Cambios en el nivel de provisión de servicios ecosistémicos intermedios por la agriculturización del paisaje en el Chaco Seco

• Autores: Visentini, Luis Emanuel
• Año de publicación: 2022
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: tesis de maestría
• Colaborador/a o director/a de tesis: Volante, Jose Norberto (director)
• Materia: Servicios de los Ecosistemas; Agricultura; Ecosystem Services; Agriculture; Agriculturización; Región Chaqueña
• Institución: Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria

Tesis para obtener el grado de Magister en Teledetección y Sistemas de Información Geográfica, de la Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires, en 2020
Un esquema de clasificación de servicios ecosistémicos (SE), considera al funcionamiento y la estructura del ecosistema como SE intermedios (SEI) ―que a su vez determinan SE finales―. Particularmente, la deforestación afecta la provisión de SEI vinculados a la dinámica de ganancia del carbono (SEI_C) de manera diferente sobre el paisaje. En la porción argentina del Chaco Seco, el impacto del cambio de uso del suelo sobre la productividad primaria neta total anual es relativamente pequeño en comparación con el efecto causado sobre la variabilidad intra e interanual. La agriculturización, produce una disminución de los SEI_C del 30%, homogeneiza el paisaje desde el punto de vista funcional y estructural, generando un alto grado de fragmentación en los ecosistemas. Para estimar la relación entre la provisión de SEI, la agriculturización y la fragmentación a nivel de paisaje, se calcularon las funciones de impacto correspondientes. Mediante series temporales (2.000 al 2.015) del NDVI del sensor MODIS se determinó el índice de provisión de servicios ecosistémicos (IPSE), como estimador de los SEI y mediante mapas de lotes agropecuarios, se determinó el tamaño medio del lote (TML), como estimador de la fragmentación. Se construyeron funciones de impacto (FI) que relacionan el IPSE a la agriculturización y otras que relacionan el IPSE con el TML. Se dividió el área en función de las precipitaciones medias anuales: zona húmeda (ZH) y zona seca (ZS). La relación entre el IPSE y la agriculturización a escala de paisaje fue lineal e inversa (ZH: r=-0,64; ZS: r=-0,70) con mediano poder predictivo (ZH: R2=0,41; ZS: R2=0,48). La relación entre el TML y el IPSE fue inversa (ZH: r=-0,56; ZS: r=-0,45) con bajo poder predictivo (ZH: R2=0,33; ZS: R2=0,21). Las FI obtenidas permiten la estimación de las tendencias de los SE, aunque requieren incorporación de variables adicionales para mejorar su poder predictivo.
One of the classification schemes for ecosystem services (ES) considers the functioning and structure of the ecosystem as intermediate ES (IES) ―which in turn determine final ES―. Deforestation affects the provision of IESs linked to carbon gain dynamics (IES_C) differently over the landscape. In the Argentine portion of the dry Chaco, the impact of land use change on total annual net primary productivity is relatively small compared to the effect on intra- and interannual variability. Agriculturization, produces a 30% decrease in IES_C, homogenizes the landscape from the functional and structural point of view, generating a high degree of fragmentation in ecosystems. To estimate the relationship between the provision of IES, agriculturization and fragmentation at the landscape level, we calculated the corresponding impact functions. Using time series (2000 to 2015) of the NDVI from the MODIS sensor, the ecosystem services provision index (ESPI) was determined as an estimator of the IES and using maps of agricultural plots, the average patch size (APS) was determined, as an estimator of fragmentation. We built impact functions (IF) that relate the ESPI with agriculturization and others that relate the ESPI with the APS. The area was divided according to the annual average rainfall: humid zone (HZ) and dry zone (DZ). The relationship between ESPI and agriculturization at the landscape scale was linear and inverse (HZ: r = -0.64; DZ: r = -0.70) with medium predictive power (HZ: R2 = 0.41; DZ: R2 = 0.48). The relationship between APS and ESPI was inverse (HZ: r=-0.56; DZ: r=-0.45) with low predictive power (HZ: R2=0.33; DZ: R2=0.21). The IF obtained allow the estimation of ES trends, although they require the incorporation of additional variables to improve their predictive power.
EEA Salta
Fil: Visentini, E. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Salta. Agencia de Extensión Rural San José de Metán; Argentina.