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 MethodsThe
 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
| n° | Use (performed activity) | ha | Product destination | 
|---|
| 1 | Natural grassland- natural grassland | 50 | Grazing | 
| 2 | Pasture - crop (corn) | 77 | Grazing - silage | 
| 3 | Pasture - pasture | 53 | Grazing | 
| 4 | Crop (oats) - summer greens | 42 | Forage roll - grazing | 
| 5 | Greens - greens | 127 | Crop and grazing | 
| 6 | Crop (wheat) - fallow | 81 | Grain commercialization- grazing | 
| 7 | Barley - soy bean of 2nd | 26 | Forage roll - harvest and silage | 
| 8 | Oats - soy bean of 1st | 14 | Forage roll - harvest and silage | 
| 9 | Oats - corn | 36 | Forage roll - cut and silage | 
| 10 | Oats - sorgo de 2ª | 44 | Forage roll - grazing | 
| 11 | Wheat - sunflower | 22 | Grain commercialization | 
| 12 | Wheat - soy bean of 2nd | 38 | Grain commercialization-harvest and silage | 
| 13 | Barely - corn | 39 | Forage roll - grazing | 
| 14 | Winter green - restriction for bulls | 6.5 | Crop and grazing | 
| 15 | Afforestation - afforestation | 4 | Shadow for cattle | 
|  | Total | 666.5 |  | 
 
			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
| Indicator | Calculation method | Unit | Limit value of the model | 
|---|
| Dark green | Light green | Light yellow | Dark yellow | Red | 
|---|
| 0. Percentage of annual crops | (Annual crops*100)/total of crops | % | -------- | -------- | --------- | ---------- | -------- | 
| 1. Fossil energy intake (FE) | FE of inputs and labors | MJ/ha/year | 5,000 | 10,000 | 15,000 | 20,000 | 25,000 | 
| 2. Energy production (P) | E of products (crops and cattle) | MJ/ha/year | 50,000 | 40,000 | 30,000 | 20,000 | 10,000 | 
| 3. Efficient use of FE | FE / P | Without unit | 0.50 | 1.00 | 1.50 | 2.00 | 2.50 | 
| 4. N balance (balN) | Incomes - expenditure = (rain + biological fixation + fertilizers) - N o P of exported product | kg/ha/year | 20.00 | 0.00 | -20.00 | -40.00 | -60.00 | 
| 5. P balance (balP). | kg/ha/year | 3.00 | 0.00 | -3.00 | -6.00 | -9.00 | 
| 6. Change of C reserve of soil (COS) | (current reserve-previous reserve)/20 years | t/ha/year | 0.10 | 0.00 | -0.10 | -0.20 | -0.30 | 
| 7. Change of woody biomass reserve | Forest growth- extraction (wood) | t/ha/year | 0.10 | 0.00 | -0.10 | -0.20 | -0.30 | 
| Contamination risk by: |  |  |  |  |  |  | 
| 8. N | N and P balance related to rainfall, evapotranspiration, and hydrography | mg/L | 2.00 | 4.00 | 6.00 | 8.00 | 10.00 | 
| 9. P | mg/L | 0.20 | 0.40 | 0.60 | 0.80 | 1.00 | 
| 10. Pesticides | Relative index based on mean lethal dose (DL50), persistency, mobility, solubility, degradation rate of active substances | IR | 17.00 | 33.00 | 50.00 | 67.00 | 83.00 | 
| 11. Erosion risk | Wind-erosion equation (WEQ) and Universal Soil Loss Equation (USLE), t/ha/year | t/ha/year | 6.00 | 12.00 | 18.00 | 23.00 | 30.00 | 
| 12. Greenhouse gas balance | Variation of COS reserve and wooden biomass. Estimation of CO2 emission and sequestration | t/ha/year | 0.00 | 10.00 | 20.00 | 30.00 | 40.00 | 
| 13. Water intake (consH2O) | Precipitation/water intake | mm/year | 100.00 | 250.00 | 400.00 | 550.00 | 700 | 
| 14. Efficient use of water | H2O intake*100) /annual precipitation | % | 83.00 | 67.00 | 50.00 | 33.00 | 17.00 | 
| 15. Rain-produced energy relation | Annual precipitation/E of products | L/MJ | 170.00 | 330.00 | 500.00 | 670.00 | 830 | 
| 16. Habitat intervention risk | Anthropic interference (use, type of farming and contamination, pesticides) | IR | 0.17 | 0.33 | 0.50 | 0.67 | 0.83 | 
| 17. Impact on habitat | Farmed hectares año-1(use, type of farming and agrochemicals in each paddock) | IR | 1.70 | 3.30 | 5.00 | 6.70 | 8.30 | 
| 18. Agrodiversity | Number of different crops | IR | 3.00 | 2.50 | 2.00 | 1.50 | 1.00 | 
 
			 Results and DiscussionResults 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° | Value | Unit |  |  |  | Description | 
|---|
| 0 | 37.70 | % |  |  |  | Percentage of annual crops | 
| 1 | 344373.90 | MJ/ha/year |  |  |  | Fossil energy intake | 
| 2 | 67023.70 | MJ/ha/year |  |  |  | Energy production | 
| 3 | 5.14 | MJ FE/MJ prod. |  |  |  | Efficient use of fossil energy | 
| 4 | 384.80 | kg/ha/year |  |  |  | N balance | 
| 5 | 63.61 | kg/ha/year |  |  |  | P balance | 
| 6 | -0.37 | t/ha/year |  |  |  | Change of soil C reserve | 
| 7 | -0.02 | t/ha/year |  |  |  | Change of C reserve of the woody biomass | 
| 8 | 0.00 | mg/L |  |  |  | Risk of contamination by N | 
| 9 | 0.00 | mg/L |  |  |  | Risk of contamination by P | 
| 10 | 55.91 | Relative index |  |  |  | Risk of contamination by pesticides | 
| 11 | 5.70 | t/ha/year |  |  |  | Risk of wind and water erosion | 
| 12 | 62.37 | t/ha/year |  |  |  | Greenhouse gas balance | 
| 13 | 9556.20 | mm/year |  |  |  | Water intake | 
| 14 | 1124.30 | % |  |  |  | Efficient use of water | 
| 15 | 126.82 | L/MJ |  |  |  | Rain-produced energy relation | 
| 16 | 0.85 | Relative index |  |  |  | Risk of habitat intervention | 
| 17 | 1.70 | Relative index |  |  |  | Impact on habitat | 
| 18 | 5.02 | Relative index |  |  |  | Agrodiversity | 
 
			b)
				
 
| Ind. | Pot 1 | Pot 2 | Pot 3 | Pot 4 | Pot 5 | Pot 6 | Pot 7 | Pot 8 | Pot 9 | Pot 10 | Pot 11 | Pot 12 | Pot 13 | Pot 14 | Pot 15 | 
|---|
| 1 | 24978.00 | 40539.00 | 27191.70 | 21689.20 | 64900.00 | 41591.70 | 13549.70 | 7233.00 | 18853.70 | 23193.00 | 11526.80 | 19789.90 | 20528.00 | 3321.10 | 1996.00 | 
| 2 | 280.90 | 14556.00 | 297.70 | 2084.80 | 713.40 | 10359.70 | 3331.00 | 2196.50 | 8390.10 | 2184.10 | 4414.90 | 7625.70 | 9909.10 | 36.50 | 22.50 | 
| 3 | 88.93 | 2.79 | 91.33 | 10.40 | 90.97 | 4.02 | 4.07 | 3.29 | 2.25 | 10.62 | 2.61 | 2.59 | 2.07 | 90.96 | 88.83 | 
| 4 | 30.70 | 41.95 | 39.87 | 25.50 | 81.39 | 38.11 | 17.42 | 7.71 | 15.99 | 28.20 | 8.52 | 17.94 | 18.57 | 4.16 | 2.46 | 
| 5 | 5.72 | 6.32 | 6.23 | 4.36 | 14.98 | 6.96 | 2.13 | 1.15 | 2.42 | 4.76 | 1.51 | 2.69 | 2.22 | 0.76 | 0.46 | 
| 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 | -0.037 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 
| 8 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 
| 9 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 
| 10 | 0.00 | 3.12 | 0.91 | 1.23 | 1.76 | 1.73 | 1.099 | 0.67 | 1.68 | 1.20 | 0.81 | 1.77 | 1.82 | 0.151 | 0.00 | 
| 11 | 0.43 | 0.42 | 0.23 | 0.35 | 1.14 | 1.34 | 0.20 | 0.11 | 0.28 | 0.37 | 0.17 | 0.30 | 0.29 | 0.07 | 0.02 | 
| 12 | 1940.80 | 2988.70 | 2057.19 | 1630.20 | 4929.50 | 3144.01 | 1009.20 | 543.40 | 1397.30 | 1707.90 | 853.93 | 1474.90 | 1513.80 | 252.30 | 155.26 | 
| 13 | 697.30 | 1109.70 | 739.10 | 608.40 | 1771.00 | 1165.90 | 383.00 | 207.40 | 534.10 | 637.50 | 323.30 | 560.30 | 575.10 | 90.60 | 55.80 | 
| 14 | 82.00 | 130.60 | 87.00 | 71.60 | 208.40 | 137.20 | 45.10 | 24.40 | 62.80 | 75.00 | 38.00 | 65.90 | 67.70 | 10.70 | 6.60 | 
| 15 | 30262.70 | 583.90 | 28549.70 | 4077.10 | 11914.40 | 820.48 | 2551. 80 | 3869.80 | 1013.10 | 3891.80 | 1925.30 | 1114.60 | 857.80 | 232789.00 | 378283.00 | 
| 16 | 0.00 | 0.09 | 0.05 | 0.06 | 0.19 | 0.12 | 0.04 | 0.02 | 0.05 | 0.07 | 0.03 | 0.06 | 0.06 | 0.010 | 0.00 | 
| 17 | 0.00 | 0.40 | 0.10 | 0.10 | 0.40 | 0.20 | 0.10 | 0.00 | 0.10 | 0.10 | 0.00 | 0.10 | 0.10 | 0.00 | 0.00 | 
| 18 | 0.38 | 0.58 | 0.40 | 0.32 | 0.96 | 0.61 | 0.20 | 0.11 | 0.27 | 0.33 | 0.17 | 0.29 | 0.29 | 0.05 | 0.03 | 
 
			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 | Origin | Sites | 
|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 
|---|
| 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 |  |  | D | x |  |  |  |  | 
| 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)
 
			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.
 ConclusionsEnergy
 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.
 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 MétodosEl
 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
| n° | Uso (actividad realizada) | ha | Destino del producto | 
|---|
| 1 | Pastizal natural - pastizal natural | 50 | Pastoreo | 
| 2 | Pastura - cultivo (maíz) | 77 | Pastoreo - ensilado | 
| 3 | Pastura - pastura | 53 | Pastoreo | 
| 4 | Cultivo (avena) - verdeo estival | 42 | Enrollado - pastoreo | 
| 5 | Verdeo - verdeo | 127 | Cultivo y pastoreo | 
| 6 | Cultivo (trigo) - barbecho | 81 | Comercialización de grano - pastoreo | 
| 7 | Cebada - soja de 2ª | 26 | Enrollado - cosecha y ensilado | 
| 8 | Avena - soja de 1ª | 14 | Enrollado - cosecha y ensilado | 
| 9 | Avena - maíz | 36 | Enrollado - picado y ensilado | 
| 10 | Avena - sorgo de 2ª | 44 | Enrollado - pastoreo | 
| 11 | Trigo - girasol | 22 | Comercialización de grano | 
| 12 | Trigo - soja de 2ª | 38 | Comercialización de grano- cosecha y ensilado | 
| 13 | Cebada - maíz | 39 | Enrollado - pastoreo | 
| 14 | Verdeo invernal - confinamiento toros | 6.5 | Cultivo y pastoreo | 
| 15 | Forestación - forestación | 4 | Sombra para el ganado | 
|  | Total | 666.5 |  | 
 
				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 DiscusiónLos 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.
| Indicador | Modo de cálculo | Unidad | Valores límite del modelo | 
|---|
| Verde oscuro | Verde claro | Amarillo claro | Amarillo oscuro | Rojo | 
|---|
| 0. Porcentaje de cultivos anuales | (Cultivos anuales* 100) / total de cultivos | % | -------- | -------- | --------- | ---------- | -------- | 
| 1. Consumo de energía fósil (EF). | EF de insumos y labores | MJ/ha/año | 5000 | 10000 | 15000 | 20000 | 25000 | 
| 2. Producción de energía (P). | E de productos (cultivos y ganado) | MJ/ha/año | 50000 | 40000 | 30000 | 20000 | 10000 | 
| 3. Eficiencia de uso de la EF. | EF / P | sin unidad | 0.50 | 1.00 | 1.50 | 2.00 | 2.50 | 
| 4. Balance de N (balN). | Ingresos - egresos = (lluvia + fijación biológica + fertilizantes) - N o P del producto exportado | kg/ha/año | 20.00 | 0.00 | -20.00 | -40.00 | -60.00 | 
| 5. Balance de P (balP). | kg/ha/año | 3.00 | 0.00 | -3.00 | -6.00 | -9.00 | 
| 6. Cambio reserva de C del suelo (COS). | (reserva actual - reserva previa) / 20 años | t/ha/año | 0.10 | 0.00 | -0.10 | -0.20 | -0.30 | 
| 7. Cambio reserva biomasa leñosa. | Crecimiento forestal - extracción (madera, leña) | t/ha/año | 0.10 | 0.00 | -0.10 | -0.20 | -0.30 | 
| Riesgo de contaminación por: |  |  |  |  |  |  | 
| 8. N | Balance de N y de P con relación a precipitación, evapotranspiración, hidrografía | mg/L | 2.00 | 4.00 | 6.00 | 8.00 | 10.00 | 
| 9. P | mg/L | 0.20 | 0.40 | 0.60 | 0.80 | 1.00 | 
| 10. plaguicidas | Índice
 relativo sobre la base de dosis letal media (DL50), persistencia, 
movilidad, solubilidad, tasa de degradación de sustancias activas | IR | 17.00 | 33.00 | 50.00 | 67.00 | 83.00 | 
| 11. Riesgo de erosión | Ecuación universal de erosión eólica (WEQ) y ecuación universal de pérdida de suelo (USLE), t/ha/año | t/ha/año | 6.00 | 12.00 | 18.00 | 23.00 | 30.00 | 
| 12. Balance de gases invernadero | Variación en la reserva de COS y de la biomasa leñosa. Estima emisión y secuestro de CO2 | t/ha/año | 0.00 | 10.00 | 20.00 | 30.00 | 40.00 | 
| 13. Consumo de agua (consH2O) | Precipitación / consumo de agua | mm/año | 100.00 | 250.00 | 400.00 | 550.00 | 700 | 
| 14. Eficiencia de uso del agua | Consumo H2O*100) / precipitación anual | % | 83.00 | 67.00 | 50.00 | 33.00 | 17.00 | 
| 15. Relación lluvia -energía producida | Precipitación anual / E de productos | L/MJ | 170.00 | 330.00 | 500.00 | 670.00 | 830 | 
| 16. Riesgo de intervención del hábitat | Interferencia antrópica (uso, tipo de labranza y contaminación, plaguicidas) | IR | 0.17 | 0.33 | 0.50 | 0.67 | 0.83 | 
| 17. Impacto sobre el hábitat | Hectáreas labradas año-1(uso, tipo de labranza y agro-químicos en cada potrero) | IR | 1.70 | 3.30 | 5.00 | 6.70 | 8.30 | 
| 18. Agrodiversidad | Número de cultivos diferentes | IR | 3.00 | 2.50 | 2.00 | 1.50 | 1.00 | 
 
				
					
 
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° | Valor | Unidad |  |  |  | Descripción | 
|---|
| 0 | 37.70 | % |  |  |  | Porcentaje de cultivos anuales | 
| 1 | 344373.90 | Mj/ha/año |  |  |  | Consumo de energía fósil | 
| 2 | 67023.70 | Mj/ha/año |  |  |  | Producción de energía | 
| 3 | 5.14 | Mj EF/Mj prod. |  |  |  | Eficiencia de uso de la energía fósil | 
| 4 | 384.80 | kg/ha/año |  |  |  | Balance de N | 
| 5 | 63.61 | kg/ha/año |  |  |  | Balance de P | 
| 6 | -0.37 | t/ha/año |  |  |  | Cambio en la reserva de C del suelo | 
| 7 | -0.02 | t/ha/año |  |  |  | Cambio en la reserva de C de la biomasa leñosa | 
| 8 | 0.00 | mg/L |  |  |  | Riesgo de contaminación por N | 
| 9 | 0.00 | mg/L |  |  |  | Riesgo de contaminación por P | 
| 10 | 55.91 | índice relativo |  |  |  | Riesgo de contaminación por plaguicidas | 
| 11 | 5.70 | t/ha/año |  |  |  | Riesgo de erosión hídrica y eólica | 
| 12 | 62.37 | t/ha/año |  |  |  | Balance de gases invernadero | 
| 13 | 9556.20 | mm/año |  |  |  | Consumo de agua | 
| 14 | 1124.30 | % |  |  |  | Eficiencia de uso del agua | 
| 15 | 126.82 | L/Mj |  |  |  | Relación lluvia-energía producida | 
| 16 | 0.85 | índice relativo |  |  |  | Riesgo de intervención de hábitat | 
| 17 | 1.70 | índice relativo |  |  |  | Impacto sobre Impacto el hábitat | 
| 18 | 5.02 | índice relativo |  |  |  | Agro-diversidad | 
 
				b)
					
 
| Ind. | Pot 1 | Pot 2 | Pot 3 | Pot 4 | Pot 5 | Pot 6 | Pot 7 | Pot 8 | Pot 9 | Pot 10 | Pot 11 | Pot 12 | Pot 13 | Pot 14 | Pot 15 | 
|---|
| 1 | 24,978.00 | 40,539.00 | 27,191.70 | 21,689.20 | 64,900.00 | 41,591.70 | 13,549.70 | 7,233.00 | 18853.70 | 23193.00 | 11526.80 | 19789.90 | 20528.00 | 3321.10 | 1996.00 | 
| 2 | 280.90 | 14,556.00 | 297.70 | 2,084.80 | 713.40 | 10,359.70 | 3,331.00 | 2,196.50 | 8390.10 | 2184.10 | 4414.90 | 7625.70 | 9909.10 | 36.50 | 22.50 | 
| 3 | 88.93 | 2.79 | 91.33 | 10.40 | 90.97 | 4.02 | 4.07 | 3.29 | 2.25 | 10.62 | 2.61 | 2.59 | 2.07 | 90.96 | 88.83 | 
| 4 | 30.70 | 41.95 | 39.87 | 25.50 | 81.39 | 38.11 | 17.42 | 7.71 | 15.99 | 28.20 | 8.52 | 17.94 | 18.57 | 4.16 | 2.46 | 
| 5 | 5.72 | 6.32 | 6.23 | 4.36 | 14.98 | 6.96 | 2.13 | 1.15 | 2.42 | 4.76 | 1.51 | 2.69 | 2.22 | 0.76 | 0.46 | 
| 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 | -0.037 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 
| 8 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 
| 9 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 
| 10 | 0.00 | 3.12 | 0.91 | 1.23 | 1.76 | 1.73 | 1.099 | 0.67 | 1.68 | 1.20 | 0.81 | 1.77 | 1.82 | 0.151 | 0.00 | 
| 11 | 0.43 | 0.42 | 0.23 | 0.35 | 1.14 | 1.34 | 0.20 | 0.11 | 0.28 | 0.37 | 0.17 | 0.30 | 0.29 | 0.07 | 0.02 | 
| 12 | 1,940.80 | 2,988.70 | 2,057.19 | 1,630.20 | 4,929.50 | 3,144.01 | 1009.20 | 543.40 | 1397.30 | 1707.90 | 853.93 | 1474.90 | 1513.80 | 252.30 | 155.26 | 
| 13 | 697.30 | 1,109.70 | 739.10 | 608.40 | 1,771.00 | 1,165.90 | 383.00 | 207.40 | 534.10 | 637.50 | 323.30 | 560.30 | 575.10 | 90.60 | 55.80 | 
| 14 | 82.00 | 130.60 | 87.00 | 71.60 | 208.40 | 137.20 | 45.10 | 24.40 | 62.80 | 75.00 | 38.00 | 65.90 | 67.70 | 10.70 | 6.60 | 
| 15 | 30,262.70 | 583.90 | 28,549.70 | 4,077.10 | 11,914.40 | 820.48 | 2551. 80 | 3869.80 | 1013.10 | 3891.80 | 1925.30 | 1114.60 | 857.80 | 232789.00 | 378283.00 | 
| 16 | 0.00 | 0.09 | 0.05 | 0.06 | 0.19 | 0.12 | 0.04 | 0.02 | 0.05 | 0.07 | 0.03 | 0.06 | 0.06 | 0.010 | 0.00 | 
| 17 | 0.00 | 0.40 | 0.10 | 0.10 | 0.40 | 0.20 | 0.10 | 0.00 | 0.10 | 0.10 | 0.00 | 0.10 | 0.10 | 0.00 | 0.00 | 
| 18 | 0.38 | 0.58 | 0.40 | 0.32 | 0.96 | 0.61 | 0.20 | 0.11 | 0.27 | 0.33 | 0.17 | 0.29 | 0.29 | 0.05 | 0.03 | 
 
				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
| Especie | Origen | Sitios | 
|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 
|---|
| 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 |  |  | D | x |  |  |  |  | 
| 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.
 ConclusionesLos
 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.