Caracterización de la oferta de recursos forestales del partido de Balcarce, provincia de Buenos Aires

El sudeste de la provincia de Buenos Aires tiene un potencial forestal importante, aunque la actividad aún no está consolidada y se practica de manera discontinua, dispersa y con poco manejo. En este contexto se ubican los montes del partido de Balcarce, que en el 2002 contaba con 1.100 ha de plantaciones, con un 75% de especies de interés comercial. El conocimiento de la composición, estado y distribución de los montes existentes permitiría contribuir al planeamiento de su manejo y ordenación. Este trabajo tuvo dos objetivos: el primero fue elaborar cartografía temática, a escala de reconocimiento, de las distintas clases de montes que constituyen el patrimonio forestal local. El segundo, fue caracterizar la oferta de plantaciones con destino industrial en términos de superficie, composición y estructura. Se confeccionaron mapas de los montes presentes, clasificados como: macizo comercial, monte de reparo, cortina cortaviento, monte de protección y monte de poblaciones. Se identificaron visualmente con imágenes satelitales Digital Globe® y se digitalizó su localización con puntos o con vectores perimetrales. Como soporte cartográfico se utilizaron capas del Atlas Digital del partido de Balcarce. Las unidades se identificaron mediante técnicas de fotointerpretación y con información adicional georreferenciada se incorporaron polígonos de forestaciones recientes no identificables en las imágenes. Para la supervisión a campo se recorrieron rutas y caminos barriendo visualmente 5.400 ha (1,3% del partido), reconociendo los montes comerciales por género botánico, desarrollo y densidad relativa. El mapa forestal obtenido fue estructurado en un Sistema de Información Geográfica donde se identificaron 5.711 unidades forestales distribuidas en las cinco categorías. La superficie de los polígonos digitalizados de montes comerciales totalizó 3.017 ha de distintas subclases. Al relacionarse con otros mapas del partido, se observaron patrones de distribución de los montes, algunos asociados a cursos de agua, topografía, superficie de lotes o proximidad a centros urbanos o a la red vial. Las diferencias entre las unidades supervisadas y las digitalizadas no fueron significativas (p<0,05). La supervisión de campo permitió desagregar la clase de macizos comerciales, en montes mixtos (29%, 254 ha) y puros (71%, 624 ha). Se destaca la utilidad del análisis visual de imágenes del software Google Earth® para la clasificación forestal con técnicas simples y con un grado de precisión aceptable para estudios regionales, y las fuentes de error de esta técnica. El uso del software, de baja complejidad y acceso libre, facilita la diseminación del mapa forestal para utilización directa de distintos actores. Además, el estudio contribuye a conocer cualitativamente el patrimonio forestal del partido de Balcarce, con una aproximación de la superficie de montes comerciales, información de utilidad para el diseño e implementación de políticas públicas.The forestry potential for the south-eastern region of Buenos Aires province is high, although the current forest lands are still unbound and characterize as sparse, fragmented and lacking of management. This is the context for plantations (commercial/ non commercial) of the Balcarce county, accounting for about 1.100 ha of standing tree patches in 2002, 75% of commercial species. For land use planning and forest management it is necessary to assess the composition, state and distribution of the present tree plantations. The objectives of this study were to (1) elaborate thematic maps of the different types of forest stands of Balcarce to a recognition scale and (2) characterize the commercial forest supply in terms of area, structure and composition. By visual analysis of Digital Globe® satellite imagery, forest units (classified as commercial stand, forest shelter, forest windbreak, protective forest and forest park) were identified and geographically positioned with dots or vectors (polygons). Thematic layers of the Atlas Digital del Partido de Balcarce were used as a cartographic support. The units were identified by means of interpretation techniques, using photographic features. Additional secondary information helped to include some recently afforested polygons (not identifiable in the images). For field supervision strip transects along highways and roads were transited, covering 5,400 ha (1.3% of the county), recognizing the botanic genus, developing stage and relative density of the tree stands of the commercial class. The resulting forest map was structured as a Geographic Information System, accounting for 5,711 forest units of the 5 categories. The area of the commercial forest polygons amounted 3,017 ha of different sub-classes. Distinctive distribution patterns were observed when correlating the forest map with some other map layers, some associated to water streams, topography, size of land parcels or proximity to roads or urban centres. There were not found significant differences (p&lt;0.05) between visually digitalized and observed units. The field supervision help to unbundle commercial forest class, into mixed (29%, 254 ha) and pure (71%, 624 ha) stands. Finally, the noting utility of visual analysis of Google Earth® imagery for remote forest surveys to provide accurate results to a regional scale with simple tools was emphasized. Also, error sources of the method were cited. The above mentioned software, free-accessible and easy to handle, contributes to the dissemination of the forest map for direct use by different stakeholders. The study also contributed to (qualitatively) know the forest assets of the Balcarce county and to provide an estimation of the current area of commercial forest, both achievements valuable for public policy design and implementation.Facultad de Ciencias Agrarias y Forestale

Sistema de monitoreo predial MBGI (Manejo de Bosques con Ganadería Integrada) en bosques de ñire de la provincia de Santa Cruz

El presente informe presenta los resultados de la instalación de indicadores MBGI a una escala predial para la provincia de Santa Cruz. Para esto se tomó como base los indicadores de monitoreo a escala predial obtenido en un proceso participativo organizado por la Mesa Nacional MBGI con la participación de un grupo de expertos de diferentes instituciones (ej. INTA, Universidades, CONICET, Direcciones de Bosques, MAyDS, MAGyP). Se revisó fundamentalmente la valoración de cada indicador en función de sus verificadores, y se validaron en situaciones reales de producción, realizando mediciones a campo y entrevistas a productores, a fin de ajustar la metodología propuesta. En este contexto, se propusieron dos posibilidades para la evaluación de los indicadores: (i) una evaluación individual teniendo en cuenta umbrales de aceptación, y (ii) una interpretación integrada de la información que aportan los indicadores a través de análisis multicriterio. Para ésta última fue necesario la transformación de los resultados a una escala discreta de valores para visualizar en una escala unificada las diferentes dimensiones: ambiental, socio-económica, y productiva. Para esto, se consensuó una escala discreta con valores de 1 a 4, siendo 1 la expresión de la performance más baja del indicador y 4 la mejor. Para la región Patagónica y por consenso se establecieron 23 indicadores (12 ambientales, 5 socio-económicos, 6 productivos) para el monitoreo a escala predial. Es decir, los indicadores han sido diseñados como una herramienta para la determinación de las líneas de base a nivel predial, así como para asistir al monitoreo de los planes de manejo, brindando elementos básicos para la interpretación, reflexión y ajuste de las prácticas de manejo implementadas en el campo.Facultad de Ciencias Agrarias y Forestale

Contenido de carbono orgánico en suelos de bosques nativos en Argentina

La contribución nacionalmente determinada (NDC) presentada por Argentina en el marco del Acuerdo de París, se alinea con las decisiones tomadas en el contexto de la Convención Marco de Naciones Unidas sobre Cambio Climático (CMNUCC) sobre la reducción de emisiones derivadas de la deforestación y la degradación forestal, así como la conservación de carbono de los bosques (REDD+). El Nivel de Referencia de Emisiones Forestales (NREF) es uno de los pilares del proceso REDD+, que define una línea de base para evaluar el desempeño de un país en la implementación de las actividades REDD+ en términos de reducción de emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) en el sector forestal. A pesar de su importancia, el carbono orgánico contenido en el suelo de los bosques nativos no ha sido incorporado en los cálculos del NREF. Por lo tanto, el objetivo del presente trabajo fue asistir al Gobierno de Argentina en la cuantificación del contenido de carbono orgánico del suelo (COS) de los bosques nativos del país y relacionarlo con el tipo de bosque y los diferentes usos para contar con información en relación a las medidas de mitigación presentes en el Plan de Acción Nacional de Bosques y Cambio Climático (PANByCC). El área de estudio comprendió las regiones forestales Bosque Andino Patagónico, Espinal, Monte, Parque Chaqueño, Selva Misionera y Yungas. Para cada región forestal se utilizó una máscara de bosque que incluye las Tierras Forestales (TF) y las Otras Tierras Forestales (OTF) (Segundo Inventario Nacional de Bosques Nativos, INBN2, Dirección Nacional de Bosques, MAyDS) a las cuales se descontaron las áreas desmontadas entre 2006 y 2021 (Sistema Nacional de Monitoreo de Bosque Nativo, Dirección Nacional de Bosques, MAyDS). Se generó una base con 2749 rodales (puntos de muestreo) de COS en los primeros 30 cm de profundidad del suelo. Seleccionamos 52 posibles covariables de datos predictivos, que representan factores clave para la distribución espacial del contenido de COS, como: clima, topografía, suelo (contenido de arcilla y erosión) e índices de vegetación. Los mapas de covariables se cargaron en la plataforma informática Google Earth Engine para su posterior modelado. La resolución espacial de las covariables originales se llevó a una resolución común de 200 m. Se seleccionó el algoritmo Random Forest (RF) para predecir y mapear los stocks de COS en el bosque nativo de Argentina. Los resultados preliminares indican que en la superficie total de 460.790 km2 de bosque nativo, el COS total acumulado es de 2,86 Pg C (petagramos, 1015 gr), con un rango considerando la incertidumbre estimada como la diferencia entre los percentiles 5 y 95 (es decir, intervalo de predicción del 90 %) que fluctúa entre 2,74 y 2,97 Pg C. A nivel de rodal, el COS medio fue de 6,2 ± 2,9 kg/m2 . Entre las principales variables explicativas derivadas del análisis RF se encuentran la temperatura diurna de la superficie terrestre, estacionalidad de la temperatura, temperatura máxima y mínima mensual, precipitación media mensual, precipitación del cuarto más cálido y frío, erosión, pendiente, índice de pigmentos insensibles a la estructura (SIPI), entre otras.Fil: Peri, Pablo Luis. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro de Investigaciones y Transferencia de Santa Cruz. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Santa Cruz. Centro de Investigaciones y Transferencia de Santa Cruz. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Centro de Investigaciones y Transferencia de Santa Cruz; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Gaitán, Juan José. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigación de Recursos Naturales; Argentina. Universidad Nacional de Luján; ArgentinaFil: Mastrangelo, Matias Enrique. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata; ArgentinaFil: Nosetto, Marcelo Daniel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Luis. Instituto de Matemática Aplicada de San Luis "Prof. Ezio Marchi". Universidad Nacional de San Luis. Facultad de Ciencias Físico, Matemáticas y Naturales. Instituto de Matemática Aplicada de San Luis "Prof. Ezio Marchi"; ArgentinaFil: Villagra, Pablo Eugenio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Provincia de Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Universidad Nacional de Cuyo. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales; ArgentinaFil: Balducci, Ezequiel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Pinazzo, Martín. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Eclesia, R. P.. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Von Wallis, A.. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Villarino, Sebastián Horacio. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata; ArgentinaFil: Gonzalez Polo, M.. Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnologico Conicet - Patagonia Norte. Instituto de Investigaciones En Biodiversidad y Medioambiente. Subsede Junín de Los Andes-inibioma-centro de Ecología Aplicada del Neuquén (cean) | Universidad Nacional del Comahue. Centro Regional Universitario Bariloche. Instituto de Investigaciones En Biodiversidad y Medioambiente. Subsede Junín de Los Andes-inibioma-centro de Ecología Aplicada del Neuquén (cean).; ArgentinaFil: Manrique, Silvina Magdalena. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Salta. Instituto de Investigaciones en Energía no Convencional. Universidad Nacional de Salta. Facultad de Ciencias Exactas. Departamento de Física. Instituto de Investigaciones en Energía no Convencional; ArgentinaFil: Meglioli, Pablo Andrés. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Provincia de Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Universidad Nacional de Cuyo. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales; ArgentinaFil: Aravena Acuña, Marie Claire Alejandra. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Austral de Investigaciones Científicas; ArgentinaFil: Tenti, L.. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigación de Recursos Naturales. Instituto de Suelos; ArgentinaFil: Mónaco, M.. Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible de la Nación. Dirección Nacional de Bosques; ArgentinaFil: Chaves, Jimena Elizabeth. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Austral de Investigaciones Científicas; ArgentinaFil: Medina, A.. Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible de la Nación. Dirección Nacional de Bosques; ArgentinaFil: Gasparri, I.. Universidad Nacional de Tucumán. Instituto de Ecología Regional. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tucumán. Instituto de Ecología Regional; ArgentinaFil: Barral, M. P.. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Von Muler, A.. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Pahr, N. M.. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Morsucci, M.. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Provincia de Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Universidad Nacional de Cuyo. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales; ArgentinaFil: Cellini, J. M.. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Agrarias y Forestales. Laboratorio de Investigaciones en Maderas; ArgentinaFil: Alvarez, L.. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Provincia de Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Universidad Nacional de Cuyo. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales; ArgentinaFil: Colomb, H.. Parque Nacional Los Alerces; ArgentinaFil: la Manna, Ludmila Andrea. Universidad Nacional de la Patagonia "San Juan Bosco". Facultad de Ingeniería - Sede Esquel. Centro de Estudios Ambientales Integrados; ArgentinaFil: Barbaro, S.. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Blundo, Cecilia Mabel. Universidad Nacional de Tucumán. Instituto de Ecología Regional. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tucumán. Instituto de Ecología Regional; ArgentinaFil: Sirimarco, Marina Ximena. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata; ArgentinaFil: Zalazar, G.. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Provincia de Mendoza. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales. Universidad Nacional de Cuyo. Instituto Argentino de Nivología, Glaciología y Ciencias Ambientales; ArgentinaFil: Martínez Pastur, Guillermo José. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Austral de Investigaciones Científicas; ArgentinaXXVIII Congreso Argentino de la Ciencia del SueloCiudad Autónoma de Buenos AiresArgentinaAsociación Argentina de la Ciencia del Suel