Marco

Operación entre la Universidad Nacional de Córdoba a través de la Facultad de Ciencias Agropecuarias, el CONICET a través de la UFYMA y el Instituto de Investigación de la CEEA Regional Córdoba.

Actividades conjuntas entre el ámbito académico y de la producción de investigación interdisciplinaria basada en el análisis de datos geoposicionados.

Objetivo

Construir conocimiento para la gestión ambiental y productiva integral de una región a través del desarrollo de modelos estadísticos que permitan identificar relaciones con potencialidad de predecir riesgos emergentes en relación con la degradación de recursos naturales y la producción agropecuaria.

Actividades

Resumen

Se recolectaron diversas capas de datos georreferenciados comunicados en diversas fuentes de dominio público para construir un Sistema de Información Geográfico (SIG) que alberga variables edáficas, climáticas, topográficas y de vegetación para la Cuenca del rio Carcarañá de la Provincia de Córdoba. Los datos fueron depurados y re-escalados previo a la conformación del SIG. Se describieron con medidas resumen las unidades de gestión hídrica existentes en la cuenca. Se realizó una segmentación multidimensional (usando 5 capas de información) para obtener unidades homogéneas en cuanto a clima, suelo, topografía y vegetación. La optimización del proceso de segmentación arrojó un total de 4676 unidades homogéneas. Para cada unidad se calcularon tres índices que describen servicios ecosistémicos (SE): índice de fertilidad de los suelos (IP), almacenamiento de carbono orgánico en suelo (sCOS) y almacenamiento de carbono en biomasa vegetal (COV). Además, se calculó un índicador global de SE basado en la dinámica de series de 30 años de NDVI (índice ESPI). La dinámica expuesta en series largas de NDVI también se resumió con otros dos índices LPD e ITT. Para cada índice se construyó un modelo basado en una combinación de algoritmos de aprendizaje automático para selección de variables y construcción de modelos predictivos. El modelo permitió explicar el efecto de cada una de las variables seleccionadas sobre la variabilidad de los SE. Los modelos ajustados tuvieron alta capacidad predictiva y sugieren, entre otras relaciones, que el carbono en suelo, en vegetación y el índice de ESPI registraron mejores (mayores) valores en los segmentos con mayores elevaciones y pendientes, es decir en las zonas altas de la cuenca coincidente con mayor presencia de vegetación boscosa. Indican también que en segmentos con mayor proporción de superficie de actividades productivas estivales los SE decaen. La recurrencia de agua en superficie, que describe la dinámica de anegamiento de los suelos afecta de manera negativa a todos los índices de SE. El comportamiento del IP al contrario que el resto de los índices aumenta a medida que aumenta la superficie de actividad productiva ya sea estival o de doble ciclo. El IP disminuye a medida que aumenta el porcentaje de arena.