Roads and land tenure mediate the effects of precipitation on forest cover change in the Argentine dry Chaco

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Dry forests are among the most threatened ecosystems globally, due to agricultural expansion driven by the increasing demand for food, fibers, and energy in developed and emerging countries. Among these, the forests of the South American Gran Chaco are one of the global deforestation hotspots. The A...

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Detalles Bibliográficos
Otros Autores: Aguiar, Sebastián, Mastrángelo, Matías Enrique, Texeira, Marcos, Meyfroidt, Patrick, Volante, José Norberto, Paruelo, José María
Formato: Artículo
Lenguaje:Inglés
Materias:
DEFORESTATION
STRUCTURAL EQUATION MODELING
SUBTROPICAL
LAND USE CHANGE
LAND COVER CHANGE
Acceso en línea:http://ri.agro.uba.ar/files/intranet/articulo/2021aguiar.pdf
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Aporte de:Registro referencial: Solicitar el recurso aquí
Biblioteca Central (FAUBA) de Universidad de Buenos Aires
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245 1 |a Roads and land tenure mediate the effects of precipitation on forest cover change in the Argentine dry Chaco 
520 |a Dry forests are among the most threatened ecosystems globally, due to agricultural expansion driven by the increasing demand for food, fibers, and energy in developed and emerging countries. Among these, the forests of the South American Gran Chaco are one of the global deforestation hotspots. The Argentine Dry Chaco has been the focus of several studies that assess the factors that drive forest conversion. However, these studies do not describe the causal relationships among these drivers and seldom use existing theory to select drivers. Here we employ a theory-driven approach to test the relative merits of alternative and complementary hypotheses to explain the drivers and mechanisms explaining the unequal spatial distribution of forest loss and maintenance in the Argentine Dry Chaco from 2000 to 2010. Using structural equation modeling, we quantified the direct and indirect effects of multiple drivers and compared the explanatory power and parsimony of these alternative hypotheses, i.e. the biophysical, infrastructure, socio-demographic, institutional, and the integration of them. For both forest loss and maintenance, the model containing infrastructural drivers had the best balance between parsimony and explanatory power. Integrated models, comprising a combination of drivers, had the highest explanatory power (R2 = 0.81 for forest maintenance, and R2 = 0.58 for forest loss). We show that biophysical constraints operate directly and indirectly: soil suitability had direct effects on forest cover maintenance, while precipitation affected it both directly and indirectly through influencing the institutional (land tenure) and infrastructure (road density). Indigenous communities positively affected forest maintenance both directly and indirectly mediated by non-private land tenure. Our results suggest that disentangling the structure of the relationships among drivers could increase our capacity for understanding and steering land-use change. Furthermore, policies for halting deforestation might increase their effectiveness by accounting for the mechanisms that underlie forest loss and maintenance. 
650 |2 Agrovoc  |9 26 
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700 1 |a Aguiar, Sebastián  |u Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Instituto de Investigaciones Fisiológicas y Ecológicas Vinculadas a la Agricultura (IFEVA). Laboratorio de Análisis Regional y Teledetección (LART) Buenos Aires, Argentina.  |u CONICET – Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Instituto de Investigaciones Fisiológicas y Ecológicas Vinculadas a la Agricultura (IFEVA). Laboratorio de Análisis Regional y Teledetección (LART) Buenos Aires, Argentina.  |u Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Departamento de Producción Vegetal. Cátedra de Dasonomía. Buenos Aires, Argentina.  |9 35890 
700 1 |a Mastrángelo, Matías Enrique  |u Universidad Nacional de Mar del Plata. Grupo de Estudio de Agroecosistemas y Paisajes Rurales (GEAP). Mar del Plata, Argentina.  |u CONICET. Mar del Plata, Buenos Aires, Argentina.  |9 67476 
700 1 |a Texeira, Marcos  |u Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Instituto de Investigaciones Fisiológicas y Ecológicas Vinculadas a la Agricultura (IFEVA). Laboratorio de Análisis Regional y Teledetección (LART) Buenos Aires, Argentina.  |u CONICET – Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Instituto de Investigaciones Fisiológicas y Ecológicas Vinculadas a la Agricultura (IFEVA). Laboratorio de Análisis Regional y Teledetección (LART) Buenos Aires, Argentina.  |u Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Departamento de Métodos Cuantitativos y Sistemas de Información. Buenos Aires, Argentina.  |9 32541 
700 1 |a Meyfroidt, Patrick  |u Fonds de la Recherche Scientifique, F.R.S. Brussels, Belgium.  |u Université catholique de Louvain, Earth and Life Institute. Georges Lemaître Centre for Earth and Climate Research (TECLIM). Belgium.  |9 74110 
700 1 |a Volante, José Norberto  |u Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Centro Regional Salta - Jujuy. Estación Experimental Agropecuaria Salta (EEA Cerrillos). Salta, Argentina.  |u Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Laboratorio de Teledetección y SIG. Argentina.  |9 37039 
700 1 |a Paruelo, José María  |u Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Instituto de Investigaciones Fisiológicas y Ecológicas Vinculadas a la Agricultura (IFEVA). Laboratorio de Análisis Regional y Teledetección (LART) Buenos Aires, Argentina.  |u CONICET – Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Instituto de Investigaciones Fisiológicas y Ecológicas Vinculadas a la Agricultura (IFEVA). Laboratorio de Análisis Regional y Teledetección (LART) Buenos Aires, Argentina.  |u Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Departamento de Métodos Cuantitativos y Sistemas de Información. Buenos Aires, Argentina.  |u Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA). La Estanzuela, Colonia, Uruguay.  |9 788 
773 0 |t Land Use Policy  |g Vol.112 (2022), art.105806, 13 p., grafs., tbls., mapas 
856 |f 2021aguiar  |i en reservorio  |q application/pdf  |u http://ri.agro.uba.ar/files/intranet/articulo/2021aguiar.pdf  |x ARTI202210 
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