Evaluación de indicadores de sostenibilidad en agro-ecosistemas ganaderos frágiles de la provincia de Granma, Cuba
Barra lateral del artículo
Contenido principal del artículo
Resumen
Se determinó la estabilidad del suelo en cinco agro ecosistemas de pastizales de la provincia Granma, mediante la evaluación de un grupo de indicadores (composición taxonómica y funcional de la biota edáfica y su relación con las propiedades físicas y químicas del suelo, así como las características de la vegetación) de sostenibilidad del suelo. Se utilizaron las técnicas multivariadas (análisis de componentes principales (ACP) y/o el Modelo de evaluación del impacto (MEMI). La microflora mostró valores de preponderancia elevados y las tres variables se agruparon en una componente que explicó el 64.97 % de la variabilidad. Las variables de la mesofauna se agruparon en dos componentes y explicaron 66.93% de la variabilidad. En la primera componente denominada “Nematodos y grupos funcionales” se concentraron siete variables que explican el 51.17%. La segunda componente denominada “Mesofauna y depredadores” agrupó dos variables que explican el 15.76%. De las 13 variables estudiadas de la Macrofauna sólo 6 fueron las que mostraron mayor variabilidad del conjunto de 416 datos. El modelo seleccionado extrajo tres componentes los cuales explicaron el 70.87 % de la variabilidad total. El análisis de las propiedades químicas del suelo mostró que con dos componentes se puede explicar 86.10 %. La primera componente denominada pH y nutrientes, agrupo cinco variables y en este caso la materia orgánica estuvo inversamente proporcional al resto de las demás variables. Las variables seleccionadas permitieron relacionar e integrar los conocimientos para detectar y/o proponer alternativas que permitan mejorar el grado de fertilidad de los suelos.
Descargas
Detalles del artículo
Esta obra está bajo licencia internacional Creative Commons Reconocimiento-NoComercial 4.0.
Los resultados publicados en la revista Poeyana se presentan bajo la Creative Commons Attribution License, que permite a cualquier lector hacer un uso libre de estos mientras refiera la fuente. No debe, por tanto, incluirse ningún material que no pueda ser publicado bajo estos términos, por ejemplo, fotografías con Copyright. Todos los datos o materiales extraídos de un trabajo escrito por otra persona, se deben identificar con claridad y atribuirse a sus autores, aunque no se hayan publicado o no se hayan citado palabra por palabra.
Citas
Acevedo Ingrid, Sánchez Aymara y Mendoza Betty. (2021). Evaluación del nivel de degradación del suelo en dos sistemas productivos en la depresión de Quíbor. I. ANÁLISIS MULTIVARIADO. Bioagro 33(1): 59-66. doi: http://www.doi.org/10.51372/bioagro331.
Chávez, L, Rodríguez Idalmis, Benítez, D., Torres, V., Estrada, W., Herrera M., Medina, Y., y B. Diana. (2020). Characterization of the edaphic macrofauna in five grassland agroecosystems from Granma province. Richness and abundance. Cuban Journal of Agricultural Science, 54(4), 585-597.
Chávez, L, Rodríguez, I., Estrada-Prado, W., Herrera-Villafranca, M., y Medina-Mesa, Y. (2021). Functional composition of the edaphic macrofauna in five pastureland agroecosystems in the Granma province, Cuba. Pastos y Forrajes, 44, 1-11.
Chávez, L. (2019). Caracterización de la biota edáfica y su relación con las propiedades del suelo en agro ecosistemas ganaderos de la provincia de Granma. [Tesis presentada en opción al grado de doctor en ciencias agrícolas. Universidad Agraria de la Habana. Mayabeque, Cuba].
Chen, S., B. Lin, Y. Li, y S. Zhou. (2020). Spatial and temporal changes of soil properties and soil fertility evaluation in a large grain-production area of subtropical plain, China. Geoderma 357: 113937. 1-13. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2019.113937.
Giraldo N. V y Chará J. (2022). Efecto de los sistemas silvopastoriles intensivos en la reducción de la degradación física y biológica del suelo. Livestock Research for Rural Development, 34. http://www.lrrd.org/lrrd34/3/3417vicky.htlm
Giraldo, N. V. (2021). Propuesta de indicadores de calidad del suelo para monitoreo de los Sistemas Silvopastoriles Intensivos (SSPi) en la Ecoregión Cafetalera, Colombia. [Tesis de Maestría. Universidad Nacional de Colombia, Colombia].
Haydock, K.P y Shaw, N.H. (1975). The comparative yield method for estimations dry matter yield of pastures. Australian Journal of Experimental Agriculture,15, 663.
Jiménez L, Jiménez W, Felicito D, Quichimbo P, Sánchez D y Capa-Mra D. (2022). Rediscovering the edaphic knowledge of smallholder farmers in southern Ecuador. Geoderma, 406(15). https://doi.org/10.1016/j.geoderna.2021.115468.
Lok, S. (2015). Determinación y selección de indicadores del sistema suelo-pasto en pastizales dedicados a la producción de ganado vacuno. [Tesis presentada en opción al grado de doctor en ciencias agrícolas. Universidad Agraria de la Habana. Mayabeque, Cuba].
Marsden, C., Martin-Chave, A., Cortet, J., Hedde, M., y Capowiez, Y. (2019). How agroforestry systems influence soil fauna and their functions - a review. Plant Soil https://doi.org/10.1007/s11104-019-04322-4
Anderson, J.M., e Ingranm, J.S.I. (Eds.). (1993). Eds. Tropical soil biology and fertility: A handbook of methods. 2nd ed. Wallinford, U.K: CAB International.
Mayea, S., Novo, R., Boado, I., Silveira, E., Soria, M., Morales, Y. y Valiño, A. (1998). Microbiología Agropecuaria. Tomo III. Editorial Félix Varela. La Habana.
Moreira, F.M.S., Huisisng, E.J., Bignell, D.E. (2012). Manual de Biología de suelos tropicales. Muestreo y caracterización de la biodiversidad bajo suelo. Instituto Nacional de Ecología, México.
Oniani, O.G. (1964). Determinación del fósforo y potasio del suelo en una misma solución de los suelos Krasnozen y Podsólicos en Georgia. Agrojima, 6, 25.
Pestana, L. F, de Souzab, A. L., Tanakab, M. O, Labarquec, F. M, Soaresa, J. H. (2021). Interactive effects between vegetation structure and soil fertility on tropical ground-dwelling arthropod assemblages. Applied and Soil Ecology,153. https://doi.org/10.1016/j.apsoil.2020.103624
Rodríguez, I. (2004). Evaluación del impacto de los sistemas ganaderos actuales en el recurso suelo en la provincia Habana. [Informe final de proyecto No.0417. Instituto de Ciencia Animal. Mayabeque, Cuba.
Rodríguez, I. Verena Torres, Omar Martínez, J, Alonso, J, Álvarez. (2014). Environmental,socio-economical and technical evaluation of a genetic Enterprise from Mayabeque, Cuba, using the Statistical Model of Impact Measuring (SMIM). Cuban Journal of Agricultural Science, 48 (2), 219-226.
Rosales, L., Rodríguez, M. y Suárez, S. (2009). Toma de muestras de suelo y raíces para diagnóstico de nematodos Fito parasíticos. INIA Divulga, 13, 23-26.
t´Mannetje, L. y Haydok, K. P. (1963). The dry weight rank method for the botanical analysis of pastures. Journal. British. Grassland. Society, 18, 268.
Torres, V., Ramos N., Lizazo D., Monteagudo F. y Noda A. (2008). Statistical model for measuring the impact of innovation or technology transfer in agricultural. Cuban Journal of Agricultural Science, 42(2), 133-139.
Torres, V., Cobo, R. C; Sánchez, L. y Raez, N. R. (2013). Statistical tool for measuring the impact of milk production on the local development of a province in Cuba. Livestock Research for Rural Development, Volume 25, Number 7, Julie 2013