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INTRODUCCIÓN
La dehesa es un sistema agrosilvopastoral que necesita mejoras y un manejo adecuado para conservar su valor natural. Cuando el suelo pierde la capacidad de resistir a los cambios, se degrada afectando al potencial biológico, a la productividad del agrosistema y a sus propiedades físicas, químicas y biológicas.
Las metodologías regenerativas pueden mejorar la capacidad productiva de la dehesa de forma directa, con el manejo de pastos y forrajes, y de manera indirecta, mejorando el suelo. Con este trabajo pretendemos evidenciar que la siembra de praderas biodiversas y el pastoreo regenerativo puede mejorar las propiedades del suelo.
El estudio de los suelos en base al factor “manejo de los pastos y el aprovechamiento ganadero” ha sido previamente abordado en las dehesas, puesto que puede tener efectos negativos sobre el suelo y la vegetación cuando se lleva a cabo un pastoreo intensivo (Pulido et al., 2016). El uso de indicadores para monitorizar los efectos de la gestión ganadera sobre el suelo de dehesa ha sido empleado con anterioridad, pero no todos los indicadores son igual de dinámicos. Los indicadores biológicos son más sensibles a las perturbaciones (Gil-Sotres et al., 2005) y, por ello, pretendemos identificar los efectos del manejo del ganado y de los pastos sobre algunos indicadores de calidad del suelo asociados a los ciclos de nutrientes C, N y P, identificando los más dinámicos para promover una mejora en la gestión de la dehesa, ecosistema esencial para la Península Ibérica que debemos proteger.
MATERIALES Y MÉTODOS
El estudio se ha llevado a cabo en cuatro cercados de una dehesa de 300 ha en Alburquerque (Badajoz). Los tratamientos (Figura 1) con mejora de pastos (siembra de leguminosas pratenses) son: S+ mejorado en 2006 (a largo plazo) y S mejorado en 2016 (a corto plazo) donde el manejo del ganado se lleva a cabo mediante pastoreo regenerativo, basado en periodos cortos de aprovechamiento (a diente) durante momentos óptimos de desarrollo del pasto. Los tratamientos no mejorados fueron: S- con aprovechamiento convencional del ganado y A, un cercado abandonado con pasto natural y sin aprovechamiento ganadero desde hace ocho años (Figura 1).
El muestreo de suelos (15 muestras por transecto) se realizó en primavera (2021) a una profundidad de 0-15 cm. Los suelos fueron llevados al laboratorio y conservados a 4ºC hasta su análisis biológico, ejecutados en un plazo máximo de 4 días. El resto se dispuso en bandejas y se secó en estufa de aire forzado a 28ºC para proceder a su análisis físico-químico mediante metodologías reconocidas ampliamente por la comunidad científica.
Análisis biológico: actividades enzimáticas
Las oxidorreductasas estudiadas han sido la actividad deshidrogenasa (DHA), que se asocia a procesos microbianos in vivo favoreciendo la mineralización de la materia orgánica, y la catalasa (CAT), considerada un indicador de la actividad microbiana aeróbica, a su vez relacionada con la fertilidad del suelo.
Las hidrolasas analizadas han sido la β-Glucosidasa (GLC) involucrada en el ciclo del C, la ureasa (URE), que cataliza la conversión de urea en amonio y dióxido de carbono y la fosfatasa (FOS) que está involucrada en el ciclo del fósforo. Todas las enzimas se analizaron siguiendo las metodologías descritas en García-Izquierdo et al. (2003).
Análisis estadístico
Se utilizó IBM SPSS Statistic 22.0. para los análisis de normalidad de los datos y la homocedasticidad. Las variables necesarias fueron transformadas (Log(X)), las comparaciones de medias entre cercados (ANOVA) se llevaron a cabo mediante el test de Tukey (P< 0.05) y cuando no cumpían la homocedasticidad (ej. CAT, GLC) las comparaciones se realizaron mediante test no paramétricos. La correlación (Pearson) entre los distintos indicadores se calculó antes del análisis de componentes principales (ACP) y se llevó a cabo la verificación del modelo mediante el test de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) y la prueba de Bartlett.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Los suelos de dehesa son poco profundos, desarrollados sobre rocas silíceas, duras y ácidas, principalmente pizarras y granitos. Suelos generalmente pobres, con baja capacidad de intercambio catiónico (CIC) y un bajo contenido en materia orgánica (MO). Se consideran deficientes en fósforo, nitrógeno y potasio, de ahí que hayamos incluido algunos indicadores físico-químicos (Tabla 1) para entender mejor la fluctuación de los indicadores biológicos.
Tabla 1 Media de los indicadores físico-químicos analizados en los suelos de cada cercado (n=15)
| S- | S+ | S | A | |||||||
| Arcilla | g kg-1 | 130 | b | 150 | ab | 190 | a | 130 | b | |
| MOƗ | g kg-1 | 18 | b | 19 | b | 24 | a | 15 | c | |
| pHƗ | 5,6 | a | 5,4 | a | 5,6 | a | 5,5 | a | ||
| CIC | cmolc kg-1 | 4,7 | a | 4,6 | a | 3,6 | a | 3,9 | a | |
| KƗ | cmolc kg-1 | 0,21 | ab | 0,32 | a | 0,17 | b | 0,29 | a | |
| Ca | cmolc kg-1 | 3,46 | a | 2,89 | a | 2,40 | a | 2,83 | a | |
| Nt | % | 0,09 | b | 0,11 | a | 0,09 | b | 0,08 | b | |
| PBray | mg kg-1 | 3 | b | 15 | a | 19 | a | 5 | b |
MO: materia orgánica; CIC: capacidad de intercambio catiónico. Nt: nitrógeno total (método Kjeldah). K y Ca: potasio y calcio de cambio. PBray: fósforo analizado por el matodo de Bray-Kurtz.
Medias seguidas de diferentes letras en la misma fila indican una diferencia estadísticamente significativa de acuerdo con el test de Tukey para un nivel de probabilidad de 0.05. Ɨ Se lleva a cabo la comparación de medias mediante el test no paramétrico Kruskal-Wallis para muestras independientes por pares.
En el caso de las parcelas mejoradas, S+ obtuvo medias significativamente mayores que en los cercados no mejorados salvo en la actividad DHA (fisicoquímicos; Tabla 1, y bioquímicos; Tabla 2) dando cuenta estos últimos de su debilidad desde el punto de vista de la aptitud productiva, sobre todo para P y en el caso de la parcela sin aprovechamiento (A) también para N y MO.
Tabla 2 Media de las actividades enzimáticas con cambios significativos entre los cercados (n=15)
| TRATAMIENTO | GLCƗ | CATƗ | DHA | URE |
|---|---|---|---|---|
| µgPNP ·g-1·h-1 | mmoles O2·g-1·h-1 | µgINTF ·g-1·h-1 | µgN-NH4 ·g-1·h-1 | |
| S-: no mejorada | 75b | 1,39a | 149b | 2,6a |
| S+: mejorada 2006 | 91a | 1,45a | 140b | 2,1a |
| S: mejorada 2016 | 106a | 1,19b | 398a | 1,1b |
| A: abandonada | 65b | 1,28b | 122b | 0,9b |
Medias seguidas de diferentes letras en la misma columna indican una diferencia estadísticamente significativa de acuerdo con el test de Tukey (ANOVA) para un nivel de probabilidad de 0.05. Ɨ Se lleva a cabo la comparación de medias mediante el test no paramétrico Kruskal-Wallis para muestras independientes por pares.
Las prácticas implementadas en la dehesa pueden alterar el contenido en carbono orgánico y aunque no conocemos el papel que juegan los cambios en la intensidad del pastoreo sobre la capacidad de las comunidades microbianas del suelo para procesar la materia orgánica (Eldridge & Delgado-Baquerizo, 2017), sí sabemos que la enzima GLC se correlaciona con la MO y con parámetros asociados a la fertilidad del suelo (Tabla 3; y estudios anteriores (de Santiago et al., 2019)). Los valores mínimos para URE en la parcela A probablemente sean debidos a la ausencia de aporte orgánico al no entrar el ganado en la parcela. La DHA, superior en S se correlacionó también con el contenido en MO así como con el P disponible; este aumento puede deberse al mayor contenido en MO del cercado, esta parcela es más umbría y probablemente el proceso de mineralización en primavera sea más lento.
La FOS (datos no incluidos en Tabla 2) no obtuvo diferencias significativas entre cercados (F=1.428; sig=0.244) siendo su valor medio 378 µg PNP·g-1·h-1. Esta actividad enzimática no se correlacionó con el P disponible, probablemente debido a que el nivel se considera bajo (Tabla 1), aunque suficiente para la producción de pasto de calidad (en los cercados mejorados).
Los resultados mostraron que el valor KMO (0.641) y la prueba de esfericidad (Chi= 228,55; gl =55 y Sig.=0.000) fueron adecuados para ejecutar el análisis de ACP indicando una correlación significativa entre los distintos indicadores elegidos para explicar por un lado factores asociados a la actividad microbiana (CP1), y por otro los que inciden directamente en la fertilidad del suelo (CP2) (Tabla 3), que explicaban entre los dos el 54,59% de la varianza acumulada.
Tabla 3 Matriz de componente rotadoa
| Componente | ||
| 1 | 2 | |
| GLC | ,802 | |
| DHA | ,799 | |
| PBray | ,743 | |
| MO | ,729 | ,361 |
| arcilla | ,423 | |
| FOS | ,353 | ,741 |
| CIC | -,403 | ,723 |
| Nt | ,677 | |
| Ca | ,614 | |
| URE | ,564 | |
| Valor característico | 3,252 | 1,661 |
| Contribución VARIANZA (%) | 36,13 | 18,46 |
| (%) VARIANZA acumulada | 36,13 | 54,59 |
Método de extracción: análisis de componentes principales. Método de rotación: Varimax con normalización Kaiser. a. La rotación ha convergido en 3 iteraciones.
La componente principal (CP1) se relacionó con aquellos indicadores que reflejan una mayor vinculación con la actividad microbiana asociada al ciclo del carbono: GLC y DHA, pero además, al igual que confirmaron los coeficientes de correlación de Pearson (datos no incluidos), se correlacionó con la liberación de P disponible, la MO y la arcilla. La actividad fosfatasa (FOS), el Nt, la CIC y el Calcio de cambio se asociaron con la fertilidad directa del suelo correspondiente a la CP2 representando el 18.46% de la varianza.
Los indicadores propuestos, a priori, se promulgan como adecuados para monitorizar la calidad del suelo desde el punto de vista de la aptitud productiva en la dehesa, tal y como proponen Seker et al. (2017) en sistemas agroforestales.
