Determinación de la intensidad y error de muestreo para la evaluación de pastizales considerando diferentes escalas espaciales: Aportes para el método Santa Cruz.

• Autores: Peri, Pablo Luis; Suarez, Diego; Cipriotti, Pablo Ariel; Rivera, Emilio Hernan; Ormaechea, Sebastián Gabriel; Sturzenbaum, Maria Virginia
• Año de publicación: 2013
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: informe técnico
• Materia: Pastizal Natural; Muestreo; Evaluación; Forrajes; Carga Ganadera; Santa Cruz (Argentina); Natural Pastures; Sampling; Assessment; Forage; Stocking Density; Error de Muestreo; Intensidad de Muestreo; Método Santa Cruz; Región Patagónica; Sampling Error; Sampling Intensity; Santa Cruz Method
• Institución: Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria

En el año 2007 la Agencia de Extensión Rural Río Gallegos de INTA organizó una reunión de trabajo con técnicos de distintas organizaciones y personas con distintas experiencias en evaluación de pastizales. El objetivo principal de la actividad fue por un lado que cada evaluador presente los problemas con que se había encontrado al momento de utilizar la herramienta y que por el otro comente la decisión tomada para poder solucionarlo. En esa oportunidad se presentó como inquietud el hecho de que si por cada estación de muestreo se aumentaba el número de muestras consideradas, se modificaba el valor medio y consecuentemente el coeficiente de variación. De esta forma, surge el planteo de poner en consideración un cambio en la conceptualización en relación al número total de muestras para un sitio y el número de estaciones. En este sentido lo que se pone en consideración es la importancia de conocer la variabilidad de cada estación de muestreo, más allá de la variabilidad del sitio. Esta consideración, no es tenida en cuenta en ningún momento por el método Santa Cruz, dado que los objetivos del mismo, se centran en determinar en primer lugar la cantidad de sitios de muestreo (dado que presentan distintas potencialidad forrajera) y acercar una estimación global de cada unidad de manejo. En este contexto, se presentaron datos reales de biomasa obtenidas en un marco de 0,2 m2 obtenidos en un campo de la EMS que mostraban que el valor de disponibilidad media para una estación de muestreo variaba a medida que se agregaba una nueva muestra (corte), hasta 10 muestras donde el error de estimación se reducía en promedio 17% (caso estudio Rivera y Sturzenbaum, en Suárez, 2007a). Esto empíricamente fue detectado por otros evaluadores y en distintas áreas ecológicas, aumentando el número de muestrastotales por sitio y por estación de muestreo, tomándose en algunos casos 3 muestras por estación (Suárez y Rivera, 2005; Suárez, 2006; Suárez y Ferrante, 2007; Quargnolo et al., 2007; Suárez, 2007b; Suárez, 2008a,b,c; Suárez y Ferrante, 2008a,b,c,d; Suárez et al., 2009a,b; Suárez, 2010; Ormaechea et al., 2010; Suárez, 2011). Otros datos obtenidos (Rivera y Sturzenbaum, datos inéditos obtenidos de los chequeos convenio con OVIS realizado entre Agosto y Septiembre de 2010) siguiendo la metodología propuesta para la EMS mostraban variaciones importantes en la estimación del forraje disponible para una misma estación de muestreo, donde con 3 cortes por estaca el coeficiente de variación (CV) de la estimación podría variar entre 9 al 50% pudiendo ser aún mayor. En el caso del área ecológica Matorral de Mata Negra, el CV obtenido con el mismo criterio de evaluación se acercaría al 55%. En general la tendencia observada es que para un mismo número y tamaño de marco el error de estimación aumenta a medida que disminuye la cobertura vegetal absoluta del estrato que compone la muestra dentro de un mismo sitio (ambiente). Las estimaciones de disponibilidad forrajera a nivel de unidad de manejo (cuadro) son también muy variables. Analizando datos de 5 campos (3 cortes con marco de 0,2 m² en 3 a 6 estaciones dependiendo el tamaño de la unidad de manejo y la disponibilidad forrajera) en 5 establecimientos ganaderos pertenecientes a la EMS, el CV promedio con el que se estima la oferta forrajera es del 34%, con valores que oscilan entre el 14 y el 65% (Datos inéditos, Rivera y Sturzenbaum, 2006). La información disponible sugiere que con la metodología actual hay posibilidades de cometer errores importantes en la estimación de disponibilidad forrajera tanto a nivel de estación de muestreo como de unidad de manejo, lo cual compromete el éxito de las decisiones de manejo basadas en la información generada durante la evaluación. Conocer el error de muestreo resulta importante, entre otros aspectos, para garantizar la sustentabilidad del recurso pastizal. La sobreestimación forrajera tendría como consecuencia más probable el sobrepastoreo debido a la asignación de forraje inexistente. Por otra parte, una decisión de manejo basado en una subestimación de la disponibilidad forrajera redundaría en un aprovechamiento ineficiente del recurso forrajero, lo cual tendría impacto sobre la capacidad de carga y la rentabilidad de la empresa. El presente trabajo pretende aportar información objetiva y metódica que permita mejorar la estimación de disponibilidad forrajera (y en consecuencia un mejor ajuste de la carga animal) del método Santa Cruz definiendo los parámetros de muestreo a partir de un error previamente aceptado por el evaluador. Para ello se tomarán en consideración distintas fuentes de error: por un lado se definirá (i) el tamaño del marco y el número de muestras a realizar en una estación de muestreo en relación con la cobertura absoluta del estrato intercoironal, lo cual representa la variación de la disponibilidad forrajera a una escala espacial pequeña; (ii) distintas intensidades de muestreo (número de hectáreas por cada estación de muestreo) y sus respectivos errores para realizar las estimaciones a una escala espacial superior (unidad homogénea de vegetación o sitio); y (iii) integración de los coeficientes de variación de ambas escalas espaciales para la estimación de la disponibilidad forrajera media a nivel de potreros.
EEA Santa Cruz
Fil: Peri, Pablo Luis. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.
Fil: Peri, Pablo Luis. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.
Fil: Peri, Pablo Luis. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.
Fil: Suarez, Diego. Consultor privado. Santa Cruz; Argentina.
Fil: Cipriotti, Pablo Ariel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Departamento de Métodos Cuantitativos y Sistemas de Información; Argentina.
Fil: Cipriotti, Pablo Ariel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.
Fil: Rivera, Emilio Hernan. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz. Agencia de Extensión Rural Río Gallegos; Argentina
Fil: Ormaechea, Sebastián Gabriel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA), Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.
Fil: Sturzenbaum, Maria Virginia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz. Agencia de Extensión Rural Río Gallegos; Argentina.