Existe interdependencia entre los servicios de los ecosistemas provistos por los agroecosistemas pampeanos?

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1 Existe interdependencia entre los servicios de los ecosistemas provistos por los agroecosistemas pampeanos? Florencia Rositano y Diego O. Ferraro IFEVA-CONICET / Cátedra de Cerealicultura, Facultad de Agronomía, UBA. Av. San Martín 4453 (C1417DSE), C.A.B.A., Buenos Aires. Tel.: / Introducción Los agroecosistemas, así como los ecosistemas naturales, se incluyen en el grupo de los sistemas ecológicos. En contraste con los ecosistemas naturales, se han modificado tanto en su estructura (i.e. componentes bióticos y abióticos) como en su funcionamiento (i.e. procesos ecológicos) (Coleman y Hendrix, 1988; Soriano y Aguiar, 1998). Estos cambios se deben principalmente al proceso de intensificación de la agricultura destinada a satisfacer las necesidades humanas de alimentos, fibras y otros productos agrícolas (Conway, 1987; Zhang et al., 2007). A pesar de que estos cambios afectan aspectos ecológicos, sociales y económicos de los sistemas de cultivo, la idea de que la intensificación agrícola está directamente asociada a la degradación ambiental ha sido recientemente discutida (Farshad y Zinck, 1993; Moolenaar et al., 1997; Girardin et al., 1999). Por otra parte, los cambios en los sistemas de cultivo (en el espacio y en el tiempo) deben estar vinculados a la conservación de la integridad de los agroecosistemas y a la funcionalidad en el largo plazo; en este contexto, surgió el concepto de sustentabilidad de los agroecosistemas (Levy et al., 2000; Gómez Sal, 2007). La sustentabilidad de los agroecosistemas puede tener cuatro amplias interpretaciones: como una ideología, como un conjunto de estrategias, como la capacidad de cumplir con una serie de objetivos y como la capacidad de mantener la funcionalidad del sistema (Hansen, 1996). Esta última definición implica la preservación de la organización y la autosuficiencia de un sistema a través del tiempo, por medio de la resistencia contra las agresiones (Rapport et al., 1998). Por lo tanto, la sustentabilidad es una característica inherente de los ecosistemas, junto con la productividad y la estabilidad (Conway, 1985; Conway, 1987; Soriano y Aguiar, 1998). Mientras que la productividad y la estabilidad del sistema pueden ser evaluadas cuantitativamente a través de cambios en la performance del sistema, la sustentabilidad puede ser controlada a través de la capacidad del sistema de suministrar servicios de los ecosistemas (SE) (i.e. el grupo de condiciones y procesos mediante los cuales los ecosistemas naturales mantienen la vida humana (Daily et al., 1997; Daily, 2000)). Por lo tanto, la disminución en la provisión de SE reducirá la capacidad de los ecosistemas de sostener tanto las actividades económicas como la salud humana (Rapport et al., 1998). El análisis de la provisión de SE es un enfoque alternativo para evaluar la sustentabilidad de los agroecosistemas, a través de un enfoque más sistémico mediante la inclusión de la condición natural y de la dimensión utilitaria de los agroecosistemas (Müller, 2005). Por otra parte, el estudio de los SE ofrece la posibilidad de prevenir problemas ecológicos causados por la acción humana y de resolver los conflictos derivados de problemas de uso de la tierra (Vihervaara et al., 2009). En la actualidad, a nivel mundial, casi el 60% de los SE están siendo degradados o explotados más allá de un uso sustentable (MA, 2005). Por ejemplo, 1

2 Metzger y colaboradores (2006) evaluaron la influencia del cambio de uso de la tierra en SE provistos por agroecosistemas europeos, lo que resultó en diferentes estados de vulnerabilidad entre las distintas regiones europeas y también entre los distintos SE. Por otra parte, un estudio realizado en Nueva Zelanda mostró que las prácticas convencionales pueden reducir severamente el nivel de provisión de algunos SE, a diferencia de la agricultura orgánica (Sandhu et al., 2010). De esta manera, un estudio de los SE y el impacto de las prácticas agrícolas sobre ellos es esencial para identificar las opciones que llevarán a una agricultura sustentable (Tilman et al., 2002; Dale y Polasky, 2007). Los principales desafíos para el manejo de los SE son la relativa falta de independencia entre ellos y sus frecuentes relaciones no lineales (Heal et al., 2001; Pereira et al., 2005). Cada SE debe ser analizado como un conjunto de diferentes elementos de un todo interrelacionado (Cumming y Peterson, 2005). Sin embargo, nuestra comprensión de la relación entre los procesos del ecosistema y la provisión de SE sigue siendo bastante débil (Carpenter et al., 2009). Además, el conocimiento del efecto de las actividades agrícolas sobre la provisión de SE también es limitado y está más correlacionado con factores económicos y/o sociales. En este sentido, el uso de la tierra se utiliza generalmente como un indicador de la provisión de SE en los agroecosistemas (Nelson et al., 2009). También se reconoce la necesidad de preservar, a través de buenas prácticas agrícolas, la provisión de SE directamente vinculados a la agricultura (Barrios, 2007; Egoh et al., 2008). Así, Robertson y Swinton (2005) reconocen la importancia de la investigación interdisciplinaria para el desarrollo de sistemas agrícolas que mantengan la provisión de SE, más allá de los beneficios que la humanidad considera importantes (i.e. alimentos, fibra, energía o madera). Con el fin de pasar de una visión teórica a una visión analítico-operativa, es necesario comprender la naturaleza de las relaciones funcionales entre las diferentes prácticas agrícolas y el nivel de provisión de SE (de Groot et al., 2002). Este trabajo pretende contribuir a llenar una pequeña parte de los vacíos que aún existen en el conocimiento sobre los SE. El análisis cualitativo y cuantitativo de las interacciones presentes entre el manejo agrícola y los SE es la base de nuestro trabajo. Con base en estos antecedentes, los objetivos de este trabajo fueron: (1) desarrollar un modelo conceptual, basado en una revisión bibliográfica y en el conocimiento de expertos, sobre las relaciones entre el manejo agrícola y la provisión de SE en los agroecosistemas pampeanos (Argentina); e (2) identificar las variables ambientales y de manejo presentes en el modelo conceptual, que mejor explican la provisión de SE en los agroecosistemas bajo estudio. 2. Metodología 2.1. Selección de SE provistos por agroecosistemas Una revisión inicial de la bibliografía se realizó con el fin de identificar a los grupos de SE que proporcionan los ecosistemas. A partir de la clasificación convencional de Millenium Ecosystem Assessment (MA, 2005), restringimos nuestro estudio a aquellos SE provistos por agroecosistemas. Seleccionamos ocho SE provistos por agroecosistemas: 1) Balance de carbono (C), 2) Balance de nitrógeno (N), 3) Control de la contaminación del agua, 4) Balance hídrico en el suelo, 5) Conservación del suelo, 6) Calidad del aire, 7) Regulación de adversidades bióticas y 8) Mantenimiento de la biodiversidad (Björklund et al., 1999; Viglizzo et al., 2003; Dale y Polasky, 2007; Sandhu et al., 2007; Swinton et al., 2007). Estos SE están 2

3 estrechamente relacionados con importantes estructuras y funciones ecológicas presentes en los agroecosistemas, y también han sido identificados como indicadores de su actual estado y de su tendencia a futuro (Björklund et al., 1999; Viglizzo et al., 2003; Jenkins et al., 2010) Elicitación de conocimiento cualitativo mediante entrevistas estructuradas con expertos Una vez que los ocho SE fueron seleccionados, se hizo una segunda revisión bibliográfica; en particular, una meta-síntesis (i.e. analizar y sintetizar los elementos clave de cada estudio a fin de transformar los resultados individuales en nuevas conceptualizaciones) (Cronin et al., 2008). El objetivo de este paso fue recopilar los conocimientos actuales sobre las relaciones cualitativas entre el manejo agrícola y los procesos de los ecosistemas involucrados en la determinación de la provisión de SE. Después de obtener esta información, construimos un modelo conceptual preliminar para cada SE seleccionado con el fin de facilitar su interpretación y análisis durante el proceso de elicitación. Luego, se desarrolló un modelo conceptual general a partir de las relaciones cualitativas identificadas en cada modelo conceptual individual. Los modelos conceptuales fueron desarrollados usando redes conceptuales (Markle, 1978; Galagovsky, 1993), que son estructuras diseñadas especialmente para la representación del conocimiento derivado de conceptos, conectores y proposiciones sobre el tema en estudio. Las redes conceptuales consisten en nodos (i.e. palabras enmarcadas) y en conexiones lógicas entre los nodos (i.e. la naturaleza de las relaciones entre los nodos). Las redes conceptuales desarrolladas en este trabajo contienen cuatro tipos de nodos: 1) variables de decisión, como las decisiones tomadas por los stakeholders en cualquier momento del ciclo de producción (e.g. selección de genotipos, régimen de fertilización); 2) variables de entrada, como las variables de estado relacionadas al paisaje, a la variabilidad climática y edáfica; 3) procesos, como las sucesivas etapas que tienen lugar de forma natural en todos los ecosistemas, sin intervención humana; y 4) SE. Los enlaces de las relaciones cualitativas entre los nodos fueron los siguientes: 1) afecta, cuando no hay certeza si la relación tiende a aumentar o disminuir; 2) aumenta; 3) reduce; 4) causa; y 5) determina. Estos enlaces se representaron sólo en las redes conceptuales individuales, pero no fueron más tarde incorporados a la red conceptual general. El desarrollo de cada una de las redes conceptuales se realizó utilizando el software Visual Understanding Environment (VUE) (Tufts Academic Technology, 2008). Durante una segunda etapa, se llevó a cabo un proceso de elicitación (i.e. proceso de extracción y registro del conocimiento) (James et al., 2010) con el objetivo de validar la información sintetizada en cada red conceptual. Este proceso de elicitación se basó en entrevistas estructuradas, donde el entrevistador predetermina el contenido y el orden de los acontecimientos (Cooke, 1994). Se diseñó un cuestionario con el fin de ser presentado en forma individual a cada uno de los expertos. "Un experto se refiere a una fuente de conocimiento humano, a menudo marcado por la experticia en el dominio o en la materia" (Cooke, 1994). Los expertos considerados fueron investigadores involucrados en actividades de investigación relacionadas con: 1) fertilización de cultivos, 2) contaminación ambiental por fertilizantes, 3) dinámica de nutrientes en agroecosistemas, 4) calidad y contaminación del agua subterránea, 5) fertilidad del suelo, 6) eco-fisiología de malezas, 7) emisiones de gases de efecto invernadero y 8) adversidades bióticas. 3

4 Los investigadores fueron seleccionados dentro del campo académico de la Facultad de Agronomía, Universidad de Buenos Aires (FAUBA), una de las más importantes escuelas de Agronomía de Argentina. Durante la entrevista, los investigadores debieron recomendar investigadores extra-fauba en su misma área de estudio, tanto para ampliar el número de expertos a entrevistar como para evitar el sesgo de la información a obtener. Se realizaron dos rondas de entrevistas. En la primera ronda, se consideró un total de 20 expertos. Cada red conceptual fue revisada por 6 expertos (i.e. en general, cada uno de los expertos revisó 2-3 redes conceptuales, siempre relacionadas con su tema de investigación). La información fue confirmada definitivamente con una segunda ronda de entrevistas. En este caso, seleccionamos sólo 9 de los 20 expertos entrevistados previamente. El objetivo fue que sólo 3 expertos revisaran cada red conceptual, porque "los mayores beneficios se obtienen con los primeros 3 a 4 expertos entrevistados y luego la información tiende a ser recurrente o redundante" (Clemen y Winkler, 1999; Winkler y Clemen, 2004). Esta segunda selección de expertos tuvo en cuenta no sólo su tema de investigación sino también su nivel de experiencia. Esto fue determinado principalmente por el tiempo de investigación sobre el tema; es decir, "el período de formación y experiencia de una persona en un dominio específico de conocimiento puede influir sustancialmente en su análisis de la información presentada" (Cornelissen et al., 2003). En este caso, se obtuvo la versión final de cada red conceptual. Cada entrevista duró aproximadamente una hora y media, y el entrevistador fue siempre el mismo para todos los expertos (FR). Durante las dos rondas de entrevistas, cada red conceptual se ajustó con respecto a: 1) la inclusión u omisión de variables de entrada, variables de decisión o procesos presentes en los agroecosistemas pampeanos, y 2) la validez de las relaciones lógicas entre el manejo agrícola y sus efectos sobre la provisión de SE. Los cambios propuestos por los expertos fueron la adición, supresión o modificación de uno o más elementos de cada red conceptual. El principal criterio para analizar la información obtenida fue el consenso entre los expertos en cada ronda de entrevistas para cada una de las redes conceptuales (Léger y Naud, 2009). Esta metodología, basada en la técnica de consenso Delphi, intenta obtener el grado de consenso sobre el problema entre los especialistas, en lugar de dejar la decisión a un único experto (Pérez Andrés, 2000). Por lo tanto, cada relación que se muestra en cada red conceptual corresponde a un valor mínimo (75%) de consenso entre los expertos; es decir, alrededor de 5 expertos/red durante la primera ronda de entrevistas y 2 expertos/red durante la segunda ronda deben haber hecho los mismos cambios para establecer la versión final de cada red conceptual. En los casos en que no hubo consenso durante la primera ronda, el entrevistador tuvo que seleccionar la opción más apropiada y debió ser validado en la segunda ronda de entrevistas (Léger y Naud, 2009). Si bien la mayoría de los conocimientos elicitados pueden hacer referencia a cualquier agroecosistema, se les pidió a los expertos tener en cuenta las particularidades de los agroecosistemas pampeanos cuando revisaban cada red conceptual. Los agroecosistemas pampeanos se encuentran en una llanura de más de 52 millones de ha en el centro-este de Argentina. La Región Pampeana está conformada por la superficie total de Buenos Aires, parte de Córdoba y La Pampa, y el centro-sur de Santa Fe. La temperatura anual media oscila entre 10º C a 20º C y una precipitación anual de 400 mm a 1600 mm, disminuyendo desde el noreste hasta el sudoeste. Los suelos son principalmente Molisoles (Soriano et al., 1991). 4

5 Mientras que esta región se considera fisonómica y topográficamente uniforme, las distintas unidades son reconocidas en función de su geomorfología, geología, fisiografía, suelos y vegetación (Soriano et al., 1991). Estas unidades son: Pampa Ondulada, Pampa Interior, Pampa Deprimida, Pampa Austral y Pampa Mesopotámica (Hall et al., 1992). La Región Pampeana es una de las regiones más productivas del mundo debido a su clima y a sus suelos. Casi el 90% de la tierra productiva está bajo el sistema de siembra directa Análisis cuantitativo de la estructura de la red conceptual general Una vez que la versión final de cada red conceptual se obtuvo, se unificaron en una red conceptual general con el fin de analizar su estructura. Este análisis se realizó con UCINET 6 (Borgatti et al., 2002), software para análisis de redes. A pesar de que este software se utiliza generalmente para el análisis de redes sociales, puede ser aplicable a diferentes disciplinas y tipos de redes (Stephen Borgatti, comunicación por correo electrónico). Basamos nuestro análisis en dos indicadores de red: 1) Freeman degree (o centralidad de grado), es el número de nodos a los que se une un nodo en particular. Este indicador pone de manifiesto los nodos que juegan un papel clave dentro de la red conceptual general. Hay dos tipos de Freeman degree: OUT e IN. El primero corresponde a los enlaces que salen de un nodo, y el segundo se refiere a los vínculos que llegan a un nodo. 2) Bonacich power. Este indicador es una modificación del enfoque de Freeman degree, teniendo en cuenta la potencia de un nodo en una red conceptual. La centralidad de grado original (i.e. Freeman degree) sostiene que los actores que tienen más conexiones son más propensos a ser de gran alcance, ya que pueden afectar directamente a un mayor número de otros actores; sin embargo, el mismo grado de centralidad no significa necesariamente que los actores sean igualmente importantes o poderosos (Hanneman y Riddle, 2005). Es decir, el poder no iguala a la centralidad en las redes conceptuales (Cook et al., 1983). Con el fin de analizar una red conceptual con Bonacich power, es necesario seleccionar el factor de atenuación o parámetro β. El parámetro β refleja el grado en que el estado de un nodo es función de los estados de aquellos a los que está conectado (Bonacich, 1987). Cuando el parámetro β es negativo (entre 0 y -1), estar conectado a nodos con menor cantidad de conexiones, lo hace a uno fuerte. Si β = 0, los resultados son iguales a los obtenidos con Freeman degree. Cuando el parámetro β es positivo (entre 0 y 1), estar conectado a nodos con más conexiones tiene un gran alcance (Hanneman y Riddle, 2005). Seleccionamos β = 1. Bonacich power se calcula como: c (α, β) = α (I- β F) -1 Fi, donde α es un escalar utilizado para normalizar los datos, β es el factor de atenuación, F es la matriz de adyacencia, i es un vector de columnas de 1, e I es la matriz identidad. 3. Resultados y Discusión La evaluación de la provisión de SE en los agroecosistemas, tanto en el espacio como en el tiempo, es crucial para el manejo de los ecosistemas (Shiferaw et al., 2005; Paetzold et al., 2010). Un marco analítico factible para esta evaluación debe empezar por definir la naturaleza de las relaciones lógicas entre el medio ambiente y diferentes SE. En este sentido, la generación de modelos conceptuales es una herramienta útil cuando existe una necesidad urgente de comprender de 5

6 manera cualitativa cómo funciona un agroecosistema (Reiter et al., 2009). En este trabajo, tanto la revisión bibliográfica como los expertos entrevistados, fueron factores importantes en la definición de estas relaciones lógicas presentes en los agroecosistemas pampeanos (Figura 1). Esta red conceptual general representa los agroecosistemas pampeanos en términos de su provisión de SE a partir de datos a escala de lote agrícola. La estructura general de la red conceptual mostró vínculos no sólo entre los diferentes tipos de nodos (i.e. variables de entrada, variables de decisión y procesos), sino también entre los diferentes SE. Además, varios nodos se encontraron en más de una red conceptual (i.e. las redes conceptuales que evalúan la provisión de un SE individual). Por ejemplo, la variable rendimiento (i.e. provisión de alimentos) se encontró en 6 de las 8 redes conceptuales. La múltiple membresía de los nodos también fue evidente en la red conceptual general. Esta complejidad debe llevar a un análisis sistémico de la provisión de SE en lugar de a una evaluación aislada de cada SE. Con el fin de hacer clara la evaluación de la provisión de SE, es necesario analizar la presencia de interdependencia entre ellos (Cork et al., 2001). La interdependencia es la dinámica de ser mutuamente responsables y de compartir un conjunto común de principios con los demás (Dimuro Peter, 2008). Dos mecanismos pueden causar la interdependencia: 1) la interacción directa entre los SE (i.e. conexiones lógicas entre SE) y 2) la interacción indirecta entre SE mediada por una variable motora independiente (i.e. factores naturales o inducidos por el hombre que directa o indirectamente generan un cambio en el ecosistema (MA, 2005)) (Bennett et al., 2009). Estos dos mecanismos se encontraron en la red conceptual general desarrollada en este trabajo. La interacción directa entre los SE se encontró debido a que se relacionan entre sí en diferentes redes conceptuales. Por ejemplo, mientras que el N disponible en suelo afecta el rendimiento del cultivo, el contenido de C en suelo afecta la disponibilidad de N en suelo, y este último afecta la desnitrificación. Además, mientras que el contenido de C en suelo afecta la estabilidad estructural del suelo, este último afecta el rendimiento del cultivo, y la estabilidad estructural del suelo afecta el suministro de agua para los cultivos. El segundo mecanismo de interdependencia (i.e. las interacciones indirectas mediadas por una variable motora) se encontró en cuatro redes conceptuales: 1) balance de N, 2) conservación del suelo, 3) calidad del aire, y 4) balance hídrico en el suelo. En los cuatro casos, dos redes conceptuales se comportaron como variables motoras naturales: balance de C y balance de N. Altman y colaboradores (2011) también indicaron que varios SE actuaron como variables motoras naturales de cambio en un ecosistema marino. Tanto la múltiple membresía de los nodos de diferentes SE como la clara existencia de interacciones directas e indirectas entre SE, fortaleció la idea de que la provisión de SE actúa como una red, donde las interacciones entre los diferentes elementos constitutivos son bastante complejas. Por lo tanto, un análisis individual de cada SE no sólo será difícil (debido a la imposibilidad de decidir si un elemento pertenece exclusivamente al SE bajo estudio), sino también constituirá una explicación insuficiente de estas relaciones. Sin embargo, la mayoría de los estudios existentes se han centrado en un solo SE (Zhang et al., 2007). Por lo tanto, el enfoque analítico utilizado en este trabajo puede ser útil para la evaluación de la sustentabilidad de los agroecosistemas (Snapp et al., 2010). Las interacciones directas e indirectas entre SE y los diferentes tipos de nodos pueden ser opuestas o bidireccionales (Bennett et al., 2009). Estos dos tipos de interdependencia se conocen como trade-offs y sinergias, respectivamente (Chapin et al., 2002; Rodríguez et al., 2006; Viglizzo y Frank, 2006; Nelson et al., 6

7 2009; Swallow et al., 2009; Chisholm, 2010; Raudsepp-Hearne et al., 2010; Carreño et al., 2011). Los trade-offs surgen cuando la provisión de un SE ha mejorado a costa de la reducción de la disposición de otro SE; y las sinergias ocurren cuando dos o más SE han mejorado de forma simultánea (Raudsepp-Hearne et al., 2010). En este caso, no pudimos determinar la presencia de trade-offs ni de sinergias en las relaciones directas porque los expertos no asignaron la dirección de estas relaciones; es decir, todos los enlaces fueron identificados como "afecta", pero no como "aumenta" o "reduce", al igual que otras relaciones en las redes conceptuales individuales. Sin embargo, fue posible detectar dos trade-offs y una sinergia entre las interacciones indirectas (i.e. mediadas por una variable motora). La fertilización (una variable de decisión) fue la variable motora de dos SE: N disponible en el suelo y control de la concentración de NO 3 en agua subterránea (a través del proceso de riesgo de lixiviación de N). Otra variable motora fue el riego (una variable de decisión) y determinó un trade-off entre la oferta de agua para los cultivos y el control de la concentración de NO 3 en agua subterránea, una vez más a través del riesgo de lixiviación de N. Una sinergia se encontró entre la estabilidad estructural del suelo y la materia orgánica (MO) del suelo (directamente relacionada con la disponibilidad de N en el suelo), siendo el residuo de cosecha (una variable de entrada) la variable motora de esta interacción. A pesar de que la cantidad de residuo de cosecha no es una práctica agrícola, está directamente relacionada con la siembra directa, una variable de decisión ampliamente representada en los agroecosistemas pampeanos. Estas tres interacciones indirectas presentes en la red conceptual general se encontraron entre los SE de apoyo o soporte (SE que prevalecen en nuestra red conceptual general). Algunos autores observaron trade-offs entre SE de provisión y SE de regulación (e.g. rendimiento del cultivo y secuestro de carbono) (Raudsepp- Hearne et al., 2010), entre dos SE de provisión (e.g. rendimiento del cultivo y calidad del agua para consumo humano) o entre SE de regulación y SE de apoyo o soporte (e.g. secuestro de carbono mediante forestación y abastecimiento de agua para la forestación) (Chisholm, 2010). Además, existen publicaciones acerca de sinergias entre SE de regulación (e.g. secuestro de carbono y retención de fósforo en el suelo) (Raudsepp-Hearne et al., 2010) o entre SE de regulación y SE de provisión (e.g. secuestro de carbono y rendimiento del cultivo) (Enfors et al., 2008). Sin embargo, sólo en este último ejemplo se determinó la variable motora de esta sinergia (i.e. duración del período de sequía) (Enfors et al., 2008). Mientras que en otros casos, la búsqueda de la variable motora de los trade-offs y de las sinergias ha sido considerado como un trabajo a futuro (Raudsepp-Hearne et al., 2010). En este trabajo, se buscó explícitamente a las variables motoras. Esta identificación puede ser útil para el futuro modelado cuantitativo de la provisión de SE. En los agroecosistemas, las interacciones entre los diferentes SE suelen surgir de las decisiones de manejo tomadas por los stakeholders, que pueden influir fuertemente en el tipo, la mezcla relativa y el grado de provisión de SE en estos sistemas (Chapin et al., 2002; Rodríguez et al., 2006). Este hecho es evidente en la red conceptual general, donde las variables motoras fueron principalmente las variables de decisión o una variable de entrada directamente relacionada con la producción agrícola. 7

8 Figura 1: Red conceptual general representando las relaciones entre el manejo agrícola y la provisión de ocho SE en los agroecosistemas pampeanos (1. balance de C, 2. balance de N, 3. control de contaminación del agua, 4. balance hídrico en el suelo, 5. conservación del suelo, 6. calidad del aire, 7. regulación de adversidades bióticas, y 8. mantenimiento de la biodiversidad). Referencias: círculos: variables de entrada, cuadrados: variables de decisión, circleboxes: procesos y diamantes: SE. Presence of VE / PV/S: presencia de bordes de vegetación/vegetación permanente/refugios, SC and A of P and A community: composición y abundancia de especies de la comunidad de plantas y animales, SC and A/I of P/D/W: composición de especies y abundancia/incidencia de plagas, enfermedades y malezas; SOM: materia orgánica del suelo. 8

9 El estudio cualitativo de los vínculos entre el manejo agrícola y la provisión de SE puede ser complementada con un análisis cuantitativo de la estructura de la red conceptual general. Con el fin de hacer esto, se seleccionaron dos indicadores: 1) OUT-Freeman degree (OUT-FD) (Freeman, 1978) y 2) Bonacich power (BP) (Bonacich, 1987). OUT-FD fue seleccionado con el fin de evaluar el número de enlaces que salieron de un nodo hacia otro nodo. Como estamos interesados en evaluar la influencia de los nodos iniciales e intermedios en la provisión de SE, sólo las variables de entrada (A) y las variables de decisión (B) fueron elegidas en este caso (Figura 2). Con el objetivo de obtener una mejor caracterización de los patrones emergentes de la estructura de la red conceptual general, en cada gráfico se trazaron cuatro cuadrados. La pertenencia al primer y tercer cuadrado representa aquellas variables con pocos vínculos y con alto o bajo valor de BP, respectivamente. Mientras tanto, el segundo y cuarto cuadrado contiene las variables que tienen más de tres conexiones con otros nodos y con un valor de BP alto o bajo, respectivamente. La tendencia general en los dos gráficos muestra que las variables de entrada y las variables de decisión se encontraron en el tercer cuadrado (i.e. bajo OUT-FD y bajo BP). Variables de entrada como temperatura, biomasa microbiana, MO y textura del suelo tuvieron OUT-FD = 2, pero mostraron diferentes valores de BP (Figura 2A). Este patrón también se observó con OUT-FD = 1 (Figura 2 A y B). El patrón observado en las dos figuras (Figura 2 A y B) apoya la idea de una relación no lineal entre el número de conexiones y la potencia de un nodo (Cook et al., 1983), ya que fue posible encontrar variables que tenían el mismo valor de OUT-FD (1 ó 2), pero no el mismo BP. Los valores más altos de influencia en la red conceptual general (i.e. BP) se observaron para las variables residuo de cosecha (variable de entrada) y especie de cultivo (variable de decisión) (Figura 2 A y B), lo que sugiere una estrecha vinculación entre la cobertura vegetal y la provisión de SE. La variable residuo de cosecha tuvo OUT-FD = 5, pero estos nodos aparentemente no estuvieron muy bien conectados dentro de la red conceptual general ya que esta variable de entrada no tuvo un alto valor de BP (BP = 5,571) como la variable especie de cultivo (Figura 2A). La especie de cultivo tuvo OUT-FD = 2 y estos dos nodos estaban estrechamente conectados en la red conceptual general (BP = 8,143) (Figura 2B). Las variables riego, temperatura y MO del suelo fueron las siguientes en importancia en cuanto a las conexiones que tenían con otros nodos (i.e. OUT-FD) y el poder de los vínculos (i.e. BP) (Figura 2 A y B). Estos resultados sugieren que las variables residuo de cosecha, temperatura, MO del suelo, especie de cultivo y riego influyeron significativamente en la red conceptual general directa o indirectamente, ya que mostraron altos valores de BP (Hanneman y Riddle, 2005). Estos resultados no muestran un patrón diferencial de influencia de las variables de entrada (i.e. variables ambientales) y/o de las variables de decisión (i.e. variables de manejo) sobre la provisión de SE. Sin embargo, el análisis cualitativo realizado mostró que las variables motoras de las interacciones indirectas fueron principalmente variables de decisión. Por lo tanto, los indicadores OUT-FD y BP pueden ser considerados como un análisis complementario y cuantitativo de la presencia de interdependencia entre los SE. 9

10 Bonacich Power Bonacich Power 6 I II 5 A III IV OUT Freeman Degree 9 I II B III IV OUT Freeman Degree Figura 2: Relación entre OUT-Freeman degree y Bonacich power (valores absolutos) para las variables de entrada (A) y las variables de decisión (B) que conforman la red conceptual general. Véase en el texto las referencias de los cuatro cuadrados. Referencias: 1. Temperatura; 2. Precipitación; 4. Especie de cultivo; 5. Residuo de cosecha; 9. MO; 11. Fertilización; 13. Biomasa microbiana; 18. Temperatura del suelo; 21. Riego; 23. Malezas/barbecho/cultivo de cobertura; 24. Textura del suelo; 25. Profundidad del acuífero; 26. Profundidad del suelo; 31. Presencia de VE/PV/S; 32. Secuencias/rotaciones, 33. Protección del cultivo; 34. Sistema de labranza; 36. Estructura del paisaje; 38. Densidad de siembra; 39. Fecha de siembra; 40. Selección de genotipo; 41. Especies benéficas; 42. Composición de especies y abundancia de la comunidad de plantas y animales. 10

11 4. Conclusiones La sustentabilidad de los agroecosistemas puede ser medida a través del estado de provisión de los SE. Sin embargo, con el fin de evaluar la forma en que pueden verse afectados por la agricultura, es importante contribuir al entendimiento de la naturaleza de las relaciones entre los elementos de un agroecosistema a través de un análisis cualitativo. Como de Groot y colaboradores (2002) afirmaron, todavía hay un conocimiento incipiente sobre las relaciones funcionales entre las diferentes prácticas agrícolas y el nivel de provisión de SE. En este trabajo, una red conceptual general fue desarrollada para unir las diferentes variables y elementos que se encuentran en los agroecosistemas con el fin de evaluar la provisión de ocho SE. Esta conceptualización no es común en la literatura actual sobre SE. Sin embargo, el desarrollo de esta red conceptual general es un primer paso fundamental para seguir adelante con la fase operativa de la cuantificación, así como con la discusión sobre los efectos del manejo agrícola en la provisión de SE. Nuestros resultados mostraron que hubo interdependencia entre los SE y las diferentes variables que podrían modificarlos y, por lo tanto su estudio como un todo se justifica, en lugar de evaluar cada SE de manera aislada. Aunque se considera que las prácticas agrícolas modulan la provisión de SE, encontramos que tanto variables ambientales (i.e. variables de entrada) como de manejo (i.e. variables de decisión) pueden conducir a cambios en la provisión de SE. Más estudios como éste son necesarios a fin de mostrar a los stakeholders y a la sociedad el vínculo existente entre la sustentabilidad, el mantenimiento de SE y el bienestar humano. 11

12 5. Referencias 1. Altman, I., Blakeslee, A.M.H., Osio, G.C., Rillahan, C.B., Teck, S.J., Meyer, J.J., Byers, J.E., Rosenberg, A.A., A practical approach to implementation of ecosystem-based management: a case study using the Gulf of Maine marine ecosystem. Frontiers in Ecology and the Environment 9, Barrios, E., Soil biota, ecosystem services and land productivity. Ecological Economics 64, Bennett, E.M., Peterson, G.D., Gordon, L.J., Understanding relationships among multiple ecosystem services. Ecology Letters 12, Björklund, J., Limburg, K.E., Rydberg, T., Impact of production intensity on the ability of the agricultural landscape to generate ecosystem services: an example from Sweden. Ecological Economics 29, Bonacich, P., Power and centrality: A family of measures. American Journal of Sociology 92, Borgatti, S.P., Everett, M.G., Freeman, L.C., Ucinet 6 for Windows: Software for Social Network Analysis. Harvard, Analytic Technologies. 7. Carpenter, S.R., Mooney, H.A., Agard, J., Capistrano, D., Defries, R.S., Diaz, S., Dietz, T., Duraiappah, A.K., Oteng-Yeboah, A., Pereira, H.M., Perrings, C., Reid, W.V., Sarukhan, J., Scholes, R.J., Whyte, A., Science for managing ecosystem services: beyond the millennium ecosystem assessment. Proceedings of the National Academy of Sciences 106, Carreño, L., Frank, F.C., Viglizzo, E.F., Tradeoffs between economic and ecosystem services in Argentina during 50 years of land-use change. Agriculture, Ecosystems & Environment doi: /j.agee Chapin, S.F., Matson, P., Mooney, H.A., Principles of terrestrial ecosystem ecology. Springer Verlag, New York. 10. Chisholm, R.A., Trade-offs between ecosystem services: Water and carbon in a biodiversity hotspot. Ecological Economics 69, Clemen, R.T., Winkler, R.L., Combining probability distributions from experts in risk analysis. Risk Analysis 19, Coleman, D.C., Hendrix, P.F., Agroecosystem processes, in: Pomeroy, L.R., Alberts, J.J. (Eds.), Concepts of ecosystem ecology. Springer Verlag, New York, USA, pp Conway, G.R., Agroecosystem analysis. Agricultural Administration 20, Conway, G.R., The properties of agroecosystems. Agricultural Systems 24, Cook, K.S., Emerson, R.M., Gilmore, M.R., Yamagishi, T., The distribution of power in exchange networks: Theory and experimental results. American Journal of Sociology 89, Cooke, N.J., Varieties of knowledge elicitation techniques. International Journal of Human- Computer Studies 41, Cork, S.J., Shelton, D., Binning, C., Parry, R., A framework for applying the concept of ecosystem services to natural resource management in Australia. Third Australian Stream Management Conference August 27-29, 2001, in: Rutherford, I., Sheldon, F., Brierley, G., Kenyon, C. (Eds.), Cooperative Research Centre for Catchment Hydrology: Brisbane, pp Cornelissen, A.M.G., van den Berg, J., Koops, W.J., Kaymak, U., Elicitation of expert knowledge for fuzzy evaluation of agricultural production systems. Agriculture, Ecosystems & Environment 95, Cronin, P., Ryan, F., Coughlan, M., Undertaking a literature review: a step-by-step approach. British Journal of Nursing 17, Cumming, G., Peterson, G., Ecology in global scenarios, in: Carpenter, S.R., Pingali, P.L., Bennett, E.M., Zurek, M.B. (Eds.), Ecosystems and human well-being: scenarios, Volume 2. Findings of the Scenarios Working Group of the Millenium Ecosystem Assessment. Island Press, Washington, D.C., USA, pp Daily, G.C., Management objectives for the protection of ecosystem services. Environmental Science & Policy 3, Daily, G.C., Alexander, S., Ehrlich, P.R., Goulder, L., Lubchenco, J., Matson, P.A., Mooney, H.A., Postel, S., Schneider, S.H., Tilman, D., Woodwell, G.M., Ecosystem services: Benefits supplied to human societies by natural ecosystems. Issues in Ecology 2, Dale, V.H., Polasky, S., Measures of the effects of agricultural practices on ecosystem services. Ecological Economics 64, De Groot, R.S., Wilson, M.A., Boumans, R.M.J., A typology for the classification, description and valuation of ecosystem functions, goods and services. Ecological Economics 41,

13 25. Dimuro Peter, G., Los ecosistemas como laboratorios. La búsqueda de modos de vivir para una operatividad de la sostenibilidad. Tesis para obtener el título de de Máster Oficial en Ciudad y Arquitectura Sostenibles. Escuela Técnica Superior de Arquitectura. Universidad de Sevilla. 26. Egoh, B., Reyers, B., Rouget, M., Richardson, D.M., Le Maitre, D.C., van Jaarsveld A.S., Mapping ecosystem services for planning and management. Agriculture, Ecosystems & Environment 127, Enfors, E.I., Gordon, L.J., Peterson, G.D., Bossio, D., Making investments in dryland development work: participatory scenario planning in the Makanya Catchment, Tanzania. Ecology and Society 13, 42 [online] URL: 28. Farshad, A., Zinck, J.A., Seeking agricultural sustainability. Agriculture, Ecosystems & Environment 47, Freeman, L.C., Centrality in social networks conceptual clarification. Social Networks 1, Galagovsky, L.R., Redes conceptuales: Base teórica e implicaciones para el proceso de enseñanza-aprendizaje de las ciencias. Enseñanza de las Ciencias 11, Girardin, P., Bockstaller, C., Van der Werf, H., Indicators: Tools to evaluate the environmental impacts of farming systems. Journal of Sustainable Agriculture 13, Gómez Sal, A., Componentes del valor del paisaje mediterráneo y el flujo de servicios de los ecosistemas. Ecosistemas 16, Hall, A.J., Rebella, C.M., Ghersa, C.M., Culot J.R., Field-crop systems of the Pampas. In: Pearsons, C.J. (Ed.), Field crop ecosystems, Ecosystems of the World series. Elsevier, Amsterdam. 34. Hanneman, R.A., Riddle, M., Introduction to social network methods. Riverside, C.A. University of California, Riverside. 35. Hansen, J.W., Is agricultural sustainability a useful concept? Agricultural Systems 50, Heal, G., Daily, G.C., Ehrlich, P.R., Salzman, J., Boggs, C., Hellman, J., Hughes, J., Kremen, C., Ricketts, T., Protecting natural capital through ecosystem service districts. Stanford Envirionmental Law Journal 20, James, A., Low Choy, S., Mengersen, K., Elicitator: An expert elicitation tool for regression in ecology. Environmental Modelling & Software 25, Jenkins, W.A., Murray, B.C., Kramer, R.A., Faulkner, S.P., Valuing ecosystem services from wetlands restoration in the Mississippi Alluvial Valley. Ecological Economics 69, Léger, B., Naud, O., Experimenting statecharts for multiple experts knowledge elicitation in agriculture. Expert Systems with Applications 36, Levy, J.K., Hipel, K.H., Kilgour, D.M., Using environmental indicators to quantify the robustness of policy alternatives to uncertainty. Ecological Modelling 130, MA, Millenium Ecosystem Assessment. Ecosystems and human well-being. Washington, DC. 42. Markle, S.M., Teaching conceptual networks. International Society for Performance Improvement 17, Metzger, M.J., Rounsevell, M.D.A., Acosta-Michlik, L., Leemans, R., Schroter, D., The vulnerability of ecosystem services to land use change. Agriculture, Ecosystems & Environment 114, Moolenaar, S.W., Van Der Zee, S.E.A.T.M., Lexmond, T.M., Indicators of the sustainability of heavy-metal management in agroecosystems. Science of the Total Environment 201, Müller, F., Indicating ecosystem and landscape organisation. Ecological Indicators 5, Nelson, E., Mendoza, G., Regetz, J., Polasky, S., Tallis, H., Cameron, D.R., Chan, K.M., Daily, G.C., Goldstein, J., Kareiva, P.M., Lonsdorf, E., Naidoo, R., Ricketts, T.H., Shaw, M.R., Modeling multiple ecosystem services, biodiversity conservation, commodity production, and tradeoffs at landscape scales. Frontiers in Ecology and the Environment 7, Paetzold, A., Warren, P.H., Maltby, L.L., A framework for assessing ecological quality based on ecosystem services. Ecological Complexity 7, Pereira, H.M., Reyers, B., Watanabe, M., Bohensky, E., Foale, S., Palm, C., Espaldon, M.V., Armenteras, D., Tapia, M., Rincón, A., Lee, M.J., Patwardhan, A., Gomes, I., Condition and trends of ecosystem services and biodiversity, in: Capistrano, D., Samper, C., Lee, M.J., Raudsepp- Hearne, C. (Eds.), Ecosystems and human well-being: multi scale assessments, Volume 4. Findings of the Sub-global Assessments Working Group of the Millenium Ecosystem Assessment. Island Press, Washington, D.C., USA, pp

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