Carbono orgánico del suelo según tipo de cobertura: Aportes para la gestión sostenible del Chaco Semiárido de Salta (Argentina)

Gisela Córdoba; Juan Gaitán; Aranzazu Guevara; Humberto Caruso; Silvana Castrillo; Leonidas Lizárraga; Matías Jerez; Cristina Camardelli

doi:10.25260/EA.26.36.3.0.2680

Autores/as

Gisela Córdoba Dirección Regional NOA, Administración de Parques Nacionales
Juan Gaitán Universidad Nacional de Luján-Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET)
Aranzazu Guevara Instituto de Bio y Geociencias del NOA, CONICET-Universidad Nacional de Salta. Facultad Regional Orán, Universidad Nacional de Salta. 5 Facultad de Ciencias Naturales, Universidad Nacional de Salta
Humberto Caruso Facultad de Ciencias Naturales, Universidad Nacional de Salta
Silvana Castrillo Facultad de Ciencias Naturales, Universidad Nacional de Salta
Leonidas Lizárraga Dirección Regional NOA, Administración de Parques Nacionales
Matías Jerez Facultad de Ciencias Naturales, Universidad Nacional de Salta
Cristina Camardelli Facultad de Ciencias Naturales, Universidad Nacional de Salta

DOI:

https://doi.org/10.25260/EA.26.36.3.0.2680

Palabras clave:

degradación de la tierra, reservas de carbono, mapeo digital de suelos, ecorregión Chaco, bosques nativos

Resumen

1. El carbono orgánico del suelo (COS) es un indicador clave de la calidad y productividad edáfica, muy condicionado por la estructura y la composición de la vegetación. Para mejorar la gestión territorial y orientar estrategias de conservación y restauración, es esencial disponer de información espacialmente detallada sobre las reservas de COS. Este trabajo buscó caracterizar y cuantificar la distribución y almacenamiento del COS hasta 30 cm de profundidad según los distintos tipos de cobertura en un sector representativo del Chaco Semiárido de la provincia de Salta.
2. Se realizó un mapeo digital de suelos con el algoritmo random forest. Se analizaron muestras de suelos de 128 sitios entre 2014 y 2024, cubriendo diferentes clases de cobertura y uso del suelo. Se emplearon nueve covariables predictoras del almacenamiento de COS.
3. La reserva media de COS (30 cm de profundidad) fue estimada en 42.67±9.47 Mg/ha, con valores entre 19.10 y 67.06 Mg/ha. Los bosques presentaron los mayores valores de almacenamiento de COS, particularmente el bosque de ribera (47.95±10.58 Mg/ha), en comparación con el arbustal cerrado (37.74±8.14 Mg/ha), el arbustal abierto (29.86±8.46 Mg/ha) y los cultivos (37.63±7.57 Mg/ha). Aunque los cultivos tuvieron menores concentraciones de COS (%) respecto del arbustal cerrado, ambas coberturas mostraron valores similares de almacenamiento de COS.
4. Implicancias. Los resultados evidencian que la conservación de los bosques es estratégica para mantener las reservas regionales de carbono edáfico y los servicios ecosistémicos asociados. La reducción del almacenamiento de COS en cultivos subraya la necesidad de promover prácticas de manejo que minimicen las pérdidas de carbono y favorezcan su recuperación. Este trabajo aporta insumos para el ordenamiento territorial, la evaluación de escenarios de cambio de uso del suelo y el diseño de estrategias de mitigación y adaptación al cambio climático, para una gestión más sostenible de los suelos del Chaco Semiárido.

Citas

Baldassini, P., and J. M. Paruelo. 2020. Deforestation and current management practices reduce soil organic carbon in the semi-arid Chaco, Argentina. Agricultural Systems 178:102749. https://doi.org/10.1016/j.agsy.2019.102749.

Batjes, N. H. 2016. Harmonized soil property values for broad-scale modelling (WISE30sec) with estimates of global soil carbon stocks. Geoderma 269:61-68. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2016.01.034.

Bianchi, A. R., C. E. Yañez, and L. R. Acuña. 2005. Base de datos mensuales de precipitaciones del Noroeste Argentino. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria, Buenos Aires, Argentina.

Blake, G. R., and K. H. Hartge. 1986. Bulk density. Pp. 363-375 en A. Klute (ed.). Methods of soil analysis. Part 1. Physical and mineralogical methods. American Society of Agronomy - Soil Science Society of America, Madison, USA. https://doi.org/10.2136/sssabookser5.1.2ed.c13.

Breiman, L. 2001. Random forests. Machine Learning 45:5-32. https://doi.org/10.1023/A:1010933404324.

Cabrera, A. L. 1971. Fitogeografía de la República Argentina. Boletín de la Sociedad Argentina de Botánica XIV(1-2):1-50.

Cowie, A. L., B. J. Orr, V. M. Castillo Sanchez, P. Chasek, N. D. Crossman, et al. 2018. Land in balance: the scientific conceptual framework for Land Degradation Neutrality. Environ Sci Policy 79:25-35. https://doi.org/10.1016/j.envsci.2017.10.011.

Camardelli, M. C., S. Miranda, and G. S. Córdoba. 2021. Cartografía de Unidades Ambientales Homogéneas (UAH): Un insumo para el ordenamiento del bosque chaqueño en Salta. Ecología Austral 31:410-430. https://doi.org/10.25260/EA.21.31.3.0.1245.

Camardelli, M. C., S. M. Pérez de Bianchi, S. Miranda, and N. Salazar. 2019. Cambios de uso del suelo al norte del río Bermejo en la Provincia de Salta: A 10 años desde la sanción de la Ley 26331 de protección de Bosques Nativos. Pp. 135-162 en S. Ataide and M. Faraldo (eds.). Repensando el Desarrollo Rural en los Territorios del Norte Argentino. Cartoon S.A., Salta, Argentina.

Conti, G., N. Pérez-Harguindeguy, F. Quètier, L. D. Gorné, P. Jaureguiberry, et al. 2014. Large changes in carbon storage under different land-use regimes in subtropical seasonally dry forests of southern South America. Agric Ecosyst Environ 197:68-76. https://doi.org/10.1016/j.agee.2014.07.025.

Córdoba, G. S., and E. Zepharovich. 2022. How rural actors relate to nature. Perceptions of ecosystem services in the semi-arid Chaco of northern Argentina. Land Use Policy 121(1):106324. https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2022.106324.

Córdoba, G. S., A. Guevara, S. Castrillo, and M. C. Camardelli. 2022. Estado de Neutralidad en la Degradación de la Tierra en el Chaco Salteño entre 2001 y 2018. Ecología Austral 32:864-877. https://doi.org/10.25260/EA.22.32.3.0.1909.

Don, A., F. Seidel, J. Leifeld, T. Kätterer, M. Martin, et al. 2024. Carbon sequestration in soils and climate change mitigation—Definitions and pitfalls. Global Change Biology 30(1):e16983. https://doi.org/10.1111/gcb.16983.

Ellert, B. H., and J. R. Bettany. 1995. Calculation of organic matter and nutrients stored in soils under contrasting management regimes. Canadian Journal of Soil Science 75(4):529-538. https://doi.org/10.4141/cjss95-075.

FAO (Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura). 2020. Evaluación de los Recursos Forestales Mundiales. Principales resultados. FAO, Roma. URL: tinyurl.com/4nczebye.

Filip, I. D., P. L. Peri, N. Banegas, J. Nasca, M. Sacido, et al. 2025. Predicting Soil Organic Carbon Stocks Under Native Forests and Grasslands in the Dry Chaco Region of Argentina. Sustainability 17:5012. https://doi.org/10.3390/su17115012.

Friedlingsten, P., M. W. Jones, M. O’Sullivan, R. M. Andrew, J. Hauck, et al. 2019. Global carbon budget. Earth Syst Sci Data 11:1783-1838. https://doi.org/10.5194/essd-11-1783-2019.

Gaitán, J., P. L. Peri, M. P. Barral, M. F. Accame, F. G. Alaggia, et al. 2025. Modelado y cartografía del almacenamiento de carbono en los suelos de la República Argentina. Ciencia del Suelo 43(2):268-289. https://doi.org/10.64132/cds.v43i2.920.

Gorelick, N., M. Hancher, M. Dixon, S. Ilyushchenko, D. Thau, et al. 2017. Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone. Remote Sensing of Environment. https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.06.031.

Grau, H. R., N. I. Gasparri, and T. M. Aide. 2008. Balancing food production and nature conservation in the Neotropical dry forests of northern Argentina: Food production and Neotropical dry forests. Global Change Biology 14(5):985-997. https://doi.org/10.1111/j.1365-2486.2008.01554.x.

Gregorutti, B., B. Michel, and P. Saint-Pierre. 2017. Correlation and variable importance in random forests. Statistics and Computing 27:659-678. https://doi.org/10.1007/s11222-016-9646-1.

Hengl, T., J. Mendes de Jesús, G. B. Heuvelink, M. Ruiperez-González, M. Kilibarda, et al. 2017. SoilGrids250m: Global gridded soil information based on machine learning. PLoS ONE 12(2):e0169748. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0169748.

Hijmans, R. J., S. E. Cameron, J. L. Parra, P. G. Jones, and A. Jarvis. 2005. Very high resolution interpolated climate surfaces for global land areas. International Journal of Climatology: A Journal of the Royal Meteorological Society 25(15):1965-1978. https://doi.org/10.1002/joc.1276.

IPCC. 2006. Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories, Prepared by the National Greenhouse Gas Inventories Programme. IGES, Japón.

IPCC. 2019. Climate Change and Land: An IPCC Special Report on Climate Change, Desertification, Land Degradation, Sustainable Land Management, Food Security, and Greenhouse Gas Fluxes in Terrestrial Ecosystems. Summary for Policymakers. Intergovernmental Panel on Climate Change, Geneva, Switzerland.

IUCN. 2015. Land degradation neutrality: implications and opportunities for conservation. Technical Brief (2nd edition). IUCN, Nairobi.

Kunst, C., M. Navall, R. Ledesma, J. Silberman, A. Anríquez, et al. 2016. Silvopastoral Systems in the Western Chaco Region, Argentina. Pp. 63-87 en Silvopastoral Systems in Southern South America. Springer, Cham, Switzerland. https://doi.org/10.1007/978-3-319-24109-8_4.

Lamichhane, S., L. Kumar, and B. Wilson. 2019. Digital soil mapping algorithms and covariates for soil organic carbon mapping and their implications: A review. Geoderma 352:395-413. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2019.05.031.

López Morillo, C., L. M. Califano, and J. Chalco Vera. 2026. Impacto de los usos de la tierra sobre el almacenamiento de carbono orgánico del suelo en el noroeste del Chaco Seco. Ecología Austral 36:164-175. https://doi.org/10.25260/EA.26.36.2.0.2527.

McBratney, A. B., M. M. Santos, and B. Minasny. 2003. On digital soil mapping. Geoderma 117(1-2):3-52. https://doi.org/10.1016/S0016-7061(03)00223-4.

Mayer, M., C. E. Prescott, W. E. Abaker, L. Augusto, L. Cecillon, et al. 2020. Tamm review: inﬂuence of forest management activities on soil organic carbon stocks: a knowledge synthesis. For Ecol Manage 466:118127. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2020.118127.

Mendez-Estrella, R., J. Romo-León, and A. Castellanos. 2017. Mapping Changes in Carbon Storage and Productivity Services Provided by Riparian Ecosystems of Semi-Arid Environments in Northwestern Mexico. ISPRS Int J Geo Inf 6(10):298. https://doi.org/10.3390/ijgi6100298.

Millennium Ecosystem Assessment. 2005. Ecosystems and human well-being: Desertification synthesis. World Resources Institute, Washington, USA.

Nadir, A., and T. Chafatinos. 1990. Los suelos del NOA (Salta y Jujuy), Tomos I, II y III. Universidad Nacional de Salta, Salta, Argentina.

Observatorio Nacional de Degradación de Tierras y Desertificación (ONDTyD). URL: desertificacion.gob.ar.

Pan, Y., R. A. Birdsey, J. Fang, R. Houghton, P. E. Kauppi, et al. 2011. A large and persistent carbon sink in the world’s forests. Science 333:988-993. https://doi.org/10.1126/science.1201609.

Peri, P. L., J. Gaitán, M. Mastrangelo, M. Nosetto, P. E. Villagra, et al. 2024. Soil organic carbon stocks in native forest of Argentina: a useful surrogate for mitigation and conservation planning under climate variability. Ecol Process 13:1. https://doi.org/10.1186/s13717-023-00474-5.

Peri, P. L., J. Gyenge, A. M. Lupi, G. Gatica, M. Sandoval, et al. 2022. Reporte Nacional: Estimación de las reservas de carbono orgánico del suelo con plantaciones forestales y otros usos de la tierra en distintas regiones de Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; Dirección Nacional de Desarrollo Foresto Industrial.

QGIS.org. 2025. QGIS Geographic Information System. QGIS Association. URL: qgis.org.

Robert, M. 2002. Captura de carbono en los suelos para un mejor manejo de la tierra (Informes sobre recursos mundiales de suelos No. 96). Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación.

Russo, A., A. Ferello, and G. Chebil. 1979. Llanura Chaco - Pampeana. Pp. 139-184 en Segundo Simposio de Geología Regional Argentina. Academia Nacional de Ciencias de Córdoba, Córdoba, Argentina.

Safanelli, J. L., R. R. Poppiel, L. F. C. Ruiz, B. R. Bonfatti, F.A. Mello, et al. 2020. Terrain analysis in google earth engine: A method adapted for high-performance global-scale analysis. ISPRS International Journal of GeoInformation 9(6):400. https://doi.org/10.3390/ijgi9060400.

Schulz, G. A., D. M. Rodríguez, M. E. Angelini, L. M. Moretti, G. F. Olmedo, et al. 2022. Digital soil texture maps of Argentina (2.0) [Data set]. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.6312654.

Taghizadeh-Mehrjardi, R., K. Schmidt, A. Amirian-Chakan, T. Rentschler, M. Zeraatpisheh, et al. 2020. Improving the Spatial Prediction of Soil Organic Carbon Content in Two Contrasting Climatic Regions by Stacking Machine Learning Models and Rescanning Covariate Space. Remote Sensing 12(7):1095. https://doi.org/10.3390/rs12071095.

Therburg, A., M. L. Corso, M. Stamati, C. Bottero, P. Lizana, et al. 2019. Informe Síntesis de Resultados de la Evaluación de la Degradación de Tierras: 2012-2017. Observatorio Nacional de la Degradación de Tierras y Desertificación. SAyDS, CONICET, IADIZA-CONICET, INTA, FAUBA, Buenos Aires, Argentina.

United States Department of Agriculture (USDA). 1999. Soil Taxonomy: A Basic System of Soil Classification for Making and Interpreting Soil Surveys. Soil Survey Staff, Washington, USA.

Vågen, T. G., and L. A. Winowiecki. 2013. Mapping of soil organic carbon stocks for spatially explicit assessments of climate change mitigation potential. Environmental Research Letters 8(3):034019. https://doi.org/10.1088/1748-9326/8/1/015011.

Villarino, S. H., G. A. Studdert, and P. Laterra. 2018. Greenhouse gas inventories: Deriving soil organic carbon change factors and assessing soil depth relevance in Argentinean Semiarid Chaco. Catena 169:164-174. https://doi.org/10.1016/j.catena.2018.05.041.

Villarino, S. H., G. A. Studdert, P. Baldassini, M. G. Cendoya, L. Ciuffoli, et al. 2017. Deforestation impacts on soil organic carbon stocks in the Semiarid Chaco Region, Argentina. Sci Total Environ 575:1056-1065. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2016.09.175.

Viscarra-Rossel, R. A., and W. S. Hicks. 2015. Soil organic carbon and its fractions estimated by visible-near infrared transfer functions. European Journal of Soil Science 66(3):438-450. https://doi.org/10.1111/ejss.12237.

Von Haden, A. C., W. H. Yang, and E. H. DeLucia. 2020. Soils’ dirty little secret: Depth-based comparisons can be inadequate for quantifying changes in soil organic carbon and other mineral soil properties. Glob Change Biol 26:3759-3770. http//doi.org/10.1111/gcb.15124.

Walkley, A., and I. A. Black. 1934. An examination of the Degtjareff method for determining soil organic matter, and a proposed modification of the chromic acid titration method. Soil Science 37(1):29-38. https://doi.org/10.1097/00010694-193401000-00003.