Clasificacin de Sistemas Productivos Preponderantes utilizando tcnicas de

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Clasificación de Sistemas Productivos Preponderantes utilizando técnicas de agrupamiento para la estimación de emisiones

Clasificación de Sistemas Productivos Preponderantes utilizando técnicas de agrupamiento para la estimación de emisiones de Gases de Efecto Invernadero. Lozza, Anabella; Bellini Saibene, Yanina; Lorda, Héctor EEA INTA Anguil CONICET

Introducción Sistemas de producción preponderantes: En las diferentes regiones del país existen distintas combinaciones

Introducción Sistemas de producción preponderantes: En las diferentes regiones del país existen distintas combinaciones de actividades agropecuarias que dan lugar a diferentes sistemas de producción. Utilidad: a) acciones de gestión institucional b) acciones de transferencia y extensión c) acciones de investigación y desarrollo

Contexto GEI Guías Inv. Nac. IPCC 2006 75% emisiones de La Pampa CH 4,

Contexto GEI Guías Inv. Nac. IPCC 2006 75% emisiones de La Pampa CH 4, CO 2 N 2 O CH 4

Objetivo Identificar y describir sistemas de producción preponderantes en la Microrregión 5 de la

Objetivo Identificar y describir sistemas de producción preponderantes en la Microrregión 5 de la provincia de La Pampa utilizando técnicas de agrupamiento para calcular las emisiones GEI.

Insumos Registro Provincial Agropecuario (REPAGRO) +1000 variables totales 7. 766 casos totales para 2014

Insumos Registro Provincial Agropecuario (REPAGRO) +1000 variables totales 7. 766 casos totales para 2014 Microrregiones Provinciales Microrregión 5

Datos: REPAGRO Selección de variables 62 variables para el año 2014 que indagan sobre

Datos: REPAGRO Selección de variables 62 variables para el año 2014 que indagan sobre aspectos productivos (cant. de cabezas por categoría y especie ganadera y distribución del uso del suelo). Existencias Bovinas Existencias Porcinas Existencias Caprinas Existencias Ovinas Cultivos para cosecha Cultivos para forrajes Existencias Equinas

Datos: Casos REPAGRO Los casos de REPAGRO clasifican sus actividades en: 1 - Ganadería

Datos: Casos REPAGRO Los casos de REPAGRO clasifican sus actividades en: 1 - Ganadería 2 - Agricultura 3 - Tambo 4 - Mixto 5 - Mixto con tambo 6 - Pastoreo o contratista 7 - Futuras operaciones / 8 - Sin actividad

Datos: REPAGRO Selección de casos MICRORREGIÓN 5 Todos los casos con actividades 1 a

Datos: REPAGRO Selección de casos MICRORREGIÓN 5 Todos los casos con actividades 1 a 5. Consistencias: Casos totales: 422 Casos a procesar: 264 Casos repetidos. Casos con superficie =0 y <100 has. Casos donde los datos declarados en REPAGRO actividad 6 no coincide con el REPAGRO referenciado.

Variables Calculadas Variable Cálculo Porcentaje de cultivos de cosecha fina (Trigo+Avena+Cebada+Centeno+Otros) /Total de Hectáreas

Variables Calculadas Variable Cálculo Porcentaje de cultivos de cosecha fina (Trigo+Avena+Cebada+Centeno+Otros) /Total de Hectáreas Porcentaje de cultivos de cosecha gruesa (Girasol+Maíz+Sorgo Granífero+Soja+Maní+Otros) /Total de Hectárea Porcentaje de forrajeras anuales (Maíz+Mijo+Sorgo+Avena+Cebada+Centeno+otros verdeos de invierno+otros verdeos de verano) /Total de Hectáreas Porcentaje de forrajeras perennes Alfalfa Pura +Alfalfa Consociada + Otras Leguminosas Puras + Otras Leguminosas Consociadas + Pasto Llorón +Digitaria + Panicum + Gramineas Puras) /Total de Hectáreas Porcentaje de caldenal (Caldenal+Jarillar+Renoval)/Total de Hectáreas Índice Cría (Total Vacas + Total Vaquillonas + Total Toros + Total Toritos)/Total Cabezas Índice Novillo Total Novillo//Total Cabezas Índices Ganaderos por Especie Total Bovinos/( Total bovinos+ Total porcinos+ Total caprinos+ Total equinos)

Agrupamientos (cluster) Se utilizaron 2 algoritmos: K-means (kmeans) K-medoids (pamk) Se corrieron ambos algoritmos

Agrupamientos (cluster) Se utilizaron 2 algoritmos: K-means (kmeans) K-medoids (pamk) Se corrieron ambos algoritmos con 2 y 3 grupos. Se evaluó la estabilidad de los clusters generados con la función de R clusterboot, que utiliza el coeficiente Jaccard.

Resultados: Modelos K-means la estabilidad más alta con set de datos sin las variables

Resultados: Modelos K-means la estabilidad más alta con set de datos sin las variables de cosecha (f y g) y buscando dos grupos (no son balanceados): Coef Jaccard 0. 91 K-medoids estabilidad más alta con dos grupos balaceados, set de datos sin variable de cosecha gruesa: Coef Jaccard 0. 85 Los valores de estabilidad de 0. 85 y 0. 78 en el mejor resultado de K-medoids exhiben dos grupos muy estables. Silueta 0, 59.

Estimación de emisiones GEI Se utilizó la metodología de IPCC para la estimación de

Estimación de emisiones GEI Se utilizó la metodología de IPCC para la estimación de las emisiones de CH 4 y N 2 O producidas por el ganado de los sistemas productivos. Se empleó el Nivel 2 para bovinos y el Nivel 1 para el resto de las especies ganaderas. Factores de emisión de la región Semiárida (TCN) y tasas de conversión de CH 4 recomendados por IPCC. Los resultados obtenidos fueron convertidos a CO 2 Eq.

Grupos finales Variable Media G 1 casos 111 EGEI (tn. CO 2 Eq) Media

Grupos finales Variable Media G 1 casos 111 EGEI (tn. CO 2 Eq) Media G 2 casos 153 EGEI (tn. CO 2 Eq) Superficie (ha) 1873 2682 % Area Cultivada 40% 7% % Forraje Natural 60% 93% Ganadería (cab. ) Bovinos 419 396, 47 (95, 35%) 545 501, 63 (98, 25%) Ovinos 46 10, 14 (2, 44%) 9 1, 98 (0, 39%) Porcinos 4 0, 17 (0, 04%) 1 0, 04 (0, 01%) Caprinos 2 0, 45 (0, 11%) 1 0, 23 (0, 04%) Equinos 9 8, 57 (2, 06%) 7 6, 67 (1, 31%) Grupo 1 presenta un sistema de cría- recría bovina sobre pastizal natural Grupo 2 un sistema de cría-recría bovina sobre pastizal natural y forrajeras cultivadas.

Conclusiones Los grupos analizados tienen características coherentes para la zona de estudio. Las técnicas

Conclusiones Los grupos analizados tienen características coherentes para la zona de estudio. Las técnicas de agrupamiento aportan nuevos métodos para caracterizar los sistemas productivos preponderantes. La estimación de emisiones de la ganadería, no representa grandes diferencias entre ambos planteos productivos. La información de la encuesta resulta insuficiente para estimar factores de emisión propios para cada grupo.

Trabajos futuros Realizar un análisis de agrupamiento de La Pampa en su conjunto, sin

Trabajos futuros Realizar un análisis de agrupamiento de La Pampa en su conjunto, sin tener en cuenta la división por microrregión. Muestra de los casos de cada grupo con el objeto de entrevistar a los productores. Chequear el ajuste de esos casos a la descripción de los grupos obtenidos y del detalle necesario para mejorar la estimación de emisiones realizada.

Muchas gracias!!!! Contactos: lozza. anabella@inta. gob. ar bellini. yanina@inta. gob. ar lorda. hector@inta. gob.

Muchas gracias!!!! Contactos: lozza. anabella@inta. gob. ar bellini. yanina@inta. gob. ar lorda. hector@inta. gob. ar