Modelos explicativos y predictivos de la productividad, disponibilidad y calidad de forraje basados en sensores remotos

Abstract

La productividad primaria neta aérea (PPNA) y la biomasa y la calidad forrajeras son clave en los sistemas pastoriles. Dada su variación espacial y temporal, contar con descripciones de dicha variación y con herramientas de monitorización facilita y perfecciona su manejo. Los sensores remotos permiten estimar frecuente y detalladamente la PPNA pero no la biomasa y la calidad. El objetivo de esta tesis es mejorar el conocimiento sobre la PPNA y las posibilidades de monitorización de los recursos forrajeros en general y los de la Pampa Deprimida en particular. Primero, se presentan patrones de variación de la PPNA de los principales recursos forrajeros y modelos de prospección de la PPNA primaveral para distintas unidades de vegetación. Segundo, se presentan modelos de estimación de la biomasa y calidad forrajera basados en sensores remotos y generados mediante ensayos en condiciones controladas y a campo. La variación espacial de la PPNA fue explicada por la precipitación a escala regional, los suelos a escala subregional y los suelos y el pastoreo a escala local. Entre recursos, las pasturas de loma tuvieron mayor PPNA que los pastizales de bajo; dicha diferencia aumentó con la precipitación media. Entre escalas, la variación espacial fue mayor a escala regional y la temporal fue mayor a escala local. La PPNA primaveral se relacionó con variables ambientales de meses previos diferentes según los pastizales estuvieran dominados por especies invernales o estivales, y según las pasturas fueran de suelos profundos o someros. Las estimaciones de la biomasa y calidad forrajera fueron satisfactorias en general, aunque imprecisas bajo ciertas condiciones experimentales como sequía, fertilización, y presencia de biomasa senescente, que requirieron modelos específicos. La estimación de la biomasa total a campo mediante un modelo basado en estimaciones independientes de la biomasa fotosintética y la no fotosintética resultó precisa a lo largo de un año. Los resultados aportan información acerca de los controles ambientales de la PPNA en pastizales subhúmedos y representan un avance en la estimación de la biomasa y calidad forrajera mediante sensores remotos.

Annual net primary productivity (ANPP) and forage biomass and quality are key variables of grazing systems. Due to their temporal and spatial variation, it is important to have descriptions of such variation and monitoring tools. Remote sensors allow frequent and detailed estimates of ANPP but not of forage biomass and quality. The objective of this dissertation is to improve the knowledge of the productivity and monitoring of foraging resources in general and the Flooding Pampas’ in particular, and to develop monitoring tools of forage biomass and quality. First, I present the viariation patterns of ANPP of the main foraging resources, and prospections models of early spring ANPP different vegetation units. Second, I present models that estimate forage biomass and quality based on remote sensors and developed under controlled and field conditions. ANPP spatial variation was explained by precipitation at regional scale, by soils at sub-regional scale, and by soils and grazing at local scale. Among foraging resources, upland pastures had higher ANPP than lowland grasslands; such difference increased with mean precipitation. Among scales, spatial variation was higher at regional scale and temporal variation was higher at local scale. Early spring ANPP was related with different environmental variables of previous months depending on whether the grasslands were dominated by winter or summer species, and if pastures were from deep or shallow soils. Forage biomass and quality estimates were satisfactory in general, although inaccurate under some experimental conditions like drought, fertilization, and presence of senescent biomass, where specific models were needed to achieve accurate estimations. Field estimates of total biomass through a model based on independent estimates of photosynthetic and not photosynthetic biomass were accurate along the year. Results contribute on the understanding of ANPP environmental controls in subhumid grasslands, and represent a progress in our ability to estimate forage biomass and quality through remote sensing.