Modelado y predicción de la productividad neta de forraje en el árido-semiárido de la provincia de La Pampa
Se desarrolló un modelo para estimar productividad primaria neta aérea de herbáceas forrajeras (PPNA) en el árido-semiárido de La Pampa, Argentina, considerando a la densidad de plantas y la precipitación antecedente como principales componentes de rendimiento. El modelo fue construido a partir de i...
| Autores principales: | , , , , , , |
|---|---|
| Formato: | info:ar-repo/semantics/informe técnico |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
EEA Anguil
2017
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/20.500.12123/643 |
| _version_ | 1855034681819398144 |
|---|---|
| author | Vazquez, Pablo Mauricio Adema, Edgardo Osvaldo Llorens, Enrique Butti, Lucas Ramiro Poey, Maria Sol Stefanazzi, Ivana Noemi Babinec, Francisco Jose |
| author_browse | Adema, Edgardo Osvaldo Babinec, Francisco Jose Butti, Lucas Ramiro Llorens, Enrique Poey, Maria Sol Stefanazzi, Ivana Noemi Vazquez, Pablo Mauricio |
| author_facet | Vazquez, Pablo Mauricio Adema, Edgardo Osvaldo Llorens, Enrique Butti, Lucas Ramiro Poey, Maria Sol Stefanazzi, Ivana Noemi Babinec, Francisco Jose |
| author_sort | Vazquez, Pablo Mauricio |
| collection | INTA Digital |
| description | Se desarrolló un modelo para estimar productividad primaria neta aérea de herbáceas forrajeras (PPNA) en el árido-semiárido de La Pampa, Argentina, considerando a la densidad de plantas y la precipitación antecedente como principales componentes de rendimiento. El modelo fue construido a partir de información proveniente de un ensayo llevado a cabo en la localidad de Chacharramendi entre los años 2001 y 2011. La densidad de herbáceas forrajeras al final de la estación de crecimiento fue modelada considerando el índice verde normalizado (IVN), la precipitación acumulada de una y dos estaciones de crecimiento antecedentes como predictores (R2 =0.98, RMSE=1.43). La PPNA fue modelada a partir de la precipitación acumulada durante las dos estaciones de crecimiento previas a la evaluada y la densidad de herbáceas modelada al final de ciclo (R2 =0.84, RMSE=1048). Para corregir esta estimación de oferta forrajera y aproximarlo a valores más reales a las observadas a campo, se modeló la presencia de procesos de lignificación en la provincia de La Pampa a partir de series temporales de índice verde normalizado (IVN) provenientes del sensor MODIS Terra y el algoritmo Seasonal Trend Decomposition - LOESS (STL) durante el período 2000-2013. Se relacionó la ocurrencia de estos procesos con la razón entre la estacionalidad (∑IVNh) y la tendencia (∑IVNw) acumuladas durante todo el período , y la frecuencia de fuegos observadas durante el mismo período. Las áreas afectadas se caracterizaron por presentar una relación ≤ 0.8. El 38% de la superficie provincial (5400000 millones de hectáreas) fue clasificada en proceso de lignificación con un índice de certeza de 0.81. El 90% de las áreas afectadas por el fuego en estos sitios fueron quemadas entre 1 y 3 veces por fuegos muy fuertes durante el período estudiado. Las áreas no quemadas o con alta frecuencia de fuegos no presentaron procesos de lignificación, coincidiendo con lo observado por varios autores. La carga animal fue otro elemento significativo presente en sitios arbustizado, siendo un 40% más alta que en los sitios sin la presencia de este proceso p=0.0001). La estructura del modelo permite generar predicciones de PPNA con un año de anticipación, constituyendo esto una herramienta fundamental al momento de la planificación ganadera y el aprovechamiento racional de los recursos naturales. Para su mejor comprensión, el trabajo fue dividido en tres capítulos donde se explica en detalle los aspectos técnicos y alcance de cada componente del modelo aquí presentado. |
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| institution | Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA -Argentina) |
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| publishDate | 2017 |
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| spelling | INTA6432024-11-04T17:18:22Z Modelado y predicción de la productividad neta de forraje en el árido-semiárido de la provincia de La Pampa Vazquez, Pablo Mauricio Adema, Edgardo Osvaldo Llorens, Enrique Butti, Lucas Ramiro Poey, Maria Sol Stefanazzi, Ivana Noemi Babinec, Francisco Jose Forrajes Productividad Primaria Técnicas de Predicción Precipitación Atmosférica Carga Ganadera Teledetección Forage Primary Productivity Forecasting Precipitation Stocking Density Remote Sensing Se desarrolló un modelo para estimar productividad primaria neta aérea de herbáceas forrajeras (PPNA) en el árido-semiárido de La Pampa, Argentina, considerando a la densidad de plantas y la precipitación antecedente como principales componentes de rendimiento. El modelo fue construido a partir de información proveniente de un ensayo llevado a cabo en la localidad de Chacharramendi entre los años 2001 y 2011. La densidad de herbáceas forrajeras al final de la estación de crecimiento fue modelada considerando el índice verde normalizado (IVN), la precipitación acumulada de una y dos estaciones de crecimiento antecedentes como predictores (R2 =0.98, RMSE=1.43). La PPNA fue modelada a partir de la precipitación acumulada durante las dos estaciones de crecimiento previas a la evaluada y la densidad de herbáceas modelada al final de ciclo (R2 =0.84, RMSE=1048). Para corregir esta estimación de oferta forrajera y aproximarlo a valores más reales a las observadas a campo, se modeló la presencia de procesos de lignificación en la provincia de La Pampa a partir de series temporales de índice verde normalizado (IVN) provenientes del sensor MODIS Terra y el algoritmo Seasonal Trend Decomposition - LOESS (STL) durante el período 2000-2013. Se relacionó la ocurrencia de estos procesos con la razón entre la estacionalidad (∑IVNh) y la tendencia (∑IVNw) acumuladas durante todo el período , y la frecuencia de fuegos observadas durante el mismo período. Las áreas afectadas se caracterizaron por presentar una relación ≤ 0.8. El 38% de la superficie provincial (5400000 millones de hectáreas) fue clasificada en proceso de lignificación con un índice de certeza de 0.81. El 90% de las áreas afectadas por el fuego en estos sitios fueron quemadas entre 1 y 3 veces por fuegos muy fuertes durante el período estudiado. Las áreas no quemadas o con alta frecuencia de fuegos no presentaron procesos de lignificación, coincidiendo con lo observado por varios autores. La carga animal fue otro elemento significativo presente en sitios arbustizado, siendo un 40% más alta que en los sitios sin la presencia de este proceso p=0.0001). La estructura del modelo permite generar predicciones de PPNA con un año de anticipación, constituyendo esto una herramienta fundamental al momento de la planificación ganadera y el aprovechamiento racional de los recursos naturales. Para su mejor comprensión, el trabajo fue dividido en tres capítulos donde se explica en detalle los aspectos técnicos y alcance de cada componente del modelo aquí presentado. EEA Anguil Fil: Vazquez, Pablo Mauricio. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Anguil; Argentina Fil: Adema, Edgardo Osvaldo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Anguil; Argentina Fil: Llorens, Enrique. La Pampa (Argentina). Ministerio de la Producción. Subsecretaría de Asuntos Agrarios. Dirección de Extensión Agropecuaria; Argentina Fil: Butti, Lucas Ramiro. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Anguil. Agencia de Extensión Rural General Acha; Argentina Fil: Poey, Maria Sol. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Anguil. Agencia de Extensión Rural Victorica; Argentina Fil: Stefanazzi, Ivana Noemi. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Anguil. Agencia de Extensión Rural Victorica; Argentina Fil: Babinec, Francisco Jose. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Anguil; Argentina 2017-07-11T16:02:27Z 2017-07-11T16:02:27Z 2016-09 info:ar-repo/semantics/informe técnico info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/report http://hdl.handle.net/20.500.12123/643 0325-2132 spa Publicación técnica / EEA Anguil, no. 102 (Septiembre 2016) info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) application/pdf La Pampa (province) EEA Anguil |
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