Introducción
En la región pampeana argentina la degradación de los suelos se asoció fuertemente con el fenómeno de agriculturización, el cual estuvo definido por el incremento en la superficie destinada a la agricultura en detrimento de la ganadería o la actividad agrícola-ganadera (Montico et al. 2019). Tales cambios se vieron signados por la simplificación de las secuencias rotacionales, las cuales estuvieron dominadas por el monocultivo de soja bajo siembra directa (Wingeyer et al. 2015, Wilson et al. 2020). La degradación de los suelos no es sólo de índole física y química, sino también biológica y ecológica (Lal 2015). En relación con éstos últimos aspectos, la degradación biológica induce mayor vulnerabilidad en los sistemas de producción debido a que la biodiversidad edáfica actúa en la regulación de numerosas funciones del suelo que son esenciales para sostener los servicios ecosistémicos y soportar las distintas perturbaciones (Menta y Remelli 2020).
La macrofauna edáfica es un componente importante del suelo ya que, entre otras funciones, participa en la fragmentación y descomposición de la materia orgánica, la modificación de la estructura y la regulación de la actividad de otros organismos (Brown et al. 2015). Por lo tanto, la evaluación de los cambios en sus comunidades se constituye como una herramienta fundamental de diagnóstico de la condición edáfica (Gedoz et al. 2021). Al respecto, se han determinado cambios en términos de diversidad, abundancia y relaciones funcionales entre taxones vinculados a alteraciones en propiedades edáficas como consecuencia del manejo de los suelos (Menta y Remelli 2020, Cabrera-Dávila et al. 2022). Incluso se ha demostrado que ciertos grupos de artrópodos reflejan mayor sensibilidad a los cambios en la calidad del suelo debido a que viven, se alimentan y reproducen en este ambiente y, por lo tanto, se encuentran adaptados a condiciones edáficas particulares (Parisi et al. 2005).
Los cambios en la salud del suelo asociados a diferentes procesos de degradación condujeron a la búsqueda de estrategias productivas sustentables, entre las que se destaca la intensificación de las secuencias rotacionales mediante la introducción de cultivos de cobertura (CC) (Bodner et al. 2010) debido a su asociación positiva con la provisión de numerosos servicios ecosistémicos (Garba et al. 2022). Si bien los efectos de los CC en el suelo son particulares para cada situación analizada, éstos se han descripto tanto sobre propiedades físicas y químicas (Blanco-Canqui y Ruis 2020, Beltrán et al. 2022) como biológicas (Schmidt et al. 2018, Fiorini et al. 2022), y fundamentalmente en secuencias de cultivos prolongadas. En base a lo expuesto anteriormente, el objetivo del presente trabajo fue evaluar, en el término de un año, los efectos del barbecho y dos CC en secuencias rotacionales con distintos cultivos de cosecha sobre propiedades edáficas y parámetros de las comunidades de macrofauna del suelo, como así también las vinculaciones entre ambos.
Materiales y métodos
Localización y características edafoclimáticas del sitio
El estudio se llevó a cabo durante la campaña 2020/2021 en un experimento instalado en un lote agrícola del Campo Experimental Villarino, ubicado en la localidad de Zavalla (Provincia de Santa Fe, Argentina) (33° 01’ S; 60° 53’ O). Durante los 10 años previos a la instalación del experimento, el lote se condujo en siembra directa y la secuencia rotacional implementada mostró predominancia del cultivo de soja (Glycine max (L.) Merr.).
El sitio se encuentra en una llanura con suaves ondulaciones y pendientes máximas de 1 a 2% (Montico y Di-Leo 2021). El clima es subhúmedo mesotermal con temperatura media anual de 17 °C y precipitaciones anuales promedio de 1100 mm concentradas mayormente en el período primavera-estivo-otoñal (Cáceres 1980). El suelo correspondió a un complejo dominado por la serie Roldán (70%), la cual ha sido clasificada como Argiudol vértico, familia fina, illítica, térmica (Soil Survey Staff 1999). Se trata de un suelo muy profundo desarrollado a partir de sedimentos loéssicos, franco limoso, con buena capacidad de almacenamiento de agua, moderadamente bien drenado y de lenta permeabilidad. El horizonte superficial (A) tiene, en sitios no erosionados, un espesor de 28 cm y su composición textural presenta 25% de arcilla, 73% de limo y 2% de arena (INTA 1983).
Descripción y manejo del experimento
A principios de mayo de 2020 se instaló un experimento con un diseño de bloques completos aleatorizados con tres repeticiones. Las unidades experimentales fueron parcelas de 20 m x 20 m en las que se evaluaron secuencias rotacionales con inclusión de CC o mantenimiento del barbecho químico durante el período otoño-invernal y diferentes cultivos de cosecha sucesores. Los tratamientos analizados fueron: barbecho - maíz (Zea mays) (Bar-M); CC vicia (Vicia villosa R.) - maíz (CCv-M); barbecho - soja (Bar-S); CC triticale (x Triticosecale W.) - soja (CCt-S). Todas las secuencias presentaron antecesor trigo (Triticum aestivum) - soja.
Los CC se sembraron el 08/05/20 (vicia) y el 11/05/20 (triticale) empleando una sembradora de siembra directa con distancia entre surcos de 19 cm. La densidad de siembra fue de 28 kg ha-1 en vicia y 90 kg ha-1 en triticale. En la siembra se aplicó un fertilizante con 7% de nitrógeno, 40% de fósforo, 9% de azufre y 10% de magnesio en dosis de 75 kg ha-1 para ambos CC. El ciclo de los CC se interrumpió de manera química el 05/11/20 empleando glifosato con una dosis de 2 L ha-1. La siembra de los cultivos estivales sucesores se efectuó el 04/11/20 en el caso del maíz y el 06/11/20 en soja, para lo cual se utilizó una sembradora de siembra directa con distancia entre surcos de 52 cm. El maíz correspondió al híbrido 22.6 PWU (Brevant) cuya densidad de siembra fue de 4 semillas por metro lineal, mientras que en soja se empleó un cultivar DM 4615 STS (Don Mario) con una densidad de siembra de 22 semillas por metro lineal. En todos los tratamientos se realizó una fertilización a la siembra con fosfato monoamónico (11-52-0) en dosis de 80 kg ha-1. El control de malezas se efectuó de manera química, realizando las pulverizaciones según estado y densidad de las malezas presentes. En ninguno de los tratamientos se aplicaron insecticidas ni fungicidas. La cosecha de la soja de los tratamientos Bar-S y CCt-S se realizó el 21/04/21, mientras que la del maíz de Bar-M y CCv-M se llevó a cabo el 29/04/21.
Muestreos
Los muestreos se realizaron en tres momentos: al comienzo del barbecho y previo a la siembra de los CC (07/05/20) (muestreo inicial), al momento de la supresión del crecimiento de los CC y antes de la siembra de los cultivos de cosecha (02/11/20) (muestreo post CC y barbecho) y luego de la cosecha de los cultivos de maíz y soja (11/05/21) (muestreo final). Dentro de cada parcela se definió un cuadrado de 6 m de lado en cuyos vértices se extrajeron las muestras para análisis de macrofauna y en el centro las correspondientes a variables edáficas. El espesor de suelo evaluado fue de 0-20 cm.
Variables estudiadas y determinaciones analíticas
Se determinó el carbono orgánico total (COT), carbono orgánico particulado (COP) y pH, para lo cual se extrajo una muestra compuesta por parcela constituida por 12 a 15 submuestras. El COT se obtuvo mediante el método de calcinación (Chaterjee et al. 2009) y el COP se determinó a través de la separación física de las muestras (Cambardella y Elliot 1992) y el método Walkey y Black (Walkey y Black 1934 ) para la estimación del contenido de carbono. En este caso, el COP correspondió a la fracción retenida en el tamiz de 53 /am de tamaño de malla. La determinación del pH se realizó por el método potenciométrico (relación suelo: agua 1:2.5). Además, se analizó la estabilidad estructural a través del cálculo del porcentaje de agregados estables al agua (AEA) en base a la metodología descripta por Hénin et al. (1958) y considerando la fracción de agregados de 0.25 a 2.00 mm.
Las muestras de macrofauna consistieron en monolitos de suelo de 20 cm de lado por 20 cm de profundidad, en los cuales se separaron manualmente los organismos presentes (Anderson y Ingram 1993). Los ejemplares colectados en cada muestra fueron colocados en solución conservante de alcohol 70% V/V, o formaldehído 5% V/V en el caso de las lombrices. Luego, fueron determinados hasta el nivel de especie empleando las correspondientes claves taxonómicas (Stehr 1991, Borror et al. 1992, Morrone y Coscarón 1998, Vittar 2008, Roig-Juñent et al. 2014a , 2014b, Claps et al. 2020). En los casos en que esto no fue posible, se definieron morfoespecies diferentes. En cada muestra se cuantificó la abundancia mediante conteo manual, la riqueza según el número de especies o morfoespecies y la diversidad α a través del índice de Shannon-Weaver (Pielou 1966). Se evaluó la estructura de las comunidades de macrofauna asignando cada especie/morfoespecie a un grupo trófico, según la información disponible en la bibliografía. Se definieron cuatro grupos: herbívoros (HER), predadores (PRE), detritívoros (DET) y hormigas (HOR) (Swift et al. 2012). Las HOR se consideraron como un grupo trófico independiente debido a que la mayoría de las especies explotan diversas fuentes de recursos de modo oportunista (Stuntz et al. 2002).
Análisis estadístico
En las variables edáficas, las diferencias entre tratamientos y momentos de muestreo se evaluaron mediante Modelos Lineales Generales y Mixtos. En estos se consideraron a los tratamientos, momentos de muestreo y la interacción entre ambos factores como efectos fijos, y variaron según el tipo de correlación temporal y la heterogeneidad de variancias entre tratamientos o momentos de muestreo. En cuanto a los parámetros comunitarios, se obtuvo un único valor de abundancia (total y según grupos tróficos) y riqueza por parcela a partir de la suma de los individuos y especies/morfoespecies registradas en cada monolito. El índice de Shannon-Weaver fue calculado con el software PCORD v6.0 (McCune y Mefford 2011) y se definió el valor promedio por parcela. En estos casos, los análisis estadísticos se efectuaron a través de Modelos Lineales Generalizados y Mixtos, para los cuales se consideraron los mismos efectos fijos que en las variables edáficas, pero se modificó la inclusión o no de efecto aleatorio (parcela) y la familia de distribución según se trate de variables discretas (abundancia y riqueza) o continua (índice de Shannon-Weaver). Del conjunto de modelos planteados en cada variable, se seleccionó el que presentó el valor más bajo de los criterios de Akaike (AIC) y Bayesiano de Información (BIC). Cuando existieron diferencias significativas entre factores (p < 0.05), las mismas se evaluaron mediante la prueba LSD Fisher. Los cálculos se realizaron a través de la interfaz de R incluida en el software InfoStat (Di Rienzo et al. 2020). Finalmente, se ejecutó un Análisis de Correspondencia Canónica (ACC) (ter Braak y Verdonschot 1995) vinculando la abundancia de grupos tróficos y las variables edáficas relevadas. Para ello, se empleó el software PCORD v6.0.
Resultados
Variables edáficas
Los resultados obtenidos en cuanto a las variables edáficas se presentan en la Tabla 1. El COT registró interacción significativa entre tratamientos y momentos de muestreo (F = 10.95, p < 0.0001), evidenciándose una tendencia de incremento entre los muestreos inicial y final en todos los tratamientos. No obstante, sólo existieron diferencias significativas entre los tres momentos de muestreo en las secuencias Bar-M y CCv-M, y en ningún momento de muestreo se detectaron variaciones significativas entre tratamientos. Por el contrario, el COP no mostró interacción ni diferencias significativas entre tratamientos (F = 2.45, p = 0.06) ni momentos de muestreo (F = 2.73, p = 0.08), aunque se observaron tendencias similares entre las secuencias con barbecho y las que incluyeron CC. En relación al pH, se detectó interacción significativa entre factores (F = 5.08, p = 0.002), existiendo un aumento significativo en el muestreo post CC y barbecho con respecto al inicial en todos los tratamientos, excepto en Bar-M. Sólo se registraron diferencias significativas entre tratamientos en el muestreo post CC y barbecho, evidenciándose el máximo valor en CCt-S.
Variable | TR | Momentos de muestreo | ||||||||
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Inicial | Post CC y barbecho | Final | ||||||||
COT (%) | Bar-M | 1.74 ± 0.09 | c | A | 2.16 ± 0.09 | b | A | 2.53 ± 0.09 | a | A |
CCv-M | 1.87 ± 0.09 | c | A | 2.15 ± 0.09 | b | A | 2.49 ± 0.09 | a | A | |
Bar-S | 1.77 ± 0.09 | b | A | 2.30 ± 0.09 | a | A | 2.43 ± 0.09 | a | A | |
CCt-S | 1.81 ± 0.09 | b | A | 2.29 ± 0.09 | a | A | 2.41 ± 0.09 | a | A | |
COP (%) | Bar-M | 0.43 ± 0.16 | 0.75 ± 0.16 | 0.51 ± 0.16 | ||||||
CCv-M | 0.51 ± 0.16 | 0.76 ± 0.16 | 0.91 ± 0.16 | |||||||
Bar-S | 0.69 ± 0.16 | 0.87 ± 0.16 | 0.63 ± 0.16 | |||||||
CCt-S | 0.59 ± 0.16 | 0.93 ± 0.16 | 1.01 ± 0.16 | |||||||
pH | Bar-M | 5.75 ± 0.05 | a | A | 5.87 ± 0.05 | a | B | 5.90 ± 0.05 | a | A |
CCv-M | 5.71 ± 0.05 | b | A | 5.90 ± 0.05 | a | B | 5.79 ± 0.05 | ab | A | |
Bar-S | 5.74 ± 0.05 | b | A | 5.89 ± 0.05 | a | B | 5.80 ± 0.05 | ab | A | |
CCt-S | 5.76 ± 0.05 | b | A | 6.06 ± 0.05 | a | A | 5.80 ± 0.05 | b | A | |
AEA (%) | Bar-M | 10.20 ± 1.48 | b | A | 24.00 ± 4.69 | a | A | 15.47 ± 2.48 | a | A |
CCv-M | 7.60 ± 1.48 | b | A | 27.33 ± 4.69 | a | A | 21.80 ± 2.48 | a | A | |
Bar-S | 9.27 ± 1.48 | b | A | 25.80 ± 4.69 | a | A | 21.50 ± 2.48 | a | A | |
CCt-S | 7.57 ± 1.48 | b | A | 29.53 ± 4.69 | a | A | 21.10 ± 2.48 | a | A |
El porcentaje de AEA mostró interacción significativa entre tratamientos y momentos de muestreo (F = 10.24, p < 0.0001). En este caso, los tratamientos que incluyeron CC presentaron, en el muestreo post CC y barbecho, valores superiores de AEA en comparación con los respectivos en barbecho, aunque las diferencias no fueron significativas. En el muestreo final, si bien no existieron variaciones significativas entre tratamientos, el menor porcentaje de AEA correspondió a la secuencia Bar-M, en tanto que Bar-S y CCt-S presentaron el mismo valor promedio.
Parámetros de las comunidades de macrofauna hipogea
En la Tabla 2 se muestran los resultados promedio de abundancia, riqueza e índice de Shannon-Weaver. Sólo existió interacción significativa en abundancia (F = 3.33, p = 0.02), mientras que en riqueza se evidenciaron diferencias significativas entre momentos de muestreo (F = 3.74, p = 0.04). Por su parte, el índice de Shannon-Weaver no mostró interacción ni diferencias significativas entre tratamientos ni momentos de muestreo (p > 0.05).
Parámetro | TR | Momentos de muestreo | ||||||||
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Inicial | Post CC y barbecho | Final | ||||||||
Abundancia (n° de organismos) | Bar-M | 58.33 ± 18.14 | a | B | 50.67 ± 15.83 | a | AB | 48 ± 15.02 | a | A |
CCv-M | 214.33 ± 65.21 | a | A | 118 ± 36.14 | ab | A | 53.67 ± 16.73 | b | A | |
Bar-S | 29.67 ± 9.49 | b | B | 45 ± 14.12 | ab | B | 104.67 ± 32.12 | a | A | |
CCt-S | 58 ± 18.04 | a | B | 36.67 ± 11.6 | a | B | 68.33 ± 21.16 | a | A | |
Riqueza (n° de especies / morfo-especies) | Bar-M | 18.8 ± 2.98 | B* | 19.12 ± 3.01 | AB* | 21.43 ± 3.25 | A* | |||
CCv-M | 19.33 ± 3.03 | 29.15 ± 4.01 | 21.94 ± 3.3 | |||||||
Bar-S | 16.8 ± 2.77 | 20.09 ± 3.11 | 30.63 ± 4.15 | |||||||
CCt-S | 19.57 ± 3.06 | 17.25 ± 2.82 | 21.89 ± 3.3 | |||||||
Índice de Shannon-Weaver | Bar-M | 1.24 ± 0.16 | 1.24 ± 0.16 | 1.35 ± 0.17 | ||||||
CCv-M | 1.33 ± 0.17 | 1.43 ± 0.19 | 1.26 ± 0.16 | |||||||
Bar-S | 1.34 ± 0.17 | 1.30 ± 0.17 | 1.52 ± 0.20 | |||||||
CCt-S | 1.23 ± 0.16 | 1.25 ± 0.16 | 1.26 ± 0.16 |
En el muestreo post CC y barbecho el CC de vicia presentó el mayor valor de abundancia, pero no mostró diferencias significativas con el correspondiente en barbecho. De igual forma, el CC de triticale tampoco se diferenció significativamente del barbecho en dicho momento de muestreo. Por el contrario, en el muestreo final la mayor abundancia correspondió a la secuencia Bar-S y la menor a Bar-M. En cuanto a la riqueza, el mayor valor promedio se evidenció en el muestreo final (23.70 ± 1.75 especies/morfoespecies) y se diferenció significativamente del muestreo inicial, el cual presentó la menor riqueza (18.59 ± 1.48 especies/morfoespecies). Asimismo, si bien no existieron diferencias significativas, en el muestreo post CC y barbecho el CC de vicia introdujo mayor riqueza que el barbecho y el CC de triticale, en tanto que en el muestreo final el mayor valor correspondió a la secuencia Bar-S. En otro punto, el índice de Shannon-Weaver mostró similitud con las tendencias detectadas entre tratamientos en la riqueza.
Abundancia de grupos tróficos y vinculación con variables edáficas
Se detectó interacción significativa entre factores en HOR (F = 4.00, p = 0.01) y HER (F = 6.55, p = 0.0003), mientras que los DET y los PRE sólo mostraron diferencias significativas entre momentos de muestreo (F = 45.23, p < 0.0001 y F = 19.79, p < 0.0001, respectivamente) (Tabla 3). En cuanto a la abundancia de HOR, se observó una elevada variabilidad entre tratamientos y momentos de muestreo, mientras que los HER mostraron un incremento asociado al CC de vicia en el muestreo post CC y barbecho en comparación con el muestreo inicial, aunque las diferencias entre ambos momentos no fueron significativas. En el muestreo final, la mayor abundancia de HER correspondió a los tratamientos que incluyeron soja como cultivo estival, los cuales se diferenciaron significativamente de las secuencias con maíz. Por su parte, los DET registraron mayor abundancia en el muestreo final, el cual se diferenció significativamente de los muestreos inicial y post CC y barbecho. Finalmente, los PRE resultaron más abundantes en el muestreo post CC y barbecho y, a pesar de que no existió interacción significativa, el CC de vicia mostró una abundancia superior a la de la correspondiente secuencia bajo barbecho y al CC de triticale en dicho momento de muestreo.
Grupo trófico | TR | Momentos de muestreo | ||||||||
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Inicial | Post CC y barbecho | Final | ||||||||
HOR | Bar-M | 15.00 ± 10.17 | a | B | 7.00 ± 4.88 | a | B | 5.00 ± 3.55 | a | AB |
CCv-M | 182.00 ± 120.68 | a | A | 76.67 ± 50.98 | a | A | 0.33 ± 0.40 | b | B | |
Bar-S | 7.67 ± 5.32 | a | B | 5.67 ± 3.99 | a | B | 19.00 ± 12.82 | a | A | |
CCt-S | 17.33 ± 11.72 | a | B | 3.67 ± 2.67 | ab | B | 0.33 ± 0.40 | b | B | |
DET | Bar-M | 12.33 ± 3.63 | B* | 13.33 ± 3.87 | B* | 34.00 ± 8.95 | A* | |||
CCv-M | 12.67 ± 3.71 | 6.67 ± 2.21 | 41.33 ± 10.74 | |||||||
Bar-S | 7.00 ± 2.29 | 9.67 ± 2.96 | 57.00 ± 14.56 | |||||||
CCt-S | 9.67 ± 2.96 | 3.00 ± 1.24 | 45.00 ± 11.63 | |||||||
PRE | Bar-M | 4.12 ± 1.67 | B* | 6.33 ± 2.36 | A* | 3.17 ± 1.37 | B* | |||
CCv-M | 4.08 ± 1.64 | 11.67 ± 3.98 | 3.21 ± 1.37 | |||||||
Bar-S | 3.73 ± 1.50 | 16.65 ± 5.51 | 4.72 ± 1.81 | |||||||
CCt-S | 4.10 ± 1.66 | 5.67 ± 2.15 | 4.41 ± 1.76 | |||||||
HER | Bar-M | 26.00 ± 5.14 | a | A | 23.33 ± 4.7 | a | A | 5.00 ± 1.52 | b | B |
CCv-M | 15.00 ± 3.30 | a | AB | 21.00 ± 4.31 | a | A | 7.33 ± 1.96 | b | B | |
Bar-S | 9.67 ± 2.38 | b | B | 7.33 ± 1.96 | b | B | 20.67 ± 4.25 | a | A | |
CCt-S | 25.67 ± 5.08 | a | A | 24.00 ± 4.81 | a | A | 17.67 ± 3.75 | a | A |
Los resultados derivados del ACC se muestran en la Figura 1. El porcentaje de variancia explicado por los ejes canónicos uno y dos fue de 42%. Se observó una diferenciación entre grupos tróficos en cuanto a su asociación con las variables edáficas evaluadas. En particular, las HOR mostraron una respuesta opuesta a la de los restantes grupos, en tanto que los DET resultaron abundantes en muestras con elevado contenido de COT. Por su lado, los HER y PRE evidenciaron preferencia hacia muestras con mayor porcentaje de AEA, COP y pH.
Discusión
Variables edáficas
El contenido de COT mostró cambios intra-anuales que, entre los muestreos inicial, post CC y barbecho, no ocurrieron por la inclusión de CC. En este sentido, se ha demostrado que la contribución de los CC al incremento en el contenido de COT depende, entre otros factores, del aporte de materiales orgánicos por parte de los mismos (Bolinder et al. 2020) y el efecto acumulativo a lo largo del tiempo (Duval et al. 2016). Por otro lado, las diferencias halladas entre Bar-M y CCv-M y los restantes tratamientos en el muestreo final, podrían indicar que los contenidos superiores de COT en las secuencias que incluyeron maíz estarían asociados al aporte de residuos derivados de la senescencia de partes aéreas y radicales, los cuales son de mejor calidad en maíz que en soja. No obstante, en el período de tiempo estudiado, probablemente esta respuesta sea de carácter temporal y no defina una tendencia consistente en el COT, como fue explicado por Restovich et al. (2011). En otro punto, las tendencias detectadas en el COP son coincidentes con distintos aportes presentes en la bibliografía donde se destaca la mayor sensibilidad de esta variable para reflejar cambios a corto plazo (Duval et al. 2015, Ramesh et al. 2019). En particular, los mayores valores registrados en las secuencias que incluyeron CC en comparación con las de barbecho en el muestreo final son coincidentes con las tendencias descriptas por Romaniuk et al. (2018) en el mismo período de tiempo considerado en este estudio y para CC de gramíneas y leguminosas. Asimismo, se han reportado cambios inducidos por los CC en la fracción gruesa del COP (105 - 2 000 μm) ya que se trata del compartimento más lábil y dinámico de la materia orgánica (Beltrán et al. 2018).
Para el pH, el aumento detectado en el muestreo post CC y barbecho con respecto al inicial podría asociarse a una reducción en la actividad biológica durante la etapa otoño-invernal. En este sentido, se ha reportado que los cambios estacionales en la temperatura y humedad del suelo impactan sobre la biomasa y actividad microbiana (Bogati y Walczak 2022). Por su parte, que los tratamientos que incluyeron CC mostraran valores de pH superiores a los registrados en los barbechos pudo vincularse al aporte diferencial de materiales orgánicos entre las distintas secuencias, lo cual podría generar modificaciones en las poblaciones microbianas (Nair y Ngouajio 2012, Venter et al. 2016) que redunden en cambios en el pH.
Con respecto al porcentaje de AEA, las tendencias entre tratamientos con y sin inclusión de CC son parcialmente coincidentes con lo descripto por Castiglioni et al. (2016) en un Argiudol abrúptico de la provincia de Buenos Aires (Argentina) en secuencias similares a las evaluadas en este trabajo y en el período de un año. Los resultados obtenidos reflejaron un incremento temporal en esta propiedad en el período de tiempo analizado, lo cual coincide con lo descrito por Restovich et al. (2011). Debido a que durante el período de crecimiento de los CC sus sistemas radicales, junto con asociaciones de hongos y bacterias, intervienen en la formación y ciclado de agregados del suelo (Goss y Kay 2005), en el corto plazo sería esperable que tales efectos sean transitorios. Por otro lado, el hecho de que el CC de triticale haya mostrado un mayor porcentaje de AEA que vicia en el muestreo post CC y barbecho posiblemente esté vinculado con el grado de desarrollo radical alcanzado por las distintas especies de CC, lo cual contribuye a la estabilización de los agregados mediante el efecto físico de entramado de las raíces (Blankinship et al. 2016).
Parámetros comunitarios de macrofauna hipogea
Los resultados obtenidos indicaron cambios favorables en la abundancia y riqueza de las comunidades de macrofauna inducidos por el CC de vicia luego de su ciclo de crecimiento. Investigaciones previas han demostrado que, según la calidad y cantidad de residuos producida (Hopper et al. 2000) y debido a la secreción de varios tipos de exudados radicales (Lavelle et al. 1995), se genera un incremento en la densidad de los grupos de macrofauna del suelo que se alimentan de los recursos vegetales suministrados, o bien, que se benefician de los microhábitats creados (Laossi et al. 2008). En este sentido, la inclusión de CC en las secuencias rotacionales redundaría en diferentes respuestas en las comunidades de macro artrópodos del suelo debido a los cambios espaciales y temporales que se suceden en escenarios con mayor diversidad vegetal (Zhang et al. 2022). Asimismo, la cobertura generada por los CC es un aspecto de relevancia ya que regula los cambios de temperatura del suelo y reduce las pérdidas de agua a nivel superficial, factores clave en la actividad de los organismos edáficos (Morel y Ortiz Acosta 2022).
En lo que respecta al índice de Shannon-Weaver, los resultados mostraron que la inclusión de CC de triticale no generó una tendencia de cambio notable, mientras que esto sí se evidenció en relación al CC de vicia. La existencia de valores más elevados de dicho índice refleja mayor uniformidad en la abundancia de las especies que componen el ensamble (Vasconcelos et al. 2020) y, con ello, mayor integridad estructural de la comunidad y la presencia de especies raras (Lo-Sardo y Lima 2019). En este punto, se han planteado cambios en la abundancia y composición faunística de las comunidades de macrofauna del suelo asociados a la inclusión de CC (Bedano et al. 2016), lo cual responde al grado de complejidad creado por la vegetación (Amazonas et al. 2018, Vasconcelos et al. 2020). Por otro lado, dado que el muestreo post CC y barbecho se realizó en primavera y los muestreos inicial y final en otoño, las diferencias encontradas en riqueza y diversidad también pudieron asociarse con variaciones en el ensamble de especies presente en cada momento del año.
Abundancia de grupos tróficos y vinculación con variables edáficas
Para las HOR, los resultados no mostraron tendencias claras entre tratamientos ni momentos de muestreo, lo cual podría asociarse con que, dado su comportamiento gregario, se presentan grandes diferencias en la abundancia entre los distintos puntos de muestreo (Bedano y Domínguez 2017). Sin embargo, la correlación negativa detectada con las variables edáficas sugiere que estos organismos serían capaces de adaptarse a sitios con mayor nivel de degradación edáfico. Al respecto, se ha reportado que las HOR muestran mayor tolerancia frente a los cambios ambientales debido a sus hábitos generalistas de explotación de recursos (Wodika y Baer 2015). No obstante, una aproximación más detallada de la vinculación entre la abundancia de HOR y las variables edáficas podría lograrse evaluando la respuesta a nivel de las especies que constituyen el grupo trófico (Johnson 2000).
Los cambios en el contenido de carbono edáfico se vinculan con el aporte de materiales orgánicos, aspecto que resulta favorable para el desarrollo de organismos DET debido a la disponibilidad de recursos alimenticios y al efecto protector de la cobertura (Falco y Momo 2010, Cabrera 2012). Adicionalmente, es importante considerar que las tendencias observadas entre momentos de muestreo en la abundancia de DET (Tabla 3) también estarían explicados por variaciones estacionales en las comunidades que conforman este grupo, especialmente las lombrices, y que han sido reportadas previamente por otros autores (Masín et al. 2015). Estos cambios se vinculan, además de la disponibilidad de recursos alimenticios, con las condiciones de mayor humedad edáfica presentes en el período otoñal, lo cual ha sido definido como uno de los factores clave que influye sobre la presencia de estos organismos (Euteneur et al. 2020), en particular en los estratos superficiales del suelo.
A partir de la cobertura superficial y la mejora en la condición estructural del suelo se generan micro-espacios para la oviposición, alimentación y hábitat de distintos HER hipogeos, entre los que se incluyen larvas de coleópteros (Coleoptera: Scarabaeidae y Curculionidae) (Brévault et al. 2007). No obstante, sólo se detectaron diferencias significativas en la abundancia de HER entre los tratamientos Bar-S y CCt-S, en tanto que las variaciones detectadas entre secuencias en el muestreo final revelarían la preferencia de los HER hipogeos hacia materiales radicales de mejor calidad (Masters 2004). En otro sentido, la ocurrencia de PRE se vería beneficiada por la presencia de sitios de refugio creados por la disposición de la vegetación y los residuos superficiales (Bedano et al. 2016), ya que también estimulan la presencia de presas (Jiang et al. 2018). Por lo tanto, los CC actuarían de forma favorable sobre estas cuestiones, tanto durante su ciclo como luego de la supresión de su crecimiento. En este sentido, la mayor abundancia de PRE asociada al CC de vicia podría relacionarse con el porcentaje superior de cobertura alcanzado al momento de la supresión de su crecimiento (99.33 ± 1.76%) en comparación con el observado en triticale (38.67 ± 8.96%). También, el incremento significativo de PRE en el muestreo post CC y barbecho estaría en relación con las condiciones microclimáticas, particularmente la temperatura, la cual influye sobre la presencia de arañas (Horváth et al. 2015). Las correlaciones entre la abundancia de PRE y HER y las variables edáficas revelaron mayor presencia en sitios con condiciones edáficas favorables para un adecuado crecimiento de la vegetación.
Conclusiones
En un año, los CC evaluados generaron cambios de magnitud sobre las propiedades y la macro-fauna del suelo, los cuales se asociaron con la cobertura generada y el aporte de materiales orgánicos. Las secuencias rotacionales introdujeron cambios significativos en la abundancia de los grupos tróficos, lo cual reflejó la sensibilidad de indicadores de este tipo para evaluar efectos a corto plazo. Las variables edáficas estudiadas permitieron explicar la presencia de los distintos grupos tróficos en el contexto de los cambios generados por los CC y las rotaciones propuestas. Para mejorar la comprensión de los efectos de los CC en el corto plazo, sería necesario desarrollar investigaciones en otros sitios y que potencien la información derivada del estudio de la macrofauna del suelo.