Patrones de Deforestación del Bosque Nativo bajo Manejo de Pequeños Productores Campesinos: ¿“Paisajes Sustentables”?

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Patrones de Deforestación del Bosque Nativo bajo Manejo de Pequeños Productores Campesinos: ¿“Paisajes Sustentables”? Andrés Horacio Britos, Alicia Haydée Barchuk y José María Fernández Ecología Agrícola, Facultad de Ciencias Agropecuarias, Universidad Nacional de Córdoba, Av. Valparaíso s/n, Ciudad Universitaria. 5000, Córdoba, Argentina. [email protected]; [email protected], [email protected]

RESUMEN Una gran cantidad de estudios acerca de los cambios de cobertura y uso de la tierra (CCyUT) aborda diversos escenarios de deforestación debido al avance de la agricultura, sin embargo, pocos trabajos han indagado en los factores que favorecen la persistencia y recuperación de los bosques. Los bosques tienen importancia a escala de paisaje, no sólo como hábitat de especies, sino también, por contribuir a la heterogeneidad espacial de las zonas áridas. En la región del noroeste de la provincia de Córdoba, Argentina, el avance de la deforestación ha contribuido a agravar la situación social y económica de los campesinos favoreciendo la concentración de la tierra y expansión de las estancias ganaderas. En el presente trabajo se estudian los CCyUT ocurridos en un territorio de 15.000 hectáreas bajo manejo de campesinos, entre los años 1997 y 2007. Los cambios en la unidad de cobertura bosque (deforestación) se analizaron mediante un modelo de regresión logística en SIG, donde la variable dependiente fue la deforestación del bosque entre esos años y las variables independientes fueron las siguientes: distancia al bosque del año anterior, distancia a los puestos y aguadas, altitud, distancia a los caminos y las producciones caprina, bovina y forestal, siendo estas tres últimas interpolaciones. Además se analizó el cambio en la unidad de cobertura bosque mediante métricas de paisaje. Las capas que mejor se comportan en la regresión son distancia al bosque en 1997 (ROC 0.87) y distancia a los puestos (ROC 0.76). Ambas capas denotan la influencia de actividades campesinas de bajo impacto. La superficie total de bosque aumenta en unas 30 hectáreas de un total de 7343, a pesar de las evidencias de la actividad productiva campesina. También aumenta la abundancia de parches de bosques (de 360 a 500) y en un 35% la longitud del borde del bosque. Visualmente se observa que estos cambios ocurren en áreas aledañas a puestos, caminos y aguadas, mientras que en zonas alejadas aumenta la conectividad y regeneración del bosque. Se concluye en el presente trabajo que la actividad campesina tiene muy bajo impacto en los procesos locales de deforestación. Palabras claves: cambios de cobertura y cambios de uso de la tierra, regresión logística, SIG, campesinos, deforestación.

ABSTRACT Deforestation Patterns in Native Forests under Small-Scale Farmers Management: Sustainable Landscapes? An important number of land-cover and land-use change (LC&LUC) studies focus on different deforestation scenarios which result from the expansion of the agricultural frontier. However, only a few of them have centered on the factors that favor the continuance and the recovery of forests. Forests are key formations at landscape level not only as habitat for different species but also as promoters of landscape heterogeneity in arid regions. In the northwest region of Córdoba province, Argentina, rapid deforestation has worsened the social and economic conditions of small-scale farmers, leading to both land concentration and an increase of livestock producing “estancias”. The present work studies the LC&LUC which took place in an area of 15,000 hectares under small farming management between 1997 and 2007. The changes in the forest land cover type (deforestation) were analyzed with a GIS Logistic Regression Model. The dependent variable was deforestation and the independent variables independent variables were the following: distance to the forest edge at the initial time period; distance to farmers’ homes and watering points; altitude; distance to roads; and goat, bovine and forest production – these last three were interpolated. In addition, the change in the forest land cover type was analyzed using forest landscape metrics. The layers which show the best regression fit are distance to the forest edge in1997 (ROC 0.87) and distance to farmers’ homes (ROC

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0.76). Both layers show the influence of small-scale farmers’ low impact activities. Despite evidence of farmers’ production activity, the total forest area increases in 30 hectares out of a total of 7.343 hectares. The number of forest patches also increases from 360 to 500 and the length of the forest edge grows by 35 percent. These changes can be visually detected in the vecinity of farmers’ homes, roads and watering points, while in more remote areas, it is the forest connectivity and forest recovery that increase. The present study concludes that small-scale farmers’ activities have a significantly low impact on local deforestation processes. Keywords: land-cover and land-use changes, logistic regression, GIS, small-scale farmers, deforestation.

INTRODUCCIÓN La necesidad del ordenamiento de los usos de la tierra ha hecho que surjan numerosos estudios a escala regional y local de los factores que afectan a los cambios de cobertura y uso de la tierra (CCyUT). En la mayoría de ellos se analizan diversos escenarios de deforestación debido al avance de la agricultura (Lambin, 1994; Turner et al., 1995; Angelsen y Kaimowitz, 1999; Lambin et al., 1999; Veldkamp y Lambin, 2001; Geist y Lambin, 2002; McConnell et al., 2004; Bray et al., 2004; Cousins et al., 2007). Es significativo que en el estudio de las variables que afectan a los CCyUT, pocos trabajos analicen los casos en que existe persistencia de los bosques, estudien las trayectorias que conducen a la regeneración de los bosques y den cuenta de procesos locales o regionales que resulten en la preservación de los bosques y de las funciones del ecosistema (Bürghi et al., 2004). Bray et al. (2004) muestran procesos donde la tasa de deforestación es baja o nula en áreas densamente pobladas en bosques tropicales. Éstos señalan como factores de persistencia a la combinación de acciones de manejo sustentable, determinadas políticas y articulaciones institucionales que en conjunto operan generando mosaicos de usos de la tierra resilientes al efecto de las fuerzas exógenas de cambio o degradación (Bray et al., 2004). Un amplio análisis de estos procesos podría arrojar luz sobre las bases de planificación territorial desde una perspectiva holística (Naveh y Lieberman, 2001). En este sentido se sugiere que además de atender aquellos procesos que impliquen estabilización o freno a la degradación de los ecosistemas, habría que tomar nota de los impulsores o factores políticos y arreglos institucionales que dan lugar a verdaderos “paisajes sustentables” (Chadzon, 1998), muchos de ellos se dan en ámbitos de producción agropecuaria familiar y con formas comunales de uso de la tierra (Bray et al., 2004). Estos mosaicos de uso de la tierra consisten en la combinación de una matriz de bosques en buen estado de conservación, acompañada de parches con bosques secundarios y pequeños desmontes de manejo campesino que conservan la mayor parte las especies presentes en la biota regional (Chadzon, 1998; Bray et. al., 2004). En ámbitos regionales estos “paisajes sustentables” podrían formar parte de mosaicos más complejos que contemplen áreas urbanizadas, de altos disturbios con regiones de máxima conservación o áreas protegidas (Jongman, 2002). Otro grupo importante de estudios basados en pastizales de zonas semiáridas de Sudáfrica, mencionan la capacidad de economías familiares ganaderas y pluriactivas de adaptarse a fuerzas exógenas de cambio en áreas de tierras comunales. Estas fuerzas de cambio incluyen la variabilidad climática, las iniciativas de conservación de la biodiversidad, la redistribución de tierras y la desagrarización como resultado de cambios macroeconómicos. A pesar de estas fuerzas y su potencial de degradación de los ecosistemas, los impactos en los usos de la tierra no son necesariamente permanentes ni irreversibles (Cousins et al., 2007). Los factores que se mencionan en los trabajos sobre CCyUT poseen una intensa interacción entre sí (Bürghi et al., 2004) y operan, además, a distintas escalas (Seabrook et al., 2006). Se los puede identificar como impulsores directos o inmediatos (expansión de agricultura, extracción de productos del bosque, fuegos, etc.) y los indirectos o subyacentes (ambientales, socio-económicos y tecnológicos (Serneels y Lambin, 2001; Cabido et al., 2005).

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Estudios vinculados al Programa Internacional de la Geosfera-Biosfera (IGBP) y el Programa Internacional sobre las Dimensiones Humanas del Cambio Ambiental Global (IHDP) (Turner et al., 1995; Lambin et al., 1999) puntualizan que los procesos económicos y sociales son factores fundamentales de deforestación-desertificación. Ha generado controversias en qué manera participan, interactúan y condicionan el avance de la agricultura las variables subyacentes como las políticas locales, los mercados globales y la presión poblacional, entre otras (Lambin, 1999). La alteración de los patrones de la cobertura implica la pérdida de hábitat y la fragmentación de las masas boscosas (Forman, 1995; McGarigal et al., 2005). Particularmente, en las zonas áridas y semiáridas, la degradación del paisaje puede afectar la capacidad de los parches de vegetación nativa de actuar como sumideros de recursos como agua, nutrientes y propágulos (Tongway y Ludwig, 2005). Por otro lado, en pastizales de zonas áridas y semiáridas, se enfatiza la importancia del mantenimiento de la heterogeneidad del paisaje, especialmente el acceso a parches con recursos claves y la movilidad de la ganadería, como factores que minimizan el efecto de la actividad ganadera sobre la degradación de la cobertura en zonas con alta variabilidad de precipitaciones y sequías frecuentes (Vetter, 2005). Se postula en esta línea que las barreras físicas como los alambrados o el incremento en la sedentarización de las poblaciones de pastores, implica restricciones al movimiento de los animales contribuyendo a mayor presión sobre la cobertura que lleva a la degradación y la fragmentación, resultando además en pérdidas económicas en las pequeñas economías ganaderas (Boone et al., 2008). En la Argentina los estudios de CCyUT hacen énfasis en los escenarios regionales de un amplio proceso de expansión de la agricultura hacia áreas que no eran tradicionalmente agrícolas (Paruelo et al., 2006). En la última década, se señalan diversos factores asociados a incrementos de las precipitaciones (Zak et al., 2004; Grau et al., 2008), al tipo de suelos y pendientes (Somma et al., 2007; Baldi et al., 2006), contexto económico como el incremento de los precios internacionales de la soja (Zak et al., 2004; Cabido et al., 2005; Somma et al., 2007; Grau et al., 2008) y a la incorporación de tecnología (Boletta et al., 2006; Gasparri y Grau, 2009). Otros autores desde una perspectiva diferente señalan consecuencias como cambios en la estructura agraria, concentración de la propiedad de la tierra y el desplazamiento de familias de pequeños productores campesinos (Hocsman y Preda, 2005). La provincia de Córdoba ha registrado CCyUT adversos en los últimos 20 años, especialmente los departamentos del noroeste han sufrido graves problemas de deforestación debido al avance de la ganadería con siembra de pasturas exóticas (Cabido y Zak, 1999, Hocsman y Preda, 2005). Relevamientos oficiales señalan que el departamento Ischilín es uno de los departamentos con mayor superficie deforestada de la provincia en los últimos 10 años (Atala et al., 2009). La vegetación original de la llanura occidental del NO de Córdoba se componía de bosques de Aspidosperma quebracho-blanco (Sayago, 1969; Cabido et al., 1992), los cuales en su mayor parte han sido modificados por las actividades humanas durante finales del pasado siglo (Cabido y Zak, 1999; Zak et al., 2004, Morello et al., 2007). Para la región se ha descrito la dinámica de la vegetación (Cabido et al., 1992) en “estados” o unidades de cobertura (Barchuk et al., 2007), en nuestro trabajo las unidades de cobertura imitan a los “estados” de las comunidades a la escala de mosaico. Es importante entender que los CCyUT son el resultado de decisiones humanas en el contexto de una determinada estructura agraria (Serneels y Lambin, 2001). Basados en esta premisa se describen en la Fig. 1 los impulsores directos e indirectos que afectan a las unidades de cobertura en el noroeste de Córdoba. La disponibilidad de tierras determina el alcance de los cambios de ambos tipos de explotaciones agropecuarias: la Estancia Ganadera (EG) y las Unidades Campesinas (UC). Las EG se caracterizan por ser unidades de grandes superficies de paisajes “savanizados” por el desmonte y rolado con siembra de pasturas megatérmicas exóticas (Zak et al., 2004; Britos y Barchuk, 2008). Las UC se caracterizan por una mayor diversidad de cobertura dominadas por especies leñosas, afectadas por la tala selectiva y el pastoreo extensivo (Barchuk et al., 2008). Además, la UC

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tiene una articulación con el mercado más débil, se produce para el autoconsumo y venta de excedentes, y muchas veces se vende la fuerza de trabajo (Silvetti y Cáceres, 1998). La frágil tenencia de la tierra de las UC en explotaciones comunales sin límites definidos (Tsakoumagkos et al., 2000) se agrava con el incremento de la concentración de la tierra de las EG. El cerrado de las EG con alambrados provoca la minifundización de la ganadería campesina contribuyendo al sobrepastoreo de las UC (Silvetti y Cáceres, 1998; Britos y Barchuk, 2008; Hocsman y Preda, 2005). Los precios internacionales de la carne, la soja y el dólar alto, influyen en el interés por la compra de tierras en estas zonas (CELS, 2002; Cátedra de UNESCO et al., 2009) expandiendo las EG. Todo ello ha contribuido a la expulsión de la población campesina de sus tierras (CELS, 2002; Cabido et al., 2005; Hocsman y Preda, 2005; Cátedra de UNESCO et al., 2009). Figura 1: Esquema de factores determinantes de los cambios de cobertura/uso de la tierra en la Llanura Occidental, nor-oeste de la Provincia de Córdoba.

Elaborados en base a Silvetti y Cáceres (1998), Hocsman y Preda (2005), Morello et al. (2007), Britos y Barchuk (2008). En el presente trabajo se postula que en territorios donde dominan cambios de uso de la tierra promovidos por el avance del las EG con altas tasas de deforestación, ocurre baja deforestación en UC con uso tradicional y comunitario de la tierra (Bray et al., 2004). Se analizan los patrones locales de CCyUT, particularmente de cambio de bosque a todas las otras categorías de cobertura en un territorio que ha sido parcialmente deforestado, abandonado por una EG, sometido a pastoreo y extracción de leña por UCs desde el año 1997. Se identifican variables locales, biofísicas, productivas y de localización que afectan la deforestación y fragmentación del bosque nativo. Se aplican modelos estadísticos multivariados en Sistemas de Información Geográfico para caracterizar

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espacialmente los cambios, explorar las interacciones entre las variables naturales y culturales del paisaje y elaborar predicciones.

MÉTODOS Localización del Área de estudio La evaluación de los cambios en la cobertura de la tierra se realizó en el campo de uso común llamado La Libertad ubicado a 60 km al Oeste de la localidad de Quilino, departamento Ischilín. El sitio se halla en la región denominada Llanura Occidental (Capitanelli, 1979a) a unos 4 km del borde sur de las Salinas Grandes en la región del Chaco Árido (Morello et al., 1985). La zona en general, se caracteriza por llanuras extendidas con pendiente general hacia las Salinas Grandes (Fig. 2). Figura 2: Unidades de cobertura en la zona de llanura de la cuenca Ischilín en el departamento Ischilín de la provincia de Córdoba.

El área de estudio Campo La Libertad se observa al NO de la cuenca.

Las Salinas Grandes constituyen una Reserva Provincial de Uso Múltiple, es uno de los ambientes salinos más singulares de la provincia de Córdoba y refugio de especies de animales en peligro de extinción (Rozacher, 2004). Los materiales principales son sedimentos de origen fluvioeólico (Jarsún et al., 2003).

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El clima corresponde al Dominio Semi-desértico de las planicies del noroeste con excesivo déficit de agua (300 a 650 mm) y sin invierno térmico (tipo Quilino). Las temperaturas media anual, máxima media anual y mínima media anual son de 18, 27 y 11 ºC, respectivamente (Capitanelli, 1979 b). En los últimos 15 años las precipitaciones anuales variaron entre los 550 y 650 mm. Se encuentra en la Provincia Fitogeográfica del Chaco (Cabrera, 1976) y la vegetación está formada por bosques xerofíticos de A. quebracho-blanco y Prosopis flexuosa, bosques secundarios y matorrales. En el sector extremo Noroeste del Departamento, en la Pedanía Quilino, se encuentra la comunidad campesina de La Libertad dispersa en caseríos sobre una superficie aproximada de 15.000 ha. El costado norte del campo dista a 2 km del borde de las Salinas Grandes y el extremo sur a unos 10 km. La gran mayoría de las familias vive sobre pequeñas parcelas en sucesión indivisa en los bordes colindantes y sólo existen unas pocas casas dentro del mismo. Según los pobladores, el campo que llaman “comunitario”, se utilizaba como UC desde hace más de 20 años. Durante los años 1992 al 1995, una EG adquirió el dominio del campo, lo cerró con alambrado perimetral, dividió en lotes internos, desmontó con topadora y realizó un “rolado” que consiste en el pasaje de un rolo con lastre traccionado por tractor o topadora en de alrededor de 700 hectáreas. En 1995, el campo se abandonó, entró en concurso preventivo de quiebra y las familias campesinas volvieron a ocuparlo intensamente. Actualmente, se destina la mayor parte de la superficie al pastoreo de cabras y vacas en bosques y arbustales, y tala selectiva, a través de acuerdos de ocupación de los espacios y rotación de los períodos de tala. Las 54 familias poseen 2.076 cabras y 589 vacas que pastorean el campo comunitario. Se realiza tala selectiva del bosque para leña y carbón, mediante un plan de aprovechamiento forestal autorizado por la Secretaría de Ambiente. Desde el año 1999, la comunidad de La Libertad se ha organizado para la elaboración de planes de producción agropecuaria sustentable, acceso a créditos, subsidios para el sector campesino, participación en procesos de capacitación para el uso sustentable del bosque nativo, reconversión hacia usos no maderero del bosque y formalización de la tenencia de la tierra (Barchuk et al., 2008, Britos et al., 2008).

Datos Se trabajó con tres escenas del sensor Landsat TM 5 Path 230 Row 81, correspondientes a las fechas 16 de Julio de 1997, 21 de Julio de 2007 y 1 de Julio de 2009, 30 m de resolución. Las imágenes ortorectificadas con corrección de radiancia corresponden a la base de datos de Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais de Brasil (INPE). Se georeferenciaron mediante veinte puntos conocidos (RMS promedio 15 m) y módulo RESAMPLE de Idrisi Andes (Eastman, 2006) en el sistema de coordenadas proyectadas Argentina Faja 4 de Trasnversal Mercator, Datum Campo Inchauspe 98. La determinación de las categorías de CCyUT se realizó mediante una clasificación no supervisada de 6 bandas: 1 (azul), 2 (verde), 3 (rojo), 4 (infrarrojo cercano), 5 (infrarrojo mediano) y la 7 (infrarrojo lejano) y el empleo del algoritmo K- means del Idrisi (Eastman, 2006) para la reducción de clases y reclasificación. La exactitud de la clasificación se determinó mediante la verificación de los resultados en puntos control en cada clase CCyUT por inspección terrestre, cartas del IGN (Instituto Geográfico Nacional), mapas de cobertura y uso de la tierra de estudios previos (Cabido & Zak, 1999; Barchuk et al., 2007), entrevistas a productores, fotografías aéreas de la zona y mediante visualizaciones de imágenes de Google Earth. El grado de ajuste de las clasificación de las categorías con la verdad a terreno fue evaluado mediante el índice Kappa (Chuvieco, 2006), resultando el 94% para el año 1997 y 88% para 2007. Las imágenes del Modelo Digital de Elevaciones (DEM) provienen del US Geological Survey, formato matricial de 3”(90 m, fuente 1”), sistema de información geográfico Lat/Long, Datum WGS 84 y path-row s29w060 (Jarvis et al., 2008) permitieron obtener mapas de pendientes y vías de escurrimientos.

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Las variables independientes de distancia a los objetos se calculan mediante la distancia euclidiana de cualquier píxel al borde del área (o parche) del factor (u objeto) y resultan de la aplicación del módulo DIST de Idrisi (Eastman, 2006). Se obtuvieron capas de: a- Caminos provinciales y huellas internas. La capa se realizó mediante la digitalización en Imágenes Landsat con puntos de control en base a Cartas IGN y Mapa de Vialidad de la provincia. Se representaron todos los segmentos de caminos tratados con la misma importancia para el transporte de bienes y personas (Serneels y Lambin, 2001). b- Aguadas y puestos. Fueron posicionados satelitalmente mediante GPS. Muchas veces los sitios de aguadas permanentes coinciden con puestos o viviendas campesinas, en general consisten en pozos, perforaciones y/o represas y su importancia para la ganadería es estratégica debido a la ausencia en la región de fuentes de aguas superficiales permanentes (Serneels y Lambin, 2001). También, todas las viviendas dentro y en los alrededores inmediatos del campo comunitario fueron georeferenciados. En general, muchas de estas coinciden con las ubicaciones de las aguadas, pero es una buena medida del área de influencia de los disturbios. c- Borde de Bosques en el año 1997. Este factor es conocido como inercia espacial (Mertens y Lambin, 2000), y supone que la probabilidad de la expansión de la deforestación depende de la deforestación previa (McConnell et al., 2004). Otras variables independientes consideradas fueron la altitud y variables productivas. El DEM fue considerado un buen indicador de la matriz biofísica del paisaje ya que la pendiente general del terreno desciende hacia las Salinas y disminuye sensiblemente la calidad de los suelos con aptitud agronómica (Jarsún et al., 2003). Los datos de cantidad de cabras, vacas, y toneladas anuales de producción de leña para los hornos fueron sistematizados a partir de encuestas realizadas a productores de la zona. A partir de estos datos se construyeron Modelos de Potencial de Interacción de vacas, cabras y hornos. Se representó en tres capas las tres actividades que reflejan la presión sobre la vegetación. La cantidad de madres cabras y vacas relevadas en el año 2007 se referenciaron con cada puesto al que pertenecían los corrales. Se georeferenciaron los hornos y se encuestó a los productores, estimando un volumen anual de producción de leña por cada sitio con hornos. Luego, se utilizó el módulo INTERPOL de Idrisi los Andes para producir mapas de superficie potencial de interacción en base a exponentes de descenso del disturbio que genera cada actividad en función de la distancia. Consiste básicamente en calcular la influencia de cada punto (centroide) con sus datos de carga animal o de producción de carbón, interpolado hacia el espacio adyacente. El procedimiento mencionado produce superficies continuas de densidad con los datos de cada centroide, con picos máximos en los puestos y son influidos por los centroides vecinos de acuerdo a las respectivas distancias. Mientras más alto es el valor del exponente más rápidamente tiende a cero el valor de la superficie a medida que se aleja de los centroides. En el trabajo solo se utilizaron exponentes de 0.5 o 1.0 debido a que a menor exponente la expansión de la superficie es irreal y a valores cercanos a 2.0, los datos se concentran excesivamente en los puntos (McConnell et al., 2004). Al ser un número muy pequeño de puntos, no se restringió el radio de búsqueda y se incluyeron todos los puntos en la interpolación (Eastman, 2006).

Análisis Los CCyUT se analizaron mediante el módulo Land Change Modeller de Idrisi Andes (Eastman, 2006) para la detección de los cambios entre los años 1997 – 2007. Las clasificaciones fueron tratadas con un filtro modal de 3x3, se seleccionaron todos los cambios de bosques a cualquier categoría (variable dependiente) y se generó una imagen buleana donde el valor “1” representa las áreas deforestadas y el “0” las áreas no deforestadas. Se analizaron los cambios a partir de las siguientes clases de Cobertura: Bosque (Bosque xerófítico de A. quebracho-blanco), Arbustal (Matorrales densos de Mimozygantus carinatus y Larrea divaricada), Desmontes (Pastizales con árboles aislados) y Suelo Desnudo (es decir, cobertura perdida por efectos de sobre pastoreo y la erosión). Para el análisis de factores de cambio regresión logística se consideró como variable dependiente el cambio de bosque a todas las categorías (deforestación) en función de las

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variables independientes: distancia a vías de escurrimiento, distancia a caminos, distancia a puestos, distancia al bosque en 1997 altitud y modelos de potencial de interacción de vacas, cabras y leña. Los estadísticos resumen de cada variable independiente separados según la correspondencia con zonas de cambio o zonas de no cambio se observan en la Tabla 1. Estos datos fueron obtenidos mediante el módulo Extract del Idrisi Andes (Eastman, 2006) que analiza cada variable independiente por separado, extrayendo los datos de las áreas de cambio y no cambio mediante una imagen buleana que representa la deforestación entre los años 1997 y 2007. Tabla 1: Resumen de estadísticos de las variables independientes considerando las categorías de cambio (deforestación) y no cambio (persistencia)

Distancia al Bosque de 1997 Altitud (DEM) Distancia a los Puestos 2007 Distancia Caminos - Huellas Cabras Interpol - exp 0,5 Vacas Interpol - exp 1 Hornos Interpol - exp 1

No cambio Cambio No cambio Cambio No cambio Cambio No cambio Cambio No cambio Cambio No cambio Cambio No cambio Cambio

Mín

Máx

Media

0 0 189 206 0 120 0 0 0 104 2 2 1 2

9354,33 480,00 311 278 9900 5303,47 6200,79 3181,27 255 210 2,25 15 208 14

1865,74 30,14 246,17 251,45 2937,28 1416,09 1400,23 974,67 133.44 149.39 4,37 5,13 3,74 5,06

Desviación Estándar 2039,34 49,79 27,91 11,38 1966,50 730,76 1129,19 617,27 30.09 23.19 3,40 2,39 3,16 2,25

Se aplicó el modelo de regresión logística (módulo Logisticreg). Se aplicó un muestreo aleatorio del 10% para evitar la autocorrelación espacial entre los puntos (Eastman, 2006) y se usó una máscara para restringir los análisis al campo comunitario. Como primer paso se realizó la regresión logística de cada uno de los factores individuales con la variable dependiente. Luego se seleccionaron las variables de mejor ajuste y se realizó un análisis logístico multivariante. Para comprobar la independencia entre las variables y disminuir los efectos de multicolinealidad (Ramírez et al., 2005) se realizaron regresiones lineales simples entre todas las variables, para después descartar aquellas variables que presentaron un coeficiente de correlación r2 mayor de 0.5 (por ejemplo, la variable aguadas fue descartada). Los resultados de la regresión logística se expresaron en forma de mapas predictivos que muestran la probabilidad de cada celda con bosque de ser deforestada en función de la configuración espacial de los factores explicativos. Además, se produce un mapa de residuales para explorar dónde el modelo se comporta deficientemente (Mc Connell et al., 2004). El análisis de regresión logística es usualmente empleado para estimar un modelo que describe la relación entre una o más variables independientes continuas con una variable binaria dependiente. Se asume que la probabilidad de que la variable dependiente tome el valor de uno (respuesta positiva) sigue una curva logística, y su valor se puede estimar con

exp( β 0 + β1 X 1 + β 2 X 2 + β 3 X 3 )

la siguiente fórmula: P= E(Y)= 1 + exp( β + β X + β X + β X ) , donde P es la probabilidad 0 1 1 2 2 3 3 de que la variable dependiente tome el valor de 1 (probabilidad de deforestación), X variables independientes (impulsoras), β es el parámetro estimado. Para linearizar el modelo, y quitar los límites 0/1 a la variable original dependiente (la probabilidad), se aplica la siguiente transformación P’ = Ln(P/(1-P)).

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Después de la transformación P ' teóricamente puede asumir cualquier valor entre menos y más el infinito. La transformación logit se realiza a ambos lados del modelo logit de regresión y se obtiene un modelo de regresión lineal estándar: P’= β0 +β1X1+ β2X2+ β3X3. Así, se transforma la variable dependiente (probabilidad) dicotómica en continua. Además, esto asegura que la probabilidad predicha sea continua dentro del rango 0-1. Estadísticos de Ajuste: Pseudo R_square = 1- (log(Likelihood )/log(L0). Seudo R2 = 1 indica un ajuste perfecto, mientras que seudo R2= 0 indica que no hay relación. Seudo R2 mayor a 0.2 se considera un ajuste relativamente bueno (Clark y Hosking, 1986). El estadístico ChiSquare (k) = -2(log(likelihood) –log(L0)) es también conocido como tasa de verosimilitud, el cual sigue aproximadamente una distribución chi-cuadrado cuando la hipótesis nula es verdadera. El estadístico prueba que todos los coeficientes excepto la intersección son iguales a cero, en consecuencia es similar al “F” usado en regresión lineal. Los grados de libertad para este estadístico chi cuadrado es K (el número de variables independientes incluidas). La clasificación de casos y Odds Ratio está basada en la probabilidad predicha de 0.5 como el punto de división, en consecuencia clasifica un caso como cero si la probabilidad es menor a 0.5 y uno si es mayor. Los Odds Ratio miden el éxito de la regresión en predecir la variable dependiente, basados en la variable independiente, es una medida adimensional que va desde cero a infinito. El Odds Ratio Ajustado en vez de recalcular los casos usando la probabilidad de 0.5 como punto de corte, ofrece un nuevo punto de corte ajustando el número de pixels convertidos en la imagen predicha al número de pixels convertidos en la imagen observada. Se calculan así verdaderos y falsos positivos. El ROC (Relative Operating Characteristic) se utiliza para poder comparar la validez del modelo en términos de localización geográfica. Abarca desde 0 a 1, donde 1 indica un ajuste perfecto y 0.5 un ajuste al azar. Un ROC entre 0.5 y 1 indica alguna relación entre las variables X e Y, mientras más grande el ROC mejor el ajuste. El ROC compara el mapa de probabilidades con una imagen buleana que muestra el cambio realmente ocurrido. De esta manera el ROC evalúa la localización de los píxeles de la predicción y la imagen verdadera. Para entender los cambios de la cobertura y fragmentación del Bosque se recurrió a las métricas de paisaje. Se seleccionaron Superficie total de Bosque (ha), Superficie de Parche Mayor (ha), Superficie Promedio de Parche (ha), Número de Parches y Longitud de Borde (m). La selección se basó en el fuerte potencial analítico de las mismas (McConnell et al., 2004; McGarigal et al., 2005). Luego, se compararon los cambios de Cobertura Bosque 1997 y 2007.

RESULTADOS Los CCyUT entre los años 1997 y 2007 del campo La Libertad (Fig 3) son poco relevantes. La categoría suelo desnudo, aparece visualmente asociada a los puestos y a las vías de circulación. En la categoría desmontes se identifican dos tipos de patrones: parches compactos y regulares, posiblemente relacionados con el desmonte y el “rolado” y parches con formas irregulares asociados a disturbios tales como pastoreo y tala selectiva. Esta unidad de cobertura en el año 1997 aparece rodeando los puestos y aguadas mientras que, en el año 2007 la categoría desmonte se dispersa irregularmente por varios lotes. La unidad arbustales se muestra en parches compactos y lineales en 1997 y altamente irregulares en el año 2007. La unidad de cobertura de bosque nativo tiene parches compactos en el año 1997, mientras que en el año 2007, estos parches se recuperan desde arbustales a bosques a cierta distancia de los puestos y caminos, mientras que se transforman notablemente en desmontes o arbustales a distancias más cercanas a aquellos. Con respecto a las Transiciones y Cambios (Fig. 4, izq.) se observan tres patrones: escasa deforestación (cambio de bosque a no bosque), persistencia y recuperación a la categoría bosque. Se verifican cambio de bosque a todas las categorías en el extremo Este del terreno, cerca de puestos y asociado a caminos principales. La recuperación ocurre conectando parches dentro del campo.

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Figura 3: Mapas de las categorías de cobertura del campo La Libertad, departamento Ischilín, años 1997-2007, con la red local de caminos y la ubicación de los puestos y caseríos.

El mapa de predicción (Fig 4, centro) arroja cambios a deforestación, con probabilidades superiores a 0.50 en tres localizaciones principales donde actúan todos los factores que conforman el modelo. En el mapa de Residuales (Fig. 4, derecha) los falsos positivos consisten en áreas de parches grandes con cambios no predichos por el modelo. Se encuentran rodeando zonas de avance de deforestación donde el modelo no alcanzó a predecir, además de un desmonte que ocurrió en el campo en la cercanía a uno de los puestos. Los falsos negativos son aquellos que predice el cambio pero no cambió, se hallan espacialmente en parches pequeños aislados ubicados en bordes de caminos y límites de alambrados. La validación del mapa de predicción se realizó mediante el cálculo del ROC, comparando la imagen de probabilidades con un mapa buleano de cambios de bosque a no bosque entre los años 2007 y 2009, obteniendo un ROC bastante alto de 0.95. El resumen de los estadísticos para las variables independientes se presenta en la Tabla 1. La pérdida de bosque ocurre fundamentalmente a un promedio de un píxel y medio del borde del bosque, con una muy baja dispersión de datos. Por otro lado, los caminos con respecto a la capa puestos tienen menor distancia a las áreas deforestadas y menor variación de datos. Todas las variables independientes “capas de distancias” muestran una tendencia clara a la mayor dispersión de los datos en los sectores de no cambio. La mayoría de los cambios ocurren a altitud intermedia, que coincide con el área central del campo, cuya pendiente general se dirige hacia las Salinas Grandes. Las activadas productivas (ganadería caprina, bovina y hornos) presentan tendencias a mayores valores en áreas de cambio que en aquellas de “no cambio”. Los valores de la variable hornos pueden implicar una influencia más inmediata sobre la deforestación (cambio).

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Figura 4: Mapas de Cambios de Bosque y todas las otras Categorías de Cobertura (izq.), del Modelo Predictivo de Cambio (centro) y de los Residuales de la Regresión Logística (der.) del Campo La Libertad en el Departamento Ischilín provincia de Córdoba.

En el análisis individual de regresión logística, el ajuste (Tabla 2) de la variable distancia al bosque es alto y le sigue en potencia explicativa la distancia a los puestos, el resto de las variables tienen un ajuste muy bajo. Sin embargo, el modelo completo es el que mejor predice (hornos, altitud, distancia al bosque, distancia a caminos y huellas y distancia a puestos) el cambio. Tabla 2: Estadísticos de ajuste de la Regresión Logística para cada variable independiente y para el modelo completo, con la variable dependiente cambio de Bosque a todas las categorías (No Bosque) Variables independientes Distancia al Bosque de 1997 Altitud (DEM) Distancia a los puestos 2007 Hornos Interpol - exp 1 Distancia Caminos - Huellas Distancia a aguadas Cabras Interpol - exp 1 Modelo Completo

Pseudo R2 0,2638 0.014 0,12 0,0024 0,035 0,083 0,01 0,3835

X2 1572,8 81,99 811,00 15,00 216,8 509,70 61,78 2441,78

Adj. Odds Ratio 16,08 1,68 1,98 1,32 0,85 1,15 0,85 30,85

ROC 0,87 0,59 0,76 0,62 0,62 0,72 0,69 0,93

Si se analizan las métricas de parches conjuntamente con los mapas de las unidades de Cobertura Bosque de 1997 y 2007, se observa que el cambio neto es muy leve, ligeramente a favor de la recuperación del bosque nativo. Se recuperan los parches más grandes mientras que crecen mucho los parches pequeños. En las zonas bajas cercanas a las Salinas y alejadas a los puestos, la fragmentación es baja. El parche de bosque superior a 2000 hectáreas se une por la recuperación de arbustales en los bordes de alambrados que lo separan de los otros parches aumentando a más del doble de la superficie en el 2007. La mayor parte de disturbios ocurren en zonas cercanas a puestos y vías de acceso asociándose a ello la gran cantidad de parches pequeños en el último año y el aumento de los bordes del bosque (Tabla 3).

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Tabla 3: Cambios en las métricas de parches de las unidades de Cobertura Bosque 1997 y 2007, en el Campo La Libertad. Métrica Superficie Total (ha) Sup. Parche máximo (ha) Sup. Media de parche (ha) Nº de parches

1997 2007 7242,66 7272,18 2519,73 4439,25 20,12 14,54 360 500

Perímetro (m)

433980

666660

DISCUSIÓN Y CONCLUSIONES Las áreas con categorías que representan disturbio (arbustales y desmontes) aparecen en parches más compactos y regulares, posiblemente vinculados a los cercados con alambre de lotes de pastoreo, además del uso de maquinaria para volteo de bosque (topado y rolado), especialmente en el año 1997 y en menor medida en 2007. Estos últimos no forman parte del manejo campesino aquí analizado. Sin embargo en el año 2007 ambas categorías se presentan con patrones particulares que ya no respetan formas regulares de lotes y que se extienden de manera más dispersa desde los puestos campesinos, explicitando la situación nueva de un campo abierto con disturbios más generalizados y menos asociados a loteos, con aumento de la heterogeneidad espacial (Vetter, 2005). La variable que mejor se comporta como predictora es la cercanía al bosque. En general los cambios ocurren a poca distancia del bosque, lo que denota que los procesos de deforestación y fragmentación del bosque ocurren a escala pequeña, asociados a la tala selectiva o a pequeños claros o “chacras” de cultivos temporales. Los cambios denotan una baja intensidad en el uso de la tierra lo que coincide con las tecnologías manuales o intensivas en mano de obra descritas para otras regiones del planeta (McConnell et al., 2004). Los puestos tienen también un papel importante en los cambios, al igual que las aguadas. Al ser aún más importante que los caminos en el potencial explicativo del modelo, denota la relevancia de la actividad campesina en general en los cambios locales dentro del campo comunitario. Muchos puestos coinciden con la cercanía a corrales de encierre nocturno de cabras y vacas, además de estar en muchos de ellos las aguadas. Los puestos también pueden representar los lugares desde donde se ejerce la presión de la actividad humana en general, es decir la variable demográfica (McConnell et al., 2004). La aglomeración de los puestos puede relacionarse con las condiciones de accesibilidad a los servicios públicos como transportes, escuelas o puestos sanitarios. Resulta significativo el hecho que la ubicación predominante de los puestos es en la periferia Este y Nor este del campo, y unos pocos en el Centro – Sur Oeste. Los sitios de mayores probabilidades de cambio ocurren en el Este del Campo coincidiendo con una mayor actividad forestal observada en ese lugar. Los pobladores adjudican esto a un incremento en el precio de los productos como carbón y leña, si bien la presión de “hornos” no se refleja tan claramente en el modelo. Si bien la topografía no tiene peso predictor significativo en el modelo, existe una buena coincidencia entre deforestación y determinadas altitudes que tienen relación con la presencia de vegetación original de bosque, mientras a bajas altitudes hay vegetación halófila de escaso valor forestal. Esto se asocia exclusivamente a la aptitud de los suelos (Jarsún et al., 2003). En general el comportamiento pobre de esta variable podría también tener que ver con la poca variabilidad de datos debida a una topografía bastante uniforme (Schneider y Pontius, 2001). La presión ganadera no es posible de identificar como factor de influencia en el modelo. Posiblemente los modelos no tengan un ajuste adecuado dada la estacionalidad de los pastoreos y las preferencias de los animales en función de la heterogeneidad espacial. La extensión del campo y la cantidad de animales podrían permitir hábitos de trashumancia que favorezcan un bajo impacto en la cobertura (Illus y O´Connor, 1999; Vetter, 2005). De esta

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forma posiblemente la falta de ajuste del modelo podría revelar la baja incidencia del pastoreo de trashumancia en los cambios de cobertura forestal. Los caminos internos se desprenden de muchos de los puestos y tiene que ver con el mantenimiento y ampliación de vías de acceso o “picadas” hacia las aguadas, puertas o puestos internos dentro del campo. Por ello la capa “distancia a los caminos” muestra datos más uniformes y en general más cercanía a las zonas de disturbios que los mismos puestos, aunque en sí misma la capa tiene poco potencial predictivo. En esta escala de análisis los caminos tienen poca influencia en la deforestación, aunque sean consideradas en la bibliografía como la extensión de las ciudades o del mercado (Mertens & Lambin, 2000, Serneels y Lambin, 2001.) Por otra parte los pequeños parches tipo “salto de rana”, en los bordes como en el Sector Norte y Sur pueden tener que ver con lo identificado por McConnell et al. (2004), dichos autores señalan que estos patrones de deforestación en pequeñas áreas, responden a estrategias de avance de la población sobre terrenos de bosque “desocupados” distante de los asentamientos. En nuestro caso la ocupación ocurriría mediante la extracción de leña y el pastoreo vacuno en los lotes. De esta manera y debido a la crisis del acceso a la tierra de las familias campesinas, éstas pueden establecerse y reclamar derechos de posesión a futuro. La deforestación cercana a los bordes de los bosques incrementa el número de parches y, en consecuencia, la longitud de los bordes. En distancias más alejadas ocurren procesos de recuperación por evolución sucesional, debido a la baja presión de cambios en áreas distales de los bordes y de los puestos. Ello implica que a pesar de una mayor actividad productiva, ésta no repercute significativamente en los cambios de usos de la tierra. Por el contrario, en grandes áreas de la UC estudiada se produce recuperación y persistencia del bosque. Posiblemente, ello también se deba a aspectos organizativos, dado que las familias en su mayoría conforman una asociación de campesinos que vienen capacitándose para el manejo sustentable del bosque nativo y la reconversión de la actividad forestal. Así, en los últimos 7 años los pobladores incorporaron la actividad apícola como actividad vinculada al mercado, con el fin de sustituir la producción forestal gradualmente. En general se concluye aquí que los efectos de usos campesinos de la tierra no necesariamente implican procesos de degradación (Geist y Lambin, 2004). Las características de aridez de la región y la importante presencia de hábitat boscoso denota la importancia de que éstas áreas de manejo mantengan la conectividad para favorecer la recuperación de los bosques (Pueyo y Alados, 2007). Durante diez años, la actividad campesina tiene poco impacto en la deforestación regional. Sin embargo, el impacto final en los procesos de deforestación y cambios de cobertura todavía no es claro. Los modos de producción campesina con la doble orientación autoconsumo mercado y el origen variado del ingreso en efectivo de las familias (Silvetti y Cáceres, 1998) posiblemente permitan que la presión de deforestación sea menor, especialmente en cuanto a tala del bosque nativo. La ganadería extensiva se realiza con cargas relativamente bajas. Kunst et al. (2006) informan de una capacidad de carga de vacunos en ambientes similares y en bosque secundario de hasta 12 ha/ UG (hectáreas por unidad ganadera), mientras que en el campo La Libertad la carga alcanza a 12 Ha/ UG en los bosques sin contar arbustales y desmontes con lo cual existiría un mayor potencial de pastoreo. Cuando se produce la exclusión del ganado de las familias campesinas por avance de las EG, posiblemente la presión sobre la cobertura aumentaría evidenciándose así mayor degradación, proporción de suelo desnudo y pérdida de cobertura (Boone et al., 2008). Por otra parte para mejorar la eficacia de los pastoreos en las diferentes épocas del año y períodos de sequías se podrían tomar en cuenta la articulación de estas “zonas” campesinas de uso común con el Área Protegida de Salinas Grandes cercana al área analizada. Esta articulación podría fortalecer una estrategia integral de protección de flora y fauna amenazadas y el acceso ordenado a la heterogeneidad espacial y recursos claves para la sobrevivencia del ganado en épocas de sequías severas (Illus y O´Connor, 1999; Vetter, 2005; Boone et al., 2008).

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La mejora en la seguridad de la tenencia colectiva de las tierras podría contribuir a mejorar las posibilidades de las familias, mejorando la situación económica y estimulando prácticas de manejo sostenible. Los efectos de una política de acceso a tierras acompañado de formas de tenencia que se basen en los usos tradicionales de la tierra, pueden potenciar aún más la eficacia de la planificación colectiva y la tarea de las organizaciones locales de pequeños productores (Schwartzman et al., 2000; Campos y Nepstad, 2006; Chowdhury, 2006). Existen experiencias exitosas, en términos de conservación de los bosques, en países donde el Estado intervino fuertemente con políticas de acceso a la tierra y el uso sustentable de los bosques, por parte de las comunidades locales (Bray et. al., 2004; Chowdhury, 2006).

AGRADECIMIENTOS El trabajo fue financiado por la Secretaría de Ciencia y Tectología (SECyT) de la Universidad Nacional de Córdoba. Agradecemos a la comunidad de La Libertad del Movimiento Nacional Campesino Indígena (MNCI) y a los comentarios de un revisor anónimo.

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