21 resultados para PRODUCTIVIDAD MARGINAL


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Nothofagus antarctica (ñire)ocupa una importante superficie de los bosques de Patagonia Sur, siendo ampliamente usado como sistemas silvopastoriles con ganadería ovina y bovina. Sin embargo, en la mayoría de los casos el uso de estos bosques se realiza sin un manejo que permita optimizar la sustentabilidad del sistema. En esta tesis se estudió el efecto de distintas variables ambientales (temperatura, humedad del suelo, radiación)sobre la productividad y concentración de Proteína bruta (PB)de gramíneas en distintas situaciones de calidad forestal y coberturas de copas de bosques de ñire, así como también procesos asociados: descomposición y dinámica de nutrientes (mineralización-inmovilización)de residuos del estrato arbóreo y graminoso y mineralización de nitrógeno del suelo. La productividad de materia seca (MS)aérea de gramíneas (rango entre 135 a 1863 kg MS ha-1)estuvo positivamente asociada a la calidad forestal de los sitios, mientras que el efecto de las coberturas de copa dependió de la interacción con otras variables ambientales. Los valores de PB variaron principalmente según la cobertura de copa encontrándose los mayores valores en lugares más sombreados (transmisividades menor al 70 por ciento). La descomposición, tanto en hojas de ñire como en gramíneas, varió según el nivel de radiación, siendo mayores en los lugares con menor cobertura. Por otro lado, la dinámica de nutrientes no fue afectada por la CS o alguna variable estudiada. La mineralización de nitrógeno del suelo fue mayormente afectada por la humedad del suelo y el efecto de la cobertura de copa según la calidad del sitio forestal. Finalmente con los datos obtenidos e información de bibliografía se generó un modelo de simulación de productividad de MS y concentración de PB de gramíneas creciendo en bosques de ñire. El modelo generado después de ser sometido a diferentes pruebas se considera aceptable para ser usado como una herramienta de manejo sustentable en estos sistemas, aportando además nuevos conocimientos sobre las causales en la variación productiva y de calidad de los pastizales en bosques de ñire.

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La productividad forrajera (PF)es una variable crítica para el manejo y la planificación de los sistemas de producción ganaderos. Sin embargo, las dificultades para cuantificarla a campo y la necesidad de manejar un marco conceptual robusto para utilizarla en la toma de decisiones hacen que habitualmente los sistemas de producción se manejen con una caracterización rudimentaria de esta variable. En esta tesis se desarrolló un sistema de seguimiento de la PF en tiempo real y a la escala de lote, basado en la lógica de la eficiencia en el uso de la radiación (EUR). Primero se diseñó y se puso en funcionamiento una versión preliminar del sistema, y luego se investigaron en mayor detalle dos aspectos críticos de su funcionamiento: la estimación de la fracción de radiación absorbida por el canopeo (fRFAA)a partir de índices de vegetación derivados de imágenes satelitales, y el comportamiento de la EUR ante variaciones del estrés ambiental, el manejo de la defoliación, y la escala temporal de observación. La metodología para implementar la versión preliminar del sistema de seguimiento forrajero se basó en estimar la fRFAA y la EUR. La primera fue estimada como una función no lineal del índice de vegetación normalizado del sensor MODIS. La estimación de la EUR se basó en calibraciones empíricas entre la PF estimada a campo y la radiación absorbida para dos recursos forrajeros: pasturas de loma y bajos de agropiro. Los resultados mostraron que la radiación absorbida predijo datos independientes de PF con precisión aceptable. El sistema fue implementado informáticamente en un software específico denominado Segf. En relación al primer aspecto de mejora del sistema, la estimación de la fRFAA, se estudió la absorción de radiación a campo con una barra de interceptación en cultivos de trigo (utilizados como modelo experimental)y se la correlacionó con distintos índices de vegetación calculados a partir del sensor espectral MODIS. Se encontró que los índices de vegetación explicaron entre 90 y 94 por ciento de las variaciones de fRFAA. El índice de vegetación mejorado presentó una relación más lineal que el clásico índice de vegetación normalizado, posiblemente debido a la ausencia de saturación del primero ante aumentos del área foliar. En relación al segundo aspecto de mejora del sistema, la variabilidad de la EUR, se realizó un experimento de un año sobre una pastura consociada de festuca y alfalfa sometida a distintos tratamientos. La EUR fue más estable que la fRFAA ante cambios de la disponibilidad de recursos y de intensidad de defoliación. Sin embargo, la EUR tendió a disminuir ante estrés hídrico (déficit y exceso), y a aumentar ante defoliación severa y sombreado. Además, la variabilidad de la EUR a lo largo del rebrote de la pastura y entre tratamientos dependió de la escala temporal de observación o cálculo: fue más variable al considerar períodos de 12 días que al considerar todo el período de rebrote o la estación (45 y 90 días respectivamente). Como resultado de la tesis, los productores agropecuarios y sus asesores cuentan con un sistema capaz de estimar mes a mes la PF de sus lotes para una serie temporal de aproximadamente diez años. Actualmente 1.478.000 ha ganaderas están bajo seguimiento mediante un sistema basado en esta tesis. Esto implica un cambio cualitativo de disponibilidad de información y representa una oportunidad para tomar mejores decisiones de manejo, a la vez que concientiza sobre el uso racional del forraje para maximizar su crecimiento. Adicionalmente, la base de datos de PF generada, extraordinariamente amplia en su cobertura espacial y temporal, será de utilidad para trabajos de investigación sobre los patrones espacio-temporales de PF.

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La productividad total de los factores (PTF) explica el crecimiento del producto no atribuible al uso de los factores, lo que crea un importante debate sobre el impacto de las políticas y del cambio organizacional y tecnológico sobre la misma. Aunque la revisión de antecedentes fue extensa a nivel mundial, son acotados los trabajos actualizados referentes a América Latina y el Caribe (ALC) y a Argentina. Este estudio tiene por objetivo presentar una aproximación de la evolución de la PTF en los últimos 100 años, como así también de las fuentes factoriales del crecimiento del producto agropecuario. Los resultados muestran que durante el período 1913-2010 la PTF del sector agropecuario de Argentina creció al 1,5 por ciento anual, lo que explica el 86 por ciento de la variación del producto. Sin embargo, entre 1962 y 2010, la PTF creció al 1,9 por ciento anual en la agricultura y al 0,7 por ciento anual en la ganadería, lo que explica el 48 por ciento y 71 por ciento, respectivamente, del crecimiento del producto sectorial. En ambos casos la expansión territorial, el uso de insumos y la acumulación de stock animal fueron también clave. Si bien es cierto que el cambio tecnológico fue importante, por sí solo no fue suficiente. La revisión de los principales hechos históricos hace considerar que los contextos internacional, institucional y organizacional afectaron también a la PTF. El sector agropecuario argentino es aun altamente dependiente del uso de los factores para crecer, lo que remarca la necesidad de trabajar en una política de Estado de largo plazo y con base en estudios sectoriales y regionales de cómo incrementar la productividad como fuente no factorial del crecimiento del productor

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La productividad de los suelos determina su capacidad de producir biomasa y es importante entenderla y cuantificarla ya que regula el rendimiento. El objetivo general fue determinar la productividad de los suelos con respecto al cultivo de trigo ya que su distribución espacio-temporal ubicua permite analizar los amplios gradientes biofísicos pampeanos. La información de rendimiento de trigo de 165 partidos, correspondiente al período 1967-2006, fue asociada a variables biofísicas y de manejo que tuvieron que ser agregadas espacialmente a este nivel de análisis. Se generaron 1440 mapas climáticos de interpolación y se modelizaron en profundidad 7 variables de 1000 perfiles de suelo. La información se modelizó por diferentes estrategias. El mejor modelo explicativo del rendimiento se obtuvo usando una red neuronal artificial (RNA) (R2 igual a 0,641; P igual a 0,05) que permitió establecer que el carbono orgánico y la capacidad de almacenamiento de agua útil de los suelos y su interacción regulan el rendimiento alcanzando un óptimo en los niveles medios-altos de ambas variables. También se utilizó esta RNA como herramienta para generar un índice de productividad de suelos que mostró una performance muy superior (R2 = 0,728; P igual a 0,05) a la metodología de la FAO usada en Argentina hasta el momento (R2 igual a 0,433; P igual a 0,05). Con una función de frontera estocástica se estimó el rendimiento máximo alcanzado en diferentes áreas de la Región Pampeana. Adicionalmente se calculó la brecha de rendimiento que caracteriza espacialmente áreas productivas con respecto a valores medios de potencial de producción. Esta brecha está determinada por las dos mismas variables edáficas que definen la productividad con un mínimo cercano a la combinación donde se registra la máxima productividad. La brecha de productividad fue mayor en la Región Semiárida Pampeana y la Pampa Mesopotámica por lo que los esfuerzos para achicarla deberían concentrarse allí.