¿Los cultivos de vid del Valle de Tulum (San Juan) producen homogeneización de la vegetación natural?

Valeria Evelín Campos, Emilce Amatta

Resumen


La expansión de los cultivos y la intensificación de las prácticas agrícolas afectan la biodiversidad de los paisajes agrícolas. El objetivo de este trabajo fue evaluar si el cultivo de vid afecta la composición, estructura y funcionalidad de la vegetación. El estudio se realizó en seis sitios de la ecorregión del Desierto del Monte, aledaños a los viñedos del Valle de Tulum, San Juan, Argentina. En cada sitio se seleccionaron tres parcelas (30 x 30 m) a 100 m del viñedo (áreas adyacentes) y tres parcelas (30 x 30 m) a 1 km del viñedo (áreas distantes). Se trabajó a dos escalas: (i) mesoescala en la parcela (30 x 30 m; 1 píxel), con indicadores ecológicos de composición (riqueza, diversidad, abundancia de estratos) de la vegetación, y (ii) macroescala (90 x 90 m, tomando como centro la parcela; 3 x 3 píxeles), con indicadores de estructura (horizontal y vertical) y funcionalidad (biomasa) de la vegetación. La riqueza y diversidad de especies (mesoescala) no difirió entre sitios, pero la abundancia del estrato arbustivo fue mayor en áreas adyacentes. La heterogeneidad en estructura y biomasa de la vegetación (macroescala) fue mayor en áreas distantes. Estos resultados sugieren que el cultivo de vid afectaría la biodiversidad del paisaje al causar un proceso de homogeneización de la vegetación. Abarcar el estudio de distintos indicadores ecológicos a diferentes escalas espaciales permitiría conocer cómo la producción en viñedos puede impactar el funcionamiento y la dinámica de las poblaciones vegetales de la ecorregión del Desierto del Monte.


Palabras clave


agroecosistema; vegetación nativa; ecosistema árido; indicadores ecológicos; viñedos

Texto completo:

PDF

Referencias


Anton, A. M. y Zuloaga, F. O. (directores).2012. Flora Argentina. Recuperado de http://www.floraargentina.edu.ar

Bates D., Maechler M., Bolker, B. y Walker, S. 2015. Fitting Linear Mixed-Effects Models Using lme4. Journal of Statistical Software, 67(1), 1-48. http://dx.doi.org/10.18637/jss.v067.i01

Bisigato, A. J., Villagra, P. E., Ares, J. O. y Rossi, B. E. 2009. Vegetation Heterogeneity in Monte Desert Ecosystems: A Multi-Scale Approach Linking Patterns and Processes. Journal of Arid Environment 73:182-191. https://doi.org/10.1016/j.jaridenv.2008.09.001

Campos, C. M., Campos, V. E., Miguel, F. y Cona, M. I. 2016. Management of Protected Areas and Its Effect on an Ecosystem Function: Removal of Prosopis flexuosa Seeds by Mammals in Argentinian Drylands. PLoS ONE 11(9): e0162551. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0162551

Campos, V. E., Gatica, G. M., Cappa, F. M., Giannoni, S. M. y Campos, C. M. 2018. Remote Sensing Data to Assess Compositional and Structural Indicators in Dry Woodland. Ecological Indicators 88:63-70. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2018.01.032

Campos, V. E.,Cappa, F. M., Gatica, G. M. y Campos, C. M. 2020. Drivers of plant species richness and structure in dry woodland of Prosopis flexuosa. Acta Oecologica 109:103654. https://doi.org/10.1016/j.actao.2020.103654

Concepción, E. D., Díaz, M. y Baquero, R. A. 2008. Effects of

landscape complexity on the ecological effectiveness of agri-environment schemes. Landscape Ecology 23: 135–148. https://doi.org/10.1007/s10980-007-9150-2

Concepción, E.D. y Díaz, M. 2013. Medidas agroambientales y conservación de la biodiversidad: Limitaciones y perspectivas de futuro. Ecosistemas 22(1):44-49. https://doi.org/10.7818/ECOS.2013.22-1.08

Dale, V. H. y Beyeler, S. C. 2001. Challenges in the development and use of ecological indicators. Ecological indicators 1:3-10. https://doi.org/10.1016/S1470-160X(01)00003-6

Food and Agricultural Organization - FAO, PNUMA. 2020. El estado de los bosques del mundo 2020. Los bosques, la biodiversidad y las personas. Ciudad de Roma. https://doi.org/10.4060/ca8642es

Flores-Anderson, A. I., Herndon, K. E., Thapa, R. B. y Cherrington, E. 2019. SAR Handbook: Comprehensive Methodologies for Forest Monitoring and Biomass Estimation. NASA. https://doi.org/10.25966/nr2c-s697

Foley, J.A., Ramankutty, N., Brauman, K. A., Cassidy, E. S., Gerber, J. S., Johnston, M. y Mueller, N. D. et. al. 2011. Solutions for a cultivated planet. Nature 478:337-342. https://doi.org/10.1038/nature10452

Gao, X., Huete, A. R., Ni, W., y Miura, T. 2000. Optical–biophysical relationships of vegetation spectra without background contamination. Remote Sensing of Environment 74:609-620.

García, D. 2008. El concepto de escala y su importancia en el análisis espacial. En F.T. Maestre, A. Escudero y A. Bonet (eds.). Introducción al análisis espacial de datos en ecología y ciencias ambientales: métodos y aplicaciones (pp. 35-73). Madrid, España: AEET-URJ-CAM.

Guo, Q.F., Ricklefs, R.E., 2010. Domestic exotics and the perception of invasibility. Diversity Distributions 16: 1034–1039. https://doi.org/10.1111/j.1472-4642.2010.00708.x

Huete, A. 1988. A soil-adjusted vegetation index (SAVI). Remote sensing of environment 25:295-309. https://doi.org/10.1016/0034-4257(88)90106-X

Huete, A.R., y Liu, H. 1994. An error and sensitivity analysis of the atmospheric- and soil-correcting variants of the NDVI for the MODIS-EOS. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 32:897-905.

Huete, A., Didan, K., Miura, T., Rodriguez, E. P., Gao, X. y Ferreira, L. G. 2002. Overview of the Radiometric and Biophysical Performance of the MODIS Vegetation Indices. Remote Sensing of Environment 83:195-213. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(02)00096-2

Kindt, R. y Coe, R. 2005. Tree diversity analysis: A manual and software for common statistical methods for ecological and biodiversity studies. Nairobi, Kenia: World Agroforestry Centre (ICRAF).

Kuznetsova, A., Brockhoff, P. B. y Christensen, R. H. B. 2017. lmerTest Package: Tests in Linear Mixed Effects Models. Journal of Statistical Software 82(13):1-26.

Marsett, R. C., Qi, J., Heilman P., Biedenbender, S. H., Watson, M. C., Amer, S. y Weltz, M. 2006. Remote sensing for grassland management in the arid southwest. Rangeland Ecology and Management 59:530-540.

Noss, R. F. 1990. Indicators for Monitoring Biodiversity: A Hierarchical Approach. Conservation Biology 4:355-364.

OIV - 2019 Statistical Report on World Vitiviniculture. International Organisation of Vine and Wine, 23 pp.

Paiola, A., Assandri, G., Brambilla, M., Zottini, M., Pedrini, P. y Nascimbene, J. 2020. Exploring the potential of vineyards for biodiversity conservation and delivery of biodiversity-mediated ecosystem services: A global-scale systematic review. Science of the Total Environment 706:135839. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.135839

QGIS. 2020. Geographic Information System. QGIS Association.

Quian, H. y Ricklefs, R. E. 2006. The role of exotic species in homogenizing the North American flora. Ecology Letters 9:1293–1298.

R Core Team. 2021. A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing. Vienna, Austria.

Reverter, M., Gómez-Catasús, J., Barrero, A., y Traba, J. 2021. Crops modify habitat quality beyond their limits. Agriculture, Ecosystems and Environment 319, 107542. https://doi.org/10.1016/j.agee.2021.107542

Santos, T, Tellería, J. L., Dı́az, M. y Carbonell, R. 2006. Evaluating the environmental benefits of CAP reforms: can afforestations restore forest bird communities in Mediterranean Spain? Basic and Applied Ecology 7:483–495. https://doi.org/10.1016/j.baae.2005.11.001

Sarandón, S. J. y Flores, C. C. 2014. Agroecología: bases teóricas para el diseño y manejo de agroecosistemas sustentables. La Plata, Argentina: Ediciones Científicas Americanas.

Shannon, C.E. y Weaver, W. 1949. The mathematical theory of communication. University of Illinois Press. Urbana, IL, EEUU.

Simpson, E. H. 1949. Measurement of diversity. Nature 163:688.

Smith, W.K., Dannenberg, M. P., Yang, D., Herrmann, S., Barnes, M. L., Barron-Gafford, G.A., Biederman,J. A., Ferrenberg, S., Fox, A. M., Hudson, A. , Knowles, J. F., MacBean, N., Moore, D. J. P., Nagler, P. L., Reed, S. C., Rutherford, W. A., Scott, R. L., Wang, X. y Yang, J. 2019. Remote sensing of dryland ecosystem structure and function: Progress, challenges, and opportunities. Remote Sensing of Environment 233:111401. https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.111401

Tabarelli, M., Peres, C. A. y Melo, F. P. 2012. The ‘few winners and many losers’ paradigm revisited: emerging prospects for tropical forest biodiversity. Biological Conservation 155:136-140.

Wilkinson, D. 1999. The disturbing history of intermediate disturbance. OIKOS 84: 145-147.

Zuloaga, F., Morrone, O. y Belgrano, M. J. 2013. Flora del Cono Sur. Catálogo de las Plantas Vasculares. Instituto de Botánica “Darwinion”. Buenos Aires, Argentina. Recuperado de http://www.darwin.edu.ar/

Zuur, A., Ieno, E. N., Walker, N., Saveliev, A. A. y Smith, G.M. 2009. Mixed effects models and extensions in ecology with R. Springer Science and Business Media. https://doi.org/10.18637/jss.v032.b01


Enlaces refback

  • No hay ningún enlace refback.



Licencia de Creative Commons
Esta obra está licenciada bajo una Licencia Creative Commons Atribución-NoComercial 2.5 Argentina .

Agronomía&Ambiente. Revista de la Facultad de Agronomía (UBA)

ISSN 2344-9039 (en línea) - ISSN 2314-2243 (impreso)

Av. San Martín 4453 - C1417DSE - Buenos Aires - Argentina - Tel. +54-11-5287-0221 - efa@agro.uba.ar