagoons), where plants that grew spontaneously were collected. Species in a cabinet were herborized and identified with a binocular loupe and taxonomic keys (Cabrera 1963-1970Cabrera, A.L. 1963-1970. Flora de la provincia de Buenos Aires. Colección Científica del Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA), p. 624.) and specific richness was estimated. At dawn and dusk, in Autumn (April, July-August) and in Summer (January-February), birds, mammals and reptiles were sighted, as well as signs of their presence. Binoculars and identification guides were used for this (Narosky and Yzurieta 2010Narosky, T. and Yzurieta, D. 2010. Guía para la identificación de las aves de Argentina y Uruguay. Ed. Vazquez Mazzini, p. 432, ISBN: 978-987-9132-27-2. and Giambelluca 2015Giambelluca, L.A. 2015. Serpientes bonaerenses. 1st Ed. Ed. Universidad Nacional de La Plata (Edulp). Buenos Aires, Argentina, p. 70, ISBN: 978-987-1985-67-8.). The list was completed with surveys to people who live and work in the area.

 
Table 2.  Indicators applied by AgroEcoindex®. Limit values established by the model for one type of agricultural-livestock production
IndicatorCalculation methodUnit Limit value of the model
Dark green Light green Light yellowDark yellowRed
0. Percentage of annual crops(Annual crops*100)/total of crops %-------------------------------------------
1. Fossil energy intake (FE)FE of inputs and laborsMJ/ha/year5,00010,00015,00020,00025,000
2. Energy production (P)E of products (crops and cattle)MJ/ha/year50,00040,00030,00020,00010,000
3. Efficient use of FEFE / PWithout unit0.501.001.502.002.50
4. N balance (balN)Incomes - expenditure = (rain + biological fixation + fertilizers) - N o P of exported productkg/ha/year20.000.00-20.00-40.00-60.00
5. P balance (balP).kg/ha/year3.000.00-3.00-6.00-9.00
6. Change of C reserve of soil (COS)(current reserve-previous reserve)/20 yearst/ha/year0.100.00-0.10-0.20-0.30
7. Change of woody biomass reserveForest growth- extraction (wood)t/ha/year0.100.00-0.10-0.20-0.30
Contamination risk by:
8. NN and P balance related to rainfall, evapotranspiration, and hydrographymg/L2.004.006.008.0010.00
9. Pmg/L0.200.400.600.801.00
10. Pesticides Relative index based on mean lethal dose (DL50), persistency, mobility, solubility, degradation rate of active substances IR17.0033.0050.0067.0083.00
11. Erosion risk Wind-erosion equation (WEQ) and Universal Soil Loss Equation (USLE), t/ha/yeart/ha/year6.0012.0018.0023.0030.00
12. Greenhouse gas balance Variation of COS reserve and wooden biomass. Estimation of CO2 emission and sequestration t/ha/year0.0010.0020.0030.0040.00
13. Water intake (consH2O)Precipitation/water intake mm/year100.00250.00400.00550.00700
14. Efficient use of water H2O intake*100) /annual precipitation%83.0067.0050.0033.0017.00
15. Rain-produced energy relationAnnual precipitation/E of products L/MJ170.00330.00500.00670.00830
16. Habitat intervention risk Anthropic interference (use, type of farming and contamination, pesticides)IR0.170.330.500.670.83
17. Impact on habitatFarmed hectares año-1(use, type of farming and agrochemicals in each paddock)IR1.703.305.006.708.30
18. AgrodiversityNumber of different cropsIR3.002.502.001.501.00
 

Results and Discussion

Results of total indicators and per plot (table 3) were analyzed, grouped into five axes and compared with the limits established by the model (table 2).

Indicators related to energy indicate the intensity and frequency of use of energy resources, processes of transformation and conversion to products of agricultural value (Frank 2010Frank, F. 2010. La ecuación agua-energía en la expansión de la frontera agropecuaria. In: Expansión de la frontera agropecuaria en Argentina y su impacto ecológico-ambiental. Viglizzo, E.F. & Jobbágy, E. (eds.). Ed. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Buenos Aires, Argentina, p. 17-22, ISBN: 978-987-1623-83-9.).

Fossil energy (FE) consumption showed an unfavorable trend, since total energy entry in inputs (seeds, fertilizers, pesticides, fuel for labor and transport and food supplements) and for work carried out surpassed 13 times the negative threshold established by the model (tables 2 and 3). The 25% of uses exceeded the threshold. The highest inputs (40,000 to 65,000 MJ ha-1y-1) were required by pasture-corn, greens-greens and wheat-fallow. Oats-soy bean, forest and greens-winter were less demanding.

a)

 
Table 3.  (a) Total general results and (b) separated by type of use, obtained with AgroEcoindex®, in an agricultural and livestock productive facility from the SE of Buenos Aires (Argentina) during the productive year 2014-2015
Indicator n°ValueUnit Description
037.70% Percentage of annual crops
1344373.90MJ/ha/year Fossil energy intake
267023.70MJ/ha/year Energy production
35.14MJ FE/MJ prod. Efficient use of fossil energy
4384.80kg/ha/year N balance
563.61kg/ha/year P balance
6-0.37t/ha/year Change of soil C reserve
7-0.02t/ha/year Change of C reserve of the woody biomass
80.00mg/L Risk of contamination by N
90.00mg/L Risk of contamination by P
1055.91Relative index Risk of contamination by pesticides
115.70t/ha/year Risk of wind and water erosion
1262.37t/ha/year Greenhouse gas balance
139556.20mm/year  Water intake
141124.30% Efficient use of water
15126.82L/MJ Rain-produced energy relation
160.85Relative index  Risk of habitat intervention
171.70Relative index Impact on habitat
185.02Relative index Agrodiversity
 

b)

 
Ind.Pot 1Pot 2Pot 3Pot 4Pot 5Pot 6Pot 7Pot 8Pot 9Pot 10Pot 11Pot 12Pot 13Pot 14Pot 15
124978.0040539.0027191.7021689.2064900.0041591.7013549.707233.0018853.7023193.0011526.8019789.9020528.003321.101996.00
2280.9014556.00297.702084.80713.4010359.703331.002196.508390.102184.104414.907625.709909.1036.5022.50
388.932.7991.3310.4090.974.024.073.292.2510.622.612.592.0790.9688.83
430.7041.9539.8725.5081.3938.1117.427.7115.9928.208.5217.9418.574.162.46
55.726.326.234.3614.986.962.131.152.424.761.512.692.220.760.46
6-0.034-0.04-0.04-0.02-0.07-0.04-0.01-0.01-0.02-0.03-0.02-0.02-0.021-0.004-0.01
7-0.0370.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.02
80.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.00
90.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.00
100.003.120.911.231.761.731.0990.671.681.200.811.771.820.1510.00
110.430.420.230.351.141.340.200.110.280.370.170.300.290.070.02
121940.802988.702057.191630.204929.503144.011009.20543.401397.301707.90853.931474.901513.80252.30155.26
13697.301109.70739.10608.401771.001165.90383.00207.40534.10637.50323.30560.30575.1090.6055.80
1482.00130.6087.0071.60208.40137.2045.1024.4062.8075.0038.0065.9067.7010.706.60
1530262.70583.9028549.704077.1011914.40820.482551. 803869.801013.103891.801925.301114.60857.80232789.00378283.00
160.000.090.050.060.190.120.040.020.050.070.030.060.060.0100.00
170.000.400.100.100.400.200.100.000.100.100.000.100.100.000.00
180.380.580.400.320.960.610.200.110.270.330.170.290.290.050.03
 

Energy production had a positive impact. Energy content of agricultural and livestock products surpassed the most positive threshold of the model. Except wheat and sunflower, the crops served as food input to livestock of the establishment itself.

The efficient use of energy showed a negative impact. An amount of 5 MJ of external energy per MJ of product was used, which doubled the critical threshold of the model. The 80% of the uses were inefficient. Although consumption increases and efficiency decreases, with the increase of annual harvest crops (Viglizzo et al. 2006Viglizzo, E., Frank, F., Bernardos, J., Buschiazzo, D. and Cabo, S. 2006. "A rapid method for assessing the environmental performance of commercial farms in the Pampas of Argentina". Environmental Monitoring and Assessment, 117(1-3): 109-134, ISSN: 0167-6369, DOI: https://doi.org/10.1007/s10661-006-7981-y. and Frank 2007Frank, F. 2007. Impacto agroecológico del uso de la tierra a diferentes escalas en la región pampeana de Argentina. MSc. Thesis. Universidad Nacional de Mar del Plata, Balcarce, Argentina, p. 176, Available: <https://es.scribd.com/document/66971704/Tesis-MSc-Frank-2007>, [Consulted: November 5, 2017].), forages were less efficient.

These three indicators show a production critically subsidized by fossil energy, with high productivity and high inefficiency. It is necessary to review the incorporation of inputs and avoid their reduction does not harm productivity. It is probable that the model, appropriate for agriculture with some livestock, needs some adjustments to fit it in order to assess the rearing of high genetic quality breeding cattle, with more careful management and higher economic value.

Regarding indicators related to nutrients, mean annual balance of N and P was positive. Annual increase of N and P was 20 times superior to the optimal threshold. Reserves are stored in non-exported biomass (plant and animal) and in the soil, where their solubility could cause water contamination (indicators 8 and 9). Organic forms of N and P from biomass are released with necromass and feces, and, when mineralized, they become available to plants, which completes their cycling in the establishment. The estimation of N and P reserve in soil would complete the model analysis. In addition, it would allow knowing the capital that guarantees the functioning of the ecosystem and provides essential ecosystem services in agricultural production (Laterra et al. 2012Laterra, P., Orúe, M.E. and Booman G.C. 2012. "Spatial complexity and ecosystem services in rural landscapes".Agriculture, Ecosystems & Environment, 154: 56-67, ISSN: 0167-8809, DOI: https://doi.org/10.1016/j.agee.2011.05.013.).

Soil C reserve (COS) decreased in all types of use and had a negative impact. Berhonaraya and Álvarez (2013)Berhongaraya, G. and Álvarez, R. 2013."The IPCC Tool for predicting soil organic carbon changes evaluated forthe Pampas, Argentina". Agriculture, Ecosystems & Environment, 181: 241-245, ISSN: 0167-8809, DOI: https://doi.org/10.1016/j.agee.2013.10.002. pointed out that the IPCC (2014)IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change). 2014. Summary for Policymakers. In: Climate Change 2014: Impacts, Adaptation, and Vulnerability. Part A: Global and Sectoral Aspects. Contribution of Working Group II to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Field, C.B., Barros, V.R., Dokken, D.J., Mach, K.J., Mastrandrea, M.D., Bilir, T.E., Chatterjee, M., Ebi, K.L., Estrada, Y.O., Genova, R.C., Girma, B., Kissel, E.S., Levy, A.N., MacCracken, S., Mastrandrea, P.R. & White, L.L. (eds.). Ed. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, USA, p. 1-32, Available: https://www.ipcc.ch/report/ar5/wg2/ [Consulted: September 9th, 2015]. methodology, used by the AgroEcoindex®, overestimates COS losses and suggests calibrating default parameter values with local data. The relationship between the organic C stock of biomass and that of the soil defines, in part, the intrinsic sustainability of the agroecosystem, because the former is more exposed to degradation, whereas COS reserves are less sensitive to short-term losses (Jarecki and Lal 2003Jarecki, M. and Lal, R. 2003. "Crop management for soil C sequestration". Critical Reviews in Plant Sciences, 22(6): 471-502, ISSN: 1549-7836, DOI: https://doi.org/10.1080/713608318.) and are modified by agricultural activities. The negative value of the indicator may be due to the intensive use of land and grazing of the remaining biomass of crops (cuttings) that does not go to the detritus.

The change of C reserve of woody biomass was positive, only in areas with trees. The theoretical growth of biomass was estimated (IPCC 2014IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change). 2014. Summary for Policymakers. In: Climate Change 2014: Impacts, Adaptation, and Vulnerability. Part A: Global and Sectoral Aspects. Contribution of Working Group II to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Field, C.B., Barros, V.R., Dokken, D.J., Mach, K.J., Mastrandrea, M.D., Bilir, T.E., Chatterjee, M., Ebi, K.L., Estrada, Y.O., Genova, R.C., Girma, B., Kissel, E.S., Levy, A.N., MacCracken, S., Mastrandrea, P.R. & White, L.L. (eds.). Ed. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, USA, p. 1-32, Available: https://www.ipcc.ch/report/ar5/wg2/ [Consulted: September 9th, 2015].), since no wood was commercialized.

Regarding indicators related to contamination and erosion, the model did not show any risk of contamination by N and P. There was no residual N and P in the soil and values ​​of indicators were positive in both cases.

Risk of contamination by pesticides did not reach the maximum threshold, although it was critical. The effect of herbicides and pesticides depends on their toxicity, persistence and mobility of the active substances, solubility and degradation rate (Stoate et al. 2001Stoate, C., Boatman, N.D., Borralho, R.J., Rio-Carvalho, C., de Snoo, G.R. and Eden, P. 2001. "Ecological impacts of arable intensification in Europe". Journal of Environmental Management, 63(4): 337-365, ISSN: 0301-4797, DOI: https://doi.org/10.1006/jema.2001.0473.). Although organo-chlorinated products were not used due to their toxicity and persistence, and many modern pesticides degrade easily under the sun, there is a risk that they will persist for some time in the subsoil or in groundwater (Viglizzo et al. 2011Viglizzo, E.F., Frank, F.C., Carren, L.V., Jobbágy, E.G., Pereyra, H.N., Clatt, J., Pincen, D. and Ricard, M.F. 2011. "Ecological and environmental footprint of 50 years of agricultural expansion in Argentina". Global Change Biology, 17(2): 959-973, ISSN: 1354-1013, DOI: https://doi.org/10.1111/j.1365-2486.2010.02293.x.). The 50 ha of native grassland that did not receive agrochemicals may have determined that the indicator was not more negative.

There was no risk of water and wind erosion. In the Pampas area, this risk increases with the proportion of cultivated land, and the positive effects of direct sowing (Álvarez et al. 1998Álvarez, R., Russo, M., Prystupa, P., Scheiner, J. and Blotta, L. 1998. "Soil carbon pools under conventional and no-tillage systems in the Argentine Rolling Pampa". Agronomy Journal, 90(2): 138-143, ISSN: 1435-0645, DOI: https://doi.org/10.2134/agronj1998.00021962009000020003x. and INTA 2011INTA (Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria). 2011. Siembra directa. Actualización Técnica Nº 58. Ed. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA), Manfredi, Córdoba, Argentina, p. 28.) have been evidenced, which is the predominant cultivation modality in the analyzed case.

Greenhouse gas balance had a negative impact. Since 1750, global atmospheric concentrations of CO2 (burning of fossil fuels and deforestation), CH4 and N2O (associated with agricultural activity) have increased markedly (IPCC 2014IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change). 2014. Summary for Policymakers. In: Climate Change 2014: Impacts, Adaptation, and Vulnerability. Part A: Global and Sectoral Aspects. Contribution of Working Group II to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Field, C.B., Barros, V.R., Dokken, D.J., Mach, K.J., Mastrandrea, M.D., Bilir, T.E., Chatterjee, M., Ebi, K.L., Estrada, Y.O., Genova, R.C., Girma, B., Kissel, E.S., Levy, A.N., MacCracken, S., Mastrandrea, P.R. & White, L.L. (eds.). Ed. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, USA, p. 1-32, Available: https://www.ipcc.ch/report/ar5/wg2/ [Consulted: September 9th, 2015].). In the study area, fertilizers and cattle were the emission sources, which releases CH4 by enteric fermentation, a gas with a greenhouse power 21 times greater than CO2. N in feces, synthetic fertilizers, the result of biological fixation in legumes and harvest residues are indirect sources of N2O emissions, with a greenhouse power 310 times greater than CO2.

In indicators related to water, land use is one of the determining factors of consumption and use efficiency of this resource (Victoria et al. 2005Victoria, F., Viegas-Filho, J., Pereira, L., Texeira, J. and Lanna, A. 2005. "Multiscale modeling for water resources planning and management in rural basins". Agricultural Water Management, 77(1-3): 4-20, ISSN: 0378-3774, DOI: https://doi.org/10.1016/j.agwat.2004.09.037.). Consumption had a negative impact and exceeded the model threshold.

Efficient use of water, with precipitation of 900 mm year-1, generated a positive impact. The indicator exceeded the maximum efficiency that the model postulates (83%).

Regarding the rain-produced energy relation, although water cycles on a large spatial and temporal scale, the model considers the agroecosystem as an ecological entity, where water circulates to support production. This indicator was positive. An amount of 126.82 L of water was used to generate 1MJ-1 of product. The water needed for most crops and forage varies between 500-1,000 L/kg of product, and it is 50-100 times more to produce 1 kg of meat or 1L of milk (Pimentel et al. 1997Pimentel, D., Houser, J., Preiss, E., White, O., Fang, H., Mesnick, L., Barsky, T., Tariche, S., Schreck, J. and Alpert, S. 1997. "Water resources: agriculture, the environment and society". BioScience, 47(2): 97-106, ISSN: 1525-3244, DOI: https://doi.org/10.2307/1313020.).

Regarding indicators dealing with biodiversity, there was no evidence of risk of habitat intervention, despite the fact that it is accepted that agriculture simplifies the structure of the environment in large areas and replaces natural diversity with few cultivated plants and domestic animals (Fowler and Mooney 1990Fowler, C. and Mooney, P. 1990. Shattering: food, polities and the loss of genetic diversity. Ed. University of Arizona Press, Arizona, USA, p. 178, ISBN: 978-0816511815.).

Impact on habitat due to labor was high and annual crops increase this impact. Only natural grassland and afforestation did not reveal negative effects.

Agrodiversity was positive due to the variety of cultivated species. Low diversity of agricultural species and ecological processes, associated with heterogeneous landscapes, was considered as negative. Agricultural intensification is related to biodiversity loss (Altieri 1999Altieri, M. 1999. The ecological role of biodiversity in agroecosystems. In: Invertebrate Biodiversity as Bioindicators of Sustainable Landscapes. Paoletti, M.G. (ed.). Ed. Elsevier Science, Padova, Italy, p. 460, ISBN: 978-0-444-50019-9, DOI: https://doi.org/10.1016/C2009-0-00699-0., Donald et al. 2001Donald, P.F., Green, R.E. and Heath, M. 2001. "Agricultural intensification and the collapse of Europe´s farmland bird populations". Proceedings of the Royal Society B, 268(1462): 25-29, ISSN: 1471-2954, DOI: https://doi.org/10.1098/rspb.2000. and Aviron et al. 2018Aviron, S., Lalechère, E., Duflot, R., Parisey, N. and Poggi, S. 2018. "Connectivity of cropped vs. semi-natural habitats mediates biodiversity: a case study of carabid beetles communities". Agriculture, Ecosystems & Environment, 268: 34-43, ISSN: 0167-8809, DOI: https://doi.org/10.1016/j.agee.2018.08.025.), to the point of considering agricultural land distribution as an indicator that threatens wildlife, more accurate than the distribution of human population (Schalermann et al. 2005Schalermann, J., Balmford, W. and Green, R. 2005. "The level of threat to restricted-range birdspecies can be predicted from mapped dataon land use and human population".Biological Conservation, 123(3): 317-326, ISSN: 0006-3207, DOI: https://doi.org/10.1016/j.biocon.2004.11.019.). Landscape homogenization leads to losses of wild species of unique traits, and of those that can live or subsist on agricultural or mixed areas (Tscharntke et al. 2005Tscharntke, T., Klein, A.M., Kruess, A., Steffan-Dewenter, I. and Thies, C. 2005. "Landscape perspectives on agricultural intensification and biodiversity-ecosystem service management". Ecology Letters, 8(8): 857-874, ISSN: 1461-023X, DOI: https://doi.org/10.1111/j.1461-0248.2005.00782.x. and Coetzee and Chown 2016Coetzee, B.W.T. and Chown, S.L. 2016. "Land‐use change promotes avian diversity at the expense of species with unique traits". Ecology and Evolution, 6(21): 7610-7622, ISSN: 2045-7758, DOI: https://doi.org/10.1002/ece3.2389.). Mixed and rotational production plantations, which provide heterogeneous and variable habitats in space and time, constitute beneficial practices for biodiversity, as well as the reduction of pesticides and inorganic fertilizers to strictly necessary levels, and the strategic management of marginal sites, not cultivated as biodiversity reservoirs (Hole et al. 2005Hole, D., Perkins, A., Wilson, J., Alexander, I., Grice, P. and Evans, A. 2005. "Does organic farming benefit biodiversity?" Biological Conservation, 122(1): 113-130, ISSN: 0006-3207, DOI: https://doi.org/10.1016/j.biocon.2004.07.018.).

Estimating wildlife richness favored the perspective of AgroEcoindex®, which only focuses on the richness of crops when there are methods that evaluate agro-environmental dimension, by equally valuing diversity in agricultural practices and spatial arrangement (Vilain 2008Vilain, L. 2008. La méthode IDEA: Indicateurs de Durabilité des Exploitations Agricoles. Ed. Educagri. Dijon, France, p. 185, ISBN: 979-10-2750-039-0.).

In samplings, 81 herb species were collected from 15 botanical families, which grow spontaneously (table 4), and 53% were native. Poaceae and Asteraceae were species-rich families (27 and 21). Several Chenopodiaceae (13) grew in alkaline, brackish environments and modified soils. As a consequence of flooding and salinity, families were reduced to half. Brassicaceae (6) and many exotic weeds increased in the internal roads. Apiaceae (10), Solanaceae (8), forage Fabaceae collected from cultivation (4), Cyperaceae, Lamiaceae, Plantaginaceae, Malvaceae, Polygonaceae and Portulacaceae were collected.

 
Table 4.  Presence (x) of spontaneous plant species in eight sites of the establishment with lower intervention
Species OriginSites
12345678
Panicum sp. x
Festuca arundinacea Schreb. E x
Eucaliptus spp. E x
Elymus scabrifolius (Döll) J.H. Hunz. N x
Cynodon dactylon (L.) Pers. var. longiglumis Caro & E.A. Sánchez N x
Undentified 1 x
Hordeum jubatum L. E x
Chenopodium album L. E x
Malvella leprosa (Ortega) Krapov. N x x
Cynodon dactylon (L.) Pers. var. pilosus Caro & E.A. Sánchez N x
Solanum glaucophyllum Desf. N x
Sarcocornia ambigua (Michx.) M.A. Alonso & M.B. Crespo N x x
Apium sellowianum H.Wolf N x x
Agrostis platensis Parodi N x x
Baccharis glutinosa Pers. N x
Conyza sumatrensis (Retz.) E. Walker var. leiotheca (S.F. Blake) Pruski & G. Sancho N x
Distichlis scoparia (Kunt) Arechavaleta N x
Pseudognaphalium leucopeplum (Cabrera) Anderb. N x
Distichlis laxiflora Hack N x
Undentified 2 x
Hydrocotyle modesta Cham. & Schltdl. N x
Cirsium vulgare (Savi) Ten. E x
Undentified 3 E x
Atriplex prostrata Boucher ex DC. E x
Oxybasis macrosperma (Hook. f.) S. Fuentes, Uotila & Borsch N x x
Schoenoplectus americanus (Pers.) Volkart ex Schinz & R. Keller N x x x x
Sporobolus densiflorus (Brongn.) P.M. Peterson & Saarela N Dx
Chenopodium hircinum Schrad. ssp. hircinum N x x
Ambrosia tenuifolia Spreng. N x x x
Conyza bonariensis (L.) Cronquist var. bonariensis N x x
Bromus catharticus Vahl var. catharticus N x x x
Senecio madagascariensis Poir. E x x x x
Poligonum aviculare L. E x x
Tagetes minuta L. N x x
Lepidium bonariense L. N x x
Amaranthus hybridus L. hybridus E x x
Taraxacum officinale F.H. Wigg. E x x
Conyza bonariensis (L.) Cronquist var. angustifolia (Cabrera)Cabrera N x x x
Raphanus sativus L. E x x
Solanum chenopodioides Lam. N x x
Cynodon dactylon (L.) Pers var. dactylon E x x
Plantago lanceolata L. E x x
Portulaca aff oleraceae L. E x x
Hydrocotyle leucocephala Cham. & Schltdl. N x x
Capsella bursa-pastoris (L.) Medik. E x
Stellaria media (L.) Cirillo var. media E x
Dactylis glomerata L. E x
Diplotaxis tenuifolia (L.) DC var. tenuifolia E x
Solanum sisymbriifolium Lam. E x
Trifolium pratense L. E x
Matricaria chamomilla L. E x
Eleusine tristachia (Lam.) Lam. N x
Oxalis conorrhiza Jacq. N x
aff. Lactuca x
Undentified 4 x
Undentified 5 x
Undentified 6 x
Polygonum laphatifolium L. E x
Physalis viscosa L. N x
Hypochaeris pampasica Cabr. N x
Hypochaeris petiolaris (Hook. & Arn.) Griseb. N x
Solanum elaeagnifolium Cav. N x
Datura ferox L. N x
Trifolium repens L. E x
Carduus pycnocephalum L. E x
Atriplex patula L. E x
aff Torilis nodosa (L.) Gaertn. E x
Lotus tenuis Waldst. & Kit. ex Willd. E x
Centaurea melitensis L. E x
Bupleurum tenuissimum L. E x
Dysphania chilensis (Schrad.) Mosyakin & Clemants N x x
Sporobolus indicus (L.) R. Br. var. indicus N x
aff.Amelichloa caudata (Trin.) Arriaga & Barkworth N x
Urochloa platyphylla (Munro ex C. Wright) R.D. Webster N x x
Eragrostis japonica (Thunb.) Trin. E x
Echinochloa colona (L.) Link E x
aff Parapholis incurva (L.) C. E. Hubb. E x
Dysphania multifida L. E x
Marrubium vulgare L. E x
Chenopodium dessicatum A. Nelson var. leptophylloides (Murr) Wahl E x
Xanthium spinosum var. spinosum L. E               x
Richness 81 6 11 5 20 31 21 13 7

Mill (1) lagoons (2-4) internal roads and canyons (5-8)

N=native

E=exotic

 

Among the fauna (75), birds (52) were predominant, mammals (17) in smaller number and reptiles (8). Lagoons and flood areas raised biodiversity of the establishment and housed 47% of birds. Several are raised there, as well as a large rodent (Hydrochoeris hydrochaeris). Passerines were numerous and the presence of Falconidae (10%) would be an indicator of the quality of the agroecosystem. Given their terminal position, they indicate a complex trophic network (Zacagnini 2011Zaccagnini, M., Thompson, J., Bernardos, J., Calamari, N., Goijman, A. and Canavelli, S. 2011. Riqueza, ocupación y roles funcionales potenciales de las aves en relación a los usos de la tierra y productividad de agroecosistemas: un ejemplo en la ecoregión pampeana. In: Valoración de servicios ecosistémicos: Conceptos, herramientas y aplicaciones para el ordenamiento territorial. Laterra, P., Jobbagy, E. & Paruelo, J. (eds.) Ed. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Castelar, Argentina, p.35, ISBN: 978-987-679018-5.). Predators and scavengers perform regulatory services, by controlling pests, rodents and removing dead bodies.

Conclusions

Energy indicators showed critical fossil energy demand, since consumption was 13 times superior to the negative threshold of the model. Production reached the optimal threshold, but was inefficient. It required five units of energy per unit of generated product. Other negative tendencies were the reduction of soil C reserve, greenhouse gas balance, which surpassed the negative threshold, as well as the impact on habitat and water intake. The risk of pesticide contamination was critical. Indicators of favorable trends were N and P balance (with an annual increase that was 20 times superior to the model threshold, without causing contamination), efficient use of water, rain/produced energy relation, risk of erosion and habitat intervention and agro-diversity. A richness of 81 plants and 75 wild animals was registered.

The diagnosis allowed to evaluate aspects that distance the establishment of sustainability and point out the issues to improve. From an environmental perspective, it should be considered a reduction of fossil energy consumption and of the emission of greenhouse gases and water (less loss due to runoff and infiltration) and increase of COS, avoiding stubble grazing. Reducing pesticides and promoting ecosystem service of insectivorous birds would increase energy efficiency. Actions that release CO2 (fossil fuels, reduced C reserve in the soil), NH4 (livestock) and NO2 (fertilizers) should be reviewed. Water intake per hectare was high, but its use was efficient due to the high energy of products.

In addition, it would be appropriate to adapt the model according to two issues: analysis of purely livestock activities and evaluation of wildlife of the establishment.

 
 
 

 

References
Altieri, M. 1999. The ecological role of biodiversity in agroecosystems. In: Invertebrate Biodiversity as Bioindicators of Sustainable Landscapes. Paoletti, M.G. (ed.). Ed. Elsevier Science, Padova, Italy, p. 460, ISBN: 978-0-444-50019-9, DOI: https://doi.org/10.1016/C2009-0-00699-0.
Álvarez, R., Russo, M., Prystupa, P., Scheiner, J. and Blotta, L. 1998. "Soil carbon pools under conventional and no-tillage systems in the Argentine Rolling Pampa". Agronomy Journal, 90(2): 138-143, ISSN: 1435-0645, DOI: https://doi.org/10.2134/agronj1998.00021962009000020003x.
Andrade, F.H. 2016. Los desafíos de la agricultura. 1st Ed. Ed. International Plant Nutrition Institute, Acassuso, Argentina, p. 136, ISBN: 978-987-46277-0-4.
Aviron, S., Lalechère, E., Duflot, R., Parisey, N. and Poggi, S. 2018. "Connectivity of cropped vs. semi-natural habitats mediates biodiversity: a case study of carabid beetles communities". Agriculture, Ecosystems & Environment, 268: 34-43, ISSN: 0167-8809, DOI: https://doi.org/10.1016/j.agee.2018.08.025.
Berhongaraya, G. and Álvarez, R. 2013."The IPCC Tool for predicting soil organic carbon changes evaluated forthe Pampas, Argentina". Agriculture, Ecosystems & Environment, 181: 241-245, ISSN: 0167-8809, DOI: https://doi.org/10.1016/j.agee.2013.10.002.
Cabrera, A.L. 1963-1970. Flora de la provincia de Buenos Aires. Colección Científica del Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA), p. 624.
Coetzee, B.W.T. and Chown, S.L. 2016. "Land‐use change promotes avian diversity at the expense of species with unique traits". Ecology and Evolution, 6(21): 7610-7622, ISSN: 2045-7758, DOI: https://doi.org/10.1002/ece3.2389.
Donald, P.F., Green, R.E. and Heath, M. 2001. "Agricultural intensification and the collapse of Europe´s farmland bird populations". Proceedings of the Royal Society B, 268(1462): 25-29, ISSN: 1471-2954, DOI: https://doi.org/10.1098/rspb.2000.
Fowler, C. and Mooney, P. 1990. Shattering: food, polities and the loss of genetic diversity. Ed. University of Arizona Press, Arizona, USA, p. 178, ISBN: 978-0816511815.
Frank, F. 2007. Impacto agroecológico del uso de la tierra a diferentes escalas en la región pampeana de Argentina. MSc. Thesis. Universidad Nacional de Mar del Plata, Balcarce, Argentina, p. 176, Available: <https://es.scribd.com/document/66971704/Tesis-MSc-Frank-2007>, [Consulted: November 5, 2017].
Frank, F. 2010. La ecuación agua-energía en la expansión de la frontera agropecuaria. In: Expansión de la frontera agropecuaria en Argentina y su impacto ecológico-ambiental. Viglizzo, E.F. & Jobbágy, E. (eds.). Ed. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Buenos Aires, Argentina, p. 17-22, ISBN: 978-987-1623-83-9.
Giambelluca, L.A. 2015. Serpientes bonaerenses. 1st Ed. Ed. Universidad Nacional de La Plata (Edulp). Buenos Aires, Argentina, p. 70, ISBN: 978-987-1985-67-8.
Gil, S., Herrero, M., Flores, M., Pachoud, M. and Hellmers, M. 2009. "Agricultural intensification evaluated by environmental sustainability indicators". Archivos de Zootecnia, 58(223): 413-423, ISSN: 0004-0592.
Girardin, Ph., Bockstaller, Ch. and Van der Werf, H. 1999. "Indicators: Tools to evaluate the environmental impacts of farming systems". Journal of Sustainable Agriculture, 13(4): 5-21, ISSN: 2168-3573, DOI: https://doi.org/10.1300/J064v13n04_03.
Gutiérrez, J.G., Aguilera, L.I. and González, C.E. 2008. "Evaluation of sustainability by means of indicators of an agroecological site in the subtropics of the Central High Plateau of Mexico. Characterization, diagnosis, and initial assessment. Stage I". Cuban Journal of Agricultural Science, 42(1): 27-36, ISSN: 2079-3480.
Hole, D., Perkins, A., Wilson, J., Alexander, I., Grice, P. and Evans, A. 2005. "Does organic farming benefit biodiversity?" Biological Conservation, 122(1): 113-130, ISSN: 0006-3207, DOI: https://doi.org/10.1016/j.biocon.2004.07.018.
INTA (Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria). 2011. Siembra directa. Actualización Técnica Nº 58. Ed. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA), Manfredi, Córdoba, Argentina, p. 28.
IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change). 2014. Summary for Policymakers. In: Climate Change 2014: Impacts, Adaptation, and Vulnerability. Part A: Global and Sectoral Aspects. Contribution of Working Group II to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Field, C.B., Barros, V.R., Dokken, D.J., Mach, K.J., Mastrandrea, M.D., Bilir, T.E., Chatterjee, M., Ebi, K.L., Estrada, Y.O., Genova, R.C., Girma, B., Kissel, E.S., Levy, A.N., MacCracken, S., Mastrandrea, P.R. & White, L.L. (eds.). Ed. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, USA, p. 1-32, Available: https://www.ipcc.ch/report/ar5/wg2/ [Consulted: September 9th, 2015].
IUSS (International Union of Soil Sciences) Working Group WRB. 2015. Base referencial mundial del recurso suelo 2014, Actualización 2015. Sistema internacional de clasificación de suelos para la nomenclatura de suelos y la creación de leyendas de mapas de suelos. Informes sobre recursos mundiales de suelos 106. FAO, Roma, Italia, p. 296, ISBN: 978-92-5-308369-5.
Jarecki, M. and Lal, R. 2003. "Crop management for soil C sequestration". Critical Reviews in Plant Sciences, 22(6): 471-502, ISSN: 1549-7836, DOI: https://doi.org/10.1080/713608318.
Kristensen, M., Basualdo, M. and Retondo, L. 2011. Characteristic of honey under different productive agrarian modalities (Tandil, Buenos Aires, Argentina). In: Actas 42do Apimondia (Congreso Internacional de Apicultura). CABA. Buenos Aires, Argentina.
Laterra, P., Orúe, M.E. and Booman G.C. 2012. "Spatial complexity and ecosystem services in rural landscapes".Agriculture, Ecosystems & Environment, 154: 56-67, ISSN: 0167-8809, DOI: https://doi.org/10.1016/j.agee.2011.05.013.
Manuel-Navarrete, D., Gallopín, G., Blanco, M., Díaz-Zorita, M., Ferraro, D., Herzer, H., Laterra, P., Murmis, M., Podestá, G., Rabinovich, J., Satorre, E., Torres, F. and Viglizzo, E. 2009. "Multi-causal and integrated assessment of sustainability: the case of agriculturization in the Argentine Pampas". Environment, Development and Sustainability, 11(3): 621-638, ISSN: 1573-2975, DOI: https://doi.org/10.1007/s10668-007-9133-0.
Narosky, T. and Yzurieta, D. 2010. Guía para la identificación de las aves de Argentina y Uruguay. Ed. Vazquez Mazzini, p. 432, ISBN: 978-987-9132-27-2.
Pérez, O.A. and Alcaráz, C.A. 2015. MESMIS. Marco para la evaluación de sistemas de manejo de recursos naturales incorporando indicadores de sustentabilidad. In: La intervención social y ambiental desde el campo del trabajo social. Aproximaciones desde Paradigmas Emergentes. 1st Ed. Ed. Fundación Universitaria Andaluza Inca Garcilaso, p. 104, ISBN: 978-84-16399-10-9.
Pimentel, D., Houser, J., Preiss, E., White, O., Fang, H., Mesnick, L., Barsky, T., Tariche, S., Schreck, J. and Alpert, S. 1997. "Water resources: agriculture, the environment and society". BioScience, 47(2): 97-106, ISSN: 1525-3244, DOI: https://doi.org/10.2307/1313020.
SAGyP-INTA (Secretaria de Agricultura, Ganadería y Pesca - Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria). 1990. Atlas de Suelos de la República Argentina. Proyecto PNUD ARG-85/019. Buenos Aires, Argentina Available: <http://visor.geointa.inta.gob.ar/?p=889> [Consulted: July 23, 2017].
Sarandón, S.J. and Flores, C.C. (eds.) 2014. Agroecología: bases teóricas para el diseño y manejo de Agroecosistemas sustentables. 1st Ed. Ed. Universidad Nacional de La Plata (Edulp), Buenos Aires, Argentina, p. 466, ISBN: 978-950-34-1107-0.
Schalermann, J., Balmford, W. and Green, R. 2005. "The level of threat to restricted-range birdspecies can be predicted from mapped dataon land use and human population".Biological Conservation, 123(3): 317-326, ISSN: 0006-3207, DOI: https://doi.org/10.1016/j.biocon.2004.11.019.
Soil Survey Staff. 2014. Keys to Soil Taxonomy. 12th Ed. Ed. United States Department of Agriculture, Natural Resources Conservation Service, Washington DC, USA.
Stoate, C., Boatman, N.D., Borralho, R.J., Rio-Carvalho, C., de Snoo, G.R. and Eden, P. 2001. "Ecological impacts of arable intensification in Europe". Journal of Environmental Management, 63(4): 337-365, ISSN: 0301-4797, DOI: https://doi.org/10.1006/jema.2001.0473.
Trabelsi, M., Mandart, E., Le Grusse, P. and Bord, J.P. 2016. "How to measure the agroecological performance of farming in order to assist with the transition process". Environmental Science and Pollution Research, 23: 139-156, ISSN: 1614-7499, DOI: https://doi.org/10.1007/s11356-015-5680-3.
Tscharntke, T., Klein, A.M., Kruess, A., Steffan-Dewenter, I. and Thies, C. 2005. "Landscape perspectives on agricultural intensification and biodiversity-ecosystem service management". Ecology Letters, 8(8): 857-874, ISSN: 1461-023X, DOI: https://doi.org/10.1111/j.1461-0248.2005.00782.x.
Victoria, F., Viegas-Filho, J., Pereira, L., Texeira, J. and Lanna, A. 2005. "Multiscale modeling for water resources planning and management in rural basins". Agricultural Water Management, 77(1-3): 4-20, ISSN: 0378-3774, DOI: https://doi.org/10.1016/j.agwat.2004.09.037.
Viglizzo, E., Frank, F., Bernardos, J., Buschiazzo, D. and Cabo, S. 2006. "A rapid method for assessing the environmental performance of commercial farms in the Pampas of Argentina". Environmental Monitoring and Assessment, 117(1-3): 109-134, ISSN: 0167-6369, DOI: https://doi.org/10.1007/s10661-006-7981-y.
Viglizzo, E.F., Frank, F.C., Carren, L.V., Jobbágy, E.G., Pereyra, H.N., Clatt, J., Pincen, D. and Ricard, M.F. 2011. "Ecological and environmental footprint of 50 years of agricultural expansion in Argentina". Global Change Biology, 17(2): 959-973, ISSN: 1354-1013, DOI: https://doi.org/10.1111/j.1365-2486.2010.02293.x.
Viglizzo, E. and Jobbagy, E. 2010. Expansión de la frontera agropecuaria en Argentina y su impacto ecológico ambiental. Ed. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Buenos Aires, Argentina , p. 102, ISBN: 978-987-1623-83-9.
Viglizzo, E.F., Paruelo, J.M., Laterra, P. and Jobbágy, E.G. 2012. "Ecosystem service evaluation to support land-use policy".Agriculture, Ecosystems & Environment , 154: 78-84, ISSN: 0167-8809, DOI: https://doi.org/10.1016/j.agee.2011.07.007.
Vilain, L. 2008. La méthode IDEA: Indicateurs de Durabilité des Exploitations Agricoles. Ed. Educagri. Dijon, France, p. 185, ISBN: 979-10-2750-039-0.
Zaccagnini, M., Thompson, J., Bernardos, J., Calamari, N., Goijman, A. and Canavelli, S. 2011. Riqueza, ocupación y roles funcionales potenciales de las aves en relación a los usos de la tierra y productividad de agroecosistemas: un ejemplo en la ecoregión pampeana. In: Valoración de servicios ecosistémicos: Conceptos, herramientas y aplicaciones para el ordenamiento territorial. Laterra, P., Jobbagy, E. & Paruelo, J. (eds.) Ed. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Castelar, Argentina, p.35, ISBN: 978-987-679018-5.
 
 

Received: 11/11/2019

Accepted: 08/12/2019

 
 

Declaración de conflicto de intereses: Los autores declaran no presentar conflicto de intereses

Contribución de los autores: Los autores declaran presentar contribución igualitaria en la concepción de la investigación, obtención y procesamiento de los datos y redacción del documento

 

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Ciencia Animal
 
Aplicación de indicadores agroecológicos para el diagnóstico ambiental de una unidad productiva agropecuaria en el sudeste de Buenos Aires, Argentina
 

iDBrenda A. Larsen1 Facultad de Ciencias Humanas, Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires (UNCPBA). Campus Universitario Paraje Aº Seco, 7000 Tandil, Argentina*✉:ayelenlarsen@gmail.com

iDMaría J. Kristensen2 Instituto de Geomorfología y Suelos, Facultad de Ciencias Naturales y Museo, Universidad Nacional de La Plata. Calle 1 nº 644, 1900 La Plata, Argentina

iDAdriana E. Confalone3 Núcleo de Investigación en Actividades Agropecuarias y Cambio Climático. Facultad de Agronomía, Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires (UNCPBA). Calle República de Italia 780, 7300 Azul, Buenos Aires, Argentina

 

1 Facultad de Ciencias Humanas, Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires (UNCPBA). Campus Universitario Paraje Aº Seco, 7000 Tandil, Argentina

2 Instituto de Geomorfología y Suelos, Facultad de Ciencias Naturales y Museo, Universidad Nacional de La Plata. Calle 1 nº 644, 1900 La Plata, Argentina

3 Núcleo de Investigación en Actividades Agropecuarias y Cambio Climático. Facultad de Agronomía, Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires (UNCPBA). Calle República de Italia 780, 7300 Azul, Buenos Aires, Argentina

 

Resumen

Se realizó el diagnóstico ambiental de un establecimiento agropecuario que cría ganado vacuno reproductor en el sudeste de Buenos Aires, teniendo en cuenta un año productivo, para evaluar los efectos de las prácticas agropecuarias y profundizar el análisis de diversidad de especies silvestres. Se aplicó el modelo diseñado para la región pampeana AgroEcoindex®, que utiliza 19 indicadores relativos a la energía, nutrientes, contaminación y erosión, agua e intervención. Se listaron las especies silvestres del predio. Los indicadores energéticos evidenciaron una demanda de energía fósil crítica. El consumo superó 13 veces el umbral negativo del modelo. La producción alcanzó el umbral óptimo, pero fue ineficiente. Requirió cinco unidades de energía por unidad de producto generado. Se redujo la reserva de C en suelo, el balance de gases invernadero superó el umbral negativo, al igual que el impacto el hábitat y el consumo de agua. El riesgo de contaminación por plaguicidas fue crítico. Hubo tendencias favorables: balance de N y de P, con incremento anual que superó 20 veces el umbral, sin generar riesgo de contaminación, eficiencia de uso del agua, relación lluvia/energía producida, riesgo de erosión, intervención del hábitat y agrodiversidad. Se inventarió riqueza de 81 plantas y 75 animales, no evaluada por el modelo

Palabras clave: 
agroecosistema; región pampeana; indicador agroecológico; sistema agropecuario sostenible.
 
 
 

La adopción de herramientas científico-tecnológicas e insumos para aumentar los rendimientos e ingresos de los agroecosistemas pampeanos, estimular los procesos de intensificación productiva y expandir la frontera agraria y ganadera en Argentina (Manuel-Navarrete et al., 2009Manuel-Navarrete, D., Gallopín, G., Blanco, M., Díaz-Zorita, M., Ferraro, D., Herzer, H., Laterra, P., Murmis, M., Podestá, G., Rabinovich, J., Satorre, E., Torres, F. and Viglizzo, E. 2009. "Multi-causal and integrated assessment of sustainability: the case of agriculturization in the Argentine Pampas". Environment, Development and Sustainability, 11(3): 621-638, ISSN: 1573-2975, DOI: https://doi.org/10.1007/s10668-007-9133-0. y Viglizzo y Jobbágy 2010Viglizzo, E. and Jobbagy, E. 2010. Expansión de la frontera agropecuaria en Argentina y su impacto ecológico ambiental. Ed. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Buenos Aires, Argentina , p. 102, ISBN: 978-987-1623-83-9.), ha generado un impacto positivo en la estructura y funcionalidad de los ecosistemas en los que se realizan actividades agropecuarias (Viglizzo et al., 2011Viglizzo, E.F., Frank, F.C., Carren, L.V., Jobbágy, E.G., Pereyra, H.N., Clatt, J., Pincen, D. and Ricard, M.F. 2011. "Ecological and environmental footprint of 50 years of agricultural expansion in Argentina". Global Change Biology, 17(2): 959-973, ISSN: 1354-1013, DOI: https://doi.org/10.1111/j.1365-2486.2010.02293.x. y Andrade 2016Andrade, F.H. 2016. Los desafíos de la agricultura. 1st Ed. Ed. International Plant Nutrition Institute, Acassuso, Argentina, p. 136, ISBN: 978-987-46277-0-4.). Estas labores interfieren con otras actividades productivas, que dependen de la vida silvestre (Kristensen et al. 2011Kristensen, M., Basualdo, M. and Retondo, L. 2011. Characteristic of honey under different productive agrarian modalities (Tandil, Buenos Aires, Argentina). In: Actas 42do Apimondia (Congreso Internacional de Apicultura). CABA. Buenos Aires, Argentina.), y pueden comprometer los servicios ecológicos provistos por los recursos naturales del área (Viglizzo et al. 2012Viglizzo, E.F., Paruelo, J.M., Laterra, P. and Jobbágy, E.G. 2012. "Ecosystem service evaluation to support land-use policy".Agriculture, Ecosystems & Environment , 154: 78-84, ISSN: 0167-8809, DOI: https://doi.org/10.1016/j.agee.2011.07.007.). Para reorientar la gestión de los sistemas agropecuarios hacia la sustentabilidad, resulta inestimable la realización de diagnósticos que permitan evaluar la complejidad de la sustentabilidad de las actividades, reconocer los problemas que alejan al sistema analizado de la condición deseada y fijar pautas de manejo para revertirlos. Esto permite a productores y empresas agropecuarias modificar sus acciones, minimizar las consecuencias ambientales y obtener certificaciones agroecológicas que ofrezcan ventajas competitivas y credibilidad social (Vigglizo et al., 2011Viglizzo, E.F., Frank, F.C., Carren, L.V., Jobbágy, E.G., Pereyra, H.N., Clatt, J., Pincen, D. and Ricard, M.F. 2011. "Ecological and environmental footprint of 50 years of agricultural expansion in Argentina". Global Change Biology, 17(2): 959-973, ISSN: 1354-1013, DOI: https://doi.org/10.1111/j.1365-2486.2010.02293.x.).

Los modelos facilitan el análisis de la complejidad del sistema agrícola, pero un conjunto bien seleccionado de indicadores que permita traducir los diversos aspectos de su naturaleza compleja en valores claros, objetivos y generales, constituye una herramienta insustituible para sintetizar la información y orientar las decisiones de los agricultores. Un indicador evidencia tendencias no fácilmente detectables, resume en información numérica o cualitativa un fenómeno relevante particular asociado a un factor, y describe la evolución de un proceso (Girardin et al., 1999Girardin, Ph., Bockstaller, Ch. and Van der Werf, H. 1999. "Indicators: Tools to evaluate the environmental impacts of farming systems". Journal of Sustainable Agriculture, 13(4): 5-21, ISSN: 2168-3573, DOI: https://doi.org/10.1300/J064v13n04_03. y Sarandón y Flores 2014Sarandón, S.J. and Flores, C.C. (eds.) 2014. Agroecología: bases teóricas para el diseño y manejo de Agroecosistemas sustentables. 1st Ed. Ed. Universidad Nacional de La Plata (Edulp), Buenos Aires, Argentina, p. 466, ISBN: 978-950-34-1107-0.). Varios modelos agrupan indicadores empíricos o semiempíricos, diseñados para sistemas productivos (Vilain 2008Vilain, L. 2008. La méthode IDEA: Indicateurs de Durabilité des Exploitations Agricoles. Ed. Educagri. Dijon, France, p. 185, ISBN: 979-10-2750-039-0., Pérez y Alcaráz (2015)Pérez, O.A. and Alcaráz, C.A. 2015. MESMIS. Marco para la evaluación de sistemas de manejo de recursos naturales incorporando indicadores de sustentabilidad. In: La intervención social y ambiental desde el campo del trabajo social. Aproximaciones desde Paradigmas Emergentes. 1st Ed. Ed. Fundación Universitaria Andaluza Inca Garcilaso, p. 104, ISBN: 978-84-16399-10-9. y Trabelsi et al. 2016Trabelsi, M., Mandart, E., Le Grusse, P. and Bord, J.P. 2016. "How to measure the agroecological performance of farming in order to assist with the transition process". Environmental Science and Pollution Research, 23: 139-156, ISSN: 1614-7499, DOI: https://doi.org/10.1007/s11356-015-5680-3.) diferentes de los de la región pampeana.

El agro de la pampa dispone de un grupo de indicadores de sustentabilidad agroambiental regional que permite monitorear y certificar la aplicación de buenas prácticas agropecuarias a través de códigos ambientales estandarizados ISO 14000 (Viglizzo et al. 2006Viglizzo, E., Frank, F., Bernardos, J., Buschiazzo, D. and Cabo, S. 2006. "A rapid method for assessing the environmental performance of commercial farms in the Pampas of Argentina". Environmental Monitoring and Assessment, 117(1-3): 109-134, ISSN: 0167-6369, DOI: https://doi.org/10.1007/s10661-006-7981-y.). Es importante que los productores también dispongan de indicadores confiables para evaluar y monitorear los diferentes componentes del agroecosistema de su unidad productiva y los estimulen a orientarse hacia una gestión respetuosa con el ambiente (Gutiérrez et al. 2008Gutiérrez, J.G., Aguilera, L.I. and González, C.E. 2008. "Evaluation of sustainability by means of indicators of an agroecological site in the subtropics of the Central High Plateau of Mexico. Characterization, diagnosis, and initial assessment. Stage I". Cuban Journal of Agricultural Science, 42(1): 27-36, ISSN: 2079-3480.).

El AgroEcoindex® (Viglizzo et al., 2006Viglizzo, E., Frank, F., Bernardos, J., Buschiazzo, D. and Cabo, S. 2006. "A rapid method for assessing the environmental performance of commercial farms in the Pampas of Argentina". Environmental Monitoring and Assessment, 117(1-3): 109-134, ISSN: 0167-6369, DOI: https://doi.org/10.1007/s10661-006-7981-y. y Frank 2007Frank, F. 2007. Impacto agroecológico del uso de la tierra a diferentes escalas en la región pampeana de Argentina. MSc. Thesis. Universidad Nacional de Mar del Plata, Balcarce, Argentina, p. 176, Available: <https://es.scribd.com/document/66971704/Tesis-MSc-Frank-2007>, [Consulted: November 5, 2017].) es un modelo sensible a cambios temporales y espaciales, aplicable a la evaluación del funcionamiento de variables relacionadas con el manejo sustentable en establecimientos agropecuarios (Gil et al. 2009Gil, S., Herrero, M., Flores, M., Pachoud, M. and Hellmers, M. 2009. "Agricultural intensification evaluated by environmental sustainability indicators". Archivos de Zootecnia, 58(223): 413-423, ISSN: 0004-0592.). Permite al productor diagnosticar e interpretar procesos críticos del agroecosistema mediante la estimación de indicadores cuantitativos, relacionados con la energía, los nutrientes, la contaminación y degradación, el uso del agua, el hábitat y la agrobiodiversidad (riqueza de cultivos), y tomar decisiones basadas en datos. Para facilitar su uso, los indicadores se visualizan en un panel de control, que señala con colores la condición de cada uno: verde oscuro y claro (favorable/sin problemas), amarillo claro y oscuro (regular/de alerta), naranja y rojo (peligro/grave).

Con el propósito de analizar los procesos y las tendencias de un establecimiento agropecuario que cría ganado vacuno reproductor en la provincia de Buenos Aires, el objetivo de este estudio fue realizar el diagnóstico ambiental mediante un modelo de diseño local, y evaluar los efectos de las prácticas agropecuarias en diferentes componentes del ambiente durante un año productivo, entre los que se encuentra la diversidad de especies silvestres del predio.

Materiales y Métodos

El área de estudio posee características edáficas y climáticas favorables para la agricultura de cereales y oleaginosas bajo secano (sin riego) y la cría a campo de ganado bovino. Predominan los grandes grupos de suelo Argiudoles y Natracualfes (Soil Survey Staff 2014Soil Survey Staff. 2014. Keys to Soil Taxonomy. 12th Ed. Ed. United States Department of Agriculture, Natural Resources Conservation Service, Washington DC, USA.), equivalentes a los grupos de suelo de referencia Phaeozems y Solonetz (IUSS Working Group WRB 2015IUSS (International Union of Soil Sciences) Working Group WRB. 2015. Base referencial mundial del recurso suelo 2014, Actualización 2015. Sistema internacional de clasificación de suelos para la nomenclatura de suelos y la creación de leyendas de mapas de suelos. Informes sobre recursos mundiales de suelos 106. FAO, Roma, Italia, p. 296, ISBN: 978-92-5-308369-5.), respetivamente. El clima es templado oceánico, con intercambio de masas de aire entre el mar y el continente y baja amplitud térmica (SAGyP-INTA 1990SAGyP-INTA (Secretaria de Agricultura, Ganadería y Pesca - Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria). 1990. Atlas de Suelos de la República Argentina. Proyecto PNUD ARG-85/019. Buenos Aires, Argentina Available: <http://visor.geointa.inta.gob.ar/?p=889> [Consulted: July 23, 2017].).

Se analizó una unidad de producción agrícola ganadera del sudeste de la provincia de Buenos Aires, Argentina, durante el año productivo 2014-2015. Esta instalación posee 666,5 ha y ha estado bajo el mismo tipo de manejo familiar por más de 45 años. Los productos de la cosecha de la actividad agrícola se destinan a la comercialización de granos y a la alimentación del ganado. Los componentes del sistema agrícola fueron los cereales Triticum aestivum L. (trigo), Phalaris canariensis L. (alpiste), Avena sativaL. (avena); las oleaginosas Glycine max (L.) Merr (soja), Zea mays L. (maíz), Helianthus annuus L.(girasol) y las forrajeras Sorghum bicolor (L.) Moench (sorgo), Medicago sativa L. (alfalfa), Bromus catharticus Vahl (cebadilla), Lolium multiflorum Lam (raigrás anual). Se realiza doble cultivo anual en siembra directa de especies estacionales. Se comercializan trigo y girasol, y el resto de los cultivos contribuye al manejo nutricional de los animales. Toda el área tiene ganado en algún momento. En las pasturas (consociadas, perennes o plurianuales de cinco años) y algunos cultivos de forrajes (sorgo) se hace pastoreo rotativo a campo. Los verdeos (especies de ciclo anual y producción estacional) invernales y estivales se pastorean. El maíz picado se ensila para forraje. Con la avena y la cebada se hacen rollos de forraje.

El predio objeto de análisis se subdivide en parcelas de distinta superficie, delimitadas por alambrados (cercas con postes y alambres). En el modelo se agruparon en 15 unidades, en función del uso o secuencia de usos durante el año productivo (tabla 1). Una parcela de 50 ha, donde el anegamiento y la salinidad limitan el cultivo, está cubierta por un pastizal natural pastoreado por el ganado. Este se ubica aledaño a un cuerpo de agua somero, de superficie variable (± 700 ha) según la pluviosidad anual. Grupos diseminados de árboles de más de 40 años, plantados para reparo y sombra del ganado, cubren cuatro hectáreas. Dominan Eucalyptus spp., Pinus spp. y Tamarix gallica, arbolito adaptado a suelos arenosos y salobres.

 
Tabla 1.  Área ocupada por los tipos de uso durante el año productivo 2014-2015 y su destino
Uso (actividad realizada)haDestino del producto
1Pastizal natural - pastizal natural50Pastoreo
2Pastura - cultivo (maíz)77Pastoreo - ensilado
3Pastura - pastura53Pastoreo
4Cultivo (avena) - verdeo estival42Enrollado - pastoreo
5Verdeo - verdeo127Cultivo y pastoreo
6Cultivo (trigo) - barbecho 81Comercialización de grano - pastoreo
7Cebada - soja de 2ª26Enrollado - cosecha y ensilado
8Avena - soja de 1ª14Enrollado - cosecha y ensilado
9Avena - maíz36Enrollado - picado y ensilado
10Avena - sorgo de 2ª44Enrollado - pastoreo
11Trigo - girasol22Comercialización de grano
12Trigo - soja de 2ª38Comercialización de grano- cosecha y ensilado
13Cebada - maíz39Enrollado - pastoreo
14Verdeo invernal - confinamiento toros6.5Cultivo y pastoreo
15Forestación - forestación4Sombra para el ganado
Total666.5
 

La ganadería se basa en la cría de ganado bovino, con 1012 cabezas en total (295 terneros/as, 180 vaquillonas, 107 novillos, 130 toros y 300 vacas). El manejo nutricional de los animales se basó en un sistema pastoril con insumos alimentarios producidos en el establecimiento y se importan eventualmente suplementos dietarios. El ganado bovino se manejó en dos rodeos: uno de cabaña (reproductores hembras y machos para la venta), y otro para venta de novillos para carne o cría. Los reproductores de un año están a la venta, y dos machos van a un centro de inseminación, para posteriormente comercializar su semen. El ganado ovino, con 222 cabezas (140 ovejas, 8 carneros, 74 corderos), se usa eventualmente para consumo.

Se aplicó el modelo AgroEcoindex® (Viglizzo et al., 2006Viglizzo, E., Frank, F., Bernardos, J., Buschiazzo, D. and Cabo, S. 2006. "A rapid method for assessing the environmental performance of commercial farms in the Pampas of Argentina". Environmental Monitoring and Assessment, 117(1-3): 109-134, ISSN: 0167-6369, DOI: https://doi.org/10.1007/s10661-006-7981-y. y Frank 2007Frank, F. 2007. Impacto agroecológico del uso de la tierra a diferentes escalas en la región pampeana de Argentina. MSc. Thesis. Universidad Nacional de Mar del Plata, Balcarce, Argentina, p. 176, Available: <https://es.scribd.com/document/66971704/Tesis-MSc-Frank-2007>, [Consulted: November 5, 2017].) con información obtenida mediante entrevistas y encuestas al productor y a profesionales que lo asesoran (médicos veterinarios e ingenieros agrónomos). Los resultados para cada uno de los 18 indicadores se contrastaron con los valores límite del modelo para el tipo de producción mixto, agrícola-ganadera (tabla 2). Para analizar la riqueza de especies silvestres, se diferenciaron siete áreas menos perturbadas (bordes de alambrados, bajos inundables y lagunas), donde se colectaron plantas que crecen espontáneamente. Se herborizaron e identificaron especies en gabinete con lupa binocular y claves taxonómicas (Cabrera 1963-1970Cabrera, A.L. 1963-1970. Flora de la provincia de Buenos Aires. Colección Científica del Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA), p. 624.) y se estimó la riqueza específica. Al amanecer y al atardecer, en otoño (abril, julio-agosto) y en verano (enero-febrero), se avistaron aves, mamíferos y reptiles, y signos de su presencia. Se utilizó para ello binoculares y guías de identificación (Narosky e Yzurieta 2010Narosky, T. and Yzurieta, D. 2010. Guía para la identificación de las aves de Argentina y Uruguay. Ed. Vazquez Mazzini, p. 432, ISBN: 978-987-9132-27-2. y Giambelluca 2015Giambelluca, L.A. 2015. Serpientes bonaerenses. 1st Ed. Ed. Universidad Nacional de La Plata (Edulp). Buenos Aires, Argentina, p. 70, ISBN: 978-987-1985-67-8.). El listado se completó con encuestas a informantes que viven y trabajan en el área.

Resultados y Discusión

Los resultados de los indicadores totales y por parcela (tabla 3) se analizaron agrupados en cinco ejes y se contrastaron con los límites establecidos por el modelo (tabla 2).

Los indicadores relativos a la energía señalan la intensidad y frecuencia de uso de los recursos energéticos, los procesos de transformación y conversión a productos de valor agropecuario (Frank 2010Frank, F. 2010. La ecuación agua-energía en la expansión de la frontera agropecuaria. In: Expansión de la frontera agropecuaria en Argentina y su impacto ecológico-ambiental. Viglizzo, E.F. & Jobbágy, E. (eds.). Ed. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Buenos Aires, Argentina, p. 17-22, ISBN: 978-987-1623-83-9.).

El consumo de energía fósil (EF) mostró tendencia desfavorable, pues la entrada total de energía en insumos (semillas, fertilizantes, plaguicidas, combustible para laboreo y transporte, suplementos alimenticios) y para las labores practicadas superó 13 veces el umbral negativo establecido por el modelo (tablas 2 y 3). El 25 % de los usos superó el umbral. Los mayores insumos (40000 a 65000MJ ha-1 año-1) los requirieron pastura-maíz, verdeo-verdeo y trigo-barbecho. Fueron menos demandantes avena-soja, forestal y verdeo-invernada.

 
Tabla 2.  Indicadores aplicados por el AgroEcoIndex®. Valores límite establecidos por el modelo para para un tipo de producción agrícola-ganadera.
IndicadorModo de cálculoUnidadValores límite del modelo
Verde oscuroVerde claroAmarillo claroAmarillo oscuroRojo
0. Porcentaje de cultivos anuales (Cultivos anuales* 100) / total de cultivos %-------------------------------------------
1. Consumo de energía fósil (EF).EF de insumos y laboresMJ/ha/año500010000150002000025000
2. Producción de energía (P).E de productos (cultivos y ganado)MJ/ha/año5000040000300002000010000
3. Eficiencia de uso de la EF.EF / Psin unidad0.501.001.502.002.50
4. Balance de N (balN).Ingresos - egresos = (lluvia + fijación biológica + fertilizantes) - N o P del producto exportadokg/ha/año20.000.00-20.00-40.00-60.00
5. Balance de P (balP).kg/ha/año3.000.00-3.00-6.00-9.00
6. Cambio reserva de C del suelo (COS).(reserva actual - reserva previa) / 20 añost/ha/año0.100.00-0.10-0.20-0.30
7. Cambio reserva biomasa leñosa.Crecimiento forestal - extracción (madera, leña)t/ha/año0.100.00-0.10-0.20-0.30
Riesgo de contaminación por:
8. NBalance de N y de P con relación a precipitación, evapotranspiración, hidrografíamg/L2.004.006.008.0010.00
9. Pmg/L0.200.400.600.801.00
10. plaguicidasÍndice relativo sobre la base de dosis letal media (DL50), persistencia, movilidad, solubilidad, tasa de degradación de sustancias activasIR17.0033.0050.0067.0083.00
11. Riesgo de erosiónEcuación universal de erosión eólica (WEQ) y ecuación universal de pérdida de suelo (USLE), t/ha/añot/ha/año6.0012.0018.0023.0030.00
12. Balance de gases invernaderoVariación en la reserva de COS y de la biomasa leñosa. Estima emisión y secuestro de CO2t/ha/año0.0010.0020.0030.0040.00
13. Consumo de agua (consH2O)Precipitación / consumo de agua mm/año100.00250.00400.00550.00700
14. Eficiencia de uso del aguaConsumo H2O*100) / precipitación anual%83.0067.0050.0033.0017.00
15. Relación lluvia -energía producidaPrecipitación anual / E de productos L/MJ170.00330.00500.00670.00830
16. Riesgo de intervención del hábitatInterferencia antrópica (uso, tipo de labranza y contaminación, plaguicidas)IR0.170.330.500.670.83
17. Impacto sobre el hábitatHectáreas labradas año-1(uso, tipo de labranza y agro-químicos en cada potrero)IR1.703.305.006.708.30
18. AgrodiversidadNúmero de cultivos diferentesIR3.002.502.001.501.00
 

 
Tabla 3.  (a) Resultados generales totales y (b) desagregados por tipo de uso obtenidos con el AgroecoIndex® en un establecimiento productivo agrícola-ganadero del SE de Buenos Aires (Argentina) durante el año productivo 2014-2015
Indicador n°ValorUnidad Descripción
037.70% Porcentaje de cultivos anuales
1344373.90Mj/ha/año Consumo de energía fósil
267023.70Mj/ha/año Producción de energía
35.14Mj EF/Mj prod.  Eficiencia de uso de la energía fósil
4384.80kg/ha/año Balance de N
563.61kg/ha/año Balance de P
6-0.37t/ha/año  Cambio en la reserva de C del suelo
7-0.02t/ha/año  Cambio en la reserva de C de la biomasa leñosa
80.00mg/L Riesgo de contaminación por N
90.00mg/L Riesgo de contaminación por P
1055.91índice relativo  Riesgo de contaminación por plaguicidas
115.70t/ha/año Riesgo de erosión hídrica y eólica
1262.37t/ha/año  Balance de gases invernadero
139556.20mm/año  Consumo de agua
141124.30% Eficiencia de uso del agua
15126.82L/Mj Relación lluvia-energía producida
160.85índice relativo  Riesgo de intervención de hábitat
171.70índice relativo Impacto sobre Impacto el hábitat
185.02índice relativo Agro-diversidad
 

b)

 
Ind.Pot 1Pot 2Pot 3Pot 4Pot 5Pot 6Pot 7Pot 8Pot 9Pot 10Pot 11Pot 12Pot 13Pot 14Pot 15
124,978.0040,539.0027,191.7021,689.2064,900.0041,591.7013,549.707,233.0018853.7023193.0011526.8019789.9020528.003321.101996.00
2280.9014,556.00297.702,084.80713.4010,359.703,331.002,196.508390.102184.104414.907625.709909.1036.5022.50
388.932.7991.3310.4090.974.024.073.292.2510.622.612.592.0790.9688.83
430.7041.9539.8725.5081.3938.1117.427.7115.9928.208.5217.9418.574.162.46
55.726.326.234.3614.986.962.131.152.424.761.512.692.220.760.46
6-0.034-0.04-0.04-0.02-0.07-0.04-0.01-0.01-0.02-0.03-0.02-0.02-0.021-0.004-0.01
7-0.0370.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.02
80.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.00
90.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.00
100.003.120.911.231.761.731.0990.671.681.200.811.771.820.1510.00
110.430.420.230.351.141.340.200.110.280.370.170.300.290.070.02
121,940.802,988.702,057.191,630.204,929.503,144.011009.20543.401397.301707.90853.931474.901513.80252.30155.26
13697.301,109.70739.10608.401,771.001,165.90383.00207.40534.10637.50323.30560.30575.1090.6055.80
1482.00130.6087.0071.60208.40137.2045.1024.4062.8075.0038.0065.9067.7010.706.60
1530,262.70583.9028,549.704,077.1011,914.40820.482551. 803869.801013.103891.801925.301114.60857.80232789.00378283.00
160.000.090.050.060.190.120.040.020.050.070.030.060.060.0100.00
170.000.400.100.100.400.200.100.000.100.100.000.100.100.000.00
180.380.580.400.320.960.610.200.110.270.330.170.290.290.050.03
 

La producción de energía tuvo un impacto positivo. El contenido energético de los productos agrícolas y ganaderos superó los del umbral más positivo del modelo. Excepto trigo y girasol, los cultivos sirvieron de insumo alimenticio al ganado del propio establecimiento.

La eficiencia de uso de la energía mostró un impacto negativo. Se usaron 5 MJ de energía externa por MJ de producto, lo que duplicó el umbral crítico del modelo. El 80 % de los usos fueron ineficientes. Aunque el consumo crece y la eficiencia baja, al aumentar los cultivos de cosecha anual (Viglizzo et al. 2006Viglizzo, E., Frank, F., Bernardos, J., Buschiazzo, D. and Cabo, S. 2006. "A rapid method for assessing the environmental performance of commercial farms in the Pampas of Argentina". Environmental Monitoring and Assessment, 117(1-3): 109-134, ISSN: 0167-6369, DOI: https://doi.org/10.1007/s10661-006-7981-y. y Frank 2007Frank, F. 2007. Impacto agroecológico del uso de la tierra a diferentes escalas en la región pampeana de Argentina. MSc. Thesis. Universidad Nacional de Mar del Plata, Balcarce, Argentina, p. 176, Available: <https://es.scribd.com/document/66971704/Tesis-MSc-Frank-2007>, [Consulted: November 5, 2017].), los forrajes fueron menos eficientes.

Estos tres indicadores denotan una producción críticamente subsidiada en energía fósil, con alta productividad y alta ineficiencia. Es necesario revisar la incorporación de insumos y evitar que su reducción no perjudique la productividad. Es probable que el modelo, apropiado para la agricultura con algo de ganadería, merezca ajustes que lo adecuen para evaluar la cría de ganado reproductor de alta calidad genética, con un manejo más cuidadoso y mayor valor económico.

En lo que respecta a los indicadores relativos a los nutrientes, el balance medio anual de N y P fue positivo. El incremento anual de N y P superó 20 veces el umbral óptimo. Las reservas se almacenan en la biomasa (vegetal y animal) no exportada y en el suelo, donde su solubilidad podría causar contaminación del agua (indicadores 8 y 9). Las formas orgánicas de N y P de la biomasa se liberan con la necromasa y las heces, y al mineralizarse quedan disponibles para las plantas, lo que completa su ciclado en el establecimiento. La estimación de la reserva de N y P en el suelo completaría el análisis del modelo. Además, permitiría conocer el capital que garantiza el funcionamiento del ecosistema y provee de servicios ecosistémicos esenciales en la producción agropecuaria (Laterra et al., 2012Laterra, P., Orúe, M.E. and Booman G.C. 2012. "Spatial complexity and ecosystem services in rural landscapes".Agriculture, Ecosystems & Environment, 154: 56-67, ISSN: 0167-8809, DOI: https://doi.org/10.1016/j.agee.2011.05.013.).

La reserva de C en el suelo (COS) disminuyó en todos los tipos de uso y tuvo impacto negativo. Berhonaraya y Álvarez (2013)Berhongaraya, G. and Álvarez, R. 2013."The IPCC Tool for predicting soil organic carbon changes evaluated forthe Pampas, Argentina". Agriculture, Ecosystems & Environment, 181: 241-245, ISSN: 0167-8809, DOI: https://doi.org/10.1016/j.agee.2013.10.002. señalan que la metodología del IPCC (2014)IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change). 2014. Summary for Policymakers. In: Climate Change 2014: Impacts, Adaptation, and Vulnerability. Part A: Global and Sectoral Aspects. Contribution of Working Group II to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Field, C.B., Barros, V.R., Dokken, D.J., Mach, K.J., Mastrandrea, M.D., Bilir, T.E., Chatterjee, M., Ebi, K.L., Estrada, Y.O., Genova, R.C., Girma, B., Kissel, E.S., Levy, A.N., MacCracken, S., Mastrandrea, P.R. & White, L.L. (eds.). Ed. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, USA, p. 1-32, Available: https://www.ipcc.ch/report/ar5/wg2/ [Consulted: September 9th, 2015]. , usada por el AgroecoÍndex®) sobrestima las pérdidas de COS y sugiere calibrar con datos locales los valores de los parámetros por defecto.La relación entre la reserva de C orgánico de la biomasa y el del suelo define, en parte, la sustentabilidad intrínseca del agroecosistema, dado que el primero está más expuesto a la degradación, en tanto que las reservas de COS son menos sensibles a pérdidas a corto plazo (Jarecki y Lal 2003Jarecki, M. and Lal, R. 2003. "Crop management for soil C sequestration". Critical Reviews in Plant Sciences, 22(6): 471-502, ISSN: 1549-7836, DOI: https://doi.org/10.1080/713608318.) y se modifican por las actividades agropecuarias. El valor negativo del indicador se puede deber al uso intensivo de la tierra y al pastoreo de la biomasa remanente de los cultivos (rastrojos) que no ingresa a los detritos.

El cambio en la reserva de C de biomasa leñosa fue positivo, solo en áreas arboladas. Se estimó el crecimiento teórico de la biomasa (IPCC 2014IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change). 2014. Summary for Policymakers. In: Climate Change 2014: Impacts, Adaptation, and Vulnerability. Part A: Global and Sectoral Aspects. Contribution of Working Group II to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Field, C.B., Barros, V.R., Dokken, D.J., Mach, K.J., Mastrandrea, M.D., Bilir, T.E., Chatterjee, M., Ebi, K.L., Estrada, Y.O., Genova, R.C., Girma, B., Kissel, E.S., Levy, A.N., MacCracken, S., Mastrandrea, P.R. & White, L.L. (eds.). Ed. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, USA, p. 1-32, Available: https://www.ipcc.ch/report/ar5/wg2/ [Consulted: September 9th, 2015].), ya que no se comercializó madera o leña.

Con relación a los indicadores relativos a la contaminación y erosión, el modelo no evidenció riesgo de contaminación por N y P. No hubo N y P residual en suelo y los valores de los indicadores fueron positivos en ambos casos.

El riesgo de contaminación por plaguicidas no llegó al umbral máximo, aunque fue crítico. El efecto de los herbicidas y pesticidas depende de su toxicidad, persistencia y movilidad de las sustancias activas, solubilidad y tasa de degradación (Stoate et al., 2001Stoate, C., Boatman, N.D., Borralho, R.J., Rio-Carvalho, C., de Snoo, G.R. and Eden, P. 2001. "Ecological impacts of arable intensification in Europe". Journal of Environmental Management, 63(4): 337-365, ISSN: 0301-4797, DOI: https://doi.org/10.1006/jema.2001.0473.). Si bien no se usaron compuestos órgano-clorados por su toxicidad y persistencia, y muchos plaguicidas modernos se degradan fácilmente al sol, hay riesgo de que persistan algún tiempo en el subsuelo o en aguas subterráneas (Viglizzo et al. 2011Viglizzo, E.F., Frank, F.C., Carren, L.V., Jobbágy, E.G., Pereyra, H.N., Clatt, J., Pincen, D. and Ricard, M.F. 2011. "Ecological and environmental footprint of 50 years of agricultural expansion in Argentina". Global Change Biology, 17(2): 959-973, ISSN: 1354-1013, DOI: https://doi.org/10.1111/j.1365-2486.2010.02293.x.). Las 50 ha de pastizal nativo que no recibieron agroquímicos pueden haber determinado que el indicador no haya sido más negativo.

No hubo riesgo de erosión hídrica y eólica. En el área pampeana este riesgo aumenta con la proporción de tierra cultivada, y se han evidenciado los efectos positivos de la siembra directa (Álvarez et al. 1998Álvarez, R., Russo, M., Prystupa, P., Scheiner, J. and Blotta, L. 1998. "Soil carbon pools under conventional and no-tillage systems in the Argentine Rolling Pampa". Agronomy Journal, 90(2): 138-143, ISSN: 1435-0645, DOI: https://doi.org/10.2134/agronj1998.00021962009000020003x. e INTA 2011INTA (Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria). 2011. Siembra directa. Actualización Técnica Nº 58. Ed. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA), Manfredi, Córdoba, Argentina, p. 28.), modalidad de cultivo predominante en el caso analizado.

El balance de gases de efecto invernadero tuvo impacto negativo. Desde 1750 aumentaron notablemente las concentraciones atmosféricas mundiales de CO2 (quema de combustibles fósiles, deforestación), CH4 y N2O (asociados a la actividad agropecuaria) (IPCC 2014IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change). 2014. Summary for Policymakers. In: Climate Change 2014: Impacts, Adaptation, and Vulnerability. Part A: Global and Sectoral Aspects. Contribution of Working Group II to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Field, C.B., Barros, V.R., Dokken, D.J., Mach, K.J., Mastrandrea, M.D., Bilir, T.E., Chatterjee, M., Ebi, K.L., Estrada, Y.O., Genova, R.C., Girma, B., Kissel, E.S., Levy, A.N., MacCracken, S., Mastrandrea, P.R. & White, L.L. (eds.). Ed. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, USA, p. 1-32, Available: https://www.ipcc.ch/report/ar5/wg2/ [Consulted: September 9th, 2015].). En el área de estudio, las fuentes de emisión fueron los fertilizantes y el ganado bovino, que por fermentación entérica libera CH4, un gas con potencia invernadero 21 veces superior al CO2. El N de las heces, los fertilizantes sintéticos, el resultante de la fijación biológica en las leguminosas y de los residuos de cosecha son fuente indirecta de emisión de N2O, con potencia invernadero 310 veces mayor al CO2.

En los indicadores relativos al agua, la utilización de la tierra es uno de los factores determinantes del consumo y de la eficiencia de uso de este recurso (Victoria et al. 2005Victoria, F., Viegas-Filho, J., Pereira, L., Texeira, J. and Lanna, A. 2005. "Multiscale modeling for water resources planning and management in rural basins". Agricultural Water Management, 77(1-3): 4-20, ISSN: 0378-3774, DOI: https://doi.org/10.1016/j.agwat.2004.09.037.). El consumo tuvo impacto negativo y superó el umbral del modelo.

La eficiencia en el uso del agua, con precipitación de 900 mm año-1, generó un impacto positivo. El indicador superó la máxima eficiencia que postula el modelo (83 %).

Con respecto a la relación lluvia-energía producida, si bien el agua cicla a gran escala espacial y temporal, el modelo considera al agroecosistema como una entidad ecológica, donde el agua circula para sostener la producción. Este indicador fue positivo. Se utilizaron 126.82 L de agua para generar 1MJ-1 del producto. El agua necesaria para la mayoría de los cultivos de cosecha y forraje varía entre 500-1.000 L/kg de producto, y es 50-100 veces más para producir 1 kg de carne o 1 L de leche (Pimentel et al. 1997Pimentel, D., Houser, J., Preiss, E., White, O., Fang, H., Mesnick, L., Barsky, T., Tariche, S., Schreck, J. and Alpert, S. 1997. "Water resources: agriculture, the environment and society". BioScience, 47(2): 97-106, ISSN: 1525-3244, DOI: https://doi.org/10.2307/1313020.).

En cuanto a los indicadores que tienen que ver con la biodiversidad, no se evidenció riesgo de intervención del hábitat, a pesar de que se acepta que la agricultura simplifica la estructura del ambiente en grandes extensiones y reemplaza la diversidad natural por pocas plantas cultivadas y animales domésticos (Fowler y Mooney 1990Fowler, C. and Mooney, P. 1990. Shattering: food, polities and the loss of genetic diversity. Ed. University of Arizona Press, Arizona, USA, p. 178, ISBN: 978-0816511815.).

El nivel de impacto en el hábitat por laboreo fue elevado y los cultivos anuales aumentan este impacto. Solo el pastizal natural y la forestación no dejaron ver efectos negativos.

La agrodiversidad resultó positiva por la variedad de especies cultivadas. La baja diversidad de especies agrícolas y de procesos ecológicos, asociados a paisajes heterogéneos, se considera negativa. La intensificación agrícola se relaciona con la pérdida de biodiversidad (Altieri 1999Altieri, M. 1999. The ecological role of biodiversity in agroecosystems. In: Invertebrate Biodiversity as Bioindicators of Sustainable Landscapes. Paoletti, M.G. (ed.). Ed. Elsevier Science, Padova, Italy, p. 460, ISBN: 978-0-444-50019-9, DOI: https://doi.org/10.1016/C2009-0-00699-0. y Donald et al. 2001Donald, P.F., Green, R.E. and Heath, M. 2001. "Agricultural intensification and the collapse of Europe´s farmland bird populations". Proceedings of the Royal Society B, 268(1462): 25-29, ISSN: 1471-2954, DOI: https://doi.org/10.1098/rspb.2000. y Avironet et al. 2018Aviron, S., Lalechère, E., Duflot, R., Parisey, N. and Poggi, S. 2018. "Connectivity of cropped vs. semi-natural habitats mediates biodiversity: a case study of carabid beetles communities". Agriculture, Ecosystems & Environment, 268: 34-43, ISSN: 0167-8809, DOI: https://doi.org/10.1016/j.agee.2018.08.025.), al punto de considerar la distribución de las tierras agrícolas como un indicador que amenaza la vida silvestre, más preciso que la distribución de la población humana (Schalermann et al. 2005Schalermann, J., Balmford, W. and Green, R. 2005. "The level of threat to restricted-range birdspecies can be predicted from mapped dataon land use and human population".Biological Conservation, 123(3): 317-326, ISSN: 0006-3207, DOI: https://doi.org/10.1016/j.biocon.2004.11.019.). La homogeneización del paisaje lleva a la pérdida de especies silvestres con rasgos únicos, y de aquellas que pueden vivir o subsistir en mosaicos agrícolas o mixtos (Tscharntke et al. 2005Tscharntke, T., Klein, A.M., Kruess, A., Steffan-Dewenter, I. and Thies, C. 2005. "Landscape perspectives on agricultural intensification and biodiversity-ecosystem service management". Ecology Letters, 8(8): 857-874, ISSN: 1461-023X, DOI: https://doi.org/10.1111/j.1461-0248.2005.00782.x. y Coetzee y Chown 2016Coetzee, B.W.T. and Chown, S.L. 2016. "Land‐use change promotes avian diversity at the expense of species with unique traits". Ecology and Evolution, 6(21): 7610-7622, ISSN: 2045-7758, DOI: https://doi.org/10.1002/ece3.2389.). Constituyen prácticas benéficas para la biodiversidad las plantaciones de producción mixta y rotativa, que proveen hábitats heterogéneos y variables en espacio y tiempo, la reducción de pesticidas y fertilizantes inorgánicos a niveles estrictamente necesarios y el manejo estratégico de sitios marginales, no cultivados como reservorios de biodiversidad (Hole et al. 2005Hole, D., Perkins, A., Wilson, J., Alexander, I., Grice, P. and Evans, A. 2005. "Does organic farming benefit biodiversity?" Biological Conservation, 122(1): 113-130, ISSN: 0006-3207, DOI: https://doi.org/10.1016/j.biocon.2004.07.018.).

Estimar la riqueza de la vida silvestre enriqueció la perspectiva del AgroEcoindex®, que solo se centra en la riqueza de cultivos cuando hay métodos que evalúan la dimensión agro-ambiental, al valorar por igual diversidad prácticas agrícolas y arreglo espacial (Vilain 2008Vilain, L. 2008. La méthode IDEA: Indicateurs de Durabilité des Exploitations Agricoles. Ed. Educagri. Dijon, France, p. 185, ISBN: 979-10-2750-039-0.).

En los muestreos se recolectaron 81 especies de hierbas, de 15 familias botánicas, que crecen espontáneamente (tabla 4), el 53% nativas. Las poáceas y asteráceas fueron familias ricas en especies (27 y 21). Varias quenopodiáceas (13) crecieron en ambientes alcalinos, salobres y suelos modificados. Como consecuencia del anegamiento y salinidad, las familias se redujeron a la mitad. En los caminos internos aumentaron las brasicáceas (6) y muchas malezas de cultivo exóticas. Se colectaron apiáceas (10), solanáceas (8), fabáceas forrajeras escapadas de cultivo (4), ciperáceas, lamiáceas, plantagináceas, malváceas, oxalidáceas, poligonáceas y portulacáceas.

 
Tabla 4.  Presencia (x) de especies vegetales espontáneas en ocho sitios del establecimiento con menor intervención
EspecieOrigenSitios
12345678
Panicum sp. x
Festuca arundinacea Schreb. E x
Eucaliptus spp. E x
Elymus scabrifolius (Döll) J.H. Hunz. N x
Cynodon dactylon (L.) Pers. var. longiglumis Caro & E.A. Sánchez N x
sin identificar 1 x
Hordeum jubatum L. E x
Chenopodium album L. E x
Malvella leprosa (Ortega) Krapov. N x x
Cynodon dactylon (L.) Pers. var. pilosus Caro & E.A. Sánchez N x
Solanum glaucophyllum Desf. N x
Sarcocornia ambigua (Michx.) M.A. Alonso & M.B. Crespo N x x
Apium sellowianum H.Wolf N x x
Agrostis platensis Parodi N x x
Baccharis glutinosa Pers. N x
Conyza sumatrensis (Retz.) E. Walker var. leiotheca (S.F. Blake) Pruski & G. Sancho N x
Distichlis scoparia (Kunt) Arechavaleta N x
Pseudognaphalium leucopeplum (Cabrera) Anderb. N x
Distichlis laxiflora Hack N x
sin identificar 2 x
Hydrocotyle modesta Cham. & Schltdl. N x
Cirsium vulgare (Savi) Ten. E x
sin identificar 3 E x
Atriplex prostrata Boucher ex DC. E x
Oxybasis macrosperma (Hook. f.) S. Fuentes, Uotila & Borsch N x x
Schoenoplectus americanus (Pers.) Volkart ex Schinz & R. Keller N x x x x
Sporobolus densiflorus (Brongn.) P.M. Peterson & Saarela N Dx
Chenopodium hircinum Schrad. ssp. hircinum N x x
Ambrosia tenuifolia Spreng. N x x x
Conyza bonariensis (L.) Cronquist var. bonariensis N x x
Bromus catharticus Vahl var. catharticus N x x x
Senecio madagascariensis Poir. E x x x x
Poligonum aviculare L. E x x
Tagetes minuta L. N x x
Lepidium bonariense L. N x x
Amaranthus hybridus L. hybridus E x x
Taraxacum officinale F.H. Wigg. E x x
Conyza bonariensis (L.) Cronquist var.angustifolia (Cabrera)Cabrera N x x x
Raphanus sativus L. E x x
Solanum chenopodioides Lam. N x x
Cynodon dactylon (L.) Pers var. dactylon E x x
Plantago lanceolata L. E x x
Portulaca aff oleraceae L. E x x
Hydrocotyle leucocephala Cham. & Schltdl. N x x
Capsella bursa-pastoris (L.) Medik. E x
Stellaria media (L.) Cirillo var. media E x
Dactylis glomerata L. E x
Diplotaxis tenuifolia (L.) DC var. tenuifolia E x
Solanum sisymbriifolium Lam. E x
Trifolium pratense L. E x
Matricaria chamomilla L. E x
Eleusine tristachia (Lam.) Lam. N x
Oxalis conorrhiza Jacq. N x
aff. Lactuca x
Sin identificar 4 x
sin identificar 5 x
sin identificar 6 x
Polygonum laphatifolium L. E x
Physalis viscosa L. N x
Hypochaeris pampasica Cabr. N x
Hypochaeris petiolaris (Hook. & Arn.) Griseb. N x
Solanum elaeagnifolium Cav. N x
Datura ferox L. N x
Trifolium repens L. E x
Carduus pycnocephalum L. E x
Atriplex patula L. E x
aff Torilis nodosa (L.) Gaertn. E x
Lotus tenuis Waldst. & Kit. ex Willd. E x
Centaurea melitensis L. E x
Bupleurum tenuissimumL. E x
Dysphania chilensis (Schrad.) Mosyakin & Clemants N x x
Sporobolus indicus (L.) R. Br. var. indicus N x
aff.Amelichloa caudata (Trin.) Arriaga & Barkworth N x
Urochloa platyphylla (Munro ex C. Wright) R.D. Webster N x x
Eragrostis japonica (Thunb.) Trin. E x
Echinochloa colona (L.) Link E x
aff Parapholis incurva (L.) C. E. Hubb. E x
Dysphania multifida L. E x
Marrubium vulgare L. E x
Chenopodium dessicatum A. Nelson var. leptophylloides (Murr) Wahl E x
Xanthium spinosum var. spinosum L. E               x
Riqueza 81 6 11 5 20 31 21 13 7

molino (1) lagunas (2-4) caminos internos y cañadones (5-8). N=nativas, E=exóticas

 

Entre la fauna (75) predominaron las aves (52), en menor número los mamíferos (17) y los reptiles (8). Las lagunas y zonas inundables elevaron la biodiversidad del establecimiento y albergaron 47 % de las aves. Varias crían allí, al igual que un roedor de gran porte (Hydrochoeris hydrochaeris). Los paseriformes fueron numerosos y la presencia de falcónidos (10 %) sería indicador de calidad del agroecosistema. Dada su posición terminal indican una red trófica compleja (Zacagnini 2011Zaccagnini, M., Thompson, J., Bernardos, J., Calamari, N., Goijman, A. and Canavelli, S. 2011. Riqueza, ocupación y roles funcionales potenciales de las aves en relación a los usos de la tierra y productividad de agroecosistemas: un ejemplo en la ecoregión pampeana. In: Valoración de servicios ecosistémicos: Conceptos, herramientas y aplicaciones para el ordenamiento territorial. Laterra, P., Jobbagy, E. & Paruelo, J. (eds.) Ed. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Castelar, Argentina, p.35, ISBN: 978-987-679018-5.). Los depredadores y carroñeros cumplen servicios de regulación, al controlar plagas, roedores y eliminar cadáveres.

Conclusiones

Los indicadores energéticos evidenciaron demanda de energía fósil crítica, ya que el consumo superó 13 veces el umbral negativo del modelo. La producción alcanzó el umbral óptimo, pero fue ineficiente. Requirió cinco unidades de energía por unidad de producto generado. Otras tendencias negativas fueron la reducción de la reserva de C en suelo, el balance de gases invernadero, que superó el umbral negativo, al igual que el impacto en el hábitat y el consumo de agua. El riesgo de contaminación por plaguicidas fue crítico. Los indicadores de tendencias favorables fueron el balance de N y de P (con incremento anual que superó 20 veces el umbral del modelo, sin ocasionar contaminación), la eficiencia de uso del agua, la relación lluvia/energía producida, el riesgo de erosión y la intervención del hábitat y la agrodiversidad. Se inventarió una riqueza de 81 plantas y 75 animales silvestres.

El diagnóstico pemitió evaluar los aspectos que alejan al establecimiento de la sustentabilidad y señalar las cuestiones a mejorar. Desde una perspectiva ambiental, se debe considerar reducir el consumo de energía fósil y la emisión de gases invernadero y de agua (menor pérdida por escurrimiento e infiltración) y aumentar el COS, evitando el pastoreo de rastrojos. Reducir los plaguicidas y fomentar el servicio ecosistémico de aves insectívoras aumentaría la eficiencia energética. Se deben revisar las acciones que liberan CO2 (combustibles fósiles, reducción de reserva de C en el suelo), NH4 (ganado) y NO2 (fertilizantes). El consumo de agua por hectárea fue elevado, pero su utilización resultó eficiente debido a la alta energía de los productos.

Además, sería conveniente adaptar el modelo en lo que respecta a dos cuestiones: análisis de actividades puramente ganaderas y evaluación de la vida silvestre del establecimiento.

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