(SLT-FAUBA) El forraje es un recurso fundamental para los sistemas ganaderos, ya que es el alimento principal de los animales. Conocer cómo varía su productividad en el espacio y a lo largo del año resulta necesario para estimar el número de animales que se puede tener en un campo sin degradarlo y los kilos de carne o los litros de leche que se producirán. Un estudio de la Facultad de Agronomía de la UBA (FAUBA) en el sudoeste de la provincia de Buenos Aires desarrolló una herramienta que, sobre la base de modelos matemáticos e información satelital, permite predecir la productividad del forraje a partir de las precipitaciones.
“Al hablar de forrajes nos referimos a especies vegetales, naturales o implantadas que se producen en los campos para alimentar animales. Por ejemplo, rumiantes como las vacas, las cabras y las ovejas consumen forraje para producir carne o leche. Una gran parte de la ganadería argentina se realiza pastoreando directamente los recursos forrajeros”, explicó Martín Garbulsky, docente de la cátedra de Forrajicultura de la FAUBA, investigador del Instituto de Investigaciones Fisiológicas y Ecológicas Vinculadas a la Agricultura (IFEVA, UBA-Conicet) y Director de la Especialización en Manejo de Sistemas Pastoriles de la Escuela para Graduados de la FAUBA.
En este sentido, agregó que la disponibilidad de forraje determina la cantidad de animales que se pueden alimentar en un campo y también cuánta carne o leche producirán. Por eso, es básico saber cómo varía la productividad de estos recursos a lo largo del año y en áreas particulares de los campos. “Esto depende de diversos factores, y la precipitación es uno de los principales. Desde la FAUBA quisimos generar una herramienta para predecir cuánto forraje se produce y cómo varía a lo largo del año en campos del sudoeste bonaerense, en función de las precipitaciones mensuales”.
Pascual Ciccioli, asesor CREA y estudiante de la especialización mencionada, contó que luego de analizar información satelital en una serie de modelos, encontraron que se puede predecir cuánta biomasa va a producir una pastura de alfalfa con varios meses de antelación. “Generamos modelos sencillos que tienen como variable principal la precipitación acumulada porque entendimos que la productividad de las pasturas comienza a determinarse con las lluvias de varios meses antes”.
Memoria vegetal
“Para conocer cuánto producen las pasturas de alfalfa entre marzo y junio hay que analizar la precipitación que se acumuló en los tres anteriores. Para la productividad de julio y agosto hay que mirar las precipitaciones del mes anterior. Y desde septiembre hasta noviembre hay que observar la precipitación que cayó en los 8 meses previos”, explicó Ciccioli en el marco de su trabajo final para la Especialización en Manejo de Sistemas Pastoriles.
Por su parte, Garbulsky aclaró que, por un lado, los resultados del estudio se relacionan de cerca con la capacidad de las pasturas de responder a la fertilidad del suelo y a las precipitaciones de un momento en particular; por otro, Martín afirmó que las pasturas poseen lo que él denominó ‘memoria’: “Estas especies forrajeras captan recursos del ambiente y los reservan en diferentes órganos, como las raíces. Al estar más vigorosas, son capaces de aprovechar mejor las lluvias que caen en los meses siguientes”.
Uso sustentable de las pasturas
“Esta investigación es especialmente relevante para los productores ganaderos —señaló Ciccioli—, ya que al contar con información sobre futuros excesos o déficits de forraje podrían anticipar decisiones de manejo ganadero. El 90% de la producción animal de las empresas del SO de Buenos Aires en las que trabajo dependen del forraje. Por eso, cuando varía la disponibilidad de este recurso se debe ajustar la carga animal para usarlo sustentablemente y evitar el sobrepastoreo”.
Para finalizar, Garbulsky contó que desde la Cátedra de Forrajicultura y el IFEVA continuarán investigando pasturas de alfalfa y que también buscan avanzar sobre otras especies naturales e implantadas. “Además, tenemos intenciones de realizar estudios parecidos en suelos agrícolas. Creemos que podemos indagar en cómo funcionan estos sistemas y generar modelos similares al que acabamos de describir”.
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