BALANCE DE CARBONO PARA SISTEMAS DE CULTIVOS DE PRODUCTORES CREA

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El carbono orgánico de suelo es determi­nante de la productividad agrícola. Si bien teóricamente es sencillo de medir a campo, la realidad es mucho más compleja y no es sencillo conocer su evolución adecuada­mente con evaluaciones de campo. Por este motivo contar con modelos de fácil imple­mentación es importante para conocer la trayectoria en sistemas agrícolas. Como resultados del proyecto se destaca la gene­ración de una metodología que no existía previo al proyecto. Los balances de carbono estimados para predios CREA en ausencia de erosión, fueron negativos entre un 50% y 90% de los sitios evaluados, además la erosión estimada para el periodo de análisis supera la tolerancia en un 60% de los suelos, lo cual deja en evidencia la problemática actual de los sistemas de producción. 

1) INTRODUCCIÓN.
En este trabajo se presentan los resultados de un estudio sobre el balance de carbono orgánico del suelo (CS) en sistemas de pro­ducción de productores CREA. Se presentan los resultados de las estimaciones del balance con y sin considerar los procesos erosivos. Este tipo de trabajos es importante en la medida que si bien el balance de carbono (C) del suelo (CS) puede ser evaluado usando conceptos relativamente simples, en la práctica, la aplicación de estos conceptos en forma rutinaria no es siempre sencilla. Es decir, teóricamente es sencillo medir a campo la dinámica de carbono, pero en la realidad la situación es compleja.
La principal razón de este problema de aplicación es que requie­re de la medición de la concentración de CS y la densidad aparente (DAP) del suelo a diferentes profundidades y a intervalos de tiempo acordes con los objetivos. Además, otro inconveniente es que la tasa de cambio (acumulación o pérdida de CS) en comparación con el tamaño del compartimiento del CS es relativamente pequeña. Por lo tanto, la detección de cambios en el almacenaje de C con medidas de campo puede ser tediosa, muy costosa y no siempre efectiva, en la medida que en muchos casos es posible detectar cambios una vez que la pérdida ya afectó la capacidad del recurso. Por estos motivos, para la estimación de este indicador recurrimos a una ecuación simple de balance de carbono. Esta ecuación fue propuesta por Hénin y Dupuis (1945):
dCS/dt = hCi – kCS [1]
donde CS es la masa de carbono del suelo (Mg ha-1), t es el tiempo (años), h es el coeficiente de humificación (g C retenido por g de C en ingresado), Ci es el ingreso de C en residuos aéreos y subte­rráneos y k es la tasa aparente de descomposición de C (g C perdido por g C presente por año).
El término dCS/dt es la tasa de almacenamiento de C (positiva o negativa). El término de ganancia (hCi, lado derecho de la ecuación) representa la cantidad de C en los ingresos que son retenidos en el suelo como C orgánico. El coeficiente h es el coeficiente de retención o humificación cuyos valores van de 0 a 1, donde h = 0 significaría que los microorganismos del suelo respiran todos los ingresos de C de los residuos, y h = 1 significaría que todos los residuos son estabili­zados como materia orgánica. El valor de este coeficiente, obtenido de regresiones con datos de campo, varía entre 0,06 y 0,22 g g-1 (Coleman y Jenkinson 1996; Kemanian y Stöckle 2010; Mazzilli et al., 2014; Rasmussen y Collins, 1991; White et al., 2014). Esto significa que aproximadamente el 80% del C de los ingresos de C se respira, pero esta “pérdida” no puede ser considerada estrictamente como tal ya que la actividad microbiana es la responsable del ciclado de nutrientes y del mantenimiento de un suelo “saludable”.
El término de pérdida (kCS) representa la respiración del CS ya humificado en suelo. El coeficiente k representa la fracción anual de pérdida de CS, si el proceso está sólo dominado por la cantidad de CS presente en el suelo. No obstante, existen evidencias que indican que el coeficiente no es constante por muchas razones (e.g Mazzilli et al., 2014). Sin embargo, puede ser considerado constante para los cál­culos presentados más abajo sin generar un sesgo en la dirección del balance. Los valores típicos para k varían de 0,01 a 0,04 (ver Andriulo et al., 1999; Huggins et al., 1998; Mazzilli et al., 2014). Resulta intere­sante resaltar que un modo en el cual el laboreo convencional afecta el balance de C es por el incremento de valor del coeficiente k.
Cuando el suelo está en “estado de equilibrio”, es decir, que el C que se gana y pierde del sistema está balanceado y la tasa de cambio es cero, la ecuación permite algunos cálculos útiles. Entonces, el “es­tado de equilibrio” del CS es:
CS = hCi/k [2]
Por lo tanto, el contenido de CS aumenta a mayor valor de Ci y k, asumiendo que h es constante. Adicionalmente, esto permite calcular k si CS y h son conocidos:
k = hCi/CS [3]
A pesar de que el balance de CS es un aspecto relevante a tener en cuenta en los sistemas de producción, en muchos casos no es el factor más importante asociado a la degradación del suelo, ya que bajo las condiciones locales de producción la erosión hídrica del suelo pasa a ser el factor más determinante (García-Préchac y Clérici 1996; Garcia-Prechac et al., 2004). La erosión del suelo puede provocar una “pérdida” de C. La pérdida real es difícil de cuantificar porque una fracción del suelo erosionado es depositada en la trayectoria del flujo erosivo y otra fracción alcanza los flujos de agua. Por lo tanto, asumir que el C que acompaña los sedimentos es una pérdida de C a la atmósfera sería incorrecto, pero sí es una fracción de C que se pierde de un campo o un sitio en particular y puede asumirse una pérdida real a nivel de unidad de manejo, tal como lo estamos analizando en este trabajo.
Esta pérdida de CS puede ser estimada a partir de la tasa de erosión. La pérdida máxima de C puede estimarse multiplicando la pérdida de suelo por la concentración de C de la capa superior del suelo. Los sedimentos erosionados están usualmente enriquecidos en C orgánico (Ernst y Siri-Prieto 2009), pero para estas estimaciones el cálculo simple de masa de sedimentos por concentración de CS arroja una aceptable estimación de la pérdida.
Ce = [CS,1] x Se [4]
Donde Ce = Carbono erosionado (Mg C ha-1 año-1); [CS,1] es la concentración de C en la capa 1 del suelo (normalmente llamada hori­zonte A, y la capa superior en sistemas de no laboreo) (g C g suelo-1) y Se es la tasa de erosión.

2) MATERIALES Y MÉTODOS
3.1- BASE DE DATOS UTILIZADA
Los cálculos fueron realizados para un total de 26 predios perte­necientes a FUCREA, los cuales están mayormente distribuidos en el litoral del país. En esta primera etapa, sólo se tuvo en cuenta el tiempo en que cada unidad productiva estuvo bajo agricultura en el periodo 2011/2014. Una unidad productiva o de manejo (lote, chacra, etc.) es un área definida dentro del predio en la cual se aplican las mismas medidas de manejo y se corresponde con un polígono presentado a los planes de uso y manejo de suelos. En total se evaluaron 370 unida­des productivas pertenecientes a los 26 predios, que ocupan un área media anual de 15.574 ha. El área media por predio es de 601 ha con un mínimo de 115 ha y un máximo de 4.163 ha, mientras que el área media de las unidades de manejo (chacras/lotes) estudiadas es de 42 ha, con un mínimo de 4 ha y un máximo de 290 ha, lo que muestra en ambos casos la variabilidad existente tanto entre predios como entre unidades de manejo. El 80% de las unidades de manejo tienen un área menor o igual a las 60 ha (Figura 1), lo que muestra que, si bien hay unidades de grandes extensiones, en general estamos frente a un grupo de productores que mayormente manejan unidades de tamaño razonable y, por tanto, con mayores posibilidades de un manejo más preciso en función del recurso suelo.

En cada una de estas unidades de manejo se relevaron duran­te el período 2011-2014 las secuencias de cultivo, el manejo de los cultivos (fertilización, manejo de plagas y malezas, fecha de siembra, materiales utilizados, entre otros manejos), los rendimientos asociados y la ubicación geográfica de cada unidad de manejo, lo cual permitió generar una base de datos de manejo, así como del recurso suelo involucrado, en la medida que cada unidad de manejo fue asociada a un mapa de grupo de suelos CONEAT. CS.

3.2- Estimación del balance de C de suelo
La estimación del balance de CS necesita el uso de cuatro variables: h, Ci, k y CS [Eq. 1]. El Ci (ingreso de C desde residuos al sistema) puede ser estimado a partir del rendimiento de los cultivos de granos o la producción de forraje. El coeficiente h (humificación de esos residuos) puede ser seleccionado de la bibliografía, en este caso el valor utilizado es de 0,18 (Andriulo et al., 1999; Huggins et al. 1998; Mazzilli et al., 2014). El coeficiente k (tasa de descomposición del CS), sin embargo, necesita ser estimado desde los datos. La forma más fácil de hacerlo es asumir que, para un valor dado de Ci, el CS está representado por un promedio de las condiciones en una determinada localidad o tipo de suelo.
Para este trabajo, asumimos que cada unidad de manejo presen­ta el suelo dominante del grupo CONEAT al que pertenece. Este es un supuesto relevante, pero, en la medida que no se cuentan con releva­mientos de campo, pareciera ser la forma más objetiva y repetible de seleccionar las características del suelo que mejor representan al sitio. Por otra parte, en la medida que proyectos futuros puedan hacer ese relevamiento, las estimaciones se podrán modificar sin inconvenientes. Por lo tanto, a partir de este supuesto, se utilizó la textura, profundidad y concentración de C del horizonte A de cada uno de los suelos repre­sentados para obtener valores operacionales de k.
Una vez conformada la base, se ajustó el contenido de carbono (Mg C ha-1) a masa constante de suelo, utilizando como valor de referencia el suelo de menor masa, lo que, para este caso en particu­lar, determinó ajustar la profundidad de cada uno de los horizontes A existentes en la base de datos a la masa del suelo referencia. De esa manera, se comparan todas las unidades de manejo uniformemente (Davidson y Ackerman 1993). Un detalle no menor es que en las cartas de suelo disponibles no está relevada la densidad aparente del suelo (DAP), por lo cual fue inferida a partir de la textura del horizonte A y la concentración de CS utilizando las ecuaciones propuestas por Saxton y Rawls (2006).

3.2.1- ESTIMACIÓN DE LA TASA DE DESCOMPOSICIÓN
Dados los contendidos de CS por unidad de manejo, asumimos que el CS está en equilibrio para la producción modal de Ci para los casos registrados y almacenados en nuestra base de datos de predios. Es decir, asumimos que el Ci que ingresa a cada una de las unidades de manejo es exactamente el mismo que se respira cada año. Como tenemos ajustado el valor de CS, es posible calcular un valor de k dados esos supuestos para cada una de las unidades de manejo de la base de datos (Eq. 3).
A partir de la estimación de la tasa de descomposición (k) esti­mada para cada unidad de manejo, se buscaron asociaciones entre el valor de k y distintas variables relevadas. Si bien es conocido que este valor se puede modificar por distintas variables, entre las relevadas y con mayor variabilidad entre unidades de manejo se encuentra la textura, que ha sido ampliamente citada como un determinante de los cambios en el valor de k (Hendrix et al., 1988; Gregorich et al. 1998; Buyanovsky y Wagner 1986) (Figura 2).

Dada la dispersión existente en el valor estimado de k para los distintos niveles de arcilla, se estudió la relación entre estas variables para el cuartil 95 y el cuartil 50 del valor de k. El cuartil 95 representa un valor de k elevado y, por tanto, se puede considerar para este trabajo como el escenario de mayor salida de C del sistema, lo que significa que arrojará balances de C más negativos, mientras que el cuartil 50 se corresponde al valor medio de tasa de descomposición esperado para un suelo en nuestras condiciones (Figura 3).

En ambos casos fue posible ajustar un modelo lineal entre los nive­les de 18 y 32% de arcilla, rango en el cual se observaron cambios en el valor de k en función del % de arcilla. Por su parte, se utilizó un valor fijo de 0,016 y 0,012 año-1 para los cuartiles 95 y 50 respectivamente en los sitios con más de 32% de arcilla y un valor fijo de 0,060 y 0,052 año-1 para los cuartiles 95 y 50, respectivamente, en los sitios con menos de 18% de arcilla (estos últimos datos no se muestran en la figura 4). En resumen, a partir de estos modelos simples y el contenido de arcilla de la unidad de manejo se asignó a cada uno de los sitios un valor de tasa de descomposición, algo que si bien es sencillo no existen otras alterna­tivas de estimación de este parámetro en nuestras condiciones.

3.2.2- ESTIMACIÓN DEL INGRESO DE C (CI)
La estimación de los ingresos de residuos y, por tanto, de los ingre­sos de C al sistema se hizo a partir de los rendimientos de los cultivos reportados en cada unidad de manejo y cada año. Se estimó la biomasa aérea total (Bat) a través de la siguiente ecuación.
Bat = Y/IC [5]
donde Y = rendimiento en Kg ha-1 base 0% de humedad e IC es el índi­ce de cosecha de biomasa de los cultivos. Los valores de IC utilizados fueron 0,44, 0,40, 0,39, 0,27, 0,40 y 0,44 para soja, maíz, sorgo, girasol, trigo y cebada y surgen de una compilación de ensayos locales (Mazzilli et al., sin publicar). Para estimar la cantidad de C residuos aéreos (CRa) se restó de la biomasa total el rendimiento en grano y se multiplicó por la concentración de C en la biomasa (pCa):
CRa=(Bat-Y)*pCa [6]
La cantidad de C en residuos subterráneos (CRs) fue estimada de acuerdo a Bolinder et al. (2007).
CRs=Y / (A:S*IC)* pCs [7]
donde A: S es la relación entre biomasa aérea y subterránea. En este trabajo se utilizaron los valores reportados para cada cultivo en la revi­sión realizada por Bolinder et al. (2007). La pCs es la concentración de C en la biomasa subterránea. Se utilizaron valores de pCa y pCs de la literatura, que, en promedio, resultaron en proporciones de 0,47 de C en biomasa aérea y 0,38 de C en biomasa subterránea.
Cuando en el ciclo agrícola existieron cultivos para silo o directamente cultivos de cobertura, se ingresó a sistema la biomasa remanente estimada luego del ensilado o la producida en cultivos de cobertura. La única modificación estuvo asociada al ingreso de residuos de raíces, para la cual se utilizó la siguiente ecuación:
CRs= 10Ya / (5+Ya) [8]
donde Ya, en este caso, representa la biomasa aérea total producida.

3.3- ESTIMACIÓN DEL BALANCE DE C DE SUELO CONSIDE­RANDO LA EROSIÓN
Para la correcta estimación de la perdida de CS por los procesos erosivos es necesario, en primer lugar, estimar la tasa de erosión (Se, ecuación 4). Para esto fue utilizado el modelo EROSION 6.0, que es una adaptación local del modelo USLE/RUSLE de pérdida de suelo. Dicho modelo es utilizado para el diseño y estimación de los planes de uso y manejo de suelo, y ha sido calibrado en las condiciones locales (Clérici y García- Préchac 2001; García-Préchac y Clérici 1996).
Para el uso de este modelo (ecuación universal de pérdida de suelo) se requieren varios parámetros, que son estimados a partir de la información existente, pero se requiere conocer la erosividad de las lluvias (factor R), la erodabilidad del suelo (factor K), su pendiente y longitud (factores S y L, respectivamente) y el uso y manejo del suelo (factor C). Si bien es posible utilizar un factor conocido como práctica de apoyo (P) en algunas situaciones, este parámetro no fue afectado en las estimaciones.

3.3.1- ESTIMACIÓN DE LA EROSIVIDAD DE LAS LLUVIAS Y ERODABILIDAD DEL SUELO
Para la estimación de la erosividad de las lluvias, se utilizaron los datos cargados en el modelo EROSION 6.0 por localidad, utilizando para cada unidad de manejo la erosividad reportada para la localidad más cercana a la unidad de manejo en evaluación. En ningún caso la localidad del modelo se encontraba a más de 50 km que la unidad de manejo en análisis. Por su parte, para la estimación de erodabilidad del suelo se utilizó el mismo suelo que para la estimación del balance de C y cuyo valor del parámetro está precargado en el modelo ERO­SION 6.0.

3.3.2- ESTIMACIÓN DE LA PENDIENTE Y SU LONGITUD
Para la estimación del largo y gradiente de pendiente se utilizó el software ArcMap 10.3 y mediante el análisis del ráster “Modelo digital del Terreno” (MDT) de Uruguay se calcularon los parámetros. Para el procedimiento de cálculo se requiere de los polígonos georreferencia­dos de las unidades de manejo para los cuales se desea obtener los parámetros, que, para este caso, es cada una de las 370 unidades de manejo. Dichos polígonos permiten tener la ubicación del potrero y un MDT específico para este sitio. Tomando como dato el MDT específico, se calculan las siguientes capas mediante la extensión del ArcMap “Spatial Analyst”: Curvas topográficas cada 0,5 m, flujos de acumula­ción de agua y gradientes de pendientes (Figura 4).

Luego de obtenida dicha información, se aplica la siguiente ecuación:
Factor S (%) = 100*(Cota Máxima – Cota Mínima) / Distancia entre cotas [9] donde:
-Cota máxima refiere al punto más elevado del terreno.
-Cota mínima refiere al punto más bajo del terreno -Distancia entre cotas refiere a la distancia entre dichos puntos. Se considera como el largo de pendiente. En este caso, cuando hay terra­zas, esta distancia es la longitud entre dos terrazas.

3.3.3- ESTIMACIÓN DEL FACTOR C
Este factor depende de la secuencia de cultivos durante las zafras 2011-2014. En este caso, el 100% de las unidades de manejo estaba bajo un sistema de siembra directa, por lo tanto, no se cargan efectos de laboreo. Por otra parte, sí se carga la cobertura de suelo antes de la siembra de cultivo y en los periodos de barbecho, cuando estos ocurren. Para esto último, se utilizó la producción de residuos estimada anteriormente y, utilizando algunos supuestos, fue estimada la cobertura en cada unidad de manejo y en cada periodo en el que fuera necesario. Esto determina que cada estimación de erosión se realizó con la cobertura estimada y, por tanto, “real” para esa unidad en el periodo 2011-2014 y no con la cobertura esperada cuando se diseñó el plan de uso de suelos.
Si bien no se utilizaron de forma directa las relaciones desa­rrolladas por Liori y Sapiza (2015), los datos allí presentados fueron utilizados para seleccionar los supuestos, en conjunto con bibliografía internacional (Broder y Wagner 1988; Berg y McClaugherty 2007; Co­trufo et al. 2013). Los supuestos utilizados fueron los siguientes:
Cobertura estimada en función de los residuos aéreos en donde se asume que 7 Mg ha-1 de residuos aéreos corresponden con 100% cobertura y se asume une relación lineal entre % cobertura y biomasa de residuos aéreos por debajo de ese umbral, siendo 0 Mg ha-1 de residuos equivalente 0 % cobertura de suelo.
La cantidad de residuo previo a la siembra de un cultivo es la suma del 100% cultivo previo + 20% cultivo estación anterior cuando fue soja y 50% cultivo anterior cuando el cultivo fue una gramínea.
Una vez estimada la erosión utilizando los factores des­criptos, se aplica la ecuación 4 y a esa pérdida de CS se le suma el resultado del balance calculado anteriormente, pero sin considerar los procesos erosivos.

3.4- ANÁLISIS ESTADÍSTICOS UTILIZADOS
Para el análisis de la información resultante se utilizaron diferen­tes análisis estadísticos, en todos los casos fue utilizado el software Infostat 2016/p. Cuando se hicieron asociaciones entre dos variables, se realizaron análisis de varianza de la regresión. En algunas ocasio­nes, para lograr explicar cuáles variables fueron las más relevantes para explicar la variabilidad de la variable de respuesta, se utilizaron árboles de clasificación y regresión.

3) RESULTADOS Y DISCUSIÓN
4.1) Rotaciones y secuencias de cultivos.
En términos medios, en el periodo de trabajo (2011-2014), el área de soja (Soja 1 + Soja 2) representó la mayor parte del área, con un 50%. En contraparte, el área de gramíneas de verano fue sólo un 11% del total y un 18% del área de cultivos de verano, valor que, si bien sigue siendo bajo, es superior a la media país para el periodo analiza­do (DIEA 2014). Por su parte, durante este periodo el área dedicada a cultivos de cobertura de invierno fue solo de un 7%. Sin considerar los cultivos de cobertura, la intensidad de cultivos media fue de 1,49 cultivos año-1.

Cuando se analizan los cambios en las proporciones de cultivos en los diferentes años de la evaluación, se observan modificaciones interesantes de comentar. Para el caso de los cultivos de cobertura, se identifica un aumento que va desde un 4% al inicio del periodo hasta alcanzar un 20% al final, lo cual seguramente estuvo impulsado por la implementación de los planes de uso y manejo de suelo a partir del año 2013. Por otra parte, se observa un incremento sostenido del área dedicada a los cultivos de soja de primera y una disminución en el área dedicada a gramíneas de verano, tanto de primera como de segunda (Figura 6).

Resulta interesante observar la variabilidad existente en las propor­ciones de cultivos en el periodo para los distintos predios que partici­paron en el proyecto. A pesar de que son todos productores CREA, la variabilidad en el uso del suelo es muy importante. Se destaca también la amplia dispersión existente en la proporción de cultivos de cobertura (Cuadro 1), en la que se observan predios que no incluyen esta prác­tica de cultivo y en algunas situaciones alcanza el 50% del área física. Respecto al área de cultivos de invierno, ocurre también una importante variabilidad, que va de predios que en el periodo asignaron un 77% del área a este tipo de cultivos a predios que solo asignaron un 20%, lo que determina intensidades de cultivos (número cultivos año-1) contrastan­tes (Cuadro 1).
Cuadro 1. Dispersión de las proporciones de cultivos para el pe­riodo 2011-2014.

4.2) SUELOS REPRESENTATIVOS
En cuanto a los suelos, si los separamos por el grupo CONEAT al que pertenecen observamos una importante variabilidad (Figura 8). Es importante tener en cuenta que no tenemos la seguridad de que el suelo descrito sea el que realmente representa al suelo de la unidad de manejo, pero al no contar con datos de relevamiento de suelos en esas unidades de manejo es la mejor aproximación existente. En la figura siguiente se presenta la distribución de unidades de manejo según el grupo al que pertenecen. Los suelos de los grupos 10 y 11 representan el 58% de los suelos en los predios analizados.

4.3) BALANCE DE C EN AUSENCIA DE EROSIÓN
Los balances de CS medios para el periodo de trabajo y para cada uno de los predios en función de las dos tasas de descompo­sición estimadas indican que, si ocurre la tasa de descomposición más elevada [k (95)], la mayor parte de los predios tendrían balances negativos, y, en el mejor caso, cercanos a la neutralidad. No obstante, si observamos el balance de CS utilizando la tasa de descomposición media [k (50)], la mitad de predios tiene balances positivos y la otra mitad negativos (Figura 9). Estos balances están estimados en esta etapa en ausencia de erosión, lo que indica que, en una alta pro­porción de sitios, el ingreso de C (Ci) no está siendo suficiente para mantener los niveles de CS.

No obstante, cuando se observan los predios con balances ne­gativos de C, algunos de ellos estarían frente a pérdidas muy impor­tantes. Por ejemplo, el caso de mayor pérdida implicaría una salida de entre 190 y 490 kg ha-1 año-1 (dependiendo de la estimación utiliza­da), lo que para ese predio en particular implica entre un 0,3 y 0,7% de su CS total (68 Mg ha-1) por año. Esto, a su vez, implicaría que en un periodo de 37 a 90 años (según k utilizado) el CS bajaría 1%, lo cual es una muestra clara de la lentitud de los procesos y la dificultad para poder evaluar estos cambios a campo a pesar de que la existencia de un cambio de esta magnitud implicaría la pérdida de 17 Mg ha-1 de CS y con ello muchos de los servicios ecosistémicos asociados.
Otro análisis interesante es la evaluación por unidades producti­vas. De un total de 370 unidades productivas, entre un 45% y un 90% (según el valor de k utilizado) presentan balances negativos (Figura 10). Esto indica que la distribución de balances de CS es variable den­tro de cada predio y que un balance global neutro para el promedio de las situaciones no indica per se una buena situación y, por tanto, es relevante la evaluación y seguimiento de cada unidad de manejo de forma independiente, ya que, en términos ambientales, el balance positivo de una unidad productiva no compensa el balance negativo de otra unidad productiva del mismo predio.

Cuando se analizan los factores que determinan por qué las unidades de manejo presentan balances positivos o negativos (R2=0,85), el primer factor de división es el ingreso de C humificado (Figura 11). Los sitios que en términos medios en los 4 años estudia­dos presentaron ingresos de C humificado mayores a 768 kg ha-1 año-1, lo que equivale a 4.267 kg C ha-1 año-1 de C en residuos, tuvieron mejores balances que los que presentaron menos ingresos. Este valor es semejante al utilizado como valor de referencia en el otro set de indicadores que está trabajando este equipo técnico (Mazzilli et al., 2015). Este ingreso de C se logra en sistemas de cultivos anuales con un total de aproximadamente 7300 Kg ha-1 año-1 de materia seca aérea y este valor fue alcanzado sólo por un 36% de las unidades productivas (Figura 12).

Continuando con el análisis del árbol de regresión (Figura 11), el segundo determinante fue la concentración de C (%C) en el horizonte A. Resulta interesante observar que los sitios con balance de C más favorable, a un nivel dado de ingresos de residuos, fueron los que tenían menos CS. Es decir, la presencia de menos CS determina un menor compromiso de productividad para mantener los niveles, por tanto, a mayor calidad de suelo en términos de materia orgánica, mayor es la necesidad del sistema de producción. Si bien es probable que sea más fácil producir en suelos de mayor contenido de CS altos niveles de residuos, los errores en las secuencias y/o baja productivi­dad por inadecuado manejo los hacen más susceptibles de pérdidas que suelos con menores niveles originales de CS. Esto debiera inter­pretarse como un sistema de retroalimentación positivo: cuanta más productividad, más Cs, que determina más productividad.
Dada la estructura de los datos y la gran cantidad de información por cada unidad de manejo, así como la diversidad de secuencias de cultivos, no fue posible detectar rotaciones que en los 4 años de proyecto determinaran per se una diferencia. Por su parte, cuando se relaciona el balance de CS en función de la intensidad de cultivos, se observa una importante asociación (Figura 13). Si bien intensidades de cultivos menores a 1,5 imposibilitan balances positivos o, en otras palabras, hacen muy probable que los balances sean negativos, altas intensidades de cultivos aumentan la posibilidad de balances positivos, pero no lo aseguran. Es decir, para las unidades de manejo estudiadas, sólo presentaron balances positivos de C sitios con más de 1.5 cultivos por año en el periodo, pero además que fueran produc­tivos.

4.4) BALANCE DE C EN PRESENCIA DE EROSIÓN
Sin dudas que uno de los principales problemas de la agricultura es la erosión hídrica de los suelos, lo que implica que muchas veces el balance de carbono por sí mismo no determina los principales pro­blemas de pérdida de calidad de suelo. Cuando para los 26 predios estimamos la erosión con los supuestos explicados en la sección materiales y métodos, se pudo observar que en el 46% de los predios la estimación de erosión excede la tolerancia, lo que está indicando un importante problema de sustentabilidad de los sistemas (Figura 14). Un detalle a tener en cuenta es que esta estimación de erosión fue realizada a partir de rotaciones ya ejecutadas, es decir, no es la esti­mación de lo que un técnico espera que ocurra en términos de produc­tividad en una rotación dada, sino que se estimó utilizando la producti­vidad que realmente ocurrió en esos años particulares. Por otra parte, asumimos que la rotación tiene 4 años, que fueron los relevados, pero no significa que esa sea la rotación real que tiene ese predio/unidad de manejo, ya que la secuencia puede ser más larga e incluir pasturas u otra secuencia de cultivos y por último y no menos importante el hecho que no tenemos la seguridad que el suelo utilizado represente a la unidad de manejo.

Teniendo en cuenta estos supuestos, cuando observamos la distribu­ción de predios según la cantidad de veces que es superada la tole­rancia, el 40% de las unidades presenta niveles de erosión mayores a la tolerancia, y, en algunos casos muchas veces por encima de esta, lo que determina que, si la secuencia no incluye cambios importantes luego de los 4 años considerados, es probable que la unidad producti­va enfrente serios problemas de erosión (Figura 15).

Se pudo encontrar una asociación entre producción media de residuos por predio y la cantidad de veces que es superado el nivel de tolerancia para las unidades de suelo que componen el predio (Figura 16). Estos resultados determinan que, si bien las condiciones de los predios en cuanto a tipo de suelo, así como la pendiente existente son determinantes, la productividad del sistema juega un papel fundamental en disminuir los problemas de erosión.

A nivel de unidades de manejo, el principal determinante de que la erosión estimada supere la tolerancia es, justamente, el nivel de tolerancia del suelo sobre el que se encuentra la unidad de manejo. Cuando el nivel de tolerancia asignado es menor a 7 Mg ha-1 año-1, es más probable que la secuencia supere ese nivel. No obstante, aun en esos suelos, el problema disminuye si el sistema es productivo. Por su parte, cuando la tolerancia es igual o mayor a 7 Mg ha-1 año-1, es más probable estar por debajo de esos niveles de pérdida y esto en general sólo ocurre si la intensidad y/o productividad de cultivos es baja (Figura 17).

Cuando se observa de forma integrada para cada unidad de manejo la proporción que presenta balance negativo, la adición de la erosión hace que de un 45% de unidades de manejo que presentaban balance negativo (asumiendo la tasa de descomposición del cuartil 50) pase a un 76% de unidades con balances negativos (Figura 18)

4) CONSIDERACIONES FINALES
– Como resultado metodológico, se destaca la aproxima­ción de cálculo utilizada para la tasa de descomposición del suelo. Si bien pueden lograrse mejores ajustes, se generó una metodología que permite hacer variar la tasa objetivamente, situación que no existía previo al proyecto, ya que son escasos los trabajos locales que las estimen adecuadamente.
– Respecto al balance de CS en ausencia de erosión, encontramos una importante variabilidad entre unidades de manejo, pero, aun así, entre un 45% y 90% de los sitios presen­tan balances de C negativos en ausencia de erosión, siendo la productividad del sistema la principal determinante de estos balances.
– La erosión estimada para el periodo de análisis supera la tolerancia en un 60% de los suelos, lo que significa que hay una proporción importante de situaciones donde debe ser ajustada la estimación de erosión o la secuencia debe modificarse de forma importante los años siguientes.
– Al igual que para el balance de CS, la productividad de re­siduos del sistema es determinante de los niveles de erosión. Si bien el suelo determina escalones de pérdida, la productividad modula de forma importante los resultados. ·CREA·

En la sección Herramientas CREA de nuestra web www. fucrea.org podrán encontrar la herramienta Excel desarrollada por Sebastián Mazzilli para la estimación del balance de carbono en sistemas agrícolas.
Por consultas sobre su uso, pueden comunicarse vía e mail: sebastianmazzilli@gmail.com

 

 

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