Estado de la vegetación en Santa Cruz y Tierra del Fuego. Primer trimestre 2018

En la actualidad, esta tendencia continúa con estado bueno a muy bueno, especialmente durante los meses de enero y febrero, donde predominaron los colores verdes indicando que estos meses fueron más húmedos que el promedio. En los mapas del mes de marzo se ve un aumento de vegetación en estado normal a pobre dado el incremento de colores amarillos a rojo sobretodo en el centro norte de la provincia de Santa Cruz. Además, los registros de precipitación de estaciones meteorológicas del INTA EEA Santa Cruz instaladas al Sur de la provincia sustentan la información presentada por la cartografía elaborada. El objetivo de este informe fue analizar los cambios en el estado de la vegetación para las provincias de Santa Cruz y Tierra del Fuego y su relación con la precipitación en el Sur de Santa Cruz durante el primer trimestre del año 2018.EEA Santa CruzFil: Torres, Vanesa Alejandra. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; ArgentinaFil: Ferrante, Daniela. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; ArgentinaFil: Humano, Gervasio. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentin

Holistic versus continuous grazing in Patagonia: A station-scale case study of plant and animal production

We compared animal and vegetation responses of a 13 600-ha area under holistic grazing management (HGM) with a similar area under continuous grazing (CGM) in a Patagonian station. Limitations were a dry 2012 −2016 experimental period, poorer soils, and grazing of native guanacos (Lama guanicoe) in the HGM area. Forage standing crop in this area before the experience was lower and remained so during the study: (194 ±31 HGM vs. 244 ±33 kg dry matter . ha −1 CGM). Six monitoring sites showed similar and remarkable (though mostly nonsignificant) vegetation improvements in total cover (10.6% HGM vs. 10.9% CGM) and cover of short palatable grasses (21.4% vs. 23.9%, respectively). Species richness showed small changes ( −1 vs. −6%), bare soil interpatches decreased ( −11.9 vs. −5.4%), and land function indicators of Stability (5.4% vs. 9.9%), Infiltration (12.4% vs. 12.0%), and Nutrient recycling (4.2% vs. 20.6%) increased. Tussock cover changed significantly with grazing management, as it decreased −6% (ns) in HGM and grew 42% ( P = 0.03) under CGM, probably due to coarse tussock forage consumption in HGM. Sheep under HGM were 15% lighter (43.9 ±0.5 HGM vs. 51.7 ±0.5 kg . ewe −1 CGM P < 0.001), ewes scored 28% lower body condition (1.60 vs. 2.25, P < 0.001), and lambing rates were 36% lower (48.3 ±2.1% vs . 74.2 ±1.9%). Rotation ended in 2015 as a consequence of low lambing rates, and sheep body condition and reproductive rates recovered to similar values in both areas. Positive vegetation changes in both areas may be driven by residual effects of destocking 3 decades ago and show that improvement is possible using moderate stocking rates. Although it could be argued that rest periods of HGM may be positive in the long term, its negative effects on animal production should be addressed, and fast regeneration using intense management in these severely restricted habitats should not be expected. Slow, persistent progress under careful management seems achievable under both grazing systems.EEA Santa CruzFil: Oliva, Gabriel Esteban. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Oliva, Gabriel Esteban. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina.Fil: Ferrante, Daniela. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Ferrante, Daniela. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina.Fil: Cepeda, Carla Tamara. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Humano, Gervasio. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Puig, Silvina. Actividad Privada. Estancia Los Pozos. Santa Cruz; Argentin

Flores nativa de la Patagonia Austral. Una selección de especies silvestres con potencial ornamental de Santa Cruz y Tierra del Fuego

Los semi-desiertos Patagónicos poseen una rica diversidad de plantas nativas, con casi 1400 especies. La porción más árida tiene 10 géneros y 172 especies endémicas, muchas de ellas en la Meseta Central Santacruceña. Si bien no se conoce detalladamente el efecto que la desertificación causa en la pérdida de especies, existen cambios florísticos que pueden afectar no solo al estrato graminoso, sino también al resto de los recursos vegetales involucrados. En este sentido, es importante conservar y conocer la biodiversidad vegetal para su manejo racional en un marco de desarrollo sustentable, entendiendo por tal, el desarrollo que lega a las futuras generaciones un ambiente por lo menos del mismo al que hemos recibido. Esta ha sido básicamente, la recomendación de los expertos que participaron del Taller Internacional sobre Recursos Fitogenéticos, Desertificación y Uso Sustentable, que se realizó en Río Gallegos en 1994. La E.E.A. Santa Cruz y el Proyecto de Prevención y lucha contra la Desertificación para el Desarrollo Sustentable de la Patagonia (PRODESAR, INTA-GTZ) apoyan decididamente esta actividad, y consideran que este libro, producto de una feliz conjugación de esfuerzos de tres instituciones (INTA/UNPA/CAP), es una contribución importante al conocimiento de los recursos naturales patagónicos.EEA Santa CruzFil: Mascó, Mercedes. Provincia de Santa Cruz. Consejo Agrario Provincial; Argentina.Fil: Mascó, Mercedes. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Mascó, Mercedes. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina.Fil: Oliva, Gabriel Esteban. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina.Fil: Oliva, Gabriel Esteban. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Kofalt Bustamante, Rosa. Provincia de Santa Cruz. Consejo Agrario Provincial; Argentina.Fil: Kofalt Bustamante, Rosa. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina.Fil: Kofalt Bustamante, Rosa. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Humano, Gervasio. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina

Relationship between drought indexes of the dry magellanic steppe (Patagonia, Argentina) using meteorological and satellite data

Los efectos de la sequía impactan en el sector productivo de las distintas regiones, incidiendo en la vegetación, la disponibilidad de agua y las consecuencias que ello ocasiona, por lo que resulta de interés el estudio de su comportamiento, a fin de poder realizar monitoreo y alertas tempranas. Existen en la literatura distintos índices propuestos, algunos se obtienen a partir de datos meteorológicos, y otros a partir de imágenes satelitales. El objetivo del presente trabajo es relacionar índices de sequía obtenidos con datos de estaciones meteorológicas (Anomalía de Precipitación- AP, el Índice Estandarizado de PrecipitaciónSPI, el Índice estandarizado de Precipitación y Evapotranspiración- SPEI), índices de sensores remotos de Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer - MODIS (Índice Normalizado de Sequía- NDDI, Índice Normalizado de Agua- NDWI, Índice Normalizado de Vegetación- NDVI, Índice de Vegetación Mejorado- EVI) y anomalías de estos últimos, para el área ecológica Estepa Magallánica Seca, considerando el período 2000 - 2019. Los resultados muestran que el SPI calculado en la escala de 12 meses se correlaciona de manera moderada con la anomalía de NDWI aunque ambas, al igual que el NDDI, permiten detectar los eventos de sequías en el período considerado.The effects of drought have an impact on the productive sector in different regions, affecting vegetation, water availability and the consequences that this causes, so it is of interest to study its behavior in order to be able to carry out monitoring and early warnings. There are different proposed indices in the literature, some of which are obtained from meteorological data, and others from satellite images. The objective of the present work is to relate drought indices obtained with data from meteorological stations (Anomaly of Precipitation - AP, the Standardized Precipitation Index -SPI, the Standardized Precipitation and Evapotranspiration Index - SPEI), MODIS-Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer remote sensing indices (Normalized Drought Index- NDDI, Normalized Water Index- NDWI, Normalized Vegetation Index- NDVI, Enhanced Vegetation Index- EVI) and anomalies of the latter for the Dry Magellanic Steppe ecological area, considering the period 2000 - 2019. The results show that the SPI calculated at the 12-month scale correlates moderately with the NDWI anomaly, although both, like the NDDI, allow the detection of drought events in the period considered.EEA Santa CruzFil: Paredes, Paula Natalia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Paredes, Paula Natalia. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina.Fil: Maglione, Dora. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina.Fil: Sandoval, Marisa. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina.Fil: Soto, Julio. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina.Fil: Bonfili, Oscar. Servicio Meteorológico Nacional. Rio Gallegos; Argentina.Fil: Humano, Gervasio. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina

RELACIÓN ENTRE ÍNDICES DE SEQUÍA USANDO DATOS METEOROLÓGICOS Y SATELITALES, EN LA ESTEPA MAGALLÁNICA SECA (PATAGONIA)

The effects of drought have an impact on the productive sector in different regions, affecting vegetation, water availability and the consequences that this causes, so it is of interest to study its behavior in order to be able to carry out monitoring and early warnings. There are different proposed indices in the literature, some of which are obtained from meteorological data, and others from satellite images. The objective of the present work is to relate drought indices obtained with data from meteorological stations (Anomaly of Precipitation - AP, the Standardized Precipitation Index -SPI, the Standardized Precipitation and Evapotranspiration Index - SPEI), MODIS-Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer&nbsp; remote sensing indices (Normalized Drought Index- NDDI, Normalized Water Index- NDWI, Normalized Vegetation Index- NDVI, Enhanced Vegetation Index- EVI) and anomalies of the latter for the Dry Magellanic Steppe ecological area, considering the period 2000 - 2019. The results show that the SPI calculated at the 12-month scale correlates moderately with the NDWI anomaly, although both, like the NDDI, allow the detection of drought events in the period considered.Los efectos de la sequía impactan en el sector productivo de las distintas regiones, incidiendo en la vegetación, la disponibilidad de agua y las consecuencias que ello ocasiona, por lo que resulta de interés el estudio de su comportamiento, a fin de poder realizar monitoreo y alertas tempranas. Existen en la literatura distintos índices propuestos, algunos se obtienen a partir de datos meteorológicos, y otros a partir de imágenes satelitales. El objetivo del presente trabajo es relacionar índices de sequía obtenidos con datos de estaciones meteorológicas (Anomalía de Precipitación- AP, el Índice Estandarizado de Precipitación- SPI, el Índice Estandarizado de Precipitación y Evapotranspiración- SPEI), índices de sensores remotos de Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer - MODIS (Índice Normalizado de Sequía- NDDI, Índice Normalizado de Agua- NDWI, Índice Normalizado de Vegetación- NDVI, Índice de Vegetación Mejorado- EVI) y anomalías de estos últimos, para el área ecológica Estepa Magallánica Seca, considerando el período 2000 - 2019. Los resultados muestran que el SPI calculado en la escala de 12 meses se correlaciona de manera moderada con la anomalía de NDWI aunque ambas, al igual que el NDDI, permiten detectar los eventos de sequías en el período considerado

A State and Transition Map for the Dry Magellan Steppe, Patagonia, Argentina

Analizamos 103 censos de vegetación de la Estepa Magallánica Seca, un área de 12000 km2 de estepas graminosas semiáridas en el SE de la Patagonia. Los objetivos del presente trabajo fueron ampliar el relevamiento de vegetación de la región, clasificar las principales comunidades, interpretarlas en función de Modelos de Estados y Transiciones (MEyT), cartografiar su distribución espacial y buscar evidencias de posibles transiciones mediante análisis de contrastes de alambrado. El análisis de conglomerados definió 10 comunidades vegetales, algunas de las cuales no estaban contempladas en el MEyT previo, por lo que fue necesario generar un nuevo MEyT. Este modelo incluye transiciones ya descriptas previamente, en las que la erosión expone horizontes Bt y genera condiciones favorables a Estepas Subarbustivas, pero además, otras en las cuales se acumulan sedimentos que favorecen a Pappostipa chrysophylla, una gramínea psamófila invasora. Tres estados que se diferenciaban en el modelo anterior por cambios reversibles de cobertura de pastos cortos fueron combinados para reflejar solamente transiciones irreversibles. Para la cartografía se trazaron polígonos alrededor de cada censo sobre imágenes satelitales LANDSAT, se combinaron de acuerdo con el análisis de agrupamiento, se obtuvieron firmas espectrales, se clasificaron y se agruparon las clases del mapa en cinco estados. La precisión del mapa fue mayor al 61%. El 39% del área correspondió a Coironales en buena condición de conservación, dominantes al sur. Le siguen en importancia las Estepas Subarbustivas con P. chrysophylla (18%) y las Estepas Subarbustivas (15%), ambas degradadas. Los contrastes de alambrados evidenciaron transiciones que habían sido hipotetizadas en el modelo, como las que llevaron a Estepas Subarbustivas degradadas asociadas probablemente a un pastoreo de invernada intenso previo. El mapa y el MEyT que se presentan en este trabajo permiten interpretar mejor la dinámica de la Estepa Magallánica Seca, una de las áreas ecológicas más diversas y productivas de la Patagonia, que muestra extensas áreas degradadas. Estos pastizales deberían ser protegidos en el futuro, ya que no existen prácticamente áreas de conservación. En este sentido, toda la región debería ser conservada por medio de un manejo de cargas ganaderas moderadas y descansos que aseguren el mantenimiento de la biodiversidad, productividad y servicios ecosistémicos.We analyzed 103 vegetation relevés in the Dry Magellan Steppe, a 12000 km2 semiarid biozone (170-270 mm of annual rainfall) dominated by grass steppes in the SE of Patagonia. The objective was to map rangeland states within the State and Transition Model (STM). Cluster analysis showed 10 communities, some of them not included in previous STM models of the region, so that a new model was designed. In addition to already described transitions such as those driven by erosion that exposes argilic soil horizons covered by dwarf Shrub Steppes, the new model includes transitions driven by eroded soil accumulation that benefit Pappostipa chrysophylla, an invasive psammophyle grass species. Three states previously differentiated by short grass cover were combined in order to reflect only irreversible transitions. Maps were obtained by drawing polygons around each relevé, grouping them in accordance to the classes defined by cluster analysis and extracting spectral firms of these areas in a Landsat 8 image. These classes were grouped into five states. We estimated 61% precision of the map. Tussock grasslands in good conservation state occupied 39% and were dominant in the south of the area. Degraded dwarf shrub steppes with P. chrysophylla (18%) and dwarf shrub steppes (15%) were next in importance. Fence contrasts in the map show some of the hypothesized transitions, such as those that lead to dwarf shrub or dwarf shrubs with P. chrysophylla in highly grazed wintering areas in the north. The map and new STM will help to interpret the dynamics of the Magellan Steppe, one of the most diverse and productive biozones of Patagonia that shows clear evidence of past degradation. Some of these rangelands should probably be protected in the future, as conservation areas are almost nonexistent. In this sense, all of the region should be conserved in productive units by managing grazing with moderate stocking rates and rests in order to ensure conservation of biodiversity, productivity and other ecosystem services.EEA Santa CruzFil: Schenkel, Cintia Anahí. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Oliva, Gabriel Esteban. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Oliva, Gabriel Esteban. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina.Fil: Paredes, Paula Natalia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Humano, Gervasio. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Ferrante, Daniela. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Ferrante, Daniela. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina

Campo Experimental Potrok Aike : resultado de 15 años de labor técnica

Libro de edición impresa publicado en 2005 y con edición electrónica en el año 2016.Al crearse, en el año 1985, la Estación Experimental Santa Cruz en el marco del convenio entre el INTA y la provincia de Santa Cruz surgió la necesidad de contar con un campo donde se pudieran desarrollar trabajos de investigación en ganadería, fundamentalmente ovina, y en pastizales naturales con el necesario control de diferentes variables productivas y ambientales. El gobierno provincial cedió un predio ubicado al sur de la provincia de Santa Cruz, en una zona representativa de la Estepa magallánica seca, en el extremo austral de la Patagonia. Esta publicación recopiló y organizó los datos e información dispersa resultante de más de 15 años de trabajo, y transformó esa materia prima en información accesible para técnicos y productores. Conformada por el aporte de distintos autores ofrece la información de base para describir el ambiente del Campo Experimental Potrok Aike, más las conclusiones de ensayos y experiencias llevadas a cabo en el lugar, que son perfectamente extrapolables a todo el sur provincial.EEA Santa CruzFil: Alegre, María Beatriz. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina.Fil: Alegre, María Beatriz. Consejo Agrario Provincial- Provincia de Santa Cruz; Argentina.Fil: Alegre, María Beatriz. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; ArgentinaFil: Anglesio, Francisco. Secretaría de Medio Ambiente. Provincia de Santa Cruz. Santa Cruz; Argentina.Fil: Baetti, Carlos. Consejo Agrario Provincial- Provincia de Santa Cruz; Argentina.Fil: Baetti, Carlos. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina.Fil: Bahamonde, Héctor Alejandro. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina.Fil: Bahamonde, Héctor Alejandro. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; ArgentinaFil: Barría, Julio. Consejo Agrario Provincial- Provincia de Santa Cruz; Argentina.Fil: Battini, Alberto. Consejo Agrario Provincial- Provincia de Santa Cruz; Argentina.Fil: Baumann, Osvaldo. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina.Fil: Borrelli, Pablo. Consultor privado. Buenos Aires; Argentina.Fil: Camejo, Ana María. Consultor privado. Trelew; Argentina.Fil: Castillo, Miguel. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina.Fil: Cibils, Andrés. New México State University. Department of Animal and Range Sciences; Estados UnidosFil: Ciurca, Lorena. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina.Fil: Clifton, Guillermo Raimundo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Clifton, Guillermo Raimundo. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina.Fil: Culun, Victor Pascual. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; ArgentinaFil: Escalada, Julián. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina.Fil: Ferrante, Daniela. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; ArgentinaFil: Ferrante, Daniela. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina.Fil: Gismondi, Daniel. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina.Fil: González, Liliana. Consejo Agrario Provincial- Provincia de Santa Cruz; Argentina.Fil: Grima, Daniel. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina.Fil: Humano, Gervasio. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; ArgentinaFil: Iacomini, Mónica. Secretaría de la Producción. Provincia de Santa Cruz. Santa Cruz; Argentina.Fil: Iglesias, Roberto. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Chubut; Argentina.Fil: Kofalt, Bustamante Rosa. Consejo Agrario Provincial- Provincia de Santa Cruz; Argentina.Fil: Kofalt, Bustamante Rosa. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina.Fil: Kofalt, Bustamante Rosa. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Lamoureux, Mabel Noemi. Consejo Agrario Provincial- Provincia de Santa Cruz; Argentina.Fil: Lamoureux, Mabel Noemi. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; ArgentinaFil: Larrosa, José. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; ArgentinaFil: Manero, Amanda. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina.Fil: Manero, Amanda. Consejo Agrario Provincial- Provincia de Santa Cruz; Argentina.Fil: Marcolín, Arrigo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Bariloche; Argentina.Fil: Mascó, Mercedes. Consejo Agrario Provincial- Provincia de Santa Cruz; Argentina.Fil: Mascó, Mercedes. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Mascó, Mercedes. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina.Fil: Migliora, Horacio. Consejo Agrario Provincial- Provincia de Santa Cruz; Argentina.Fil: Milicevic, Francisco. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; ArgentinaFil: Montes, Leopoldo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Centro Regional Patagonia Sur; Argentina.Fil: Oliva, Gabriel Esteban. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina.Fil: Oliva, Gabriel Esteban. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Osses, Julio Angel. Consejo Agrario Provincial- Provincia de Santa Cruz; Argentina.Fil: Paredes, Paula. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Peinetti, Raúl. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Agronomía; Argentina.Fil: Rial, Pablo Eduardo. Ministerio de Economía y Obras Públicas. Provincia de Santa Cruz; Argentina.Fil: Rial, Pablo Eduardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Romero, Rubén. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina.Fil: Rosales, Valeria. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina.Fil: Salazar, Daniel. LU85 TV Canal 9. Auxiliar en Control de Erosión de Suelos. Provincia de Santa Cruz; Argentina.Fil: Tapia, Hector Horacio. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Chubut; Argentina.Fil: Torra, Francisco. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina.Fil: Zerpa, Débora. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Río Gallegos; Argentina

Reproductive Effort and Seed Establishment in Grazed Tussock Grass Populations of Patagonia

The importance of sexual reproduction in tussock grasses that regenerate through vegetative growth is unclear. Festuca gracillima Hook. f. was studied as a model because it is a perennial tussock-forming grass that produces abundant seed but rarely regenerates through seedlings. The Study area was the Magellanic Steppe, Patagonia, Argentina (182 mm rainfall), managed with sheep-grazing regimes of 0.65 (high), 0.21 (low), and 0 (exclosure) ewe equivalents ha-1 yr-1. Tussock size and spikelet production of 358 individuals were recorded over 5 yr. Yearly models of reproductive effort in relation to plant size were tested using a maximum likelihood procedure. Seed was collected and soil cores were tested for germination and viability. Survival and growth of cohorts of seedlings sown in nylon bags were recorded. Eighteen experimental plots were cleared, and seed establishment under protected and grazed conditions was registered. Reproductive effort varied with years and plant size, with a mean of 2.41%. Florets were produced at mean density of 544 +/- 217 m-2. Predispersal losses reduced viable seed production to 187+/-48 seeds m-2 . Seed weighed 2-2.5 mg, with 65-95% germination. Postdispersal losses reduced the seed bank in spring to 33+/-1.3 seeds m-2. Seedling survival curves were negatively exponential, with 95% mortality in the first year. Up to 5% of resources were used for sexual reproduction in favorable years and a recruitment of 1-3 new seedlings m-2 yr-1 was expected. These new plants were not observed in undisturbed plots, but established naturally in cleared plots and reached a density of 1 plant m-2 after 10 yr, together with 44 plants m-2 of other species. Competition might block the final establishment in these grasslands. Grazing does not appear to interfere in any stage of seed reproduction. Seed production may not maintain population numbers but could enhance genetic variation in these clonal plant populations and enable dispersal and recolonization of disturbed areas.The Rangeland Ecology & Management archives are made available by the Society for Range Management and the University of Arizona Libraries. Contact [email protected] for further information.Migrated from OJS platform August 202

Demography of Grazed Tussock Grass Populations in Patagonia

The cover of Festuca gracillima (coirón fueguino), a native tussock grass that dominates grass steppes of Southern Patagonia and Tierra del Fuego, has diminished under continuous sheep grazing. This loss is a concern, because it also reduces forage availability in winter, biodiversity, and soil stability. In the present study, the hypothesis that tussock grass birth and mortality rates are balanced only under moderate-grazing or exclusion regimes was tested with two 5-year records of demographic data obtained from 3 sheep grazing regimes: exclosure (no grazing), low (0.0348 AU ha-1 y-1, where AU represents animal units equivalent to the consumption of a 450-kg cow), and high (0.1043 AU ha-1 y-1). Tussocks were outlined in photographs and marked in the field at two 5-year intervals. The initial total number of plants for the 3 grazing regimes (n = 358) increased to 384 plants at the end of the 10-year period. No recruitment from seed was observed; plant number changed as a balance of yearly rates of tussock mortality (1.48%), amalgamation (0.75%), and subdivision (2.04%). Intensely grazed populations showed greater (2.13%) mortality rates than ungrazed (1.20%) or moderately grazed (0.78%) populations. Tussocks in intensely grazed populations were smaller (167 cm2 plant-1) than those in moderately grazed (197 cm2 plant-1) or ungrazed (300 cm2 plant-1) populations. Transition matrices showed eigenvalues of 0.701 (high grazing), 0.794 (exclosure), and 0.876 (low grazing). All growth rates of demographic models were negative; the largest rate of population decrease was found under high-intensity grazing, for which projections show that half the tussocks would be lost in 37 years. Under low-intensity grazing and exclosure, a similar tussock loss would take place in 87 and 74 years, respectively. Results show 1) the importance of vegetative processes for tussock demography, 2) the extremely slow dynamics of population changes, and 3) that tussocks may suffer increased mortality as a consequence of subdivision or fragmentation, a process that can be viewed as a small-scale example of the generalized effect of patch subdivision under grazing.  The Rangeland Ecology & Management archives are made available by the Society for Range Management and the University of Arizona Libraries. Contact [email protected] for further information.Migrated from OJS platform August 2020Legacy DOIs that must be preserved: 10.2458/azu_rangelands_v58i5_human

Evaluating the performance of multiple remote sensing indices to predict the spatial variability of ecosystem structure and functioning in Patagonian steppes

Assessing the spatial variability of ecosystem structure and functioning is an important step towards developing monitoring systems to detect changes in ecosystem attributes that could be linked to desertification processes in drylands. Methods based on ground-collected soil and plant indicators are being increasingly used for this aim, but they have limitations regarding the extent of the area that can be measured using them. Approaches based on remote sensing data can successfully assess large areas, but it is largely unknown how the different indices that can be derived from such data relate to ground-based indicators of ecosystem health. We tested whether we can predict ecosystem structure and functioning, as measured with a field methodology based on indicators of ecosystem functioning (the landscape function analysis, LFA), over a large area using spectral vegetation indices (VIs), and evaluated which VIs are the best predictors of these ecosystem attributes. For doing this, we assessed the relationship between vegetation attributes (cover and species richness), LFA indices (stability, infiltration and nutrient cycling) and nine VIs obtained from satellite images of the MODIS sensor in 194 sites located across the Patagonian steppe. We found that NDVI was the VI best predictor of ecosystem attributes. This VI showed a significant positive linear relationship with both vegetation basal cover (R2 = 0.39) and plant species richness (R2 = 0.31). NDVI was also significantly and linearly related to the infiltration and nutrient cycling indices (R2 = 0.36 and 0.49, respectively), but the relationship with the stability index was weak (R2 = 0.13). Our results indicate that VIs obtained from MODIS, and NDVI in particular, are a suitable tool for estimate the spatial variability of functional and structural ecosystem attributes in the Patagonian steppe at the regional scale.Fil: Gaitan, Juan Jose. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Bariloche; ArgentinaFil: Bran, Donaldo Eduardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Bariloche; ArgentinaFil: Oliva, Gabriel Esteban. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; ArgentinaFil: Ciari, Georgina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Esquel; ArgentinaFil: Nakamatsu, Viviana Beatriz. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Esquel; ArgentinaFil: Salomone, Jorge Manuel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Chubut; ArgentinaFil: Ferrante, Daniela. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; ArgentinaFil: Buono, Gustavo Gabriel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Chubut; ArgentinaFil: Massara Paletto, Virginia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Chubut; ArgentinaFil: Humano, Gervasio. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; ArgentinaFil: Celdran, Diego Javier. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Chubut; ArgentinaFil: Opazo, Walter Javier. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Esquel; ArgentinaFil: Maestre, Fernando T. Universidad Rey Juan Carlos. Escuela Superior de Ciencias Experimentales y Tecnología. Departamento de Biología y Geología, Física y Química Inorgánica; Españ