Método de evaluación forrajera Santa Cruz

Abstract

El Método de evaluación forrajera Santa Cruz fue diseñado a fines de 1980 por Borrelli y colaboradores, profesionales de INTA EEA Santa Cruz, en Río Gallegos. Es una metodología que permite estimar, por un lado, la receptividad ganadera de una unidad de manejo, es decir el número de ovinos que puede soportar en función de un objetivo productivo, a partir de la oferta forrajera. Por otro lado, permite estimar la intensidad actual de pastoreo y la homogeneidad de la distribución del pastoreo a partir de la altura de la especie clave. Estos indicadores son “variables rápidas” del pastizal, que cambian de acuerdo al clima y a la carga animal. Las evaluaciones se realizan anualmente y las cargas se ajustan año a año en función de la disponibilidad. La oferta de forraje se estima mediante cosecha directa (cortes). En la estimación se tiene en cuenta únicamente la oferta de una parte del pastizal, el estrato “intercoironal”. Esto se justifica porque el estrato intercoironal es altamente seleccionado por los ovinos y es el de mayor calidad en estos pastizales. A pesar de que constituye alrededor de una cuarta parte de la cobertura vegetal en diversas áreas ecológicas de la Provincia de Santa Cruz, concentra unas tres cuartas partes de la dieta, probablemente por su elevada digestibilidad y proteína, que determina una calidad forrajera que supera ampliamente la de los otros estratos. La estimación de oferta forrajera se combina con la de intensidad de pastoreo a partir de la altura del residuo de especie clave. Este estimador ha sido aplicado en la evaluación de intensidad de uso del pastizal en áreas de humedales, pero no es tan común en áreas áridas. En general, se ha usado como especie clave Poa spiciformis, muy seleccionada por los ovinos que ha demostrado a su vez resistencia al pastoreo. En algunos casos se ha utilizado también Rytidosperma virescens, una gramínea dominante en algunos pastizales subandinos. La medición de altura es más dependiente del observador y requiere entrenamiento y estandarización entre los evaluadores, pero se puede obtener un gran número de estimaciones de altura en poco tiempo, lo cual permite mejorar aspectos estadísticos del análisis.