Respuesta asincrónica de la productividad primaria neta aérea a las precipitaciones en dos estepas arbustivas en la Puna Seca del noroeste argentino

• Autores: Quiroga Mendiola, Mariana; Talamo, Andrés; Quiroga Roger, Juan A.; Ochner, Eduardo Jorge
• Año de publicación: 2025
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: artículo
• Fuente: Ecol. austral (En línea) 2025;03(035):395-405
• Materia: BIOMASA; PASTIZALES NATURALES; TIERRAS ARIDAS; ANDES; VARIABILIDAD CLIMATICA; BIOMASS; NATURAL GRASSLANDS; DRYLANDS; ANDES; CLIMATE VARIABILITY
• Institución: Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales

1. La base productiva de las comunidades que habitan tierras secas suele ser la ganadería extensiva en pastizales naturales. Estos ambientes presentan una alta variabilidad climática que afecta la disponibilidad de forraje. En la Puna argentina se desconoce cómo la productividad primaria neta aérea (PPNA) responde a las precipitaciones cambiantes, y aún menos la importancia de los legados hídricos y productivos en su dinámica interanual. 2. A partir de una década de monitoreo en dos estepas arbustivas con composición vegetal distinta en la Puna Seca del Noroeste Argentino, evaluamos la productividad promedio, describimos su variación interanual asociada a las precipitaciones y analizamos la influencia de las lluvias actuales y pasadas, y la PPNA del año previo a la cosecha. 3. La PPNA de la estepa herbácea/arbustiva de relieve escarpado fue, en promedio, 751.84 kg MS.ha-1.año-1 (CV=67.66%). En la estepa arbustiva de planicie fue 480.65 kg MS.ha-1.año-1 (CV=40.27%). La primera respondió principalmente a las precipitaciones del año de cosecha de biomasa; la segunda, de las precipitaciones del año anterior a la cosecha. En ningún caso, la PPNA del año previo fue un predictor significativo en los modelos que consideraron las precipitaciones. Esto sugiere que para la estepa arbustiva de planicie, los legados hídricos son más relevantes que los de productividad. 4. Implicancias. Estos hallazgos evidencian la importancia de considerar la composición funcional de la vegetación y la lluvia caída en distintos períodos para predecir la disponibilidad de forraje en las estepas estudiadas. Se sugiere que estas herramientas de predicción, junto con los conocimientos locales, permitirían un uso más eficiente del pastizal. Los productores, extensionistas y decisores políticos podrían optimizar la planificación del manejo ganadero, contribuyendo a fortalecer la resiliencia del sistema pastoril frente al cambio climático.
1. The productive base of communities inhabiting drylands is usually extensive livestock farming on natural grasslands. These environments are subject to high climatic variability, which affects forage availability. In the Argentine Puna, it is not known how aboveground net primary productivity (ANPP) responds to changing rainfall, and even less is known about the importance of water and productive legacies for its interannual dynamics. 2. Based on a decade of monitoring in two shrub steppes with different vegetation composition in the Dry Puna Region of north-western Argentina, we evaluated average productivity, described its interannual variation associated with rainfall and analysed the influence of current and past rain and the previous year’s ANPP. 3. The ANPP of the herbaceous/shrubby steppe with steep relief was, on average, 751.84 kg DM.ha-1.year-1 (CV=67.66%). In the shrubby steppe of the plains was 480.65 kg DM.ha-1.year-1 (CV=40.27%). The former responded mainly to rainfall in the biomass harvest year; the laer, on rainfall in the year prior to harvest. In no case was the previous year’s ANPP a significant predictor in the models that considered rainfall. This suggests that, for the lowland shrub steppe, water legacies are more relevant than productivity legacies. 4. Implications. These findings highlight the importance of considering the functional composition of vegetation and rainfall in different periods to predict forage availability in the studied steppes. It is suggested that these prediction tools, together with local knowledge, would enable more efficient use of grassland. Shepherds, extension workers and policy makers could optimise livestock management planning, helping to strengthen the resilience of the pastoral system in the face of climate change.
Fil: Quiroga Mendiola, Mariana. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Instituto de Investigación Investigación y Desarrollo Tecnológico para la Agricultura Familiar Región NOA (IPAF NOA); Argentina
Fil: Talamo, Andrés. Universidad Nacional de Salta - CONICET. Instituto de Bio y Geociencias del Noa (IBIGEO); Argentina
Fil: Quiroga Roger, Juan A.. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Instituto de Investigación Investigación y Desarrollo Tecnológico para la Agricultura Familiar Región NOA (IPAF NOA); Argentina
Fil: Ochner, Eduardo Jorge. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria Abra Pampa; Argentina