Francisco Javier Lima Cueto, Rafael Blanco Sepúlveda, María Luisa Gómez Moreno
El desarrollo sostenible de la agricultura debe hacer compatible la rentabilidad económica con la conservación medioambiental. La Política Agraria Comunitaria (PAC) tiene este objetivo entre sus prioridades, para lo cual instauró en 2003 un conjunto de normas destinadas a mantener la sostenibilidad medioambiental de las explotaciones, otorgando ayudas a aquellos agricultores que cumplan con las condiciones establecidas en el Reglamento (CE) nº 1782/2003 como “Buenas Condiciones Agrarias y Medio Ambientales” (BCAM en adelante).
El objetivo de este trabajo ha sido valorar la posibilidad de utilizar una metodología de análisis de la erosión del suelo mediante indicadores visuales como herramienta para evaluar, controlar y definir para cada territorio aquellas BCAM relacionadas con el suelo y la reserva de carbono.
Los resultados indicaron que la estructura del suelo y la cubierta vegetal fueron los factores explicativos de la erosión estadísticamente más significativos, con una bondad de ajuste de 0,90 en la ecuación de regresión. El método ha cumplido las expectativas planteadas permitiendo detectar aquellos factores condicionantes de la erosión.
Sustainable development of agriculture must make economic profitability compatible with environmental conservation. The Common Agricultural Policy (CAP) has this goal among its priorities, for which he established in 2003 a set of rules aimed at maintaining the environmental sustainability of farms, granting aid to those farmers who meet the conditions laid down in Regulation (EC ) No 1782/2003 as “Good Agricultural Environmental Conditions and Environment” (BCAM onwards).
The aim of this work was to evaluate the possibility of using a methodology of analysis of soil erosion by visual indicators as a tool to assess, control and define for each territory related to the soil and the carbon those BCAM.
The results indicated that the soil structure and vegetation cover were the factors explaining the statistically most significant erosion, with a goodness of fit of 0.90 in the regression equation. The method has fulfilled the expectations raised it possible to detect those conditioning factors of erosion.
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