Caracterización de Sistemas Silvopastoriles en la cuenca ganadera de Molinopampa, Zona Noroccidental del Perú

Abstract

Los productores de la región Amazonas vienen implementando Sistemas Silvopastoriles (SSP), para contrarrestar los efectos en el suelo y deterioro del ecosistema debido al manejo de una ganadería tradicional; sin embargo, se desconocen las características asociadas a estos sistemas, planteándose como objetivo caracterizar los SSP en la cuenca ganadera de Molinopampa. Se aplicaron encuestas a productores de 130 Unidades Agropecuarias, las cuales se analizaron con técnica multivariada (conglomerados, correlación de Spearman y Análisis de Componentes Principales). El análisis de conglomerados permitió la clasificación de los productores en cinco grupos, diferenciados por el área de SSP que maneja, número de animales y producción de leche por hato ganadero. El grupo que presentó los mejores indicadores fue el cuarto, quienes se dedican a la ganadería en un 57%, cuentan con un área mayor a 6 ha, poseen más de 51 cabezas de ganado vacuno y tienen una producción de leche de 70 litros/hato/día. El análisis de componentes principales mostró correlaciones positivas entre las variables de conocimiento y capacitación, área total del terreno y diseño del sistema, especie del árbol y actividad principal, especie del árbol y diseño del sistema, preferencia del árbol y conocimiento. Las técnicas de análisis multivariado permitieron la clasificación de SSP, indicando que mientras mayor conocimiento y capacitación reciban los productores, el desarrollo de una ganadería sostenible con SSP se incrementa.

Producers in the Amazon region have been implementing Silvopastoral Systems (SPS), to counteract the effects on the soil and ecosystem deterioration due to the management of traditional livestock; however, the productive characteristics associated with these systems are unknown. The objetctive of the present work was to characterize the SPS in the Molinopampa cattle basin. Surveys were applied to producers from 130 Agricultural Units and analyzed with a multivariate technique (conglomerates, Spearman's correlation and Principal Component Analysis). The cluster analysis allowed classifying producers into five groups differentiated by the area of SSP they manage, number of animals and milk production per cattle herd. Group number four presented the best indicators; they 57% focused on livestock, the area is >6 ha, have more than 51 cattle heads, and a 70 liters/herd/day milk production. The principal component analysis showed positive correlations between variables knowledge and training, total land area and system design, tree species and main activity, tree species and system design, tree preference and knowledge. Multivariate analysis techniques allowed classification of SPS, indicating that the more knowledge and training producers receive the more development of sustainable livestock with SPS increases.