Evaluación de metodologías para estimar la condición y tendencia de pastizales Alto Andinos

Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Zootecnia. Departamento Académico de Producción AnimalDesde comienzos del siglo XX surgieron investigadores que estudiaron la dinámica de la vegetación y riesgos de la degradación, elaborando modelos conceptuales y metodologías para la evaluación de patizales. La condición y tendencia son indicadores que expresan el grado de alejamiento del pastizal de su estado clímax o potencial en un momento dado en el tiempo y la dirección que toma este cambio, respectivamente. Otro concepto más reciente a condición, es salud del pastizal que tiene un enfoque más ecológico del pastizal. Estos indicadores son un requisito clave para la elaboración de planes de manejo y programas de conservación de pastizales. La presente investigación se realizó con el objetivo de analizar y comparar los métodos más empleados para estimar estos parámetros: Tres Pasos de Parker, Milton (Modelo de Degradación de Tierras) y Pyke o Estado de Salud del Pastizal (Interpreting Indicators of Rangeland Health - IIRH) para condición y salud del pastizal; y, Colorado State University, Arizona State University y Universidad Nacional Agraria La Molina para tendencia. El estudio se realizó en la UP Conocancha de la SAIS Pachacútec - Junín y en el MUS Huishlamachay de la Cooperativa Comunal San Antonio de Rancas - Pasco, siendo los pastizales de ambas áreas pastoreados por vicuñas. Entre los métodos para estimar condición y salud del pastizal se identificaron diferencias en sus propiedades, y capacidades de estimación, sin embargo, no se encontraron diferencias estadísticas entre los resultados de Parker y Milton, pero sí de ambos con Pyke. Además, la elección del método más adecuado dependerá de los objetivos del investigador. Por otro lado, no se encontraron diferencias entre las propiedades y capacidades de los métodos para estimar tendencia, tampoco existieron diferencias estadísticas entre sus resultados. No obstante, se recomienda el método Arizona para capacitar ganaderos por su mayor facilidad de transferencia.Since the beginning of twentieth century, there were researchers that studied dynamics and risks of rangeland degradation. Also, they created new conceptual models and methodologies to evaluate rangelands. Condition and trend are indicators that demonstrate the degree of rangeland departure of its climax state or potencial in a specific time and direction taken by this change, respectively. A recent concept named rangeland health, arise from a more ecologic perspective. Condition/ rangeland health and trend are fundamental requirements to develop management plans and conservation programs. This study was conducted with the purpose to compare and analyse the more common methods to assess condition and trend: Parker 3 – Step, Milton Rangeland Health Assessment and Pyke State of Rangeland Health (Interpreting Indicators of Rangeland Health - IIRH) for condition and rangeland health, plus Colorado State University, Arizona State University and Universidad Nacional Agraria La Molina for trend. The study was located in UP Conocancha at SAIS Pachacutec – Junín and MUS Huishlamachay in San Antonio de Rancas Communal Cooperative – Pasco where rangelands were being grazed by vicuñas. There were identified differences in properties and capacities of methods to estimate condition and rangeland health. Although, statistics differences were not found between Parker and Milton’s results, there were between Pyke and both other methods. The seleccion of the appropriate method will depend on researcher’s objectives. On the other hand, there were no differences in properties and capacities of methods to estimate trend, and statistics differences were not found between their results. However, it is recommended to use Arizona method when training pastoralists because of its greater ease to transfer knowledge.Tesi

Evaluación del estado de salud de pastizales altoandinos empleando técnicas multivariadas

Universidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de Posgrado. Maestría en Producción AnimalLos ecosistemas, como los pastizales, proporcionan diversos servicios ecosistémicos en beneficio de la sociedad incluyendo a un gran número de familias rurales a nivel global. Pese a ello, se encuentran en riesgo por la degradación y desertificación de tierras causadas por un conjunto de factores biofísicos y socioeconómicos. Por lo tanto, hay una necesidad por generar herramientas más precisas y de menor subjetividad para estudios que puedan proveer información oportuna sobre la salud del pastizal. El presente estudio tuvo por objetivo principal reducir el sesgo observacional del método Pyke o Estado de Salud del Pastizal (Interpreting Indicators of Rangeland Health - IIRH) mediante la incorporación de variables cuantitativas posibles de medir a través de instrumentos de precisión y métodos de menor complejidad. Además, se identificó las variables más sensibles a los cambios de estado de salud y generó un modelo matemático basado en el uso de las técnicas multivariadas, regresión logística y análisis discriminante lineal, para predecir la salud del pastizal y validarlo de acuerdo con el método Pyke. Las evaluaciones se localizaron en pajonales de diferentes estados de salud en ecosistemas altoandinos de las regiones Huancavelica, Áncash, Lima y Pasco. En estas áreas se evaluaron 17 variables cuantitativas asociadas a los atributos del pastizal, y en base a ellas, se generaron modelos matemáticos empleando las técnicas multivaridas antes mencionadas. La validación se realizó en pastizales localizados en las mismas regiones de la evaluación inicial. Se obtuvo que la técnica multivariada que generó el modelo con mayor precisión en la estimación, con respecto al método Pyke, fue el análisis discriminante lineal en su fase de entrenamiento y validación. Se concluyó que las variables que detectaron con mayor sensibilidad los cambios de estado de salud y, a la vez, de mayor influencia en la predictibilidad del modelo elegido, fueron cobertura basal de vegetación, pavimento de erosión y suelo desnudo. El método Pyke estima con precisión la salud del pastizal a través de la evaluación de los procesos ecológicos, pero no permite que pueda ser usado en proveer información de tendencia por su carácter cualitativo. Las técnicas multivariadas, de naturaleza cuantitativa, permiten estimar la tendencia en un enfoque ecológico, por consiguiente, debería usarse en combinación con el método Pyke.Rangeland ecosystems provide a wide diversity of ecosystem services to society benefit, including a huge number of rural families worldwide. However, they are at risk by degradation and desertification of lands caused by biophysical and socioeconomic factors. Therefore, there is a necessity of more accurate and less subjective tools for studies that can provide appropriate information about the state of rangeland health. The main objective of this study was to reduce the observational bias of Pyke or State of Rangeland Health (Interpreting Indicators of Rangeland Health – IIRH) method through the addition of quantitative variables that are able to be measure with precision implements and less complex methods. In addition, the most sensitive variables to changes between states of rangeland health were identified and a mathematical model was generated by multivariate techniques as logistic regression and linear discriminant analysis in order to predict rangeland health and validate it accordingly to Pyke’s estimation. The evaluation zones were located in High Andean grasslands in different states of health in Huancavelica, Ancash, Lima and Pasco regions. In these areas 17 quantitative variables associated to rangeland attributes were evaluated and used to generate a mathematical model with the multivariate techniques before mentioned. Validation was performed in areas of rangelands located in the same regions of the initial evaluation. The linear discriminant analysis was the multivariate technique which generated the model with the highest accurate, according to results of Pyke method, during training and validation phase. In conclusion, the variables that were the most sensitive to changes between states of rangeland health and the most influential in the predictability of the model were basal vegetation cover, erosion pavement and bare soil. Pyke method precisely estimates rangeland health through the evaluation of ecological processes, but it cannot determine trend because of its qualitative form of evaluation. Multivariate techniques, which require quantitative data, permit estimate trend with an ecological approach, so they should be used in combination with Pyke method.Tesi