PASANOA - Descripción de los paquetes de trabajo
Paquete de trabajo1: Comprensión de la toma de decisiones locales sobre el uso de la tierra
Paquete de trabajo 2: Vías futuras del uso de la tierra
Paquete de trabajo 3: Impactos del uso de la tierra sobre los servicios ecosistémicos y la biodiversidad
Paquete de trabajo 4: Ampliación de los impactos de la agricultura sobre los servicios ecosistémicos y la biodiversidad
Paquete de trabajo 5: Compensaciones entre la agricultura, los servicios ecosistémicos y la biodiversidad
Paquete de trabajo 6: Identificación de soluciones sostenibles
Paquete de trabajo 1: Comprensión de la toma de decisiones locales sobre el uso de la tierra
Dirección: IAMO (Müller)
Colaboradores: UMdP, INTA-IRB
Justificación: La comprensión de la toma de decisiones de los agentes de organización territorial es crucial para el diseño de políticas efectivas. Este paquete de trabajo explorará el uso del suelo através de sistemas terrestres y los actores en el Chaco bajo diversas opciones políticas.
Plan de Trabajo: Seleccionaremos entre 6 y 10 comunidades en el área de estudio que se caracterizan por diferentes condiciones en términos de accesibilidad al mercado, características biofísicas, las estrategias de uso de la tierra y el bienestar humano. Dentro de cada comunidad, realizaremos una cartografía participativa con grupos de miembros de la comunidad para delimitar el uso del suelo actual y los principales cambios en el uso del suelo en los últimos 30 años. A continuación, se utilizarán técnicas de entrevista cualitativa (cf. Müller et al. 2014, GEC) para desentrañar las causas subyacentes de las estrategias locales del uso del suelo y para discutir los cambios en el mismo. Además, coordinaremos una encuesta estructurada de unos 300 y 500 agentes de uso del suelo (~ 50 por comunidad) para obtener datos estadísticamente representativos a nivel comunitario. Sobre la base de estos conocimientos cualitativos y datos cuantitativos, construiremos y calibraremos Redes Bayesianas (RB) para explorar las decisiones sobre el uso del suelo a nivel de parcela y granja (Celio et al. 2014; Frayer et al. 2014). Las RB son ideales para combinar el conocimiento experto cualitativo y el de las partes interesados junto con datos cuantitativos de encuesta, pueden manejar relaciones no lineales e interacciones de variables, y son insensibles a la multicolinealidad. Vamos a utilizar las RB para tener en cuenta la toma de decisión heurística de los agentes y para permitir modelar motores de cambio del uso de la tierra próximos y subyacentes. Los resultados del modelo serán validados in situ en una campaña de campo a mediados de 2016.
Vamos a utilizar las RB calibradas como la maquinaria de decisión en un modelo de simulación basado en agentes (Agent Based Models, ABM) a nivel comunitario (Sol y Müller 2013) para evaluar las interacciones entre los agentes (por ejemplo, el alquiler de terrenos o las ventas), para probar el impacto de los motores exógenos (por ejemplo, los cambios de precios) y para explorar los efectos de las intervenciones políticas (por ejemplo, esquemas de subsidios, leyes de zonificación) en las estrategias locales de uso del suelo. El modelo ABM servirá como una plataforma de apoyo a las decisiones de los actores locales para analizar el efecto de los escenarios de paquete de trabajo número 2 a nivel local. En el paquete de trabajo número 3, la misma plataforma de decisión se utilizará para simular los impactos de las condiciones de escenarios sobre los servicios ecosistémicos y la biodiversidad. Presentaremos, discutiremos y validaremos la plataforma de la decisión y los resultados obtenidos con los actores locales durante el taller de difusión del proyecto en 2017.
Productos principales:
(1) La comprensión profunda del la toma de decisiones sobre el uso de la tierra
(2) Marco de modelado basado en agentes (ABM) para ser utilizado como una plataforma interactiva de apoyo a la toma de decisiones por las partes interesadas
Paquete de trabajo 2: Vías futuras del uso de la tierra
Dirección: HUB (Kuemmerle)
Colaboradores: INTA-IRB (Gavier Pizarro), INTA-EEA (Volante), IAMO (Müller)
Justificación: Aunque la expansión y la intensificación agrícola futura es probable en el Chaco,existe una falta de escenarios regionalizados de uso del suelo . Este paquete de trabajo desarrollará las historias base de los escenarios y simulará los patrones de uso de la tierra asociados.
Plan de trabajo: Definiremos un conjunto de 4-6 escenarios, plausibles pero contrastantes, para explorar el uso futuro de la tierra en el Chaco (Patela et al. 2007; Westhoek et al. 2006) sobre la base y la interconexión con los trabajos en curso sobre el futuro de la agricultura en Argentina del INTA. El desarrollo de escenarios será un proceso de dos etapas. En primer lugar, exploraremos las causas de los patrones recientes de cambio de uso del suelo, con un enfoque en la comprensión de los factores que impulsan a la expansión de la ganadería y al cultivo intensificado de soja, actualmente los dos principales procesos de cambio de la tierra en el Chaco. Para ello, utilizaremos un modelo de rendimientos netos (Lubowski et al. 2008), que parametrizaremos usando datos de cambio de uso de la tierra desarrollados por los miembros del consorcio y variables predictivas que capturan factores económicos a nivel provincial y nacional (por ejemplo, los costos del combustible y de los fertilizantes, los precios de la soja , los impuestos a la exportación), cambios en la infraestructura (por ejemplo, la accesibilidad, el tiempo de viaje a los puertos), y las condiciones ambientales (por ejemplo, la calidad del suelo, la topografía, los patrones de lluvia). Este modelo proporcionará una poderosa plataforma para explorar el potencial de uso del suelo, resultado del cambio de las intervenciones políticas con efectos directos sobre el rendimiento neto agrícola (por ejemplo, los cambios en los impuestos a la exportación, subsidios, pago por servicios ambientales).
En segundo lugar, para redactar las historias o supuestos en los que se basarán los escenarios, organizaremos un taller a principios del segundo año del proyecto, que reunirá a investigadores del equipo PASANOA y a los principales interesados. Con prioridad al taller, se revisarán aquellos posibles desarrollos futuros clave que influyen en el cambio de la tierra en el Chaco, incluyendo las tendencias macroeconómicas (por ejemplo, los precios, los acuerdos comerciales), los choques (por ejemplo, la devaluación), políticas (por ejemplo, impuestos a la exportación , zonificación), tendencias de la población (por ejemplo, las migraciones rural-urbanas), la innovación tecnológica (por ejemplo, nuevos cultivares), cambio en la infraestructura (por ejemplo, la mejora de las carreteras o los ferrocarriles), el cambio climático regional (por ejemplo, los patrones de lluvia), y las iniciativas de conservación (por ejemplo, nuevas áreas protegidas, REDD +). A continuación, destilaremos un conjunto básico de factores, teniendo en cuenta los resultados de los análisis de los motores de cambio de uso del suelo, y desarrollaremos las historias de los escenarios utilizando un análisis multi-criterio (Gavier-Pizarro et al. 2015;. Rounsevell et al. 2006;. Xiang y Clarke 2003). Estos escenarios consistirán en (a) una historia que describe los acontecimientos resultantes en el escenario, (b) narraciones cortas que describen las condiciones de los escenarios y las tendencias, así como cambios en los factores de localización (por ejemplo, la infraestructura, la zonificación), (c) cambios cuantitativos en el tipo de uso del suelo (derivados del modelo de rendimientos netos). Nuestros escenarios tendrán un horizonte temporal hasta el año 2030 y un detalle espacial de 1 km.
Para traducir las historias en futuros patrones de uso de la tierra, utilizaremos el modelo de simulación DynaCLUE que asigna la demanda de tierra en base a la idoneidad de una ubicación para ciertos tipos de uso del suelo (Verburg y Overmars 2009; Verburg et al. 2006). Los tipos de uso del suelo considerados incluirán los principales sistemas de la tierra en el Chaco: los bosques protegidos y los pastizales, el pastoreo forestal vinculado a pequeñas propiedades (es decir, los puestos),el silvopastoreo, la ganadería intensiva, la agricultura y la agroindustria (es decir, principalmente la soja). La definición de la idoneidad de los tipos de uso del suelo se hará en base a modelos de regresión espaciales que relacionan el cambio de uso de la tierra con las variables predictoras tales como los factores ambientales (por ejemplo, la calidad del suelo, la topografía, las precipitaciones), la accesibilidad (por ejemplo, la distancia a los puertos) o la densidad de población (Müller et al. 2009; Pfaff 1999). Los mapas de cambio del uso/cubierta de la tierra necesarios para parametrizar estos modelos de regresión están disponibles, en parte por el trabajo de nuestros equipos (Gasparri y Grau 2009; Hansen et al. 2013;Volante et al. 2012).
Productos principales:
(1) Comprensión de los motores más influeyentes sobre los patrones pasados en el cambio del uso del suelo
(2) Un conjunto de escenarios futuros plausibles, pero contrastados
(3) Simulaciones de uso del suelo futuro para cada escenario
Paquete de trabajo 3: Impactos del uso de la tierra sobre los servicios ecosistémicos y la biodiversidad
Dirección: INTA-IRB (Gavier-Pizarro, Zaccagnini)
Colaboradores: UMdP, UTuc, HUB
Justificación: Cómo afecta la producción agrícola al aprovisionamiento de los servicios ecosistémicos y la biodiversidad en el Chaco sigue siendo poco claro. Este paquete de trabajo evaluará el impacto de la gestión del suelo sobre servicios ecosistémicos clave y sobre indicadores de biodiversidad a escala local y de paisaje.
Plan de trabajo: Para evaluar los patrones de producción agrícola, utilizaremos datos de la literatura y de nuestra propia investigación anterior sobre producción de carne y de soja (Macchi et al. 2013; Mastrangelo y Gavin 2012.). Las estimaciones de producción de los sistemas de pastoreo se basarán en la cosecha de forraje sistemática (materia seca / año), convertidos en kilogramos de carne (Macchi et al. 2013). Asumiremos que los bosques protegidos no se usan en la producción de alimentos (para los mercados regionales o globales).
Respecto a los servicios ecosistémicos, evaluaremos (a) las reservas de carbono, (b) el control de la salinización del suelo, (c) la disponibilidad de agua y (d) el control de plagas. Los datos de campo para las reservas de carbono procederán de parcelas de encuestas existentes y parcelas de inventario forestal (Gasparri y Baldi 2013; Gasparri et al. 2008). Para evaluar el control de la salinización del suelo, usaremos los datos sobre la humedad del suelo y el contenido de cloruro recogidos en campo con diferentes lapsos de tiempo desde la deforestación, así como en fragmentos de bosque. Para evaluar la disponibilidad de agua, utilizaremos los datos sobre las propiedades del suelo y el contenido de agua recogidos en los campos agrícolas con diferentes prácticas de manejo. Los datos provendrán de trabajo de campo y de nuestro propio trabajo anterior (Amdan et al. 2013).
Como proxy para el control de plagas, vamos a utilizar la riqueza y abundancia de aves insectívoras y rapaces. Estas especies de aves pueden mantener las especies de plagas agrícolas (es decir, insectos o roedores) por debajo de los niveles de las poblaciones donde afectan la condición de los cultivos y los rendimientos de las cosechas sustancialmente (Sekercioglu 2006; Whelan et al. 2008). Puesto que los datos sobre consumos de plagas de aves son raras y no están disponibles en Argentina, usaremos un enfoque inferencial (Gavier-Pizarro et al. 2012b).
En cuanto a la biodiversidad, utilizaremos cuatro indicadores (a) la diversidad de especies de aves, (b) la abundancia de 10-15 especies de aves focales, (c) la diversidad de anfibios y (d) la fragmentación del paisaje. Estos indicadores son altamente complementarios, sensibles a la gestión del suelo y relativamente fácil de estudiar a lo largo de grande áreas. Nuestro equipo ya ha recogido gran parte de estos datos (Gavier-Pizarro et al. 2012a;. Macchi et al. 2013;. Mastrangelo y Gavin 2012;. Zaccagnini et al. 2010) y recogerá más para PASANOA. La fragmentación del paisaje se estimará utilizando la segmentación de imágenes morfológicas (Vogt et al. 2009;. Vogt et al. 2007).
A continuación, emplearemos análisis de regresión para vincular los tres tipos de variables de respuesta (producción agrícola, servicios de los ecosistemas, e indicadores de biodiversidad) a un conjunto de factores de manejo de la tierra (por ejemplo, las entradas de capital, la mano de obra, el tamaño de parcela, el tamaño de las fincas; recolectados en paquete de trabajo 1) así como un conjunto de factores de localización que ejercen influencia en nuestras variables objetivo (por ejemplo, la topografía, la calidad del suelo, la precipitación, la accesibilidad). Como marco de regresión, utilizaremos 'Boosted Regression Trees' (BRT), que son un enfoque no paramétrico basado en árboles de decisión (Elith et al. 2008). Las BRT son modelos de regresión flexibles que pueden capturar las interacciones de variables y relaciones no lineales, con frecuencia superan a las herramientas clásicas, y recientemente se han adaptado a las aplicaciones de uso del suelo (Palancas et al. 2014;. Müller et al. 2013). Todos los modelos estarán validados transversalmente y comprobaremos la sensibilidad de los resultados para parametrizar el modelo.
Utilizando la plataforma de simulación desarrollada en el paquete de trabajo 1, también evaluaremos cómo las intervenciones políticas afectarían el aprovisionamiento de servicios ecosistémicos y la biodiversidad.
Productos principales:
(1) Perspectivas sobre cómo la gestión del territorio influye en el aprovisionamiento de servicios ecosistémicos y en la biodiversidad
(2) La comprensión de cómo las intervenciones políticas afectan a los servicios ecosistémicos y a la biodiversidad
Dirección: UMdP (Mastrangelo)
Colaboradores: INTA-EEA, INTA-IRB, HUB
Justificación: Los patrones espaciales de los impactos de manejo de la tierra sobre los servicios ecosistémicos y la biodiversidad no se entienden claramente. Este paquete de trabajo extiende los resultados del paquete de trabajo 3 para cartografiar la producción agrícola, los servicios ecosistémicos y la biodiversidad a nivel regional.
Plan de trabajo: Los niveles de aprovisionamiento de servicios ecosistémicos se ampliarán a la escala regional utilizando los modelos de regresión producidos en el paquete de trabajo 3, así como una plataforma de mapeo de servicios ecosistémicos desarrollada por los miembros del consorcio (ECOSER, Laterra et al 2012). Se aplicarán los modelos de regresión del paquete de trabajo 3 (BRT) para predecir espacialmente los niveles de (a) la producción agrícola, (b) los distintos servicios ecosistémicos, y (c) los indicadores de biodiversidad para toda el área de estudio. Los datos a escala regional con respecto a las variables de predicción necesarias provendrán de los censos agrícolas (es decir, para los factores de gestión de la tierra) y bases de datos de SIG disponibles en el INTA y mediante nuestros equipos del proyecto (es decir, para los factores de localización, tales como los datos ambientales, infraestructura, zonificación).
Además de los servicios ecosistémicos modelados en el paquete de trabajo 3, también evaluaremos el control de la erosión eólica a escala regional mediante el modelo RUSLE de ECOSER. Esta última es una plataforma que combina los protocolos para las evaluaciones de servicios ecosistémicos, incluida la definición, la cartografía, la valoración de los servicios ecosistémicos, que se han desarrollado y aplicado con éxito por el equipo UMdP en otras partes de Argentina (Laterra et al. 2012a). Usaremos la misma base de datos de los factores de localización para garantizar la comparabilidad de los servicios ecosistémicos mapeados utilizando los modelos de BRT y la erosión del suelo asignada usando ECOSER.
A continuación, utilizaremos los mapas regionales de la producción agrícola, la prestación de servicios ecosistémicos y la biodiversidad resultantes para identificar combinaciones típicas de estas variables objetivo (Laterra et al 2012b;. Mastrangelo et al 2014). Para identificar tales conjuntos o carteras de servicios (Raudsepp . -Hearne et al 2010), utilizaremos Self-Organizing Maps (SOM), unas técnicas no paramétricas de agrupamiento espacial basado en un algoritmo de aprendizaje competitivo sin supervisión (Agarwal y Skupin 2008; Kohonen 2001;. Václavík et al. 2013). Los SOM son una poderosa herramienta para visualizar, y reducir la complejidad de los datos de alta dimensión, como la superposición de múltiples funciones del paisaje, y tienen la ventaja de preservar la tipología de los datos de entrada, considerando la cercanía geográfica en el proceso de agrupación. En otras palabras, los SOM identifican combinaciones típicas de servicios ecosistémicos teniendo en cuenta los patrones espaciales del aprovisionamiento de servicios ecosistémicos. Los SOM resultan en dos productos principales: (a) un mapa de agrupación, que muestra áreas con prestación de servicios ecosistémicos similares, y (2) los diagramas de flores que visualizan características de agrupación (Raudsepp-Hearne et al. 2010; Václavík et al. 2013.). Los diagramas de flores son una poderosa herramienta para analizar y visualizar soluciones de compromiso entre la agricultura, el aprovisionamiento de servicios ecosistémicos y la biodiversidad (Foley et al. 2005;. Raudsepp-Hearne et al. 2010).
Una vez los mapas futuros de uso del suelo están disponibles (paquete de trabajo 2), utilizaremos nuestros modelos de regresión y ECOSER para la producción agrícola, la prestación de servicios ecosistémicos y la biodiversidad, para evaluar cómo estas variables objetivo pueden cambiar a través de escenarios de futuro. También evaluaremos cómo los conjuntos de servicios ecosistémicos actuales identificados por los SOM pueden variar bajo futuros escenarios alternativos. Al comparar estos cambios en los conjuntos actuales de servicios ecosistémicos detectaremos los lugares conflictivos de servicios ecosistémicos potenciales y cambio de la biodiversidad en el Chaco, así como las compensaciones locales y las sinergias entre el aumento de la producción agrícola y la prestación de servicios.
Main outputs:
(1) Mapas de la forma en la que la producción agrícola, los servicios ecosistémicos y la biodiversidad se distribuyen en todo el Chaco
(2) Mapas y características de los conjuntos de servicios ecosistémicos para los escenarios actuales y futuros
Work package 5: Compensaciones entre la agricultura, los servicios ecosistémicos y la biodiversidad
Dirección: UTuc (Grau)
Colaboradores: HUB, IAMO, INTA-IRB
Justificación: La mayoría de los análisis de compromisos existente han hecho caso omiso a la heterogeneidad espacial y de escala de los servicios ecosistémicos. Este paquete de trabajo pretende llenar estos vacíos y abordar sistemáticamente las soluciones de compromisos entre la agricultura, los servicios ecosistémicos y la biodiversidad.
Plan de trabajo: Llevaremos a cabo dos análisis para analizar el equilibrio entre la producción agrícola, el aprovisionamiento de los servicios ecosistémicos , y la biodiversidad. En primer lugar, vamos a utilizar las relaciones formales entre las variables objetivo y predictores (es decir, los modelos de regresión del paquete de trabajo 3) para derivar las curvas de compensación entre cada par de variables. Debido a que estos modelos de regresión se basan en el mismo conjunto de variables de predicción, es posible predecir variables objetivo en toda la gama de condiciones ambientales, y por lo tanto, estimar fronteras de eficiencia por pares (es decir, curvas que muestran el aprovisionamiento mutuo de los rendimientos agrícolas, servicios ecosistémicos y la biodiversidad para cada par de variables a través de todas las condiciones ambientales (Polasky et al. 2008;. Polasky et al. 2005). La naturaleza de estas curvas puede proporcionar un conocimiento profundo de compromiso entre las variables y las posibles estrategias de uso del suelo para mitigar estas compensaciones en función de si las fronteras de eficiencia identificadas son cóncavas (es decir, lo que sugiere una estrategia de planificación dirigida a la integración del uso del suelo y la conservación ) o convexa (es decir, lo que sugiere una segregación de usos del suelo y la conservación) (Butsic et al. 2012;. Mastrangelo y Gavin 2012; Phalan et al. 2011).
En segundo lugar, vamos a llevar a cabo una optimización multi-criterio para identificar los niveles ideales de la producción agrícola, los servicios ecosistémicos y la biodiversidad que maximizan la dotación total de estos objetivos para el Chaco argentino. Para ello, vamos a utilizar el software de nuevo desarrollo llamado RobOff, que proporciona un conjunto de herramientas valiosas para analizar sistemáticamente las compensaciones entre los diferentes usos de la tierra (Pouzols et al. 2012;. Pouzols y Moilanen 2013). Usando rutinas de optimización que RobOff asigna áreas a éstos usos de la tierra con el fin de (a) maximizar el aprovisionamiento de todos los objetivos (es decir, la producción agrícola, los servicios ecosistémicos, y los niveles de diversidad biológica) o (b) para maximizar las ganancias de conservación dadas ciertas metas de producción (Moilanen et al. 2011). Por lo tanto RobOff minimiza los compromisos entre las variables objetivo para el Chaco en su conjunto, teniendo en cuenta la heterogeneidad espacial en estas variables. Por otra parte, RobOff se adapta de manera excelente para explorar la incertidumbre (por ejemplo, las variables de entrada, parametrización) y por lo tanto, la solidez de niveles óptimos del uso de la tierra (Pouzols y Moilanen 2013).
Utilizando el marco de trabajo de RobOff, implementaremos dos análisis. En primer lugar, vamos a identificar oportunidades para aumentar los niveles actuales de aprovisionamiento de servicios ecosistémicos y la biodiversidad, dado el nivel actual de producción agrícola. Probaremos estrategias de uso de la tierra alternativas, como por ejemplo la preservación de la tierra "land-sparing" (la producción de agro-negocios en menos tierra) frente a un reparto de la tierra "land-sharing" (es decir, a favor de la agricultura menos intensiva en más tierra) para alcanzar los mismos objetivos de producción (Phalan et al. 2011;. Tscharntke et al. 2012; Wright et al. 2012). Por otra parte, llevaremos a cabo la optimización a nivel de provincia y de región de estudio para revelar cómo las soluciones óptimas pueden cambiar a través de diferentes escalas de planificación. En segundo lugar, vamos a utilizar RobOff para derivar cómo niveles óptimos de uso del suelo en el Chaco cambiaría através de escenarios futuros (paquete de trabajo 3). Compararemos estos niveles con los niveles actuales (arriba) y los previstos en el nuevo plan de zonificación que Argentina implementó recientemente (es decir, la Ley de Bosques). Esto pondrá de relieve las oportunidades para mitigar los compromisos potenciales que entraña la zonificación actual. Al igual que en los análisis anteriores, consideraremos estrategias alternativas de manejo del suelo para alcanzar los objetivos de producción y llevar a cabo la optimización del uso del suelo a escala de provincia y región de estudio para explorar la sensibilidad de los diferentes niveles de escalas.
Productos principales:
(1) Curvas por parejas de compromisos entre la producción agrícola, los servicios ecosistémicos y la biodiversidad
(2) Niveles meta óptimos de usos de la tierra que mitigan estos compromisos - ahora y a través de escenarios futuros
Paquete de trabajo 6: Identificación de soluciones sostenibles
Dirección: HUB (Kuemmerle)
Colaboradores: INTA-IRB, INTA-EEA, UMdP, UTuc, IAMO
Justificación: La planificación del paisaje inteligente puede mitigar los conflictos de uso del suelo sustancialmente. Este paquete de trabajo utilizará herramientas de priorización espaciales para identificar patrones de paisaje que se corresponden con los niveles objetivos óptimos obtenidos en el paquete de trabajo 5.
Plan de trabajo: Se utilizará la novedosa herramienta de priorización espacial Zonation (Moilanen et al. 2009; Moilanen et al. 2011b.). Así como los mapas de variables objetivo (paquetes de trabajo 2 y 4) para traducir los niveles objetivo óptimas (WP5) en patrones del paisaje . Zonation es una herramienta desarrollada para equilibrar los requerimientos de hábitat de diferentes especies a través de un paisaje, pero puede igualmente ser utilizado para equilibrar los diferentes usos de la tierra, incluyendo la producción y conservación de los usos. El algoritmo de Zonation (Moilanen et al. 2011b) produce una priorización jerárquica del valor relativo de cada elemento del paisaje para alcanzar un objetivo determinado a través de todo el paisaje. Zonation parte del supuesto de que la protección de todo sería mejor para la conservación, y luego asigna iterativamente células del paisaje para usos productivos, mediante la minimización de la pérdida marginal como criterio para decidir qué celda eliminar a continuación. Al mismo tiempo, se recoge información sobre la disminución de los niveles de servicios ecosistémicos y la biodiversidad a medida que aumenta la producción agrícola. Esta información se utiliza para derivar las curvas de rendimiento, que cuantifican cómo cada función objetivo (la producción agrícola, los niveles de servicios ecosistémicos y la biodiversidad) varían así como las células son reemplazadas (Moilanen et al. 2011b). Esto permite derivar patrones de uso de la tierra para la región de estudio en su conjunto que se corresponden con los niveles objetivo óptimos (paquete de trabajo 5), así como pruebas de lo sensible que estos patrones de uso de la tierra son a los cambios en los niveles objetivo.
En un procedimiento análogo al del paquete de trabajo 5, llevaremos a cabo dos análisis. En primer lugar, identificaremos patrones óptimos de uso del suelo dados los niveles actuales de producción agrícola. Estos paisajes óptimos pueden ser comparados con el paisaje actual del Chaco para identificar cómo el uso del suelo y la planificación de la conservación podrían mitigar los compromisos actuales. En segundo lugar, derivaremos patrones de uso de la tierra óptimos para todos los escenarios futuros (paquete de trabajo) y los compararemos a la situación actual, destacando así las áreas en las que la planificación debe centrarse para evitar compromisos no deseados y evitables. Compararemos también los paisajes óptimos resultantes de los niveles de producción actuales y los futuros escenarios en el plan de zonificación recientemente implementado (Ley de Bosques) para destacar que las revisiones de este plan de zonificación serían útiles con el fin de hacer uso de las sinergias entre la producción agrícola, la prestación de servicios ecosistémicos y la conservación.
Al igual que en el paquete de trabajo 5, exploraremos cómo los patrones óptimos de paisajes cambian si se adoptan estrategias de planificación y conservación de usos alternativos de la tierra (por ejemplo, los paradigmas de preservación de la tierra frente a compartir la tierra- "land-sharing vs. land-sparing") y el grado de sensibilidad de los paisajes identificados a la optimización que se lleva a cabo (por ejemplo, la provincia frente a toda la región de estudio). Esto último es especialmente importante, dado que el plan de zonificación actual se redactó de manera descentralizada, lo que potencialmente rebaja las oportunidades para mitigar los compromisos.
Una vez que derivemos los patrones óptimos de uso de la tierra para los escenarios actuales y futuros, para los paradigmas de gestión alternativa, y para diferentes escalas, discutiremos estos mapas en un taller con las partes interesadas. Documentaremos los compromisos y las vías posibles para mitigarlos en relación a cada escenario, y discutiremos a escala fina (paquete de trabajo 1) y a escala regional (paquete de trabajo 3) mecanismos políticos para la implementación de paisajes de uso de la tierra y de conservación deseables en el Chaco. También presentaremos y documentaremos toda la metodología utilizada en PASANOA para permitir que las partes interesadas puedan aplicar estas herramientas.
Productos principales:
(1) Mapas de los patrones de uso de la tierra que equilibran la producción agrícola, el aprovisionamiento de servicios ecosistémicos y la biodiversidad para el Chaco argentino
(2) El suministro de soluciones sostenibles para las partes interesadas desde el nivel local hasta la escala regional