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Efectos de largo plazo de la Siembra Directa

Investigadores del CONICET y la UNS, con la Regional Aapresid Bahía Blanca, evaluaron los efectos de largo plazo de la siembra directa en el sudoeste bonaerense.

1. INTRODUCCIÓN 
Los efectos de la actividad antrópica sobre los recursos naturales generan una preocupación creciente en la sociedad, dado que amenazan la posibilidad de alcanzar un desarrollo sustentable. Desde el punto de vista agropecuario, la sustentabilidad está relacionada con la capacidad productiva (agronómica y económica) del agroecosistema, la preservación de los recursos naturales involucrados y la aceptabilidad social de las prácticas aplicadas, siendo el suelo el recurso más sensible. Su manejo sustentable impone indagar los procesos que se dan en él, a raíz del empleo de diferentes tecnologías, de modo de identificar aquellas que impliquen un uso conservacionista. En este sentido, diferentes investigaciones han encontrado que la frecuencia e intensidad de las labranzas alteran las propiedades del suelo, la distribución de la MO (materia orgánica) y de los nutrientes de la profundidad laboreada (Balesdent et al., 2000; Franzlembbers, 2002). Particularmente, el cambio de un sistema con labranzas (LC) a siembra directa (SD) produce una serie de modificaciones en el suelo que pueden ser caracterizadas por distintas etapas, llegando a estabilizarse luego de 20 anos (Moraes Sa, 2003).

A pesar de haberse iniciado la SD en Argentina en la década del ´70, existen pocos estudios comparativos que tengan antigüedad suficiente para evaluar sus efectos de largo plazo, como los efectuados en el establecimiento “Hogar Funke” (Tornquist, provincia de Buenos Aires) que ha mantenido parte de un lote con la misma secuencia de cultivos bajo SD y LC desde el ano 1986. Este ensayo fue elegido como unidad de análisis para el presente trabajo, abarcando las campanas 1986/1987 a 2005/2006. Sobre la base de los resultados de investigaciones agronómicas allí realizadas (Kleine, Puricelli, 2001; Galantini et al., 2006, 2007) se ha considerado relevante complementar el estudio de los cambios ocurridos en la calidad del suelo durante el período considerado, aplicando un enfoque económico.

En este camino, las ciencias están avanzando a través de diferentes metodologías en la evaluación de estos impactos, buscando evitar una sobreestimación de la rentabilidad de diferentes alternativas productivas, que incentive la degradación del capital natural y excluyan del modelo productivo otras más preservadoras del medio ambiente, pero en apariencia menos rentables (Flores y Sarandón, 2002). Desde la Economía, son interesantes los aportes de la Economía Ambiental (EA) que plantea diferentes métodos para internalizar los costos ambientales en la ecuación económica. No obstante, presenta críticas relacionadas con la no consideración del funcionamiento integral de los ecosistemas. Frente a estas limitaciones, la Economía Ecológica (EE) surge como otra corriente que pretende adoptar una interpretación sistémica y holística de la problemática de la sustentabilidad. Algunos autores no sólo niegan a la utilización de los métodos de valoración monetarios, sino que plantean el concepto de inconmensurabilidad de valores (Kapp, 1970, citado en Lomas et al., 2005), es decir, la imposibilidad de encontrar una unidad común de medida para la comparación. Es bajo este último enfoque donde aparecen otros métodos, tales como aquellos basados en indicadores y métodos multicriteriales. 
Por lo tanto, la presente investigación ha perseguido brindar un aporte en esta dirección, generando información ampliada tendiente a mejorar la calidad de las decisiones gerenciales orientadas al desempeno sustentable de la empresa rural, con una visión sistémica e interdisciplinaria. El trabajo ha comprendido varios estudios que abarcan el abordaje de los métodos propios de la EA y de la EE. En primer lugar, se presentan los resultados obtenidos bajo un análisis económico tradicional, sin tener en cuenta los costos ambientales. Seguidamente se determinan las contribuciones marginales que arrojan ambas prácticas de labranza computando dichos conceptos, para finalmente efectuar una valoración mediante métodos que interpretan flujos del sistema, como la dinámica del carbono, y emplean indicadores en aplicaciones multicriteriales.

2. ANÁLISIS ECONÓMICO TRADICIONAL
Se determinaron ingresos y costos variables de forma de conocer la contribución marginal de ambas práctica de labranza, adoptando valores corrientes de mercado de un período base (marzo 2008, anterior al conflicto agropecuario). Se trabajó con el supuesto de labores tercerizadas (empresa “maquinaria”) de acuerdo al valor UTA (Unidad de Trabajo Agrícola) vigente para dicho período base.
El rendimiento promedio para el período de estudio en SD fue de 2,55 ton. Ha-1 respecto a 2,15 ton. Ha-1 en LC, evidenciándose una mayor estabilidad en la primera (CV: 41%) respecto a la segunda (CV: 56%). Se observa que inciden, principalmente en anos con bajas precipitaciones, las ocurridas durante el período de barbecho, donde las diferencias en rendimiento fueron más evidentes a favor de SD. Efectuando el análisis por cultivo, se destaca en primer lugar el trigo, con una diferencia mayor para SD del orden del 22%, seguido por el maíz, con 15%, la cebada, con 8% y finalmente el girasol, con 5%. Se subraya la mayor estabilidad del rendimiento de trigo bajo SD (CV: 38%) respecto a LC (CV: 69%). Este comportamiento es resaltado por los especialistas como una de las bondades de la SD. Dichos hallazgos cobran una mayor importancia en la región bajo estudio, por dos motivos principales: el primero, por la gran inestabilidad climática que caracteriza la región y el segundo, debido a que el trigo es el principal componente de la rotación en el sudoeste bonaerense. En términos de sustentabilidad, la menor variabilidad de los resultados físicos significa que los sistemas presentan un menor riesgo productivo en el largo plazo.

Del estudio de la composición de los costos totales de producción (Figura 1), se observa una mayor participación relativa del costo de labores bajo LC, mientras que en SD está representada por el costo de agroquímicos, lo cual plantea características distintivas entre las prácticas de labranza. No obstante, se advierte que el ahorro en el costo de labores (excluida la cosecha) que presenta el sistema de SD respecto a LC, supera a los mayores costos incurridos en agroquímicos, siendo la diferencia equivalente a 21 Lt. de gas oil Ha-1 ano-1. Aún computando el costo de cosecha (que resulta superior en SD por los mayores rindes) y los restantes conceptos que integran el costo de producción, surge para el caso de estudio, que los costos totales fueron finalmente muy similares para ambas prácticas de labranza, manteniendo la SD una diferencia menor en costos respecto a LC, equivalente a 7 Lt. de gas oil Ha-1ano-1, a pesar de su mayor dependencia de insumos.

Figura 1: Composición de los costos de producción LC y SD
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3. ANÁLISIS ECONÓMICO INCORPORANDO COSTOS AMBIENTALES
Se realizó en una segunda etapa la valoración económica de los impactos sobre el capital natural y productividad del sistema. Para la determinación de los costos ambientales a incorporar en la ecuación económica, se optó por la aplicación del método del costo de reposición, dadas las limitaciones encontradas para el empleo del método de la función de producción.

Respecto a los promedios históricos de las contribuciones marginales por hectárea y su variabilidad, la SD ha tenido mejor comportamiento que LC en cuanto a: la media de las contribuciones marginales, tanto sin como con costos ambientales, para todos los cultivos; la estabilidad de las contribuciones marginales antes y después de contabilizar los costos ambientales; incluso en los promedios y variabilidades de las contribuciones marginales con limitaciones en la masa financiera. Esto último se explica por la conjunción de mayores rendimientos en SD y por una escasa diferencia de costos entre sistemas para el caso en estudio, al estimar las contribuciones por unidad monetaria invertida en costos variables incurridos en el ciclo de gestión agrícola. Se observa una mayor capacidad económica de la SD para afrontar la reposición de nutrientes, aún cuando resultan superiores los costos ambientales que reflejan los impactos en las propiedades químicas del suelo, según se expone a continuación.

3.1. Método del costo de reposición
El método del costo de reposición consiste en determinar los costos (inversiones, gastos) de abatir el dano ambiental causado por la contaminación, reemplazar los atributos ambientales danados por otros equivalentes, o restaurar un medio danado a su estado original (Abad, 1996). Se computó el costo de los fertilizantes necesarios para la reposición a partir del balance de nutrientes, incluyendo el costo de la labor. Para el balance de nutrientes, se calculó la extracción total de nitrógeno (N), fósforo (P), potasio (K) y algunos meso y micro nutrientes, por cultivo y por ano, para SD y LC, utilizando valores recopilados por INPOFOS Cono Sur (Ciampitti y García, 2007). Asimismo, se consideraron las entradas de nutrientes a partir de fertilizantes aplicados en el período estudiado. De esta manera, el balance se expresa en kg. Ha-1 ano-1.

De acuerdo al método del costo de reposición, se observó que la SD tiene un desempeno menos favorable que la LC en la mayoría de las campanas analizadas, explicado por su mayor extracción consecuencia de un mayor rendimiento físico de los cultivos (Figura 2).

Figura 2: Costos ambientales por sistema de labranza
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Para valorar las pérdidas por erosión, se utilizó la diferencia de profundidad en la masa de suelo del horizonte A, que originalmente debió ser idéntica. La LC produjo una pérdida adicional de suelo equivalente a 11,7 Ton.Ha-1.ano-1. Sólo cuantificando la pérdida de N y P, por el método del costo de reposición, surge un mayor costo ambiental para LC de $391 Ha-1.ano-1.

3.2. Método de la función de producción
El método de la función de producción permite estimar el valor de un beneficio o dano ambiental, basado en la variación de la productividad de un ecosistema (Azqueta Oyarzún, 1994). Siguiendo este método, se observó una disposición creciente de los costos ambientales de LC respecto a SD; aunque la serie de costos ambientales estimados presenta una alta variabilidad (Figura 3).

Se considera que, aún cuando este método permite cuantificar indirectamente los costos ambientales, su magnitud no es reflejada fielmente, dada la influencia de otras variables que afectan el rendimiento del sistema. Frente a ello se avanzó en un ajuste de la función de producción mediante un análisis econométrico que persigue aislar la incidencia de las precipitaciones a través de un índice de lluvias, las heladas durante períodos críticos, el nivel de nitrógeno y el tipo de cultivo, con el fin de determinar efectos de las propiedades edáficas en el rendimiento. Mediante los resultados obtenidos de la regresión y proyectando diferentes escenarios que combinan niveles máximos, medios y mínimos para las variables del índice de lluvias y el nivel de nitrógeno en el suelo, surge un mejor desempeno promedio del sistema de SD respecto a LC (Figura 4). La mejor performance de la SD se acentúa especialmente ante escenarios de bajos niveles de nitrógeno y bajas precipitaciones, lo cual resulta significativo para la región del sudoeste bonaerense por su alta variabilidad climática.

Figura 3: Costos ambientales de LC respecto a SD 
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Figura 4: Rendimientos y valores diferenciales del sistema SD respecto a LC
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4. ANÁLISIS SISTÉMICO SOBRE EL CONCEPTO DE SUSTENTABILIDAD

4.1. Simulación dinámica del carbono
Los modelos de simulación cumplen un rol muy importante en el análisis y entendimiento de la dinámica de los flujos de carbono en diferentes compartimientos de suelo. Existe una gran variedad de modelos desarrollados para diferentes escalas espaciales y pasos de tiempo (Molina, 1998). La mayoría de ellos se basan en procesos, dividen la MO en compartimientos homogéneos y cada uno tiene su propia tasa de descomposición. Uno de los modelos más difundidos en esta categoría es el Century Model (Parton, 1996). A partir de esta propuesta se modeló la dinámica del carbono con el objeto de desarrollar una herramienta de investigación y pedagógica que tenga flexibilidad para incorporar nuevos procesos o datos empíricos.

Se ha empleado como un laboratorio de experimentación para entender y comprobar diferentes hipótesis. Los experimentos para analizar cada alternativa de labranza se definieron considerando los rendimientos surgidos del análisis de regresión antes citado. Para todos los escenarios de lluvias y un nivel bajo de nitrógeno, el rinde en SD siempre es superior que bajo LC y mayores los niveles de carbono. El aumento en las precipitaciones favorece la descomposición y aumenta la pérdida de carbono como dióxido de carbono. Ello se acentúa si se considera una tasa de descomposición superior cuando hay lluvias abundantes durante el período de barbecho (Galantini et al., 2006).

4.2. Análisis multicriterio
Sobre la base del concepto de inconmensurabilidad de valores que sostiene la Economía Ecológica, aparecen los métodos de Análisis Multicriterio (AMC). Este tipo de análisis parte de la idea de que en un determinado problema real, de naturaleza compleja, no existe una solución óptima para todos los criterios considerados, sino que existen soluciones satisfacientes o de compromiso entre los diferentes valores e intereses. 
Dentro de los multicriteriales, el método Proceso Analítico Jerárquico (AHP) se basa en la realización de comparaciones según una estructura jerárquica de acuerdo a la importancia de los criterios. Este método requiere calificar cada criterio con una puntuación correspondiente e indicar si cada indicador conlleva un objetivo de maximización o de minimización (Falcón y Burbano, 2004). 
El trabajo apunta a incluir un número considerable de indicadores que permitan efectuar una comparación profunda entre LC y SD, bajo el método AHP dentro del AMC. Para ello, se contemplan como criterios las tres dimensiones que corresponden al concepto sustentabilidad: económica, ecológica y social. El uso de este tipo de métodos permite evaluar en qué medida tanto la SD como la LC cumplen con los atributos de la sustentabilidad, cuáles son sus puntos críticos y cómo evolucionan a lo largo del tiempo.

4.2.1. Determinación de subcriterios e indicadores de sustentabilidad
A través del relevamiento de bibliografía vinculada al tema, se presentan los diferentes subcriterios e indicadores definidos para cada criterio (Figura 5).

Figura 5: Criterios, subcriterios e indicadores de sustentabilidad
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4.2.2. Evaluación de criterios, subcriterios y alternativas
Se utiliza la Escala de Saaty para realizar la comparación de a pares entre subcriterios y criterios. En principio se ha otorgado la misma preferencia a cada criterio Para evaluar las alternativas se emplean los datos crudos. Para cada alternativa, se calcularon los indicadores representados por los criterios, se normalizaron sus valores y se utilizó el modo directo de trabajo del software Expert Choice para ingresar datos crudos, en vez de comparaciones de a pares.
Posteriormente, se recurrió a un relevamiento de opiniones de expertos de distintos sectores: académico (profesores, investigadores), público (miembros del Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria –INTA-) y privado (productores y asesores técnicos). Todos los encuestados pertenecen o tienen vínculos laborales con la zona de interés: el sudoeste bonaerense. Para el relevamiento se preparó un cuestionario cerrado con escalas cualitativas de ponderación.

4.2.3. Discusión de resultados

4.2.3.1. Caso Inicial
En el caso inicial a todos los criterios se le ha asignado la misma preferencia. Los subcriterios asociados tienen igual importancia o peso relativo (33% para los subcriterios del primer nivel asociados con el criterio Económico), dicha importancia relativa se denomina también prioridad local. Cuando hablamos de prioridad global nos referimos a la importancia de cada subcriterio con respecto a la meta (11%). Los resultados indican que la SD contribuye en mayor medida al cumplimiento del objetivo de maximizar la sustentabilidad, con un puntaje de 0,586; mientras que la LC sólo lo hace en 0,414.

4.2.3.2. Análisis a partir de opinión de expertos
A partir de los resultados del procesamiento de las opiniones de expertos, se establecieron las nuevas ponderaciones para los criterios y subcriterios, surgiendo una asignación de 30,3% para la dimensión económica, 38,3% para la ecológica y 31,5% para la social. Aun cuando el peso relativo de la dimensión ecológica es mayor al caso inicial, los resultados obtenidos son los mismos: 0,586 para SD y 0,414 para LC. Esto estaría indicando una compensación entre las preferencias asignadas en la síntesis.

Se observa que los resultados para la dimensión económica no presentan variaciones que sí se dan para las dimensiones ecológica y social. Para el primero de estos criterios, la brecha entre el resultado para SD respecto a LC se reduce en relación al caso inicial, mientras que la diferencia es mayor en el criterio social. No obstante dichas variaciones no son significativas desde el punto de vista matemático, ya que se presentan en el tercer y segundo punto decimal. Por lo tanto, los resultados obtenidos indican una robustez del modelo evaluado para la selección de las prácticas de labranza, que se agrega al hecho de haber considerado datos crudos objetivos para valorar los indicadores representativos de los criterios y subcriterios.

4.2.3.3. Análisis se sensibilidad 
Este análisis permite observar cuán sensibles son las alternativas a los cambios en las prioridades de los criterios. Al analizar el comportamiento de cada alternativa con respecto a cada criterio, para el caso inicial, en todos los casos la SD presenta un mejor desempeno que la LC. 
Al asignarle una prioridad mayor a los subcriterios/indicadores: Costos ambientales por reposición, Indicador R (riesgo de contaminación), Autogestión y Gestión ambiental. La síntesis arroja un resultado de 0,523 (SD) y 0,477 (LC). Es decir que aún en el caso que se demuestre que fueran aspectos críticos del sistema de forma que ello justifique esas mayores prioridades subjetivas asignadas, igualmente SD resulta en principio más favorable. La dimensión ecológica es la que estaría afectando el resultado sintético en mayor medida, pudiendo cambiar las prioridades de la síntesis final. Los sistemas de labranza tienen la misma relevancia si se asigna un 60,8% de importancia al criterio Ecológico.

5. CONCLUSIONES
El presente trabajo ha tenido por propósito avanzar en el camino de medir y evaluar los impactos que la elección de las alternativas de labranza genera en el largo plazo sobre el capital natural. 
Se ha buscado minimizar el riesgo de adoptar planteos técnicos que puedan resultar menos apropiados en términos de sustentabilidad, mejorando la calidad de la información para la toma de decisiones en el marco de una administración socialmente responsable de la empresa rural.

Cabe destacar que los efectos de largo plazo de la SD y de la LC en el ambiente edáfico constituyen una problemática compleja, que requiere un tratamiento interdisciplinario, el cual a su vez, no se agota en la aplicación de un solo método de valoración o medición de servicios ambientales. Se observa que los métodos del costo de reposición y de la función de producción reflejan dichos impactos en cierta medida. Sin embargo, no resultan suficientes para ponderar las ventajas de la SD sobre la LC. El análisis multicriterio realiza un abordaje más integral, en función de diferentes criterios ambientales, económicos y sociales representativos de los atributos de la sustentabilidad, otorgando prioridad relativa al sistema de SD. Se plantea la necesidad de validar el modelo de indicadores propuesto en un mayor número de casos de estudio del sudoeste bonaerense y/o de otros ámbitos geográficos.

Finalmente, se ha advertido que en la valoración de servicios ambientales hay aspectos del conocimiento que aún se encuentran en una etapa exploratoria, especialmente desde el punto de vista metodológico, lo cual abre un campo muy interesante para la investigación. Se ha procurado así con el presente trabajo efectuar una contribución de forma de hacer operativo el concepto de sustentabilidad. Asimismo, se considera que los resultados obtenidos podrían apoyar la formulación de políticas públicas para el desarrollo sustentable del sector agropecuario, dado su relevante rol en la economía nacional, que contemplen particularmente las diferencias propias de regiones marginales subhúmedas y semiáridas, como el sudoeste bonaerense.

AGRADECIMIENTOS 
Se agradece especialmente al Ing. Agr. Cristian Kleine a cargo del establecimiento “Hogar Funke”, por su disponibilidad para acceder a información.

REFERENCIAS 
Abad, C. (1996). Métodos e instrumentos de valoración económica de bienes y servicios ambientales. El caso de Espana, en Sustentabilidad ambiental del modelo de crecimiento económico chileno, Osvaldo Sunkel (editor), Univ.de Chile, Santiago p. 325-359.
Azqueta Oyarzún, D. (1994). Valoración económica de la calidad ambiental. McGraw- Hill, Interamericana de Espana. Madrid.
Balesdent, J.; Chenu, C.; Balabane, M. (2000). “Relationship of soil organic matter dynamics to physical protection and tillage”. Soil Till, Res. 53, pp. 215-230.
Ciampitti, I.; García, F. (2007). “Requerimientos nutricionales. Absorción y extracción de macronutrientes y nutrientes secundarios”. I. Cereales, oleaginosos e industriales. Revista Informaciones Agronómicas, Marzo, pp. 13-16.
Falcón F. y Burbano R., (2004). “Instrumentos económicos para la gestión ambiental: decisiones monocriteriales versus decisiones multicriteriales”. Revista Iberoamericana de Economía Ecológica. Vol. 1: 11-20. 
Flores, C.C.; Sarandón, S.J. (2002). “¿Racionalidad económica versus sustentabilidad ecológica? El ejemplo del costo oculto de la pérdida de fertilidad del suelo durante el proceso de Agriculturización en la Región Pampeana Argentina”. Rev. Fac. de Agronomía, La Plata, 105 (1), pp. 52-67.
Franzluebbers, A.J. (2002). “Soil organic matter stratification ratio as an indicator of soil quality”. Soil Till, Res. 66, pp. 95-106.
Galantini, J.A.; Iglesias, J.O.; Maneiro, C.; Santiago, L.; Kleine, C. (2006). “Sistemas de labranza en el sudoeste bonaerense. Efectos de largo plazo sobre las fracciones orgánicas y el espacio poroso del suelo”. Revista de Investigaciones Agropecuarias (RIA)-INTA, 35, pp.15-30.
Galantini, J.A.; Rosell, R. (2006). “Long-term fertilization effects on soil organic matter quality and dynamics under different production systems in semiarid Pampean soils”. Soil & Tillage, 87, pp. 72-79.
Galantini, J.A.; Iglesias, J.O.; Maneiro, C.; Kleine, C. (2007). “Efectos de largo plazo sobre la materia orgánica del suelo”. Rev. Técnica Especial en SD, AAPRESID, octubre, pp. 11-15.
Kleine, C.; Puricelli, A. (2001). “Comparación de los rendimientos y algunos parámetros químicos luego de varios anos bajo LC y SD en el sudoeste de Buenos Aires”. Informaciones Agronómicas INPOFOS 12, pp. 15-19.
Lomas, P.; Martín, B.; Louis, C.; Montoya, D.; Montes, C.; Álvarez, S. (2005). “Guía práctica para la valoración económica de los bienes y servicios ambientales de los ecosistemas”. Publicaciones de la Fundación Interuniversitaria Fernando González Bernáldez, Madrid, Espana.
Molina J., Smith P. (1998). “Modeling carbon and nitrogen processes in soils”. Advances in Agronomy, 62: 253-98.
Moraes Sa, J.C. (2003). “Rastrojos: Alimento del suelo”. X Congreso Nacional de AAPRESID, Rosario (SF), pp.135-138.
Parton W., Haxeltine A., Thornton P., Anne R., Hartman M. (1996). “Ecosystem sensitivity to land-surface models and leaf area index”. Global and Planetary Change, 13:89-98.

Fuente:

Durán, R.1,Galantini, J.2,3, Scoponi, L.1, Sánchez, M.1, Pesce, G.1,4, De Batista, M. 1,4,Chimeno, P.2, Cordisco, M.1, Oliveras, G.3,5, Merino, L.2 , Gzain, M.1

1 Departamento de Ciencias de la Administración, Universidad Nacional del Sur, 12 de Octubre 1198. Bahía Blanca, CP 8000, Argentina. 
2 Departamento de Agronomía, Universidad Nacional del Sur, Altos del Palihue. Bahía Blanca, CP 8000, Argentina. 
3 Comisión de Investigaciones Científicas (CIC).
4 Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET).
5 Universidad Provincial del Sudoeste, Alvarado 328, Bahía Blanca, CP 8000, Argentina

(*) Proyecto Grupo de Investigación (PGI 24/C021) financiado por la Secretaría de Ciencia y Tecnología de la Universidad Nacional del Sur, Bahía Blanca, Argentina.