En español
Como la degradación de los ecosistemas está asociada con una pérdida importante de la biodiversidad del suelo, es necesario evaluar la calidad del mismo para identificar y desarrollar prácticas agrícolas sustentables. Velasquez et al. (2007) propusieron un Indicador General de la Calidad del Suelo (GISQ en inglés) que combina varios subindicadores. Estos también pueden ser considerados para la evaluación de varios servicios ecosistémicos (SE) como la biodiversidad, la estructura del suelo, la reserva hídrica y el ciclo de los nutrientes. El objetivo del trabajo fue evaluar el impacto de diferentes usos del suelo en una Reserva Natural en Brasil sobre la calidad del suelo. En cada sistema se midieron las variables asociadas a la diversidad del suelo, fertilidad, propiedades físicas y morfología de los agregados. En el bosque se obtuvieron los mayores valores para el GISQ (0,80) y para los subindicadores de macrofauna, química y física. El análisis ACP diferenció significativamente (p<0.001) el cultivo de Soja de los otros sistemas, basado en sus valores menores en los subindicadores. El GISQ reflejó la provisión de los SE, mostrando que a mayor calidad del suelo, mayor es la producción de SE. La metodología utilizada puede ser aplicada en cualquier lugar y permite el monitoreo de los cambios de usos de suelo.
Además, podría ayudar en la implementación de tecnologías de restauración del suelo.
En inglés
Since the degradation of ecosystems is associated with an important loss of soil biodiversity, there is an urgent need for soil quality evaluation in order to identify and develop more sustainable practices. A General Indicator of Soil Quality (GISQ) has been proposed by Velasquez et al. (2007) which combines a set of subindicators. These subindicators may also be considered as indicators of the performance of different ecosystem services (ES) such as soil structure and nutrient cycling. This study aimed to evaluate the impact of different landuse systems on soil quality in a Natural Reserve of South Brazil. Variables associated with soil biodiversity, fertility, physical properties and aggregate morphology were measured for each system. The highest GISQ average value was calculated for the Forest (0.80), while this system also had the highest values for macrofauna, chemical and physical subindicators.
PCA analysis showed a significant separation (p<0.001) of the Soybean crop from the others systems based on the lowest subindicators values. The GISQ reflected the provision of soil ES, showing that better soil quality produces more ES. The methodology used can be applied extensively and allows monitoring of land-use changes through time. It could therefore guide the implementation of soil restoration technologies.