Introducción
En la provincia de Chaco, se observa una marcada expansión del área agrícola de principios de 1990 al presente. Esta expansión se realizó fundamentalmente en el centro y centro-oeste de la provincia. Las áreas cultivadas fueron la base del reemplazo de ambientes naturales, principalmente áreas de bosque nativo. Esto condujo a la disminución de la cobertura de los suelos en la provincia durante el mismo lapso. En 1998, la superficie de bosques nativos en el Chaco era de 5.107.000 ha y en 2006, se redujo a 4.812.000 ha, lo cual representa unas 37.000 ha deforestadas por año, o una tasa anual de deforestación de 0,65 % (Dirección de Bosques, 2007).
La región chaqueña es una de las más afectadas por la expansión agropecuaria, siendo los principales cultivos la soja, el sorgo granífero, el girasol, el maíz y los cultivos forrajeros. Además, el cambio en el uso de la tierra no planificado fue otro factor que generó una sobreexplotación de los recursos naturales, debido a la expansión de la agricultura de secano y la ganadería no sustentable (Céspedes Flores et al., 2012).
Los cambios en el uso de la tierra (UT) descritos se presentan en una región caracterizada por ambientes frágiles y de altos riesgos agroclimáticos. Esto implica que existen limitantes potencialmente significativos para la producción agrícola en la región. Además, se tiene un marcado desconocimiento sobre las relaciones ecológicas en los ecosistemas que la conforman y sobre los efectos de los cambios en el UT sobre la provisión de servicios ecosistémicos, tales como el stock de carbono (C), nitrógeno (N) y fósforo (P).
Luego de 5 años, los ensayos de labranza de conservación mostraron un incremento del carbono orgánico del suelo (COS), mientras que en los estudios menores de 2 años no se observaron diferencias significativas en los estratos mayores a los 0,10 m de profundidad (Céspedes Flores et al., 2012; González Molina et al., 2014; Cotler et al., 2016). Se estima que el total de C acumulado en los suelos de todo el mundo es mayor que la suma de este en la atmósfera y en la vegetación (Scharlemann et al., 2014; IPCC, 2014).
La caída del nivel de COS causado por las actividades implicadas en el establecimiento de un cultivo luego de la deforestación generó una disminución de la materia orgánica del suelo (MOS) en los suelos cultivados, principalmente en la capa de suelo labrada, debido a la caída de los aportes de residuos, con el consiguiente aumento de las pérdidas por respiración, la disrupción de agregados y el incremento de la temperatura (Silberman et al., 2015).
Los cambios de UT de bosque nativo (BN) a sistema silvopastoril (SSP) y de este a pastura Megathyrsus (PM), o de BN a campo agrícola (CA) dentro de la región del Chaco semiárido, representan las principales actividades humanas que modifican el paisaje. Estos UT se analizan reconociendo la heterogeneidad de las prácticas de producción e identificando sus impactos en sitios específicos (Banegas et al., 2019).
Se estima que, con cambios de UT en el Chaco semiárido, el C y el P no se modificarán cuando se implementen prácticas amigables con el ambiente, como ser pasturas y manejo silvopastoril. Las situaciones prístinas serán siempre la referencia de los sistemas productivos; aunque se minimicen los impactos, los cambios en UT siempre conllevarán una alteración del equilibrio.
En base a lo mencionado anteriormente, el objetivo de este trabajo fue determinar la incidencia del cambio de uso de la tierra sobre el stock de macronutrientes (N y P) y C, y establecer su impacto sobre situaciones prístinas durante 4 años de evaluación en el Chaco semiárido.
Materiales y métodos
Sitio de ensayo y tratamientos
El estudio se llevó a cabo en la zona ubicada en la región oeste de la provincia de Chaco, Argentina, comprendida por las localidades de
J. J. Castelli (25º56’S y 60º37’O), Concepción del Bermejo (26º36’S y 60º56’O) y Río Muerto (26º18’S y 61º39’O). En esta área delimitada se seleccionaron 4 sitios de muestreo y cada sitio presentó todos los tratamientos, los cuales fueron evaluados en el mismo momento del año (mes de junio) durante 4 años (Figura 1).
Los tratamientos fueron los siguientes UT:
1) bosque nativo; 2) pastura cultivada de Megathyrsus maximus cv. Gatton panic (PM); 3) campo agrícola con cultivo de soja bajo labranza cero (CA); y 4) sistema silvopastoril (SSP) con pastura de M. maximus cv. Gatton panic.
El momento de muestreo de suelo de todos los UT coincidió con el fin de la estación de crecimiento de las especies vegetales megatérmicas y la floración, por lo cual la biomasa vegetal y el crecimiento de raíces es mayor; esto permite considerar su contribución a los elementos evaluados. Se analizaron los ciclos 2011 a 2014.
Los BN estudiados poseen una antigüedad de 50 a 70 años, mientras que los demás UT evaluados tienen 15 años aproximadamente (SSP, CA, PM). Los SSP de la zona provienen del raleo de especies debido al aprovechamiento de la madera (Kunst et al., 2014; Silberman et al., 2015; Bravo et al., 2018). La densidad de árboles en el sitio fue de 140 árboles/ha y, en la zona de estudio, los SSP habían sido diseñados de manera mecanizada: a través de un rolado, se había reducido el estrato leñoso bajo y, simultáneamente, se había sembrado la pastura con cajón sembrador (Kunst et al., 2014). Las especies más representativas del bosque nativo son: Schinopsis lorentzii Griseb Engler (quebracho colorado santiagueño), Aspidosperma quebracho- blanco Schletchet (quebracho blanco), Ziziphus mistol Griseb. (mistol), Prosopis kuntzei Harms Kuntze (itín), Celtis tala Gillet ex Planchon, syn. (tala), Acacia praecox Griseb. (garabato), Prosopis alba Grisebach (algarrobo), Prosopis ruscifolia Griseb. (vinal) y Schinus molle L. (molle) (Kunst et al., 2014; Morello et al., 2018).
Los SSP de esta zona cuentan con árboles de diferentes especies cuando provienen del raleo del BN, y con árboles como P. alba cuando es un SSP cultivado. Ambos SSP, natural o cultivado, tienen como pastura acompañante al Gatton panic (M. maximus) que es un pasto C4 perenne de altura media, que comienza a crecer con 30 a 40 mm de lluvia mensual acumulada, y con una temperatura base de 15,3 ºC (Cabrera et al., 2015). Los SSP evaluados contaron con una carga animal promedio de la zona de 0,6 UG/ha bajo un manejo de pastoreo rotativo, siendo esta carga considerada como un disturbio y no como un factor a evaluar.
Características del clima y suelo
El clima es subtropical continental, cálido, con estación seca marcada en invierno. La temperatura media anual es de 21,5 ºC, con temperaturas máximas en verano de 46 ºC y mínimas en invierno de 6 ºC. Se destaca una amplitud térmica de unos 30 a 40 °C y una alta evapotranspiración potencial que produce un déficit hídrico (Torres Bruchmann, 1981). Las precipitaciones medias anuales varían entre 700 y 800 mm, con régimen estival (Morello et al., 2018).
El material originario del suelo es de tipo sedimentario, resultante de un transporte mixto eólico-hídrico denominado limo-loéssico (Zurita, 2007); es decir, allí se acumularon sedimentos fluviales y eólicos (loess) durante los períodos terciario y cuaternario. Los suelos formados de la zona se clasifican a escala de Entisoles según el Soil Taxonomy (Zurita, 2007; Gardi et al., 2014). Teniendo en cuenta la rigurosidad climática, se presenta una baja tasa de pedogénesis (Pereyra, 2012). El área se encuentra caracterizada como semiárida en base a la distribución de las isohietas medias anuales (Rojas et al., 2017).
Procedimiento de muestreo a campo y análisis de muestras
En los cuatro sitios muestreados anualmente, en cada UT se realizó una transecta diagonal en la parcela de muestreo, donde se cavaron tres (3) prepozos, tomándose muestras simples (n = 384). En cada prepozo, se muestrearon los siguientes estratos: 0-0,05 m; 0,05-0,15 m y 0,15-0,30 m.
Las muestras fueron procesadas en el Laboratorio de Química Analítica y Agrícola, de la Facultad de Ciencias Agrarias de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE). El pretratamiento de muestras de suelo se realizó según Page et al. (1982). Para determinar el contenido de MOS se empleó el método de Walkley-Black. El contenido de nitrógeno total (N) se determinó mediante el método de Kjeldahl, y el fósforo disponible mediante el método de Olsen (Vázquez, 2005), con el espectrofotómetro visible-UV Thermo Spectronic Genesys 20 (Page et al., 1982; Carrero et al., 2015).
Se determinó, además, la conductividad eléctrica (CE) con conductímetro en relación suelo:agua (1:5), utilizando un conductímetro digital portátil marca Altronix, modelo CT-2. El pH se midió con potenciómetro de mano marca Adwa, modelo AD110, en relación suelo:agua neutra (1:2,5).
En los diferentes estratos, se determinó la densidad aparente (Da) por medio del método del cilindro: siguiendo la metodología propuesta por Plà Sentís (1983), se ingresó el mismo en forma vertical en cada estrato del prepozo, en escaleras formadas en cada uno de ellos, de manera que la muestra de suelo obtenida conservara sus propiedades físicas inalteradas. La muestra para determinar la Da fue tomada en la zona media de los horizontes de cada uno de los diferentes estratos.
El stock de los nutrientes evaluados (N y P) y el C se determinaron expresando los resultados en mg/ha. Por ejemplo, el stock de C se calculó con la siguiente ecuación:
Análisis estadístico
El análisis estadístico para cada variable se realizó mediante modelos mixtos, utilizando el programa R a través de la interfaz gráfica desarrollada para Infostat (Di Rienzo et al., 2018). El modelo analizado posee una estructura anidada con efectos fijos para los años de muestreo, bloques (sitio de muestreo), tratamientos (UT), profundidades de muestreo (0-0,05 m; 0,05-0,15 m y 0,15-0,30 m) y repeticiones. Se especificó, como efecto aleatorio, el año*bloque*repetición, ya que no son factores independientes, sino que están anidados uno en el otro. La comparación de medias se realizó mediante la prueba DGC con un nivel del 5 % de significancia. Se utilizó el software estadístico Infostat, versión 2020 (Di Rienzo et al., 2018).
Se comprobó la existencia de interacción significativa entre tratamientos y profundidades de muestreo para el stock de P, no así para los stocks de N y C. Se realizó un análisis de componentes principales para evaluar en forma descriptiva la interacción entre variables y tratamientos.
Resultados y discusión
Los diferentes UT en todas las profundidades muestreadas pueden considerarse neutros según la escala de pH en agua (Dewis y Freitas, 1970), mientras que los SSP evaluados son levemente ácidos en la escala mencionada (Tabla 1). Según Pérez et al. (2020), el pH es la variable más sensible en la manifestación de las diferencias en cambio de uso del suelo. En concordancia con esto y analizando la capa superficial, todos los tratamientos evaluados generaron diferencias significativas.
Los suelos muestreados tienen una baja CE en general (Tabla 1) según la escala clasificatoria de Carter y Gregorich (2008). Una CE menor de 4 dS/ m en todo el perfil indica que no existen limitaciones por salinidad en estos suelos (Richards, 1980).
Desde el punto de vista pedogenético, puede resaltarse que debido al origen aluvial de los suelos estudiados, estos Entisoles presentan una variación de Da que tiende a depender del origen y tamaño de los sedimentos depositados. La Da en los UT evaluados fue menor para los usos de BN y SSP, con diferencias significativas entre ambos: el menor valor correspondió al primero de ellos. Pueden considerarse como suelos semipesados, salvo en el UT de CA, donde en una profundidad de 0,15-0,30 m se presentó un incremento que podría corresponderse con una compactación en el último estrato, posiblemente por el tránsito de maquinaria, aun cuando el lote se encontraba bajo labranza cero (Tabla 1).
Pérez et al. (2020) encontraron que en los suelos estudiados que tenían cultivos bajo labranza convencional, los valores de Da en la capa superficial de 0-0,10 m fueron mayores para las dos situaciones de agricultura evaluadas. En la Región Chaqueña, cuando se habilitan las tierras para agricultura o ganadería
reemplazando los bosques por herbáceas anuales y cultivos agrícolas, se interviene en los atributos funcionales del ecosistema y en los servicios ecosistémicos asociados, tales como el balance de C y la biodiversidad (Rojas et al., 2017). En concordancia con los resultados obtenidos, la Da aumenta al pasar de un uso de BN a un uso ganadero (Kunst et al., 2014; Silberman et al., 2015; Volante et al., 2016).
UT* Profundidad | Da | pH | CE | ||||||||
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BN 1,07 | ± | 0,03 | c | 6,74 | ± | 0,13 | b | 189,13 | ± | 12,01 | b |
SSP 0-0,05 m 1,28 | ± | 0,03 | b | 6,36 | ± | 0,13 | c | 232,75 | ± | 12,01 | a |
PM 1,45 | ± | 0,03 | a | 6,88 | ± | 0,13 | b | 181,33 | ± | 12,01 | b |
CA 1,40 | ± | 0,03 | a | 7,35 | ± | 0,13 | a | 193,75 | ± | 12,01 | b |
BN 1,07 | ± | 0,03 | c | 7,38 | ± | 0,13 | a | 169,81 | ± | 12,01 | b |
SSP 0,05-0,15 m 1,27 | ± | 0,03 | b | 6,43 | ± | 0,13 | c | 131,30 | ± | 12,01 | c |
PM 1,45 | ± | 0,03 | a | 6,86 | ± | 0,13 | b | 138,25 | ± | 12,01 | c |
CA 1,40 | ± | 0,03 | a | 7,50 | ± | 0,13 | a | 142,13 | ± | 12,01 | c |
BN 1,21 | ± | 0,03 | b | 7,33 | ± | 0,13 | a | 189,75 | ± | 12,01 | b |
SSP 0,15-0,30 m 1,26 | ± | 0,03 | b | 6,57 | ± | 0,13 | c | 139,38 | ± | 12,01 | c |
PM 1,43 | ± | 0,03 | a | 6,85 | ± | 0,13 | b | 110,00 | ± | 12,01 | c |
CA 1,52 | ± | 0,03 | a | 7,13 | ± | 0,13 | a | 108,50 | ± | 12,01 | c |
*Tratamientos: BN: bosque nativo; SSP: sistema silvopastoril; PM: pastura Megathyrsus; CA: campo agrícola. Letras distintas en una misma columna indican diferencias significativas (p < 0,05) según test de Tukey.
En la Figura 2, puede observarse que todos los UT evaluados a mayor profundidad presentan un mayor contenido de stock de C. En el estrato más superficial de muestreo, los UT de PM, CA y SSP no se diferenciaron entre sí y presentaron los mayores valores de stock de C, mientras que BN presentó el menor valor significativo. En el estrato de 0,05-0,15 m, PM presentó el mayor valor significativo en comparación con el resto de los UT evaluados. En el último estrato de muestreo, a 0,15-0,30 m, todos los UT tuvieron mayores valores de stock de C, a excepción del BN.
En concordancia con nuestro estudio, Banegas et al. (2019) detectaron cambios correlacionados con las características del suelo, especialmente en la capa superficial del mismo; en el estudio de estos autores, el contenido de COS se incrementó en los sistemas ganaderos a base de pastizales y en los usos con cultivo agrícola bajo siembra directa. Estos resultados refuerzan la utilidad del COS como parámetro individual para monitorear sistemas de manejo de la tierra, especialmente en regiones extensas como el Chaco, las cuales están sujetas a continuos procesos de transformación (Banegas et al., 2019).
En la Figura 3, puede observarse que, en el estrato más superficial de muestreo, los UT de BN y CA registraron los menores valores significativos de stock de N, diferenciándose del resto de los UT estudiados, los cuales fueron similares entre sí. En los dos últimos estratos, el uso de PM presentó el mayor valor significativo, diferenciándose de los otros UT.
De acuerdo a la clasificación de Carter y Gregorich (2008), los sitios de estudio se pueden considerar en un rango de muy pobremente provisto a altamente desprovisto de N. A medida que profundizamos y hasta los 0,15 m, se generaron incrementos en el stock de N (Figura 3), por lo cual en estos suelos, debe considerarse mantener los contenidos de MOS para asegurar un suministro adecuado de N a largo plazo (Silberman et al., 2015).
En la Figura 4, se observa el stock de P en los diferentes usos estudiados. El estrato más superficial, a 0,05 m, presentó los menores valores de este stock en todos los UT evaluados. Con la profundidad, todos estos usos experimentaron un incremento en su stock. El menor valor fue para BN en el primer estrato de muestreo, sin ser este un dato relevante, si se tiene en cuenta que todos los UT presentan valores de P considerados como altos (Vázquez, 2005). En el UT de BN se observa la influencia del sistema radical forestal, que mantiene altos contenidos de stock de P a medida que avanza la profundidad de muestreo, demostrando así la importancia del proceso de traslocación de nutrientes en el sistema de raíces de los árboles (Figura 4).
Los suelos de los UT bajo estudio se ven limitados por la aridez del clima de la zona estudiada, la cual restringe la actividad biológica y, por lo tanto, la fertilidad; los valores obtenidos de algunas variables indican que son suelos pobres con escasos nutrientes (Cotler et al., 2016).
Análisis de componentes principales (ACP)
En el análisis de componentes principales para la profundidad 0-0,05 m (Figura 5), los dos primeros ejes explicaron el 90,8 % de la variabilidad total, permitiendo la representación gráfica de casi todas las propiedades medidas en un mismo plano. La CP1 quedó definida por seis variables: Da; los stocks de N, C y P; pH y CE (Tabla 2). El pH, Da y el stock de P se ubicaron opuestos a CE y a los stocks de C y N. La CP1 separó los usos de suelo de BN de CA, PM y SSP; a su vez, se observó que el tratamiento de CA estaba asociado a la variable pH, mientras que el SSP se asociaba al stock de N y CE. Por último, el uso de PM estuvo asociado a Da, y a los stocks de C y P.
En una profundidad de 0,05-0,15 m (Figura 6), las dos componentes principales explicaron el 86,5 % de la variabilidad total. La CP1 separó a BN de CA, SSP y PM (Figura 3). La CP1 explicó el 70,7 % de la variabilidad y quedó definida por el BN asociado a pH y CE, por un lado, y por tres variables de Da y stocks de C y N asociados a CA y PME; por último, el stock de P estuvo asociado a SSP (Tabla 2).
Variables | 0-0,05 m | 0,05-0,15 m | 0,15-0,30 m | ||||||
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CP1 | CP2 | CP1 | CP2 | CP1 | CP2 | ||||
Da | 0,50 | 0,24 | -0,43 | 0,44 | 0,36 | 0,55 | |||
pH | 0,06 | 0,69 | 0,29 | 0,61 | -0,29 | 0,64 | |||
CE | 0,07 | -0,62 | 0,47 | 0,26 | -0,46 | -0,20 | |||
Stock C | 0,53 | <0,01 | -0,46 | 0,27 | 0,47 | 0,06 | |||
Stock N | 0,44 | -0,28 | -0,46 | 0,28 | 0,45 | 0,12 | |||
Stock P | 0,51 | 0,03 | -0,30 | -0,47 | -0,38 | 0,48 |
*Densidad aparente (Da), stock de carbono (stock C), pH (actividad), conductividad eléctrica (CE), stock de nitrógeno (stock N) y stock de fósforo (stock P).
En el tercer estrato muestreado (Figura 7), el ACP explicó el 95,8 % de la variabilidad total, de la cual un 72,7 % quedó representada en la CP1, de- finida por DA y los stocks de N y C asociados a CA, PM y SSP. Por otro lado, el BN quedó asocia- do al stock de P, pH y CE.
Las profundidades de muestreo en este estudio fueron definidas en base a resultados obtenidos por Céspedes Flores et al. (2012), quienes no observaron diferencias significativas a mayores profundidades en estudios a corto plazo. A partir de los 0,30 m de profundidad en el perfil de suelo, diversos autores refieren que el C almacenado es menos susceptible a cambios y su modificación se da a largo plazo (IPCC, 2014; Rodríguez et al., 2015; FAO, 2018).
Conclusiones
El cambio de uso de bosques nativos a pastura Megathyrsus favoreció el incremento significativo del stock de carbono en la capa superficial de hasta 0,15 m de profundidad en el perfil de Entisoles, bajo un clima subtropical continental cálido; cuando el reemplazo fue hacia sistemas silvopastoriles o campos agrícolas, se produjo un aumento del stock de carbono, con valores menores a los de la pastura en los diferentes estratos muestreados.
El stock de nitrógeno en superficie, en los usos de bosque nativo y campo agrícola fue significativamente menor. A mayor profundidad, la pastura de Megathyrsus aumentó el stock de nitrógeno de manera significativa con respecto a los demás usos. En general, todos los usos aumentaron el stock de nitrógeno desde los 0,05 m a los 0,15 m de profundidad en la zona estudiada.
El stock de fósforo en estos suelos sedimentarios, altamente provistos de este macronutriente, presentó altos valores a nivel superficial en todos los usos. En el uso de bosque nativo, el stock de fósforo aumentó con la profundidad en el perfil hasta los 0,15-0,30 m, demostrando la importancia de la actividad radical en este uso, debido a la retraslocación de los nutrientes a mayores profundidades. En el presente trabajo, no se constató que, a mayor profundidad en el perfil, el cambio de bosque nativo hacia los otros usos produjera un incremento significativo del stock de fósforo.